阿依努尔·买买提，玉米提·哈力克，阿依加马力·克然木，宋泽亮

(1.新疆大学资源与环境科学学院，新疆大学绿洲生态重点实验室，乌鲁木齐 830046；2.中国科学院遥感与数字地球研究所喀什研究中心，新疆喀什 844000)



博斯腾湖面积变化遥感监测及其驱动因素分析

阿依努尔·买买提1，2，玉米提·哈力克1，阿依加马力·克然木1，宋泽亮2

(1.新疆大学资源与环境科学学院，新疆大学绿洲生态重点实验室，乌鲁木齐 830046；2.中国科学院遥感与数字地球研究所喀什研究中心，新疆喀什 844000)

【目的】定量分析博斯腾湖面积变化趋势及其驱动因素，研究博斯腾湖面积历史变化规律，预测其2020与2030年的湖泊面积变化趋势，为博斯腾湖水资源合理开发利用与管理提供科学依据。【方法】以博斯腾湖为研究对象，利用3S技术，解译多年遥感影像数据，计算1978、1990、2000、2015年的博斯腾湖面积；将遥感解译结果结合水文、气象、社会经济统计数据，运用相关分析、主成分分析与多元回归模型定量分析引起博斯腾湖面积变化的驱动因素，并对博斯腾湖2020与2030年的面积变化趋势进行预测。【结果】1978～2015年间博斯腾湖面积减少了约39.75 km2，总体呈现减少的变化趋势，经历变小-变大-再变小的波动性变化过程；人为因素(人口数量、灌溉面积、引水量、灌溉量)与气候因素(径流量、气温、降水量)是影响博斯腾湖面积变化的两个关键因素，在博斯腾湖面积变化过程中的贡献率分别为47.793%和37.818%；未来5与15 a博斯腾湖面积在人类活动与气候变化的共同影响下将呈现继续减少的变化趋势，预计在2020与2030年分别为939.23和935.34 km2。【结论】在过去30多年中，博斯腾湖面积经历了缩小-扩大-再缩小的波动性变化过程；人类活动与气候变化因素是引起变化的驱动因素，其中人类活动起主导作用；未来5与15 a博斯腾湖面积仍将持续呈现逐渐变小的趋势。

博斯腾湖；遥感监测；人为因素；气候因素；变化趋势

0 引 言

【研究意义】湖泊是干旱-半干旱地区重要的生态变化指示器，是大气圈、生物圈、岩石圈和陆地水圈相互作用的接触面，湖泊面积的变化客观地反映了干旱-半干旱地区流域的水量平衡过程[1-3]。研究表明：包括中国新疆在内的亚洲中部干旱地区在全气候变化和人类活动的共同作用下，水资源的时空分布与地表水循环过程发生了巨大的改变，部分湖泊已干涸，残留湖泊水域面积不断缩小，水质恶化，湖泊生物多样性下降，因而引起了一系列的生态危机[4-6]。因此，快速、及时、准确地获取干旱地区湖泊水资源的时空变化信息，有利于掌握干旱区地表水资源变化特征及机理，对区域湖泊水资源利用、开发、管理等具有非常重要理论与实践意义。博斯腾湖流域是新疆农业发展最为旺盛的地区之一，农业开发影响着流域水资源的分配与利用，水资源的分配利用模式又影响着生态环境。在农业开垦逐渐增多的背景下，博斯腾湖流域的植被开始退化，沙漠化趋势日益加重，造成天然林草地衰竭，动物数量剧减，产生了一系列生态问题。虽然政府制定了相关政策并采取一些规划调控的，但仍未遏制大面积的开荒。因此，分析人类活动与全球气候变化共同作用下的博斯腾湖水资源变化趋势，定量评估人类活动与气候变化对博斯腾湖水资源变化的影响程度，对博斯腾湖水资源、土地资源、渔业资源、芦苇资源、旅游资源等的综合合理开发利用与调控管理具有非常重要的理论与实践意义。【前人研究进展】当前干旱区湖泊水资源监测研究已成为干旱区生态环境演变研究的一个热点。随着遥感技术的快速发展，干旱区湖泊水资源监测研究已从传统的地面水文观测站网监测向结合遥感技术的地-空一体化的综合监测发展[7]。遥感以其宏观、快速、现时、经济以及周期性观测等优势，使其变成获取湖泊有关信息的重要技术手段[8]为大面积、长时间序列的湖泊观测研究提供海量的数据资源，在水资源调查领域得到广泛的应用[9]。在干旱区湖泊遥感监测研究方面，李均力等[10]用微波遥感与光谱遥感中亚湖泊面积与水位的变化趋势；高华中、周洪华等[11-12]用高光谱遥感及地面监测数据博斯腾湖水位的变化。上世纪50年代以来，博斯腾湖对区域的生态、环境、经济和社会发展起着巨大的积极作用，因此引起学者们的广泛关注[13]。但对博斯腾湖面积长时间序列的遥感监测研究比较罕见。【本研究切入点】博斯腾湖流域是新疆农业发展最为旺盛的地区之一，农业开发影响着流域水资源的分配与利用，水资源的分配利用模式又影响着生态环境。在农业开垦逐渐增多的背景下，博斯腾湖流域的植被开始退化，沙漠化趋势日益加重，造成天然林地、草地衰竭，动物数量剧减，产生了一系列生态问题。虽然政府制定了相关政策并采取一些规划调控的措施，但仍未有效遏制大面积的开荒。【拟解决的关键问题】因此，分析人类活动与全球气候变化共同作用下的博斯腾湖水资源变化趋势，定量评估人类活动与气候变化对博斯腾湖水资源变化的影响程度，对博斯腾湖水资源、土地资源、渔业资源、芦苇资源、旅游资源等的综合合理开发利用与调控管理具有非常重要的理论与实践意义。

1 材料与方法

1.1 材 料

博斯腾湖是中国最大的内陆淡水湖泊，位于新疆南天山主脉和支脉之间的焉耆盆地，地理坐标为86.41～87.39E，41.49～42.17N，是焉耆盆地内地表水与地下水的汇集区，湖水主要依赖于入湖河流与降水混合补给。博斯腾湖的入湖河流主要源于焉耆盆地西北部及北部的中、高山地带的冰雪融水。开都河作为流入博斯腾湖的最大河流，也是唯一可以直接流入湖区的常年性河流，占博斯腾湖总补给量的85%，是影响博斯腾湖面积变化的直接因子[14]。博斯腾湖水位在海拔1 044.9～1 048.7 m时，水域面积相应为932.0～1 075.4 km2，储水量变化介于5.2×109～8.8×109m3。图1

研究选用来自美国地质调查局(United States Geological Survey，USGS)的美国地球资源卫星Landsat系列数据。根据影像质量状况，选取成像日期集中于10月的1978、1990、2000、2015年遥感影像数据。水文、气象与社会经济数据选取1980～2011年的年均数据，来源于博湖县水文、气象站与统计局。表1

图1 研究区文表

Fig.1 Location of study area

1.2 方 法

1.2.1 博斯腾湖面积遥感提取

水体指数法是实现水体快速提取的简单便捷方法之一。在ENVI 5.0平台和ArcGIS 10.0软件中运用Mcfeeters提出的归一化水体指数(Normal difference water index，NDWI)[15]从上述4期Landsat系列遥感数据中提取博斯腾湖水体信息。归一化水体指数(NDWI)是借鉴归一化植被指数的构建思想，基于水体在绿波段(TM2)和近红外(TM4)波段的波谱差异特征提出来的[16]。对于Landsat MSS，TM，ETM影像计算，统一应用公式(1)实现水体信息的提取和湖泊水体遥感制图。

NDWI=TM2-TM4/TM2+TM4

(1)

公式(1)计算归一化水体指数，运用单波段阈值法确定阈值为0.35即像元值大于0.35小于1的为水体，小于0.35为非水体)，进一步提取水体。

表1 数据列表

Table 1 Date used in this paper

数据类型Datatype遥感图像成像时期Imagingperiodofremotesensingimage行/列Path/Raw遥感数据RemotesensingdataLandsatMSSLandsat5TMLandsat7ETM1978-10-15P153R311978-10-15P154R311990-10-23P142R311990-10-23P143R312000-10-09P142R312000-10-09P143R312015-10-05P142R312015-10-05P143R31统计数据Statisticaldata社会经济数据1980～2011年社会经济数据(人口、灌溉量、灌溉面积)1980～2011Annualsocialandeconomicdata(Population，Irrigation，Irrigation)水文、气象数据1980～2011年均气温与降水数据1980～2011年开都河径流量

1.2.2 博斯腾湖面积变化驱动因素

以遥感图像提取出来的湖泊面积(Y)，结合收集的研究区水文、气象及社会经济数据集，包括博斯腾湖入湖径流量(X1)、气温(X2)、降水量(X3)、引水量(X4)、灌溉量(X5)、灌溉面积(X6)、人口(X7)等指标，应用SPSS 13.5统计分析软件，对所选择的指标进行标准化处理，并在标准化处理基础上进行相关分析与主成分分析，计算相关性与主成分，获得博斯腾湖泊面积与各指标之间的相关系数、特征值、主成分贡献率与累积贡献率等。最后，建立多元回归模型和F检验预测2020与2030年的博斯腾湖面积。

2 结果与分析

2.1 博斯腾湖面积遥感解译

研究表明，在过去30多年中，博斯腾湖面积经历了较明显的变化过程，1978、1990、2000和2015年其总面积分别为998.56、932.34、1 073.64和958.81 km2。从1978～2015年间，湖泊总面积减少了约39.75 km2，但整个变化过程不是简单的减少过程，而呈现缩小-扩大-再缩小的波动性变化；不同阶段湖泊面积变化趋势不同，1978～1990年湖泊面积呈现减少的趋势，减少率为-6.63%；1990～2000年呈现增加的趋势，增加率为15.16%；2000～2015年又呈现减少的趋势，减少率为-10.7%。总体上，1978～2015年博斯腾湖的变化率为-4.1%，表明湖泊减少的面积远远大于湖泊增加的面积。图2

图2 1978、1990、2000和2015年博斯腾湖水体提取结果

Fig.2 The results of water extraction of Bosten Lake in 1978，1990，2000 and 2015 year

2.2 博斯腾湖面积变化影响因素

研究表明，博斯腾湖面积与7个影响因子之间存在不同程度的相关性，其中与入湖径流量、气温、降水量之间具有较大的正相关关系，与灌溉面积、灌溉量、引水量及人口数量之间一定的负相关关系。主成分分析结果表明，有两个主成分特征值大于1，已构成85%以上的贡献率。因此，影响博斯腾湖面积变化的影响因素可分成2个主成分，其主成分载荷矩阵，代表主成分与其变量之间的相关关系。从第一主成分的组成形式可知，耕地面积、灌溉量、引水量及人口数量与其存在正相关关系，因而把第一主成分确定为引起博斯腾湖面积变化的人为因素。第一主成分包含了47.79%的变化率，并在两个主成分中控制了56%的影响力。说明第一主成分不但影响博斯腾湖面积，而且控制第二主成分的变化，在时间与空间上第一主成分表示了社会的进步和研究区域的发展过程与程度。从第二主成分可知，其包含了37.82%的变化率。第二主成分中的降水、径流量、气温与其之间存在较大的正相关关系。因此，第二主成分可归纳为引起博斯腾湖面积变化的气候因素。表2～4

表2 博斯腾湖面积与各个影响因子之间的相关系数

Table 2 Correlation coefficient between the Bosten Lake water area and the various impact factors

(Y)(X1)(X2)(X3)(X4)(X5)(X6)(X7)湖泊面积Lakearea(Y)1 000径流量Runoff(X1)0 8571 00气温Temperature(X2)0 6400 2341 00降水量Precipitation(X3)0 5590 4940 2901 000引水量Divertedvolume(X4)-0 429-0 400-0 1580 2441 000灌溉量Irrigationvolume(X5)-0 609-0 438-0 536-0 509-0 2131 000灌溉面积Irrigationarea(X6)-0 773-0 8420 3100 4830 7430 7591 00人口数量Population(X7)-0 621-0 2720 410-0 5000 5110 7320 8361 00

表3 特征值及主成分贡献率

Table 3 Eigen values and contributing rate of primary factors

主成分Principalcomponents特征值Eigenvalue贡献率Contribution累计贡献率Cumulativecontributionrate13 82347 79347 79322 87137 81885 611

表4 主成分载荷矩阵

Table 4 Matrices of primary factors loadings

主成分(Y)Principalcomponent径流量Runoff(X1)气温Temperature(X2)降水量Precipitation(X3)引水量Divertedvolume(X4)灌溉量Irrigationvolume(X5)灌溉面积Irrigationarea(X6)人口数量Population(X7)第一主成分Firstprincipalcomponent0 098-0 1610 0770 7590 6510 6850 739第二主成分Secondprincipalcomponents0 8700 7540 6810 019-0 126-0 142-0 249

2.3 博斯腾湖面积变化的多元回归模型

2.3.1 多元回归模型的建立

一个地理系统的基本特点之一是，各要素间存在着相互联系、相互影响和相互制约的关系，当研究某一个要素与其他要素之间的定量关系时，就需要应用多元回归分析方法[17]。多元回归分析是用数学表达式来描述变量之间相关关系的一种统计方法[18]。

相关分析得知，所选的7个影响因子对博斯腾湖面积变化都有一定的相关性，它们之间的相关关系可用多元线性回归模型来表示。经过计算博斯腾湖面积回归模型载距和各变量系数，从而可得到博斯腾湖面积与驱动因子的多元线性回归模型。以下公式2，对标准化数据进行分析，回归系数的大小可代表各影响因子对径流变化的影响程度。

Y=4.897+3.444X1+2.298X2-1.56X3-0.865X4+1.11X5+1.54X6-0.2.63X7

(2)

2.3.2 回归模型的显著性检验

做多元回归模型时，需要对建立的回归模型进行显著性检验，而F检验法是一种很有效的方法。从方差分析表中得知：F统计量为12.61，系统自动检验的显著性水平为0.001。F(0.05，6，23)值为2.53，F(0.01，6，23)值为3.71，在研究中F(0.001，6，23)值为12.61。并F≥Fa=0.01，因此，回归方程在a=0.01水平上高度显著的。表5

表5 方差分析

Table 5 Analysis of variance

效应Effect平方和Sumofsquare自由度Degreeoffreedom均方MeansquareF值FValueP水平PLevel回归Regression49 13465 13412 610 001(a)参数Parameter0 6318230 0211总值Totalvalue44 45229

2.3.3 博斯腾湖面积变化趋势预测

直线趋势预测法是利用最小平方法对未来趋势变化进行预测，用直线斜率表示变化趋势的一种预测法[18]。研究用法对7个自变量的变化趋势进行预测。并把所得到的预测值代入回归模型，从而预测出2020与2030年的博斯腾湖面积分别是939.23和935.34 km2。

3 讨 论

3.1 博斯腾湖面积从1978到2015年经历3个明显的变化阶段。第一阶段1978～1990年，阶段湖泊面积稳定逐渐减少。原因是1978年后我国开始进行改革开放，进入工业农业时代[19]，耕地面积急速扩大对博斯腾湖入湖径流量直接影响，因而导致博斯腾湖面积的持续缩小。第二阶段为1990～2000年，博斯腾湖面积稳定扩大。原因是阶段全球气候变化背景下新疆进入较暖湿的季节，相对应的博斯腾湖气候开始变暖，冰川融水和入湖径流量比往年有所增加。同时，该时期国家及自治区出台退耕还林、退牧还草等相关改善生态环境的政策，入湖径流量开始增加，对博斯腾湖面积的扩大产生积极作用。第三阶段是2000～2015年间随着人口数量与灌溉面积的快速增加，博斯腾湖持续萎缩。一方面2000年后，随着人口的快速增加，人口作为一种持续增长的外界压力，对耕地数量变化起着积极推进作用，而耕地面积的增加也意味着灌溉面积的增多，加大博斯腾湖径流量的用水压力，从而引起湖泊面积的缩小。另一方面，国家从2000年开始实施西部大开发战略，西部大开发的要求是采取综合措施，坚持综合治理，实现可持续发展。在治理与调理过程中，博斯腾湖水域实行多项重大的水利工程项目，如拦截水量放入孔雀河，并经其对塔里木河下游进行生态输水(2000～2011年共计输水12次[20-21])，从而影响着湖泊水资源的分配与利用。这样的水资源分配利用模式变化又使得博斯腾湖水量处于持续下降趋势，导致博斯腾湖面积的缩小。社会经济活动有关的人为因素，是引博斯腾湖面积变化的主要原因。

3.2 博斯腾湖面积的变化主要受社会经济有关的人为因素与气候因素的影响，但这两种因素对湖泊面积变化的影响力有差异的。博斯腾湖位于焉耆盆地，处在山脉与沙漠之间，气候的局部变化比较明显，并且在全球变暖背景下，水循环过程日益加剧，这种情况使得这一特殊地区的气候变化更为复杂多变。除此之外，博斯腾湖的河流发源于山区，主要由山区的冰川(雪)融水和降水组成，在气候变化的背景下，径流量与降水量呈现波动性增加趋势，这对博斯腾湖面积的扩大发挥积极的作用。但是，人口增加(博斯腾湖流域人口由1978年的21.6×104增加到2011年的49.9×104，增加了2.3倍[22])导致了粮食需求量增长，这使得对研究区耕地的压力越来越大，导致研究区耕地总面积与灌区引水量的增加，从而引起入湖径流量的减少，并最终导致湖泊面积的减少。因此，径流量、气温、降水量、引水量、灌溉量、灌溉面积、人口数量等因素通过改变入湖流量来影响博斯腾湖面积。

3.3 多元回归模型结果与未来15 a的变化趋势预测结果显示，博斯腾湖面积总体上呈现减少的趋势。其主要原因：一方面，随着博斯腾湖流域人口数量的增加与社会经济的快速发展，博斯腾湖流域的农田灌溉、水利水电工程建设和生态环境调水、生产用水、生活用水等改变了原有水资源的初始收支平衡与配给，使本应贮存在博斯腾湖的水，被调入到农灌区与生活需水区，水资源在平原绿洲区的消耗增加，引起博斯腾湖入水量的减少，因而形成湖水面积越来越少的趋势。另一方面，在全球气候背景下，温度显著升高，加快了博斯腾湖入湖径流发源地冰雪的融化，导致河流径流量与降水量的增加，在一定时段内会引起抬升湖泊水位和扩大湖泊面积。但由长远来分析，大量的冰雪融化会促进积雪消失和冰川退缩，而在干旱区降水量对湖泊面积的作用有限，气温的上升可能会加剧湖泊水位的下降与面积的缩小。

4 结 论

4.1 1978年以来，随着研究区人口的增加与社会经济的发展，博斯腾湖面积经历了缩小-扩大-再缩小的变化过程。其中1978～1990年湖泊面积持续缩小，1990～2000年湖泊面积逐渐增加并达到最大面积的限度，而2000～2015年转为逐渐缩小的趋势。1978～2015这30多年间，博斯腾湖面积平均绝对变化速率为10.1 km2/a，整体趋于减小为主。其中在2000年10月达到最大值1 073.64 km2，1990年10月达到最小值932.34 km2。

4.2 博斯腾湖面积的变化原因包含两个主成分，其中，第一主成分包含了47.793%的变化率，并与社会经济因素有较好的正相关性第二主成分包含了37.818%的变化率，且与气候因素有较好的正相关性。

4.3 回归模型与预测值显示，博斯腾湖面积在2020与2030年分别是939.23和935.34 km2。

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Supported by: National Natural Science Foundation of China (31360200)

Remote Sensing Monitoring of Bosten Lake Water Resources and Its Driving Factor Analysis

Aynur Mamat1，2，Ümüt Halik1，Ayjamal Keram1，SONG Ze-liang2

(1.CollegeofResourceandEnvironmentSciences，KeyLaboratoryofOasisEcology，XinjiangUniversity，Urumqi830046，China; 2.KashgarResearchCenterofInstituteofRemoteSensingandDigitalEarth，ChineseAcademyofSciences，KashgarXinjiang844000，China)

【Objective】 In this paper, Bosten Lake as the research object, comprehensive analysis of the water area variation of Bosten Lake and its driving factors will be conducted, and also the variation trend of Bosten Lake in 2020 and 2030 will be predicted, thus providing scientific foundation for understanding the causes of water-surface area variations and for offering scientific advise for the rational development of water resources of Bosten Lake.【Method】Based on four period remote sensing data and 30 years of climate and socio-economic statistical data, by applying 3S technology, principal component analysis and regression analysis to calculate the 1978, 1990, 2000, 2015 years four period waters area of Bosten Lake, and find out the driving force of water area change.【Result】(1) Bosten Lake lost about 39.75 km2water area from 1978 to 2015 and the whole process of change was not a simple reduction but the process of changing from small to large and small size, characterized by volatility; (2) Principal component analysis result indicated that human factors (population, irrigation area, water amount, irrigation amount) and climatic factors (runoff, temperature, precipitation) were the two major factors affecting the change of Bosten Lake water area. Their contribution rates were 47.793% and 37.818%, respectively in the whole process, which demonstrated that the changes of water area were largely affected by human activity rather than climate change. (3) By establishing a multivariate regression model, we predicted changes of Bosten Lake water area from the year 2020 to 2030. Our regression model suggested that Bosten Lake water area will maintain a continuous reduction trend in the future few year, and water area in 2020 and 2030 years will be 939.226 and 935.34 km2.【Conclusion】The driving force of lake resource changes is not only climate fluctuations, but also human activities. In the short term, human activities are the mainly affecting factors of the Bosten Lake water resource change. And the human activities interference is growing. These findings provide scientific foundation for understanding the causes of water-surface area variations and for effectively maintaining the stability of the Bosten Lake area through adjustments in land use structure.

Bosten Lake; human activities; climatic change

10.6048/j.issn.1001-4330.2017.04.023

2017-02-23

国家自然科学基金项目(31360200)

阿依努尔·买买提(1985-)，女，新疆喀什人，博士研究生，研究方向为干旱区水资源，(E-mail)ayinuer@radi.ac.cn

玉米提·哈力克(1966-)，男，新疆阿克苏人，教授，博士，博士生导师，研究方向为干旱区受损生态系统恢复与重建，(E-mail)halik@xju.edu.cn

S16

A

1001-4330(2017)04-0766-09