吳紅波，陳藝多

(1. 陜西理工大學 地理科學系，陜西 漢中 723000； 2.西北大學 陜西省地表系統(tǒng)與環(huán)境承載力重點實驗室，陜西 西安 710127； 3.中國科學院青藏高原地球科學卓越創(chuàng)新中心，北京 100101)

1 研究背景

湖泊作為陸地水體的一部分，也是陸地水循環(huán)的重要儲蓄場所。在氣候變暖背景下，青藏高原的高山湖泊對氣候變化的信息較為敏感，是指示氣候變化的重要載體和指示器，能夠敏感地指示某一區(qū)域的降水、蒸發(fā)、溫度和濕度氣象要素變化趨勢[1]，因而深受國內(nèi)外學者的廣泛關(guān)注[2-4]。青海湖是我國湖泊面積最大的內(nèi)陸湖泊，位于青藏高原東北邊緣，處于青藏高寒區(qū)、黃土高原和西北干旱區(qū)的過渡地帶，是研究氣候響應(yīng)、水量平衡及水文過程的理想場所[5]。內(nèi)陸湖泊水量波動不僅受到氣候變化影響，而且也受到人類活動干擾。為了揭示青海湖湖泊水量變化規(guī)律和特征[6]，急需借助星載遙感技術(shù)對青海湖面積、水位、水量的變化進行監(jiān)測，揭示高山內(nèi)陸湖泊水量變化規(guī)律及氣候響應(yīng)，為青海湖流域生態(tài)環(huán)境保護提供科學依據(jù)。

隨著星載測高技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，星載測高雷達和激光雷達測高技術(shù)具有了全球覆蓋能力[7]，能夠較大范圍、周期性探測和記錄地表水體和海平面的水位變化，在地表高程和地物垂直結(jié)構(gòu)觀測方面具有較大潛力和優(yōu)勢[8]。關(guān)于利用星載ICESat、Jason、EnviSat、Cryosat等估計全球典型湖泊水位變化的研究[9-11]，國內(nèi)外已有報道[12-13]。李生生等[14]利用Landsat-8 OLI數(shù)據(jù)的綠光和近紅外波段提取青海湖湖體邊界，在水體與湖灘地的邊界準確性和連續(xù)性方面具有明顯的改進。趙云等[15]利用主波峰重心偏移法、主波峰閾值法、主波峰5-β參數(shù)法、傳統(tǒng)重心偏移法、傳統(tǒng)閾值法和傳統(tǒng)5-β參數(shù)法6種算法對Cryosat-2/SIRAL LRM 1級數(shù)據(jù)進行波形重跟蹤，提取青海湖水域日均水位，并結(jié)合EnviSat/RA-2 GDR數(shù)據(jù)，獲得2002-2015年的青海湖水位時變序列。此外，青海湖湖泊水域面積的遙感監(jiān)測研究，主要以季節(jié)性和年際變化特征為主[16-18]。駱成鳳等[19]利用長時間序列的MODIS影像，通過人工提取湖岸線信息，重建青海湖水域面積年變化序列。張洪源等[20]用MODIS影像和LEGOS(Laboratoire d’Etudes en Géophysique et Oc-éanographie Spatiale)的水位數(shù)據(jù)，基于湖泊水位-面積關(guān)系，揭示了青海湖2001-2016年期間湖泊水量年內(nèi)、年際變化規(guī)律。盧善龍等[21]基于空間分辨率250 m的MOD09數(shù)據(jù)，采用閾值分割法提取湖泊水域信息，構(gòu)建了2000-2012年青藏高原地區(qū)湖泊面積逐年變化數(shù)據(jù)集。雖然基于Landsat、MODIS多光譜遙感數(shù)據(jù)提取湖泊水域面積較為成熟[22]，但是聯(lián)合星載測高數(shù)據(jù)和多光譜遙感影像估計青海湖湖泊水量變化的相關(guān)研究還較少，亟待通過較長時間序列的湖泊水位與水域面積數(shù)據(jù)估計青海湖湖泊水量變化，探討湖泊水量變化估計的可行性。

青藏高原的高山湖泊地處偏僻，人類活動較少，湖泊的氣象水文觀測資料匱乏，且觀測時段缺乏連續(xù)性，對湖泊水文特征、水量平衡和水儲量變化的認知不足。為此，本文首先借助1988-2018年Landsat TM/ETM/OLI影像數(shù)據(jù)和歸一化差異水體指數(shù)，提取青海湖湖泊的當日水域面積；其次，利用2003-2009年ICESat測高資料提取湖泊水域的日均水位；再次，利用湖泊水位-面積的相關(guān)關(guān)系式，重構(gòu)1988-2018年青海湖面積-水位-水量變化序列，并結(jié)合水文觀測和實地觀測數(shù)據(jù)對湖泊水位估計精度進行驗證；最后，分析了青海湖湖泊水位年際和年內(nèi)變化特征和趨勢，其結(jié)果可為青海湖流域水資源利用、生態(tài)環(huán)境保護和氣候變遷研究提供理論參考和技術(shù)支持。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

2.1.1 GLAS數(shù)據(jù) 搭載在ICESat衛(wèi)星上的GLAS(geoscience laser altimeter system)激光測高儀采用綠光543 nm和近紅外1 064 nm處激光脈沖獲取地表信息特征[23]，在平地上形成一個直徑約70 m的圓形光斑，沿升/降軌道方向上的GLAS光斑腳點間隔約170 m。GLAS測高儀每秒發(fā)射40個激光脈沖，脈沖寬度為4 ns，1 ns的脈沖對應(yīng)于0.15 m的高度[24]。本文采用Level 1B級GLA14產(chǎn)品提取GLAS光斑腳點經(jīng)度、緯度、高程、過境日期和記錄時間、大地水準高度等參數(shù)，用于陸地高程和湖泊水位信息估計。GLA01產(chǎn)品中提取光電信號延遲校正、軌道高度、波形記錄參數(shù)等，用于進行湖泊水位估計的修正。GLA01產(chǎn)品版本為33，GLA14產(chǎn)品版本為34。青海湖流域及湖泊水域內(nèi)有效的GLAS光斑分布見圖1，共計10 678個；青海湖湖面的GLAS光斑匯總見表1，可從美國國家冰雪數(shù)據(jù)中心NSIDC(National Snow and Ice Data Center，URL：http://nsidc.org/data/icesat/)獲取。

圖1 青海湖流域及ICESat測高有效GLAS光斑分布圖

2.1.2 Landsat TM/ETM/OLI數(shù)據(jù) 選取1988-2018年期間青海湖湖泊區(qū)無積雪、云量小于15%且湖泊水域無封凍的Landsat TM/ETM/OLI影像，用于提取湖泊水域面積。Level 1B級的Landsat影像可通過美國地質(zhì)勘探局USGS(United States Geological Survey，URL：https://glovis.usgs.gov/)下載。行號Path=133、列號Row=34和行號Path=133、列號Row=35的兩景Landsat TM/ETM/OLI影像可覆蓋青海湖水域范圍，共計175景。

2.1.3 觀測資料 青海湖年初、年末、年均水位和水量變化數(shù)據(jù)來源于《青海省水資源公報》和青海水利信息網(wǎng)(URL：http://slt.qinghai.gov.cn/)，其中水域面積包括沙島湖、海晏灣，不含尕海、錯果。下社水文站的水位觀測時段為當年5-10月份，當日水位觀測值與ICESat的水位估計值進行對比驗證。1995-2018年青海湖湖泊水位資料從法國地球物理學和海洋學太空觀測研究中心LEGOS(URL：http://www.legos.obs-mip.fr/observations)獲取。SRTM3數(shù)字高程模型產(chǎn)品，空間分辨率為90 m×90 m，從中國科學院地理空間數(shù)據(jù)云(URL：http://www.gscloud.cn/)下載。2018年9-10月期間，在青海湖湖泊水域南緣(S1區(qū)和S2區(qū))和北緣(N1區(qū)和N2區(qū))(見圖1)，用分米級差分GPS采集儀對湖泊水域邊界和平地高程進行測量，并隨機選取平地上32個地面控制點用于GLAS光斑腳點高程的精度檢驗?？紤]到GLAS光斑腳點在投影時，會有一定水平位移，利用二階多項式模型將SRTM3像元和GLAS光斑腳點的地理位置精準配準，再做GLA14產(chǎn)品中高程和SRTM3的高程的誤差分析。

表1 青海湖湖面的GLAS光斑匯總

2.2 技術(shù)路線

首先，借助1988-2018年Landsat TM/ETM/OLI影像和歸一化差異水體指數(shù)(normalized difference water index，NDWI)提取湖泊水域面積；其次，聯(lián)合2003-2009年期間ICESat-GLAS數(shù)據(jù)中的GLA01和GLA14產(chǎn)品提取湖泊水域瞬時水位高程和地表高程，并結(jié)合青海湖下社水文站水位數(shù)據(jù)和地表高程測量值，對GLAS光斑腳點高程做配準誤差和標準誤差分析；再次，通過湖泊水位-面積的關(guān)系建立線性回歸關(guān)系式，用于重建非監(jiān)測時段內(nèi)的湖泊水位；最后，根據(jù)湖泊面積-水位-水量的繩套關(guān)系，構(gòu)建1988-2018年青海湖湖泊水量時變序列。技術(shù)路線詳見圖2。

圖2 技術(shù)路線

2.3 湖泊水量估計方法

2.3.1 湖泊水位估計 ICESat衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)估計湖泊瞬時水位Hlake的公式為：

Hlake=Hsat-Crange+Cdelay+Cpressure+Cwet+Cst+

Cpt+e

(1)

式中：Hsat為ICESat衛(wèi)星飛行高度，km；Crange為ICESat衛(wèi)星到地表距離，km；Cdelay為電離層傳播延遲修正，m；Cpressure為大氣氣壓變化所所引起的信號延遲修正，m；Cwet為大氣濕度變化所引起的信號延遲修正，m；Cst為地殼運動所引起的垂直高度修正，m；Cpt為潮汐變化所引起的高程修正，m；e為未考慮的不確定性誤差，m。

(2)

式中：halt,lake為Earth Gravitational Model 2008(EGM2008)重力位模型下的地表高程[8]，m；a為斜率；b為高度偏移常數(shù)[25]，m。

(3)

2.3.2 湖泊水域面積提取步驟

(1)對1988-2018年期間青海湖湖泊水域清晰且無云、少云、無雪覆蓋的Landsat TM/ETM/OLI影像綠色和近紅外波段做地理配準、輻射校正和大氣校正；

(2)選取1988年1月22日的Landsat TM影像的湖泊水域邊界，作為湖泊水域面積變化的參考邊界；

(3)由于裸地與水體在近紅外和綠色波段反射率的差異，歸一化差異水體指數(shù)RNDWI可突出水體信息[28]，抑制地表土壤、植被信息。利用RNDWI閾值分割進行陸地和水體分類，其計算公式為：

(4)

式中：rgreen為Landsat TM/ETM/OLI影像的綠色波段反射率；rnir為近紅外波段的反射率。RNDWI取值范圍為-1～1；當像元的RNDWI≤0時，地物類型為陸地、植被、建筑等；當像元的0

(4)根據(jù)預設(shè)的RNDWI≥0.15，統(tǒng)計出第ti時期Landsat TM/ETM/OLI影像中青海湖水域水體像元的數(shù)量，并計算青海湖湖泊的水域面積Alake,ti：

(5)

式中：l為第ti時期水體像元數(shù)量，i=1，2，…，n；alake,ti為任一水體像元的面積，km2。

(5)當確定青海湖水域界限和面積后，湖泊水域面積在提取過程中的誤差se為[29]：

(6)

式中：se為任一時期湖泊水域面積誤差，km2；λ為Landsat TM/ETM/OLI影像中綠色和近紅外波段空間分辨率，像元大小為30 m×30 m；εgeo為配準誤差，m。GPS手持儀獲取的湖泊邊界線和地面控制點，通過均勻布設(shè)盡可能多的控制點，使水域邊界的配準誤差絕對值小于5 m。

2.3.3 湖泊水量變化估計 湖泊水量變化量ΔVlake(t)為湖泊水域面積和水位隨著時間t變化的關(guān)系式[30]，其估計式為：

(7)

式中：ΔVlake(t)為湖泊水量隨時間t變化的關(guān)系式，km3；S(t)為湖泊水域面積隨時間t變化的關(guān)系式，km2；H(t)為在t時刻的湖泊水位，m；H(t-1)為在t-1時刻的湖泊水位，m。

Landsat4-8衛(wèi)星重訪間隔16 d，但由于云層、薄霧限制，有的月份無影像可用，本文利用湖泊面積和水位的關(guān)系式插補缺失的觀測時段湖泊水域面積。如果觀測時段內(nèi)湖泊水位波動較小，那么湖泊水量變化可以用一系列連續(xù)的截錐體之和近似代替。則從ti+1時刻到ti時刻的湖泊水量變化ΔVlake(t)可用定積分求導：

(8)

式中：ti和ti+1為觀測時段跨度，d；f(t)為湖泊水位和面積的關(guān)系式； dh為水位變化量。

假設(shè)湖泊水域范圍隨水位變化呈線性增加或者減少，在未考慮湖岸線地形、湖盆變形等因素的影響下，任一時段Tti+1-ti=ti+1-ti內(nèi)，湖泊水量變化值ΔVlake由湖泊水位和湖泊水域面積共同決定[31]，ΔVlake可簡化為：

(9)

2.4 誤差分析

GLAS光斑腳點、SRTM3和GPS測量點的高程偏差，主要源于配準誤差、地形誤差和系統(tǒng)誤差[32]。每個GPS測量點為35 m×35 m樣方，共計32個，樣方內(nèi)中心點的高程測量5次，取5次高程測量值平均值作為控制點的高程真值；當樣地平均坡度大于5°時，需考慮地形坡度對GLAS光斑腳點高程的偏差[33]。絕對誤差Ea可用于描述GLAS腳點與GPS測量點、SRTM3高程之間的誤差大小，即：

Ea=|zsat,i-zg,i|

(10)

式中：zsat,i為ICESat衛(wèi)星下軌跡上第i個GLAS腳點高程值，m；zg,i為第i個GPS測量點或者SRTM3像元的高程值，m。

作為評價地理空間數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要指標之一，均方根誤差(root mean square error，RMSE)亦稱標準誤差，被用于數(shù)字地圖和地理空間數(shù)據(jù)點的位置精度評價[34]，湖泊日均水位估計的均方根誤差RMSEz為：

(11)

式中：n為湖泊水域內(nèi)GLAS光斑的數(shù)量。

標準化均方根誤差(normalized root mean square error，NRMSE)用于分析湖泊水域GLAS光斑腳點高程與SRTM3像元高程、GPS測量點高程的偏差，標準化均方根誤差NRMSEn為：

(12)

式中：zgps,max為GPS測量點(樣方)的高程最大值，m；zgps,min為GPS測量點(樣方)的高程最小值，m。

3 結(jié)果與分析

3.1 誤差分析與驗證

為了描述GLAS光斑腳點高程與SRTM3像元高程的誤差大小以及空間異質(zhì)性，本文隨機從青海湖湖區(qū)周邊陸地上N1區(qū)選取49個、N2區(qū)選取94個、S1區(qū)選取71個、S2區(qū)選取202個GLAS光斑，做GLAS光斑腳點高程與SRTM3高程的標準誤差分析，結(jié)果見圖3。由圖3可知，N1、N2、S1和S2區(qū)中GLAS光斑腳點與SRTM3像元高程的標準誤差平均值分別為0.19、0.12、0.17和0.14 m。

為了評估GLAS光斑腳點、SRTM3像元和GPS測量點高程之間的絕對誤差，從湖泊水域邊界向外2 km的緩沖區(qū)內(nèi)，選擇32個陸地GLAS光斑腳點與SRTM3像元、GPS測量點高程做絕對誤差分析和關(guān)系式擬合，結(jié)果見圖4。由圖4可知，在陸地上，GLAS腳點高程與SRTM3高程的絕對誤差均值為0.26 m，最大值為0.78 m，復相關(guān)系數(shù)為0.997 6；GLAS腳點高程與GPS測量點高程的絕對誤差均值為0.14 m，最大值為0.46 m，復相關(guān)系數(shù)為0.967 6，且存在線性相關(guān)。GLAS光斑腳點與地表GPS測量點或者SRTM3高程的絕對誤差，主要受到地形坡度、粗糙度、地表覆被、衛(wèi)星姿態(tài)、透射深度等因素影響[35-36]，由于湖區(qū)周邊地勢較為平坦，植被覆蓋度較低或者為裸地，對GLAS光斑腳點的高程誤差影響較小，可用經(jīng)驗關(guān)系式修正。

為評估LEGOS水位和ICESat估計水位的差異，選取2003-2009年青海湖LEGOS日均水位值與ICESat-GLAS的日均水位估計值進行相關(guān)性分析，結(jié)果見圖5。由圖5可知，青海湖LEGOS日均水位值與ICESat-GLAS的日均水位估計值呈線性正相關(guān)，復相關(guān)系數(shù)R2為0.879 9，通過顯著性水平p<0.05檢驗。

下社水文站水位觀測時段為每年5-10月份，為了檢驗ICESat的當日估計水位平均值與下社站日均水位觀測值的差異，選取2003-2009年期間5-10月份的湖泊水域GLAS光斑，求出湖泊的日均水位。ICESat估計的當日水位平均值與下社站水位觀測值的Pearson相關(guān)系數(shù)為0.865，通過顯著性水平p<0.01檢驗，二者存在系統(tǒng)性偏差，偏差均值為(1.08±0.22) m，見圖6。

Landsat影像提取的青海湖水域面積與ICESat-GLAS的水位估計值相關(guān)性分析見圖7，下社水文站年均水位與當年湖泊水域面積相關(guān)性分析見圖8。由圖7可知，兩者呈線性正相關(guān)，復相關(guān)系數(shù)R2為0.789 1，通過顯著性水平p<0.05檢驗。當青海湖湖泊水位持續(xù)上升較快時，青海湖大湖區(qū)與尕海、錯果融為一體，青海湖湖泊水域面積增加較快，導致水位和水域面積時間匹配不一致，出現(xiàn)擬合異常點，偏離擬合線(見圖8)。從湖泊水域面積和ICESat的年均水位估計值、年均水位觀測值的擬合效果來看，水位實測值和湖泊水域面積的擬合曲線的相關(guān)性優(yōu)于ICESat的估計水位與水域面積的擬合曲線，GLAS回波信號在水體表面的透射深度、波浪形狀、重力位變化的影響使GLAS腳點高程產(chǎn)生一定隨機誤差。

圖3 各GLAS光斑腳點高程與SRTM3高程的標準誤差 圖4 GLAS光斑腳點高程與SRTM3、GPS測量點高程

圖5 2003-2009年青海湖ICESat估計的日均水位與LEGOS日均水位相關(guān)性分析 圖6 2003-2009年青海湖ICESat估計的日均水位與下社水文站日均水位的差異

圖7 Landsat影像提取的青海湖水域面積與ICESat-GLAS的水位估計值相關(guān)性分析 圖8 下社水文站年均水位與當年青海湖水域面積相關(guān)性分析

3.2 湖泊水位、面積和水量的時變曲線

利用公式(3)、(5)和(9)分別求出1988-2018年青海湖的日均水位、水域面積和水量變化，結(jié)果見圖9。借助2003-2009年期間ICESat衛(wèi)星在軌運行期間的GLA14數(shù)據(jù)，建立湖泊水位-面積和水位-面積-水量繩套關(guān)系，推算出非觀測時段內(nèi)湖泊日均水位、水量變化。由圖9可見，ICESat估計的1988-2018年青海湖水位與LEGOS水位、水域面積和水量變化均呈增加趨勢，曲線峰谷節(jié)點較為一致，可計算出其Pearson相關(guān)系數(shù)分別為0.879 9、0.891 0、0.861 6。

ICESat衛(wèi)星僅有18個工作周期，且工作周期間隔12～55 d，觀測時段連續(xù)性不足，監(jiān)測時段內(nèi)湖泊水位的偏差和湖泊水域面積估計誤差，會導致湖泊水位、水量變化值與LEGOS的水位和水域面積值存在系統(tǒng)性偏差和時間錯位。因此，應(yīng)用星載測高衛(wèi)星資料估計較大面積的湖泊水量變化時，需要與水文過程、湖泊水動力模型相結(jié)合，減少湖泊水位估計中的隨機誤差。

圖9 1988-2018年青海湖的日均水位、水域面積和水量變化曲線

3.3 湖泊水位、面積、水量變化的年際與年內(nèi)變化特征

作為青藏高原地區(qū)的內(nèi)陸湖，青海湖湖泊水量主要由降水、冰雪融水和凍土冰融水等補給[37]，山區(qū)降水量和冰雪融水量的變化會直接影響湖泊水域面積和水位。1988-2018年青海湖湖泊年均水位、湖泊水域面積和湖泊水量變化曲線見圖10，圖10中LEGOS的水位、面積和水量變化資料的時段為1995-2018年，與Landsat提取的水域面積在2004年左右存在偏差，是由于文中未統(tǒng)計海晏灣、沙島湖等水域面積所致。由圖10可知，1988-2018年青海湖湖泊年均水位、面積和水量變化，總體上呈增加趨勢。青海湖年均水位由1988年的(3 194.19±0.15) m上升至2018年的(3 196.13±0.18) m，增幅為(1.93±0.22) m，見圖10(a)；青海湖年均面積由1988年的(4 282.25±8.5) km2變?yōu)?018年的(4 480.0±12) km2，增加了(197.75±6.3) km2，見圖10(b)；與1988年的湖泊水量相比，2018年青海湖湖泊水量增加了(8.93±0.12) km3，見圖10(c)。

1988-2018年間青海湖的年均水位有兩個顯著變化：(1)1988-2004年期間，青海湖年均水位由1988年的(3 194.19±0.15) m下降到2004年的(3 193.0±0.16) m，年平均水位降低了(1.19±0.15) m；(2)2004-2018年期間，青海湖年均水位以0.19 m/a的速率上升，2018年年均水位比2004年增加了(2.69±0.25) m，湖泊水域面積增加了(233.0±7.3) km2。2018年下社水文站和LEGOS的年均水位比2004年的年均水位分別增加了2.55 m、(2.61±0.14) m，湖泊水域面積分別增加了(250.2±8.1) km2、(215.7±7.0) km2。

選取觀測時段連續(xù)性較好的2010年青海湖湖泊水位、面積和水量變化，描述青海湖湖泊水位、面積和水量年內(nèi)變化特征，結(jié)果見圖11。由圖11可看出，2010年1-4月期間，湖泊水量補給較少，湖泊水位降低，湖泊水量減少；同時，湖泊水面會有封凍、風吹雪或者浮冰[37]，湖冰或湖面積雪以升華為主，引起湖泊水面高程降低，湖泊水域面積萎縮。在5-6月期間，山區(qū)積雪和凍土層的地下冰開始融化，補給湖泊水量，但湖泊水域內(nèi)的湖冰也開始融化，水位會略有下降。7-10月期間，受到山區(qū)降水、冰雪融水的補給使湖泊水量增加，湖泊水位逐漸回升。11-12月份，山區(qū)開始降雪，降雨和凍土層的地下冰融水量逐漸減少，湖泊水位逐漸下降，湖泊水面開始封凍。

圖10 1988-2018年青海湖湖泊年均水位、湖泊水域面積和湖泊水量變化曲線 圖11 2010年青海湖湖泊水位、面積和水量變化曲線

4 結(jié) 論

(1)在平地上，GLAS光斑腳點高程與SRTM3高程的標準誤差呈線性相關(guān)，絕對誤差最大值為0.78 m，SRTM3高程產(chǎn)品的C波段透射深度會使GLAS腳點高程的絕對誤差增大；GLAS腳點高程與GPS測量點高程的絕對誤差均值為0.14 m，絕對誤差最大值為0.46 m，主要受地形坡度、粗糙度、地表覆被、衛(wèi)星姿態(tài)等影響。ICESat衛(wèi)星觀測時段的不連續(xù)性和GLAS光斑空間分布的異質(zhì)性，使得湖泊水位估計值與下社站觀測值存在一定系統(tǒng)性偏差。

(2)1988-2018年的青海湖湖泊年均水位、水域面積、湖泊水量變化呈增加趨勢，但在2004年湖泊年均水位達到最低值(3 193.0±0.16) m。2004-2018年湖泊年均水位持續(xù)上升，2018年年均水位已達到(3 196.13±0.18) m。青海湖水域面積也由1988年的(4 282.25±8.5) km2增加到2018年的(4 480.0±12) km2。

(3)湖泊水量作為湖泊水文觀測的重要參數(shù)，當缺少湖泊面積或者水位觀測資料時，ICESat測高數(shù)據(jù)可較好地估計湖泊水位和水量的變化，為青藏高原高山湖泊變化數(shù)據(jù)集重建提供理論參考和技術(shù)支持。雖然青藏高原高山湖泊的水量波動受到人為活動干擾較少，但是湖面蒸發(fā)、冰雪融水、山區(qū)降水、凍土退化等對湖泊水量波動的作用不可忽視。