唐曉先，沈 明，段洪濤

(1:巢湖管理局環(huán)境保護監(jiān)測站,巢湖 238000)(2:中國科學院南京地理與湖泊研究所，南京 210008)

唐曉先1，沈 明2，段洪濤2

(1:巢湖管理局環(huán)境保護監(jiān)測站,巢湖 238000)(2:中國科學院南京地理與湖泊研究所，南京 210008)

巢湖是我國五大淡水湖之一，近年來水體富營養(yǎng)化嚴重，藍藻水華頻繁暴發(fā). 通過收集2000-2015年晴好天氣下2478景MODIS Terra和Aqua影像，利用浮游藻類指數，提取巢湖藍藻水華時空分布數據. 結果顯示，巢湖藍藻水華覆蓋面積、暴發(fā)頻率以及持續(xù)時間都在增加，每年最初暴發(fā)時間提前. 從分布上來看，西巢湖依然嚴重，中巢湖、東巢湖水華暴發(fā)面積較以往大大增加；過去16年內巢湖藍藻水華暴發(fā)頻率持續(xù)增長，其中2007年最為嚴重，2008-2010年暴發(fā)頻率出現緩和，此后又出現增長趨勢. 這些研究結果有助于掌握藍藻水華的情況，為巢湖科學治理提供了數據支持.

MODIS；藍藻水華；時空分布;巢湖;浮游藻類指數

巢湖主體位于安徽省合肥市，面積約760 km2，是我國第五大淡水湖，長江中下游重要的淡水資源和生態(tài)濕地，在當地人民生活和經濟發(fā)展中發(fā)揮著重作用[1]. 近30年來，隨著巢湖流域經濟的快速發(fā)展，大量點源、面源污染進入水體，巢湖水質污染嚴重，水體富營養(yǎng)化情況日益嚴峻，藍藻水華頻繁發(fā)生[2]. 藍藻異常生長，極易堆積形成水華，在河口以及近岸淤積，不僅破壞水體景觀和生態(tài)系統(tǒng)平衡，而且由于藍藻在生長和死亡過程中釋放毒素，消耗溶解氧，容易引起水體中的生物大量死亡，湖泊水質惡化，嚴重威脅湖泊周圍地區(qū)的飲用水安全[3]. 因此，快速、全面掌握藍藻分布信息，對于控制藍藻水華、評價藍藻生態(tài)環(huán)境風險、研究藍藻異常生長的原因以及建立水質的預警系統(tǒng)非常重要.

衛(wèi)星遙感技術提供了快速、大范圍監(jiān)測藍藻水華變化的可能. 藍藻水華暴發(fā)，水體中葉綠素a濃度顯著升高，導致水體光譜特征發(fā)生變化[2,4]. 藍、紅光反射率降低；近紅外波段具有明顯的植被特征“陡坡效應”，反射率升高；同時熒光峰位置向長波方向移動[5-7]. 通常藍藻覆蓋區(qū)域光譜特征與無藻湖面有較為明顯的差異，這為利用光學衛(wèi)星數據進行藍藻水華監(jiān)測提供了理論基礎. MODIS數據具有較高的時間分辨率(Terra和Aqua白天分別過境一次)和光譜分辨率，可以快速生產幾乎實時的圖像；特別是Terra星2000年發(fā)射以來已積累近16年數據，是研究藍藻水華時空分布規(guī)律最為理想的數據源[8].

目前利用MODIS數據監(jiān)測藍藻水華的算法有很多，常用的有單波段法、比值法、歸一化植被指數(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)法、增強型植被指數(Enchanted Vegetation Index,EVI)法和浮游藻類指數(Floating Algae Index，FAI)法等[9-11]. 但在實際應用中，由于衛(wèi)星影像都是柵格影像，像元大小取決于空間分辨率；如MODIS衛(wèi)星影像最高空間分辨率為250 m，也就是說MODIS衛(wèi)星影像是由一系列250 m×250 m的像元組成. 但水華呈現形式千姿百態(tài)，既有茫茫一片的，也有呈條帶狀的，更有不規(guī)則分布的；即使茫茫一片的，也存在強度的不同[10,12]. 這些不同形態(tài)的水華，都呈現在MODIS像元(250 m×250 m)內.FAI算法通過統(tǒng)計設置固定閾值，利用簡單的像元分解，被認為是最為簡單、有效和高精度的藍藻水華提取算法[13].

本研究針對2000-2015年巢湖MODIS衛(wèi)星影像，利用FAI指數，提取長時間序列水華數據，研究巢湖藍藻最初暴發(fā)時間、持續(xù)時間、覆蓋度和空間分布頻率等，揭示藍藻水華時空分布規(guī)律.

1 數據與方法

1.1 研究區(qū)概況

巢湖(31°25′28″～31°43′28″N，117°16′54″～117°51′46″E;圖1)位于安徽省中部，水域面積約為760 km2，水深0.98～7.98 m，最大蓄水量可達48×108m3[1]. 近年來，由于當地經濟的迅速發(fā)展，人口的迅猛增加，巢湖受污染越來越嚴重，水體富營養(yǎng)化程度加劇，藍藻水華暴發(fā)頻繁[14].

圖1 巢湖及其分區(qū)

1.2 MODIS衛(wèi)星數據

從NASA網站上獲取了2000-2015年間包含巢湖天氣狀況良好的MODIS衛(wèi)星遙感影像2478景(表1)，基本涵蓋了2000-2015年全年各月份，特別是水華暴發(fā)最為嚴重的夏、秋季節(jié). MODIS數據處理是利用SeaDAS軟件進行輻射定標獲得L1B數據然后去除臭氧吸收和分子瑞利散射的影響，從而獲得MODIS瑞利散射校正的反射率(Rayleigh-corrected reflectance,Rrc)數據[15-17].

1.3 藍藻水華提取算法

當藍藻大量繁殖并在水面聚集時，會使水體表現出類似植被的光譜特征. 針對MODISRrc數據，Hu等[18-19]提出一種快速、簡單的藍藻識別指標算法，即FAI法，本文直接使用FAI算法用于計算巢湖藍藻水華時空分布數據,其計算公式為：

(1)

其中：

(2)

表1 2000-2015年巢湖衛(wèi)星影像數據

1.4 藍藻水華時空分布分析方法

利用16年(2000-2015年)的遙感數據分析巢湖藍藻水華時空分布規(guī)律的統(tǒng)計量包括：藍藻水華覆蓋面積、最初暴發(fā)時間、持續(xù)時間、月平均覆蓋度以及年暴發(fā)頻率. 水華覆蓋面積為0.25×0.25CMODISkm2，其中CMODIS為MODIS藍藻水華像元數. 針對水華最初暴發(fā)時間和持續(xù)時間以水華面積最初出現50km2為基礎進行統(tǒng)計. 水華年暴發(fā)頻率為年內所有MODIS數據中水華暴發(fā)次數的比例.

2 結果與分析

2.1 藍藻水華覆蓋面積長時間趨勢

利用FAI算法統(tǒng)計2000-2015年所有巢湖MODIS影像的藍藻水華面積，并對巢湖各分區(qū)(西巢湖、中巢湖和東巢湖)及整個湖區(qū)分別進行面積統(tǒng)計(圖2). 西巢湖藍藻水華面積一直居高不下，而中巢湖和東巢湖水華面積一直呈增加趨勢并在2011-2012年達到峰值，2013-2014年水華面積呈現下降趨勢，2015年又再次增加. 整個巢湖藍藻水華面積在2000-2005年呈上升趨勢，2005-2010年較穩(wěn)定，最大水華暴發(fā)面積都在300 km2左右，2011年出現次高峰，2012-2014年水華暴發(fā)面積又有所下降，2015年再次呈現上升趨勢，最大水華暴發(fā)面積一度達到500 km2，由于合肥位于巢湖上游，近些年隨著經濟的快速發(fā)展，合肥市人口和工廠數量急劇增加，同時上游流域還存在大量的畜禽養(yǎng)殖，導致大量的污染物通過南淝河、十五里河和派河等流入西巢湖，因此西巢湖的富營養(yǎng)化較中巢湖、東巢湖更為嚴重.

圖2 2000-2015年巢湖藍藻水華面積：a)西巢湖；b)中巢湖；c)東巢湖；d)全湖區(qū)

為了研究巢湖不同程度水華覆蓋面積的變化情況，根據藍藻水華面積進行分類：無水華覆蓋(面積小于10 km2)、輕度水華覆蓋(面積在10～50 km2之間)、中度水華覆蓋(面積在50～100 km2之間)和重度水華覆蓋(面積大于100 km2). 2000-2015年巢湖不同程度水華覆蓋面積比例變化表明(圖3)無水華覆蓋總體呈減少趨勢，并且在2007年達到最小值，輕度水華覆蓋和中度水華覆蓋近年來基本持平，而重度水華覆蓋在2000-2012年呈增加趨勢，并在2013年之后有所下降. 因此，巢湖水體藍藻水華暴發(fā)的總趨勢為：2000-2002年中度以上藍藻水華暴發(fā)面積小，2003年后水體惡化，2007年水華面積達到最大，2008-2011年水華面積逐年減少，2012年出現了次高峰，2013-2015年中度以上水華暴發(fā)面積又有所下降.

圖3 2000-2015年巢湖不同程度水華覆蓋面積比例變化

2.2 最初暴發(fā)時間和持續(xù)時間

考慮到巢湖藍藻水華一般會持續(xù)到次年1月，水華最初暴發(fā)時間是從每年2月1日開始，統(tǒng)計第一次出現水華覆蓋面積50 km2時候的日期(表2). 2000-2003年水華起始暴發(fā)時間逐年推遲，2004年以后逐年提前，并在2008年出現最小值，暴發(fā)時間最早. 2009以后最初暴發(fā)時間又出現了推遲，2015年水華起始暴發(fā)時間再次提前. 在大多數年份中，每年水華最初暴發(fā)都是從西巢湖沿岸開始，向中巢湖和東巢湖蔓延.

水華暴發(fā)持續(xù)時間是根據每年最初和最后一次觀測到的水華面積在50 km2以上的暴發(fā)日期相減所得到，以每年2月1日為起始統(tǒng)計時間，次年1月31日為截止時間(表2).最初暴發(fā)時間在2007、2008年出現最早的同時，持續(xù)時間也最長. 從巢湖各區(qū)域來看，西巢湖水華暴發(fā)時間最早，持續(xù)時間最長，明顯高于中巢湖和東巢湖.

另外，巢湖藍藻除了微囊藻外，還有魚腥藻、小環(huán)藻等分布[20-21]. 微囊藻最適生長溫度為25℃或以上，水溫是影響其水華暴發(fā)的重要條件[22]. 3-4月份，巢湖地區(qū)日均溫小于25℃，不利于微囊藻生長，魚腥藻占據優(yōu)勢形成水華；5-9月，日均溫超過25℃，微囊藻占據優(yōu)勢形成水華；10月以后，日平均溫度再次低于25℃，藍藻水華又以魚腥藻為主導. 這種藻種間的變化，對于衛(wèi)星遙感監(jiān)測藍藻水華有一定影響，但目前還沒有有效手段對其進行區(qū)分.

表2 巢湖藍藻水華暴發(fā)起始時間與持續(xù)時間(d)*

*水華暴發(fā)起始時間為自每年2月1日開始，水華覆蓋面積第一次達到50 km2的年積日；持續(xù)時間為每年最初(2月1日開始)和最后一次觀測到的水華面積在50 km2以上的暴發(fā)日期相減所得到天數.

2.3 藍藻水華月平均覆蓋度

逐月平均覆蓋度是根據2000-2015年內每月覆蓋度統(tǒng)計出來的，范圍在0～100%之間，值越接近100%表示該區(qū)域藍藻水華覆蓋度越高.巢湖在所有月份都有不同程度的藍藻水華覆蓋，4月份開始水華覆蓋度明顯增加；藍藻水華主要發(fā)生在5-11月，其中水華覆蓋度在9月達到最高(圖4). 這是因為藍藻生長與水華形成會經歷越冬休眠、春季復蘇、生長和集聚上浮4個階段[23]. 冬季(12-次年2月)隨著溫度降低藍藻從上層水體下沉到水底越冬，表面藍藻覆蓋明顯降低；春季(3-4月)隨著溫度上升、光照增加，藍藻從水底開始上浮復蘇，藍藻覆蓋度明顯增加；夏、秋季(5-11月)藍藻大量生長并上浮集聚，形成大面積水華. 從巢湖各區(qū)域來看，西巢湖月平均覆蓋度最高，越靠近西北角越高，而東巢湖水域藍藻水華覆蓋度最低. 這與巢湖營養(yǎng)水平分布密切相關，西巢湖靠近安徽省省會合肥市，大量工業(yè)廢水和生活污水經南淝河、十五里河、派河等河道流入西巢湖，導致西巢湖氮、磷濃度明顯高于中巢湖和東巢湖，為藍藻水華的發(fā)生提供了有利的物質基礎[24-26].

圖4 2000-2015年巢湖藍藻水華月平均覆蓋度

2.4 藍藻水華年暴發(fā)頻率

對巢湖各地區(qū)每年水華暴發(fā)頻率進行統(tǒng)計(圖5和圖6)，西巢湖藍藻水華暴發(fā)頻率明顯高于中巢湖和東巢湖. 其中西巢湖靠近南淝河、塘西河、十五里河的沿岸區(qū)域水華暴發(fā)頻率最高. 盡管近十幾年來巢湖污染治理的投資不斷增加，湖泊環(huán)境狀況得到改善，氮、磷濃度逐年下降，但湖泊富營養(yǎng)化仍保持在較高水平[21,24-26]，并且遠遠滿足藍藻的生長條件[27]. 而西巢湖作為水華主要發(fā)生湖區(qū)，年暴發(fā)頻率變化較為復雜，呈現分段式的變化趨勢. 2000-2007年年暴發(fā)頻率持續(xù)增加；2007-2010年年暴發(fā)頻率有所下降，這可能隨著國家和當地政府的高度重視，通過實施有效的治理措施[28]，使巢湖全湖區(qū)特別是西巢湖的藍藻水華暴發(fā)頻率明顯減少；2010-2015年西巢湖年暴發(fā)頻率呈增加趨勢，但有所波動. 這意味著在合肥市飛速發(fā)展的經濟背景下，原有的治理方案可能已經無法滿足減緩藍藻水華暴發(fā)的發(fā)生.

圖5 2000-2015年巢湖藍藻水華暴發(fā)頻率分布

圖6 2000-2015年巢湖藍藻水華暴發(fā)頻率統(tǒng)計

3 結論

隨著巢湖周邊人口、工廠增加和經濟發(fā)展，巢湖水體富營養(yǎng)化也日益嚴重，藍藻水華暴發(fā)日益頻繁，面積也有所增加. 尤其是在2007年最為嚴重，隨著國家和當地政府的高度重視以及實施有效的治理措施[28]，在2008-2010年期間巢湖藍藻水華的暴發(fā)頻率出現緩和，但此后藍藻水華的暴發(fā)頻率又呈現一定增長趨勢. 另外，本文針對MODIS的Terra和Aqua星，使用FAI指數可以對巢湖藍藻水華暴發(fā)面積和分布進行實時監(jiān)測，為巢湖藍藻水華監(jiān)測和預警起到重要作用，同時本研究方法也可以嘗試應用于其他湖泊的監(jiān)測.

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Temporal and spatial distribution of algal blooms in Lake Chaohu, 2000-2015

TANG Xiaoxian1, SHEN Ming2& DUAN Hongtao2

(1:MonitoringStationofChaohuLakeManagementAuthority,Chaohu238000,P.R.China)(2:NanjingInstituteofGeographyandLimnology,ChineseAcademyofSciences,Nanjing210008,P.R.China)

Algal blooming in eutrophic lakes has become a critically important issue.As the fifth largest freshwater lake in China, Lake Chaohu has drawn increasing attentions due to the declining of water quality and the occurrence of massive algal blooms.This study applied 2478 free cloud MODIS images onboard Terra and Aqua satellites over the period of 2000-2015 to extract algal blooms with a floating algal index algorithm. The results showed that blooms coverage, frequency, and duration noticeably increased during these years, and the initial blooming occurs earlier. Particularly, algal blooms became more serious during 2000-2015. The conditions for algae blooming was getting better during 2008-2010, and the growth trend has emerged since 2011. 16-year series algal blooms data will help to understand the change in water quality of the Lake Chaohu.

MODIS; algal blooms; temporal and spatial distribution; Lake Chaohu; floating algae index

*國家高技術研究發(fā)展計劃“863”項目(2014AA06A509)資助.2016-01-12收稿；2016-06-29收修改稿.唐曉先(1978～)，男，學士，高級工程師; E-mail：txxchep@sina.com.

J.LakeSci.(湖泊科學)， 2017， 29(2)： 276-284

DOI 10.18307/2017.0203

?2017 byJournalofLakeSciences