趙明杰， 王寧練,3， 石晨烈， 侯靖琪

（1.陜西省地表系統(tǒng)與環(huán)境承載力重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，陜西 西安 710127；2.西北大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院地表系統(tǒng)與災(zāi)害研究院，陜西 西安 710127；3.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)境全國重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100101）

氣候變化是世界范圍內(nèi)一個(gè)重要的共同課題［1］。據(jù)IPCC 第六次報(bào)告稱，相對(duì)于1850 到1900年，全球地表溫度已經(jīng)升高1.09 ℃，并呈現(xiàn)出加速上升趨勢(shì)［2］。氣候變化對(duì)全球陸地和海洋生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生了巨大而深遠(yuǎn)的影響，同時(shí)給人們生產(chǎn)生活帶來了諸多不利影響，因此明確氣候變化響應(yīng)機(jī)制迫在眉睫［3］。自然界中有很多介質(zhì)可以用來指示氣候變化，比如海平面、冰川、凍土、湖泊等，湖泊在全球水循環(huán)中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，其湖泊面積、水位以及湖冰物候等都可以作為區(qū)域氣候變化的指標(biāo)［4］，其中湖冰物候?qū)^(qū)域氣候變化響應(yīng)異常敏感［5-8］。高緯度地區(qū)的湖泊會(huì)隨著天氣變冷而產(chǎn)生湖冰［9-10］，湖冰物候變化對(duì)氣候、環(huán)境和社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)會(huì)產(chǎn)生重要的影響［11-13］。此外，湖冰物候與湖水能量平衡變化有直接的關(guān)系［14］，可以很好地反映區(qū)域乃至全球氣候變化［15-16］。過去幾十年來，北半球的湖冰正在持續(xù)減少［8］，而且隨著未來氣溫升高，這種情況將會(huì)更加嚴(yán)重［10］。因此，研究湖冰物候特征及相關(guān)因素，對(duì)于進(jìn)一步認(rèn)識(shí)湖泊對(duì)全球氣候變化的響應(yīng)規(guī)律和反饋機(jī)理，具有十分重要的科學(xué)意義。

湖冰物候研究早期主要采用野外實(shí)地觀測(cè)的方法來獲取湖冰物候數(shù)據(jù)。但這種方法容易受到天氣、環(huán)境、技術(shù)的影響，無法獲取準(zhǔn)確、長(zhǎng)時(shí)間序列、大范圍的湖冰物候數(shù)據(jù)。近年來，隨著遙感技術(shù)的蓬勃發(fā)展，利用高時(shí)空分辨率的遙感影像來獲取湖冰物候信息已經(jīng)成為一種研究趨勢(shì)［17］。基于遙感的湖冰物候監(jiān)測(cè)主要有微波遙感和光學(xué)遙感。微波遙感又有被動(dòng)微波和主動(dòng)微波之分，其中被動(dòng)微波遙感具有高時(shí)間分辨率（每天2 次或更多），但空間分辨率相對(duì)較低（>10 km），因此被動(dòng)微波適合監(jiān)測(cè)大型湖泊的湖冰變化，例如青藏高原上的青海湖［18-20］，以及加拿大的大熊湖和大奴湖［21］和中國、俄羅斯之間的界湖興凱湖［22］。而主動(dòng)微波遙感具有較高的空間分辨率，ERS（方位方向<30 m，距離方向<26.3 m）被用于監(jiān)測(cè)湖泊結(jié)冰過程和冰厚度［23-24］；Radarsat（1～100 m）被用于監(jiān)測(cè)湖泊的凍結(jié)和消融過程［25-26］。相比被動(dòng)微波遙感，主動(dòng)微波遙感的時(shí)間分辨率較低（ERS 為3 d，Radarsat 為24 d）,不能滿足對(duì)湖冰進(jìn)行高頻次檢測(cè)的需求［27-28］。光學(xué)遙感如MODIS影像，其同時(shí)具有高時(shí)間和高空間分辨率（1 d，空間分辨率為250 m），被廣泛應(yīng)用于監(jiān)測(cè)湖冰物候變化。如：邰雪楠等［29］使用MODIS 數(shù)據(jù)，分析了2000—2020 年色林錯(cuò)湖冰物候特征及其影響因素。Yao 等［30］利用MODIS 和Landsat 數(shù)據(jù)提取了2000—2011 年可可西里地區(qū)22 個(gè)湖泊的湖冰物候，并對(duì)相關(guān)的影響因子進(jìn)行了討論。吳艷紅等［31］使用MODIS數(shù)據(jù)，提取了納木錯(cuò)湖2000—2015年間的湖冰物候數(shù)據(jù)，基于相關(guān)模型重建了1963—2018年納木錯(cuò)湖的湖冰物候序列，分析了60多年來納木錯(cuò)湖冰物候的變化特點(diǎn)。

先前湖冰物候的研究多集中在高海拔高緯度地區(qū)，對(duì)于中亞地區(qū)湖冰物候的研究較少。中亞位于歐亞大陸中部，75%的地區(qū)屬于干旱半干旱的大陸性氣候［32］，其中包括數(shù)千個(gè)湖泊，這些湖泊對(duì)中亞地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)性和人類福祉有著重要的意義［33］。中亞湖泊的相關(guān)研究主要集中在湖泊面積以及水位與水量的變化。如Che 等［33］利用terraPulse?月度Landsat衍生的地表水域范圍數(shù)據(jù)集和HydroLAKES 數(shù)據(jù)集，對(duì)2000—2015 年中亞湖泊面積的時(shí)空變化進(jìn)行了研究。Huang 等［34］利用SRTM和Landsat 影像構(gòu)建了面積-水位-水量變化的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，并估?jì)9619 個(gè)湖泊中最大水量和最小水量。Hu 等［35］利用3 個(gè)GRACE 衛(wèi)星數(shù)據(jù)集和5 個(gè)全球水文模型對(duì)2003—2014 年中亞干旱區(qū)陸地儲(chǔ)水量變化進(jìn)行研究。對(duì)于中亞地區(qū)湖泊湖冰物候的研究相對(duì)較少，而且精度較差。因此，本文基于MODIS地表反射率數(shù)據(jù)，提取了2000—2020年中亞地區(qū)湖泊的湖冰物候信息，分析了湖冰物候變化特征，并利用氣象數(shù)據(jù)和現(xiàn)有湖泊資料，討論了氣溫、降水、湖泊面積以及海拔對(duì)湖冰物候的影響。

1 研究區(qū)概況

中亞一般意義上包括土庫曼斯坦、哈薩克斯坦、吉爾吉斯斯坦、塔吉克斯坦和烏茲別克斯坦。中亞的地勢(shì)總體上東南高、西北低，氣候干燥，降水稀少，晝夜溫差較大［36-37］，占世界干旱半干旱地區(qū)總面積的34%［38］，是全球最大的非地帶性干旱區(qū)［39］（圖1）。中亞干旱地區(qū)缺水嚴(yán)重，可供開發(fā)的淡水資源很少［40］，因此對(duì)于中亞地區(qū)，湖泊是非常重要的水資源［41］。中亞湖泊總面積超過88000 km2，其中約3000 個(gè)湖泊面積>1 km2，40 多個(gè)湖泊面積超過100 km2［42-43］。由于獨(dú)特的氣候，中亞大多數(shù)湖泊的水源來自冰川融化、山區(qū)降水和河流徑流［44］。

圖1 研究區(qū)湖泊分布Fig.1 Distribution of lakes in the study area

其中選擇7 個(gè)湖冰存在期穩(wěn)定的并且面積>100 km2湖泊（云量較少，像素誤差分類較少，湖泊凍結(jié)消融明顯）作為研究湖泊，它們分別是卡拉庫爾湖、巴爾喀什湖、咸海、阿拉湖、齋桑泊、查蒂爾-科爾湖以及馬卡科爾湖。表1 為7 個(gè)湖泊的詳細(xì)信息，包括海拔高度、面積大小以及湖泊類型。

表1 研究中使用的湖泊信息Tab.1 Lake information used in the study

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)

2.1.2 Landsat 數(shù)據(jù)Landsat 是美國航空航天局與美國地質(zhì)調(diào)查局的聯(lián)合計(jì)劃，該計(jì)劃提供了現(xiàn)有的世界上最長(zhǎng)的連續(xù)空基觀測(cè)記錄，從計(jì)劃開始到現(xiàn)在，共發(fā)射了9顆衛(wèi)星。本研究用到的Landsat數(shù)據(jù)（時(shí)間分辨率為16 d，空間分辨率為30 m）主要包括：Landsat7、Landsat8（表2），通過獲取MODIS 和Landsat同時(shí)過境的數(shù)據(jù)，來檢驗(yàn)MODIS數(shù)據(jù)提取湖冰物侯屬性的精度。

表2 研究中使用的Landsat數(shù)據(jù)Tab.2 Landsat data used in the study

2.1.3 再分析氣象數(shù)據(jù)由于中亞地區(qū)氣象站稀少且連續(xù)觀測(cè)數(shù)據(jù)周期短，氣象站數(shù)據(jù)不足以支撐研究湖冰物候變化的因果分析。因此，本研究使用再分析氣象數(shù)據(jù)（CRUTS v4.05）來分析湖冰物候變化的影響因素。CRUTS v4.05數(shù)據(jù)（時(shí)間分辨率為1個(gè)月，空間分辨率為0.5°），包括1901—2020年逐月的平均氣溫與降水量，在中亞氣候研究中表現(xiàn)出良好的適用性［45-46］。本研究獲取了2000—2020 年的氣溫以及降水?dāng)?shù)據(jù)來對(duì)湖冰物候變化進(jìn)行相關(guān)性分析。

2.2 方法

2.2.1 湖冰信息提取冰在可見光與近紅外波段的反射率高，而水在可見光和近紅外波段的反射率較低［47］，因此根據(jù)冰和水在紅光與近紅外波段的反射率差異，利用直方圖和目視解譯，找到合適閾值來區(qū)分冰和水，該方法為閾值法［19］。具體公式為：

式中：Band1、Band2 分別為MODIS 影像250 m 的紅光、近紅外波段；a、b 為閾值，當(dāng)Band1-Band2>a、Band1>b時(shí)，則可以認(rèn)為是湖冰。

NDSI（Normalized difference snow index）方法也可以用于提取湖冰信息［17］。本文使用NDSI 方法提取Landsat數(shù)據(jù)的湖冰特征信息，其公式如下：

式中：Band2 為綠光波段；Band5 為短波紅外波段。依據(jù)計(jì)算出來的NDSI 結(jié)合反射率直方圖以及目視解譯最終確定閾值，進(jìn)而區(qū)分出湖冰和湖水。

2.2.2 湖冰時(shí)間屬性定義湖冰時(shí)間屬性具體分為：湖泊開始凍結(jié)日期（FUS）、完全凍結(jié)日期（FUE）、開始消融日期（BUS）、完全消融日期（BUE）。湖冰凍結(jié)期（FUD）指湖泊從開始凍結(jié)直至完全凍結(jié)所用的時(shí)間；湖冰消融期（BUD）指湖泊從開始消融直至完全消融所用的時(shí)間；湖泊湖冰存在期（ICD）指從湖泊開始凍結(jié)到完全消融這段時(shí)間；湖泊完全凍結(jié)期（CFD）指從湖泊完全凍結(jié)至開始消融的這段時(shí)期［48］。一般情況下，在湖泊凍結(jié)期間，湖泊邊緣附近會(huì)出現(xiàn)部分未凍結(jié)的區(qū)域，在湖冰消融過程中，湖岸處也可能會(huì)存在零星的湖冰［30,49］。此外，由于天氣變化、湖泊邊界不匹配、像素分類錯(cuò)誤以及不可避免的噪聲（尤其是云層）導(dǎo)致的反復(fù)凍結(jié)和消融，會(huì)降低湖冰信息提取的準(zhǔn)確性。因此，本研究根據(jù)Kropáek 等［48］的方法，將湖冰占湖泊面積的10%和90%作為閾值進(jìn)行湖冰物候的提取。具體公式如下：

(ⅱ) 對(duì)任意F∈CIrr(X),若Fδ∩(∪i∈IUi)=∪i∈I(Fδ∩Ui)≠?,則存在i∈I使得Fδ∩Ui≠?,由Ui∈τCSI及F∈CIrr(X),F∩Ui≠?,于是F∩(∪i∈IUi)≠?,從而∪i∈IUi∈τCSI。

3 結(jié)果與分析

3.1 MODIS 與Landsat 提取湖冰物候信息的交叉驗(yàn)證

為了評(píng)估閾值法提取MODIS湖冰信息的精度，本文使用了Landsat數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗(yàn)證。在本研究中，選用了測(cè)量平均絕對(duì)誤差（MAE）、測(cè)定校正（R2）和偏差（Bias）等指標(biāo)來評(píng)估了MODIS數(shù)據(jù)提取湖冰物候的精度。首先，選取了20幅沒有云層干擾以及湖泊處于凍結(jié)與消融過程中的Landsat影像，然后分別計(jì)算出每一幅影像中湖冰面積占整個(gè)湖泊面積的百分比。最后將這些比例與MODIS 數(shù)據(jù)提取的湖冰覆蓋百分比進(jìn)行對(duì)比。

圖2 為L(zhǎng)andsat 數(shù)據(jù)與MODIS 數(shù)據(jù)提取湖冰面積比例的對(duì)比，其結(jié)果為：R2為0.999，MAE為0.92%，Bias 為1.15%，這表示MODIS 數(shù)據(jù)根據(jù)閾值法提取中亞湖泊的湖冰面積精度較高，可用于提取中亞地區(qū)大型湖泊的湖冰物候信息。圖3 為基于NDSI 與閾值法提取2017 年12 月22 日卡拉庫爾湖的湖冰信息，其中Landsat 影像使用NDSI 方法提取的湖冰面積為297.69 km2，MODIS 數(shù)據(jù)基于閾值法提取的湖冰面積為286.15 km2，2 種提取方法的誤差約為0.58%。

圖2 Landsat數(shù)據(jù)與MODIS數(shù)據(jù)湖冰面積比例對(duì)比Fig.2 Comparison of lake ice area ratio between Landsat data and MODIS data

圖3 NDSI與閾值法提取湖冰信息Fig.3 Extraction of lake ice information by NDSI and threshold method

3.2 2000—2020年中亞7湖的湖冰物候特征分析

基于MODIS影像，使用閾值法結(jié)合人工目視解譯，得到2000—2020年中亞地區(qū)所選湖泊的湖冰物候平均特征（表3、圖4）。

表3 2000—2020年中亞地區(qū)所選湖泊平均湖冰物候統(tǒng)計(jì)Tab.3 Average lake ice phenology of selected lakes in Central Asia from 2000 to 2020/d

圖4 2000—2020年中亞地區(qū)所選湖泊平均湖冰物候特征Fig.4 Average lake ice phenological characteritics of selected lakes in Central Asia from 2000 to 2020

從圖4 和表3 可以看出，7 個(gè)湖泊從每年9—11月開始結(jié)冰，其中阿拉湖和查蒂爾-科爾湖開始凍結(jié)日期是早于7個(gè)湖泊的平均凍結(jié)日期。阿拉湖開始凍結(jié)日期最早，咸海開始凍結(jié)日期最晚。7 個(gè)湖泊的平均完全凍結(jié)時(shí)間是在當(dāng)年的11月底到12月底，平均凍結(jié)期為35 d。

7 個(gè)湖泊的湖冰在次年的3—4 月開始消融，其中巴爾喀什湖和阿拉湖日期是早于7個(gè)湖泊的平均消融日期。阿拉湖日期開始消融時(shí)間最早，而查蒂爾-科爾湖開始消融的時(shí)間最晚。7個(gè)湖泊的平均完全消融時(shí)間是在次年的4—6 月，平均消融期為18 d。7個(gè)湖泊中，有6個(gè)湖泊的凍結(jié)期比消融期長(zhǎng)，說明中亞地區(qū)所選湖泊凍結(jié)的速度比消融的速度慢。

7個(gè)湖泊在湖冰存在期和完全凍結(jié)期上差異很大。湖泊平均湖冰存在期為171 d，其中咸海湖冰的湖冰存在期最短為127 d，查蒂爾-科爾湖冰存在期最長(zhǎng)為237 d；湖泊平均完全凍結(jié)期為126 d，其中查蒂爾-科爾湖完全凍結(jié)期最長(zhǎng)為170 d，巴爾喀什湖完全凍結(jié)期最短為94 d。

3.3 2000—2020年中亞7湖的湖冰物候變化趨勢(shì)

2000—2020年7個(gè)湖泊湖冰物候變化趨勢(shì)存在較大的差異（表4、圖5～6）。從表4 和圖5 中可以看出，2000—2020 年除了巴爾喀什湖［1.44 d·(10a)-1］和卡拉庫爾湖［0.30 d·(10a)-1］的FUS 呈緩慢提前趨勢(shì)外，剩下5個(gè)湖的凍結(jié)日期都是呈延后趨勢(shì)，平均延后率為4.86 d·(10a)-1，其中查蒂爾-科爾湖推遲最為明顯，推遲率為18.00 d·(10a)-1。BUE除了卡拉庫爾湖外緩慢延后外，其余的呈現(xiàn)提前的趨勢(shì)，平均提前率為2.90 d·(10a)-1，其中阿拉湖提前最明顯，提前率為5.70 d·(10a)-1。

表4 2000—2020中亞地區(qū)所選湖泊湖冰物候變化趨勢(shì)Tab.4 Change trend of lake ice phenology in selected lakes in Central Asia from 2000 to 2020/d·(10a)-1

圖5 2000—2020中亞地區(qū)所選湖泊湖冰物候變化趨勢(shì)空間分布Fig.5 Spatial distribution of lake ice phenology change trend in selected lakes in Central Asia from 2000 to 2020

圖6 2000—2020年中亞所選湖泊湖冰物候年際變化Fig.6 Interannual variation of lake ice phenology in selected lakes in Central Asia from 2000 to 2020

2000—2020年查蒂爾-科爾湖、馬卡科爾湖、阿拉湖和齋桑泊的湖冰存在期呈現(xiàn)出縮短趨勢(shì)。例如，阿拉湖湖冰存在期縮短趨勢(shì)為8.7 d·(10a)-1；馬卡科爾湖、阿拉湖以及齋桑泊的完全凍結(jié)期和湖冰存在期都呈現(xiàn)縮短趨勢(shì)。在7 個(gè)湖泊中，除了阿拉湖和咸海的凍結(jié)期與消融期的趨勢(shì)相反，其余5 個(gè)湖泊在凍結(jié)期和消融期方面表現(xiàn)出相同的趨勢(shì)。

4 討論

4.1 湖泊凍結(jié)-消融空間模式特征

通過對(duì)中亞地區(qū)所選6 個(gè)湖泊的凍結(jié)-消融過程統(tǒng)計(jì)分析，湖泊凍結(jié)-消融空間格局分為2 種：（1）凍結(jié)自湖岸一側(cè)延伸至另一側(cè)，越先凍結(jié)的湖區(qū)越先消融。符合這種空間格局的湖泊包括：卡拉庫爾湖、巴爾喀什湖、阿拉湖、齋桑泊以及馬卡科爾湖。為了直觀展示這種模式的湖冰物候演變過程，本研究選用巴爾喀什湖為例，如圖7 和圖8［50］所示，由于巴爾喀什湖西部淡水區(qū)的鹽度通常低于0.5 g·L-1，而東部半咸水區(qū)的鹽度可以高達(dá)3 g·L-1以上，所以巴爾喀什湖于11 月下旬左右先在湖西南方向開始凍結(jié)，湖冰從西南向東北緩慢覆蓋，到12 月下旬完全被冰覆蓋，整個(gè)湖冰凍結(jié)期比較漫長(zhǎng)。湖冰消融時(shí)，主要從湖的西南岸先消融，然后向東北逐漸消融，到4 月中旬，湖冰完全消融。（2）湖水從兩岸向湖心逐漸凍結(jié)，消融時(shí)從一側(cè)到另一側(cè)，這種模式的湖泊有查蒂爾-科爾湖。圖9 為查蒂爾-科爾湖湖冰物候演化過程，查蒂爾-科爾湖于10 月上旬左右先在湖南北兩岸形成岸冰，湖冰由兩岸向湖心逐漸蔓延，到12 月下旬完全被冰覆蓋，整個(gè)湖冰凍結(jié)期比較長(zhǎng)。湖冰消融時(shí)，主要從湖的南岸先消融，由南向北迅速消融，到5 月中旬，湖冰完全消融。

圖7 2010—2011年巴爾喀什湖凍結(jié)-消融過程Fig.7 Freezing-thawing process of Balkhash Lake from 2010 to 2011

圖8 巴爾喀什湖鹽度分布Fig.8 Salinity distribution map of Balkhash Lake

圖9 2010—2011年查蒂爾-科爾湖凍結(jié)-消融過程Fig.9 Freezing-thawing process of Chatir Kol from 2010 to 2011

4.2 氣象因素對(duì)湖冰物候變化的影響

湖冰物候的形成受到氣候條件和湖泊理化特征的影響［18,51］，其中對(duì)湖冰物候產(chǎn)生影響的氣象因素有：氣溫、降水、太陽輻射、風(fēng)速、風(fēng)向等，以往在其他地區(qū)的研究發(fā)現(xiàn)，氣溫是影響湖冰物候的關(guān)鍵因素［52］。為了研究中亞地區(qū)選定湖泊的湖冰物候變化與氣候變化之間的響應(yīng)規(guī)律，本研究分析了氣溫和降水量與湖冰物候之間的相關(guān)性。

為了驗(yàn)證再分析氣象數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，本研究使用2013年6月到2020年12月卡拉庫爾湖氣象站的月平均氣溫與CRUTS v4.05對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了交叉驗(yàn)證，如圖10 所示R2為0.961，MAE 為0.211%，Bias為1.807%，這表明CRUTS v4.05 數(shù)據(jù)集可用于討論中亞地區(qū)的氣候變化狀況。

圖10 CRUTS v4.05數(shù)據(jù)集精度驗(yàn)證Fig.10 Precision validation of CRUTS v4.05 dataset

圖11為湖冰物候與氣溫、降水的相關(guān)性。由圖11可知，湖冰的存在期、完全凍結(jié)期、開始和完全融化期與年平均氣溫有較強(qiáng)的相關(guān)性。年平均氣溫較低時(shí)，湖冰的存在期和完全凍結(jié)期較長(zhǎng)，年平均氣溫較高時(shí)，湖冰的存在期較短。此外，中亞湖泊開始和完全融化的日期與年平均氣溫呈較強(qiáng)的負(fù)相關(guān)。這表明氣溫是中亞湖泊湖冰物候變化的決定因素。此外，分析結(jié)果還表明，降水對(duì)中亞地區(qū)湖泊湖冰物候的變化影響不大。

圖11 湖冰變化物候與氣象因子變化的相關(guān)性熱圖Fig.11 Correlation heat map of lake ice change phenology and changes in meteorological factors

4.3 湖水理化性質(zhì)對(duì)湖冰物候變化的影響

4.3.1 湖冰物候特征與湖泊面積之間的關(guān)系湖泊面積會(huì)影響湖冰物候的變化［53］。圖12為近20 a 7個(gè)湖泊的平均面積與FUS、BUE、ICD 的相關(guān)性。從圖中可以看出，中亞地區(qū)7 個(gè)湖泊面積與FUS 呈正相關(guān)，與BUE呈負(fù)相關(guān)，這表明湖泊面積越大，湖水開始結(jié)冰的時(shí)間愈遲，融化愈快，湖冰的存在期就越短。

圖12 中亞地區(qū)湖泊湖冰物候與湖泊面積關(guān)系圖Fig.12 Relationship between lake ice phenology and lake area in Central Asia

圖13 為2000—2020 年中亞湖泊面積與FUS 變化率、BUE 變化率、ICD 變化率的相關(guān)性，從圖中可以看出面積與FUS變化率、BUE變化率、ICD變化率的相關(guān)系數(shù)分別為-0.42、0.24、-0.45，湖泊面積與FUS 和ICD 變化率呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，這說明湖泊面積越大，湖泊的FUS和ICD的變化速率越慢；湖泊面積與BUE 變化率呈現(xiàn)正相關(guān)，表明湖泊面積越大，BUE變化速率越快。

圖13 中亞地區(qū)湖泊湖冰物候平均變化率與湖泊面積關(guān)系圖Fig.13 Relationship between the average change rate of lake ice phenology and lake area in Central Asia

4.3.2 湖冰物候特征與湖泊海拔之間的關(guān)系湖面

海拔會(huì)影響湖冰物候的變化［50］。圖14 為湖泊海拔與FUS、BUE、ICD 的相關(guān)性。從圖中可以看出海拔與FUS 呈負(fù)相關(guān)，與BUE 和ICD 呈顯著正相關(guān)。這說明湖面海拔越高，湖水開始結(jié)冰的時(shí)間越早，消融的時(shí)間越晚，湖冰存在期越長(zhǎng)。

圖14 中亞地區(qū)湖泊湖冰物候與湖泊海拔關(guān)系圖Fig.14 Relationship between lake ice phenology and lake altitude in Central Asia

圖15 為2000—2020 年中亞湖泊海拔與FUS 變化率、BUE變化率和ICD變化率的相關(guān)性，從圖中可以看出海拔與FUS、BUE、ICD 的相關(guān)系數(shù)分別為0.49、0.63、0.43，都呈現(xiàn)出正相關(guān)趨勢(shì)，這說明隨著海拔的升高，湖泊的FUS、BUE以及ICD的變化速率都在加快。

圖15 中亞地區(qū)湖泊湖冰物候平均變化率與湖泊海拔關(guān)系圖Fig.15 Relationship between the average change rate of lake ice phenology and lake altitude in Central Asia

4.4 無量綱化分析

無量綱化是一種數(shù)據(jù)分析方法，旨在將數(shù)據(jù)集中的多個(gè)變量轉(zhuǎn)換為一組無單位的變量，以便更好地理解和分析數(shù)據(jù)。這個(gè)過程可以減少數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，提高數(shù)據(jù)的處理效率，并提高數(shù)據(jù)分析的精度和準(zhǔn)確性。本文采用標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)行無量綱分析，具體公式如下：

式中：xj為n個(gè)訓(xùn)練樣本中第j個(gè)特征值組成的向量；μj為訓(xùn)練樣本中的均值；σj為訓(xùn)練樣本的標(biāo)準(zhǔn)差。

4.4.1 單個(gè)湖泊的無量綱化分析以巴爾喀什湖為例，將湖冰物候信息、冬半年氣溫、降水量、面積采用標(biāo)準(zhǔn)化方式進(jìn)行無量綱化處理，然后進(jìn)行多元回歸分析，進(jìn)而分析出冬半年氣溫、降水量、面積對(duì)湖冰物候的影響程度。具體分析結(jié)果如下：

式中：X為冬半年氣溫；Y為降水量；Z為面積；*、**、***表示通過P值為0.1、0.05、0.01 的顯著性檢驗(yàn)。結(jié)果表明，氣溫是影響湖冰物候的關(guān)鍵因素，面積主要影響湖冰物候的FUE和CFD，降水量對(duì)湖冰物候的影響相對(duì)較小。

4.4.2 不同湖泊的無量綱化分析以6 個(gè)湖泊2000—2020年的平均湖冰物候、平均湖泊面積以及湖泊海拔進(jìn)行無量綱處理，然后進(jìn)行多元回歸分析，進(jìn)而分析出面積和海拔對(duì)湖冰物候的影響程度。具體分析結(jié)果如下：

式中：X為海拔；Y為面積。結(jié)果表明，除了FUE主要受湖泊面積影響外，其他湖冰物候主要受海拔影響。

4.5 現(xiàn)有研究結(jié)果對(duì)比

通過文獻(xiàn)搜索查閱發(fā)現(xiàn)，研究中亞地區(qū)湖冰物候變化的文章非常少，我們統(tǒng)計(jì)了現(xiàn)有研究結(jié)果和本研究的結(jié)果的差異（表5）。Hou 等［54］使用了MODIS 地表溫度數(shù)據(jù)，通過設(shè)置一定閾值來提取湖冰的范圍；而本研究采用MODIS 地表反射率數(shù)據(jù)，通過設(shè)置動(dòng)態(tài)閾值來提取湖冰。前者雖然可以一天獲取多景數(shù)據(jù)來減少云的影響，但由于不同湖泊自身理化性質(zhì)（如鹽度等）的差異，使用固定閾值帶提取湖冰物候?qū)傩詴?huì)存在一定的誤差。而本研究采用250 m的反射率數(shù)據(jù)，具有更高的空間分辨率，且動(dòng)態(tài)的設(shè)置閾值，其精度更高。

表5 本研究與現(xiàn)有研究結(jié)果對(duì)比Tab.5 Comparison of the results of this study with existing research

5 結(jié)論

本文基于MODIS 與Landsat 數(shù)據(jù)并結(jié)合相關(guān)的氣象數(shù)據(jù)，分析了中亞地區(qū)7 個(gè)湖泊的長(zhǎng)期湖冰物候特征及其影響因素，主要結(jié)論如下：

（1）2000—2020 年中亞的湖泊從每年9—11 月開始結(jié)冰，湖冰在3—6 月逐漸完全消融。7 個(gè)湖整體平均凍結(jié)期和平均消融期為35 d 和18 d，湖冰平均完全凍結(jié)期和平均存在期為126 d和171 d。

（2）2000—2020 年中亞7 個(gè)湖泊中有5 個(gè)湖泊開始凍結(jié)日期呈現(xiàn)延后的趨勢(shì)，平均延后率為4.86 d·(10a)-1?？傮w上，完全消融日期有提前的趨勢(shì)，平均提前率為2.90 d·(10a)-1。其中有4個(gè)湖泊湖冰存在期呈縮短趨勢(shì)，平均縮短率為9.90 d·(10a)-1。完全凍結(jié)期呈整體縮短趨勢(shì)，平均縮短率為5.00 d·(10a)-1。

（3）中亞7 個(gè)湖泊湖冰的凍結(jié)-消融空間模式主要分為兩類：湖水自湖岸凍結(jié)至對(duì)岸，越先凍結(jié)的湖區(qū)越先消融；湖水從兩岸向湖心逐漸凍結(jié)，消融時(shí)從湖岸到對(duì)岸。

（4）中亞地區(qū)湖冰物候變化受到多種因素的綜合影響，包括湖泊自身的特征（如海拔、面積等）和氣候變化（如氣溫和降水量等）。氣溫是影響湖冰物候的關(guān)鍵因素，氣溫越高，湖冰存在期越短；面積越大，湖泊的湖冰存在期越短；隨著海拔的升高，湖泊的湖冰存在期越長(zhǎng)。