近30 年銀川平原典型湖泊動態變化及歸因分析

趙貴章，李鴻源，李云良，方 磊，張 勃

（1. 華北水利水電大學地球科學與工程學院，河南 鄭州 450046； 2. 中國科學院南京地理與湖泊研究所，江蘇 南京 210008；3. 寧夏回族自治區水文環境地質調查院，寧夏 銀川 750021）

0 引 言

銀川平原地處我國西北半干旱地帶，常年降雨量較少，因處于黃河上游，故該區域內灌溉農業非常發達［1］。引黃灌溉又與湖泊水資源問題息息相關，由于銀川平原干旱少雨，水資源短缺問題愈發嚴重，湖泊是銀川平原居民賴以生存的重要資源，因此湖泊水資源的平衡需要引黃灌溉來維持［2-4］。銀川平原是北部綠色發展的核心區，自治區內水分蒸發強烈，降水量時空分布不均，隨著人類活動增加、經濟社會發展迅速和全球化進程加劇，銀川平原的湖泊發生了顯著變化，多數人工湖泊水位急劇下降，自治區內的水資源問題愈發嚴峻和復雜。寧夏作為干旱半干旱地區，其發展越來越依賴于湖泊水資源，大部分湖泊均是以大氣降水作為主要補給水源［5-8］。

深入認識干旱半干旱地區的湖泊分布現狀，掌握湖泊的時空變化規律，分析水域變化的影響因素，探究湖泊水資源，對探究湖泊生態布局與經濟、社會的可持續發展具有重要的現實意義［9，10］。近些年來，在遙感和計算機技術的快速發展之下，水面積數據的獲取更加方便和有效，其通常作為衡量湖泊水資源量的一個重要指示。例如，在氣候變化和人類活動影響下，國內學者圍繞湖泊水面積開展了大量的研究工作。許詩［11，12］利用Landsat 遙感影像對1986-2008 年間吉林省湖泊面積變化進行了研究，結果表明氣候干旱化、人口增加和水利工程建設等因素是湖泊面積變化的主要原因。邢文淵［13］利用MODIS 遙感影像對巴里坤湖泊進行解譯，結果表明巴里坤湖泊面積變化是由于降雨和溫度的季節性改變所致。國外學者也開展了大量相關研究，例如Frazier［14］經過一系列研究發現利用Landsat-TM5閾值分割可以更加有效的提高水體提取的精度，但是該方法更加適用于細小水體的提取；Mueller N［15］基于WOFS 產品，采用基于決策樹分類器的水檢測算法和基于邏輯回歸的比較方法，對1987-2014年澳大利亞的地表水的變化進行了監測。

對于寧夏平原湖泊研究而言，先前工作主要以北部引黃灌區的代表性湖泊（星海湖、沙湖、鎮朔湖和閱海湖等）為主，運用不同方法對湖泊動態和水環境等方面進行分析。馮婭［16］采用Mann-Kendall 分析、Pearson 相關分析等統計方法，分析研究區氣溫、降水、徑流量和黃河引水量等長時間序列變化趨勢及特征，進而定性分析湖泊面積變化與各驅動因素之間的作用關系；田巍［17］利用多指標體系評價法，建立寧夏湖泊濕地生態系統健康評價指標體系，采用湖泊綜合評判方法，對寧夏重點湖泊進行生態健康評價；田林鋒［18］為研究西北地區封閉式湖泊水質惡化原因及水體污染物遷移轉化規律，以寧夏沙湖為研究對象，對沙湖2012-2017 年水體污染物總量變化趨勢及沙湖周邊地表水環境質量進行分析；王偉［19］選取2006-2010 年銀川市城市湖泊濕地-閱海湖為對象，采用水質綜合評分法評價水環境現狀，并采用綜合營養狀態指數法評價水質營養狀態。

基于上述背景，分析銀川平原區域內湖泊變化特征，利用遙感和GIS 技術對銀川平原湖泊動態的變化進行研究不可或缺，特別是研究湖泊水資源與各種影響因素之間的響應關系［20-24］。實際上，銀川平原湖泊動態的變化不僅受降水、氣溫、人類活動的影響，而且還與引黃灌溉有關。相對于寧夏回族自治區地下水資源方面的研究，對地表湖泊水資源動態的認識存在明顯不足，尤其缺乏對湖泊動態的系統認識及影響因素區分［25，26］。在當前干旱和半干旱地帶水資源短缺的背景下，本文以銀川平原內典型湖泊為研究對象，主要研究目標為:①基于遙感和GIS 技術，對銀川平原一些典型湖泊及其動態變化進行分析，探明湖泊動態的基本變化特征和演變趨勢；②基于水文數據和統計學方法，對影響湖泊動態變化的因素進行降維分析，辨析與識別導致湖泊面積變化的自然和人為因素。

1 數據來源與研究方法

1.1 研究區概況

銀川平原位于寧夏回族自治區中部黃河兩岸，北起石嘴山，南止黃土高原，東到鄂爾多斯高原，西接賀蘭山，其地域范圍在北緯37°29'～38°53'，東經105°49'～106°53'之間（如圖1 所示）。銀川平原處于溫帶干旱區 ，屬溫帶大陸性氣候，干燥少雨，氣候呈極端大陸性，氣溫年、月較差都較大，雨季集中在夏季，但降水量不大，冬季寒冷干燥。銀川平原雖屬于干旱地區，但湖泊濕地資源豐富，濕地面積3.97 萬hm2，主要為湖泊濕地和河流濕地，其中天然濕地占濕地面積的60%以上，自然湖泊近200 處，面積100 hm2以上的湖泊20 多處。較著名的有鳴翠湖、閱海、鶴泉湖、寶湖、西湖等［27，28］。湖泊的補給主要依靠農田退水、地下水、洪水、再生水等水源，水面面積受降水、灌溉以及天氣情況等因素影響，年內變化強烈［29-31］。本研究主要以銀川平原的湖泊變化為主，重點研究對象為沙湖［圖1（b）］和閱海湖［圖1（c）］的面積變化。

圖1 研究區概況、沙湖形態概況、閱海湖形態概況Fig.1 Diagram of the study area、Morphological overview of Sand Lake、Morphological Overview of Yuehai Lake

1.2 數據來源及信息提取

研究使用的圖像及其數據資料來源于覆蓋研究區的1990-2020 年每5 年間隔的遙感影像；來自于地理空間數據云的1990-2020 年寧夏地區GDEMV3 30 m 分辨率數字高程模型（DEM）；1990-2020年日均溫度、最高溫、最低溫、降水量等觀測數據，均來自于中國氣象數據網［32］；2000-2020年寧夏地區引黃灌溉量，來自寧夏水資源公報（http://slt.nx.gov.cn/xxgk_281/fdzdgknr/gbxx/szygb/）。

研究選用了銀川平原季節氣候接近的時期獲得的數據，為了能夠獲得更高精度的圖像信息，首先要對獲得的遙感圖像數據進行正射校正、圖像拼接和裁剪的預處理，在經過ArcGIS 10.2 軟件的人工目視校正后［33］，可以獲得1990-2020 年每5 年間隔的研究區重要湖泊體—沙湖和閱海湖的變化情況，通過查閱歷史資料及地理信息，確定重要湖泊體的位置、名稱、所在區域等屬性。為探討銀川平原1990-2020年時間尺度上的內在變化，采用小波分析方法對研究時間區段中的2001-2020 年20 年的降雨量和氣溫進行周期分析。首先利用MATLAB 軟件進行數據格式的轉化和邊界效應的消除或減小，之后利用Excel 計算小波系數和小波系數的實部，最后利用Surfer 軟件繪制小波系數實部等值線圖。

1.3 時間特征分析方法

湖泊動態度可以表征長時間湖泊面積變化的特征，該指標可以反映區域內某一時段湖泊面積（或數量）變化的速率，能夠將湖泊資源變化的劇烈程度定量化。李昭陽［34］利用動態度分析的方法研究了1985-2015年吉林省湖泊資源演化的時空動態特征，公式如下:

式中:K為某一時段內湖泊變化動態度，即湖泊面積（或數量）的年均變化率；Ua、Ub分別為研究初期、末期的湖泊面積（或數量）；T為研究時段。

1.4 連續小波分析方法

采用小波分析方法，探討重要氣候因子與銀川平原湖泊面積變化的關系。通過收集研究區內氣象站數據等方式，主要分析研究區域內氣溫和降水因素變化趨勢及特征。張發斌［35］利用小波分析法對河徑流變化特征進行研究，討論河年徑流在不同時間尺度下的小波變換時頻分布及其豐、枯交替變化的周期規律。小波變換:

若ψa，b(t) 是子小波，對于給定的能量有限信號f(t) ∈L2(R)，其連續小波變換（Continue Wavelet Transform，CWT）為:

由上式可知小波分析的基本原理，即通過增加或減小伸縮尺度a來得到信號的低頻或高頻信息，然后分析信號的概貌或細節，實現對信號不同時間尺度和空間局部特征的分析。

實際研究中，最主要的就是要由小波變換方程得到小波系數，然后通過這些系數來分析時間序列的時頻變化特征。

1.5 主成分分析方法

主成分分析的主要目的是希望用較少的變量去解釋原來資料中的大部分變異，將許多相關性很高的變量轉化成彼此相互獨立或不相關的變量。通常是選出比原始變量個數少，能解釋大部分資料中的變異的幾個新變量，即所謂主成分，并用以解釋資料的綜合性指標。其原理如下:①（假設有條維數據）組成一個的矩陣；②將矩陣的每一行（代表一個字段）均值化；③求出協方差矩陣；④求出協方差矩陣的特征值及對應的特征向量；⑤將特征向量按對應的特征值大小從上到下按行排列成矩陣，取前行組成矩陣；⑥即為降維到維的數據。

2 結果與分析

2.1 銀川平原典型湖泊水面積動態變化特征

通過對銀川平原湖泊面積及數量數據進行時序變化提取后，得到1990-2020 年銀川平原湖泊水面積時序變化圖（圖2 和圖3）。由圖2 可知，1990-2020 年間沙湖總體面積呈先增大后減少再增大的趨勢，沙湖東北部面積增長較為明顯，2020 年沙湖面積最大，為13.21 km2。1990-2000年，沙湖水面面積大部呈擴張趨勢，1990 年湖面面積為9.87 km2，2000 年湖面面積增加到12.33 km2，湖面面積增長速率為0.25 km2/a。2000-2015 年，沙湖水面面積呈萎縮趨勢，2015年，湖面面積縮減到11.94 km2，湖面面積縮減速率為0.03 km2/a。由圖3 可知，1990-2015 年湖面水體零散分布，2015-2020 年間逐步恢復，經退池還湖、水道清淤、等生態恢復工作后，原西湖水域與閱海濕地對接后變為閱海湖（由數百圍湖、塘池和沼澤組合）。1995-2020 年間閱海湖的水面面積呈先增大后減少再增大的趨勢，1990-1995年，閱海湖水面面積呈擴張趨勢，1990 年湖面面積為1.81 km2，1995年湖面面積增長到2.66 km2，湖面面積增長速率為0.17 km2/a。1995-2005年，閱海湖水面面積呈萎縮趨勢，2005年湖面面積縮減到1.35 km2，湖面面積縮減速率為0.13 km2/a。2005-2020 年，閱海湖水面面積呈擴張趨勢，2020 年湖面面積達到11.14 km2，湖面面積增長速率為0.65 km2/a。

圖2 1990-2020年代沙湖形狀動態變化Fig.2 The shape of Sand Lake changes dynamically in 1990-2020s

圖3 1990-2020年代閱海湖形狀動態變化Fig.3 The shape of Yuehai Lake changes dynamically in 1990-2020s

30 年內銀川平原的湖泊面積由91.9 km2減少到80.5 km2，湖泊數量由906個減少到224個（圖4），湖泊面積和數量總體呈波動下降趨勢，湖泊面積共萎縮11.4 km2，湖泊數量共減少682個（因水體合并工程進行，湖泊數量僅能輔助說明湖泊動態變化特征），湖泊面積動態度為-0.01%，湖泊數量動態度為-0.03%。1995-2000 年間湖泊面積變化萎縮最為顯著，共減少32.8 km2，湖泊動態度最小，為-0.07%；2015-2020 年間湖泊面積擴張最為顯著，共增長13.7 km2（表1）。

表1 1990-2020年銀川平原湖泊面積動態度Tab.1 Dynamic attitude of Lake area in Yinchuan Plain from 1990 to 2020

圖4 1990-2020年銀川平原湖泊面積和數量變化Fig.4 Changes of Lake area and quantity in Yinchuan Plain from 1990 to 2020

為了更好地說明湖泊的變化，根據湖泊的面積大小將湖泊分為3 個大小等級（表1）:面積在0～10 km2為小型湖泊；面積在10～50 km2的中型湖泊；以及面積≥50 km2的大型湖泊。由于大中型湖泊的基數較小，我們主要研究小型湖泊面積的變化，30年內小型湖泊的數量呈明顯的下降趨勢，面積也在逐步縮減，大中型湖泊的動態度最大，小型湖泊的動態度為-0.03%。由于銀川平原的湖泊資源分布主要為0～10 km2的小型湖泊，10～50 km2的中型湖泊數量屈指可數，≥50 km2的大型湖泊分布為0，且小型湖泊大幅度減少受水體合并工程的影響，導致湖泊數量變化不能準確反映出湖泊動態特征，我們進一步研究了它們的時間變化和自20世紀90年代以來的相關驅動力。

2.2 銀川平原主要氣候因子分析

在全球氣候背景下西北干旱區的主要組成部分銀川平原地區的氣候也發生了變化。其主要表現為氣溫、降雨微弱上升。根據銀川平原主要氣象局資料，2001-2020 年銀川平原平均氣溫升高了1.1 ℃，降水量增加了約1.3%。通過對銀川平原主要氣象站2001-2020年氣象數據的收集和分析來研究銀川平原湖泊面積在各氣象要素影響下所發生的變化。根據前人的研究成果及各氣象要素資料的可獲得性針對本研究區選擇了年平均氣溫和降水量2個主要氣象要素進行分析。隨著跨學科研究的發展，許多學者將連續小波分析應用于水文和氣候研究中的多時間尺度特征分析。該方法能夠清晰地揭示時間序列的多種變化，充分反映不同時間尺度水文氣象數據的變化趨勢。

由圖5 和圖6 可以清楚的看出氣溫和降雨演化過程中存在的多時間尺度特征（圖5 和圖6）。根據氣溫和降雨量的線性回歸趨勢可知2001-2020 年間氣溫呈緩慢趨勢升高，降雨量也在逐步的增加（圖5）。在氣溫演變過程中存在著高溫和低溫的變化［圖6（a）］，圖中正值表示高溫，負值則表示低溫，在氣溫小波分析中，存在著4 a 和10 a 兩個振蕩周期，4 a 的振蕩周期在2001-2020 年間都呈現平穩的變化，都是低溫變化的區間；10 a的振蕩周期在2005-2008 年間溫度值達到最高，在2001-2020年間，經歷了氣溫的由低到高最后降低的5 個循環變化，2020年左右的溫度逐漸慢慢上升。年降雨量小波分析中可以觀測到年降雨量的周期性變化［圖6（b）］，正值表示降雨量偏多，負值則表示降雨量偏少。可以看出降雨量存在5 a 和10 a 兩個振蕩周期，在整個近20 年里具有明顯的5 a 振蕩周期，在5 a 的時間變化層次上經歷了降水的由少到多8 個循環變化；在10 a 的振蕩周期中存在著由多到少4 個循環變化。總的來說，由2001-2020 年平均氣溫和年降雨量小波能量圖可知，氣溫和降雨量都在非常緩慢的增加，對湖泊面積變化的影響需做進一步的研究。

圖5 2001-2020年銀川平原年平均氣溫、年降雨量Fig.5 2001-2020 annual average temperature and annual rainfall in Yinchuan Plain

圖6 年平均氣溫、年降雨量小波分析Fig.6 Wavelet analysis of annual average temperature and annual rainfall

2.3 銀川平原湖泊變化的影響因素分析

由于影響湖泊面積變化的因素較多，不能準確得出直接影響面積變化的主成分因子，故選取研究區段內2001-2020 年間各變化量進行主成分分析。引黃總量、排黃總量、用水總量和耗水總量是影響寧夏平原湖泊面積變化的重要驅動力。由圖7可知，2001-2020 年間，引黃總量和排黃總量都在逐步減少，總取水量和總耗水量近乎穩定，因氣溫逐步升高，水量蒸發加快，引黃灌溉量和排黃量均會受到影響。引黃量、排黃量、總取水量和總耗水量均在2003 年達到最低值，2003-2006 年間均逐步增加，2006-2020 年均保持穩定。由圖8 可知，2001-2020 年間，沙湖和閱海湖面積均呈增長趨勢，沙湖面積變化較為穩定，閱海湖面積2015 年后呈大幅度增長，期間，年平均氣溫也呈緩慢增長趨勢。2001-2005 年間銀川平原年降雨量呈大幅度下降，2005-2010年間大幅度增長，2010-2020年間，降雨量趨于穩定。查詢歷史事件可知:2003 年寧夏通過“農業綜合節水-水權有償轉換-工業高效用水”的模式，促使水往“高”處流，高效的利用了水資源。2004 年寧夏在全國率先提出建設省級節水型社會試點。2006 年，自治區政府全面啟動了節水型社會建設試點，使水資源優化配置，確保了國家能源戰略的實施。總體來看，因節水型社會的全面建設，各類水資源的利用逐步穩定。

圖7 2001-2020年銀川平原年總引黃灌溉量和排黃量、總取水量和總耗水量Fig.7 The annual total Yellow River diversion irrigation and yellow discharge、total water intake and total water consumption in Yinchuan Plain from 2001 to 2020

圖8 2001-2020年銀川平原重點湖泊面積和年平均氣溫、重點湖泊面積和年降水量Fig.8 2001-2020 area and annual average temperature of key lakes in Yinchuan Plain、area of key lakes and annual precipitation

由主成分分析結果可知（表2～4）:①引黃總量與總取水量相關性最好（0.95），說明引黃時期可能與近年來居民用水需求增大有關；與降雨量相關性最差（-0.52），說明引黃期間降雨量較為穩定，對引黃的水量影響不大。排黃總量與引黃總量相關性最好（0.78），這說明引黃總量和排黃總量之間引排關系很穩定；與氣溫相關性最差（-0.52），說明排黃時期溫度對水量影響不大。降雨與氣溫相關性最大（0.28），降雨與氣溫息息相關；與總耗水量相關性最小（-0.66），說明降雨對居民用水影響不大。總取水量與氣溫相關性最小（-0.43），說明溫度對居民用水影響不大；總耗水量與總取水量相關性最大（0.56），取耗水量需穩定，故兩者相關性最大；與降雨量相關性最小（-0.66），說明降雨多少與居民用水無太大關聯。相關系數矩陣中各原始變量之間存在明顯的相關性，說明可以采用主成分分析。②由總方差解釋可以得知各個主成分的貢獻率及累計貢獻率，第三列表示貢獻率，第四列表示累計貢獻率，可以看到，提取前2個主成分，累計貢獻率就可以達到82%以上（其中引黃總量占比約57%，排黃總量約占比25%），即這2個主成分集中了6個原始變量的82%的信息，故可以初步得出主要成分為引黃總量和排黃總量。③由公因子方差和成分矩陣表格可以看出從各個原始變量提取的情況，即對每個原始變量的代表程度，可以看出，主成分對于大部分原始變量的代表程度還是不錯，提取度均在0.5以上，個別較低。成分矩陣可以反映出提取的2 個主成分與引黃總量、排黃總量、降雨量、用水總量、耗水總量和氣溫這些變量的相關性，從表中可以分析出:主成分1與引黃總量和總取水量相關性最大（0.97）；主成分2 與排黃總量相關性最大（0.61）。故可由主成分分析總體結果得知，影響湖泊動態變化的主要成分為引黃總量和排黃總量，即引黃灌溉量。

表2 相關性矩陣Tab.2 Correlation matrix

表3 總方差解釋Tab.3 Total variance explained

表4 公因子方差和成分矩陣Tab.4 Common factor variance and Composition matrix

3 討 論

我國湖泊水量的分布，呈現自南而北，由東向西逐漸減少的趨勢，在比較濕潤的東部平原湖泊水量比較充沛，西北干旱和半干旱地區，湖泊水量則比較疲乏［36］。黃河流域的湖泊系統與灌溉系統相互依存相互作用，干旱地帶湖泊對于維持當地生態系統起著重要作用，干旱地帶湖泊對氣候變化和人類活動的影響也極為敏感，不僅是干旱地帶氣候變化的指示計，其變化也是區域水循環和水平衡改變的結果，干旱地帶湖泊變化規律的研究不僅對干旱地帶水循環機理有重要科學意義，也是保護干旱地帶脆弱生態環境，實現人與湖泊和諧共處的基礎［37，38］。

研究的典型湖泊閱海湖和沙湖，閱海湖地處銀川市金鳳區北部，是銀川市濕地面積最大、原始植被保存最完整的湖泊，沙湖是寧夏最大的天然半咸水湖。通過使用統計分析的方法，精確的分析出影響影響湖泊動態變化的主要因素和次要因素，從而可以使后續的研究更加明確，而且通過分析可以得出引黃灌溉量是銀川平原湖泊面積變化的主要驅動力因子，可見黃河在銀川平原的湖泊動態變化的研究過程中，起到了不可或缺的作用［39，40］。

對寧夏全區河湖演變進行了研究探討，對寧夏一些代表性河湖進行了研究分析，但由于生態環境的復雜性、資料短缺，仍然存在許多不足之處，有待以后做進一步研究。文中選取了區間為五年一次的遙感影像做研究，可能在一定程度上影響精度，河湖面積也有可能發生變化。所以下一步研究選擇區間較小的影像，減少時相差異，提高提取精度。本文只從氣溫、降水量、取耗水量和引黃灌溉量等因素進行分析，未從地下水開采量、蒸散發量等方面深入剖析湖泊動態變化的成因。根據對近30年內銀川平原湖泊的時空動態特征分析，湖泊的面積和數量整體呈明顯的減少趨勢，且湖泊數量的減少未能清晰反映出湖泊動態變化的具體情況，相關部門應加緊對湖泊的監測力度，以進一步揭示自然因素與人類活動與湖泊面積演變的關系，根據不同的湖泊類型及保護級別進行合理的科學規劃，合理的保護和利用湖泊濕地資源，協調好湖泊資源和城市經濟發展的關系，促進新時代可持續發展。

4 結 論

以銀川平原的沙湖和閱海湖為研究對象，基于Landsat TM的遙感數據，提取了近30 年的湖泊遙感數據，5 年為間隔建立起湖泊變化數據集，利用遙感解譯的方法對銀川平原1990-2020 近30 年的湖泊面積變化進行研究，分析湖泊面積變化的特征及主要驅動力因子。主要得出如下結論:

（1）1990-2020年期間，銀川平原湖泊面積和數量整體呈現明顯的縮減趨勢，但數量只能輔助說明銀川平原湖泊變化的動態特征，小型湖泊數量一直呈穩定縮減趨勢，但大中型湖泊基數未發生變化，查閱相關資料可知，近年來寧夏相繼進行湖泊合并工作，30年內湖泊面積共減少了11.4 km2，湖泊數量共減少了682 個，湖泊面積動態度為-0.01%，湖泊數量動態度為-0.03%。1995-2000 年間湖泊面積和數量減少最為顯著，湖泊面積共減少32.8 km2，湖泊數量共減少404 個，湖泊動態度最小，為-0.07%。湖泊面積動態度為-0.01%，湖泊數量動態度為-0.03%。2005-2010年間，湖泊數量呈增長趨勢，共增加22個，湖泊動態度最大，為0.01%；2015-2020 年間湖泊面積擴張最為顯著，共增長13.7 km2。

（2）銀川平原主要以小型湖泊（0～10 km2）為主，小型湖泊的數量約占研究區內湖泊總量的99%，中型湖泊（10～50 km2）數量屈指可數，大型湖泊（≥50 km2）分布為0。30 年內小型湖泊的數量急劇減少，共減少683 個，減少比例約75.5%，但因小型湖泊大幅度減少受水體合并工程的影響，導致湖泊數量變化不能準確反映出湖泊動態特征。

（3）對影響銀川平原湖泊面積變化的主要因素進行統計分析，氣溫和降水均對湖泊動態變化有較小的影響，成分矩陣可以反映提取出的主成分1 與引黃總量和總取水量相關性最大；主成分2與排黃總量相關性最大。引黃總量、排黃總量、對湖泊面積的變化有明顯影響，最后經主成分分析步驟解讀得出影響銀川平原的主成分因子為引黃灌溉量。