洞庭湖近30 a水位時空演變特征及驅動因素分析?

程俊翔，徐力剛，王 青，鄢幫有，萬榮榮，姜加虎，游海林，4

（1：中國科學院南京地理與湖泊研究所中國科學院流域地理學重點實驗室，南京210008）（2：中國科學院大學，北京100049）（3：江西省山江湖開發治理委員會辦公室，南昌330046）（4：江西省科學院鄱陽湖研究中心，南昌330096）

洞庭湖近30 a水位時空演變特征及驅動因素分析?

程俊翔1，2，徐力剛1??，王 青1，2，鄢幫有3，萬榮榮1，姜加虎1，游海林1，4

（1：中國科學院南京地理與湖泊研究所中國科學院流域地理學重點實驗室，南京210008）
（2：中國科學院大學，北京100049）
（3：江西省山江湖開發治理委員會辦公室，南昌330046）
（4：江西省科學院鄱陽湖研究中心，南昌330096）

洞庭湖地處北亞熱帶季風濕潤氣候區，水情時空變化尤為明顯.為了探明洞庭湖水位時空演變特征，以洞庭湖6個水位站（城陵磯、鹿角、營田、楊柳潭、南咀、小河咀）、出入湖流量（“三口”總入湖流量、“四水”總入湖流量、城陵磯出湖流量）和長江干流流量（宜昌、螺山）等1985-2014年逐日數據為基礎，通過構建泰森多邊形計算湖泊水位，運用Morlet小波分析、層次聚類分析和地統計理論研究湖泊水位的周期性變化規律及空間分布格局和自相關性.研究結果表明：洞庭湖水位變化具有典型的季節性，且年際變化具有28和22 a的多時間尺度特征；水位空間分布格局呈現出小河咀、南咀、楊柳潭（Group 1）以及城陵磯、鹿角、營田（Group 2）兩種聚類，且在不同水文季節的空間自相關性依次表現為豐水期＞退水期＞漲水期＞枯水期.通過建立兩類水位在不同水文季節與徑流量的多元逐步回歸模型揭示了洞庭湖水位時空演變的驅動因素，其中Group 1水位演變主要受長江干流水文情勢的影響，Group 2水位演變由出入湖徑流量和長江干流徑流量共同作用，并隨著不同水文季節江湖關系的改變以及湖泊自身水力聯系的變化而變化.研究結果對于科學認識洞庭湖水位的時空演變規律以及湖泊生態系統保護和水資源的規劃、管理與調控具有重要意義.

水位時空變化；驅動因素；小波分析；聚類分析；地統計；逐步回歸模型；洞庭湖

湖泊水位是衡量湖泊水文狀況的一項最基本要素，其時空變化不僅受到氣候、水文、地貌等自然因素的影響，與近年來日益增強的人類活動也存在緊密聯系［1-2］.湖泊水量收支平衡直接決定著湖泊水位的豐枯，以降水和融雪作為主要補給源的湖泊，其水位波動具有明顯的季節性和年際變化特征.自然狀態下的水位波動是湖泊的固有屬性，對維系湖泊生態系統健康及完整性至關重要［3-4］.此外，由于湖盆形態和區域水文條件的差異，湖泊水位的空間分布格局往往也呈現出異質性.

洞庭湖處于復雜的“江-湖-庫”系統中，是與長江互聯互通的重要調蓄湖泊，江湖水情變化對流域水資源利用、極端水情應對、水環境與水生態等產生了一系列影響［5-6］.學者們針對洞庭湖水情變化特征及成因分析［7］、三峽工程運行對水情變化的影響［8-9］、濕地生態系統對水位波動的響應［10-11］等方面開展了廣泛而深入的研究.詹瀘成等［12］利用穩定同位素技術研究了洞庭湖湖區河水、湖水和地下水穩定同位素的時空變化規律.賴錫軍等［13］運用江湖耦合水動力模型揭示了三峽汛末蓄水對洞庭湖各水域的影響具有明顯的空間異質性，呈現出“北高南低，東強西弱”的格局.此外，洞庭湖水情演變還遵循著季節性規律，不同水文季節的時空演變特征也不完全相同.

目前，針對洞庭湖水位在不同水文季節以及不同水域的時空變化特征的研究相對較少，從水情關系上揭示影響湖泊水位時空演變特征的驅動因素仍有待進一步深入研究，研究手段也主要依靠遙感技術、同位素技術、水文模型等.因此，本文以洞庭湖水位為研究對象，主要通過統計學知識來研究洞庭湖水位在不同水文季節的時空演變特征及其驅動因素，從而為更加深刻地認識洞庭湖水位的時空分異規律提供科學依據.

1 材料與方法

1.1 數據源

水文數據由長江水利委員會和湖南省水文水資源勘測局提供，包括洞庭湖城陵磯、鹿角、營田、楊柳潭、南咀、小河咀6個主要水位站水位數據（吳淞凍結基面），長江干流宜昌站、螺山站流量以及“三口”（松滋、太平、藕池，對應水文站分別為新江口和沙道觀、彌陀寺、康家崗和管家鋪）總入湖流量、“四水”（湘江、資水、沅江、澧水，對應水文站分別為湘潭站、桃江站、桃源站、石門站）總入湖流量和城陵磯出湖流量，水位和流量均為1985-2014年逐日數據.宜昌站位于三峽水庫下游，可以直接反映三峽出庫流量；螺山站位于洞庭湖出湖口下游，可以直接反映長江荊江段流量和洞庭湖出湖流量，2個水文站的流量變化均可間接反映洞庭湖水位的變化情況.此外，為了克服以往研究中僅用某一水位站水位或多個水位站水位的算術平均值代表洞庭湖水位的局限性，本研究通過構建泰森多邊形來計算洞庭湖水位.洞庭湖周邊主要水系及各水文站分布如圖1所示.

1.2 研究方法

1.2.1 小波分析 小波分析是基于信號時頻局部分析的一種方法，具有多時頻分辨率功能，廣泛應用在氣象和水文要素長時間序列的周期性特征研究方面［14-15］.湖泊水位隨時間變化而不斷波動是多種因素共同作用的結果，屬于連續非平穩序列，并包含了多時間尺度特征［16］，通過小波分析能較好地揭示洞庭湖水位序列的周期性特征.小波函數是具有震蕩性且能夠迅速衰減到零的一類函數，常用的基小波函數有Haar、Daubechies、Mexican hat、Morlet、Meyer等.這里選取水文研究中最常用的Morlet連續復小波函數：

式中，ω為常數，i為虛數.

對于時間序列f（x）∈L2（R），其連續小波變換為：

式中，Wf（a，b）為小波變換系數；a為尺度因子，反映頻域特征；b為時間因子，反映時域特征；ˉφ（t）為φ（t）的共軛復數.

小波方差反映了水文或氣象要素波動能量的強弱，其隨時間尺度的變化可以用來確定主周期.小波方差計算式為：

圖1 洞庭湖示意圖Fig.1 The location of Lake Dongting

1.2.2 聚類分析 聚類分析是將所有研究對象劃分為有限的不同類別，從而使類內的相似度最大，而類間的相似度最小，常用方法有層次聚類、K-means聚類、模糊C均值（FCM）聚類等［17］.由于層次聚類適用于樣本量少的分析且能充分識別研究對象的屬性特征，故本文選擇該方法對洞庭湖6個主要水位站進行聚類研究.

1.2.3 地統計 地統計是研究空間結構模型及其相關性的重要理論方法，目前已廣泛應用于水文學、地質學、環境科學等領域［18-19］.區域化變量的空間自相關性可用變差函數γ（h）來描述，其表達式為：

式中，Z（xi）和Z（xi+h）分別表示在空間位置xi和xi+h的變量值，N（h）為空間場中距離為h的樣本點對數.

洞庭湖水位是隨空間位置變化的一種區域化變量，具有連續性、隨機性和結構性，利用變差函數能較好地揭示其空間特征.常用的變差函數模型有球狀模型、高斯模型和指數模型，經過比較驗證，洞庭湖主要水位站所形成的空間結構利用高斯模型進行擬合的效果最優.高斯模型通式為：

式中，C0為塊金常數，C為拱高，C0+C為基臺值，a為相關距離，高斯模型的變程A＝3a.其中，塊金常數、基臺值、變程是解釋區域化變量空間相關性的3個關鍵參數.

2 結果與討論

2.1 洞庭湖水位的時間變化特征

2.1.1 年內變化特征 洞庭湖水位的季節性變化特征十分明顯，年內呈單峰變化且波動幅度巨大，表現出了典型的洪-枯交替變化規律（圖2）.在一個水文年，洞庭湖水位變化過程大致可分為4個階段：12月至翌年3月為枯水期；4-5月為漲水期；6-9月為豐水期；10-11月為退水期.湖泊水位在枯水期降到年內最低，最低水位出現在1月（24.35 m），隨后湖泊水位開始緩慢上升，枯水期平均水位為24.76 m.隨著汛期的到來，湖泊水位在漲水期持續上漲，上升速率為1.34 m／月.進入豐水期后，長江干流和“四水”入湖徑流量明顯增大，湖泊水位始終保持在較高水平，在7月達到峰值（31.16 m），7月末開始小幅回落，豐水期平均水位為29.97 m，比枯水期高出5.21 m，可見洞庭湖水位年內落差懸殊.在退水期，由于長江干流水位下降對洞庭湖的拉空作用比較突出，導致洞庭湖水位持續下降，下降速率為1.44 m／月.顯而易見，洞庭湖水位在退水期的下降速率快于在漲水期的上升速率，說明湖泊水位在不同水文季節的變化機理是存在差異性的.此外，不同水位站水位漲落差異也十分顯著，落差較大的有城陵磯、鹿角和營田，其月平均水位變化超過8 m，尤其是城陵磯水位落差甚至高達9m；相比較而言，楊柳潭、小河咀和南咀的年內水位變化幅度較小，其月平均水位落差約為4 m.這些水位漲落的差異除與洞庭湖西高東低的地勢有關外，還受到三峽水庫增減泄流量以及與長江干流水力聯系緊密程度的影響［20］.

圖2 洞庭湖及6個水位站的年內水位變化過程Fig.2 Monthly water level variations of Lake Dongting and six gauging stations

2.1.2 年際變化特征 用Morlet連續復小波函數分析洞庭湖年水位序列周期性變化特征，小波變換系數實部時頻分布如圖3所示.圖中實線表示小波變換系數實部為正值，對應水位升高；虛線表示小波變換系數實部為負值，對應水位降低.洞庭湖年水位序列在21～22、27～28 a尺度上的波動比較明顯，均出現了3個高低水位交替震蕩中心.其中，27～28 a尺度上的水位波動具有全時域分布的特點，且21～22 a尺度的低值中心嵌套在27～28 a尺度的低值中心內.

圖4a為洞庭湖年水位序列的小波方差隨時間尺度的變化過程，有2個波峰，分別對應著22和28 a尺度的主周期.最大峰值出現在28 a尺度處，表明該尺度下的震蕩周期最強，即28 a為第一主周期，22 a為第二主周期.根據小波方差分析結果，分別繪制28和22 a尺度對應的小波系數實部變化過程（圖4b）.在28 a尺度下，小波系數實部在1985-1987、1996-2004和2014年為負相位，表示水位降低，在1988-1995、2005-2013年為正相位，表示水位升高，湖泊水位經歷了“偏低-偏高-偏低-偏高-偏低”的變化過程，平均周期約為18 a.在22 a尺度下，小波系數實部的振幅變化較大，也即湖泊水位變化幅度由高到低再到高，波動的平均周期約為14 a.

圖3 洞庭湖年水位序列Morlet小波變換系數實部時頻分布Fig.3 Real part time-frequently distribution from Morletwavelet transform coefficients of annual water level of Lake Dongting

圖4 洞庭湖年水位序列小波方差（a）及28和22 a主周期尺度的小波實部時序變化（b）Fig.4Wavelet variance（a）and real part transform in 28 and 22 amain period（b）of annualwater level of Lake Dongting

2.2 洞庭湖水位的空間變化特征

2.2.1 水位的空間分布格局 考慮到洞庭湖復雜的水系條件和特殊的湖盆形態，不同水域水位的空間變化特征必然存在差異性.位于南洞庭湖南部的楊柳潭和位于西洞庭湖的小河咀、南咀的水位變化趨勢基本一致，峰型較為矮胖；而位于東洞庭湖的城陵磯、鹿角和位于南洞庭湖東部的營田的水位變化趨勢基本一致，峰型較為高瘦（圖2）.也就是說，洞庭湖水位在空間上可能表現為西洞庭湖和南洞庭湖中西部水域（楊柳潭、南咀、小河咀）以及東洞庭湖和南洞庭湖東部水域（城陵磯、鹿角、營田）兩類不同的水位演變特征.

圖5 6個水位站聚類分析結果Fig.5 Results of the clustering analysis among six stations

為了驗證上面的推論，通過層次聚類分析對洞庭湖6個主要水位站的水位進行空間聚類分析，結果如圖5所示.層次聚類分析的結果顯而易見，即洞庭湖主要水位站分為兩大類別，與圖2中得到的推論是一致的.其中，楊柳潭、南咀、小河咀水位相似度較高，在空間上聚為一類（Group 1）；而城陵磯、鹿角、營田水位相似度較高，在空間上聚為一類（Group 2）.在Group 1中，小河咀與南咀的水位相似度極高，可能是因為這2個水位站都位于西洞庭湖，其間通過洪道直接相連，水力聯系更加緊密.在Group 2中，營田和鹿角的水位相似度更高.由于城陵磯位于洞庭湖出口，其水位受長江干流的影響更大，而位于東洞庭湖南部的鹿角和南洞庭湖東北部的營田距離長江相對較遠，他們之間通過寬闊的洪道聯通且受長江的影響比城陵磯小，從而導致了鹿角和營田的水位相似度更高.

2.2.2 水位變化的空間相關性 根據地統計學理論對洞庭湖6個代表水位站的水位進行分析，從而揭示其在不同水文季節的空間變異規律.各水位站水位在不同水文季節差異顯著，且同一水文季節的水位差異也明顯不同，枯水期水位差異最大，最低水位（城陵磯）比最高水位（小河咀）低7.34 m，豐水期水位差異最小，最低水位（城陵磯）比最高水位（南咀）低2.61 m，這與標準差檢驗的結果是一致的（表1）.在洞庭湖水位由豐轉枯的過程中，當城陵磯水位＜26m時，其與南咀水位變化的關聯性變差；當城陵磯水位＜27 m時，其與楊柳潭水位變化的關聯性變差；當城陵磯水位＜24m時，其與鹿角水位變化才表現出差異性［21］，尤其是在枯水期時各水位站的關聯性為最弱.枯水期和漲水期的偏度系數為負值，而豐水期和退水期的偏度系數為正值，說明水位分布曲線隨著時間的推移由向左傾斜轉變為向右傾斜，且這種變化趨勢由弱到強再到弱.

表1 各水位站水位統計指標Tab.1 Statistical indicators of water level among six stations

由于樣本數據不滿足正態分布，首先對其進行對數轉換，然后通過高斯模型擬合變差函數，各項參數如表2所示，其中殘差平方和（RSS）的數量級均小于10-6且R2＞0.90，表明擬合效果較好.各水位站水位在不同水文季節均無明顯的各向異性，恰恰表現出很強的各向同性（長軸變程與短軸變程之比近似為1），這主要是因為洞庭湖內部的水流方向無論何時都不變，即由地勢較高的西洞庭湖流經南洞庭湖并最終匯入地勢較低的東洞庭湖.塊金常數C0常用來衡量空間隨機場的粗糙程度，而在實際情況中僅僅依靠塊金常數無法比較不同空間隨機場的粗糙程度，因此還需要結合塊金常數與拱高之比（C0／C）來說明空間隨機場的相對粗糙程度，若C0（C0／C）越大，則絕對粗糙程度（相對粗糙程度）越大，反之則越?。?2］.各水位站在不同水文季節的塊金常數基本一致，但C0／C卻完全不同，具體表現為豐水期的相對粗糙程度最大，其次為漲水期和退水期，枯水期的相對粗糙程度最小.基臺值（C0+C）描述了區域化變量的變異強度，各水位站在不同水文季節的基臺值大小依次為枯水期＞退水期＞漲水期＞豐水期，說明各水位站水位在枯水期差異相對較大，而在豐水期則比較相近.變程A反映了區域化變量的空間延展性及空間相關性隨距離變化的強弱，與基臺值相反，各水位站的變程大小依次為豐水期＞退水期＞漲水期＞枯水期，說明各水位站水位在豐水期的空間延展性和相關性最強，而在枯水期最弱.總而言之，洞庭湖6個水位站水位在豐水期所構成的空間隨機場的可認知度最高，其次為退水期和漲水期，而在枯水期的可認知度最低.

表2 不同水文季節高斯模型擬合參數Tab.2 The parameters of Gaussian model during different periods

洞庭湖內部距離長江越近且水力聯系越緊密的水域受長江干流的影響就越大［13］.城陵磯作為洞庭湖的唯一出湖口，與長江干流直接發生水力聯系，而東洞庭湖與南洞庭湖東部之間通過洪道連接，水力連通性相對較好，使得長江干流水位漲落的影響一直延續到南洞庭湖東部區域，所以城陵磯、鹿角和營田在空間上具有一定的相關性.隨著距離的增加，長江的影響也會相應削弱，因而位于東洞庭湖南部的鹿角和南洞庭湖東部的營田具有更高的相似度.長江“三口”分流經由南咀進入西洞庭湖，加上長江洪水攜帶的大量泥沙導致洞庭湖淤積嚴重［23］，洲灘快速發育，甚至在整個西洞庭湖和南洞庭湖中西部大片區域也被洲灘所演替，導致其水力聯系較差，使得小河咀、南咀和楊柳潭在空間上聚為一類.由于洞庭湖水位的豐枯變化受到長江和“四水”季節性來水的影響，其在各水文季節的演變也處于動態變化之中.在枯水期，湖泊水面嚴重萎縮，洲灘完全出露，各湖區之間依靠狹小的河道相連通，水力聯系發生阻斷，因而導致各水位站水位在空間上不具有高度相關性.隨著長江流域汛期的到來，湖泊水位逐漸上升，水面不斷擴大.進入豐水期，湖泊水面持續擴大，7月達到最大值，各子湖泊也相互聯系在一起組成一個大湖泊，湖泊水面比降減小，各湖區之間的水力聯系加強，所以在豐水期各水位站水位所形成的空間相關性最大.在退水期，湖泊水位由豐水期末期的緩慢下降轉而迅速下降，水面大幅縮減，各水位站之間的水力聯系也隨之減弱，直至枯水期達到最弱.所以，各水位站水位在漲水期和退水期的水力聯系弱于豐水期，但強于枯水期，在漲水期和退水期所形成的空間隨機場的可認知度介于豐水期和枯水期之間.

2.3 洞庭湖水位時空演變特征的驅動因素分析

2.3.1 逐步回歸模型的構建及檢驗 湖泊水位演變與徑流量的來源和變化息息相關，而洞庭湖水情變化與江湖水量交換存在密切聯系，兩者在不同水文季節的響應關系具有差異性［24］.因此，針對洞庭湖水位時空分異規律，通過逐步回歸分析方法，分別建立兩類水位（W）在不同水文季節與長江干流宜昌站流量（YC）、螺山站流量（LS）、“三口”總入湖流量（SK）、“四水”總入湖流量（SS）、城陵磯出湖流量（CLJ）之間的多元回歸模型來探究洞庭湖水位時空演變特征的主要驅動因素.該模型的數學表達式為：

式中，a、b、c、d、e為回歸模型的擬合系數.

由于自變量和因變量的量綱不同，數量級差別較大，所以在建模前對數據進行Z標準化處理，以消除數值大小和單位不同的影響.回歸模型通過R語言構建，其優勢是根據AIC（Akaike Information Criterion）準則［25］選取最優模型，并同時給出了t檢驗和F檢驗的顯著性結果.AIC準則是以保證數據擬合優度并盡可能避免過度擬合為前提，其值越小表明模型擬合優度越好.通過逐步回歸方法，從模型包含所有變量開始，每次去除一個變量，直到比不去除該變量時的AIC值更高為止，從而在保證自變量數目的同時達到最優擬合度.基于以上原則對洞庭湖不同水文季節的兩類水位分別進行逐步回歸分析，擬合結果如表3所示.

表3 兩類水位的逐步回歸結果Tab.3 The results of stepwise regression model of water level of two groups

各回歸方程系數的顯著性由t檢驗給出，所有方程的系數都通過了0.05顯著性水平，且部分系數通過了0.01或0.001顯著性水平（表3）.回歸方程的顯著性由F檢驗給出，兩類水位在各個水文季節擬合的回歸方程均達到了0.001顯著性水平.從決定系數R2來看，除Group 1水位在枯水期的R2為0.70外，其余各回歸方程的R2＞0.90.從RSE（Residual Standard Error）來看，除Group 1水位在枯水期的RSE為55%外，其余各回歸方程的RSE均不超過31%.由此可見，自變量的選取具有代表性，回歸方程的擬合精度較好.回歸模型檢驗數據為2014年的Group 1水位、Group 2水位、宜昌站流量、螺山站流量、“三口”總入湖流量、“四水”總入湖流量和城陵磯出湖流量.根據表3中的逐步回歸模型，分別計算出兩類水位在不同水文季節的回歸值，并與實測值進行比較，結果如圖6所示.Group 1和Group 2水位的模擬值與實測值基本吻合，其相關性均超過98%，表明回歸模型的構建是合理的，擬合精度較高.

圖6 兩類水位2014年實測值與模擬值比較Fig.6 Comparison ofmeasured and simulated water level of two groups in 2014

2.3.2 結果分析與討論 洞庭湖兩類水位在相同水文季節以及每類水位在不同水文季節的驅動因素均存在顯著差異（表3）.在枯水期，Group 1水位變化與宜昌流量、“四水”總入湖流量和螺山流量有關，Group 2水位變化與宜昌流量、“三口”總入湖流量、城陵磯出湖流量和螺山流量相關，其中螺山流量是兩類水位的最主要影響因素.在漲水期，影響Group 1和Group 2水位變化的驅動因素完全相同，但同一因素的影響程度不同.Group1水位變化主要受城陵磯出湖流量、螺山流量和“三口”總入湖流量的影響，影響比例分別為39%、27%和22%，而Group 2水位變化主要受螺山流量的影響，其影響比例占到73%.在豐水期，Group 1水位的影響因素與漲水期相同，不同的是受螺山流量的影響大于城陵磯出湖流量的影響，Group 2水位與各因素均有相關性，并主要受到螺山流量的影響.在退水期，除螺山流量外，各影響因素對Group 1水位變化的貢獻大小依次為“三口”總入湖流量＞城陵磯出湖流量＞“四水”總入湖流量＞宜昌流量；Group 2水位變化僅與螺山流量和“三口”總入湖流量有關，其中螺山流量的影響比例為89%.Group 1水位在4個時期均受到“四水”總入湖流量的影響，在不同水文季節的最主要影響因子也有所不同.Group 2水位在任何水文季節都受到“三口”總入湖流量和螺山流量的影響，且“三口”總入湖流量表現出負影響，螺山流量則是最重要的影響因子.

一方面三峽工程的運行調度影響了長江中下游的水文情勢，另一方面長江中下游水文情勢的變化又影響著洞庭湖的水文狀況.三峽工程的運行改變了長江中下游的輸沙量和徑流量，從而影響了長江“三口”和洞庭湖的沖淤特征，引起了湖泊形態和江湖關系發生改變［26］，導致正常水文年的城陵磯水位在5-6月上升了1.36m，在12月至次年4月下降了1.89m［27］.螺山徑流包含了長江上游來水和城陵磯出湖流量，其中長江徑流在枯水期和退水期約占65%.研究表明，長江干流水文演變特征是城陵磯水位變化的主導因素，其貢獻率達到65%［28］.由此可見，長江干流水文（螺山流量）變化特征對洞庭湖水位的影響十分顯著，尤其是對Group 2水位的影響更加突出.對西洞庭湖和南洞庭湖西部而言，其水位的變化直接與“三口”和“四水”入湖徑流的多寡相關［29］.當湖泊高水位退去后，該水域被分割成小湖泊群和泄流洪道，內部水力聯系被大大削弱.這導致了位于長江“三口”入湖處的南咀水位變化主要受“三口”分流的影響，而位于資水入湖口附近的楊柳潭則受到洞庭湖流域來水的影響較大，從而使得Group 2水位演變特征在不同水文季節的主要影響因素也不完全相同.

綜上所述，洞庭湖水位演變具有明顯的時空分異規律，具體表現為：（1）西洞庭湖和南洞庭湖中西部水域（Group 1）的水位演變在不同水文季節的主要影響因素各不相同，在枯水期和豐水期主要受螺山流量的影響，在漲水期主要受城陵磯出湖流量的影響，在退水期主要受“四水”總入湖流量和城陵磯出湖流量的影響，這既與該水域同時接納長江“三口”和湖南“四水”入湖徑流有關，還與季節性的洲灘出露和淹沒改變了該區域的水力聯系有很大聯系；（2）東洞庭湖和南洞庭湖東部水域（Group 2）的水位變化在各個水文季節主要受螺山流量的影響，其平均影響比例為75%，即由長江干流水情變化引起的對洞庭湖的拉空和頂托作用是其水位演變的主要影響因素.

3 結論

1）從時間尺度來看，洞庭湖水位年內呈單峰變化，具有典型的季節性變化特征，各水位站的水位漲落差異也十分顯著；湖泊水位年際變化具有多時間尺度特征，其中28 a尺度為第一主周期，22 a尺度為第二主周期，分別對應著18和14 a的波動周期.

2）從空間尺度來看，洞庭湖6個主要水位站呈兩大類分布格局，其中小河咀、南咀和楊柳潭水位變化特征一致，在空間上呈現聚類，而城陵磯、鹿角和營田的水位變化特征一致，在空間上也聚為一類；各水位站的空間自相關性隨著水文季節的變化而變化，強弱依次為豐水期＞退水期＞漲水期＞枯水期，并主要受江湖水力關系變化的影響.

3）近30年來，洞庭湖水位演變呈現出明顯的時空分異規律，東洞庭湖和南洞庭湖東部水域（城陵磯、鹿角、營田）的水位演變在各個水文季節都主要受長江荊江段下游徑流（螺山）的影響；西洞庭湖和南洞庭湖西部水域（楊柳潭、南咀、小河咀）的水位演變在枯水期和豐水期主要受長江干流水情變化的影響，在漲水期主要受出湖徑流量的影響，在退水期主要受“四水”總入湖流量和出湖徑流量的影響，這與該水域接納長江“三口”和湖南“四水”來水以及廣袤的洲灘發育有很大聯系.

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Tem poraland spatial variations ofwater leveland its driving forces in Lake Dongting over the last three decades

CHENG Junxiang1，2，XU Ligang1??，WANG Qing1，2，YAN Bangyou3，WAN Rongrong1，JIANG Jiahu1＆YOU Hailin1，4
（1：Key Laboratory ofWatershed Geographic Sciences，Nanjing Institute of Geography and Limnology，Chinese Academy of Sciences，Nanjing 210008，P.R.China）
（2：University ofChinese Academy ofSciences，Beijing 100049，P.R.China）
（3：Office of the Mountain-River-Lake Development Committee of Jiangxi Province，Nanchang 330046，P.R.China）
（4：Poyang Lake Research Center，Jiangxi Academy of Sciences，Nanchang 330096，P.R.China）

Located in the subtropical humid monsoon climate zone，Lake Dongting is significantly experiencing hydrological regime changes at temporal and spatial scales.In this paper，the data ofwater level at six stations（Chenglingji，Lujiao，Yingtian，Yangliutan，Nanzui，Xiaohezui）in Lake Dongtingand streamflow of Sankou，Sishui，Chenglingji，Yichang，Luoshan stationswere collected to study the temporal and spatial variations of water level in Lake Dongting.Both water level and streamflow data are daily observation from 1985-2014.Water level of the lake was calculated by Thiessen Polygon.Wavelet analysis，cluster analysis and geostatisticswere used to reveal temporal and spatial variations ofwater level in Lake Dongting.Results indicate that thewater level shows typical seasonal features，and its annual fluctuation hasmultiscale of28 a and 22 a in Lake Dongting.There are two clusters of the spatial distribution pattern in Lake Dongting，one is Xiaohezui，Nanzui，Yangliutan（Group 1），and another is Chenglingji，Lujiao，Yingtian（Group 2）.Themagnitude of spatial autocorrelation in different periods iswet season＞retreating season＞risingseason＞dry season.The driving factorsof temporal and spatial variation ofwater level in Lake Dongtingwere revealed bymultiple stepwise regression model among two kinds ofwater level and runoff in four seasons.The hydrological regime alteration in Yangtze River is themain factor for Group 1.In differentseasons，the driving factors ofGroup 2 are different，including the discharge of lake and the hydrological regime of Yangtze River.The difference ismainly caused by the relationship between Lake Dongting and Yangtze River as well as the flooded and exposed bottomlands in different seasons.The study is essential for protecting the ecosystem of Lake Dongting and reasonably regulation，management and utilization the water resources.

Temporal and spatial variations ofwater level；driving factors；wavelet analysis；cluster analysis；geostatistics；stepwise regression model；Lake Dongting

DOI 10.18307／2017.0421

?2017 by Journal of Lake Sciences

?國家科技支撐計劃課題（2014BAC09B02）、國家自然科學基金項目（41371121）和贛鄱英才555工程聯合資助. 2016-06-23收稿；2016-10-16收修改稿.程俊翔（1991～），男，碩士研究生；E-mail：chengjunxiang15＠163.com.

??通信作者；E-mail：lgxu＠niglas.ac.cn.