库赛湖水位动态监测及气候要素分析

袁 康，谭德宝，文雄飞, 徐 平

(1.长江科学院 空间信息技术应用研究所,武汉 430010；2.长江科学院 武汉智慧流域工程技术研究中心,武汉 430010)

1 研究背景

湖泊作为陆地水圈的重要组成部分，是其所在流域水量平衡的综合结果，是气候变化敏感的指示器[1]。及时获取湖库水位、面积和水量变化，是水资源监测的重要内容之一[2]。通常对于湖泊水位变化的动态监测，主要依靠水文站点进行连续观测，这种方式需要配套的基础设施。而对于地处偏远、人迹罕至的湖泊而言，常规的水文观测方法无法提供有效、持续的水位观测值[3]，为研究该类型的湖泊带来了一定的困难。

近年来，随着卫星测高技术的不断发展，为湖泊水位的动态监测提供了一种新方法[4]。测高卫星可定期精确获取卫星星下点的湖泊水位信息，尤其针对缺乏地面水文观测站的湖泊，可通过测高卫星周期性监测掌握其水位变化过程[5]。目前，T/P、Jason-1、Jason-2、Jason-3、Envisat、ICESat、CryoSat-2等测高卫星的成功发射，为内陆湖泊水位动态变化监测提供了很好的数据源。李建成等[6]利用Envisat-1测高数据监测了长江中下游鄱阳湖、洞庭湖、太湖、巢湖等的水位变化。褚永海等[7]使用Jason-1测高数据对呼伦湖水位进行监测，发现水位呈明显下降趋势。李景刚等[8]使用Jason-2卫星测高数据对南洞庭湖水位变化监测进行了试验研究，测高数据与实测数据相关系数达到0.974。朱长明等[9]结合ICESat/GLAS卫星测高数据和影像数据，监测获取了博斯腾湖面积-水位序列信息。众多学者的研究表明，卫星测高技术监测湖泊水位是可行的。

库赛湖作为目前可可西里地区第一大外流湖，自2011年以来，由于受上游卓乃湖溢流影响，水位和面积发生显著变化。由于缺乏长期观测数据，水位的动态变化数据一直处于空白状态。因此，本文利用2008—2018年Jason卫星的雷达高度计数据结合Landsat影像数据，对库赛湖的水位和面积进行提取，构建湖泊水位动态变化序列，在此基础上对湖泊水位变化及气象因子的相关性作出分析，并对湖泊变化与降水量、气温、蒸发量的驱动力开展分析。

2 研究区概况

库赛湖(库赛淖尔)位于青海省玉树藏族自治州治多县，地处可可西里国家级自然保护区，地理坐标在92°37′E —93°03′E，35°33′N—35°50′N之间。湖泊水深为10～50 m，年平均气温约-5.1 ℃，年平均降水量为283 mm，湖区附近是荒漠草原地带，2011年以前湖泊补给主要依靠大气降水和发源于昆仑山南坡五雪峰和大雪峰的库赛河补给。2011年以后，库赛湖受上游卓乃湖溢流影响，大量湖水注入，水位明显上涨，而且卓乃湖的持续来水，导致库赛湖于东南侧垭口处与下游海丁诺尔和盐湖相连，成为可可西里自然保护区内最大的外流湖。

3 数据及方法

3.1 数据源

本文采用的测高数据来源于美国国家航天局(NASA)与法国国家空间研究中心(CNES)、国家海洋和大气管理局(NOAA)以及欧洲气象卫星组织(EUMETSAT)联合发射的Jason卫星，使用的数据产品为地球物理数据记录(SGDR)，数据包含了20 Hz的波形数据以及地球物理校正数据，轨道高度为1 336 km(2016年10月Jason-2变轨)，倾角为66°，重访周期约为10 d，时间范围为(2008年9月—2018年12月)。

本文采用的遥感数据主要为美国地质调查局(USGS)和美国国家航天局(NASA)共同管理的Landsat卫星系列,数据以Landsat5 TM和Landsat8 OLI为主要数据源，考虑到云层遮盖对于研究区域的影响，选取影像日期为每年的5月份和10月份前后，其中，Landsat7 ETM+传感器故障导致影像出现数据重叠和丢失，因此2012年影像数据采用HJ-1影像代替。Landsat数据均采用经过校正的L1TP (Level-1 Precision Terrain)地面数据，由于L1TP数据经过了系统的辐射校正和几何校正，因此预处理过程主要为辐射定标和大气校正，影像空间分辨率30 m。

3.2 数据处理方法

卫星测高水位计算是根据卫星测高的基本原理进行的，湖泊水位计算公式为[10]

H=Altitude-Range-Height-Correct 。

(1)

式中：H为湖泊水位高；Altitude为测高仪的椭球高；Range为测高仪的观测距离；Height为大地基准面相对于参考椭球面的高度；Correct为各项误差改正，对于内陆水体来说，误差改正主要为以下五项，即

Correct=Cdry+Cwet+CIono+CSet+CPol。

(2)

式中：Cdry为干对流层改正；Cwet为湿对流层改正；CIono为电离层改正；CSet为固体潮改正；CPol为极潮改正。

本文结合前人的研究，运用测高卫星参数提取、初步筛选、通过波形改正距离计算水位、点位质量分析、二次剔除的方法对研究区水位进行提取。由于Jason中心脚印点直径较大，为了尽可能减小陆地对于观测距离的影响，利用Landsat提取的非汛期水体边界，向内1 km建立缓冲区，对脚印点进行筛选，只选择落入水体中心的点位，对其余的点位进行剔除。对筛选的得到的点位，依据式(1)和式(2)计算各点湖泊水位。测高卫星近岸脚印点易受陆地及浅水干扰，导致反射的波形不规则，无法获得准确的卫星与湖面距离(Range)，因此常常需要进行波形重定。Frappart等[11]提出Ice-1重跟踪算法非常适合内陆水体研究，该方法是基于OCOG重心偏移法的改进算法，其通过第一个功率大于波形重心位置(COG)幅度30%的样本来确定波形前缘中点的历元，波形振幅计算方法如下：

(3)

Cret=(GR-GT)Δs。

(4)

式中：A为波形振幅；pi为第i个阀门对应的回波功率；N为阀门总个数；Δs为通过一个阀门的时间间隔对应的距离，对于Jason约为0.47 m；GR为波形重定后的前缘中点位置坐标值;GT为卫星的预设阀门跟踪位置坐标值;Cret为波形重定距离改正。

根据改正后的距离观测值计算各点水位，将明显偏离水位周期的高程点位剔除，并根据文京川等[2]提出的“连续优质点群”概念，对上述得到的湖泊高程点，建立水位与纬度的离散图，对点位进一步筛选。当测高数据质量较高时，水位高程值在图上应呈现一条近似水平的线(图1中库赛湖2014-07-28)；当测高数据质量不好或者不稳定时，则会出现部分离散点，且与其他点不在一条水平线上(图1中库赛湖2014-02-19)；在数据质量较差时(图1中库赛湖2018-05-26)，点位连续性较差。当每个周期内脚印点很少且数据质量较差时，直接取中值作为该周期的湖泊水位，此时中值相对于平均值更加可靠。当数据质量较高脚印点相对较多，对每期水位点进行均值计算,其公式为

图1 数据质量Fig.1 Data quality

(5)

式中：Have为每个周期测高数据的水位高程平均值；n为经过筛选后点位数量；hi为每个点所对应的高程。

3.3 湖体面积提取方法

水体面积提取方法主要包括谱间关系法、单波段阈值法、水体指数法、遥感图像分类法等[12]。本文采用归一化差异水体指数(NDWI)[13]进行水体提取，计算公式为

(6)

式中ρGreen、ρNIR分别为绿光波段和近红外波段。在Landsat5 TM影像中，绿光波段为第2波段，近红外波段为第4波段；Landsat8 OLI影像中，绿光波段为第3波段，近红外波段为第5波段。

4 库赛湖动态变化

4.1 基于高度计数据的水位动态变化

根据上述方法，得到了2008—2018年库赛湖水位时间序列(图2)。

图2 库赛湖水位时间序列Fig.2 Water level time series of Kusai Lake

总体来看，库赛湖的水位总体呈现先上升后下降的趋势，水位年内变化不大，2013年后趋向平稳状态。该区域属于半干旱气候区，结合多年降雨情况来看，流域降水主要集中在5—9月份，汛期为每年的6—9月份，降水量占多年平均降水量的83.4%，而12月初至5月初为流域内主要湖泊的封冻期，年内水位高值通常出现在汛期结束后。对库赛湖的水位年变化趋势进行分析，在2008—2018年，库赛湖水位在7.8～8.2 m之间波动；2008—2010年间，湖泊水位呈上升趋势，上涨幅度缓慢；2011年的水位变化最大，上升的速率也较大，9—11月份，湖泊水位急速上涨，达到库赛湖多年水位最大值。姚晓军等[14]认为，这是由于可可西里地区2011年持续较强的降雨天气，导致位于库赛湖上游的卓乃湖水位快速上涨，在湖东岸发生溢出，溢出的洪水经冲刷出溢洪沟和库赛河流入了库赛湖。2012—2013年，水位出现一定程度的下降，主要是由于上游卓乃湖的水位已经趋于稳定，来水开始减少， 2010—2012年库赛湖本身水位上涨，湖水在2011年也于东南侧垭口与海丁诺尔湖相连通流入下游的盐湖。2013—2018年水位开始趋于稳定，分析认为是由于前期大量接收上游来水并且与下游湖泊相连通后，库赛湖基本接近湖盆最大容量，失去部分蓄水功能。

4.2 水体面积年际变化规律

库赛湖2008—2018年湖面变迁示意图如图3所示，可清楚地看到库赛湖历年的变化情况。

图3 库赛湖湖面变迁示意图Fig.3 Schematic diagram of the evolution of Kusai Lake

主要扩张方向为坡度较小的南部和西南部的库赛河河滩，河滩面积随水位变化呈现规律变化。进一步分析库赛湖湖面面积，库赛湖湖面面积在11 a间增加了53.2 km2，扩张了19.49%。2008—2010年间，湖泊面积增大16.7 km2，年平均变化率为3.07%。2011年，卓乃湖溢流使得库赛湖面积达到最大值345.8 km2。2011—2012年水体面积缩小14.3 km2，结合2010—2012年的HJ-1影像可以看出，此时库赛湖已通过其东南方向的河道与下游的海丁诺尔湖相连通。2012—2018年湖泊面积略有减少，湖泊面积年平均变化率-0.28%，多年面积均值为328 km2。

图4显示了库赛湖年面积与水位历年变化，可以发现年水位与面积变化具有较好的一致性。对水位与面积进行相关性分析，库赛湖的面积与水位为显著正相关关系(R2=0.99)。

图4 库赛湖面积与水位历年变化Fig.4 Changes in annual water area and annual water level of Kusai Lake

4.3 库赛湖水位变化气候因素分析

本文以库赛湖为例，以2008—2018年湖泊水位数据为样本，计算了五道梁气象站观测的年降雨量累积距平、年平均温度累计距平、年蒸发量累积距平。利用Spearman秩相关系数对湖泊水位与以上各气象相关因子间进行量化，整个过程在SPSS统计软件上完成。其相关性结果表现出如下规律：年降雨量距平、年均温度距平、年蒸发量距平这3者与水位的相关系数分别为0.59、0.53、-0.08。

水位与年降雨量距平、年均温度距平呈显著正相关，与年蒸发量距平基本无相关关系。相关性分析表明降雨量与温度是湖泊水位变化的直接相关因素，蒸发量对水位变化的影响程度可能不大。

1961—2018年可可西里年降水量和年平均气温历年变化曲线如图5所示。

图5 1961—2018年可可西里年降水量和年平均气温历年变化曲线Fig.5 Curves of annual precipitation and annual average temperature in Hoh Xil from 1961 to 2018

本文选用五道梁气象站的降水数据，对逐月降水数据进行统计，降水主要集中在每年的5—9月份，1961—2018年6—9月份的降雨月平均值分别为51、79、69、43 mm。汛期6—9月份降水量占多年平均降水量的83.4%，汛期最大降水量为405.2 mm(2018年)，10—12月份降水量仅占多年平均降水量的3.4%。1961—2018年的58 a来呈不断增加趋势(图5(a))，降水量增加速率为22.1 mm/(10 a)，其中2003年以来增加尤为显著，2003年以来可可西里年平均降水量为352.4 mm，较多年平均偏多23.3%。降雨量变化是引起库赛湖水位上涨的主要气候因素。对照分析库赛湖水位变化与年降水量可知，发现降水量与库赛湖水位有较好的对应关系。在2008年以后，年降水量持续出现高值，相应地库赛湖也呈现扩张趋势。2012 年以后降水虽然持续出现高值，但水位变化不显著，主要是由于2011年上游卓乃湖来水和持续的强降水，使库赛湖基本接近湖盆最大容量，并于湖泊东南侧垭口处下游湖泊相连接，湖泊由原本的内流湖变为外流湖，失去部分调蓄能力，因此2012年以后湖泊水位对于降水量响应不显著。

1961—2018年可可西里地区气温呈增加趋势(图5(b))，增加速率为0.35 ℃/(10 a)，可以发现随着温度的升高，首先受到影响的是可可西里区域的冰川、永久积雪和冻土层，温度的迅速升高加速了可可西里高山冰川和永久积雪的消融速度，导致冰川和永久积雪面积逐年下降，流域冻土深度变浅，冻结时间缩短[15-16]。根据全国第2次冰川编目[17]可知，21世纪以来可可西里地区冰川整体呈退缩状态，但库赛湖流域由于距离冰川较远，冰川融水对湖泊的补给有限。对五道梁地区冻土变化监测发现，自1980年以来，该地区冻土厚度变薄，活动层增厚，冻结持续天数缩短，但冻土融化真正能转入可流动的地下水比例很小[18]。因此温度上升导致的冰川融化和冻土融水可能是库赛湖水位上涨的另一气候因素，但不是决定性因素。结合蒸发数据变化情况(图6)来看，温度的上升并没有引起区域蒸发量的增加，多年蒸发量变化呈减少趋势，这也可能是水位上升的原因之一。

图6 1981—2018年可可西里年蒸发量历年变化曲线Fig.6 Change curve of annual evaporation of Hoh Xil from 1981 to 2018

5 结 论

本文以2008—2018年库赛湖Jason数据和Landsat影像数据为数据源，提取了库赛湖的水位和面积，结合气象数据分析了湖泊水位变化特征，并对影响因素进行了探讨，主要结论如下：

(1)库赛湖水位变化先后主要经历了缓慢上涨(2008—2011年)→急剧上涨(2011年)→趋于稳定(2013—2018年) 3个阶段。2008—2011年是湖泊水位的缓慢上升期，该阶段湖泊主要受气候暖湿化影响；2011年9—10月由于上游卓乃湖发生溢流，大量卓乃湖来水注入库赛湖，导致水位短时间内急剧上涨，达到多年水位最大值；2012—2018年在接收卓乃湖大量来水后库赛湖基本达到最大库容，于东南侧垭口处漫溢，与上下游湖泊建立起水力联系。因此水位虽略有下降，但整体来看趋于稳定，年际变化并不大。

(2)利用Landsat数据提取水体面积发现，水位与面积变化具有较好的一致性。2008—2011年水体面积呈扩张趋势，并于2011年达到最大值约345.8 km2，2012—2018年湖泊变化开始趋于平稳，年均面积为328 km2。

(3)结合气象要素分析，初步认为库赛湖水位变化与气候因素有关，区域降水量的变化是引起湖泊水位变化的主要因素，温度升高引起的冰川和冻土融水可能是引起库赛湖水位上涨的原因，但并非主要原因。对于各因素在湖泊变化过程中所起的作用，需做进一步研究。