冰川中流线即接近冰川主流线的中心线,代表实际的冰川主流线,是指在冰川上部积累区域形成的冰川冰靠近冰床底部向冰舌移动的最大流量轨迹,是决定冰川几何形态的重要参数之一。冰川中流线作为一个重要的模型参数可以用来确定冰川长度随时间变化、分析速度场、估算冰川体积、冰川一维建模等。由其获得的冰川长度是冰川编目的重要参数,可以与冰川面积构建冰储量估算模型,末端长度的变化则可用来判识冰川的变化状态。本文基于欧式分配原理,结合冰川表面地形特征,利用冰川轮廓和数字高程模型数据从形态学角度设计了一种新的冰川中流线自动提取方法。提取过程主要包括冰川数据的预处理、辅助线提取、轮廓极值点确定、极高点筛查、轮廓线分割、中流线生成、长度计算和属性添加等九个步骤。计算过程中设定了一套规则,即依据冰川外廓的面积和周长对不同输入冰川分级设参。在逻辑上将所有冰川判定为简单冰川、简单复式冰川或复杂冰川,相对应地,处理过程也由简单到复杂。提取算法涉及形态学图形、影像特征提取、影像统计、树结构追溯、对象近邻、迭代查找、连接判定、类关键路径等多种算法,算法的难易取决于冰川几何形态的复杂程度。为了使提取的冰川中流线更合理,本研究引入了表达冰川内部山脊的辅助参考线来干预冰川上部的流线走向。另外,中流线提取也遵循了不穿过裸岩的设定。基于设计的算法,本研究采用Python作为工具实现了冰川中流线的自动提取,单条冰川平均耗时20 s左右。然后采用编写的程序自动提取了中国第二次冰川编目共48571条冰川的中流线,并成功获取了相应冰川的最大长度、平均长度、积累区长度以及消融区长度的图形数据和属性数据。再建立指标评价体系,进行随机抽样获取样本后作目视判定,得到综合提取精度为94.34%。最后与世界冰川编目数据（RGI v6.0）中图形位置相匹配的38053条冰川的最大长度(L_max字段)作比较,从数值统计来看,本研究提取的冰川最大长度大部分与RGI v6.0中的L_max相近,但整体来说略大于L_max。结果表明:（1）本研究设计的提取方法适用于所有单一出口冰川,参考冰川形态特征分级设定参数,全程无人干预,实现了冰川中流线的规范化、自动化提取。（2）相比RGI v6.0中的冰川最大长度,本文的冰川中流线自动提取程序得到的冰川最大长度与冰川实际状况吻合性更好。这主要体现在一些最大长度数值差异较大的冰川上,如土格别里齐冰川等。（3）存在一些冰川中流线提取结果不准确或错误的情况,占比约8.28%和5.66%。这些冰川大多是轮廓线越过山脊、未分割为单一冰川的数据,因而使用本文提取冰川中流线的方法还可以用来检验冰川轮廓的合理性。（4）中国冰川长度以≤5 km的冰川为主,共46949条,占冰川总数量的96.66%。长度介于0.5¹ km的冰川数量最多,共15528条,冰川条数所占比例为31.97%,面积和储量所占比例分别为6.21%和1.79%。长度介于2⁵ km的冰川面积最大,共14753.66 km²,冰川条数和储量所占比例分别为13.27%和1.26%。冰川长度介于5¹0 km的冰川冰储量最多,共1011.67 km³,冰川条数和面积占比分别为2.71%和22.52%。