全球气候变暖背景下,充分认识泛第三极地区湖泊动态变化的特征及机理,便于更加合理的开发管理及利用水资源,同时为“一带一路”经济带建设提供决策依据。湖泊的形成离不开湖盆地形,湖泊动态变化研究离不开地形信息的支撑,数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)通过有限的地形高程采样点实现对地表形态的数字化模拟。近年来,计算机、地理信息及遥感等技术的发展为湖泊动态变化研究提供了丰富的DEM数据。然而,受到观测手段、观测时间、数据处理方法、地形地貌等因素的影响,各DEM数据往往在空间分辨率、数据精度和覆盖范围等方面存在数据质量的制约,尤其是在湖泊动态研究中,DEM数据采集无法透过水面获得湖底地形信息,DEM数据采集时的湖泊水域覆盖状态直接影响了DEM数据可提供的湖底地形信息的程度。充分理解各类DEM的数据特点及其在湖泊学研究应用中的优势与局限性,挖掘多源数据之间数据精度与数据覆盖的互补特性,结合应用需求构建融合策略,能尽可能地改善数据质量,提高后续应用与分析的精度,研究主要从以下3个方面展开:(1)DEM数据度评价,首先分析常用遥测DEM数据在湖泊动态研究中的应用特点,其次针对SRTM DEM做了进一步的分析研究,由于DEM数据可提供的湖底地形信息的程度与数据采集时的湖泊水域大小直接相关,本文利用Global Surface Water数据集与SRTM Water Body Data,分别从湖泊2000～2018年湖泊水域面积年际变化趋势、湖泊水域面积季节性变化规律、可用程度、可用指数、可用潜力五个方面全面分析SRTM DEM数据在全球56°S～60°N范围内>10km~2湖泊在研究中可提供湖底地形信息的情况。(2)泛第三极典型湖区>1km~2湖泊水域变化研究,利用Global Surface Water中的Max Extent数据提取了中亚与青藏高原两个典型湖区>1km~2湖泊4698个。将数据上传至Google Earth Engine云平台,利用Yearly数据计算得到1986～2018年每个湖泊每年的水域面积,并从湖泊总面积变化、湖泊数量变化及湖泊变化趋势及分布特点做进一步的分析。(3)泛第三极典型湖泊水量变化研究,本文选取西藏的色林错与中亚的咸海作为研究区,利用多源DEM数据研究湖泊长时序的水量变化。基于DEM数据度评价结果,选用SRTM DEM估算色林错湖泊水量变化;对于咸海,SRTM DEM能提供的湖底地形信息非常有限,因此本文采用多源数据融合的方法获得湖底地形数据。数据融合首先分析咸海湖区各DEM数据的数据质量及误差分布特点,根据分析结果制定融合策略。最后基于融合获得的最优湖底DEM数据估算咸海长时序的湖泊水量变化。