2022, Vol. 34 
(2: 内蒙古自治区河流与湖泊生态重点实验室, 呼和浩特 010021)
(3: 蒙古高原生态学与资源利用教育部重点实验室, 呼和浩特 010021)
(2: Inner Mongolia Key Laboratory of River And Lake Ecology, Hohhot 010021, P. R. China)
(3: Key Laboratory of Ecology and Resource Use of the Mongolian Plateau, Ministry of Education of China, Hohhot 010021, P. R. China)
湖泊是干旱和半干旱地区重要的水资源，对调节区域气候、维持区域生态平衡起着重要的作用[1-2]. 同时，区域生态环境改变也会作用于湖泊导致其水文情势发生变化[3]. 湖泊水文情势在一定程度上可以表征区域生态环境质量. 近年来，由于气候变化及人类活动的影响，湖泊面临着越来越多的生态环境问题，如萎缩干涸、水质变差、生态退化[4-7]等，尤其是在干旱半干旱地区表现更为明显. 适宜生态水深是维护湖泊生态系统正常运行的合理水深[8]，湖泊水深低于最低生态水深，不仅影响湖泊水量水质，加剧污染，鱼类植被大量死亡，破环湖泊生态环境质量，也会威胁到区域健康发展[9]. 湖泊生态需水与湖泊适宜生态水深具有密切关系，保障湖泊生态需水是恢复和维持区域及湖泊生态健康的一个关键措施[10].
岱海是我国半干旱地区重要的内陆湖之一[11]，是候鸟迁徙途径中一个重要的停歇地[12]. 自1970s以来，岱海出现湖面水位持续下降，湖面逐渐萎缩[13-14]，矿化度增大，湖水质变差，生物多样性遭到严重破坏等现象. 对于岱海生态环境遭到破坏这一现状，早期部分学者从湖泊沉积方向进行研究，初步推断岱海湖泊萎缩的一个重要原因是人类活动影响[15]；部分学者借助测年技术推断历史时期长时间过程中岱海水位波动的主要原因是气候变化，20世纪末期的水位变化受人类不合理利用影响较大[16-17]；黄群等[18]通过水量平衡分析确定近年来导致岱海水位波动的主要因素已经从气候变化转为人为影响；Chen[19]和Wang等[20]发现大量开采地下水是导致湖泊退化的主要原因；孙占东等[21]从水盐平衡方面分析岱海环境变化，分析人类活动对其的影响效果. 近年来岱海湖面萎缩现象较为严重，岱海生态恢复与治理任务紧迫，对于岱海的研究更多的集中在水质变化[11]、水量变化[14]、生物量变化[12]以及与环境的相互影响[13, 22]上，就岱海维持生态系统正常运行所需水质水量合理变化范围方面的研究较少. 岱海适宜生态需水范围的确定不仅能为相关的补水工程提供科学依据及可操作性指导，并且也能作为相关生态环境评价的指标，对湖泊健康状态实施实时监测. 国际上生态需水方面的研究多集中在河流湿地生态需水的研究上，湖泊生态需水方面的研究较少. 在湖泊生态需水方面，Tilley等[23]基于虾水产养殖提出湖泊最低生态需水量方案；王明净等[24]以滇池流域为例将河湖生态系统联系起来构建湖泊生态需水模型，研究湖泊生态用水规律. 何山等[25]以白洋淀为例对湖泊生态需水进行不确定性分析. 湖泊生态需水量常见的研究方法主要有水量平衡法、换水周期法、最小水位法及功能法. 对于岱海而言，早期黄群等[18]借助水量平衡法对水位进行分析研究；换水周期法对来水水量有一定要求，最小水位法需要确定湖泊敏感物种受水位变化的影响程度，功能法对生态各需水组分有一定的要求，这3种方法需要足够的资料支撑，其应用在资料较少的岱海存在一定的困难[26]. 相比而言，天然生态水深分析法、水深经验频率分析法和湖泊形态分析法在计算湖泊生态需水时对资料要求小于以上3种方法，故本文采取这3种方法对岱海生态需水进行研究，分析生态需水和耗水有利于干旱区有限的水资源进行合理的分配、保护湖泊生态系统的正常生长，为岱海修复和治理提供参考.
本研究采用遥感影像数据，结合数字高程数据构建1975—2020年长时间序列的高分辨率岱海湖泊水文情势数据集，分析岱海多年水文情势发展及变化趋势；同时，结合多种生态需水方法寻找湖泊生态水深，构建基于生态耗水的湖泊生态需水模型，确定岱海水面面积变化的关键水深，通过水深水量关系确定维持湖泊生态环境健康所需生态水量的变化范围，为岱海治理和恢复提供参考.
1 研究区概况岱海位于内蒙古自治区乌兰察布市凉城县境内(40°32′~40°36′N，112°37′~112°45′E)，是半干旱地区向干旱地区过渡地带的地堑型构造湖[17]. 岱海长11 km左右，宽7.3 km左右，地势较为平坦，湖形走向为SWW-NEE，湖面海拔1225 m，地下水埋深较浅. 岱海年降水量400 mm左右[27]，年内分布不均匀，年际变化大，气候干旱，流域年均蒸发可达1938 mm，蒸发强烈[28]，属于典型的中温带半干旱大陆性季风气候[29]，75 % 的降雨集中在每年的6—9月. 近年来，水体污染严重，多项水质因子存在不同程度的超标现象. 岱海周围有22条季节性河流，主要的补给来源为降水和径流，排泄以蒸散发和渗漏为主[30]. 周边工农业的兴起，地下水的过量开采导致岱海湖面萎缩现象明显[31]，水位波动较大，湖泊生态环境状况堪忧.
2 数据来源与研究方法 2.1 数据来源本研究所用的数据主要由3部分构成，分别为遥感影像和数字高程数据、气象观测数据及水质数据. 其中，遥感数据主要为美国地质调查局(https://glovis.usgs.gov/)的Landsat MSS、Landsat TM、Landsat ETM+和Landsat OLI的6—9月的影像数据，共计97景(表 1)；数字高程数据选取ASTER GDEM数据；气象观测数据来源于中国气象网(http://data.cma.cn)，主要为1981—2018年月均降水量；水质数据主要为2000—2017年三苏木、苜花、石门、五苏木和白庙子站点(图 1)测量的相关岱海水质数据.
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表 1 遥感影像参数 Tab. 1 Remote sensing image parameters |
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图 1 研究区概况 Fig.1 Overview of the study area |
采用Landsat卫星遥感数据，选取研究区1975—2020年无云量遮挡的影像共97幅，对遥感影像预处理后再进行自动解译和目视解译双重处理，提取出岱海近45 a的湖泊面积，结合岱海ASTER GDEM高程数据，借助ENVI通过直方图调整排除其高程异常点的干扰，获得湖心高程值，利用与湖面高程的差值来确定湖心处水深，统计出多年来岱海的水面面积，水深以及水量等水文数据资料. 其中，自动解译采用2015年Fisher等[32]创建的水体指数——线性判别分析水体指数(WI2015)来提取本研究区水体信息.
| $ \mathit{W}{\mathit{I}_{2015}}{\rm{ = 1}}{\rm{.7204}} + {\rm{171GREEN}} + {\rm{3RED}} - {\rm{70NIR}} - {\rm{45SWIR1}} - {\rm{71SWIR2}} $ | (1) |
式中，WI2015为线性判别分析水体指数；GREEN为绿波段；RED为红波段；NIR为近红外波段；SWIR1为短波红外1；SWIR2为短波红外2.
2.2.2 经验频率分析方法对降水和湖泊水深进行经验频率分析，寻找多年降水、湖泊多年天然水深的分布规律，从而进一步分析获得岱海多年演变的规律. 通过皮尔逊Ⅲ型曲线(P-Ⅲ型曲线)更加直观地观测到研究区多年水文要素的分布规律. 将获得的样本数据作为样本从大到小排序，获得序列：x1，x2，x3，…，xm，xn(m < n)，再通过公式(2)计算各个样本的经验频率P，在海森机率格纸上点绘经验点距. 选取P-Ⅲ型曲线选配理论频率曲线，通过调整变差系数及偏差系数使得频率曲线与经验点距拟合较好，此时频率曲线的各项参数可近似认为是总体参数的估值，从经验频率曲线上就可以很方便地获取到指定频率相对应的水文要素设计值. 为了计算方便，本次计算借助武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室开发的水文频率分布曲线适线软件进行频率曲线的调整拟合及参数确定[33].
| $ P = \frac{m}{{n + 1}} \times 100\% $ | (2) |
式中，P为经验频率；m为样本序号；n为样本总量.
2.2.3 适宜生态水深通过天然生态水深分析法、水深经验频率分析法和湖泊形态分析法计算岱海生态水深值[34-36]. 依据生态环境健康全面发展的原则，选择最大的水深值作为适宜的生态水深值，再结合水深水量关系进一步推求出满足岱海生态环境健康发展的生态需水量.
天然生态水深法[34]是基于湖泊自然演变过程可随环境变化能自我调节的原则，多年最低水深是保障湖泊天然系统不产生严重衰退的基础. 通过对长时间序列的湖泊水深值进行分析，选取多年最小值作为湖泊生态系统不被破坏所能允许的最小生态需水量值.
水深经验频率分析法[35]是指对多年水深值进行经验频率分析，借助皮尔逊Ⅲ型曲线寻找一定水深值发生的频率，也可定义在一定发生频率下的多年一遇的水深值. 依据经验，生态需水即某一发生频率下的水深值.
湖泊形态分析法是基于保障湖泊生态系统不退化，必须保障湖水子系统和地形子系统不产生严重退化的原理来确定湖泊生态水深[36]. 由于水文和地形存在一定的相关性，正常情况下一定水深对应着一定的湖泊面积，但是由于地形的原因，湖泊水深与面积之间的关系为非线性关系，即湖泊面积随水深下降的减少量是不同的. 这种情况下，至少存在一个位置水深，在该水深处湖泊面积会因为水深的变化而发生急剧变化，若将生态水深设在该水深位置处，则表明湖泊生态服务功能会在该水深位置左右发生急剧的变化，该处位置即为湖泊的生态水深值.
2.2.4 生态需水评价方法为保障湖泊健康发展，湖泊生态水深应满足各项要求，即选取3种计算方法中的最大水深为初始生态水深，把初始生态水深向两个方向离散得到一系列的情景水深方案，作为岱海具有可操作性的生态水深方案(表 2)；然后通过对岱海周围环境变化的分析，确定受人为影响较小的自然状态时段，将自然状态下的水深作为方案评价中的基础水深；采用修正全年偏差指数[37](amended annual proportional flow deviation，AAPFD)分别对不同情景水深方案与自然水深状态的差异程度做出评价，寻找出岱海生态健康的适宜生态水深；通过与自然状态下的水深进行分析对比，实现对各个生态水深方案的评价；结合岱海历年水量与水深之间的相关关系，得出能够满足生态系统健康要求的一系列年内生态需水量方案. AAPFD指数计算公式为：
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表 2 生态水深方案 Tab. 2 Ecological water depth plan |
| $ AAPFD = \frac{1}{\mathit{n}}{\sum\limits_{j = 1}^n {\left[ {\sum\limits_{i = 1}^{12} {{{\left( {\frac{{{H_i} - {h_{ij}}}}{{\overline {{h_{ij}}} }}} \right)}^2}} } \right]} ^{\frac{1}{2}}} $ | (3) |
式中，n为评价年数，Hi为第i月生态水深，hij为第j年第i月水深，hij为第j年平均水深，i=1，2，…，12；j=1，2，…，n.
AAPFD指数越大，说明生态系统受到的影响越大，生态系统的健康状况也越差. 但是AAPFD指数多为小数，观察起来有一定的难度，故可通过水文指数进行进一步的对比分析，这样可以对湖泊的水文情况及生态情况有一个更加直观明确的了解. 澳大利亚资源与环境部对AAPFD指数给定了一个相应的健康程度得分值，这个水资源健康程度视为水文指数，当水文指数大于0时，说明该分值的水质健康状况是可以接受的；水文指数越大，表明生态系统的健康状况越好；等于0即人为生态系统受损[38]. AAPFD指数与水文指数之间的关系见表 3所示.
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表 3 AAPFD指数与水文指数的关系 Tab. 3 The relationship between AAPFD index and hydrological index |
生态需水量是一个动态变化的值，并非一个定值. 不同年份的补给量和排泄量各不相同，枯水年年内降水量少，水量损失大，生态需水量就较大；丰水年反之，生态需水量较小. 岱海生态需水量包括两个部分，一部分为初始生态水深和目标生态水深之间的差值，另一部分为湖泊的月水量损失量(蒸散发、渗漏等)扣除降水补给后的净损失量. 湖泊净损失量的计算考虑降水补给的影响，可将无降水年的月湖水深统一概化为规划年的无降水影响的各月水深值，借助水深差值可以确定各月降水量对湖水量的影响，方便对岱海月水量净损失量的计算；本次研究选取历史上多年一遇的最大干旱年视为无降水年，利用干旱年的水深与规划年的水深之间的差值确定降水对湖水量的影响，结合月初始生态水深和目标生态水深之间的差值，即消耗水深，借助公式(4)进行岱海的生态需水量的计算.
| $ {Q_i} = 2f({\mathit{h}_\mathit{i}}) + \mathit{f}({\mathit{h}_\mathit{i}} - \mathit{h}{\mathit{h}_\mathit{i}}) - \mathit{f}({\mathit{h}_{0i}}) $ | (4) |
其中，Qi为第i月生态需水量；hi为第i月生态水深；hhi为最大干旱年第i月生态水深；h0i为第i月月初水深；f为水量—水深关系.
3 结果分析 3.1 岱海流域多年降水变化趋势选取距离岱海最近的凉城站1981—2018年的水文气象数据进行分析，确定多年降水均值，分析降水变化率的变化趋势，见图 2a；对1981—2018年月降水量进行分析，确定年内降水分布规律，见图 2b；对多年降水进行经验频率分析，绘制P-Ⅲ型经验频率曲线，见图 2c.
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图 2 降水变化趋势：(a) 1981—2018年降水量及其变化率；(b) 多年月降水量变化；(c) 降水经验频率分析) Fig.2 Analysis of precipitation trend: (a) Annual precipitation and its rate of change from 1981 to 2018; (b) Changes in monthly precipitation over many years; (c) Analysis of precipitation experience frequency |
1981—2018多年平均降水量为403.98 mm，1981—2018有16 a年降水量超过均值，有14 a年降水量低于350 mm，多年变化幅度较大，降水年际分布不均匀；1981—2018年月均降水年内大降水值多集中在6—9月，年内小降水值多集中在1—3月，降水年内分布极度不均匀，且差异较大. 由于降水是岱海的主要补给源，岱海丰水期和枯水期受降水影响较大，故选取6—9月为岱海丰水期，10月-次年5月为岱海枯水期；以1981—2018年年均降水作样本，做降水经验频率曲线，由图 2c可知，P=99 % 和P=90 % 时对应的降水量分别为223和285 mm，即百年一遇枯水年年均降水量为223 mm，10年一遇枯水年年均降水量为285 mm，结合降水资料可知2011年年降水量为264.4 mm，2016年年降水量为269.9 mm和1986年年均降水量为270 mm，1997年年均降水量为275.6 mm，均为超过10年一遇的干旱年.
3.2 湖泊面积及水质变化趋势 3.2.1 湖泊面积变化趋势通过对遥感影像的分析及处理，获得岱海1975—2020年湖泊面积、水量和水深等相关水文数据. 由于高程数据的精度有限，提取数据容易出现不合实际的异常值，故借助ENVI做了直方图调整，通过将直方图统计单元亮度值中高频率的数值减去一个偏置量来减少误差，将其作为湖泊湖面高程，湖面与湖底高程之间的差值即为水深. 结合野外实测的岱海水深2018年为7.39 m和2019年为6.6 m进行验证，选取占比0.5 % 的值作为偏置量时计算得水深与实测值误差值在±1.1 % 之间，拟合度较好，在ArcGIS中计算每年岱海的水量值和面积值，从而获得岱海多年水深、水量和湖泊面积等相关水文数据. 对1975—2020年岱海水面面积分析，拟合面积多年变化曲线并分析面积变化率变化趋势，见图 3a；选取2000—2003年岱海月面积进行分析，见图 3b.
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图 3 岱海面积变化：(a) 1975—2020年岱海面积变化趋势；(b) 2000—2003年岱海月面积变化趋势 Fig.3 The area changes of Lake Daihai: (a) Change trend of Lake Daihai from 1975 to 2020; (b) The monthly area change trend of Lake Daihai from 2000 to 2003 |
1975—2020年，岱海的水面面积约以2.3 km2/a的速率下降，45年内湖泊面积从151.24 km2逐渐萎缩到49.1 km2，共减少了102.14 km2，减幅为67.54 %，湖面呈显著性萎缩趋势(P≤0.01)，若不采取相应治理措施，预计20 a后岱海将完全干涸；统计年中岱海湖泊面积有增大的表现，如1977、1995和2002—2004年岱海面积就较上年增大. 统计年中岱海湖面积下降速率有所不同，1983—1984年的下降速率最大，为6.11 km2/a，2004年以后湖泊面积表现为逐年下降，尤其以2008—2009年下降速率最快，达到3.8 km2/a. 近10 a来，岱海的湖泊面积整体上虽然仍在下降，但是下降速率在减少，尤其是2012—2013年和2017—2018年下降速率减缓趋势相当明显. 结合降水资料可知，2012—2013年是降水量较大的丰水年，湖泊面积下降速率减缓可能与降水补给有较强的相关性，但是2017—2018年并非丰水年，湖泊面积下降速率有所减缓，这与当地政府于2016年开始人为干预治理湖泊湿地有着不可分割的关系；湖面面积年内波动较大，总体上呈现年初面积大于年末，丰水期(6—9月)水面面积值较大；2000和2002年面积年内起伏较为平缓，6—9月岱海水面均表现为年内较大的面积值；2001年则从4月起湖面面积表现为急剧下降；2003年7—10月面积表现为急增；依据岱海地区气象数据可知岱海年降水量多集中在6—9月，2001和2003年分别是多年一遇的枯水年和丰水年，所以不同频率降水年岱海湖面面积年内变化受降水影响非常明显，尤其在夏、秋季面积变化更显著.
3.2.2 湖泊水质变化趋势整理2000—2017年岱海6—9月丰水期各站点水质因子(CODMn、BOD5、TP)平均值变化规律，以及各项水质因子与水深之间的相关关系，见图 4.
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图 4 岱海水质因子变化：(a) CODMn变化趋势；(b) BOD5变化趋势；(c) TP变化趋势；(d) 水深与CODMn的相关关系；(e) 水深与BOD5的相关关系；(f) 水深与TP的相关关系 Fig.4 Water quality factor changes in Lake Daihai: (a) CODMn change trend; (b) BOD5 change trend; (c) TP change trend; (d) Correlation between water depth and CODMn; (e) Correlation between water depth and BOD5; (f) Correlation between water depth and TP |
2000—2017年，岱海水质整体上呈现富营养化状态，CODMn、BOD5和TP整体呈现上升趋势；CODMn变化范围为6.16~16.19 mg/L，多年平均值为10.9 mg/L，为地表Ⅴ类水标准，但是2012—2015年岱海CODMn为地表水劣V类标准；BOD5变化范围为1.02~9.15 mg/L，多年平均值为3.95 mg/L，为地表Ⅲ类水标准，但是2012年以来岱海BOD5为地表水Ⅴ类标准；TP变化范围为0.005~0.404 mg/L，多年平均值为0.093 mg/L，为地表Ⅳ类水标准，但是2012年以来岱海TP为地表水Ⅴ类标准，2015和2017年达到地表水劣Ⅴ类标准；结合相关资料可以发现，2012—2013年降水量较大，湖泊周边农田施用的农药、化肥以及禽畜养殖排放废水，营养物质及污染物随雨水大量冲刷流入湖内，可能导致湖内CODMn、BOD5和TP浓度发生大幅度上升现象.
3.3 岱海生态需水 3.3.1 生态水深的确定岱海天然生态水深通过对岱海历史资料进行分析研究，在1980s之前，浮游植物种类最多38属，数量较多，浮游动物生物量也较多，挺水植物生长旺盛，鱼类组成复杂[39]. 结合提取的岱海多年水文要素的多年变化，1980s湖泊水面面积约140 km2，水深14 m，水量较多，水源充足，生态结构较为合理，接近天然状态. 结合遥感提取数据，选择已有的且人为影响较小的1975—2005年共30 a水深资料进行分析，统计多年最低水深. 经过统计分析发现，已有数据中岱海天然状态下的最低水深为8.95 m，出现时间在2003年3月，当时的湖泊面积为78.54 km2，所以选择8.95 m为岱海天然最低生态水深. 基于经验频率的岱海生态水深，对1975—2005年的岱海水深数据进行经验频率分析，通过计算各水深样本的经验频率，用实际的水深数据拟合理论频率曲线，然后借助理论频率公式向两侧外推，绘制皮尔逊Ⅲ型曲线(P-Ⅲ型曲线)(图 5). 由经验频率曲线可以直观明了地观察到不同频率状态下的水深值. 可以定义一定频率下的水深为最低生态水深，结合常见的经验频率分析，本次研究选取经验频率为90 % 的水深作为岱海的最低生态水深，由经验频率曲线分析发现90 % 时对应的水深为9.03 m，对应的湖泊面积约为79 km2.
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图 5 水深经验频率曲线 Fig.5 Water depth experience frequency curve |
基于湖泊形态分析的岱海生态水深，湖泊面积是由地形和水文条件共同决定的，与湖泊生态系统健康有着很大的相关性，所以湖泊面积是湿地生态系统研究的重要指标. 对岱海湖泊水量水深进行分析研究(图 6a)，确定其水量水深关系，见公式(5)；对岱海面积水深进行分析(图 6b)；由面积水深关系推算岱海水面面积随水深变化的变化率，做水面面积变化率曲线(图 6c). 由水面面积变化率曲线可知，水面面积变化率最大值对应的水深分别为10.90和11.75 m，故这两个水深是岱海水面面积变化的关键水深.
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图 6 岱海水深与水量(a)、面积(b)以及水面面积变化率(c)的关系 Fig.6 The relationship between the water depth and the water volume (a), area (b) and the change rate of water surface area (c) of the Lake Daihai |
| $ \mathit{y} = 1.33 - 0.39\mathit{x} + 0.11{\mathit{x}^2}\;\;\;\;({\mathit{R}^2} = 0.997) $ | (5) |
对比天然生态水深、水深经验频率分析和湖泊形态分析3种方法，为满足湖泊各项指标要求，选择最大水深作为生态水深，即将10.9 m作为岱海枯水期生态水深，11.75 m作为丰水期生态水深，构建初始生态水深方案，即方案4. 再将方案4分别向两个方向扩散，构建方案1~7共7个具有可操作性的生态水深方案(表 4). 方案1~7分别为方案4的1.3、1.2、1.1、1、0.9、0.8和0.7倍. 通过对关键水深的离散，对引起岱海湖面面积发生突变的水深进行细化研究，确定更为详细的生态水深. 岱海湖周围人为水量影响最大的是岱海电厂，岱海电厂是2005年10月投产发电的，故选取2000—2003年为自然年，对生态水深各个方案进行评估.
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表 4 各生态水深方案及方案评价 Tab. 4 Various ecological water depth schemes and scheme evaluation |
由各方案的评价可知，方案5和方案6的水文指数为8，相邻的方案4和方案7的水文指数为6，故而在方案4和方案5之间、方案6和方案7之间依据上述方法进一步离散，发现当方案设定为0.8Hi和0.91Hi时AAPFD指数首次表现为8，结合AAPFD指数意义确定岱海适宜生态水深为这两个方案所包括的水深范围，即枯水期(10月-次年5月)为8.72~9.92 m，丰水期(6—9月)为9.40~10.69 m.
3.3.3 岱海生态需水量生态耗水是通过蒸散和渗漏消耗掉的水分，是生态需水的一部分. 分析湖泊生态需水量要排除降水对湖泊水量的影响，分析湖泊耗水情况确定满足湖泊正常演变的生态需水量. 将降水量对湖泊水量的影响转化为降水对湖泊水深的影响. 选取20年一遇的枯水年(2011年)为最大干旱年，对水量损失进行概化处理，将各月水量净损失转化为损失深度进行计算，再利用公式(4)进行计算，得出自然状态下岱海生态需水量(表 5). 通过计算得出自然状态下，枯水期岱海适宜水深表现为8.72~9.92 m，丰水期为9.40~10.69 m，年均生态水深为8.95~10.18 m；枯水期适宜生态需水量表现为3.97亿~6.96亿m3，丰水期为6.10亿~9.64亿m3，年均生态需水量为5.62亿~7.71亿m3. 若考虑岱海不发生极端天气和污染等方面的变化，按照以往的发展变化规律，结合图 4d~f中的水深与各项水质因子的对应关系，预计满足湖泊生态需水量要求时，对应适宜水深可以发现CODMn可达到7.45~10.16 mg/L，为地表水V类水标准，BOD5达到1.04~3.33 mg/L，为地表水Ⅲ类水标准，TP达到0.015~0.075 mg/L，为地表水IV类水标准. 由水质变化发现，若不进行人为水质修复，达到生态需水要求时岱海水质状况会有一定程度的改善，但是依旧达不到湖泊健康发展的水质需求. 水质变化不仅与水量相关，与研究区人类活动也有紧密的联系. 为了岱海更好地修复与治理，未来生态需水保障机制不仅需要满足岱海水量要求，还要在水质方面保持更多的重视.
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表 5 自然状态下岱海适宜水深及生态需水量 Tab. 5 Suitable water depth and ecological water demand of Lake Daihai under natural conditions |
本研究借助遥感图像数据及降水数据，采用生态耗水与形态分析相结合的方式计算湖泊生态需水，借助水文指数与修正全年偏差指数共同评价选择最优需水方案，较单一的生态需水方案更加合理，避免了传统生态需水计算方法可操作性差的缺点. 本研究探寻自然状态下的岱海湖泊适宜水深和生态需水范围，分析岱海湖泊水文要素多年变化规律，预测未来发展趋势，结论如下：
1975—2020年，岱海湖泊面积呈显著下降趋势(P≤0.01)，湖泊面积共减少102.14 km2，减幅为67.54 %，面积下降速率为2.3 km2/a，若以此速率继续发展下去，预计20 a后岱海将彻底干涸；从整体上看，岱海湖泊水面面积多年来呈现下降趋势，但从2000年开始，岱海面积变化率较之前的变化率有所减少，2016年以后湖泊变化幅度更小；通过构建基于生态耗水和形态分析的湖泊生态需水模型，寻找出枯水期(10月-次年5月)和丰水期(6—9月)岱海水面面积变化关键水深分别为8.72~9.92 m和9.40~10.69 m，年均生态水深为8.95~10.18 m. 自然年状态下枯水期岱海适宜生态需水量表现为3.97亿~6.96亿m3，丰水期为6.10亿~9.64亿m3，年均生态需水量为5.62亿~7.71亿m3. 不考虑增加污染源，预计满足湖泊生态需水量要求时，CODMn可达到地表水Ⅴ类水标准，BOD5达到地表水Ⅲ类水标准，TP达到地表水Ⅳ类水标准，水质和生态环境状况会得到一定程度的改善.
5 附录附表Ⅰ见电子版(DOI: 10.18307/2022.0117).
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附表Ⅰ 基础原始图像信息 Appendix Ⅰ Basic original image information |
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