亚马逊生物质燃烧加速热带安第斯冰川融化gydF4y2Ba

亚马逊盆地的大规模森林砍伐和生物质燃烧是经济活动和人类占领的直接后果gydF4y2Ba^{1gydF4y2Ba，gydF4y2Ba2gydF4y2Ba}．自20世纪70年代以来，亚马逊地区的农业前沿已经向天然雨林发展，达到了发生砍伐和焚烧的茂密森林区域gydF4y2Ba^3.gydF4y2Ba．这一动态过程伴随着生物质燃烧，这是颗粒物的主要来源gydF4y2Ba^4gydF4y2Ba，包括气溶胶黑碳(BC)(吸光碳质颗粒)。众所周知，BC是一种融化力，一旦沉积在冰盖和高山冰川上，如格陵兰岛所描述的那样gydF4y2Ba^{5gydF4y2Ba，gydF4y2Ba6gydF4y2Ba，gydF4y2Ba7gydF4y2Ba}，中国西部gydF4y2Ba^8gydF4y2Ba和喜马拉雅山gydF4y2Ba^9gydF4y2Ba．这些地区大量BC的沉积显著降低了雪的反照率，最终加速了冰雪的融化。一项对安第斯热带冰川的调查指出，自20世纪70年代以来，冰川质量在减少gydF4y2Ba^{10gydF4y2Ba，gydF4y2Ba11gydF4y2Ba，gydF4y2Ba12gydF4y2Ba}这增加了人们对生活在安第斯西部地区的人口水资源未来灾难性影响的关注gydF4y2Ba^{13gydF4y2Ba，gydF4y2Ba14gydF4y2Ba，gydF4y2Ba15gydF4y2Ba}．政府间气候变化专门委员会(IPCC AR4 - 2007)的模型预测，未来几十年气温将上升，而且这种上升将在厄瓜多尔、秘鲁、玻利维亚和智利北部安第斯山脉高海拔地区的对流层中下部扩大gydF4y2Ba^16gydF4y2Ba．目前用于预测安第斯冰川对气候变化的响应的模型主要基于能量平衡方程，该方程仅考虑太阳能和太阳能的影响gydF4y2Ba原位gydF4y2Ba冰川气象条件gydF4y2Ba^17gydF4y2Ba，忽略了BC沉积引起的反照率降低(即BC-反照率效应)。需要考虑的重要一点是，南美洲的生物质燃烧主要发生在南方干湿季节之间的过渡时期(8月至10月)(补充材料，图。gydF4y2Ba1gydF4y2Ba，gydF4y2Bab1gydF4y2Ba）;因此，亚马逊盆地生物质燃烧烟气(包括BC)的湿法去除率低，BC可以输送到遥远的地区，最远可达西大西洋海岸gydF4y2Ba^18gydF4y2Ba通过主导风(补充材料，图。gydF4y2Ba2gydF4y2Ba)．此外，在此期间，云量仍然很低，热带安第斯冰川上方的太阳辐射很高gydF4y2Ba^19gydF4y2Ba，这使得固体颗粒(如灰尘和BC)的沉积具有很高的相关性。每年，南美洲森林和稀树草原的燃烧会释放出800多克的BCgydF4y2Ba^{20.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba21gydF4y2Ba，gydF4y2Ba22gydF4y2Ba}，这高于欧洲化石和生物燃料排放的估计值(470 Gg YrgydF4y2Ba^{−1gydF4y2Ba}公元前的)gydF4y2Ba^20.gydF4y2Ba．巴西和玻利维亚是受影响最大的两个国家，分别占火灾事件观测数据的70%和10%(补充材料，图。gydF4y2Ba1 b2gydF4y2Ba)．2002年至2004年，由于森林砍伐率高，巴西和玻利维亚的火灾事件数量很高(补充资料，图。gydF4y2Ba1 b3gydF4y2Ba)．从这一时期开始，巴西政府加大了对监测的投入，并采取了更有利于森林保护的政策。结果，森林砍伐和火灾事件减少了。尽管保护政策有效地减少了森林砍伐，但2005年、2007年和2010年的火灾事件数量很高，原因是厄尔Niño事件导致亚马逊地区极度干旱。在干旱条件下，火灾很容易从初始位置蔓延。自2013年以来，森林砍伐略有增加，这引起了人们对亚马逊森林保护和生物质燃烧排放未来的关注。考虑到亚马逊盆地接近热带安第斯冰川和亚马逊生物量燃烧的规模(补充材料，图。gydF4y2Ba1 cgydF4y2Ba)，研究这种影响是很有价值的。gydF4y2Ba

在这项研究中，我们首次验证了亚马逊盆地的生物质燃烧可能导致热带安第斯山脉冰川质量损失的假设。通过观测和建模方法的结合，我们证明了生物质燃烧(包括BC)产生的气溶胶可以到达热带安第斯冰川，导致冰川表面能量平衡的变化并促进融化。我们观察到，考虑到这种机制，对冰质量损失的可测量影响确实存在。我们相信，我们的研究结果对决策管理的意识、参与土地使用政治的人们以及受到安第斯山脉融水使用影响的人们具有重要意义。gydF4y2Ba

安第斯山脉中部的亚马逊盆地烟雾缭绕gydF4y2Ba

虽然火灾是由人类活动引起的，但火灾分布强度也取决于ENSO变暖事件可能导致的干旱条件的严重程度gydF4y2Ba^3.gydF4y2Ba以及北大西洋的异常变暖状况gydF4y2Ba^23gydF4y2Ba．历史上，人们发现火灾事件的数量和强度与长期干旱有关gydF4y2Ba^{23gydF4y2Ba，gydF4y2Ba24gydF4y2Ba，gydF4y2Ba25gydF4y2Ba}．2010年卫星观测发现，在亚马逊盆地严重干旱期间，烟柱可能会传播到南美洲的广大地区，越过安第斯山脉的河岸gydF4y2Ba^25gydF4y2Ba(无花果。gydF4y2Ba1gydF4y2Ba)．为了详细说明这一情况，并调查火灾事件对冰盖的可测量影响确实存在的地方，我们汇总了2000年至2016年亚马逊盆地发生的所有火灾事件(火灾数据库来自巴西空间研究所- INPEgydF4y2Ba^26gydF4y2Ba)．由此，我们能够确定烟羽的主要来源区域，并使用HYSPLIT/NOAA模型计算气团前进轨迹gydF4y2Ba^27gydF4y2Ba(混合单粒子拉格朗日综合轨迹模型)来自高生物量燃烧地区。模式输出显示了2000-2016年气溶胶输送的平均模式(图。gydF4y2Ba1 bgydF4y2Ba)，并清楚地描述了中部安第斯山脉(主要是玻利维亚和秘鲁)是一个潜在的生物质燃烧烟羽影响地区，这是由于热带辐合带(ITCZ)在亚马逊盆地的热带-赤道地区主要由东向西的空气循环造成的。gydF4y2Ba^28gydF4y2Ba．这种影响可能是由于冰川上的气溶胶BC沉积(以及其他生物质燃烧副产物)和热量传输造成的。gydF4y2Ba

在位于安第斯山脉中部的冰川中，沿着羽流位移，我们选择了位于科迪勒拉雷亚尔(- 16.279°S;- 68.142°W)，玻利维亚，作为研究区域(补充材料，图。gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba)．我们选择宗戈冰川是基于GLACIOCLIM项目提供的冰川长期连续气象、表面物质平衡和融水流量数据(gydF4y2Bahttps://glacioclim.osug.fr/gydF4y2Ba)和GREAT ICE计划gydF4y2Ba^29gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

值得观察的一个重要观点是，只有当亚马逊羽流的对流上升至少能达到山脉雪线的高度时，生物质燃烧对安第斯冰的任何影响才能被假设。在亚马逊盆地上空，先前的激光雷达(光探测和测距)观测表明，火灾事件期间的气溶胶羽状物可以达到约3.0-5.0公里的高度gydF4y2Ba^30.gydF4y2Ba．虽然宗戈冰川从4.9-6.0公里的高度延伸(上限超出了烟羽)，但撞击安第斯山脉的气流可能受到地形效应的影响，导致气团上升到冰川的高度。在南亚和东南亚观察到这种机制，由于马来西亚山脉的地形抬升，生物质燃烧雾霾产生的PM10气溶胶到达对流层上层gydF4y2Ba^31gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

进行了烟雾传输分析，以证明生物质燃烧排放的气体可以到达玻利维亚的冰川。本文中，我们利用2010年火灾季节(2010年8月24日和9月11日)CALIPSO(云-气溶胶激光雷达和红外探路者卫星观测)对气溶胶的遥感激光雷达观测，详细描述了从亚马逊盆地到围绕Zongo冰川地区的安第斯中部高地的两个横断面的垂直分布和气溶胶类型。2010年8月24日，在无云地区，玻利维亚亚马逊上空的烟羽被清晰地识别出来。gydF4y2Ba2gydF4y2Ba)．在此期间，许多火灾事件集中在亚马逊盆地玻利维亚和秘鲁部分的安第斯山脉东侧附近。宗哥冰川的气象资料显示，该冰川以东北风和东风为主(图2)。gydF4y2Ba2gydF4y2Ba)．这样的风向有利于烟羽从亚马逊盆地向安第斯冰川移动。CALIOP传感器(机载CALIPSO)记录了安第斯山脉上空的气溶胶羽流，其成分与亚马逊盆地上空的气溶胶羽流相同。gydF4y2Ba2 bgydF4y2Ba)．烟羽主要含有粉尘和烟雾污染。这一发现证实，亚马逊生物质燃烧产生的烟雾能够到达安第斯山脉海拔5.0至6.0公里之间的山顶。2010年9月11日，安第斯山脉中部上空的烟羽含有被污染的大陆烟、尘埃和被污染的尘埃。从亚马逊盆地到山顶都能看到被污染的大陆烟雾。在安第斯山脉西侧没有观测到气溶胶羽流，而在安第斯山脉上空观测到的污染沙尘和沙尘应该是由风驱动的当地生产造成的(补充材料，图。gydF4y2Ba4gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

估计宗戈冰川的黑碳浓度gydF4y2Ba

自2002年启动MODIS卫星火灾监测计划以来，全球火灾排放数据库(GFEDBv4)中可用的BC数据的排放模型指出，2007年和2010年的火灾季节对亚马逊盆地最为关键(补充材料，图2)。gydF4y2Ba5 a、bgydF4y2Ba)．因此，为了评估BC对宗戈冰川的潜在最大影响，我们重点研究了这些事件。从上面，我们用HYSPLIT/NOAA模型模拟了BC大陆气溶胶排放、大气浓度和沉积。我们的模型中使用的BC排放来自一个全球火灾排放数据库，该数据库使用了从实验中检索到的排放因子汇编，其中包括生物质燃烧事件期间巴西亚马逊森林中的BC测量值gydF4y2Ba^32gydF4y2Ba．从我们的结果来看，亚马逊生物质燃烧排放导致的大气BC浓度值在0 ~ 5.0 × 10之间gydF4y2Ba^{−3gydF4y2Ba}mg米gydF4y2Ba^{−3gydF4y2Ba}在安第斯中部(补充材料，无花果gydF4y2Ba6gydF4y2Ba而且gydF4y2Ba7gydF4y2Ba)，总BC沉积量为0.88 mg mgydF4y2Ba^{−2gydF4y2Ba}1.17 mg mgydF4y2Ba^{−2gydF4y2Ba}在2007年和2010年的火灾季节(补充材料，图;gydF4y2Ba8gydF4y2Ba)．这些预测与Chacaltaya站(距离Zongo冰川5公里)的BC测量结果一致，该站的大气黑碳浓度为0.2至1.5 × 10gydF4y2Ba^{−3gydF4y2Ba}mg米gydF4y2Ba^{−3gydF4y2Ba}报告(数据库为2012-2014年)gydF4y2Ba^33gydF4y2Ba以及其他全球气溶胶模型估计BC沉积值在0.5-2.0 mg m之间gydF4y2Ba^{−2gydF4y2Ba}安第斯山脉gydF4y2Ba^34gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

利用模拟的BC沉积和冰川表面的实测降雪量来计算宗戈冰川雪中的BC浓度(详细信息见方法部分)。冰川上的液体降水很少见，因此在模型中被忽略了。我们估计2007年9月雪中的BC浓度为41.1 ppb(十亿分之一)，2010年9月为73.4 ppb, 2010年10月火灾季节结束时为29.2 ppb。2010年10月的最低浓度(29.2 ppb of BC)是由于在此期间冰川上的高降水稀释了浓度，同时亚马逊盆地火灾事件减少。估计每年9月BC浓度高与南美洲火灾事件高峰以及安第斯山脉降水率低有关。我们模拟的浓度与伊伊马尼冰芯数据的比较显示了一致性。伊伊马尼冰川位于宗戈冰川东南约55公里处，由于地理上的接近，它对来自亚马逊盆地的颗粒运输有类似的影响(来自我们的模型)。来自伊伊马尼冰芯的BC记录显示出强烈的季节性，雨季值低，亚马逊火灾季节值高(补充材料，图。gydF4y2Ba9gydF4y2Ba)，这与观测到的来自亚马逊盆地的生物质燃烧气溶胶的输送一致。在伊伊马尼冰芯上进行的BC测量显示，2007年BC的峰值为58.3 ppb，略高于我们在Zongo冰川同期模拟的41.1 ppb(补充材料，图。gydF4y2Ba9gydF4y2Ba)．事实上，我们的模型值仅考虑了生物质燃烧的贡献，而来自附近城市遗址的化石燃料的排放可能在某种程度上对BC的总沉积有贡献gydF4y2Ba^35gydF4y2Ba．此外，沉积后过程一定是重要的，可以解释为什么我们在雪中的BC浓度值低于伊伊马尼核的测量值。为了研究BC年际变化的主要原因，我们检查了1994年至2009年伊伊马尼BC记录与南美洲气溶胶指数之间的时空相关性(补充材料，图。gydF4y2Ba10gydF4y2Ba)．我们发现，在位于伊伊马尼冰川以东的亚马逊盆地地区，在火灾季节发生广泛的火灾，伊伊马尼BC与气溶胶指数之间存在显著正相关(p < 0.05)。另一方面，在拉巴斯/艾尔阿尔托地区，Illimani BC与气溶胶指数之间没有显著的相关性。结果表明，亚马逊盆地是伊伊马尼盆地BC沉积的主要源区。gydF4y2Ba

宗戈冰川的黑碳和灰尘降低了雪的反照率，增强了能量通量gydF4y2Ba

关于安第斯低纬度冰川杂质含量的研究很少。据报道，秘鲁奎尔卡亚冰川(5670 m asl)的测量粉尘浓度为1 - 9ppm。gydF4y2Ba^36gydF4y2Ba．在雨季，新雪中的杂质含量从10ppm到1周雪中的100ppm不等gydF4y2Ba^37gydF4y2Ba是在宗戈冰川上观察到的在这里，我们研究了由于BC和BC之前报道的粉尘浓度(10 ppm和100 ppm的粉尘)的存在，Zongo冰川的雪反照率降低和随之增强的能量通量。仅考虑雪中的BC浓度，我们使用SNICAR雪反照率模拟进行了估计gydF4y2Ba^38gydF4y2Ba，反照率降低范围为1.8 ~ 7.2%(补充材料，图。gydF4y2Ba11gydF4y2Ba)．同样，我们的结果与辐射传递计算结果一致，其中雪中BC浓度为10-100 ppb时，反照率下降1-8%gydF4y2Ba^{8gydF4y2Ba，gydF4y2Ba39gydF4y2Ba，gydF4y2Ba40gydF4y2Ba}．考虑到BC在10 ppm和100 ppm粉尘的存在下造成的反照率降低，我们估计降低的范围分别为3.8 - 9.6%和11.5 - 20.2%(补充材料，图。gydF4y2Ba11gydF4y2Ba)．这些结果与宗戈冰川在旱季的可见雪反照率因雪中含有大气气溶胶而降低10-20%的观测结果相一致gydF4y2Ba^37gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

评估了2010年9月8日至10月31日期间(对应亚马逊火灾季节)BC对雪/冰表面能量通量的贡献(补充材料，图。gydF4y2Ba12个一个gydF4y2Ba)．BC对能量通量的贡献在9月中旬亚马逊盆地火灾季节的高峰期达到最大值，为10.7±3.5 W mgydF4y2Ba^{−2gydF4y2Ba}．在此之后，能量通量贡献下降到4.7±1.6和1.3±0.4 W m之间gydF4y2Ba^{−2gydF4y2Ba}由于这一时期BC沉积速率降低，而降水速率和云量有增加的趋势(因此降低了冰川表面的入射太阳辐射，稀释了雪/冰表面的浓度)。辐射平衡(R)、感热通量(H)、潜热通量(LE)和BC引起的强迫之和对应于冰川表面的总能量通量(补充材料，图。gydF4y2Ba12个一个gydF4y2Ba)．辐射平衡(R)是短波和长波辐射的净流入和净流出之和。它是冰川表面的主要能量来源，并可能随着时间(天)而显著变化。BC沉积后，R值在9月较高，10月较低。大多数时候，感热通量为正，潜热通量为负。即使潜热通量较大，辐射平衡与感热通量和潜热通量之和始终为正。结果表明，虽然有一部分能量被升华消耗，但在火灾季节仍有足够的能量产生冰雪融化条件。综上所述，BC显然是一个有效的“熔化参数”，它由于反照率效应而对辐射平衡的增加有积极的贡献，从而加剧熔化。由于BC，用于融化冰雪(QM)的能量通量增加，2010年9月为4.2±1.4%，10月为3.6±1.2%(补充材料，图。gydF4y2Ba12 bgydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

宗戈冰川因黑碳和灰尘造成的质量损失增加gydF4y2Ba

基于冰川表面质量与冰川表面质量之间的线性回归，建立了宗戈冰川表面质量平衡模型gydF4y2Ba原位gydF4y2Ba在2005年到2011年之间测量冰川的年度物质平衡。模拟是在海拔5.100-5.200 m a.s.l的高度范围内进行的。自动气象站就是在这个高度运作，并在这个高度进行地表物质平衡测量。表面物质平衡与能量平衡之间的线性回归具有统计学意义(基于Student t检验，p < 0.001, n = 6, r²= 0.96)。测量表面质量平衡与模型表面质量平衡之间的决定系数(R²)为0.96，表明我们的模型能够准确再现观测到的表面质量平衡(补充材料，图。gydF4y2Ba13gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

考虑到2010年9月和10月不同的BC浓度，估算了2010年BC造成的质量损失。此外，考虑到两种不同的条件，还进行了另外两种估计。第一个是基于41.1 ppb的恒定BC浓度(代表2007年9月模拟的BC浓度);第二种是基于29.2 ppb的恒定BC浓度(代表2010年10月底建模的BC浓度)。对于每种条件，我们还考虑了灰尘(10 ppm和100 ppm)的存在以及不同雪粒尺寸(300µm, 500µm和1000µm)(图。gydF4y2Ba3gydF4y2Ba)．基于这些估计，亚马逊生物质燃烧产生的BC有可能使年融化增加3.3±0.8%，而当粉尘含量低(粉尘含量为10 ppm)时，单独的粉尘可使年融化增加3.2±0.9%，当粉尘含量高(粉尘含量为100 ppm)时，增加10.9±2.6%(图2)。gydF4y2Ba3 bgydF4y2Ba)．在BC和粉尘共同存在的情况下，年融化量从5.0±1.0%增加到11.7±2.3%(图2)。gydF4y2Ba3 bgydF4y2Ba)．作为比较，这一值与吉尔吉斯斯坦(中亚)冰川的值相当，据记录，由于bc反照率效应，吉尔吉斯斯坦的积雪融化速度增加了6.3%gydF4y2Ba^39gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

宗哥冰川生物量燃烧“强迫”与排水比较gydF4y2Ba

一个数据库gydF4y2Ba原位gydF4y2Ba使用年际排水与估计的质量平衡进行直接比较。2009/2010年10月至2月之间，热带地区的辐射通量随季节变化而显著增加(图2)。gydF4y2Ba4 a、bgydF4y2Ba)．2010年2月至8月期间，排放量稳步下降。在旱季(5 - 7月)，净辐射略低，冰川上几乎没有降水(图2)。gydF4y2Ba4 a、bgydF4y2Ba)．干旱期以西北风/西北风为特征(图2)。gydF4y2Ba4摄氏度gydF4y2Ba)，阻止湿度从亚马逊盆地流向安第斯山脉东部gydF4y2Ba^{41gydF4y2Ba，gydF4y2Ba42gydF4y2Ba}．天气学分析表明，在干燥期出现东风的日子并不多见，约占5%gydF4y2Ba^41gydF4y2Ba；因此，低湿度和西风有利于冰川表面的升华，消耗了大量可用能量，导致低融化gydF4y2Ba^{41gydF4y2Ba，gydF4y2Ba43gydF4y2Ba}．从8月开始，主要风向由西/西北转为东/东北(图2)。gydF4y2Ba4摄氏度gydF4y2Ba)．这一变化与亚热带急流的减弱和向南迁移有关，这是由于ITCZ向南迁移以及玻利维亚高压的建立造成的gydF4y2Ba^42gydF4y2Ba．这种主导风向的变化导致在安第斯高原中部对流层中上层普遍存在弱东风。这种变化发生在火灾季节，有利于烟雾运输到冰川(图2)。gydF4y2Ba4 c, dgydF4y2Ba)．从图中可以看出。gydF4y2Ba4gydF4y2Ba在8月初至9月底期间，在雨季以外的时段，确实存在第二次泄水量高峰，约占全年泄水量的9%。这一次要的排水高峰从8月开始，一直延续到9月底，与亚马逊盆地的火灾季节相吻合(图2)。gydF4y2Ba4 dgydF4y2Ba)和随着生物质燃烧产生的气溶胶排放的增加(图。gydF4y2Ba4 f, ggydF4y2Ba)．2010年9月，水流量相当于年流量的4.5%，这与同期受BC和矿物粉尘影响的冰川径流的预期规模大致相同(仅黑碳为3.3±0.8%;5.0±1.0%的黑碳存在10 PPM的灰尘)。净辐射通量和温度在这一时期几乎保持季节性变化(图。gydF4y2Ba4 b, egydF4y2Ba)．此外，冰川上的降水量很低，这表明排水的增加很可能是由于冰川表面雪/冰融化的增加。gydF4y2Ba

我们通过HYSPLIT/NOAA模型估计，烟羽位移从排放源到达冰川需要3天(补充图。gydF4y2Ba14gydF4y2Ba)．事实上，2010年8月5日至9月18日的峰值水量与亚马逊盆地的日MODIS气溶胶指数的3天滞后显示出统计学上显著的相关性，r = 0.57 (n = 45;p < 0.05)(补充图gydF4y2Ba14gydF4y2Ba)．其中预测变量(gydF4y2Ba原位gydF4y2Ba亚马逊流域的气象参数和气溶胶指数)、气溶胶指数和辐射通量(入射短波辐射和净长波辐射)是水流量的统计显著预测因子，解释了70%的方差(偏系数t检验，p < 0.01;对于完整模型，FgydF4y2Ba_266gydF4y2Ba= 27.74, p < 0.001;rgydF4y2Ba^2gydF4y2Ba= 0.70)(补充图gydF4y2Ba15gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

基于观测和模拟，我们发现来自亚马逊盆地的烟羽可以克服地形障碍，到达热带安第斯冰川。这些冰川位于热带安第斯山脉外围，受到亚马逊盆地内生物质燃烧产生的BC排放的最大影响。在火灾高峰季节，辐射平衡是宗哥冰川表面的主要能量来源。这使得冰川表面的杂质含量成为一个相关的融化强迫，因为沉积的BC和灰尘由于反照率效应增加了短波辐射平衡，使年融化强度从5.0±1.0%增加到11.7±2.0%。我们的结果表明，当粉尘含量较低(例如10 ppm的粉尘)时，生物质燃烧对表面融化的BC的贡献与粉尘气溶胶的贡献在量级上没有差异。在这种情况下，BC和粉尘分别增加了3.3±0.8%和3.2±0.9%的年融化量。两者结合可使年熔点增加5.0±1.0%。BC和粉尘联合作用导致的年融化量增加与BC和粉尘单独作用的影响差异有统计学意义(t检验，p < 0.05)。然而，在高含量的灰尘(100 ppm的灰尘)的存在下，生物质燃烧引起熔化的效果较低。仅粉尘(100 ppm粉尘)可使年融化量增加10.9±2.6%，而粉尘和BC的联合作用可使年融化量增加11.7±2.0%。 In this case, the increase in annual melting due to the combination of BC and dust did not show statistically significant difference from the dust effect alone. This occusr because when high concentration of dust is present, the dust absorbs most of the radiation that otherwise would be absorbed by the BC. Thus, the magnitude of the impact of Amazonian biomass burning depends on the dust content in snow. Unfortunately, there are no measurements available to document the seasonal variability of the dust content on the Zongo Glacier. Though, previously spectral reflectance measurements on fresh snow during the dry season indicates a low dust content (<100 ppm of dust)^37gydF4y2Ba．此外，我们发现在2010年火灾季节(最关键的火灾季节之一)，宗戈冰川的峰值水量与亚马逊盆地的气溶胶指数之间存在统计上显著的相关性。因此，我们认为，这种影响即使很低，但确实存在，特别是在亚马逊盆地内生物质燃烧发生率很高的年份，并且应该在未来考虑安第斯水资源时考虑到这一点。同样重要的是，政府间气候变化专门委员会(IPCC)对未来的预测指出，亚马逊东部的气候将更加干燥;这是增加生物质燃烧风险的有利情况gydF4y2Ba^44gydF4y2Ba．此外，在亚马逊流域森林砍伐情景中，几乎所有模型都显示了南美洲水循环和季风的变化，降水显著减少，干旱增加gydF4y2Ba^{45gydF4y2Ba，gydF4y2Ba46gydF4y2Ba}．同样重要的是与全球粮食需求相关的经济压力，这可能导致巴西农业领域的逐步扩张，从而提高BC和CO的预测gydF4y2Ba_2gydF4y2Ba排放，就像过去几十年一样。亚马逊西南部(包括巴西、秘鲁和玻利维亚的亚马逊)的生物质燃烧不能被视为一个面临的区域问题，而是在整个大陆范围内具有社会影响，使几个安第斯社区的用水成为一个脆弱性。gydF4y2Ba

BC发射源区域确定及弹道密度计算gydF4y2Ba

我们使用了巴西空间研究所(INPE)的火灾数据库，gydF4y2Ba^26gydF4y2Ba(其中采用采集6种MODIS主动火灾探测算法gydF4y2Ba^47gydF4y2Ba)，找出2000年至2016年期间火灾事件密度最高的地区。为了确定火灾事件密度，我们应用了两种空间分析:核密度分析gydF4y2Ba^48gydF4y2Ba空间统计GI*gydF4y2Ba^49gydF4y2Ba采用ArcGIS 10.2软件。两种分析的结果相互支持，即核分析定义的火灾事件密度最高的区域与GI*分析划定的“热点”区域相吻合。火灾事件密度最高的地区发生在巴西，在被称为森林砍伐弧的地区，以及包括玻利维亚亚马逊在内的亚马逊盆地西南部。基于这些结果，我们定义了7个区域作为火灾排放源，用于HYSPLIT模型中气团轨迹的建模。gydF4y2Ba1gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

观察安第斯山脉上空的烟羽gydF4y2Ba

为了验证亚马逊盆地内野火产生的烟雾是否可以到达安第斯山脉的顶部，我们分析了CALIPSO(云-气溶胶激光雷达红外探路者卫星观测)卫星上的CALIOP(正交偏振云-气溶胶激光雷达)传感器的两条路径。该仪器记录有关大气中气溶胶垂直分布的信息，有助于识别气团和不同类型气溶胶的特征gydF4y2Ba^{50gydF4y2Ba，gydF4y2Ba51gydF4y2Ba}．CALIPSO的气溶胶类型分类算法使用气溶胶层的光学、地球物理和时间特征作为决策点，在流程图中导航，最终为每个气溶胶层选择最可能的气溶胶模型gydF4y2Ba^52gydF4y2Ba．气溶胶类型包括“受污染的大陆”、“生物质燃烧”、“沙漠沙尘”和“受污染的沙尘”，是通过对AERONET从全球各地收集的数据进行综合聚类分析得出的。“干净的大陆”和“海洋”源是通过使用后向散射星状计获得的远距离大陆运输和海盐的测量来综合的gydF4y2Ba^52gydF4y2Ba．CALIOP传感器的产品来自NASA网站:gydF4y2Bahttps://www-calipso.larc.nasa.gov/search/index.phpgydF4y2Ba．分析日期为2010年8月24日和2010年9月11日。这些日期的选择是考虑到极端火灾事件期间的数据可用性和安第斯山脉附近烟雾的存在。gydF4y2Ba

BC对宗戈冰川的排放、运移、沉积和影响模拟gydF4y2Ba

我们的工作提出了一个方法论框架，即一套步骤和方法，用于模拟BC气溶胶对冰川的影响。方法框架在补充方法(补充方法，图。gydF4y2Ba2gydF4y2Ba)．对框架的简要说明如下:gydF4y2Ba

1. (1）gydF4y2Ba

   建模的第一阶段包括确定要插入HYSPLIT模型的发射区域。在这一步中，确定火灾事件的位置，并进行空间密度统计。gydF4y2Ba

2. （2）gydF4y2Ba

   对于每个划定的排放源，使用全球火灾排放数据库- GFEDv4生成的BC排放数据计算BC总排放量gydF4y2Ba^53gydF4y2Ba(可以在gydF4y2Bahttp://www.globalfiredata.org/gydF4y2Ba)．我们构建了2000年至2011年每个地区BC排放的时间序列。这一步对于确定BC排放的最关键年份和HYSPLIT模型中使用的排放率非常重要。由于数据是每月可用的，而且HYSPLIT模型考虑了每小时的排放率，因此我们假设BC排放量每个月都是恒定的。换句话说，我们假设每月的总排放量等于每个月的小时数。2007年和2010年BC省的排放量和火灾事件数量较高。因此，它们被选择用于建模过程。gydF4y2Ba

3. （3）gydF4y2Ba

   源排放区域和排放数据作为HYSPLIT模型的输入数据。我们还使用了NCEP/NCAR再分析数据gydF4y2Ba^54gydF4y2Ba作为输入气象数据。所用气象资料为:温度、u-速度、v-速度、压力垂向速度、位势高度、相对湿度(高空资料)、2 m温度、10 m u-和v-速度分量和降水(地面资料)、地面位势场(地形高度)。其他参数包括亚马逊盆地火灾季节粒径= 0.32 μm(颗粒模式)gydF4y2Ba^55gydF4y2Ba）;颗粒密度= 1.8 (g/cc)gydF4y2Ba^56gydF4y2Ba；和一个几乎球形的粒子形状(这些参数用于计算粒子沉降速度使用斯托克斯定律)。来自野火的BC被认为是60%可溶的，这意味着在包含60%气溶胶的云中被捕获为云中的水gydF4y2Ba^32gydF4y2Ba．对于高山地区，据报道BC的云内质量清除效率(MSEs)约为0.6gydF4y2Ba^{57gydF4y2Ba，gydF4y2Ba58gydF4y2Ba}．在HYSPLIT模型中，湿脱除被定义为直接表示为速率常数的清除系数，并由沉淀速率(P In mm/h)修正。速率常数(β)为βwet = 0.6 PgydF4y2Ba^{0.79gydF4y2Ba}．推测BC在大气中的停留时间为7天。在全球BC输运和沉积模型中通常采用类似的参数gydF4y2Ba^{32gydF4y2Ba．gydF4y2Ba}模拟模拟了2007年和2010年火灾季节(8月、9月和10月)BC的运移和沉积。表格gydF4y2Ba1gydF4y2Ba总结模型参数化。gydF4y2Ba

   全尺寸表gydF4y2Ba

4. （4）gydF4y2Ba

   利用位于冰川上的自动气象站模拟的BC沉积和降水数据，计算了冰川表面的BC浓度。计算如下:gydF4y2Ba

   $ $ {\ rm {BC}} \, {\ rm{浓度}}= \压裂{{\ rm {ng}} ({\ rm{公元前}})}{{{rm \ {m}}} ^ {2} \ ast {\ rm {t}}}。rm \压裂{1}{{\{\ρ}}({\ rm{雪}})}。\压裂{1}{p} $ $gydF4y2Ba

   (1）gydF4y2Ba

   方程的第一项是模拟BC沉积(ng。米gydF4y2Ba^{−2gydF4y2Ba}．t^{−1gydF4y2Ba})，其中ρ(雪)为积雪密度(250 kg.mgydF4y2Ba^{−3gydF4y2Ba}在宗戈冰川的雨季结束时gydF4y2Ba^59gydF4y2Ba)， p为冰川降雪。我们假设雪一直存在于地表，沉积后的过程没有发生。换句话说，我们假设BC的浓度没有因为融雪而增加。gydF4y2Ba

5. （5）gydF4y2Ba

   为了模拟BC引起的反照率变化，计算出的BC浓度被用作SNICAR模型(雪、冰和气溶胶辐射模型)的输入数据。SNICAR模型考虑了雪中杂质的浓度(BC和灰尘)、雪的颗粒大小、一些冰川特征和入射辐射流gydF4y2Ba^{6gydF4y2Ba，gydF4y2Ba60gydF4y2Ba}．纳入的参数包括:(a)平均太阳天顶角22.55°，这是根据火灾季节(8月- 9月- 10月)使用俄勒冈大学太阳辐射监测实验室开发的太阳位置计算得出的(http://solardat.uoregon.edu/SolarPositionCalculator.html);(b)雪粒有效半径为0.3、0.5和1毫米，根据在伊伊马尼冰川上进行的测量gydF4y2Ba^61gydF4y2Ba(距离宗戈冰川约55公里);(c)积雪厚度为2.6米，以1999年12月至2000年5月累积的海拔5150米为基准gydF4y2Ba^59gydF4y2Ba(由于采用的积雪厚度，下垫地面反照率对净结果无影响);(d) 2010年9月、2007年9月和2010年10月的模拟结果分别为73.4 ppb、41.1 ppb和29.25 ppb;(e)以前在宗戈冰川测量的10和100 ppm的灰尘浓度gydF4y2Ba^37gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

6. (6）gydF4y2Ba

   利用Sicart的能量平衡方程计算了融雪过程的能量流gydF4y2Ba等gydF4y2Ba．gydF4y2Ba^43gydF4y2Ba:gydF4y2Ba

   $ $ Qm = R + H + + P $ $gydF4y2Ba

   （2）gydF4y2Ba

   其中Qm是用于熔化(正值)或冻结(正值)的能量。R是辐射平衡;H为感热湍流，LE为潜热湍流;P为降水平流热。在Zongo冰川上P仍然很低，被忽略了。因此，我们假设:gydF4y2Ba

   $ $ Qm = R + H + $ $gydF4y2Ba

   （3）gydF4y2Ba

   净辐射可以写成:gydF4y2Ba

   $ $ {\ rm {R}} = {\ rm S} {} \ downarrow - rm{年代}}{\ \向上光标键+ {\ rm {L}} \ downarrow - {\ rm {L}} \向上光标键$ $gydF4y2Ba

   （4）gydF4y2Ba

   式中，S↓为入射短波辐射;S↑为反射短波辐射;L↓、L↑分别代表入射长波辐射和发射长波辐射。由于前者等于未被地表反射的入射短波能量，因此将反照率纳入方程，可以将净短波辐射(S↓- S↑)重新表示。由于反照率是描述反射能量百分比的变量，因此Eq. (gydF4y2Ba4gydF4y2Ba)可写成如下:gydF4y2Ba

   $ $ {\ rm {R}} = {\ rm S} {} \ downarrow (1 - {\ rm{反照率}})+ {\ rm {L}} \ downarrow - {\ rm {L}} \向上光标键$ $gydF4y2Ba

   （5）gydF4y2Ba

   净长波辐射也可以根据斯蒂芬-玻尔兹曼定律，通过考虑辐射和表面温度来改写。因此，可以代入L↓- L↑，得到净辐射方程如下:gydF4y2Ba

   $ $ {\ rm {R}} = {\ rm S} {} \ downarrow (1 - {\ rm{反照率}})+ {\ rm {L}} \ downarrow - {{\ rm {\ varepsilon}} {\ rm{\σ}}{\ rm {T}}} _{年代}^ {4}$ $gydF4y2Ba

   (6）gydF4y2Ba

   其中ε为冰的长波发射，σ为Stefan-Boltzmann常数(σ = 5.67 10-8 W mgydF4y2Ba^{−2gydF4y2Ba}KgydF4y2Ba^{−4gydF4y2Ba})， Ts为表面温度。冰发射ε通常被认为在0.97和1.00之间。冰被认为是一个完全的发射体(ε = 1)。考虑到长波辐射测量的准确性(大约±10%)，这种考虑是可以接受的。gydF4y2Ba^43gydF4y2Ba．采用体气动方法计算了湍流热流，并进行了稳定性修正。表层的稳定性用理查德森数(Rib)来描述，它将浮力与机械力的相对影响联系起来gydF4y2Ba^62gydF4y2Ba:gydF4y2Ba

   $ $ {\ rm{肋}}= \压裂{{\ rm {g}} \压裂{{\ rm {T}} - {T} _{年代})}{{\ rm {z}} - {z} _ {\ rm {m}} {0})}} {T{(\压裂{你}{{\ rm {z}} - {{\ rm {z}}} _ {0 {\ rm {m}}}})} ^{2}} = \压裂{g \ ({\ rm {T}} - {\ rm {Ts}}) \, ({\ rm {z}} - {z} _ {\ rm {m}}{0})}{你}{T ^ {2}} $ $gydF4y2Ba

   (7）gydF4y2Ba

   其中T和u是空气温度(单位K)和水平风速(单位m sgydF4y2Ba^{−1gydF4y2Ba})，分别在测量水平z处;G为重力加速度(G = 9.81 m s)gydF4y2Ba^{−2gydF4y2Ba}）;Ts为表面温度，单位为K;和zgydF4y2Ba_{0米gydF4y2Ba}为动量的表面粗糙度长度，单位为m。假设平均水平风速的局部梯度u;平均温度，T;和平均比湿度q，等于测量平面与表面之间的有限差，湍流流动gydF4y2Ba^62gydF4y2Ba:gydF4y2Ba

   $ $ H = {\ rm{\ρ}}\压裂{{c} _ {p} \, {k} ^ {2} u (T - {T} _{年代})}{(\ mathrm {ln} \ \压裂{z} {{z} _ {0 m}}) (\ mathrm {ln} \ \压裂{z} {{z} _ {0 T}})} ({{\ rm {\ varphi}}} _ {m} \, {{\ rm {\ varphi}}} _ {H}) 1 $ $gydF4y2Ba

   （8）gydF4y2Ba
   LE = $ $ {\ rm{\ρ}}\压裂{{c} _ {p} \, {k} ^ {2} u (T - {T} _{年代})}{(\ mathrm {ln} \ \压裂{z} {{z} _ {0 m}}) (\ mathrm {ln} \ \压裂{z} {{z} _ {0 T}})} ({{\ rm {\ varphi}}} _ {m} \, {{\ rm {\ varphi}}} _ {H}) 1 $ $gydF4y2Ba

   （9)gydF4y2Ba

   其中qs是表面的比湿度(单位为g kggydF4y2Ba^{−1gydF4y2Ba}，此处假设饱和)，ρ为空气密度，gydF4y2BaCgydF4y2Ba_pgydF4y2Ba是空气在恒压下的比热容(CgydF4y2Ba_pgydF4y2Ba= CgydF4y2Ba_pdgydF4y2Ba(1 + 0,84q)用CgydF4y2Ba_pdgydF4y2Ba= 1005 j kggydF4y2Ba^{−1gydF4y2Ba}kgydF4y2Ba^{−1gydF4y2Ba}),我gydF4y2Ba_{年代gydF4y2Ba}是冰升华的潜热(LgydF4y2Ba_{年代gydF4y2Ba}= 2.834gydF4y2Ba^6gydF4y2Baj公斤gydF4y2Ba^{−1gydF4y2Ba})， k为冯·卡门常数(k = 0.4)。三个粗糙度长度被设置为彼此相等(zgydF4y2Ba_{0 tgydF4y2Ba}z =gydF4y2Ba_{0问gydF4y2Ba}z =gydF4y2Ba_{0米gydF4y2Ba})，并作为拟合计算升华的校正参数。宗戈冰川表面粗糙度长度为1 ~ 5 mmgydF4y2Ba^42gydF4y2Ba．动量的无量纲稳定性(gydF4y2Ba_{ϕ米gydF4y2Ba})、热量(gydF4y2Ba_ϕHgydF4y2Ba))和水分(φ .gydF4y2Ba_vgydF4y2Ba)用Ri表示gydF4y2Ba_bgydF4y2Ba^{63gydF4y2Ba，gydF4y2Ba64gydF4y2Ba}:gydF4y2Ba

   国际扶轮gydF4y2Ba_bgydF4y2Ba积极的(稳定)gydF4y2Ba

   $ $ {({{\ rm {\ varphi}}} _ {m} {{\ rm {\ varphi}}} _ {H})} ^ {1} = {({{\ rm {\ varphi}}} _ {m} {{\ rm {\ varphi}}} _ {v})} ^ {1} = {(1 - 5 {\ rm{肋}})}^ {2}$ $gydF4y2Ba

   （10）gydF4y2Ba

   国际扶轮gydF4y2Ba_bgydF4y2Ba负(不稳定)gydF4y2Ba

   $ $ {({{\ rm {\ varphi}}} _ {m} {{\ rm {\ varphi}}} _ {H})} ^ {1} = {({{\ rm {\ varphi}}} _ {m} {{\ rm {\ varphi}}} _ {v})} ^ {1} = {(1 - 16 {\ rm{肋}})}^ {0.75}$ $gydF4y2Ba

   （11）gydF4y2Ba

   我们分析了从2005年到2011年的能量平衡。在2007年至2010年的关键年份分析了BC沉积的影响。用于计算能量平衡的气象数据来自位于海拔5060米冰川上的AWS2gydF4y2Ba^43gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

7. (7）gydF4y2Ba

   考虑bc -反照率效应(Qm*)，可用式(gydF4y2Ba6gydF4y2Ba)，并结合BC沉积导致的反照率降低。gydF4y2Ba

8. （8）gydF4y2Ba

   基于烧蚀区能量平衡(可用熔体能量)(Qm)与烧蚀区年质量平衡之间的关系，建立了线性回归模型。由BC引起的雪/冰质量损失使用由不同BC浓度产生的Qm*值计算。gydF4y2Ba

利用气象和气溶胶指数数据对排水进行建模gydF4y2Ba

为了评估宗戈冰川的水量与气象参数/亚马逊气溶胶指数之间的关系，我们使用SigmaPlot®软件进行了向后逐步多元回归分析。用于预测排水的参数包括气温、湿度、降水、入射短波辐射、净长波辐射(所有气象参数均由位于宗戈冰川上的自动气象站测量)和亚马逊气溶胶指数(滞后3天)(根据MODIS卫星观测计算亚马逊盆地)。分析期间为2010年8月5日至2010年9月18日。gydF4y2Ba