何紅曼,米海存,霍艾迪,Xunhong Chen
(1.長安大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院,陜西西安 710054;2.School of Natural Resources,University of Nebraska-Lincoln,Lincoln,NE68583-0996,USA)
城市景觀水體是現(xiàn)代城市建設(shè)很重要的組成元素,隨著城市發(fā)展與人們生活水平的提高,城市景觀水體產(chǎn)生的污染及富營養(yǎng)化問題日益突出,景觀水體治理工作亟待解決。水體富營養(yǎng)化是由于水體中氮、磷等營養(yǎng)物質(zhì)的富集,引起藻類及其他浮游生物迅速繁殖,水體溶解氧量下降,水質(zhì)惡化,從而導(dǎo)致魚類及其他生物大量死亡的現(xiàn)象[1]。
傳統(tǒng)城市景觀水體的水質(zhì)監(jiān)測采用實地采樣分析,數(shù)據(jù)的數(shù)量有限,即使像實驗室分析等方法在精度上有一定的準(zhǔn)確性,但在點上進(jìn)行時,容易受局部擾動影響,因而并不能全面反映整個水體生態(tài)環(huán)境在時空上的變化,且費時、費力、成本高,很難進(jìn)行大尺度實時監(jiān)測[2]。
遙感水質(zhì)監(jiān)測是通過研究水體的反射光譜特征與水質(zhì)參數(shù)濃度間的關(guān)系,建立水質(zhì)參數(shù)反演算法,對湖泊富營養(yǎng)化進(jìn)行監(jiān)測,這已經(jīng)成為目前湖泊遙感技術(shù)應(yīng)用的主要領(lǐng)域之一[3]。其具有快速、大范圍、低成本和周期性等特征,可有效地監(jiān)測水體表面水質(zhì)參數(shù)在時空上的變化情況,與常規(guī)方法相比,可以發(fā)現(xiàn)一些難以揭示的污染源和污染物的遷移特征,具有不可替代的優(yōu)越性[4]。
水體遙感監(jiān)測的出現(xiàn)和發(fā)展,給水質(zhì)的監(jiān)測與評價提供了新的機遇與選擇。國外的Thiemann和Kaufmann[5]利用多光譜傳感器IRS-1C數(shù)據(jù),對德國梅克倫堡州湖泊群水體中的葉綠素a進(jìn)行反演,并結(jié)合卡爾森模型對該區(qū)水體富營養(yǎng)化程度進(jìn)行了評價;國內(nèi)張海林等[6]利用武漢東湖各子湖多年可靠的地面監(jiān)測資料和1999年TM遙感數(shù)據(jù),建立了營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)與TM5影像上灰度值的線性關(guān)系模型,并運用建立的模型對武漢各主要湖泊進(jìn)行了水體富營養(yǎng)化評價;呂恒等在SAS支持下分析了142種波段組合與水體葉綠素濃度之間的PEARSON相關(guān)系數(shù),結(jié)果顯示葉綠素濃度的對數(shù)值與TM4/TM3的相關(guān)性最好[7]。
本研究將地面實測資料與Landsat5 TM各波段的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行了對比。選擇葉綠素a濃度(Chla)、水體透明度(SD)、總氮濃度(TN)、總磷濃度(TP)4個水質(zhì)參數(shù)與TM波段比TM4/TM3之間的線性關(guān)系模型,并利用綜合營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)法對曲江南湖水體富營養(yǎng)化程度進(jìn)行監(jiān)測,以驗證水質(zhì)遙感監(jiān)測的可行性,為曲江南湖富營養(yǎng)化程度遙感監(jiān)測的進(jìn)一步研究奠定基礎(chǔ)。
西安曲江南湖位于西安市南約5 km的低洼地帶,現(xiàn)為曲江池遺址公園內(nèi)主要景點,分為南北兩個湖區(qū)。該地區(qū)屬暖溫帶半濕潤大陸性季風(fēng)氣候,氣候溫和,四季分明,雨量適中,年平均氣溫13.0~13.4℃,年降水量558~750 mm,7、9月份為兩個明顯的降水高峰期,年日照時數(shù)1 983~2 267 h。南湖水體水域面積約0.7 km2,湖底平坦,湖泊水質(zhì)為偏酸性水,葉綠素含量高。
1.2.1 實測數(shù)據(jù)的獲取
2012年4 月在研究區(qū)選取13個監(jiān)測點,分別用GPS進(jìn)行定位,同步測量水體透明度值,并采集水樣用于實驗室分析其他水質(zhì)參數(shù)。采樣當(dāng)天天氣晴朗,無風(fēng),湖面基本平靜。采樣后立即返回實驗室測定水樣的葉綠素a濃度。首先用0.45 μm的微孔濾膜進(jìn)行過濾,然后用乙醇萃取,采用分光光度計法進(jìn)行測定。透明度測定采用傳統(tǒng)的塞氏盤法,TP采用分光光度法,TN采用紫外分光光度法,溫度和pH值現(xiàn)場測試。參數(shù)分析按照國家標(biāo)準(zhǔn)(GB8538—1995)測定。
1.2.2 遙感數(shù)據(jù)獲取及處理
目前,TM數(shù)據(jù)是內(nèi)陸水體水質(zhì)監(jiān)測中使用最廣泛的多光譜遙感數(shù)據(jù)。本次研究主要使用TM的前4個可見光和近紅外波段,由中國資源衛(wèi)星應(yīng)用中心下載西安地區(qū)Landsat5 TM遙感影像圖。根據(jù)GPS定位出的各采樣點經(jīng)緯度,利用ENVI軟件從遙感影像圖中獲取13個采樣點的波段值。
本研究對TM數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何糾正和輻射糾正預(yù)處理后,進(jìn)行水質(zhì)參數(shù)與實測光譜數(shù)據(jù)波段相關(guān)分析得出與研究水體葉綠素a濃度相關(guān)性較好的最佳波段組合為TM4/TM3。
1.3.1 模型建立
選擇波段組合TM4/TM3來建立線性回歸模型。從13個樣點中選擇前6個樣點(已知量如表1)用于模型的建立,其余7個樣點用于對模型的驗證??山⑷缦戮€性方程
式中:chl-a為實測葉綠素a濃度,ug/L。
經(jīng)對表1數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析,得到R2=0.978 4,F(xiàn)=181.014>F0.01=10.04,說明該線性關(guān)系是特別顯著的,回歸關(guān)系見圖1?;貧w模型為
表1 葉綠素a濃度與TM4/TM3值
1.3.2 模型檢驗
由所建立的模型(2),利用衛(wèi)星影像對其余采樣點進(jìn)行chl-a反演,并將反演值同實測值比較,以驗證其精度,比較結(jié)果見表2。
圖1 chl-a實測值與遙感指標(biāo)回歸模擬關(guān)系
表2 驗證結(jié)果
將所得的葉綠素a反演值與實測值做圖進(jìn)行對比,見圖2。
圖2 chl-a反演值與實測值對比
由于建立回歸模型時假定兩者之間為線性關(guān)系,而實際上兩者之間并不完全呈線性關(guān)系,因此回歸方程所得反演值與實測值必然存在誤差。同時,遙感圖像的分辨率、天氣狀況等都會影響試驗結(jié)果的準(zhǔn)確性,這也是誤差產(chǎn)生的原因。
由表2及圖2可以看出,9、11號采樣點由于遙感圖像校準(zhǔn)時存在一定誤差,致使相對誤差較大;但整體來看,chl--a的模型反演值與實測值相對誤差較小,多在13%以下,具有很好的吻合性。因此,線性回歸模型中的TM4/TM3比值法對chl--a的定量反演效果較好,可用此模型對曲江南湖景觀水體進(jìn)行動態(tài)監(jiān)測。
1.4.1 數(shù)理統(tǒng)計方法
此次試驗主要在Origin7.0軟件平臺下實現(xiàn)相關(guān)系數(shù)計算及線性相關(guān)分析,并構(gòu)建相應(yīng)模型。
1.4.2 單指標(biāo)營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)法
由TM影像中提取的各采樣點TM4/TM3比值數(shù)據(jù),根據(jù)反演模型(2),得出反演的chl--a濃度值作為各采樣點水體營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)模型的輸入變量,由公式(3)得出TSIC(chl-a)的值,即
TSIC(chl-a)為中國營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)值,用0~100的連續(xù)數(shù)字表示。按富營養(yǎng)化評價等級將富營養(yǎng)化狀態(tài)分為五級,即:TSIC≤20,貧營養(yǎng);20<TSIC≤40,中營養(yǎng);40<TSIC≤60,輕度富營養(yǎng);60<TSIC≤80,中度富營養(yǎng);TSIC>80,重度富營養(yǎng)[8]。
1.4.3 綜合營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)法
我國水體富營養(yǎng)化評價的基本方法主要有營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)法〔卡爾森營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)(TSI)、修正的營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)、綜合營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)(TLI)等〕、營養(yǎng)度指數(shù)法和評分法[9]。
本文主要運用綜合營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)法(TLI)對水體富營養(yǎng)化狀況進(jìn)行評價分析。營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)法最早由Carlson建立,其相關(guān)參數(shù)為chl-a、TP、TN、SD,選用基準(zhǔn)參數(shù)為chl--a。
1.4.3.1 綜合營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)法公式[10]
式中:TLI(∑)為綜合營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù);Wj為第j種參數(shù)的營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)的相關(guān)權(quán)重;TLI(j)為第j種參數(shù)的營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)。
以chl--a作為基準(zhǔn)參數(shù),則第j種參數(shù)歸一化的相關(guān)權(quán)重計算公式為
式中:rij為第j種參數(shù)與基準(zhǔn)參數(shù)chl-a的相關(guān)系數(shù);m為評價參數(shù)的個數(shù)。
中國湖泊的chl--a和其他參數(shù)之間的相關(guān)關(guān)系rij和r2ij值見表 3。
表3 中國湖泊部分參數(shù)與chl-a的相關(guān)關(guān)系rij和r2ij值
營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)計算式為
1.4.3.2 水體營養(yǎng)狀態(tài)分級
Carlson營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)TSI和修正的Carlson營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)TSIM都是基于單參數(shù),而且有評分而無分級,因此均不完善。而綜合營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)(TLI)法采用0~100的一系列連續(xù)數(shù)字對湖泊(水庫)營養(yǎng)狀態(tài)進(jìn)行分級,具體的分級標(biāo)準(zhǔn)見表4。
表4 湖泊(水庫)營養(yǎng)狀態(tài)分級標(biāo)準(zhǔn)
根據(jù)單指標(biāo)營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)方法,經(jīng)計算,各采樣點水體狀態(tài)分布見表5。
表5 遙感評價營養(yǎng)狀態(tài)
用綜合營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)法(TLI)對曲江南湖區(qū)13個采樣點進(jìn)行評價,得出如表6的評價結(jié)果。
表6 曲江南湖各采樣點綜合營養(yǎng)狀態(tài)法評價結(jié)果
在ArcGIS軟件的支持下,根據(jù)綜合營養(yǎng)狀態(tài)評價結(jié)果生成2012年4月份曲江南湖富營養(yǎng)化程度分布圖,見圖3。
圖3 2012年4月曲江南湖富營養(yǎng)化程度分布
由表5和表6可以看出:曲江南湖水體呈現(xiàn)富營養(yǎng)化狀態(tài),且屬輕度到中度富營養(yǎng)化。綜合營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)法結(jié)果顯示湖區(qū)水體多呈輕度富營養(yǎng)化,而遙感監(jiān)測結(jié)果多呈中度富營養(yǎng)化狀態(tài)。
由圖3分析得出:1號采樣點臨近噴泉口,水體得到循環(huán),流動性較好,富營養(yǎng)化程度低。4號靠近石隔斷、6號處于小橋位置,多有游人停留,10號處于湖中島游艇??繀^(qū),人流量較大,水面人為垃圾漂浮較多,水質(zhì)明顯偏差,富營養(yǎng)化程度高。而12號和13號點處于湖的邊緣位置,水體回流,流動性較差,且有垃圾等漂浮物聚集,特別是13號靠近寒窯景點,游人聚集,富營養(yǎng)化程度偏高。
從總體上看,在南北方向上,北湖區(qū)設(shè)有人工噴泉且北口有水流向北流出,水體流動性較好,富營養(yǎng)化情況相對較輕。南湖區(qū)因石隔斷阻隔水體的向北流動,造成水體流動較差,且游人觀賞和游玩區(qū)域多設(shè)置在該區(qū),人為污染偏重,富營養(yǎng)化程度偏高。在東西方向上差異并不明顯。
兩種方法相較而言,遙感反演技術(shù)與綜合營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)法對曲江南湖水體富營養(yǎng)化的評價結(jié)果整體趨勢基本一致,均屬輕度到中度富營養(yǎng)化狀態(tài)。遙感監(jiān)測因氣象和精度等因素,結(jié)果略偏高。因此,葉綠素a遙感估測方法可用于城市景觀水體富營養(yǎng)化監(jiān)測。
(1)利用綜合營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)法對曲江南湖景觀水體進(jìn)行評價,綜合4個水質(zhì)參數(shù),綜合營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)TLI在50~70之間,說明曲江南湖屬于輕度到中度富營養(yǎng)化狀態(tài),需要采取措施防止水質(zhì)進(jìn)一步惡化。
(2)利用葉綠素a遙感估測模型監(jiān)測及評價曲江南湖景觀水體富營養(yǎng)化程度,能獲得較為理想的結(jié)果。
(3)TM4/TM3比值法對chl-a濃度的定量反演效果較好,具有很好的線性相關(guān)性,可用此模型對曲江南湖景觀水體進(jìn)一步進(jìn)行時空上的動態(tài)監(jiān)測。
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