青藏高原被称为地球“第三极”,同时也是亚洲水塔。由于其特殊的地形及动力和热力作用,青藏高原对区域和全球气候具有重要影响。青藏高原分布着众多湖泊,是地球上海拔最高的湖泊分布区,青藏高原大部分湖泊分布在内陆流域（包括羌塘高原和柴达木盆地）,这些湖泊起到连接大气圈、冰冻圈和生物圈的水循环的重要作用。同时,这些湖泊不与其他区域的水体相连,能对其集水区的环境变化做出迅速响应,对于气候变化极为敏感,是反映气候变化的重要指标。湖泊面积与湖泊水量直接相关,能较好地反映湖泊动态。湖泊面积变化受到当地气候变量（温度,降水等）和大尺度气候因素（区域季风系统,全球大气和海洋环流等）的综合影响,了解其变化情况对于了解青藏高原的水文过程以及认识区域对气候变化的响应规律具有重要意义。近几十年来,由于全球气温变暖,青藏高原的气候也发生了显著变化,主要表现为前所未有的变暖,风力减弱,潜在蒸发量减少和水汽增加等。这些变化影响了该地区的水循环,导致湖泊面积发生了显著变化。研究青藏高原的湖泊面积变化情况并分析其与气候变化的关系是当前探索第三极地区环境变化的迫切需求。本研究以青藏高原内陆流域为研究区,使用行星尺度的地理空间数据处理和分析平台Google Earth Engine（GEE）,通过对过去30年（1990-2019）Landsat系列卫星的遥感影像进行处理和分析,获取了青藏高原内陆流域976个湖泊（面积＞1 km~2）的逐年面积数据;在此基础上,探索了湖泊面积变化与不同尺度气候变量之间的关系。本研究的主要内容和结论如下:（1）研究通用的湖泊面积自动提取算法。为了识别湖泊位置并统计湖泊数目,本研究基于JRC（Joint Research Centre）全球表面水数据（1984-2019年）的最大水体掩膜波段（max＿extent）,通过生成最大水体多边形并利用坡度去除河流来识别青藏高原内陆流域全部面积大于1 km~2湖泊的位置和分布范围。然后基于Google Earth Engine地理空间数据计算与分析云平台,利用Landsat系列卫星遥感影像数据,开发出一套通用的湖泊面积自动提取算法,该算法使用归一化水体指数和自适应的水体指数阈值,可获取湖泊每年最大水体面积。该算法适用于不同特征的湖泊,利用湖泊的位置和分布范围就能同时计算该湖泊Landsat5/7/8所有有影像年份的面积数据。（2）基于开发的算法进行湖泊面积的计算、验证、及变化分析。根据湖泊自动提取算法,逐个湖泊进行面积数据的计算,最终得到976个湖泊近30年（1990-2019）的面积变化时间序列数据。然后利用Zhang（2019）的数据和Hydroweb的数据对本研究获得面积进行对比验证,结果表明获取的面积数据具有较高的可靠性。基于此数据,本研究分析了湖泊面积的时空变化规律,发现从1990年到2019年,青藏高原内陆流域的湖泊面积以451.19 km~2·year-1(1.235%·year-1)的速度显著增长;同时呈现出阶段化的变化特征,从1990年到2005年,湖泊迅速扩张(451.26 km~2·year-1),从2005年到2019年扩张速度放缓(345.63 km~2·year-1)。（3）在不同的地理尺度分析湖泊面积对气候变化的响应。利用相关分析和极值分析的方法分析了湖泊面积与各气候因素之间的关系。结果表明在过去30年中,青藏高原内陆流域的湖泊面积变化与局部气候要素（气温、降水）表现出较强的相关性。对于区域季风系统,东亚夏季风与研究区域的湖泊面积之间没有显著相关性,印度洋夏季风与羌塘高原西部子区域的湖泊面积有弱相关性（r＞0.31,P＜0.1）。对于全球大气环流,研究区域的湖泊面积与北大西洋年代际振荡（AMO）之间存在显著的遥相关（r＞0.56,P＜0.05）,与北大西洋涛动（NAO）无关。此外,通过探索厄尔尼诺（拉尼娜）事件发生的年份和湖泊面积序列的谷（峰）值匹配情况发现,厄尔尼诺（拉尼娜）事件带来的异常干旱（降雨）现象与羌塘高原大部分区域的湖泊面积变化显著相关。