2019, Vol. 31 
(2: 云南省水文水资源局, 昆明 650106)
(3: 西南林业大学, 昆明 650224)
(2: Yunnan Hydrology and Water Resources Bureau, Kunming 650106, P. R. China)
(3: Southwest Forestry University, Kunming 650224, P. R. China)
水位是反映水体水情最直观的因素，水位变化在调节湖泊水质、水量[1]和生态系统功能[2]方面发挥着重要作用，是湖沼学的重要研究内容.湖泊的类型不同，季节性和空间性变化特征不同，水位变化的影响因素也各异.平原地区河成型湖泊的水位变化受到干流水位的顶托和拉空作用以及上游水利枢纽工程的调度影响[3]，青藏高原冰川湖的水位变化受到降水和冰川融水的影响[4]，青藏高原、云贵高原的构造湖水位变化影响因素则较为复杂.国内外学者围绕湖泊水位变化及其驱动力开展了一些实证研究.米玛次仁等[5]分析了羊卓雍错湖水位变化及其主要原因，认为2005年之前水位变化的主要影响因素是降水量和蒸发量，2005年之后人类活动可能是主要影响因素.秦伯强[6]研究了近百年来气候变化和人类活动对亚洲中部内陆湖泊水位变化的影响.张鑫等[4]基于多源遥感数据对青藏高原中南部湖泊的水位序列进行了重构，并开展了水位动态变化分析.李均力等[7]探讨了中亚地区高山封闭湖、外流湖和平原尾闾湖水位的时空变化特征，指出不同区域、不同类型的湖泊水位变化模式不同，水位变化与降水量变化呈显著正相关.李林等[8]探讨了青海湖水位对入湖流量、降水量、蒸发量等的响应，研究表明，当年的湖泊水位受到上年入湖流量、降水量、蒸发量的决定性影响. Xiao等[9]在美国白熊湖开展了蒸发量对水位的影响研究，指出白熊湖1986 -1990年、2003 -2012年的水位下降是低降水量和高蒸发量共同作用造成的. Yapiyev等[10]对哈萨克斯坦布拉拜国家公园的内流湖开展了湖泊容积变化的研究，把湖泊面积范围和容积的减小归因于蒸发量持续大于降雨量造成的水量亏损. Mishra等[11]在印度特索莫利里湖开展了融雪和降水的季节性变化对湖泊水位变化的作用研究. Alifujiang等[12]探究了吉尔吉斯斯坦伊赛克湖水位变化的主要驱动力及两者的相互作用.此外，Ma等开展了蒸发变化对青藏高原纳木错湖近年面积急速扩张的影响研究[13].也有学者针对新疆的博斯腾湖开展了水位变化的相关研究[14-16].目前主要关注的是常规气象指标对湖泊水位的影响，极端降水指标尚未得到充分重视，但已有研究表明极端降水具有重要的水文效应[17-18].
云贵高原湖泊地处长江、珠江等重要江河的上游地区，在流域调蓄水资源、防洪、调节区域气候、维持生物多样性、支撑区域经济社会发展等方面作用重大，对其水位变化的研究有助于深入了解湖泊水文过程，认识生态环境的演变动态，防控高原湖泊富营养化.目前，针对云贵高原湖泊水位变化的研究，尤其是云南滇中高原湖泊的水位变化及影响因素的研究较少.本文基于多年气象和水文实测数据，采用RClimDex[19]对滇池、抚仙湖、阳宗海3个滇中高原湖泊的极端降水指标进行统计，建立了基于极端降水和常规气象指标的湖泊水位多元回归模型，开展湖泊水位变化及驱动因子解析，以期为滇中高原湖泊的水资源管理和水生态保护提供科学依据.
1 研究区概况滇中是云南省经济社会发展的核心区域，分布着云南省高原湖泊最为集中的湖群[20].滇中高原湖泊处于低纬度、高海拔、亚热带地区，均为构造断陷型湖泊，以南北向伸展，具有南北向宽、东西向窄的共同特征[21]，湖泊处于不同的演化阶段，老龄化、中龄化与年轻态湖泊并存，深水湖与浅水湖并存.滇中高原湖泊主要包括滇池、抚仙湖、阳宗海、杞麓湖和异龙湖5大湖泊，根据水文观测资料的完整性和湖泊的代表性，本研究选择滇池、抚仙湖、阳宗海3个典型高原湖泊作为研究对象(图 1和表 1).滇池属长江流域金沙江水系，主要入湖河流有35条，多数分布于滇池北部、东部与南部，出湖河流有海口河和西园隧洞，是云南省湖面面积最大的湖泊，在全国名列第6，属浅水湖泊，处于老龄化阶段.滇池流域水资源以大气降雨补给为主，通过掌鸠河引水、清水海引水、牛栏江补水工程等外流域引水解决流域内的水资源短缺问题.抚仙湖属珠江流域南盘江水系，和位于上游仅相隔2.5 km的星云湖形成一对高原“姊妹湖”.抚仙湖共有大小入湖河流103条，海口河是历史上唯一的明河出水口，经出流改道后，隔河是抚仙湖的出湖河流之一，抚仙湖水经隔河泄入星云湖.抚仙湖湖容和平均水深均名列云南全省湖泊之冠，湖泊面积占全国第8位[22]，是中国第二深的淡水湖泊，属深水湖泊，处于中龄化阶段.抚仙湖流域水资源主要靠降雨地表径流补给.阳宗海属珠江流域南盘江水系，主要入湖河流有3条，北部汤池河是唯一的出湖河流.阳宗海属深水湖泊，处于年轻态，流域面积小，天然补给水资源有限，通过摆夷河引水渠引水进行水资源补给.
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图 1 研究区地理位置与监测站点分布 Fig.1 Location of study sites and their gauging stations |
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表 1 湖泊流域概况* Tab. 1 General situation of the lake basins |
本文分析数据为1988 -2015年滇池、抚仙湖、阳宗海流域降水量、蒸发量及湖泊水位.滇池采用流域内27个雨量站的逐日降水量，海埂站的逐月蒸发量，海埂、中滩站的逐月平均水位数据，因海埂、中滩站水位观测值具有很好的一致性，采用两站的平均水位作为滇池水位；抚仙湖采用抚仙湖-星云湖流域内11个雨量站的逐日降水量，澄江海口站的逐月蒸发量和逐月平均水位数据；阳宗海采用流域内5个雨量站的逐日降水量，宜良站的逐月蒸发量，汤池站的逐月平均水位数据.其中，澄江站、江川站的降水量数据及宜良站的降水量、蒸发量数据来源于资源环境数据云平台的中国气象要素站点观测逐日数据集(http://www.resdc.cn/Default.aspx)，其余数据均来源于云南省水文水资源局.
2.2 研究方法 2.2.1 极端降水指数分析极端降水指数采用RClimDex模型进行分析. RClimDex模型是由加拿大环境部气候研究中心Zhang等[19]研究开发的，软件基于R语言在Windows环境下运行.模型只需输入逐日降水量、日最高气温、日最低气温等数据，即可计算27个气候指数，并能对日输入数据进行质量控制，统计获得的指数中与降水相关的指数有11个[23](表 2)，与气候变化检测和指数专家组(Expert Team on Climate Change Detection and Indices，ETCCDI)推荐的指标[24]基本一致.根据研究需要，本文选取CDD(Consecutive Dry Days)、CWD(Consecutive Wet Days)、R10 mm、R20 mm、Rn mm、R95pTOT、R99pTOT、SDII(Simple Daily Intensity Index)、PRCPTOT共9个极端降水指数(表 2)进行分析.
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表 2 RClimDex软件中极端降水指数* Tab. 2 Definition of the indices for extreme precipitations in the RClimDex |
选择多元线性回归模型来定量表达水位与驱动因子之间的联系及密切程度.多元线性回归的一般数学模型为：
| $ y = {\beta _0} + {\beta _1} \cdot {x_1} + {\beta _2} \cdot {x_2} \cdots + {\beta _m} \cdot {x_n} + \varepsilon $ | (1) |
式中，y为因变量；xj(j=1，2，…，m)为m个不同的自变量；β0为截距; βj(j=1，2，…，m)为m个对应的回归系数；ε为随机误差，一般假定其服从正态分布.
为了消除量纲不同和数量级的差异带来的影响，进行多元回归前，要对自变量和因变量进行标准化，公式为：
| $ Z = \frac{{X - \bar X}}{\sigma } $ | (2) |
式中，Z为标准化值；X为指标值；X为算术平均值；σ为标准差.
常规气象指标与水位的模型构建是把水位作为因变量，年降水量和年蒸发量作为自变量进行多元线性回归.多元回归要求自变量之间没有相互关联，即解释变量相互之间不允许有多重共线性.本文运用SPSS将9个极端降水指标进行降维处理，采用主成分分析法，选择特征值大于1决定主成分数，分析得到一组互不相关的变量即主成分.为了抑制随机误差对测试数据的影响，本文采用滑动平均法对蒸发量及主成分数据进行滑动平均处理，再将处理后的数据进行逐步多元回归分析，建立水位与驱动因子的多元线性回归模型，基于多元线性回归方程的调整R2(可决系数)来判断驱动因子对湖泊水位的影响程度.湖泊水位影响因子总体分为气候变化和人类活动两大类，本文将不能被气象因子解释的部分归因于综合人类活动的影响.
3 结果与分析 3.1 滇中高原湖泊水位变化特征1988 -2015年滇池年平均水位为1886.94 m，最高年平均水位为1887.42 m，最低年平均水位为1885.93 m. 1990 -1991年上升后又有所下降，至1993年水位降至1990s以来的最低水位，之后水位上升，至1997年达到历年第2高水位，2000年后水位上升和下降交替出现，但变化较为平稳，2014年水位达到历年最高值.阳宗海年平均水位为1767.72 m，最高年平均水位为1769.77 m，出现在2000年，最低年平均水位为1764.52 m，出现在2013年.阳宗海水位经历了1988 -1993年下降、1993 -1998年上升、1998 -2008年平稳、2008 -2013年下降、2013 -2015年上升几个阶段.抚仙湖年平均水位为1722.25 m，最高年平均水位为1723.14 m，出现在2008年，最低年平均水位为1720.87 m，出现在2014年，先后经历了上升、平稳、下降3个阶段.受2009 -2012年4年连旱的影响，抚仙湖水位在2008 -2014年下降明显，使2014年出现研究时段内的最低水位值(图 2).
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图 2 1988 -2015年滇中湖泊水位变化 Fig.2 Variations of water level in central Yunnan lakes from 1988 to 2015 |
为量化变化趋势，引入Kendall倾斜率β来估算趋势的变化幅度，检验结果见表 3.研究时段内，滇池的年平均水位总体呈显著上升趋势，根据水位倾斜率β，滇池水位年均上升0.025 m.阳宗海水位略有下降，抚仙湖的水位有所上升，但未通过显著性检验，变化趋势不明显.
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表 3 湖泊年平均水位的Mann-Kendall检验结果 Tab. 3 Results of Mann-Kendall test for lake water level |
通过计算湖泊月尺度水位序列的变差系数Cv，判断各湖泊年际水位变动幅度.从计算结果看，滇池变差系数为3.50×10-5~2.73×10-4，1990年波动最大，阳宗海变差系数为6.49×10-5~5.78×10-4，1994年波动最大，抚仙湖变差系数为4.75×10-5~3.30×10-4，1994年波动最大.总体来看，滇池、阳宗海、抚仙湖水位年际波动不大，波动幅度为阳宗海>抚仙湖>滇池，水位在1990s的波动幅度相对较大，3个湖泊的波动特征相似(图 3).从月平均水位的年内分布来看，滇池、阳宗海、抚仙湖的年最低水位一般出现在5 -6月，年最高水位一般出现在10 -12月，1 -12月呈现出先下降而后上升的变化特征(图 4).云南的雨季是5 -10月，由于湖泊水位对湖流量的响应具有滞后性[8]，一般在雨季结束前后才达到一年中的峰值.
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图 3 1988 -2015年滇中湖泊水位年际变化 Fig.3 Interannual variations of water level in central Yunnan lakes from 1988 to 2015 |
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图 4 滇中湖泊水位年内变化 Fig.4 Monthly water level in central Yunnan lakes |
运用RClimDex模型计算3个湖泊年尺度的极端降水指数，并对其中的CDD、CWD、R10 mm、R20 mm、Rn mm、R95pTOT、R99pTOT、SDII、PRCPTOT共9个极端降水指数进行年际变化分析，结果如图 5所示. 3个湖泊的极端降水指标具有显著的年际差异，部分指标呈现出显著的变化趋势.阳宗海、抚仙湖的CDD总体呈下降趋势，滇池呈上升趋势，但趋势不明显. 3个湖泊的CWD均呈缓慢下降趋势.滇池、抚仙湖的R10 mm、PRCPTOT均呈缓慢减少趋势，阳宗海则缓慢增加. R20 mm、R95pTOT、R99pTOT、SDII 4个指数均呈上升趋势.滇池、阳宗海年内降水大于n mm的天数(Rn mm，n为25)呈上升趋势，抚仙湖则呈下降趋势.
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图 5 1988 -2015年极端降水指标与蒸发量的年际变化 Fig.5 Interannual variations of extreme precipitation indices and evaporation from 1988 to 2015 |
蒸发量是湖泊水量损失的重要途经，根据对3个湖泊蒸发量和Mann-Kendall趋势检验结果(表 4和图 5)，滇池的蒸发量呈显著减小趋势，年均减小21.05 mm.抚仙湖蒸发量呈显著增加趋势，年均增加5.52 mm，阳宗海的蒸发量以0.58 mm/a的速率增加，但趋势不显著. 3个湖泊中，阳宗海的蒸发量变化最为平缓.
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表 4 1988 -2015年滇中湖泊流域蒸发量的Mann-Kendall检验结果 Tab. 4 Results of Mann-Kendall test for precipitation and evaporation in central Yunnan lakes from 1988 to 2015 |
为了定量分析降水和蒸发对水位变化的影响，把年平均水位作为因变量，年极端降水指数和年蒸发量作为自变量，进行多元线性回归，分析多个自变量对因变量的影响程度.根据SPSS对9个极端降水指数的统计分析结果，滇池提取了3个主成分，累积方差贡献率达到88.5 %；阳宗海提取了两个主成分，累积方差贡献率达到75.4 %；抚仙湖提取了3个主成分，累积方差贡献率达到86.4 %. 3个湖泊降水指数的主成分矩阵见表 5. 3个湖泊的第1主成分与R10 mm、R20 mm、Rn mm、R95pTOT、R99pTOT、SDII、PRCPTOT的相关系数大多超过了0.6(阳宗海R99pTOT除外)，甚至有高达0.95的，因此可以将第1主成分命名为综合降水指标；滇池、阳宗海第2主成分与CWD的相关系数较高，直接命名为连续降水指标，抚仙湖第2主成分仅与CDD的相关系数较高，直接命名为连续干旱指标；滇池的第3主成分与CDD的相关系数较高，直接命名为连续干旱指标，抚仙湖的第3主成分与CDD、CWD的相关系数较高，分别呈正相关和负相关，可命名为干旱状况指标.
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表 5 降水指数的主成分矩阵 Tab. 5 Component matrix of precipitation indices |
为减小随机误差的影响，采用滑动平均法对蒸发量及主成分数据进行滑动平均处理，再采用SPSS进行回归分析.为选择较为合适的滑动年数，根据本文时间序列长度，对上述数据分别滑动了2~7年.阳宗海和抚仙湖滑动6年的调整R2值最大，而滇池滑动3年的调整R2值稍大，滑动5年后回归模型无变量输入.滑动平均处理后，滇池有26个样本参与回归，阳宗海和抚仙湖有22个样本参与回归.选择3个湖泊调整R2最大的模型作为最终回归模型，模型参数见表 6.
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表 6 湖泊水位回归模型参数 Tab. 6 Regression model parameters of lake water level |
根据回归结果，滇池的调整R2较小，蒸发量、综合降水指标和连续干旱指标可解释滇池水位变化的49.7 %.蒸发量与滇池水位呈负相关，综合降水指标和连续干旱指标与滇池水位呈正相关，综合降水指标对滇池水位变化的影响程度更大.蒸发量、综合降水指标、连续降水指标是影响阳宗海水位变化的主要指标，3项指标的解释率高达93.3 %，综合降水指标、连续降水指标与阳宗海水位呈正相关，蒸发量与阳宗海水位呈负相关，综合降水指标对阳宗海水位变化的影响程度最大.综合降水指标、干旱状况指标可以解释抚仙湖水位变化的64.5 %，综合降水指标与抚仙湖水位呈正相关，干旱状况指标与抚仙湖水位呈负相关，而综合降水指标对抚仙湖水位变化的影响程度更大.
4 讨论 4.1 滇中高原湖泊水位变化原因探讨1988 -2015年，滇池水位经历了几次较大的波动. 1980s，昆明城区急速扩张、人口快速增长，水使用量大幅增加，1985 -1989年用水量进入快速增长期，从滇池的取用水量增加使得滇池水位降低，这与滇池水位1989年出现低值十分吻合.人口的猛增使乱砍滥伐、盲目开荒、陡坡种植等现象更加突出，造成流域水土流失加重，1980s滇池流域土壤流失每年达到106万t，进入滇池的数量达39万t[25]，泥沙的淤积使得滇池水位抬升，这是1990 -1991年滇池水位上升的主要原因.滇池流域工业的快速增长使得工业用水在1993年达到用水量最高值，总量为2.282亿m3，为历史之最，加之从1993年开始实施草海疏浚工程，使1993年滇池水位处于研究时段内的第2低值. 1993 -2000年随着生产工艺的提高和节水技术的推广，工业用水量逐年下降，从滇池的取水减少，城市发展，耕地大幅减少，水资源重复使用率增高[26]，加之这个时期滇池流域的平均降水量有所上升，使得1993 -1997年水位上升.滇池2014年的水位最高值则很大程度上与牛栏江-滇池补水工程的补水有关.阳宗海、抚仙湖的水位变化不明显，而三湖水位在1990s均发生了较大的波动，这可能与昆明市经济社会的快速发展以及玉溪市旅游业的逐渐兴起有关.本文的三湖水位峰值与采用遥感分析得出的表面水体面积峰值[27-28]出现的时间稍有差异，这是因为所使用的方法、数据以及数据连续性存在差异.
研究期内，滇中三湖仅滇池水位变化趋势显著.滇池年平均水位总体呈明显上升趋势，年均上升0.025 m，与朱珊珊等[29]对滇池1970 -2010年水位变化的研究结论一致，在滇池年降水量总体呈缓慢下降趋势的情况下，滇池水位的上升主要与近年来滇池流域外调水有关. 2007年3月建成投入运行的掌鸠河引水工程、2012年4月建成通水的清水海引水工程等外流域引水解决了流域内的城市供水问题，减少了对流域内水资源量的需求，2013年底建成通水的牛栏江-滇池补水工程设计每年向滇池补水5.72亿m3[30]，弥补了滇池流域水资源的不足.同时，最严格水资源管理制度的落实和节水型社会建设都一定程度上减少了人类活动从滇池流域的引水量，这也是湖泊水位上升的原因之一.此外，滇池流域1988 -2015年不透水表面增加了500.11 km2[31]，这也会使地表径流增加而加快水位上升[32].
4.2 滇中高原湖泊水位变化驱动因子的差异气候变化与人类活动是影响湖泊水位变化的两大驱动因素.人类活动短期内会对湖泊水位变化产生剧烈影响，而气候变化是长时间尺度上影响湖泊水位的重要因素.目前，关于湖泊水位变化的气候变化影响研究主要集中在气温、降水、蒸发以及冰川融化等方面[8-9, 13, 33].湖泊所处的区域不同、湖泊类型不同，水位变化的影响因素有较大差异. 1988 -2015年，滇池水位变化受到气候变化和人类活动的综合影响，气象指标可解释滇池水位变化的49.7 %；阳宗海流域来水量主要来自大气降水[34]，气象指标是阳宗海水位变化的关键驱动力，阳宗海水位变化主要受气候变化影响；气象指标可以解释抚仙湖水位变化的64.5 %，王新等[35]通过对抚仙湖近40年来湖泊面积与体积变化的驱动力分析指出，气温、地面蒸发量、降水量等气候要素是抚仙湖面积和体积变化的主要驱动力和制约因子，说明气象指标的影响程度更大，抚仙湖水位变化可能是气候变化和人类活动综合作用的结果.处于青藏高原不同位置的湖泊水位变化受气温、降水、蒸发等因素的影响不同[4].青藏高原的高山封闭型湖泊水位主要受冰川融雪的影响，外流湖则主要受农业灌溉等引水活动影响.青海湖水位下降主要受降水量、蒸发量等气候变化因素的影响[8].新疆博斯腾湖水位受最大支流开都河的径流量直接影响[15].西洞庭湖和南洞庭湖中西部受到入湖流量和出湖流量的影响.而东洞庭湖和南洞庭湖东部水域水位变化则主要受长江干流水情变化引起的拉空和顶托作用的影响[3].处于云贵高原的滇中三湖水位变化的驱动因子具有显著差异，与青藏高原湖泊变化的显著区域差异性类似，而与其他高原湖泊的影响因子有一定区别.滇中三湖的地理位置、湖泊形态以及流域的社会经济发展程度可能是造成水位变化驱动因子差异显著的原因.
4.3 极端降水指标对滇中高原湖泊水位变化的解释意义近年来，在全球气候变化背景下，云南省乃至全国的极端降水事件发生频率和强度均有所增加，连续干旱、旱涝急转时有发生，不仅制约着社会经济的发展，而且威胁着人类赖以生存的生态环境.目前的文献报道中，影响湖泊水位变化的降水指标主要采用降水总量进行分析探讨.本文除蒸发量和常规降水总量以外，着重采用9个极端降水指标对湖泊水位变化的影响进行分析.为了对比加入极端降水指标与常规降水总量参与回归的效果，本文还分析了仅使用降水量和蒸发量作为自变量回归的常规气象R2(表 6).尽管本研究与吉文娟等[36]的研究由于采用的蒸发站点及时间序列不一致导致蒸发量减小速率存在差异，但均得出滇池的蒸发量呈明显减小趋势.然而，在未加入极端降水指标的情况下，滇池的蒸发量和常规降水量均未输入回归模型，在加入极端降水指标后，蒸发量、综合降水指标和连续干旱指标均成为回归模型参数.本文与赵耀等[37]的研究均认为抚仙湖蒸发量呈明显增大趋势，但参数并未输入参与回归，抚仙湖的常规气象R2较采用极端降水指标的调整R2小.这都说明了加入极端降水指标对水位变化进行解释具有显著意义.阳宗海的常规气象R2比采用极端降水指标的调整R2稍大，这可能是由于阳宗海是主要受到气候因素影响的湖泊.在常规气象指标之外，加入极端降水指标对解释湖泊水位变化具有重要意义，未来湖泊水位变化的分析有必要将极端降水指标纳入到影响因素中.
4.4 滇中高原湖泊水位变化的生态效应水位变化作为湖泊水文过程和水量平衡的动态反映，是湖泊生态环境的重要影响因素[38].水位变化会改变湖泊的物理化学特性，从而引起生物种类数和丰度以及生态系统结构的变化.此外，湖泊容积的减小会引起湖泊盐度的升高. Langer等关于五大湖开展的水位波动研究指出，水位变化会对当地鱼类群落组成和区域的鱼类多样性产生影响[39].湖泊水位变化还会影响水体的富营养化程度[40]. Chen等对云南程海湖的研究表明，湖容积的下降直接引起了湖泊盐度的升高，间接对浮游植物群落和水体pH产生了影响[41].对于水深岸陡型高原湖泊洱海来说，水位下降可能使冬季钻水鸭和潜水类水鸟的物种丰富度和多度增加[42].位于滇中的滇池、阳宗海、抚仙湖区域差异显著，其水位变化也必然会不同程度地引起湖泊水质、水量和水生态系统的变化，从而影响区域生态环境、社会经济的可持续发展，尤其是各湖泊都存在不同程度富营养化发展的趋势，对其进行防控需要结合水位、水文和水资源动态进行综合研判.
5 结论1988 -2015年，滇池的年平均水位总体呈上升趋势，年均上升0.025 m；阳宗海和抚仙湖的年平均水位变化趋势不明显.三湖水位年际变化不大；从年内分布看，年最低水位一般出现在5 -6月，年最高水位一般出现在10 -12月. 3个湖泊的极端降水指标变化各有差异，阳宗海的年降水量缓慢上升，滇池、抚仙湖的年降水量缓慢下降，但变化趋势均不显著.滇池的蒸发量呈显著减小趋势，抚仙湖的蒸发量呈显著增大趋势，阳宗海的变化趋势不显著.滇池水位变化受到气候变化和人类活动的综合影响，气象指标可解释滇池水位变化的49.7 %；气象条件是阳宗海水位变化的关键驱动力，阳宗海水位变化主要受气候变化影响；气象指标可以解释抚仙湖水位变化的64.5 %，抚仙湖水位变化可能是气候变化和人类活动综合作用的结果.在常规气象指标之外，加入极端降水指标解释湖泊水位变化具有重要意义.
需要说明的是，本研究仅关注降水与蒸发两项指标，其他气象指标如风速、气温、辐射指标未作分析，文中着重探讨气象因子对水位的解释，不能解释的归因于综合人类活动，但没有详细解构各种人类活动的单独影响，如取水、土地利用变化、水库调度等，可能会对结果造成一定的不确定性.未来需要更长时间序列的水文气象资料，从水利工程、土地利用等人类活动对湖泊水位的影响，以及湖泊的面积、体积、演化阶段的差异对极端降水指标的影响等方面继续深入研究.
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