博斯騰湖面積變化遙感監(jiān)測及其驅(qū)動因素分析

阿依努爾·買買提，玉米提·哈力克，阿依加馬力·克然木，宋澤亮

(1.新疆大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，新疆大學(xué)綠洲生態(tài)重點實驗室，烏魯木齊 830046；2.中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所喀什研究中心，新疆喀什 844000)

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博斯騰湖面積變化遙感監(jiān)測及其驅(qū)動因素分析

阿依努爾·買買提1，2，玉米提·哈力克1，阿依加馬力·克然木1，宋澤亮2

(1.新疆大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，新疆大學(xué)綠洲生態(tài)重點實驗室，烏魯木齊 830046；2.中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所喀什研究中心，新疆喀什 844000)

【目的】定量分析博斯騰湖面積變化趨勢及其驅(qū)動因素，研究博斯騰湖面積歷史變化規(guī)律，預(yù)測其2020與2030年的湖泊面積變化趨勢，為博斯騰湖水資源合理開發(fā)利用與管理提供科學(xué)依據(jù)?！痉椒ā恳圆┧跪v湖為研究對象，利用3S技術(shù)，解譯多年遙感影像數(shù)據(jù)，計算1978、1990、2000、2015年的博斯騰湖面積；將遙感解譯結(jié)果結(jié)合水文、氣象、社會經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，運用相關(guān)分析、主成分分析與多元回歸模型定量分析引起博斯騰湖面積變化的驅(qū)動因素，并對博斯騰湖2020與2030年的面積變化趨勢進(jìn)行預(yù)測?！窘Y(jié)果】1978～2015年間博斯騰湖面積減少了約39.75 km2，總體呈現(xiàn)減少的變化趨勢，經(jīng)歷變小-變大-再變小的波動性變化過程；人為因素(人口數(shù)量、灌溉面積、引水量、灌溉量)與氣候因素(徑流量、氣溫、降水量)是影響博斯騰湖面積變化的兩個關(guān)鍵因素，在博斯騰湖面積變化過程中的貢獻(xiàn)率分別為47.793%和37.818%；未來5與15 a博斯騰湖面積在人類活動與氣候變化的共同影響下將呈現(xiàn)繼續(xù)減少的變化趨勢，預(yù)計在2020與2030年分別為939.23和935.34 km2。【結(jié)論】在過去30多年中，博斯騰湖面積經(jīng)歷了縮小-擴(kuò)大-再縮小的波動性變化過程；人類活動與氣候變化因素是引起變化的驅(qū)動因素，其中人類活動起主導(dǎo)作用；未來5與15 a博斯騰湖面積仍將持續(xù)呈現(xiàn)逐漸變小的趨勢。

博斯騰湖；遙感監(jiān)測；人為因素；氣候因素；變化趨勢

0 引 言

【研究意義】湖泊是干旱-半干旱地區(qū)重要的生態(tài)變化指示器，是大氣圈、生物圈、巖石圈和陸地水圈相互作用的接觸面，湖泊面積的變化客觀地反映了干旱-半干旱地區(qū)流域的水量平衡過程[1-3]。研究表明：包括中國新疆在內(nèi)的亞洲中部干旱地區(qū)在全氣候變化和人類活動的共同作用下，水資源的時空分布與地表水循環(huán)過程發(fā)生了巨大的改變，部分湖泊已干涸，殘留湖泊水域面積不斷縮小，水質(zhì)惡化，湖泊生物多樣性下降，因而引起了一系列的生態(tài)危機(jī)[4-6]。因此，快速、及時、準(zhǔn)確地獲取干旱地區(qū)湖泊水資源的時空變化信息，有利于掌握干旱區(qū)地表水資源變化特征及機(jī)理，對區(qū)域湖泊水資源利用、開發(fā)、管理等具有非常重要理論與實踐意義。博斯騰湖流域是新疆農(nóng)業(yè)發(fā)展最為旺盛的地區(qū)之一，農(nóng)業(yè)開發(fā)影響著流域水資源的分配與利用，水資源的分配利用模式又影響著生態(tài)環(huán)境。在農(nóng)業(yè)開墾逐漸增多的背景下，博斯騰湖流域的植被開始退化，沙漠化趨勢日益加重，造成天然林草地衰竭，動物數(shù)量劇減，產(chǎn)生了一系列生態(tài)問題。雖然政府制定了相關(guān)政策并采取一些規(guī)劃調(diào)控的，但仍未遏制大面積的開荒。因此，分析人類活動與全球氣候變化共同作用下的博斯騰湖水資源變化趨勢，定量評估人類活動與氣候變化對博斯騰湖水資源變化的影響程度，對博斯騰湖水資源、土地資源、漁業(yè)資源、蘆葦資源、旅游資源等的綜合合理開發(fā)利用與調(diào)控管理具有非常重要的理論與實踐意義?！厩叭搜芯窟M(jìn)展】當(dāng)前干旱區(qū)湖泊水資源監(jiān)測研究已成為干旱區(qū)生態(tài)環(huán)境演變研究的一個熱點。隨著遙感技術(shù)的快速發(fā)展，干旱區(qū)湖泊水資源監(jiān)測研究已從傳統(tǒng)的地面水文觀測站網(wǎng)監(jiān)測向結(jié)合遙感技術(shù)的地-空一體化的綜合監(jiān)測發(fā)展[7]。遙感以其宏觀、快速、現(xiàn)時、經(jīng)濟(jì)以及周期性觀測等優(yōu)勢，使其變成獲取湖泊有關(guān)信息的重要技術(shù)手段[8]為大面積、長時間序列的湖泊觀測研究提供海量的數(shù)據(jù)資源，在水資源調(diào)查領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用[9]。在干旱區(qū)湖泊遙感監(jiān)測研究方面，李均力等[10]用微波遙感與光譜遙感中亞湖泊面積與水位的變化趨勢；高華中、周洪華等[11-12]用高光譜遙感及地面監(jiān)測數(shù)據(jù)博斯騰湖水位的變化。上世紀(jì)50年代以來，博斯騰湖對區(qū)域的生態(tài)、環(huán)境、經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展起著巨大的積極作用，因此引起學(xué)者們的廣泛關(guān)注[13]。但對博斯騰湖面積長時間序列的遙感監(jiān)測研究比較罕見。【本研究切入點】博斯騰湖流域是新疆農(nóng)業(yè)發(fā)展最為旺盛的地區(qū)之一，農(nóng)業(yè)開發(fā)影響著流域水資源的分配與利用，水資源的分配利用模式又影響著生態(tài)環(huán)境。在農(nóng)業(yè)開墾逐漸增多的背景下，博斯騰湖流域的植被開始退化，沙漠化趨勢日益加重，造成天然林地、草地衰竭，動物數(shù)量劇減，產(chǎn)生了一系列生態(tài)問題。雖然政府制定了相關(guān)政策并采取一些規(guī)劃調(diào)控的措施，但仍未有效遏制大面積的開荒?！緮M解決的關(guān)鍵問題】因此，分析人類活動與全球氣候變化共同作用下的博斯騰湖水資源變化趨勢，定量評估人類活動與氣候變化對博斯騰湖水資源變化的影響程度，對博斯騰湖水資源、土地資源、漁業(yè)資源、蘆葦資源、旅游資源等的綜合合理開發(fā)利用與調(diào)控管理具有非常重要的理論與實踐意義。

1 材料與方法

1.1 材 料

博斯騰湖是中國最大的內(nèi)陸淡水湖泊，位于新疆南天山主脈和支脈之間的焉耆盆地，地理坐標(biāo)為86.41～87.39E，41.49～42.17N，是焉耆盆地內(nèi)地表水與地下水的匯集區(qū)，湖水主要依賴于入湖河流與降水混合補(bǔ)給。博斯騰湖的入湖河流主要源于焉耆盆地西北部及北部的中、高山地帶的冰雪融水。開都河作為流入博斯騰湖的最大河流，也是唯一可以直接流入湖區(qū)的常年性河流，占博斯騰湖總補(bǔ)給量的85%，是影響博斯騰湖面積變化的直接因子[14]。博斯騰湖水位在海拔1 044.9～1 048.7 m時，水域面積相應(yīng)為932.0～1 075.4 km2，儲水量變化介于5.2×109～8.8×109m3。圖1

研究選用來自美國地質(zhì)調(diào)查局(United States Geological Survey，USGS)的美國地球資源衛(wèi)星Landsat系列數(shù)據(jù)。根據(jù)影像質(zhì)量狀況，選取成像日期集中于10月的1978、1990、2000、2015年遙感影像數(shù)據(jù)。水文、氣象與社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)選取1980～2011年的年均數(shù)據(jù)，來源于博湖縣水文、氣象站與統(tǒng)計局。表1

圖1 研究區(qū)文表

Fig.1 Location of study area

1.2 方 法

1.2.1 博斯騰湖面積遙感提取

水體指數(shù)法是實現(xiàn)水體快速提取的簡單便捷方法之一。在ENVI 5.0平臺和ArcGIS 10.0軟件中運用Mcfeeters提出的歸一化水體指數(shù)(Normal difference water index，NDWI)[15]從上述4期Landsat系列遙感數(shù)據(jù)中提取博斯騰湖水體信息。歸一化水體指數(shù)(NDWI)是借鑒歸一化植被指數(shù)的構(gòu)建思想，基于水體在綠波段(TM2)和近紅外(TM4)波段的波譜差異特征提出來的[16]。對于Landsat MSS，TM，ETM影像計算，統(tǒng)一應(yīng)用公式(1)實現(xiàn)水體信息的提取和湖泊水體遙感制圖。

NDWI=TM2-TM4/TM2+TM4

(1)

公式(1)計算歸一化水體指數(shù)，運用單波段閾值法確定閾值為0.35即像元值大于0.35小于1的為水體，小于0.35為非水體)，進(jìn)一步提取水體。

表1 數(shù)據(jù)列表

Table 1 Date used in this paper

數(shù)據(jù)類型Datatype遙感圖像成像時期Imagingperiodofremotesensingimage行/列Path/Raw遙感數(shù)據(jù)RemotesensingdataLandsatMSSLandsat5TMLandsat7ETM1978-10-15P153R311978-10-15P154R311990-10-23P142R311990-10-23P143R312000-10-09P142R312000-10-09P143R312015-10-05P142R312015-10-05P143R31統(tǒng)計數(shù)據(jù)Statisticaldata社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)1980～2011年社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)(人口、灌溉量、灌溉面積)1980～2011Annualsocialandeconomicdata(Population，Irrigation，Irrigation)水文、氣象數(shù)據(jù)1980～2011年均氣溫與降水?dāng)?shù)據(jù)1980～2011年開都河徑流量

1.2.2 博斯騰湖面積變化驅(qū)動因素

以遙感圖像提取出來的湖泊面積(Y)，結(jié)合收集的研究區(qū)水文、氣象及社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)集，包括博斯騰湖入湖徑流量(X1)、氣溫(X2)、降水量(X3)、引水量(X4)、灌溉量(X5)、灌溉面積(X6)、人口(X7)等指標(biāo)，應(yīng)用SPSS 13.5統(tǒng)計分析軟件，對所選擇的指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，并在標(biāo)準(zhǔn)化處理基礎(chǔ)上進(jìn)行相關(guān)分析與主成分分析，計算相關(guān)性與主成分，獲得博斯騰湖泊面積與各指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)、特征值、主成分貢獻(xiàn)率與累積貢獻(xiàn)率等。最后，建立多元回歸模型和F檢驗預(yù)測2020與2030年的博斯騰湖面積。

2 結(jié)果與分析

2.1 博斯騰湖面積遙感解譯

研究表明，在過去30多年中，博斯騰湖面積經(jīng)歷了較明顯的變化過程，1978、1990、2000和2015年其總面積分別為998.56、932.34、1 073.64和958.81 km2。從1978～2015年間，湖泊總面積減少了約39.75 km2，但整個變化過程不是簡單的減少過程，而呈現(xiàn)縮小-擴(kuò)大-再縮小的波動性變化；不同階段湖泊面積變化趨勢不同，1978～1990年湖泊面積呈現(xiàn)減少的趨勢，減少率為-6.63%；1990～2000年呈現(xiàn)增加的趨勢，增加率為15.16%；2000～2015年又呈現(xiàn)減少的趨勢，減少率為-10.7%?？傮w上，1978～2015年博斯騰湖的變化率為-4.1%，表明湖泊減少的面積遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于湖泊增加的面積。圖2

圖2 1978、1990、2000和2015年博斯騰湖水體提取結(jié)果

Fig.2 The results of water extraction of Bosten Lake in 1978，1990，2000 and 2015 year

2.2 博斯騰湖面積變化影響因素

研究表明，博斯騰湖面積與7個影響因子之間存在不同程度的相關(guān)性，其中與入湖徑流量、氣溫、降水量之間具有較大的正相關(guān)關(guān)系，與灌溉面積、灌溉量、引水量及人口數(shù)量之間一定的負(fù)相關(guān)關(guān)系。主成分分析結(jié)果表明，有兩個主成分特征值大于1，已構(gòu)成85%以上的貢獻(xiàn)率。因此，影響博斯騰湖面積變化的影響因素可分成2個主成分，其主成分載荷矩陣，代表主成分與其變量之間的相關(guān)關(guān)系。從第一主成分的組成形式可知，耕地面積、灌溉量、引水量及人口數(shù)量與其存在正相關(guān)關(guān)系，因而把第一主成分確定為引起博斯騰湖面積變化的人為因素。第一主成分包含了47.79%的變化率，并在兩個主成分中控制了56%的影響力。說明第一主成分不但影響博斯騰湖面積，而且控制第二主成分的變化，在時間與空間上第一主成分表示了社會的進(jìn)步和研究區(qū)域的發(fā)展過程與程度。從第二主成分可知，其包含了37.82%的變化率。第二主成分中的降水、徑流量、氣溫與其之間存在較大的正相關(guān)關(guān)系。因此，第二主成分可歸納為引起博斯騰湖面積變化的氣候因素。表2～4

表2 博斯騰湖面積與各個影響因子之間的相關(guān)系數(shù)

Table 2 Correlation coefficient between the Bosten Lake water area and the various impact factors

(Y)(X1)(X2)(X3)(X4)(X5)(X6)(X7)湖泊面積Lakearea(Y)1 000徑流量Runoff(X1)0 8571 00氣溫Temperature(X2)0 6400 2341 00降水量Precipitation(X3)0 5590 4940 2901 000引水量Divertedvolume(X4)-0 429-0 400-0 1580 2441 000灌溉量Irrigationvolume(X5)-0 609-0 438-0 536-0 509-0 2131 000灌溉面積Irrigationarea(X6)-0 773-0 8420 3100 4830 7430 7591 00人口數(shù)量Population(X7)-0 621-0 2720 410-0 5000 5110 7320 8361 00

表3 特征值及主成分貢獻(xiàn)率

Table 3 Eigen values and contributing rate of primary factors

主成分Principalcomponents特征值Eigenvalue貢獻(xiàn)率Contribution累計貢獻(xiàn)率Cumulativecontributionrate13 82347 79347 79322 87137 81885 611

表4 主成分載荷矩陣

Table 4 Matrices of primary factors loadings

主成分(Y)Principalcomponent徑流量Runoff(X1)氣溫Temperature(X2)降水量Precipitation(X3)引水量Divertedvolume(X4)灌溉量Irrigationvolume(X5)灌溉面積Irrigationarea(X6)人口數(shù)量Population(X7)第一主成分Firstprincipalcomponent0 098-0 1610 0770 7590 6510 6850 739第二主成分Secondprincipalcomponents0 8700 7540 6810 019-0 126-0 142-0 249

2.3 博斯騰湖面積變化的多元回歸模型

2.3.1 多元回歸模型的建立

一個地理系統(tǒng)的基本特點之一是，各要素間存在著相互聯(lián)系、相互影響和相互制約的關(guān)系，當(dāng)研究某一個要素與其他要素之間的定量關(guān)系時，就需要應(yīng)用多元回歸分析方法[17]。多元回歸分析是用數(shù)學(xué)表達(dá)式來描述變量之間相關(guān)關(guān)系的一種統(tǒng)計方法[18]。

相關(guān)分析得知，所選的7個影響因子對博斯騰湖面積變化都有一定的相關(guān)性，它們之間的相關(guān)關(guān)系可用多元線性回歸模型來表示。經(jīng)過計算博斯騰湖面積回歸模型載距和各變量系數(shù)，從而可得到博斯騰湖面積與驅(qū)動因子的多元線性回歸模型。以下公式2，對標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，回歸系數(shù)的大小可代表各影響因子對徑流變化的影響程度。

Y=4.897+3.444X1+2.298X2-1.56X3-0.865X4+1.11X5+1.54X6-0.2.63X7

(2)

2.3.2 回歸模型的顯著性檢驗

做多元回歸模型時，需要對建立的回歸模型進(jìn)行顯著性檢驗，而F檢驗法是一種很有效的方法。從方差分析表中得知：F統(tǒng)計量為12.61，系統(tǒng)自動檢驗的顯著性水平為0.001。F(0.05，6，23)值為2.53，F(xiàn)(0.01，6，23)值為3.71，在研究中F(0.001，6，23)值為12.61。并F≥Fa=0.01，因此，回歸方程在a=0.01水平上高度顯著的。表5

表5 方差分析

Table 5 Analysis of variance

效應(yīng)Effect平方和Sumofsquare自由度Degreeoffreedom均方MeansquareF值FValueP水平PLevel回歸Regression49 13465 13412 610 001(a)參數(shù)Parameter0 6318230 0211總值Totalvalue44 45229

2.3.3 博斯騰湖面積變化趨勢預(yù)測

直線趨勢預(yù)測法是利用最小平方法對未來趨勢變化進(jìn)行預(yù)測，用直線斜率表示變化趨勢的一種預(yù)測法[18]。研究用法對7個自變量的變化趨勢進(jìn)行預(yù)測。并把所得到的預(yù)測值代入回歸模型，從而預(yù)測出2020與2030年的博斯騰湖面積分別是939.23和935.34 km2。

3 討 論

3.1 博斯騰湖面積從1978到2015年經(jīng)歷3個明顯的變化階段。第一階段1978～1990年，階段湖泊面積穩(wěn)定逐漸減少。原因是1978年后我國開始進(jìn)行改革開放，進(jìn)入工業(yè)農(nóng)業(yè)時代[19]，耕地面積急速擴(kuò)大對博斯騰湖入湖徑流量直接影響，因而導(dǎo)致博斯騰湖面積的持續(xù)縮小。第二階段為1990～2000年，博斯騰湖面積穩(wěn)定擴(kuò)大。原因是階段全球氣候變化背景下新疆進(jìn)入較暖濕的季節(jié)，相對應(yīng)的博斯騰湖氣候開始變暖，冰川融水和入湖徑流量比往年有所增加。同時，該時期國家及自治區(qū)出臺退耕還林、退牧還草等相關(guān)改善生態(tài)環(huán)境的政策，入湖徑流量開始增加，對博斯騰湖面積的擴(kuò)大產(chǎn)生積極作用。第三階段是2000～2015年間隨著人口數(shù)量與灌溉面積的快速增加，博斯騰湖持續(xù)萎縮。一方面2000年后，隨著人口的快速增加，人口作為一種持續(xù)增長的外界壓力，對耕地數(shù)量變化起著積極推進(jìn)作用，而耕地面積的增加也意味著灌溉面積的增多，加大博斯騰湖徑流量的用水壓力，從而引起湖泊面積的縮小。另一方面，國家從2000年開始實施西部大開發(fā)戰(zhàn)略，西部大開發(fā)的要求是采取綜合措施，堅持綜合治理，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。在治理與調(diào)理過程中，博斯騰湖水域?qū)嵭卸囗椫卮蟮乃こ添椖?，如攔截水量放入孔雀河，并經(jīng)其對塔里木河下游進(jìn)行生態(tài)輸水(2000～2011年共計輸水12次[20-21])，從而影響著湖泊水資源的分配與利用。這樣的水資源分配利用模式變化又使得博斯騰湖水量處于持續(xù)下降趨勢，導(dǎo)致博斯騰湖面積的縮小。社會經(jīng)濟(jì)活動有關(guān)的人為因素，是引博斯騰湖面積變化的主要原因。

3.2 博斯騰湖面積的變化主要受社會經(jīng)濟(jì)有關(guān)的人為因素與氣候因素的影響，但這兩種因素對湖泊面積變化的影響力有差異的。博斯騰湖位于焉耆盆地，處在山脈與沙漠之間，氣候的局部變化比較明顯，并且在全球變暖背景下，水循環(huán)過程日益加劇，這種情況使得這一特殊地區(qū)的氣候變化更為復(fù)雜多變。除此之外，博斯騰湖的河流發(fā)源于山區(qū)，主要由山區(qū)的冰川(雪)融水和降水組成，在氣候變化的背景下，徑流量與降水量呈現(xiàn)波動性增加趨勢，這對博斯騰湖面積的擴(kuò)大發(fā)揮積極的作用。但是，人口增加(博斯騰湖流域人口由1978年的21.6×104增加到2011年的49.9×104，增加了2.3倍[22])導(dǎo)致了糧食需求量增長，這使得對研究區(qū)耕地的壓力越來越大，導(dǎo)致研究區(qū)耕地總面積與灌區(qū)引水量的增加，從而引起入湖徑流量的減少，并最終導(dǎo)致湖泊面積的減少。因此，徑流量、氣溫、降水量、引水量、灌溉量、灌溉面積、人口數(shù)量等因素通過改變?nèi)牒髁縼碛绊懖┧跪v湖面積。

3.3 多元回歸模型結(jié)果與未來15 a的變化趨勢預(yù)測結(jié)果顯示，博斯騰湖面積總體上呈現(xiàn)減少的趨勢。其主要原因：一方面，隨著博斯騰湖流域人口數(shù)量的增加與社會經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，博斯騰湖流域的農(nóng)田灌溉、水利水電工程建設(shè)和生態(tài)環(huán)境調(diào)水、生產(chǎn)用水、生活用水等改變了原有水資源的初始收支平衡與配給，使本應(yīng)貯存在博斯騰湖的水，被調(diào)入到農(nóng)灌區(qū)與生活需水區(qū)，水資源在平原綠洲區(qū)的消耗增加，引起博斯騰湖入水量的減少，因而形成湖水面積越來越少的趨勢。另一方面，在全球氣候背景下，溫度顯著升高，加快了博斯騰湖入湖徑流發(fā)源地冰雪的融化，導(dǎo)致河流徑流量與降水量的增加，在一定時段內(nèi)會引起抬升湖泊水位和擴(kuò)大湖泊面積。但由長遠(yuǎn)來分析，大量的冰雪融化會促進(jìn)積雪消失和冰川退縮，而在干旱區(qū)降水量對湖泊面積的作用有限，氣溫的上升可能會加劇湖泊水位的下降與面積的縮小。

4 結(jié) 論

4.1 1978年以來，隨著研究區(qū)人口的增加與社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，博斯騰湖面積經(jīng)歷了縮小-擴(kuò)大-再縮小的變化過程。其中1978～1990年湖泊面積持續(xù)縮小，1990～2000年湖泊面積逐漸增加并達(dá)到最大面積的限度，而2000～2015年轉(zhuǎn)為逐漸縮小的趨勢。1978～2015這30多年間，博斯騰湖面積平均絕對變化速率為10.1 km2/a，整體趨于減小為主。其中在2000年10月達(dá)到最大值1 073.64 km2，1990年10月達(dá)到最小值932.34 km2。

4.2 博斯騰湖面積的變化原因包含兩個主成分，其中，第一主成分包含了47.793%的變化率，并與社會經(jīng)濟(jì)因素有較好的正相關(guān)性第二主成分包含了37.818%的變化率，且與氣候因素有較好的正相關(guān)性。

4.3 回歸模型與預(yù)測值顯示，博斯騰湖面積在2020與2030年分別是939.23和935.34 km2。

References)

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Supported by: National Natural Science Foundation of China (31360200)

Remote Sensing Monitoring of Bosten Lake Water Resources and Its Driving Factor Analysis

Aynur Mamat1，2，ümüt Halik1，Ayjamal Keram1，SONG Ze-liang2

(1.CollegeofResourceandEnvironmentSciences，KeyLaboratoryofOasisEcology，XinjiangUniversity，Urumqi830046，China; 2.KashgarResearchCenterofInstituteofRemoteSensingandDigitalEarth，ChineseAcademyofSciences，KashgarXinjiang844000，China)

【Objective】 In this paper, Bosten Lake as the research object, comprehensive analysis of the water area variation of Bosten Lake and its driving factors will be conducted, and also the variation trend of Bosten Lake in 2020 and 2030 will be predicted, thus providing scientific foundation for understanding the causes of water-surface area variations and for offering scientific advise for the rational development of water resources of Bosten Lake.【Method】Based on four period remote sensing data and 30 years of climate and socio-economic statistical data, by applying 3S technology, principal component analysis and regression analysis to calculate the 1978, 1990, 2000, 2015 years four period waters area of Bosten Lake, and find out the driving force of water area change.【Result】(1) Bosten Lake lost about 39.75 km2water area from 1978 to 2015 and the whole process of change was not a simple reduction but the process of changing from small to large and small size, characterized by volatility; (2) Principal component analysis result indicated that human factors (population, irrigation area, water amount, irrigation amount) and climatic factors (runoff, temperature, precipitation) were the two major factors affecting the change of Bosten Lake water area. Their contribution rates were 47.793% and 37.818%, respectively in the whole process, which demonstrated that the changes of water area were largely affected by human activity rather than climate change. (3) By establishing a multivariate regression model, we predicted changes of Bosten Lake water area from the year 2020 to 2030. Our regression model suggested that Bosten Lake water area will maintain a continuous reduction trend in the future few year, and water area in 2020 and 2030 years will be 939.226 and 935.34 km2.【Conclusion】The driving force of lake resource changes is not only climate fluctuations, but also human activities. In the short term, human activities are the mainly affecting factors of the Bosten Lake water resource change. And the human activities interference is growing. These findings provide scientific foundation for understanding the causes of water-surface area variations and for effectively maintaining the stability of the Bosten Lake area through adjustments in land use structure.

Bosten Lake; human activities; climatic change

10.6048/j.issn.1001-4330.2017.04.023

2017-02-23

國家自然科學(xué)基金項目(31360200)

阿依努爾·買買提(1985-)，女，新疆喀什人，博士研究生，研究方向為干旱區(qū)水資源，(E-mail)ayinuer@radi.ac.cn

玉米提·哈力克(1966-)，男，新疆阿克蘇人，教授，博士，博士生導(dǎo)師，研究方向為干旱區(qū)受損生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)與重建，(E-mail)halik@xju.edu.cn

S16

A

1001-4330(2017)04-0766-09