張國慶，王蒙蒙，2，周陶，2，陳文鋒，2

1.中國科學(xué)院青藏高原研究所 青藏高原地球系統(tǒng)與資源環(huán)境國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京100101;

2.中國科學(xué)院大學(xué),北京100049

1 引 言

湖泊不僅是重要的水資源，也是水循環(huán)的重要組成部分，對氣候變化與人類活動影響非常敏感（王蘇民和竇鴻身，1998）。青藏高原平均海拔約4000 m，面積約300 萬km2（海拔2500 m 以上）（Zhang 等，2013），被稱為“世界屋脊”。青藏高原湖泊分布密集，大于1 km2的湖泊有1400 個左右，面積約5.0 萬km2，約占中國湖泊數(shù)量與面積的一半（Ma等，2011；Zhang等，2019b，2019c）。這些湖泊受人類活動的影響較小，且多數(shù)位于封閉的內(nèi)流區(qū)，對氣候與冰凍圈變化的響應(yīng)極為迅速，是研究圈層相互作用的重要紐帶（Yang 等，2011；Yao等，2015）。

青藏高原湖泊是氣候變化的前哨，其相關(guān)研究是政府間氣候變化專門委員會（IPCC）關(guān)注的內(nèi)容之一（https：//www.ipcc.ch/srocc/［2021-03-27］）。近10 a，主題同時包括lake、Tibetan Plateau、remote sensing 關(guān)鍵詞的論文數(shù)量與日俱增；統(tǒng)計(jì)所有數(shù)據(jù)庫發(fā)現(xiàn)近4 a 的相關(guān)研究達(dá)到約50 篇/a，在Web of Science（https：//www.webofscience.com［2021-03-27］） 核心合集中也達(dá)到約30 篇/a （Zhang 等，2020a）（圖1）。

圖1 2000年—2020年在Web of Science所有數(shù)據(jù)庫和核心合集中檢索的主題同時包括“l(fā)ake”、“Tibetan Plateau”、“remote sensing”論文數(shù)量（修改自Zhang等（2020a））Fig.1 Number of papers on topics including“l(fā)ake”，“Tibetan Plateau”，and“remote sensing”in all Web of Science databases and core collections from 2000 to 2020（Revised from Zhang et al.（2020a））

以Tibetan Plateau、lake、remote sensing 為必選關(guān)鍵詞，lake area，lake level，lake volume，water balance，climate change，cryosphere，glacier，snow，permafrost，GRACE，hazard，precipitation，temperature，evaporation，lake ice，lake clarity，Landsat，ICESat，ICESat-2，Sentinel-2，Cryosat-2，GF 為可選關(guān)鍵詞，組合檢索青藏高原湖泊相關(guān)研究論文（94篇），通過Scopus數(shù)據(jù)庫（https：//www.scopus.com［2021-03-28］）對其關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)分析可知（圖2），lake level、lake volume change、climate change、remote sensing等為熱點(diǎn)研究。

2 青藏高原湖泊面積、水位與水量變化遙感監(jiān)測方法

2.1 湖泊面積遙感監(jiān)測

近年來，快速發(fā)展的遙感技術(shù)，大大推動了青藏高原湖泊變化研究（圖3）。多光譜光學(xué)遙感影像，如Landsat MSS/TM/ETM+/OLI、高分系列衛(wèi)星（GF-1、GF-2）、哨兵數(shù)據(jù)（Sentine-2），可實(shí)現(xiàn)自1970s 以來的湖泊制圖（Zhang 等，2017c；王文種等，2020）。特別是自2008年起，美國地質(zhì)調(diào)查局（U.S. Geological Survey-USGS）免費(fèi)提供的Landsat 數(shù)據(jù)（Zhu 等，2019），極大促進(jìn)了高原湖泊的研究。此外，結(jié)合中國20 世紀(jì)60年代到80年代紙質(zhì)地形圖，青藏高原湖泊制圖可追溯至1960s（Wan等，2014；馬榮華等，2011），目前對青藏高原湖泊數(shù)量與面積方面，已有較詳細(xì)的研究，包括統(tǒng)計(jì)面積大于1 km2的湖泊在20世紀(jì)60年代到2019年的多期變化（Ma等，2010；Wan等，2014；Zhang等，2014，2019b）。

圖3 青藏高原湖泊面積、水位與水量遙感監(jiān)測應(yīng)用示意圖Fig.3 Satellite application diagram for remote sensing monitoring of lake area，water level and volume changes on the Tibetan Plateau

青藏高原湖泊制圖可利用的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)較多（如Landsat，MODIS，Sentinel-2，高分），目前Landsat 系列數(shù)據(jù)使用最為廣泛，特別是Landsat 8衛(wèi)星，其為監(jiān)測湖泊面積變化提供了更多高質(zhì)量的可利用數(shù)據(jù)（Ji 等，2018；Roy 等，2014）。湖泊水體信息提取的方法主要有專題分類法（Lira，2006），線性混合模型（Alcantara 等，2009），單波段閾值法（Jain 等，2005）和光譜水體指數(shù)法（Feyisa 等，2014），這些方法各有優(yōu)缺點(diǎn)（Ji 等，2009）。通過對這些數(shù)據(jù)及方法的試驗(yàn)評估，普遍認(rèn)為傳統(tǒng)的歸一化差異水體指數(shù)法NDWI（Normalized Difference Water Index）在青藏高原水體信息提取效果較好（Zhang 等，2017a）。Landsat數(shù)據(jù)已基本能提供每年一期的全覆蓋高質(zhì)量影像，進(jìn)而獲取青藏高原湖泊穩(wěn)定時期的面積數(shù)據(jù)（10月份數(shù)據(jù)為最優(yōu)選擇，如果10 月無高質(zhì)量數(shù)據(jù)，可將數(shù)據(jù)擴(kuò)展到9 月和11 月）（Zhang 等，2017a）。首先將影像的灰度值DN（Digital Number）轉(zhuǎn)化成表觀反射率TOA（Top of Atmosphere），以校正不同數(shù)據(jù)之間的太陽天頂角差異（Ji 等，2009；Li 等，2013；Yang 等，2015）；其次結(jié)合DEM 數(shù)據(jù)排除云和山體陰影干擾（Li 和Sheng，2012；Zhu 等，2015）；然后計(jì)算影像的歸一化差異水體指數(shù)（NDWI）；最后使用全局—局部（李均力等，2011；駱劍承等，2009）閾值分割方法Otsu 為每一個水體單元自動選取最優(yōu)閾值（Otsu，1979），快速準(zhǔn)確地分離出水體信息（Zhang等，2017c）（圖4）。

圖4 青藏高原湖泊面積、水位與水量變化遙感數(shù)據(jù)處理技術(shù)路線圖Fig.4 Flowchart of remote sensing data processing of lake area，water level and volume changes on the Tibetan Plateau

2.2 湖泊水位遙感監(jiān)測

青藏高原湖泊水位變化研究，早期使用水文站水位數(shù)據(jù)，僅青海湖有自1950s以來的長期連續(xù)水位觀測記錄（Li等，2007）。自2005年，中國科學(xué)院納木錯多圈層綜合觀測研究站，對納木錯進(jìn)行了日水位觀測，但在結(jié)冰期未能觀測（有數(shù)據(jù)缺失）且記錄的是相對水位變化。約2010年起，一些學(xué)者開始使用水位計(jì)對部分湖泊的水位進(jìn)行觀測（Lei 等，2017），但僅限于10 多個大湖，且是相對水位。雷達(dá)衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)（如Topex-Poseidon， GFO， ERS-2， Jason-1， Jason-2 and Envisat）可提供自1992年以來的湖泊水位絕對高程（Crétaux 等，2011），但僅覆蓋青藏高原20 多個大湖。2003年發(fā)射的ICESat（the Ice，Cloud，and land Elevation Satellite）激光測高衛(wèi)星，提供了史無前例的高精度測高數(shù)據(jù)，且增加了可監(jiān)測湖泊數(shù)量（100個左右湖泊有可利用數(shù)據(jù)）（Phan等，2012；Zhang 等，2011）。ICESat 衛(wèi)星于2010年停止運(yùn)行，只提供了2003年—2009年共7 a 的數(shù)據(jù)。2010年CryoSat-2 衛(wèi)星發(fā)射，青藏高原湖泊水位遙感監(jiān)測得以連續(xù)（Jiang 等，2017；Li 等，2019a；廖靜娟 等，2020）；2016-02 發(fā)射的Sentinel-3 衛(wèi)星，提供了更高時間分辨率的測高數(shù)據(jù)，為監(jiān)測湖泊水位季節(jié)趨勢和年內(nèi)變化提供了可能（王文種 等，2020）。另外，2018年發(fā)射的ICESat-2 衛(wèi)星，提供了更高精度的測高數(shù)據(jù)，且覆蓋的湖泊數(shù)量更多（Cooley 等，2021；Yuan 等，2020；Zhang等，2019a）。

在青藏高原湖泊水位及變化遙感監(jiān)測方面，精度較高的為激光測高數(shù)據(jù)ICESat/ICESat-2（Yuan 等，2020；Zhang 等，2011，2019a），本論文只對ICESat 和ICESat-2 的數(shù)據(jù)處理進(jìn)行簡單介紹。通過美國國家冰雪數(shù)據(jù)中心（NSIDC）獲取青藏高原ICESat/GLA14 數(shù)據(jù)，ICESat 高程數(shù)據(jù)參照的是Topex/Poseidon（T/P）橢球體及EGM96 大地水準(zhǔn)面。具體方法：首先將T/P 橢球體轉(zhuǎn)換為WGS84 橢球體，并使用ICESat 提供的大地水準(zhǔn)面參數(shù)（Geoid）對其校正；然后使用基于Landsat影像得到的湖泊邊界來提取湖面測高點(diǎn)，通過統(tǒng)計(jì)分析去除極端異常值，每一條軌跡點(diǎn)的高程平均值為其湖面高程；最后通過線性擬合等方法，計(jì)算湖泊水位變化趨勢。

ICESat-2于2018-09發(fā)射，激光點(diǎn)直徑為約17 m，航向間距為約0.7 m （Markus等，2017）。ICESat-2 ATL13 內(nèi)陸水位高程產(chǎn)品（https：//nsidc.org/data/atl13/versions/1［2021-03-30］），在2018-09—2018-12 可用的數(shù)據(jù)，覆蓋湖泊面積約4.0×104km2（占高原湖泊總面積的80%）（Zhang 等，2019a）。另外，該產(chǎn)品提供了波高（SWH）參數(shù)可用以剔除波高對于湖面高程計(jì)算的影響。對于較大的湖泊，SWH的范圍為0.05—0.75 m。ICESat-2 的波長（552 nm），具有穿透水面的能力（Li 等，2019b），因此接收到的信號中包含了水下后向散射信息，這部分信息占信號的較少部分；加之每個湖泊由于濁度差異和淺灘及近岸區(qū)域的散射、反射率不同，可能導(dǎo)致水面高程異常。采用簡單的歸一化中值絕對偏差NMAD（Normalized Median Absolute Deviation）方法（H?hle和H?hle，2009）來去除這些異常值。

利用ICESat （2003年—2009年）和ICESat-2（2018年—）湖泊水位，結(jié)合對應(yīng)日期的湖泊面積，建立水位—面積關(guān)系。再基于此關(guān)系，利用Landsat觀測到的湖泊面積，估算20世紀(jì)70年代到2018年間ICESat/ICESat-2觀測期外的湖泊水位。

2.3 湖泊水量變化估算

青藏高原湖泊水量變化研究，通常結(jié)合湖泊面積與水位變化實(shí)現(xiàn)，然而這只能獲得有測高數(shù)據(jù)時間段的湖泊水量變化（Zhang 等，2013）。采用基于測高數(shù)據(jù)的湖泊水位與對應(yīng)的基于光學(xué)數(shù)據(jù)的湖泊面積，建立兩者間的關(guān)系，再利用更長時間段的湖泊面積，可擴(kuò)展估算湖泊水量變化（Crétaux 等，2016；Song 等，2013；Zhang 等，2017b）。另外，利用SRTM DEM 的淹沒面積—高程關(guān)系及青藏高原湖岸周邊地形較平整特征，可實(shí)現(xiàn)對面積較大的湖泊（＞50 km2）（Yang 等，2017）、甚至面積大于1 km2湖泊水量變化的估算（Zhang等，2021）。

相較于使用激光或雷達(dá)測高數(shù)據(jù)，只能獲得面積較大湖泊的高程，使用SRTM DEM 數(shù)據(jù)，可大大提高水量變化估算的湖泊數(shù)量。具體方法：以30 m SRTM DEM 數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，結(jié)合Landsat/Sentinel-2 的湖泊面積，采用區(qū)域生長法建立湖泊水位—面積關(guān)系。首先，選擇一期湖泊矢量邊界對每個湖泊向外做緩沖區(qū)（根據(jù)近幾十年來青藏高原湖泊面積擴(kuò)張規(guī)律估算最大淹沒面積），確定每個湖泊DEM 數(shù)據(jù)高程的搜索范圍。再采用區(qū)域生長法，選擇湖泊覆蓋范圍DEM 最低點(diǎn)作為種子生長點(diǎn)，記錄湖泊水位每升高1 m，所增加的像元數(shù)量，初始生長終止條件為升高20 m（根據(jù)目前青藏高原湖泊水位升高情況，此閾值遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于湖面最大升高量）（圖4）；接著，進(jìn)行九鄰域最大值濾波，去除不合理的積水點(diǎn)。然后，統(tǒng)計(jì)各個高程所對應(yīng)的湖面面積，進(jìn)行線性（或非線性）擬合得到高程-面積關(guān)系，通過反復(fù)試驗(yàn)和驗(yàn)證確定最優(yōu)擬合函數(shù)；最后，通過輸入基于Landsat/Sentinel-2的湖泊面積，進(jìn)而得到各期湖泊對應(yīng)的實(shí)際高程。結(jié)合湖泊面積與水位變化，通過式（1），計(jì)算湖泊水量變化：

式中，ΔV為湖泊水量變化，H1與A1、H2與A2分別為對應(yīng)時期湖面高程與面積。

3 青藏高原湖泊面積、水位與水量變化研究進(jìn)展及分析

3.1 湖泊面積變化

利用多期Landsat（MSS，TM，ETM+，OLI）遙感數(shù)據(jù)，完成了過去50 a 最詳細(xì)且密集的青藏高原湖泊數(shù)量與面積變化研究（＞1 km2湖泊）。使用2000年14.25 m全色的Landsat影像，發(fā)現(xiàn)青藏高原有湖泊32843個（Zhang等，2014）。青藏高原湖泊數(shù)量（＞1 km2）從1970s的1080個增加到2018年的1424個（32%）。相應(yīng)地，湖泊總面積從4萬km2增加到5 萬km2，凈增加了1 萬km2（25%）（Zhang等，2019b）（圖5）。青藏高原湖泊面積呈現(xiàn)快速但非線性增長模式，即在20世紀(jì)70年代到1995年間，大部分湖泊呈現(xiàn)萎縮狀態(tài)；但在1995年之后，除2015年因受強(qiáng)受厄爾尼諾事件影響降水減少導(dǎo)致的湖泊面積略有萎縮外，青藏高原湖泊面積總體呈現(xiàn)出持續(xù)擴(kuò)張態(tài)勢（Zhang等，2019b）。

式(11)中,η為經(jīng)濟(jì)裕度,即安裝配電自動化裝置后減少的停電損失多于設(shè)備投資費(fèi)用一定額度的方案可行,再從所有可行方案中選取最適合的配置方案。

圖5 青藏高原湖泊面積變化Fig.5 Lake area change on the Tibetan Plateau

受青藏高原高云量覆蓋影響（Yu 等，2016），能夠用來監(jiān)測湖泊面積的光學(xué)遙感影像數(shù)據(jù)，只能滿足湖泊年尺度面積變化研究，而無法滿足對湖泊季節(jié)尺度的變化研究。使用不受云影響的Sentinel-1 SAR 數(shù)據(jù)，對大于50 km2的湖泊月尺度面積進(jìn)行了制圖，填補(bǔ)了青藏高原湖泊季節(jié)變化研究的空白（Zhang 等，2020b）。研究顯示，湖泊季節(jié)變化受規(guī)模大小、補(bǔ)給形式及大尺度大氣環(huán)流影響，呈現(xiàn)出截然不同的變化模式：相對較大湖泊（＞100 km2）的面積在8—9 月達(dá)到峰值，而相對較小湖泊（50—100 km2）的面積在6—7 月達(dá)到峰值；封閉湖泊的面積季節(jié)峰值更突出，而外流湖的季節(jié)峰值更平緩；冰川補(bǔ)給湖相對于非冰川補(bǔ)給湖面積峰值延遲；同時，大尺度的大氣環(huán)流，如西風(fēng)、印度季風(fēng)和東亞季風(fēng)也影響著湖泊面積的季節(jié)變化（Zhang等，2020b）。

20 世紀(jì)70年代到2018年過去50 a 間，青藏高原湖泊面積變化總體呈現(xiàn)中—北部擴(kuò)張、南部萎縮的空間差異。依據(jù)湖泊面積變化時間序列特點(diǎn)，將空間變化分為2 個時間段：在20 世紀(jì)70年代到1995年間，整個青藏高原湖泊面積萎縮；在1995年—2018年間，青藏高原湖泊總體擴(kuò)張，但有明顯的南北空間差異，即中—北部湖泊（＞32°N），特別是內(nèi)流區(qū)擴(kuò)張，而南部湖泊（＜32°N）萎縮（Zhang等，2019b）（圖5）。

湖泊面積變化研究目前較多使用中等分辨率數(shù)據(jù)，高分辨率數(shù)據(jù)一般用來研究某個時期、較小湖泊的動態(tài)特征，由于可利用時間較短，較少用其研究湖泊長期趨勢。

3.2 湖泊水位變化

利用ICESat 數(shù)據(jù)（2003年—2009年）對青藏高原湖泊水位變化進(jìn)行了監(jiān)測，研究發(fā)現(xiàn)青藏高原湖泊水位快速升高（平均變化率為約0.21 m/a，共101 個湖泊，總面積約2.8 萬km2，內(nèi)流區(qū)湖泊數(shù)量與面積分別占比78%和67%）（Zhang 等，2011，2013）。在此基礎(chǔ)上，按湖泊補(bǔ)給方式，對湖泊水位變化進(jìn)行了分類：封閉湖（約0.27 m/a，共71 個湖泊，內(nèi)流區(qū)湖泊數(shù)量與面積分別占比86%和70%）相對外流湖（約0.12 m/a）水位變化率更高；冰川補(bǔ)給湖（約0.24 m/a，共60 個湖泊，內(nèi)流區(qū)湖泊數(shù)量與面積分別占比80%和67%）與非冰川補(bǔ)給湖（約0.20 m/a）都顯示出較高的水位變化率（Song 等，2014；Zhang 等，2017b）。對ICESat-2（2018年—）在青藏高原湖泊水位監(jiān)測方面的表現(xiàn)進(jìn)行了評估，結(jié)果表明ICESat-2 具有精度高（與青海湖2018年對應(yīng)日期的實(shí)測水位高程相比，誤差僅為2 cm）和可利用數(shù)據(jù)多的優(yōu)勢。青藏高原有236個湖泊有ICESat-2可利用數(shù)據(jù)，相對于ICESat 數(shù)據(jù)的132 個，數(shù)量翻了一倍（Zhang等，2019a）。

1970s—2018年，青藏高原湖泊平均水位上升了約4 m（Zhang等，2020a）。湖泊水位在1976年—1995年略有降低，而在1995年—2018年間，除2015年略有降低外，總體快速升高（圖6）（Zhang等，2020a）。湖泊水位變化的空間格局表現(xiàn)為：中—北部湖泊（＞32°N）水位上升明顯，而南部湖泊（＜32°N），特別是雅魯藏布江流域，水位總體下降。封閉湖、冰川補(bǔ)給湖、冰川補(bǔ)給封閉湖的水位變化南北差異更明顯（Zhang等，2017b）（圖6）。

圖6 青藏高原湖泊水位變化Fig.6 Lake level changes on the Tibetan Plateau

湖泊水位變化的研究，目前仍受限于測高數(shù)據(jù)有限的覆蓋度和較短時間尺度。隨著更多的測高衛(wèi)星的發(fā)射，聯(lián)合多源衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)，可實(shí)現(xiàn)對更多湖泊的年際水位變化趨勢以及季節(jié)動態(tài)特征的研究。

3.3 湖泊水量變化

使用ICESat和ICESat-2湖泊水位變化，只能估算部分湖泊的水量變化（Song等，2013；Zhang等，2013，2019a）。利用SRTM DEM（30 m）數(shù)據(jù)，全面估算了1976年—2019年面積大于1 km2湖泊的水量變化（1132 個）（Zhang 等，2021）。總的來說，1976年—2019年，青藏高原湖泊水儲量增加了約170 Gt，主要發(fā)生在內(nèi)流區(qū)（158 Gt）。時間上，1976年—1995年，湖泊水量減少（約-45 Gt），但在1995年—2019年，大幅增加（約215 Gt）；2010年—2015年，水量增速減緩（約23 Gt），隨后在2015年—2019年再次出現(xiàn)高值（約66 Gt）。湖泊分類上，在1976年—2019年，冰川補(bǔ)給湖水量增加（約127 Gt）遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于非冰川補(bǔ)給湖（43 Gt），這也與冰川補(bǔ)給湖數(shù)量多，面積廣有關(guān)；另外，封閉湖水量增幅（約162 Gt）遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于外流湖（約8 Gt）（圖7）?？臻g上，湖泊水量變化與面積、水位變化空間格局相似，大部分中—北部湖泊水儲量增加，少部分南部湖泊水儲量減少；水量增加最快為色林錯，可歸因于其流域大、湖泊面積大及水位上升快。

圖7 青藏高原湖泊水量變化Fig.7 Lake water volume changes on the Tibetan Plateau

目前針對湖泊水量變化的研究，較多通過結(jié)合湖泊面積與衛(wèi)星測高水位變化來實(shí)現(xiàn)，可估算水量變化的湖泊數(shù)量較少。使用數(shù)字高程模型反演湖岸地形可實(shí)現(xiàn)更多湖泊水量的估算，但其精度較雷達(dá)或激光測高數(shù)據(jù)低。

3.4 湖泊擴(kuò)張?jiān)蚍治?/h3>

結(jié)合GRACE 重力衛(wèi)星數(shù)據(jù)，遙感監(jiān)測的土壤水分、雪水當(dāng)量、冰川物質(zhì)平衡、凍土消融、湖泊水量變化等多種數(shù)據(jù)，對2003年—2009年青藏高原內(nèi)流區(qū)質(zhì)量平衡與湖泊水量平衡進(jìn)行了估算（Zhang等，2017b）。研究表明，降水增強(qiáng)對湖泊水量增加貢獻(xiàn)最大（約74%），其次為冰川消融（約13%）與凍土退化（約12%），雪水當(dāng)量貢獻(xiàn)較少（約1%）。更多定性分析（Lei 等，2014；Song 等，2014）、單個湖盆的水量平衡模型模擬（Biskop 等，2016；Li 等，2017；Zhou 等，2015），及遙感監(jiān)測的冰川質(zhì)量損失對湖泊水量增加貢獻(xiàn)的比例估算等（Brun 等，2020；Zhang 等，2021），均間接或直接地表明了降水增加是湖泊擴(kuò)張的主要驅(qū)動因素，且遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于冰川消融的貢獻(xiàn)。

目前雖然已開展了一些湖泊變化原因的定性和定量研究，但受限于青藏高原面積廣、氣象站點(diǎn)稀疏，特別是湖泊分布集中的青藏高原中—西部地區(qū)，各種再分析資料的降水和蒸發(fā)數(shù)據(jù)有著較大的不確定性，目前較難開展針對單個湖泊水量平衡的定量研究。

4 結(jié) 語

青藏高原海拔高、環(huán)境惡劣、野外觀測難度大。多源遙感數(shù)據(jù)的廣泛使用，極大提高了人們對整個高原湖泊面積、水位與水量時空變化以及原因的宏觀認(rèn)識。然而，受限于遙感數(shù)據(jù)時空分辨率、天氣與地形等自然環(huán)境的影響，目前對青藏高原湖泊的變化特征、成因與機(jī)制等的研究還存在很多不足，后續(xù)仍需結(jié)合新的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)、再分析資料、模型模擬、及野外觀測不斷向前推進(jìn)。

（1）湖泊季節(jié)變化。目前青藏高原湖泊面積與水位變化研究，主要聚焦于年際變化，季節(jié)變化研究較少，未來需結(jié)合多源遙感數(shù)據(jù)及新的算法，不斷嘗試?yán)斫夂茨陜?nèi)季節(jié)變化，及對氣候與冰凍圈變化的響應(yīng)。

（2）湖泊變化原因定量估算。目前湖泊變化原因，較定量的研究為冰川質(zhì)量損失對湖泊水量增加的貢獻(xiàn)，而降水、蒸發(fā)、凍土地下冰消融對湖泊水量增加貢獻(xiàn)如何，還需發(fā)展新的驅(qū)動數(shù)據(jù)集，并從流域尺度進(jìn)一步結(jié)合水文模擬，估算湖泊水量平衡的收支各項(xiàng)。

（3）湖泊變化的驅(qū)動機(jī)制。青藏高原湖泊變化的驅(qū)動機(jī)制目前主要是對高原降水增強(qiáng)的機(jī)制分析（Liu等，2019；Sun等，2020），未來還需結(jié)合氣候動力學(xué)理論和水文模型，進(jìn)一步提升對氣候系統(tǒng)與冰凍圈影響青藏高原湖泊時空變化差異驅(qū)動機(jī)制的認(rèn)識。

（4）認(rèn)識青藏高原湖泊的過去、現(xiàn)在與未來，離不開衛(wèi)星遙感技術(shù)。遙感作為空—天—地不可或缺的現(xiàn)代技術(shù)手段，隨著第二次青藏高原綜合科學(xué)考察研究項(xiàng)目的實(shí)施，將發(fā)揮更大的作用，更多新的衛(wèi)星陸續(xù)發(fā)射，將幫助人們提高對青藏高原湖泊演化規(guī)律與變化機(jī)制的認(rèn)識。