2021, Vol. 33 
(2: 中国科学院南京地理与湖泊研究所流域地理学重点实验室, 南京 210008)
(3: 中国科学院地理科学与资源研究所, 北京 100101)
(2: Key Laboratory of Watershed Geographic Sciences, Nanjing Institute of Geography and Limnology, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210008, P. R. China)
(3: Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, P. R. China)
湖泊是全球水文和生态过程的重要组成部分[1-3]，为人类提供了不可或缺的资源和服务，包括饮用水供应、农业生产、交通、娱乐和渔业等[4-5]. 青藏高原广泛分布着冰川、冻土、积雪、湖泊和湿地，对维持区域水循环起着至关重要的作用[6-9]，是全球变化敏感区和亚洲生态安全屏障[10]. 高原湖泊受人类活动影响较小，是区域气候与环境的敏感指示器. 近年来，在气候变化背景下大多数高原湖泊呈现明显扩张趋势，表现为湖面扩大、水位上升和水量增加[11-18]. 监测和预测湖泊动态对于评估区域水资源可用性，理解气候与水文变化，以及制定可持续的管理计划至关重要.
作为我国最大的内陆咸水湖，青海湖位于青藏高原东北部东亚季风，印度季风和西风急流的交汇处[19-21]，对气候变化敏感而强烈，在维持区域水文循环中起着至关重要的作用[22]. 国内外大多数研究都集中在调查青海湖的动态变化特征和探讨湖泊变化的驱动因素上[20, 23-29]. 研究表明，在20世纪后期青海湖明显萎缩，但21世纪初以来快速扩张[20, 30-32]. 事实上，湖泊强烈萎缩或者扩张可能对水文和大气过程[33-34]有显著反馈作用，并会对人类生活环境产生重大影响[35-39]. 陈阿江等[35]的研究结果表明，近年来色林错水位不断上升，导致周边大量的优质草场被淹没，对当地牧民的生活造成了严重影响. 杜玉娥等[36]利用多源卫星资料分析了盐湖的动态变化，并分析了盐湖扩张对周边草地生态环境及重大工程设施产生的不利影响. 刘宝康等[37]研究发现，卓乃湖的溃堤直接导致湖岸线退缩，从而产生大片的沙化土地，进一步恶化了藏羚羊的产仔环境. 然而，目前对于青海湖不断扩张对当地生活环境的影响研究，却鲜有报道.
因此，本研究旨在通过参考近年来青海湖的扩张速度情景，探讨湖泊迅速扩张如何影响或潜在威胁湖区周边的道路、居民点和草地. 本文将利用Landsat遥感数据和Hydroweb测高数据，对1995-2019年青海湖长时序水位、面积以及水储量动态变化进行研究. 考虑青海湖周边的气候变化背景，选择湖泊水量上升期的水量变化率作为其未来的扩张情景，基于湖盆DEM数据模拟湖泊扩张淹没范围，分析青海湖扩张对人居设施与草地的影响和潜在威胁. 该研究有助于我们更系统地掌握和理解青海湖的动态变化影响，为青海湖流域的生态环境保护和湖泊变化持续监测提供依据，并有望为青海湖扩张对当地居民造成的影响和潜在威胁提供重要的科学参考.
1 研究区概况青海湖(36°32′~37°15′N，99°36′~100°47′E)位于青藏高原东北部，是我国最大的内陆湖泊(图 1). 青海湖由北部祁连山脉的大通山、南部的日月山和青海南山断层陷落形成. 湖区东西长度约109 km，南北宽度约为39.8 km，平均水深18.3 m[27]，2019年湖泊面积为4519.22 km2，同期水位为3196.92 m. 青海湖流域位于中国东部季风区、西北干旱区和青藏高原高寒区的交汇地带的交汇地带，属于高原半干旱高寒气候，具有明显的区域性气候特征，是全球气候变化最敏感的地区之一[29, 40-41]. 该地区的温度随海拔高度变化很大，年平均气温在-4.6~4.0℃之间[42]，呈现出从东南向西北递减的趋势，最高气温在24.4~33.7℃之间，最低气温在-35.8~-26.9℃之间[20]. 年平均降水量在350~450 mm之间[43]，其中夏季和秋季(6-9月)降水量占总降水量的80 % 以上. 降水是青海湖流域河流、湖泊和地下水的主要来源. 流域内汇入湖泊较大的河流主要有布哈河、沙柳河以及哈尔盖河，其中布哈河全长286 km，流域面积14337 km2，对入湖径流的贡献率为46.9 %；第2大河流为沙柳河，流量为2.46×108 m3，占入湖总径流量的14.5 % [20, 44-45]. 青海湖流域作为脆弱生态系统的典型地区，是我重要的国家级自然保护区之一，对青藏高原东北部的生态环境安全意义重大.
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图 1 青海湖地理位置及周边概况 Fig.1 Location and surrounding topographic features of Lake Qinghai |
本文采用美国地质调查局(USGS)(http://glovis.usgs.gov)发布的Landsat系列卫星遥感数据产品进行湖泊水域范围提取，主要是Landsat 5 TM(30 m)、Landsat 7 ETM+(30 m)、Landsat 8 OLI(30 m)等影像数据. 本研究所有影像均经过辐射定标，大气校正和几何校正. 青海湖是以降水补给为主的封闭湖泊，一年中降水主要集中于6-9月之间，占年度总降水量的80 % 以上[20, 26-27]. 为了使湖泊范围在长时间序列的时间尺度上具有可比性，选择采集日期主要在9-11月之间的图像，这是在雨季结束时，湖泊水位较高并仍处于相对稳定的阶段. 另外该时间段内的影像云量较小，并且湖面还没有开始大规模结冰. 根据遥感数据的质量和云量的情况，选择该时段中云量及湖冰最少的一张影像作为水域范围提取的基础影像，且尽量保证遥感影像采集的日期相近，对于个别年份该时段的数据质量较差或者缺失时，则采用相邻月份的数据替代. 使用的影像具体时间和提取结果参考表 1.
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表 1 青海湖配对观测的水域面积与水位 Tab. 1 Temporal paired lake area and water level observations of Lake Qinghai |
为了获取稳定的青海湖水体范围，本文采用归一化差分水体指数(NDWI)动态阈值分割方法[46-47]，处理过程如下：(1)先选定一个较低的NDWI阈值(比如-0.1)对青海湖每个实相的影像进行潜在水体像元的初步筛选，将水陆边界大致分开，此时会有很多NDWI值偏大的非水体像元被误判为水体；(2)按照湖泊的边界进行缓冲区扩张(1倍湖泊面积)，对缓冲区做NDWI阈值迭代分割，利用双峰分布准则进行逐像元判断，直到提取出的水体与原始影像上的水体分布达到最佳匹配；(3)利用动态阈值算法自动化实现湖泊提取时最佳分割阈值的选取，最后对提取结果进行目视检查和人工修正，得到经过质量控制的湖泊面积统计结果. 基于该方法提取水域范围的自动化程度和检测精度较高，已经得到广泛应用[48-51].
2.2 水位数据处理和水量估算青藏高原地理环境复杂且恶劣，大多数湖泊难以实现长时间、连续的实地观测，而测高卫星的迅速发展较好地弥补了这个不足，为我们提供了长时序连续的历史水位信息. 本研究使用的青海湖水位数据(1995-2019年)来源于Hydroweb(http://Hydroweb.theia-land.fr). Hydroweb数据来源于法国图卢兹的Laboratoire d'Etudes en Oceanographie et Geode'sie Spatiale建立的数据中心，该数据中心向用户免费提供了全球主要湖泊的水位、面积以及水储量长时间序列资料. 湖泊水位数据是多个不同服役年限测高卫星数据的融合，包括Topex-Poseidon(1992-2005年)、Jason1(2001-2013年)、ICESat(2003-2009年)、Jason-2(2008年至今)、Jason-3(2016年至今)、Sentinel-3A(2016年至今)、ICESat-2(2018年至今)等[52]. 由于测高水位的时间密度分布并不完全一致，很多年份会缺失部分月份的数据，为了使湖泊长时序水位变化具有可比性，并与影像提取水域范围的时间段保持一致，因此统一选择采集日期在9-11月的平均水位相对于前一年该时段的水位差作为年平均水位变化. 基于Hydroweb数据提供的1995-2019年青海湖的长时序水位数据，整理并分析得到青海湖的水位年际变化规律.
利用对应时段的测高水位和面积时间序列构建统计模型(具体信息如表 1)，通过不同时段的测高水位信息或湖泊面积可以重建对应时段的面积或水位信息：
| $ A = f\left( h \right) $ | (1) |
式中，A代表湖泊面积，h代表对应时段的湖泊水位.
基于水位-面积经验关系，进一步估算青海湖水储量变化. 根据水量变化经验公式[53]估算得到湖泊长时间序列的水量变化：
| $ \Delta V = \frac{1}{3}\left( {{H_2} - {H_1}} \right) \cdot \left( {{A_1} + {A_2} + \sqrt {{A_1} \cdot {A_2}} } \right) $ | (2) |
式中，H1和H2代表两个时刻对应湖泊水位，A1和A2代表相应时刻湖泊水域面积，ΔV为两个时刻期间的湖泊水储量变化量.
2.3 基于DEM的湖泊淹没模拟本研究使用的SRTM-1 DEM数据，来源于2015年发布的SRTM V3数据集(https://dwtkns.com/srtm30m/)，分辨率为30 m. 该数据在2000年2月由美国发射的“奋进”号航天飞机上装载的干涉成像雷达完成数据采集工作，数据覆盖60°N~56°S，覆盖全球陆地表面的80 % 以上. SRTM地形数据按采样精度可以分为SRTM-1 DEM和SRTM-3 DEM，分别对应分辨率约为30和90 m的数据.
本文利用DEM数据进行湖泊淹没模拟，该模拟方法可用性较强且较为直观，可以有效地获取湖泊淹没范围. 算法的工作流程如图 2所示. 本研究利用Landsat影像和Hydroweb数据提取了1995-2019年青海湖长时序的面积和水位变化，并通过经验方程估算了水储量变化. 参考2019年青海湖的面积和水位，由于SRTM-1数据为整型值，因此以1 m为步长通过DEM高程值循环迭代，模拟不同海拔青海湖的淹没范围. 然后将提取的DEM栅格数据转换为矢量数据，得到青海湖对应于不同高程值的最大范围，即某个高程以下的所有区域. 考虑到湖泊扩张的连通性，有必要消除未连通区域来校正湖泊范围. 等于某一高程值且与目前青海湖相连的范围为理论上的青海湖的水域范围，例如3199 m代表湖面高程，所有高程为3199 m的面积之和，即为湖面面积. 最终利用式(2)可以获取满足条件的不同海拔下的青海湖水储量增量. 由青海湖1995-2019年的水位变化趋势可知，2004年之前湖泊处于萎缩阶段，2004-2019年水位持续上升，因此选择该上升阶段计算水量变化速率. 通过计算青海湖2004-2019年的水量变化率以及不同海拔下的模拟结果相对于2019年的湖泊水储量变化量，得到青海湖达到不同模拟范围所需的时间，并以此对周边居民点、道路以及草地进行风险等级评估.
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图 2 基于当前水量增长速率情景开展的湖泊淹没模拟技术流程图 Fig.2 Technology flow of lake submerged simulation based on current water storage growth rate scenario |
道路和居民点数据从国家基础地理信息中心网站获取(http://www.webmap.cn/). 数据采用1 ∶25万标准图幅分发提供，图层内容含水系(点、线、面层)，公路、铁路(线层)，居民地(点、面层)，居民地地名(注记点)，自然地名(注记点)等9类要素层. 该数据的整体现势性为2015年. 本文使用的是青海湖流域的道路和居民点图层，并结合Google earth影像以及电子地图数据最终整理成不同等级的道路和居民点数据.
Landsat系列卫星具有长期连续对地观测和高时空分辨率等优势，广泛应用于植被等地表地物信息提取，是植被变化监测的重要数据源之一. 本文利用Google Earth Engine平台，使用青海湖流域内2000-2019年Landsat TM/ETM+/OLI遥感影像进行高时空分辨率NDVI植被指数计算，分析青海湖流域的植被覆盖年际变化，所有影像均经过辐射定标和大气校正. 由于生长季最大NDVI可以更好地反映地表植被覆盖状况，因此对于NDVI数据的处理，统一采用最大值合成法得到流域内每年最大NDVI. 利用植被NDVI开展湖泊扩张对周边草地淹没分析主要包括两部分内容：第1部分为水位上升阶段(2004-2019年)的草地淹没分析，第2部分是根据青海湖扩张速率(2004-2019年)情景淹没模拟结果，分析未来50 a流域内植被淹没情况. 此外，对于2004-2019年的植被淹没分析，采用2000-2004年青海湖流域多年平均NDVI值作为参考；对于2019之后的植被淹没模拟，则采用2004-2019年青海湖流域内多年平均NDVI值作为参考. 对于NDVI数据的统计分析处理，首先统一剔除掉青海湖水域范围内的NDVI数据，然后参考前人的研究及结合青海湖流域植被实际情况[54-56]，将流域内多年平均NDVI数据划分为高(>0.6)、中(0.4~0.6)、中低(0.2~0.4)和低(< 0.2)植被覆盖度4个等级，最后统计流域内各等级的面积、研究时段被淹面积以及被淹部分在各等级的所占比例.
3 结果分析 3.1 湖泊变化特征青海湖1995-2019年的水位变化特征呈现两个不同的阶段(1995-2004年和2004-2019年，图 3)：第1阶段水位整体呈下降趋势，1995年水位为3194.07 m，2004年水位逐渐下降到3193.65 m，水位共下降0.42 m；第2阶段青海湖水位呈逐年上升趋势，2004年是青海湖水位变化的转折点，2019年水位达到3196.92 m，水位年均上升速度超过0.22 m/a. 1995-2019年青海湖水域面积总体呈先减少后增加的趋势，面积由1995年11月的4254.52 km2减少至2004年11月的4200.68 km2，共减少53.84 km2. 在观测时段内，2004年的湖泊面积降到最低，在此之后湖泊水域面积持续上涨，这与图 3显示的水位上涨趋势一致. 截至2019年11月，湖泊面积已经增长至4519.22 km2，面积年均增长率为21.24 km2/a.
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图 3 1995-2019年青海湖水位年际变化 Fig.3 Interannual variations of the water level of Lake Qinghai from 1995 to 2019 |
青海湖水位和面积具有良好的相关性(R2=0.9821，图 4a). 基于构建的水位-面积拟合关系及已有的测高水位数据，重建对应时段青海湖的湖面面积，进而估算湖泊水储量变化. 自1995年以来青海湖水量主要经历下降和回升两个阶段. 1995-2004年青海湖水量平衡为负收支，该时段内水量共减少1.79 km3，年均变化率为-0.20 km3/a. 2004年之后水量迅速回升，表现出明显的增加趋势，在2004-2019年间水量增加14.25 km3，水量年均增长率达到0.95 km3/a(图 4b).
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图 4 1995-2019年青海湖水位-面积拟合关系(a)及水量年际变化(b) Fig.4 Correlation of water level and area (a) and interannual variations of the water storage (b) of Lake Qinghai from 1995 to 2019 |
通过2019年青海湖的湖岸线提取对应DEM的平均高程约为3198 m，因此本研究以3198 m岸线高程为基础进行未来水位上升的模拟. 以青海湖流域的DEM数据为基础进行淹没模拟，合并相同高程值并且与目前青海湖相连的范围，计算出每个高程值对应的面积(表 2). 根据青海湖的湖泊面积和水位，利用经验方程(式(2))估算水储量的变化. 结合青海湖2004-2019年水量变化速率(0.95 km3/a)可以得到青海湖水位达到每个高程值对应的时间(表 2).
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表 2 青海湖不同高程值对应的面积、水量变化及时间 Tab. 2 Water area, storage changes and time corresponding to different elevations of Lake Qinghai |
2004-2019年青海湖的扩张趋势用蓝色渐变颜色表示，从水域范围变化的结果可以看出，变化较为明显的区域是西岸鸟岛地区和东岸沙岛地区，这些区域同时也是湖周边的主要旅游景区(图 5). 模拟结果显示青海湖将向四周扩张，湖泊扩张区域主要位于西北部，南部扩张趋势较缓慢. 假设青海湖所在流域湖水增加量维持目前状态，按照2004-2019年青海湖水量增加速率计算，则青海湖水位达到3207 m所需的时间约为50 a. 当水位为3207 m时，模拟的青海湖面积将达6563.35 km2，较2019年湖泊水位(3196.92 m)约高10 m，面积增加2044.13 km2，水储量增加近50 km3.
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图 5 青海湖未来50 a水域面积变化模拟 Fig.5 Simulation of Lake Qinghai area changes in the next 50 years |
青海湖是我国面积最大的内陆湖泊，其湖面扩张和水位上涨严重影响了当地农牧民的生活. 基于本研究的道路和居民点数据，截至2019年青海湖已经淹没了周边部分居民点(主要位于切吉乡、金滩乡以及青海湖乡)以及长约18.75 km的道路. 本文以青海湖2004-2019年年均水量变化速率情景模拟湖泊水域淹没范围和估算未来50 a居民点和道路的淹没情况(图 6). 风险等级较高的区域主要是青海湖的北部和西北部，特别是西岸的鸟岛地区扩张明显，该地区是流入青海湖的主要河流——布哈河的入湖口，不断扩张的岸线将会对周边人类生存环境造成破坏. 根据本研究扩张速率计算，未来10 a会有17个居民点和长度约为129.81 km的道路被淹没；未来50 a则会大面积淹没周边区域，淹没居民点个数和道路长度分别为178个和1286.91 km，其中湖区北侧的青藏铁路将被淹没113.79 km.
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图 6 青海湖流域未来50 a被淹没居民点和道路的空间分布 Fig.6 Spatial distribution of submerged settlements and roads in Lake Qinghai Basin in the next 50 years |
图 6c和6d为对未来50 a居民点和道路的淹没模拟结果，以乡镇行政区划为统计单位来评估其风险等级. 青海湖横跨共和、海晏和刚察3个县，模拟结果显示大约有10个乡镇在未来50 a会受到不同程度的淹没威胁，这些风险等级较高的乡镇主要包括切吉乡、泉吉乡和金滩乡. 统计结果表明，未来50 a切吉乡会有56个居民点和309.93 km道路被淹没；泉吉乡会有29个居民点和241.14 km道路被淹没；金滩乡将会淹没27个居民点和163.68 km道路. 这3个乡镇的风险等级较高的主要原因是均地处青海湖扩张明显的区域，其中泉吉乡和切吉乡位于青海湖扩张明显的鸟岛和铁布卡湾附近，金滩乡则位于东岸的沙岛附近.
3.4 青海湖流域草地淹没分析从2000-2004年青海湖流域内多年平均NDVI值空间分布可以看出，流域内中等植被覆盖区所占面积最大(图 7a). 2004年之前青海湖流域内植被总面积为25403.86 km2，截至2019年共淹没307.94 km2，约占植被总面积的1.21 %. 其中低植被覆盖区的淹没面积最大，为179.98 km2，占低植被覆盖区总面积的4.87 % (表 3)，主要原因是扩张明显的青海湖东岸区域为低植被覆盖区；而高植被覆盖区在青海湖附近分布较少，2004-2019内淹没面积为12.87 km2.
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图 7 青海湖流域内2000-2004年(a)和2004-2019年(b)多年平均NDVI均值空间分布 Fig.7 Spatial distribution of average NDVI in Lake Qinghai Basin from 2000 to 2004 (a) and from 2004 to 2019 (b) |
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表 3 2004-2019年青海湖流域内植被的淹没分析结果 Tab. 3 Analysis results of submerged vegetation in Lake Qinghai Basin from 2004 to 2019 |
从2004-2019年青海湖流域内多年平均NDVI值空间分布可以看出，其中流域内中等植被覆盖区所占面积最大，高植被覆盖区次之(图 7b). 2070年前后青海湖流域内植被淹没总面积预计可达2042.22 km2，其中，中等植被覆盖区被淹面积最大，为905.21 km2，占中等植被覆盖区总面积的9.72 %；高植被覆盖区次之，被淹面积达到480.35 km2，占高植被覆盖区总面积的6.01 % (表 4).
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表 4 未来50 a青海湖流域内植被的淹没分析结果 Tab. 4 Analysis results of submerged vegetation in Lake Qinghai Basin in the next 50 years |
青海湖地处东亚季风、印度季风和西风急流三者汇聚带，是全球气候变化的重要响应区，其动态变化与整个高原的气候和环境变化密切相关. 作为封闭型内陆湖，青海湖的补给主要来源于入湖径流和降水量，冰川融水和人类活动对青海湖水量影响较小. 在以前的研究中，由于缺乏实地测量和遥感数据分辨率以及获取时间的限制，青海湖长时序连续湖泊面积与水位监测相对缺乏. 基于雷达和激光卫星测高快速发展，更多的研究开始综合利用光学影像数据和测高水位数据评估湖泊的动态变化. 本研究充分利用中高分辨率遥感数据的连续性，利用Landsat系列遥感数据监测青海湖面积的动态变化，同时利用测高卫星提供的水位数据分析青海湖长时序水位的年际变化. 本文对于1995-2019年青海湖变化特征的分析结果与前人研究基本一致[20, 24, 26-28]，结果表明，1995-2019年青海湖水域面积总体呈先减少后增加的趋势，2004年是水位变化的转折点，其水位和面积为最小值，之后青海湖进入稳定扩张期.
已有研究表明，近年来青海湖流域气候变化特征主要表现为气温、降水逐渐增加及蒸散发减少[20, 43]. 青海湖作为封闭型内陆湖，湖泊不断扩张与这一气候背景密切相关，而冰川融水以及人类活动对青海湖水量贡献甚微[26-27]. 另外许多研究利用国际耦合模式比较计划第5阶段(CMIP5)气候模式中的RCP4.5和RCP8.5情景开展了青藏高原区域未来气候和环境变化的评估和预测，预估结果表明未来青藏高原气候变化仍以变暖和变湿为主要特征[57-61]. 基于气候变化模型预测的结果表明，以1961-1990年为基准期参照，内陆湖区在2015-2050年的降水量将增加10.4 % ~11.0 % [59]. 此外，在气候变化RCP4.5情景和RCP8.5情景下，到2030年冰川分别会减少9 % ~32 % 和8.7 % ~26.1 % [62-64]. 综合考虑冰川和降水变化对水量平衡的贡献，可以推测出高原内陆湖泊水量在未来几十年内年有持续增加的趋势. 另外丁之勇等[43]通过分析1959-2015年环青海湖地区的气候变化特征，结果表明该地区的年均气温和年降水的Hurst指数均大于0.5，说明气温和降水在未来依然会呈现一定的增加趋势. 基于前人的研究，我们能够推断青海湖流域的气温和降水在未来一段时间内仍以上升趋势为主，同时水位也会持续上涨，甚至可能更加剧烈. 1995-2019年间青海湖经历了由萎缩到快速扩张的转型，因此我们选择青海湖水量上升期的水量变化速率作为其未来的扩张情景来模拟湖泊的淹没范围，侧重于探讨湖泊扩张如何影响或潜在威胁湖区周边的道路、居民点及草地. 当然，预测存在一定的不确定性，由于气候的波动，气温和降水可能存在年际波动，因此水位也可能会出现波动性增长的情况.
青海湖由于其独特的地理位置，其变化不仅对周围的生态环境敏感，而且可能对当地的生活环境产生明显的反馈[65]. 近几十年，青藏高原上已经发生了多起湖泊外溢对周边区域造成破坏的案例，严重影响了长江源区的生态环境，湖泊扩张带来的影响不容忽视[35, 38-39, 41, 66]. 青海湖流域自2004年以来，年平均气温呈上升趋势，年降水量波动增加，导致湖泊面积不断扩大[20, 67-68]. 青海湖的变化与环湖区域生态环境密切相关，湖泊不断扩张，导致周围植被覆盖状况变差，对当地人居生活环境和鸟类栖息地造成一定程度的破坏. 现有报道[27]和实地调查显示，近年来青海湖由于不断上涨的水位已经导致鸟岛地区的道路、码头和部分建筑物被湖水淹没或破坏.
一些研究使用SRTM DEM数据来估计蓄水变化，并且证明SRTM DEM数据的实际表现远远好于预期结果[69-70]，另外有研究使用DEM数据模拟可可西里盐湖的外扩范围，并预测盐湖溃决时间[39]. 本文采用类似的方法，基于湖盆DEM数据进行青海湖扩张的淹没范围模拟，并在此基础上分析青海湖扩张对周边居民点、道路和植被产生的影响和潜在威胁，同时对其风险性等级进行评估. 由于DEM数据分辨率、道路和居民点数据现势性和精度的限制，模拟结果可能夸大了淹没范围，但是本研究侧重于分析青海湖的动态变化及模拟其不断扩张预计造成的不利影响，旨在更系统地为政府部门开展流域生态环境保护和灾害监测预警工作提供科学参考. 其中，青海湖水位、面积以及未来扩张趋势的分析，有助于监测青海湖的动态变化；而湖区周边道路、居民点及草地的淹没模拟结果，则有利于及时地判断潜在受灾区域. 为了能够及时采取规避风险的措施，建议政府部门加强对湖边、地势低洼地段以及可能存在湖水溢出危险点的监控，同时结合地理和水文因素，从流域的层面上对扩张明显的区域制定合理的洪水防护措施，例如通过加高湖岸及开挖引河等措施减少淹没范围及淹没损失.
5 结论本文基于Landsat遥感数据和Hydroweb测高数据，综合运用GIS和RS技术，对1995-2019年青海湖长时序水位、面积以及水储量动态变化进行研究；同时基于DEM数据模拟湖泊扩张淹没范围，并分析了湖泊扩张对居民点、道路和植被的影响和潜在威胁，以期为当地政府开展青海湖流域的生态环境保护和灾害监测预警工作提供科学参考.
1) 青海湖长时序水位变化可以分为两个不同的阶段：1995-2004年间水位共下降0.42 m；2004-2019年间水位急剧上升3.27 m，年均上升速率超过0.22 m/a. 2004-2019年青海湖水域面积累计增长318.54 km2，水量增长14.25 km3. 另外，本研究以2004-2019年的年均水量变化率(0.95 km3/a)为假设情景预测扩张，结果表明，在2070年前后青海湖水位将达到3207 m，此时青海湖面积将达到6563.35 km2.
2) 青海湖未来50 a淹没模拟结果显示，淹没居民点总个数和道路长度分别为178个和1286.91 km，尤其是切吉乡、泉吉乡和金滩乡3个乡镇风险系数较高；流域内植被淹没总面积达到2042.22 km2，其中高植被覆盖区和中等植被覆盖区的淹没面积分别为480.35和905.21 km2.
CMIP5气候变化情景预测显示，青藏高原气候暖湿化趋势将在未来几十年持续甚至可能加剧，高原湖泊在也将较长时段持续扩张. 青海湖作为青藏高原气候变化特征的重要指示湖泊，其变化对区域水循环及周边地区人类社会发展产生重要影响. 预估未来青海湖的变化及影响，对于认识气候与环境变化对高原区域的人类生活环境和生态系统产生的影响以及促进青藏高原自然与人文系统的可持续发展具有重要的意义. 未来的研究应结合更加全面的遥感观测资料和实地调查数据，例如利用高分影像解译湖区周边地物以及无人机航测数字地形产品获取高精度的评估数据，继续监测和详细分析被认为极有可能发生洪灾的湖泊.
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