宋玉芝 德吉玉珍

摘要為了探討氣候變化對(duì)高原湖色林錯(cuò)湖面面積變化的影響，基于1988—2020年Landsat衛(wèi)星遙感影像資料，用最大似然法提取色林錯(cuò)水體信息，采用線性回歸及M-K檢驗(yàn)法分析色林錯(cuò)湖面面積及其流域內(nèi)溫度、降水和積雪深度等氣候因子變化特征，并用皮爾遜相關(guān)分析法探討了湖面面積與氣象因子之間的相關(guān)性．結(jié)果表明：近30年色林錯(cuò)湖面面積增加了650.70 km2，增長(zhǎng)速率為203.34 km2／（10 a）．色林錯(cuò)湖面擴(kuò)張存在著明顯的空間差異，湖面向南、向北擴(kuò)展比較明顯;色林錯(cuò)流域年平均氣溫及降水量呈顯著上升趨勢(shì)（p<0.05），而積雪深度呈顯著下降的趨勢(shì)（p<0.05），其中增溫速率為0.50? ℃／（10 a），降水量增加速率為17.32 mm／（10 a），積雪深度遞減率為0.65 cm／（10 a）;色林錯(cuò)湖面面積的變化與該流域氣溫的升高以及冷季積雪深度的降低具有極顯著相關(guān)性（p<0.001），氣溫升高使得色林錯(cuò)上游的冰雪融水增加是色林錯(cuò)湖面面積增大的主要原因．

關(guān)鍵詞氣候變化;湖面變化;遙感;色林錯(cuò)

中圖分類號(hào)

P237;P343.3

文獻(xiàn)標(biāo)志碼

A

收稿日期

2021-12-31

資助項(xiàng)目

國(guó)家自然科學(xué)基金（4207733）

作者簡(jiǎn)介宋玉芝，女，博士，教授，主要從事水環(huán)境與生態(tài)氣象方面的研究．syz70@nuist.edu.cn

0 引言

青藏高原是世界上海拔最高的高原，也是中國(guó)最大的湖泊密集地區(qū)［1］，其湖泊總面積約占我國(guó)湖泊總面積的49.5％，是中國(guó)乃至東亞大河的發(fā)源地，被稱為“亞洲水塔”［2］．湖泊作為陸地水圈的重要組成部分，對(duì)地表水循環(huán)過(guò)程具有重要的影響，對(duì)氣候變化的響應(yīng)極為敏感.因此，在全球氣候變化背景下，研究青藏高原湖泊的擴(kuò)張與收縮對(duì)氣候變化的響應(yīng)具有重要的意義［3-5］．

近年來(lái)，由于氣候變暖，青藏高原湖泊的變遷及其變遷的原因受到廣泛的關(guān)注，國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者基于不同方法對(duì)青藏高原湖泊變化進(jìn)行了研究［6-17］．董斯揚(yáng)等［15］選取青藏高原1970、1990、2000和2010年4個(gè)時(shí)段的Landsat遙感影像，通過(guò)人工解譯提取湖泊面積，指出近40年來(lái)青藏高原湖泊面積呈加速擴(kuò)張的趨勢(shì)，但在不同地理位置和海拔高度，湖泊面積變化趨勢(shì)并不一致．李蒙等［16］基于Landsat影像，利用歸一化水體指數(shù)法提取水體信息，發(fā)現(xiàn)納木錯(cuò)水面面積從1976年的1 928.63 km2增加到2015年的2 018.55 km2．李東昇等［17］基于3S技術(shù)提取青藏高原哈拉湖流域內(nèi)湖泊面積，發(fā)現(xiàn)該流域湖泊面積在1986—2001年間呈波動(dòng)下降的趨勢(shì)，2001—2015年間卻呈波動(dòng)上升的趨勢(shì)．湖泊面積變遷主要受地質(zhì)構(gòu)造決定，而短時(shí)間尺度（幾十年）的湖泊變遷主要受氣候因素的影響［18-20］．Zhang等［19］發(fā)現(xiàn)，由于氣溫升高，蒸發(fā)量增加及降水量的減少，使得瑪旁雍措湖泊面積在1970—2008年之間持續(xù)發(fā)生萎縮．何友翔等［20］認(rèn)為，2000—2020年納木錯(cuò)湖泊面積的擴(kuò)大與氣溫升高導(dǎo)致冰川融水增加有關(guān)．色林錯(cuò)作為西藏第一大湖泊，近年來(lái)也有一些學(xué)者對(duì)其變化特征進(jìn)行了研究［21-24］．孟愷等［23］認(rèn)為，氣溫升高是2000—2010年間色林錯(cuò)湖面面積急劇擴(kuò)大的主要因素，而降水量的增加是次要因素．德吉央宗等［24］則認(rèn)為，近40年來(lái)色林錯(cuò)流域湖泊面積變化與氣溫和降水有關(guān)．已有的研究成果為進(jìn)一步探討高原內(nèi)陸湖泊面積變化與高原氣候變化之間的關(guān)系奠定了基礎(chǔ)，但這些研究結(jié)果主要基于間斷的時(shí)間序列分析，缺乏對(duì)研究區(qū)域連續(xù)性長(zhǎng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的分析，且部分研究使用的數(shù)據(jù)月份不統(tǒng)一，這將造成因豐水期和枯水期湖泊現(xiàn)象不同產(chǎn)生的水體提取誤差．此外，在湖面面積變化與氣象因子如氣溫、降水量和積雪等之間的關(guān)系還需進(jìn)一步探討．基于此，本文選取1988—2020年7—9月色林錯(cuò)處于豐水期的Landsat影像資料共33期，利用遙感影像監(jiān)督分類法中應(yīng)用最廣泛的最大似然分類法，提取水體信息，分析色林錯(cuò)湖面面積的時(shí)空變化特征并探討其對(duì)氣候變化的響應(yīng)，為在全球氣候變化背景下，對(duì)未來(lái)水資源合理使用和調(diào)配提供科學(xué)依據(jù)．

1 研究區(qū)概況

色林錯(cuò)位于西藏自治區(qū)尼瑪、申扎、班戈三縣交界處，是西藏第一大湖泊，湖面海拔高度約為4 530 m．流域總面積45 530 km2，流域內(nèi)湖泊面積3 262 km2［25］．色林錯(cuò)湖水補(bǔ)給依賴于地表徑流，入湖河流有發(fā)源于巴布日雪山的波曲藏布、甲崗雪山的扎根藏布、岡底斯山的阿里藏布以及唐古拉雪山的扎加藏布，這些河流分別從色林錯(cuò)湖泊的東、西、南、北岸入湖，源區(qū)都是冰雪覆蓋，水源豐富［23］．

2 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

基于遙感技術(shù)提取色林錯(cuò)水體信息的Landsat數(shù)據(jù)，為1988—2020年7—9月湖泊處于豐水期且無(wú)云或少云的影像資料（表1），Landsat衛(wèi)星影像資料來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心地理空間數(shù)據(jù)云和美國(guó)地質(zhì)勘探局（USGS）官網(wǎng)．氣象資料由西藏自治區(qū)氣象局信息網(wǎng)絡(luò)中心提供，氣象資料為色林錯(cuò)流域附近的申扎、那曲、安多、班戈和當(dāng)雄5個(gè)氣象站（圖1）的1985—2020年月平均氣溫、降水量和最大積雪深度數(shù)據(jù)．

2.2 分析方法

2.2.1 遙感資料處理方法

利用ENVI軟件對(duì)Landsat影像進(jìn)行幾何校正和大氣校正的預(yù)處理［26］，通過(guò)人工判別將圖像中的地物分類為裸地、水體、雪山，并進(jìn)行訓(xùn)練樣區(qū)的選取，采用遙感影像監(jiān)督分類法中應(yīng)用最廣泛的最大似然分類法提取水體信息［27-30］．此方法主要利用每個(gè)像元與鄰近像元之間的光譜特性，或像元在已分類好的裸地、水體、雪山三個(gè)訓(xùn)練樣區(qū)中屬于哪一個(gè)訓(xùn)練樣區(qū)的概率最大來(lái)最終確定其所屬的地物類型.在完成水體信息提取之后，對(duì)最終分類結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)價(jià)，即將分類結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)分類像元建立混淆矩陣，進(jìn)行總體分類精度與Kappa系數(shù)的計(jì)算［30］．其中總體分類精度表示分類正確的像元數(shù)量與標(biāo)準(zhǔn)的像元總數(shù)量的比值，Kappa系數(shù)表示分類后的像元與標(biāo)準(zhǔn)像元的一致程度，只有符合分類要求（Kappa系數(shù)>0.90）之后，再利用ArcGIS軟件將結(jié)果轉(zhuǎn)換成矢量數(shù)據(jù)來(lái)統(tǒng)計(jì)湖泊的面積，以及用來(lái)分析湖面的空間變化特征．

2.2.2 數(shù)據(jù)分析

1）本文將月平均氣溫大于0 ℃的月份（5—10月）歸類為暖季，月平均氣溫小于0 ℃的月份（11月—次年4月）歸類為冷季，使用氣候傾向率法分析氣象因子的變化趨勢(shì)，計(jì)算公式如下：

Y=a 0+a 1t，? （1）

式中Y為氣象要素，a 0為常數(shù)項(xiàng)，t為時(shí)間，a 1為線性趨勢(shì)項(xiàng)，a 1×10表示為氣象因子每10年的變化趨勢(shì)．

2）利用Mann-Kendall突變檢驗(yàn)法（M-K test）［31-32］，揭示色林錯(cuò)湖面面積和各氣象因子的突變特征，采用皮爾遜相關(guān)分析（Pearson correlation）研究湖泊面積與氣象因子之間的相關(guān)性．

3 結(jié)果與討論

3.1 色林錯(cuò)湖泊面積變化特征

近30年色林錯(cuò)湖面面積總體上呈增大的趨勢(shì)（表2，圖2）．從圖2可看出，色林錯(cuò)湖面面積隨時(shí)間的變化顯著增加（r=0.957，p<0.001）．由表2可知，1988—2020年，湖面面積從1 742.65 km2增長(zhǎng)到2 393.35 km2，增加了650.70 km2，增加速率為203.34 km2/（10 a）．進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，近30年色林錯(cuò)湖面面積的增長(zhǎng)過(guò)程可分為緩慢增長(zhǎng)、急劇增長(zhǎng)、緩慢增長(zhǎng)三個(gè)階段，即1997年之前湖泊面積增幅較小，平均每年增加2.98 km2;1997—2015年增長(zhǎng)迅速，平均每年增加34.23 km2;2015年之后色林錯(cuò)湖面面積的增長(zhǎng)開(kāi)始減慢，平均每年增加14.50 km2．通過(guò)遙感影像發(fā)現(xiàn)，2003年之前色林錯(cuò)與雅根錯(cuò)是兩個(gè)獨(dú)立的湖泊，2003年這兩個(gè)湖面連成一片，這與已有文獻(xiàn)［18］的結(jié)果，即色林錯(cuò)南部在2003—2005年間與雅根錯(cuò)發(fā)生了連通接近．因此，2003年開(kāi)始，色林錯(cuò)湖面面積將雅根錯(cuò)湖面面積納入計(jì)算．2003年色林錯(cuò)和雅根錯(cuò)的湖面總面積為2 099.13 km2，與2002年（兩個(gè)湖泊還未相連）色林錯(cuò)湖面面積相比，2003年（相連之后）湖面面積增加了91.29 km2．進(jìn)一步采用M-K檢驗(yàn)法，對(duì)色林錯(cuò)流域湖面面積的變化進(jìn)行突變檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)UF和UB曲線相交于2006年，但交叉點(diǎn)并不在a=0.05的顯著水平內(nèi)，表明色林錯(cuò)湖面面積不存在顯著突變點(diǎn)（圖3）．

利用1990、2000、2010和2020年四個(gè)時(shí)期的遙感影像數(shù)據(jù)，對(duì)色林錯(cuò)湖面面積空間變化進(jìn)行分析，分析結(jié)果也表明：色林錯(cuò)湖面面積隨時(shí)間推移呈增加的趨勢(shì)，不同時(shí)間段湖面擴(kuò)張的速率不同，也呈慢快慢的變化規(guī)律．即1990—2000年色林錯(cuò)湖面面積擴(kuò)展了169.40 km2，占總擴(kuò)展面積的26％;2000—2010年是近30年中色林錯(cuò)湖面擴(kuò)展最快的10年，湖面面積擴(kuò)展了378.95 km2，占總擴(kuò)展面積的58％;2010—2020年湖面擴(kuò)張度整體變慢，湖面面積擴(kuò)展了99.94 km2，只占總擴(kuò)展面積的15％（圖4）．進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，色林錯(cuò)湖岸線在四周擴(kuò)展程度并不相同，擴(kuò)展最明顯的區(qū)域在湖的北部和南部（圖4）．由于色林錯(cuò)北部與扎加藏布相連，而扎加藏布是屬于西藏地區(qū)最長(zhǎng)的內(nèi)流河，源于唐古拉雪山的當(dāng)瑪崗北坡［23］，因此，色林錯(cuò)北部湖水面積的增加與冰川融水經(jīng)過(guò)扎加藏布匯入色林錯(cuò)有密不可分的關(guān)系．色林錯(cuò)南部與其相鄰的雅根錯(cuò)發(fā)生了連通，使得色林錯(cuò)面積明顯增大．

3.2 色林錯(cuò)流域氣候變化

3.2.1 氣溫

1985—2020年，色林錯(cuò)流域年平均氣溫呈極顯著的上升趨勢(shì)（r=0.743，p<0.001），增溫速率為0.50 ℃／（10 a），多年平均氣溫為0.2 ℃（圖5a）．1998年之前（除了1988年）流域年均氣溫低于多年平均氣溫，最低氣溫達(dá)-1.9 ℃（1997年）;1998年之后，該流域氣溫明顯升高，除2000和2002年之外均高于多年平均氣溫，最高年均氣溫為1.3 ℃（2009、2016和2017年）．采用M-K突變檢驗(yàn)法，對(duì)年平均氣溫進(jìn)行突變檢驗(yàn)（圖6）．由圖6可知，UF和UB曲線相交與2004年，且交叉點(diǎn)在a=0.05的顯著水平內(nèi)，即氣溫在2004年發(fā)生了突變，多年平均氣溫從突變前（1985—2004年）的-0.22 ℃上升到突變后（2005—2020年）的0.83 ℃，上升了1.05 ℃，表明2004年以后色林錯(cuò)流域的氣溫增暖趨勢(shì)變得十分顯著．此外，該流域多年平均冷季氣溫為-6.35 ℃，暖季為6.87 ℃，且冷季及暖季年平均氣溫隨時(shí)間的變化均呈極顯著的上升趨勢(shì)（r 冷=0.686，r 暖=0.647，p<0.001），冷季增溫速率為0.61 ℃／（10 a），暖季為0.43 ℃／（10 a），冷季增溫速率是暖季的1.42倍（圖5b、c）．由此可見(jiàn)，色林錯(cuò)流域氣候正在變暖，增溫幅度比較明顯，且冷季更為顯著．

3.2.2 降水量

1985—2020年間色林錯(cuò)流域年平均降水量呈顯著上升趨勢(shì)（r=0.301，p<0.05），平均每10年增加17.3 mm，多年平均降水量為381.0 mm，年平均降水量最低為218.0 mm（2015年），最高為551.3 mm（2008年）（圖7a）．該流域在1985—1995年間降水量較少，1995年之后緩慢增多，而在2005—2015年期間降水量呈波動(dòng)變化，2015年之后再持續(xù)增加（圖7a）．采用M-K檢驗(yàn)法，對(duì)色林錯(cuò)流域降水量的變化進(jìn)行突變檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)UF和UB曲線相交與1998年，且在a=0.05的顯著水平內(nèi)，即降水量在1998年發(fā)生了突變，多年平均降水量從突變前（1985—1998年）的351.8 mm上升到突變后（1999—2020年）的399.6 mm，上升了47.8 mm（圖8），這說(shuō)明色林錯(cuò)流域降水量在1998年開(kāi)始顯著上升．這一結(jié)果與已有的關(guān)于高原氣候變化的研究結(jié)果基本一致［25］．此外，該流域冷暖季降水量雖都呈上升趨勢(shì)，但冷季降水量隨時(shí)間的變化并不顯著（r=0.105，p>0.05），暖季卻呈顯著上升的趨勢(shì)（r=0.324，p<0.05），其中降水量上升速率冷季為1.11 mm／（10 a），暖季為3.17 mm／（10 a）（圖7b、c）．冷季的多年平均降水量為3.35 mm，遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于暖季的多年平均降水量（60.39 mm），這說(shuō)明，色林錯(cuò)流域降水量的變化主要以暖季為主．

3.2.3 積雪深度

圖9為色林錯(cuò)流域最大積雪深度．由圖9a可知，色林錯(cuò)流域年平均最大積雪深度在1985—2020年呈顯著下降趨勢(shì)（r=0.376，p<0.05），下降速率為0.65 cm／（10 a）．2000之前，該流域年平均最大積雪深度除1991、1992年和1994年以外均大于多年平均積雪深度（6.30 cm）．2000年之后，該流域年平均最大積雪深度均小于多年平均積雪深度，最低值為3.20 cm（2010和2018年）（圖9a）．采用M-K突變檢驗(yàn)法，對(duì)年平均最大積雪深度進(jìn)行了突變檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)UF和UB曲線相交與2002—2003年，且在a=0.05的顯著水平內(nèi)，即積雪深度在2002—2003年間發(fā)生了突變，多年平均積雪深度從突變前（1985—2003年）的6.74 cm下降到突變后（2004—2020年）的5.84 cm，下降了0.90 cm，表明2003年后色林錯(cuò)流域積雪深度的降低趨勢(shì)十分顯著（圖10）．此外，色林錯(cuò)流域冷季和暖季積雪深度均呈顯著下降趨勢(shì)，且冷季積雪深度的下降趨勢(shì)相比暖季更顯著（r 冷=0.528，p 冷<0.01;r 暖=0.387，p 暖<0.05），以及冷季積雪深度的下降速率（0.32 cm／（10 a））大于暖季（0.25 cm／（10 a））（圖9b、c）．

3.3 色林錯(cuò)湖泊面積變化與氣象因子的關(guān)系

根據(jù)以上的研究結(jié)果可知，色林錯(cuò)湖面面積及該流域溫度、降水量和最大積雪深度均存在顯著的變化趨勢(shì)（圖3、5、7、9）．采用皮爾遜相關(guān)分析法分析湖泊面積與流域氣象因子之間的相關(guān)性發(fā)現(xiàn)，色林錯(cuò)湖面面積與該流域年平均氣溫的相關(guān)系數(shù)r=0.744（p<0.001），兩者之間呈極顯著的正相關(guān)（圖11a）．從圖11b和圖11c也發(fā)現(xiàn)，冷暖季氣溫均與湖面面積存在極顯著的正相關(guān)（r 冷=0.739，p 冷<0.001;r 暖=0.552，p 暖<0.001），其中冷季氣溫與湖面面積的相關(guān)系數(shù)（r 冷）略大于暖季氣溫與湖面面積的相關(guān)系數(shù)（r 暖）．

圖12是色林錯(cuò)湖面面積與該流域冷季降水量之間的關(guān)系.從圖12b可知，湖面面積與與該流域冷季降水量不存在相關(guān)關(guān)系，與年平均降水量和暖季降水量雖呈一定的正相關(guān)，但均未達(dá)到顯著水平（p>0.05）（圖12a、c），這說(shuō)明色林錯(cuò)流域降水量雖呈顯著的增加趨勢(shì)，但對(duì)色林錯(cuò)湖面面積的擴(kuò)張影響不大．

圖13是色林錯(cuò)湖泊面積與積雪深度間的關(guān)系．由圖13可見(jiàn)，色林錯(cuò)流域年平均最大積雪深度與湖面面積呈顯著的負(fù)相關(guān)（r=-0.347，p<0.05），進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，冷季最大積雪深度與湖泊面積呈極顯著的負(fù)相關(guān)（r 冷=-0.661，p<0.001），但暖季最大積雪深度與湖泊面積的負(fù)相關(guān)性并不顯著（r 暖=-0.228，p>0.05）．

4 結(jié)論

色林錯(cuò)湖面面積在近30年里持續(xù)增加，這與該流域氣象因子有著密切的關(guān)系.本文根據(jù)色林錯(cuò)湖面面積與該流域各氣象因子的變化特征，以及它們之間的相關(guān)性，得出以下結(jié)論：

1）近30年色林錯(cuò)湖面面積總體上呈持續(xù)增加的趨勢(shì)，湖面面積在1988年為1 742.65 km2，到2020年湖面已達(dá)2 393.35 km2，湖泊面積共增加了650.70 km2．1997—2015年間湖面增長(zhǎng)尤為迅速，平均每年增加34.23 km2．隨著時(shí)間的變化，湖岸不斷向外擴(kuò)展但向四周擴(kuò)展的速度并不均一，湖的北部及南邊擴(kuò)展明顯．

2）近30年色林錯(cuò)流域氣候變化特征比較明顯，年平均氣溫和降水量均呈顯著的增加趨勢(shì)（p<0.05），而年平均最大積雪深度呈顯著下降的趨勢(shì)（p<0.05），其中增溫速率為0.50 ℃／（10 a），降水量增加速率為17.32 mm／（10 a），最大積雪深度遞減率為0.65 cm／（10 a）．此外，冷季氣溫和積雪深度的變化較暖季更為明顯，而降水量的變化主要以暖季為主．

3）近30年色林錯(cuò)湖面面積不斷擴(kuò)大與流域氣候變化密切相關(guān)．色林錯(cuò)湖面面積與氣溫的升高及冷季積雪深度的降低呈極顯著的相關(guān)性（p<0.001），與降水量的相關(guān)性并不顯著（p>0.05）．這說(shuō)明，色林錯(cuò)湖面面積的增長(zhǎng)主要是由于溫度的顯著升高導(dǎo)致上游冰雪迅速融化，湖水補(bǔ)給增加所致．

參考文獻(xiàn)

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Variation of Selin Co lake area during 1988-2020 and its response to climate change

SONG Yuzhi1，2 DEJI Yuzhen1，2

1Key Laboratory of Ecosystem Carbon Source and Sink，China Meteorlogical Administration（ECSS-CMA），

Nanjing University of Information Science ＆ Technology，Nanjing 210044

2School of Applied Meteorology，Nanjing University of Information Science ＆ Technology，Nanjing 210044

Abstract To explore the impact of climate change on the lake area of Selin Co，this paper used maximum likelihood method to extract the lake areas of Selin Co for the past 33 years （1988-2020） from Landsat data，then analyzed the variations in lake area，temperature，precipitation as well as snow cover depth in Selin Co basin using linear regression and Mann-Kendall test，and discussed the correlation between lake area and climate change by Pearson correlation.The results showed that，in the past 33 years，the Selin Co Lake expanded by 650.70 km2 at the rate of 203.34 km2／（10 a），mostly at northward and southward directions.The average annual temperature and precipitation increased significantly at the rates of 0.50? ℃／（10 a） and 17.32 mm／（10 a） （p<0.05），while the average maximum snow cover depth decreased significantly at the rate of 0.65 cm／（10 a） （p<0.05） during 1988-2020.An extremely significant correlation was found between the change of lake area and the rise of air temperature in the basin as well as the decreasing maximum snow cover depth in cold season （p<0.001），indicating that the Selin Co lakes expansion in the past 33 years was a consequence of the increasing water supply from ice-snow meltwater due to the rising air temperature in Selin Co basin.

Key words climate change;lake area change;remote sensing;Selin Co