湖泊是淡水资源的重要载体,维持着自然生态平衡,内陆湖泊面积的变化被认为是全球气候变化的敏感指示器。对于流域内人类活动频繁的湖泊面积扰动,究竟是人类活动对湖泊变化的影响占主导作用,还是自然因素是造成湖泊面积变化的主要主导,这一问题对研究湖泊生态安全、湖泊演变和流域水生态安全至关重要。据此,本文利用遥感技术,以云南省湖泊过去31年间湖泊面积变化为指标建立时间序列,提出基于Douglas-Peucker算法和Bend simplification算法的时间序列突变识别方法,实现了湖泊扰动的识别。结合官方记载的湖泊扰动事件对该方法进行精度分析。研究结果表明:(1)1987年至2017年中,云南高原23个湖泊总面积总体呈现波动缩减的趋势。2013年湖泊总面积缩减至最小值(1034.21km2),与1987年相比湖泊总面积缩减了73.99 km2(7.15%),2013年后湖泊总面积逐年回升;在研究区23个湖泊中,杞麓湖和异龙湖面积总量缩减最为严重,分别在2016年和2015年湖泊面积缩减至最低值,与1987年相比,湖泊面积分别减少了21.48km2(46.25%)和30.71km2(71.08%)。杞麓湖空间的变化集中在湖泊的南部和西南部,异龙湖在湖泊周围均有所变动,以湖泊的西部、西南、西北方向变动最为剧烈;此外,湖泊面积相对较小的三角海、差黑海、文海湖泊面积波动较大,在某些年份湖泊变化率高达500%;在选取的研究区湖泊中,仅碧塔海未受到过较大的人为扰动,湖泊面积波动微小。浴仙湖受自然和人为扰动严重,湖泊面积在2012-2014年间已完全干枯。(2)本文提出的基于湖泊面积时间序列曲线的扰动事件识别方法可以准确定位湖泊扰动事件,并将识别得到的扰动准确归类为人为或自然扰动事件。该模型对研究区湖泊面积时间序列曲线的分割精度为94.73%。提出的湖泊扰动事件归类方法总体精度为87.5%,人为扰动事件的F-score值为85.71,自然扰动事件的F-score值为88.89。(3)云南省湖泊在1987-2017年期间扰动强烈,在选取的9个研究区湖泊中,总计发生42次扰动事件。人为扰动发生的频率几乎是自然扰动的的两倍,表明人类活动对湖泊的干扰加剧,且人类活动对湖泊面积的干扰比自然扰动更为剧烈和持久。例如,受人类活动影响的属都湖1993-1995年、杞麓湖2010-2015年、异龙湖2010-2016年、拉市海1992-1993年、浴仙湖2006-2011年湖泊面积变化前与变化后分别增加(或缩减)了原来面积的1.4、1.5、2.2、2.03、2.1倍。而受自然因素主导的湖泊扰动,如属都湖1998-1999年、碧塔海1990-1992年、拉市海2010-2013年、海西海2010-2013年湖泊面积变化前与变化后分别增加(或缩减)为原来面积的1.2、1.1、1.1、1.2倍,且在短时间内(本研究中2年内)恢复到原来面积相近的水平。湖泊扰动事件识别方法对于揭示内陆湖泊扰动是受人类活动还是自然事件的影响具有重要意义,并且可以监测某一地区的湖面扰动是否加剧。