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基于多源數(shù)據(jù)的白洋淀水域變化分析

2017-11-01 01:24:43賈祎琳崔長(zhǎng)露岳翠瑩孟令奎
水利信息化 2017年5期
關(guān)鍵詞:阜平白洋淀水域

張 文,賈祎琳,崔長(zhǎng)露,岳翠瑩,孟令奎

(武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院,湖北 武漢 430079)

基于多源數(shù)據(jù)的白洋淀水域變化分析

張 文,賈祎琳,崔長(zhǎng)露,岳翠瑩,孟令奎

(武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院,湖北 武漢 430079)

以白洋淀水域?yàn)檠芯繀^(qū)域,針對(duì)白洋淀水域上游 2 個(gè)河道水文站的年平均流量、水位及水域遙感監(jiān)測(cè)面積等數(shù)據(jù),進(jìn)行 Mann-Kendall 趨勢(shì)、突變的檢驗(yàn),以及水位-面積擬合,并對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析,以期從多源數(shù)據(jù)中挖掘白洋淀水域的變化特征。分析結(jié)果表明:紫荊關(guān)站與阜平站的年平均流量呈顯著下降趨勢(shì),且這種下降趨勢(shì)在 1990 年后更加顯著;白洋淀的水面面積經(jīng)過(guò)急速下降—持續(xù)較低—緩慢上升的發(fā)展階段,整體呈不顯著下降狀態(tài),并且按先中部東部,再南部北部,最后西部的空間順序增長(zhǎng);由于白洋淀上游河流流量不足,引水濟(jì)淀仍然是保持白洋淀正常生態(tài)環(huán)境的有效途徑;白洋淀春季、秋季、冬季水位-面積正相關(guān)關(guān)系明顯,夏季較差,春、秋、冬三季水位-面積整體正相關(guān)且擬合關(guān)系較好。

白洋淀;多源數(shù)據(jù);Mann-Kendall 檢驗(yàn);水位-面積線性擬合;水域變化;變化分析

0 引言

2017 年 4 月 1 日設(shè)立的河北雄安新區(qū),規(guī)劃范圍涉及河北省雄縣、容城、安新三縣及周邊部分區(qū)域,主體位于安新縣的白洋淀成為雄安新區(qū)的最大水域[1]。

白洋淀是我國(guó)海河平原上最大的湖泊,也是華北平原僅存的為數(shù)極少的湖泊型濕地之一[2],具有緩洪滯瀝、調(diào)節(jié)氣候、保護(hù)生物多樣性等多種生態(tài)功能[3]。但是近半個(gè)世紀(jì)以來(lái),白洋淀受人類活動(dòng)和氣候變化的影響,入淀水量持續(xù)減少[4],出現(xiàn)了水源不足,淀泊面積萎縮,干淀頻繁發(fā)生等情況。為緩解白洋淀危機(jī),避免干淀,自 1981 年以來(lái),連續(xù)多年引水濟(jì)淀,先后實(shí)施了上游王快、西大洋、安各莊水庫(kù)放水濟(jì)淀,“引岳濟(jì)淀”“引黃濟(jì)淀”“南水北調(diào)”濟(jì)淀等方案。這些措施在一定程度上緩解了白洋淀的水資源危機(jī),恢復(fù)了白洋淀周邊的生態(tài)環(huán)境和生產(chǎn)生活。

隨著對(duì)地觀測(cè)技術(shù)的發(fā)展,多成像方式、多波段、多分辨率數(shù)據(jù)的并存使得遙感數(shù)據(jù)日益多元化[5];隨之而來(lái)的遙感數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)的增長(zhǎng)、獲取速度的加快和更新周期的縮短等特性使得遙感數(shù)據(jù)表現(xiàn)出明顯的“大數(shù)據(jù)”特征[6]。同樣,隨著水利信息化的發(fā)展和監(jiān)測(cè)手段的不斷進(jìn)步,水文數(shù)據(jù)也呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)[7],水文行業(yè)的大數(shù)據(jù)時(shí)代也已經(jīng)到來(lái)。如何有效地利用多源數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)從遙感與水文大數(shù)據(jù)中的信息挖掘,進(jìn)而形成空-地?cái)?shù)據(jù)協(xié)同分析,獲得所需知識(shí),輔助指揮決策已越來(lái)越重要。邵佳麗等[8]利用 1989—2011 年長(zhǎng)時(shí)間序列衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行洞庭湖水體面積提取計(jì)算,分析洞庭湖的水體面積、徑流量、降雨量在三峽水庫(kù)運(yùn)行前后的關(guān)系。袁敏等[9]基于 2000—2010 年MODIS 遙感影像及城陵磯水位數(shù)據(jù),分析了三峽工程調(diào)節(jié)作用對(duì)洞庭湖水面面積的影響。沈占峰等[10]利用 1973—2015 年的遙感影像數(shù)據(jù)精確提取了 43 期白洋淀水體面積,分析了面積變化趨勢(shì);高彥春[11]等利用氣溫、降水和徑流數(shù)據(jù)對(duì)白洋淀流域的變化特征及其相互響應(yīng)關(guān)系進(jìn)行了分析;劉丹丹等[12]利用降雨量數(shù)據(jù)對(duì)白洋淀流域的降水特性進(jìn)行了分析。然而,針對(duì)白洋淀的研究多是單一地使用遙感或是水文數(shù)據(jù),而綜合利用遙感與水文數(shù)據(jù)的長(zhǎng)時(shí)間序列分析少之又少。

因此,利用 1989—2016 年的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù),結(jié)合白洋淀水域上游 2 個(gè)河道水文站的河流流量及水位數(shù)據(jù),采用 Mann-Kendall 趨勢(shì)、突變的檢驗(yàn)法,以及水位-面積線性擬合進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,以期從遙感與水文大數(shù)據(jù)中挖掘白洋淀水域的變化特征。

1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)域

白洋淀流域地處北緯38°10′~40°00′,東經(jīng)113°40′~116°20′,地跨保定、北京、石家莊等市,地勢(shì)西高東低,隸屬于海河流域大清河水系。白洋淀水域位于流域東部,主要承接流域內(nèi)南北中河流來(lái)水,主要河流包括拒馬河、唐河、潴龍河、瀑河、漕河等。白洋淀流域?qū)贉貛О敫珊荡箨懶约撅L(fēng)氣候,70%~80% 的降雨集中在 6—9 月,多以暴雨形式出現(xiàn),降雨以西部山區(qū)迎風(fēng)坡降雨較多,山區(qū)背面及平原區(qū)降雨較少的形式分布。

1.2 數(shù)據(jù)源及數(shù)據(jù)處理

按照每季 1 次,每年共 4 次的監(jiān)測(cè)頻率,選取1989—2016 年共 112 期影像質(zhì)量狀況較好的遙感數(shù)據(jù),其中 1989—2013 年數(shù)據(jù)為美國(guó) Landsat 系列衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù),分辨率為 30 m;2014—2016 年數(shù)據(jù)為我國(guó)高分 1 號(hào) WFV 類型衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù),分辨率為16 m;數(shù)據(jù)量共約為 180 GB。遙感數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)輻射定標(biāo)、大氣和正射校正、目標(biāo)區(qū)裁剪等預(yù)處理流程后進(jìn)行水體提取,Landsat 影像采用 MNDWI(改進(jìn)后的歸一化水體指數(shù))結(jié)合相應(yīng)閾值進(jìn)行水體提取,高分 1 號(hào)影像采用 NDWI(歸一化水體指數(shù))結(jié)合相應(yīng)閾值進(jìn)行水體提取,并對(duì)提取結(jié)果進(jìn)行復(fù)檢后計(jì)算面積。

河流流量和水位數(shù)據(jù)均來(lái)源于水利部實(shí)時(shí)水雨情數(shù)據(jù)庫(kù)。白洋淀流域中的絕大部分測(cè)站數(shù)據(jù)存在時(shí)間序列較短,數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重,完整性較差的問(wèn)題,難以反映河道流量的真實(shí)情況及進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間序列分析。因此,最終選取 1998—2016 年十方院溢流堰上水位數(shù)據(jù),1956—2016 年紫荊關(guān)站與 1958—2016 年阜平站的河流流量數(shù)據(jù),并統(tǒng)計(jì) 2 站的年平均流量數(shù)據(jù),以便進(jìn)行后期的數(shù)據(jù)分析。

2 分析方法

2.1 Mann-Kendall 趨勢(shì)檢驗(yàn)法

Mann-Kendall 趨勢(shì)檢驗(yàn)法可用來(lái)分析降水、徑流和水質(zhì)等要素時(shí)間序列的趨勢(shì)變化[13],能夠有效區(qū)分某一自然過(guò)程是處于自然波動(dòng)還是存在確實(shí)的變化趨勢(shì)。該方法定義了統(tǒng)計(jì)量 S:

式中:n 為樣本量;Xi與 Xj均為樣本量的時(shí)間序列;當(dāng) ( Xi-Xj) 小于、等于或大于零時(shí),sgn ( Xi-Xj) 分別為-1,0 或 1;統(tǒng)計(jì)量 S 大于、等于、小于零時(shí),檢驗(yàn)量 Z 分別為:

檢驗(yàn)量 Z 為正,表明變量呈上升趨勢(shì);檢驗(yàn)量Z 為負(fù),表明變量呈下降趨勢(shì)。給定一顯著水平 α,如果 |Z| ≥ Zα?2,則表明在 α 置信水平上,數(shù)據(jù)存在明顯的上升或下降趨勢(shì)。

2.2 Mann-Kendall 突變檢驗(yàn)法

Mann-Kendall 突變檢驗(yàn)法可用于檢驗(yàn)序列突變,對(duì)于具有 n 個(gè)樣本量的時(shí)間序列 X,構(gòu)造一秩序列 ri:

式中:k 序列為從第 2 個(gè)樣本開(kāi)始的樣本順序列;Sk是第 i 個(gè)時(shí)刻數(shù)值大于第 j 個(gè)時(shí)刻時(shí),數(shù)值個(gè)數(shù)的累加。Sk的均值 Sk及方差 σ2定義如下:

在時(shí)間序列隨機(jī)獨(dú)立的假定下,定義統(tǒng)計(jì)量UFk:

式中:UF1= 0,按時(shí)間序列 X 的逆序重復(fù)上述過(guò)程,同時(shí)使 UBk=-UFk,UB1= 0。若 UFk> 0,則表明序列呈上升趨勢(shì),反之,則表明序列呈下降趨勢(shì)。當(dāng)超過(guò)顯著水平臨界直線時(shí),表明上升或下降趨勢(shì)顯著。如果 UBk和 UFk這 2 條曲線出現(xiàn)交點(diǎn),且交點(diǎn)在 2 條顯著水平臨界線之間,那么交點(diǎn)對(duì)應(yīng)的時(shí)刻即是開(kāi)始產(chǎn)生突變的時(shí)刻,即突變點(diǎn)。

3 結(jié)果分析

3.1 河流流量年際變化分析

白洋淀屬內(nèi)陸季風(fēng)氣候的湖泊,淀泊水資源主要來(lái)自河流補(bǔ)給。紫荊關(guān)站與阜平站年平均流量變化曲線圖如圖 1 所示。從圖 1 可看出:紫荊關(guān)站與阜平站的平均流量年際變化較大 ,總體呈現(xiàn)明顯的下降趨勢(shì);兩站年際變化趨勢(shì)基本一致,但阜平站的變化幅度更為劇烈;兩站年平均流量出現(xiàn)顯著峰值時(shí)間與流域內(nèi)出現(xiàn)暴雨洪水時(shí)間一致,分別為1959,1963,1979,1988,1996 和 2012 年夏季,拒馬河洪水導(dǎo)致紫荊關(guān)站年平均流量在 2012 年出現(xiàn)一個(gè)小波峰,而對(duì)阜平站的影響較??;年平均流量最大值都發(fā)生在 1959 年,紫荊關(guān)站與阜平站的年平均流量分別為 142.78,610.52 m3/s,2016 年紫荊關(guān)站與阜平站的年平均流量分別為 2.46,94.13 m3/s。

圖 1 紫荊關(guān)站與阜平站年平均流量變化曲線圖

為更準(zhǔn)確地判斷河流流量的年際變化趨勢(shì),對(duì)兩站的年平均流量進(jìn)行了 Mann-Kendall 趨勢(shì)及 突變檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表 1 和圖 2 所示,可以得出:紫荊關(guān)站與阜平站年平均流量的統(tǒng)計(jì)值 Z 分別為-5.563 3,-4.989 6,滿足 α = 0.01 的顯著水平要求,說(shuō)明白洋淀流域河流平均流量的下降趨勢(shì)非常明顯。通過(guò)圖 2 可以看出:兩站年平均流量沒(méi)有明顯的突變時(shí)刻,說(shuō)明盡管存有年際間的波動(dòng),但整體上一直都在下降;約 1990 年后這種減少趨勢(shì)大大超過(guò)了 0.05 顯著性水平臨界線,后期甚至超過(guò)了 0.01顯著性水平臨界線。

表 1 白洋淀流域河流年平均流量 Mann-Kendall 統(tǒng)計(jì)表

白洋淀流域內(nèi)氣溫的升高、降雨量的減少,以及工農(nóng)業(yè)的迅速發(fā)展、人類活動(dòng)的加劇、上游王快水庫(kù)等水利工程大規(guī)模的投入使用都導(dǎo)致河流流量的不斷減少,從而進(jìn)一步導(dǎo)致入淀水量的減少,使得淀泊內(nèi)水量不斷降低,面積不斷減小。

3.2 水面面積變化分析

白洋淀周圍的景觀類型可分為明水面、沼澤、農(nóng)田、居民地,其中沼澤主要是蘆葦沼澤[14]。蘆葦沼澤與農(nóng)田的光譜類似,導(dǎo)致在遙感影像上難以對(duì)兩者進(jìn)行區(qū)分,因此只對(duì)淀泊的明水面面積進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算。

圖 2 白洋淀流域河流年平均流量 Mann-Kendall 曲線圖

每年 4 次具有代表性的遙感監(jiān)測(cè)水面面積數(shù)據(jù)如圖 3 所示,從圖 3 可以看出:1989—2016 年期間,白洋淀最大水面面積為 1996 年 2 月 7 日的258.00 km2,最小水面面積為 2002 年 10 月 5 日的8.70 km2,最大年平均面積為 1989 年的 181.85 km2,最小年平均面積為 2002 年的 18.65 km2;其中,1989—2003 年期間白洋淀水面面積呈現(xiàn)出較為明顯的下降趨勢(shì),2003—2006 年期間白洋淀持續(xù)維持在 8~50 km2的低水面面積狀態(tài),2007—2016 年期間,白洋淀水面面積呈現(xiàn)出緩慢上升的趨勢(shì);從整體上看,白洋淀的水面面積經(jīng)過(guò)了急速下降—持續(xù)較低—緩慢上升的發(fā)展階段,且年內(nèi)四季水面面積波動(dòng)明顯。

圖 3 白洋淀水面面積曲線圖

為更清楚地判斷白洋淀水面面積的年際變化趨勢(shì),對(duì)白洋淀年平均面積進(jìn)行了 Mann-Kendall 趨勢(shì)與突變檢測(cè),檢測(cè)成果分別如表 2 和圖 4 所示。結(jié)果表明:年平均水面面積的統(tǒng)計(jì)量 Z 為-1.145 9,不滿足置信水平 α = 0.05 的顯著性水平要求,說(shuō)明盡管白洋淀水面面積整體在減少,但是在 α = 0.05 的置信水平上減少趨勢(shì)不明顯;UFk與 UBk這 2 條統(tǒng)計(jì)量曲線在 1990 年左右形成交點(diǎn),且交點(diǎn)在 2 條顯著性水平直線內(nèi),表明 1990 年是年平均面積的突變點(diǎn),這與紫荊關(guān)站、阜平站年平均流量在大約 1990 年后急劇下降相吻合;UFk統(tǒng)計(jì)量曲線約在 1997—2005 年期間超過(guò)了 α = 0.05 的置信水平,并且一直在下降,可見(jiàn)這段時(shí)期年平均面積的減少最為劇烈,而這一情況在 2006 年后得到了緩解。

從數(shù)據(jù)分析中可以看出:2004 年之前王快、西大洋、安各莊水庫(kù)小水量輸水補(bǔ)淀只能對(duì)白洋淀進(jìn)行短暫的維持;而 2004 年 2—6 月“引岳濟(jì)淀”1.59 億m3之后,白洋淀水面面積才開(kāi)始增長(zhǎng);2006 年11月 24 日開(kāi)始實(shí)施“引黃濟(jì)淀”,補(bǔ)水量達(dá) 1.00 億m3,后又“引黃濟(jì)淀”4 次,補(bǔ)水量達(dá) 4.09 億m3,白洋淀水面面積因黃河水的注入得以緩慢增長(zhǎng);2014 年底“南水北調(diào)”中線貫通后,白洋淀水面面積增加趨勢(shì)更為明顯。綜上所述,白洋淀流域河流流量不足,上游水庫(kù)補(bǔ)給能力有限,從目前來(lái)看,“引黃濟(jì)淀”和“南水北調(diào)”仍是保證白洋淀正常生態(tài)環(huán)境的有效途徑。

表 2 白洋淀年平均水面面積 Mann-Kendall 統(tǒng)計(jì)

圖 4 白洋淀年平均水面面積 Mann-Kendall 曲線圖

此外,根據(jù)白洋淀從最小到最大水面面積的變化,分析了白洋淀水面的空間變化趨勢(shì),變化圖如圖 5 所示??梢钥闯觯喊籽蟮硭婷娣e按先中部東部—再南部北部—最后西部的空間順序增長(zhǎng),這與白洋淀西高東低的地勢(shì)有關(guān),并且水面面積的不斷增大使得水面的破碎化程度不斷降低。

圖 5 白洋淀水面面積變化圖

3.3 水位-面積關(guān)系分析

根據(jù)白洋淀水面面積與對(duì)應(yīng)日期的白洋淀水位數(shù)據(jù),進(jìn)行了白洋淀水位-面積線性回歸分析,關(guān)系圖如圖 6 所示。可以發(fā)現(xiàn):春季、秋季、冬季水位-面積呈正相關(guān)關(guān)系,即水位升高,面積增大,并且擬合關(guān)系較好,R2分別為 0.888 4,0.889 7 和 0.904 0;而夏季水位-面積 R2僅為 0.005 8,說(shuō)明夏季白洋淀水位-面積的線性關(guān)系較差。由于在夏季不同時(shí)期時(shí),蘆葦?shù)戎参锊煌潭鹊卣趽趿怂蛩妫瑢?dǎo)致遙感監(jiān)測(cè)面積難以反映真實(shí)的水域面積,使得遙感監(jiān)測(cè)面積小于真實(shí)的水面面積。而夏季降雨偏多,水位偏高,因而使得夏季水位-面積線性關(guān)系不明顯,水位-面積對(duì)應(yīng)點(diǎn)明顯為異?;螂x群點(diǎn)。因此,最終選取春、秋、冬三季數(shù)據(jù)進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間的水位-面積線性擬合,三季水位-面積 R2為 0.715 1,表明除夏季異常外,其余時(shí)間段的水位-面積存在明顯的正相關(guān)關(guān)系,且擬合關(guān)系較好。

圖 6 白洋淀四季水位-面積關(guān)系圖

4 結(jié)語(yǔ)

基于 Mann-Kendall 趨勢(shì)、突變檢驗(yàn)及水位-面積線性擬合等方法,對(duì)白洋淀水域的河流流量、水面面積、水位的變化趨勢(shì)進(jìn)行了分析,得出的結(jié)論對(duì)維持白洋淀生態(tài)環(huán)境具有一定的參考和借鑒意義。分析得出:白洋淀流域河流流量不足,單靠白洋淀水量無(wú)法保持雄安新區(qū)的長(zhǎng)期建設(shè),“引黃濟(jì)淀”“南水北調(diào)”等補(bǔ)淀措施仍是目前保證白洋淀正常水面面積、生態(tài)環(huán)境及新區(qū)建設(shè)的有效途徑。

對(duì)于一般湖泊、水庫(kù)來(lái)講,基于光學(xué)遙感影像監(jiān)測(cè)的水域面積與實(shí)測(cè)水文數(shù)據(jù)在時(shí)間序列上具有良好的擬合關(guān)系,而以白洋淀為代表的植被茂盛、水深較淺的水體,具有夏季植被覆蓋水體干擾遙感監(jiān)測(cè)的缺點(diǎn),導(dǎo)致數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性受到極大干擾。因此,尋找新型、有效的監(jiān)測(cè)手段對(duì)白洋淀水域變化實(shí)行更進(jìn)一步的精確分析是很有必要的。

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Study on change analysis of Baiyangdian based on multi-source data

ZHANG Wen, JIA Yilin, CUI Changlu, YUE Cuiying, MENG Lingkui

(College of Remote Sensing Information Engineering, Wuhan University, Wuhan 430079, China)

Aiming at mean annual discharges, water level and remote sensing surface area data of two hydrological stations in the upper reaches of Baiyangdian, this paper conducts Mann-Kendall trend test, Mann-Kendall mutation test and water level-area linear fitting to analysis variation characteristics of Baiyangdian in the hope of mining Baiyangdian water change characteristics from multi-source data. The results show that the mean annual discharges of Zijingguan Station and Fuping Station were significantly decreased, and the decreasing trend was more significant after the year of 1990. The surface area of Baiyangdian has gone through a rapid decline - sustained low - slow rising stage of development, and the overall decline is not significant. The area increases according to the spatial order of first central east-south north - last west. However, due to the insufficient flow of rivers in the upper reaches of Baiyangdian, water diversion and precipitation are still an effective way to maintain the normal ecological environment in Baiyangdian.The spring, autumn and winter water level - area fitting relationship of Baiyangdian is positively correlated, the summer ispoor, spring, autumn and winter three seasons water level –area is positively correlated and the fitting relationship is better.

Baiyangdian; multi-source data; Mann-Kendall test; water level - area linear fitting; change analysis

TP393;TV213

A

1674-9405(2017)05-0039-07

10.19364/j.1674-9405.2017.05.008

2017-05-15

張 文(1980-),女,湖北十堰人,講師,博士,主要研究方向?yàn)檫b感、地理信息系統(tǒng)及其領(lǐng)域應(yīng)用。

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