2022, Vol. 34 
(2: 中国科学院大学，北京 100049)
(3: 中国环境监测总站，北京 100012)
(4: 江苏省水文水资源勘测局，南京 210029)
(5: 河海大学水文水资源学院，南京 210098)
(2: University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, P.R.China)
(3: China National Environmental Monitoring Centre, Beijing 100012, P.R.China)
(4: Jiangsu Hydrological and Water Resources Survey Bureau, Nanjing 210029, P.R.China)
(5: College of Hydrology and Water Resources, Hohai University, Nanjing 210098, P.R.China)
湖泊是陆地水圈和水文循环的重要组成部分[1]，具有调节径流、改善区域生态环境、维持生物多样性等重要功能[2]. 然而，近年来，由于全球变化和人类活动的加剧，我国干旱半干旱区湖泊正面临严重的萎缩问题[3-4]. 例如，内蒙古湖泊总面积从1987年的4160 km2减少到2010年的2900 km2，减少了30.3%，而相应的湖泊数量从427个减少到282个，有145个湖泊完全消失[5]. 湖泊水资源损失也引发了湿地面积萎缩[6-7]、水体咸化[8-10]、水质恶化[11-12]、生物多样性减少[13]等一系列湖泊生态问题，严重损害了干旱半干旱地区湖泊生态系统服务价值[14]，制约了流域经济社会可持续发展[15].
干旱半干旱区内流湖泊萎缩是水量收支失衡(收入小于支出)导致的[16]. 许多研究表明气候变化和人类活动是导致这种失衡的两个原因，且多数时候是两者协同作用的结果[17-18]，如艾比湖[19]、罗布泊[19]、咸海[20]、岱海[21]等. 通常来说，气候变化是一个缓慢的过程，其对湖泊萎缩的作用是长期过程；而湖泊对人类活动的响应往往是快速而显著的[19]. 不过，由于缺少长期连续气象、湖泊水文、社会经济数据，在实际研究中区分这两种原因的主从关系会变得非常困难. 以半干旱地区典型湖泊——岱海为例，针对近年来岱海水资源持续减少这一现象，早期有学者综合分析湖泊沉积岩芯多环境指标并初步推断出人类活动影响是岱海萎缩、环境恶化的一个重要原因[22]；部分学者通过利用测年技术重建了岱海湖泊演变过程，发现历史时期长时间过程中气候变化是影响岱海湖泊演化的主导因素，20世纪中后期人类不合理利用水资源对湖面高程变化的影响加剧[23-24]. 有学者认为气候变化仍是近40年来岱海萎缩的根本原因，如陈海英等[25]认为风速和蒸发量是影响岱海湖面面积变化的主要因子；曹建廷等[26]认为湖泊流域的降水量是控制岱海水位波动的主要原因，同时也有学者认为湖区人类活动对岱海水文循环扰动日益增强，甚至已占据主导地位，如庞雪敏等[27]从土地利用类型变化的角度出发探究岱海湖面萎缩的驱动因子是林地面积增大，植被增加；赵辉等[28]和周云凯等[29]均发现工农业用水量增加是岱海水量持续减少的主要原因；Chen等[30]和Wang等[31]发现人类大量开采地下水导致岱海严重退化，可见岱海水资源损失的主要原因并没有形成一致的看法. 此外，缺少长期连续数据也妨碍了从时间上理解湖泊萎缩过程及其影响因素变化[32]. 例如，尽管已经证明经济社会发展会加剧干旱半干旱地区湖泊萎缩[33-34]，但是鲜有研究关注该地区经济社会发展不同阶段湖泊水资源量损耗差异，而这对于科学合理地制订该地区经济社会可持续发展战略是有价值的[35]. 因此，开展干旱半干旱地区湖泊水资源动态监测，获取长期连续的自然环境和社会经济数据，是充分理解该地区湖泊水资源损失过程及主要驱动机制的前提.
湖泊水资源动态监测的主要手段有传感器原位观测[36]、湖泊沉积物测年技术[37-38]、卫星遥感技术[39-40]等. 其中卫星遥感技术以广覆盖、低成本的优点被广泛应用于湖泊水情动态监测研究[41]. 例如：基于多源遥感影像提取湖泊边界获取湖泊面积[42]，利用卫星雷达测高技术监测湖面高程变化[43-44]. 但是这些研究多关注湖泊水面的动态变化[15, 32, 39, 41, 45]，利用遥感技术监测湖泊水量变化的研究相对较少[46-47]. 张国庆等[48]基于ICESat和Landsat数据进行了中国十大湖泊水量平衡估算；王志杰等[49]利用月水量平衡模型探究了呼伦湖水量变化；昝婵娟等[50]基于遥感影像和数字测深模型提取了近30年来咸海面积、水位变化信息，重建咸海水位-面积-库容曲线，探明咸海水量变化特征. 可见由于缺乏长期连续实测水位数据的支撑，加之受限于卫星数据的可获得性，这些研究多关注于湖泊水量近30年的变化，不能覆盖我国的几个主要经济社会发展阶段.
基于此，本研究以岱海为研究对象，从1986-2020年间的遥感影像中提取岱海湖岸线，并结合岱海实测水位和水下地形数据，推算1961-2020年间岱海的逐年水量. 据此，结合同期气象水文和社会经济数据，利用趋势检验、偏相关和逐步多元回归等统计学方法，对岱海萎缩过程及其影响因素开展计算分析. 本研究试图明晰：(1)近60年岱海的萎缩过程；(2)导致岱海持续萎缩的主要原因. 以期为半干旱湖泊的水资源开发利用与流域经济发展提供科学依据.
1 研究区概况岱海(40°32′~40°37′N，112°37′~112°46′E)(图 1)水面东西长10 km，南北宽6.5 km，呈椭圆形[51]，湖面积历年最大为177.5 km2[52]，2019年湖泊面积为51.32 km2，实测蓄水量为2.16×108 m3，是内蒙古第三大内陆湖[53]，曾具有供水、发电、养殖、调节水资源和气候等多重功能[2]. 岱海流域面积为2312.75 km2，其中85% 以上位于凉城县境内[54]，行政区划上隶属于内蒙古自治区乌兰察布市，气候带上属于干旱少雨、蒸发旺盛[52]的温带大陆性半干旱季风气候带[55]. 岱海主要入湖河道22条[56]，无出湖河道；补给系数仅为17.2，是典型的内流型湖泊[55]. 岱海是内蒙古高原东南部最重要的生态单元之一，对维系流域经济社会发展和生态环境健康具有重要价值[57].
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图 1 岱海流域地貌水系图(湖面水系数据来源于国家基础地理信息数据库2017年数据) Fig.1 Geomorphological water system map of Lake Daihai Watershed (Lake water system data comes from the data of National Basic Geographic Information Database in 2017) |
研究基础数据包括遥感影像数据、水位数据、气象数据、入湖径流量数据和社会经济数据. 其中遥感影像数据下载自美国地质调查局(www.usgs.gov/)及地理空间数据云(www.gscloud.cn/)，包括1986-2020年Landsat系列数据258景，各景影像质量良好，云量小于5%，空间分辨率为30 m. 水位数据(海拔高程)摘自于《内蒙古内陆河水文年鉴》及相关研究[58-60]，时间序列为1961-2019年. 气象数据选用了岱海湖边以西的凉城气象站[21]气象数据，数据来源于中国气象数据网(http://data.cma.cn)的“中国地面气候资料日值数据集”，主要包括1961-2020年日均气温、日降水量、日均风速、日均日照时数等，而潜在蒸散发量(ET0)则采用联合国粮农组织(FAO)推荐的Penman-Monteith公式[61]计算，公式如下：
| $ E T_0=\frac{0.408 \Delta\left(R_{\mathrm{n}}-G\right)+\gamma \frac{900}{T+273} u_2\left(e_{\mathrm{s}}-e_{\mathrm{a}}\right)}{\Delta+\gamma\left(1+0.34\; u_2\right)} $ | (1) |
式中，ET0为潜在蒸散法量(mm/d)；Rn为冠层表面太阳净辐射量(MJ/(m2·d))；G为土壤热通量(MJ/(m2·d))；Δ为饱和水汽压曲线斜率(kPa/℃)；γ为干湿常数(kPa/℃)；T为日平均气温(℃)；u2为地面以上2 m处风速(m/s)；es为饱和水汽压(kPa)；ea为实际水汽压(kPa). 同时利用干燥度指数(AI)来衡量区域气候干燥程度，一般按照如下公式[62]计算：
| $ A I=E T_0 / P $ | (2) |
式中，ET0为潜在蒸散量，P为降水量.
入湖径流量数据参考文献[63]，时间序列为1961-1994年. 而社会经济数据则选用1986-2020年凉城县的人口数、国内生产总值(GDP)、工业生产总值、农业生产总值，数据来源于《内蒙古自治区统计年鉴》. 由于数据获取存在一些客观原因，各种数据时间序列不完全一致.
2.2 方法 2.2.1 湖面面积重建首先对选取的遥感影像进行辐射定标、大气校正、几何校正以及投影转换等预处理，之后利用水体指数法对湖泊水体进行提取. 作为划分开阔水域特征最广泛、最有效的方法之一，改进的归一化水体指数(MNDWI)利用了水体与其他地物在中红外波段反射率上的差异，考虑抑制植被、最大区分周围建筑物与土壤等因素[64]，被证明可以有效利用于干旱半干旱地区的水体提取[65]，其计算公式如下：
| $ M N D W I=\frac{\rho_{\text {Green }}-\rho_{\mathrm{SWIR}}}{\rho_{\mathrm{Green}}+\rho_{\mathrm{SWIR}}} $ | (3) |
为了准确地提取湖泊边界，本研究根据每景Landsat影像的MNDWI值分布采用不同的阈值，而后结合人工目视解译对提取结果进行修正，误差在1个像元内，最后利用空间计算统计湖面面积. 所有的操作均在ENVI 5.2(EVIS Inc., USA)、ArcGIS 10.7(ESRI Inc., USA)中实现. 所有数据均采用Albers等面积圆锥投影坐标系.
2.2.2 湖泊萎缩强度为了更好地描述不同时期湖泊水体面积的相对变化程度，引入湖泊萎缩强度(ILLI)来定量描述某一时间段湖泊萎缩强弱的相对程度. 假定某一时期内湖泊萎缩总量为A，该时期可以分成N个不同发展阶段，每个阶段的湖泊萎缩量为Ai(i=1, 2, 3, …, N)，则每个阶段湖泊萎缩强度为:
| $ I L L I=A_i / A $ | (4) |
式中，ILLI∈(-1, 1)，当ILLI>0时，表明湖面面积缩小；当ILLI < 0时，表示湖面面积增大. ILLI的大小表征了湖泊萎缩的相对强度[66].
2.2.3 湖泊水量变化利用湖面面积和湖泊水位重建岱海湖泊水量变化过程，湖泊水量变化ΔV按照如下公式[67]计算：
| $ \Delta V=\frac{1}{3}\left(H_2-H_1\right)\left(S_1+S_2+\sqrt{S_1 \cdot S_2}\right) $ | (5) |
式中，H1、H2为计算时段始末的湖泊水位(m)；S1、S2为其对应的湖面面积(m2).
2.2.4 湖泊水位-水量曲线根据2019年实测岱海水下地形，计算2019年岱海水量，并利用湖泊水位及遥感提取的湖面面积计算湖泊水量变化，估算1986-2019年岱海水量，构建岱海水位-水量曲线.
2.3 统计分析采用Mann-Kendall检验(M-K检验)[20]、Mann-Whitney突变检测[68]结合累计距平曲线[69]对岱海萎缩特征要素(水位、湖面面积和水量)和潜在的影响因素(气象、水文和社会经济要素)时间序列的趋势变化以及突变程度进行探究. 以倾斜度z来量化单调趋势，当z为正时，表示上升趋势，当z为负时，表示下降趋势. P值表示显著性水平.
采用SPSS 26.0软件(IBM Inc., USA)计算各时间序列之间的相关及偏相关性，以Pearson相关系数(r)表征(偏)相关性强弱、P值表示显著性水平：|r|越接近1，(偏)相关性越强；P < 0.05表示在0.05水平上显著(偏)相关，P < 0.01表示在0.01水平上显著(偏)相关[20]. 在此基础上，采用多元线性回归模型，进一步衡量各要素的相对贡献. 最后采用Origin 2018软件(OriginLab Inc., USA)对时间序列开展统计分析并绘制曲线图.
3 结果 3.1 岱海萎缩特征要素 3.1.1 水位1961-2019年间岱海年均水位时间序列的M-K检验结果表明：岱海水位从1961年的989.80 m显著下降到2019年的978.95 m(z=-10.418，P < 0.01). 59年水位共下降了10.85 m，下降速率为0.178 m/a.
岱海水位年均值分段拟合结果(图 2)表明：岱海水位年均值变化过程可分为3个阶段：第1阶段(1961-1978年)，湖泊水位呈缓慢下降趋势(P < 0.01)，下降速率仅为0.060 m/a；第2阶段(1979-2004年)，岱海水位呈快速下降趋势(P < 0.01)，下降速率为0.199 m/a；第3阶段(2005-2019年)，岱海水位呈加速下降趋势(P < 0.01)，下降速率为0.441 m/a. 总体呈现先慢后快的变化趋势.
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图 2 1961-2019年岱海水位变化 Fig.2 Changes in the water level of Lake Daihai from 1961 to 2019 |
岱海多年月均水位介于985.76 m(4月)到985.50 m(12月)之间，均值为985.69 m. 回归分析结果表明，多年月均水位呈现逐月显著下降趋势(y=-0.0225x+985.8，P < 0.01). 在消除这种下降趋势的情况下，多年月均水位年变化呈双峰型，分别在4-5月和8-9月达到峰值(图 3).
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图 3 岱海多年月均水位年变化 Fig.3 Annual variation of average monthly water level in Lake Daihai |
第一阶段内岱海1971-1978年月均水位年变化模式(图 4)为：1-3月水位逐渐增加，4月水位为全年最高值，而后湖泊水位逐渐下降，7-9月汛期，湖泊水位上升，9月水位与4月水位相差不大，汛期结束后湖泊水位下降. 1971-1978年月均水位年变化幅度为-0.009 m/a. 第三阶段内岱海2011-2018年月均水位变化模式(图 4)为：1月水位值最大，之后则呈现显著下降，虽然汛期补给量大，湖泊水位在8月稍有上涨，但全年水位总体呈现显著下降趋势(z=-4.183，P < 0.01). 2011-2018年月均水位年变化幅度为-0.04 m/a.
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图 4 不同时间段湖泊水位月变化 Fig.4 Monthly changes in lake water level over different time periods |
遥感提取的1986-2020年岱海岸线向湖心退缩显著(图 5). 其中，西南段湖岸线向湖心平均退缩6 km；东南和东北段湖岸线向湖心平均退缩了约2 km；西北段湖岸线向湖心退缩不足1 km，缩进速度相对缓慢. 近35年来，岱海岸线几何中心持续向东北方向移动.
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图 5 1986-2020年岱海岸线变化过程 Fig.5 The coastline change process of Lake Daihai from 1986 to 2020 |
随着岸线的退缩，1986-2020年岱海年均湖面面积以2.16 km2/a的速率自1986年的125.07 km2缩减到2020年的49.55 km2(图 6). ILLI统计结果(表 1)显示在过去35年中每5年一个时间段，每个时间段内湖泊面积均呈现萎缩状态：1986-2000年岱海萎缩强度较高，其所包含的3个时间段内岱海湖面面积均减小12 km2以上；2000-2005年湖泊萎缩强度较低，5年内湖泊面积仅减少4.1 km2；2005-2010年萎缩强度有所恢复；2010-2020年萎缩强度约10 km2/5 a. M-K检验结果表明：1986-2020年湖泊面积总体呈显著的下降趋势(z=-8.095，P < 0.01). 同时相关性分析结果表明，岱海水位与面积呈显著的正相关关系(r=0.68，P < 0.01).
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图 6 岱海1986-2020年年均湖面面积变化 Fig.6 Lake area changes in Lake Daihai from 1986 to 2020 |
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表 1 年际湖泊面积变化量和ILLI统计 Tab. 1 Interannual lake area change and ILLI statistics |
岱海水位-水量曲线显示(图 7)，岱海水量随水位单调递增，两者呈显著正相关关系(r=0.99，P < 0.01). 该曲线拟合方程为：
| $ y=-6.08 \times 10^9 x+3.13 \times 10^6 x^2+2.95 \times 10^{12} $ | (6) |
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图 7 岱海水位-水量曲线 Fig.7 Fitting curves between lake level and water volume of Lake Daihai |
式中，y、x分别代表水量(m3)和水位(m).
依据公式(6)计算得到的1961-2019年逐年年均水量显示(图 8)，近60年岱海水量呈显著减少趋势(P < 0.01)，共减少9.88×108 m3，减少速率为1.74×107 m3/a. 对应水位下降的3个阶段，岱海水量在第一、第二和第三阶段的损失速率分别为0.726×107、2.10×107、3.39×107 m3/a，分别可定义为岱海水量缓慢损失阶段、快速损失阶段和加速损失阶段. 其中加速损失阶段的损失速率分别为缓慢变化阶段和快速损失阶段损失率的4.7和1.6倍. 此外Mann-Whitney突变检测结果表明岱海年均水量变化过程线在1978年、2005年分别存在-3.73×108、-3.35×108 m3/a的减少突变(P < 0.01).
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图 8 1961-2019年岱海年均水量变化 Fig.8 Annual average water volume change in Lake Daihai from 1961 to 2019 |
岱海流域1961-2020年年均气温、潜在蒸散发量、降水量、干燥度、风速和日照时数分别为(5.69±0.78)℃、(984.3±56.9) mm、(414.2±100.7) mm、(2.54±0.72)、(2.21±0.36) m/s、(2963.1±137.8) h(图 9). 1961-2020年间气象要素年均值的MK检验结果表明：气温以0.03℃/a的速度显著升高(P < 0.01)；风速以-0.0133 m/(s·a)的速度显著下降；日照时数以-3.39 h/a的速度显著下降；其他气象要素均无显著变化趋势. 同时，分段趋势分析结果表明(表 2)：第一阶段，各项气象要素变化趋势均不显著；第二阶段，年均温呈显著上升趋势(P < 0.01)、年均风速和日照时数呈显著下降趋势(P < 0.01)，年均潜在蒸散发量和干燥度降低、降水量增加但变化趋势不显著；第三阶段，年均潜在蒸散发量呈现显著增加趋势(P < 0.01)，其他气象要素不具显著性变化趋势. 此外，相关分析表明：湖泊水量与气温呈显著负相关(r=-0.687，P < 0.01)，与风速和日照时数均呈显著正相关(r=0.631，r=0.485，P < 0.01).
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图 9 1961-2020年凉城站气象要素的多年月均值变化 Fig.9 Multi-year monthly mean changes of meteorological elements at Liangcheng Station from 1961 to 2020 |
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表 2 1961-2020年凉城气象站总体和3个阶段气象要素多年均值和年均值变化趋势M-K检验结果 Tab. 2 M-K test results of the multi-year average and annual average change trends of the overall and three-stage meteorological elements of Liangcheng Meteorological Station from 1961 to 2020 |
从1961-2020年间的气象要素月均值变化(图 9)来看，多年月平均气温、降水量最大值均出现在7月，最小值均出现在1月. 多年月平均潜在蒸散发量最大值出现在6月，最小值出现在1月. 多年月平均干燥度则与上述要素的月变化相反. 多年月平均日照时数为5月最多，12月最少. 多年月平均风速为4月最大，8月最小.
3.2.2 水文因素1961-1994年岱海入湖径流量时间序列趋势分析结果显示(图 10)：岱海入湖径流量呈波动下降趋势，线性倾向率为-0.024×108 m3/a，从1961年的1.109×108 m3下降到了1994年的0.282×108 m3，下降了74.6%. MK趋势检验结果(z=-4.35，P < 0.01)也表明在过去35年中岱海入湖径流量总体呈现显著的下降趋势.
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图 10 1961-1994年岱海入湖径流量变化 Fig.10 Changes in the runoff of Lake Daihai from 1961 to 1994 |
1986-2020年间，凉城县人口变化曲线(图 11)呈现双峰型，存在2个人口上升期(1986-1997、2003-2009年)和2个人口下降期(1997-2003、2009-2019年). GDP和工业生产总值均呈现单峰变化(图 11)，峰值分别为78.10亿和78.85亿元. 农业生产总值自1986年的0.57亿元增加到2014年的29.45亿元，之后变化趋缓. 1986-2020年间社会经济要素趋势检验结果显示，凉城人口无显著性变化趋势，但是GDP、工业和农业生产总值呈显著增长趋势(P < 0.01). 此外，M-K突变检验以及累计距平曲线表明(图 12)：人口、GDP、工业生产总值、农业生产总值在2005年均发生了不显著的增加突变. 相关分析表明：各萎缩特征要素均与GDP、工农业生产总值呈显著负相关(P < 0.01). 其中，岱海水量与农业生产总值相关性达到-0.944.
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图 11 1986-2019年凉城县社会经济要素(人口、GDP、工农业生产总值)变化 Fig.11 Changes in social and economic factors (population, GDP, gross industrial and agricultural production value) of Liangcheng County from 1986 to 2019 |
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图 12 1986-2019年凉城县社会经济要素(人口、GDP、工农业生产总值)累计距平曲线 Fig.12 Cumulative anomaly curve of social and economic factors (population, GDP, gross industrial and agricultural production value) in Liangcheng County from 1986 to 2019 |
使用偏相关分析[70]剔除其他影响要素的影响，分析单一影响要素与各萎缩特征要素(水位、湖面面积和水量)的相关程度，结果显示(表 3)：萎缩特征要素水位、湖面面积和水量仅与农业生产总值呈现显著负相关关系(P < 0.01)，偏相关系数分别为-0.532、-0.486、-0.496. 相反地，各萎缩特征要素与其他影响要素不具有显著偏相关性.
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表 3 各萎缩特征要素(水位、湖面面积和水量)与影响因素(气象和社会经济要素)间的偏相关性计算结果 Tab. 3 Calculation results of partial correlations between various shrinking characteristic factors (water level, lake area, and water volume) and influencing factors (meteorological and socio-economic factors) |
采用逐步多元回归方法分析各影响要素对岱海水量变化的相对贡献[71]. 结果表明(表 4)：相对于气象要素，社会经济要素对岱海水量损失贡献率较高. 在2005-2019年间，社会经济要素可解释岱海水量加速下降原因的98%，其中GDP对岱海水量损失的影响较大(标准化系数为-0.982)；而气象要素的相对贡献仅为33.2%.
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表 4 各影响要素对岱海萎缩贡献的逐步多元回归分析结果* Tab. 4 The results of stepwise multiple regression analysis of the contribution of each influencing factor to Lake Daihai's shrinking |
自1961-2019年，岱海水位从989.8 m持续下降到978.95 m，造成了共9.88×108 m3的水量损失. 分段拟合和突变检验结果表明，岱海水量损失依次经历了缓慢、快速和加速损失3个阶段. 这种先慢后快的损失过程与半干旱区大多数湖泊萎缩过程是相类似的[72-74]. 尽管导致该地区近百年内内流型湖泊萎缩的主要因素各异，但是可以概括为气候变化[75](降水减少和蒸发增大)、植被演替[27](自然林或人工林扩张)和经济社会发展[42, 76](居民生活和工农业生产耗水). 那么，究竟是何原因导致岱海持续萎缩？
气候变化对岱海持续萎缩有一定影响. 一般认为气温升高、风速增加、日照时数增加会使蒸发量增加[77]，入湖径流减少，进而增大水资源的损失. 而降水量减少也会使得入湖径流及降水补给减少[26]，从而造成湖泊水资源损失. 1961-2020年间岱海流域气温显著上升(P < 0.01)，潜在蒸散发量呈微弱的上升趋势，降水量呈下降趋势，这种气候条件可能利于湖泊的萎缩[71]. 此外，从岱海水量损失的3个阶段情况来看：第一阶段(1961-1978年)，所有气象要素变化均不显著，呈波动变化；第二阶段(1979-2004年)，尽管降水量和潜在蒸散发量无显著变化，但此阶段降水量均值较第一阶段均值有所下降，潜在蒸散发量与降水量的差值增大. 其中2003、2004年[72]湖泊水量有所回升，主要是因为这两年降水量显著增加，分别比多年平均值多255.2、109.9 mm，属于丰水年[78]，且潜在蒸散发量也均低于多年平均值，体现了湖泊水量变化对湖区有效降水(降水-蒸发)的敏感响应；第三阶段(2005-2020年)，年均潜在蒸散发量呈现显著增加趋势(P < 0.05)，其余要素无显著变化，在此阶段年均潜在蒸散发量的均值比第二阶段年均值多24.4 mm，且年均降水量较第二阶段年均值减少20.8 mm，潜在蒸散发量与降水量之间的差值继续增加，促使入湖径流量不断减少[32]，湖泊萎缩速度加快. 但逐步多元回归模型结果显示，这种变化相对于湖泊持续萎缩而言，贡献率较小. 长时间尺度不显著的气候变化对于岱海湖泊持续萎缩的作用不明显，短时间尺度的气候波动会直接作用于湖泊水文情势变化[26].
流域植被覆盖度增大也是加大水资源消耗的潜在原因之一. 在植物蒸腾作用下，植被覆盖度的增大将加大浅层地下水的消耗[79]，进而减少入湖地下径流量. 据统计，岱海流域人工林地覆盖度从2000年的9.33% 增至2008年的11.57% [9]. 可见岱海流域植被覆盖度的增大是岱海水量损失的因素之一. 不过，第三阶段岱海流域植被覆盖度与第二阶段对比并无明显增加[6]，而此阶段水资源量损失速率却显著高于第二阶段. 这个矛盾表明植被覆盖度增大是岱海水资源量损失的原因之一，但并非主要原因.
岱海萎缩主要是流域经济社会发展引起的水资源消耗加剧导致的. 统计分析结果表明，流域社会经济要素均呈现显著增加趋势(P < 0.01)，且其与各湖泊萎缩特征要素之间均呈显著负相关(P < 0.01)，其中萎缩特征要素与农业生产总值的相关性及偏相关性均最强. 此外，1961-2019年间的年均水量变化过程线的突变检测结果也显示其在1978年、2005年存在减少突变，而这两个时间点恰与我国实行的“改革开放”和“西部大开发”两个经济战略的时间点是一致的. 这意味着岱海水资源量损失过程对应其流域经济社会发展的3个阶段. 第一阶段，随着流域农业生产的恢复和发展，农业需水量的增大使得大量地表和地下入湖径流被各类农田水利工程(如农业灌溉机井[26, 59]，水库、塘坝等蓄水工程[52, 54])截流[59]，削弱了对湖泊水体的补给，岱海水量平衡被打破[26]，岱海水资源量出现缓慢损失. 第二阶段，我国于1978年实行改革开放，进入工农业时代[80]. 岱海流域耕地面积迅速扩张，农业人口增加，农业规模扩大[29]. 耕地面积(图 13)由1976年的383.20 km2增加到1986年的409.80 km2[6]，甚至侵占了岱海西南岸线退缩后裸露的部分滩地. 为适应农业的发展，加强农业灌溉活动，流域内农灌井和水库数量不断增多[81]，大量抽取地下水[30]，岱海流域平均年灌溉用水也从1960s的3.457×107 m3增加至1980s的6.251×107 m3，致使入湖径流量显著下降. 岱海进入水资源快速损失阶段. 第三阶段，我国于2005年在包括岱海流域之内的西北地区实行“西部大开发”战略. 这使得岱海流域农业进一步发展，耕地面积增加至454.92 km2(2015年)，占整个岱海流域面积的54.27%，农业用水占总生产用水的68.3% [6]. 期间岱海地下水严重超采[57]，对岱海的侧向补给明显减少[13]. 同时，这段时期流域工业的快速发展也加剧了岱海水资源的消耗. 仅2006年建成投产的岱海发电厂的年用水量就达到了1.192×107 m3[6]，且未考虑电厂温排水导致的岱海湖面蒸发的加速[82]. 工业的发展，利用了岱海南部地区大量的地表和地下水，也导致岱海湖面几何中心不断向北偏移[28]. 综上可知，改革开放以来岱海流域农业发展是导致湖泊水资源损失的主因，而“西部大开发”战略实施以来的工业发展则加速了损失进程.
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图 13 岱海流域耕地面积变化(数据来源于参考文献[5]) Fig.13 Changes in the area of arable land in the Lake Daihai Basin (Data comes from the reference [5]) |
岱海水位年内变化也体现了流域经济社会发展对其水资源损失的贡献. 第一阶段，岱海月均水位年变化曲线呈双峰型(图 3和图 4)：1-3月融雪水通过地表径流汇入岱海，使其水位逐渐升高[83]；春季开始的农业生产损耗了大量的水资源，使得湖泊水位逐渐下降；6-9月为岱海流域的雨季[78](图 9a)，集中降水使得湖泊水位再次上升；10月后进入枯水期，湖泊水位下降[84]. 然而，第三阶段流域耕地面积的增大和工业经济的发展使得更多的地表和地下径流被截留用于工农业生产. 入湖径流的减少必将削弱岱海水位的季节变化，使得湖泊水位年丰枯变化不显著. 可见，高强度的人类活动掩盖了湖泊水位自然丰枯变化特征[85].
本研究建议半干旱区经济社会发展必须建立在水资源可承受范围内. 按照岱海水量损失回归方程估算(图 8)，岱海到2026年将趋于干涸，这必将对流域生态环境保护和经济社会发展带来巨大打击[60]. 实际上，岱海流域各项经济社会发展指标近些年已经出现了下降(图 11). 可见，合理开发利用半干旱地区湖泊水资源是实现该地区经济社会可持续发展的关键之一[35, 45]. 尽管当地于2016年开始人为干预治理湖泊湿地，但就目前水情来看，效果并不显著，岱海生态恢复与治理任务紧迫，未来生态补水工程应探寻更加合理的生态需水方案，保障岱海健康发展[78].
5 结论本文利用1986-2020年258景Landsat遥感影像数据，提取岱海湖面面积，结合1961-2018年实测水位和水下地形数据，计算得到岱海水量，综合气候波动和社会经济两方面因素，对岱海近60 a来的萎缩过程及其驱动力进行了分析和讨论，得出以下结论：
1) 近60 a以来，岱海呈现明显的湖泊面积萎缩、水位下降和水量损失趋势，其中湖泊面积1986-2020年共减少了75.52 km2，萎缩了60.38%，年均萎缩2.16 km2，湖泊萎缩空间变化以西南方向为主；而岱海水位共下降了10.85 m，下降速率为0.178 m/a，2005年之后湖泊水位下降速率加快；湖泊水量近60 a共损失9.88×108 m3，岱海水量变化可分为3个阶段：1961-1978年，水量损失速率为0.726×107 m3/a的缓慢损失阶段；1979-2004年，水量损失速率为2.10×107 m3/a的快速损失阶段(P < 0.01)；2005-2019年，水量损失速率为3.39×107 m3/a的加速损失阶段(P < 0.01)，湖泊水量变化与湖泊水位变化相一致，均呈现先慢后快的变化趋势.
2) 近60 a来岱海湖泊持续性萎缩主要是由于流域经济社会发展引起的水资源消耗加剧导致的，其中，改革开放后流域农业开发利用规模和强度的提高是导致岱海水量损失的主要原因；“西部大开发”战略实施后工业经济的兴起则加速了岱海水量的损失；气候变化及植被建设也对岱海持续性萎缩进程有一定影响. 干旱半干旱地区湖泊流域经济社会的发展需要与其水资源承载力相协调.
致谢: 在开展岱海水资源损失重建研究期间，中国科学院南京地理与湖泊研究所黄群副研究员等给予了大量的帮助，在此致以诚挚的谢意.
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