由于海拔高、地理条件复杂、自然条件恶劣等原因, 青藏高原是全球地球科学类数据最贫乏的地区之一。对青藏高原的系统调查研究始于20世纪50年代初, 主要为针对青藏高原资源环境的本底调查, 受限于当时条件, 仅对局部地区进行了专题考察。70年代初, 中国科学院组织了第一次青藏高原综合科考, 这次科考以“ 阐明高原地质发展的历史及隆升的原因, 分析高原隆起后对自然环境和人类活动的影响, 研究自然条件与自然资源的特点及其利用升级的方向和途径” 为中心任务, 历时20余年, 对青藏高原进行了全面、系统、多学科的综合考察, 分析了高原隆升过程及其在地球演化中起到的作用, 研究了高原生物区系组成、起源和演化的过程及规律, 并按照温度条件、水分状况和地形差异, 把青藏高原划分为7个自然地带, 阐明了各地带的资源利用方向与主要途径^[9]。从90年代开始, 青藏高原研究逐渐由面上考察转变为以定位观测为主的机理性研究。1992— 1996年, “ 青藏高原形成演化、环境变迁与生态系统研究” 被列为国家“ 八五” 攀登计划; 1995年, 时任国务委员兼国家科委主任宋健做出关于加强青藏高原研究的批示, 中国科学院联合相关部委专家制定了《青藏高原专项研究计划》; 1999— 2003年, 作为首批国家重点基础研究发展计划(“ 973” 计划)项目, 中国科学院地理科学与资源研究所启动了“ 青藏高原形成演化及其环境、资源效应” 研究; 2003年, 李岚清副总理批示成立中国科学院青藏高原研究所, 以加强和协调我国青藏高原研究的整体发展, 2005— 2009年中国科学院青藏高原研究所在“ 973” 计划下开展了“ 青藏高原环境变化对全球变化的响应与适应对策研究” , 2017年8月, 由中国科学院青藏高原研究所牵头的第二次青藏高原综合科学考察在拉萨启动, 以揭示环境变化机理、优化生态环境安全屏障体系为科学目标, 聚焦水、生态和人类活动, 着力解决青藏高原资源环境承载力、灾害风险、绿色发展途径等方面的问题^[16]。

2019年经中国科学技术部和财政部联合发文成立的国家青藏高原科学数据中心落户中国科学院青藏高原研究所, 该数据中心是我国唯一一座针对青藏高原及周边地区科学研究的数据中心。根据对现有资料进行收集统计(不含气象部门台站和水利部门台站), 青藏高原共有冰川及高寒生态观测站13个、草地生态观测站5个、森林生态观测站11个、湿地生态观测站10个、大气环境观测站1个、环境观测站3个、农业观测站1个、荒漠生态观测站2个。其中, 由中国科学院负责管理的17个院级野外站和1个网络综合中心通过联合其他系统的野外站, 组建了“ 高寒区地表过程与环境观测研究网络(High-cold region Observation and Research Network for Land surface processes & Environment of China, HORN)” 。

调查发现, 现有的野外台站多以单要素、单门类观测为主, 由于服务对象不同, 各单位站网观测数据没有统一的标准规范, 且共享融合程度较低。受高原特殊的自然环境条件制约, 现有站点对高原的覆盖程度不够, 多集中在高原东北部格尔木— 西宁— 玉树— 马尔康一带和中南部那曲— 拉萨— 林芝等局部地区, 高原中西部、西北部、西南部及藏东南地区仍存在较多观测空白区, 平均海拔4 500 m以上多年冻土区的各类观测数据尤为稀缺。此外也缺乏各类地球系统模拟所需要的高精度验证数据, 这在很大程度上制约了青藏高原地球系统科学的研究。

构建满足服务于自然资源“ 两统一” 管理的青藏高原自然资源要素综合观测体系是一项庞大且艰巨的工程, 不仅需要多学科、多领域的综合研究, 也需要统筹协调已有站网, 建立协作机制, 通过融合共建、空白添建、数据共享等方法, 组建起覆盖青藏高原全区的自然资源要素综合观测网, 但由于各站网间在台站建设、指标体系、数据采集传输等方面没有统一的标准规范, 要实现有机衔接和深度融合还存在很大困难。

本文将开展青藏高原自然资源要素综合观测体系建设工作面临的主要挑战归纳为4个方面。

(1)为服务自然资源综合管理开展的自然资源要素综合观测需在科研基础上凝练出具有指导意义的管理决策依据, 但目前缺少能够借鉴的前人经验, 且综合观测系统性强、观测技术难度大、涉及多领域、多学科的交叉融合, 要求基础知识全面、综合科研能力强。

(2)由于各行业之间存在行业壁垒, 不同站网间的衔接融合难度大, 有效地共享利用已有历史观测数据较为困难。

(3)自然环境严酷, 人工观测窗口期短, 尤其是在海拔超过4 500 m的羌塘高原等观测空白区基础设施条件落后, 通讯网络覆盖率低, 各类保障难度极大, 每年的人工观测窗口期在6— 9月份, 实现长期连续观测难度高。

(4)工作条件艰苦, 如高寒缺氧、辐射强烈、通讯安全保障困难, 这些都要求青藏高原自然资源要素综合观测队伍必须是一支不仅懂建站、会观测、能研究, 还需要有科学信仰、能吃苦耐劳、具有牺牲奉献精神的稳定队伍。

根据当前青藏高原野外观测台站东多西少的分布情况, 围绕青藏高原自然资源和生态功能关键带以“ 东部融合、中部改造提升、西部添建控制” 为总体布设思路, 开展观测站网布设工作。“ 东部融合” 主要开展与现有科学院、高校等机构的野外观测台站的合作共建, 采取共享观测数据、少量补充观测等方式尽可能将其纳入自然资源要素综合观测网; “ 中部改造提升” 针对当前中部地区台站观测内容主要服务于“ 水土气生” 的生态观测特点, 补充开展针对自然资源要素的观测, 同时依托应用地质研究中心已有的拉萨、林芝基地开展综合观测站点建设工作; “ 西部添建控制” 主要是在高原西部、西北部、西南部等观测空白区的关键区域, 结合实际架设自动观测设备, 获取相应观测数据。

观测站网布设主要依托郑度^[17]提出的生态区划作为底图部署, 初期建成长江源流域寒区冰川冻土水文气象生态植被综合观测网、拉萨河流域农田草地水文气象综合观测网、尼洋河流域山地水文气象生态植被综合观测网3个区域性自然资源要素综合观测网络, 以此为基础逐步辐射至整个青藏高原, 最后建设成覆盖青藏高原生态屏障区(包括三江源草原草甸湿地、若尔盖草原湿地、阿尔金草原荒漠区、羌塘高原荒漠区、藏东南高原边缘森林区)和长江重点生态区(川滇森林及生物多样性保护区)的自然资源要素综合观测网络, 同时, 配套开展卫星多波段航拍、无人机高光谱扫描等遥感解译工作, 从站点尺度观测逐步拓展至“ 空-天-地一体化” 观测, 构建综合观测体系。

3.2.1 观测指标体系

规范、统一的指标体系是开展自然资源要素综合观测的基础, 也是开展高水平网络化联合观测的基本前提^{[18, 19]}。构建青藏高原资源综合观测指标体系, 利用统一的观测系统和观测标准对自然资源中各要素指标进行长期、持续、系统、稳定的观测, 能够获取各要素特征的第一手数据, 跟踪研究高原自然资源的动态变化情况, 预测其发展演化趋势, 全面掌控青藏高原各类资源与生态系统的态势。水圈是连接岩石圈、大气圈、生物圈的重要圈层^[20]。以地球系统科学和寒区水文学为指导, 以冰冻圈水循环(水平衡)影响因素为主线, 选取各类自然资源要素基础评价指标和各要素相互耦合作用指标作为主要观测指标, 兼顾其他影响自然资源动态平衡的因素, 组合形成各类资源观测指标模块, 构建自然资源要素综合观测指标体系。

根据不同资源类型, 将青藏高原自然资源划分为植被资源、水资源、大气资源和土壤资源。通过正演、反推及专家评议的组合方法整合选取了青藏高原12个一级指标、52个二级指标和164个三级指标, 分别采用人工观测、自动观测、数值计算和实验室检测等方式开展观测研究(表1)。

表1

Tab.1

表1(Tab.1)

表1 青藏高原观测指标体系 Tab.1 Observation index system for the Qinghai-Tibet Plateau 资源类型 一级指标 二级指标 三级指标 植被资源 植被特征 植被群落特征 种类、优势物种、总物种数、植被覆盖度、叶面积指数 植被生产力 凋落物生物量、植被生产力、单位面积生产力、各功能群植物生产力占比 生物量 地上生物量、地下生物量 水资源 地表水资源量 水文特征 水位、水深、水量 物理性质 水温、浊度、电导率 化学性质 pH、溶解氧、矿化度、K、Na、Ca、Mg、氯化物等 江河水资源量 河流横截面积、流向、流量、流速、流域面积、河道长度 湖库水资源量 平均淹水深度、最大淹水深度、岸线周长、水域面积 冰川资源量 冰川冰储量 冰川面积、冰川长度、冰川厚度、冰川密度 冰川气象 冰川温度、表面温度、雪层温度、浅层冰温 冰川水文及积雪质量 冰雪融水径流量、冰川表面液态降水量、冰面蒸发量、积雪雪压、雪层雪密度、积雪面积、各积雪深度、雪水当量 地下水资源量 地下水类别 地下水类型(潜水, 承压水, 裂隙水, 岩溶水)、泉类型 地下水资源量 补给量、消耗量 地下水净流量 含水层渗透系数、水位高程、断面宽度 物理性质 水温、浊度、电导率 气候资源 气象参数 大气压 最高气压、最低气压、平均气压、空气密度 大气能见度 最小能见度、最小能见度时间 水汽 水汽压、铅直水汽通量、相对湿度 云 云量、云状、云高、基本反射率、组合反射率 空气温度 最高气温、最低气温、平均气温、积温 地表温度 地表最低和最高温度、定时地表温度 露点温度 日最低、最高、平均露点温度 辐射 太阳辐射资源量 太阳总辐射量、直接辐射量、紫外辐射量 其他辐射量 长波辐射、净辐射量、散射辐射、反射辐射 资源类型 一级指标 二级指标 三级指标 气候资源 风能 风速 最大风速、极大风速、瞬时风速、平均风速 风向 平均风向 风能 风能密度 大气降水 降水量 次降水量、降水总量、连续降水量、极端日降水量、极端连续降水量、汛期降水量 降水强度 降水量年内分配 丰枯周期 降水日数 连续降水日数、极端连续降水日数 降水pH 雪深与雪压 降水资源量 面雨量、汇水区降水资源量 蒸发 水面蒸发量 陆面蒸发量 土壤资源 土壤物理性质 土壤质地 砂粒、粉粒、粘粒 土壤厚度 枯落物层、腐殖质层、淀积层、母质层、泥炭层厚度 土壤温度 浅层地温、最低温度、最高温度 土壤容重 土壤容重(表层、深层) 土壤导热、温率 土壤导热率、土壤导温率 土壤含水量 土壤含水率、各深度含水量 土壤化学性质 土壤矿质全量 Si、Fe、Mn、Ti、Al、S、Ca、Mg、K、Na 微量元素、重金属元素 Se、Co、Cd、Pb、Cr、Ni、Hg、As 土壤盐 土壤全盐量、土壤水溶性盐分、土壤碳酸盐量 土壤有机质 土壤有机碳 冻土资源量 冻土物理性质 上限和下限深度、冻土面积、冻土厚度、活动层深度、活动层温度、冻土地温、冻土容重、冻土含水率、冻土比重 冻土化学性质 甲烷水合物、天然气水合物、CO2通量、易溶盐含量、有机质总量 冻土强度特性 抗拉强度、抗剪强度、抗压强度 冻土冻胀特性 冻胀率、地表冻胀率、冻结层厚度

表1 青藏高原观测指标体系 Tab.1 Observation index system for the Qinghai-Tibet Plateau

3.2.2 重点观测内容

(1)多年冻土观测。通过钻探和坑探布设活动层水热观测场和地温观测场, 对多层次的冻土地温、活动层土壤温度、含水量和土壤热导率进行观测。活动层观测深度在5 cm、10 cm、20 cm、30 cm、50 cm、80 cm、100 cm 以及更深层次, 通常观测最大深度在该点活动层厚度下方30~50 cm。在冻土地温观测钻孔位置布设冻土连续地温观测场, 部分钻孔地温采用自动数据采集系统以0.5 h为间隔进行连续记录, 其余钻孔数据由人工定期采集。地温观测间隔一般在地温年变化深度以上每1.0 m布设一个探头, 在地温年变化深度以下每2.0 m布设一个探头。

(2)冰川观测。使用差分GPS、地基三维激光扫描等技术设备在冰川观测中进行试验。使用中、高分辨率遥感影像数据结合数字高程模型(Digital Elevation Model, 简称DEM)数据对遥感影像进行地形校正, 并与中国冰川目录进行比较, 观测长时间序列下冰川的边界范围及其前进/退缩等情况。同时结合降水、蒸散发及冰川融水等数据计算冰川物质平衡。

(3)积雪观测。在观测场内布设标杆、可见光自动相机、GPS接收器及温度探头, 自动记录雪深和不同深度的积雪温度; 用地物光谱仪记录雪面光谱曲线, 并通过地面拍照与无人机摄影的方式记录整条测雪线路及周边的积雪覆盖状况; 使用站点观测数据结合光学及被动微波遥感反射率、亮度温度数据对积雪产品进行降尺度处理, 观测积雪范围、雪深等积雪特征的动态变化。

(4)气象观测。依据国家气象观测规范, 建立标准地面气象观测塔15个, 共包括10 m高度塔(3层)10个、30 m高度塔(5层)4个和50 m高度塔(7层)1个, 观测内容包括不同高度的气温、气压、湿度、风速、风向等指标。此外, 在2 m高度架设总辐射及四分量辐射、光合有效辐射、雪深和红外地表温度等传感器。

(5)水资源观测。选取典型河流, 建立水文断面, 使用流量流速仪定点观测河流的流速、流量; 选取典型湖泊, 使用红外水位仪, 定点观测湖泊水位。此外, 通过人工取样定期观测湖泊、河流的水质。

(6)地表通量观测。基于气象塔安装涡动系统, 实现对地表水汽、CO₂、CH₄通量的长期观测; 采用多通道土壤呼吸仪观测土壤呼吸; 在典型地表下垫面区安装大孔径闪烁仪, 用于观测地表和湖面的感热通量。

(7)植被观测。基于中、高分辨率遥感影像, 计算植被指数, 观测植被生物量动态变化情况。根据植被指数提取植被物候节点, 获取植被的物候变化信息。

经过2020年开展的工作, 已初步建成长江源地区、拉萨— 林芝地区高原综合气象观测网, 长江源冰川冻土观测网和拉萨河、尼洋河流域尺度资源观测网。

3.3.1 长江源地区、拉萨— 林芝地区高原综合气象观测网

经过优选, 纵向沿拉萨河— 北麓河、横向沿拉萨— 林芝及青藏线布设综合气象观测站, 形成不同海拔梯度、不同下垫面类型的气象观测网(图2)。综合气象站观测指标包括多层温度、湿度、风速、风向、降水、蒸发、辐射、多层土壤温湿盐等。根据初步调查观测并结合收集的历史数据, 拉萨— 林芝地区属海洋性季风气候, 受喜马拉雅山、念青唐古拉山和唐古拉山阻挡, 唐古拉山以北地区转变为大陆性气候, 拉萨河、尼洋河流域降水量达到1 000 mm, 呈增加态势。

图2

Fig.2

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	图2 青藏高原气象观测网Fig.2 Meteorological observation network on the Qinghai-Tibet Plateau

3.3.2 长江源沱沱河源头冰川冻土观测网

通过踏勘、钻探、坑探、物探(探地雷达、瞬变时域电磁法)、测绘(地表变形监测、无人机航拍)、植被剖面与样方调查、定位监测等方法, 以《多年冻土调查手册》^[21]为标准, 选取典型多年冻土区域开展钻探和坑探工程, 针对多年冻土主要特征要素(多年冻土温度、活动层水热特性、主要环境因子等)开展长期定位观测。同时, 在长江源源头冰川顶部、冰川消融区架设自动气象站, 监测冰川的双层表面气温、风速、风向、2 m处湍流通量、四分量辐射(长短波)、降水、气压、不同层位冰川内部温度等指标, 通过长期定位观测, 监测冰川表面高度的变化, 获得冰川表面消融/积累量的连续观测数据, 结合全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)位移数据, 记录冰川表面运动速度, 进一步研究冰川物质能量与速度之间的变化机制, 初步建成长江源沱沱河源关地区冰川冻土观测网(图3)。

图3

Fig.3

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	图3 长江源沱沱河源头地区冰川冻土观测网Fig.3 Observation network of glaciers and permafrost in the source area of the Yangtze River

初步调查结果显示, 长江源沱沱河源头地区多年冻土上限(活动层厚度)深度主要分布在1.00~4.00 m, 平均为2.70 m。高寒草甸区活动层平均厚度为2.36 m, 冻土平均厚度为20.98 m; 高寒草原区活动层平均厚度为3.10 m, 冻土平均厚度为9.70 m; 高寒荒漠区未见冻土出现。该数据可初步估算沱沱河源头地区的地下冰总含量, 进一步计算长江源地区的水当量。通过研究活动层厚度年际变化与年平均气温的耦合关系, 发现长江源地区活动层厚度逐年增加且与年平均气温变化呈正相关, 表明是全球变暖导致了高原地区冻土厚度的降低^[21]。

3.3.3 拉萨河、尼洋河流域尺度水资源观测网

以“ 主要控制干流、选择控制支流” 为原则, 在拉萨河、尼洋河流域布设河流水文观测3处, 配套布设气象观测6处, 同时新设10口地下水观测井, 与西藏地质环境监测总站已有的地下水观测站互补, 初步建成地表及地下水资源观测网, 进一步完善了拉萨河、尼洋河流域尺度水资源观测网(图4)。初步调查观测显示: 拉萨河、尼洋河流域地下水资源含量丰富, 年平均静水位1.20~18.20 m, 平均流量11.48 L/s, 地下水静水位深度可能受地层、地形、海拔以及全球变暖影响, 表现出良好的耦合关系。

图4

Fig.4

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	图4 拉萨河、尼洋河流域尺度水资源观测网Fig.4 Water resources observation network at the scale of Lhasa River and Niyang River basins