本研究利用前人1233个亚洲高山流域沉积物宇宙成因核素10Be数据统一计算了地表剥蚀速率,以约束构造、气候和地形如何影响和控制地表剥蚀过程.基于高程数据逐个像元的核素产率,使用蒙特卡洛模拟方法重新计算了10Be流域剥蚀速率.剥蚀速率变化范围从（7.4±0.7）mm ka-1（1σ;青藏高原内部）到（9,646744+777）mm ka-1（1σ;青藏高原南部）跨四个数量级,中位数为186mm ka-1.逐个像元计算的核素产率与传统模型使用质心坐标和平均高程计算的核素产率相比,后者96.6%核素产率被低估,其中高程差越大越被低估.两种方法计算的产率偏差可达40%,究其原因可能是流域高程分布不均和核素产率随海拔和纬度呈非线性变化.通过量化地表剥蚀速率与构造、气候、地形和岩性之间的相关性将有助于推演未知流域的剥蚀速率.从局部小尺度分析,亚热带台湾岛地区剥蚀速率可能主要受降水和新构造驱动的山体滑坡影响,而降水变化范围较窄的青藏高原东部的剥蚀速率主要受控于地形;冰川覆盖的高原地区剥蚀速率受冰川作用影响,如帕米...

本研究利用前人1233个亚洲高山流域沉积物宇宙成因核素10Be数据统一计算了地表剥蚀速率,以约束构造、气候和地形如何影响和控制地表剥蚀过程.基于高程数据逐个像元的核素产率,使用蒙特卡洛模拟方法重新计算了10Be流域剥蚀速率.剥蚀速率变化范围从（7.4±0.7）mm ka-1（1σ;青藏高原内部）到（9,646744+777）mm ka-1（1σ;青藏高原南部）跨四个数量级,中位数为186mm ka-1.逐个像元计算的核素产率与传统模型使用质心坐标和平均高程计算的核素产率相比,后者96.6%核素产率被低估,其中高程差越大越被低估.两种方法计算的产率偏差可达40%,究其原因可能是流域高程分布不均和核素产率随海拔和纬度呈非线性变化.通过量化地表剥蚀速率与构造、气候、地形和岩性之间的相关性将有助于推演未知流域的剥蚀速率.从局部小尺度分析,亚热带台湾岛地区剥蚀速率可能主要受降水和新构造驱动的山体滑坡影响,而降水变化范围较窄的青藏高原东部的剥蚀速率主要受控于地形;冰川覆盖的高原地区剥蚀速率受冰川作用影响,如帕米...

目前，冰川分布与变化的影响机理还存在不确定机制。为探究地形因子对冰川分布格局的影响，本文以第6版Randolph冰川编目数据和NASADEM为数据源，运用均值变点法、分布指数和地理探测器等方法，对青藏高原冰川在地形起伏度、海拔、坡度和坡向等地形梯度上的分布格局及其与地形因子之间的响应关系进行分析。结果表明：（1）青藏高原冰川对坡向、坡度的适宜性较广，对地形起伏度、海拔的选择性较强，且在高地形起伏度、高海拔上呈现优势分布。（2）地形对冰川发育影响较大，各地形因子对冰川空间分布的影响显著不同。海拔和地形起伏度是控制冰川分布的主要因素，且交互探测结果表明二者共同作用对冰川空间分异性影响最大。（3）在海拔和地形起伏度梯度上，喜马拉雅山脉冰川优势分布范围最广，其次是喀喇昆仑山脉，其余10座山脉冰川的优势分布均呈近似正态分布，但不同山脉形态各异。

目前，冰川分布与变化的影响机理还存在不确定机制。为探究地形因子对冰川分布格局的影响，本文以第6版Randolph冰川编目数据和NASADEM为数据源，运用均值变点法、分布指数和地理探测器等方法，对青藏高原冰川在地形起伏度、海拔、坡度和坡向等地形梯度上的分布格局及其与地形因子之间的响应关系进行分析。结果表明：（1）青藏高原冰川对坡向、坡度的适宜性较广，对地形起伏度、海拔的选择性较强，且在高地形起伏度、高海拔上呈现优势分布。（2）地形对冰川发育影响较大，各地形因子对冰川空间分布的影响显著不同。海拔和地形起伏度是控制冰川分布的主要因素，且交互探测结果表明二者共同作用对冰川空间分异性影响最大。（3）在海拔和地形起伏度梯度上，喜马拉雅山脉冰川优势分布范围最广，其次是喀喇昆仑山脉，其余10座山脉冰川的优势分布均呈近似正态分布，但不同山脉形态各异。