Integrated satellite monitoring and field validation of the periodically outbursting glacier-dammed lake Nedre Demmevatnet, Norway

摘要：冰川湖溃决洪水（GLOFs）在变暖的高山环境中构成重大危害，但由于数据稀缺，针对冰坝冰川湖的详细次季节研究仍然很少。为克服这一挑战，我们重建了冰坝湖Nedre Demmevatnet（挪威西南部）近十年（2016—2025年）的排水时间、溃决水量、湖泊水位以及基于机器学习的自动化次季节湖泊再蓄水周期。该湖由Hardangerjøkulen冰帽的溢出冰川Rembesdalskåka所阻塞。通过整合公开可用的卫星和气象数据集，我们评估了遥感能力，并建立了追踪一个小型且高度动态水体的误差预算。我们利用实地测量验证了星载观测结果，包括水位记录仪、延时相机、当地自动气象站和高分辨率无人机摄影测量，并辅以PlanetScope影像。结合Sentinel-1和Sentinel-2影像，我们将GLOF排水窗口限定在±2天以内。湖泊体积敏感性测试表明，虽然卫星轮廓误差较小（2.6—4.2%），但由于冰坝快速退缩和湖床侵蚀，使用静态区域数字高程模型ArcticDEM（2014年）会导致体积较我们的2022年无人机测深结果低估25.5%。至关重要的是，最后一幅无云卫星影像与GLOF之间的时间间隔会导致相对日体积低估1.7%，在多云时段这一误差会显著放大。我们经过验证的多传感器遥感方法带来了有价值的冰川学认识，揭示了过去9年中GLOF发生时间平均提前了10天，同时再蓄水期缩短。2016年至2022年间，GLOF前湖泊水位达到海拔1236—1239 m，与理论静水浮力阈值密切吻合。相比之下，2023年事件在海拔约1224 m处排水——低于该阈值超过10 m——此前融化期缩短，表现为正积温日数减少，可能是由于融化导致冰下通道打开。最后，我们将本案例研究中开发和测试的工作流程综合为一个操作框架，以促进其向其他快速变化的冰坝湖推广应用。