河套灌区沈乌灌域内水域面积变化对维持灌域生态平衡具有重要影响。本文以沈乌灌域内长时间序列的土地分类为切入点,从LUCC(Land-Use and Land-Cover Change,土地利用/土地覆被变化)角度分析其下垫面之一——水域面积的长时间序列变化。重点进行了灌域内总水域面积以及金马湖、纳林湖、古月辰湖和砖照井海子四个天然湖泊面积的长时间序列变化及其驱动因素分析,同时对四个天然湖泊进行水深反演并估算其水体积。主要结论如下:1.采用分层分类法、监督分类法结合掩膜技术对沈乌灌域进行土地分类,结果表明研究区内水域、耕地、林草地、城乡建设用地的面积持续增加,34a间面积分别增加了 25.13km2、485.18km2、223.12km2、19.81km2,而未利用地面积在 34a 间则呈持续减少的趋势,共减少753.24km2。分类精度均大于96%,Kappa系数均大于0.94,制图精度和用户精度均在88%以上。通过变化混淆矩阵对1986-2019年的LUCC进行分析,得出沈乌灌域是以耕地、林草地和未利用地更迭为主的地区。2.分析1986-2019年沈乌灌域总水域和天然湖泊面积,得出总水域面积随时间的动态变化过程经历了持续扩张—持续萎缩—波动式扩张阶段,而灌域内4个天然湖泊(金马湖、纳林湖、古月辰湖、砖照井海子)则均经历了持续扩张—波动式萎缩—波动式扩张阶段。3.通过对气候因素(年蒸发量、年降水量、年平均气温、年平均风速)、人为活动因素(秋浇引水量、总引水量、生态补水量、总人口数、城镇与非城镇人口数、生产总值、第一二三产业增加值)对研究区内水域面积动态变化进行驱动因素分析,结果表明灌域内总水域以及天然湖泊面积的演变是在气候因素和人为因素的共同影响下产生的,在气候因素的大环境下,人为因素的贡献不容忽视。4.运用遥感数据对4个天然湖泊构建不同变量的水深反演模型,选取最优模型进行水深反演。金马湖的最优模型为五变量非对数模型,金马湖水深反演模型的平均绝对误差在0.15m～0.25m之间,平均相对误差在6%～12%之间;而纳林湖、古月辰湖和砖照井海子水深反演的最优模型则均为五变量对数模型,三个湖泊水深反演模型的绝对误差平均值均在0.41m～0.62m之间,相对误差的平均值均在21%～40%之间。5.在天然湖泊水深反演的基础上,利用ENVI软件估算四个天然湖泊的水体积,V纳林湖>V砖照井海子>V金马湖>V古月辰湖。本研究结果为沈乌灌域内维持水生态平衡与保护提供了技术支撑,同时对灌域内适量取用黄河水定量补给水域提供了理论依据。