1972-2012年青藏高原中南部内陆湖泊的水位变化
张鑫1,2, 吴艳红2, 张鑫1
1. 西北农林科技大学水利与土木建筑工程学院, 陕西杨凌 712100
2. 中国科学院遥感与数字地球研究所, 北京 100094
吴艳红 (1979-), 女, 副研究员, 研究方向为遥感水文。E-mail: wuyh@radi.ac.cn

作者简介:张鑫 (1990-), 女, 硕士研究生, 研究方向为遥感水文。E-mail: xzhang@nwsuaf.edu.cn

摘要

青藏高原的湖泊水位变化能够清晰的记录湖泊波动,分析近几十年来气候变暖背景下青藏高原典型湖泊水位的动态变化,对理解全球变化的区域响应特征和规律有重要意义。本文利用多源遥感数据,获取1972-2012年青藏高原南部地区5个典型湖泊的面积与水位序列,并分析了40年来湖泊水位的变化特征。研究结果表明,1972-2012年,普莫雍错,塔若错,扎日南木错水位呈上升趋势,分别上升了0.89 m、0.70 m、0.40 m;同期,佩枯错与玛旁雍错的水位呈下降趋势,分别下降了1.70 m、0.70 m。总体来看,五个湖泊在1990s-2012年的变化比1970s-1990s的变化更剧烈,从空间变化看,处于青藏高原边缘地带的佩枯错与玛旁雍错发生的变化呈现一致性,而位于中部地带的塔若错与扎日南木错的变化也呈现一致性。

关键词: 青藏高原; 湖泊水位; 动态变化; 遥感
Water level variation of inland lakes on the south-central Tibetan Plateau in 1972-2012
ZHANG Xin1,2, WU Yanhong2, ZHANG Xin1
1. College of Water Resources and Architecture Engineering, Northwest A & F University, Yangling 712100, Shaanxi, China
2. Key Laboratory of Digital Earth Science, Center for Earth Observation and Digital Earth, CAS, Beijing 100094, China
Abstract

The changes of lake levels could keep a record of lake variation on the Tibetan Plateau. Under the background of global warming in recent years, it is of importance to understand regional responses to climate changes by revealing the lake level variation of the inland lakes on the Tibetan Plateau. The paper obtained the time-series of the five typical lake areas and levels from 1972 to 2012 in the south-central Tibetan Plateau, and used the multi-sensor remote sensing data to analyze the variation of lake levels in recent 40 years. The results show that the three inland lakes (Pumo Yumco, Taro Co and Zhari Namco) expanded by 0.89 m, 0.70 m and 0.40 m in water level, respectively, while the two lakes (Peiku Co and Mapang Yumco) presented a decreasing tendency in water level. On the whole, the period 2000-2012 experienced remarkable changes compared with the preceding period (1976-1999). In term of spatial changes, the lakes of Peiku Co and Mapang Yumco, located in south fringe of the Tibetan Plateau, have shown the consistency in lake level changes, and so are the lakes of Taro Co and Zhari Namco in the southwestern part of central Tibetan Plateau.

Keyword: Tibetan Plateau; lake level; spatial-temporal change; remote sensing
1 引言

青藏高原, 我国境内面积将近250, 000 km2, 平均海拔4000~5000 m, 有“ 亚洲水塔” [1]和“ 第三极” [2]之称, 其环境变化对全球变化具有敏感效应与强烈影响[3]。青藏高原湖泊总面积约占全国湖泊总面积的51.4%[4]。近年来, 在全球变暖的大背景下, 湖泊水位出现了明显的变化, 与气候变化和冰川退缩之间存在着紧密的内在联系[5], 而且对人类环境产生了十分明显的影响[6]。因此, 研究青藏高原的湖泊水位变化规律, 分析出其对气候变化的响应特征有着重要的意义。湖泊水位变化对气候变化有敏感响应, 不同气候区, 响应的程度和变化特征存在差异。已有一些学者针对湖泊多年的水位变化开展了研究, 如纳木错[5, 7], 色林错[8], 兹格塘错[9, 10], 羊卓雍错[11]等, 分析较长时间内对青藏高原气候变化的响应, 揭示湖泊的变化规律与特征, 并且试从水量平衡的角度揭示影响湖泊变化的主要因素[12, 13]而青藏高原广大无资料地区长时间序列的湖泊水位变化一直是空白。随着遥感数据和产品的丰富, 为湖泊水位变化的研究提供了宝贵的数据资料。其中, ICESat数据因其较高的精度与准确性[14], 已经被广泛用于内陆湖泊水位变化的研究中[15, 16], Zhang G等[16]利用ICESat数据监测了2003-2009年期间青藏高原湖泊的水位动态变化。

位于青藏高原腹地的普莫雍错等五个湖泊, 由于缺乏观测资料, 水位变化研究一直极少涉及, 本文在前人研究的基础上, 基于多源遥感数据和产品, 构建了1972-2012年的长时间湖泊水位序列, 并分析了其变化趋势和空间规律, 为全球变化的区域响应研究提供了可靠的数据源。

2 研究区概况

本研究选择位于东经94° 以西, 北纬32° 以南青藏高原南部湖盆区的5个典型湖泊为研究区(图1), 包括普莫雍错, 玛旁雍错, 佩枯错, 塔若错和扎日南木错 (表1)。扎日南木错 (30° 44′ ~31° 05′ N, 85° 20′ ~85° 54′ E) 和塔若错 (31° 03′ ~31° 13′ N, 83° 55′ ~84° 20′ E) 都位于青藏高原南部, 主要依赖湖面降水与冰雪融水的补给, 属于羌塘高寒草原半干旱气候区; 玛旁雍错 (30° 34'~30° 47'N, 81° 22'~81° 27'E)、佩枯错 (28° 46'~29° 02'N, 85° 30'~85° 42'E) 和普莫雍错 (28° 30'~28° 38'N, 90° 13'~90° 33'E) 都处于青藏高原南部的边缘地带, 佩枯错与普莫雍错主要依靠降水形成的径流以及冰川融水补给, 而玛旁雍错主要为湖面降水补给以及地表径流补给 (表1)。

表1 青藏高原南部典型湖泊概况[4] Tab. 1 Overviews of typical lakes in southwestern Tibetan Plateau

图1 研究区域位置Fig. 1 Location of the five lakes in the Tibetan Plateau

3 数据与方法
3.1 数据

本研究的数据来源主要Landsat MSS/TM/ETM数据、MODIS (Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer) 地表反射率产品以及ICESat (Ice, Cloud, and land Elevation Satellite) GLAS(Geoscience Laser Altimeter System) 激光高度计数据 (表2)。

表2 研究区湖泊及所使用的遥感数据 Tab. 2 Typical lakes in the study area and remote sensing data for mapping lake areas and level

Landsat数据获取的时间范围是1972-2012年, 空间分辨率为30 m, 其中80年代之前的图像采用MSS数据, 共有14景, 80年代后采用TM/ETM+数据, TM有92景, ETM有117景。

MODIS数据选用MOD09A1地表反射率产品, 时间范围是2001-2012年, 空间分辨率500 m, 每八天合成一景, 一年共有46景, 共收集552景。

ICESat卫星于2003年1月13日升空, 是首颗激光高度计卫星, 星上装载一台GLAS (激光高度计), 地面垂直分辨率可达10 cm, 水平分辨率为170 m[15]。普莫雍错等5个湖泊的水位数据均从GLA14产品中提取, 时间范围为2003年2月至2009年10月, 共82天的观测数值。用于湖泊面积提取的Landsat数据选取同一季节, (本研究中选取的数据主要在11月至次年3月之间), 以消除湖泊面积变化研究中季节因素的影响。

研究区5个湖泊均无水文站和常规的水位观测数据。研究区附近有4个气象站(图1)。

3.2 方法

3.2.1 湖泊面积提取方法 本次提取湖泊面积的方法是自动化阈值选取[17], 用Landsat卫星数据与MODIS卫星数据的作为数据源, 对水体与陆地像元进行分割。目前, 常见的水体指数有:NDWI[18]、MNDWI[19]、EWI[20]、NWI[21], 本方法采用归— 化差异水体指数 (NDWI), 可有效增强水体信息的同时减弱陆地, 山体, 土壤等背景信息, 计算公式为:

NDWI=ρGREEN-ρNIRρGREEN+ρNIR(1)

式中:ρ GREEN为绿波段, ρ NIR为近红外波段。其中, Lansat TM/ETM+ 传感器采用2, 4波段进行计算, Landsat MSS 采用4, 7波段进行计算, MODIS数据采用4, 2波段计算。

本次采用“ 全局— 局部” 分割思想, 以图像直方图中, 水体与陆地区域呈现双峰分布, 而非水体区域呈单峰分布作为阈值分割的依据[17]。先以最小阈值作为初始阈值大致确定水体边界, 再根据每个水体, 通过公式 (2) 计算出不同阈值, 精确划分水体边界, 通过IDL平台, 基于Landsat与MODIS数据, 最终自动提取青藏高原主要湖泊的边界信息[17]图2)。

T=μ×waterσland+μland×σwaterμwater+μland(2)

式中, T为阈值, μ water, μ land分别为水体与陆地像元的均值; σ water, σ land分别为其对应的方差。

图2 水体面积提取过程Fig. 2 The extraction of lake area flowchart of lake extraction automatically

3.2.2 长时间湖泊水位序列构建方法 本研究中水位数据来源于ICESat/GLA14卫星数据资料, 获取后对序列的异常值进行剔除[15]形成2003-2009年研究区各个湖泊的水位序列。然后, 采取以下步骤构建1972-2012年的水位序列。

(1) 利用相同日期的ICESat获取的水位数据与MODIS获取的面积数据构建回归模型。因MODIS获取的面积数据涵盖2001-2012年全年的面积变化, 可与ICESat获取的水位数据日期相对应, 再根据面积与水位的高度相关关系, 构建回归模型 (表3)。

表3 五个湖泊ICESat水位数据与MODIS面积数据的回归模型 Tab. 3 The regression model of the extraction results from ICESat and MODIS of five lakes

(2) 挑选相近日期的Landsat与MODIS卫星获取的卫星数据, 利用二者的相关关系, 以及上一步的回归模型, 建立研究区湖泊的水位序列。由于传感器不同, Landsat卫星与MODIS提取的面积存在差异, 但是对相近日期两种卫星数据提取面积相关分析的结果表明, 二者有高度的相关性 (如, R2 = 0.63, 玛旁雍错), 从而建立二者之间的关系 (表4)。最后利用回归模型构建出1972-2012年的水位序列。

表4 五个湖泊MODIS面积数据与Landsat面积数据的回归模型 Tab. 4 The regression model of the extraction results from MODIS and Landsatof five lakes
4 结果与分析
4.1 湖泊水位与面积的变化

总体来看, 自1976-2012年, 扎日南木错, 普莫雍错, 塔若错的水位高程值分别上涨了0.40 m, 0.89 m, 0.70 m, 面积分别扩张了36.97 km2, 6.62 km2, 3.63 km2。扎日南木错扩张速率最快, 为1.06 km2/a, 其次分别为普莫雍错 (0.17 km2/a), 塔若错 (0.10 km2/a)。同期, 玛旁雍错, 佩枯错的水位分别下降了0.70 m, 1.7 m, 面积减少了5.36 km2, 9.46 km2, 玛旁雍错的面积以0.13 km2/a的速度缩减, 而且佩枯错面积缩小的速度是玛旁雍错的2倍 (图3)。

图3 1972-2012年五个湖泊高程水位的变化Fig. 3 The level variation of the five lakes in 1972-2012

1999年之后, 塔若错与扎日南木错的水位高程值呈现上升趋势, 且水位上升的速度远大于1999年之前降低的速度, 分别上涨了2.20 m, 0.42 m, 面积分别为3.53 km2/a (38.76 km2), 1.00 km2/a (11.05 km2); 玛旁雍错与佩枯错以接近一致的速率继续保持下降趋势, 水位分别下降了0.07 m, 0.49 m, 面积分别减少了2.57 m, 2.47 m; 普莫雍错面积与高程值从1976-2012年整个时间序列内都呈现增长趋势, 1972-1999年之间, 湖泊水位只上升了0.21 m, 面积增长了1.51 km2, 1999年后增长的水位值与面积分别为0.61 m, 4.63 km2, 是1990-1999年增长的三倍多。表5为不同时期湖泊的面积水位变化。

表5 各湖泊在两个时段内的水位及面积的变化 Tab. 5 The changes of area and lake level of the five lakes during the periods of 1972-1999 and 2000-2012
4.2 突变检测

由于水位与面积的相关性, 选择其中一个因子作为判断变化的指标就可以反映所对应湖泊的变化; 对五个湖泊进行标准化处理, 观察湖泊的水位变化曲线 (图4), 各个湖泊呈现出不同的变化趋势:1990年后, 湖泊的水位波动较剧烈, 因此进行突变的的检验与趋势的判断, 确定具体湖泊发生突变的时间。

从玛旁雍错与佩枯错在过去的40年水位数据的变化曲线的趋势与交点(图4b, c)可看出, 在1976-2012年整个序列, 两个湖泊水位都是下降的, 下降的趋势尤其是2000年后显著, 甚至超过显著水平0.01的临界线 (-2.56)。但相比与整个时间序列, 2000-2012年的水位均低于平均水位, 而1999年前的都在平均水位之上, 说明1999年后的水位下降的幅度要大于1999年之前, 从图中也可看出, 1999年为玛旁雍错水位数据发生的突变的时间点, 2001年为佩枯错的突变时间点。

图4 五个湖泊水位数据突变检验Fig. 4 The change points results using MK test for lake level

MK趋势检验也表明, 普莫雍错在1999年后, 上升的趋势超过显著性水位为0.05的临界 (1.96), 甚至超过了0.01的水平 (2.56), 说明水位上升的趋势十分显著, 而在1999年之前, 普莫雍错的水位的浮动并不明显, 水位虽在增加, 但都小于平均水位, 远不及1999年后的变化剧烈, 通过突变检验的结果, 突变点在1999年附近, 证实了上述的推断。

不同于普莫雍错在过去40年后持续上升的状态, 扎日南木错与塔若错都呈现出先上升, 再下降后上升的趋势, 从MK检验的结果可分析得:在1999前, 水位有小范围的增长, 而从1999年开始, 出现了明显的波动, 两个湖泊先后出现水位的下降, 最低水位分别达到4613.03 m, 和4565.63 m, 低于平均水位0.26 m和1.84 m, 但塔若错在2007年后水位又开始升高, 同时, 扎日南木错在06年冬季出现了上升的趋势。比较突变点的结果, 塔若错在2006年开始发生突变; 扎日南木错出现多个突变点, 最早的开始与1998年, 说明在1998年后, 水位的起伏变化较剧烈。以上事实说明, 1999年后, 扎日南木错与塔若错波动比1999之前更剧烈。

4.3 空间变化

根据1972-2012年标准化后的水位数据, 对五个湖泊的变化趋势做了分析, 相关系数选用person系数, 从空间分析结果看 (表6), 扎日南木错与塔若错位于羌塘高原的南部, 属于羌塘高寒草原半干旱气候, 两个湖泊在40年 (1972-2012) 内水位数据都出现上升, 只是扎日南木错因其流域面积较大, 上升的幅度更大 (图3), 而且相关性结果 (表6) 表明扎日南木错与塔若错的水位变化也出现明显的正相关, 相关系数为0.83, 显著性水平为0.01; 而位于青藏高原边缘地区的佩枯错, 玛旁雍错, 在整个时段内水位都呈现出持续下降的趋势, 1999年后水位下降的速度更快 (图3), 分析结果也显示玛旁雍错与佩枯错的水位变化为高度正相关, 显著性水平高达0.01, 说明二者之间有相同的变化趋势。

表6 青藏高原藏东南部湖泊水位间的相关性结果 Tab. 6 The correlation of lake level among the five lakes on the southeastern TP
5 讨论
5.1 水位序列重建的可行性

本文的水位序列是利用已有数据, 依据相对应的面积数据与水位数据, 拟合方程, 建立面积与高程之间的关系式, 得到了方程的系数, 最终反演出189景面积数据对应的水位值。因Landsat提供的面积数据日期与ICESat提供的水位数据的日期相同或相对应的较少, 最多的一个湖泊只有5景, 无法直接建立回归方程, 而MODIS一年共有46景, 涵盖春夏秋冬, 因此可利用MODIS提供的面积数据为桥梁, 建立Landsat的面积数据与ICESat水位数据的方程, 进而反演出水位序列。反演之前, 分析相近日期MODIS面积数据与ICESat的水位数据, 结果表明各个湖泊的水位面积变化趋势一致, 且趋势已通过95%的显著性水平, 建立的回归方程的参数也已通过显著性水平的检验, 说明回归方程是可行的; 再分析相近日期的Landsat, MODIS提供的面积数据, 虽面积值不同, 但两者变化趋势相同, 且显著相关 (a = 0.05), 建立出MODIS与Landsat面积数据的回归方程, 各项系数的显著性水平为95%。综上所述, 在现有的数据获取条件下, 获取的水位序列可以满足分析的需要。

5.2 湖泊水位变化原因探讨

为了探讨湖泊水位变化与降水, 气温的关系, 本文收集了研究区内1981-2008年湖泊流域气象资料[23, 24] (来源于中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集), 并根据资料分别计算流域内站点年降水与年均气温的均值, 以及降水累计距平与气温距平。玛旁雍错, 佩枯错, 普莫雍错, 扎日南木错, 塔若错流域从1981-2008年来的多年降水均值为127.94 mm, 542.96 mm, 367.31 mm, 238.97 mm, 和269.08 mm。降水累计距平结果显示, 相比于上一时段1981-2000年, 玛旁雍错与佩枯错流域在2001-2012年的降水累计距平比分别减少了138.36 mm, 337.11 mm, 而普莫雍错流域的降水累计距平却增加了202.16 mm, 扎日南木错累计距平增加了422.74 mm, 塔若错虽下降157.26 mm, 但该湖泊的主要补给来源是冰雪融水; 从气温变化来看, 研究区内五个典型湖泊在1981-2008年近30年都呈现增温趋势, 且在2000年后, 温度的变化最大。尤其近十年来, 部分湖泊中来自降水的补给正在逐年下降, 导致湖泊的水位发生波动, 此外, 气温的增加, 导致蒸发量增大, 冰川融水的增加, 都会导致湖泊水位的变动。Yang K等[12]研究发现, 1980-2000年, 青藏高原中部地区降水和蒸发都呈上升的趋势, 而径流有微弱的减少, 位于中部地区的湖泊补给方式除降水外, 还有冰雪融水, 虽潜在蒸发量在增加, 但近年来冰川末端的加快消融形成的径流[25, 26, 27], 使湖泊的水位不断上升[28, 29, 30, 31], 如扎日南木错与塔若错; 青藏高原的南部边缘地带, 由于温室效应的作用, 降雨量减少而潜在蒸发量增加[12]; 位于青藏高原边缘地带的湖泊虽也存在冰川融水的补给, 但有的湖泊面积较小, 只是春季时补给的较为明显, 全年主要还是依靠降水的补给[32] , 因此, 水位呈现明显的下降, 如佩枯错与玛旁雍错。吴绍洪等[31]也明确指出, 青藏高原近30年来气候变化的总体特征是气温呈上升趋势, 降水呈增加趋势, 最大可能蒸散呈降低趋势, 大多数地区的干湿状况是由干向湿发展的趋势。由此可见, 湖泊的水位变化受多种原因影响。

6 结论

本文对研究区的五个湖泊:玛旁雍错, 普莫雍错, 佩枯错, 塔若错, 扎日南木错, 1972-2012年的水位的动态变化做了研究。主要结论如下:

(1) 在1972-2012年期间, 不同湖泊呈现出不同的年际变化特征, 普莫雍错, 塔若错, 扎日南木错在整个序列内都呈现出湖面水位高程值的上升, 水位的升高0.89 m, 0.70 m, 0.40 m, 面积分别升高了6.62 km2, 3.63 km2, 36.97 km2; 佩枯错与玛旁雍错的水位下降了1.70 m, 0.70 m, 面积降低了9.46 km2, 5.36 km2;

(2) 1999年之后, 五个湖泊水位高程与面积的变化要比1999年之前的将近30年变化更剧烈, 佩枯错与玛旁雍错在2000-2012年, 面积的变化率为-0.21 km2/a, -0.23 km2/a, 且水位与面积的变化速率是1976-1999年的大约两倍; 扎日南木错与塔若错的水位与面积在2000年之前, 一直呈现平稳的上升与扩张状态, 而2000年后, 水位分别低于平均水位0.26 m和1.84 m, 又先后在2006之后开始上升;

(3) 空间的相关性分析结果表明, 位于青藏高原边缘地带的佩枯错与玛旁雍错的变化一致, 水位均呈下降趋势, 而且变化呈现显著相关, 相关系数达0.75, 而位于中部的扎日南木错与塔若错的变化呈现显著正相关, 相关系数达0.83, 且水位在过去的40年内呈现上升趋势。根据相关资料分析表明, 湖泊波动受到气候变化的深刻影响。

The authors have declared that no competing interests exist.

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