地理科学进展 2018 , 37 (6): 823-832 https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2018.06.009

研究论文

近20年青海湖水量变化遥感分析

张洪源¹^,²^,, 吴艳红²^,^*^,, 刘衍君¹, 郭立男²^,³

1. 山东聊城大学环境与规划学院,山东聊城 252000
2. 中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室,北京 100094
3. 中国科学院大学,北京 100049

Water storage variation of the Qinghai Lake in recent decades based on satellite observation

ZHANG Hongyuan¹^,²^,, WU Yanhong²^,^*^,, LIU Yanjun¹, GUO Linan²^,³

1. School of Environment and Planning, Liaocheng University, Liaocheng 252000, Shandong, China
2. Key Laboratory of Digital Earth Science, Institute of Remote Sensing & Digital Earth, CAS, Beijing 100094, China;
3. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China

通讯作者: 通讯作者：吴艳红(1979-),女,副研究员,研究方向为遥感水文,E-mail: wuyh@radi.ac.cn。

收稿日期: 2018-01-8

修回日期: 2018-04-11

网络出版日期: 2018-06-28

基金资助: 国家自然科学基金项目(41671203, 41371218)国家重点研发计划资助项目(2016YFA0600303)中国科学院青年创新促进会项目(Y4YR1300QM)

作者简介:

作者简介：张洪源(1992-),男,硕士研究生,研究方向为遥感水文,E-mail: Zhang_hy6949@163.com。

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摘要

青藏高原湖泊水量的变化是揭示全球气候变化及其区域水循环响应的重要信息载体。区别于常用的水文学方法,本文利用MODIS遥感影像和LEGOS高度计多年连续数据,基于湖泊水位—面积关系,探讨了湖泊水量变化的遥感分析方法,并以青藏高原面积最大的青海湖为例,揭示青海湖近20年来(2001-2016)湖泊水量年内与年际变化特征。主要结论为：青海湖湖泊面积在2001-2016年间整体扩张了187.9 km²,变化速率为11.6 km²/a;水位在2001-2014年间上升了1.15 m,变化速率为0.10 m/a。青海湖水位—面积关系表现为二次函数关系(相关系数R²=0.83)。基于水位—面积关系,进一步估算分析了青海湖水量平衡的净收支及其年内和年际变化。近20年来,青海湖水量总体呈增加趋势,其变化率约为4.5 $× 108$ m³/a。降水的增加与蒸发能力的下降是湖泊水量增加决定性的驱动因子。

关键词： 遥感 ; 水位—面积关系; ; 水量变化 ; 青海湖

Abstract

Changes in water storage of the lakes on the Tibetan Plateau are regarded as one of the most critical consequences of regional hydrological response to climate change. Different from the conventional hydrological approaches, in this study we investigated the storage change of the Qinghai Lake based on a conceptual lake storage model and the most recent (2001-2016) available satellite observation on lake area and water level. The water surface areas and water levels were derived from MODIS and LEGOS altimetry data respectively. The results show that, in the past decades, the area of the Qinghai Lake expanded at a rate of 11.6 km²/a and the water level rose at the speed of 0.10 m/a. Based on the regression function between water level and lake area (R²=0.83), the net water budgets of the Qinghai Lake were estimated for the study period, and the result shows that water storage of the lake increased at the rate of about 4.5 billion m³/a. The increase of water storage could be attributed to the increase of precipitation and decrease of evaporation in the region.

Keywords： remote sensing ; water level and water surface area relation ; water volume changes ; Qinghai Lake

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张洪源, 吴艳红, 刘衍君, 郭立男. 近20年青海湖水量变化遥感分析[J]. 地理科学进展, 2018, 37(6): 823-832 https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2018.06.009

ZHANG Hongyuan, WU Yanhong, LIU Yanjun, GUO Linan. Water storage variation of the Qinghai Lake in recent decades based on satellite observation[J]. Progress in Geography, 2018, 37(6): 823-832 https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2018.06.009

1 引言

青藏高原是维持中国乃至东亚地区生态系统的重要水塔,被称为世界的第三极,是全球变化响应敏感的地区(Solomon, 2007),也是研究全球变化的关键地区和热点(Freymueller, 2011; Wischnewski et al, 2011)。青藏高原上高山湖泊总面积超过44990 km²(姜加虎等, 2004; Ünal et al, 2011),约占中国湖泊总面积的49.5%。湖泊作为青藏高原最重要的地表水赋存形态,对气候的波动变化极为敏感, 是揭示全球气候变化与区域响应的重要信息载体(王苏民, 1998; Liu et al, 2009; 郭超等, 2014),并影响生态系统和人类活动的许多方面(Steinman, 2005)。

湖泊水量收支变化是青藏高原地表过程与环境变化的最重要组成部分之一,承载了大量的降水、蒸发、温度和湿度等气候变化的信息,反映着高原气候干湿的变化(鲁安新等, 2006),是认识流域水量响应气候变化尺度和强度的重要参照系(于革等, 2004)。青藏高原湖泊水量变化的动态监测,有助于理解青藏高原水文资料缺乏地区水循环过程,揭示高原水资源的动态变化及其对气候变化的响应特征,可为生态屏障的保护提供科学依据。然而,青藏高原地区气候环境条件恶劣、人迹罕至,常规的水文观测不足。遥感卫星技术的发展,为青藏高原地区湖泊变化监测提供了更多的数据支持,有效地弥补了高寒地区观测资料的缺乏。已有很多学者对青藏高原地区湖泊面积、水位的动态变化开展了研究(Wu et al, 2008; Zhang, Xie, Duan, et al, 2011; Zhang, Xie, Kang, et al, 2011; 李均力等,2011; Kropáček et al, 2012; Phan et al, 2012; 张鑫等,2014; 车向红等,2015; 张国庆, 2018)。就青海湖而言,当前基于遥感的研究也大多集中在湖泊面积或水位的变化方面(Zhang , Xie , Duan , et al, 2011; 李晓东等, 2012; Wang et al, 2013; 李燕等,2014; 骆成凤等, 2017; 祁苗苗等, 2018),而将卫星测高数据和卫星图像数据联合研究湖泊水量变化的工作还较少(张国庆等, 2013)。本文在前人研究的基础上,基于MODIS产品影像数据和卫星高度计数据构建青海湖的水位—面积关系,进而定量估算青海湖水量的变化,对湖泊流域的水量平衡模拟提供有效的验证,并初步探讨其与气候因子的关系,为该地区的水资源可持续发展及生态环境保护提供科学依据。

2 研究区概况

本文对青藏高原上面积最大的湖泊——青海湖(中国第一大咸水湖)进行研究。青海湖位于青藏高原东北隅(36°32'N~37°15'N, 99°36'E~100°47'E),祁连山东南部的内陆封闭盆地最洼处,地势从西北向东南倾斜。集水面积29661 km²,补给系数5.83(图1)。湖体呈椭圆形,入湖河流40余条,西、北部较多且水量较大(王苏民, 1998)。湖区处于中国东部季风区、西北干旱区和西南干旱区的交汇地带,干寒、少雨、多风、太阳辐射强、气温日差较大(中国科学院兰州分院, 1994),是典型的高寒半干旱气候。降水集中在夏季,5-9月的降水占全年的80%(Li, 2007)。湖水主要依赖地表径流和湖面降水补给(刘佳等, 2009)。

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图1 青海湖地理位置及其水系特征

Fig.1 Geographical location of the Qinghai Lake and its drainage system

据《中国湖泊志》(王苏民, 1998)记载,1981年青海湖实测水位3193.92 m、面积4340 km²,与1961年测量结果相比,面积减少295 km²。岳辉等(2017)在其研究中也提到,近40年来青海湖面积整体呈现先缩小后趋于平缓而后增大的趋势。尤其是在2000-2010年间,湖泊水位面积呈逐年增加的趋势(李晓东等, 2012),湖泊边界变化区域集中在湖区东岸和西岸(刘瑞霞等, 2008; 刘宝康等, 2013)。但李林等(2011)预测了在2010-2020年间,青海湖水位总体仍可能以下降为主。

3 数据和方法

3.1 研究数据

本文在提取湖泊水体面积时使用MODIS地表反射率8天合成产品MOD09A1,空间分辨率为500 m,时间范围为2001-2016年,青海湖涉及两幅MODIS影像,故解译时需收集影像1468景(2001年影像较其他年份少2景影像)。另外,在提取的过程中还需要使用MODIS土地覆盖类型产品MCD12Q1,其空间分辨率为500 m,每年需1景数据。湖泊水位数据采用的是法国LEGOS (Laboratoire d' Etudes en Géophysique et Océanographie Spatiales)实验室卫星产品数据,该数据整合了Topex/Poseidon、ERS-1/ERS-2、ENVISAT、JASON-1及GFO一系列卫星雷达高度计数据。最终的动态水位数据,是以Topex/Poseidon数据为基础将不同卫星数据成果融合而成的(卢善龙等, 2010)。

气象数据来自中国科学院青藏高原研究所开发的《中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集》(CMFD)和《中国地面气候资料日值数据集(V3.0)》。CMFD是一种接近地表的气象和环境要素再分析数据集,空间分辨率为0.1°,时间分辨率是3 h。《中国地面气候资料日值数据集(V3.0)》包含了中国824个基准、基本气象站自1951年1月以来各站的气压、气温、降水量、蒸发量、相对湿度、风向风速、日照时数和0 cm地温要素的日值数据,本文中所使用的数据为刚察气象站((37°20' N, 100°08' E)的气温、蒸发、降水和风速数据。

3.2 研究方法

基于上述MODIS和LEGOS遥感数据分别提取青海湖面积、水位长序列信息,然后通过概化湖泊形态构建青海湖水位—面积关系,进而估算湖泊水量的变化。

3.2.1 湖泊面积与水位信息的提取

水体面积提取的关键是水陆分割的阈值选择,阈值选择的主观性可影响水体面积提取的精度。针对这一问题,本文采用矢量边界辅助MODIS数据的水体自动提取方法。该方法将实现图像分割阈值的自动化选取,对不同的图像给予不同的阈值,并且给定谷值出现的阈值区间,在该区间内寻找直方图最小值即为图像分割的阈值。这种方法比单一阈值法的精度有了大幅提高,不需要人工干预即可获得适合的阈值。根据这一思路,基于IDL平台实现了相关算法,自动提取了青海湖不同时间点的边界信息用以估算湖泊水面面积。另外,为消除云覆盖的影响,提高提取精度,基于矢量边界,将初始边界向内腐蚀,将腐蚀后边界内的范围划分为水体,得到湖泊水体面积数据(图2)。LEGOS实验室卫星产品数据是完整的水位产品数据,其水位数据为一颗卫星或几颗卫星连续几次测量数据的平均值整合而成。因此,湖泊水位数据在提取出研究区的相关数据后只需对时间格式进行简单的转化。

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图2 湖泊面积提取步骤

Fig.2 Flowchart of the lake area extraction process

3.2.2 基于水位—面积关系的湖泊水量平衡估算

湖泊水量平衡(水量净收支)变化最终将表现为湖泊水位和面积的相应变化。当水量净收支为正直时,水位上升,湖泊水面面积扩大;反之相反。基于此,当湖泊水位发生微小变化时,其蓄水量的微小变化可表示为：

$d V = A d L$ (1)

即：

$V = \int_{L_{1}}^{L_{2}} A d L$ (2)

式中：V为水位从 $L_{1}$ 变化到 $L_{2}$ 时,湖泊蓄水量的变化量,反映了这一过程湖泊的水量净收支。显然,对式(2)进行求解首先必须知道湖泊面积A与水位L的函数关系,即湖泊的水位—面积关系。

由于青海湖湖面近似呈椭圆形,假设湖体可概化为倒椭圆台(图3),则对任一横截面的椭圆面积为：

$A = π αβ = k π α^{2}$ (3)

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图3 湖泊形态概化

Fig.3 Hypothetical lake morphology

式中： $A$ 代表面积,α和β分别为椭圆的长半轴和短半轴,k(=β/α)近似为湖泊的宽长比。当湖泊水位由 $L_{1}$ 变化到 $L_{2}$ ,则湖泊面积由 $A_{1}$ 变化到 $A_{2}$ ,且有：

$A_{2} = k π α_{2}^{2} = k π {(α}_{1} {+ ∆ L ∙ ctg θ)}^{2}$ (4)

式中： $θ$ 为湖岸倾角, $∆ L = L_{2} - L_{1}$ 为水位变化量。由式(4)可以得出,在湖泊宽长比与湖岸倾角确定的情况下,湖泊面积的变化量与湖泊水位的变化量的平方成正比。基于此,为简化计算,进一步假设湖泊水位—面积关系可以用二次方程加以拟合,即：

$A = a L^{2} + bL + c$ (5)

将湖泊的水位—面积关系式(5)代入式(2),则湖泊蓄水量的变化量可表示为：

$\begin{array}{l} V = \int_{L_{1}}^{L_{2}} (a L^{2} + bL + c) dL \\ = (\frac{1}{3} a L^{3} + \frac{1}{2} b L^{2} + cL) | \begin{matrix} L_{2} \\ L_{1} \end{matrix} \\ = \frac{1}{3} (L_{2} - L_{1}) [A_{1} + A_{2} + a L_{1} L_{2} + \frac{1}{2} b (L_{2} + L_{1}) + c] \end{array}$ (6)

必须指出,在湖泊面积—水位关系的构建中,针对不同的湖泊形态、数据与研究目的,不同的研究可有不同的方法。比如,Song等(2013)和Zhu等(2014)在研究中均通过构建面积水位的线性关系来估算水量变化;而Duan等(2013)在估算米德湖(美国)及塔纳湖(埃塞俄比亚)水量变化时,分别构建了2个湖泊的面积水位二次拟合方程来估算湖泊水量变化。此外,如果忽略式(5)中的一次项和常数项,即湖泊水位—面积关系表示为 $A = K L^{2}$ (K为系数),则湖泊蓄水量变化的计算公式可简化为：

$V = \frac{1}{3}(L_{2} - L_{1})[A_{1} + A_{2} + \sqrt{A_1A_2}] \quad (7)$

式(7)即为Taube(2000)提出的计算公式,也是张国庆等(2018)采用的计算方法。根据推导过程,式(6)更符合湖泊的形态,估算湖泊水量变化精度也会更好,因此,本文采用式(6)来计算湖泊水量平衡的变化。

4 结果与讨论

4.1 面积、水位提取结果精度验证

湖岸边水与陆地的混合像元影响着水体面积提取结果,因此不同分辨率的影像对于湖岸线的提取的效果不同。在分辨率越高的情况下,混合像元所占整体水体像元比就越小,提取的湖泊面积就约接近于实际值。本文将利用相同或相近日期的上述数据、算法提取的面积结果与分辨率为30 m的Landsat遥感数据提取结果进行比较,其中利用Landsat数据提取时应用的方法为目视解译,比较结果见表1。

表1 青海湖面积、水位数据精度验证

Tab.1 Verification of the accuracy of the Qinghai Lake area and water level data

面积比较					水位比较
日期	MODIS/km²	日期	Landsat/km²	相对误差/%	日期	Legos/m	日期	水文站/m	相对误差/%
2001.07.12	4156.69	2001.07.12	4184.65	-0.67	2004.02.19	3193.40	2004.02.19	3193.27	0.004
2004.10.07	4188.25	2004.10.08	4203.00	-0.35	2005.05.22	3193.27	2005.05.22	3193.22	0.002
2008.08.12	4216.27	2008.08.16	4257.90	-0.98	2006.10.30	3193.80	2006.10.30	3193.75	0.002
2012.10.31	4277.98	2012.10.30	4296.11	-0.42	2007.03.18	3193.69	2007.03.17	3193.60	0.003
2016.07.28	4303.09	2016.07.29	4315.09	-0.28	2008.02.29	3193.93	2008.02.27	3193.74	0.006

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从表1中可以看出,本文与利用分辨率较高的Landsat数据提取的湖泊面积结果相比差距不大,RMSE=11.32 km²,仅为青海湖面积的0.27%。另外与相同时期提取结果(骆成凤等, 2012)相比,2016年8月份的面积相差34.68 km²,相对误差为0.79%。

卫星测高数据由于与实测水文站采用的基准面不一样,所以在湖泊高程的提取结果上存在一定差异。赵云等(2017)的研究认为,高度计获得的水位数据要减去约40 cm的垂直偏差(焦文海等, 2002; 郭海荣等, 2004)。表1将水位结果与文献(Zhu et al. 2014)中所用实测水文站水位数据进行了比较,其中最大的水位差为0.19 m,而最小的水位差仅为0.05 m。

4.2 青海湖面积与水位的变化

基于MODIS和LEGOS等遥感信息,应用前述算法,得出青海湖2001-2016年面积与水位的变化(图4)。由图4a可以看出,2001-2014年青海湖水位整体呈现上升态势,变化速率为0.10 m/a; 同一时期,青海湖湖泊水面面积扩张了187.93 km²,变化速率为11.56 km²/a(图4b)。进一步分析可以发现,2004年为湖泊水位和面积变化的转折年。2001-2004年,湖泊年均水位由3193.77 m下降到3193.64 m,降幅达13 cm。2004-2014年,湖泊水位持续上升,升幅达1.28 m。相应地,湖泊水面面积由2001年的4135.63 km²缩小到2004年的4122.76 km²。2004-2016年,除个别年份有所波动外,湖泊年均面积整体持续扩张。本文的研究结果与既有的相关研究有较好的一致性。例如：骆成凤等(2017)的基于Landsat的遥感数据研究也发现2004年是青海湖面积变化的转折年;张国庆等(2013)基于ICESat卫星高度计数据的研究则发现,青海湖年均水位从2003-2009年上升了0.41 m,与本文同一时段内的水位变化量(0.44 m)基本相当。

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图4 青海湖面积水位拟合情况

Fig.4 Relationship between water levels and surface areas of the Qinghai Lake

4.3 青海湖水位—面积关系

由于寒冷季节湖泊面积的提取会受到结冰情况的影响,因此在分析湖泊水位—面积关系时仅使用6-10月份的面积、水位数据。图4c给出了青海湖水位—面积的关系,其拟合方程为：

$\begin{array}{l} A = 2.1267 L^{2} - 13501.5 L + 21431919.1 \\ \approx 2.1267 {(L - 3174.515)}^{2}, L > 3193 m \end{array}$ (8)

式中： $A$ 代表的是湖泊面积月均值, $L$ 代表的是湖泊水位月均值。决定系数 $R^{2} = 0.83$ ( $p < 0.01$ )。为了验证拟合情况,选取研究年限的每年水位均值,根据式(8)估算当年湖泊水面面积,并与遥感所得的湖面面积比较,其最大误差为0.88%,最小误差为0.41%,说明水位—面积关系拟合良好(图4d)。必须指出的是,Legos官方网站提供了青海湖面积—水位关系为一次线性拟合关系,但是,本文基于青海湖的实际形态(椭圆台)认为其面积和水位高程关系应符合二次关系。

4.4 青海湖近20年水量变化

根据式(6)与(9),基于近20年来(2001-2016年)青海湖的遥感面积月均值,估计研究时段内青海湖水量平衡的逐月净收支量。总体上看,2001-2016年,青海湖水量净收支为正值,即水量平衡的收入项大于支出项。期间,水量净增量的多年平均值约为20.4 $\times 10^{8}$ m³,变差系数为1.07。

从年内变化看(图5a),青海湖年内水量最小值出现在12月份,9月份为最大值。其中,3-9月份湖泊蓄水量逐月增加,10月份起,水量则开始下降。平均而言,1-9月份水量约可增加67.1 $\times 10^{8}$ m³,变化速率为9.4 $\times 10^{8}$ m³/月; 10-12月份水量逐月迅速减少,变化速率达到-23 $\times 10^{8}$ m³/月。从年际变化看(图5b),2001-2016年青海湖水量总体呈增加趋势,其变化率约为4.5 $\times 10^{8}$ m³/a。其中,2001-2004年,水量呈缓慢减少趋势,变化率为-2.4 $\times 10^{8}$ m³/a;2004年后,青海湖水量迅速增加,变化率为5.52 $\times 10^{8}$ m³/a。

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图5 青海湖水量年内变化(a)和年际变化(b)

Fig.5 Intra-annual and inter-annual variations of water volume in the Qinghai Lake

根据张国庆等(2013)的研究,2003-2009年,青海湖水量以5.4 $\times 10^{8}$ m³/a的速率上升,大于本文同时期湖泊水量的变化率(3.6 $\times 10^{8}$ m³/a)。必须指出,这一差别除因为估算水量方法本身的差异外,还在于估算湖泊水量变化时利用的数据不同。张国庆等(2013)的研究结果是利用2003-2009年固定某天的数据进行水量变化计算,而本文的变化率是基于多年连续水量变化的估算结果,经由年均水量变化值线性趋势分析得到。此外,Zhu等(2014)通过构建面积水位的线性方程估算了青海湖湖泊水量1999-2009年的变化,将该文与本文的结果比较可以发现：2001-2009年期间水量变化趋势基本相同,二者具有很好的相关性(r=0.96,RMSE=0.30 km³),其研究发现2001-2009年,青海湖水量年变化率约为2.54 $\times 10^{8}$ m³/a,本文计算得出相同时间段的变化率为2.31 $\times 10^{8}$ m³/a。

4.5 湖泊水量变化与气候要素的关系

青海湖作为中国最大的内陆湖,位于高原高寒区、西北干旱区和东南季风区的交汇处(陈亮等, 2011),其水量变化对气候变化反应敏感。由于青海湖流域冰川面积占比很小,对水量贡献甚微,而人类活动对青海湖水量变化影响也较小(李燕等,2014),因此,降水量、入湖径流及蒸发量等气象水文因素直接主导着青海湖水量的变化(金章东等, 2013)。已有研究表明,近半个世纪以来,青藏高原气候出现了由暖干向暖湿方向的转型(闫立娟等, 2016),气温、降水逐渐增加(李晓英等, 2016; 吴成启等, 2017)。青海湖水位的抬升、水面面积的扩大以及水量的增加与这一气候背景密切相关。

为进一步说明青海湖水量变化与气候要素的关系,本文利用气象站数据及CMFD气象要素驱动数据,分析2001-2014年青海湖流域内主要气象因素的变化特征(图6)及其与湖泊水量净收支的相关关系(表2)。由图6可以看出,在研究时段内,青海湖流域降水表现为逐渐增加的趋势,变化率约为+10.9 mm/a。同期,青海湖年均气温以+0.04℃/a的速率上升,而蒸发能力则呈逐年下降趋势(变化率为-19.82 mm/a)。如表2所示,湖泊水量净收支与湖面降水和蒸发能力的相关系数分别为0.72( $p < 0.05$ )和-0.53( $p < 0.05$ ),表明降水量的增加、蒸发能力的下降与青海湖水量变化关系密切。必须指出,气温的升高通常会导致蒸发能力的增加。但是,由于蒸发同时受其他水文气象要素的影响(如辐射、风速和下垫面参数等),平均最高气温升高通过热力循环产生降水又间接抑制了年蒸发总量的增加,因此气温升高导致的蒸发能力增加的效应可能被掩盖,从而表现出气温与蒸发能力呈负相关的特征(时兴合等, 2010)。必须强调的是,本文仅就青海湖水量平衡与气候要素的相关性做了简要的分析,这一相关性并不表示一种因果关系。为进一步揭示湖泊水量变化的动因,在未来的研究中,我们将在现有研究的基础上,结合湖泊水量平衡模型,进一步定量评估气候因子及下垫面因子对湖泊水量变化的贡献。

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图6 2001-2016年青海湖流域气候变化情况

Fig.6 Climate change in the Qinghai Lake Basin, 2001-2016

表2 水量变化与气象要素的相关性

Tab.2 Correlation between the change of water volume and the meteorological parameters

	站点气温	站点蒸发	站点风速	站点降水	湖面降水
水量变化	0.51	-0.53	-0.69	0.59	0.72

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5 结论

本文以测高卫星提取的数据记录为研究区湖泊水位数据源,利用水体自动提取方法对MODIS卫星产品进行处理,获取水体面积时间序列数据,并推导得出了基于湖泊水位—面积关系定量估算湖泊水量平衡净收支的计算公式。在此基础上,基于近20年(2001-2016年)青海湖月水位的遥感数据,估算分析了青海湖水量的变化特征及其与气候因子的关系。主要结论如下：

(1) 2004年以来青海湖面积、水位上升明显。湖泊面积在2001-2016年间整体扩张了187.9 km²,变化速率为11.6 km²/a。水位在2001-2014年间上升了1.15 m,变化速率为0.10 m/a;

(2) 青海湖遥感所得的水位、面积存在良好的二次关系(R²=0.83)。基于此水位-面积关系的湖泊水量变化估算与实测结果相吻合。因此,在青藏高原资料短缺地区,在仅仅依靠遥感获取面积或者水位数据的情况下,应用本文的方法,可快速得到水体水量变化的信息,为水量监测提供了重要的技术选择;

(3) 2001-2016年间,青海湖湖泊水量先降后升(以2004年为分界线)。2016年相较于2001年增加了68.5 $\times 10^{8}$ m³,变化速率达4.5 $\times 10^{8}$ m³/a。青海湖水量的变化与区域内气候的暖湿化过程密切相关。降水的增加与蒸发的减少是湖泊水量持续增加的内在动因。

相对于以往同类研究,本文首先在数据资料来源及湖泊水量估算方法方面进行了一些更新和改进;推导出了基于湖泊水位—面积关系定量估算湖泊水量平衡净收支的计算公式;分析了青海湖2001-2016年水量的年际、年内变化,并对水量变化原因进行了初步探讨,为该地区的水量平衡模拟提供有效验证数据,并为水资源量持续发展和生态环境保护提供参考依据。但文中仅利用气象站及CMFD气象要素驱动数据分析了青海湖流域内主要气象因素与湖泊水量净收支的相关关系,计划在未来的研究中,利用湖泊水量平衡模型,进一步定量评估气候因子对湖泊水量变化的贡献。

致谢：本文使用的驱动数据集由中国科学院青藏高原研究所青藏高原多圈层数据同化与模拟中心开发,在此表示感谢。

The authors have declared that no competing interests exist.

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[1]	车向红, 冯敏, 姜浩, 等. 2015. 2000-2013年青藏高原湖泊面积MODIS遥感监测分析 [J]. 地球信息科学学报, 17(1): 99-107. https://doi.org/10.3724/SP.J.1047.2015.00099 Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>青藏高原上分布着大量的高原内陆湖泊群,该区域湖泊面积与区域及全球气候变化之间存在较强的耦合关系,遥感监测湖泊的分布和面积变化趋势,对分析区域自然生态环境具有重要意义。本研究将MOD09A1(地表反射率8 天合成数据)进行逐月合成,提出了一种综合多种水体指数的青藏高原地区湖泊提取方法,并通过活动窗口、DEM和时间序列去噪等方法,消除山体阴影、冰雪等因素的干扰。最后,提取和合成了2000-2013 年青藏高原逐年和逐月的湖泊范围,并选取色林错和卓乃湖2 个典型湖泊与人工解译Landsat 系列影像进行验证分析,其线性拟合度分别为0.99 和0.97,从时空变化趋势上分析了青藏高原湖泊面积动态变化。结果表明:(1)2000-2013 年,青藏高原地区湖泊范围整体上呈较显著的扩张趋势,湖泊总面积增加速率约为490.98 km<sup>2</sup> a<sup>-1</sup>(R<sup>2</sup>约为0.96);(2)1-12月份湖泊面积逐月变化率均大于0,表明青藏高原湖泊面积呈整体扩张,而非季节性扩张。除2-4 月份外,其他月份增加速率均在400 km<sup>2</sup> a<sup>-1</sup>以上(R<sup>2</sup> >0.79),表现为稳定且持续扩张趋势。</p> [Che X H, Feng M, Jiang H, et al.2015. Detection and analysis of Qinghai-Tibet Plateau Lake area from 2000 to 2013 [J]. Journal of Geo-Information Science, 17(1): 99-107.] https://doi.org/10.3724/SP.J.1047.2015.00099 Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>青藏高原上分布着大量的高原内陆湖泊群,该区域湖泊面积与区域及全球气候变化之间存在较强的耦合关系,遥感监测湖泊的分布和面积变化趋势,对分析区域自然生态环境具有重要意义。本研究将MOD09A1(地表反射率8 天合成数据)进行逐月合成,提出了一种综合多种水体指数的青藏高原地区湖泊提取方法,并通过活动窗口、DEM和时间序列去噪等方法,消除山体阴影、冰雪等因素的干扰。最后,提取和合成了2000-2013 年青藏高原逐年和逐月的湖泊范围,并选取色林错和卓乃湖2 个典型湖泊与人工解译Landsat 系列影像进行验证分析,其线性拟合度分别为0.99 和0.97,从时空变化趋势上分析了青藏高原湖泊面积动态变化。结果表明:(1)2000-2013 年,青藏高原地区湖泊范围整体上呈较显著的扩张趋势,湖泊总面积增加速率约为490.98 km<sup>2</sup> a<sup>-1</sup>(R<sup>2</sup>约为0.96);(2)1-12月份湖泊面积逐月变化率均大于0,表明青藏高原湖泊面积呈整体扩张,而非季节性扩张。除2-4 月份外,其他月份增加速率均在400 km<sup>2</sup> a<sup>-1</sup>以上(R<sup>2</sup> >0.79),表现为稳定且持续扩张趋势。</p>
[2]	陈亮, 陈克龙, 刘宝康, 等. 2011. 近50a青海湖流域气候变化特征分析 [J]. 干旱气象, 29(4): 483-487. [本文引用: 1] [Chen L, Chen K L, Liu B K, et al.2011. Characteristics of climate variation in Qinghai Lake Basin during the recent 50 years [J]. Journal of Arid Meteorology, 29(4): 483-487.] [本文引用: 1]
[3]	董斯扬, 薛娴, 尤全刚, 等. 2014. 近40年青藏高原湖泊面积变化遥感分析 [J]. 湖泊科学, 26(4): 535-544. [Dong S Y, Xue X, You Q G, et al.2014. Remote sensing monitoring of the lake area changes in the Qinghai-Tibet Plateau in recent 40 years [J]. Journal of Lake Sciences, 26(4): 535-544.]
[4]	郭超, 马玉贞, 胡彩莉, 等. 2014. 中国内陆区湖泊沉积所反映的全新世干湿变化 [J]. 地理科学进展, 33(6): 786-798. https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2014.06.007 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要湖泊沉积记录的环境演变是全球变化的重要研究领域之一，通过对中国内陆区中30 个湖泊研究成果的总结和梳理，探讨了全新世以来该地区干湿变化的规律和区域分异。通过降水量结合传统分区方法将中国内陆区分为西北干旱区、东亚季风边缘区和青藏高原区。对每个湖泊样点以500 年为时间间隔，以孢粉为主要干湿指标，综合氧同位素、有机质及碳酸盐等，将湖泊干湿状况划分3 个干湿等级（干旱，半湿润，湿润），建立区域干湿指数。结果表明，中国内陆不同区域全新世可能经历了不同的干湿变化过程：①西北干旱区基本上是早中全新世干旱，中晚全新世相对湿润，但区域差异明显；②东亚季风边缘区早全新世早期干旱，早全新世晚期和中全新世相对湿润，晚全新世干旱；③青藏高原区的湿润时期主要发生在早中全新世，但是不同地区有所不同。对比分析显示：西北干旱区的干湿变化可能受西风环流控制，但在时间和强度上区域内部差异较明显；东亚季风边缘区可能主要受东亚季风控制；青藏高原地区早中全新世的湿润可能与印度季风的增强相关。 [Guo C, Ma Y Z, Hu C L, et al.2014. Holocene humidity changes in inland China inferred from lake sediments [J]. Progress in Geography, 33(6): 786-798.] https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2014.06.007 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要湖泊沉积记录的环境演变是全球变化的重要研究领域之一，通过对中国内陆区中30 个湖泊研究成果的总结和梳理，探讨了全新世以来该地区干湿变化的规律和区域分异。通过降水量结合传统分区方法将中国内陆区分为西北干旱区、东亚季风边缘区和青藏高原区。对每个湖泊样点以500 年为时间间隔，以孢粉为主要干湿指标，综合氧同位素、有机质及碳酸盐等，将湖泊干湿状况划分3 个干湿等级（干旱，半湿润，湿润），建立区域干湿指数。结果表明，中国内陆不同区域全新世可能经历了不同的干湿变化过程：①西北干旱区基本上是早中全新世干旱，中晚全新世相对湿润，但区域差异明显；②东亚季风边缘区早全新世早期干旱，早全新世晚期和中全新世相对湿润，晚全新世干旱；③青藏高原区的湿润时期主要发生在早中全新世，但是不同地区有所不同。对比分析显示：西北干旱区的干湿变化可能受西风环流控制，但在时间和强度上区域内部差异较明显；东亚季风边缘区可能主要受东亚季风控制；青藏高原地区早中全新世的湿润可能与印度季风的增强相关。
[5]	郭海荣, 焦文海, 杨元喜. 2004. 1985国家高程基准与全球似大地水准面之间的系统差及其分布规律 [J]. 测绘学报, 33(2): 100-104. https://doi.org/10.3321/j.issn:1001-1595.2004.02.002 URL [本文引用: 1] 摘要将由大地高和正常高导出的几何高程异常与由位系数模型计算得到的物理高程异常进行比较,求出1985国家高程基准与全球似大地水准面之间的系统差,并分析其分布特性.为抵制异常值的影响,引入"抗差等价权".利用分布全国大陆范围的GPS网949个点的GPS/水准数据和地球重力场模型EGM96、DQM99A,求出1985国家高程基准点与WGS84定义的似大地水准面之间有35.7 cm的垂直偏差,1985国家高程基准面的系统差自东向西、自南向北明显增大,给出相应的数学模型. [Guo H R, Jiao W H, Yang Y X.2004. The systematic difference and its distribution between the 1985 National Height Datum and the Global Quasigeoid [J]. Acta Geodaetica Et Cartographic Sinica, 33(2): 100-104.] https://doi.org/10.3321/j.issn:1001-1595.2004.02.002 URL [本文引用: 1] 摘要将由大地高和正常高导出的几何高程异常与由位系数模型计算得到的物理高程异常进行比较,求出1985国家高程基准与全球似大地水准面之间的系统差,并分析其分布特性.为抵制异常值的影响,引入"抗差等价权".利用分布全国大陆范围的GPS网949个点的GPS/水准数据和地球重力场模型EGM96、DQM99A,求出1985国家高程基准点与WGS84定义的似大地水准面之间有35.7 cm的垂直偏差,1985国家高程基准面的系统差自东向西、自南向北明显增大,给出相应的数学模型.
[6]	姜加虎, 黄群. 2004. 青藏高原湖泊分布特征及与全国湖泊比较 [J]. 水资源保护,(6): 24-27, 70. https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-6933.2004.06.006 URL [本文引用: 1] 摘要我国青藏高原分布着地球上海拔最高、数量最多、面积最大,以盐湖和咸水湖集中为特色的高原湖群区,形成与长江中下游平原稠密淡水湖群区遥相呼应之势.据统计,仅西藏和青海两省(区)面积大于1.0km2的湖泊就有1091个,约占全国湖泊总面积的49.4%.其中,面积大于10.0km2的湖泊有346个,占两省(区)湖泊总面积的95.2%.在区域气温不断升高、冰川融解退缩的情况下,通江和依赖冰川补给的湖泊扩张淡化.另一方面,众多的降水径流补给的湖泊退缩、咸化及至消亡.青藏高原环境变化趋势,既是响应全球气候变化的结果,又是其通过自身调整寻求新的动态平衡的反映. Jiang J H.2004. Distribution and variation of lakes in Tibetan Plateau and their comparison with lakes in other part of China [J]. Water Resources Protection,(6): 24-27, 70. https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-6933.2004.06.006 URL [本文引用: 1] 摘要我国青藏高原分布着地球上海拔最高、数量最多、面积最大,以盐湖和咸水湖集中为特色的高原湖群区,形成与长江中下游平原稠密淡水湖群区遥相呼应之势.据统计,仅西藏和青海两省(区)面积大于1.0km2的湖泊就有1091个,约占全国湖泊总面积的49.4%.其中,面积大于10.0km2的湖泊有346个,占两省(区)湖泊总面积的95.2%.在区域气温不断升高、冰川融解退缩的情况下,通江和依赖冰川补给的湖泊扩张淡化.另一方面,众多的降水径流补给的湖泊退缩、咸化及至消亡.青藏高原环境变化趋势,既是响应全球气候变化的结果,又是其通过自身调整寻求新的动态平衡的反映.
[7]	焦文海, 魏子卿, 马欣, 等. 2002. 1985国家高程基准相对于大地水准面的垂直偏差 [J]. 测绘学报, 31(3): 196-200. https://doi.org/10.3321/j.issn:1001-1595.2002.03.003 URL [本文引用: 1] 摘要局部高程基准通常由一个(或多个)验潮站所测的当地平均海面确定.由于海面地形的客观存在,人们已经认识到当地平均海面与大地水准面的差异可能达2 m之多.为了获得这一垂直偏差,很有必要确定当地平均海面和全球大地水准面上的重力位值.提出了利用全球重力场模型和GPS/水准资料计算局部高程基准相对全球大地水准面垂直偏差的2种不同方法.我国目前采用的1985国家高程基准,由青岛验潮站所处黄海平均海面1952～1979年的验潮记录计算得到.利用全球重力场模型和分布全国大陆范围的GPS/水准数据,计算了1985高程基准与大地水准面的垂直偏差.结果表明1985国家高程基准点的重力位值为 (62 636 853.40±0.13)m2s-2,这比重力位W0=(62 636 856.0±0.5)m2s-2隐含的大地水准面高(0.26±0.05)m. [Jiao W H, Wei Z Q, Ma X, et al.2002. The origin vertical shift of National Height Datum 1985 with respect to the geoidal surface [J]. Acta Geodaetica Et Cartographic Sinica, 31(3): 196-200.] https://doi.org/10.3321/j.issn:1001-1595.2002.03.003 URL [本文引用: 1] 摘要局部高程基准通常由一个(或多个)验潮站所测的当地平均海面确定.由于海面地形的客观存在,人们已经认识到当地平均海面与大地水准面的差异可能达2 m之多.为了获得这一垂直偏差,很有必要确定当地平均海面和全球大地水准面上的重力位值.提出了利用全球重力场模型和GPS/水准资料计算局部高程基准相对全球大地水准面垂直偏差的2种不同方法.我国目前采用的1985国家高程基准,由青岛验潮站所处黄海平均海面1952～1979年的验潮记录计算得到.利用全球重力场模型和分布全国大陆范围的GPS/水准数据,计算了1985高程基准与大地水准面的垂直偏差.结果表明1985国家高程基准点的重力位值为 (62 636 853.40±0.13)m2s-2,这比重力位W0=(62 636 856.0±0.5)m2s-2隐含的大地水准面高(0.26±0.05)m.
[8]	金章东, 张飞, 王红丽, 等. 2013. 2005年以来青海湖水位持续回升的原因分析 [J]. 地球环境学报, (3): 1355-1362. [本文引用: 1] [Jin Z D, Zhang F, Wang H L, et al.2013. The reason of rising water level in Lake Qinghai since 2005 [J]. Journal of Earth Environment, (3): 1355-1362.] [本文引用: 1]
[9]	李均力, 盛永伟, 骆剑承, 等. 2011. 青藏高原内陆湖泊变化的遥感制图 [J]. 湖泊科学, 23(3): 311-320. https://doi.org/10.18307/2011.0301 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要青藏高原上的内陆湖泊群是气候变化的敏感指示器,获取近几十年来湖泊变化的动态信息对研究区域气候及环境变化具有重要的意义.本文讨论了多时相遥感湖泊变化研究中的几个关键问题--湖泊变化季节性因素、湖泊变化信息的提取以及大区域湖泊变化的分析方法,并利用Landsat长时间序列遥感数据,制作青藏高原1970s,1990s,2000s和2009年四个时段的湖泊分布图及其湖泊变化图,分析三十多年来内陆封闭流域内湖泊变化的时空特征,研究结果表明,Landsat MSS/TM/ETM+多时相数据在对0.1km2 以上湖泊进行变化分析时能取得较好的结果.湖泊在一年之内最稳定的时段为9-12月,其最大湖泊面积变化率不超过2%.从湖泊变化的时间过程来看,湖泊总面积在1970s-1990s呈萎缩趋势,在1990s-2009年剧烈扩张,1970s-2009年全时段湖泊总面积增长27.3%.从空间分布来看,湖泊变化具有明显的区域分布特性,藏北羌墉高原区湖泊出现先萎缩后扩张的变化,色林错及周边区域湖泊处于持续扩张的状态.而冈底斯山北麓的高山深谷湖泊则在近三十多年来保持相对稳定的状态. [Li J L, Sheng Y W, Luo J C, et al.2011. Remotely sensed mapping of inland lake area changes in the Tibetan Plateau [J]. Journal of Lake Sciences, 23(3): 311-320.] https://doi.org/10.18307/2011.0301 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要青藏高原上的内陆湖泊群是气候变化的敏感指示器,获取近几十年来湖泊变化的动态信息对研究区域气候及环境变化具有重要的意义.本文讨论了多时相遥感湖泊变化研究中的几个关键问题--湖泊变化季节性因素、湖泊变化信息的提取以及大区域湖泊变化的分析方法,并利用Landsat长时间序列遥感数据,制作青藏高原1970s,1990s,2000s和2009年四个时段的湖泊分布图及其湖泊变化图,分析三十多年来内陆封闭流域内湖泊变化的时空特征,研究结果表明,Landsat MSS/TM/ETM+多时相数据在对0.1km2 以上湖泊进行变化分析时能取得较好的结果.湖泊在一年之内最稳定的时段为9-12月,其最大湖泊面积变化率不超过2%.从湖泊变化的时间过程来看,湖泊总面积在1970s-1990s呈萎缩趋势,在1990s-2009年剧烈扩张,1970s-2009年全时段湖泊总面积增长27.3%.从空间分布来看,湖泊变化具有明显的区域分布特性,藏北羌墉高原区湖泊出现先萎缩后扩张的变化,色林错及周边区域湖泊处于持续扩张的状态.而冈底斯山北麓的高山深谷湖泊则在近三十多年来保持相对稳定的状态.
[10]	李林, 时兴合, 申红艳, 等. 2011. 1960-2009年青海湖水位波动的气候成因探讨及其未来趋势预测 [J]. 自然资源学报, 26(9): 1566-1574. https://doi.org/10.11849/zrzyxb.2011.09.012 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要利用近50 a来青海湖流域水文、气象资料和2010—2020年区域气候模式系统PRECIS输出数据降尺度生成的未来气候情景资料,揭示了1960—2009年青海湖水位波动的气候成因,预测了未来10 a青海湖水位可能变化趋势。研究表明:近50 a来青海湖水位在波动中呈持续下降趋势,而近5 a持续上升为近50 a来首次出现,不仅使水位持续下降趋势趋缓,同时使水位变化的短周期趋弱而较长周期趋强;青藏高原季风增强使青海湖流域气候暖湿化,而降水量增加和气温升高则使入湖径流量增加,进而引起了青海湖水位近5 a来的持续上升;据综合统计方法预测和区域气候模式系统PRECIS预测结果,2010—2020年青海湖水位总体上仍可能以下降为主。 [Li L, Shi X H, Shen H Y, et al.2011. Cause of water level fluctuation in Qinghai Lake from 1960 to 2009 and its future trend forecasting [J]. Journal of Natural Resources, 26(9): 1566-1574.] https://doi.org/10.11849/zrzyxb.2011.09.012 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要利用近50 a来青海湖流域水文、气象资料和2010—2020年区域气候模式系统PRECIS输出数据降尺度生成的未来气候情景资料,揭示了1960—2009年青海湖水位波动的气候成因,预测了未来10 a青海湖水位可能变化趋势。研究表明:近50 a来青海湖水位在波动中呈持续下降趋势,而近5 a持续上升为近50 a来首次出现,不仅使水位持续下降趋势趋缓,同时使水位变化的短周期趋弱而较长周期趋强;青藏高原季风增强使青海湖流域气候暖湿化,而降水量增加和气温升高则使入湖径流量增加,进而引起了青海湖水位近5 a来的持续上升;据综合统计方法预测和区域气候模式系统PRECIS预测结果,2010—2020年青海湖水位总体上仍可能以下降为主。
[11]	李晓东, 肖建设, 李凤霞, 等. 2012. 基于EOS/MODIS数据的近10 a青海湖遥感监测 [J]. 自然资源学报, 27(11): 1962-1970. https://doi.org/10.11849/zrzyxb.2012.11.015 URL Magsci [本文引用: 2] 摘要 <p>选取青海湖周边地区气候资料及青海湖近10 a MODIS遥感资料,通过分析水体面积和水位、年均气温和年降水量的变化揭示青海湖面积的变化趋势。对青海湖近10 a遥感监测以及青海湖周边地区气候要素的分析研究结果表明:在2001-2010年10 a来青海湖周边地区年平均气温显著增加,平均每年升温0.12℃,年降水量在波动中呈上升趋势。青海湖水位虽然在近50 a内持续下降,而在2001-2010年呈现逐年增加的趋势,且增加趋势非常明显。从MODIS遥感资料对青海湖10 a来4月和9月的湖水面积监测结果显示,4月和9月青海湖面积在2001-2010年呈现波动上升趋势,且与4月和9月的水位呈极显著相关关系,相关系数分别为0.818和0.875(<em>P</em><0.05)。近年来由于气候变化导致的青海北部一些地区降水量增多或气候变湿,而暖湿型的气候导致的降水量增多最终可能是水位升高的主要原因,且这种气候变湿的趋势使10 a来青海湖面积增大趋势明显。</p> [Li X D, Xiao J S, Li F X, et al.2012. Remote sensing monitoring of the Qinghai Lake based on EOS/MODIS data in recent 10 years [J]. Journal of Natural Resources, 27(11): 1962-1970.] https://doi.org/10.11849/zrzyxb.2012.11.015 URL Magsci [本文引用: 2] 摘要 <p>选取青海湖周边地区气候资料及青海湖近10 a MODIS遥感资料,通过分析水体面积和水位、年均气温和年降水量的变化揭示青海湖面积的变化趋势。对青海湖近10 a遥感监测以及青海湖周边地区气候要素的分析研究结果表明:在2001-2010年10 a来青海湖周边地区年平均气温显著增加,平均每年升温0.12℃,年降水量在波动中呈上升趋势。青海湖水位虽然在近50 a内持续下降,而在2001-2010年呈现逐年增加的趋势,且增加趋势非常明显。从MODIS遥感资料对青海湖10 a来4月和9月的湖水面积监测结果显示,4月和9月青海湖面积在2001-2010年呈现波动上升趋势,且与4月和9月的水位呈极显著相关关系,相关系数分别为0.818和0.875(<em>P</em><0.05)。近年来由于气候变化导致的青海北部一些地区降水量增多或气候变湿,而暖湿型的气候导致的降水量增多最终可能是水位升高的主要原因,且这种气候变湿的趋势使10 a来青海湖面积增大趋势明显。</p>
[12]	李晓英, 姚正毅, 肖建华, 等. 2016. 1961-2010年青藏高原降水时空变化特征分析 [J]. 冰川冻土, 38(5): 1233-1240. https://doi.org/10.7522/j.issn.1000-0240.2016.0144 URL [本文引用: 1] 摘要利用青藏高原69个气象台站的降水量资料，采用旋转经验正交函数分析（REOF）、线性趋势分析和累积距平法，系统地研究了1961—2010年青藏高原降水的时空变化规律，揭示了青藏高原不同区域降水变化的差异性．研究表明：近50a来青藏高原降水量总体呈现增加趋势，增长率为6．7mm·（10a）^-1；青藏高原降水季节分配极不均匀，雨季和旱季非常明显，雨季降水占有主导作用；青藏高原降水由东南向西北递减，而且年际变化具有一定的多元化特征；青藏高原降水量变化空间分布差异显著，采用REOF法将整个高原划分为10个小区，每个小区降水变化都具有不同的特征，除了青海东北部区和青海东南部一川北区降水呈减少趋势外，其他8个小区降水均呈增加趋势． [Li X Y, Yao Z Y, Xiao J H, et al.2016. Analysis of the spatial-temporal variation characteristics of precipitation over the Tibetan Plateau from 1961 through 2010 [J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 38(5): 1233-1240.] https://doi.org/10.7522/j.issn.1000-0240.2016.0144 URL [本文引用: 1] 摘要利用青藏高原69个气象台站的降水量资料，采用旋转经验正交函数分析（REOF）、线性趋势分析和累积距平法，系统地研究了1961—2010年青藏高原降水的时空变化规律，揭示了青藏高原不同区域降水变化的差异性．研究表明：近50a来青藏高原降水量总体呈现增加趋势，增长率为6．7mm·（10a）^-1；青藏高原降水季节分配极不均匀，雨季和旱季非常明显，雨季降水占有主导作用；青藏高原降水由东南向西北递减，而且年际变化具有一定的多元化特征；青藏高原降水量变化空间分布差异显著，采用REOF法将整个高原划分为10个小区，每个小区降水变化都具有不同的特征，除了青海东北部区和青海东南部一川北区降水呈减少趋势外，其他8个小区降水均呈增加趋势．
[13]	李燕, 段水强, 金永明. 2014. 1956-2011年青海湖变化特征及原因分析 [J]. 人民黄河, (6): 87-89. https://doi.org/10.3969/J.issn.1000-1379.2014.06.028 URL [本文引用: 2] 摘要基于卫星影像数据,从湖水位、水面面积、湖岸线三个方面分析了1956—2011年青海湖的变化特征,结果表明:56 a间水位累计下降3.28 m;2005年是青海湖由萎缩转为扩张的转折年份,2005—2011年湖水位累计涨幅1.01 m;水面面积与湖水位有很好的正相关关系,1956—2004年萎缩了397.5 km2,2005—2011年扩张了80.4 km2;1995年以来沙岛湖一直与大湖水体分离,湖岸线变化不均匀;水位变化的主要影响因素是降水径流的变化,气温、蒸发、冰川融水、人类活动等其他原因并非主导因素。 [Li Y, Duan S Q, Jin Y M.2014. Analysis of features and causes of Qinghai Lake during the period of 1956-2011 [J]. Yellow River, (6): 87-89.] https://doi.org/10.3969/J.issn.1000-1379.2014.06.028 URL [本文引用: 2] 摘要基于卫星影像数据,从湖水位、水面面积、湖岸线三个方面分析了1956—2011年青海湖的变化特征,结果表明:56 a间水位累计下降3.28 m;2005年是青海湖由萎缩转为扩张的转折年份,2005—2011年湖水位累计涨幅1.01 m;水面面积与湖水位有很好的正相关关系,1956—2004年萎缩了397.5 km2,2005—2011年扩张了80.4 km2;1995年以来沙岛湖一直与大湖水体分离,湖岸线变化不均匀;水位变化的主要影响因素是降水径流的变化,气温、蒸发、冰川融水、人类活动等其他原因并非主导因素。
[14]	刘宝康, 卫旭丽, 杜玉娥, 等. 2013. 基于环境减灾卫星数据的青海湖面积动态 [J]. 草业科学, 30(2): 178-184. URL Magsci [本文引用: 1] 摘要遥感（RS）和地理信息系统（GIS）是我国大型湖泊、水库水体面积监测中不可或缺的重要手段。本研究在论述我国自主研发的环境减灾卫星CCD数据特征的基础上，利用多波段和单波段相结合的方法，构建了基于环境减灾卫星的水体识别模式，并根据该模式提取了青海湖自2008年9月以来至2011年每年4至11月期间的水体面积。结果表明，1）2008―2011年，青海湖面积呈持续增大趋势，且2008―2010年增幅较小，而2011年青海湖面积增幅显著;2）2009―2011年，青海湖面积呈现有规律的季节波动，但2011年各季节面积均高于前3年同期;3）2008―2010年青海湖自9月开始至封冻前，面积逐月减小，且2009―2010年青海湖面积均在9月达到最大值；2011年与前3年相比，青海湖面积除7月与2010年同期大致相当外，其余各月面积明显偏大，且湖面至10月才达到最大值;4）2008-2011年的10月，青海湖面积变化较明显的区域位于青海湖的东岸和西岸，湖岸线分别向东、向西推进了130～630和100～600 m，东岸沙岛湖季节性与青海湖连通;5）青海湖面积持续增大的主要原因有3个方面，近年来青海湖流域气候呈现暖湿化趋势；青海湖周边河流的入湖径流量增加；青海湖周边人类生产活动趋缓。 [Liu B K, Wei X L, Du Y E, et al.2013. Dynamics of Qinghai Lake area based on environmental mitigation satellite data [J]. Pratacultural Science, 30(2): 178-184.] URL Magsci [本文引用: 1] 摘要遥感（RS）和地理信息系统（GIS）是我国大型湖泊、水库水体面积监测中不可或缺的重要手段。本研究在论述我国自主研发的环境减灾卫星CCD数据特征的基础上，利用多波段和单波段相结合的方法，构建了基于环境减灾卫星的水体识别模式，并根据该模式提取了青海湖自2008年9月以来至2011年每年4至11月期间的水体面积。结果表明，1）2008―2011年，青海湖面积呈持续增大趋势，且2008―2010年增幅较小，而2011年青海湖面积增幅显著;2）2009―2011年，青海湖面积呈现有规律的季节波动，但2011年各季节面积均高于前3年同期;3）2008―2010年青海湖自9月开始至封冻前，面积逐月减小，且2009―2010年青海湖面积均在9月达到最大值；2011年与前3年相比，青海湖面积除7月与2010年同期大致相当外，其余各月面积明显偏大，且湖面至10月才达到最大值;4）2008-2011年的10月，青海湖面积变化较明显的区域位于青海湖的东岸和西岸，湖岸线分别向东、向西推进了130～630和100～600 m，东岸沙岛湖季节性与青海湖连通;5）青海湖面积持续增大的主要原因有3个方面，近年来青海湖流域气候呈现暖湿化趋势；青海湖周边河流的入湖径流量增加；青海湖周边人类生产活动趋缓。
[15]	刘佳, 王芳, 于福亮. 2009. 青海湖水位动态趋势预测 [J]. 水利学报, 40(3): 319-327. [本文引用: 1] [Liu J, Wang F, Yu F L.2009. Variation tendency prediction of dynamic water level in Qinghai Lake [J]. Journal of Hydraulic Engineering, 40(3): 319-327.] [本文引用: 1]
[16]	刘瑞霞, 刘玉洁. 2008. 近20年青海湖湖水面积变化遥感 [J].湖泊科学, 20(1): 135-138. https://doi.org/10.18307/2008.0121 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要采用NOAA/AVHRR资料,对青海湖湖面进行水体判识,并利用线性混合模式对混合象元进行处理,定量估算了近20年青海湖湖水面积并分析了变化趋势,表明近20年青海湖湖水面积在不断减小,每年减少约4km2,并且青海湖干涸部分主要在其北部.进一步采用主成分分析和回归分析方法对青海湖地区降水、气温和蒸发量做了初步气候分析,表明青海湖地区降水减少、气温升高、蒸发量增加是青海湖湖水面积逐年减少的主要原因. [Liu R X, Liu Y J.2008. Area changes of lake Qinghai in the latest 20 years based on remote sensing study [J]. Journal of Lake Sciences, 20(1): 135-138.] https://doi.org/10.18307/2008.0121 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要采用NOAA/AVHRR资料,对青海湖湖面进行水体判识,并利用线性混合模式对混合象元进行处理,定量估算了近20年青海湖湖水面积并分析了变化趋势,表明近20年青海湖湖水面积在不断减小,每年减少约4km2,并且青海湖干涸部分主要在其北部.进一步采用主成分分析和回归分析方法对青海湖地区降水、气温和蒸发量做了初步气候分析,表明青海湖地区降水减少、气温升高、蒸发量增加是青海湖湖水面积逐年减少的主要原因.
[17]	卢善龙, 吴炳方, 闫娜娜, 等. 2010. 河川径流遥感监测研究进展 [J]. 地球科学进展, 25(8): 820-826. https://doi.org/10.11867/j.issn.1001-8166.2010.08.0820 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>河川径流参数是用于地表水资源评估、全球变化监测和生态环境保护的基础数据。现有的河川径流监测数据基于水文监测站点获取。近年来，受经济和政治原因的影响，全球水文监测站点在逐渐减少。随着全球变化研究对区域乃至全球水文监测数据需求的增加，监测站点有限及监测数据格式多样等问题逐渐凸显。过去15年，卫星遥感技术在河川径流监测领域的研究和应用实践，使上述问题的解决成为了可能。总结了河川径流遥感监测方法和技术研究进展，包括地基高低频雷达、航空航天雷达和多光谱卫星遥感监测3个方面；介绍了全球大型河川径流与湖泊水体动态监测重大应用成果及未来研究计划。指出在未来具有全天时、全天候，高时空分辨率，以及多水文要素探测能力遥感卫星发射之前，应充分利用遥感野外观测实验，完善河川径流监测技术方法，并综合应用已有高时空分辨率的多光谱和微波遥感数据，开展径流监测应用研究。</p> [Lu S L, Wu B F, Yan N N, et al.2010. Progress in river runoff monitoring by remote sensing [J]. Advances in Earth Science, 25(8): 820-826.] https://doi.org/10.11867/j.issn.1001-8166.2010.08.0820 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>河川径流参数是用于地表水资源评估、全球变化监测和生态环境保护的基础数据。现有的河川径流监测数据基于水文监测站点获取。近年来，受经济和政治原因的影响，全球水文监测站点在逐渐减少。随着全球变化研究对区域乃至全球水文监测数据需求的增加，监测站点有限及监测数据格式多样等问题逐渐凸显。过去15年，卫星遥感技术在河川径流监测领域的研究和应用实践，使上述问题的解决成为了可能。总结了河川径流遥感监测方法和技术研究进展，包括地基高低频雷达、航空航天雷达和多光谱卫星遥感监测3个方面；介绍了全球大型河川径流与湖泊水体动态监测重大应用成果及未来研究计划。指出在未来具有全天时、全天候，高时空分辨率，以及多水文要素探测能力遥感卫星发射之前，应充分利用遥感野外观测实验，完善河川径流监测技术方法，并综合应用已有高时空分辨率的多光谱和微波遥感数据，开展径流监测应用研究。</p>
[18]	鲁安新, 王丽红, 姚檀栋. 2006. 青藏高原湖泊现代变化遥感方法研究 [J]. 遥感技术与应用, 21(3): 173-177. https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-0323.2006.03.001 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>我国青藏高原分布着地球上海拔最高、数量最多、面积最大的高原湖群。据统计, 仅青藏高原面积大于1. 0 km <sup>2</sup> 的湖泊就有1 091 个, 总面积约44 993. 3 km<sup>2</sup>, 约占全国湖泊总面积的49. 4%。青藏高原湖泊不仅是青藏高原水循环的一个关键因子, 也是青藏高原生态环境的重要要素, 青藏高原湖泊的变化是气候变化敏感的指示器。在全球气候变暖的影响下, 对气候反应敏感的冰川和冻土都在退缩和融化, 青藏高原的湖泊也有明显的响应。青藏高原自然条件恶劣, 交通不便, 数据采集困难。卫星遥感技术是探测湖泊的先进手段, 随着遥感资料的日益丰富, 应用遥感手段研究湖泊变化是可取的方法。1970～2000 年以来的地形图、航空相片和多时相TM 卫星遥感资料, 建立湖泊现代变化遥感综合分析方法, 并对青藏高原南部的羊卓雍湖和沉错等湖泊的变化进行了分析。结果表明, 用遥感方法研究湖泊变化是可行的; 在1970～2000 年期间, 地处青藏高原南部的羊卓雍湖和沉错湖都呈萎缩趋势, 但在1990～2000 年期间有微弱的扩大趋势。</p> [Lu A X, Wang L H, Yao T D.2006. The study of Yamzho Lake and Chencuo Lake variation using remote sensing in Tibet Plateau from 1970 to 2000 [J]. Remote Sensing Technology and Application, 21(3): 173-177.] https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-0323.2006.03.001 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>我国青藏高原分布着地球上海拔最高、数量最多、面积最大的高原湖群。据统计, 仅青藏高原面积大于1. 0 km <sup>2</sup> 的湖泊就有1 091 个, 总面积约44 993. 3 km<sup>2</sup>, 约占全国湖泊总面积的49. 4%。青藏高原湖泊不仅是青藏高原水循环的一个关键因子, 也是青藏高原生态环境的重要要素, 青藏高原湖泊的变化是气候变化敏感的指示器。在全球气候变暖的影响下, 对气候反应敏感的冰川和冻土都在退缩和融化, 青藏高原的湖泊也有明显的响应。青藏高原自然条件恶劣, 交通不便, 数据采集困难。卫星遥感技术是探测湖泊的先进手段, 随着遥感资料的日益丰富, 应用遥感手段研究湖泊变化是可取的方法。1970～2000 年以来的地形图、航空相片和多时相TM 卫星遥感资料, 建立湖泊现代变化遥感综合分析方法, 并对青藏高原南部的羊卓雍湖和沉错等湖泊的变化进行了分析。结果表明, 用遥感方法研究湖泊变化是可行的; 在1970～2000 年期间, 地处青藏高原南部的羊卓雍湖和沉错湖都呈萎缩趋势, 但在1990～2000 年期间有微弱的扩大趋势。</p>
[19]	骆成凤, 许长军, 曹银璇, 等. 2017. 1974-2016年青海湖水面面积变化遥感监测 [J]. 湖泊科学, 29(5): 1245-1253. https://doi.org/10.18307/2017.0523 URL [本文引用: 3] 摘要位于青藏高原东北部的青海湖是我国最大的咸水湖和内陆湖,也是青藏高原东北部的重要水汽源,青海湖面积的动态变化是气候和周围生态环境状况的重要体现.本研究利用长时间序列中分辨率遥感影像数据,通过人工提取湖岸水涯线信息对青海湖水面面积进行监测.结果显示：1974-2016年期间,青海湖面积总体上呈先减后增的变化趋势.2004年水面积最小,为4223.73 km~2,比1974年减少253.80 km~2.其中1974-1987年期间面积骤减;2000-2009年期间青海湖水面面积变化幅度相对较小,平均变化幅度为6.85 km~2.2009-2016年7 a间,水面面积增加了128.27 km~2.2012年青海湖面积骤增,比2011年8月同期增加65.12 km~2;同年6月和9月的面积变化为2002-2016年最大,达到59.18 km~2.湖东岸沙岛的湖岸线变化最为显著,1974-2004年岸线后退最大距离达4.59 km,2012年的年内最大变化距离为0.39 km.青海湖流域内降水补给增加,生态环境治理措施促使入湖河流径流量增大,是近年来湖水面积增加的主要原因. [Luo C F, Xu C J, Cao Y X, et al.2017. Monitoring of water surface area in Lake Qinghai from 1974 to 2016 [J]. Journal of Lake Science, 29(5): 1245-1253.] https://doi.org/10.18307/2017.0523 URL [本文引用: 3] 摘要位于青藏高原东北部的青海湖是我国最大的咸水湖和内陆湖,也是青藏高原东北部的重要水汽源,青海湖面积的动态变化是气候和周围生态环境状况的重要体现.本研究利用长时间序列中分辨率遥感影像数据,通过人工提取湖岸水涯线信息对青海湖水面面积进行监测.结果显示：1974-2016年期间,青海湖面积总体上呈先减后增的变化趋势.2004年水面积最小,为4223.73 km~2,比1974年减少253.80 km~2.其中1974-1987年期间面积骤减;2000-2009年期间青海湖水面面积变化幅度相对较小,平均变化幅度为6.85 km~2.2009-2016年7 a间,水面面积增加了128.27 km~2.2012年青海湖面积骤增,比2011年8月同期增加65.12 km~2;同年6月和9月的面积变化为2002-2016年最大,达到59.18 km~2.湖东岸沙岛的湖岸线变化最为显著,1974-2004年岸线后退最大距离达4.59 km,2012年的年内最大变化距离为0.39 km.青海湖流域内降水补给增加,生态环境治理措施促使入湖河流径流量增大,是近年来湖水面积增加的主要原因.
[20]	祁苗苗, 姚晓军, 李晓锋, 等. 2018. 2000-2016年青海湖湖冰物候特征变化 [J]. 地理学报, 73(5): 932-944. [本文引用: 1] [Qi M M, Yao X J, Li X F, et al.2018. Spatial-temporal characteristics of ice phenology of Qinghai Lake from 2000 to 2016 [J]. Acta Geographica Sinica, 73(5): 932-944.] [本文引用: 1]
[21]	时兴合, 李生辰, 安迪, 等. 2010. 青海湖水面蒸发量变化的研究 [J]. 气候与环境研究, 15(6): 787-796. https://doi.org/10.3878/j.issn.1006-9585.2010.06.08 URL [本文引用: 1] 摘要利用青海湖区1958～2007年气象、水文站的观测资料和江西沟、刚察沙柳河2个站 20cm口径蒸发皿与E-601型蒸发量的对比观测资料,计算了月、季、年蒸发量,并应用气候诊断方法分析了蒸发量的年代际变化规律及其突变特征。结果表明：青海湖区4～9月20cm口径蒸发皿湖水与淡水蒸发量的折算系数在0.91～0.97之间,5～9月E-601型与20cm口径蒸发皿蒸发量的折算系数在0.70～0.78之间,同期的蒸发量与温度、湿度、风速等因素关系密切。青海湖年蒸发量呈逐步减少的趋势,但其变化存在明显的阶段性。 1958～1963年、1977～1981年、1998～2004年蒸发量增加,1964～1976年、1982～1997年、2005～2007年蒸发量减少。青海湖年蒸发量每25年发生一次突变,20世纪60、80年代蒸发量表现出不稳定,70、90年代是年蒸发量的相对平稳时段。青海湖降水量增多是导致蒸发量减少的最主要的原因之一。 [Shi X H, Li S C, An D, et al.2010. A study of the change of Qinghai Lake evaporation [J]. Climatic and Environmental Research, 15(6): 787-796.] https://doi.org/10.3878/j.issn.1006-9585.2010.06.08 URL [本文引用: 1] 摘要利用青海湖区1958～2007年气象、水文站的观测资料和江西沟、刚察沙柳河2个站 20cm口径蒸发皿与E-601型蒸发量的对比观测资料,计算了月、季、年蒸发量,并应用气候诊断方法分析了蒸发量的年代际变化规律及其突变特征。结果表明：青海湖区4～9月20cm口径蒸发皿湖水与淡水蒸发量的折算系数在0.91～0.97之间,5～9月E-601型与20cm口径蒸发皿蒸发量的折算系数在0.70～0.78之间,同期的蒸发量与温度、湿度、风速等因素关系密切。青海湖年蒸发量呈逐步减少的趋势,但其变化存在明显的阶段性。 1958～1963年、1977～1981年、1998～2004年蒸发量增加,1964～1976年、1982～1997年、2005～2007年蒸发量减少。青海湖年蒸发量每25年发生一次突变,20世纪60、80年代蒸发量表现出不稳定,70、90年代是年蒸发量的相对平稳时段。青海湖降水量增多是导致蒸发量减少的最主要的原因之一。
[22]	王苏民. 1998. 中国湖泊志[M]. 北京: 科学出版社. [本文引用: 3] [Wang S M.1998. Records of Lakes in China[M]. Beijing: Science Press.] [本文引用: 3]
[23]	吴成启, 唐登勇. 2017. 近50年来全球变暖背景下青藏高原气温变化特征 [J]. 水土保持研究, 24(6): 262-266. URL [本文引用: 1] 摘要利用青藏高原1961—2010年逐日气温气候统计资料,采用了线性回归方程、曼—肯德尔突变检验等方法,研究了青藏高原气温气候时间和空间尺度上的变化趋势,研究表明:(1)青藏高原年平均气温以0.022 8℃/a的速率递增,在1993年之后年平均气温值较高,在南部区域年平均气温较高,而在中部区域年平均气温较低,且1996年为青藏高原年平均气温开始突变的年份;(2)青藏高原年平均气温存在显著的季节变化特征,且4个季节下的年平均气温均呈递增的变化趋势,其中春季增温幅度最大,冬季增温幅度最小;(3)通过对青藏高原年平均气温EOF分解分析得出,年平均气温呈南—中—北型、南—北型分布特征 [Wu C Q, Tang D Y.2017. Change of temperature in the Tibetan Plateau in the context of global warming in recent 50 years [J]. Research of Soil and Water Conservation, 24(6): 262-266.] URL [本文引用: 1] 摘要利用青藏高原1961—2010年逐日气温气候统计资料,采用了线性回归方程、曼—肯德尔突变检验等方法,研究了青藏高原气温气候时间和空间尺度上的变化趋势,研究表明:(1)青藏高原年平均气温以0.022 8℃/a的速率递增,在1993年之后年平均气温值较高,在南部区域年平均气温较高,而在中部区域年平均气温较低,且1996年为青藏高原年平均气温开始突变的年份;(2)青藏高原年平均气温存在显著的季节变化特征,且4个季节下的年平均气温均呈递增的变化趋势,其中春季增温幅度最大,冬季增温幅度最小;(3)通过对青藏高原年平均气温EOF分解分析得出,年平均气温呈南—中—北型、南—北型分布特征
[24]	闫立娟, 郑绵平, 魏乐军. 2016. 近40年来青藏高原湖泊变迁及其对气候变化的响应 [J]. 地学前缘, 23(4): 310-323. [本文引用: 1] [Yan L J, Zheng M P, Wei L J.2016. Change of the lakes in Tibetan Plateau and its response to climate in the past forty years [J]. Earth Science Frontiers, 23(4): 310-323.] [本文引用: 1]
[25]	于革, 赖格英, 薛滨, 等. 2004. 中国西部湖泊水量对未来气候变化的响应: 蒙特卡罗概率法在气候模拟输出的应用 [J]. 湖泊科学, 16(3): 193-202. https://doi.org/10.3321/j.issn:1003-5427.2004.03.001 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要基于CGCM2对未来100年气候的9个模拟试验,对中国半干旱地区青海湖、岱海和呼伦湖及其流域,运用蒙特卡罗分析法模拟湖泊水量对气候变化的响应以及相应的概率.结果表明,从2020s,2050s和2080s三个时期温度增加的发生频率高于75%的分布看,温度将稳定增加2-5℃.未来的年平均温度增幅将超过了过去50年的观测记录,与过去一万年期间高温期的变化幅度相当.三个时期75%以上发生频率的温度和降水变化将会分别引起青海湖流域为-5%至+10%,呼伦湖流域为-7%至+5%,岱海流域为+2%至+12%的降水变化.虽然未来年降水总量的变幅没有超过过去50年器测记录变幅,更不及全新世的降水变化量,但湖泊水量对气候变化的反映变率较变幅要大.模拟的气候变化在75%概率的情况下,未来3个湖泊水量将有累计30%-45%的变化,变幅在±10%之间.快速的湖泊水量变化不能不引起对不远未来的水资源状况的重视和警备. [Yu G, Lai G Y, Xue B, et al.2004. Preliminary study on the responses of lake water from the Western China to climate change in the future: Monte Carlo Analysis applied in GCM simulations and lake water changes [J]. Journal of Lake Science, 16(3): 193-202.] https://doi.org/10.3321/j.issn:1003-5427.2004.03.001 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要基于CGCM2对未来100年气候的9个模拟试验,对中国半干旱地区青海湖、岱海和呼伦湖及其流域,运用蒙特卡罗分析法模拟湖泊水量对气候变化的响应以及相应的概率.结果表明,从2020s,2050s和2080s三个时期温度增加的发生频率高于75%的分布看,温度将稳定增加2-5℃.未来的年平均温度增幅将超过了过去50年的观测记录,与过去一万年期间高温期的变化幅度相当.三个时期75%以上发生频率的温度和降水变化将会分别引起青海湖流域为-5%至+10%,呼伦湖流域为-7%至+5%,岱海流域为+2%至+12%的降水变化.虽然未来年降水总量的变幅没有超过过去50年器测记录变幅,更不及全新世的降水变化量,但湖泊水量对气候变化的反映变率较变幅要大.模拟的气候变化在75%概率的情况下,未来3个湖泊水量将有累计30%-45%的变化,变幅在±10%之间.快速的湖泊水量变化不能不引起对不远未来的水资源状况的重视和警备.
[26]	岳辉, 刘英, 杨维涛, 等. 2017. 近40年来中国西北内陆5个典型湖泊面积变化遥感分析 [J]. 水资源与水工程学报, (6): 27-32. [本文引用: 1] [Yue H, Liu Y, Yang W T, et al.2017. Remote sensing analysis on lake area variations of 5 typical lakes in the Northwest of China over the past 40 years [J]. Journal of Water Resources and Water Engineering, (6): 27-32.] [本文引用: 1]
[27]	张国庆. 2018. 青藏高原湖泊变化遥感监测及其对气候变化的响应研究进展 [J]. 地理科学进展, 37(2): 214-223. https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2018.00.000 URL [本文引用: 2] 摘要 Abstract 青藏高原位于中国西南部、亚洲中部，平均海拔高程大于4000 m，面积约300万平方公里，是“世界屋脊”，与周边地区一起常被称为地球的“第三极”。青藏高原分布着约1200个面积大于1平方公里的湖泊，占中国湖泊数量与面积的一半，同时是黄河、长江、恒河、印度河等大河的源头，也被称为“亚洲水塔”。近几十年来，在全球变暖的背景下，青藏高原升温更加突出，其能量与水循环发生了显著变化，气候趋于暖湿化，冰川加速消融，湖面上涨。湖泊是气候变化的重要指标，青藏高原湖泊分布密集、人为活动影响少，多源遥感数据的广泛应用，为监测高原湖泊变化提供了难得的契机。在国家自然科学基金青年科学基金项目“基于多源遥感的青藏高原内流区湖泊水量变化及水体相态转换研究(2000612009年) ”的资助下，在以下三个方面取得了重要进展：1）湖泊数量、面积及水位变化与时空格局；2）湖泊水量变化与水量平衡；3）湖泊变化对气候变化的响应。目前对青藏高原湖泊的变化及驱动因素虽有一些认识，但其定量的水量平衡及驱动机制还有待于进一步研究。这些研究的开展，对了解世界第三极、一带一路国家和地区水资源状况与变化、生态文明和生态安全屏障建设具有重要的意义，同时为第三极国家公园的建立提供重要的科学基础。 [Zhang G Q.2018. Changes in lakes on the Tibetan Plateau observed from satellite data and their responses to climate [J]. Progress in Geography, 37(2): 214-223.] https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2018.00.000 URL [本文引用: 2] 摘要 Abstract 青藏高原位于中国西南部、亚洲中部，平均海拔高程大于4000 m，面积约300万平方公里，是“世界屋脊”，与周边地区一起常被称为地球的“第三极”。青藏高原分布着约1200个面积大于1平方公里的湖泊，占中国湖泊数量与面积的一半，同时是黄河、长江、恒河、印度河等大河的源头，也被称为“亚洲水塔”。近几十年来，在全球变暖的背景下，青藏高原升温更加突出，其能量与水循环发生了显著变化，气候趋于暖湿化，冰川加速消融，湖面上涨。湖泊是气候变化的重要指标，青藏高原湖泊分布密集、人为活动影响少，多源遥感数据的广泛应用，为监测高原湖泊变化提供了难得的契机。在国家自然科学基金青年科学基金项目“基于多源遥感的青藏高原内流区湖泊水量变化及水体相态转换研究(2000612009年) ”的资助下，在以下三个方面取得了重要进展：1）湖泊数量、面积及水位变化与时空格局；2）湖泊水量变化与水量平衡；3）湖泊变化对气候变化的响应。目前对青藏高原湖泊的变化及驱动因素虽有一些认识，但其定量的水量平衡及驱动机制还有待于进一步研究。这些研究的开展，对了解世界第三极、一带一路国家和地区水资源状况与变化、生态文明和生态安全屏障建设具有重要的意义，同时为第三极国家公园的建立提供重要的科学基础。
[28]	张国庆, Xie H J, 姚檀栋, 等. 2013. 基于ICESat和Landsat的中国十大湖泊水量平衡估算 [J]. 科学通报, 58(26): 2664-2678. URL Magsci [本文引用: 4] 摘要 <p>湖面高程与面积变化对区域气候变化响应敏感, 二者结合可用来估算湖泊水量平衡. 本研究利用ICESat 和Landsat 数据, 对中国最大的10 个湖泊2003~2009 年的高程、面积和体积变化进行了研究. 结果表明, 青藏高原地区色林错、纳木错、青海湖和中国东北的兴凯湖显示出湖面高程增加, 色林错为10 个湖泊中水面高程(0.69 m/a)、面积(32.59 km<sup>2</sup>/a)和体积(1.25 km<sup>3</sup>/a)升高最快的湖泊; 中国北部干旱和半干旱地区的博斯腾湖和呼伦湖表现了湖面高程与面积的下降, 博斯腾湖则显示了最快的湖面高程下降(-0.43 m/a), 呼伦湖面积收缩最大(-35.56 km<sup>2</sup>/a). 长江中下游地区的洞庭湖、鄱阳湖、太湖和洪泽湖湖面高程与面积则呈现出明显的季节变化, 但总的变化趋势不明显. 色林错、纳木错、青海湖、鄱阳湖、呼伦湖和博斯腾湖的湖面高程与面积表现出高的相关性(<em>R</em><sup>2</sup>>0.80), 太湖、洪泽湖和兴凯湖相关性中等(<em>R</em><sup>2</sup>≈0.70), 东洞庭湖相关性较小(<em>R</em><sup>2</sup>=0.37).所有湖泊的高程变化与体积变化表现出较高的相关性(<em>R</em><sup>2</sup>>0.98). 根据湖泊高程与面积变化, 对其水量平衡进行了估算, 色林错、纳木错、青海湖和兴凯湖表现出正平衡, 分别为9.08, 4.07, 2.88和1.09 km<sup>3</sup>; 博斯腾湖和呼伦湖则显示出负平衡, 分别为-3.01 和-4.73 km<sup>3</sup>. 另外, 根据湖面高程变化的特点, 选择湖面升高、下降和无明显趋势的代表性湖泊, 对其变化的原因进行了分析. 此研究表明, 可利用遥感卫星数据快速有效地估算湖泊的水量平衡.</p> [Zhang G Q, Xie H J, Yao T D, et al.2013. Water balance estimates of ten greatest lakes in China using ICESat and Landsat data [J]. Chinese Science Bulletin, 58(26): 2664-2678.] URL Magsci [本文引用: 4] 摘要 <p>湖面高程与面积变化对区域气候变化响应敏感, 二者结合可用来估算湖泊水量平衡. 本研究利用ICESat 和Landsat 数据, 对中国最大的10 个湖泊2003~2009 年的高程、面积和体积变化进行了研究. 结果表明, 青藏高原地区色林错、纳木错、青海湖和中国东北的兴凯湖显示出湖面高程增加, 色林错为10 个湖泊中水面高程(0.69 m/a)、面积(32.59 km<sup>2</sup>/a)和体积(1.25 km<sup>3</sup>/a)升高最快的湖泊; 中国北部干旱和半干旱地区的博斯腾湖和呼伦湖表现了湖面高程与面积的下降, 博斯腾湖则显示了最快的湖面高程下降(-0.43 m/a), 呼伦湖面积收缩最大(-35.56 km<sup>2</sup>/a). 长江中下游地区的洞庭湖、鄱阳湖、太湖和洪泽湖湖面高程与面积则呈现出明显的季节变化, 但总的变化趋势不明显. 色林错、纳木错、青海湖、鄱阳湖、呼伦湖和博斯腾湖的湖面高程与面积表现出高的相关性(<em>R</em><sup>2</sup>>0.80), 太湖、洪泽湖和兴凯湖相关性中等(<em>R</em><sup>2</sup>≈0.70), 东洞庭湖相关性较小(<em>R</em><sup>2</sup>=0.37).所有湖泊的高程变化与体积变化表现出较高的相关性(<em>R</em><sup>2</sup>>0.98). 根据湖泊高程与面积变化, 对其水量平衡进行了估算, 色林错、纳木错、青海湖和兴凯湖表现出正平衡, 分别为9.08, 4.07, 2.88和1.09 km<sup>3</sup>; 博斯腾湖和呼伦湖则显示出负平衡, 分别为-3.01 和-4.73 km<sup>3</sup>. 另外, 根据湖面高程变化的特点, 选择湖面升高、下降和无明显趋势的代表性湖泊, 对其变化的原因进行了分析. 此研究表明, 可利用遥感卫星数据快速有效地估算湖泊的水量平衡.</p>
[29]	张鑫, 吴艳红, 张鑫. 2014. 1972-2012年青藏高原中南部内陆湖泊的水位变化 [J]. 地理学报, 69(7): 993-1001. [本文引用: 1] [Zhang X, Wu Y H, Zhang X.2014. Water level variation of inland lakes on the south-central Tibatan Plateau in 1972-2012 [J]. Acta Geographica Sinica, 69(7): 993-1001.] [本文引用: 1]
[30]	赵云, 廖静娟, 沈国状, 等. 2017. 卫星测高数据监测青海湖水位变化 [J]. 遥感学报, 21(4): 633-644. https://doi.org/10.11834/jrs.20176217 URL [本文引用: 1] 摘要为了验证Cryosat-2/SIRAL数据监测湖泊水位的能力，提高其提取湖泊水位变化的精度，以青海湖为研究对象，利用主波峰重心偏移法、主波峰阈值法、主波峰5-β参数法、传统重心偏移法、传统阈值法和传统5-β参数法6种算法对Cryosat-2/SIRAL LRM 1级数据进行波形重跟踪，提取青海湖2010—2015年湖泊水位，对比不同算法获取水位的精度，并结合Envisat/RA-2 GDR数据，延长水位变化时间序列，获得青海湖2002年—2015年的水位变化信息。结果表明，主波峰5-β参数法提取湖泊水位的精度最好，均方根误差为0.093 m；对于GDR产品中LRM模式的3种数据，基于Refined OCOG算法的数据更适合湖泊水位的提取；青海湖2002年—2015年水位整体上涨，水位平均变化趋势为0.112 m/年，年内水位变化呈现明显的季节性。 [Zhao Y, Liao J J, Shen G Z.et al.2017. Monitoring the water level changes in Qinghai Lake with satellite altimetry data [J]. Journal of Remote Sensing, 21(4): 633-644.] https://doi.org/10.11834/jrs.20176217 URL [本文引用: 1] 摘要为了验证Cryosat-2/SIRAL数据监测湖泊水位的能力，提高其提取湖泊水位变化的精度，以青海湖为研究对象，利用主波峰重心偏移法、主波峰阈值法、主波峰5-β参数法、传统重心偏移法、传统阈值法和传统5-β参数法6种算法对Cryosat-2/SIRAL LRM 1级数据进行波形重跟踪，提取青海湖2010—2015年湖泊水位，对比不同算法获取水位的精度，并结合Envisat/RA-2 GDR数据，延长水位变化时间序列，获得青海湖2002年—2015年的水位变化信息。结果表明，主波峰5-β参数法提取湖泊水位的精度最好，均方根误差为0.093 m；对于GDR产品中LRM模式的3种数据，基于Refined OCOG算法的数据更适合湖泊水位的提取；青海湖2002年—2015年水位整体上涨，水位平均变化趋势为0.112 m/年，年内水位变化呈现明显的季节性。
[31]	中国科学院兰州分院. 1994. 青海湖近代环境的演化和预测[M]. 北京: 科学出版社. [本文引用: 1] [Lanzhou Branch of Chinese Academy of Sciences. 1994. Prediction and recent environmental development of Qinghai Lake[M]. Beijing: Science Press.] [本文引用: 1]
[32]	Duan Z, Bastiaanssen W G M.2013. Estimating water volume variations in lakes and reservoirs from four operational satellite altimetry databases and satellite imagery data [J]. Remote Sensing of Environment, 134(5): 403-416. https://doi.org/10.1016/j.rse.2013.03.010 URL [本文引用: 1] 摘要 Water levels in lakes and reservoirs can currently be obtained from four different satellite altimetry databases: (i) Global Reservoir and Lake Monitoring (GRLM), (ii) River Lake Hydrology (RLH), (iii) Hydroweb and (iv) ICESat-GLAS level 2 Global Land Surface Altimetry data (ICESat-GLAS). This paper proposes a new method for estimating water volume changes in lakes and reservoirs from these four databases in combination with satellite imagery data, without any in-situ measurements and bathymetry maps. Three lakes/reservoirs with different characteristics were studied, i.e. Lake Mead (U.S.A.), Lake Tana (Ethiopia) and Lake IJssel (The Netherlands). Compared to in-situ water levels, satellite altimetry products provided accurate water level variations for Lake Mead and Lake Tana but not for Lake IJssel. The long-term lowest water level in each satellite altimetry database was used as the reference level for water volume estimation. All water levels were converted to the Water Level Above the Lowest Level (WLALL), and the series of Landsat TM/ETM + imagery data were selected to extract corresponding surface areas for establishing area-WLALL relationships. Subsequently, the relationships of the Water Volume Above the Lowest water Level (WVALL) and WLALL were obtained through the analytical integration of area-WLALL relationships. The WVALL-WLALL relationships are site-specific and database-specific and can be used to convert water levels from the four databases directly into water volumes above the identified minimum levels for the same lake. Validation showed that estimated water volumes agreed well with in-situ measurements (R-2 from 0.95 to 0.99) and the root mean square error (RMSE) was within 4.6 to 13.1% of the mean volumes of in-situ measurements. (C) 2013 Elsevier Inc. All rights reserved.
[33]	Freymueller J T.2011. Earth science: A new mechanical model for Tibet [J]. Nature, 472: 48. https://doi.org/10.1038/472048a URL [本文引用: 1]
[34]	Kropáček J, Braun A, Kang S, et al.2012. Analysis of lake level changes in Nam Co in central Tibet utilizing synergistic satellite altimetry and optical imagery [J]. International Journal of Applied Earth Observations & Geoinformation, 17(S1): 3-11. https://doi.org/10.1016/j.jag.2011.10.001 URL [本文引用: 1] 摘要 The fluctuations of closed basin lakes on the Tibetan Plateau are a valuable record of climate change induced water balance alterations within the catchments. Since these basins are remote and hard to access, multisensoral remote sensing is a valuable method to gather the necessary water budget components with appropriate spatial coverage and with high temporal resolutions. Thus the lake level elevation changes of the central Tibetan lake Nam Co were examined in example by a comparison of satellite altimetry (RA-2/ENVISAT, GFO radar altimeters and GLAS/ICESat laser altimeter for the period 2000 2009) and the evaluation of a time series of optical satellite data dating back to 1976 (Landsat) and 1965 (Corona) in order to validate hydrological water budget modelling results. The combination of all three altimeters revealed a rising trend of lake level on average by 0.31m/year in the period 2000 2009 which corresponds to a total volume change of 6.2km3. This is in a good agreement with simulated average lake level rise of 0.35m/year obtained from distributed hydrological modelling (Krause et al., 2010). The movements of lakeshore measured on the satellite imagery confirm the trend revealed by the altimetry data and they also indicate the rising trend since 1965. While GFO provides a dense time series of data the more accurate ENVISAT/RA-2 data unfortunately feature large data gaps over Tibet. The measurements from time limited campaigns of ICESat validate the results of radar altimetry and they provide unlike radar altimeters a valid height over lake ice during winter and spring period. The results show that the presented approach is a valuable contribution to understand the impact of changing climate on the hydrology of Tibetan lakes.
[35]	Li X Y, Xu H Y, Sun Y L, et al.2007. Lake-level change and water balance analysis at Lake Qinghai, West China during recent decades [J]. Water Resources Management, 21(9): 1505-1516. https://doi.org/10.1007/s11269-006-9096-1 URL [本文引用: 1] 摘要 Lake Qinghai, the largest saline lake with an area of 4,26002km 2 (2000) and average depth of 2102m (1985) in West China, has experienced severe decline in water level in recent decades. This study aimed to investigate water balance of the lake and identify the causes for the decline in lake level. There was a 3.35-m decline in water level with an average decreasing rate of 8.002cm year 611 between 1959 and 2000. The lake water balance showed that mean annual precipitation between 1959 and 2000 over the lake was 35765±651002mm, evaporation was 92465±651002mm, surface runoff water inflow was 34865±652102mm, groundwater inflow was 13802mm65±659 and the change in lake level was 618065±653102mm. The variation of lake level was highly positively correlated to surface runoff and precipitation and negatively to evaporation, the correlation coefficients were 0.89, 0.81 and 610.66, respectively. Water consumption by human activities accounts for 1% of the evaporation loss of the lake, implying that water consumption by human activities has little effect on lake level decline. Most dramatic decline in lake level occurred in the warm and dry years, and moderate decline in the cold and dry years, and relatively slight decline in the warm and wet years, therefore, the trend of cold/warm and dry climate in recent decades may be the main reasons for the decline in lake level.
[36]	Liu J S, Wang S Y, Yu S M, et al.2009. Climate warming and growth of high-elevation inland lakes on the Tibetan Plateau [J]. Global & Planetary Change, 67(3-4): 209-217. https://doi.org/10.1016/j.gloplacha.2009.03.010 URL [本文引用: 1] 摘要 The growth of two high-elevation inland lakes (at 460002m) was analyzed using satellite imagery (2000–2005) and data were collected over the last decade (1997–2006) at a plateau meteorological station (at 482002m) and stream gauging data from a station (at 425002m) in central Tibet. We examined the lake water balance responses to meteorological and hydrological variables. The results show that the lake areas greatly expanded by a maximum of 27.1% (or 43.702km 2) between 1998 and 2005. This expansion appears to be associated with an increase in annual precipitation of 51.002mm (12.6%), mean annual and winter mean temperature increases of 0.4102°C and 0.7102°C, and an annual runoff increase of 20% during the last decade. The changes point to an abrupt increase in the annual precipitation, mean temperature and runoff occurring in 1996, 1998 and 1997, respectively, and a decrease in the annual pan evaporation that happened in 1996. The timing of lake growth corresponds closely with abrupt increases in the annual precipitation and runoff and with the decrease in the annual evaporation since the mid-1990s. This study indicates a strong positive water balance in these permafrost highland lakes, and provides further evidence of lake growth as a proxy indicator of climate variability and change.
[37]	Phan V H, Lindenbergh R, Menenti M.2012. ICESat derived elevation changes of Tibetan lakes between 2003 and 2009 [J]. International Journal of Applied Earth Observation & Geoinformation, 17(7): 12-22. https://doi.org/10.1016/j.jag.2011.09.015 URL [本文引用: 1] 摘要 The Tibetan plateau contains thousands of small and big lakes. Changes in the water level of these lakes can be an important indicator for the water balance of the Tibetan plateau, but were until now extremely difficult to monitor: performing continuous in situ measurements at a large number of lakes is not feasible because of their remoteness, while radar altimetry is only capable of monitoring large lakes. Between 2003 and 2009 the Geoscience Laser Altimeter System (GLAS) on board of the Ice, Cloud and land Elevation Satellite (ICESat) obtained world-wide elevation profiles during 18 one-month campaigns. Using the GLAS data it is possible to obtain lake levels at decimeter accuracy. Available GLAS data over the Tibetan lakes is selected by means of the MODIS lake mask. As a result, lake level variations between 2003 and 2009 of 154 lakes of over a square kilometer size could be observed. For these lakes, an analysis of annual water level trends is made, and then their yearly gained or lost water volumes are estimated. In total, an area averaged increase in lake level of 0.20m/year over the Tibetan plateau is observed between 2003 and 2009. Most of the individual lakes considered in this paper have little or no levels apparently documented, and so the ICESat data provide the first baseline measurements of these lakes in the vertical.
[38]	Solomon S, IPCC.2007. Climate change the physical science basis [J]. American Geophysical Union, 9(1): 123-124. [本文引用: 1]
[39]	Song C Q, Huang B, Ke L H.2013. Modeling and analysis of lake water storage changes on the Tibetan Plateau using multi-mission satellite data [J]. Remote Sensing of Environment, 135(4): 25-35. https://doi.org/10.1016/j.rse.2013.03.013 URL [本文引用: 1] 摘要 61Modeling the empirical relationship between alpine lake areas and water levels61Analyzing the temporal variability of alpine lakes in response to climate change61Estimating the water storage changes over the Tibetan Plateau61Comparing the lake water changes with the mass budget derived from GRACE data
[40]	Steinman A.2005. The lakes handbook: Volume 1: Limnology and limnetic ecology [J]. Journal of the North American Benthological Society, 24(2): 441-442. https://doi.org/10.1899/0887-3593(2005)24[441:BR]2.0.CO;2 URL [本文引用: 1] 摘要 Alan Steinman (2005) The lakes handbook. Volume 1. Limnology and limnetic ecology. Journal of the North American Benthological Society: Vol. 24, No. 2, pp. 441-442. doi: http://dx.doi.org/10.1899/0887-3593(2005)24[441:BR]2.0.CO;2
[41]	Taube C M.2000. Instructions for winter lake mapping [R]//Schneider J C. Manual of fisheries survey methods II: With periodic updates. Michigan Department of Natural Resources, Fisheries Special Report 25. Ann Arbor, MI: 1-4. [本文引用: 1]
[42]	Ünal Y, Erdoğan S, Uysal M.2011. Changes in the coastline and water level of the Akşehir and Eber Lakes between 1975 and 2009 [J]. Water Resources Management, 25(3): 941-962. https://doi.org/10.1007/s11269-010-9735-4 URL [本文引用: 1] 摘要 Abstract and 15002km and average depth of 702m and 202m (1998), respectively in southwestern Turkey, have experienced a severe decline in water levels in recent decades. This study aimed to investigate coastline and water level changes of lakes and identify the causes for the decline in lake levels. Nine Landsat images from different times, monthly temperature, precipitation, discharge, lake level records and population data were used to analyze these changes. From 1975 to 2009, the water surface areas of the Ak06ehir and Eber Lakes decreased from 356,929 to 126,48202km and from 119,882 to 85,66302km, a loss of 64.5% and 28.4% over the 34-year period, respectively. From 1975 to 2004, the Ak06ehir Lake level declined by 2.6702m from 956.0202m to 953.35 and the Eber Lake level declined by 2.0302m from 966.7502m to 964.7202m from 1975 to 2004 based on ground lake level data (in situ). The results of the temperature and precipitation analysis showed that although the annual mean climatic factors vary substantially, they show small increasing trend over the record periods. Annual discharge records on the Akar04ay River and its tributaries decreased over the basin during the same period. Irrigation systems, three dams and seven pounds built in recent decades for agricultural irrigation and domestic use, made the major impact on lowering the lake levels because they derive water from the river for human use upstream of the lakes’ catchments. Population growth, rising water consumption for agricultural and domestic purposes and building dams has led to lake levels declining. The change of lake levels might depend more on anthropogenic factors than on climatic factors.
[43]	Wan W, Xiao P F, Feng X Z, et al.2014. Monitoring lake changes of Qinghai-Tibetan Plateau over the past 30 years using satellite remote sensing data [J]. Chinese Science Bulletin, 59(10): 1021-1035. https://doi.org/10.1007/s11434-014-0128-6 URL 摘要 . The remote sensing data that we used included 408 scenes of CBERS CCD images and 5 scenes of Landsat ETM+ images in Qinghai Province and Tibet Autonomous Region. All these data were acquired around years 2005-2006. Besides remote sensing images, we also collected 1,259 topographic maps. Numbers and areas of lakes were analyzed statistically, which were then compared with those coming from the first lake investigation (implemented between the 1960s and 1980s). According to our investigation, up to and around year 2005-2006, the total number of lakes in the QTP was 1,055 (222 in Qinghai and 833 in Tibet), accounting for more than 30% of that of China. Thirty newborn lakes with area>1 km were found, and 5 dead lakes with initial area >1 km were also found. Among those 13 big lakes (>500 km), Yamzhog Yumco had seriously shrunk, and it has continued to shrink in recent years; Qinghai Lake had shrunk during the period, but some new researches indicated that it has been expanding since the year 2004; Siling Co, Nam Co, and Chibuzhang Co had expanded in the period. We divided the newborn lakes into six categories according to their forming reasons, including river expansion, wetland conversion, etc. The changes of natural conditions led to the death of four lakes, and human exploitation was the main reason for the death of Dalianhai Lake in Qinghai. We picked out three regions which were sensitive to the change of climate and ecological environment: Nagqu Region, Kekexili Region, and the source area of the Yellow River (SAYR). Lakes in both Nagqu and Kekexili have been expanded; meanwhile, most lakes in the SAYR have obviously been shrunk. These regional patterns of lake changes were highly related to variations of temperature, glacier, precipitation, and evaporation. Our investigation and analysis will provide references for researches related to lake changes in the QTP and the response to climate fluctuations.
[44]	Wang X W, Gong P, Zhao Y Y, et al.2013. Water-level changes in China's large lakes determined from ICESat/GLAS data [J]. Remote Sensing of Environment, 132: 131-144. https://doi.org/10.1016/j.rse.2013.01.005 URL [本文引用: 1] 摘要 Water-level changes from 56 of the 100 largest lakes in China were derived from ICESat/GLAS data during the period of 2003 to 2009. An automated method for determining the trend of water-level change had been proposed in this study. Lake water footprints were first identified from the ICESat/GLAS GLA14 data product. Water level change was then determined from the footprints over lake water in each campaign. Trend of water-level changes was fitted with a line for each lake. Trends of water level changes from ICESat/GLAS matched well with gauge measurements in both Qinghai Lake and Nam Co. Our results showed that the trend of water-level change varied from -0.51 m/a to 0.62 m/a. Eighteen lakes showed a decreasing trend of water-level change and 38 lakes showed an increasing trend. Most lakes in Qinghai-Tibet Plateau showed an increasing trend which was probably caused by snow or glacier melts under climate warming. However, most lakes in the Yarlung Zangbu River basin showed a decreasing trend presumably resulting from intensified evaporation caused by climate warming and intensified western wind in the winter. Desertification and aggravated soil erosion in this region contributed to water level decrease. Lakes in northern Inner-Mongolia and Xinjiang and Northeast Plain of China showed decreasing trends with precipitation reduction and warming as the most probable reasons. Water consumption for agricultural use also contributed to water-level decrease in lakes of those regions. Lakes in East China Plain fluctuated presumably because most lakes were greatly affected by inflows of Yangtze River and human activities. Lakes in Yunnan-Guizhou Plateau also fluctuated. There were no obvious changes in climate warming or precipitation in this region. Published by Elsevier Inc.
[45]	Wischnewski J, Kramer A, Kong Z C, et al.2011. Terrestrial and aquatic responses to climate change and human impact on the southeastern Tibetan Plateau during the past two centuries [J]. Global Change Biology, 17(11): 3376-3391. https://doi.org/10.1111/j.1365-2486.2011.02474.x URL [本文引用: 1] 摘要 Rapid population growth and economic development have led to increased anthropogenic pressures on the Tibetan Plateau, causing significant land cover changes with potentially severe ecological consequences. To assess whether or not these pressures are also affecting the remote montane-boreal lakes on the SETibetan Plateau, fossil pollen and diatom data from two lakes were synthesized. The interplay of aquatic and terrestrial ecosystem response was explored in respect to climate variability and human activity over the past 200 years. Nonmetric multidimensional scaling and Procrustes rotation analysis were undertaken to determine whether pollen and diatom responses in each lake were similar and synchronous. Detrended canonical correspondence analysis was used to develop quantitative estimates of compositional species turnover. Despite instrumental evidence of significant climatic warming on the southeastern Plateau, the pollen and diatom records indicate very stable species composition throughout their profiles and show only very subtle responses to environmental changes over the past 200 years. The compositional species turnover (0.36 0.94 SD) is relatively low in comparison to the species reorganizations known from the periods during the mid- and early-Holocene (0.64 1.61 SD) on the SEPlateau, and also in comparison to turnover rates of sediment records from climate-sensitive regions in the circum arctic. Our results indicate that climatically induced ecological thresholds are not yet crossed, but that human activity has an increasing influence, particularly on the terrestrial ecosystem in our study area. Synergistic processes of post-Little Ice Age warming, 20th century climate warming and extensive reforestations since the 19th century have initiated a change from natural oak-pine forests to seminatural, likely less resilient pine-oak forests. Further warming and anthropogenic disturbances would possibly exceed the ecological threshold of these ecosystems and lead to severe ecological consequences.
[46]	Wu Y H, Zhu L P, Ye Q H, et al.2008. The response of lake-glacier variations to climate change in Nam Co Catchment, central Tibetan Plateau, during 1970-2000 [J]. Journal of Geographical Sciences, 62(2): 301-311. https://doi.org/10.1007/s11442-008-0177-3 URL [本文引用: 1] 摘要 Based upon the 1970 aero-photo topographic map, and TM/ETM satellite images taken in 1991 and 2000, the authors artificially interpreted boundaries of lake and glaciers in Nam Co Catchment, and quantified lake-glacier area variations in different stages by “integrated method” with the support of GIS. Results show that from 1970 to 2000, lake area increased from 1942.34 km 2 to 1979.79 km 2 at a rate of 1.27 km 2 /a, while glacier area decreased from 167.62 km 2 to 141.88 km 2 at a rate of 0.86 km 2 /a. The increasing rate of lake in 1991–2000 was 1.76 km 2 /a that was faster than 1.03 km 2 /a in 1970–1991, while in the same period of time, the shrinking rates of glaciers were 0.97 km 2 /a and 0.80 km 2 /a respectively. Important factors, relevant to lake and glacier response to the climate, such as air temperature, precipitation, potential evapotranspiration and their values in warm and cold seasons, were discussed. The result suggests that temperature increasing is the main reason for the accelerated melting of glaciers. Lake expansion is mainly induced by the increase of the glacier melting water, increase of precipitation and obvious decrease of potential evapotranspiration. Precipitation, evaporation and their linkages with lake enlargement on regional scale need to be thoroughly studied under the background of global warming and glacier retreating.
[47]	Zhang G Q, Xie H J, Duan S Q, et al.2011. Water level variation of Lake Qinghai from satellite and in situ measurements under climate change [J]. Journal of Applied Remote Sensing, 5(1): 3532. https://doi.org/10.1117/1.3601363 URL [本文引用: 1] 摘要 Lake level elevation and variation are important indicators of regional and global climate and environmental change. Lake Qinghai, the largest saline lake in China, located in the joint area of the East Asian monsoon, Indian summer monsoon, and Westerly jet stream, is particularly sensitive to climate change. This study examines the lake's water level and temporal change using the ice, cloud, and land elevation satellite (ICESat) altimetry data and gauge measurements. Results show that the mean water level from ICESat rose 0.67 m from 2003 to 2009 with an increase rate of 0.11 m/yr and that the ICESat data correlates well (r= 0.90, root mean square difference 0.08 m) with gauge measurements. Envisat altimetry data show a similar change rate of 0.10 m/yr, but with ~0.52 m higher, primarily due to different referencing systems. Detailed examination of three sets of crossover ICESat tracks reveals that the lake level increase from 2004 to 2006 was 3 times that from 2006 to 2008, with the largest water level increase of 0.58 m from Feb. 2005 to Feb. 2006. Combined analyses with in situ precipitation, evaporation, and runoff measurements from 1956 to 2009 show that an overall decreasing trend of lake level (-0.07 m/yr) correlated with an overall increasing trend (+0.03 C/yr) of temperature, with three major interannual peaks of lake level increases. The longest period of lake level increase from 2004 to 2009 could partly be due to accelerated glacier/perennial snow cover melt in the region during recent decades. Future missions of ICESat type, with possible increased repeatability, would be an invaluable asset for continuously monitoring lake level and change worldwide, besides its primary applications to polar regions.
[48]	Zhang G Q, Xie H J, Kang S C, et al.2011. Monitoring lake level changes on the Tibetan Plateau using ICESat altimetry data (2003-2009) [J]. Remote Sensing of Environment, 115(7): 1733-1742. https://doi.org/10.1016/j.rse.2011.03.005 URL [本文引用: 2] 摘要 78 ICESat data are used to examine 111 lakes in Tibetan Plateau (TP) for lake level. 78 84% of all lakes and 89% of the salt lakes show tendency of lake level increase. 78 The largest lake level increase (0.80 m/year) is the lake Cedo Caka. 78 Increase in lake level is in consistent with the accelerated glacier melting in TP.
[49]	Zheng M P, Qi W, Jiang X F, et al.2004. Trend of salt lake changes in the background of global warming and tactics for adaptation to the changes [J]. Acta Geologica sinica, 78(3): 795-807. https://doi.org/10.1111/j.1755-6724.2004.tb00198.x URL 摘要 Abstract Salt lakes are a mirror of climatic changes and provide holographic records of environmental changes of lakes. According to a study of geological hazards in typical salt lake areas in China and other regions, the authors explain how geological hazards in salt lake areas are caused by natural agents and how humans can seek benefits, avoid hazards and reduce losses on the premise that they have monitored and mastered the trend of salt lake changes in advance and even can store flood and recharge water in lakes and extract saline resources. The climate in western China is probably turning from warm-dry to warm-moist. The authors analyze the change trend of salt lakes sensu lato (with salinity0909060.3 wt% (NaCl)eq) and salt lakes sensu stricto (with salinity 0909063.5 wt% (NaCl)eq) in China in such climatic conditions and distinguish three types of salt lake areas (i.e. lake water rising type, lake water falling type and lake water rising and unstable type) according to the characteristics of lake water rising and shrinking. In order to conform to the climatic and lake changes in China's salt lake areas, the authors propose to add and improve hydrological and meteorological observation stations and integrate observations with remote sensing monitoring in important salt lake areas and set up multidisciplinary and interdepartmental basic projects to monitor and study recent climatic and environmental changes in salt lake areas of western China. Moreover, it is necessary to build additional flood-control and drought-preventing water conservancy facilities in key salt lake areas and work out measures for ecological protection in salt lake areas. Full consideration should be given to the influence of flooding when building saltfields and implementing capital projects.
[50]	Zhu W B, Jia S F, Lv A F.2014. Monitoring the fluctuation of Lake Qinghai using multi-source remote sensing data [J]. Remote Sensing, 6(11): 10457-10482. https://doi.org/10.3390/rs61110457 URL [本文引用: 3] 摘要 The knowledge of water storage variations in ungauged lakes is of fundamental importance to understanding the water balance on the Tibetan Plateau. In this paper, a simple framework was presented to monitor the fluctuation of inland water bodies by the combination of satellite altimetry measurements and optical satellite imagery without any in situ measurements. The fluctuation of water level, surface area, and water storage variations in Lake Qinghai were estimated to demonstrate this framework. Water levels retrieved from ICESat (Ice, Cloud, and and Elevation Satellite) elevation data and lake surface area derived from MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) product were fitted by linear regression during the period from 2003 to 2009 when the overpass time for both of them was coincident. Based on this relationship, the time series of water levels from 1999 to 2002 were extended by using the water surface area extracted from Landsat TM/ETM+ images as inputs, and finally the variations of water volume in Lake Qinghai were estimated from 1999 to 2009. The overall errors of water levels retrieved by the simple method in our work were comparable with other globally available test results with r = 0.93, MAE = 0.07 m, and RMSE = 0.09 m. The annual average rate of increase was 0.11 m/yr, which was very close to the results obtained from in situ measurements. High accuracy was obtained in the estimation of surface areas. The MAE and RMSE were only 6 km2, and 8 km2, respectively, which were even lower than the MAE and RMAE of surface area extracted from Landsat TM images. The estimated water volume variations effectively captured the trend of annual variation of Lake Qinghai. Good agreement was achieved between the estimated and measured water volume variations with MAE = 0.4 billion m3, and RMSE = 0.5 billion m3, which only account for 0.7% of the total water volume of Lake Qinghai. This study demonstrates that it is feasible to monitor comprehensively the fluctuation of large water bodies based entirely on remote sensing data.

2000-2013年青藏高原湖泊面积MODIS遥感监测分析

2015

... 湖泊水量收支变化是青藏高原地表过程与环境变化的最重要组成部分之一,承载了大量的降水、蒸发、温度和湿度等气候变化的信息,反映着高原气候干湿的变化(鲁安新等, 2006),是认识流域水量响应气候变化尺度和强度的重要参照系(于革等, 2004).青藏高原湖泊水量变化的动态监测,有助于理解青藏高原水文资料缺乏地区水循环过程,揭示高原水资源的动态变化及其对气候变化的响应特征,可为生态屏障的保护提供科学依据.然而,青藏高原地区气候环境条件恶劣、人迹罕至,常规的水文观测不足.遥感卫星技术的发展,为青藏高原地区湖泊变化监测提供了更多的数据支持,有效地弥补了高寒地区观测资料的缺乏.已有很多学者对青藏高原地区湖泊面积、水位的动态变化开展了研究(Wu et al, 2008; Zhang, Xie, Duan, et al, 2011; Zhang, Xie, Kang, et al, 2011; 李均力等,2011; Kropáček et al, 2012; Phan et al, 2012; 张鑫等,2014; 车向红等,2015; 张国庆, 2018).就青海湖而言,当前基于遥感的研究也大多集中在湖泊面积或水位的变化方面(Zhang , Xie , Duan , et al, 2011; 李晓东等, 2012; Wang et al, 2013; 李燕等,2014; 骆成凤等, 2017; 祁苗苗等, 2018),而将卫星测高数据和卫星图像数据联合研究湖泊水量变化的工作还较少(张国庆等, 2013).本文在前人研究的基础上,基于MODIS产品影像数据和卫星高度计数据构建青海湖的水位—面积关系,进而定量估算青海湖水量的变化,对湖泊流域的水量平衡模拟提供有效的验证,并初步探讨其与气候因子的关系,为该地区的水资源可持续发展及生态环境保护提供科学依据. ...

2000-2013年青藏高原湖泊面积MODIS遥感监测分析

2015

近50a青海湖流域气候变化特征分析

2011

... 青海湖作为中国最大的内陆湖,位于高原高寒区、西北干旱区和东南季风区的交汇处(陈亮等, 2011),其水量变化对气候变化反应敏感.由于青海湖流域冰川面积占比很小,对水量贡献甚微,而人类活动对青海湖水量变化影响也较小(李燕等,2014),因此,降水量、入湖径流及蒸发量等气象水文因素直接主导着青海湖水量的变化(金章东等, 2013).已有研究表明,近半个世纪以来,青藏高原气候出现了由暖干向暖湿方向的转型(闫立娟等, 2016),气温、降水逐渐增加(李晓英等, 2016; 吴成启等, 2017).青海湖水位的抬升、水面面积的扩大以及水量的增加与这一气候背景密切相关. ...

近50a青海湖流域气候变化特征分析

2011

近40年青藏高原湖泊面积变化遥感分析

2014

近40年青藏高原湖泊面积变化遥感分析

2014

中国内陆区湖泊沉积所反映的全新世干湿变化

2014

... 青藏高原是维持中国乃至东亚地区生态系统的重要水塔,被称为世界的第三极,是全球变化响应敏感的地区(Solomon, 2007),也是研究全球变化的关键地区和热点(Freymueller, 2011; Wischnewski et al, 2011).青藏高原上高山湖泊总面积超过44990 km²(姜加虎等, 2004; Ünal et al, 2011),约占中国湖泊总面积的49.5%.湖泊作为青藏高原最重要的地表水赋存形态,对气候的波动变化极为敏感, 是揭示全球气候变化与区域响应的重要信息载体(王苏民, 1998; Liu et al, 2009; 郭超等, 2014),并影响生态系统和人类活动的许多方面(Steinman, 2005). ...

中国内陆区湖泊沉积所反映的全新世干湿变化

2014

1985国家高程基准与全球似大地水准面之间的系统差及其分布规律

2004

... 卫星测高数据由于与实测水文站采用的基准面不一样,所以在湖泊高程的提取结果上存在一定差异.赵云等(2017)的研究认为,高度计获得的水位数据要减去约40 cm的垂直偏差(焦文海等, 2002; 郭海荣等, 2004).表1将水位结果与文献(Zhu et al. 2014)中所用实测水文站水位数据进行了比较,其中最大的水位差为0.19 m,而最小的水位差仅为0.05 m. ...

1985国家高程基准与全球似大地水准面之间的系统差及其分布规律

2004

青藏高原湖泊分布特征及与全国湖泊比较

2004

青藏高原湖泊分布特征及与全国湖泊比较

2004

1985国家高程基准相对于大地水准面的垂直偏差

2002

1985国家高程基准相对于大地水准面的垂直偏差

2002

2005年以来青海湖水位持续回升的原因分析

2013

2005年以来青海湖水位持续回升的原因分析

2013

青藏高原内陆湖泊变化的遥感制图

2011

青藏高原内陆湖泊变化的遥感制图

2011

1960-2009年青海湖水位波动的气候成因探讨及其未来趋势预测

2011

... 据《中国湖泊志》(王苏民, 1998)记载,1981年青海湖实测水位3193.92 m、面积4340 km²,与1961年测量结果相比,面积减少295 km².岳辉等(2017)在其研究中也提到,近40年来青海湖面积整体呈现先缩小后趋于平缓而后增大的趋势.尤其是在2000-2010年间,湖泊水位面积呈逐年增加的趋势(李晓东等, 2012),湖泊边界变化区域集中在湖区东岸和西岸(刘瑞霞等, 2008; 刘宝康等, 2013).但李林等(2011)预测了在2010-2020年间,青海湖水位总体仍可能以下降为主. ...

1960-2009年青海湖水位波动的气候成因探讨及其未来趋势预测

2011

基于EOS/MODIS数据的近10 a青海湖遥感监测

2012

基于EOS/MODIS数据的近10 a青海湖遥感监测

2012

1961-2010年青藏高原降水时空变化特征分析

2016

1961-2010年青藏高原降水时空变化特征分析

2016

1956-2011年青海湖变化特征及原因分析

2014

1956-2011年青海湖变化特征及原因分析

2014

基于环境减灾卫星数据的青海湖面积动态

2013

基于环境减灾卫星数据的青海湖面积动态

2013

青海湖水位动态趋势预测

2009

... 本文对青藏高原上面积最大的湖泊——青海湖(中国第一大咸水湖)进行研究.青海湖位于青藏高原东北隅(36°32'N~37°15'N, 99°36'E~100°47'E),祁连山东南部的内陆封闭盆地最洼处,地势从西北向东南倾斜.集水面积29661 km²,补给系数5.83(图1).湖体呈椭圆形,入湖河流40余条,西、北部较多且水量较大(王苏民, 1998).湖区处于中国东部季风区、西北干旱区和西南干旱区的交汇地带,干寒、少雨、多风、太阳辐射强、气温日差较大(中国科学院兰州分院, 1994),是典型的高寒半干旱气候.降水集中在夏季,5-9月的降水占全年的80%(Li, 2007).湖水主要依赖地表径流和湖面降水补给(刘佳等, 2009). ...

青海湖水位动态趋势预测

2009

近20年青海湖湖水面积变化遥感

2008

近20年青海湖湖水面积变化遥感

2008

河川径流遥感监测研究进展

2010

... 本文在提取湖泊水体面积时使用MODIS地表反射率8天合成产品MOD09A1,空间分辨率为500 m,时间范围为2001-2016年,青海湖涉及两幅MODIS影像,故解译时需收集影像1468景(2001年影像较其他年份少2景影像).另外,在提取的过程中还需要使用MODIS土地覆盖类型产品MCD12Q1,其空间分辨率为500 m,每年需1景数据.湖泊水位数据采用的是法国LEGOS (Laboratoire d' Etudes en Géophysique et Océanographie Spatiales)实验室卫星产品数据,该数据整合了Topex/Poseidon、ERS-1/ERS-2、ENVISAT、JASON-1及GFO一系列卫星雷达高度计数据.最终的动态水位数据,是以Topex/Poseidon数据为基础将不同卫星数据成果融合而成的(卢善龙等, 2010). ...

河川径流遥感监测研究进展

2010

青藏高原湖泊现代变化遥感方法研究

2006

青藏高原湖泊现代变化遥感方法研究

2006

1974-2016年青海湖水面面积变化遥感监测

2017

... 从表1中可以看出,本文与利用分辨率较高的Landsat数据提取的湖泊面积结果相比差距不大,RMSE=11.32 km²,仅为青海湖面积的0.27%.另外与相同时期提取结果(骆成凤等, 2012)相比,2016年8月份的面积相差34.68 km²,相对误差为0.79%. ...

... 基于MODIS和LEGOS等遥感信息,应用前述算法,得出青海湖2001-2016年面积与水位的变化(图4).由图4a可以看出,2001-2014年青海湖水位整体呈现上升态势,变化速率为0.10 m/a; 同一时期,青海湖湖泊水面面积扩张了187.93 km²,变化速率为11.56 km²/a(图4b).进一步分析可以发现,2004年为湖泊水位和面积变化的转折年.2001-2004年,湖泊年均水位由3193.77 m下降到3193.64 m,降幅达13 cm.2004-2014年,湖泊水位持续上升,升幅达1.28 m.相应地,湖泊水面面积由2001年的4135.63 km²缩小到2004年的4122.76 km².2004-2016年,除个别年份有所波动外,湖泊年均面积整体持续扩张.本文的研究结果与既有的相关研究有较好的一致性.例如：骆成凤等(2017)的基于Landsat的遥感数据研究也发现2004年是青海湖面积变化的转折年;张国庆等(2013)基于ICESat卫星高度计数据的研究则发现,青海湖年均水位从2003-2009年上升了0.41 m,与本文同一时段内的水位变化量(0.44 m)基本相当. ...

1974-2016年青海湖水面面积变化遥感监测

2017

2000-2016年青海湖湖冰物候特征变化

2018

2000-2016年青海湖湖冰物候特征变化

2018

青海湖水面蒸发量变化的研究

2010

... 为进一步说明青海湖水量变化与气候要素的关系,本文利用气象站数据及CMFD气象要素驱动数据,分析2001-2014年青海湖流域内主要气象因素的变化特征(图6)及其与湖泊水量净收支的相关关系(表2).由图6可以看出,在研究时段内,青海湖流域降水表现为逐渐增加的趋势,变化率约为+10.9 mm/a.同期,青海湖年均气温以+0.04℃/a的速率上升,而蒸发能力则呈逐年下降趋势(变化率为-19.82 mm/a).如表2所示,湖泊水量净收支与湖面降水和蒸发能力的相关系数分别为0.72(

p < 0.05

)和-0.53(

p < 0.05

),表明降水量的增加、蒸发能力的下降与青海湖水量变化关系密切.必须指出,气温的升高通常会导致蒸发能力的增加.但是,由于蒸发同时受其他水文气象要素的影响(如辐射、风速和下垫面参数等),平均最高气温升高通过热力循环产生降水又间接抑制了年蒸发总量的增加,因此气温升高导致的蒸发能力增加的效应可能被掩盖,从而表现出气温与蒸发能力呈负相关的特征(时兴合等, 2010).必须强调的是,本文仅就青海湖水量平衡与气候要素的相关性做了简要的分析,这一相关性并不表示一种因果关系.为进一步揭示湖泊水量变化的动因,在未来的研究中,我们将在现有研究的基础上,结合湖泊水量平衡模型,进一步定量评估气候因子及下垫面因子对湖泊水量变化的贡献. ...

青海湖水面蒸发量变化的研究

2010

p < 0.05

)和-0.53(

p < 0.05

1998

近50年来全球变暖背景下青藏高原气温变化特征

2017

近50年来全球变暖背景下青藏高原气温变化特征

2017

近40年来青藏高原湖泊变迁及其对气候变化的响应

2016

近40年来青藏高原湖泊变迁及其对气候变化的响应

2016

中国西部湖泊水量对未来气候变化的响应: 蒙特卡罗概率法在气候模拟输出的应用

2004

中国西部湖泊水量对未来气候变化的响应: 蒙特卡罗概率法在气候模拟输出的应用

2004

近40年来中国西北内陆5个典型湖泊面积变化遥感分析

2017

近40年来中国西北内陆5个典型湖泊面积变化遥感分析

2017

青藏高原湖泊变化遥感监测及其对气候变化的响应研究进展

2018

... 式(7)即为Taube(2000)提出的计算公式,也是张国庆等(2018)采用的计算方法.根据推导过程,式(6)更符合湖泊的形态,估算湖泊水量变化精度也会更好,因此,本文采用式(6)来计算湖泊水量平衡的变化. ...

青藏高原湖泊变化遥感监测及其对气候变化的响应研究进展

2018

基于ICESat和Landsat的中国十大湖泊水量平衡估算

2013

... 根据张国庆等(2013)的研究,2003-2009年,青海湖水量以5.4

\times 10^{8}

m³/a的速率上升,大于本文同时期湖泊水量的变化率(3.6

\times 10^{8}

m³/a).必须指出,这一差别除因为估算水量方法本身的差异外,还在于估算湖泊水量变化时利用的数据不同.张国庆等(2013)的研究结果是利用2003-2009年固定某天的数据进行水量变化计算,而本文的变化率是基于多年连续水量变化的估算结果,经由年均水量变化值线性趋势分析得到.此外,Zhu等(2014)通过构建面积水位的线性方程估算了青海湖湖泊水量1999-2009年的变化,将该文与本文的结果比较可以发现：2001-2009年期间水量变化趋势基本相同,二者具有很好的相关性(r=0.96,RMSE=0.30 km³),其研究发现2001-2009年,青海湖水量年变化率约为2.54

\times 10^{8}

m³/a,本文计算得出相同时间段的变化率为2.31

\times 10^{8}

m³/a. ...

... /a).必须指出,这一差别除因为估算水量方法本身的差异外,还在于估算湖泊水量变化时利用的数据不同.张国庆等(2013)的研究结果是利用2003-2009年固定某天的数据进行水量变化计算,而本文的变化率是基于多年连续水量变化的估算结果,经由年均水量变化值线性趋势分析得到.此外,Zhu等(2014)通过构建面积水位的线性方程估算了青海湖湖泊水量1999-2009年的变化,将该文与本文的结果比较可以发现：2001-2009年期间水量变化趋势基本相同,二者具有很好的相关性(r=0.96,RMSE=0.30 km³),其研究发现2001-2009年,青海湖水量年变化率约为2.54

\times 10^{8}

m³/a,本文计算得出相同时间段的变化率为2.31

\times 10^{8}

m³/a. ...

基于ICESat和Landsat的中国十大湖泊水量平衡估算

2013

... 根据张国庆等(2013)的研究,2003-2009年,青海湖水量以5.4

\times 10^{8}

m³/a的速率上升,大于本文同时期湖泊水量的变化率(3.6

\times 10^{8}

\times 10^{8}

m³/a,本文计算得出相同时间段的变化率为2.31

\times 10^{8}

m³/a. ...

\times 10^{8}

m³/a,本文计算得出相同时间段的变化率为2.31

\times 10^{8}

m³/a. ...

1972-2012年青藏高原中南部内陆湖泊的水位变化

2014

1972-2012年青藏高原中南部内陆湖泊的水位变化

2014

卫星测高数据监测青海湖水位变化

2017

卫星测高数据监测青海湖水位变化

2017

1994

Estimating water volume variations in lakes and reservoirs from four operational satellite altimetry databases and satellite imagery data

2013

... 必须指出,在湖泊面积—水位关系的构建中,针对不同的湖泊形态、数据与研究目的,不同的研究可有不同的方法.比如,Song等(2013)和Zhu等(2014)在研究中均通过构建面积水位的线性关系来估算水量变化;而Duan等(2013)在估算米德湖(美国)及塔纳湖(埃塞俄比亚)水量变化时,分别构建了2个湖泊的面积水位二次拟合方程来估算湖泊水量变化.此外,如果忽略式(5)中的一次项和常数项,即湖泊水位—面积关系表示为

A = K L^{2}

(K为系数),则湖泊蓄水量变化的计算公式可简化为： ...

Earth science: A new mechanical model for Tibet

2011

Analysis of lake level changes in Nam Co in central Tibet utilizing synergistic satellite altimetry and optical imagery

2012

Lake-level change and water balance analysis at Lake Qinghai, West China during recent decades

2007

Climate warming and growth of high-elevation inland lakes on the Tibetan Plateau

2009

ICESat derived elevation changes of Tibetan lakes between 2003 and 2009

2012

Climate change the physical science basis

2007

Modeling and analysis of lake water storage changes on the Tibetan Plateau using multi-mission satellite data

2013

A = K L^{2}

(K为系数),则湖泊蓄水量变化的计算公式可简化为： ...

The lakes handbook: Volume 1: Limnology and limnetic ecology

2005

Instructions for winter lake mapping

2000

Changes in the coastline and water level of the Ak?ehir and Eber Lakes between 1975 and 2009

2011

Monitoring lake changes of Qinghai-Tibetan Plateau over the past 30 years using satellite remote sensing data

2014

Water-level changes in China's large lakes determined from ICESat/GLAS data

2013

Terrestrial and aquatic responses to climate change and human impact on the southeastern Tibetan Plateau during the past two centuries

2011

The response of lake-glacier variations to climate change in Nam Co Catchment, central Tibetan Plateau, during 1970-2000

2008

Water level variation of Lake Qinghai from satellite and in situ measurements under climate change

2011

Monitoring lake level changes on the Tibetan Plateau using ICESat altimetry data (2003-2009)

2011

... ).就青海湖而言,当前基于遥感的研究也大多集中在湖泊面积或水位的变化方面(Zhang , Xie , Duan , et al, 2011; 李晓东等, 2012; Wang et al, 2013; 李燕等,2014; 骆成凤等, 2017; 祁苗苗等, 2018),而将卫星测高数据和卫星图像数据联合研究湖泊水量变化的工作还较少(张国庆等, 2013).本文在前人研究的基础上,基于MODIS产品影像数据和卫星高度计数据构建青海湖的水位—面积关系,进而定量估算青海湖水量的变化,对湖泊流域的水量平衡模拟提供有效的验证,并初步探讨其与气候因子的关系,为该地区的水资源可持续发展及生态环境保护提供科学依据. ...

Trend of salt lake changes in the background of global warming and tactics for adaptation to the changes

2004

Monitoring the fluctuation of Lake Qinghai using multi-source remote sensing data

2014

A = K L^{2}

(K为系数),则湖泊蓄水量变化的计算公式可简化为： ...

... 根据张国庆等(2013)的研究,2003-2009年,青海湖水量以5.4

\times 10^{8}

m³/a的速率上升,大于本文同时期湖泊水量的变化率(3.6

\times 10^{8}

\times 10^{8}

m³/a,本文计算得出相同时间段的变化率为2.31

\times 10^{8}

m³/a. ...

〈

〉

近20年青海湖水量变化遥感分析

Water storage variation of the Qinghai Lake in recent decades based on satellite observation

1 引言

2 研究区概况

3 数据和方法

3.1 研究数据

3.2 研究方法

4 结果与讨论

4.1 面积、水位提取结果精度验证

4.2 青海湖面积与水位的变化

4.3 青海湖水位—面积关系

4.4 青海湖近20年水量变化

4.5 湖泊水量变化与气候要素的关系

5 结论

参考文献 文献选项 原文顺序 文献年度倒序 文中引用次数倒序 被引期刊影响因子

参考文献

原文顺序

文献年度倒序

文中引用次数倒序

被引期刊影响因子