冰川是干旱区重要的淡水资源，表碛覆盖区冰川边界的精准识别对水资源评估至关重要。传统冰川编目数据因光谱混淆与地形复杂性，难以辨识活动冰体与石冰川的过渡区域，导致冰川范围难以准确定位，冰川水资源评估存在很大不确定性。以帕米尔高原西部昆吉尔苏冰川为研究区，采用融合合成孔径雷达（SAR）与光学遥感的识别方法，利用Sentinel-1A数据的偏移量追踪技术与TanDEM数据的大地测量法，获取冰川表面速度场和高程变化情况，结合Landsat-8光学影像目视解译冰川边界，并分析气候因素的影响。结果表明：昆吉尔苏冰川中段（距末端3.8～5.8 km区域）呈现持续活动性，冬季流速峰值达0.2 m·d?1，物质交换显著；2013—2020年距末端3.8～5.8 km区域呈消融状态，而2020年后，中段累积增厚7.06±6.05 m，验证其仍为活跃冰流区。据此校正兰道夫冰川编目数据（RGI），发现原编目低估昆吉尔苏冰川面积约2.8 km2。本文提出的多源遥感协同识别方法可为表碛覆盖冰川的活动性识别与边界更新提供理论依据，对干旱区冰川水资源动态评估及全球冰川数据库更新具有重要参考意义。

冰川是干旱区重要的淡水资源，表碛覆盖区冰川边界的精准识别对水资源评估至关重要。传统冰川编目数据因光谱混淆与地形复杂性，难以辨识活动冰体与石冰川的过渡区域，导致冰川范围难以准确定位，冰川水资源评估存在很大不确定性。以帕米尔高原西部昆吉尔苏冰川为研究区，采用融合合成孔径雷达（SAR）与光学遥感的识别方法，利用Sentinel-1A数据的偏移量追踪技术与TanDEM数据的大地测量法，获取冰川表面速度场和高程变化情况，结合Landsat-8光学影像目视解译冰川边界，并分析气候因素的影响。结果表明：昆吉尔苏冰川中段（距末端3.8～5.8 km区域）呈现持续活动性，冬季流速峰值达0.2 m·d?1，物质交换显著；2013—2020年距末端3.8～5.8 km区域呈消融状态，而2020年后，中段累积增厚7.06±6.05 m，验证其仍为活跃冰流区。据此校正兰道夫冰川编目数据（RGI），发现原编目低估昆吉尔苏冰川面积约2.8 km2。本文提出的多源遥感协同识别方法可为表碛覆盖冰川的活动性识别与边界更新提供理论依据，对干旱区冰川水资源动态评估及全球冰川数据库更新具有重要参考意义。

冰川是干旱区重要的淡水资源，表碛覆盖区冰川边界的精准识别对水资源评估至关重要。传统冰川编目数据因光谱混淆与地形复杂性，难以辨识活动冰体与石冰川的过渡区域，导致冰川范围难以准确定位，冰川水资源评估存在很大不确定性。以帕米尔高原西部昆吉尔苏冰川为研究区，采用融合合成孔径雷达（SAR）与光学遥感的识别方法，利用Sentinel-1A数据的偏移量追踪技术与TanDEM数据的大地测量法，获取冰川表面速度场和高程变化情况，结合Landsat-8光学影像目视解译冰川边界，并分析气候因素的影响。结果表明：昆吉尔苏冰川中段（距末端3.8～5.8 km区域）呈现持续活动性，冬季流速峰值达0.2 m·d?1，物质交换显著；2013—2020年距末端3.8～5.8 km区域呈消融状态，而2020年后，中段累积增厚7.06±6.05 m，验证其仍为活跃冰流区。据此校正兰道夫冰川编目数据（RGI），发现原编目低估昆吉尔苏冰川面积约2.8 km2。本文提出的多源遥感协同识别方法可为表碛覆盖冰川的活动性识别与边界更新提供理论依据，对干旱区冰川水资源动态评估及全球冰川数据库更新具有重要参考意义。

冰川是干旱区重要的淡水资源，表碛覆盖区冰川边界的精准识别对水资源评估至关重要。传统冰川编目数据因光谱混淆与地形复杂性，难以辨识活动冰体与石冰川的过渡区域，导致冰川范围难以准确定位，冰川水资源评估存在很大不确定性。以帕米尔高原西部昆吉尔苏冰川为研究区，采用融合合成孔径雷达（SAR）与光学遥感的识别方法，利用Sentinel-1A数据的偏移量追踪技术与TanDEM数据的大地测量法，获取冰川表面速度场和高程变化情况，结合Landsat-8光学影像目视解译冰川边界，并分析气候因素的影响。结果表明：昆吉尔苏冰川中段（距末端3.8～5.8 km区域）呈现持续活动性，冬季流速峰值达0.2 m·d?1，物质交换显著；2013—2020年距末端3.8～5.8 km区域呈消融状态，而2020年后，中段累积增厚7.06±6.05 m，验证其仍为活跃冰流区。据此校正兰道夫冰川编目数据（RGI），发现原编目低估昆吉尔苏冰川面积约2.8 km2。本文提出的多源遥感协同识别方法可为表碛覆盖冰川的活动性识别与边界更新提供理论依据，对干旱区冰川水资源动态评估及全球冰川数据库更新具有重要参考意义。

冰川是干旱区重要的淡水资源，表碛覆盖区冰川边界的精准识别对水资源评估至关重要。传统冰川编目数据因光谱混淆与地形复杂性，难以辨识活动冰体与石冰川的过渡区域，导致冰川范围难以准确定位，冰川水资源评估存在很大不确定性。以帕米尔高原西部昆吉尔苏冰川为研究区，采用融合合成孔径雷达（SAR）与光学遥感的识别方法，利用Sentinel-1A数据的偏移量追踪技术与TanDEM数据的大地测量法，获取冰川表面速度场和高程变化情况，结合Landsat-8光学影像目视解译冰川边界，并分析气候因素的影响。结果表明：昆吉尔苏冰川中段（距末端3.8～5.8 km区域）呈现持续活动性，冬季流速峰值达0.2 m·d?1，物质交换显著；2013—2020年距末端3.8～5.8 km区域呈消融状态，而2020年后，中段累积增厚7.06±6.05 m，验证其仍为活跃冰流区。据此校正兰道夫冰川编目数据（RGI），发现原编目低估昆吉尔苏冰川面积约2.8 km2。本文提出的多源遥感协同识别方法可为表碛覆盖冰川的活动性识别与边界更新提供理论依据，对干旱区冰川水资源动态评估及全球冰川数据库更新具有重要参考意义。

冰川是干旱区重要的淡水资源，表碛覆盖区冰川边界的精准识别对水资源评估至关重要。传统冰川编目数据因光谱混淆与地形复杂性，难以辨识活动冰体与石冰川的过渡区域，导致冰川范围难以准确定位，冰川水资源评估存在很大不确定性。以帕米尔高原西部昆吉尔苏冰川为研究区，采用融合合成孔径雷达（SAR）与光学遥感的识别方法，利用Sentinel-1A数据的偏移量追踪技术与TanDEM数据的大地测量法，获取冰川表面速度场和高程变化情况，结合Landsat-8光学影像目视解译冰川边界，并分析气候因素的影响。结果表明：昆吉尔苏冰川中段（距末端3.8～5.8 km区域）呈现持续活动性，冬季流速峰值达0.2 m·d?1，物质交换显著；2013—2020年距末端3.8～5.8 km区域呈消融状态，而2020年后，中段累积增厚7.06±6.05 m，验证其仍为活跃冰流区。据此校正兰道夫冰川编目数据（RGI），发现原编目低估昆吉尔苏冰川面积约2.8 km2。本文提出的多源遥感协同识别方法可为表碛覆盖冰川的活动性识别与边界更新提供理论依据，对干旱区冰川水资源动态评估及全球冰川数据库更新具有重要参考意义。

基于遥感和GIS技术，获取2000—2021年中塔公路沿线地区冰川变化与冰川灾害时空分布特征，并利用极差变换法和熵权法开展了冰川灾害暴露度评估。结果表明：（1）2000年以来，中塔公路沿线地区冰川面积萎缩速率为0.20%·a-1±0.06%·a-1，物质平衡为-0.25±0.04 m w.e.·a-1，1992年以来的冰湖面积扩张速率为0.45%·a-1，均为帕米尔高原整体水平的数倍。（2）冰川不稳定性的增强直接导致中塔公路沿线地区冰川灾害风险普遍凸显，其中灾害发生的中高风险区域主要集中在公路西段。（3）中塔公路沿线地区冰川灾害暴露度宏观格局主要与致灾因子和承灾体分布密度、地形与地质环境复杂程度，以及气候暖湿化趋势的空间差异等因素有关。研究结果初步揭示了中塔公路沿线地区冰川灾害暴露度的宏观格局，可为灾害脆弱性、影响力和情景预测研究等提供参考。

基于遥感和GIS技术，获取2000—2021年中塔公路沿线地区冰川变化与冰川灾害时空分布特征，并利用极差变换法和熵权法开展了冰川灾害暴露度评估。结果表明：（1）2000年以来，中塔公路沿线地区冰川面积萎缩速率为0.20%·a-1±0.06%·a-1，物质平衡为-0.25±0.04 m w.e.·a-1，1992年以来的冰湖面积扩张速率为0.45%·a-1，均为帕米尔高原整体水平的数倍。（2）冰川不稳定性的增强直接导致中塔公路沿线地区冰川灾害风险普遍凸显，其中灾害发生的中高风险区域主要集中在公路西段。（3）中塔公路沿线地区冰川灾害暴露度宏观格局主要与致灾因子和承灾体分布密度、地形与地质环境复杂程度，以及气候暖湿化趋势的空间差异等因素有关。研究结果初步揭示了中塔公路沿线地区冰川灾害暴露度的宏观格局，可为灾害脆弱性、影响力和情景预测研究等提供参考。

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