2000—2019年青海湖面积时序特征分析及预测

郭丰杰， 李婷， 季民

(山东科技大学测绘与空间信息学院， 青岛 266590)

青藏高原是全球气候变化的敏感区和生态脆弱区[1]，近年来青藏高原气候不断呈现暖湿趋势[2]。气候变暖导致的后果是冰川、冻土退化[3]，高山积雪融化[4]，原生态系统的平衡被打破，造成特殊生境中植物种质资源的减少和灭绝。位于青藏高原东北部的青海湖是我国最大的内陆咸水湖。在保护生物多样性和珍稀物种资源，调节周边区域气候的方面有极为重要的作用，是研究青藏高原生态环境变化的代表性区域之一[5]。

目前，对于青海湖面积变化与气候响应的研究主要包括青海湖面积的时空变化、驱动力因素分析和利用遥感对水体提取方法的研究等。刘英等[6]使用LEGOS HYDROWEB方法对青藏高原湖泊群水位和面积动态变化进行分析，对湖泊面积动态变化进行区分。李林等[7]通过研究1961—2002年青海湖水位变化及其影响因子，得出青海湖未来十年水位变化整体呈下降趋势；骆成凤等[8]利用青海湖遥感数据，对青海湖1974—2016年的面积变化进行了研究，发现总体呈先下降后上升的趋势，2004年青海湖面积达最小；王天慈等[9]利用土地转移矩阵对青海湖湖滨湿地变化进行了研究，研究发现2016年青海湖湖滨区地下水位升高；祁苗苗等[10]利用遥感(remote sensing，RS)和地理信息系统(geographic information system，GIS)技术，对1973—2018年青海湖岸线进行动态分析，发现1973—2004年间青海湖水位下降和土地沙漠化是造成湖岸变化的直接成因；杜嘉妮等[11]通过建立水量平衡方程，发现水量变化仍处于负平衡，年均亏损量1.5×108m3。在对青海湖面积预测研究方面选择了时间序列理论，该理论不仅在自然地理方面应用较多，同时在灾害防治[12-13]、铁路[14]、航空[15]等领域也应用广泛。

综上所述，以往研究多集中在青海湖面积变化与气候因子变化分析中，对青海湖面积变化的发展趋势缺少研究。因此，现基于Landsat影像对青海湖2000—2019年的面积进行统计分析，研究青海湖面积与影响因素间的响应关系，基于20年间的青海湖面积数据和时间序列理论建立预测模型，以期预测未来3年青海湖的面积。

1 研究区概况

青海湖位于青海省东北部，高山环抱，海拔约为3 200 m。青海湖周长约360 km，是中国最大的咸水湖。湖区有大小河流很多，丰富的补给来源。多年平均降水量354.5 mm，年内分配很不均衡，最大4个月降水量主要集中在6—9月，占全年降水量的78%。湖东岸有三个子湖，分别为沙岛湖、尕海湖和海晏湾，其中沙岛湖仅为十几平方千米。青海湖流域的河网以流域的西北部更为发达，有哈尔盖河、泉吉河、沙柳河及布哈河等主要的河流，这几条河流流入湖中的水量占总水量的80%左右[16]。青海湖流域河流水系如图1所示。

图1 青海湖流域河流水系图[11]Fig.1 River System in Qinghai Lake Basin[11]

2 数据获取与图像处理

2.1 数据来源

2.1.1 遥感数据

获取和研究的数据主要为遥感数据和非遥感数据，遥感数据主要是来自Landsat系列卫星。

通过地理空间数据(http:// www. gs cloud. cn/)获取Landsat影像(表1)，所有影像要求云量和积雪厚度不得大于30%，青海湖上空云量和积雪厚度低于10%，选取图像质量好且尽量控制到9—11月份(9—11月份青海湖上方云量普遍较少，且为青海湖的枯水期，控制到一个时期能够较好地说明青海湖面积的变化)。

表1 遥感影像列表Table 1 List of remote sensing images

2.1.2 非遥感数据

选用图2中的青海湖附近的刚察、海晏、共和3个气象站点的气象数据(中国气象数据网 http: //data. cma. cn/)，由于这3个气象站点靠近青海湖，具有明显代表性(青海湖151站点则是2015年投入使用，不能提供本次研究的数据，茶卡站则在1997年之后数据暂无法获取)。对3个气象站点的9—11月平均温度、年降水量、年蒸发量进行均值处理，作为青海湖湖面平均温度、降水量和蒸发量。

青海湖入湖河流只有布哈河和沙柳河有长系列径流资料，且沙柳河仅占布哈河年径流量的30%，入湖水量的变化主要受布哈河径流量的影响，所以径流量补给数据采用布哈河口站数据[11]。

图2 青海湖气象站点分布Fig.2 Distribution of meteorological stations in Qinghai Lake

2.2 图像处理

首先对原始影像进行大气定标、辐射校正等预处理，然后利用归一化水指数(normalized difference water index,NDWI)对水体进行提取，NDWI适用于区分植被和水体的空旷地区[17]。在这近20年的水体提取中，发现所有的阈值都固定在-1～1，0值是水体与非水体的分割线，将水体信息与非水体信息以0值为分割线对3个湖泊分别进行阈值提取，发现区分程度明显，水体提取效果良好；同时在非水体区域处显示出较高的噪声值，与大于0值的水体信息值形成强烈的反差，对比度比较明显[18]。

最后运用决策树分类，对图像进行了二值化分类，使图像变为了非黑即白，便于用ArcGIS根据图像像素提取水体面积。处理结果如图3所示。

图3 处理前后对比图Fig.3 Comparison before and after processing

3 青海湖面积变化与气候因素的响应关系

3.1 青海湖面积时序特征

如图4所示，2000—2019年青海湖面积总体上呈上升趋势，从2000年4 297.22 km2上升到2019年4 597.35 km2，20年期间共增加了300.13 km2，增长率为6.9%。与前人研究结果[19-22]相比，得到的整体趋势是相同的。

图4 青海湖面积变化折线图Fig.4 Breaklines of Qinghai Lake area

从图5中明显发现，2000—2004年青海湖面积明显呈萎缩趋势，2004—2019年青海湖面积明显呈回升趋势，且回升面积大于萎缩面积，即2000—2019年青海湖面积在整体呈现增大趋势。其主要变化是在青海湖西岸和青海湖东岸沙岛湖及海晏湾部分。

3.1.1 2000—2004年青海湖面积变化

从原始数据发现，2000—2004年，面积一共减少115.23 km2，截止到2004年，青海湖面积同比下降2.6%。变化趋势如图6所示。

通过对2000—2004年青海湖湖水边缘的分析，结果表明，5年来青海湖水体面积总体变化趋势为沿陆地向湖面进行推进，湖水面积减小，变化较大的是青海湖西部沿岸地区和东岸的沙岛湖及海晏湾部分。因此，选取青海湖西部沿岸地区和东岸的沙岛湖、尕海湖和海晏湾部分的对比图进行研究。青海湖2000—2004年沿岸地区面积变化如图7所示。

由图7可知，在2000—2004年期间，青海湖边缘由内陆向湖中迁移，3个子湖也受到不同程度的影响，其中面积缩小最大的为新分离出的沙岛湖，2004年更是骤减为13 km2，而尕海湖和海晏湾面积也呈现减小趋势，尕海湖受到的影响较小。相比于东岸地区，西岸地区的变化趋势小于东岸地区。

图5 青海湖边缘对比图Fig.5 Comparison of Qinghai Lake edge

图6 2000—2004年青海湖面积变化折线图Fig.6 Qinghai Lake area change broken line diagram in 2000—2004

白色为湖水面积萎缩部分图7 2000—2004年沿岸地区面积变化图Fig.7 Coastal area change map in 2000—2004

3.1.2 2004—2019年青海湖面积变化

2004—2019年，青海湖面积总体呈上升趋势，从2004年4 181.99 km2到2019年4 597.35 km2，面积共计增长415.36 km2，同比增长9.9%。平均每年增加25.96 km2，相当于2019年时期的一个沙岛湖。

从图8中可知，2004—2019年青海湖面积整体呈上升趋势，其中2004—2007年、2011—2013年、2016—2019年期间上升趋势较为明显，2014—2015年涨幅最大，2014年面积为4 404.02 km2,2015年面积为4 526.56 km2，一年内面积增加122.54 km2，相当于两个海晏湾的面积。在青海湖西岸沿岸地区和东岸沙岛湖、尕海湖和海晏湾地区变化最大，选取下面两幅图像来进行比较分析(白色部分为2004—2019年青海湖面积增加部分)。

由图9可知，青海湖面积明显呈上升趋势，青海湖湖岸线呈现沿湖内部向陆地迁移趋势，在青海湖西岸布哈河及周边地区变化趋势明显大于2000—2004年变化趋势，即在青海湖西岸布哈河及周边地区青海湖14年的扩张趋势明显大于2000—2004年5年的变化趋势。而在青海湖东岸的沙岛湖、尕海湖和海晏湾扩张趋势也非常明显，尤其是沙岛湖和海晏湾，有向青海湖合并的趋势。

图8 2004—2019年青海湖面积变化折线图Fig.8 Qinghai Lake area change broken line diagram in 2004—2019

图9 2004—2019年沿岸地区面积变化图Fig.9 Coastal area change map in 2004—2019

3.2 青海湖面积变化与气候因素的响应关系

3.2.1 青海湖面积变化与布哈河口径流量的响应关系

由2000—2019年青海湖面积与布哈河径流量变化图(图10)可知，青海湖面积与径流量之间存在相关性。在整体上，面积与径流量均呈增大趋势。对青海湖面积与径流量进行相关性分析可知，其相关系数为0.664，通过P=0.001显著水平检验(表2)。

布哈河口径流量在2012年发生突变，而青海湖面积在2013年才减小，对布哈河径流量和次年青海湖面积做相关性分析发现，青海湖次年面积与布哈河口径流量相关性更高，其相关系数为0.710，通过P=0.001显著水平检验(表3)。此外，根据徐晓梅等[23]的研究，1979—2002年青海湖入湖水量呈枯水期，2003年以后入湖水量连续增加。说明青海湖面积对布哈河径流量存在滞后性，表现出滞后性的原因可能包括回水效应、河流流量的不稳定性、可变河道蓄水量和植被等[24]。

图10 青海湖面积与布哈河口径流量变化图Fig.10 Variation of Qinghai Lake area and Blah River caliber flow

表2 青海湖面积与布哈河口径流量相关性Table 2 Correlation between Qinghai Lake area and Buha River caliber flow

表3 青海湖次年面积与布哈河口径流量相关性Table 3 Correlation between the area of Qinghai Lake river and the discharge of Buha River in the next year

3.2.2 青海湖面积变化与降水量的响应关系

由2000—2019年青海湖面积与降水量变化图(图11)可知，青海湖面积与降水量之间存在相关性。整体上呈逐步增大，2003—2004年降水量突然增大也导致湖体面积增大。对青海湖面积与降水量进行相关性分析(表4)可知，其相关系数0.58，通过P=0.01显著水平检验。

通过图11发现，青海湖降水在2013年发生突变，而面积则在2014年后才开始增加，对青海湖降水量与次年面积进行相关性分析，发现青海湖次年面积与降水量之间的相关性更高，相关系数为0.734，通过P=0.01显著水平检验(表5)。说明青海湖面积对降水存在滞后性，这可能与面积对径流量的滞后性有关。

图11 2000—2019年青海湖面积与降水量变化图Fig.11 Qinghai Lake area and precipitation change chart in 2000—2019

表4 青海湖面积与降水量相关性Table 4 Correlation between Qinghai Lake area and precipitation

表5 青海湖次年面积与降水量相关性Table 5 Correlation of annual area and precipitation of Qinghai Lake

3.2.3 青海湖面积变化与蒸发量的响应关系

由2000—2019年青海湖面积与降水量变化图(图12)可知，青海湖面积与蒸发量之间存在相关性。面积与蒸发量整体上呈逐步增大趋势。对青海湖面积与蒸发量进行相关性分析(表6)可知，其相关系数0.609，通过P=0.01显著水平检验。

图12 2000—2019年青海湖面积与蒸发量变化图Fig.12 Qinghai Lake area and evaporation in 2000—2019

表6 青海湖次年面积与蒸发量相关性Table 6 Correlation of area and evaporation volume of Qinghai Lake

青海湖水量平衡方程[11]为

E=P+Rs+Rg±ΔW

(1)

式(1)中：E为湖面蒸发量；P为湖面降水量；Rs为地表水入湖补给量；Rg为地下水入湖补给量；ΔW为湖水储量变量。

由式(1)可知，青海湖水量主要损失是蒸发，而本次研究中面积与蒸发量的相关系数大于0，说明蒸发量与面积呈正相关，这与水量平衡方程不符。其原因应考虑青海湖面积的增大在于湖水补给量大于消减量，即蒸发量对水量的损耗远远小于补给量。

3.2.4 青海湖面积变化与气温的响应关系

由2000—2019年青海湖面积与气温变化图(图13)可知，青海湖面积与气温具有一定的相关性。蒸发量随着气温升高而增加，湖体面积减小，呈负相关性。但是在2000—2003年(A区域)，气温与面积呈负相关；2004—2010年(B区域)，气温与面积呈正相关；2011—2019年(C区域)，气温与面积呈负相关。

图13 2000—2019年青海湖面积与9—11月 平均气温变化图Fig.13 Qinghai Lake area and mean temperature change from September to November in 2000—2019

整体上，2000—2019年青海湖面积与气温没有通过一致相关性检验。2004—2010年(B区域)出现正相关的原因可能是温度的升高不但引发了蒸发量的升高，还加剧了积雪融化，导致入湖径流量增加，径流量增加对青海湖面积的影响远大于蒸发量，所以在2004—2010年(B区域)温度与面积呈现正相关。

4 青海湖面积预测

4.1 动态数据分析

利用SPSS软件建立时间序列模型拟合数据，由图4可以看出，本时间序列存在显著的上升趋势，所以要将原始数列一阶差分消除其趋势性，由图14可以看出处理之后的序列，无长期趋势，无明显规律，可认为是一个比较平稳的序列。随后还需要对序列图的初步观察结果作进一步确认(检验其是不是白噪声序列)，然后再对模型进一步修正，所以应对预处理(一阶差分)后的序列分析自相关性和偏自相关性分析，结果如图15所示。

图14 2000—2019年青海湖面积变化一阶差分后的图像Fig.14 image after first-order difference of Qinghai Lake area change in 2000—2009

图15 面积变化序列分析自相关性和偏自相关性Fig.15 Analysis of autocorrelation and partial autocorrelation by area change sequence

4.2 时间序列模型(ARIMA)建立

由图15可以看出自相关系数(autocorrelation coefficient，ACF)和偏自相关系数(partial autocorrelation coefficient，PACF)图像都为拖尾，其中自回归阶数(p)、差分次数(d)、移动平均过程阶数(q)分别为0、1、0，结合表7最终确定模型为ARIMA。以2000—2019年实测青海湖面积为因变量；2000—2022年时间轴为自变量变量，预测2020—2022年的面积。

表7 模型参数Table 7 Model parameters

表8 模型拟合情况Table 8 Model fit

4.3 结果分析

表8为模型的输出报告，模型的决定系数：平稳R2为0.84，现有模型所能够解释的原变量的多少变异(较客观)，该值越高(最大值为1.0)，则模型拟合会越好。平均绝对百分比误差(MAPE)为0.85，最大绝对百分比误差(MaxAPE)为2.41，从图16中也可看出模型拟合效果较好。

在SPSS预测模型中通过20年的数据拟合，得到2020—2022年的青海湖面积预测，分别是4 641.34 km2、4 688.11 km2、4 728.32 km2青海湖面积持续在增长，模型得到2022年面积达到4 728.32 km2。

图16 时间序列模型拟合效果图Fig.16 Model fit effect diagram

5 结论

(1)选取Landsat数据利用归一化水指数提取青海湖面积，发现20年间面积变化趋势为先下降后上升，以2004年为转折点，2000—2004年为下降趋势，2004—2019年为上升趋势，青海湖面积上升了300.13 km2，增长率为6.9%。

(2)空间上通过对青海湖水体边缘的矢量化提取，发现湖岸线变化在东西方向上较南北方向明显。

(3)通过对2000—2019年青海湖气候、水文因素分析(降水量、气温、蒸发量、布哈河径流量)，发现青海湖面积变化与入湖径流量和降水量变化关系密切，且面积与入湖径流量和降水量均具有滞后性；与温度和蒸发量相关性不大。气候、水文因素对青海湖面积变化的贡献量为入湖径流量>降水量>蒸发量>温度。

(4)基于时间序列，通过SPSS对青海湖20年的面积变化趋势进行拟合，得到青海湖面积的预测模型，且拟合平稳R2为0.84，相对误差(MAPE)为0.85，拟合情况较好。预测出未来2020—2022年的面积分别为4 641.34、4 688.11、4 728.32 km2。从预测结果来看青湖泊面积在逐年增大，表明青海湖流域生态环境得到了充分的改善。