張 奇，劉元波，姚 靜，賴錫軍，李相虎，吳桂平，黃 群，孫占東，張 丹，李云良，譚志強(qiáng)，劉星根

(中國科學(xué)院南京地理與湖泊研究所中國科學(xué)院流域地理學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京 210008)

湖泊是陸地表層水體的重要組成. 全球面積大于0.1 km2的自然湖泊有142萬個，總面積和總?cè)莘e分別為2.67×106km2和181.9×103km3[1]. 湖泊是全球尺度水分循環(huán)、水量調(diào)控和物質(zhì)能量平衡的重要組成. 我國湖泊集中分布在長江中下游平原和青藏高原. 我國面積大于1 km2的天然湖泊2693個，總面積為81414.6 km2[2]. 在社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生物多樣性維持等方面起著至關(guān)重要的作用.

進(jìn)入21世紀(jì)以來，全球湖泊水體的分布格局發(fā)生了巨大變化. 全球永久性地表水體在1984-2015年間消失了約90000 km2，同時形成了新的水體184000 km2 [3]. 我國青藏高原湖泊水位和面積呈加速增長趨勢[4]；而長江中下游洪泛平原淡水湖群，在2000-2011年間卻呈凈減小趨勢，累積減小面積7.4%(849 km2)[5]，極端水文事件多發(fā)[6-8]. 湖泊面積的擴(kuò)張或萎縮影響區(qū)域水熱平衡，甚至威脅區(qū)域水資源安全，并引起湖泊水環(huán)境和水生態(tài)的惡化[9]，給社會經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展帶來極大挑戰(zhàn). 在極端氣候條件和強(qiáng)人類活動影響下，湖泊水文過程演變出現(xiàn)了新的特征，賦予了湖泊水文學(xué)新的研究內(nèi)容，對研究方法和研究手段提出了新的要求. 本文系統(tǒng)梳理總結(jié)湖泊水文學(xué)的研究進(jìn)展，闡述近50年來我國湖泊水文學(xué)的研究進(jìn)展，指出湖泊水文研究難點(diǎn)和未來發(fā)展趨勢，為水文學(xué)和湖沼學(xué)等相關(guān)學(xué)科的發(fā)展提供參考借鑒.

1 湖泊水文學(xué)的發(fā)展及重要進(jìn)展

我國古籍《行水金鑒》記載了湖泊水文的早期研究. 這是一部綜合性水利書籍，清雍正三年(1725年)成書. 書中涉及湖泊面積、河湖關(guān)系、湖泊水位漲落、湖泊變遷等內(nèi)容. 我國湖泊的水文觀測大多始于1920s，比如，太湖、洞庭湖和鄱陽湖等湖泊的水文觀測. 新中國成立后，湖泊水文研究蓬勃發(fā)展，先后進(jìn)行了多次全國湖泊調(diào)查，獲得了全國湖泊數(shù)量及面積等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)系列，建立了湖泊水文基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，支撐了湖泊水文學(xué)研究[10].

我國著名水文學(xué)家施成熙先生定義湖泊水文學(xué)為“以湖水為研究對象，研究湖水的來源與去路、湖水的理化性質(zhì)及湖水中各種水文現(xiàn)象的發(fā)生、發(fā)展過程及其內(nèi)在聯(lián)系，以及湖泊資源的控制和利用的學(xué)科”[11]. 依據(jù)研究對象和內(nèi)容，湖泊水文學(xué)是水文學(xué)(hydrology)的一個分支. 目前國際上尚沒有專門的英文詞匯，通常用limnology(湖沼學(xué))來表達(dá). 湖沼學(xué)的研究對象是內(nèi)陸水體，其研究內(nèi)容更為寬泛，除了水的物理過程，還包括化學(xué)、生物等過程[12].

湖泊水文學(xué)是研究湖泊水量變化和湖水運(yùn)動的一門學(xué)科. 湖泊水文要素及湖泊水量平衡關(guān)系的變化是湖泊水文學(xué)的核心內(nèi)容，包括水量平衡關(guān)系的建立、湖泊水量變化的影響因素以及湖泊水量對氣候變化的響應(yīng)等. 作為湖泊水量變化的一種極值狀態(tài)，湖泊洪水和干旱等極端水文過程對生態(tài)系統(tǒng)和社會經(jīng)濟(jì)等影響巨大，其過程演變及歸因分析可為防洪抗旱等提供科學(xué)依據(jù)，是湖泊水文學(xué)所必須面臨的基本現(xiàn)實(shí)問題. 湖泊水動力過程主導(dǎo)著湖泊物質(zhì)的遷移轉(zhuǎn)化、溫度等物理屬性的時空分布，影響湖盆沖淤及洲灘發(fā)育以及湖泊演化和湖泊功能，是湖泊水文學(xué)的重要組成內(nèi)容. 隨著空間觀測技術(shù)的快速發(fā)展，湖泊水文遙感在湖泊水文過程研究中發(fā)揮了不可替代的作用，成為湖泊水文學(xué)重要的研究手段. 湖泊水文學(xué)還涉及泥沙動力過程、熱力過程、污染過程和生態(tài)過程等內(nèi)容，本文不做重點(diǎn)闡述.

1.1 湖泊水量平衡與湖泊水量變化

湖泊水量取決于來水量和排水量之間的動態(tài)平衡關(guān)系，湖泊水量的變化影響著湖泊水資源安全和湖泊生態(tài)系統(tǒng)健康與服務(wù). 受全球氣候變化和人類活動的影響，湖泊水量時空格局正發(fā)生著巨大的變化. 研究湖泊水量平衡是評估全球變化下地球表層水量變化的重要組成內(nèi)容，是應(yīng)對氣候變化、保障區(qū)域水量安全、維持湖泊正常功能的核心研究內(nèi)容.

1.1.1 湖泊水量平衡 湖泊水量平衡指以湖泊水體為對象，在某時段內(nèi)，湖泊水量的增量等于所有進(jìn)入湖泊的水量減去所有排出湖泊的水量. 進(jìn)入湖泊的水量一般包括流域入湖地表徑流(SI)、大氣降水(P)、地下水補(bǔ)給(GI)等，出湖水量一般包括河道排泄(SO)、水面蒸發(fā)(E)、地下水滲漏(GO)、人為取水(W)等(圖1). 湖泊水量平衡研究即計算某時段內(nèi)湖泊水量的變幅，分析變化的原因.

圖1 出入湖泊的水組分示意圖Fig.1 Inflows and outflows of lake water balance components

在計算湖泊水量平衡時，常常采用湖泊庫容曲線方法. 依據(jù)湖泊水位，由庫容曲線即可計算出對應(yīng)的湖泊水量. 湖泊庫容曲線的建立依賴于實(shí)測的湖泊水位，結(jié)合湖盆地形計算相應(yīng)水面面積和蓄水量，表達(dá)為數(shù)學(xué)公式或直接用數(shù)據(jù)點(diǎn)繪制而成[13]. 庫容曲線的形態(tài)受湖盆地形地貌和湖泊與上下游水系的水力聯(lián)系影響，可能呈現(xiàn)一定的非線性特征. 該非線性特征意味著湖泊水位上升和下降過程對應(yīng)的湖泊面積和蓄水量變化路徑是不同的，上升曲線和下降曲線形成環(huán)狀的圈，同一個湖泊水位值在不同的階段對應(yīng)不同的湖泊面積和水量，這種現(xiàn)象稱為遲滯效應(yīng)，也稱繩套，常見于大型的洪泛型淺水湖泊[14]. 湖泊水位-水量關(guān)系的遲滯效應(yīng)從本構(gòu)關(guān)系上表征了湖泊水文的非線性特征，在湖泊水文節(jié)律演變規(guī)律的揭示和湖泊水文模擬方面提供了物理依據(jù)[15-17].

湖泊水量平衡關(guān)系不僅影響湖泊的儲蓄水量，還影響湖泊的演化和功能發(fā)揮[18-20]. 不同氣候區(qū)湖泊水量平衡的關(guān)鍵影響因子不盡相同[18]. 在干旱和半干旱區(qū)，降水和蒸發(fā)是湖泊水平衡的關(guān)鍵影響因素. 以博斯騰湖為例，湖泊水量呈現(xiàn)顯著的階段性特征，主要原因是流域降水發(fā)生變化引起入湖水量的階段性偏少或偏多[17,21-22]. 由于蒸發(fā)量巨大，干旱、半干旱區(qū)湖泊在降水不足的情況下，往往會損失巨大蓄水量，使水體鹽分含量逐漸增大，甚至最終演化成鹽湖. 我國的鹽湖主要分布在青海、新疆、西藏及內(nèi)蒙古等地區(qū)[10]. 在濕潤區(qū)和半濕潤區(qū)，湖區(qū)降雨和蒸發(fā)基本均衡，流域入湖徑流和湖泊向水系排泄是控制湖泊水量平衡的直接因素. 比如，北美五大湖的年蒸發(fā)量與人工取水量之和與湖面降水量基本持平，五大湖的徑流量主要來自流域降雨徑流和春季融雪補(bǔ)給，湖泊水量的年內(nèi)變化顯著[23-24]. 對洪泛平原湖泊來說，面積巨大的洪泛區(qū)往往對湖泊的水量平衡起著重要的作用. 代表性工作包括塔納湖(Lake Tana)水量平衡的研究[25]和洞里薩湖(Tonle Sap Lake)的水量平衡分析[26]. 兩個湖泊都有巨大的洪泛區(qū)域，洪泛區(qū)域在湖泊水量平衡中作用明顯. 塔納湖的水量平衡關(guān)系中有6%的河流入湖徑流在流經(jīng)洪泛區(qū)時損失，而洞里薩湖與湄公河(Mekong River)發(fā)生顯著的水量交換，其年入湖水量中高達(dá)50%以上來自湄公河干流. 類似的工作還包括長江中游洪泛湖泊鄱陽湖的水量變化研究，在豐水期6-8月份，洪泛區(qū)的水量調(diào)蓄作用明顯，洪泛區(qū)蓄水量占57%，超過了永久湖盆水道(一年四季都淹沒的區(qū)域)的蓄水量(43%)[14]. 平原洪泛湖泊的另一個特點(diǎn)是發(fā)育著眾多的子湖，當(dāng)主湖水位下降后，這些子湖就出露形成互相獨(dú)立的小水體. 有研究表明，面積大于1 km2的77個子湖在低水位時期占全湖水量的5.6%，但面積比例達(dá)18.5%[27]. 相對于干旱區(qū)湖泊，濕潤區(qū)洪泛湖泊與周圍水系水力連通良好，排水條件通暢，換水周期短，污染物不易累積，但水沙平衡的變化往往造成湖盆和洲灘的發(fā)育或退化，影響湖泊生態(tài)功能[6,10].

在湖泊水量平衡中，地下水的補(bǔ)排量較難確定. 目前常運(yùn)用地下水模型，結(jié)合地下水觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行計算，但帶有較大的不確定性. 也可以采用同位素技術(shù)分辨地下水組分，特別是在干旱、半干旱區(qū)[28-29]應(yīng)用廣泛，比如，羊卓雍錯的滲漏量計算[30]、岱海和烏梁素海的地下水補(bǔ)給計算[31]等. 在長江中下游濕潤區(qū)，大型淺水湖泊與洪泛區(qū)地下水存在強(qiáng)水力聯(lián)系，地下水位對湖泊水位變化的響應(yīng)顯著，水量交換明顯[32-33]. 由于水系、地形、地貌、土壤的高度空間異質(zhì)性，地表、地下水體之間的水文連通時空變化復(fù)雜[19,34-35]，水交換量的確定尚存在一定的難度. 同位素技術(shù)聯(lián)合地表-地下水模型或?qū)⑹怯行У难芯渴侄?，但相關(guān)研究尚缺乏.

1.1.2 湖泊水量變化及驅(qū)動因素 湖泊水量呈動態(tài)的平衡狀態(tài)，當(dāng)這種平衡被嚴(yán)重打破時，湖泊水量將呈現(xiàn)持續(xù)性減少或增加的趨勢. 近20多年來，湖泊水量的變化尤為顯著，其原因大多為氣候變化的影響，其次是水利工程引起的河湖水系結(jié)構(gòu)的調(diào)整導(dǎo)致河湖水文關(guān)系的改變，繼而影響湖泊出入水平衡關(guān)系[36-39].

研究湖泊水量變化需要考慮流域及周邊相連的水系，常常借助數(shù)學(xué)模型解析湖泊水量變化的影響因素，預(yù)測其未來的變化趨勢. 視不同時間尺度的需要，湖泊水位和水量的模擬可以是基于經(jīng)驗(yàn)回歸模型的月或年尺度，比如，湖泊月水位與流域氣溫和流域徑流量的回歸模型[36]，也可以是基于日尺度的統(tǒng)計和機(jī)器學(xué)習(xí)模型[40]或具有全物理機(jī)理的水動力模型[41]. 這些模型以湖泊為模擬對象，以流域氣象水文條件和湖泊出口的水文條件作為模型輸入項(xiàng)，計算湖泊水量的變化. 也有研究將湖泊及其集水域作為完整的研究區(qū)，把湖泊作為研究區(qū)的內(nèi)部水體，通過流域水文模型和湖泊水文模型的耦合，計算湖泊水量對流域氣候變化和覆被變化的響應(yīng). 這類模型的優(yōu)勢是將流域與湖泊進(jìn)行了耦合，湖泊水量與流域地下水實(shí)現(xiàn)了雙向的耦合反饋，更為真實(shí)地模擬湖泊與地下水含水層之間的水量交換以及湖區(qū)的產(chǎn)匯流過程[42-43]. 表1列舉了基于水量平衡方程、統(tǒng)計學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和水動力方程4種不同原理和方法的湖泊水文模型，這些模型針對不同類型湖泊及模擬目的，開展了成功的應(yīng)用研究.

表1 幾種代表性湖泊水文模型

氣候變化對湖泊水量的影響通常聯(lián)合氣候模式和湖泊水文模型加以預(yù)測. 這方面的工作已有很多的報道. 比如，未來不同溫室氣體排放對北美五大湖地區(qū)的影響，相對于低溫室氣體排放，高溫室氣體排放將引起蒸散發(fā)的高增加. 在高溫室氣體排放情景下，隨著氣溫的總體增加，冰蓋將逐漸消退，總體上湖泊的水位將下降[44]. 而亞熱帶季風(fēng)區(qū)的長江中下游湖泊，未來氣候變化可能導(dǎo)致降雨年內(nèi)分異更為明顯，湖泊水量將呈現(xiàn)枯水季更旱、豐水期更洪的兩極分化，湖泊洪水和干旱程度有進(jìn)一步加劇的風(fēng)險[36,45]. 在湖泊水量變化的預(yù)測中，常帶有較大的不確定性. 該不確定性來自于氣候模式和水文模型，且氣候模式輸出結(jié)果的偏差有可能在水文模型中被進(jìn)一步放大. 目前常采用集合化模擬以減小預(yù)測結(jié)果的不確定性. 比如，采用了7個全球影響模型(global impact models, GIMs)開展氣候變化對干旱的集合化模擬，而驅(qū)動這些GIMs的氣候變化情景又來自5個全球氣候模型(global climate models, GCMs)，在某種程度上可減小輸出結(jié)果的不確定性，提高預(yù)測結(jié)果的可信度[46].

1.2 湖泊極端水文事件

在全球變化影響下，熱浪和暴雨愈發(fā)嚴(yán)重，導(dǎo)致湖泊水量發(fā)生顯著變異，湖泊干旱、洪水等極端水文事件發(fā)生頻次增大，強(qiáng)度也有所增強(qiáng)，嚴(yán)重威脅湖區(qū)和岸線的生命財產(chǎn)安全，并給水生生態(tài)系統(tǒng)帶來了顛覆性影響[47-51]. 以2017年洞庭湖特大洪水為例，湘江、資水、沅水3條干流及洞庭湖區(qū)共24站點(diǎn)水位超警戒值，直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá)60.14億元[52-53]. 2020年7月長江中下游降雨持續(xù)增多，鄱陽湖水位快速上漲，至2020年7月13日5：00，星子站水位達(dá)22.60 m，超警戒水位3.6 m，刷新歷史最高水位(22.52 m)(江西省水利廳實(shí)時共享數(shù)據(jù)). 但同時，洞庭湖、鄱陽湖干旱加劇，秋、冬季枯水期水位也創(chuàng)歷史新低[6, 20, 39]. 研究氣候變化疊加人類活動影響下的湖泊極端水文過程發(fā)生機(jī)理，是湖泊水文學(xué)的重要內(nèi)容，也是當(dāng)前水文水資源研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題之一，對湖泊防洪抗旱減災(zāi)以及應(yīng)對全球變化具有現(xiàn)實(shí)意義.

1.2.1 湖泊極端水文事件及其識別方法 湖泊極端水文事件指在特定時間尺度上湖泊水文過程發(fā)生的小概率事件，一般具有相對的水文極值、持續(xù)的時間、對湖泊水安全和水生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生嚴(yán)重影響等特征[54-56]. 研究湖泊極端水文事件最常用的水文變量是湖泊降水和水位，這些變量相對易于獲取且時間序列較長，對湖泊水文特征的描述也最為直觀[57-59]. 隨著模型模擬技術(shù)的發(fā)展，湖泊水面積、蓄水量、流速、洲灘濕地的淹沒面積等變量也逐漸被用來研究湖泊極端水文事件，這對于進(jìn)一步探索極端水文事件對濕地生態(tài)水文過程、湖泊水生態(tài)系統(tǒng)和水環(huán)境的影響具有重要意義[15,32,60].

目前，湖泊極端水文事件的識別并沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，而湖泊水文極值的確定是湖泊極端水文事件識別的關(guān)鍵內(nèi)容. 湖泊水文極值的確定方法主要包括3種：(1)經(jīng)驗(yàn)法. 根據(jù)水位等湖泊水文變量對當(dāng)?shù)厣a(chǎn)和生活產(chǎn)生的影響來確定[61-63]. 以鄱陽湖為例，認(rèn)為當(dāng)都昌站水位低于14 m時湖泊進(jìn)入了枯水狀態(tài)，當(dāng)星子站水位高于19 m時則認(rèn)為湖泊發(fā)生了洪水事件[62-63]；(2)極值法. 特定時間段內(nèi)湖泊水文變量的最大/小值[64-66]. 如1998年鄱陽湖洪水事件中，湖口站和星子站分別出現(xiàn)了歷史最高水位22.59和22.52 m；(3)極值分布函數(shù)，包括廣義極值分布函數(shù)、皮爾遜III型函數(shù)、韋布函數(shù)等[67-68]；(4)標(biāo)準(zhǔn)化湖泊水位法. 運(yùn)用伽馬函數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)化方法，將湖泊水位轉(zhuǎn)換為正態(tài)分布，利用概率值確定干旱強(qiáng)度，并可確定干旱事件的起止時間和干旱程度等[69]. 比如，基于廣義極值分布函數(shù)發(fā)現(xiàn)2011年是鄱陽湖1960-2013年最為干旱的年份[70]. 根據(jù)研究的區(qū)域和時間尺度，不同學(xué)者選擇不同的湖泊水文變量和水文極值確定方法來識別相應(yīng)的湖泊極端水文事件，進(jìn)而對湖泊極端水文事件的基本特征進(jìn)行分析，主要包括：極端事件的起止時間、持續(xù)時間、嚴(yán)重程度、峰值、發(fā)生頻率、幅度、變化趨勢等，這些是湖泊極端水文事件研究中討論最為廣泛的內(nèi)容[20,54,60,68,70-73]. 基于實(shí)測流量數(shù)據(jù)，研究了長江上游與洞庭湖洪水遭遇頻率、遭遇程度、持續(xù)時間等方面的特征，結(jié)果表明該地區(qū)洪水發(fā)生頻繁，發(fā)生時段主要集中在6-7月[74]；基于年最大洪峰流量和年最高洪水位數(shù)據(jù)，分析了洞庭湖三口水文極值的變異特性，發(fā)現(xiàn)年最大洪峰流量和年最高洪水位具有向下突變的趨勢[75].

1.2.2 湖泊極端水文事件成因及歸因方法 湖泊極端水文事件的產(chǎn)生是流域出、入湖水文過程和湖泊自身水量收支過程共同作用的結(jié)果[76-79]. 流域水文過程受氣候、土地利用/覆被變化和社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展用水的綜合影響，湖泊本身作為陸-氣交互作用的特殊界面，降水、蒸發(fā)等水熱條件劇烈波動，加之湖區(qū)圍墾養(yǎng)殖、湖泊水沙開采、水利工程建設(shè)等人類活動的影響，使湖泊極端水文事件的成因異常復(fù)雜. 常用的成因識別方法可分為統(tǒng)計分析法和數(shù)值模擬法，其中，統(tǒng)計分析法主要用于湖泊極端水文事件成因的定性識別，包括相關(guān)分析法和聯(lián)合分布函數(shù)法[70,80-84]；數(shù)據(jù)模擬法主要用于湖泊極端水文事件成因的定量識別，包括機(jī)器學(xué)習(xí)法和水文水動力方法[20,73,85-87]. 此外，基準(zhǔn)期，即未發(fā)生極端水文事件時期的選定是研究湖泊極端水文事件成因的前提，直接影響到歸因結(jié)果. 基準(zhǔn)期的選定有兩種：一是選擇沒有發(fā)生湖泊極端水文事件的歷史時期；二是模擬沒有發(fā)生湖泊極端水文事件時的假定情景.

流域來水和湖泊本身的降水和蒸發(fā)水量收支作為極端水文事件產(chǎn)生的水分來源，是影響湖泊極端水文事件的關(guān)鍵因素. 就湖泊洪水事件而言，其發(fā)生的主導(dǎo)因素一般是氣象條件，即發(fā)生了極端來水或湖泊本身發(fā)生了極端降水事件[52,88-91]. 2016-2017年青藏高原中部湖泊水位的劇烈波動是由厄爾尼諾引起的降水變化導(dǎo)致的[54]；而2017年洞庭湖特大洪水是由流域極端來水和湖區(qū)極端降水共同引起的[52]. 對于長江中游的大型通江湖泊而言，湖泊洪水過程的形成與流域洪峰過程和長江洪峰過程的遭遇時間相關(guān)，長江洪峰的錯峰可有效降低湖泊洪水發(fā)生的風(fēng)險[92-93]. 相對而言，湖泊干旱事件的成因比較復(fù)雜. 這是因?yàn)楹锤珊凳录婕暗母饕蛩亻g有著強(qiáng)烈的陸-氣交互作用，且干旱事件的持續(xù)時間較長、影響范圍較廣，加之湖泊類型、所處氣候區(qū)和研究尺度的差異，不同的研究得出的湖泊干旱事件的主導(dǎo)因素有所差異. 主要包括：(1)氣象條件為主導(dǎo). 降水、冰雪融水等氣象條件引起的流域來水減少、湖泊降水減少和蒸發(fā)增加，是湖泊干旱發(fā)生的觸發(fā)器，這種類型的湖泊干旱事件可發(fā)生于全球所有氣候類型的湖泊[84, 94]. 比如，美國中部平原地區(qū)小型湖泊的干旱事件主要受到冰雪融水引起的入湖徑流減少和蒸發(fā)增加的影響[94]；而流域降水減少引起的入湖徑流降低是1963年鄱陽湖春季干旱發(fā)生的主要原因[95]；(2)高湖泊資源開發(fā)強(qiáng)度為主導(dǎo). 下墊面改變、湖區(qū)圍墾、人類取用水和水庫調(diào)蓄等人類活動一方面影響入湖徑流量，另一方面直接影響湖泊的容積蓄水量，這種類型的湖泊干旱事件主要發(fā)生在水資源比較匱乏、人類開發(fā)利用湖泊資源強(qiáng)度較高的干旱半干旱區(qū)湖泊. 比如，人類活動引起的入湖徑流量減少是白洋淀發(fā)生干旱的主要原因[96]；人類活動對1999-2010年伊郎西部的烏爾米亞湖干旱事件的貢獻(xiàn)量高達(dá)72%～87%[78]；(3)江湖關(guān)系改變?yōu)橹鲗?dǎo). 對于過水型湖泊和吞吐型湖泊而言，除了入湖水文過程、湖泊降水和蒸發(fā)影響外，湖泊出流過程改變也是影響極端水文事件的重要因素[63, 80, 92, 95]. 比如，長江中下游通江湖泊的干旱趨勢除了氣候變化大背景外，長江上游大型水庫運(yùn)行造成的下游徑流減少、干流河床持續(xù)沖刷下切而引起的江湖關(guān)系調(diào)整，是導(dǎo)致湖泊秋、冬蓄水量顯著減少的主導(dǎo)因素[38,77,95].

1.3 湖泊水動力與調(diào)蓄過程

湖泊水動力與調(diào)蓄過程是湖泊生態(tài)系統(tǒng)的基本過程. 湖泊水動力驅(qū)動湖泊泥沙和營養(yǎng)物質(zhì)的輸移和擴(kuò)散，改變湖泊生態(tài)系統(tǒng)的物理環(huán)境條件，進(jìn)而影響湖泊化學(xué)元素的循環(huán)和生物棲息地條件，同時也影響著能量的傳輸，是決定湖泊生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)功能的基礎(chǔ). 湖泊調(diào)蓄流域來水、改變來水水動力特性，對湖泊環(huán)境和生態(tài)有重要影響. 湖泊水動力研究既涉及以深水湖泊密度分層為主的動力特性研究，也涉及以淺水湖泊為代表的風(fēng)生流、吞吐流研究. 研究尺度既有微觀的紊動水流結(jié)構(gòu)特征探究[97]，又有以宏觀環(huán)流運(yùn)動特征為主的解析[98].

1.3.1 湖泊水動力過程 觀測和模擬是湖泊水動力過程研究的主要手段. 水動力現(xiàn)場觀測早期手段較為缺乏，主要是單點(diǎn)的流速調(diào)查. 我國最早于1960s就開展了太湖等大型湖泊的湖流和波浪等調(diào)查[99]，為湖泊研究提供了重要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)[100]. 1970s以來，采用數(shù)學(xué)模型模擬河湖水動力得到快速發(fā)展，并在湖泊水動力研究中得到應(yīng)用. 在1990s建立了太湖、滇池、洪澤湖等湖泊的水動力模型，開展了湖泊環(huán)流結(jié)構(gòu)、內(nèi)波等的研究，為深化認(rèn)識湖泊水動力過程奠定了基礎(chǔ). 近年來，隨著高分辨率高頻的三維垂線流速測試、走航式三維流速測試、平面大范圍流場測試等手段的發(fā)展，湖泊水動力原位觀測能力得到快速發(fā)展，顯著提升了湖泊水動力過程機(jī)理的研究水平[101]. 而數(shù)學(xué)模型可經(jīng)濟(jì)、快速地獲取時間和空間上完整的湖泊水動力過程，成為研究大尺度湖泊水動力過程不可或缺的手段，在科研和工程實(shí)踐中得到廣泛應(yīng)用[102-105].

淺水湖泊湖流主要可以分為風(fēng)生流和吞吐流，以風(fēng)生流為主. 太湖是我國典型的風(fēng)生流淺水湖泊，表現(xiàn)為表層風(fēng)生流及底部反向補(bǔ)償流構(gòu)成的垂向二維環(huán)流模式[98,106]；太湖不同季節(jié)及典型風(fēng)場下的環(huán)流形式不盡相同[98,107-108]；水動力過程的模擬在刻畫太湖風(fēng)涌水特征[109-110]，揭示地形變化的影響[111]、典型臺風(fēng)對水動力場的影響[112]、圍墾的影響[108]等方面成果斐然. 同時，太湖也是水環(huán)境和水生態(tài)問題最為突出和典型的湖泊之一，水環(huán)境和水生態(tài)問題成為近20年來湖泊水文學(xué)研究的內(nèi)容之一. 為此，研發(fā)了耦合湖泊水動力水質(zhì)和生態(tài)的模型，在研究太湖營養(yǎng)鹽、透明度的時空異質(zhì)特點(diǎn)及影響因素[113-116]，定量評估調(diào)水工程對水動力及水環(huán)境改善效果[117-118]，預(yù)報藻源性湖泛和藍(lán)藻水華暴發(fā)[119-121]等方面都取得了新的進(jìn)展.

通江湖泊由于受流域和江河影響，水動力以重力型吞吐流為主，且存在季節(jié)性變化特征. 洞庭湖和鄱陽湖受流域和長江的雙重影響，水位變幅巨大，水動力存在顯著的時空異質(zhì)性特點(diǎn)，對江湖關(guān)系變化、氣候變化和人類活動極為敏感. 研發(fā)了長江中游江湖河一體化的一、二維耦合水動力數(shù)學(xué)模型[122]，并構(gòu)建了洞庭湖[123]和鄱陽湖[73,124-125]水動力模型. 模型充分采用干濕判別法處理頻繁的露灘和淹沒過程，采用局部加密技術(shù)，較為理想地刻畫了通江湖泊“洪水一面、枯水一線”的特點(diǎn). 在模擬水位、淹水面積和流場變化及其對江湖關(guān)系的定量化響應(yīng)方面，取得了顯著進(jìn)展. 基于水動力模擬，獲取了鄱陽湖水位對流域來水和長江來水的定量響應(yīng)特征[126]，量化了三峽水庫運(yùn)行對湖泊水位、流量的影響[127]. 針對近年來極端低水事件，從水動力角度量化了流域和長江來水對低水的貢獻(xiàn)權(quán)重，得到了春季低水主要由流域引起、秋季低水則多為長江主控的結(jié)論. 此外，采砂引起的入江通道地形下切對水位的影響亦不可忽視，采砂引起鄱陽湖枯季泄洪能力增加1.5～2倍[128]，北部入江通道水位下降1.2～2 m[129-130]. 通江湖泊水動力并非只呈現(xiàn)單一的吞吐流態(tài)，特定條件下，還存在倒灌流和風(fēng)生流. 基于鄱陽湖水動力模型，刻畫了特定江湖關(guān)系下出現(xiàn)的倒灌流特征，最大倒灌距離可達(dá)到上游的康山[93]；識別了鄱陽湖風(fēng)控區(qū)為東部湖灣和西部近岸區(qū)[131]；同時也發(fā)現(xiàn)，雖然鄱陽湖整體上呈二維流態(tài)，但湖區(qū)中部及東部在夏季存在垂向溫度分層現(xiàn)象[132]. 再者，湖泊水動力模擬在定量評估鄱陽湖擬建水利樞紐工程的影響[133-134]，刻畫鄱陽湖水動力、水質(zhì)和懸沙場的時空異質(zhì)性方面[135-139]，也發(fā)揮了重要作用.

深水湖泊往往存在垂向分層現(xiàn)象. 不同湖區(qū)表、中、底層呈現(xiàn)不同形式的水平及垂向環(huán)流結(jié)構(gòu). 太陽輻射對湖水表層的加熱使得表、底層產(chǎn)生溫度差異，導(dǎo)致水體密度分層. 這種垂向結(jié)構(gòu)受季節(jié)變化影響，冬季相對混合較好，而夏季則明顯分層[140]. 因而，深水湖泊大多采用三維模型，如北美五大湖區(qū)[41, 105, 141]、非洲大湖區(qū)[142]、貝加爾湖[143]、撫仙湖[144]等深水湖泊的模擬. 模擬要素涉及溫度、密度、壓力等的時空變化，空間環(huán)流結(jié)構(gòu)和溫躍層生成及變化形式等.

1.3.2 湖泊調(diào)蓄過程 湖泊調(diào)蓄在緩解洪澇與維系湖泊濕地生態(tài)功能方面發(fā)揮著重要作用[127-128]. 湖泊自身的容積、面積和形態(tài)是決定其調(diào)蓄功能的基本條件[129]，河湖關(guān)系則改變了湖泊的調(diào)蓄性能[93, 130]，氣候變化、土地利用和水利工程運(yùn)行間接地影響了湖泊的調(diào)蓄作用[131]. 季節(jié)性的河湖相互作用對湖泊調(diào)蓄性能的改變很大程度上可以影響到湖泊的環(huán)境質(zhì)量[145]，而外部環(huán)境的變化對湖泊調(diào)蓄功能具有一定的累加效應(yīng)[134-135,146]. 長江中游地區(qū)大型吞吐湖泊受江湖關(guān)系影響，其調(diào)蓄功能與作用備受關(guān)注[136-139]. 這些通江湖泊調(diào)蓄容量大，對長江中游的防洪有著舉足輕重的作用. 洞庭湖多年平均削峰量達(dá)30%. 1954年特大洪水期間，削減洪峰流量27400 m3/s，占洪峰量的40%，極大地減輕了長江干流的洪水壓力[139]. 1950s以來，隨著大規(guī)模的圍墾活動和快速泥沙淤積，湖泊調(diào)蓄容積急劇減少，1990s“小水大災(zāi)”現(xiàn)象頻現(xiàn)[147]. 這些變化推動了長江中游湖泊調(diào)蓄功能研究的發(fā)展，從不同角度探討了湖泊容積減少與湖泊調(diào)蓄能力降低的關(guān)系. 研究表明，洞庭湖的調(diào)蓄總量和滯時作用與不同時間尺度的洪水波有關(guān)，削減的洪峰主要是月中短尺度洪水波，削峰系數(shù)在0.13～0.56之間[139]. 洞庭湖削峰系數(shù)與城陵磯-螺山水位落差的多年變化過程呈反向特征，表明洞庭湖的調(diào)蓄功能很大程度上也受控于湖泊出口之下長江的過水能力. 阻流型堤垸對局部區(qū)域水情影響較大，而調(diào)蓄型堤垸對水情影響較小[148]. 長江上游三峽水利工程的運(yùn)行有效地削減了長江主汛期干流的洪峰，緩解了長江中游的洪水壓力，間接地降低了中游洞庭湖和鄱陽湖對洪水的調(diào)蓄作用[149].

1.4 湖泊水文遙感

湖泊面積、水位和蓄水量等物理參數(shù)，是表征湖泊受氣候變化與人類活動影響程度的重要指示器[150-151]. 隨著全球范圍內(nèi)湖泊流域水資源與環(huán)境問題日益受到重視，實(shí)時、準(zhǔn)確地監(jiān)測湖泊水情要素及其變化，對于湖泊水文過程的研究、水資源優(yōu)化調(diào)控以及生態(tài)環(huán)境建設(shè)等均具有十分重要的意義[152]. 近幾十年來，隨著空間觀測技術(shù)的快速發(fā)展，不同時空分辨率的光學(xué)、微波和雷達(dá)等多源遙感數(shù)據(jù)的相繼出現(xiàn)，給湖泊水情研究打開了一扇信息大門[153-155]. 遙感技術(shù)具有宏觀性、動態(tài)性和實(shí)時性的優(yōu)勢，可以實(shí)現(xiàn)不同空間范圍湖泊水體的動態(tài)監(jiān)測，極大地彌補(bǔ)了傳統(tǒng)地面觀測系統(tǒng)的不足，在揭示湖泊過程空間變化上帶來了新的科學(xué)認(rèn)知，成為湖泊水情監(jiān)測和水資源調(diào)查不可替代的先進(jìn)手段.

1.4.1 湖泊水文遙感技術(shù)方法 遙感技術(shù)應(yīng)用于湖泊水情的監(jiān)測研究，可追溯至1970s[156]. 遙感技術(shù)發(fā)展之初，國內(nèi)外研究者主要依靠可見光/近紅外波段實(shí)現(xiàn)湖泊水情的監(jiān)測[157]. 隨著衛(wèi)星技術(shù)的不斷發(fā)展，不同時空分辨率的紅外、微波、雷達(dá)等傳感器相繼出現(xiàn)，為湖泊水情監(jiān)測提供了越來越多的技術(shù)手段. 由于傳感器響應(yīng)電磁波段特性的差異，不同技術(shù)手段的湖泊水情探測能力也大不相同：可見光-近紅外數(shù)據(jù)由于具有時空分辨率高、成本低等特點(diǎn)，已被廣泛應(yīng)用于中小尺度湖泊的水體監(jiān)測中，但是其往往難以捕捉云雨天氣下的湖泊水情信息[153,158]；被動微波亮溫數(shù)據(jù)的獲取不受天氣條件的限制，而且重訪周期高，較適合于全天候湖泊水體的識別和監(jiān)測[159]，但是其空間分辨率較低(數(shù)十千米)，更多的只能應(yīng)用于諸如亞馬遜河流域、長江流域等較大區(qū)域范圍的水體監(jiān)測中[160]，在內(nèi)陸湖泊的應(yīng)用中受到一定限制；合成孔徑雷達(dá)(SAR)具有穿透云霧、濕地挺水植被及洪溢林等特性，成為監(jiān)測湖泊水體的重要手段，但是SAR數(shù)據(jù)費(fèi)用較高，而且受到相干斑點(diǎn)噪聲的影響，往往限制了其應(yīng)用的范圍[157,161]. 針對單一傳感器在時空連續(xù)性和提取精度等方面的局限性，近年來運(yùn)用多傳感器聯(lián)合的手段來監(jiān)測湖泊水面變化逐漸被相關(guān)研究者采用[162-163]. 研究表明，基于多傳感器聯(lián)合的手段可以充分實(shí)現(xiàn)不同遙感數(shù)據(jù)之間的優(yōu)勢互補(bǔ)，能夠在一定程度上有效提高湖泊水情獲取的時空精度[164-165].

利用遙感數(shù)據(jù)開展湖泊水情監(jiān)測的方法很多. 根據(jù)時間發(fā)展的先后順序以及目標(biāo)對象的不同，總體上可以分為單波段法、多波段法以及多波段融合等方法[158]. 針對湖泊水面信息，先后出現(xiàn)了諸如單波段法、光譜波段指數(shù)法、分類法和密度分割法等多種水體提取方法[166-168]. 研究表明，通過構(gòu)造光譜波段指數(shù)(如NDVI、NDWI等)配合確定的最優(yōu)閾值來提取水面信息，是目前光學(xué)遙感最有效的方法之一[153,169]；湖泊水位信息的獲取主要有水位-面積關(guān)系法和DEM疊合法兩種方法[170]，但是這兩種方法由于受下墊面條件差異的限制以及湖盆DEM的依賴性，適用性欠佳[157]. 隨著微波遙感和雷達(dá)高度計等數(shù)據(jù)逐漸應(yīng)用到湖泊水情監(jiān)測，產(chǎn)生了聚類分析法、極化比值法、面向?qū)ο蠓?、多時相變化檢測法[160,171-173]等多種水面信息遙感提取方法. 涉及湖泊水位信息遙感提取的高度計數(shù)據(jù)遴選、波形分類、波形重跟蹤等數(shù)據(jù)處理方法也應(yīng)運(yùn)而生[155,165,174-177]. 鑒于不同衛(wèi)星傳感器數(shù)據(jù)的差異性，協(xié)同發(fā)展適用于湖泊水情信息提取和監(jiān)測的數(shù)據(jù)融合[164, 178]、尺度轉(zhuǎn)換[179]等多傳感的聯(lián)合方法，成為目前湖泊水文遙感研究的國際前沿[164,172,180-181].

多源傳感器海量衛(wèi)星數(shù)據(jù)的使用，給數(shù)據(jù)存儲、管理及數(shù)據(jù)運(yùn)算與分析能力帶來了前所未有的挑戰(zhàn). 針對這些問題，一些新的技術(shù)方法，如計算機(jī)自動識別、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等算法逐漸興起[182]，對湖泊水文過程的認(rèn)識和理解起到了積極的推動作用[183-185]. 地球大數(shù)據(jù)時代，將湖泊水情監(jiān)測研究的需求與多時相遙感信息處理技術(shù)優(yōu)勢結(jié)合，進(jìn)一步發(fā)展高性能的分布式存儲、云計算平臺(如Google Earth Engine, EGG)等大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，將會有效提升湖泊水情遙感觀測的潛力，勢必給湖泊水文學(xué)研究帶來新的發(fā)展機(jī)遇[177,184].

1.4.2 湖泊水文要素的宏觀變化過程 目前衛(wèi)星遙感技術(shù)已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)降水、蒸散發(fā)、湖泊水位、水域面積、地下水、湖盆地形等湖泊水文要素的信息提取，尤其在水域面積、水位、蒸散發(fā)監(jiān)測等方面取得了顯著的進(jìn)展，揭示了相關(guān)水文要素的宏觀變化過程，為湖泊水資源高效管理、生態(tài)環(huán)境保護(hù)及區(qū)域可持續(xù)發(fā)展提供了科技支撐.

在湖泊面積變化分析方面，遙感技術(shù)已在全球各大、中、小型湖泊的變化過程分析中得到了廣泛的應(yīng)用[4-5,162-163,186-189]. 尤其是定量遙感、時間序列分析和GIS空間分析等技術(shù)的有效結(jié)合，揭示了湖泊水面的空間格局、生消過程和時空變異[190]，深化了對水文要素宏觀變化過程的認(rèn)識[191-192]. 基于遙感提取的長時序水域面積，揭示了2006年鄱陽湖水文節(jié)律發(fā)生突變，提供了湖泊水文系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)換的首個研究案例[193]. 通過分析不同干旱條件下的水文情勢和變化特征[194]，闡述了鄱陽湖極端干旱事件的空間演變特征，明晰了入湖徑流減少和長江頂托作用下降是導(dǎo)致鄱陽湖干旱的直接原因[152]. 除了單個湖泊，長江流域[195-198]等湖泊群也進(jìn)入動態(tài)監(jiān)測及研究視野. 研究表明，1990年之后，青藏高原地區(qū)大多數(shù)湖泊均呈現(xiàn)擴(kuò)張態(tài)勢，并且在2000年之后表現(xiàn)出擴(kuò)張速率的增長[199]，而以鄱陽湖和洞庭湖為代表的東部湖群卻呈現(xiàn)逐漸萎縮的趨勢[190,200].

在湖泊水位變化分析方面，在過去的20多年里，T/P、ERS、GFO、Envisat、Jason-1/2、ICESat等多種衛(wèi)星高度計已相繼用于不同類型湖泊的水位監(jiān)測中，但主要用于大型湖泊水體，包括非洲大湖、中國大湖等[175-176,195,201-202]. 結(jié)合高分辨率DEM疊合法，運(yùn)用遙感提取的湖泊水域空間分布信息，也可獲取湖泊水位的空間分布，平均相對誤差為3～8 cm[203]. 例如，運(yùn)用光學(xué)遙感水域面積提取和DEM方法，揭示了鄱陽湖水位的空間分布特性及其季節(jié)變化規(guī)律，闡釋了豐水年、平水年和枯水年的湖區(qū)水位梯度變化特征，以及極端干旱條件下湖泊水位的空間漲落過程[186].

對于洪泛型湖泊，湖區(qū)周邊控制性水文站以下區(qū)間產(chǎn)水量的估算始終是湖泊水文研究的難點(diǎn)，而通過遙感反演獲得湖區(qū)蒸散發(fā)量，從而可以推求湖區(qū)產(chǎn)水量. 例如，針對鄱陽湖水域面積變幅大這一空間特征，可以利用溫度-植被指數(shù)三角法或遙感蒸散非參數(shù)化(RS-NP)模型[204]，反演較長時序的湖區(qū)蒸散及其時空變化特征，剖析環(huán)境因子對湖區(qū)蒸散的影響[205]. 這類研究為突破湖區(qū)產(chǎn)流估算瓶頸提供了新的解決途徑，有助于完善湖區(qū)水量平衡關(guān)系分析，增強(qiáng)湖泊水量變化溯源分析的可靠性.

2 湖泊水文學(xué)的發(fā)展展望

近50年來，湖泊水文學(xué)在水文要素的觀測和湖泊水文過程的模擬等方面取得了突出的進(jìn)展，揭示了水文現(xiàn)象不同時間尺度的演變規(guī)律，極大地豐富了水文學(xué)的內(nèi)容，特別是在復(fù)合河湖系統(tǒng)的水動力過程模擬、大型通江湖泊水文演變機(jī)理與洪旱過程模擬、湖泊-流域相互作用的氣候水文分布式模擬等方面取得了可喜的成果. 然而，全球氣候變化加速和社會經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展帶來新的水資源問題，給湖泊水文學(xué)提出了新的要求和挑戰(zhàn). 當(dāng)今，我們在河湖水文系統(tǒng)的非線性特征及其演變、湖泊水文對氣候變化和人類活動疊加作用的響應(yīng)機(jī)理與路徑、湖泊水文在年代尺度上的變化趨勢預(yù)測等方面研究還明顯不足，制約了湖泊水文學(xué)在湖泊水量調(diào)控技術(shù)、高強(qiáng)人類活動區(qū)域湖泊水資源的可持續(xù)利用、湖泊-流域水資源綜合管理等方面的強(qiáng)大科技支撐作用. 在湖泊水文基本規(guī)律、新型模擬預(yù)測方法和原位觀測與數(shù)據(jù)融合等方面仍需開展深入的研究. 本文歸納了以下幾個方面作為今后重點(diǎn)研究的展望.

2.1 強(qiáng)化湖泊與流域水文過程的一體化研究，闡明流域?qū)吹挠绊憴C(jī)理及湖泊的反饋機(jī)制，發(fā)展綜合集成模擬模型，豐富湖泊水文學(xué)理論與方法

湖泊與流域是一個整體，兩者通過大氣、水系、土壤和地下含水層發(fā)生水量、物質(zhì)和能量的輸送. 傳統(tǒng)湖泊水文學(xué)的研究多半以湖泊本身為研究對象，流域輸入只是作為一種外部條件加以考慮，兩者進(jìn)行獨(dú)立研究，導(dǎo)致從流域到湖泊的物質(zhì)流和能量流被分割，湖泊對來自大氣、地表、土壤、含水層等不同介質(zhì)的快、慢速物質(zhì)流的響應(yīng)不能真實(shí)連續(xù)地加以考慮，在認(rèn)識流域至湖泊的傳輸途徑和機(jī)制方面存在一定的局限[124]. 再者，湖泊對流域具有一定的反饋機(jī)制，大型湖泊水體與大氣之間的熱量交換引發(fā)近地面大氣的對流擴(kuò)散循環(huán)，影響湖泊區(qū)域的降水量和近面氣溫[206]. 將湖泊與流域作為一個整體加以研究，通過多尺度觀測數(shù)據(jù)的融合和數(shù)學(xué)多模式耦合，可有效地把水面與大氣的水熱交換反饋給流域模型，有助于深入解釋和全面認(rèn)識湖泊與流域的相互作用機(jī)制，辨識流域區(qū)域氣候條件變化的湖泊影響機(jī)理.

將湖泊與流域作為整體加以研究，需加強(qiáng)從流域到湖泊的系統(tǒng)觀測，建設(shè)從大氣到地下含水層、從山區(qū)到湖泊的垂、橫向觀測網(wǎng)，獲取同步的氣象、水文、水動力、生態(tài)多要素觀測數(shù)據(jù). 隨著觀測方法和數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)的成熟，構(gòu)建覆蓋多個湖泊流域的大聯(lián)網(wǎng)觀測系統(tǒng)已成為可能. 中國生態(tài)系統(tǒng)研究網(wǎng)絡(luò)(CERN)已開始論證建設(shè)長江中下游湖泊群的高頻觀測網(wǎng)設(shè)計(CERN野外觀測論證會，2018年，北京). 聯(lián)網(wǎng)觀測將顯著提高對不同湖泊流域定量對比研究的水平，揭示湖泊組群對外部驅(qū)動因素變化的響應(yīng)機(jī)理，支撐流域-湖泊系統(tǒng)大氣、水文、覆被全過程多尺度耦合模型的研發(fā)，提升湖泊水文演變規(guī)律和變化趨勢的解析和預(yù)測能力.

2.2 完善多源遙感數(shù)據(jù)不同時空尺度的融合與驗(yàn)證方法，提高湖泊水文要素的遙感監(jiān)測精度，加強(qiáng)與水文水動力模型耦合，揭示湖泊的宏觀結(jié)構(gòu)及變化過程，拓展湖泊水文學(xué)研究手段

構(gòu)建天-空-地一體化的綜合立體監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)，將多源遙感數(shù)據(jù)與原位定點(diǎn)觀測數(shù)據(jù)相結(jié)合，開展湖泊水文要素的宏觀、實(shí)時、連續(xù)監(jiān)測，已經(jīng)成為當(dāng)前湖泊水文學(xué)研究的重要手段和學(xué)科能力建設(shè)的必備內(nèi)容. 對于全球變化趨勢下的各種類型湖泊而言，實(shí)現(xiàn)湖泊水文要素的長時序、精準(zhǔn)監(jiān)測，仍然面臨著一系列的技術(shù)方法難點(diǎn)，包括不同分辨率數(shù)據(jù)的尺度轉(zhuǎn)換、衛(wèi)星傳感器的絕對定標(biāo)、反演精度的多尺度檢驗(yàn)等[158].

在湖泊水文要素的宏觀結(jié)構(gòu)及變化過程研究方面，需要進(jìn)一步加強(qiáng)遙感數(shù)據(jù)與水文水動力模型兩者之間的深度融合. 綜合運(yùn)用水文學(xué)和遙感等多學(xué)科知識，采用數(shù)據(jù)同化等新技術(shù)，提高多源遙感數(shù)據(jù)與水文長期定位觀測數(shù)據(jù)之間的結(jié)合度，是湖泊水文學(xué)研究的前沿和熱點(diǎn)[207]. 雖然湖泊水文遙感在揭示時空格局方面表現(xiàn)出強(qiáng)大的空間細(xì)節(jié)捕捉能力，但如何最大限度地發(fā)揮這一優(yōu)勢，為湖泊水文過程等提供新的物理闡釋，也是今后面臨的一個重要挑戰(zhàn).

2.3 創(chuàng)新人類活動對湖泊流域水文過程影響機(jī)理的研究方法，分辨湖泊極端水文事件發(fā)生的自然和人為因素影響方式，支撐湖泊水旱災(zāi)害調(diào)控和水資源安全保障技術(shù)

人類活動在各種時空尺度上對水資源的影響越發(fā)顯著. 在亞洲等區(qū)域，人類活動引起的水量消耗與全球氣候變化的影響程度是同一個數(shù)量級，甚至超過氣候變化的影響[208]. 人類活動通過閘壩建設(shè)、湖泊圍墾、泥沙開采、調(diào)水等，改變湖泊的水文過程和水量平衡. 這些活動在不同時空尺度上交織在一起，疊加不同的氣候背景，對湖泊水文過程的影響尤為復(fù)雜. 深入識別人類活動對湖泊水文過程的影響，揭示其在湖泊水文極值演變和極端水文事件發(fā)展中的作用機(jī)理，是湖泊水文學(xué)面臨的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn).

目前的研究主要基于人類活動相對較弱的歷史基準(zhǔn)期，首先計算氣候變化引起的水量增量，從觀測的水量變幅中扣除該氣候變化引起的增量，余量即認(rèn)為是人類活動影響的分量. 該方法假設(shè)氣候變化和人類活動的貢獻(xiàn)是可以線性相加的，但氣候變化和人類活動的時間尺度不同，人類活動往往在更短時間尺度上對水量產(chǎn)生影響，并可能產(chǎn)生累積效應(yīng)[209]. 簡單與氣候變化的影響進(jìn)行疊加，可能低估人類活動的影響強(qiáng)度. 未來應(yīng)加強(qiáng)人類活動定量表征的研究，改進(jìn)和完善動力關(guān)系，發(fā)展新一代人與自然耦合的湖泊水文模型，服務(wù)于湖泊水資源變化預(yù)測，應(yīng)對全球變化，保障湖泊水安全.

3 結(jié)語

湖泊水文學(xué)發(fā)展歷史悠長，我國早期就有湖泊水文觀測和記錄的古籍. 1949年以來，我國對湖泊資源的利用和重視推動了湖泊水文水資源研究的熱潮，極大地促進(jìn)了湖泊水文學(xué)的發(fā)展，建立了較為成熟的湖泊水文學(xué)理論基礎(chǔ)和成功的應(yīng)用實(shí)踐，保障了我國社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展中湖泊水資源的科學(xué)利用.

進(jìn)入21世紀(jì)以來，氣候變化呈現(xiàn)加速態(tài)勢，極端氣候頻繁出現(xiàn)，疊加重大水利工程建設(shè)等人類活動的影響，河湖水文水動力過程變化顯著，湖泊水量在全球尺度上的分布格局發(fā)生顯著的變化，湖泊干旱和洪水頻繁，且呈越發(fā)嚴(yán)重的態(tài)勢. 流域污染負(fù)荷有增不減，湖泊水質(zhì)和生態(tài)呈惡化趨勢. 解決區(qū)域發(fā)展與湖泊水資源可持續(xù)利用的矛盾，維持正常的水量供給和生態(tài)需水，仍是當(dāng)今和未來相當(dāng)長一段時間內(nèi)湖泊水文學(xué)的重大任務(wù)和巨大挑戰(zhàn).

對地觀測技術(shù)和原位長期定位觀測技術(shù)的快速發(fā)展帶來了數(shù)據(jù)的重大變革，匯集氣象、水文、人文、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)、環(huán)境、政策、經(jīng)驗(yàn)等各種信息的大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來，數(shù)據(jù)信息的變革賦予湖泊水文學(xué)新的內(nèi)容，其中最為顯著的是對傳統(tǒng)演算方法的挑戰(zhàn). 針對湖泊水資源出現(xiàn)的新問題和數(shù)據(jù)信息的多元化，迫切需要發(fā)展新的水文計算方法，以反映多要素、多信息、多過程的疊加效應(yīng)，開拓湖泊水文學(xué)的綜合性研究. 此外，湖泊與流域密切相關(guān)，以湖泊及其流域?yàn)橥暾麑ο蠹右砸惑w化研究，有助于體現(xiàn)兩者之間的相互作用和反饋機(jī)制，完整表征湖泊-流域水文過程的演變規(guī)律和驅(qū)動因子，促進(jìn)湖泊水文和流域水文的協(xié)同發(fā)展，豐富相關(guān)的理論論述，提升對湖泊-流域系統(tǒng)的長期預(yù)測能力和短期預(yù)報能力，最大限度地防范全球變化帶來的風(fēng)險，化解湖泊的水問題危機(jī)，保障區(qū)域水資源安全.

致謝：本文的成稿得到了同行專家和同事的支持和建議，在此一并致謝.