2026年8月21日，中国科学院青藏高原研究所对外发布了一项历时多年的研究成果：研究团队首次完成青藏高原全域石冰川精细调查，共识别出132867个石冰川单元，总面积约1.65万平方公里。这一数字超过了此前全球已知石冰川数量的总和。
该研究由中科院青藏高原研究所三极观测与大数据团队冯敏研究员主导，成果及相关数据集已面向全球用户开放获取。这是人类首次以如此高的精度和覆盖范围，看清青藏高原上这些"会走路的碎石堆"的全貌。
被低估的"亚洲水塔"蓄水层
石冰川究竟是什么？在地貌学定义中，石冰川是高海拔冰缘环境中的典型多年冻土地貌单元——地表覆盖着碎石，内部却包裹着冰体，在重力作用下以每年数毫米至数米的速度缓慢向下蠕动。从高空俯瞰，它们像一条条凝固的碎石河，实则暗藏着大量淡水储备。
研究测算显示，青藏高原石冰川中储存的冰储量水当量约为92至186立方公里。这一数字的参照系是：青海湖的水储量约为105立方公里。换言之，石冰川所储存的淡水相当于另一个"青海湖"的体量，且以固态形式封存在地表以下。
"过去我们谈青藏高原的水资源，注意力几乎全部集中在冰川和湖泊上。"冯敏研究员在接受采访时表示，"石冰川长期被忽略，不是因为它们不重要，而是因为太难被看见。"
深度学习揭开"沉默的冻土"
这道技术门槛的跨越，靠的是深度学习算法与高分辨率光学遥感影像的结合。研究团队训练了一套针对石冰川地貌特征的自动识别模型，使其能够在海量卫星图像中筛选出具有典型舌状或 lobate 形态、表面纹理和阴影特征符合石冰川判据的地貌单元，并同步测算其运动速率。
传统的人工解译方式在青藏高原这种极端地形条件下几乎寸步难行——一名训练有素的地貌学家一天最多只能解译数十平方公里区域，而高原总面积超过250万平方公里。自动化方法的引入，使全域调查从理论可能变为工程现实。
全球石冰川图谱被改写
此前国际学界公认的全球石冰川数量约为7万余个，而仅青藏高原一地的新增识别数就达到13.2万个。这一数据的冲击力在于：它不仅仅是一个数字的修正，而是对全球高海拔多年冻土区固态水储量的重新评估。
据研究团队在论文中披露的数据，青藏高原石冰川分布呈现出显著的空间异质性——藏北高原腹地、喜马拉雅北坡和昆仑山脉是三大高密度聚集区，而藏东南和横断山区则以小型、运动速率较快的石冰川为主。这一分布格局与区域气候、地形和冻土热状态的耦合关系，将成为后续研究的重点方向。
值得关注的是，部分石冰川的运动速率在过去十年间出现了加速迹象。虽然冯敏团队在本次研究中未直接将此归因于气候变化，但业内人士指出，石冰川的流变速率是冻土热状态的敏感指标，其变化趋势对未来高原基础设施建设和地质灾害预警具有现实意义。
从基础数据到行业应用
该数据集的开源属性，使其价值超越了学术边界。在工程地质领域，青藏高原上的铁路、公路和输变电线路选线长期受困于多年冻土区的地基稳定性问题。石冰川作为活动型冻土地貌，其空间分布图直接关系到工程安全评估。
在水资源管理领域，随着青藏高原冰川在近数十年来持续退缩，石冰川作为"替补型"固态水源的调节作用正在凸显。研究指出，在无冰川分布或冰川已快速退缩的流域，石冰川的融化释放可能成为旱季河川径流的重要补给来源——这一推断为高原下游九大江河的径流预测模型增加了一个此前未被纳入的参数。
美国科罗拉多大学博尔德分校国家冰雪数据中心（NSIDC）2025年发布的全球冻土评估报告曾指出，非冰川类固态水储量的全球估算存在系统性偏差。此次青藏高原数据的发布，为修正这一偏差提供了关键标尺。
数据之外的技术审慎
尽管成果斐然，研究团队也保持了技术上的克制。深度学习模型的识别准确率虽然已达到工程可用水平，但研究人员坦言，在碎屑覆盖较厚或表面纹理混淆度较高的区域，算法仍存在误判和漏判的可能。后续的地面验证和模型迭代已经在推进中。
此外，92至186立方公里的冰储量水当量区间，反映出当前测算方法在冰含量估算环节仍存在不小误差。如何更精确地"透视"石冰川内部的冰芯结构，是团队下一阶段需要攻克的核心难题。
据公开信息，该数据集已同步上传至国家青藏高原科学数据中心平台，用户可自由下载使用。对于全球从事冻土学、冰川水文学和遥感地学交叉研究的工作者而言，这份覆盖了13万个此前未被"看见"的冻土地貌单元的数字档案，将重新校准他们对亚洲水塔的认知基线。
正如冯敏研究员在采访末尾所言："我们不是发现了一片新大陆，而是终于找到了一种方式，去看清一片早已存在却一直被忽视的土地。"
（本文基于中国科学院青藏高原研究所2026年8月发布的公开研究成果及研究团队公开访谈内容整理）
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