程 儉，劉昌華，劉 凱，武建雙，范晨雨，薛 濱，馬榮華，宋春橋

(1：河南理工大學(xué)測(cè)繪與國(guó)土信息工程學(xué)院, 焦作 454000) (2：中國(guó)科學(xué)院南京地理與湖泊研究所流域地理學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京 210008) (3：中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所, 北京 100101)

湖泊是全球水文和生態(tài)過(guò)程的重要組成部分[1-3]，為人類提供了不可或缺的資源和服務(wù)，包括飲用水供應(yīng)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、交通、娛樂(lè)和漁業(yè)等[4-5]. 青藏高原廣泛分布著冰川、凍土、積雪、湖泊和濕地，對(duì)維持區(qū)域水循環(huán)起著至關(guān)重要的作用[6-9]，是全球變化敏感區(qū)和亞洲生態(tài)安全屏障[10]. 高原湖泊受人類活動(dòng)影響較小，是區(qū)域氣候與環(huán)境的敏感指示器. 近年來(lái)，在氣候變化背景下大多數(shù)高原湖泊呈現(xiàn)明顯擴(kuò)張趨勢(shì)，表現(xiàn)為湖面擴(kuò)大、水位上升和水量增加[11-18]. 監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)湖泊動(dòng)態(tài)對(duì)于評(píng)估區(qū)域水資源可用性，理解氣候與水文變化，以及制定可持續(xù)的管理計(jì)劃至關(guān)重要.

作為我國(guó)最大的內(nèi)陸咸水湖，青海湖位于青藏高原東北部東亞季風(fēng)，印度季風(fēng)和西風(fēng)急流的交匯處[19-21]，對(duì)氣候變化敏感而強(qiáng)烈，在維持區(qū)域水文循環(huán)中起著至關(guān)重要的作用[22]. 國(guó)內(nèi)外大多數(shù)研究都集中在調(diào)查青海湖的動(dòng)態(tài)變化特征和探討湖泊變化的驅(qū)動(dòng)因素上[20,23-29]. 研究表明，在20世紀(jì)后期青海湖明顯萎縮，但21世紀(jì)初以來(lái)快速擴(kuò)張[20,30-32]. 事實(shí)上，湖泊強(qiáng)烈萎縮或者擴(kuò)張可能對(duì)水文和大氣過(guò)程[33-34]有顯著反饋?zhàn)饔?，并?huì)對(duì)人類生活環(huán)境產(chǎn)生重大影響[35-39]. 陳阿江等[35]的研究結(jié)果表明，近年來(lái)色林錯(cuò)水位不斷上升，導(dǎo)致周邊大量的優(yōu)質(zhì)草場(chǎng)被淹沒(méi)，對(duì)當(dāng)?shù)啬撩竦纳钤斐闪藝?yán)重影響. 杜玉娥等[36]利用多源衛(wèi)星資料分析了鹽湖的動(dòng)態(tài)變化，并分析了鹽湖擴(kuò)張對(duì)周邊草地生態(tài)環(huán)境及重大工程設(shè)施產(chǎn)生的不利影響. 劉寶康等[37]研究發(fā)現(xiàn)，卓乃湖的潰堤直接導(dǎo)致湖岸線退縮，從而產(chǎn)生大片的沙化土地，進(jìn)一步惡化了藏羚羊的產(chǎn)仔環(huán)境. 然而，目前對(duì)于青海湖不斷擴(kuò)張對(duì)當(dāng)?shù)厣瞽h(huán)境的影響研究，卻鮮有報(bào)道.

圖1 青海湖地理位置及周邊概況Fig.1 Location and surrounding topographic features of Lake Qinghai

因此，本研究旨在通過(guò)參考近年來(lái)青海湖的擴(kuò)張速度情景，探討湖泊迅速擴(kuò)張如何影響或潛在威脅湖區(qū)周邊的道路、居民點(diǎn)和草地. 本文將利用Landsat遙感數(shù)據(jù)和Hydroweb測(cè)高數(shù)據(jù)，對(duì)1995-2019年青海湖長(zhǎng)時(shí)序水位、面積以及水儲(chǔ)量動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行研究. 考慮青海湖周邊的氣候變化背景，選擇湖泊水量上升期的水量變化率作為其未來(lái)的擴(kuò)張情景，基于湖盆DEM數(shù)據(jù)模擬湖泊擴(kuò)張淹沒(méi)范圍，分析青海湖擴(kuò)張對(duì)人居設(shè)施與草地的影響和潛在威脅. 該研究有助于我們更系統(tǒng)地掌握和理解青海湖的動(dòng)態(tài)變化影響，為青海湖流域的生態(tài)環(huán)境保護(hù)和湖泊變化持續(xù)監(jiān)測(cè)提供依據(jù)，并有望為青海湖擴(kuò)張對(duì)當(dāng)?shù)鼐用裨斐傻挠绊懞蜐撛谕{提供重要的科學(xué)參考.

1 研究區(qū)概況

青海湖(36°32′～37°15′N，99°36′～100°47′E)位于青藏高原東北部，是我國(guó)最大的內(nèi)陸湖泊(圖1). 青海湖由北部祁連山脈的大通山、南部的日月山和青海南山斷層陷落形成. 湖區(qū)東西長(zhǎng)度約109 km，南北寬度約為39.8 km，平均水深18.3 m[27]，2019年湖泊面積為4519.22 km2，同期水位為3196.92 m. 青海湖流域位于中國(guó)東部季風(fēng)區(qū)、西北干旱區(qū)和青藏高原高寒區(qū)的交匯地帶的交匯地帶，屬于高原半干旱高寒氣候，具有明顯的區(qū)域性氣候特征，是全球氣候變化最敏感的地區(qū)之一[29,40-41]. 該地區(qū)的溫度隨海拔高度變化很大，年平均氣溫在-4.6～4.0℃之間[42]，呈現(xiàn)出從東南向西北遞減的趨勢(shì)，最高氣溫在24.4～33.7℃之間，最低氣溫在-35.8～-26.9℃之間[20]. 年平均降水量在350～450 mm之間[43]，其中夏季和秋季(6-9月)降水量占總降水量的80%以上. 降水是青海湖流域河流、湖泊和地下水的主要來(lái)源. 流域內(nèi)匯入湖泊較大的河流主要有布哈河、沙柳河以及哈爾蓋河，其中布哈河全長(zhǎng)286 km，流域面積14337 km2，對(duì)入湖徑流的貢獻(xiàn)率為46.9%；第2大河流為沙柳河，流量為2.46×108m3，占入湖總徑流量的14.5%[20,44-45]. 青海湖流域作為脆弱生態(tài)系統(tǒng)的典型地區(qū)，是我重要的國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)之一，對(duì)青藏高原東北部的生態(tài)環(huán)境安全意義重大.

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 利用Landsat影像提取水域面積

本文采用美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局(USGS)(http://glovis.usgs.gov)發(fā)布的Landsat系列衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品進(jìn)行湖泊水域范圍提取，主要是Landsat 5 TM(30 m)、Landsat 7 ETM+(30 m)、Landsat 8 OLI(30 m)等影像數(shù)據(jù). 本研究所有影像均經(jīng)過(guò)輻射定標(biāo)，大氣校正和幾何校正. 青海湖是以降水補(bǔ)給為主的封閉湖泊，一年中降水主要集中于6-9月之間，占年度總降水量的80%以上[20,26-27]. 為了使湖泊范圍在長(zhǎng)時(shí)間序列的時(shí)間尺度上具有可比性，選擇采集日期主要在9-11月之間的圖像，這是在雨季結(jié)束時(shí)，湖泊水位較高并仍處于相對(duì)穩(wěn)定的階段. 另外該時(shí)間段內(nèi)的影像云量較小，并且湖面還沒(méi)有開始大規(guī)模結(jié)冰. 根據(jù)遙感數(shù)據(jù)的質(zhì)量和云量的情況，選擇該時(shí)段中云量及湖冰最少的一張影像作為水域范圍提取的基礎(chǔ)影像，且盡量保證遙感影像采集的日期相近，對(duì)于個(gè)別年份該時(shí)段的數(shù)據(jù)質(zhì)量較差或者缺失時(shí)，則采用相鄰月份的數(shù)據(jù)替代. 使用的影像具體時(shí)間和提取結(jié)果參考表1.

為了獲取穩(wěn)定的青海湖水體范圍，本文采用歸一化差分水體指數(shù)(NDWI)動(dòng)態(tài)閾值分割方法[46-47]，處理過(guò)程如下：(1)先選定一個(gè)較低的NDWI閾值(比如-0.1)對(duì)青海湖每個(gè)實(shí)相的影像進(jìn)行潛在水體像元的初步篩選，將水陸邊界大致分開，此時(shí)會(huì)有很多NDWI值偏大的非水體像元被誤判為水體；(2)按照湖泊的邊界進(jìn)行緩沖區(qū)擴(kuò)張(1倍湖泊面積)，對(duì)緩沖區(qū)做NDWI閾值迭代分割，利用雙峰分布準(zhǔn)則進(jìn)行逐像元判斷，直到提取出的水體與原始影像上的水體分布達(dá)到最佳匹配；(3)利用動(dòng)態(tài)閾值算法自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)湖泊提取時(shí)最佳分割閾值的選取，最后對(duì)提取結(jié)果進(jìn)行目視檢查和人工修正，得到經(jīng)過(guò)質(zhì)量控制的湖泊面積統(tǒng)計(jì)結(jié)果. 基于該方法提取水域范圍的自動(dòng)化程度和檢測(cè)精度較高，已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用[48-51].

表1 青海湖配對(duì)觀測(cè)的水域面積與水位

2.2 水位數(shù)據(jù)處理和水量估算

青藏高原地理環(huán)境復(fù)雜且惡劣，大多數(shù)湖泊難以實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)時(shí)間、連續(xù)的實(shí)地觀測(cè)，而測(cè)高衛(wèi)星的迅速發(fā)展較好地彌補(bǔ)了這個(gè)不足，為我們提供了長(zhǎng)時(shí)序連續(xù)的歷史水位信息. 本研究使用的青海湖水位數(shù)據(jù)(1995-2019年)來(lái)源于Hydroweb(http://Hydroweb.theia-land.fr). Hydroweb數(shù)據(jù)來(lái)源于法國(guó)圖盧茲的Laboratoire d’Etudes en Oceanographie et Geode’sie Spatiale建立的數(shù)據(jù)中心，該數(shù)據(jù)中心向用戶免費(fèi)提供了全球主要湖泊的水位、面積以及水儲(chǔ)量長(zhǎng)時(shí)間序列資料. 湖泊水位數(shù)據(jù)是多個(gè)不同服役年限測(cè)高衛(wèi)星數(shù)據(jù)的融合，包括 Topex-Poseidon(1992-2005年)、Jason1(2001-2013年)、ICESat(2003-2009年)、Jason-2(2008年至今)、Jason-3(2016年至今)、Sentinel-3A(2016年至今)、ICESat-2(2018年至今)等[52]. 由于測(cè)高水位的時(shí)間密度分布并不完全一致，很多年份會(huì)缺失部分月份的數(shù)據(jù)，為了使湖泊長(zhǎng)時(shí)序水位變化具有可比性，并與影像提取水域范圍的時(shí)間段保持一致，因此統(tǒng)一選擇采集日期在9-11月的平均水位相對(duì)于前一年該時(shí)段的水位差作為年平均水位變化. 基于Hydroweb數(shù)據(jù)提供的1995-2019年青海湖的長(zhǎng)時(shí)序水位數(shù)據(jù)，整理并分析得到青海湖的水位年際變化規(guī)律.

利用對(duì)應(yīng)時(shí)段的測(cè)高水位和面積時(shí)間序列構(gòu)建統(tǒng)計(jì)模型(具體信息如表1)，通過(guò)不同時(shí)段的測(cè)高水位信息或湖泊面積可以重建對(duì)應(yīng)時(shí)段的面積或水位信息：

A=f(h)

(1)

式中，A代表湖泊面積，h代表對(duì)應(yīng)時(shí)段的湖泊水位.

基于水位-面積經(jīng)驗(yàn)關(guān)系，進(jìn)一步估算青海湖水儲(chǔ)量變化. 根據(jù)水量變化經(jīng)驗(yàn)公式[53]估算得到湖泊長(zhǎng)時(shí)間序列的水量變化：

(2)

式中，H1和H2代表兩個(gè)時(shí)刻對(duì)應(yīng)湖泊水位，A1和A2代表相應(yīng)時(shí)刻湖泊水域面積，ΔV為兩個(gè)時(shí)刻期間的湖泊水儲(chǔ)量變化量.

2.3 基于DEM的湖泊淹沒(méi)模擬

圖2 基于當(dāng)前水量增長(zhǎng)速率情景開展的 湖泊淹沒(méi)模擬技術(shù)流程圖Fig.2 Technology flow of lake submerged simulation based on current water storage growth rate scenario

本研究使用的SRTM-1 DEM數(shù)據(jù)，來(lái)源于2015年發(fā)布的SRTM V3數(shù)據(jù)集(https://dwtkns.com/srtm30m/)，分辨率為30 m. 該數(shù)據(jù)在2000年2月由美國(guó)發(fā)射的“奮進(jìn)”號(hào)航天飛機(jī)上裝載的干涉成像雷達(dá)完成數(shù)據(jù)采集工作，數(shù)據(jù)覆蓋60°N～56°S，覆蓋全球陸地表面的80%以上. SRTM地形數(shù)據(jù)按采樣精度可以分為SRTM-1 DEM和SRTM-3 DEM，分別對(duì)應(yīng)分辨率約為30和90 m的數(shù)據(jù).

本文利用DEM數(shù)據(jù)進(jìn)行湖泊淹沒(méi)模擬，該模擬方法可用性較強(qiáng)且較為直觀，可以有效地獲取湖泊淹沒(méi)范圍. 算法的工作流程如圖2所示. 本研究利用Landsat影像和Hydroweb數(shù)據(jù)提取了1995-2019年青海湖長(zhǎng)時(shí)序的面積和水位變化，并通過(guò)經(jīng)驗(yàn)方程估算了水儲(chǔ)量變化. 參考2019年青海湖的面積和水位，由于 SRTM-1數(shù)據(jù)為整型值，因此以1 m為步長(zhǎng)通過(guò)DEM高程值循環(huán)迭代，模擬不同海拔青海湖的淹沒(méi)范圍. 然后將提取的DEM柵格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為矢量數(shù)據(jù)，得到青海湖對(duì)應(yīng)于不同高程值的最大范圍，即某個(gè)高程以下的所有區(qū)域. 考慮到湖泊擴(kuò)張的連通性，有必要消除未連通區(qū)域來(lái)校正湖泊范圍. 等于某一高程值且與目前青海湖相連的范圍為理論上的青海湖的水域范圍，例如3199 m代表湖面高程，所有高程為3199 m的面積之和，即為湖面面積. 最終利用式(2)可以獲取滿足條件的不同海拔下的青海湖水儲(chǔ)量增量. 由青海湖1995-2019年的水位變化趨勢(shì)可知，2004年之前湖泊處于萎縮階段，2004-2019年水位持續(xù)上升，因此選擇該上升階段計(jì)算水量變化速率. 通過(guò)計(jì)算青海湖2004-2019年的水量變化率以及不同海拔下的模擬結(jié)果相對(duì)于2019年的湖泊水儲(chǔ)量變化量，得到青海湖達(dá)到不同模擬范圍所需的時(shí)間，并以此對(duì)周邊居民點(diǎn)、道路以及草地進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估.

2.4 其他數(shù)據(jù)

道路和居民點(diǎn)數(shù)據(jù)從國(guó)家基礎(chǔ)地理信息中心網(wǎng)站獲取(http://www.webmap.cn/). 數(shù)據(jù)采用1∶25萬(wàn)標(biāo)準(zhǔn)圖幅分發(fā)提供，圖層內(nèi)容含水系(點(diǎn)、線、面層)，公路、鐵路(線層)，居民地(點(diǎn)、面層)，居民地地名(注記點(diǎn))，自然地名(注記點(diǎn))等9類要素層. 該數(shù)據(jù)的整體現(xiàn)勢(shì)性為2015年. 本文使用的是青海湖流域的道路和居民點(diǎn)圖層，并結(jié)合Google earth影像以及電子地圖數(shù)據(jù)最終整理成不同等級(jí)的道路和居民點(diǎn)數(shù)據(jù).

Landsat系列衛(wèi)星具有長(zhǎng)期連續(xù)對(duì)地觀測(cè)和高時(shí)空分辨率等優(yōu)勢(shì)，廣泛應(yīng)用于植被等地表地物信息提取，是植被變化監(jiān)測(cè)的重要數(shù)據(jù)源之一. 本文利用Google Earth Engine平臺(tái)，使用青海湖流域內(nèi)2000-2019年Landsat TM/ETM+/OLI遙感影像進(jìn)行高時(shí)空分辨率NDVI植被指數(shù)計(jì)算，分析青海湖流域的植被覆蓋年際變化，所有影像均經(jīng)過(guò)輻射定標(biāo)和大氣校正. 由于生長(zhǎng)季最大NDVI可以更好地反映地表植被覆蓋狀況，因此對(duì)于NDVI數(shù)據(jù)的處理，統(tǒng)一采用最大值合成法得到流域內(nèi)每年最大NDVI. 利用植被NDVI開展湖泊擴(kuò)張對(duì)周邊草地淹沒(méi)分析主要包括兩部分內(nèi)容：第1部分為水位上升階段(2004-2019年)的草地淹沒(méi)分析，第2部分是根據(jù)青海湖擴(kuò)張速率(2004-2019年)情景淹沒(méi)模擬結(jié)果，分析未來(lái)50 a流域內(nèi)植被淹沒(méi)情況. 此外，對(duì)于2004-2019年的植被淹沒(méi)分析，采用2000-2004年青海湖流域多年平均NDVI值作為參考；對(duì)于2019之后的植被淹沒(méi)模擬，則采用2004-2019年青海湖流域內(nèi)多年平均NDVI值作為參考. 對(duì)于NDVI數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析處理，首先統(tǒng)一剔除掉青海湖水域范圍內(nèi)的NDVI數(shù)據(jù)，然后參考前人的研究及結(jié)合青海湖流域植被實(shí)際情況[54-56]，將流域內(nèi)多年平均NDVI數(shù)據(jù)劃分為高(>0.6)、中(0.4～0.6)、中低(0.2～0.4)和低(<0.2)植被覆蓋度4個(gè)等級(jí)，最后統(tǒng)計(jì)流域內(nèi)各等級(jí)的面積、研究時(shí)段被淹面積以及被淹部分在各等級(jí)的所占比例.

圖3 1995-2019年青海湖水位年際變化Fig.3 Interannual variations of the water level of Lake Qinghai from 1995 to 2019

3 結(jié)果分析

3.1 湖泊變化特征

青海湖1995-2019年的水位變化特征呈現(xiàn)兩個(gè)不同的階段(1995-2004年和2004-2019年，圖3)：第1階段水位整體呈下降趨勢(shì)，1995年水位為3194.07 m，2004年水位逐漸下降到3193.65 m，水位共下降0.42 m；第2階段青海湖水位呈逐年上升趨勢(shì)，2004年是青海湖水位變化的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，2019年水位達(dá)到3196.92 m，水位年均上升速度超過(guò)0.22 m/a. 1995-2019年青海湖水域面積總體呈先減少后增加的趨勢(shì)，面積由1995年11月的4254.52 km2減少至2004年11月的4200.68 km2，共減少53.84 km2. 在觀測(cè)時(shí)段內(nèi)，2004年的湖泊面積降到最低，在此之后湖泊水域面積持續(xù)上漲，這與圖3顯示的水位上漲趨勢(shì)一致. 截至2019年11月，湖泊面積已經(jīng)增長(zhǎng)至4519.22 km2，面積年均增長(zhǎng)率為21.24 km2/a.

青海湖水位和面積具有良好的相關(guān)性(R2=0.9821，圖4a). 基于構(gòu)建的水位-面積擬合關(guān)系及已有的測(cè)高水位數(shù)據(jù)，重建對(duì)應(yīng)時(shí)段青海湖的湖面面積，進(jìn)而估算湖泊水儲(chǔ)量變化. 自1995年以來(lái)青海湖水量主要經(jīng)歷下降和回升兩個(gè)階段. 1995-2004年青海湖水量平衡為負(fù)收支，該時(shí)段內(nèi)水量共減少1.79 km3，年均變化率為-0.20 km3/a. 2004年之后水量迅速回升，表現(xiàn)出明顯的增加趨勢(shì)，在2004-2019年間水量增加14.25 km3，水量年均增長(zhǎng)率達(dá)到0.95 km3/a(圖4b).

圖4 1995-2019年青海湖水位-面積擬合關(guān)系(a)及水量年際變化(b)Fig.4 Correlation of water level and area (a) and interannual variations of the water storage (b) of Lake Qinghai from 1995 to 2019

3.2 湖泊擴(kuò)張淹沒(méi)模擬

通過(guò)2019年青海湖的湖岸線提取對(duì)應(yīng)DEM的平均高程約為3198 m，因此本研究以3198 m岸線高程為基礎(chǔ)進(jìn)行未來(lái)水位上升的模擬. 以青海湖流域的DEM數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行淹沒(méi)模擬，合并相同高程值并且與目前青海湖相連的范圍，計(jì)算出每個(gè)高程值對(duì)應(yīng)的面積(表2). 根據(jù)青海湖的湖泊面積和水位，利用經(jīng)驗(yàn)方程(式(2))估算水儲(chǔ)量的變化. 結(jié)合青海湖2004-2019年水量變化速率(0.95 km3/a)可以得到青海湖水位達(dá)到每個(gè)高程值對(duì)應(yīng)的時(shí)間(表2).

表2 青海湖不同高程值對(duì)應(yīng)的面積、水量變化及時(shí)間

圖5 青海湖未來(lái)50 a水域面積變化模擬Fig.5 Simulation of Lake Qinghai area changes in the next 50 years

2004-2019年青海湖的擴(kuò)張趨勢(shì)用藍(lán)色漸變顏色表示，從水域范圍變化的結(jié)果可以看出，變化較為明顯的區(qū)域是西岸鳥島地區(qū)和東岸沙島地區(qū)，這些區(qū)域同時(shí)也是湖周邊的主要旅游景區(qū)(圖5). 模擬結(jié)果顯示青海湖將向四周擴(kuò)張，湖泊擴(kuò)張區(qū)域主要位于西北部，南部擴(kuò)張趨勢(shì)較緩慢. 假設(shè)青海湖所在流域湖水增加量維持目前狀態(tài)，按照2004-2019年青海湖水量增加速率計(jì)算，則青海湖水位達(dá)到3207 m所需的時(shí)間約為50 a. 當(dāng)水位為3207 m時(shí)，模擬的青海湖面積將達(dá)6563.35 km2，較2019年湖泊水位(3196.92 m)約高10 m，面積增加2044.13 km2，水儲(chǔ)量增加近50 km3.

3.3 青海湖流域道路和居民點(diǎn)淹沒(méi)分析

青海湖是我國(guó)面積最大的內(nèi)陸湖泊，其湖面擴(kuò)張和水位上漲嚴(yán)重影響了當(dāng)?shù)剞r(nóng)牧民的生活. 基于本研究的道路和居民點(diǎn)數(shù)據(jù)，截至2019年青海湖已經(jīng)淹沒(méi)了周邊部分居民點(diǎn)(主要位于切吉鄉(xiāng)、金灘鄉(xiāng)以及青海湖鄉(xiāng))以及長(zhǎng)約18.75 km的道路. 本文以青海湖2004-2019年年均水量變化速率情景模擬湖泊水域淹沒(méi)范圍和估算未來(lái)50 a居民點(diǎn)和道路的淹沒(méi)情況(圖6). 風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)較高的區(qū)域主要是青海湖的北部和西北部，特別是西岸的鳥島地區(qū)擴(kuò)張明顯，該地區(qū)是流入青海湖的主要河流——布哈河的入湖口，不斷擴(kuò)張的岸線將會(huì)對(duì)周邊人類生存環(huán)境造成破壞. 根據(jù)本研究擴(kuò)張速率計(jì)算，未來(lái)10 a會(huì)有17個(gè)居民點(diǎn)和長(zhǎng)度約為129.81 km的道路被淹沒(méi)；未來(lái)50 a則會(huì)大面積淹沒(méi)周邊區(qū)域，淹沒(méi)居民點(diǎn)個(gè)數(shù)和道路長(zhǎng)度分別為178個(gè)和1286.91 km，其中湖區(qū)北側(cè)的青藏鐵路將被淹沒(méi)113.79 km.

圖6c和6d為對(duì)未來(lái)50 a居民點(diǎn)和道路的淹沒(méi)模擬結(jié)果，以鄉(xiāng)鎮(zhèn)行政區(qū)劃為統(tǒng)計(jì)單位來(lái)評(píng)估其風(fēng)險(xiǎn)等級(jí). 青海湖橫跨共和、海晏和剛察3個(gè)縣，模擬結(jié)果顯示大約有10個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)在未來(lái)50 a會(huì)受到不同程度的淹沒(méi)威脅，這些風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)較高的鄉(xiāng)鎮(zhèn)主要包括切吉鄉(xiāng)、泉吉鄉(xiāng)和金灘鄉(xiāng). 統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，未來(lái)50 a切吉鄉(xiāng)會(huì)有56個(gè)居民點(diǎn)和309.93 km道路被淹沒(méi)；泉吉鄉(xiāng)會(huì)有29個(gè)居民點(diǎn)和241.14 km道路被淹沒(méi)；金灘鄉(xiāng)將會(huì)淹沒(méi)27個(gè)居民點(diǎn)和163.68 km道路. 這3個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)較高的主要原因是均地處青海湖擴(kuò)張明顯的區(qū)域，其中泉吉鄉(xiāng)和切吉鄉(xiāng)位于青海湖擴(kuò)張明顯的鳥島和鐵布卡灣附近，金灘鄉(xiāng)則位于東岸的沙島附近.

圖6 青海湖流域未來(lái)50 a被淹沒(méi)居民點(diǎn)和道路的空間分布Fig.6 Spatial distribution of submerged settlements and roads in Lake Qinghai Basin in the next 50 years

3.4 青海湖流域草地淹沒(méi)分析

從2000-2004年青海湖流域內(nèi)多年平均NDVI值空間分布可以看出，流域內(nèi)中等植被覆蓋區(qū)所占面積最大(圖7a). 2004年之前青海湖流域內(nèi)植被總面積為25403.86 km2，截至2019年共淹沒(méi)307.94 km2，約占植被總面積的1.21%. 其中低植被覆蓋區(qū)的淹沒(méi)面積最大，為179.98 km2，占低植被覆蓋區(qū)總面積的4.87%(表3)，主要原因是擴(kuò)張明顯的青海湖東岸區(qū)域?yàn)榈椭脖桓采w區(qū)；而高植被覆蓋區(qū)在青海湖附近分布較少，2004-2019內(nèi)淹沒(méi)面積為12.87 km2.

從2004-2019年青海湖流域內(nèi)多年平均NDVI值空間分布可以看出，其中流域內(nèi)中等植被覆蓋區(qū)所占面積最大，高植被覆蓋區(qū)次之(圖7b). 2070年前后青海湖流域內(nèi)植被淹沒(méi)總面積預(yù)計(jì)可達(dá)2042.22 km2，其中，中等植被覆蓋區(qū)被淹面積最大，為905.21 km2，占中等植被覆蓋區(qū)總面積的9.72%；高植被覆蓋區(qū)次之，被淹面積達(dá)到480.35 km2，占高植被覆蓋區(qū)總面積的6.01%(表4).

圖7 青海湖流域內(nèi)2000-2004年(a)和2004-2019年(b)多年平均NDVI均值空間分布Fig.7 Spatial distribution of average NDVI in Lake Qinghai Basin from 2000 to 2004 (a) and from 2004 to 2019 (b)

表3 2004-2019年青海湖流域內(nèi)植被的淹沒(méi)分析結(jié)果

表4 未來(lái)50 a青海湖流域內(nèi)植被的淹沒(méi)分析結(jié)果

4 討論

青海湖地處東亞季風(fēng)、印度季風(fēng)和西風(fēng)急流三者匯聚帶，是全球氣候變化的重要響應(yīng)區(qū)，其動(dòng)態(tài)變化與整個(gè)高原的氣候和環(huán)境變化密切相關(guān). 作為封閉型內(nèi)陸湖，青海湖的補(bǔ)給主要來(lái)源于入湖徑流和降水量，冰川融水和人類活動(dòng)對(duì)青海湖水量影響較小. 在以前的研究中，由于缺乏實(shí)地測(cè)量和遙感數(shù)據(jù)分辨率以及獲取時(shí)間的限制，青海湖長(zhǎng)時(shí)序連續(xù)湖泊面積與水位監(jiān)測(cè)相對(duì)缺乏. 基于雷達(dá)和激光衛(wèi)星測(cè)高快速發(fā)展，更多的研究開始綜合利用光學(xué)影像數(shù)據(jù)和測(cè)高水位數(shù)據(jù)評(píng)估湖泊的動(dòng)態(tài)變化. 本研究充分利用中高分辨率遙感數(shù)據(jù)的連續(xù)性，利用Landsat系列遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)青海湖面積的動(dòng)態(tài)變化，同時(shí)利用測(cè)高衛(wèi)星提供的水位數(shù)據(jù)分析青海湖長(zhǎng)時(shí)序水位的年際變化. 本文對(duì)于1995-2019年青海湖變化特征的分析結(jié)果與前人研究基本一致[20,24,26-28]，結(jié)果表明，1995-2019年青海湖水域面積總體呈先減少后增加的趨勢(shì)，2004年是水位變化的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，其水位和面積為最小值，之后青海湖進(jìn)入穩(wěn)定擴(kuò)張期.

已有研究表明，近年來(lái)青海湖流域氣候變化特征主要表現(xiàn)為氣溫、降水逐漸增加及蒸散發(fā)減少[20,43]. 青海湖作為封閉型內(nèi)陸湖，湖泊不斷擴(kuò)張與這一氣候背景密切相關(guān)，而冰川融水以及人類活動(dòng)對(duì)青海湖水量貢獻(xiàn)甚微[26-27]. 另外許多研究利用國(guó)際耦合模式比較計(jì)劃第5階段(CMIP5)氣候模式中的 RCP4.5 和 RCP8.5 情景開展了青藏高原區(qū)域未來(lái)氣候和環(huán)境變化的評(píng)估和預(yù)測(cè)，預(yù)估結(jié)果表明未來(lái)青藏高原氣候變化仍以變暖和變濕為主要特征[57-61]. 基于氣候變化模型預(yù)測(cè)的結(jié)果表明，以1961-1990年為基準(zhǔn)期參照，內(nèi)陸湖區(qū)在2015-2050年的降水量將增加10.4%～11.0%[59]. 此外，在氣候變化RCP4.5情景和RCP8.5情景下，到2030年冰川分別會(huì)減少9%～32%和8.7%～26.1%[62-64]. 綜合考慮冰川和降水變化對(duì)水量平衡的貢獻(xiàn)，可以推測(cè)出高原內(nèi)陸湖泊水量在未來(lái)幾十年內(nèi)年有持續(xù)增加的趨勢(shì). 另外丁之勇等[43]通過(guò)分析1959-2015年環(huán)青海湖地區(qū)的氣候變化特征，結(jié)果表明該地區(qū)的年均氣溫和年降水的Hurst指數(shù)均大于0.5，說(shuō)明氣溫和降水在未來(lái)依然會(huì)呈現(xiàn)一定的增加趨勢(shì). 基于前人的研究，我們能夠推斷青海湖流域的氣溫和降水在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)仍以上升趨勢(shì)為主，同時(shí)水位也會(huì)持續(xù)上漲，甚至可能更加劇烈. 1995-2019年間青海湖經(jīng)歷了由萎縮到快速擴(kuò)張的轉(zhuǎn)型，因此我們選擇青海湖水量上升期的水量變化速率作為其未來(lái)的擴(kuò)張情景來(lái)模擬湖泊的淹沒(méi)范圍，側(cè)重于探討湖泊擴(kuò)張如何影響或潛在威脅湖區(qū)周邊的道路、居民點(diǎn)及草地. 當(dāng)然，預(yù)測(cè)存在一定的不確定性，由于氣候的波動(dòng)，氣溫和降水可能存在年際波動(dòng)，因此水位也可能會(huì)出現(xiàn)波動(dòng)性增長(zhǎng)的情況.

青海湖由于其獨(dú)特的地理位置，其變化不僅對(duì)周圍的生態(tài)環(huán)境敏感，而且可能對(duì)當(dāng)?shù)氐纳瞽h(huán)境產(chǎn)生明顯的反饋[65]. 近幾十年，青藏高原上已經(jīng)發(fā)生了多起湖泊外溢對(duì)周邊區(qū)域造成破壞的案例，嚴(yán)重影響了長(zhǎng)江源區(qū)的生態(tài)環(huán)境，湖泊擴(kuò)張帶來(lái)的影響不容忽視[35,38-39,41,66]. 青海湖流域自2004年以來(lái)，年平均氣溫呈上升趨勢(shì)，年降水量波動(dòng)增加，導(dǎo)致湖泊面積不斷擴(kuò)大[20,67-68]. 青海湖的變化與環(huán)湖區(qū)域生態(tài)環(huán)境密切相關(guān)，湖泊不斷擴(kuò)張，導(dǎo)致周圍植被覆蓋狀況變差，對(duì)當(dāng)?shù)厝司由瞽h(huán)境和鳥類棲息地造成一定程度的破壞. 現(xiàn)有報(bào)道[27]和實(shí)地調(diào)查顯示，近年來(lái)青海湖由于不斷上漲的水位已經(jīng)導(dǎo)致鳥島地區(qū)的道路、碼頭和部分建筑物被湖水淹沒(méi)或破壞.

一些研究使用SRTM DEM數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)蓄水變化，并且證明SRTM DEM數(shù)據(jù)的實(shí)際表現(xiàn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)好于預(yù)期結(jié)果[69-70]，另外有研究使用DEM數(shù)據(jù)模擬可可西里鹽湖的外擴(kuò)范圍，并預(yù)測(cè)鹽湖潰決時(shí)間[39]. 本文采用類似的方法，基于湖盆DEM數(shù)據(jù)進(jìn)行青海湖擴(kuò)張的淹沒(méi)范圍模擬，并在此基礎(chǔ)上分析青海湖擴(kuò)張對(duì)周邊居民點(diǎn)、道路和植被產(chǎn)生的影響和潛在威脅，同時(shí)對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)性等級(jí)進(jìn)行評(píng)估. 由于DEM數(shù)據(jù)分辨率、道路和居民點(diǎn)數(shù)據(jù)現(xiàn)勢(shì)性和精度的限制，模擬結(jié)果可能夸大了淹沒(méi)范圍，但是本研究側(cè)重于分析青海湖的動(dòng)態(tài)變化及模擬其不斷擴(kuò)張預(yù)計(jì)造成的不利影響，旨在更系統(tǒng)地為政府部門開展流域生態(tài)環(huán)境保護(hù)和災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警工作提供科學(xué)參考. 其中，青海湖水位、面積以及未來(lái)擴(kuò)張趨勢(shì)的分析，有助于監(jiān)測(cè)青海湖的動(dòng)態(tài)變化；而湖區(qū)周邊道路、居民點(diǎn)及草地的淹沒(méi)模擬結(jié)果，則有利于及時(shí)地判斷潛在受災(zāi)區(qū)域. 為了能夠及時(shí)采取規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的措施，建議政府部門加強(qiáng)對(duì)湖邊、地勢(shì)低洼地段以及可能存在湖水溢出危險(xiǎn)點(diǎn)的監(jiān)控，同時(shí)結(jié)合地理和水文因素，從流域的層面上對(duì)擴(kuò)張明顯的區(qū)域制定合理的洪水防護(hù)措施，例如通過(guò)加高湖岸及開挖引河等措施減少淹沒(méi)范圍及淹沒(méi)損失.

5 結(jié)論

本文基于Landsat遙感數(shù)據(jù)和Hydroweb測(cè)高數(shù)據(jù)，綜合運(yùn)用GIS和RS技術(shù)，對(duì)1995-2019年青海湖長(zhǎng)時(shí)序水位、面積以及水儲(chǔ)量動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行研究；同時(shí)基于DEM數(shù)據(jù)模擬湖泊擴(kuò)張淹沒(méi)范圍，并分析了湖泊擴(kuò)張對(duì)居民點(diǎn)、道路和植被的影響和潛在威脅，以期為當(dāng)?shù)卣_展青海湖流域的生態(tài)環(huán)境保護(hù)和災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警工作提供科學(xué)參考.

1)青海湖長(zhǎng)時(shí)序水位變化可以分為兩個(gè)不同的階段：1995-2004年間水位共下降0.42 m；2004-2019年間水位急劇上升3.27 m，年均上升速率超過(guò)0.22 m/a. 2004-2019年青海湖水域面積累計(jì)增長(zhǎng)318.54 km2，水量增長(zhǎng)14.25 km3. 另外，本研究以2004-2019年的年均水量變化率(0.95 km3/a)為假設(shè)情景預(yù)測(cè)擴(kuò)張，結(jié)果表明，在2070年前后青海湖水位將達(dá)到3207 m，此時(shí)青海湖面積將達(dá)到6563.35 km2.

2)青海湖未來(lái)50 a淹沒(méi)模擬結(jié)果顯示，淹沒(méi)居民點(diǎn)總個(gè)數(shù)和道路長(zhǎng)度分別為178個(gè)和1286.91 km，尤其是切吉鄉(xiāng)、泉吉鄉(xiāng)和金灘鄉(xiāng)3個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)較高；流域內(nèi)植被淹沒(méi)總面積達(dá)到2042.22 km2，其中高植被覆蓋區(qū)和中等植被覆蓋區(qū)的淹沒(méi)面積分別為480.35和905.21 km2.

CMIP5氣候變化情景預(yù)測(cè)顯示，青藏高原氣候暖濕化趨勢(shì)將在未來(lái)幾十年持續(xù)甚至可能加劇，高原湖泊在也將較長(zhǎng)時(shí)段持續(xù)擴(kuò)張. 青海湖作為青藏高原氣候變化特征的重要指示湖泊，其變化對(duì)區(qū)域水循環(huán)及周邊地區(qū)人類社會(huì)發(fā)展產(chǎn)生重要影響. 預(yù)估未來(lái)青海湖的變化及影響，對(duì)于認(rèn)識(shí)氣候與環(huán)境變化對(duì)高原區(qū)域的人類生活環(huán)境和生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生的影響以及促進(jìn)青藏高原自然與人文系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展具有重要的意義. 未來(lái)的研究應(yīng)結(jié)合更加全面的遙感觀測(cè)資料和實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)，例如利用高分影像解譯湖區(qū)周邊地物以及無(wú)人機(jī)航測(cè)數(shù)字地形產(chǎn)品獲取高精度的評(píng)估數(shù)據(jù)，繼續(xù)監(jiān)測(cè)和詳細(xì)分析被認(rèn)為極有可能發(fā)生洪災(zāi)的湖泊.