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自然资源遥感  2025, Vol. 37 Issue (5): 15-23    DOI: 10.6046/zrzyyg.2024195
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青海东达布逊湖湖泊面积和水量的变化研究
周玉静(), 金晓媚(), 马靖宣, 李晴
中国地质大学(北京)水资源与环境学院,北京 100083
Variations in area and water volume of East Dabuxun Lake,Qinghai Province
ZHOU Yujing(), JIN Xiaomei(), MA Jingxuan, LI Qing
School of Water Resources and Environment,China University of Geosciences (Beijing),Beijing 100083,China
全文: PDF(4249 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 湖泊面积和水量的变化对干旱区生态环境有着重要的影响。该文以青海省格尔木河流域的东达布逊湖为例,基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)云计算平台和Landsat数据,构建多指标随机森林算法提取1987—2021年的湖泊面积;结合ICESat和CryoSat等激光雷达数据刻画湖泊面积-水位关系,估算湖泊水量变化;并利用ERA5-Land数据和钾盐开采量基于相关性分析和随机森林贡献率计算方法探讨自然因素和人类活动对湖泊的影响程度。结果表明:①湖泊面积在时间上的变化划分为扩张期、萎缩期、恢复期、萎缩期和快速恢复期5个阶段,而在空间上表现出南部萎缩、向西北部扩张的特征;②2003—2021年东达布逊湖水量呈现上升趋势;③气温、冰川冻土融化和太阳辐射是影响湖泊面积的主要因素,其贡献率分别为31.0%,29.4%和15.5%,而在人类活动影响方面,2010年后钾肥的开采是湖泊面积变化的重要诱因;④基于ARIMA模型预测发现,湖泊面积将于2030年减小至302.78 km2
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周玉静
金晓媚
马靖宣
李晴
关键词 随机森林湖泊水量估算相关性分析湖泊面积预测东达布逊湖    
Abstract

Changes in lake area and water volume exert significant impacts on the ecological environment of arid regions. Targeting East Dabuxun Lake,Golmud River Basin,Qinghai Province,this study developed a multi-index random forest algorithm based on the Google Earth Engine (GEE) cloud platform and Landsat imagery to extract the lake area from 1987 to 2021. Then,an area-water level relationship was established using laser altimetry data from ICESat and CryoSat satellites to estimate changes in water volume. Finally,the impacts of natural factors and human activities on the lake were evaluated,using ERA5-Land climate data and records of potash mining,along with correlation analysis and random forest-based contribution assessment. The results indicate that the temporal changes in lake area over time can be divided into five stages:expansion,shrinkage,recovery,re-shrinkage,and rapid recovery. Spatially,the lake exhibited a pattern of shrinkage in the south and expansion towards the northwest. From 2003 to 2021,the water volume of East Dabuxun Lake showed an upward trend. Temperature,glacier and permafrost melting,and solar radiation were identified as the main natural factors influencing lake area,with contribution rates of 31.0%,29.4%,and 15.5%,respectively. In terms of human activities,potash mining emerged as a major driver of lake area changes after 2010. Based on predictions by the auto-regressive moving average model (ARIMA),the lake area is projected to decline to 302.78 km2 by 2030.

Key wordsrandom forest    lake water volume estimation    correlation analysis    lake area prediction    East Dabuxun Lake
收稿日期: 2024-05-31      出版日期: 2025-10-28
ZTFLH:  TP79  
  P64  
基金资助:国家自然科学基金项目“干旱区大尺度地下水蒸发排泄机理及遥感计算方法研究”(41372250)
通讯作者: 金晓媚(1968-),女,博士,教授,博士生导师,主要从事生态水文地质与水环境遥感等研究。Email:jinxm@cugb.edu.cn
作者简介: 周玉静(1999-),女,硕士研究生,主要从事生态水文地质与水环境遥感等研究。Email:zhou19991203@163.com
引用本文:   
周玉静, 金晓媚, 马靖宣, 李晴. 青海东达布逊湖湖泊面积和水量的变化研究[J]. 自然资源遥感, 2025, 37(5): 15-23.
ZHOU Yujing, JIN Xiaomei, MA Jingxuan, LI Qing. Variations in area and water volume of East Dabuxun Lake,Qinghai Province. Remote Sensing for Natural Resources, 2025, 37(5): 15-23.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/zrzyyg.2024195      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2025/V37/I5/15
Fig.1  格尔木河流域水系分布图
数据类型 数据名称 数据来源 空间分辨率/m 时间分辨率
光学遥感数据与产品 Landsat5,7,8,9 NASA 30 16 d
Sentinel-2 ESA 10 5 d
地表高程 SRTM DEM产品 90 静态数据
全球水体产品(JRC) Global Surface Water Explorer 30
气象和土壤数据 气温、降水量、相对湿度、风速、太阳辐射、土壤湿度 ERA5-Land再分析产品 11 132
数据类型 数据名称 数据来源 测高精度/cm 重访周期/d
卫星测高数据 ICESat/GLA14 NSIDC 2~5 183
CryoSat-2/SIRAL GDR ESA 1~3 369
其他数据 钾肥产量(折纯) 格尔木市人民政府网站
Tab.1  数据信息表
Fig.2  基于GEE云平台计算湖泊面积流程图
Fig.3  1987—2021年湖泊面积M-K分析
Fig.4  湖泊提取结果与验证
Fig.5  不同时期湖泊面积变化情况
湖泊变化时期 湖泊面积变化/km2 湖泊面积年均变化/km2 湖泊面积年均变化率/% 变化方向
扩张期(1987—1989年) 227.155 113.578 50.00 向西北扩张
萎缩期(1989—2001年) -339.885 -28.324 -8.33 从东部、西北部萎缩
恢复期(2001—2011年) 225.381 22.538 10.00 向四周扩张
萎缩期(2011—2017年) -180.016 -30.003 -16.67 从南部萎缩
快速恢复期(2017—2021年) 162.523 40.631 25.00 向四周扩张
Tab.2  各时期湖泊面积变化量及方向
Fig.6  湖泊水量与水位和面积变化对比图
自然因素 气温 降水量 相对
湿度
风速 太阳
辐射
土壤
湿度
相关系数 -0.351*① -0.159 -0.136 0.103 0.149 0.275
显著性
(双尾)
0.039 0.360 0.435 0.554 0.393 0.110
Tab.3  单因素皮尔逊分析
Fig.7  湖泊面积驱动因素
p d q AIC BIC
1 1 1 376.29 379.35
0 1 1 378.97 380.50
1 1 0 379.34 380.87
0 1 0 377.61 377.61
Tab.4  模型比较
Fig.8  湖泊面积预测效果
[1] Mason I M, Guzkowska M A J, Rapley C G, et al. The response of lake levels and areas to climatic change[J]. Climatic Change, 1994, 27(2):161-197.
[2] 李丹, 吴保生, 陈博伟, 等. 基于卫星遥感的水体信息提取研究进展与展望[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2020, 60(2):147-161.
doi: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2019.22.038
Li D, Wu B S, Chen B W, et al. Review of water body information extraction based on satellite remote sensing[J]. Journal of Tsinghua University (Science and Technology), 2020, 60(2):147-161.
[3] Wang D, Huo Z L, Miao P, et al. Comparison of machine learning models to predict lake area in an arid area[J]. Remote Sensing, 2023, 15(17):4153.
[4] Xia H M, Zhao J Y, Qin Y C, et al. Changes in water surface area during 1989—2017 in the Huai River Basin using landsat data and Google Earth Engine[J]. Remote Sensing, 2019, 11(15):1824.
[5] 徐涵秋. 水体遥感指数研究进展[J]. 福州大学学报(自然科学版), 2021, 49(5):613-625.
Xu H Q. Development of remote sensing water indices:A review[J]. Journal of Fuzhou University (Natural Science Edition), 2021, 49(5):613-625.
[6] Zhou Y, Dong J W, Xiao X M, et al. Continuous monitoring of lake dynamics on the Mongolian Plateau using all available Landsat imagery and Google Earth Engine[J]. Science of the Total Environment, 2019, 689:366-380.
doi: 10.1016/j.scitotenv.2019.06.341
[7] Li X S, Zhang D H, Jiang C C, et al. Comparison of lake area extraction algorithms in Qinghai Tibet Plateau leveraging Google Earth Engine and Landsat-9 data[J]. Remote Sensing, 2022, 14(18):4612.
[8] Yang Y P, Yang D, Wang X F, et al. Testing accuracy of land cover classification algorithms in the Qilian Mountains based on GEE cloud platform[J]. Remote Sensing, 2021, 13(24):5064.
[9] Rao P Z, Jiang W G, Hou Y K, et al. Dynamic change analysis of surface water in the Yangtze River Basin based on MODIS products[J]. Remote Sensing, 2018, 10(7):1025.
[10] Liu C, Hu R H, Wang Y F, et al. Monitoring water level and volume changes of lakes and reservoirs in the Yellow River Basin using ICESat-2 laser altimetry and Google Earth Engine[J]. Journal of Hydro-Environment Research, 2022, 44:53-64.
[11] 张国庆, 王蒙蒙, 周陶, 等. 青藏高原湖泊面积、水位与水量变化遥感监测研究进展[J]. 遥感学报, 2022, 26(1):115-125.
Zhang G Q, Wang M M, Zhou T, et al. Progress in remote sensing monitoring of lake area,water level,and volume changes on the Tibetan Plateau[J]. National Remote Sensing Bulletin, 2022, 26(1):115-125.
[12] 马山木, 甘甫平, 吴怀春, 等. ICESat-2数据监测青藏高原湖泊2018—2021年水位变化[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(3):164-172.doi:10.6046/zrzyyg.2021329.
Ma S M, Gan F P, Wu H C, et al. ICESat-2 data-based monitoring of 2018—2021 variations in the water levels of lakes in the Qinghai-Tibet Plateau[J]. Remote Sensing for Natural Resources, 2022, 34(3):164-172.doi:10.6046/zrzyyg.2021329.
[13] 王晓雪. 青海达布逊湖面积变化及湖泊蒸发量的计算[D]. 北京: 中国地质大学(北京), 2019.
Wang X X. Area change of Dabson Lake in Qinghai and calculation of lake evaporation[D]. Beijing: China University of Geosciences, 2019.
[14] 田华, 魏超, 宁世雄, 等达布逊湖面积变化及其影响因素研究[J]. 河南科技, 2018(29):89-91.
Tian H, Wei C, Ning S X, et al. Study on the change of area of Dabson Lake and its influencing factors[J]. Henan Science and Technology, 2018(29):89-91.
[15] 杨显华, 徐肖, 肖礼晓, 等. 察尔汗盐湖演变趋势及驱动力分析[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(1):130-137.doi:10.6046/gtzyyg.2020.01.18.
Yang X H, Xu X, Xiao L X, et al. Evolution trend and driving force analysis of the Chaerhan Salt Lake[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2020, 32(1):130-137.doi:10.6046/gtzyyg.2020.01.18.
[16] 郑绵平. 中国盐湖资源与生态环境[J]. 地质学报, 2010, 84(11):1613-1622.
Zheng M P. Salt lake resources and eco-environment in China[J]. Acta Geologica Sinica, 2010, 84(11):1613-1622.
[17] Pekel J F, Cottam A, Gorelick N, et al. High-resolution mapping of global surface water and its long-term changes[J]. Nature, 2016, 540(7633):418-422.
[18] 王妍, 刘帅, 邱丽莎, 等. 1990—2021年蒙古高原年度丰水期水体数据集[J]. 中国科学数据, 2023, 8(1):69-82.
Wang Y, Liu S, Qiu L S, et al. A dataset of the annual water bodies in wet seasons on the Mongolian Plateau during 1990—2021[J]. China Scientific Data, 2023, 8(1):69-82.
[19] 王嘉诚, 李渊, 施坤, 等. 1987—2022年新安江水库(千岛湖)水面面积时空变化及其与水位、蓄水量的响应关系[J]. 湖泊科学, 2024, 36(3):913-926.
Wang J C, Li Y, Shi K, et al. Long-term spatiotemporal variation in water area of the Xin’anjiang Reservoir(Lake Qiandao)from 1987 to 2022 and its relationships with water level and water storage[J]. Journal of Lake Sciences, 2024, 36(3):913-926.
[20] Pal M. Random forest classifier for remote sensing classification[J]. International Journal of Remote Sensing, 2005, 26(1):217-222.
[21] 陈妙金, 汪小钦, 吴思颖. 基于随机森林算法的水土流失影响因子重要性分析[J]. 自然灾害学报, 2019, 28(4):209-219.
Chen M J, Wang X Q, Wu S Y. Importance analysis of soil erosion influencing factors based on random forest[J]. Journal of Natural Disasters, 2019, 28(4):209-219.
[22] 徐涵秋. 利用改进的归一化差异水体指数(MNDWI)提取水体信息的研究[J]. 遥感学报, 2005, 9(5):589-595.
Xu H Q. A study on information extraction of water body with the modified normalized difference water index (MNDWI)[J]. Journal of Remote Sensing, 2005, 9(5):589-595.
[23] Liu H Q, Huete A. A feedback based modification of the NDVI to minimize canopy background and atmospheric noise[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 1995, 33(2):457-465.
[24] Li K N, Chen Y H. A genetic algorithm-based urban cluster automatic threshold method by combining VIIRS DNB,NDVI,and NDBI to monitor urbanization[J]. Remote Sensing, 2018, 10(2):277.
[25] Bhang K J, Schwartz F W, Braun A. Verification of the vertical error in C-band SRTM DEM using ICESat and Landsat-7,otter tail county,MN[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2007, 45(1):36-44.
[26] 马靖宣, 金晓媚, 张绪财, 等. 基于InVEST模型的张承地区水源涵养功能时空变化特征[J]. 水文地质工程地质, 2023, 50(3):54-64.
Ma J X, Jin X M, Zhang X C, et al. Spatio-temporal change characteristics of water conservation function in the Zhang-Cheng district based on the InVEST model[J]. Hydrogeology & Engineering Geology, 2023, 50(3):54-64.
[27] 刘志林, 丁银平, 角媛梅, 等. 滇中城市群不透水表面时空变化与反常气候现象研究[J]. 地理学报, 2022, 77(7):1775-1793.
doi: 10.11821/dlxb202207014
Liu Z L, Ding Y P, Jiao Y M, et al. Spatiotemporal variation of impervious surface and abnormal climate phenomenon in central Yunnan Urban Agglomeration[J]. Acta Geographica Sinica, 2022, 77(7):1775-1793.
doi: 10.11821/dlxb202207014
[28] 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[J]. 环境科学研究, 2021, 34(4):792-800.
Wang P F, Guo Y Y, Zhou K, et al. Variation of lake area of Hulun Lake during 1961—2018 and its response to climate change[J]. Research of Environmental Sciences, 2021, 34(4):792-800.
[29] 马生玉, 徐亮. 2010年夏季格尔木河流域汛情及气候成因分析[J]. 青海科技, 2011, 18(1):38-41.
Ma S Y, Xu L. Analysis of flood and climate causes in Golmud River Basin in summer of 2010[J]. Qinghai Science and Technology, 2011, 18(1):38-41.
[30] 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[J]. 冰川冻土, 2022, 44(4):1203-1215.
doi: 10.7522/j.issn.1000-0240.2022.0110
Chen J, Liu Y Z, Cao L G, et al. A review on the research of remote sensing monitoring of lake changes and quantitative estimation of lake water balance in Qinghai-Tibet Plateau[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2022, 44(4):1203-1215.
doi: 10.7522/j.issn.1000-0240.2022.0110
[31] 魏善蓉, 金晓媚, 王凯霖, 等. 基于遥感的柴达木盆地湖泊面积变化与气候响应分析[J]. 地学前缘, 2017, 24(5):427-433.
doi: 10.13745/j.esf.yx.2016-10-1
Wei S R, Jin X M, Wang K L, et al. Response of lake area variation to climate change in Qaidam Basin based on remote sensing[J]. Earth Science Frontiers, 2017, 24(5):427-433.
[32] 杜玉娥, 刘宝康, 贺卫国, 等. 1976—2017年柴达木盆地湖泊面积变化及其成因分析[J]. 冰川冻土, 2018, 40(6):1275-1284.
doi: 10.7522/j.issn.1000-0240.2019.0304
Du Y E, Liu B K, He W G, et al. Analysis on the variation and cause of the lake area in Qaidam Basin from 1976 to 2017[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2018, 40(6):1275-1284.
doi: 10.7522/j.issn.1000-0240.2019.0304
[33] 卢娜. 柴达木盆地湖泊面积变化及影响因素分析[J]. 干旱区资源与环境, 2014, 28(8):83-87.
Lu N. Changes of lake area in Qaidam Basin and the influence factors[J]. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2014, 28(8):83-87.
[1] 文艺, 张玲, 孔含泉, 万祥星, 葛大庆, 刘斌. 利用C-LSTM的时序InSAR地表形变趋势分析及预测方法[J]. 自然资源遥感, 2025, 37(5): 141-151.
[2] 刘昊, 杜守航, 邢江河, 李军, 高天琳, 尹程弘. 基于多源遥感时序特征和卷积神经网络的露天矿区土地利用分类[J]. 自然资源遥感, 2025, 37(4): 99-107.
[3] 马卯楠, 常亮, 于国强, 周建伟, 韩海辉, 张群慧, 陈霄燕, 杜超. 1980—2020年格尔木河流域土地利用时空变化及驱动因子分析[J]. 自然资源遥感, 2025, 37(4): 184-193.
[4] 肖明珠, 李培军. 利用Sentinel-2光谱指数和改进的单类随机森林的塑料大棚提取方法[J]. 自然资源遥感, 2025, 37(4): 40-47.
[5] 陆建涛, 郑江华, 彭建, 肖向华, 李刚勇, 刘亮, 王仁军, 张建立. 新疆生态脆弱性时空演变特征及其对干旱的响应[J]. 自然资源遥感, 2025, 37(3): 253-264.
[6] 陈多妍, 史岚. 基于随机森林的降水产品降尺度及其水文适用性评估[J]. 自然资源遥感, 2025, 37(2): 66-79.
[7] 邓建明, 姚航, 付波霖, 顾森, 唐婕, 甘园园. 基于GEE和时序主被动影像的广西北部湾红树林时空动态监测研究[J]. 自然资源遥感, 2025, 37(2): 235-245.
[8] 牛全福, 雷姣姣, 刘博, 王浩, 张瑞珍, 王刚. Sentinel-1/2影像在兰州北山削山造地范围识别中的应用[J]. 自然资源遥感, 2025, 37(1): 142-151.
[9] 李钰彬, 王宗明, 赵传朋, 贾明明, 任春颖, 毛德华, 于皓. 辽河口盐地碱蓬时空动态遥感监测及其识别机理研究[J]. 自然资源遥感, 2025, 37(1): 195-203.
[10] 范莹琳, 杜松, 赵岳, 邱景智, 杜晓川, 张玉峰, 丁晏, 宋思彤, 车巧慧. 基于随机森林算法的煤矸石山信息提取[J]. 自然资源遥感, 2025, 37(1): 54-61.
[11] 王昊, 刘采, 陈理, 杨金中, 温静, 孙娅琴, 安娜, 周英杰, 邵治涛. 西藏自治区建材类非金属矿山与社会经济的相关性分析[J]. 自然资源遥感, 2024, 36(3): 233-239.
[12] 刘永新, 张思源, 边鹏, 王丕军, 袁帅. 1989—2020年黄河流域巴彦淖尔段地表覆盖类型时空演变研究[J]. 自然资源遥感, 2024, 36(2): 207-217.
[13] 李威洋, 史海静, 聂玮廷, 杨鑫源. 基于地表参数变化的延河流域地表温度时空演变分析[J]. 自然资源遥感, 2024, 36(2): 229-238.
[14] 冯倩, 张佳华, 邓帆, 吴贞江, 赵恩灵, 郑培鑫, 韩杨. 基于特征优选和时空融合算法的黄河三角洲湿地类别制图方法研究[J]. 自然资源遥感, 2024, 36(2): 39-49.
[15] 刘美艳, 聂胜, 王成, 习晓环, 程峰, 冯宝坤. 基于ICESat-2和Sentinel-2A数据的森林蓄积量反演[J]. 自然资源遥感, 2024, 36(1): 210-216.
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