遥感技术与应用, 2021, 36(1): 90-102 doi: 10.11873/j.issn.1004-0323.2021.1.0090

青藏高原遥感监测

青藏高原不同气候子区典型湖泊多时间尺度变化的遥感对比研究

詹鹏飞,1,2, 刘凯1, 张玉超1, 马荣华1, 宋春桥,1

1.中国科学院南京地理与湖泊研究所 流域地理学重点实验室，江苏 南京 210008

2.中国科学院大学，北京 100049

A Comparative Study on the Changes of Typical Lakes in Different Climate Zones of the Tibetan Plateau at Multi-timescales based on Remote Sensing Observations

Zhan Pengfei,1,2, Liu Kai1, Zhang Yuchao1, Ma Ronghua1, Song Chunqiao,1

1.Key Laboratory of Watershed Geographic Sciences，Nanjing Institute of Geography and Limnology，Chinese Academy of Sciences，Nanjing 210008，China

2.University of Chinese Academy of Sciences，Beijing 100049，China

通讯作者: 宋春桥（1986-），男，湖南衡阳人，研究员，主要从事湖泊水文遥感与全球变化方面的研究。E⁃mail:cqsong@niglas.ac.cn

收稿日期: 2019-10-08   修回日期: 2020-12-30   网络出版日期: 2021-04-13

基金资助: 第二次青藏高原科学考察与研究.  2019QZKK0202
中国科学院战略性先导科技专项子课题.  XDA23100102
国家重点研发计划项目.  2019YFA0607101.  2018YFD0900804.  2018YFD1100101
国家自然科学基金项目.  41971403.  41801321

Received: 2019-10-08   Revised: 2020-12-30   Online: 2021-04-13

作者简介 About authors

詹鹏飞（1994-），男，安徽马鞍山人，硕士研究生，主要从事湖泊水文遥感方面的研究E⁃mail:pengfeizhan_niglas@163.com , E-mail：pengfeizhan_niglas@163.com

摘要

青藏高原湖泊作为气候变化的重要指示器，监测高原湖泊水位变化对于准确评估该地区的气候及其对周围水文与环境的影响至关重要。而由于青藏高原地理环境复杂且恶劣，难以对湖泊进行长时间、连续的实地观测，但遥感技术的发展弥补了这个不足。利用多源测高卫星数据可以有效地监测湖泊水位长时序连续变化，促进对青藏高原湖泊气候变化响应特征的理解。基于Hydroweb多源测高水位同化数据，结合气温和降水地面观测资料，从年代际和年际变化、季节性变化以及极端干湿年份等不同时间尺度上对比青海湖和色林错的水位变化特征。并据此探讨了青藏高原湖泊变化的时空异质性，以及处于不同气候子区的湖泊变化响应特征。结果表明：青海湖和色林错水位变化差异较大，青海湖水位从1998年至2004年逐年下降，随着降雨量的增加，从2005年开始水位才开始上涨，直到2018年已经累计涨幅2.95 m；色林错水位从1998年开始，除了2015、2016两年水位有所下降外，一直处于增长状态，尤其前半段2000~2010年水位上涨更为迅速，年增率约0.8 m/a。最后，发现并讨论了青海湖和色林错的水位变化对于不同气候特征的响应规律，为下一步结合遥感观测和水文模型深入开展湖泊变化的驱动机制研究提供了基础。

关键词： 青藏高原 ; 青海湖 ; 色林错 ; 测高 ; 水位变化 ; 时空异质性

Abstract

Lakes in the Tibetan Plateau are important indicators of climate change. Monitoring the water level changes of the plateau lakes is essential for an accurate evaluation of regional climate change and its impact on the surrounding hydrologic environment. Because of the remoteness and poor accessibility of these alpine lakes， it is difficult to conduct long-term and continuous in-situ observation of lakes， yet the development of remote sensing technology has partly solve the difficulty. The use of multi-source altimetry satellite data can effectively monitor the continuous variation of lake water level and improve the understanding of climate change response characteristics of lakes in the Tibetan Plateau. Based on multi-source altimetry water level assimilation data accessed at Hydroweb， lake inundation area mapping results， combined with temperature and precipitation ground observation data， water level change characteristics of Qinghai Lake and Siling Co are analyzed from a comparative perspective on different time scales such as multi-decadal and interannual， seasonal， extreme dry and wet years. Based on this， the spatio-temporal difference of lake changes in the Tibetan Plateau and the response characteristics of lakes in different climate sub-regions are discussed. The results show that the water level difference between Qinghai Lake and Siling Co is quite obvious. The water level of Qinghai Lake had decreased year by year from 1998 to 2004. As rainfall increases， the water level began to rise from 2005， and the cumulative increase has been 2.95m until 2018. The water level of Siling Co has been growing since 1998， except for 2015 and 2016. The water level rose more rapidly from 2000 to 2010， with an annual growth rate of about 0.8 m/a. Finally， we have found and discussed the response of the water level changes of Qinghai Lake and Siling Co to different climatic characteristics， and provided the basis for further research on the driving mechanism of lake change in combination with remote sensing observation and hydrological model.

Keywords： Tibetan Plateau ; Qinghai Lake ; Siling Co ; Altimetry ; Water level variation ; Spatio-temporal difference

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本文引用格式

詹鹏飞, 刘凯, 张玉超, 马荣华, 宋春桥. 青藏高原不同气候子区典型湖泊多时间尺度变化的遥感对比研究. 遥感技术与应用[J], 2021, 36(1): 90-102 doi:10.11873/j.issn.1004-0323.2021.1.0090

Zhan Pengfei, Liu Kai, Zhang Yuchao, Ma Ronghua, Song Chunqiao. A Comparative Study on the Changes of Typical Lakes in Different Climate Zones of the Tibetan Plateau at Multi-timescales based on Remote Sensing Observations. Remote Sensing Technology and Application[J], 2021, 36(1): 90-102 doi:10.11873/j.issn.1004-0323.2021.1.0090

1 引 言

青藏高原占我国国土面积近四分之一，平均海拔在4 000 m以上，其环境变化对全球变化响应十分敏感［1-3］。青藏高原湖泊总面积约占全国湖泊总面积的50%以上［4-5］，近年来在气候变化的影响下发生了显著的改变。这些湖泊大多处于自然状态，受人类活动影响较小，它们的萎缩或扩张能够较准确地反映区域气候与水文变化的态势，是区域环境的敏感指示器［6-7］。因此，研究青藏高原的湖泊变化规律，分析出其对气候变化的响应特征有着重要的意义。一般来说，湖泊变化以直接的气象和水文观测为主，能直接测量水位和湖岸。但这种方法在青藏高原地区仅限于少量湖泊，如海拔相对较低的羊卓雍错、青海湖等［8-9］。遥感因其空间覆盖面广、长时间尺度重复观测、经济与人力成本相对较低等优势，为监测青藏高原湖泊变化提供了难得的契机。

近年来，国内外许多学者利用各类遥感观测手段对青藏高原地区湖泊变化开展了多方面研究。例如，很多学者利用早期地形图（上世纪60、70年代）、Landsat卫星、Terra卫星和Aqua卫星、中巴资源卫星（CBERS）及哨兵卫星（Sentinel-2）等遥感观测资料来开展大范围高原湖泊面积变化的检测［10-14］。孟庆伟等［15］利用Landsat MSS和ETM+ 数据研究青藏高原湖泊变迁规律和影响因素的定性分析；武慧智等［16］利用多源遥感信息分析了高原湖泊从1970 年代到2000 年左右的动态变化；万玮等［17］利用两期遥感数据对比青藏高原湖泊近30 a的变化；闫立娟等［18］利用3期遥感数据研究了青藏高原湖泊1970~2010年近40 a的动态变化。还有一些学者针对青藏高原典型湖泊变化规律开展了研究，如青海湖流域［19-21］、纳木错流域［22-24］、色林错流域［25-26］、羊卓雍错流域［27-29］等。遥感观测技术的发展和数据源的增多，为湖泊水位及水量变化的研究提供了宝贵的资料。ICESat数据因其较高的精度与准确性，广泛用于内陆湖泊水位变化的研究。例如，Zhang等［30］、Phan等［31］、Song等［12］利用ICESat数据监测了青藏高原湖泊在2003~2009年期间的水位和水储量变化速率。此外，也有学者利用多源雷达测高卫星观测针对青藏高原较大型湖泊的多年水位变化开展了研究，分析在较长时间内对高原气候变化的响应［32-38］。

上述研究极大地促进对于青藏高原湖泊在过去近半个世纪的变化规律的掌握和理解。青藏高原的湖泊主要分布在高原腹地数量众多的内流封闭流域内。在严寒、降水稀少和蒸发强烈等特殊的高原气候背景下，降水、冰雪融水、地下水以及冻土中的水分释放是湖泊最主要的水源补给形式［39-40］。然而，青藏高原面积广阔，复杂大气环流和地势格局的制约使得高原产生了显著的自然地域分异，形成了不同的水热状况［41］。加之近年来青藏高原的区域气候变化表现出强烈的空间异质特征，如高原内部和周边区域降水分别呈增加和减少趋势。因此，不同气候区湖泊响应的程度和变化特征存在十分明显的时空差异。以往研究表明，青藏高原地区的湖泊整体上以扩张趋势为主，但因补给条件差异而分别表现出扩张、萎缩、稳定等多种变化态势。目前，虽存在部分研究针对高原内部不同湖泊的变化规律差异性特征展开分析［11，15，42-43］，然而大多仅关注湖泊在年代际面积扩张/萎缩强度或水位变化速率的空间差异。因而十分有必要加强对高原不同湖泊在不同时间尺度上（年代际、年际、季节性及极端干湿季）的变化特征与规律开展对比研究。本文研究将利用长时序的水位变化信息以弥补水位测量时段少的不足，能够更好地从不同时间尺度上对比青海湖和色林错的水位变化。另外通过跟流域周边气象台站资料进行比较，有助于我们理解处于不同气候子区的青海湖和色林错的变化特征和响应规律。

2 研究区概况

青藏高原位于亚洲中部，面积约240万km2，平均海拔在4 000 m以上，是中国最大、世界平均海拔最高的高原［1，5，18］。青藏高原的气候特征主要以低温和强烈的太阳辐射为主，与全球气候动态变化和亚洲季风密切相关［44］。降水呈现明显的季节性，主要集中在6~9月，约占年度总量的60~90%［3，45-46］。高原上分布着中国数量最多、总面积最大的湖泊群，较为密集地散布在羌塘高原内陆湖盆区，在21世纪初色林错已扩张取代纳木错成为了西藏第一大湖；而青海省湖泊分布相对较少，其中面积最大为青海湖［47-49］，也是我国面积最大的湖泊。青海湖和色林错分别作为青海省和西藏最大的湖泊，其水量变化对各自区域水量平衡的贡献都很大，研究这两个湖泊的变化更能够体现区域气候变化特征。此外，从前人的研究可知，青海湖从上世纪70年代开始就一直处于萎缩的状态，在近10 a里湖泊才开始扩张；而色林错从2000年左右就开始急剧扩张。青海湖和色林错的区域气候差异以及水位变化趋势的不同决定了研究湖泊变化时空异质性的适宜性，所以本文选择青海湖和色林错作为研究对象进行比较分析。

2.1　青海湖周边地理概况及气候特征

青海湖作为我国最大的内陆咸水湖泊，被人们誉为青藏高原蓝宝石［19］。青海湖是因地层断陷、倒淌河倒流形成，湖泊呈梨形，东西长约109 km，南北平均宽约39.8 km［21］，湖面海拔约3 200 m，入湖河流约有50条，主要入湖河流布哈河、沙柳河、哈尔盖河分布在西北部。青海湖位于青藏高原高寒区、中国东部季风区以及西北干旱区的交汇地带，主要表现出干旱、少雨、多风、太阳辐射强、气温日较差大等气候特征，属于高寒半干旱气候［50］。青海湖的自然环境和生态系统与气候变化息息相关，区域响应十分显著。

2.2　色林错周边地理概况及气候特征

色林错位于羌塘高原腹地，行政区划隶属于西藏申扎县、班戈县和尼玛县，湖泊面积已超过纳木错，成为了西藏最大的湖泊［26］。湖泊成因类型为构造湖，形状不规则，长轴呈东西向延伸，长77.70 km，最大宽45.5 km，平均宽20.95 km。色林错的常年径流补给河流主要有 3 条，分别是从北岸三八二道班汇入的扎加臧布、从东岸嘎日秋汇入的波曲臧布和从西岸亚古拉汇入的扎根臧布［25-26］。在色林错集水区域内众多河流与湖泊相互连通，构成一个封闭的内陆湖群。色林错滨湖地势开阔，水草茂盛，是藏北重要的畜牧业基地。

3 数据与方法

3.1　数据源

3.1.1　水位数据

青藏高原大多数湖泊难以通过现场观测获得长时序历史水位信息，而20世纪90年代发展的测高卫星观测较好地弥补了这方面的不足。本研究拟采用多源测高卫星资料同化平台Hydroweb（http：//Hydroweb.theia-land.fr）的湖泊水位资料，该平台是法国图卢兹的实验室建立的数据中心。Hydroweb中心向所有用户免费共享了全球主要湖泊、水库以及河流的水位和面积时序信息，这些测高信息是基于多个不同服役年限的卫星测高卫星，包括Topex/Poseidon（1992~2005）、Jason-1（2001~2013）、ICESat（2003~2009）、Jason-2（2008~至今）、Jason-3（2016~至今）、Sentinel-3A（2016~至今）、ICESat-2（2018~至今）等［51］。由于同一湖泊水位序列采用了不同的测高卫星，所以水位计算主要分为3步。首先对每个卫星数据单独进行处理分别得到不同卫星的测高数据，然后使用Topex/Poseidon数据作为统一参考标准，消除不同卫星之间的潜在雷达仪器偏差以及大地水准面差异。最后，合并得到来自不同卫星的湖泊水位序列。

3.1.2　影像数据

为了分析2000年以来青海湖和色林错时空变化规律，采用美国地质调查局（USGS）（http：∥glovis.usgs.gov）发布的Landsat正射遥感数据产品进行水域范围提取，包括Landsat TM（30 m）、Landsat ETM+（30 m）、Landsat OLI（30 m）等影像数据。其中2000年采用Landsat ETM+的影像数据，2003、2007、2010年采用Landsat TM的影像数据、2014、2015、2016、2018年采用Landsat OLI的影像数据。由于内陆湖泊季节性变化较大，且一年中降水主要集中于6~9月，约占年度总量的60%~90%。所以9~11月份湖泊水位在一年中较高，因此主要选取该时段无云影像数据，当部分年份缺失该时段的数据时，采用相邻月份的数据替代。使用的影像具体时间和提取结果参考表1。

表1   青海湖和色林错配对观测的水域面积与水位

Table 1  Temporal paired lake area and water level observations of Qinghai Lake and Siling Co

青海湖色林错
影像获取时间水域面/km²水位观测时间水位/m影像获取时间水域面/km²水位观测时间水位/m
2000/08/104245.332000/08/073193.952000/11/081930.042000/11/064536.83
2002/10/114216.992002/10/193193.862003/11/252104.562003/12/014540.22
2007/05/184227.052007/05/263193.922007/06/132253.272007/06/184542.45
2010/05/104244.372010/05/163194.072011/08/272354.042011/09/074544.51
2013/10/094341.76

2013/09/23

2013/10/27

3195.072014/12/092393.532014/12/104545.74
2016/03/074353.422016/03/233195.222015/07/052394.00

2015/04/30

2015/09/16

4545.65
2016/11/024396.182016/10/263195.672016/11/022424.792016/10/224545.05
2018/09/014491.252018/09/0131956.52018/10/012463.652018/09/244545.79

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3.1.3　气象数据

青藏高原的气象站点分布稀疏，研究区周边可利用并参考的气象台站较少。另外仅限于部分台站能够从中国气象科学数据共享服务网上获取降雨、气温资料。由于无其他地方台站气象资料进行数据验证，选择已经经过前人研究验证的气象台站。选用的青海湖周边气象站包括刚察、共和两个气象台站；而色林错流域内没有气象站点分布，使用了与流域边界较近的当雄、那曲以及南木林3个气象台站，具体位置分布可参考图1。采用的气象数据从中国气象科学数据共享服务网（http：//data.cma.cn）免费获取，包括1998~2018年月平均气温和月降水量数据。

图1

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图1   色林错和青海湖及周边概况

Fig.1   Geo-location and surrounding topographic features of Qinghai Lake and Siling Co


3.2　数据处理与分析方法
3.2.1　水域面积提取

依据“全域—局部”分步迭代思想［10］和归一化差值水体指数（NDWI）直方图自适应阈值分割方法［52］，可以先通过一个较低的NDWI阈值进行潜在湖泊水体像元进行初步筛选，此时提取的水体像元中包含了很多误判的非水体像元，一般是NDWI值偏大的非水体像元。基于这个结果再进行潜在水体斑块进行局部NDWI阈值分割，根据双峰分布准则进行逐像元判断，直至划定的湖泊边界稳定。局部阀值迭代的计算过程能够实现湖泊提取时最佳分割阈值的自动选取，为每一个水体单元选取最优的阈值，同时也能够剔除全域分割中被误判为湖泊的非水体像元。该方法提取精度较高，已经广泛应用于不同区域的水域范围自动化识别［53-55］。

3.2.2　多时间尺度水位变化信息处理

在青藏高原地区，直接测量水位和湖岸的方法仅限于少量湖泊，而测高卫星的发展为我们提供了长时序连续的历史水位信息，这对于在不同时间尺度上解析湖泊水位变化至关重要。

基于Hydroweb数据整理得到1998~2018年青海湖和色林错的长时序水位变化。根据水位升降速率的差异，可以将青海湖、色林错长时序水位划分为不同阶段和拟合变化趋势进行（准）年代际变化分析；为了对比青海湖和色林错水位的年际变化差异，需要得到湖泊的年均水位。由于测高水位数据时间密度并不均匀，很多年份会缺失部分月份的数据，所以统一采用湖泊年内上涨最高水位月份9~11月份的平均水位相对前一年该时段的水位差值作为年平均水位变化。

对于年内季节性变化的研究，需要得到1998~2018年逐月平均水位。前面提到部分时段的水位数据是缺失的，从统计上分析，如果使用所有年份的水位数据，不同月份的数据由于缺失年份的不同，求平均时会由于不同年份水位高低的差异而造成误差。因此首先筛选出每年缺失水位数据的月份，利用相邻月份平均水位进行线性插值补充该月水位，最后挑选拥有完整12个月份水位数据的年份进行逐月平均（经统计：青海湖共有11 a数据参与计算，插值补充月份占10%；色林错共有7年数据参与计算，插值补充月份占8.3%）。

由于青藏高原降水主要集中在6~9月，所以选定5~10月作为一年中的湿季时段，上一年的11月至当年4月作为当年的干季时段。依据干湿季划分，干季水位变化即当年4月平均水位减去上一年的10月平均水位，同理湿季水位变化即当年10月平均水位减去当年的4月平均水位。对于个别年份存在4月、10月水位缺失的情况，选用相邻时段（时间相距不大于2个月）的水位替代。

3.2.3　水量估算

选用对应时段的湖泊面积数据和测高水位数据（具体信息如表1）构建统计模型（湖泊库容曲线），如公式（1）：

A=f(h)

依据经验公式（1）可以通过不同时段的测高水位数据或水域面积数据重建相应时刻的水域面积或水位信息。

最后根据水量变化公式（2）［56］进行估算，得到湖泊水量变化时间序列。

∆V=13(H2-H1)×(A1+A2+A1×A2

其中：∆V为湖泊从湖面高程 H1和面积 A1变化到高程H2和面积A2的湖泊水储量变化量。

4 结果与分析

4.1　湖泊水位不同时间尺度变化特征对比

4.1.1　湖泊水位年代际与年际变化特征

图2展示的是青海湖和色林错水位长时序及年际变化情况。从图2（a）中可以看出，青海湖水位变化特征表现出3个不同的阶段（1998~2004年、2005~2010年、2011~2018年）：第一阶段水位整体呈下降趋势，1998 年 12月 21日水位为3 194.20 m，到2004年11月26日水位仅为3 193.57 m，水位一共下降0.63 m；第二阶段和第三阶段水位都在逐渐上升，尤其是第三阶段水位上涨速度加快，从2011年5月11日（3 194.13 m）至2018年5月17日（3 195.92 m）水位上涨了1.79 m，年上升速度达0.25 m/a。

图2

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图2   水位长时序及年际变化

Fig.2   Long-term and interannual variation of water level


相比之下，色林错在1998~2018年时段展现出截然不同的上涨特征，从图2（c）可以发现色林错水位变化呈现两个不同阶段（1998~2010年、2011~2018年）：在青海湖处于萎缩的阶段，色林错从1998年开始进入水位快速上升阶段，从1998年5月~2010年12月，水位从4 533.66 m上涨到4 543.77 m，上升速度超过0.8 m/a；而在青海湖加速上升的最近10 a，色林错（第二阶段）水位上升趋势显著减缓，2018年底水位达到4 545.72 m。

而从年际变化结果看，（图2（b）、2（d）），与前一年相比，青海湖水位上升的年份有18 a，2018年上升幅度最大（0.55 m）；下降的年份都发生在1998~2004年，一共有5 a，2000年下降幅度最大（0.35 m）。2005年是青海湖水位变化的转折点，相对2004年水位上涨了0.43 m，在此之后青海湖水位逐年上升，2005~2018年14 a水位累计涨幅2.95 m。色林错近20年的水位变化和青海湖有较大差异，水位下降只发生在2015和2016年，其他年份水位都有不同程度的上涨，21 a间水位累计上升了11.98 m，有4 a（2000、2001、2002、2005年）的水位上升幅度超过1 m，其中2000年上升幅度最大（1.55 m）。

4.1.2　湖泊水位季节性变化特征

图3所示为青海湖和色林错水位的年内变化特征。从图3（a）可以看出，青海湖1~5月水位呈下降趋势，至5月份水位达到年内最低水平（3 194.33 m），之后水位持续上升，至10月份已经达到年内最高水位，比5月最低水位高出0.35 m。11、12月因为降雨量减少，水面的持续蒸发导致水位有所降低。相对而言，色林错的水位年内变化与青海湖差异十分明显。色林错6~12月份水位变化趋势虽与青海湖相同，但是可以看出总体上升幅度是远大于青海湖的，6月份水位为4 542.36 m，到10月份水位已经上涨了0.73 m。另外和青海湖区别最明显的是1~5月份的水位变化，相比青海湖的水位下降，色林错水位在此时段内基本不变，2月份水位还有所抬升。可以推测这是因为色林错流域内干季降雨量较大，弥补了水面蒸发。从图3所示的结果可以看出，青海湖最大年内水位差为0.35 m，图2中青海湖的年际水位变化幅度在0.5 m以内，二者保持一致。另外与图2中色林错水位年际变化进行比较，可以发现色林错的年均增长幅度较大，远大于青海湖，这意味着色林错年内水位增幅是比较大的，也就导致了下一年水位相比上一年上升很大。总体而言，由图2和图3的结果进行比较分析可以看出，青海湖和色林错年际与年内水位变化差比较一致。

图3

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图3   湖泊水位年内季节性变化

Fig.3   Seasonality of lake water level variation


4.1.3　湖泊水位极端干湿季变化特征

图4展示的结果是青海湖和色林错水位干湿季变化。由图4和图2对比发现，总体而言，水位下降年主要是由于当年干季水位下降大于湿季水位增加，水位上升则是由于当年湿季水位增加大于干季水位下降。基于逐年的湖泊干湿季水位变化量，能够发现一些水位发生异常变化的年份。例如青海湖2005年湿季水位的大幅度增加导致了当年水位的快速上升，共上涨了0.43 m；同时2017和2018两年湿季水位增长较大，而干季水位下降相对其他年份较小，这也就导致了青海湖在这两年水位的大幅度增加。而色林错从1999年开始，湿季水位变化一直处于一个高增幅状态，特别是在2000、2001、2002、2005等年份，部分年份干季水位变化也是正变化，也就导致了从2000年以来色林错水位的急剧上涨。直到2011年湿季水位增长才有所减缓，甚至在2015年出现逆转，湿季水位变化出现负值，色林错也发生了自1998年以来第一次水位下降。

图4

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图4   1998~2018年湖泊水位干湿季逐年变化量

Fig.4   Water level variations of wet and dry seasons during 1998~2018


4. 2　湖泊面积和水量变化
4.2.1　面积变化

从青海湖的水域范围提取结果可以看出，青海湖西岸的鸟岛地区和东岸的沙岛地区是变化最明显的两个部分。由2000~2010年水域提取结果可知，沙岛湖原本是与湖泊主体部分脱离的，直到2013年已经与主体湖相连。这也能够说明，青海湖水位回升与面积扩张的转变。根据表1内容，青海湖水域面积从2000年8月的4 245.33 km²扩张到2018年9月的4 491.25 km²，共增长了245.92 km²，面积年均增长率为13.61 km²/a。

图5

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图5   青海湖水域面积在2000~2018年时段的变化

Fig.5   Lake area changes of Qinghai Lake during the period 2000~2018


色林错从2000年开始湖面范围变化明显，从图6中可以看出2000~2011年色林错北部湖面变化十分剧烈，这与图2显示的水位快速上涨一致。对比前人研究可知，色林错的变化明显区域都有稳定径流补给，例如色林错北部入湖的扎加藏布、西岸的扎根藏布以及从东岸嘎日秋汇入的波曲藏布。湖面面积从2000~2011年扩张了424.00 km²，年增长率高达42.40 km²/a。2011年之后，湖面面积增长速率逐渐恢复平稳，截至2018年10月，湖面面积在8 a间增加了109.60 km²，面积年增长率为13.70 km²/a。依据表1内容，总体上，从2000年11月的1 930.04 km²直到2018年10月面积已经增长到2 463.65 km²，湖泊面积累积增长了533.61 km²，增长幅度高达27.65%，面积年均增长率为29.65 km²/a。

图6

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图6   色林错水域面积在2000~2018年时段的变化

Fig.6   Lake area changes of Siling Co during the period 2000~2018


4.2.2　水量变化

图7是青海湖和色林错水位与面积之间的关系，可以看出两个湖泊的水位和面积都具有统计显著相关性（青海湖：R²=0.995 2，色林错：R²=0.980 5）。因此，基于水位或水域面积重建对应时刻的水域面积或水位进而估算湖泊水量变化信息具有较高的可靠性。

图7

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图7   水位与面积相关性

Fig.7   Correlation of water level and area


对面积不规则的湖泊，其体积近似按圆台的体积计算，所以根据水位以及湖泊面积变化，可以利用公式（2）估算水量变化。图8是青海湖和色林错水位变化与水量变化之间的关系，图中的线性回归关系表明了水位变化和水量变化同样具有良好的相关性（青海湖R²=0.999 5，色林错R²=0.991 8）。从水量平衡角度看，色林错在2000~2018年间表现了更大的水量增加（19.64 km³）和年均增长率（1.09 km³/a）。青海湖尽管水位上涨的年份和速率明显低于色林错，但由于其面积是色林错的近两倍，其水量平衡和体积增加率也高达11.14 km³，0.62 km³/a。

图8

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图8   水位与水量变化相关性

Fig.8   Correlation of water level and storage variations


5 讨 论

从现有的研究来看，青藏高原在过去几十年中经历了明显的气候变化［57-58］，例如气温快速上升，降水变化以及蒸散发强度显著改变，不同气候子区的气候变化空间差异性导致了整个青藏高原的湖泊变化表现出强烈的时空异质特征［12，59］。

青藏高原的湖泊动态变化很大，并且在不同时期表现出不同的变化率。例如除了色林错和纳木错周围的一些湖泊外，大多数湖泊在1976年至1990年期间都呈收缩趋势［60］。这种趋势在青海湖尤为明显，其面积和水量持续下降。而自1990年之后，大多数湖泊都开始扩张，藏东南边缘地区的许多湖泊却萎缩了［12，61］。以往的研究主要集中在基于遥感图像的不同气候条件下的湖泊表面积变化，但是由于与水位变化相比，湖泊周围地形的差异，面积变化不能完全反映湖泊对气候变化的响应［60］。本文利用长时序水位数据对比青海湖和色林错不同时期的变化能够更直观、可靠地了解湖泊变化受不同气候条件的影响。2000年之后，基于雷达和激光卫星测高发展加快，更多的湖泊研究开始综合利用光学影像数据和测高水位数据。例如利用ICESat测高数据，发现在2003~2009年期间青藏高原大多数湖泊水位都开始快速上升，只有色林错周边几个湖泊如格仁错以及西藏南部部分湖泊如羊卓雍错等仍在持续萎缩［12，30］。而在过去的几年中（自2013年以来），许多西藏的湖泊扩张开始减缓或部分逆转［38，43，62-64］，本文中色林错的水位变化趋势也能验证这些结果。这表明持续、长期地湖泊监测研究是有必要的。另外，也有一些学者从区域尺度上探讨了湖泊的动态变化情况，研究发现气温、降水量及蒸发量变化是导致湖泊变化的主要原因［65］，所以处于不同气候子区的湖泊变化特征也不同。

青海湖和色林错水位不同阶段的变化也证实了这个结论。青藏高原位于全球气候变化的重要响应区，而青海湖和色林错作为封闭的内陆湖泊，水文变化与气候变化的联系必然十分紧密。通过1990~2018年以来青海湖和色林错降水量、气温变化情况（图9），可知青海湖的年内降雨量在1990~2003年一直比较低，是较长时期的少雨阶段，同时湖面蒸发由于气温的升高也有所增加，这也就决定了青海湖的水位下降期。自2004年之后，青海湖流域降水开始增多，这与青海湖2005年之后水位开始上涨的情况比较一致，表明青海湖流域正向暖湿化发展。而色林错在1990~1996年间降雨量较少，1997年之后降雨开始增多并维持在较高水平。在2005年之后才开始有所减少，并呈现较大的波动性，色林错水位和面积也是在这段时期内急剧增长。这表明湖泊的变化必然受到降水、气温等气候要素的反馈作用。

图9

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图9   1990~2018年期间青海湖及色林错周边站点年降水和年平均气温变化（取站点平均值）

Fig.9   Annual precipitation and annual mean air temperature between 1990 and 2018 based on weather stations around Qinghai Lake and Siling Co


在以前的研究中，由于缺乏实地和卫星遥感的长时序连续湖泊面积与水位观测，整个青藏高原内湖泊扩张的主要原因存在较大争议，部分研究表明气温上升导致的冰川融化决定了湖泊的快速扩张，另外也有学者认为区域降水增加才是湖泊扩张的主要原因。为此很多学者进行了过程模型的定量化研究，例如Zhou等［66］（2015）发现，2000~2013年色林错湖泊增加量中，湖面的降水、降水量引起的径流量和冰川融化径流量分别占总增量的13%，82%和5%，可以看出，色林错在2000年代开始的急剧扩张很大程度上得益于降水量引起径流。但是要研究不同气候条件下湖泊变化的演变机制，还需要做更多的对比性研究。

6 结 论

本文基于1998~2018年青海湖和色林错长时序水位数据、8期水域范围提取结果和周边气象台站的降水、气温数据，从不同时间尺度上对两个湖泊水位、面积变化进行分析，并探讨青海湖和色林错湖泊变化对气候变化的响应特征。

（1）基于长时序水位数据整理并分析，青海湖水位变化特征主要分为3个阶段：水位下降发生在1998~2004年；2005年之后水位开始缓慢上升；2011年后水位上升速率加快，3个阶段水位累计涨幅2.73 m。色林错水位除去2015、2016两年水位有所下降，其他年份水位一直增加，2000~2010年上升速率超过0.8 m/a，其间有4 a水位上升幅度都超过1 m，这期间水位变化约占所有年份总变化的83%。

（2）从水位的季节性变化看，青海湖5月份水位最低，之后水位持续上升，至10月份达到年内最高水位，水位差达到0.35 m；1~3月水位基本不变，一般认为冬季湖水完全结冰后受到气候变化的影响较小。色林错的6~12月份水位变化趋势与青海湖相同，但是可以看出色林错水位1月相对12月是有较大幅度下降的（0.55 m）；另外色林错1~6月水位变化较小，最大水位差仅0.06 m。

（3）青海湖和色林错水位变化的极端干湿季也十分明显，青海湖2005年湿季水位的大幅度增加导致了当年水位的快速上升，同时能够发现2017和2018两年湿季水位增长较大，而干季水位下降减少，这也就导致了青海湖这两年水位的大幅度增加。色林错从1999年开始，湿季水位变化一直处于一个高增幅状态，直到2010年才略有减缓，甚至在2015年出现逆转，湿季水位变化出现负值，色林错也发生了自1998年以来第一次水位下降。

（4）另外面积和水量的变化趋势与水位变化趋势一致，其中青海湖变化比较明显的区域位于西岸的鸟岛和东岸的沙岛地区，其中沙岛湖在2013年之前是与青海湖主体脱离的，随着水位回升、面积扩张才逐渐与主体重新相连。从2000年以来青海湖水域面积共增加了245.92 km²，平均每年扩张13.61 km²；总水量增加和年增长率分别为11.14 km³，0.62 km³/a。色林错相对青海湖面积扩张较大，2000~2018年湖泊面积累积增长了533.61 km²，年均增长率为29.65 km²/a；水量增长19.64 km³，体积增加率达到1.09 km³/a。

本研究侧重于在不同时间尺度上对比青藏高原两大典型湖泊青海湖和色林错的湖泊变化特征和规律，从而更好地理解青藏高原处于不同气候条件下的湖泊对气候变化的响应规律，有助于下一步集成遥感观测和模型模拟开展高原湖泊变化的驱动机制和不同影响因子贡献量化的研究。

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