2024, Vol. 36 
(2: 青海省气象科学研究所, 西宁 810001)
(3: 中国科学院青海盐湖研究所, 盐湖资源绿色高值利用重点实验室, 西宁 810008)
(4: 青海省盐湖地质与环境重点实验室, 西宁 810008)
(2: Qinghai Institute of Meteorological Sciences, Xining 810001, P. R. China)
(3: Key Laboratory of Green and High-end Utilization of Salt Lake Resources, Qinghai Institute of Salt Lakes, Chinese Academy of Sciences, Xining 810008, P. R. China)
(4: Qinghai Provincial Key Laboratory of Geology and Environment of Salt Lakes, Xining 810008, P. R. China)
柴达木盆地盐湖资源种类丰富且储量在全国占有绝对优势[1]，对保障国民经济发展和维系区域生态平衡有着重要意义。受全球气候变化的影响，柴达木盆地气温大幅升高，降水量明显增加，气候向暖湿化方向发展，成为整个青藏高原气候变化最为敏感和显著的地区[2]。受此影响，作为气候变化的“指示器”，盆地内湖泊敏感响应[3]。研究表明自2000年以来盆地湖泊面积总体上呈现增大趋势[4]，其中，小柴旦湖是盆地内变化最明显的尾闾湖之一[5]，且该湖泊受人为开发相对较少，可作为湖泊对气候变化响应研究的典型对象。
一直以来，柴达木盆地湖泊对气候变化的响应机制及其对自然和社会环境的影响备受关注。一方面，关注利用多源卫星遥感数据解译、评估盆地内湖泊面积变化及对周边生态环境的影响和对气候变化的响应[6]，在盆地湖泊扩张的背景下，可鲁克湖、苏干湖等“生态型”湖泊湖滨湿地面积增加且植被明显改善[7]，植被群落有序演替[8]，生物栖息地增加[9]，湖泊在区域气候调节、水土保持等生态系统服务功能显著提升[10]；同时，湖泊扩张也对社会经济带来一定危害，如那棱格勒河尾闾湖溃决[11]、小柴旦湖扩张影响交通线路等[12]，但仅限于湖泊面积扩张分析，对周边环境和社会经济的定量影响探讨相对欠缺。另一方面，以资源禀赋评估为目标，开展“资源型”湖泊资源元素赋存及变化研究[13]，如闫立娟等[14]以地面光谱调查和遥感影像灰度值变化定性分析小柴旦湖矿化度变化，樊启顺等[15]以数据收集和实地采样分析小柴旦湖矿化度变化，王俊虎等[16]基于WorldView-Ⅱ高分数据和实测数据开展尕斯库勒湖矿化度分析，盐湖资源赋存也作为第二次青藏高原综合科学考察重点研究内容之一[17]，研究结果表明盆地盐湖呈现矿化度下降且资源矿物质含量下降态势。因此，无论从灾害防御角度还是盐湖资源合理开发利用视角，均有必要跟进探讨盆地盐湖在气候变化背景下的变化及影响。
基于上述背景，本文以长时间序列卫星遥感数据为基础，选取位于柴达木盆地北缘面积变化快速的小柴旦湖作为研究对象，从“点-线-面”形态解构湖泊并分析质心、岸线长度和面积变化，同时构建遥感矿化度指数，分析湖泊变化对社会经济影响情况和对气候变化的响应，初步探讨小柴旦湖资源禀赋变化，以期为盆地盐湖资源保护利用、区域生态平衡和防灾减灾工作提供一定支撑。
1 研究区概况小柴旦湖(37°27′~37°32′N，95°28′~95°36′E，图 1)位于由柴达木盆地中北部的库尔雷克山、绿梁山、锡铁山围城的自流盆地内，主要受祁连山水系塔塔棱河的补给。德小高速(G315)和柳格高速(G3011)公路在此交汇，是甘青新和甘青藏横纵交通通道的重要节点。据《中国盐湖志》记载，1980年4月实测小柴旦湖表层卤水矿化度达339.1 g/L，密度为1.2265 kg/m3，pH值为7.80，卤水含硼量高，是典型的硼矿赋存硫酸镁亚型盐湖[18]，长期以来，从资源禀赋和生态属性上被归为“资源型”盐湖。
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图 1 研究区地理位置 Fig.1 Geographical location of the study area |
秋季为盆地湖泊丰水期，湖泊稳定性较高[19]，而盐度也在秋季达到最高[20]，为保证结果可对比性，选取1990—2022年9—10月33景晴空无云Landsat系列卫星影像(行列号136/34)作为数据源[21](图 2)，利用ENVI 5.3和ArcGIS 10.2对影像进行辐射校正、大气校正、投影裁剪、统计分析和可视化表达等处理。
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图 2 影像数据时间序列 Fig.2 Time series of satellite data |
为探讨湖泊对气候变化的响应，本文选用距离小柴旦湖最近的大柴旦气象站1961—2022年气温和降水资料。数据源自中国气象科学数据共享网(http://data.cma.cn)，数据经过严格的质量控制与均一性检验。
2.1.3 土地利用/覆盖数据为开展湖泊扩张淹没分析，本研究采用中国科学院地理科学与资源研究所(https://www.resdc.cn/g1)制备的1990年研究区土地利用/覆盖数据[22]。
2.2 方法 2.2.1 盐湖水域范围提取利用ENVI 5.3中随机森林分类扩展工具进行水域范围提取，选择训练样本时使Jeffries-Matusita Distance[23-24]和Transformed Divergence两参数均大于1.9[25]，从而保证样本的可分离性，提高水陆分类精度，水域范围最终经过人工修订和数据质量检查。
2.2.2 变化动态度指数为定量分析小柴旦湖面积和岸线长度变化特征，引入动态度指数[26]：
| $ R_{\mathrm{S}}=\frac{S_{\mathrm{tb}}-S_{\mathrm{ta}}}{S_{\mathrm{ta}}} \times \frac{1}{T_{\mathrm{tb}-\mathrm{ta}}} \times 100 \% $ | (1) |
| $ R_{\mathrm{L}}=\frac{L_{\mathrm{tb}}-L_{\mathrm{ta}}}{L_{\mathrm{ta}}} \times \frac{1}{T_{\mathrm{tb}-\mathrm{ta}}} \times 100 \% $ | (2) |
式中，RS和RL分别为面积变化动态度指数和岸线长度变化动态度指数，Sta和Stb分别表示研究时段开始和结束年份的湖泊面积，Lta和Ltb分别表示研究时段开始和结束年份的湖泊岸线长度，Ttb－ta为研究时段长度。
2.2.3 质心迁移模型湖泊质心即湖泊平面质量中心，是研究湖泊扩张与萎缩方位变化的重要的参考点，由平面空间的一对经纬度坐标点表示[23]：
| $ C\left(X_t, Y_t\right)=\left\{\begin{array}{l} X_t=\frac{\sum\limits_{i=1}^N S_{t i} X_i}{\sum\limits_{i=1}^N S_{t i}} \\ Y_t=\frac{\sum\limits_{i=1}^N S_{t i} Y_i}{\sum\limits_{i=1}^N S_{t i}} \end{array}\right. $ | (3) |
式中，C(Xt, Yt)为湖泊质心的地理经纬度坐标，Xt为经度坐标点，Yt为纬度坐标点，Sti为第t时期第i个湖泊水体像元面积，Xi和Yi分别为第i个湖泊水体像元经纬度坐标点。
质心的偏移距离可在一定程度上反映湖泊的扩张和萎缩属性，计算公式为：
| $ d=\sqrt{\left(X_{t+\Delta t}-X_t\right)^2+\left(Y_{t+\Delta t}-Y_t\right)^2} $ | (4) |
式中，d表示湖泊质心的偏移距离，Xt和Yt为t时期湖泊质心的经纬度坐标，Yt+Δt和Yt+Δt为t+Δt时期湖泊质心的经纬度坐标。
2.2.4 矿化度指数基于盐湖光谱反射率与湖水矿化度高低呈明显的正相关性特征[27]，筛选可作为监测地表水体矿化度的敏感波段[28]，而不同波段光谱在水中衰减系数存在差异，随波长增长，蓝光至近红外波段对水体穿透能力依次减弱，需考虑水深对水体反射率的影响[29]，因此本文选取既能敏感反映湖水矿化度变化，又能仅穿透表层湖水的红波段，建立基于Landsat TM/ETM+/OLI卫星影像红波段的矿化度指数(total dissolved solids index，TDSI)，半定量表征湖泊表层矿化度变化，计算公式为：
| $ T D S I={ Band }_{\text {red }} $ | (5) |
式中，Bandred为红波段反射率；TDSI值越高表示矿化度越高，反之矿化度越低。。
2.2.5 潜在蒸散量潜在蒸散量(ET0)是区域能量平衡和水分平衡的重要组成部分，因其物理意义鲜明且计算精确，该方法广泛应用[30]。本文采用联合国粮农组织(FAO)推荐的Penman-Monteith方法计算逐日潜在蒸散量，再进行月份、年份统计计算：
| $ 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)} $ | (6) |
式中，Δ为水汽压对温度的斜率，kPa/℃；Rn为净辐射，MJ/(m2 ·d)；G为土壤热通量，MJ/(m2 ·d)；γ为干湿球常数；T为日平均气温，℃；U2为2 m高处风速，m/s；es为饱和水汽压，kPa；ea为实际水汽压，kPa。
3 结果与分析 3.1 湖泊形态变化及影响 3.1.1 面积和岸线长度变化特征从图 3a~b可知，截止2022年9月，小柴旦湖面积为129.1 km2，较1990年增大1.2倍，湖泊扩张明显。1990—2022年小柴旦湖水域面积呈“缓减-缓增-快增”阶段性变化特征，其中1990—2001年面积呈减小态势，减小速率为-0.9 km2/a；2002—2015年呈波动缓慢增大态势，平均增速为1.4 km2/a；2016—2022年呈快速增大态势，平均增速为4.8 km2/a。1990—2022年湖泊面积变化平均动态度为3.4%，总动态度为3.6%；动态变化最强烈的年份为2001—2002年，动态度为63.3%，次强烈年份为1990—1991年，动态度为19.1%。
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图 3 1990—2022年小柴旦湖面积(a~b)及岸线长度(c~d)变化 Fig.3 Changes in the area (a-b) and shoreline length (c-d) of Xiao Qaidam Lake from 1990 to 2022 |
从图 3c~d可知，截止2022年9月，小柴旦湖岸线长度为89.1 km，较1990年增长86.6%。小柴旦湖岸线长度随面积增加而增长，一定时期内保持相对稳定，呈阶段性变化，1990—2001年、2002—2015年和2016—2022年3阶段平均岸线长度分别为47.1、54.8和86.0 km。1990—2022年岸线长度变化平均动态度为2.7%，总动态度为2.7%；动态变化最强烈的年份为2015—2016年，动态度为37.4%，次强烈年份为2001—2002年，动态度为32.4%。湖泊岸线周边是人类活动较为频繁、人地关系较为敏感的区域，岸线长度越长、动态变化越高，意味着湖泊与周边的相互影响越强烈。
3.1.2 小柴旦湖质心迁移特征从岸线及质心迁移空间变化(图 4)可知，1990—2022年小柴旦湖总体向西北方向扩张。截止2022年，湖泊质心累计迁移距离为2363.49 m，其中2002、2018、2010、1999、2004年迁移较为剧烈，分别较上年度迁移1333.25、646.47、571.94、525.30和525.06 m；1990年以来湖泊质心累计迁移距离呈阶段性增加态势，其中1990—2000年累计平均迁移249.39 m，累计最远迁移450.89 m；2001—2015年累计平均迁移857.16 m，累计最远迁移1434.30 m；2016—2022年累计平均迁移2142.11 m，累计最远迁移2505.98 m(图 5)。
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图 4 1990—2022年小柴旦湖质心迁移空间变化 Fig.4 Spatial changes of centroid migration in Xiao Qaidam Lake from 1990 to 2022 |
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图 5 1990—2022年小柴旦湖质心累计迁移距离变化 Fig.5 Cumulative migration distance of the centroid of Xiao Qaidam Lake from 1990 to 2022 |
以1990年研究区土地利用/覆盖数据为基准，开展小柴旦湖面积扩张淹没影响分析，统计结果表明：与1990年相比，2022年小柴旦湖扩张淹没区域面积为69.4 km2，面积占比前三位分别为盐碱地、低覆盖度草地和滩地，分别占扩张面积的35.4%、16.2% 和15.0%；沼泽地和中覆盖度草地占比分别为14.3% 和12.6%；湖泊占比为6.0%，由质心迁移和岸线变换引起的形态变化导致；戈壁、其他建设用地和裸岩石质地的面积占比不足1.0% (图 6)。野外调查发现，扩张对小柴旦湖西侧、北侧、东南侧区域影响较大，德小高速公路、柳格高速公路部分路段受湖水拍击和浸透直接影响，与公路并行设置的电力设施、通讯设施被淹没，湖滨居民点受不同程度浸渍影响，已不具备居住条件(图 7)。
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图 6 小柴旦湖扩张淹没区土地覆被类型及面积占比 Fig.6 Land cover type and area proportion in the expanding inundation area of Xiao Qaidam Lake |
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图 7 小柴旦湖水位上涨威胁周边基础设施安全：(a~b)湖泊扩张威胁公路航拍影像；(c)湖泊扩张影响公路路基近景；(d)湖水侧渗至公路对面；(e)淹没公路沿线电力及通讯设施；(f)威胁民居 Fig.7 The rising water level of Xiao Qaidam Lake threatens the security of surrounding infrastructure: (a-b) Images of lake expansion threatens highway aerial; (c)The near view of lake expansion affects highway subgrade; (d)The lake seeped across the road; (e) The lake flooded power and communication facilities along the highway; (f)Rising lake levels threaten homes |
从TDSI的时空分布(图 8)可知，1990—2022年TDSI值呈波动下降趋势，即呈现“淡化”态势，在水域空间上，东南部、西北部入湖口水域TDSI值明显高于湖泊中央，其中，东南部离补给区域较远，湖水矿化度较高，而西北部入湖口水域可能与高浓度、富含碳酸盐的补给径流与盐湖卤水混合时发生碳酸钙沉淀，从而造成反射率偏高的现象[19]。
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图 8 1990—2022年小柴旦湖TDSI的时空变化 Fig.8 Spatial and temporal variation of TDSI in Xiao Qaidam Lake from 1990 to 2022 |
统计1990—2022年小柴旦湖TDSI最小值、最大值和平均值(图 9)，结果表明：TDSI最小值处于0~0.05之间，总体相对稳定。TDSI最大值呈阶段性变化，第1阶段(1990—2001年)总体较高，平均值为0.50，最高值达0.79，出现在1995年；第2阶段(2002—2022年)呈低水平状态，平均值为0.26，最低值为0.18，出现在2003年。TDSI平均值呈阶段性变化，第1阶段(1990—2001年)总体较高，平均值为0.18，最高值达0.38，出现在1994年；第2阶段(2002—2022年)呈低水平状态，平均为0.06，最高值为0.10，出现在2004年，最低值为0.01，出现在2022年。
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图 9 1990—2022年小柴旦湖湖表TDSI变化 Fig.9 TDSI variation of Xiao Qaidam Lake from 1990 to 2022 |
结合湖泊点线面形态变化特征，尽管小柴旦湖面积和岸线在2016后快速增大，但水体矿化度指数自2002年后持续减小，说明湖泊矿化度的变化更为敏感。文献调研表明，小柴旦湖点位测量矿化度亦呈现逐渐下降态势，由339.10 g/L(1980年)下降至29.29 g/L(2021年)(表 1)，且硼离子浓度由1244.6 mg/L(1980年)下降至68.4 mg/L(2021年)，锂离子浓度由35.8 mg/L(1980年)下降至2.99 mg/L(2021年)。
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表 1 小柴旦湖湖表矿化度 Tab. 1 TDS of surface water of Xiao Qaidam Lake |
从1990—2022年大柴旦气象站年平均气温、年降水量和年潜在蒸散量变化趋势(图 10)可知，年平均气温呈升高趋势，气候倾向率为0.54℃/10 a；年降水量呈增加趋势，其气候倾向率为8.90 mm/10 a；年潜在蒸散量呈减少趋势，气候倾向率为-11.75 mm/10 a。气温、降水、潜在蒸散的变化指示了研究区气候变化转型的事实，戴升等[35]研究表明研究区气候从暖干向暖湿轻度转型。由表 2可知，小柴旦湖面积与岸线长度呈极显著正相关(相关系数r=0.922，P < 0.01)，说明两者变化协同一致；小柴旦湖面积与水域平均矿化度呈极显著负相关(r=-0.705，P < 0.01)，说明面积扩张引起湖泊“淡化”。小柴旦湖面积、岸线长度与年平均气温均呈极显著正相关(r=0.541、0.460，P < 0.01)，与年潜在蒸散量均呈极显著负相关(r=-0.570、-0.582，P < 0.01)，与年降水量均呈不显著正相关(r=0.343、0.235)。王战等[36]分析发现塔塔棱河上游冰雪覆盖面积退化严重，因此在暖湿轻度转型期内，盆地降水增多、蒸发下降、增温引起的冰雪融水增加综合叠加效应引起区域水资源增加，进而导致湖泊扩张和“淡化”。
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图 10 1990—2022年大柴旦站年平均气温(a)、年降水量(b)和年潜在蒸散量(c)变化趋势 Fig.10 Annual mean temperature (a), annual precipitation (b) and annual potential evapotranspiration (c) in Da Qaidam meteorological station from 1990 to 2022 |
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表 2 小柴旦湖变化影响因子相关性分析 Tab. 2 Correlation analysis and contribution rate of influencing factors of Xiao Qaidam Lake change |
本文基于1990—2022年Landsat数据分析柴达木盆地小柴旦湖变化，结果表明在研究时段内湖泊面积呈阶段性增大态势，岸线长度呈阶段性增长态势，总体呈扩张态势，研究结论与王哲[37]和张聪[38]等学者一致，在时间序列上形成补充和延续。作为流域尾闾湖，湖泊扩张表明区域水资源增加，小柴旦湖受塔塔棱河补给，该河发源于祁连山脉土尔根达坂山，发育着大面积的现代冰川，融雪季节大量冰雪融水是山区径流和地下水的重要补给来源，一部分冰雪融水下渗，以地下水出露泉水补给湖泊，一部分冰雪融水转为地表水，随塔塔棱河补给湖泊。王战等[36]研究表明该区域冰雪面积整体呈波动下降的趋势，本文相关性分析也表明湖泊面积与年平均气温呈显著正相关、与年潜在蒸散量呈显著负相关、与年降水量呈不显著正相关，说明增温引起的冰雪融水增加对湖泊扩张产生了一定影响，但是单纯从湖泊的面积变化难以准确判断气候变化的影响程度，因而后期更应关注湖泊水量以及与补给和损耗过程各要素变化之间的关系，才能准确反映气候变化影响程度及其时空差异。近年来青藏高原冰川变化研究显示[39]，从高原外缘向内陆，冰川呈不同幅度的退缩态势，在盆地整体气候暖湿化的背景下，需关注盆地“大气降水-冰雪-地下水-河水-湖泊”之间的相互转化。
4.2 小柴旦湖质心迁移及对基础设施影响本文增加岸线长度和湖泊质心变化，拓展了湖泊形态变化的评价维度，结果显示小柴旦湖平面质心总体向西北方向偏移，通过淹没分析表明湖泊扩张已对周边环境产生不同程度的淹没和干扰，近70 km2区域受淹没直接影响，尤其以湖泊西北方向和东南区域淹没明显。作为甘青藏和甘青新横纵交通通道重要节点，小柴旦湖扩张对道路交通产生直接影响，严重制约着该地区的经济发展，当务之急，可划定湖泊西北区、东南区和西侧为重点防范区，重点关注防范区内工矿企业、公路、电力、电信、天然气管道等设施安全，及时优化调整路线布局[40]。作为青藏高原气候变化最为敏感和显著的地区，柴达木盆地水资源时空分配处于高风险水平，那棱格勒河流域已在2018和2022年间发生不同程度的洪灾，造成下游资源开发型湖泊(东台吉乃尔湖、鸭湖、西台吉乃尔湖)短时间内快速扩张，对盐湖开发利用及厂矿设施造成严重危害，因此关注气候变化背景下干旱区水资源优化配置管理及风险预警尤为重要[41]。
4.3 小柴旦湖淡化及保护利用方向调整建议盆地封闭水体矿化度受区域地质条件和气候条件共同作用，蒸发-沉淀过程、区域内岩石风化作用和大气降水共同构成控制地表水化学组成的3大因素[42]。气候变化影响湖泊水量平衡，水化学含量在新的水量平衡条件下达到趋于溶解-沉淀平衡，从而改变了湖水的矿化度[43]。矿化度是影响湖泊生态系统的重要因素之一，从本文分析结果来看，小柴旦湖呈“淡化”态势，这与青藏高原第二次综合科学考察阶段性成果一致[44]，“淡化”一定程度上会对盐湖矿产资源和生物资源均产生影响。一方面，作为“资源型”湖泊，矿化度和资源元素浓度双重降低，为盐湖资源的保护和利用带来了挑战；另一方面，小柴旦湖具有卤虫等盐湖生物资源，而矿化度是直接或间接影响湖泊生物群落结构特征和功能稳定性的决定因素[45]。因此，在谋求盐湖生态系统稳定同时，需关注淡化盐湖保护，充分利用小柴旦湖三面环山及交通便捷的优势，挖掘“雪山-荒漠-盐湖-湿地-公路”视觉多元化立体景观资源，平衡盐湖“资源”与“生态”属性，实现高质量盐湖保护和开发利用。
值得一提的是，尽管本文在选取红波段建立矿化度指数时考虑了盐湖矿化度和水深对反射率的影响，在湖泊变化度量方法上做了有益的尝试，但仍未完全实现定量化，因此对小柴旦湖矿化度的指示仍存在不确定性，未来将利用更加详实的地面采样数据和应用更多的方法深入开展盐湖矿化度定量化研究，以获取更为可信的评估结果。
5 结论本文以柴达木盆地小柴旦湖变化为视角，利用卫星遥感数据，分析小柴旦湖“点-线-面”形态、矿化度变化以及湖泊变化对周边环境的影响，初步探讨盐湖对区域气候变化的响应，主要结论如下：
1) 1990—2022年小柴旦湖水域面积呈“缓减-缓增-快增”阶段性变化特征；岸线长度基本随着面积增大而增长，呈阶段性变化，2016年后增长明显；小柴旦湖总体向西北方向扩张，湖泊质心累计迁移2363.49 m。湖泊扩张引起至少69.4 km2区域被淹没，盐碱地、低覆盖度草地和滩地占比最高，同时对公路、电力设施和居民建筑均产生直接影响。
2) 1990—2022年矿化度指数呈波动下降趋势，即呈现“淡化”态势，在水域空间上，东南部、西北部入湖口水域矿化度指数明显高于湖泊中央。
3) 研究区年平均气温呈升高趋势、年降水量呈增加趋势、年潜在蒸散量呈减少趋势，气候从暖干向暖湿轻度转型，转型期内区域降水增多、蒸发下降、增温引起的冰雪融水增加综合叠加效应引起区域水资源增加，进而导致湖泊扩张和“淡化”。
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