干旱区湖泊对气候变化和人类活动的影响极为敏感，通常被视为干旱区气候与环境变化的敏感指示器^[1-2]。近年来，全球变化和人类活动的增加使得干旱区湖泊正面临着湖泊面积减少、水体咸化、水质恶化、生物多样性减少等一系列湖泊生态问题，极大地损害了干旱区湖泊的生态系统服务价值，限制了当地经济社会的可持续发展^[3-4]。

地处寒温带的蒙古国西部地区，属中亚干旱区，气候干旱^[5]、生态环境脆弱^[6]，是对全球变化响应的敏感带^[7]。蒙古国西部地区的湖泊数量多^[8]、面积大^[9]，是当地干旱环境下民生和工农业生产的主要水源^[10]，其中一些湖泊是国际上重要的湿地(如，Uvs湖)^[11]，通过保护濒危物种和迁徙水禽，在维持生物多样性方面发挥着不可替代的作用，这与人类福祉密切相关^[11-12]。但蒙古国西部湖泊多为浅水湖，极易受到气候变化和人类活动的影响^[13]。近年来，蒙古国深受全球气候变化的影响，全国各地气象站记录的数据显示，1940—2015年间，年均气温上升2.24 ℃，气温的上升速度是全球平均速度的2倍^[14-15]。1992年该国经济制度转变为市场经济后^[16-17]，经济高速增长，过度放牧等问题突出。受气候变化和人类活动的双重影响，蒙古国西部湖泊的水位^[18]、面积^[11-12]、数量^[11-12]和水量^{[11-12, 19]}等正在发生不同程度的变化，对于蒙古国有限的水资源而言，这是一个令人担忧的现象^[20]。此外，阿尔泰山和高纬度地区的冰川^[21]与多年冻土层^[22]的存在使区域水循环变得复杂^[23-26]。因此，掌握蒙古国西部湖泊的动态变化特征对蒙古国西部的区域气候变化、水环境及生态安全等研究具有重要意义。

目前关于蒙古国西部地区湖泊的研究比较匮乏，只是作为蒙古高原或蒙古国湖泊研究的一个区域^{[8, 11-12]}，且多集中分析典型、大型以及整体湖泊的变化，成因上重点考虑整体湖泊驱动因素的分析，而对于小型湖泊、不同行政区湖泊面积变化及其驱动因素的研究相对较少。遥感是了解地表水资源动态变化的关键技术^[27-28]，各种中等空间分辨率的数据产品也被应用于地表水体研究^[28-30]，但因有限的空间分辨率不足以确定小型地表水体。随着遥感技术的快速发展，基于遥感卫星的各种高分辨率数据产品应运而生^[31-34]。其中，欧盟联合研究中心(Joint Research Centre, JRC)发布的全球30 m空间分辨率地表水体数据集代表了地表水体动态遥感监测的突破^[33]，但是此数据集不包括蒙古国西部的许多地表水体，特别是1995—1997年间情况。由于现有数据集的空间或时间分辨率不足以表征地表水体动态，因此有必要基于遥感影像信息提取出蒙古国西部具有高精度的地表水体数据信息。鉴于此，本文以Landsat遥感影像为数据源，首先，利用云计算平台谷歌地球引擎(Google Earth Engine, GEE)提取蒙古国西部1992—2021年间面积大于1 km²的湖泊，分析其时空变化特征，其次，对湖泊面积的变化进行影响因素分析。

1 研究区概况

如图 1所示，以蒙古国杭爱山以西的西部5省为研究区，包括科布多省(76 012.72 km²)、巴彦乌列盖省(45 748.99 km²)、戈壁阿尔泰省(141 855.24 km²)、乌布苏省(69 595.47 km²)和扎布汗省(82 620.94 km²)，面积共计415 833.37 km²。蒙古国西部的地貌多样，地势起伏大，海拔524~4 323 m，平均海拔1 822 m，景观丰富，有高山、现代冰川、大型构造洼地和山间山谷，还有大江大河和湖泊^[35]。蒙古国西部是一个重要的气候区，它位于西伯利亚反气旋、西风带和中亚气旋3大大气环流之下，并受大西洋和北冰洋气团的控制。然而，2个大洋的气团受阿尔泰山脉的阻挡不能进入蒙古国^[35]。这一现象导致整个区域普遍干旱，5大湖洼地的年平均降水量为100~150 mm，蒙古阿尔泰山区的年平均降水量为150~300 mm；该地年平均气温根据乌尔吉和科布多气象站的记载为1.8 ℃，其中科布多夏季月平均气温高达19 ℃，冬季月平均气温降至-25.5 ℃，具有典型的大陆性气候特点^[35]。

2 数据与方法 2.1 数据来源

基于GEE平台，在线选取蒙古国西部地区1992—2021年30 m空间分辨率的遥感影像(Landsat5TM、Landsat7ETM+和Landsat8OLI)进行水体信息提取。气象数据来源于CHELSA(Climatologies at high resolution for the earth’s land surface areas)数据集(http://chelsa-climate.org/)^[36]。社会统计数据来源于蒙古国国家统计局(http://1212.mn/mn)。

2.2 水体提取与处理

1) 数据预处理

首先，在GEE平台上运用CFMASK算法消除影像中的云雪现象。利用数字高程模型(digital elevation model, DEM)去除遥感影像中存在的地形阴影，从而得到一个没有云雪和地形阴影的高质量影像集^[37-38]。由于Landsat系列遥感影像数据集的时间跨度长，数据源多，对于Landsat5、Landsat7和Landsat8共3个不同数据源的遥感影像在时间轴上对其每一景影像进行叠加，获得一个只含晴空观测像元的影像数据集。最后，整合3组有效的遥感影像数据，从而获得Landsat影像的完整时间序列信息，用于提取湖泊面积的相关信息^[38]。

2) 水体识别规则

水体与植被指数的关系在地表水体监测中得到了广泛应用^{[11-12, 37]}。本文利用修正的归一化差异水体指数(modified normalized difference water index, MNDWI)、归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)和增强植被指数(enhanced vegetation index, EVI)这3个指标进行水体识别^[37]。以往研究指出，MNDWI>NDVI或MNDWI>EVI可作为水体和非水体的有效区分标准，并且EVI < 0.1可以确保去除植被像元或水和植被的混合像元^[37-39]。该标准已广泛应用于蒙古高原^[11]、中亚^[29]和其他小规模区域的水体识别^[40]。因此，本研究将满足(MNDWI>NDVI或MNDWI>EVI)和(EVI < 0.1)的像元判定为水体，这比单个指数的识别更稳定^[37]。计算公式如下

$\text { MNDWI }=\frac{\left(\rho_{\text {Green }}-\rho_{\text {Swirl }}\right)}{\left(\rho_{\text {Green }}+\rho_{\text {Swirl }}\right)},$

(1)

$\text { NDVI }=\frac{\left(\rho_{\text {Nir }}-\rho_{\text {Red }}\right)}{\left(\rho_{\text {Nir }}+\rho_{\text {Red }}\right)},$

(2)

$\text { EVI }=2.5 \times \frac{\rho_{\text {Nir }}-\rho_{\text {Red }}}{\rho_{\text {Nir }}+6 \times \rho_{\text {Red }}-7.5 \times \rho_{\text {Blue }}+1},$

(3)

式中: ρ_Red、ρ_Green、ρ_Blue、ρ_Nir和ρ_Swir1分别是红波段(0.63~0.69 μm)、绿波段(0.52~0.60 μm)、蓝波段(0.45~0.52 μm)、近红外波段(0.77~0.90 μm)和短波红外波段(1.55~1.75 μm)的地表反射率^[38]。对于研究区每个Landsat像元，如下式计算其一年中的水体频率

$F(y)=\frac{1}{N_{y}} \sum\nolimits_{i=I}^{N_{y}} w_{y, i} \times 100 \% ,$

(4)

其中: F是该像元的水体频率；y是指定的年份；N_y是该像元在该年的有效观测次数；w_{y, i}表示像元的一个观测值是否为水体，1为水体，0为非水体^[38]。通过设定阈值，从水体频率图中得到水体面积，根据以往研究经验将水体频率设置为0.75，得到永久性水体面积^{[11, 38]}。

3) 精度验证

利用GEE提供的高清晰度影像，采用随机采样法划分数据集，其中75 % 用作训练集，25 % 用作验证集，以确保水体识别的准确性^{[38, 41-42]}。在此基础上进一步分析不同时期遥感影像监测水体信息的效果。本研究选取1992、2000、2010和2020年的地表水体数据，通过目视解译方法均匀选取500个水体样本点和500个非水体样本点，共得到1 000个样本点^{[38, 41-42]}。采用支持向量机对上述4个年份的遥感图像进行分类，并将其与人工判读结果对比分析，从而检验该方法在水体自动提取中的有效性。经过验证，1992、2000、2010和2020年的水体空间分布的总体精度(Kappa系数)分别为97.4 % (0.93)、96.8 % (0.92)、96.2 % (0.90)和95.8 % (0.89)^{[38, 41-42]}，平均总体精度和Kappa系数分别为96.55 % 和0.91，准确性较高，满足了后续研究的需求^{[38, 41-42]}。

2.3 湖泊面积年际变化趋势归因方法

由于部分数据存在缺失，因此本文仅探究1992—2019年的降水量、夏季平均气温、潜在蒸散发、灌溉用地面积、牲畜数量和人口对蒙古国西部湖泊面积的影响^[42]。

为定量分析蒙古国西部湖泊面积变化的影响因素，基于SPSS20软件平台，通过进行多元线性回归分析，研究湖泊面积变化的相关影响因素，获得每个因素在回归模型中的标准化系数与显著性系数p值^[38]。计算公式如下

$\begin{align*} \text { LA anomaly }= & a_{0} x_{0}+a_{1} x_{1}+a_{2} x_{2}+ \\ & a_{3} x_{3}+a_{4} x_{4}+a_{5} x_{5}+b, \end{align*}$

(5)

其中：LA anomaly为湖泊面积(lake area, LA)的距平值，x₀、x₁、x₂、x₃、x₄、x₅分别为年降水量、夏季平均气温、潜在蒸散发、灌溉用地面积、牲畜数量和人口的距平值；a₀、a₁、a₂、a₃、a₄、a₅分别为上述6个因子的系数，b为残差。

3 结果与讨论 3.1 湖泊时间变化特征

蒙古国西部湖泊面积总体呈减少趋势(图 2)，其中，湖泊面积在1992—1996年间呈现增加趋势，而在1996—2021年间则呈现下降趋势。1996年，湖泊面积达到最大值，为9 304.32 km²，比1992年增加365.15 km²；而到2018年，湖泊面积降至最低值，为8 830.67 km²，比1996年减少473.65 km²。对于湖泊数量而言，1994年湖泊数量最多，共计176个；而2001年湖泊数量最少，仅有112个，研究期间湖泊数量减少36个，变化率达22.64 %。

为研究不同尺度湖泊的变化趋势，按照湖泊面积的不同，将湖泊分成3个级别^{[7, 11]}：小型湖泊(面积在1~10 km²)、中型湖泊(面积在10~50 km²)和大型湖泊(面积>50 km²)。

分析结果(表 1)表明，1992—1996年湖泊总面积增加365.14 km²(4.08 %)，其中小型湖泊面积增加17.01 km²(4 %)，中型湖泊面积减少36.04 km²(9.53 %)，大型湖泊面积增加384.17 km²(4.72 %)。1992—1996年湖泊总数量增加15个，其中小型湖泊增加15个，中型湖泊减少1个，大型湖泊增加1个。1996—2021年湖泊总面积减少368.39 km²(3.96 %)，其中小型湖泊面积减少134.54 km²(36.52 %)，中型湖泊面积增加1.03 km²(0.27 %)，大型湖泊面积减少237.88 km²(64.57 %)。1996—2021年湖泊总数量减少51个，并且全部都是小型湖泊(表 1)。整体上，大型湖泊对湖泊面积变化的贡献较大，小型湖泊对湖泊数量变化的贡献较大。

蒙古国水域面积最大的湖泊——Uvs湖，是典型的咸水湖。提取结果显示，1992—1996年间，Uvs湖的面积呈扩张趋势(32 km²/a，R²=0.92)。1996年后，Uvs湖面积开始进入持续萎缩期(-2.55 km²/a，R²=0.88)。但是，整体而言，在研究期内Uvs湖的湖泊面积呈扩张趋势。以往研究认为，前期冰川融水补给量的增加导致入湖径流量增加^[11]，成为Uvs湖面积增加的主要原因。但是后期冰川融水对径流补给量的减少^[17]、干旱的加剧^[43]和人类活动强度的增加^[44-45]，成为Uvs湖面积减少的原因。

3.2 湖泊空间变化特征

为深入了解蒙古国西部湖泊面积的空间分布模式，我们对分省湖泊的面积变化进行了研究(图 3)。1992—2021年蒙古国西部湖泊面积的多年平均值为8 988.49 km²，科布多省、戈壁阿尔泰省、巴彦乌列盖省、乌布苏省和扎布汗省的湖泊面积的占比分别为22.15 %、1.15 %、8.13 %、62.63 % 和5.94 %。由此可见，乌布苏省的湖泊水资源最为丰富，其次是科布多省。

省级尺度上的分析(图 3)表明，科布多省和戈壁阿尔泰省的湖泊面积在1992—2001年分别以13.72和4.15 km²/a的速率下降；戈壁阿尔泰省的湖泊面积在2001—2021年间以2.74 km²/a的速率上升，而科布多省的湖泊面积在2001年后波动较大。巴彦乌列盖省的湖泊面积整体呈减少趋势，而且集中在1998—2001年(-40.97 km²/a，R²=0.96)，2001年后湖泊面积变化较为平缓。对于乌布苏省和扎布汗省来说，湖泊面积在1992—1996年间分别以62.35和9.34 km²/a的速率上升；1996—2021年湖泊面积分别以9.14和2.58 km²/a的速率下降。乌布苏省和扎布汗省的湖泊面积变化趋势与湖泊总面积变化趋势一致，主导着湖泊总面积的变化。

湖泊的变化被分类为5个不同的类型^{[7, 46]}：消亡(在研究初期存在而研究末期干涸)、萎缩(面积变化率小于-2 %)、稳定(面积变化率介于-2 % ~2 %)、扩张(面积变化率超过2 %)以及新增(在研究初期未见但在研究末期出现)，以研究湖泊面积变化在空间上的差异性特点。

从结果(图 4)看，1992—1996年扩张湖泊为71个，占其湖泊总数量的35.15 %，主要分布在巴彦乌列盖省、扎布汗省和乌布苏省；其次新增的湖泊数量48个，占湖泊总数的23.76 %，主要分布在扎布汗省；稳定的湖泊有30个，占湖泊总数的14.85 %，主要分布在巴彦乌列盖省和扎布汗省；消亡的湖泊有28个，占湖泊总数的13.86 %，主要分布在巴彦乌列盖省；萎缩的湖泊有25个，占湖泊总数的12.38 %，主要分布在科布多省和乌布苏省。1996—2021年消亡湖泊63个，占湖泊总数量的34.43 %，主要分布在巴彦乌列盖省；其次萎缩湖泊为61个，占湖泊总数量的33.33 %，主要分布在巴彦乌列盖省、乌布苏省和扎布汗省；稳定湖泊37个，占湖泊总数量的20.22 %，主要分布在巴彦乌列盖省；扩张的湖泊14个，占湖泊总数量的7.65 %，在巴彦乌列盖省、乌布苏省和扎布汗省零散分布；新增湖泊8个，占湖泊总数的4.37 %，主要分布在科布多省和巴彦乌列盖省。整体而言，研究早期扩张和新增湖泊较多，而研究后期消亡和萎缩湖泊较多，并且多集中在巴彦乌列盖省和扎布汗省。

3.3 湖泊变化影响因素分析 3.3.1 环境因素变化

本文探究气候变化和人类活动中的各种影响因素对湖泊面积变化的影响。选取年降水量、夏季平均气温和潜在蒸散发作为气候变化的因子，灌溉用地面积、牲畜数量和人口作为衡量人类活动强度的指标。

结果表明，各省的年降水量变化起伏较大，1992—2003年间各省的年降水量呈波动下降趋势，2003年后波动较大(图 5(a))。各省的夏季均温和潜在蒸散量在研究期内呈波动增加的趋势，其中在1992—2002年间呈现持续上升趋势，2002年后波动较大(图 5(b)和5(c))。灌溉用地主要集中在乌布苏省，各省灌溉用地的变化趋势差异较大，乌布苏省和科布多省的灌溉用地面积变化趋势呈倒“U”型。其中乌布苏省的灌溉用地面积由1992年的586.22 km²减少到2006年的33.11 km²，2006年后灌溉用地面积逐渐增加。扎布汗省、戈壁阿尔泰省和巴彦乌列盖省的灌溉用地面积在1992—1995年间快速减少，其中扎布汗省的灌溉用地面积减少的最为明显，由1992年的449.08 km²减少到2001年的11.85 km²，1995年后3个省的灌溉用地面积变化较小(图 5(d))。在研究期内各省的牲畜数量都呈现出增加的趋势，但是受到恶劣天气的影响^[47]，1992—2010年各省的牲畜数量波动较大，并且在2002和2010年各省的牲畜数量均出现相对低值。2010年后各省的牲畜数量持续增长(图 5(e))。蒙古国西部的人口较少，2000年之前人口主要分布在乌布苏省和扎布汗省，2000年之后人口主要分布在巴彦乌列盖省。在研究期内戈壁阿尔泰省、乌布苏省和扎布汗省的人口呈现下降趋势，科布多省和巴彦乌列盖省的人口呈上升趋势(图 5(f))。

3.3.2 湖泊面积变化影响因素

由于各省湖泊面积变化具有明显的阶段性(图 3)，因此对于科布多省和戈壁阿尔泰省以2001年为分界点，对于乌布苏省和扎布汗省以1996年为分界点，分别对各时间段不同地区的湖泊面积变化进行回归分析。

多元线性回归分析表明，环境因素对蒙古国西部湖泊面积的影响存在明显的时空差异(表 2)。对于科布多省而言，1992—2001年间，夏季均温和潜在蒸散发的增加分别对湖泊面积的减少有显著的负面作用。2001—2019年间，各驱动因素与湖泊面积的变化关系在统计学意义上不显著。对于戈壁阿尔泰省而言，1992—2001年间，夏季均温和潜在蒸散发的增加分别对湖泊面积的减少有显著的负面作用。2001—2019年间，降水对湖泊面积的恢复有显著的正面作用，人口对湖面面积的恢复有显著的负面作用。对于巴彦乌列盖省而言，潜在蒸散发对湖泊面积变化有显著负面作用。对于乌布苏省和扎布汗省而言，1992—1996年间，各驱动因素与湖泊面积的变化关系在统计学意义上不显著。1996—2019年间，农业灌溉和牲畜数量对湖泊面积变化有显著的负面作用，人口对湖泊面积变化有显著正面作用。

总体而言，气候变化对1992—2001年间科布多省、戈壁阿尔泰省和巴彦乌列盖省的湖泊萎缩有影响。年降水量的下降与夏季均温的上升使得潜在蒸散发增加，因此会对湖泊水资源有负面影响。人类活动对1996—2019年间乌布苏省和扎布汗省的湖泊萎缩有影响，由于农业生产大量使用地表水和地下水资源，对湖泊水资源产生不利影响^{[11, 38, 48-49]}。牲畜数量超过草地的承载能力，削弱了该地区草地的水源涵养能力，从而对湖泊的水资源产生不良影响^{[11, 38]}。由此可见，各地湖泊变化的驱动机制有所差异；即使是同一地区在不同时段的湖泊变化驱动机制也不相同，表明影响湖泊变化的因素较为复杂^{[11, 38]}。

4 结论

本研究以Landsat影像为数据源，基于GEE平台提取1992—2021年蒙古国西部面积大于1 km²的湖泊，分析其时空变化特征及其影响因素，主要结论如下：

1) 蒙古国西部湖泊面积和数量在1992—2021年间均呈减少趋势，同时湖泊面积也表现出阶段性变化，1992—1996年呈增加趋势，1996—2021年呈减少趋势。小型湖泊面积和数量减少最多，中型湖泊的面积和数量均保持稳定，大型湖泊数量保持稳定而面积有所减少。

2) 湖泊面积的变化呈现明显的空间分异特征，科布多省和戈壁阿尔泰省的湖泊面积呈现先减少后增加的变化趋势，乌布苏省和扎布汗省的湖泊面积呈现先增加后减少的变化趋势。在整个研究期内，湖泊的面积经历了显著变化，早期扩张和新增湖泊较多，而后期则是消失和萎缩湖泊较多，并且这些湖泊主要集中在巴彦乌列盖省和扎布汗省。

3) 环境因素对蒙古国西部湖泊面积的影响存在明显的时空差异。影响因素中夏季均温和潜在蒸散发的增加对1992—2001年间科布多省和戈壁阿尔泰省的湖泊面积减少有负面影响。而人类活动对1996—2019年间乌布苏省和扎布汗省的湖泊面积萎缩有影响，其中农业灌溉和过度放牧均起负面作用。