基于高分1號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的青海湖擴(kuò)張及湖濱沙地變化特征分析

祝存兄， 史飛飛， 喬 斌， 張 娟， 陳國茜

（1.青海省防災(zāi)減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，青海 西寧 810001；2.青海省氣象科學(xué)研究所，青海 西寧 810001）

湖泊是陸地水圈的重要組成部分，其變化反映區(qū)域氣候和環(huán)境的變化狀況，是氣候變化的指示器［1］。青藏高原湖泊星羅棋布，青海湖作為維系青藏高原東北部生態(tài)安全的重要水體，是阻遏西部荒漠化向東部蔓延的天然屏障［2］，對區(qū)域甚至全球氣候變化響應(yīng)敏感，在區(qū)域和全球氣候變化共同作用下，青藏高原湖泊正發(fā)生著不同程度的變化［3］，其變化與區(qū)域生態(tài)環(huán)境也存在一系列連鎖互饋影響，研究氣候變化背景下青海湖變化以及與區(qū)域生態(tài)環(huán)境之間的相互影響受到廣泛關(guān)注［4］。

已有研究表明，1995—2019年青海湖面積總體呈先減小后增大的趨勢，2004年是青海湖水位/面積變化的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，自2005年以來青海湖面積［5］、水位［6］、水量［7］均表現(xiàn)為“止跌回升”，當(dāng)前仍處于擴(kuò)張態(tài)勢。在氣候變化對湖泊影響方面，有學(xué)者認(rèn)為，青海湖水量收支主要受降水、蒸發(fā)和徑流影響［8］，周丹等［9］認(rèn)為，夏季降水量和降水強(qiáng)度的同時(shí)增加，對2005年以來的青海湖水位上升影響顯著；而白文蓉等［10］認(rèn)為，年總降水量對湖泊水位變化的影響高于夏季降水量的影響，且流域降水量對湖泊水位的貢獻(xiàn)約有1 a 的滯后期；Zhang 等［11］研究發(fā)現(xiàn)，降水量變化和潛在蒸散不能完全解釋青藏高原湖泊變化，尤其在冰雪和凍土存在的區(qū)域，影響機(jī)制更為復(fù)雜。在青海湖與周邊環(huán)境互饋影響方面，學(xué)者們對青海湖湖濱沙地的分布、形成、發(fā)展做了一系列研究，研究者們大多數(shù)都認(rèn)同青海湖水位漲落對湖濱沙地會(huì)產(chǎn)生一定影響［12-14］，但對湖泊水位的漲落引起的沙區(qū)及沙區(qū)生態(tài)環(huán)境變化有低估情況［15］。在監(jiān)測技術(shù)方面，衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的豐富和GIS 技術(shù)的發(fā)展，為快速獲得湖泊變化信息提供了支撐，然而，眾多學(xué)者使用NOAA/AVHRR、EOS/MODIS、NPP/VIIRS、Landsat/MSSTMOLI 等國外衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行湖泊面積監(jiān)測評估，技術(shù)方法以基于光譜特征單波段閾值法、譜間關(guān)系法、水體指數(shù)法等為主［16］。國產(chǎn)高分衛(wèi)星的發(fā)射為我國研究學(xué)者快速獲取數(shù)據(jù)提供了可靠支撐［17］，但相應(yīng)的應(yīng)用研究較少，同時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)也逐漸補(bǔ)充了光譜特征閾值法的不足［18］。

基于此，本文利用國產(chǎn)高分1號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)，采用隨機(jī)森林法提取青海湖水域和湖濱沙區(qū)分布，利用像元二分模型計(jì)算沙區(qū)植被覆蓋度，從湖泊面積和岸線時(shí)空變化特征、沙區(qū)面積和沙區(qū)植被覆蓋度時(shí)空分布及演變特征、氣候環(huán)境變化對湖泊和沙區(qū)影響等3 個(gè)方面，分析2013—2020 年青海湖及周邊沙區(qū)環(huán)境變化特征，初步解釋區(qū)域氣-水-沙關(guān)系，以期對青海湖及周邊環(huán)境變化和對氣候變化的響應(yīng)機(jī)制提供參考。

1 數(shù)據(jù)來源與方法

1.1 研究區(qū)概況

青海湖（99°36′～100°47′E，36°32′～37°15′N，圖1）位于青藏高原東北部，處于半濕潤半干旱、干旱區(qū)過渡帶，是我國最大的內(nèi)陸高原咸水湖，年均氣溫-4.6～4.0 ℃，年日照時(shí)數(shù)2800～3090 h，年蒸發(fā)量1300～2000 mm，年降水量291.0～579.0 mm，降水大部分集中在6—9 月［19］。青海湖受50 多條河流補(bǔ)給，流域西北部的崗格爾肖合力冰川是補(bǔ)給貢獻(xiàn)最大的布哈河河源。青海湖東北岸湖濱地帶分布有廣泛的風(fēng)沙堆積，在湖濱平原、山前傾斜平原及湖周淺水地區(qū)呈片狀、帶狀分布［13］，形成4處較為典型的沙區(qū)。鳥島沙區(qū)位于鳥島北側(cè)，為流動(dòng)沙丘；甘子河沙區(qū)位于尕海北部，甘子河附近，為半固定沙丘（地）；尕海沙區(qū)位于海晏灣以西、尕海以南，為流動(dòng)沙丘和半固定沙丘（地）；克土沙區(qū)位于海晏灣以東、大板山以西、滿隆山以北，為流動(dòng)沙丘和半固定沙丘（地）。鳥島沙區(qū)、尕海沙區(qū)和克土沙區(qū)邊界均與湖泊連接，受沿岸流或波浪直接沖擊、磨蝕作用，形成湖岸沙堤、沙壩、湖濱沙丘等堆積類型的沙區(qū)邊界［14］。

圖1 青海湖地理位置示意圖Fig.1 Map of the geographical location of Qinghai Lake

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

1.2.1 高分1 號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù) 高分1 號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)來源于中國資源衛(wèi)星應(yīng)用中心陸地觀測衛(wèi)星數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)（http://36.112.130.153:7777/DSSPlatform/shirologin.html），該衛(wèi)星于2013年4月26日成功發(fā)射，是中國高分辨率對地觀測系統(tǒng)重大專項(xiàng)支持開發(fā)的第一顆衛(wèi)星，具有高時(shí)空分辨率和寬覆蓋的特點(diǎn)，極大地提高了我國高分辨率衛(wèi)星數(shù)據(jù)的自給率和時(shí)效性，多年運(yùn)行也積累了大量可作為評估的數(shù)據(jù)，本研究選取自該衛(wèi)星發(fā)射以來2013—2020 年16 m分辨率多光譜相機(jī)（GF1/WFV）7—9 月27 景數(shù)據(jù)，由于青海湖水位和面積在9 月達(dá)到峰值［10］，是湖泊豐水期，且湖泊穩(wěn)定性較高［6］，湖泊面積提取采用9月數(shù)據(jù)，為與以往學(xué)者研究結(jié)果進(jìn)行對比，未剔除海心山部分；青海湖流域植被存在明顯的物候變化特征［20］，7—8 月為植被生產(chǎn)旺盛期，為避免返青期和黃枯期植被覆蓋度不穩(wěn)定帶來的誤差，選用7—8月晴空無云影像分析植被變化。對數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正、正射校正、投影轉(zhuǎn)換、拼接裁剪等預(yù)處理。輻射定標(biāo)是指將衛(wèi)星傳感器接收到的DN值轉(zhuǎn)換為具有物理意義的特征量，本研究將DN 值轉(zhuǎn)換為反射率值；大氣校正是從衛(wèi)星傳感器接收的總輻射中消除由于大氣吸收、大氣散射等影響導(dǎo)致的輻射量誤差從而獲得地表目標(biāo)物反射率進(jìn)行校正，本研究選取影像為晴空少云的青藏高原地區(qū)，采用快速大氣校正法進(jìn)行校正；選取GF1號(hào)衛(wèi)星自帶的RPC文件結(jié)合30 m空間分辨率DEM進(jìn)行正射校正，訂正由于地形起伏和傳感器誤差而引起的像元點(diǎn)位移；為統(tǒng)計(jì)面積、岸線長度等信息，將影像投影為Albers等面積投影；對分幅過境影像進(jìn)行拼接，為節(jié)約運(yùn)算資源并方便時(shí)序?qū)Ρ确治觯瑢λ杏跋癜辞嗪：饔蜻吔邕M(jìn)行裁剪。

1.2.2 氣象數(shù)據(jù) 氣溫、降水和凍土數(shù)據(jù)來源于青海省氣象局氣象信息中心提供的位于青海湖流域內(nèi)的天峻、剛察國家氣象站1961—2020年資料。

1.2.3 積雪和冰川數(shù)據(jù) 積雪數(shù)據(jù)來源于NASA 數(shù)據(jù)官網(wǎng)（https://search.earthdata.nasa.gov/），使用MOD1 0A1/V06 數(shù)據(jù)，MOD10A1 數(shù)據(jù)是空間分辨率500 m的每日雪蓋產(chǎn)品，V06 版本提供了網(wǎng)格的歸一化積雪指數(shù)NDSI（Normalized Difference Snow Index），選取覆蓋青海湖流域的條帶號(hào)為h25v05、h26v05的數(shù)據(jù)。冰川數(shù)據(jù)來源于國家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心祁連山地區(qū)1980—2020年冰川邊界產(chǎn)品數(shù)據(jù)集［21］。

1.2.4 DEM數(shù)據(jù)和實(shí)地采樣數(shù)據(jù) 數(shù)字高程數(shù)據(jù)來源于美國地質(zhì)調(diào)查局USGS（U.S. Geological Survey），空間分辨率為30 m。分別在2019—2020年進(jìn)行實(shí)地調(diào)查，實(shí)地調(diào)查以GPS 打點(diǎn)水陸交錯(cuò)帶位置、光譜儀測定沙區(qū)植被光譜特征、數(shù)碼相機(jī)拍攝植被覆蓋度等方式進(jìn)行，實(shí)地調(diào)查結(jié)果用于樣本訓(xùn)練和分類結(jié)果檢驗(yàn)。

1.3 研究方法

1.3.1 水體和沙區(qū)分類方法 隨機(jī)森林（Random Forest，RF）是由Leo Breiman 基于Bagging 集成學(xué)習(xí)理論和隨機(jī)子空間方法提出的高度靈活的一種集成學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，隨機(jī)性的引入使得分類算法不易過擬合且具有較高的抗噪能力，在當(dāng)前的機(jī)器學(xué)習(xí)算法中具有極好的準(zhǔn)確率［18］。采用隨機(jī)森林法分類青海湖及周邊地物，包括水體、沙地、草地等地物，并進(jìn)行柵矢轉(zhuǎn)換處理。本研究選擇2013—2020 年7—9 月高分1 號(hào)影像數(shù)據(jù)，利用ENVI5.2 中隨機(jī)森林分類擴(kuò)展工具，該工具源碼來自ENMAPBOX v2.1.1［22］，選擇訓(xùn)練樣本時(shí)使Jeffries-Matusita和Transformed Divergence 兩參數(shù)均大于1.9，從而保證樣本的可分離性，提高分類精度。

1.3.2 積雪覆蓋面積和日數(shù)及冰川信息處理方法

利用MRT（MODIS Reprojection Tool）工具對MOD10 A1/V06 數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域拼接和投影轉(zhuǎn)換，以NDSI≥0.15作為積雪判識(shí)依據(jù)，進(jìn)行積雪覆蓋范圍的提取，以研究區(qū)積雪季（上一年10 月1 日至本年5 月31日）為統(tǒng)計(jì)周期，對積雪季積雪覆蓋日數(shù)進(jìn)行累積計(jì)算，對統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)積雪日數(shù)大于2 d 的覆蓋區(qū)域作為積雪最大覆蓋范圍，得到最大積雪覆蓋日數(shù)和累積積雪覆蓋面積信息，利用青海省地面氣象臺(tái)站觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行精度檢驗(yàn)和校正。以冰川邊界范圍為基礎(chǔ)，計(jì)算冰川面積，為更直觀評價(jià)冰川變化對水資源的影響，采用劉時(shí)銀等［23］提出的“面積-體積”經(jīng)驗(yàn)公式估算冰川冰儲(chǔ)量，公式如下。

式中：V為冰川體積（km3）；A為冰川面積（km2）。

1.3.3 沙區(qū)植被覆蓋度計(jì)算方法 以分類后的沙地為邊界，選取7—8月盛草期晴空無云條件下衛(wèi)星影像，提取沙區(qū)范圍歸一化植被指數(shù)NDVI（Normalized Difference Vegetation Index），NDVI借助紅光和近紅外波段的反射率值計(jì)算完成，公式如下。

式中：Band3、Band4分別對應(yīng)GF1/WFV 數(shù)據(jù)中的第3、4波段，即紅光波段和近紅外波段。

植被覆蓋度FVC（Fractional Vegetation Cover）是表征植被茂密程度和植被質(zhì)量的重要參數(shù)，其動(dòng)態(tài)變化為認(rèn)識(shí)沙漠化演變過程提供豐富的信息，F(xiàn)VC 與NDVI 之間存在極顯著的相關(guān)關(guān)系，像元二分模型是常用的FVC估算方法，該模型基本原理為假設(shè)每個(gè)像元都可以分解為純植被和純土壤兩部分，所得到的光譜信息以2 種純組分的面積比例加權(quán)的線性組合，純植被所占的面積百分比即為研究范圍內(nèi)的植被覆蓋度［24］，公式如下。

式中：FVC、NDVI、NDVIsoil、NDVIveg分別代表植被覆蓋度、目標(biāo)像元NDVI、純沙地像元NDVI、純植被像元NDVI。為客觀地評價(jià)沙區(qū)植被茂密程度，結(jié)合研究區(qū)沙地的實(shí)際情況NDVIsoil和NDVIveg分別選取研究區(qū)內(nèi)NDVI 值累計(jì)概率為2%和99.5%的值，根據(jù)“全國沙漠化類型劃分”以及荒漠地區(qū)植被覆蓋度評估指標(biāo)［25］，將覆蓋度分為5個(gè)等級(jí)（表1）。

表1 植被覆蓋度等級(jí)劃分Tab.1 Classfication of fractional vegetation cover degree in sandland

1.3.4 數(shù)據(jù)分析方法 使用MRT、ENVI5.3+IDL8.5、ArcGIS 10.2等軟件進(jìn)行衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)處理和繪圖；使用SPSS、Office2013等軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析并制圖；采用皮爾遜方法［26］進(jìn)行相關(guān)性分析；采用相對貢獻(xiàn)率分析影響因子對湖泊和沙區(qū)變化的影響程度，并與湖泊面積進(jìn)行回歸分析，建立標(biāo)準(zhǔn)回歸方程，該影響因子對應(yīng)系數(shù)的絕對值與所有回歸系數(shù)絕對值之和的比值即為相對貢獻(xiàn)率。相對貢獻(xiàn)率計(jì)算見下式。

式中：y為湖泊面積的標(biāo)準(zhǔn)化值；an為第n個(gè)影響因子與y的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)；xn為第n個(gè)影響因子的標(biāo)準(zhǔn)化值；b0為常數(shù)；Crn為第n個(gè)影響因子對y的相對貢獻(xiàn)率。

2 結(jié)果與分析

2.1 青海湖面積及湖岸形態(tài)變化特征分析

2.1.1 青海湖主體湖面積及湖岸形態(tài)變化 2013—2020年青海湖主體湖面積以30.73 km2·a-1速率波動(dòng)增大，2013—2015 年面積相對平穩(wěn)，2017 年后面積逐年增大；2013—2016年湖岸線長度隨面積波動(dòng)增大而縮短；自2018 年起，湖泊面積擴(kuò)張導(dǎo)致湖濱沙堤淹沒，湖岸線長度隨面積擴(kuò)張縮短更明顯（圖2a）。在空間變化上，主體湖面積擴(kuò)張對周邊區(qū)域有不同程度的淹沒，沙柳河入湖口（A）、布哈河入湖口-鳥島-泉灣沿岸（B）、沙島（C）等區(qū)域擴(kuò)張明顯（圖3）。

2.1.2 青海湖附屬子湖面積及湖岸線長度變化 尕海是青海湖最大的附屬子湖，2013—2020年尕海面積以0.60 km2·a-1速率波動(dòng)增大，2013—2016年面積相對平穩(wěn)，2016 年后面積逐年增大，2018 年以后增速明顯放緩（圖2b）。在空間變化上，尕海（D）面積擴(kuò)張主要影響區(qū)域?yàn)槲髂涎匕兜屯萏帲▓D3）；年際間波動(dòng)擴(kuò)張趨勢與主體湖協(xié)同一致，但擴(kuò)張速率小于主體湖。

圖2 2013—2020年青海湖主體湖（a）和尕海（b）面積及湖岸線長度變化Fig.2 Changes of area and shoreline length of Qinghai Lake(a)and Gahai(b)from 2013 to 2020

圖3 青海湖及附屬湖泊擴(kuò)張范圍遙感監(jiān)測Fig.3 Remote sensing monitoring map of Qinghai Lake and its affiliated lakes

2.2 環(huán)湖沙地面積及植被覆蓋度變化特征分析

2.2.1 沙區(qū)面積變化 2013年鳥島沙區(qū)面積為2.88 km2，2016 年青海湖上漲致使湖水將沙區(qū)半包圍，2017年以后鳥島沙區(qū)完全被湖水包圍并逐年淹沒，至2020年鳥島沙區(qū)幾乎被完全淹沒，鳥島孤立為湖中島（圖4）。

圖4 青海湖鳥島沙區(qū)變化Fig.4 Change of sand area of Bird Island in Qinghai Lake

2013—2020 年尕海沙區(qū)和克土沙區(qū)面積總體減小，減小幅度分別為6.36 km2·a-1、2.69 km2·a-1；尕海沙區(qū)2013—2017年面積持續(xù)減小，2017年減小顯著，2018年后面積略有回升，但仍小于2016年面積；克土沙區(qū)2013—2015年面積基本持平，2016—2017年面積連續(xù)減小，2017年減小至2013年以來最小水平，2018 年、2019 年面積略有回升，但仍小于2016年面積。尕海沙區(qū)和克土沙區(qū)面積減小最明顯的區(qū)域?yàn)楹I帶，其中沙區(qū)西側(cè)及南側(cè)水中沙壩被淹沒最明顯，尤其2017年沙區(qū)南側(cè)水中沙壩完全被湖水淹沒，沙區(qū)面積的減小最直觀。克土沙區(qū)沒有明顯的水中沙壩，湖體擴(kuò)張對湖濱沙丘的襲奪是沙區(qū)面積減小的主要原因，因此面積減小幅度弱于尕海沙區(qū)（圖5）。

甘子河沙區(qū)與青海湖主體直線距離約15 km，2013—2020 年甘子河沙區(qū)面積以0.21 km2·a-1速率波動(dòng)減小，2015—2018 年連續(xù)減小，2018 年面積最小為9.06 km2，2019 年和2020 年沙區(qū)面積持平，較2018年面積均略有增加（圖5）。

圖5 2013—2020年尕海沙區(qū)和克土沙區(qū)及甘子河沙區(qū)面積年際變化Fig.5 Interannual variation of Gahai sand area、Ketu sand area and Ganzi River sand area from 2013 to 2020

2.2.2 沙區(qū)植被覆蓋度變化 因?yàn)轼B島沙區(qū)面積較小，植被分布甚少，且逐年被淹沒，所以，僅分析2013—2020年7—8月青海湖地區(qū)3個(gè)沙區(qū)（甘子河沙區(qū)、尕海沙區(qū)、克土沙區(qū)）植被盛草期覆蓋度變化特征，結(jié)果表明，沙區(qū)植被總體呈現(xiàn)覆蓋度偏低、分布不均勻、空間聚集、年際間波動(dòng)變化明顯、穩(wěn)定性不足等特征。

甘子河沙區(qū)植被總體以中高覆蓋度以上為主，其余覆蓋度面積占沙區(qū)總面積比例較低，年際間波動(dòng)主要為不同等級(jí)植被覆蓋度之間的相互轉(zhuǎn)移造成，在空間分布上，西部植被覆蓋度高于東部（圖6，圖7a）。高覆蓋度植被面積占沙地面積比例呈現(xiàn)“先增后降”態(tài)勢，2013 年為66.06%，2014—2017 年逐年上升，2017 年達(dá)到99.39%，2018—2020 年略有下降，2020年下降至66.18%。中高覆蓋度植被面積占沙地面積比例呈現(xiàn)“先降后增”態(tài)勢，2013—2014年基本穩(wěn)定，平均為31.29%，2014—2017 年逐年下降，至2017 年下降至不足1.00%，下降的主要原因?yàn)橹懈吒采w度植被轉(zhuǎn)移為高覆蓋度；2018—2020年比例上升，至2020 年比例上升至31.10%，上升原因?yàn)楦吒采w度植被轉(zhuǎn)移為中高覆蓋度。

尕海沙區(qū)各個(gè)植被覆蓋度均有分布，各等級(jí)覆蓋度占沙區(qū)面積比例年際間波動(dòng)明顯；在空間分布上，較高覆蓋度植被分布走向與湖岸一致，主要分布在西部沿湖區(qū)域和東南角區(qū)域，實(shí)地調(diào)查東南角區(qū)域分布有沙棘、烏柳等灌木（圖6，圖7b）。2013—2015 年尕海沙區(qū)各等級(jí)植被覆蓋度空間格局在年際間相對穩(wěn)定，中覆蓋度以下植被面積占沙區(qū)面積比例超過80%；2016—2018年尕海沙區(qū)植被覆蓋度較之前年份明顯增加，中覆蓋度以上植被面積占沙區(qū)面積比例超過88%。2019 年尕海沙區(qū)植被覆蓋度整體下降，與2013 年相比，中低覆蓋度面積比例略下降，中高覆蓋度和高覆蓋度面積比例略上升；2020年尕海沙區(qū)植被覆蓋度較2019年略有上升。

克土沙區(qū)各個(gè)等級(jí)覆蓋度植被均有分布，且年際間波動(dòng)變化明顯，空間分布上，較高覆蓋度植被分布在東部沙區(qū)邊緣（圖6，圖7c）。2013—2015 年中低覆蓋度及中覆蓋度面積占沙區(qū)面積比例超過50.00%；2016—2018 年克土沙區(qū)植被覆蓋度較2013—2015年明顯增加，中覆蓋度以上面積占沙區(qū)面積比例超過90.00%；2019 年和2020 年克土沙區(qū)植被覆蓋度整體下降，低覆蓋度面積比例分別為58.91%和58.47%。

圖6 青海湖水域-沙區(qū)時(shí)空演變及沙區(qū)植被覆蓋度變化Fig.6 Temporal and spatial evolution of water-sand area and FVC in Qinghai Lake

圖7 各沙區(qū)不同等級(jí)覆蓋度植被面積占沙區(qū)總面積比例年際變化Fig.7 Interannual variation of vegetation coverage of different grades in the total area of each sandy area

2.3 流域氣候環(huán)境變化特征分析

2.3.1 氣象要素 從青海湖流域剛察和天峻2個(gè)國家氣象站要素變化來看（圖8），1981 年以來降水量呈現(xiàn)增多的趨勢，尤其2014年以來2站年降水量總體增加明顯，其中，剛察站2017 年較常年（1981—2010 年氣候平均值）偏多47.2%，天峻站2018 年較常年偏多36.3%。1981 年以來，2 站年平均氣溫呈上升趨勢，并在1998 年前后發(fā)生突變［8］，剛察和天峻站氣溫距平最大值均出現(xiàn)在2016 年，分別為1.42 ℃和2.02 ℃。

圖8 1981年以來剛察站和天峻站年平均氣溫距平與年降水量距平百分率變化Fig.8 Change of annual mean temperature anomaly and annual precipitation anomaly percentage at Gangcha and Tianjun stations since 1981

2.3.2 積雪變化 積雪是青藏高原高海拔山區(qū)冰川的主要補(bǔ)給源，其融水亦是流域重要的地表水資源補(bǔ)給源［11］。積雪面積和日數(shù)是表征積雪信息的2個(gè)重要參量。分析流域積雪季（上年10 月至本年5月）積雪面積和積雪累積日數(shù)變化(圖9、圖10），2013—2020 年積雪覆蓋面積呈階段性增加態(tài)勢，2013—2016年流域積雪面積相對穩(wěn)定，平均累積積雪面積為17852.9 km2；2017 年、2018 年累積積雪面積較之前年份增加，分別增加至51244.5 km2、52142.3 km2；2019年和2020年累積積雪面積增加幅度明顯，2020年較2013年累積面積增加超過10倍；積雪季累積積雪面積與湖泊面積變化呈現(xiàn)一致變化趨勢。就流域積雪季累積日數(shù)而言，2013 年較短，2014—2018年較2013年增多，有20～50 d的地區(qū)面積增加，2019 年和2020 年累積積雪日數(shù)大幅增多，尤其2020年，超過50 d的區(qū)域明顯增多。

圖9 2013—2020年青海湖流域積雪季累積積雪面積變化Fig.9 Changes of accumulative snow cover area in Qinghai Lake Basin during snow season from 2013 to 2020

圖10 2013—2020年青海湖流域積雪季累積積雪日數(shù)變化Fig.10 Change of accumulative days with snow cover in Qinghai Lake Basin during 2013-2020

2.3.3 季節(jié)性凍土和冰川變化 冰川凍土作為青藏高原地區(qū)重要的固態(tài)水資源，其發(fā)育和演變受區(qū)域水熱氣候條件影響，凍融過程影響區(qū)域水資源配置，進(jìn)而影響湖泊［27］。剛察和天峻氣象觀測站季節(jié)凍土年最大深度資料顯示（圖11），1986年以來2站季節(jié)凍土年最大深度波動(dòng)減小，呈現(xiàn)退化趨勢，退化速率分別為19.1 cm·(10a)-1和21.5 cm·(10a)-1，2017年為天峻站建站后穩(wěn)定監(jiān)測以來，季節(jié)凍土年最大深度值最小年份，為145 cm；剛察站為建站后穩(wěn)定監(jiān)測以來第三小年份，為153 cm。主導(dǎo)青海湖水量變化的布哈河源頭冰川崗格爾肖合力冰川衛(wèi)星遙感監(jiān)測結(jié)果顯示（圖12），1980—2020年冰川面積年均退縮率為0.95%，冰川冰儲(chǔ)量年均減少率為1.00%，面積退縮，冰儲(chǔ)量減少，冰川處于消融狀態(tài)。

圖11 1986年以來青海湖流域剛察和天峻站季節(jié)凍土年最大深度變化Fig.11 Maximum annual variation of seasonal frozen soil depth at Gangcha and Tianjun stations in Qinghai Lake Basin since 1986

圖12 崗格爾肖合力冰川面積和冰儲(chǔ)量變化Fig.12 Variation of glacier area and ice storage in Gangeerxiaoheli

2.4 青海湖擴(kuò)張及湖濱沙地變化歸因分析

2.4.1 青海湖擴(kuò)張歸因分析 通過歸因分析，年降水量、上一年降水量、積雪面積和天峻站凍土深度均與青海湖面積呈正相關(guān)（表2），上一年降水量相關(guān)性高于年內(nèi)降水量，降水增多使流域河流徑流量增加，對青海湖補(bǔ)給增加，從而湖泊面積擴(kuò)張；積雪面積與湖泊面積變化呈極顯著相關(guān)（P＜0.01），同時(shí)，相對貢獻(xiàn)率也在各因子中表現(xiàn)較高（23.39%），流域積雪覆蓋面積增加及積雪日數(shù)的增多，積雪消融和下滲對流域各水系和地區(qū)水資源補(bǔ)給能力增加，為青海湖面積增加和沙區(qū)植被水分補(bǔ)給起到重要作用；平均氣溫與湖泊面積呈負(fù)相關(guān)，但不顯著，已有研究表明，氣溫主要通過影響蒸發(fā)以及影響流域冰川、凍土、積雪對徑流的貢獻(xiàn)進(jìn)而間接影響湖泊［8,11,27］；2 站凍土深度變化與湖泊呈現(xiàn)不同的相關(guān)性，天峻站呈正相關(guān)，剛察站呈負(fù)相關(guān)，但均不顯著，可能與湖泊時(shí)間序列較短有關(guān)，超過30%的相對貢獻(xiàn)率和不同站點(diǎn)相異的相關(guān)性都表明季節(jié)凍土年最大深度變淺對湖泊擴(kuò)張的影響方式和影響程度有待深入探究。

表2 青海湖面積變化影響因子相關(guān)性分析及貢獻(xiàn)率Tab.2 Correlation analysis and contribution rate of influencing factors of Qinghai Lake area change

2.4.2 湖濱沙區(qū)變化歸因分析 由表3 可知，青海湖主體湖和附屬湖尕海面積變化呈極顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)達(dá)0.97，說明兩者變化協(xié)同一致；尕海沙區(qū)面積與青海湖主體湖、尕海面積變化均呈極顯著負(fù)相關(guān)（相關(guān)系數(shù)分別為-0.924、-0.854，P＜0.01），尕海沙區(qū)與主體湖和尕海均臨近，尤其尕海沙區(qū)沙堤延伸至湖中，受湖泊變化影響明顯，湖泊擴(kuò)張淹沒部分沙區(qū)導(dǎo)致沙區(qū)面積減??；克土沙區(qū)面積與青海湖主體湖、尕海面積變化均呈顯著負(fù)相關(guān)（相關(guān)系數(shù)分別為-0.834、-0.719，P＜0.05），克土沙區(qū)與青海湖主體湖相鄰，同樣由于主體湖的擴(kuò)張導(dǎo)致部分沙區(qū)被淹沒從而導(dǎo)致沙區(qū)面積減小，而該沙區(qū)與尕海相關(guān)性高是由于主體湖跟附屬湖協(xié)同變化，導(dǎo)致兩者之間的相關(guān)性較高；甘子河沙區(qū)與青海湖、尕海均相距較遠(yuǎn)，不受沿岸流或波浪直接沖擊、磨蝕作用，沙區(qū)與湖泊存在一定影響關(guān)系但相關(guān)性并不顯著。對于沙區(qū)植被覆蓋度，2013—2020年總體呈現(xiàn)先增后略降的特征，結(jié)合氣象條件分析結(jié)果，平均氣溫距平和降水距平百分率總體呈現(xiàn)先升后降態(tài)勢，與植被覆蓋度變化趨勢基本一致，這表明流域水熱匹配對沙區(qū)植被影響明顯。

表3 青海湖及附屬湖面積與沙區(qū)面積相關(guān)關(guān)系Tab.3 Correlation between the area of Qinghai Lake and its affiliated lakes and the area of sand area

3 討論

3.1 青海湖變化趨勢分析

面積是湖泊對氣候變化響應(yīng)最直觀的表現(xiàn)方式之一，在高分辨率衛(wèi)星數(shù)據(jù)和高精度地物信息提取方法的支撐下，研究結(jié)果表明，2013—2020 年青海湖面積波動(dòng)增大，增速為30.73 km2·a-1，這一結(jié)果與主流研究結(jié)論基本一致［3,4-7］，隨著青海湖面積擴(kuò)張，湖濱沙區(qū)、沙堤等低洼曲折區(qū)域被大范圍淹沒，導(dǎo)致湖岸線長度縮短，且2018 年以后縮短明顯，該結(jié)果更加精細(xì)和定量地給出了湖泊擴(kuò)張引起的淹沒區(qū)時(shí)空分布及演變信息，但與祁苗苗等［28］利用Landsat 衛(wèi)星數(shù)據(jù)得出的青海湖岸線長度隨著面積增大而增加的結(jié)論有所不同，導(dǎo)致該結(jié)果的原因可能與研究數(shù)據(jù)源的空間分辨率和光譜分辨率有差異有關(guān)，也可能與對湖水淹沒沙堤的判識(shí)劃分不同有關(guān)。

青海湖面積擴(kuò)張，一方面對區(qū)域生境的改善，隨著湖泊水位及地下水位回升、沼澤草甸面積擴(kuò)大、間歇性河流增加、間歇性湖泊（泡沼）和溢出泉恢復(fù)［4］，一定程度上實(shí)現(xiàn)了湖區(qū)棲息地面積增加和生境多樣性豐富。另一方面，對社會(huì)經(jīng)濟(jì)的影響不容忽視，統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，目前已造成畜牧業(yè)設(shè)施淹沒和草場鹽堿化，若以當(dāng)前速率增長，水位將在2070 年前后比2019 年上漲約10 m［29］，對周邊社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響將會(huì)更廣泛和嚴(yán)重。因此有必要圍繞青海湖進(jìn)一步開展適應(yīng)氣候變化區(qū)域生態(tài)保護(hù)修復(fù)和風(fēng)險(xiǎn)防御策略協(xié)同研究，實(shí)現(xiàn)“趨利避害”雙贏局面。

3.2 青海湖及湖濱沙地變化影響分析

青藏高原整體變暖、變濕已是不爭的事實(shí)［8,19］，本文不僅驗(yàn)證了降水對湖泊變化的影響不容忽視，還進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)冬季降水即積雪面積與湖泊面積變化呈極顯著相關(guān)，由于數(shù)據(jù)受限本文僅分析了流域積雪面積和累積日數(shù)對湖泊的影響，未來可進(jìn)一步從雪水當(dāng)量入手定量分析冬季降雪對湖泊變化的影響方式和程度。冰凍區(qū)湖泊變化受氣候變化影響復(fù)雜，凍土凍融過程對區(qū)域水循環(huán)的調(diào)節(jié)以及冰川融水對河川徑流的影響一定程度上影響湖泊入湖水量［27］，本研究表明，流域年最大凍土深度變淺，呈現(xiàn)退化態(tài)勢，河源冰川呈消融狀態(tài)，面積退縮，冰儲(chǔ)量減少，短期內(nèi)會(huì)增加入湖流量，但凍土和冰川若長期處于消融狀態(tài)時(shí)，其損耗無法平衡的情況下，湖泊補(bǔ)給源穩(wěn)定性下降，是青海湖流域水資源安全的潛在風(fēng)險(xiǎn)源。

對于沙區(qū)，湖泊擴(kuò)張直接影響湖濱沙區(qū)面積變化，同時(shí)流域氣溫上升、降水增加有利于沙區(qū)植被恢復(fù)和生長，尤其2016 年水熱匹配較好，沙區(qū)植被覆蓋度增大明顯，氣象條件有利于“沙退綠進(jìn)”。高黎明等［30］研究表明，氣候變化對青海湖流域主要植被類型植被覆蓋度變化的貢獻(xiàn)率達(dá)到84.21%，人類活動(dòng)貢獻(xiàn)率為15.79%，說明政府在青海湖流域推行的生態(tài)保護(hù)政策和植被恢復(fù)措施取得了較為明顯的效果。

3.3 青海湖及湖濱沙地變化的生態(tài)學(xué)意義

作為青海湖生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，植被恢復(fù)會(huì)加速湖濱沙區(qū)穩(wěn)定［31］。青海湖湖濱沙區(qū)2007年起實(shí)施生態(tài)修復(fù)工程，人工建植以胡頹子科、薔薇科、楊柳科等為主要種類的防沙固沙植被。吳汪洋等［32-33］利用地面觀測手段對克土沙區(qū)人工植被群落變化特征進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)植被群落穩(wěn)定性和生態(tài)適應(yīng)性在不同生長階段差異明顯，前期3～5 a 恢復(fù)效益較高，5～10 a后植被群落逐漸穩(wěn)定，進(jìn)入穩(wěn)定生長期。本文研究時(shí)段介于防風(fēng)固沙工程實(shí)施6～13 a，在監(jiān)測技術(shù)方法和時(shí)間序列上對已有研究形成補(bǔ)充和延續(xù)，但是衛(wèi)星監(jiān)測結(jié)果顯示，沙區(qū)植被覆蓋度總體呈現(xiàn)偏低且分布不均勻且有空間聚集特點(diǎn)，年際間波動(dòng)變化明顯，穩(wěn)定性不足。地面觀測和衛(wèi)星遙感監(jiān)測的生態(tài)系統(tǒng)尺度的不同和星-地匹配未統(tǒng)一可能是導(dǎo)致評估結(jié)果差異的原因，因此，需進(jìn)一步開展衛(wèi)星遙感監(jiān)測結(jié)果與地面結(jié)果的校驗(yàn)、統(tǒng)一工作，定量評估植被防風(fēng)固沙效益，為區(qū)域生態(tài)修復(fù)和治理效益評估提供依據(jù)。

4 結(jié)論

本研究利用多源數(shù)據(jù)，借助機(jī)器學(xué)習(xí)算法和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，從湖泊面積和湖岸線時(shí)空變化特征、沙區(qū)面積和沙區(qū)植被覆蓋度時(shí)空分布及演變特征、氣候環(huán)境變化對湖泊和沙區(qū)影響等3 個(gè)方面分析了2013—2020年青海湖及周邊沙區(qū)環(huán)境變化特征，討論了湖泊和沙區(qū)變化的氣候環(huán)境影響因素，主要結(jié)論如下：

（1）青海湖及尕海面積持續(xù)擴(kuò)張，尤其2017 年以來布哈河入湖口、沙柳河入湖口、沙島、鳥島、泉灣等區(qū)域擴(kuò)張明顯；湖泊擴(kuò)張導(dǎo)致湖濱曲折低洼處、湖濱沙區(qū)和沙堤被淹沒，湖泊岸線長度呈現(xiàn)波動(dòng)縮短趨勢。湖濱沙區(qū)面積呈現(xiàn)波動(dòng)減小趨勢，其中，鳥島沙區(qū)已全淹沒。沙區(qū)植被覆蓋度呈現(xiàn)波動(dòng)變化，2016—2018 年覆蓋度增加明顯，在空間分布上，沙區(qū)植被存在空間聚集性。

（2）青海湖流域氣溫升高、降水增多，季節(jié)凍土年最大深度減小，冰川面積減小，冰儲(chǔ)量減少；降水增多對湖泊補(bǔ)給增大，冬季降水與湖泊面積變化呈現(xiàn)極顯著相關(guān)，冰川和凍土對湖泊擴(kuò)張的影響方式和影響程度有待深入探究；流域水熱匹配對青海湖沙區(qū)植被影響明顯。

（3）區(qū)域暖濕化氣候背景為干旱區(qū)生態(tài)修復(fù)創(chuàng)造了有利條件，一方面需繼續(xù)開展沙區(qū)植被培植，把握當(dāng)前生態(tài)修復(fù)的良好契機(jī)，遏制土地沙化面積擴(kuò)張，實(shí)現(xiàn)“綠進(jìn)沙退”；另一方面，鳥島的淹沒對青海湖鳥類繁殖地造成一定影響，需進(jìn)一步研究并防范生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)。