洪永欣,鄧晚倩,張 新,

(1. 河北工程大學(xué) 地球科學(xué)與工程學(xué)院, 河北 邯鄲 056038; 2. 中國科學(xué)院大學(xué), 北京 100049;3. 中國科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院 遙感科學(xué)國家重點實驗室, 北京 100101)

0 引言

薩雷茲堰塞湖位于亞洲中部的帕米爾高原上,是世界上最深的堰塞湖,于1911年因地震致使山體大面積崩塌而形成。形成至今,薩雷茲湖水位呈波動性顯著上漲趨勢[1],烏索伊大壩壩體一旦崩解將會給壩體下游中亞人民帶來巨大災(zāi)難[2]。近年來,薩雷茲湖所在地區(qū)引起了國際社會的高度關(guān)注[3],加強(qiáng)災(zāi)害的識別與評估,可有效提高災(zāi)害風(fēng)險防治的水平[4]。堰塞湖作為洪水災(zāi)害的潛在因素,已有多學(xué)科學(xué)者對其形態(tài)[5]、穩(wěn)定性[6]、崩潰預(yù)測[7]做相關(guān)研究;對于薩雷茲堰塞湖研究的主要集中在壩體監(jiān)測預(yù)警[8-10]、水量監(jiān)測[1]、風(fēng)險評估[9]、防災(zāi)減災(zāi)[3,11]、地震對薩雷茲湖的影響[12-15],洪水演算模擬[2]等方面。因此,監(jiān)測薩雷茲湖水資源動態(tài)變化,研究湖泊水位變化特征規(guī)律對于薩雷茲湖的綜合治理、水量調(diào)控等具有重要的指導(dǎo)作用以及科學(xué)價值。

國內(nèi)外學(xué)者對薩雷茲湖水資源多從成因災(zāi)害評估、潰壩模擬、影響等角度對其進(jìn)行了闡述,而對薩雷茲湖水資源水位水量積蓄過程中的變化特點和發(fā)展趨勢、驅(qū)動因子分析等相關(guān)的內(nèi)容研究還比較缺乏。然而了解薩雷茲堰塞湖積蓄過程,及影響該過程的相關(guān)因素,可以達(dá)到直接和間接的觀測效果,實現(xiàn)預(yù)測薩雷茲湖水位水量趨勢、潰壩風(fēng)險,最大程度減少或者避免損失。歸一化水體指數(shù)NDWI(normalized water index, NDWI)是遙感水體最為有效的提取方法之一[16]。MCFEETERS等[17]發(fā)現(xiàn)利用NDWI方法在近紅外波段水體吸收最強(qiáng),而植被和土壤在近紅外波段反射率較高,李飛等[18]在研究復(fù)雜水體信息提取方法研究中表示,NDWI能夠很大程度上去除植被信息,強(qiáng)調(diào)水體。已有的圖像分割方法有:基于區(qū)域[19]、邊緣[20]、學(xué)習(xí)分類[21]和閾值[22]的方法等,其中采用閾值分割對研究區(qū)內(nèi)水體遙感影像信息進(jìn)行提取的方法是最為廣泛,呂爭等[23]提取水體時,在初提取階段靈活運(yùn)用全局閾值分割法中的最大類間方差算法,在精處理時采用局部閾值分割法,全局-部分相結(jié)合精度高,工程量小。文中遂以薩雷茲堰塞湖為研究對象,從區(qū)域、季節(jié)等多個角度對薩雷茲堰塞湖水域水量變化進(jìn)行監(jiān)測,并結(jié)合遙感數(shù)據(jù)以及氣溫、降水、蒸散發(fā)等氣象因素,對薩雷茲湖水資源變化的驅(qū)動因素進(jìn)行探討。

1 研究區(qū)域及數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

薩雷茲湖位于塔吉克斯坦的帕米爾高原,位于72°32′30″～73°11′21″E,38°9′21″～38°20′20″N,薩雷茲湖湖區(qū)海拔高度約為3 263 m,湖集水面積16 506 km2,薩雷茲湖年平均長度約 55.8 km,平均寬度為 1.44 km;流域整體的平均海拔為3 263 m,堰塞湖總體積約17 km3,最深點在500 m,平均深度為202 m。巴爾坦格河為薩雷茲湖的下游,穆爾加布河為上游。薩雷茲湖年平均環(huán)境氣溫為1 ℃,近年來年平均降水量為108 mm。

1.2 數(shù)據(jù)資料

1.2.1 Landsat數(shù)據(jù)

Landsat是美國航天局和美國地質(zhì)調(diào)查局共同管理維護(hù)的對地衛(wèi)星,主要用于探究地下礦物資源、海洋能源和地下水資源,研究農(nóng)作物生長規(guī)律、預(yù)測農(nóng)作物產(chǎn)量,調(diào)查預(yù)測自然災(zāi)害,制作專題地圖等?？紤]時間節(jié)點、云層干擾、湖面結(jié)冰情況,最終選取了1972—2019年間的Landsat分辨率多光譜數(shù)據(jù),用于分析薩雷茲湖面積變化長時間序列。

1.2.2 氣溫與降水?dāng)?shù)據(jù)

氣溫數(shù)據(jù)來源于全球歷史氣候?qū)W網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(www.ncdc.noaa.gov/cdo-web)。文中選擇了距離薩雷茲湖最近、數(shù)據(jù)覆蓋最完整的霍羅格氣象臺站來研究氣溫數(shù)據(jù)。降水?dāng)?shù)據(jù)來自中亞生態(tài)與環(huán)境研究中心,采用了薩雷茲湖水文監(jiān)測站點的1972—2018年薩雷茲湖日觀測水位數(shù)據(jù)以及2005—2019年薩雷茲湖入湖流量日觀測數(shù)據(jù),用以分析薩雷茲湖水資源變化及其變化的驅(qū)動因素。

1.2.3 潛在蒸散

潛在蒸散數(shù)據(jù)來自東英吉利大學(xué)氣候研究格網(wǎng)單元與英國國家大氣研究中心聯(lián)合發(fā)布的1901—2019年期間全球陸面月平均數(shù)據(jù)集(CRU-TS-4.04)。其空間分辨率為0.5°×0.5°(https://catalogue.ceda.ac.uk/)。文中采用的是薩雷茲湖湖面1972—2019年間潛在蒸散量的月平均值。

2 研究方法

綜合考慮影像的時間節(jié)點、云層覆蓋以及湖面結(jié)冰狀況,以及薩雷茲湖周圍山體眾多,存在影像被干擾的情況,選用了歸一化水體指數(shù)與全局-局部閾值分割技術(shù)相結(jié)合的自適應(yīng)水體提取算法[24]對薩雷茲湖的湖岸廓線進(jìn)行提取。

2.1 歸一化水體指數(shù)提取

本研究采用的是歸一化水體指數(shù)NDWI,可以實現(xiàn)有效地增強(qiáng)水體光譜特征并抑制植被等環(huán)境信息。MCFEETERS等[17]給出的NDWI公式如式(1)所示:

(1)

式中:ρGreen為遙感影像波段中大氣反射率的綠波段,對應(yīng)Landsat的MSS中的波段1;ρNIR為遙感影像中表觀反射率的近紅外波段,對應(yīng)于Landsat中的波段3,在TM/ETM+中對應(yīng)的波段為波段2與波段4,因此可以靈活地獲取長時間序列的提取。由于不同傳感器的標(biāo)定系數(shù)和太陽光譜輻照度不同,NDWI的計算是基于大氣表觀反射率。

2.2 全局-局部分割閾值選擇

通過對NDWI的物理特征的了解,從中選取全局閾值,其閾值的范圍通常為[-0.1,0.1]。第1步,全局分割整幅圖像。首先通過設(shè)定初始全局閾值(如T0=-0.1)對影像進(jìn)行分割,對分割結(jié)果向外擴(kuò)充若干單元設(shè)立相應(yīng)的緩沖區(qū),其中緩沖區(qū)的像元總數(shù)與湖泊像元總數(shù)相同,得到初分割湖泊。第2步,針對薩雷茲湖的特征作局部分割,其周圍的背景像素作為局部分析單元。將上述包含緩沖區(qū)的局部單元進(jìn)行直方圖統(tǒng)計,若頻率分布直方圖呈雙峰分布,則通過式(2)閾值將湖泊與緩沖區(qū)進(jìn)一步分割,得到新湖岸廓線;對該湖泊矢量建立新的緩沖區(qū),按照下述閾值進(jìn)行再次分割迭代,至2次湖泊矢量的像元個數(shù)差值小于給定閾值。

(2)

式中:μwater為水體的平均值;μland為陸地像元的平均值;σwater、σland分別為水體與陸地像元的標(biāo)準(zhǔn)差。

第3步,混合像素。由于山體陰影與湖泊水體具有相似的光譜特征,因此僅通過影像中的光譜信息難以對其進(jìn)行有效的區(qū)分。通過DEM數(shù)據(jù)生成的坡度圖進(jìn)行分割,將坡度圖與湖泊矢量進(jìn)行疊加,剔除山體陰影的像素點。最后,為保證提取矢量圖層的高精度,針對每期提取后的結(jié)果進(jìn)行目視判讀,迭代檢驗矯正,最終可以得出薩雷茲湖矢量數(shù)據(jù)。

2.3 精度檢驗

對于遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理后所得薩雷茲湖岸線精度,本研究聚焦于薩雷茲湖的動態(tài)變化,因此采用目視判讀的方法。憑借實踐經(jīng)驗和專業(yè)知識在薩雷茲湖DEM遙感影像上獲取地物特征,實踐表明判讀的結(jié)果滿足薩雷茲湖水體研究動態(tài)變化的條件。在分析水文參數(shù)趨勢變化檢驗方面,使用Mann-Kendall非參數(shù)統(tǒng)計法[25-26](M-K)來研究薩雷茲湖動態(tài)變化趨勢。文中統(tǒng)計了水域各季節(jié)的平均面積變化,運(yùn)用M-K以四季為單位,統(tǒng)計構(gòu)建得到薩雷茲堰塞湖水體面積的變化趨勢與突變時間拐點,具體計算方法如式(3),針對水體面積時間序列:x1,x2,x3,…,xn,構(gòu)造一個秩序列ri,ri表示xi>xj(1≤j≤i)的樣本累積數(shù)。定義Sk:

(3)

式中,Sk的均值E(Sk)及方差var(Sk)定義如式(4):

(4)

水域面積時間序列是隨機(jī)獨立分布為假設(shè)的前提條件,那么定義統(tǒng)計量UF表示為:

(5)

式中,UFk為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,其顯著性水平為0.05時的臨界值UFα=±1.96,當(dāng)|UFk|>UFα?xí)r,測得的薩雷茲湖水域面積序列表現(xiàn)出顯著的增長趨勢或減少的趨勢;其中,把UFk繪構(gòu)為曲線c1。

以上述的計算方法作用于反序列上,迭代計算,并將結(jié)果乘以-1,得到UBk;所有的UBk在圖中構(gòu)成曲線c2。通過繪制c1、c2曲線圖,若UFk或UBk的值大于0,則表明薩雷茲湖水域面積時間序列中的該時段上為上升趨勢,反之則為下降;當(dāng)曲線超過臨界值時,表明該時間段內(nèi)存在劇烈的上升或下降幅度;若c1、c2兩曲線交點在臨界線區(qū)間內(nèi),表示在該交點處,為突變點的起始時間可能性大。

3 結(jié)果與分析

3.1 薩雷茲湖水域面積時序變化

經(jīng)過對Landsat遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行NWDI和全局-局部分割閾值處理后的薩雷茲湖水域面積時序變化進(jìn)行具體分析,如圖1所示。在1972—1998年間,水域面積呈緩慢上升趨勢,上升速率達(dá)到0.189 km2/a;1999—2004年間,水域面積呈緩慢下降趨勢,下降速率為-0.293 km2/a;2005年,薩雷茲湖水域面積急速擴(kuò)張,上升速率高達(dá)到4.038 km2/a; 2006—2009年水域面積呈現(xiàn)出急速下降的趨勢,下降速率為-0.410 km2/a;2010—2019年水域面積始終保持周期性上升,上升速率為0.221 km2/a;將薩雷茲湖的面積變化時間序列按照逐年季節(jié)進(jìn)行平均計算,春夏秋季節(jié)薩雷茲湖水域面積整體變化呈振蕩上升趨勢,年均的變化速率略有不同,春季水域面積的年平均增長率為0.157 km2/a,為一年中增長最快的季節(jié);秋季在1972—1988年之間變化的水域面積增加幅度高達(dá)4.77 km2;四季的水域面積變化率,春夏秋按順序逐漸減少,冬季保持波動性平穩(wěn)。

圖1 薩雷茲湖時間-面積變化序列圖Fig. 1 Time-area change sequences of Sarez Lake

將薩雷茲湖水域面積時序進(jìn)行年平均結(jié)合Mann-Kendall非參數(shù)檢驗分析,如圖2。由于數(shù)據(jù)缺失的原因,暫不考慮1976年,近40 a 的UF統(tǒng)計量的值均為正值,發(fā)現(xiàn)在1991—1993年這3 a之間的UF統(tǒng)計量在臨界值之上,其顯著水平均大于0.05臨界值,則通過具體分析得到薩雷茲湖水表面積具有顯著的上升趨勢;具有同樣突出特征的年份有:1996—2001年以及2013年至今。然而,在2012—2013年,UF與UB兩統(tǒng)計量曲線有交點,則表明在該年份間薩雷茲湖湖面的年均面積變化劇烈。

圖2 薩雷茲湖年平均水域面積突變檢驗分析Fig. 2 Mutation test of annual average water areas of Sarez Lake

在春夏秋冬四季中水域面積的變化有所不同,經(jīng)M-K突變檢測得春夏兩季表現(xiàn)規(guī)律相似,UF統(tǒng)計量的值始終為正值。2006年以后春季平均水域面積上升趨勢顯著,2012年以后水域面積具有顯著上升特征的季節(jié)為夏季,其UF統(tǒng)計量表現(xiàn)為在0.05臨界值線之上,此外春夏兩季的臨界線之間的交點分別位于2005年與2011年;秋季在1972—1983年UF統(tǒng)計量為負(fù)值,但UB統(tǒng)計量仍為正值,水體表面積始終處于上升趨勢,其余年份UF統(tǒng)計值均為正值,自2015年以來,其UF統(tǒng)計值均超過0.05顯著水平的臨界點,說明水域面積有明顯上升趨勢,水域面積變化的突變點與夏季相近,位于2011—2012年間;因此,1997—2000年及2003—2013年水域面積呈上升趨勢,且上升趨勢較平緩,在1972—2019年間上升下降趨勢變化幅度較大。因此,薩雷茲湖水域面積變化在2010—2013年間存在突變拐點,且變化的趨勢成劇烈狀態(tài)。

3.2 薩雷茲湖水域體量變化

本研究獲取了薩雷茲湖的實測站點水位數(shù)據(jù),獲取了1972—1991年、2005—2011年、2014—2018年3個時段水位高程,分析水位在該3段時間序列里的變化,得出1971—2018年水位總體的趨勢為波動性上升。繼而,根據(jù)現(xiàn)有的觀測數(shù)據(jù),主要包括5個時間段的結(jié)果:1972—1980年、1981—1985年、1986—1991年、2005—2011年、2014—2018年,表現(xiàn)出來的變化規(guī)律略有區(qū)別,對這5個階段的水位時間序列分別建立時間-水位變化函數(shù),整體上1972—2018年間水位呈0.147 m/a的速率周期性上升,在1972—1980年間水位上升速率為0.560 m/a,而1981—1985年水位快速上漲速率達(dá)到0.784 m/a,在1986—1991年間水位呈0.356 m/a的波動型緩慢上漲;2005—2011年為唯一時間段水位呈周期性下降期速率達(dá)到-0.473 m/a,隨后在2014—2018年,水位再度呈現(xiàn)上漲趨勢速率達(dá)到0.444 m/a。為研究薩雷茲湖水域面積與同期水位之間的相關(guān)性,建立了兩者的關(guān)系曲線,通過時間匹配選取了133組面積水位數(shù)據(jù)點,二者顯示出了良好的相關(guān)性,并建立面積-水位關(guān)系模型:

S=-0.036 55×dh2+4.762 07×dh-68.717 94

(6)

式中:dh為相對水位(m),dh=h-3 200;S為水域面積(km2)。

根據(jù)湖泊水位時間序列與面積時間序列的計算,可以按梯形臺錐臺體積式(7)估算湖泊的體積變化,從而獲得薩雷茲湖體積變化:

(7)

式中:H1為最低水位高度;H2為最高水位高度;A1為高水位時湖泊的面積;A2為低水位時湖泊的面積。

由于水域面積與水位序列的時間匹配不佳的問題,文中通過面積-水位關(guān)系模型獲取與水位數(shù)據(jù)相匹配的面積序列,并結(jié)合水位時間序列來進(jìn)行湖泊體積變化的計算。1972—2018年薩雷茲湖量總體表現(xiàn)為波動增長的趨勢,其中主要包括6個不同時間段的結(jié)果:1972—1980年、1980—1983年、1983—1985年、1985—1991年、2005—2011年、2014—2018年,對這6個階段的水量時間序列分別建立時間-水量變化函數(shù),整體上1972—2018年間水量呈0.012 km3/a的速率周期性上升。

3.3 薩雷茲湖水域變化驅(qū)動力因素

湖泊水量變化的驅(qū)動因素眾多,比如有降水量、蒸散發(fā)、冰川補(bǔ)給等。為了深入了解薩雷茲堰塞湖水資源變化的驅(qū)動因素,文中結(jié)合氣象數(shù)據(jù)、估測的薩雷茲湖流域冰川變化以及薩雷茲湖體積變化,并進(jìn)行了驅(qū)動力分析。

3.3.1 氣象因素

對薩雷茲湖水量變化的驅(qū)動力進(jìn)行氣象因素方面研究,分析降水量的日數(shù)據(jù)變化發(fā)現(xiàn),最大的降水量出現(xiàn)在春季(3—5月),但從7—9月幾乎沒有降雨。比較薩雷茲湖水量時序數(shù)據(jù)與降水量數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)兩者的月變化趨勢沒有較大關(guān)聯(lián)性,通過時間序列的匹配與篩選,將二者時間序列對齊進(jìn)行相關(guān)系數(shù)的計算后結(jié)果為-0.265,這與常規(guī)的湖泊水量與總降水量呈正相關(guān)不符。

將薩雷茲湖月平均水量與氣溫變化比較,見圖3,發(fā)現(xiàn)兩者并無直接關(guān)系。采用全球陸面月平均地面數(shù)據(jù)集的潛在蒸散量對水量變化進(jìn)行了進(jìn)一步的相關(guān)分析,如圖4所示,1972—2019年間薩雷茲湖所在區(qū)域潛在蒸散量總體上呈相對平穩(wěn)的趨勢,但水量與潛在蒸散相關(guān)系數(shù)為-0.103,整體上兩者之間表現(xiàn)出負(fù)相關(guān)性,并且相關(guān)性較弱。

圖3 薩雷茲湖月平均水量變化與月平均氣溫變化比較 圖4 薩雷茲湖月平均水量變化與潛在蒸散量變化比較Fig. 3 Comparison of the temperature data near Sarez Lake and the water volume change Fig. 4 Comparison of the potential evapotranspiration data near Sarez Lake and the water volume change

雖然月平均氣溫與薩雷茲湖月平均水量變化并無直接關(guān)系,但是薩雷茲湖水量的年際變化趨勢與年平均氣溫、年均最大氣溫(年內(nèi)每月最大氣溫的平均值)、 年均最小氣溫(年內(nèi)每月最小氣溫的平均值)的變化相比較,發(fā)現(xiàn)其趨勢一致(如圖5所示)。多年來,薩雷茲湖氣溫年際變化呈季節(jié)性波動, 并緩慢上升, 對齊二者時間序列相關(guān)分析結(jié)果分別為0.579、0.601、0.439,表明薩雷茲湖年際水量變化與區(qū)域年均溫度具有正相關(guān)性。推測其隨著氣溫的升高影響薩雷茲湖的水文特征變化狀況,使薩雷茲湖水資源得到了補(bǔ)給。

圖5 薩雷茲湖年平均水量變化與多年年均氣溫、多年年均最高氣溫、多年年均最低氣溫變化比較Fig. 5 Annual temperature data, the maximum temperature data, and the minimum temperature data near Sarez Lake and comparison with annual water volume change

3.3.2 入湖補(bǔ)給

薩雷茲湖水量近年來始終保持周期性上漲,為更好地顯示水資源變化的影響因素,本研究給出了薩雷茲湖水位變化與穆爾加布河入湖流量的變化關(guān)系,研究發(fā)現(xiàn)水位變化與湖泊入湖流量變化的趨勢在大部分時間內(nèi)表現(xiàn)一致,兩者的相關(guān)系數(shù)為0.538,相關(guān)性良好,因此可以認(rèn)為薩雷茲湖的水位上漲很大程度上源于穆爾加布河對其的補(bǔ)給。由于薩雷茲湖的水位變化呈現(xiàn)明顯的季節(jié)性周期變化,這表明穆爾加布河的補(bǔ)給作用可能受到其他因素的影響。研究表明,在1972—2000年間,由于氣候變暖導(dǎo)致帕米爾高原東部的冰川融溶體量增大[27],流域內(nèi)的冰川凍土消融,融水一部分可能通過穆爾加布河補(bǔ)給匯入薩雷茲湖,導(dǎo)致穆爾加布河入流量的上升,最終給薩雷茲湖的水位變化特征造成影響。

3.3.3 流域冰川消融

分析流域冰川的變化對薩雷茲湖水量變化的影響,對入湖流量與流域冰川變化進(jìn)行了相關(guān)分析。由于穆爾加布河上的產(chǎn)流區(qū)主要包括融雪產(chǎn)流與冰川產(chǎn)流,其中融雪產(chǎn)流主要集中在3—7月,冰川產(chǎn)流集中在6—9月,如圖6(a)為入湖流量的月平均變化,可以看出薩雷茲湖入湖流量較大的月份在7—9月,屬于穆爾加布河的冰川產(chǎn)流階段之內(nèi)。此外,2003—2009年間,薩雷茲湖入湖流量呈季節(jié)性減少趨勢;在2010—2018年間,入湖流量呈增加趨勢。圖6(b)所示,顯示了薩雷茲湖流域冰川面積與年平均入湖流量變化的關(guān)系,可以看出冰川面積變化與薩雷茲湖流量變化趨勢呈負(fù)的相關(guān)性,年平均入湖流量與北部冰川面積、南部冰川面積的相關(guān)系數(shù)分別為-0.531、-0.462。圖6(c)中冰川體積變化的趨勢與流域內(nèi)的河流流量的變化趨勢變現(xiàn)出顯著負(fù)相關(guān),入湖流量與流域總體冰川體積變化,北部山脈冰川體積變化,南部山脈冰川體積變化之間的相關(guān)系數(shù)分別為-0.748、-0.781、-0.612,可以看出,無論是南北部山脈冰川變化還是整體流域山脈的冰川與流域內(nèi)的水資源補(bǔ)給都有著密切的聯(lián)系。圖6(d)顯示了流域冰川體積變化對薩雷茲湖水量變化造成的影響,薩雷茲湖在2003—2009年間年平均水量變化呈減少趨勢,在2010—2018年呈緩慢上升趨勢,與流域冰川體積在2003—2009年增加,2010—2019年間減少的趨勢相反。

圖6 薩雷茲湖流域冰川變化與入湖流量變化比較Fig. 6 Comparison of the inflow discharges of Sarez Lake and glacier changes

可以看出,薩雷茲湖的水資源變化與流域冰川積雪消融密切相關(guān),2003—2009年間受多種氣候因素影響流域冰川的消融過程減弱,此時,積雪消融的徑流為主要入湖補(bǔ)給,入湖流量與薩雷茲湖壩體滲透量相比可能相對較小,因此,總體上2003—2009年間薩雷茲湖水量呈下降趨勢;2010—2018年間流域冰川受到同期溫度的影響,冰川消融呈緩慢加劇趨勢,冰川融水導(dǎo)致穆爾加布河補(bǔ)給量增加,最終影響薩雷茲湖水位上升。假設(shè)在冰川系統(tǒng)和傳輸損耗(蒸發(fā)、滲透損失)過程中的蒸發(fā)和升華過程引起的質(zhì)量損失可忽略不計,則根據(jù)入湖流量年平均變化與冰川體積年平均變化,計算2010—2018年間入湖流量在損耗的冰川體積中的年均占比可知:2010—2018年間薩雷茲湖流域冰川質(zhì)量損失中有超過15.4%的比例被匯入穆爾加布河的河道產(chǎn)流,最終匯入薩雷茲湖,導(dǎo)致湖泊水量增多。

4 結(jié)論與討論

文中針對薩雷茲湖流域受地形因素和天氣要素的影響,傳統(tǒng)方法難以高效觀測的問題,采用光學(xué)影像、氣象數(shù)據(jù)等對薩雷茲湖水資源變化進(jìn)行監(jiān)測,并探討湖水變化的相關(guān)性因素,得到的主要結(jié)論如下:

1)結(jié)合長時間序列Landsat影像與薩雷茲湖實測水位數(shù)據(jù),監(jiān)測了薩雷茲湖1972—2019年間的湖岸廓線并計算了水域面積時間序列,結(jié)果表明薩雷茲湖水域面積變化在2010—2013年間存在突變拐點,變化趨勢加劇,薩雷茲湖呈現(xiàn)出一定的季節(jié)性周期變化規(guī)律,并且四季水域面積變化各有所區(qū)別,1972—2019年水域面積整體上呈現(xiàn)了逐漸增加的趨勢。

2)結(jié)合水文站點實測水位數(shù)據(jù)建模,同時進(jìn)行了湖泊體積變化的計算,構(gòu)建了薩雷茲湖1972—2018年的水量變化時間序列。表明1972—2018年薩雷茲湖水量整體以0.012 km3/a的變化速率波動上升。依據(jù)變化趨勢不同,分為了6個不同時間段的結(jié)果水量并呈現(xiàn)出“緩慢上升—緩慢下降—快速上升—緩慢上升—緩慢下降—緩慢上升”的變化規(guī)律。

3)結(jié)合氣溫、降水、潛在蒸散等氣象因素以及薩雷茲湖入湖流量、流域冰川變化,分析了薩雷茲湖水資源變化的驅(qū)動因素。分析結(jié)果表明薩雷茲湖水資源變化與降水補(bǔ)給、蒸散發(fā)在統(tǒng)計意義上均無顯著的相關(guān)關(guān)系,但與年平均溫度變化呈顯著正相關(guān),還與穆爾加布河徑流補(bǔ)給量密切相關(guān)。綜合薩雷茲湖流域冰川的變化,表明,薩雷茲湖流域冰川的消融與其水文變化特征具有直接聯(lián)系,根據(jù)入湖流量年均變化與冰川體積年均變化可知2010—2019年間,薩雷茲湖流域冰川質(zhì)量損失的15.4%多在穆爾加布河的河道產(chǎn)流中。

下一步研究需要考慮短時間內(nèi)的降雪與融溶易對實驗造成影響以及對驅(qū)動因素研究需要增加大量驗證數(shù)據(jù)等問題,進(jìn)而為全球變暖的大背景下薩雷茲堰塞湖潰壩的風(fēng)險評估提供科學(xué)支撐。