湖泊科学   2024, Vol. 36 Issue (4): 1252-1267.  DOI: 10.18307/2024.0461
0

研究论文—河湖演变与全球变化响应

引用本文 [复制中英文]

叶博文, 孙标, 史小红, 赵胜男, 刘建强, 邹佳慧, 姚卫泽, 赵云靓, 郭玉颖, 庞嘉琪, 1989-2021年蒙新高原湖泊时空特征及驱动力分析. 湖泊科学, 2024, 36(4): 1252-1267. DOI: 10.18307/2024.0461
[复制中文]
Ye Bowen, Sun Biao, Shi Xiaohong, Zhao Shengnan, Liu Jianqiang, Zou Jiahui, Yao Weize, Zhao Yunliang, Guo Yvying, Pang Jiaqi. Temporal and spatial characteristics and driving forces of lakes in the Mongolia-Xinjiang Plateau during 1989-2021. Journal of Lake Sciences, 2024, 36(4): 1252-1267. DOI: 10.18307/2024.0461
[复制英文]

基金项目

国家自然科学基金项目(52369014,52060022)、国家重点研发计划项目(2023YFC3206504)和内蒙古重点研发和成果转化计划项目(2023YFDZ0022)联合资助

通信作者

孙标, E-mail: sunbiao@imau.edu.cn

文章历史

2023-10-19 收稿
2023-12-27 收修改稿

码上扫一扫

1989-2021年蒙新高原湖泊时空特征及驱动力分析
叶博文1 , 孙标1,2,3 , 史小红1,2,3 , 赵胜男1,2,3 , 刘建强4 , 邹佳慧1 , 姚卫泽1 , 赵云靓1 , 郭玉颖1 , 庞嘉琪1     
(1: 内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院,呼和浩特 010018)
(2: 内蒙古自治区水资源保护与利用自治区重点实验室,呼和浩特 010018)
(3: 内蒙古乌梁素海湿地生态系统国家定位观测研究站,巴彦淖尔 014404)
(4: 内蒙古河套灌区水利发展中心排水分中心,巴彦淖尔 014404)
摘要:内陆湖泊是水资源系统的重要组成部分,不仅在维系区域生态平衡方面具有重要意义,还可作为气候变化和人类活动的指示器。本研究基于Google Earth Engine(GEE)遥感云平台,以JRC(JRC Global Surface Water)水体数据为主要数据源,运用皮尔逊相关分析和时空地理加权回归模型等方法研究1989-2021年蒙新高原湖区湖泊数量和面积的时空动态变化特征,并定量分析蒙新高原湖泊变化的主要原因。结果表明:近33 a来,蒙新高原湖泊数量和面积整体上显著增加,小型湖泊(1~10 km2)的面积和数量占比最大且增加最为显著,其次是中型湖泊(10~100 km2)和大型湖泊(>100 km2)。在所有海拔带中,湖泊普遍呈现扩张的趋势,其中低海拔地区(DEM < 1000 m)的湖泊扩张最为显著。与低海拔地区相比,高海拔地区(DEM≥1500 m)湖泊的变化受温度和降水影响显著,且在不同垂直地带上表现出一致性;湖区内14个流域的湖泊发生扩张,其中8个流域扩张显著,强烈的人类活动加之气候变化的影响,东部的额尔古纳河流域和内蒙古高原内陆河流域的湖泊明显萎缩。掌握蒙新高原湖泊时空变化特征及相关原因,可为我国干旱半干旱区乃至全球气候变化和水资源保护提供理论参考。
关键词蒙新高原湖区    湖泊动态    气候变化    人类活动    驱动因素    
Temporal and spatial characteristics and driving forces of lakes in the Mongolia-Xinjiang Plateau during 1989-2021
Ye Bowen1 , Sun Biao1,2,3 , Shi Xiaohong1,2,3 , Zhao Shengnan1,2,3 , Liu Jianqiang4 , Zou Jiahui1 , Yao Weize1 , Zhao Yunliang1 , Guo Yvying1 , Pang Jiaqi1     
(1: Water Conservancy and Civil Engineering College of Inner Mongolia Agricultural University, Hohhot 010018, P.R.China)
(2: Inner Mongolia Water Resource Protection and Utilization Key Laboratory, Hohhot 010018, P.R.China)
(3: State Gauge and Research Station of Wetland Ecosystem, Wuliangsuhai Lake, Inner Mongolia, Bayan Nur 014404, P.R.China)
(4: Sub-center of Drainage of Water Conservancy Development Center, Hetao Irrigation Area of Inner Mongolia, Bayan Nur 014404, P.R.China)
Abstract: Inland lakes are vital components of the water resource system. They not only maintain regional ecological balance but also serve as indicators of climate change and human activities. In this study, the Google Earth Engine (GEE) remote sensing cloud platform was used, and JRC (JRC Global Surface Water) water body data was used as the main data source. Pearson correlation analysis and time geographic weighted regression (GTWR) were used to study the spatial and temporal dynamic changes of the number and area of lakes in the Mongolia-Xinjiang Plateau from 1989 to 2021, and the main reasons for the changes in lakes in the Mongolia-Xinjiang Plateau were quantitatively analyzed. The results showed that the number and area of lakes on the Mongolia-Xinjiang Plateau had increased significantly in the past 33 years. The area and number of small lakes (1-10 km2) accounted for the largest proportion and the most significant increase, followed by medium-sized lakes (10-100 km2) and large lakes (>100 km2). In all elevation zones, lakes generally showed a trend of expansion. The changes in lakes in low-altitude areas (DEM≥1500 m) were significantly affected by temperature and precipitation and showed consistency in different vertical zones. The lakes in 14 basins in the lake area expanded, of which 8 basins expanded significantly. Due to strong human activities and the impact of climate change, the lakes in the eastern Erguna River Basin and the inland river basin of the Inner Mongolia Plateau shrank significantly. Mastering the temporal and spatial variation characteristics and related causes of lakes in the Mongolia-Xinjiang Plateau provided a theoretical reference for climate change and water resource protection in China's arid and semi-arid regions and even the world.
Keywords: The Mongolia-Xinjiang Plateau lake area    lake dynamics    climate change    human activities    driving forces    

湖泊作为陆地水圈的重要组成部分,不仅提供水源及栖息地,还对促进区域经济发展及维护生态环境的稳定具有重要作用。尤其是内陆湖泊对地区环境变化特别敏感,因此可作为气候变化的效应器[1]。在中国,全国被分为五大湖区,其中蒙新高原湖区数量众多,主要由小型湖泊组成,湖盆较浅,约占全国湖泊总面积的21.5% [2]。蒙新高原湖泊分布在不同海拔梯度,受到冰雪融水、降水以及地下水补给的影响,季节性波动明显。人类活动的影响亦使得蒙新高原湖泊在过去几十年内发生显著的形态、数量及分布变化[3-4]。由于降水稀少,蒸发量巨大,蒙新高原长期以来一直处于水资源短缺及生态环境脆弱的状态[5]。湖泊作为天然水库和重要的生态屏障,对于维持蒙新高原湖区生态系统的稳定与平衡具有重要作用。因此,研究湖泊的动态变化特征及驱动因素,并实现湖泊保护与修复是当前生态环境研究的热点[6]

20世纪70年代以来,随着遥感技术的发展,遥感数据在不同尺度区域的湖泊研究中得到了广泛应用,同时也为获取湖泊的长时间序列和大面积时空动态变化特征以及湖泊监测提供了有效的手段[7-10]。目前,已有一些开创性的研究对蒙新高原主要湖泊的变化进行评估,然而由于数据源的时空尺度不同,得出的结论也并不完全相同。耿晓庆等利用Landsat卫星数据分析1986-2017年呼伦贝尔草原地区湖泊数量和面积变化,研究发现近30 a来湖泊显著萎缩,并且人类活动对湖泊的影响大于气候变化[11]。王伟等基于Landsat卫星数据,利用多种遥感光谱指数的动态阈值提取新疆大于10 km2的湖泊,并对其时空变化特征及趋势进行研究,结果显示新疆湖泊整体上呈现出扩张趋势[12]。彭妍菲等利用Landsat影像和MODIS数据以及JRC GSW水体掩膜产品,利用NDWI和NDVI指数提取2000-2019年博斯腾湖面积,发现其在年际和年内存在较大的变化趋势[13]。Wang等利用遥感大数据云平台和数理统计方法,研究1986-2020年的新疆典型湖泊变化及其归因,发现除吉力湖外,平原和山地的湖泊均呈现扩张趋势[6]。以往的研究仅针对主要湖泊或大型湖泊动态进行短暂研究,鲜有利用高分辨率的数据集全面评估蒙新高原湖区湖泊长时序年际动态变化的全貌,以及它们如何受气候和人类活动的影响。此外,湖泊与气候因子之间的相互作用受海拔带、流域和景观异质性的影响。例如,高山山脉截获的水汽可以形成自然降水,与周边低地相比发育更多的水体[14]。不同海拔上的气温和降水量差异较大,从而导致各海拔带内的积雪分布显著不同[15]。此外,气候变暖背景下的冰冻圈变化在湖泊动态变化中发挥着越来越重要的作用[16]。目前,蒙新高原各海拔梯度和流域的湖泊面积与气候因子及社会经济因子的动态关系仍不清楚,这不仅限制了湖泊水资源、气候、社会发展之间相互作用的理解,还影响了区域水资源的合理开发利用。

为更好地理解蒙新高原湖泊在气候变化和人类活动背景下的时空变化特征,本研究利用遥感和地理信息技术,分析1989-2021年间蒙新高原湖区湖泊(>1 km2)的时空动态变化特征。通过Pearson相关分析和时空地理加权回归模型(GTWR)定量评估不同海拔带和流域湖泊与气候因子、人类活动之间的相互作用异质性。本研究为蒙新高原湖区水资源的合理开发利用提供重要的数据支持,对实现湖泊的可持续发展和资源的环境保护具有至关重要的意义。

1 材料与方法 1.1 研究区域

蒙新高原湖区,又称西北干旱湖区,位于亚洲东北部地区,东起大兴安岭,西至天山、喜马拉雅山脉,北接蒙古国和俄罗斯,涵盖宁夏回族自治区以及内蒙古自治区、新疆维吾尔自治区、山西省、陕西省和甘肃省的大部分地区[1, 17-18]。本文的研究区主要以王苏民等对蒙新高原湖区的界定为基准[1-3, 19]并进行适当调整,去除新疆南部属于部分学者研究的青藏高原湖区[20-21],去除大兴安岭以东以及陇南南部和东部的外流区(图 1)。研究区地理位置介于33°41′~53°19′N,73°40′~122°54′E之间,地处我国内陆,大部分区域处于东南季风的边缘,降水不丰,年降水量小于400 mm,甚至低于250 mm,气候干旱,蒸发强度大,气候垂直分带显著,湖泊多为封闭的咸水湖或盐湖[4, 19]。研究区西部植被类型多为草地和荒漠[22-23],东北部多为草地[24-25];中南部以林地、草地和荒漠为主[26-27]

图 1 研究区位置 Fig.1 Location of the study area
1.2 数据来源

本研究利用Google Earth Engine(GEE)遥感计算云平台,以JRC水体数据集(V1.4)为数据源,对获取到的1989-2021年蒙新高原湖泊矢量边界进行人工编辑校正。该数据集是欧盟委员会联合研究中心(JRC)在Google Earth Engine(GEE)平台基于数百万张Landsat卫星影像开发而成的,其提供空间分辨率为30 m的水体范围和月变化的统计数据。与以往的水体数据集相比,该数据集具有优越的时空分辨率和较高的总体精度,其中永久性水体在全球和中国区域的精度分别为93.54% 和86.81% [28]。流域数据来自国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn)提供的全国1 ∶250000三级水系流域数据集。

本研究共选取20个气候、人类活动及水文变量以探究湖泊动态变化对气候变化和人类活动的时空响应关系(表 1)。气温和降水数据来源于中国1 km分辨率逐月平均气温数据集[29]和中国1 km分辨率逐月降水量数据集[30],太阳辐射和相对湿度数据来自均一化中国陆表气候观测格点数据集[31],人口密度[32]、国内生产总值[33]以及夜间灯光强度[34]数据均来源于国家青藏高原科学数据中心(http://data.tpdc.ac.cn)。地下水储量数据(GWS)来源于全球陆地数据同化数据集(GLDAS),空间分辨率为0.1°×0.1°。

表 1 研究中的各指标变量 Tab. 1 Indicator variables in the study
1.3 湖泊数据提取及变化趋势分析

通过JRC水体数据集逐年提取蒙新高原湖泊面积的步骤如下: (1)永久性水体检测,将所有图像的水体像素占比大于等于0.75的像元归为永久性水体;(2)逐年去除湖泊面积小于1 km2的小水体和河流,小型水体通过面积阈值去除,河流通过参考HydroRIVERS数据检测并剔除多余的河流;(3)划分湖泊类别,按已有文献[35]将各年份湖泊分为小型湖泊(1~10 km2)、中型湖泊(10~100 km2)和大型湖泊(>100 km2)。永久性水体的检测和小型水体的去除在Google Earth Engine(GEE)平台中完成,而河流的去除和湖泊类别的划分则在ArcGIS 10.8中完成。

利用ArcGIS 10.8软件计算各类湖泊的水面面积以及不同高程带和流域的湖泊面积。使用TFPW-Mann-Kendall(TFPW-MK)检验衡量各地理单元内的湖泊面积时间变化趋势,采用无趋势预白化方法(TFPW)去除数据序列中的自相关, 并在0.95置信水平下进行无趋势的原假设检验[36]。如果变化斜率β小于0,则表示呈现上升趋势;反之,则表示呈现下降趋势。此外,采用Mann-Kendall(MK)突变检验对1989-2021年蒙新高原各类型各海拔的湖泊总数量、总面积数据进行突变分析,可以找出湖泊面积发生异常变化的时间点[36]。TFPW-MK分析是在R version 3.5软件的“trend”包中进行的。

1.4 统计学方法

为了探究气候变化和人类活动对湖泊面积的空间异质性影响,本研究采用时空地理加权回归模型(GTWR),GTWR模型是地理加权回归模型(GWR)的扩展,用于识别时空非平稳性效应[37]。GTWR模型公式如下:

$ \begin{gathered} y_i=\beta_0\left( { long }_i, { lat }_i, t_i\right)+\sum\limits_j^n \beta_j\left( { long }_i, { lat }_i, t_i\right) x_{i j}+\varepsilon_i \\ i=1, 2, 3, \cdots, 18 \\ j=1, 2, 3, 4 \end{gathered} $ (1)

式中,yi为流域i的湖泊面积;latilongi分别为流域i的经纬度;ti为流域i的年份;β0(longi, lati, ti)和βj(longi, lati, ti)为流域i的经纬度函数的未知系数,xij为流域i的第j个因子对湖泊面积的解释变量;εi为随机误差项。时空加权项为:

$ \begin{align*} W\left({long}_{i}, {lat}_{i}, t_{i}\right) & ={diag}\left(w_{i 1}, w_{i 2}, \cdots, w_{i m}\right) \\ m & =1, 2, 3, \cdots, 18 \end{align*} $ (2)

式中,wim为时空距离衰减的函数,即:

$ \begin{equation*} w_{i m}=\exp \left(-\frac{d_{i m}^{2}}{h^{2}}\right) \end{equation*} $ (3)

式中,dim为流域i和流域m之间的时空距离,h为表征效应随距离衰减的带宽,且:

$ \begin{equation*} d_{i m}=\sqrt{\lambda\left[\left( { long }_{i}- { long }_{m}\right)^{2}+\left( { lat }_{i}- { lat }_{m}\right)^{2}\right]+\gamma\left(t_{i}-t_{m}\right)^{2}} \end{equation*} $ (4)

其中λ决定空间距离[(longi-longm)2+(lati-latm)2];γ决定了时间距离(ti-tm)2;根据交叉验证(CV),h是最优带宽,它可以最小化总的残差平方和。hs-t是时空窗宽,hs是空间窗宽,ht是时间窗宽,其中hs-t=λhs=γht。那么可以得到:

$ \begin{equation*} w_{i m}^{s t}=\exp \left(-\frac{\left( { long }_{i}- { long }_{m}\right)^{2}+\left( { lat }_{i}- { lat }_{m}\right)^{2}}{\left(h^{s}\right)^{2}}\right) * \exp \left(-\frac{\left(t_{i}-t_{m}\right)^{2}}{\left(h^{t}\right)^{2}}\right)=w_{i m}^{s} * w_{i m}^{f} \end{equation*} $ (5)

本研究采用方差膨胀因子(VIF)来衡量各个变量之间是否存在多重共线性。高VIF值表明存在多重共线性,从而导致拟合结果的不稳定和不可靠。为全面建立GTWR模型,利用ArcGIS Pro的重采样工具将各栅格变量重采样至1 km×1 km,选取各变量共有的时间段(1990-2015年)计算VIF值并排除VIF>10的变量。因此,本研究最终选择5个变量(TP(win)、LMAP、RS、GDP和NLI)进入GTWR模型,其余变量被剔除。地下水储量(GWS)在较短的时间跨度内(2004-2021年)可用,因此未纳入GTWR模型。对蒙新高原18个流域和多个高程带的16个气候变量、1个水文变量以及3个人类活动变量(表 1)与湖泊面积的相关性进行Pearson相关分析,采用单尾显著性检验确定相关关系的显著水平。相关系数表明变量之间线性关系的性质和强度,其取值范围在-1~1之间,绝对值越接近1表示变量之间的线性关系越强。

2 结果 2.1 1989-2021年蒙新高原湖泊动态变化分析

蒙新高原湖区各类湖泊如图 2表 2所示,大型湖泊(>100 km2)总面积占比最大,其次是中型湖泊(10~100 km2)和小型湖泊(1~10 km2)。蒙新高原湖泊总面积的增速为69.27 km2/a。1989年,小型湖泊(1~10 km2)的总面积为671.24 km2,到2013年增加到最大值(1249.41 km2),平均增加速率为14.24 km2/a(slope=9.11,P < 0.05),中型湖泊(10~100 km2)总面积在1989年最小,为717.13 km2,在2016年达到最大值,为1871.00 km2,平均增长速率为30.43 km2/a(slope=25.35,P < 0.05)。对于大型湖泊(>100 km2)而言,1989年总面积最小,为4470.75 km2,2000年达到最大值,为6444.30 km2,平均减少速率为24.60 km2/a(slope=-9.96,P>0.05)。蒙新高原全部湖泊的总面积表现出显著增加(slope=25.36,P < 0.05),并在1991年出现拐点(图 2a)。湖泊数量的变化规律与湖泊面积相似(图 2b),蒙新高原全部湖泊的总数量显著增加(slope=3.81,P < 0.05),在1989年仅有6个大型湖泊(>100 km2),到1991年增加到9个。不同的是,小型湖泊(1~10 km2)的数量占比最大,其次是中型湖泊(10~100 km2)和大型湖泊(>100 km2)。蒙新高原湖泊总数量以6.39个/a的速度增加,在1998年出现单一拐点。1989年,蒙新高原共发现230个小型湖泊(1~10 km2),湖泊数量在33年间显著增加(slope=3.00,P < 0.05),平均增加速率为5.15个/a,并于2013年达到最高值434个。1989年仅观测到26个中型湖泊(10~100 km2),到2019年湖泊数量增加到74个,平均增加速率为1.21个/a(slope=0.92,P < 0.05)。

图 2 1989-2021年蒙新高原湖区小型、中型、大型湖泊变化趋势 (a:湖泊面积,b:湖泊数量; 图中虚线框代表在这个年份发生突变) Fig.2 The changing trends of small, medium, and large lakes in Mongolia-Xinjiang Plateau lake area from 1989 to 2021 (a: The area of lakes, b: The number of lakes; The dotted box in the figure represents a sudden change in the year)
表 2 1989-2021年蒙新高原湖泊面积的TFPW-MK检验slope值 Tab. 2 TFPW-MK test slope value of lake area in the Mongolia-Xinjiang Plateau from 1989 to 2021

综上所述,近33 a来,小型和中型湖泊(10~100 km2)的面积和数量均呈显著增加趋势;在面积变化上,小型湖泊(1~10 km2)的增速小于中型湖泊(10~100 km2),在数量变化上,小型湖泊(1~10 km2)的增速则大于中型湖泊(10~100 km2);大型湖泊(>100 km2)的面积呈下降趋势,而在数量上则无明显变化。

2.2 不同海拔区和流域区的湖泊动态变化分析

蒙新高原不同高程带湖泊面积变化如图 3表 3所示,在海拔1000 m以下的高程带,湖泊面积呈波动上升趋势。1989年,该高程带湖泊总面积为3425.38 km2,到2000年增加到最高值(5699.70 km2),平均每年增加47.71 km2。在海拔1000~1500 m的高程带,湖泊面积整体上呈增加趋势,其中小型湖泊(1~10 km2)和中型湖泊(10~100 km2)面积显著增加,而大型湖泊(>100 km2)面积呈下降趋势。海拔1000 m以下的高程带湖泊面积整体上最大,其次是海拔1000~1500 m和1500 m以上的高程带,平均增长率分别为47.71 km2/a(slope=14.23,P < 0.05)、18.58 km2/a(slope=7.26,P < 0.05)和2.99 km2/a(slope=3.63,P < 0.05)。在海拔1500 m以上的高程带中,湖泊覆盖面积最低的年份是1994年(435.18 km2),之后稳步上升,至2016年达到最高值(712.52 km2)。综上所述,在所有高程带都可以观测到湖泊面积的扩张,其中海拔1000 m以下的高程带扩张最为剧烈。

图 3 1989-2021年横跨蒙新高原3个高程带的小型、中型、大型湖泊面积和数量 (图a~c虚线框表示湖泊总面积,图d~f虚线框表示湖泊总数量) Fig.3 The area and number of small, medium, and large lakes across the three elevation zones of Mongolia-Xinjiang Plateau from 1989 to 2021
表 3 1989-2021年蒙新高原各海拔高程带湖泊面积的TFPW-MK检验slope值 Tab. 3 TFPW-MK test slope value of lake area in each elevation zone of the Mongolia-Xinjiang Plateau from 1989 to 2021

图 4显示了蒙新高原不同流域湖泊时空动态,存在较大的空间异质性。在蒙新高原的18个流域中,均存在面积大于1 km2的湖泊。1989-2021年年均湖泊面积超过1000 km2的流域共有4个,分别为额尔古纳河(2273.61 km2)、阿尔泰山南麓诸河(1266.14 km2)、天山北麓诸河(1340.79 km2)以及塔里木河源流(1459.22 km2)。年均湖泊面积小于30 km2的流域共有5个,分别为海河北系(23.36 km2)、河口镇至龙门(16.22 km2)、昆仑山北麓小河(2.30 km2)、塔里木盆地荒漠区(14.23 km2)以及滦河及冀东沿海(11.06 km2)。14个流域的湖泊在过去33年中扩张,其中8个流域扩张显著(P < 0.05)。湖泊面积增加最显著的是天山北麓诸河(slope=10.95,P < 0.05),其次是兰州至河口镇(slope=6.30,P < 0.05)和塔里木河源流流域(slope=4.78,P < 0.05),平均增加速率分别为10.95、6.30和4.78 km2/a。相比之下,3个流域的湖泊萎缩,但只有2个流域,即额尔古纳河流域(slope=-8.39,P < 0.05)和内蒙古高原内陆河(slope=-14.78,P < 0.05)显著。考虑到水源来自山区,阿尔泰山、帕米尔高原的大多数湖泊在过去33 a中扩张,而天山(吐哈盆地小河流域)湖泊则呈稳定甚至收缩的趋势。

图 4 蒙新高原18个流域年均湖泊面积和TFPW-MK检验slope值 (年平均湖泊面积用绿条高度表示; 以红色(正)和黑色(负)条分别表示slope值增加和减少趋势) Fig.4 Annual average lake area and TFPW-MK test slope value of 18 basins in Mongolia-Xinjiang Plateau (The annual average lake area is represented by a green strip height; the red (positive) and black (negative) bars indicate the increasing and decreasing trend of the slope value, respectively)
2.3 1989-2021年呼伦湖、达里湖和岱海的动态变化分析

进一步研究发现,额尔古纳河流域和内蒙古高原内陆河流域湖泊面积的减少主要是由呼伦湖、达里湖和岱海的萎缩引起的。呼伦湖作为内蒙古自治区第一大湖,位于呼伦贝尔草原西部,湖泊面积年际动态变化如附图Ⅰ所示。1989-2021年湖泊面积整体下降(slope=-3.42, P < 0.01),呈先下降后上升的趋势,转折点出现在2012年(图 5a)。2000-2012年,呼伦湖持续萎缩,年均减少15.91 km2。1994年湖泊面积最大(2288.02 km2),而2012年湖泊面积最小(1760.26 km2)。值得注意的是,湖泊面积在2012年后急剧增加,并在2021年达到最高值2095.76 km2。2016年(2067.81 km2)和2017年(2063.84 km2)湖泊面积持续稳定在较高水平。

图 5 呼伦湖(a)、达里湖(b)和岱海(c) 1989-2021年面积年际变化 (虚线框显示了1989-2021年湖泊面积的转折点) Fig.5 Interannual variation of Lake Hulun (a), Lake Dali (b) and Lake Daihai (c) from 1989 to 2021 (the dotted box shows the turning point of the lake area from 1989 to 2021)

达里湖是内蒙古自治区第二大内陆盐水湖,位于克什克腾旗西北部。与呼伦湖相比,近33 a来达里湖湖泊面积萎缩更为显著。1989年湖泊面积为213.69 km2,2000年以后湖泊面积持续减少,至2021年仅为182.84 km2,平均减少速率为0.93 km2/a。转折点出现在2012年。2000-2021年湖泊面积呈显著下降趋势(slope=-1.26, P < 0.01)(图 5b)。岱海是内蒙古自治区第三大内陆湖,位于凉城县境内的一个狭长的陷落盆地中。1989年湖泊面积为110.41 km2, 2002-2006年曾出现短暂上升趋势,转折点出现在2002年。此后33 a来湖泊面积持续萎缩(slope=-2.08, P < 0.01),2021年湖泊面积最小,为47.81 km2(图 5c)。综上所述,呼伦湖在早期出现了显著的萎缩,但近年来出现了扩张(附图I),而达里湖和岱海在1989-2021年则是持续萎缩(附图Ⅱ附图Ⅲ)。

2.4 与湖泊面积相关的驱动因子动态

通过利用GTWR模型结合Pearson相关分析,探究影响因子与流域湖泊面积关系的时空分布。如表 4所示,GTWR模型的R2值为0.62,说明GTWR模型具有较强的解释能力和较高的拟合度。GTWR系数的空间分布(图 6)与Pearson相关系数(图 7)相似,进一步验证了驱动因子分析的可靠性。根据GTWR模型的结果,冬季降水量和年最低降水量对蒙新高原湖泊面积的影响大于太阳辐射、国内生产总值和夜间灯光强度。降水和湿度在大部分流域与湖泊面积呈正相关,系数较高的区域分布在山脉附近。气温对于低地盆地湖泊面积(如塔里木盆地)的影响呈较强的负相关关系,而对山脉附近流域的湖泊面积(如天山西部、昆仑山北部等)影响呈较强的正相关关系。太阳辐射对南疆(塔里木盆地荒漠区)以及北疆(阿尔泰山南麓诸河流域)的湖泊产生负面影响。在大兴安岭(额尔古纳河流域)和北疆(阿尔泰山南麓诸河流域)发现地下水储水量与流域湖泊面积呈较强的正相关关系,而兰州至河口镇、河口镇至龙门流域和河西走廊内陆河流域的湖泊面积与地下水储水量呈较强的负相关关系。在南疆(塔里木河源流)和天山(中亚西亚内陆河区)发现人口密度与流域湖泊面积有较强的正相关关系,在额尔古纳河流域呈较强的负相关关系。国内生产总值在兰州至河口镇、河口镇至龙门和河西走廊内陆河流域中与湖泊面积呈较强的正相关关系,在这些流域中,湖泊面积和夜间灯光强度的相关性分别和国内生产总值以及人口密度的相关性几乎相同,其在河西走廊内陆河流域和兰州至河口镇与湖泊面积呈较强的正相关关系,而在额尔古纳河流域和内蒙古高原内陆河流域与湖泊面积呈较强的负相关关系。

表 4 GTWR模型参数 Tab. 4 GTWR model parameters
图 6 1990-2015年18个流域各变量GTWR回归系数的时空分布 Fig.6 Spatial and temporal distributions of GTWR regression coefficients of each variable in 18 watersheds from 1990 to 2015

湖泊面积与20个影响变量在海拔梯度上的关系呈现较好的垂直地带性(图 8)。春季平均气温、夏季平均气温、年平均气温、年最高气温、人口密度、夜间灯光强度几乎在所有高程带上都与湖泊面积呈正相关,且相关关系随海拔梯度的增加而增强。RS代表来自太阳的辐射能量,在各海拔带上与湖泊面积呈现较弱的负相关关系。代表降水和湿度的春季降水量、夏季降水量、秋季降水量、冬季降水量、年降水量及相对湿度的Pearson系数亦表现出类似的垂直格局,在1000 m以下的海拔带上与湖泊面积呈正相关关系,而在1500 m以上的海拔带与湖泊面积的正相关关系增强。

3 讨论

本研究发现近33 a来蒙新高原湖区湖泊面积发生一些主要的动态变化。(1)蒙新高原各类湖泊均发生扩张,其中 < 1000 m高程带的湖泊面积扩张最为显著,其次是1000~1500 m高程带和≥1500 m高程带的湖泊;(2)过去33 a中,阿尔泰山和帕米尔高原的湖泊持续扩张,而天山山区(吐哈盆地小河流域)的湖泊保持稳定甚至有所收缩,大兴安岭(额尔古纳河流域)和阴山(内蒙古高原内陆河流域)的湖泊则发生了显著的萎缩;(3)呼伦湖在经历长期的萎缩后,近年来又开始扩张,而达里湖和岱海在过去的33 a中持续萎缩。此前在一个或数个湖泊(如呼伦湖、达里湖、岱海、艾比湖以及博斯腾湖等)中的研究发现,新疆和内蒙古的湖泊正在不断萎缩[5, 38]。而一些研究对新疆和内蒙古的湖泊动态进行多年的探索,发现湖泊在不断扩张[12, 36, 39]。对这些结果进行比较分析,可能有以下原因:(1)以往的研究通常忽略了小型湖泊(1~10 km2)和中型湖泊(10~100 km2)的动态变化;(2)以往的研究中常常忽略湖泊面积的季节性变化,只使用特定时间的遥感影像提取湖泊水体信息;(3)湖泊面积的近期变化尚未进行探究。因此,与以往的研究相比,本研究使用具有较高准确性和时空分辨率等优点的JRC水体数据集(V1.4),为年际湖泊面积动态变化的分析提供便利。

3.1 蒙新高原湖泊数据精度验证

本研究提取了蒙新高原1989-2021年33 a来面积连续大于1 km2的湖泊作为研究对象(图 9),按湖泊面积大小将其分为3类:小型湖泊(1~10 km2)、中型湖泊(10~100 km2)和大型湖泊(>100 km2)。统计每年水体频率>0.75的湖泊面积,并沿用张国庆等[40]公布的湖泊数据集中的湖泊编号。

图 9 蒙新高原湖区湖泊分布 Fig.9 Distribution of lakes in Mongolia-Xinjiang Plateau lake area

已有部分学者对中国湖泊面积变化进行了研究。张国庆等[40]公布了9期(1960s-2020)基于Landsat遥感影像和地形图,利用半自动水体提取的方法得到面积大于1 km2的中国湖泊数据集。图 10是本研究中提取的湖泊数据与其提取结果的对比,使用标准差(SD)、平均绝对误差(MAE)以及决定系数R2来定量评价由JRC提取的湖泊面积精度,7组数据呈现出良好的一致性,R2均大于0.98(R19902=0.9906,R19952=0.9828,R20002=0.9899,R20052=0.9925,R20102=0.9949,R20152=0.9962,R20202=0.9975)。陈曦东等[41]利用2015年Landsat遥感影像采用半自动方式提取的中国地区湖泊面积与本文提取的结果拟合度较高(R20152=0.9992)。本文提取的湖泊面积与张国庆等和陈曦东等略有差距,可能与遥感卫星影像的获取以及本文对水体频率的设置有关。在大于0.75的水体频率下,研究区内的湖泊面积处于较为稳定的状态。

图 10 蒙新高原湖泊(面积>1 km2)与文献对应数据集中湖泊面积的拟合度 Fig.10 The goodness of fit between the lake area of the Mongolia-Xinjiang Plateau (area>1 km2) and the lake area in the corresponding data set of the literature
3.2 蒙新高原湖泊分布特征的影响要素分析

湖泊资源是蒙新高原水文过程的关键要素,新疆地区近80% 的径流来自山区[42-43],阿尔泰山和天山的冰川、积雪及冻土融水很容易受到气候变化的影响,进而影响区域水循环[44]。高原东部的湖泊主要受地表径流、地下径流及降水的补给。近33 a来阿尔泰山、帕米尔高原和天山附近的大部分湖泊呈扩张趋势,而天山附近的一部分湖泊保持稳定,高原东部额尔古纳河流域和内蒙古高原内陆河流域的湖泊呈减少趋势。额尔古纳河流域和内蒙古高原内陆河流域降水量减少,年均温升高,潜在蒸散量显著增加,气候暖干化较为明显[45]。呼伦贝尔地区有效灌溉面积和放牧强度在2000年以后亦迅速增加[11],从根本上减少了地表入湖径流量。呼伦贝尔地区的湖泊面积变化主要受人类活动的影响,受气候变化的影响相对较小[11]图 7中显示地下水储量与额尔古纳河流域和内蒙古高原内陆河流域湖泊面积具有较强的相关关系。地下水补给作为呼伦贝尔地区湖泊的主要来源,1986-2013年呼伦湖水储量减少,地下水水储量持续下降[46-47],导致湖泊面积萎缩进程加快,同时引发了芦苇湿地大面积消失、草原严重退化、土地沙化、关键种群缺失等生态安全问题[48]。此外,呼伦湖湖泊面积变化还与2009年人工调水“引河济湖”工程密切相关,该工程的最大调水量为11.0×108 m3/a,与天然河流入湖径流量相当,在调水工程实施后,水面面积逐渐恢复并稳定在2030 km2左右[49]。随着岱海流域人口迅速增长,导致流域工农业总用水量快速增加, 而“西部大开发”战略的实施和工业经济的兴起则进一步加速了岱海水量的损失,对湖泊面积变化产生巨大影响[50-51]。为避免生态环境的再次恶化,有必要对湖泊动态变化进行实时监测。

图 7 18个流域湖泊面积与驱动因子的Pearson相关系数时空分布 (注: 气温和降水量的时间跨度为1989-2021年,太阳辐射(RS)为1989-2016年,相对湿度(RH)为1989-2017年,地下水储水量(GWS)为2004-2021年,人口密度(POP)为1990-2015年,国内生产总值(GDP)为1990-2015年,夜间灯光强度(NLI)为1989-2020年) Fig.7 Spatial and temporal distribution of the Pearson correlation coefficient between lake area and driving factors in 18 basins (Note: The time span of temperature and precipitation level are 1989-2021, RS is 1989-2016, RH is 1989-2017, GWS is 2004-2021, POP is 1990-2015, GDP is 1990-2015, and NLI is 1989-2020)

湖泊动态及其对气候因子和人类活动的响应在空间上存在异质性。在所有高程带中,< 1000 m高程带的湖泊扩张最为显著。尽管较高海拔带(≥1500 m)只覆盖了27% 的面积,但它们保存了大部分的水资源,尤其是阿尔泰山、天山等的冰川、积雪和冻土。气候变暖直接促进冰雪和冻土的融化,从而导致附近湖泊面积的扩大。根据各海拔带湖泊面积与驱动因子的相关分析(图 8)可知,温度在海拔较高的区域对湖泊的影响大于海拔较低的区域。处于较低海拔的湖泊受到自然因素及人为因素的综合影响。一方面,它们远离耦合大量的热能而融化的冰雪,冰雪融水补给湖泊的作用被削弱;另一方面,蒸散发则因太阳辐射得到极大的增强。此外,低海拔带相比山区相对宜居,城市和农业用地集聚度较高[40, 52]。一些湖泊可作为饮用水和农业灌溉的水源区,如呼伦湖、岱海和达里湖等,人口和农业用水的变化亦可能影响低海拔带的湖泊动态变化。因此,平原和荒漠地区的湖泊可能更容易受到降水、蒸发和人类活动的影响。

图 8 不同海拔带湖泊面积和驱动因子之间的相关关系 (气温和降水量的时间跨度为1989-2021年,太阳辐射(RS)为1989-2016年,相对湿度(RH)为1989-2017年,地下水储量(GWS)为2004-2021年,人口密度(POP)为1990-2015年,国内生产总值(GDP)为1990-2015年,夜间灯光强度(NLI)为1989-2020年;*和**分别表示显著性水平为0.05和0.01;海拔带分别为 < 1000 m、1000~1500 m和≥1500 m) Fig.8 Correlation between lake area and driving factors in the different elevation zones (The time span of temperature and precipitation level are 1989-2021, RS is 1989-2016, RH is 1989-2017, GWS is 2004-2021, POP is 1990-2015, GDP is 1990-2015, and NLI is 1989-2020; * and ** represent the significance levels of 0.05 and 0.01, respectively; the altitude zones are < 1000 m, 1000-1500 m, and ≥1500 m, respectively)

本研究中,虽然对影响整个蒙新高原湖泊面积的20个气候、人类活动及水文变量因素进行空间相关分析,但未量化各个因素的贡献;对湖泊面积的获取应根据更高分辨率的遥感影像并结合优越的算法进行提取,以保证数据的准确性;各人类活动数据获取应结合各地统计局资料;这些都表明对影响蒙新高原湖区湖泊面积的驱动机制的研究有待进一步挖掘。

4 结论

1) 1989-2021年蒙新高原湖泊总面积和总数量整体上均呈显著增加趋势,大型湖泊(>100 km2)的总面积>中型湖泊(10~100 km2)>小型湖泊(1~10 km2);小型和中型湖泊的面积和数量在研究期间均显著增加,小型湖泊的面积增速小于中型湖泊,大型湖泊的面积呈下降趋势;但小型湖泊的数量增速则大于中型湖泊,大型湖泊在数量上则无明显变化。

2) 蒙新高原湖区湖泊同时也表现出跨海拔带变化的特征,在 < 1000 m的高程带的湖泊面积占整个高原湖泊比例最大且扩张趋势最为显著,其次是位于海拔1000~1500 m和1500 m以上的湖泊;小型湖泊(1~10 km2)的面积和数量占比最大且增加最为显著,其次是中型湖泊(10~100 km2)和大型湖泊(>100 km2)。

3) 近33 a来,有14个流域的湖泊呈扩张趋势,其中8个流域显著扩张(P < 0.05),天山北麓诸河流域的扩张趋势最为显著(slope=10.95,P < 0.05),其次为兰州至河口镇流域(slope=6.30,P < 0.05)和塔里木河源流流域(slope=4.78,P < 0.05);额尔古纳河流域(slope=-8.39,P < 0.05)和内蒙古高原内陆河流域(slope=-14.78,P < 0.05)显著萎缩。

4) 额尔古纳河和内蒙古高原内陆河流域湖泊面积的显著萎缩主要是由流域内的呼伦湖、达里湖和岱海引起的。湖区内各影响变量与湖泊面积的相关关系在不同海拔区呈现较好的垂直地带性,气温和降水与湖泊面积的相关关系最为显著,且均随海拔带的上升而增强,系数较高的区域主要分布在山脉附近;在额尔古纳河流域和内蒙古高原内陆河流域中,人类活动与湖泊面积呈显著负相关关系,而在河西走廊内陆河流域中,其与湖泊面积呈显著正相关关系。

5 附录

附图Ⅰ~见电子版(DOI: 10.18307/2024.0461)。

附图I 1989—2021年呼伦湖湖泊面积年际动态变化 FigureAttached1 Interannual dynamic changes in the lake area of Lake Hulun from 1989 to 2021
附图II 1989—2021年岱海湖泊面积年际动态变化 FigureAttached2 Interannual dynamic changes in the lake area of Lake Daihai from 1989 to 2021
附图III 1989—2021年达里湖湖泊面积年际动态变化 FigureAttached3 Interannual dynamic changes in the lake area of Lake Dali from 1989 to 2021
6 参考文献

[1]
王苏民, 窦鸿身. 中国湖泊志. 北京: 科学出版社, 1998.
[2]
Ma RH, Yang GH, Duan HT et al. China's lakes at present: Number, area and spatial distribution. Sci China: Earth Sci, 2011, 41(3): 394-401. [马荣华, 杨桂山, 段洪涛等. 中国湖泊的数量、面积与空间分布. 中国科学: 地球科学, 2011, 41(3): 394-401. DOI:10.1007/s11430-010-4052-6]
[3]
Yang GS, Ma RH, Zhang L et al. Lake status, major problems and protection strategy in China. J Lake Sci, 2010, 22(6): 799-810. [杨桂山, 马荣华, 张路等. 中国湖泊现状及面临的重大问题与保护策略. 湖泊科学, 2010, 22(6): 799-810. DOI:10.18307/2010.0601]
[4]
Zhang YL, Xu QJ, Xi BD et al. Major problems and control measures of water ecological environment in Inner Mongolia-Xinjiang Plateau. J Lake Sci, 2011, 23(6): 828-836. [张亚丽, 许秋瑾, 席北斗等. 中国蒙新高原湖区水环境主要问题及控制对策. 湖泊科学, 2011, 23(6): 828-836. DOI:10.18307/2011.0602]
[5]
Wu JL, Liu W, Zeng HA et al. Water quantity and quality of six lakes in the arid Xinjiang Region, NW China. Environmental Processes, 2014, 1(2): 115-125. DOI:10.1007/s40710-014-0007-9
[6]
Wang WQ, Jiao AY, Shan QJ et al. Expansion of typical lakes in Xinjiang under the combined effects of climate change and human activities. Frontiers in Environmental Science, 2022, 10: 1015543. DOI:10.3389/fenvs.2022.1015543
[7]
Qu Z, Luo MY, Zhao YH et al. Spatial and temporal dynamics of large natural lake areas and shoreline morphology in the Yellow River Basin. Chinese Journal of Applied Ecology, 2023, 34(4): 1102-1108. [瞿植, 罗漫雅, 赵永华等. 黄河流域大型天然湖泊面积与岸线形态的时空动态. 应用生态学报, 2023, 34(4): 1102-1108. DOI:10.13287/j.1001-9332.202304.019]
[8]
Zhen ZL, Xu LS, Zhang J et al. Evolution process of Dali Lake and its influencing factors. Chinese Journal of Ecology, 2021, 40(10): 3314-3324. [甄志磊, 徐立帅, 张俊等. 达里湖湖面演化过程及其影响因素. 生态学杂志, 2021, 40(10): 3314-3324. DOI:10.13292/j.1000-4890.202110.003]
[9]
Ilnur Ghalip, Hamid Yimit, Mamattursun Eziz et al. The driving forces of the Bosten Lake water level variations in 1958-2012. Journal of Desert Research, 2015, 35(1): 240-247. [伊丽努尔·阿力甫江, 海米提·依米提, 麦麦提吐尔逊·艾则孜等. 1958-2012年博斯腾湖水位变化驱动力. 中国沙漠, 2015, 35(1): 240-247.]
[10]
Li JL, Hu RJ, Huang Y et al. Spatial-temporal Characterstics of Chaiwopu Lake area change and its driving factors from 1964 to 2014. Arid Zone Research, 2015, 32(3): 417-427. [李均力, 胡汝骥, 黄勇等. 1964-2014年柴窝堡湖面积的时序变化及驱动因素. 干旱区研究, 2015, 32(3): 417-427.]
[11]
Geng XQ, Hu ZM, Zhao X et al. Three-decadal changes of lakes in Hulun Buir grasslands, Inner Mongolia. Arid Land Geography, 2021, 44(2): 400-408. [耿晓庆, 胡兆民, 赵霞等. 内蒙古呼伦贝尔草原湖泊变化研究. 干旱区地理, 2021, 44(2): 400-408. DOI:10.12118/j.issn.1000-6060.2021.02.11]
[12]
Wang W, SAMAT Alim, Ma L et al. Spatio-temporal variations and trend analysis of lake area in Xinjiang in 1986-2019. Acta Ecologica Sinica, 2022, 42(4): 1300-1314. [王伟, 阿里木·赛买提, 马龙等. 1986-2019年新疆湖泊变化时空特征及趋势分析. 生态学报, 2022, 42(4): 1300-1314. DOI:10.5846/stxb202101150156]
[13]
Peng YF, Li ZQ, Yao XJ et al. Area change and cause analysis of Bosten Lake based on multi-source remote sensing data and GEE platform. Journal of Geo-information Science, 2021, 23(6): 1131-1153. [彭妍菲, 李忠勤, 姚晓军等. 基于多源遥感数据和GEE平台的博斯腾湖面积变化及影响因素分析. 地球信息科学学报, 2021, 23(6): 1131-1153. DOI:10.12082/dqxxkx.2021.200361]
[14]
Guo YL, Zhao Y, Zhou YM et al. Diurnal variation of summer precipitation and its relationship with altitude in Tianshan Mountains of Xinjiang. Arid Land Geography, 2022, 45(1): 57-65. [郭玉琳, 赵勇, 周雅蔓等. 新疆天山山区夏季降水日变化特征及其与海拔高度关系. 干旱区地理, 2022, 45(1): 57-65. DOI:10.12118/j.issn.1000-6060.2021.057]
[15]
Li H, Li ZQ, Chen PC et al. Spatio-temporal variation of snow cover in Altai Mountains of Xinjiang in recent 20 years and its influencing factors. Arid Zone Research, 2023, 40(7): 1040-1051. DOI: 10.1386j.azr.2023.07.02. [李虹, 李忠勤, 陈普晨等. 近20 a新疆阿尔泰山积雪时空变化及其影响因素. 干旱区研究, 2023, 40(7): 1040-1051. ]
[16]
Da W, Wang SF, Shen YP et al. Hydrological response to the climatic changes in the Qarqan River basin at the northern slope of Kunlun Mountains during 1957-2019. Journal of Glaciology and Geocryology, 2022, 44(1): 46-55. [达伟, 王书峰, 沈永平等. 1957-2019年昆仑山北麓车尔臣河流域水文情势及其对气候变化的响应. 冰川冻土, 2022, 44(1): 46-55. DOI:10.7522/j.issn.1000-0240.2022.0019[]
[17]
Liu L, Zhang SY, Shao TT et al. Characterization of lake morphology in China using remote sensing and GIS. Remote Sensing for Land & Resources, 2015, 27(3): 92-98. [刘蕾, 臧淑英, 邵田田等. 基于遥感与GIS的中国湖泊形态分析. 国土资源遥感, 2015, 27(3): 92-98. DOI:10.6046/gtzyyg.2015.03.16]
[18]
中国科学院南京地理与湖泊研究所. 中国湖泊调查报告. 北京: 科学出版社, 2019.
[19]
Zeng HA, Wu JL. Lake status of water quality and the changes in Inner Mongolia-Xinjiang Plateau. J Lake Sci, 2010, 22(6): 882-887. [曾海鳌, 吴敬禄. 蒙新高原湖泊水质状况及变化特征. 湖泊科学, 2010, 22(6): 882-887. DOI:10.18307/2010.0610]
[20]
袁媛. 近40年青藏高原湖泊变化遥感分析. 东营: 中国石油大学(华东), 2016.
[21]
Chen J, Liu YZ, Cao LG et al. A review on the research of remote sensing monitoring of lake changes and quantitative estimation oflake water balance in Qinghai-Tibet Plateau. Journal of Glaciology and Geocryology, 2022, 44(4): 1203-1215. [陈军, 刘延昭, 曹立国等. 青藏高原湖泊变化遥感监测及水量平衡定量估算研究进展. 冰川冻土, 2022, 44(4): 1203-1215. DOI:10.7522/j.issn.1000-0240.2022.0110]
[22]
Gao XY, Hao HC, Zhang XQ et al. Responses of vegetation water use efficiency to meteorological factors in aridareas of northwest China: A case of Xinjiang. Arid Land Geography, 2023, 46(7): 1111-1120. [高晓宇, 郝海超, 张雪琪等. 中国西北干旱区植被水分利用效率变化对气象要素的响应——以新疆为例. 干旱区地理, 2023, 46(7): 1111-1120. DOI:10.12118/j.issn.1000-6060.2022.545]
[23]
Qin JX, Hao XM, Zhang Y et al. Effects of climate change and human activities on vegetationproductivity in arid areas. Arid Land Geography, 2020, 43(1): 117-125. [秦景秀, 郝兴明, 张颖等. 气候变化和人类活动对干旱区植被生产力的影响. 干旱区地理, 2020, 43(1): 117-125. DOI:10.12118/j.issn.1000-6060.2020.01.14]
[24]
Bu H, Wulan TY, Siqin CKT et al. Response of vegetation fraction cover change to meteorological drought in Inner Mongolia from 1982 to 2099. Journal of Northwest Foresty University, 2023(5): 1-9. [布和, 乌兰图雅, 斯琴朝克图等. 1982-2099年内蒙古地区植被覆盖变化对气象干旱的响应. 西北林学院学报, 2023(5): 1-9. DOI:10.3969/j.issn.1001-7461.2023.05.01]
[25]
Hao L, Zhai YG, Qi WC et al. Spatial-temporal dynamics of vegetation carbon sources/sinks in Inner Mongolia from 2001 to 2020 and its response to climate change. Ecology and Environmental Sciences, 2023, 32(5): 825-834. [郝蕾, 翟涌光, 戚文超等. 2001-2020年内蒙古植被碳源/碳汇时空动态及对气候因子的响应. 生态环境学报, 2023, 32(5): 825-834.]
[26]
Xie PJ, Sun WY, Mu XM et al. Research on the shift change of vegetation greenness line in the Loess Plateau in recent 30 years based on GEE platform. China Environmental Science, 2023, 43(12): 1-12. [谢佩君, 孙文义, 穆兴民等. 基于GEE平台的近30年黄土高原植被绿度线推移变化研究. 中国环境科学, 2023, 43(12): 1-12.]
[27]
He P, Bi RT, Xu LS et al. Using geographical detection to analyze responses of vegetation growth to climate change in the Loess Plateau, China. Chinese Journal of Applied Ecology, 2022, 33(2): 448-456. [贺鹏, 毕如田, 徐立帅等. 基于地理探测的黄土高原植被生长对气候的响应. 应用生态学报, 2022, 33(2): 448-456. DOI:10.13287/j.1001-9332.202202.012]
[28]
Jiang W. Research on the generation method of surface water products based on multi-source satellite remote sensing data. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2023, 52(2): 347. [江威. 多源卫星遥感数据陆表水体产品生成方法研究. 测绘学报, 2023, 52(2): 347. DOI:10.11947/j.AGCS.2023.20210372]
[29]
Peng SZ. 1-km monthly mean temperature dataset for China (1901-2022). National Tibetan Plateau / Third Pole Environment Data Center, 2019. DOI: https://doi.org/10.11888/Meteoro.tpdc.270961. [彭守璋. 中国1 km分辨率逐月平均气温数据集(1901-2022). 国家青藏高原数据中心, 2019. ]
[30]
Peng SZ. 1-km monthly precipitation dataset for China (1901-2022). National Tibetan Plateau / Third Pole Environment Data Center, 2020. DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.3185722. [彭守璋. 中国1 km分辨率逐月降水量数据集(1901-2022). 国家青藏高原数据中心, 2020. ]
[31]
Wang KC. Homogeneous grid dataset of Chinese land surface observation(surface solar radiation, surface wind speed, relative humidity and land surface evapotranspiration). National Tibetan Plateau / Third Pole Environment Data Center, 2022. DOI: https://doi.org/10.11888/Atmos.tpdc.272817. [王开存. 均一化中国陆表气候观测格点数据集(地表太阳辐射、地表风速、相对湿度和陆表蒸散). 国家青藏高原数据中心, 2022. ]
[32]
Wang C, Wang J. Kilometer grid dataset of China's historical population spatial distribution (1990-2015). National Tibetan Plateau / Third Pole Environment Data Center, 2022. DOI: https://doi.org/10.12078/2017121101. [王灿, 王嘉琛. 中国历史人口空间分布公里网格数据集(1990-2015逐年). 国家青藏高原数据中心, 2022. ]
[33]
Wang C, Wang JC. Kilometer grid dataset of China's historical GDP spatial distribution (1990-2015). National Tibetan Plateau / Third Pole Environment Data Center, 2022. DOI: https://doi.org/10.12078/2017121102. [王灿, 王嘉琛. 中国历史GDP空间分布公里网格数据集(1990-2015). 国家青藏高原数据中心, 2022. ]
[34]
Zhang L, Ren Z, Chen B et al. A prolonged artificial Nighttime-light dataset of China (1984-2020). National Tibetan Plateau / Third Pole Environment Data Center, 2021. DOI: https://doi.org/10.11888/Socioeco.tpdc.271202. [张立贤, 任浙豪, 陈斌等. 中国长时间序列逐年人造夜间灯光数据集(1984-2020). 国家青藏高原数据中心, 2021. ]
[35]
Gao YZ, Alatengtuya, Tan N et al. Lake changes and their influence factors in the Mongolian Plateau from 2000 to 2020. Arid Land Geography, 2023, 46(2): 191-200. [高彦哲, 阿拉腾图娅, 昙娜等. 2000-2020年蒙古高原湖泊变化及其影响因素分析. 干旱区地理, 2023, 46(2): 191-200. DOI:10.12118/j.issn.1000-6060.2022.424]
[36]
Shang SW, Wang LZ, Wang YT et al. Analysis of spatial and temporal evolution characteristics of extreme precipitation in Chengdu area from 1960 to 2019. Water Resources Protection, 2023, 39(3): 195-204. [商守卫, 王磊之, 王银堂等. 1960-2019年成都地区极端降水时空演变特征分析. 水资源保护, 2023, 39(3): 195-204. DOI:10.3880/j.issn.1004-6933.2023.03.024]
[37]
Wang YQ, Gao ML, Luo JS et al. Spatio-temporal variations of vegetation coverage and driving forces in Chaohu Lake Basin from 2001 to 2021. Journal of Yangtze River Scientific Research Institute, 2023, 1-11. [王亚琼, 高曼莉, 罗劲松等. 2001-2021年巢湖流域植被覆盖时空变化及驱动分析. 长江科学院院报, 2023, 1-11. DOI:10.11988/ckyyb.20230041]
[38]
Zhang Y, An CB, Zheng LY et al. Assessment of lake area in response to climate change at varying elevations: A case study of Mt. Tianshan, Central Asia. Science of the Total Environment, 2023, 869: 161665. DOI:10.1016/j.scitotenv.2023.161665
[39]
Liu YT, Yang J, Chen YN et al. The temporal and spatial variations in lake surface areas in Xinjiang, China. Water, 2018, 10(4): 431. DOI:10.3390/w10040431
[40]
Zhang GQ, Yao TD, Chen WF et al. Regional differences of lake evolution across China during 1960s-2015 and its natural and anthropogenic causes. Remote Sensing of Environment, 2019, 221: 386-404. DOI:10.1016/j.rse.2018.11.038
[41]
Chen XD, Liu LY, Zhang X et al. Long-term water clarity patterns of lakes across China using Landsat series imagery from 1985 to 2020. Hydrology and Earth System Sciences, 2022, 26(13): 3517-3536. DOI:10.5194/hess-26-3517-2022
[42]
Geng LH, Chen XY, Jia J et al. Research on water quantity, water quality and its regularities of distribution in Northwest China. Journal of Natural Resources, 2003(3): 267-273. [耿雷华, 陈晓燕, 贾健等. 西北地区水资源数量、质量及其分布规律. 自然资源学报, 2003(3): 267-273.]
[43]
Shi X, Wu PT, Wang YB et al. Analysis of temporal-spatial characteristics of reference evapotranspiration in Xinjiang during 1960-2009. Journal of Irrigation and Drainage, 2012, 31(1): 10-14, 32. [石鑫, 吴普特, 王玉宝等. 近50年新疆参考作物蒸发蒸腾量的时空演变分析. 灌溉排水学报, 2012, 31(1): 10-14, 32.]
[44]
Chen HX, Lin YJ, Wang Y et al. Extraction and features of precipitation clustering areas in Xinjiang based on GPM. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2023, 37(3): 98-105. [程红霞, 林粤江, 王勇等. 基于GPM的新疆降水聚集区域提取及特征分析. 干旱区资源与环境, 2023, 37(3): 98-105.]
[45]
Jin G, An HJ, Hu R et al. Regional climate characteristics of Hulun Lake and its impact on water area from 1991 to 2018. Journal of Shihezi University: Natural Science, 2022, 40(1): 68-74. [金鸽, 安慧君, 虎日乐等. 1991-2018年呼伦湖区域气候特征及其对水域面积的影响. 石河子大学学报: 自然科学版, 2022, 40(1): 68-74.]
[46]
Wang ZJ, Li CY, Li WP et al. Calculation and analysis of water balance in Lake Hulun, Inner Mongolia. J Lake Sci, 2012, 24(2): 273-281. [王志杰, 李畅游, 李卫平等. 内蒙古呼伦湖水量平衡计算与分析. 湖泊科学, 2012, 24(2): 273-281. DOI:10.18307/2012.0216]
[47]
Wu SK, Sun Y. Analysis of surface and groundwater changes of the Hulun Lake based on multi-source data. Remote Sensing Technology and Application, 2021, 36(S1): 155-164. [吴世坤, 孙玉. 利用多源数据分析呼伦湖地表与地下水的动态变化. 遥感技术与应用, 2021, 36(S1): 155-164.]
[48]
Cao BS, Shan N, Gu YY et al. Evaluation of ecological security in Hulun Lake Watershed and its spatio-temporal distribution trend. Research of Environmental Sciences, 2021, 34(4): 801-811. [曹秉帅, 单楠, 顾羊羊等. 呼伦湖流域生态安全评价及时空分布格局变化趋势研究. 环境科学研究, 2021, 34(4): 801-811. DOI:10.13198/j.issn.1001-6929.2021.02.13]
[49]
Wang PF, Guo YY, Zhou K et al. Variation of lake area of Hulun Lake during 1961-2018 and its response to climate change. Research of Environmental Sciences, 2021, 34(4): 792-800. [王鹏飞, 郭云艳, 周康等. 1961-2018年呼伦湖水面面积变化特征及其对气候变化的响应. 环境科学研究, 2021, 34(4): 792-800. DOI:10.13198/j.issn.1001-6929.2021.02.12]
[50]
Yang TT, Wu TF, Ji XY et al. Reconstruction of the depletion process of lake water resources in semi-arid areas under strong human activities—Taking Lake Daihai as an example. J Lake Sci, 2022, 34(6): 2105-2121. [杨腾腾, 吴挺峰, 嵇晓燕等. 强人类活动下半干旱地区湖泊水资源损失过程重建——以岱海为例. 湖泊科学, 2022, 34(6): 2105-2121. DOI:10.18307/2022.0623]
[51]
Ma Q, Wang R, Tang RJ et al. Remote sensing monitoring of water area and water volume change in Daihai Lake in recent 40 years. Yellow River, 2022, 44(S1): 57-59. [马倩, 王冉, 谭荣杰等. 近40a岱海水域面积与水量变化遥感监测. 人民黄河, 2022, 44(S1): 57-59. DOI:10.3936/j.issn.1000-1379.2022.S1.022]
[52]
Zhang XB, Shi PJ, Luo J et al. The ecological risk assessment of arid inland river basin at the landscape scale: A case study on Shiyang River Basin. Journal of Natural Resources, 2014, 29(3): 410-419. [张学斌, 石培基, 罗君等. 基于景观格局的干旱内陆河流域生态风险分析——以石羊河流域为例. 自然资源学报, 2014, 29(3): 410-419.]