高原气象

高原气象 >

2025 , Vol. 44 >Issue 1: 163 - 177

DOI: https://doi.org/10.7522/j.issn.1000-0534.2024.00063

青藏铁路沿线湖泊及其与铁路最小距离演变研究

  • 于涛 ,
  • 张圣杰 ,
  • 文莉娟 ,
  • 王梦晓 ,
  • 郑景元 ,
  • 牛瑞佳
展开
  • 1. 兰州理工大学石油化工学院，甘肃 兰州 730050
    2. 中国科学院西北生态环境资源研究院 青海湖综合研究观测站，甘肃 兰州 730000
    3. 中国科学院大学，北京 100049

于 涛（1971 -）， 男， 山东青岛人， 副教授， 主要从事气候变化与生态环境研究. E-mail：

收稿日期: 2023-11-13

  修回日期: 2024-05-06

  网络出版日期: 2024-05-06

基金资助

中国科学院“西部之光”项目(E129030101); 甘肃省自然科学基金项目(22JR5RA073); 国家自然科学基金项目(42275044); 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 Evolutions of Lakes Along the Qinghai-Xizang Railway and the Minimum Distance from Lakes to the Railway

  • Tao YU ,
  • Shengjie ZHANG ,
  • Lijuan WEN ,
  • Mengxiao WANG ,
  • Jingyuan ZHENG ,
  • Ruijia NIU
Expand
  • 1. School of Petrochemical Engineering，Lanzhou University of Technology，Lanzhou 730050，Gansu，China
    2. Qinghai Lake Comprehensive Observation and Research Station，Northwest Institute of Eco-Environment and Resources，Chinese Academy of Sciences，Lanzhou 730000，Gansu，China
    3. University of Chinese Academy of Sciences，Beijing 100049，China

Received date: 2023-11-13

  Revised date: 2024-05-06

  Online published: 2024-05-06

Fold

摘要

受全球气候变化影响， 青藏高原湖泊近年来变化剧烈， 充分了解湖泊演变特征及其驱动因素对保护沿湖重大工程设施有重要意义。基于青海湖与错那湖的Landsat遥感影像、 面积数据和水位观测数据， 本文对两湖演变及其与青藏铁路最小距离变化进行了细致研究， 进一步结合中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集（CMFD）和气象站的气象数据， 揭示了影响两湖水位变化的主要气象因子， 结果表明： （1）1956 -2004年青海湖呈退缩态势， 2004年水位和面积达到最低值后转为逐渐增加， 2004 - 2020年水位年均增长率为0.20 m·a-1， 2004 -2022年面积年均增长率为19.20 km2·a-1。2000 -2018年的错那湖水位与从20世纪70年代至2022年的面积均呈轻微波动变化， 水位和面积的年际最大变化值分别为0.60 m和9.98 km2。（2）1990 -2022年青海湖与青藏铁路最小距离先增加后减小， 2004年后二者最小距离以19.6 m·a-1的速率缩短， 至2022年最小距离为74.3 m； 2004 -2022年错那湖与青藏铁路最小距离变化趋势不明显， 至2022年二者最小距离为32.3 m。（3）青海湖的水位变化受风速、 年降水量、 向下短波辐射、 向下长波辐射和比湿影响， 贡献率分别为38%、 24%、 20%、 14%和4%； 错那湖水位变化主要受年降水量影响， 其余气象因子与水位变化相关性不显著。

关键词： 青海湖; 错那湖; 青藏铁路; 面积变化; 水位变化; 相关分析

本文引用格式

于涛 , 张圣杰 , 文莉娟 , 王梦晓 , 郑景元 , 牛瑞佳 . 青藏铁路沿线湖泊及其与铁路最小距离演变研究[J]. 高原气象, 2025 , 44(1) : 163 -177 . DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2024.00063

Abstract

Affected by global climate change， lakes on the Qinghai-Xizang Plateau have undergone drastic changes in recent years.Understanding the characteristics of lake evolution and their driving factors is of great significance for the protection of major engineering facilities along the lakeshore.Based on Landsat remote sensing images， area data， and water level observation data of Qinghai Lake and Lake Cuona， this study conducted a detailed investigation into the evolution of the two lakes and their minimum distances from the Qinghai-Xizang Railway.Furthermore， by integrating the China Meteorological Forcing Dataset （CMFD） with high spatiotemporal resolution ground meteorological elements and meteorological data from meteorological stations， the main meteorological factors influencing water level changes in the two lakes were revealed.The results show： （1） From 1956 to 2004， Qinghai Lake exhibited a shrinking trend.After reaching their lowest values in water level and area in 2004， Qinghai Lake began to gradually increase.During the period from 2004 to 2020， the annual average growth rate of water level was 0.20 m·a-1， and the annual average growth rate of area was 19.20 km2·a-1.The water level of Lake Cuona from 2000 to 2018 and the area from the 1970s to 2022 showed slight fluctuations.The maximum interannual fluctuation values of water level and area were 0.60 m and 9.98 km2， respectively.（2） From 1990 to 2022， the minimum distance between Qinghai Lake and the Qinghai-Xizang Railway first increased and then decreased.After 2004， the minimum distance between them decreased at a rate of 19.6 m·a-1， reaching 74.3 m by 2022.The change trend in the minimum distance between Lake Cuona and the Qinghai-Xizang Railway from 2004 to 2022 was not significant， reaching 32.3 m by 2022.（3） The water level changes of Qinghai Lake are influenced by wind speed， annual precipitation， downward shortwave radiation， downward longwave radiation， and specific humidity， with contributions of 38%， 24%， 20%， 14%， and 4% respectively.The water level changes of Lake Cuona are mainly influenced by precipitation， with other meteorological factors showing no significant correlation with water level changes.

Key words： Lake Qinghai; Lake Cuona; Qinghai-Xizang Railway; area variation; water level variation; correlation analysis

1 引言

青藏高原被誉为“亚洲水塔”， 是对全球气候变化响应敏感的地区之一， 分布着世界海拔最高、 数量最多的高原湖泊群， 其湖泊总面积占中国湖泊面积的51.4%（Immerzeel et al， 2010； Sha et al， 2015； 车向红等， 2015； Zhang et al， 2019a）。青藏高原湖泊对气候变化响应敏感（Yang et al， 2014）， 近年来大多数青藏高原湖泊正在快速扩张， 面积和水位呈现迅速增长趋势（Zhang et al， 2020； 杨耀先等， 2022）。湖泊的急剧扩张或萎缩可能会导致自然灾害事件频发对周边人类活动产生影响， 损坏重大基础工程设施（张运林等， 2022； Qin et al， 2022； Liu et al， 2019； 刘建康等， 2019）。例如， 卓乃湖的快速扩张叠加极端天气影响而发生溃堤， 湖岸线退缩后产生了大片沙化土地， 恶化了藏羚羊的生存环境， 且由于湖水外溢而造成下游湖泊快速扩张淹没了周边草地植被， 对牧民的生活产生影响（刘宝康等， 2016）； 中巴公路沿线冰川长期萎缩可能会导致冰湖坝体渗透溃决， 影响中巴公路的建设与运营（朱颖彦等， 2021）； 可可西里盐湖近年来快速扩张威胁到了青藏铁路和青藏公路安全（杜玉娥等， 2018）。青藏铁路是连接中国内陆与青藏高原的重要运输通道（杨城等， 2022）， 促进了青藏高原地区的社会与经济发展（Su and Wall， 2009）， 推动了生态文明建设， 其周边分布着众多湖泊， 因此研究青藏铁路沿线湖泊的演变及影响机理对确保铁路安全具有重要意义。
由于目前对青藏高原湖泊面积年际及年内变化特征的长时间高精度、 高分辨率研究较少（董斯扬等， 2014； Wang et al， 2022； Zhang et al， 2019a）， 故湖泊面积演变及其与铁路最小距离变化的研究还不够细致。目前， 针对青藏铁路沿线环境因素对铁路影响研究主要集中在冻土退化和风沙灾害的影响评估及防治（张益舶等， 2023； 陈继等， 2023； 谢胜波等， 2014）， 较少研究沿线湖泊演变对青藏铁路的影响。对于距离青藏铁路较近的青海湖与错那湖， 现有研究多集中在青海湖演变特征（Hou et al， 2023； Dong et al， 2019； 孙永寿等， 2021； 周丹等， 2021； 骆成凤等， 2017）及其驱动因素分析（Xiao et al， 2018； Li et al， 2023； Yang et al， 2018； Zhang et al， 2018）， 针对错那湖演变特征及其影响因素的研究还少有涉及。
因此本文将研究青海湖与错那湖年内和高分辨率的长时间序列年际演变特征及两湖与青藏铁路最小距离变化， 并分析两湖水位变化的主要影响因子。研究结果将有利于更好地了解青海湖与错那湖对气候变化的响应， 并为探究两湖演变对青藏铁路造成的潜在影响提供科学依据。

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）是中国最大的内陆咸水湖， 面积约为4528 km2， 海拔约为3196 m， 位于青藏高原的东北隅， 大通山南侧的内陆盆地低洼处。青海湖东西长108 km， 南北最大宽为67 km（杨显明等， 2021）， 平均水深为17.7 m， 最大水深29.7 m。青海湖流域总面积为2.97×104 km2， 位于东部季风区、 青藏高原季风区和西风区的交汇地（李林等， 2020）， 终年气温偏低， 年平均气温在-1.0~1.5 ℃， 雨量偏少， 年平均降水量介于291~579 mm， 且集中在6 -9月份（韩艳莉等， 2022）。
图1 研究区域地理位置及水文气象站点分布

Fig.1 The geographical location of the study area and distribution of hydrographic and meteorological stations

错那湖（31°55′N -32°08′N， 91°25′E -91°33′E）是中国海拔最高的淡水湖， 面积约为189 km2， 海拔约4586 m， 位于青藏高原中部， 唐古拉山南麓盆地低洼处。错那湖长22 km， 最大宽为12 km， 最大水深14.5 m。错那湖流域总面积为3.2×103 km2， 属于高原亚干旱气候（姚正毅和屈建军， 2012）， 年平均气温在-6.0~-4.0 ℃， 年平均降水量400 mm左右（王苏民和窦鸿身， 1998）。

2.2　研究数据

2.2.1　遥感数据及湖泊面积数据

1999年前（20世纪70年代、 1990年和1995年）的青海湖和错那湖面积数据源于国家青藏高原科学数据中心（https： //data.tpdc.ac.cn/）共享的青藏高原大于1平方公里湖泊数据集（以下简称青藏高原湖泊数据集）（张国庆， 2019； Zhang et al， 2014； Zhang et al， 2019b）， 该数据集在1990年前仅有20世纪70年代的数据， 1990 -2010年的数据时间分辨率为5年， 2013 -2022年的数据时间分辨率为1年， 每年数据代表湖泊当年丰水期的1个湖泊面积。为了更好地探究青海湖与错那湖面积的年际变化， 本文自Landsat-7发射的1999年起， 提取了两湖每年的丰水期面积数据， 且在2013年后（Landsat-8发射）提取了两湖年内不同月份的面积数据， 以研究两湖面积的年内变化规律。
Landsat遥感影像主要选用Landsat-7 ETM+、 Landsat-8 OLI和Landsat-9 OLI-2系列卫星数据产品， 影像轨道号为［133， 34］、 ［133， 35］和［13838］， 重访周期为16天， 分辨率为30 m。Landsat卫星遥感影像通过美国地质调查局（https： //earthexplorer.usgs.gov/）下载。为了使湖泊面积在长时间序列的年际变化内更具可用性， 需要尽可能保证影像采集的日期相近， 且由于雨季结束后湖泊的面积将会维持在比较稳定的阶段， 故影像尽量控制在9 -11月， 影像内云量小于30%， 两湖上方云量小于10%。在某些年份9 -11月的卫星影像缺失或质量较差时， 则使用相邻月份的卫星影像替代。用于研究湖泊面积年际变化的Landsat卫星影像具体参数如表1所示。
表1 Landsat遥感影像具体参数

Table 1 Landsat remote sensing image parameters

传感器类型 青海湖 错那湖
轨道号 采集时间 轨道号 采集时间
Landsat-7 ETM+ 133， 34/35 1999-10-27 138， 38 2000-09-28
Landsat-7 ETM+ 133， 34/35 2000-10-29 138， 38 2000-10-16
Landsat-7 ETM+ 133， 34/35 2001-11-17 138， 38 2001-12-06
Landsat-7 ETM+ 133， 34/35 2002-11-04 138， 38 2002-10-22
Landsat-7 ETM+ 133， 34/35 2003-11-23 138， 38 2003-11-10
Landsat-7 ETM+ 133， 34/35 2004-10-08 138， 38 2004-10-11
Landsat-7 ETM+ 133， 34/35 2005-09-09 138， 38 2005-11-15
Landsat-7 ETM+ 133， 34/35 2006-07-26 138， 38 2006-10-01
Landsat-7 ETM+ 133， 34/35 2007-11-02 138， 38 2007-09-18
Landsat-7 ETM+ 133， 34/35 2008-11-04 138， 38 2008-10-22
Landsat-7 ETM+ 133， 34/35 2009-10-22 138， 38 2009-10-25
Landsat-7 ETM+ 133， 34/35 2010-09-07 138， 38 2010-11-13
Landsat-7 ETM+ 133， 34/35 2011-11-29 138， 38 2011-11-16
Landsat-7 ETM+ 133， 34/35 2012-10-30 138， 38 2012-11-02
Landsat-8 OLI 133， 34 2013-10-09 138， 38 2013-11-29
Landsat-8 OLI 133， 34 2014-11-13 138， 38 2014-11-16
Landsat-8 OLI 133， 34 2015-09-13 138， 38 2015-10-02
Landsat-8 OLI 133， 34 2016-10-17 138， 38 2016-11-21
Landsat-8 OLI 133， 34 2017-11-05 138， 38 2017-11-24
Landsat-8 OLI 133， 34 2018-09-21 138， 38 2018-11-27
Landsat-8 OLI 133， 34 2019-11-11 138， 38 2019-10-13
Landsat-8 OLI 133， 34 2020-10-12 138， 38 2020-10-15
Landsat-8 OLI 133， 34 2021-09-29 138， 38 2021-11-07
Landsat-8 OLI 133， 34 2022-10-18 138， 38 2022-10-29

2.2.2　水位数据

青海湖水位数据来自下社水文站原位观测（张国庆， 2021； Zhang and Duan， 2021）。错那湖水位数据来源于国家青藏高原科学数据中心（https： //data.tpdc.ac.cn/）共享的青藏高原高时间分辨率湖泊水位及水量变化数据集（以下简称“青藏高原湖泊水位及水量数据集”）（李兴东等， 2019； Li et al， 2019）， 该数据集结合多源测高卫星水位数据与Landsat遥感影像观测到的湖岸线变化， 将湖岸线变动信息转化为湖泊水位数据。
由于湖面结冰与降雪会对湖岸线的解译造成误差（巴桑赤烈等， 2012）， 导致结冰期在错那湖由Landsat遥感影像转化的水位数据与非冰期相比存在较大的偏差（表2）， 二者偏差范围分别为0.47~0.73 m和0.01~0.12 m， 因此本文剔除了数据集中结冰期的错那湖水位数据， 仅使用5 -10月的错那湖水位来研究错那湖的水位变化特征。
表2 卫星测高与Landsat反演水位的相对偏差

Table 2 Relative deviation between satellite altimetry and Landsat inversion of water level

序号 类型 日期 水位/m 偏差/m 数据来源
1 非冰期 2010-09-11 4586.35 0.09 CryoSat-2
2010-09-18 4586.26 Landsat反演
2 非冰期 2015-09-24 4586.07 0.12 Landsat反演
2015-09-26 4585.95 CryoSat-2
3 非冰期 2016-05-05 4585.68 0.01 Landsat反演
2016-05-08 4585.69 CryoSat-2
4 结冰期 2012-12-04 4586.10 0.61 Landsat反演
2012-12-10 4585.49 CryoSat-2
5 结冰期 2014-12-10 4586.42 0.47 Landsat反演
2014-12-16 4585.95 CryoSat-2
6 结冰期 2016-12-15 4586.55 0.73 Landsat反演
2016-12-22 4585.82 CryoSat-2

2.2.3　气象数据

本文使用了距离青海湖与错那湖最近的刚察（1979 -2017年）和安多（2001 -2017年）基础气象站点风速、 温度、 湿度、 压强和降水量观测数据， 来源于中国地面气候资料日值数据集（V3.0）， 该数据集包含了国家气象科学数据中心（https： //data.cma.cn）公布的中国824个基准、 基础气象站的气象数据。
由于刚察和安多气象站点缺少辐射观测数据， 故使用中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集（CMFD）中1979 -2017年刚察和安多气象站坐标处的向下短波辐射和向下长波辐射。CMFD是利用国际现有的卫星遥感数据和再分析数据融合中国气象局常规气象观测数据制作而成（He et al， 2020）， 较于其他同类型数据准确性较高（Zhou et al， 2015）， 被广泛应用于湖泊流域变化研究（Ma et al， 2016； 王坤鑫等， 2020）。

2.3　研究方法

2.3.1　湖泊面积提取

使用Landsat-7 EMT+、 Landsat-8 OLI和Landsat-9 OLI-2系列的L1T级遥感数据产品提取湖泊面积， 首先对原始影像进行辐射定标、 大气校正、 条带修复和影像裁剪等预处理。为了能够更加稳定、 准确地提取湖泊水体范围， 故选择归一化水体指数（NDWI）对水体进行提取。NDWI能够增强水体信息， 同时减少植被、 土壤、 山体房屋及其阴影对提取结果的影响（周鹏等， 2020； Deoli et al， 2022）。NDWI计算公式如下：
N D W I = ( G r e e n - N I R ) / ( G r e e n + N I R )
式中： G r e e n为绿光波段； N I R为近红外波段。
经NDWI增强水体信息的影像利用ArcGIS的自然间断分级重新分类遥感影像， 自动提取湖泊边界， 并对提取结果进行目视解译和人工修正， 最后计算水体的像素个数得出湖泊面积（Li et al， 2014； 程玉菲等， 2023）。

2.3.2　湖泊与青藏铁路最小距离测量

利用提取出的湖泊边界数据与landsat-7、 Landsat-8和Landsat-9数据的B8波段对湖泊距青藏铁路的最小距离进行测量。先使用ENVI对遥感数据进行锐化处理后， 进而测量湖泊与青藏铁路的最小距离。为验证该方法测量结果的准确性， 于2023年2月12日在青海湖进行了实地测量， 测得出青海湖与青藏铁路最小距离为70.05 m。实测点位周边地势呈东高西低， 湖岸至青藏铁路路基处高差为1.39 m（图2）。
图2 2023年2月12日实际测量青海湖距青藏铁路最近点周围情况

Fig.2 Actual measurement of Qinghai Lake around the closest point to the Qinghai-Xizang Railway on February 12， 2023

2.3.3　趋势分析

使用一元线性回归分析长时间序列内水位、 面积和气象因子的变化趋势， 公式如下：
Θ 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： Θ s l o p e为回归方程的斜率； x i为第 i年的水位值、 面积值或气象因子。
通过一元线性回归模拟出的趋势线能够反应一定时间序列内水位、 面积或气象因子的总体变化趋势。若 Θ s l o p e>0， 则表示在该时间序列内水位、 面积或气象因子的趋势是增加的， 反之减小， 且 Θ s l o p e的值越大表示变化趋势越显著（宋怡和马明国， 2007）。

2.3.4　标准化距平

湖泊不同年份的月均值变化差异较大， 为了对多年湖泊面积年内变化进行对比， 故本文在对湖泊月面积数据进行比较分析前对其进行了标准化， 具体公式如下：
z i = x i - x i ¯ σ x i
式中： z i为第 i年的湖泊月面积标准化距平； x i为第 i年的面积月数据原始序列； x i ¯为第 i年面积月数据原始序列的平均值； σ x i为第 i面积月数据原始序列的标准差。

2.3.5　相关性分析

采用Pearson相关系数来分析湖泊水位对气候变化的响应， 揭示各气象因子对湖泊水位变化的相关程度。Pearson相关系数广泛运用于研究两个变量之间的相关程度， 计算公式如下：
r x y = ∑ 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 x y表示 x与 y之间的相关系数； x i表示第 i年的水位变化量； y i表示第 i年的气象因子平均值或年累计值； x ¯表示平均水位变化量； y ¯表示某一气象因子的平均值（杨城等， 2022）。

2.3.6　岭回归及贡献率估算

岭估计是一种改进的最小二乘估计法， 它能更准确地体现自变量与因变量之间的关系（Zheng et al， 2023； 王艳婷等， 2014）。本文采用岭估计法建立湖泊水位变化与各气象因子的回归模型， 定量各气象因子对湖泊水位变化的贡献率， 回归方程公式如下：
Y = β X + ε
式中： Y为因变量； X为自变量； β为回归系数； ε为随机误差。
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。
建立岭回归方程：
∆ H = ∑ c i x i
式中： ∆ H为湖泊的水位变化量； c i为某一气象因子的回归系数； x i表示某一气象因子的平均值； i表示与水位变化相关显著的气象因子。
根据岭回归系数得到各气象因子对湖泊水位变化的贡献率， 公式如下：
α i = | c i | ∑ c
式中： α i为某一气象因子对水位变化的贡献率； ∑ c表示所有相关性显著的气象因子回归系数绝对值的总和。

3 结果分析

3.1　青海湖和错那湖及其与铁路最小距离的动态变化

青海湖与错那湖周边生态环境基本保持着天然状态， 其变化主要受周边生态环境及区域气候变化影响， 人为因素对湖泊的扰动较小（董斯扬等， 2014； Zhang et al， 2021）， 因此两湖变化对其周围气候变化趋势响应较好。

3.1.1　青海湖和错那湖水位与面积年内变化

3.1.1.1　青海湖水位与面积年内变化特征及原因

基于下社水文站近10年（2011 -2020年）12个月的青海湖月均水位［图3（a）］， 分析青海湖水位的年内变化可知， 青海湖水位年内变化明显， 主要分为3个阶段。青海湖4月（3194.24 m）至5月（3194.26 m）水位先平缓上升； 自6月份起（3194.31 m）水位开始迅速上涨， 10月达到峰值（3194.66 m）， 期间水位共上升0.35 m； 11月份起水位开始降低， 至次年3月水位降到最低（3194.23 m）， 其中11月至次年1月水位共下降0.41 m， 次年1 -3月水位的下降幅度较为平缓， 水位仅下降0.02 m。利用2014 -2022年不同月份的青海湖面积标准化距平数据来分析青海湖面积年内变化可知： 青海湖面积自4月起开始增大， 面积普遍在10月达到最大， 在11月后面积开始减小， 在次年3月面积普遍达到最小［图3（c）］。
图3 青海湖（a， c）与错那湖（b， d）水位（上）和面积（下）的年内变化

Fig.3 Intra-annual variation of water level （up） and area （down） in Qinghai Lake （a， c） and Cuona Lake （b， d）

青海湖年内扩张初期是由于4 -5月份湖冰消融且随着入湖径流的增加（白文蓉等， 2019）， 开始缓慢扩张； 自6月份起青海湖流域进入雨季， 流域内降水量增加， 径流与湖面降水激增， 导致青海湖水位与面积快速上升， 9月份后雨季结束， 降水仍在持续， 故在10月份青海湖的水位与面积在均达到年内的最大值； 11月份流域内的降水量急剧减少（刘扬等， 2022）， 而蒸发还维持在较大值（田露等， 2023）， 使得青海湖开始萎缩， 至次年3月份青海湖水位与面积达到年内最小值。

3.1.1.2　错那湖水位与面积年内变化特征及原因

利用青藏高原湖泊水位及水量数据集中错那湖近10年（2009 -2018年）5 -10月的月均水位（部分月平均水位数据采用线性插值补齐）分析可知［图3（b）］， 错那湖水位年内变化较为明显， 年内水位峰值较青海湖提前1个月出现。错那湖水位自5月（4585.89 m）开始缓慢上升； 从6月起， 错那湖水位同青海湖一致迅速上涨， 此时水位为4585.96 m， 至9月水位达到最大值（4586.41 m）， 期间水位上升0.45 m； 10月错那湖水位开始下降至4586.35 m。2014 -2022年错那湖月面积标准化距平数据显示［图3（d）］： 错那湖面积自5月开始增大， 由于卫星影像缺测较多， 无法利用卫星影像得到年内最大面积出现的月份。错那湖在10月面积开始降低后， 在结冰期出现小幅度的上升。
错那湖在年内的前期扩张也是由于冰期结束与雨季降雨量的增大， 但由于错那湖流域在9月雨季过后几乎没有降水， 而青海湖在10月还维持着较高占比的降水量， 故错那湖在雨季结束后就不再扩张， 年内最高水位出现在9月， 相较于青海湖， 最高水位的出现时间略有提前。10月错那湖开始萎缩， 但面积却在结冰期出现小幅度的回升， 例如2015年、 2017年、 2018年、 2021年和2022年的12月面积相比11月面积有所回升， 错那湖冬季面积维持在较高水平， 这可能是由于湖面结冰， 冰面膨胀导致湖面积增大（Ma et al， 2022）， 也可能是由于结冰期会对面积的提取造成干扰所致（常亚茹等， 2022）。

3.1.2　青海湖和错那湖水位年际变化

3.1.2.1　青海湖水位年际变化特征及原因

1956 -2020年青海湖年最大月均水位的年际变化可分为两个阶段（1956-2004年和2004 -2020年）， 总体呈先减后增的变化趋势［图4（a）］。1956 -2004年为青海湖水位的递减期， 1956年水位为3197.10 m， 2004年水位逐渐下降至3192.99 m， 期间水位下降4.11 m， 速率为-0.08 m·a-1（R 2=0.96， P<0.01）， 平均水位为3194.83 m。2004年后青海湖进入水位的递增期， 青海湖水位平均以0.20 m·a-1的速率上升（R 2=0.92， P<0.01）， 到2020年水位回升至3196.62 m， 期间水位共上升3.63 m， 平均水位为3194.43 m； 2016 -2020年水位增幅最大， 5年间水位上升了1.73 m， 平均每年上升0.35 m。
图4 青海湖（a）与错那湖（b）水位、 面积及其与青藏铁路最小距离年际变化

Fig.4 Inter-annual variation of water level， area， and minimum distance between Qinghai Lake （a） and Cuona Lake （b） and Qinghai-Xiang Railway

青海湖2004年前水位呈下降趋势， 2004年后出现了转折， 水位开始稳定上升， 这是由于青海湖流域逐渐从暖干化转为暖湿化导致的（Yang et al， 2018； 张霞等， 2023）。青海湖流域暖湿化造成的降水量增加和多年冻土退化使得青海湖的湖面降水和入湖径流增大， 持续补给湖泊水量， 是导致青海湖近年来扩张的决定性因素（李林等， 2020）。

3.1.2.2　错那湖水位年际变化特征及原因

2000 -2018年错那湖年最大月均水位总体呈波动变化， 变化趋势不明显［图4（b）］； 最高水位出现在2003年（4586.73 m）， 最低水位出现在2015年（4586.05 m）， 水位最大年际变化值为0.60 m， 水位变化不明显。
2000年后错那湖水位无明显变化趋势， 呈现轻微波动变化， 这与同处于青藏高原季风区的其他湖泊变化相同（Ma et al， 2022）， 而位于东部季风、 青藏高原季风和西风交汇区的青海湖却经历了短暂的水位下降后水位迅速回升。错那湖与青海湖的水位变化趋势不同， 主要由流域内降水量变化趋势不同导致， 高原季风区的降水近年来处于波动变化（Ma et al， 2022）， 而青海湖流域所处的交汇区近年来降水量是稳定增加的（李林等， 2020）。

3.1.3　青海湖和错那湖年际水位差变化

通过青海湖与错那湖的年内水位变化分析可知， 青海湖和错那湖的年内最大水位分别出现在10月与9月， 故选用青海湖相邻年10月平均水位差（∆H10）与错那湖相邻年9月平均水位差（∆H9）来研究两湖年际水位差的变化。
1957 -2020年青海湖∆H10整体呈递增趋势（P<0.01）， 期间青海湖∆H10最大值为0.65 m（1989年）， 最小值为-0.38 m（1973年）［图5（a）］。2001 - 2018年错那湖∆H9整体围绕零值呈波动变化， 变化趋势不明显［图5（b）］。错那湖∆H9最大值出现在2007年（0.43 m）， 最小值出现在2006年（-0.60 m）。
图5 青海湖（a）和错那湖（b）年际水位差（单位： m）

Fig.5 Interannual water level difference changes between Qinghai Lake （a） and Cuona Lake （b）.Unit： m

青海湖∆H10整体呈递增趋势， 这是由于1956-2004年青海湖水位虽处于递减期， 但水位下降趋势减缓， 故同期青海湖∆H10普遍小于零（除个别年份青海湖水位回升外）的同时在逐渐增大； 2004年后青海湖水位处于递增阶段， 青海湖∆H10变为正值（除2006年和2013年外）， 随着青海湖水位的急剧上升， 青海湖∆H10的增加也更为明显（2008 -2012年和2015 -2018年）。错那湖由于水位的变化趋势不明显， 故错那湖∆H9无明显变化趋势。

3.1.4　青海湖和错那湖面积年际变化

根据遥感影像可知： 从20世纪70年代至2022年青海湖丰水期面积总体变化趋势为先减小后增加［图4（a）］。从20世纪70年代至2004年青海湖面积持续减小， 2004年减至最小（4207.52 km2）， 较20世纪70年代面积减少了219.43 km2（-4.96%）； 同期青海湖岸线向湖内迁移［图6（a）］， 沙柳河入河口、 青海湖西岸地区的鸟岛、 海西岛与铁布卡湾的变化较为明显， 其中鸟岛几乎完全与陆地相连； 东北岸地区的沙岛湖与海晏湾的面积也有较大幅度的减小， 沙岛湖与青海湖整体分离， 海晏湾与青海湖之间的陆地部分大幅增加。2004年后， 青海湖面积逐年持续扩张， 至2022年面积达到最大， 为4546.73 km2， 期间面积增大339.21 km2， 每年平均增幅为19.20 km2（R 2=0.96， P<0.01）； 青海湖湖岸线向陆地外扩， 其中沙柳河入河口、 西岸地区的鸟岛、 海西岛与铁布卡湾地区的湖岸线外扩较为明显， 鸟岛几乎完全被湖水淹没； 东北岸的沙岛湖与海晏湾由于面积扩张与青海湖合并。
图6 青海湖（a）和错那湖（b）廓线及其与青藏铁路距离变化

Fig.6 Qinghai Lake （a） and Cuona Lake （b） profiles and their distance changes from the Qinghai-Xizang Railway

从20世纪70年代至2022年， 错那湖丰水期面积整体呈波动变化［图4（b）］， 且变化不明显。从20世纪70年代至2000年面积波动幅度较大， 最大波动幅度为9.98 km2， 出现在1900 -1995年间。2000 -2022年错那湖面积整体变化趋势不明显， 在2015年面积（186.27 km2）出现较小值后， 面积进入了短暂的递增期； 2015 - 2021年面积共增加5.98 km2， 2022年又回落至190.50 km2。由错那湖20世纪70年代、 1995年（面积最小）和2022年的湖泊轮廓可知［图6（b）］， 错那湖面积发生变化时湖岸线的迁移主要出现在湖泊东北部地区。
青海湖湖面积与水位的年际变化增减趋势和变化幅度协同性较高； 在青海湖水位抬升的背景下， 青海湖区域的鸟岛、 沙岛湖和海晏湾的变化最为明显， 这是由于沙地地形平缓所致。错那湖面积和水位的年际变化增减趋势协同性较高， 但二者之间的变化幅度无法准确对应， 这是由于遥感影像缺失使得所提取的面积数据无法与水位数据在时间分布上完全对应所致； 由于错那湖北部与东部分别是河流冲积平原与沙地（陈长委等， 2019）， 地势低且平缓， 故成为湖岸线主要发生变化的区域。

3.1.5　青海湖和错那湖与青藏铁路最小距离年际变化

将2023年2月7日卫星影像测得的青海湖与铁路最小距离（70.48 m）和实地测得的二者最小距离（70.05 m）进行对比可知， 卫星测距的误差为0.61%， 结果可信。
1984年青海湖沿线铁路建设完毕后， 为研究青海湖与青藏铁路的距离变化规律， 通过现有的1990 -2022年的青海湖轮廓测得其距青藏铁路最小距离可知： 1990 -2004年青海湖与青藏铁路的最小距离呈增加趋势［图4（a）］， 2004 -2022年， 青海湖与青藏铁路的最小距离呈减少趋势。2004年青海湖与青藏铁路最小距离为427.5 m， 2004年后由于青海湖面积的急剧增大， 青海湖岸线以平均19.6 m·a-1的速率（R 2=0.97， P<0.01）向青藏铁路逼近， 到2022年青海湖与青藏铁路最小距离缩短至74.3 m， 19年间共缩短353.2 m； 2001 -2022年， 青海湖与青藏铁路的最小距离出现了4次的平稳变化（2001-2004年、 2005 -2008年、 2012 -2014年和2019 -2022年）， 2001 -2004年和2012 -2014年是由于同期的青海湖水量变化小所致， 2005 -2008年和2019 -2022年可能是由于青海湖岸坡度较大所致。
2004年错那湖沿线铁路建设完毕后， 通过2004 -2022年的错那湖轮廓测得错那湖距青藏铁路最小距离可知： 2004 -2022年错那湖与青藏铁路的最小距离呈波动变化［图4（b）］， 距离最大波动值为11.4 m， 与青海湖相比其变化趋势不明显， 二者年际最小距离的最小值为24.7 m（2017年）， 最大值为43.1 m（2008年）， 至2022年错那湖与青藏铁路最小距离为32.3 m。

3.2　两湖水位变化归因分析

因为青海湖与错那湖的部分面积数据缺失， 而水位数据的连续性相对较好， 故选用青海湖∆H10与错那湖∆H9来研究两湖水位年际变化与各气象因子之间的关系。

3.2.1　青海湖水位变化归因分析

青海湖的水位变化为两个阶段， 以2004年为转折点， 但由于2004年前水位下降趋势减缓以及2004年后的水位上升整体呈递增趋势， 青海湖∆H10整体呈递增趋势， 故不对青海湖∆H10进行分段研究。由青海湖∆H10与同期各气象因子的相关性结果可知， 二者间的相关性强弱排序如下（图7）： 风速（r=-0.66）、 向下短波辐射（r=-0.64）、 年降水量（r=0.55）、 向下长波辐射（r=0.49）、 比湿（r=0.47）、 气温（r=0.25）和气压（r=-0.13）， 其中青海湖∆H10与气温和气压的相关性未通过显著性检验， 故除气温和气压外， 其他气象因子均与青海湖水位变化存在较好的相关关系。
图7 青海湖∆H10（a， b， c， d， e）和错那湖∆H9（f）与气象因子之间的相关性

Fig.7 Correlation between ∆H10 of Qinghai Lake （a， b， c， d， e） and ∆H9 of Cuona Lake （f） with various meteorological factors

1979 -2017年， 青海湖区域年平均风速总体呈下降趋势（P<0.01）， 下降速率为0.3 m·（s·10a）-1； 多年平均风速为3.34 m·s-1， 最小年平均风速为2.76 m·s-1（2017年）， 最大年平均风速为3.99 m·s-1 （1979年）。同期青海湖∆H10整体呈显著上升趋势（P<0.01）， 与年平均风速的变化相反［图7（a）］； 青海湖∆H10和风速的相关系数约为-0.66， 且通过0.01的显著性检验。风速降低利于减少湖面蒸发（田露等， 2023）， 对青海湖的水位上涨有促进作用。
1979 -2017年， 青海湖区域年均向下短波辐射整体呈递减趋势（P<0.01）， 下降速率为2.4 W·［m2·（10a）］-1； 多年平均向下短波辐射为208.15 W·m-2， 最小年平均向下短波辐射为191.67 W·m-2（2017年）， 最大年平均向下短波辐射为271.20 W·m-2（2007年）。年平均向下短波辐射的变化趋势与青海湖∆H10整体上升趋势相反［图7（b）］， 二者相关系数约为-0.64（P<0.01）。减弱的年均向下短波辐射可减小湖面蒸发（田露等， 2023）， 有利于青海湖水位上涨。
研究时段内， 青海湖区域多年平均降水量为399.9 mm， 年降水量最高为572.3 mm（2017年）， 最低为259.9 mm（1990年）。1979 -2017年， 青海湖区域的年降水量整体呈递增趋势（P<0.01）， 增率为2.81 mm·（10a）-1， 与青海湖∆H10的增减变化有较好的一致性［图7（c）］， 相关系数约为0.55（P<0.01）。降水量对青海湖水位变化存在较大影响， 主要体现在降水量增加导致入湖径流量和湖面降水增加， 从而补给湖泊水量， 抬高青海湖水位。
研究时段内， 青海湖区域多年平均向下长波辐射为242.38 W·m-2， 最低年平均向下长波辐射为234.60 W·m-2（1986年）， 最高年平均向下长波辐射为248.67 W·m-2（2009年）。该区域年均向下长波辐射整体呈递增趋势［图7（d）］， 增率为2.7 W·［m2·（10a）］-1（P<0.01）， 与青海湖∆H10变化趋势相同， 二者相关系数约为0.49， 通过0.01水平的显著性检验， 但二者的关系较为复杂。一方面， 流域内增加的降水反映出流域内年内云天次数增加， 而云天的向下长波辐射大于晴天（谢婷等， 2021）， 增强的向下长波辐射与增加的降水量与年水位变化有较好的相关关系。另一方面气温升高， 相应的向下长波辐射增加， 有利于湖面蒸发， 不利于水位上涨。
1979 -2017年， 青海湖区域多年平均比湿为3.04 g·kg-1， 最小年平均比湿为2.73 g·kg-1（1979年）， 最大年平均比湿为3.41 g·kg-1（2017年）。年平均比湿呈递增趋势（P<0.01）， 增率0.086 g·［kg·（10a）］-1， 与青海湖的变化趋势相同［图7（e）］， 二者相关系数约为0.47（P<0.01）。比湿是影响蒸发量的主要因素之一（李振南等， 2023）， 比湿的增加抑制了湖面蒸发， 有助于青海湖水位上涨。
通过以上相关性分析确定风速、 向下短波辐射、 年降水量、 向下长波辐射和比湿是影响青海湖水位变化的主要因素。使用岭回归方法建立岭回归方程以确定各个气象变量的贡献度， 取岭参数k=0.67， 各气象因子的回归系数趋于稳定， 此时风速、 向下短波辐射、 年降水量、 向下长波辐射和比湿的回归系数分别为-0.496、 -0.256、 0.312、 -0.177和0.046。由式（8）可知风速、 年降水量、 向下短波辐射、 向下长波辐射和比湿的贡献率分别为38%、 24%、 20%、 14%和4%。

3.2.2　错那湖水位变化归因分析

错那湖的水位变化对错那湖区域气候变化存在响应。由错那湖∆H9与同期各气象因子的相关性结果可知， 二者间的相关性强弱排序如下： 年降水量（r=0.50）、 风速（r=-0.32）、 向下短波辐射（r=-0.27）、 比湿（r=0.25）、 向下长波辐射（r=0.24）、 气压（r=-0.20）和气温（r=-0.06）， 其中仅有年降水量与错那湖∆H9的相关性通过了显著性检验， 表明年降水量主导着错那湖的水位变化， 而青海湖水位由多个气象因子协同影响。
2001 -2017年， 错那湖区域的年降水量整体呈波动变化［图7（f）］， 多年平均年降水量为474.7 mm， 最低年降水量为281.6 mm（2015年）， 最高年降水量为627.9 mm（2003年）。错那湖∆H9和年降水量的相关系数约为0.50（P<0.05）， 降水量变化影响入湖径流量和湖面降水， 对湖泊水位有持续性补给。
由上述分析可知， 除年降水量外， 其余气象因子与错那湖∆H9的相关性均不显著。当其他湖泊分析年限较短时， 其变化与气象因子的相关性也较不明显， 如2004 -2018年青海湖仅有降水量与其变化相关性较为显著（Wang et al， 2022）， 这可能是由于数据量不足所致。此外错那湖∆H9和气温之间基本无相关性， 而温度对位于同一气候区的纳木错变化影响显著（Ma et al， 2022； Zhong et al， 2020）， 可能是由于气温升高产生的冰川融水对纳木错的水量补给贡献较大（常亚茹等， 2022）， 而错那湖流域周边冰川分布极少（图8）， 气温升高无法带来额外的冰川融水补给错那湖水量。
图8 纳木错（a）和错那湖（b）冰川分布

Fig.8 Glacier distribution in Nam Co lake （a） and Cuona lake （b）

4 结论

本文基于Landsat卫星影像、 青藏高原大于1平方公里湖泊数据集、 下社水文站观测水位和青藏高原高时间分辨率湖泊水位及水量变化数据集研究了青海湖和错那湖的长时序面积、 水位及其与青藏铁路的最小距离动态变化； 利用两湖周围气象站数据与CMFD数据对各气象因子与两湖水位变化的进行了相关性分析和贡献率分析， 主要结论如下：
（1） 青海湖演变为两个阶段： 1956 -2004年青海湖处于退缩态势， 2004年为转折点， 2004年后青海湖急剧扩张， 2004 -2020年水位上升速率为0.20 m·a-1， 2004 -2022年面积扩大速率为19.20 km2·a-1。青海湖与青藏铁路最小距离随着近年来青海湖面积扩张而减小， 2004年青海湖距青藏铁路最小距离为427.5 m， 此后二者间距离急剧缩短， 速率为19.6 m·a-1， 至2022年青海湖与青藏铁路最小距离缩短至74.3 m。
（2） 2000 -2018年错那湖的水位和从20世纪70年代至2022年面积均呈轻微波动变化， 水位最大年际变化值为0.60 m， 面积最大年际变化值为9.98 km2， 与青海湖相比变化趋势不明显。2004 - 2022年错那湖与青藏铁路最小距离呈轻微波动变化， 二者距离最大波动值为11.4 m。
（3） 青海湖的水位变化主要受风速、 年降水量、 向下短波辐射、 向下长波辐射和比湿影响， 贡献率分别为38%、 24%、 20%、 14%和4%。错那湖水位变化主要受降水量影响， 其余气象因子与水位变化相关性均不明显。

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