蘇 宇,黨曉宏,2,袁立敏

(1. 內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué) 沙漠治理學(xué)院,內(nèi)蒙古 呼和浩特 010018; 2. 內(nèi)蒙古杭錦荒漠生態(tài)系統(tǒng)國家定位觀測研究站,內(nèi)蒙古 鄂爾多斯 017400; 3. 內(nèi)蒙古自治區(qū)林業(yè)科學(xué)研究院,內(nèi)蒙古 呼和浩特 010010; 4. 內(nèi)蒙古自治區(qū)沙地(沙漠)生態(tài)系統(tǒng)與生態(tài)工程重點實驗室,內(nèi)蒙古 呼和浩特 010010; 5. 沙地生物資源保護與培育國家林業(yè)和草原局重點實驗室,內(nèi)蒙古 呼和浩特 010010)

湖泊對氣候變化以及人類的活動十分敏感,尤其在干旱地區(qū),湖泊不僅是氣候變化的指示器,更是干旱區(qū)水分循環(huán)的重要環(huán)節(jié)[1]。關(guān)于干旱區(qū)湖泊變化的研究,尤其是沙漠湖泊的研究,一直都備受關(guān)注[2-5]。目前隨著遙感影像分辨率的提高、獲取周期變短,遙感影像分析已經(jīng)成為環(huán)境監(jiān)測中不可缺少的手段。周亞輝等[6]利用遙感水體反射在不同波段表現(xiàn)的差異,結(jié)合光譜特征對庫木庫勒盆地的鹽湖面積進行提取,分析不同氣象因子對湖泊面積的影響;徐丹蕾等[7]則用遙感人工目視解譯方法,對毛烏素沙地湖泊面積變化及其相關(guān)性影響進行了研究分析,得到了近年來湖泊受人類活動的影響較大的結(jié)論,打破了湖泊對空間的依賴;熊波等[8]也采用遙感目視判讀的方法對巴丹吉林沙漠地區(qū)湖泊動態(tài)變化進行了分析。

呼倫湖位于呼倫貝爾大草原中心地帶,是對全球氣候變化響應(yīng)最敏感的地區(qū)之一[9],呼倫湖湖泊面積的變化會對呼倫湖地區(qū)甚至是東北地區(qū)生態(tài)安全問題造成影響[10-12]。因此研究呼倫湖區(qū)域氣候變化特征及對其水域面積的影響,對呼倫湖水域的保護及該區(qū)域的生態(tài)安全等均具有重要意義。目前,關(guān)于呼倫湖的研究,秦伯強等[13]通過1959—1983年呼倫湖水量平衡分析發(fā)現(xiàn),降水量增加會引起湖泊面積擴大;王鵬飛等[14]借鑒1961—2018年公開發(fā)表的呼倫湖湖泊面積資料及該區(qū)域逐年氣溫、蒸發(fā)量、降水量、相對濕度分析,認(rèn)為蒸發(fā)量增大是呼倫湖湖泊面積減小的重要原因。然而,這些對呼倫湖研究的時間序列不同,且均采用氣候因子來分析其變化,其主要氣象要素與湖泊面積的相關(guān)性存在一定差異?；诖?本文使用2013—2021年呼倫湖遙感影像,分析相鄰兩年呼倫湖湖泊面積變化特征,結(jié)合當(dāng)?shù)貧庀髷?shù)據(jù)、政府措施等方面,從氣候和人類活動兩個維度分析湖泊變化的原因,為今后沙漠湖泊變化趨勢方面的研究提供借鑒。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于內(nèi)蒙古自治區(qū)呼倫貝爾市呼倫貝爾草原西部的新巴爾虎左旗、新巴爾虎右旗之間的呼倫湖(48°30′40′′—49°20′40′′N,117°00′10′′—117°41′40′′E)。呼倫湖是內(nèi)蒙古第一大湖、東北地區(qū)第一大湖,全湖呈東北—西南走向,為不規(guī)則的斜向長方形狀,整體屬于溫帶大陸性氣候,年平均氣溫 -0.6～1.1 ℃,年均降水量小于300 mm。呼倫湖湖水主要來自克魯倫河和烏爾遜河天然補給,還有一部分來自大氣降水和地下水。藻類資源豐富,其中主要優(yōu)勢種為硅藻門的梅尼小環(huán)藻(Cyclotellameneghiniana)和細(xì)小平裂藻(Merismopediatenuissima);據(jù)初步統(tǒng)計,呼倫湖地區(qū)共有鳥類17目41科343種,其中丹頂鶴(Grusjaponensis)、白鶴(Grusleucogeranus)、大鴇(Otistarda)、金雕(Aquilachrysaetos)等是國家一級保護鳥類。呼倫湖是中國北方地區(qū)重要的鳥類棲息地和東部內(nèi)陸鳥類遷徙的重要通道。本研究選取呼倫湖主體水域區(qū)域進行研究。

2 數(shù)據(jù)來源及處理

2.1 數(shù)據(jù)來源

Landsat 8是美國landsat衛(wèi)星系列的第八顆衛(wèi)星,攜帶陸地成像儀(OLI),共包含9個波段,對識別水體等方面精度性較高。本研究遙感數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站landsat 8 OLI影像,數(shù)據(jù)類型為Landsat OLI,空間分辨率30 m。選取2013—2021年每年1期共9期影像,影像均已進行幾何校正,選取影像云量小于 30%,且湖泊邊界上方無云覆蓋,影像均攝于每年7—9月,此時湖水面積平穩(wěn),水量穩(wěn)定[15],既保證各年份湖泊面積具有代表性,又保證每年湖泊邊界具有可比性,具體見表1。

表1 遙感數(shù)據(jù)源信息統(tǒng)計Tab.1 Statistics of remote sensing data sources

2.2 圖像校正

輻射定標(biāo),就是將數(shù)字量化的圖像轉(zhuǎn)化為反射率或者輻射亮度值等指標(biāo)的處理過程,也是大氣校正的準(zhǔn)備工作,由于下載的landsat 8影像的輻射定標(biāo)參數(shù)存儲于元數(shù)據(jù)文件中,利用ENVI中自帶的輻射定標(biāo)工具(Radiometric Calibration)就可以自動讀取元數(shù)據(jù)文件中的參數(shù),設(shè)置輻射定標(biāo)參數(shù)為FLAASH大氣校正所需要的數(shù)據(jù)類型。

太陽輻射以各種形式進入大氣入射到物體表面再傳回傳感器,但是由于成像時的大氣條件、地形等臨近物的不同存在會對數(shù)據(jù)造成影響,因此要對不同時期的影像進行大氣校正來消除不同因素對地物反射的影響,獲得地物輻射率、反射率等物理模型參數(shù),減少大氣中O2、CH4、水蒸氣等對反射的影響,消除氣溶膠散射和大氣分子的影響,本文使用ENVI中FLAASH大氣校正模型對所選取的多光譜數(shù)據(jù)進行大氣校正。

2.3 波段合成

由于不同物體本身性質(zhì)、組成的不同,會選擇性的吸收和反射大陽光,從而表現(xiàn)出本物質(zhì)特有的光譜表現(xiàn)特征,根據(jù)lansat 8 OLI傳感器特征,6波段(SWIR1)穿透大氣較好,對水識別較高;5波段(NIR)便于分辨潮濕土壤;3波段(Green)便于識別植被特征。因此,為突出湖泊邊界信息,保證數(shù)據(jù)真實性,采用6、5、3波段在ArcGIS中進行合成、判讀[11]。

2.4 影像解譯

在ArcGIS中建立個人地理數(shù)據(jù)庫,根據(jù)不同用地類型進行分類,建立各類型屬性表,添加與影像坐標(biāo)系一致的面要素。由于湖泊鹽堿嚴(yán)重,湖內(nèi)藻類、浮萍豐富,湖泊情況復(fù)雜,為保證提取數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,采用人工目視解譯的方法來提取湖泊邊界,繪制成湖泊遙感解譯圖,參考相關(guān)文獻[16-17],將湖泊邊界的灘涂、鹽堿地不算入主體湖泊中,若其在湖中,并被湖水包圍,則算入湖泊主體中,將繪制好的各年份湖泊信息圖導(dǎo)入至建立的個人地理數(shù)據(jù)庫,分別計算各年份湖泊的面積,并利用ArcToolbox→Analysis Tools→Overlay→Union工具按時間順序?qū)⒑从跋襁M行兩兩聯(lián)合,根據(jù)屬性中符號系統(tǒng)將變化區(qū)域賦予不同顏色加以區(qū)分,得到相鄰年份湖泊變化對比圖,并計算各變化區(qū)域的面積。

3 結(jié)果與分析

3.1 湖泊面積變化分析

將2013—2021年呼倫湖湖泊面積以折線圖的形式畫出(圖1),由圖可知,2013—2016年湖泊面積呈現(xiàn)出上升趨勢,2016—2018年逐年下降,2019—2021年又呈現(xiàn)出上升狀態(tài),湖泊面積在此年間總體呈上升趨勢。湖泊面積的變化一方面和當(dāng)?shù)馗髂攴莸臍夂蛴泻艽箨P(guān)系,同時也受人類活動的影響[18],湖泊面積的變化趨勢不但能較好地反映當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境的變化,也對當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)政策的調(diào)整具有指示作用。

圖1 2013—2021年呼倫湖湖泊面積變化Fig.1 Change of Hulun Lake area from 2013 to 2021

將相鄰兩年份影像進行疊加聯(lián)合,其中藍(lán)色部分為兩年未變化的部分,藍(lán)色+紅色為前一年湖泊面積信息,藍(lán)色+橙色部分為后一年湖泊面積信息。

將2013年9月15日和2014年9月2日的landsat 8影像進行疊加聯(lián)合(圖2a),得到2013—2014年呼倫湖邊界變化情況,2013年呼倫湖湖泊面積為 191 111.88 hm2,2014年湖泊面積為 202 335.89 hm2,較2013年相比面積增加了 5.87%。

圖2 2013—2015年呼倫湖湖泊面積變化Fig.2 Change of Hulun lake area from 2013 to 2015

將2014年9月2日和2015年9月5日的landsat 8影像進行疊加聯(lián)合(圖2b),得到2014—2015年呼倫湖邊界變化情況,2015年湖泊面積 207 851.29 hm2,相比2014年增加了 2.73%。

將2015年9月5日和2016年7月30日的landsat 8影像進行疊加聯(lián)合(圖3a),得到2015—2016年呼倫湖邊界變化情況,2016年湖泊面積 210 033.08 hm2,相比2015年增加了 1.05%。

圖3 2015—2017年呼倫湖湖泊面積變化Fig.3 Change of Hulun lake area from 2015 to 2017

將2016年7月30日和2017年7月24日的landsat 8影像進行疊加聯(lián)合(圖3b),得到2016—2017年呼倫湖邊界變化情況,2017年湖泊面積 208 316.71 hm2,相比2016年減少了 0.82%。

將2017年7月24日和2018年8月21日的landsat 8影像進行疊加聯(lián)合(圖4a),得到2017—2018年呼倫湖邊界變化情況,2018年湖泊面積 206 307.62 hm2,相比2017年減少了 0.96%。

圖4 2017—2019年呼倫湖湖泊面積變化Fig.4 Change of Hulun lake area from 2017 to 2019

將2018年8月21日和2019年9月25日的landsat 8影像進行疊加聯(lián)合(圖4b),得到2018—2019年呼倫湖邊界變化情況,2019年湖泊面積 206 528.77 hm2,相比2018年增加了 0.11%。

將2019年9月25日和2020年9月27日的landsat 8影像進行疊加聯(lián)合(圖5a),得到2019—2020年呼倫湖邊界變化情況,2020年湖泊面積 207 441.74 hm2,相比2019年增加了 0.44%。

圖5 2019—2021年呼倫湖湖泊面積變化Fig.5 Change of Hulun lake area from 2019 to 2021

將2020年9月27日和2021年8月29日的landsat 8影像進行疊加聯(lián)合(圖5b),得到2020—2021年呼倫湖邊界變化情況,2021年湖泊面積 215 504.02 hm2,相比2020年增加了 3.89%。

整體上看,湖泊面積變化明顯區(qū)域為其東南部和東北部。

3.2 氣候主要因素變化分析

氣候是影響湖泊動態(tài)變化的主要因素,分析湖泊面積變化情況,探究氣候變化與湖泊面積變化之間的相關(guān)性,有助于更深層次探討湖泊面積變化的相關(guān)因素,這對湖泊水源保護具有理論意義[19]。自然因素中氣溫和降水是影響湖泊變化的主要因素[20],本研究選取新巴爾虎右旗2001—2020年的氣溫、降水量和相對濕度進行統(tǒng)計分析。

3.2.1氣溫

此年間氣溫除個別年份偏高之外,其余年份基本趨于穩(wěn)定,平均溫度為 1.96 ℃,以氣溫為因變量y,時間為自變量x,選取年份內(nèi)平均氣溫變化趨勢線性方程為y=0.006 8x+1.885 9,由圖6可知斜率大于0,說明該時段氣溫總體呈上升趨勢,但總體變化趨勢不明顯。

圖6 年均氣溫距平曲線Fig.6 Annual mean temperature curve

3.2.2降水量

據(jù)氣象資料顯示,降水此年間存在干濕波動,波動周期大約在5～6 a,在降水較多年份降水量可達(dá) 300.00 mm以上,較少年份降水量僅僅 100.00 mm左右,年均降水量為 207.74 mm,降水量變化趨勢線性方程y=4.306 7x+162.51,由圖7可知斜率大于0,說明該時段降水量呈上升趨勢。

圖7 年降水量距平曲線Fig.7 Annual precipitation curve

3.2.3相對濕度

統(tǒng)計年間,相對濕度變化較小,均圍繞平均濕度上下波動,總體呈現(xiàn)出上升趨勢,期間平均相對濕度為 56.8%,相對濕度的變化可以很好地從側(cè)面反映蒸發(fā)量的變化,統(tǒng)計年間該地區(qū)平均相對濕度變化趨勢線性方程為y=0.136 3x+55.359,由圖8可知斜率大于0,說明該時段相對濕度呈上升趨勢。

圖8 年均相對濕度距平曲線Fig.8 Annual mean relative humidity curve

3.3 相關(guān)性分析

相關(guān)性分析可以真實直觀地反映出兩組變量之間的關(guān)系,本研究為分析呼倫湖湖泊面積變化與氣象數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,以2013—2021年間呼倫湖湖泊面積為樣本,選取對應(yīng)時段的年均氣溫、降水量、相對濕度數(shù)據(jù),量化后分別進行Pearson相關(guān)性分析,呼倫湖湖泊面積變化與氣象數(shù)據(jù)相關(guān)性結(jié)果見表2。研究表明,氣溫、降水量和相對濕度3項因子與呼倫湖湖泊面積的顯著性均大于 0.05,即不存在顯著相關(guān)關(guān)系,表明在此段時間內(nèi)氣象因素對呼倫湖湖泊面積變化影響較小。

表2 因子相關(guān)性計算結(jié)果Tab.2 Factor correlation calculation results

4 討論與結(jié)論

4.1 討論

從2013—2021年整體來看,呼倫湖湖泊面積先上升后下降隨后再上升,總體呈上升的趨勢,這與金鴿等[9]得出2012—2018年間為呼倫湖湖泊恢復(fù)期結(jié)論基本一致;與孟慶吉[21]得出的2015—2020年間呼倫湖湖泊面積增長結(jié)論同樣比較吻合。根據(jù)相鄰年份遙感圖像兩兩對比來看,湖泊面積變化明顯區(qū)域為其東南部和東北部,與孟慶吉[21]得出的增長區(qū)域主要為湖泊的東南部基本吻合。對呼倫湖氣象數(shù)據(jù)進行變化分析,并研究其對湖泊面積的影響,總體來看,呼倫湖區(qū)域氣溫、降水量和相對濕度都趨于穩(wěn)定,呈小幅上升趨勢,與王紹武等[22]分析全球氣候變暖的趨勢比較一致,但就和呼倫湖湖泊面積相關(guān)性來看,三者均相關(guān)程度較低,考慮是人為因素影響呼倫湖湖泊面積占主導(dǎo)因素。

2006年以來,自治區(qū)為遏制生態(tài)環(huán)境的持續(xù)惡化,實施了湖水優(yōu)化配置治理工程,以河流補充水源改善湖泊環(huán)境;在湖體周圍采取禁牧措施,使流域植被狀況得到明顯改善,有效遏制了沙地沙化對湖泊造成的影響;在旅游區(qū)取消旅游餐飲經(jīng)營,建設(shè)生態(tài)廊道,極大削減了人為對湖泊生態(tài)環(huán)境的干擾。經(jīng)過多年的生態(tài)修復(fù)和治理,呼倫湖湖泊面積自2010年以來逐年上升,相關(guān)數(shù)據(jù)表明,2012—2016年以來,水體pH值總體下降,總氮、總磷等指標(biāo)也趨于正常,湖泊水質(zhì)得到明顯改善,這表明湖泊生態(tài)治理取得了一定的成效。

4.2 結(jié)論

本研究以landsat 8影像為數(shù)據(jù)基礎(chǔ),選取2013—2021年逐年影像,經(jīng)預(yù)處理后提取邊界信息,計算湖泊面積,并按時間順序?qū)⑾噜從攴莺磾?shù)據(jù)進行疊加聯(lián)合,分析湖泊面積動態(tài)變化規(guī)律及其原因。結(jié)果表明:

(1)2021年呼倫湖湖泊面積相比2013年來說增加了 12.76%,面積呈上升趨勢,2016—2018年間雖下降,但總體保持平穩(wěn),根據(jù)遙感影像疊加對比得出湖泊面積變化明顯區(qū)域為其東南部和東北部。湖泊面積的增加與減少可以很好地反映當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境的恢復(fù)與惡化。

(2)此年間,該區(qū)域氣溫、降水量、相對濕度都呈上升趨勢,氣候變化使得生態(tài)環(huán)境更加不穩(wěn)定,但是湖泊面積的變化與氣候因素的相關(guān)性較低,表明此段時間湖泊面積對氣象敏感度較小。

(3)近年來,通過政府的各項生態(tài)恢復(fù)措施,呼倫湖總體生態(tài)環(huán)境得到較大改善,這說明湖泊生態(tài)環(huán)境受人類活動的影響較大。在今后治理中,要充分發(fā)揮人的主觀能動性,繼續(xù)實施更加科學(xué)合理的生態(tài)保護措施,堅持山水林田湖草沙一體化保護和系統(tǒng)治理,使生態(tài)系統(tǒng)的質(zhì)量和穩(wěn)定性得到有效提升。