高原气象

高原气象 >

2024 , Vol. 43 >Issue 3: 561 - 569

DOI: https://doi.org/10.7522/j.issn.1000-0534.2023.00092

论文

青海湖水位演变及其影响因子分析

  • 王梦晓 ,
  • 文莉娟
展开
  • 1. 中国科学院西北生态环境资源研究院冰冻圈科学与冻土工程重点实验室，甘肃 兰州 730000
    2. 中国科学院青海湖综合观测研究站，青海 刚察 812300

王梦晓（1996 -）， 女， 河南人， 博士后， 主要从事陆面过程与区域气候变化研究. E-mail：

收稿日期: 2023-07-31

  修回日期: 2023-11-08

  网络出版日期: 2023-11-08

基金资助

中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划项目(P2021G047)

收起

Study on Water Level Evolution of Qinghai Lake and Its Influencing Factors

  • Mengxiao WANG ,
  • Lijuan WEN
Expand
  • 1. Key Laboratory of Cryospheric Science and Frozen Soil Engineering，Northwest Institute of Eco-Environment and Resources，Chinese Academy of Sciences，Lanzhou 730000，Gansu，China
    2. Qinghai Lake Comprehensive Observation and Research Station，Chinese Academy of Sciences，Gangcha 812300，Qinghai，China

Received date: 2023-07-31

  Revised date: 2023-11-08

  Online published: 2023-11-08

Fold

摘要

青海湖不仅是我国最大的湖泊， 也是国家生态安全战略格局的重要组成部分。在全球变暖的背景下， 青海湖水位急剧变化， 其对周边的交通设施、 居民安全和畜牧业发展等影响较大， 因此需要对气候变化下的青海湖水位演变特征及其水量平衡进行研究。本文基于布哈河口水文站、 下社水文站的水文数据， 刚察气象站、 CMFD气象数据以及水量平衡方程， 首先分析了青海湖1956 -2020年的年际水位演变特征和年内水位变化特征， 以及水量平衡分量——入湖径流（ R s）、 湖面降水（P）和湖面蒸发（E）对水位变化的影响； 其次揭示了相同月份计算的水位值变化与 R s、 P和E的变化是同步的； 最后进一步通过岭回归方法定量计算了 R s、 P和E对基于12月份计算的青海湖水位变化的贡献率。研究结果表明： 青海湖年均水位在1956 -2004年以0.8 m·（10a）-1的速率下降， 其中在1979 -2004年间下降的主要原因是E大于（P+ R s）； 2004 -2020年以1.9 m·（10a）-1的速率上升， 其中在2004 -2018年间上升的主要原因是P和 R s的增加； 青海湖水位有明显的年内变化， 5月水位开始上涨， 9月达到最高， 其与 R s、 P和E的月变化一致； 当年的P、 R s、 E变化对9 -12月相同月份年均水位变化的影响大于去年， 当年的P、 R s、 E对12月年均水位变化的贡献率分别为10%、 70%和20%。

关键词： 青海湖; 水位演变; 径流; 降水; 蒸发; 回归分析

本文引用格式

王梦晓 , 文莉娟 . 青海湖水位演变及其影响因子分析[J]. 高原气象, 2024 , 43(3) : 561 -569 . DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2023.00092

Abstract

Qinghai Lake is not only the largest lake in China but also an important part of the national ecological security strategy.Under the background of global warming， the water level of Qinghai Lake changes rapidly， which has great effects on the surrounding traffic facilities， residents' safety and the development of animal husbandry， etc.Therefore， it is necessary to study the water level evolution characteristics of Qinghai Lake and its water balance under climate change.Based on the hydrological data of Buha River hydrology station and Xiashe hydrology station， meteorological data of Gangcha meteorological station and CMFD， and water balance equation， this paper first analyzes the inter-annual and intra-year water level evolution characteristics of Qinghai Lake from 1956 to 2020， and the water balance components， such as runoff into the lake （ R s）， precipitation （P） and evaporation （E）.The second reveals that the changes in water level values calculated in the same months are synchronized with the changes in R s， P， and E.Finally， the ridge regression method is employed to quantitatively calculate the contribution rates of R s， P， and E to the water level change of Qinghai Lake based on calculations made for December.The results show that the annual average water level declined at a rate of 0.8 m·（10a）-1 from 1956 to 2004， of which the main reason for the decrease between 1979 and 2004 was that E exceeded the sum of P and R s.However， from 2004 to 2020， the water level increased at a rate of 1.9 m·（10a）-1， of which the main reason for the increase between 2004 and 2018 was the increase of P and R s.Qinghai Lake exhibits evident intra-annual variations， with the water level starting to rise in May and reaching its peak in September， which aligns with the monthly variations of R s， P， and E.Furthermore， the impact of the current year's P， R s， and E changes on the annual water level change for the same months of September to December is greater than that of the previous year.Specifically， the contributions of the current year's P， R s， and E changes to the water level change calculated based on December data are 10%， 70%， and 20%， respectively.

Key words： Qinghai Lake; water level evolution; runoff; precipitation; evaporation; regression analysis

1 引言

青藏高原作为“两屏三带”中的重要一环， 是我国生态安全建设的重要组成部分（袁烽迪等， 2018）， 这里分布着全球海拔最高、 面积最大、 数量最多、 以咸水湖和盐湖集中为特色的高原内陆湖泊群（闾利等， 2019； 杜嘉妮等， 2020）。在全球变暖的背景下， 高原整体上趋于暖湿化（Yang et al， 2011； Duan and Xiao， 2015； Kuang and Jiao， 2016）， 在降水增多， 以及气温升高导致的冰川加剧消融的共同影响下（Yao et al， 2012； 龙笛等， 2022）， 76%的高原湖泊水位在上涨， 平均上涨率为2.1 m·（10a）-1， 其中位于高原中、 北部内流区湖泊的水位升高较为明显（Zhang et al， 2013）。
青海湖是青藏高原及中国最大的湖泊， 是维系高原北部生态安全、 阻挡西北部荒漠化向东蔓延、 保障高原东部生态安全的重要屏障（江波等， 2015）； 是我国西北部重要的水汽循环通道和水源涵养地（韩艳莉等， 2022）； 也是水鸟重要的迁徙交汇点、 繁殖地和越冬地（代云川等， 2018）。在气候变化的背景下， 青海湖流域的气温和降水都呈现显著的增加趋势（孙永寿等， 2021； 韩艳莉等， 2022）， 青海湖年平均水位则表现为先降低后上涨的趋势， 在2004年下降到最低水位， 之后水位持续回升（李林等， 2020； 郭丰杰等， 2022； 周丹等， 2021）。湖泊水位的变化会直接或间接影响沿湖地区的交通设施、 畜牧业发展、 居民安全、 旅游业发展以及青海湖风景保护区的利用（杨显明等， 2021）。因此研究气候变化下， 青海湖水位的演变规律及其机理分析， 对认识高原水循环和保护高原生态具有重要意义。
气候变化通过影响水量平衡的补给和损失进而引起湖泊的变化。影响青海湖水量变化的因素主要有湖面降水（P）、 湖面蒸发（E）和入湖径流（ R s）（王欣语和高冰， 2021）。以往大多数研究仅揭示了P和 R s的增加与湖泊水位呈现显著正相关关系， E的增加则抑制水位的增长（Cui et al， 2016； 张洪源等， 2018； 白文蓉等， 2019； 郭丰杰等， 2022； 王威等， 2022； Hou et al， 2023； 金章东等， 2013； Zhu et al， 2020）。李林等（2020）通过水量平衡原理利用相关系数定量评估了三个变量对1961 -2015年青海湖水位波动的贡献率为 R s>P>E， 并且对同一因子而言， 上年值对水位的影响要显著于当年值。在相同研究时段， 在李林等（2020）的基础上， 王欣语和高冰（2021）进一步通过岭回归定量分析表明， 三个变量对青海湖水位波动的贡献率为 R s（38.2%）>E（31.4%）>P（30.4%）， 两者对于蒸发和降水的排序不一致。综上所述， 目前对于水位波动的P、 R s、 E成因分析多集中于定性分析， 且定量分析的结果也不太一致， 因此还需进一步对其进行深入研究。本文首先对更长序列的青海湖水位演变特征及年内变化进行了分析； 其次揭示了同一月份计算的水位值变化与 R s、 P和E的同步变化关系； 最后揭示了P、 R s、 E及其变化对水位演变的贡献率。

2 研究区域、 数据和方法

2.1　研究区域

青海湖（36°32′N -37°15′N， 99°36′E -100°47′E）是全国最大的内陆咸水湖， 位于青藏高原东北部（图1）， 是中国西北干旱区、 东部季风区和西南高寒区的交会区。湖泊长宽分别约为105 km和63 km， 平均深度21 m， 最大深度32.8 m， 湖面海拔约3196 m， 2020年面积约为4522.7 km2（Zhang et al， 2021； Hou et al， 2023）。从2000 -2020年， 青海湖面积呈现先上升后下降的趋势， 2004年面积为20年最低（Zhang et al， 2021）， 水量以0.54 Gt·a-1的速度增加（龙笛等， 2022）。青海湖流域位于青藏高原的东北部（图1）， 总面积约29661 km2， 地势由西北部向东南部递减， 最高海拔5283 m。流域内入湖河流约50条， 主要有布哈河、 泉吉河、 黑马河、 沙柳河、 哈尔盖河等， 其中布哈河的流量约占入湖总流量的50%。流域内为大陆性气候， 年平均气温介于-4.6~4.0 ℃， 年蒸发量在1300~2000 mm， 年平均降水量介于291~579 mm， 且大部分集中在6 -9月（杨显明等， 2021； 韩艳莉等， 2022）。
图1 青海湖流域水系分布及青海湖与三个观测站点的地理位置分布

Fig.1 Distribution of water systems in the Qinghai Lake basin and geographic distribution of Qinghai Lake and the three observation sites

2.2　研究数据

2.2.1　刚察气象站数据

中国地面气候资料日值数据集（V3.0）来自中国气象局数据网， 它包含了中国824个基准、 基本气象站的气压、 降水量、 相对湿度、 风向、 风速、 日照时数等气象要素的日值数据， 数据记录从1951年1月开始。由于刚察气象站（37°19′48″N， 100°7′48″E）是距离青海湖最近的国家基准站（图1）， 本文主要提取刚察气象站1979 -2018年的降水量来代替湖面降水。

2.2.2　 CMFD数据

中国气象强迫数据集CMFD（China Meteorological Forcing Dataset）是第一个专门用于研究我国陆面过程的高时空分辨率网格化近地表气象数据集。该数据集由地面站数据、 遥感数据和再分析数据融合而成， 包含了七个近地面气象要素： 2 m气温、 地面气压、 比湿、 10 m风速、 向下短波辐射、 向下长波辐射和降水速率。时间跨度为1979年1月至2018年12月， 时间分辨率为3 h， 空间分辨率为0.1°， 由于用于生成CMFD数据集的站点数量更多， 因此其对中国地区的准确性优于国际上可用的再分析数据， 它也是我国使用最广泛的气候数据集之一（Yang et al， 2010； He et al， 2020）。本文主要使用其1979 -2018年的风速、 气压、 比湿、 气温来计算湖面蒸发。

2.2.3　水文站数据

1956 -2020年的年平均水位数据在下社水文站测量所得（张国庆， 2021）。布哈河入流量约占青海湖入湖河流总流量的50%， 因此入湖水量的变化主要受布哈河径流的影响， 通过1956 -2020年布哈河口水文站的径流补给数据来推算实际入湖流量。

2.3　研究方法

2.3.1　 Penman-Monteith公式

由于缺乏现场蒸发和湖面气象观测数据， 本文利用CMFD气象数据和Penman-Monteith公式来计算湖面蒸发：
E = ∆ ∆ + γ ( R n - G ) λ + γ ∆ + γ E a  
式中： E为每日蒸发量（单位： mm·d-1）； ∆为给定气温下饱和蒸汽压曲线的斜率（单位： kPa·℃-1）； γ为气压计常数（单位： kPa·℃-1）； R n为湖泊表面的净辐射（单位： MJ·m-2·d-1）； G为湖泊热储量的日变化（单位： MJ·m-2·d-1）； E a是水蒸气在涡流扩散过程中的湍流输送造成的蒸发部分（单位： mm·d-1）。 R n、 G、 E a等变量的计算公式可以在文献（Zhou et al， 2015）中查到。

2.3.2　水量平衡关系

根据水量平衡可建立如下水位变化与各变量之间的关系：
Δ H = P + R s - E + R g
式中： ΔH>0表示水位上升， 反之表示水位下降； P为湖面降水量； R s为地表水入湖补给量； E为湖面蒸发量； R g为地下水入湖补给量， 由于地下水入湖径流难以直接观测， 因此本研究只考虑P、 R s和E的贡献（杜嘉妮等， 2020）， 为了方便计算， 所有变量的单位都换算为m。

2.3.3　趋势分析

对青海湖的水位进行了一元线性回归， 从而分析它们的时序变化趋势， 公式如下：
s l o p e = n × ∑ i = 1 n ( i × x i ) - ∑ i = 1 n i × ∑ i = 1 n ( x i ) n × ∑ i = 1 n i 2 - ∑ i = 1 n i 2
式中： x i是第 i年的水位值； n为年数； s l o p e反映了水位值随时间的变化速率， 当 s l o p e>0时， 水位值随时间增大， s l o p e值越大， 增速越显著， 当 s l o p e<0时， 水位值随时间减小， s l o p e值越小， 降速越显著。

2.3.4　岭回归

岭回归分析是一种改良的最小二乘法， 也是一种用于共线性数据分析的有偏估计方法， 本文采用岭回归方法建立水位与其影响因子之间的回归方程， 从而定量各因子对水位变化的定量贡献。岭回归方程为：
Y = β X + ε
式中： Y为因变量； X为自变量； β为回归系数； ε为误差。岭回归参数估计方程为：
β ^ K = ( X T X + K I ) - 1 X T Y
式中： β ^ K是回归系数的岭回归估计； K是岭参数； I为单元矩阵（杨楠， 2004； 王欣语和高冰， 2021）。
进一步建立了标准化岭回归方程：
∆ H = a 1 P + b 1 R s + c 1 E
式中： a 1 、 b 1 和 c 1为回归方程标准化回归系数。
根据岭回归的标准化系数可得出各因子对水位变化的贡献率， 计算公式如下：
α P = | a 1 | | a 1 | + | b 1 | + | c 1 |
α R s = | b 1 | | a 1 | + | b 1 | + | c 1 |
α E = | c 1 | | a 1 | + | b 1 | + | c 1 |
式中： α P、 α R s、 α E分别为湖面降水、 入湖径流和湖面蒸发对水位变化的贡献率， 式（7）中右项为当年湖面降水对水位变化的贡献率， 其他同理。类似的可计算出上述变量在水位下降期的贡献率。

2.3.5　相关分析

本文对水位和湖面降水（P）、 入湖径流（ R s）、 湖面蒸发（E）分别进行相关分析， 以此来揭示各因子对水位的影响， 相关系数的计算公式为：
R = ∑ i = 1 n ( x i - x ¯ ) ( y i - y ¯ ) ∑ i = 1 n ( x i - x ¯ ) 2 ∑ i = 1 n ( y i - y ¯ ) 2
式中： R是变量 x和 y的相关系数； x i为第 i年的水位值； x ¯为所有年份的水位平均值； y i为第 i年的某一影响因子； y ¯为某一影响因子的多年平均值。当0< R<1时表示正相关， 当-1< R<0时表示负相关。

3 结果分析

3.1　青海湖水位年际变化特征

青海湖多年平均实测水位为3194.58 m， 1956 - 2020年青海湖水位变化呈现先降低后上升的趋势（图2）。1956 -2004年， 湖泊年平均水位呈显著下降趋势， 下降速率为0.8 m·（10a）-1， 最高（1956年的3196.99 m）和最低（2004年的3192.86 m）湖面之差为4.13 m， 其中水位下降最快的时期是1970s和1990s， 年均水位下降速度超过0.1 m·a-1。2004 - 2020年湖泊水位以1.9 m·（10a）-1的速率上升， 且上升速率显著高于1956 -2004年间的下降速率， 湖泊水位在2018年和2019年分别上升了0.47 m和0.55 m。到了2020年， 湖泊水位上升至3196.34 m， 比2004年高出3.48 m， 达到了20世纪60年代初期的水平。
图2 1956-2020年青海湖水位的年际变化（单位： m）

Fig.2 Interannual variation of water level of Qinghai Lake from 1956 to 2020.Unit： m

3.2　青海湖年均水位值变化特征

青海湖水位变化主要受入湖径流（ R s）、 湖面降水（P）和湖面蒸发（E）的综合影响（李林等， 2011）， 其中， R s是湖泊水量的主要输入项， 大约占湖泊补给水量的43.5%， 对水位变化有显著的影响（杜嘉妮等， 2020； Hou et al， 2023）。根据李林等（2005）的研究， 青海湖去年的 R s对当年湖泊水位的影响大于当年的 R s， 年均水位波动对年均径流波动的响应滞后其1年。将其研究序列延长至1956-2020年［图3（a）］， 我们发现水位变化滞后于径流变化1年的年份共有45年， 大约占总年份的69%， 如1967年， 布哈河径流增加到极大值52.75 m3·s-1， 而水位值在1968年才增加到极大值， 约为3196.11 m。另外， 在 R s偏多的一些年份， 水位上升较为明显， 如1989年布哈河径流为61.77 m3·s-1， 同年水位上升0.32 m； 2012年布哈河径流为58.76 m3·s-1， 同年水位上升0.36 m。在径流偏少的年份， 水位下降同样明显， 如1995年和2001年。这种水位变化同步于径流变化的年份共有17年， 大约占总年份的26%。
图3 青海湖年均水位值变化ΔH与年均 R s （a）、 P （b）、 E （c）的标准化时间序列

Fig.3 Standardized time series of average annual water level difference ΔH with R s （a）， P （b） and E （c） of Qinghai Lake

水位对P的响应也存在类似的滞后现象［图3（b）］， 如1969年降水增加到极大值393.3 mm， 而水位值在1970年达到极大值3196.11 mm。一些学者也通过研究指出青海湖水位变化比降水的变化滞后1年（金章东等， 2013； 伊万娟等， 2010）。从整体来看， 去年P对水位变化的影响并没有 R s的影响显著， E与水位变化的滞后关系看似不明显［图3（c）］， 但李林等（2005）使用观测资料计算的湖面蒸发表明， 去年E对当年湖泊水位的影响同样明显大于当年E的影响。

3.3　青海湖相同月份的水位值变化特征

1956 -2020年青海湖水位和入湖径流（ R s）、 湖面降水（P）、 湖面蒸发（E）的年内变化如图4所示。湖面在1 -4月结冰， R s和P较小， 水量收支基本平衡， 水位变化不显著。5 -9月由于 R s和P较大， 湖泊水位的上升较为明显。一年的径流和降水主要集中在夏季， 6 -9月的 R s和P分别占全年 R s和P的83.14%和82.23%， 水位相应地迅速上升， 在9月达到最高值。10 -12月， E虽然持续减少， 但是由于湖泊水量补给项（ R s+P）减少得更多， 水位呈下降趋势。综上所述， 水量平衡方程各分量月均值发生变化后， 湖泊水位会迅速做出响应， 这与3.2节中所述的滞后响应现象看似相悖， 其实不然， 前人（杜嘉妮等， 2020）在计算湖泊水位变化时使用的是年平均水位， 这会导致年均水位值变化特征中包含很多的去年水文气象信息， 从而在很多年份得出水位滞后于水文气象因子。为了更好地体现青海湖水位变化主要是受同期水文气象因子的影响， 本文采用了相同月份的水位值变化， 即定义相邻两年x月的平均水位差为ΔHx。由于一年中大部分水文信息出现在夏季， 故选取x=9、 10、 11、 12进行分析， 如2020年的ΔH 12是2020年12月的平均水位减去2019年12月的平均水位所得。
图4 青海湖水位（H）以及 R s、 P、 E和水位差值（ΔH）的多年平均月变化

Fig.4 Monthly variations of muti-years-mean water level （H）， R s， P， E and water level difference （ΔH） in the Qinghai Lake

将ΔH 9~ΔH 12分别与青海湖年平均入湖径流、 湖面降水和湖面蒸发做相关性分析（表1）， 结果表明： 青海湖水位值变化与当年各因子的相关系数都明显高于去年的， 说明相同月份的水位值变化较好地剔除了去年的干扰信息。另外， 在显著水平α=0.01 的条件下， ΔH 9至ΔH 12两两之间的相关系数均大于0.90， 且均方根误差均小于0.1 m。在后续做青海湖水位变化的归因分析时， 理论上使用与影响因子同期的水位值变化作为因变量能取得较好的效果， 因此本文使用ΔH 12进行后续研究。标准化的青海湖水位值变化与年平均入湖径流、 湖面降水和湖面蒸发变化曲线（图5）显示： ΔH 12与各因子存在较好的同步变化规律。
表1 青海湖9 -12月水位值变化与年平均降水量、 径流和蒸发的相关关系

Table 1 Correlation between water level difference and annual average precipitation and runoff in Qinghai Lake from September to December

要素 Δ H 9 Δ H 10 Δ H 11 Δ H 12
当年 去年 当年 去年 当年 去年 当年 去年
P 0 . 57 * * 0 . 55 * * 0 . 63 * * 0 . 50 * * 0 . 66 * * 0 . 48 * * 0 . 65 * * 0 . 49 * *
R s 0 . 83 * * 0 . 45 * * 0 . 89 * * 0 . 36 * * 0 . 89 * * 0 . 33 * * 0 . 88 * * 0 . 34 * *
E -0.37* -0.16 -0.49** -0.09 -0.50** -0.05 -0.49** 0 . 34 * *

*表示通过了95%的显著性检验， **表示通过了99%的显著性检验 （*Indicates passing 95% significance test， **indicates passing 99% significance test）

图5 青海湖12月水位值变化与年均 R s、 P、 E的标准化时间序列

Fig.5 Standardized time series of water level difference of Qinghai Lake with annual average R s， P and E

3.4　水量平衡各分量对青海湖水位的影响

青海湖水位变化趋势在2004年发生明显的转折， 图6给出了两个阶段内湖面降水（P）、 入湖径流（ R s）、 湖面蒸发（E）的多年平均值以及各因子在阶段间的平均变化量。在1979 -2004年， 平均P、 R s、 E分别为379.8 mm、 340 mm和904.9 mm， 占水量收入项（P+ R s）的52.8%， 47.2%和125.7%， 水量平衡方程的支出项超出收入项185.1 mm， 使得水位下降1.70 m； 在2004 -2018年， 平均P、 R s、 E分别为449.3 mm、 610 mm和907.8 mm， 占水量收入项的42.4%， 57.6%， 85.7%， 收入项比支出项多151.5 mm， 使得水位上升2.55 m。从变化量可以看出， 平均P、 R s、 E分别增加了69.5 mm、 270 mm和2.9 mm， 尽管蒸发略有增加， 但是P和 R s的增幅明显更大， P和 R s的增加是2004年后青海湖水位持续上升的主要原因。
图6 水量平衡各因子不同阶段的平均值及变化量

Fig.6 Average value variation of water balance factors at different stages

3.5　水量平衡各分量对青海湖水位年际演变的贡献率

考虑到变量间可能存在多重共线性， 在定量计算不同因子对青海湖水位变化的贡献率之前需要对自变量进行相关性检验。 R s与P、 E的相关系数分别为0.57和-0.34， 达到了0.01和0.05的显著水平， 表明变量间存在明显的相关关系。岭回归分析是一种用于共线性数据分析的有偏估计方法， 是改良的最小二乘法， 本文采用岭回归方法建立青海湖水位变化与不同影响因子之间的回归方程， 进而计算不同因子对青海湖水位变化的定量贡献。在研究期间， 当岭参数K=1.396时， 模拟水位变化值与实测水位变化值的相对误差最小为0.935， 此时回归方程的相关系数为0.924（图7）， 表明对水位拟合程度较好， 且变量的岭回归系数基本趋于稳定， 因此选择岭参数为1.396， 建立了标准化岭回归方程（11）， 其中 a 1 、 b 1 和 c 1为回归方程标准化回归系数， 分别为0.03、 0.18和-0.05：
∆ H = 0.03 P + 0.18 R s - 0.05 E
图7 模拟水位与实测水位的相对误差及相关系数随岭参数 K的变化曲线

Fig.7 The relative error of simulated and measured water level and the curve of correlation coefficient with the ridge parameter K

根据回归方程（11）对1979 -2018年的水位变化进行拟合， 青海湖水位变化实测值与模拟值的相关系数为0.92， 通过了置信度0.01的显著性检验， 从图8可以看出， 岭回归方法对湖泊水位的变化具有较好的模拟效果。根据式（7）~（9）可计算得出湖面降水（P）、 入湖径流（ R s）和湖面蒸发（E）对水位变化的贡献率， 影响青海湖水位变化的因子按贡献率大小排列依次为 R s（70%）>E（20%）>P（10%）。
图8 1979 -2018年青海湖水位变化实测值与模拟值对比

Fig.8 Comparison of measured and simulated water level changes in Qinghai Lake from 1979 to 2018

4 结论

本文基于气象、 水文资料研究了青海湖水位的长期变化趋势， 分析了入湖径流、 湖面降水和湖面蒸发对年均水位和年内水位的影响， 通过相同月份计算的水位值变化揭示了水位变化与水量平衡各分量的变化是同步的， 最后基于岭回归分析定量计算了水量平衡各分量对湖泊水位变化的贡献率， 主要结论如下：
（1） 青海湖年平均水位变化有明显的阶段性： 1956 -2004年以0.8 m·（10a）-1的速率下降， 其中1979 -2004年间下降的主要原因是湖泊蒸发量大于降水量与径流量之和； 2004年后水位以1.9 m·（10a）-1的速率上升， 湖面降水和入湖径流的增加是2004年后青海湖水位持续上升的主要原因。
（2） 基于年平均水位计算的水位变化包含了上年的水文气象信息， 从而在占比总研究年份69%的45个年份中得出水位变化滞后1年于水文气象因子； 基于相同月份计算的水位变化与入湖径流、 湖面降水和湖面蒸发的变化是同步的。
（3） 利用岭回归方程， 1979 -2018年入湖径流、 湖面蒸发和湖面降水变化对基于12月份计算的青海湖水位变化的贡献率分别是70%、 20%和10%。

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