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    基于MODIS的2000~2013年巢湖藍(lán)藻水華暴發(fā)時(shí)空分布特征

    2016-06-27 05:53:36顧長(zhǎng)梅錢(qián)貞兵
    安徽農(nóng)業(yè)科學(xué) 2016年12期
    關(guān)鍵詞:巢湖藍(lán)藻

    顧長(zhǎng)梅,張 運(yùn)*,錢(qián)貞兵,徐 升,黃 晨

    (1.安徽師范大學(xué)國(guó)土資源與旅游學(xué)院,安徽蕪湖 241000;2.安徽省自然災(zāi)害過(guò)程與防控研究重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,安徽蕪湖 241000;3.安徽省環(huán)境監(jiān)測(cè)中心站,安徽合肥 230000)

    基于MODIS的2000~2013年巢湖藍(lán)藻水華暴發(fā)時(shí)空分布特征

    顧長(zhǎng)梅1,2,張 運(yùn)1,2*,錢(qián)貞兵3,徐 升3,黃 晨1,2

    (1.安徽師范大學(xué)國(guó)土資源與旅游學(xué)院,安徽蕪湖 241000;2.安徽省自然災(zāi)害過(guò)程與防控研究重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,安徽蕪湖 241000;3.安徽省環(huán)境監(jiān)測(cè)中心站,安徽合肥 230000)

    摘要[目的]研究2000~2013年巢湖藍(lán)藻水華暴發(fā)時(shí)空分布特征,為巢湖流域水環(huán)境的綜合治理提供決策支持。[方法]利用2000~2013年長(zhǎng)時(shí)間序列MODIS遙感影像數(shù)據(jù)計(jì)算歸一化植被指數(shù),著重分析巢湖藍(lán)藻水華時(shí)空分布特征。[結(jié)果]巢湖藍(lán)藻水華總體暴發(fā)頻率較高,以小面積水華為主,大面積水華暴發(fā)具有偶然性。2010年起,藍(lán)藻水華暴發(fā)頻次和程度有增加趨勢(shì),其中2010年水華暴發(fā)程度最嚴(yán)重。2000~2013年巢湖藍(lán)藻水華發(fā)生區(qū)域呈擴(kuò)大趨勢(shì),發(fā)生時(shí)間呈延長(zhǎng)趨勢(shì)。4月就開(kāi)始出現(xiàn)且伴有大面積水華暴發(fā),7、8、10月是藍(lán)藻暴發(fā)主要月份,9月份次之,11月明顯減少;藍(lán)藻水華先在西北湖區(qū)產(chǎn)生,逐漸向東部和中部蔓延,在高峰期覆蓋至整個(gè)湖心區(qū)域,其中湖區(qū)南部、東南和東北沿岸是最后新增的水華區(qū)域。[結(jié)論]2000~2013年巢湖藍(lán)藻水華總體暴發(fā)頻率較高,發(fā)生時(shí)間呈延長(zhǎng)趨勢(shì),發(fā)生面積呈擴(kuò)大趨勢(shì)。

    關(guān)鍵詞巢湖;藍(lán)藻;歸一化植被指數(shù);時(shí)空分布特征

    巢湖地處淮河中下游,流域廣,污染重,因此加強(qiáng)對(duì)該流域的藍(lán)藻水華監(jiān)測(cè)開(kāi)展相關(guān)技術(shù)研究,對(duì)該流域的可持續(xù)發(fā)展及湖泊水污染治理具有重大意義[1]。目前,遙感監(jiān)測(cè)已成為藍(lán)藻水華監(jiān)測(cè)的重要方法,也取得了一定研究成果[2-3]。李亞春等[4]研究表明,歸一化植被指數(shù)(NormalizedDifferenceVegetationIndex,NDVI)可以較好地提取藍(lán)藻水華信息;劉瑩[5]利用MODIS和巢湖水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)初步建立巢湖藍(lán)藻富營(yíng)養(yǎng)化監(jiān)測(cè)預(yù)警體系;陳靜等[6]利用環(huán)境一號(hào)衛(wèi)星CCD數(shù)據(jù)建立巢湖葉綠素a的反演模型,反映湖泊富營(yíng)養(yǎng)化程度。陳春波等[7]利用2012年5月10日至6月20日的HJ1A/1B數(shù)據(jù),提取巢湖藍(lán)藻的歸一化植被指數(shù),開(kāi)展巢湖藍(lán)藻的遙感監(jiān)測(cè)研究。上述研究著重于巢湖的藍(lán)藻預(yù)警和遙感監(jiān)測(cè)模型的建立,對(duì)藍(lán)藻水華暴發(fā)時(shí)空分布特征研究還不夠深入。目前,巢湖長(zhǎng)期處于富營(yíng)養(yǎng)化狀態(tài),由于藍(lán)藻水華暴發(fā)具有突發(fā)性,在適宜條件下藻類(lèi)暴發(fā)生長(zhǎng),特別是西半湖已出現(xiàn)大面積水華。因此,利用長(zhǎng)時(shí)間序列的遙感數(shù)據(jù)對(duì)巢湖藍(lán)藻進(jìn)行長(zhǎng)期、實(shí)時(shí)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)很有必要。筆者采用2000~2013年巢湖MODIS影像,通過(guò)計(jì)算NDVI指數(shù),求取每幅影像中藍(lán)藻水華的面積及其占總湖區(qū)面積的百分比,總結(jié)和分析藍(lán)藻水華時(shí)空分布特征,以期為巢湖流域水環(huán)境綜合治理與管理提供決策支持。

    1材料與方法

    1.1數(shù)據(jù)獲取選取2000~2013年3~11月的MODIS影像,共1 237景。先對(duì)影像進(jìn)行人工篩選,剔除湖區(qū)上空受云影響嚴(yán)重的影像及一些明顯異常的影像,得到的有效影像占總影像的78.4%;選取MODIS影像后,對(duì)圖像進(jìn)行幾何校正、大氣校正和裁剪掩膜等預(yù)處理工作[8]。

    1.2水華遙感識(shí)別

    1.2.1NDVI。NDVI法是目前應(yīng)用最為廣泛的一種植被指數(shù)方法[9],根據(jù)NDVI值可有效判別藍(lán)藻水華在遙感影像的空間分布情況。NDVI法是對(duì)紅光波段和近紅外波段反射求差值,并歸一化所得-1和1之間的比值,即:

    NDVI=(ρnir-ρred)/(ρnir+ρred)

    (1)

    式中,ρnir為近紅外波段反射率,ρred為紅光波段反射率。

    1.2.2水華識(shí)別。采用NDVI法確定藍(lán)藻與水體的閾值,提取巢湖藍(lán)藻水華范圍,計(jì)算面積。為進(jìn)一步提高水華提取精度,劉淑英等[10]通過(guò)研究藍(lán)藻水華暴發(fā)程度與其光譜反射率之間的關(guān)系確定MODIS遙感影像,識(shí)別水華暴發(fā)級(jí)別NDVI的閾值。

    其中,NDVI≤-0.13,第1類(lèi)屬于湖泊水體無(wú)明顯水華;-0.130.25時(shí),第4類(lèi)屬于重度藍(lán)藻水華覆蓋區(qū)。

    將藍(lán)藻水華水體分4類(lèi),繪制了巢湖藍(lán)藻水華特征等級(jí)MODIS影像解譯圖。圖1a為2008年5月7日巢湖藍(lán)藻暴發(fā)時(shí)MODIS影像,圖1b為由NDVI模型閾值劃分的4類(lèi)藍(lán)藻水華。經(jīng)數(shù)次現(xiàn)場(chǎng)勘察,發(fā)現(xiàn)遙感監(jiān)測(cè)藍(lán)藻水華的分類(lèi)情況與實(shí)際一致,因此可用于巢湖藍(lán)藻水華暴發(fā)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。

    圖1 MODIS影像藍(lán)藻水華解譯Fig.1 Interpretation of blue-green algae blooms in MODIS image

    2結(jié)果與分析

    2.1水華發(fā)生頻率2000~2013年對(duì)巢湖水域監(jiān)測(cè)了970次,其中有水華數(shù)據(jù)574景,無(wú)水華(少云)數(shù)據(jù)224景,無(wú)效數(shù)據(jù)(大部分水域被云層覆蓋的數(shù)據(jù))172景,數(shù)據(jù)有效率(未大部分被云層覆蓋數(shù)據(jù))為82.23%。

    從圖2可見(jiàn),2000~2013年巢湖區(qū)域發(fā)生水華的總頻率為59.18%,巢湖水域大部分區(qū)域被云層覆蓋的景數(shù)大致一致,無(wú)云覆蓋的數(shù)據(jù)影像可以滿足巢湖藍(lán)藻水華的常規(guī)監(jiān)測(cè)需求。從有效數(shù)據(jù)分析,水華發(fā)生頻率為71.93%,2000~2013年水華發(fā)生頻率雖有波動(dòng),但總體呈增長(zhǎng)趨勢(shì),水華發(fā)生率較高,這表明巢湖水域水體富營(yíng)養(yǎng)化程度嚴(yán)重。

    水華面積小于100km2為小面積水華,暴發(fā)頻率總比為90.52%,平均每年暴發(fā)頻次達(dá)到63次;100~300km2為中等面積水華,暴發(fā)頻率總比為7.53%,暴發(fā)頻次明顯少于小面積水華;>300km2為大面積水華,暴發(fā)頻率總比為2.00%,無(wú)明顯變化規(guī)律,表明大面積水華暴發(fā)具有偶然性,其中2010年大面積水華暴發(fā)次數(shù)較多,為5次,水華程度較嚴(yán)重(圖3)。

    圖2 2000~2013年巢湖水華發(fā)生頻率Fig.2 Occurrence frequency of blue-green algae bloom in Chaohu Lake in 2000-2013

    注:a為小面積水華發(fā)生頻次;b.為中等面積水華發(fā)生頻次;c為大面積水華發(fā)生頻次。Note:a was outbreak frequency of small area bloom;b was outbreak frequency of middle area bloom;c was outbreak frequency of large area bloom.圖3 2000~2013年巢湖藍(lán)藻水華暴發(fā)面積強(qiáng)度區(qū)間分布Fig.3 Interval distribution of the outbreak area and intensity of blue-green algae bloom in Chaohu Lake in 2000-2013

    從圖4可見(jiàn),3、4、5月的小面積水華暴發(fā)頻次較多,平均暴發(fā)頻次114次,其中4、5月出現(xiàn)大面積水華且暴發(fā)頻次分別是5和3次,5月份水華暴發(fā)面積超過(guò)600km2的有2次;6、7、8月的小面積水華暴發(fā)頻次相對(duì)春季減少,為97次,而大面積水華暴發(fā)頻次明顯增加,其中7、8月的大面積水華暴發(fā)次數(shù)占大面積水華總暴發(fā)次數(shù)的47.37%,暴發(fā)強(qiáng)度達(dá)到最高。9、10、11月的小面積水華和中等面積水華暴發(fā)頻次相對(duì)夏季略有減少,大面積水華明顯減少,10月份僅出現(xiàn)2次。

    圖4 2000~2013年巢湖逐月水華暴發(fā)面積強(qiáng)度區(qū)間分布Fig.4 Interval distribution of the outbreak area and intensity of monthly blue-green algae bloom in Chaohu Lake in 2000-2013

    2.2藍(lán)藻水華時(shí)空變異特征

    2.2.1時(shí)間分布特征。由于有些月份的數(shù)據(jù)僅有1~2景(其中6月份的數(shù)據(jù)大多數(shù)年份僅有1景),數(shù)據(jù)量偏少,代表性不夠,故這些月份的數(shù)據(jù)不作分析。選取各月藍(lán)藻水華占整個(gè)湖區(qū)面積比例最大的1景影像作為代表,進(jìn)行藍(lán)藻暴發(fā)情況的年際和月際變化比較。

    從圖5可見(jiàn),2000~2009年巢湖的藍(lán)藻水華暴發(fā)情況基本平穩(wěn),除了 2001年5月,最大暴發(fā)面積超過(guò)全湖的40.00%外,其余年份的平均暴發(fā)面積比為21.81%左右。2009年后,平均暴發(fā)面積在40.00%以上,2010年平均水華面積比達(dá)到45.55%,最大一次暴發(fā)發(fā)生在2010年5月24日,暴發(fā)面積超過(guò)90.00%;2010年開(kāi)始,水華面積百分比一直維持在較高水平,其中有5次暴發(fā)面積超過(guò)70.00%,但藍(lán)藻水華暴發(fā)面積總體呈下降趨勢(shì)。

    由于遙感影像受天氣的限制,藍(lán)藻逐月最大暴發(fā)面積百分比難以全面反映各月實(shí)際情況。相對(duì)而言,逐月暴發(fā)平均面積百分比能更準(zhǔn)確地反映各月藍(lán)藻水華暴發(fā)強(qiáng)度。圖6、7的變化趨勢(shì)整體上一致,在4、5月巢湖藍(lán)藻已經(jīng)小范圍暴發(fā),暴發(fā)面積逐月增加,7月達(dá)到最大,接著開(kāi)始緩慢減少。10月份藍(lán)藻水華暴發(fā)面積比9月嚴(yán)重,9、10月的暴發(fā)面積最大百分比分別為25.09%、29.22%;暴發(fā)面積的平均百分比分別為11.20%、12.18%。

    圖5 藍(lán)藻水華占全湖面積百分比最大值(年際)Fig.5 The maximum percentage of blue-green algae bloom in total area of Chaohu Lake( interannual)

    2.2.2空間分布特征。2000~2013年3~11月每月1景(除去6月),按月份對(duì)比,將各月藍(lán)藻水華暴發(fā)面積最大1景的影像按月份分開(kāi),求出2000~2013年中每個(gè)月影像的藍(lán)藻水華暴發(fā)面積均值,取最接近當(dāng)月均值的那年影像作為對(duì)應(yīng)月份的特征代表。

    理論上藍(lán)藻在春季基本處于休眠狀態(tài),無(wú)明顯水華,但從圖8可見(jiàn),4月份巢湖湖區(qū)周邊有少許藍(lán)藻暴發(fā),不排除可能有部分水草的干擾;5月份藍(lán)藻開(kāi)始出現(xiàn)局部性暴發(fā),暴發(fā)范圍分布在湖區(qū)西北部。夏季受持續(xù)高溫和日照時(shí)間等的影響,西北湖區(qū)的藍(lán)藻暴發(fā)區(qū)逐漸向湖中心和東部移動(dòng)和擴(kuò)散,8月份甚至占據(jù)了整個(gè)西半湖和湖區(qū)中部;9月份藍(lán)藻暴發(fā)減輕,主要分布在湖區(qū)的西岸和西南沿岸,但水華覆蓋面積很大;10月份藍(lán)藻暴發(fā)范圍擴(kuò)散到湖區(qū)南部,范圍較9月大,但強(qiáng)度低于9月,只有小面積的重度水華;11月基本消亡,出現(xiàn)零星塊狀分布,可能受風(fēng)浪等影響,東半湖少量沿岸呈帶狀分布。

    3結(jié)論與討論

    (1)該研究獲得的MODIS數(shù)據(jù)總體質(zhì)量良好,滿足動(dòng)態(tài)遙感監(jiān)測(cè)水華演變趨勢(shì)的需求;對(duì)水華嚴(yán)重程度進(jìn)行分級(jí),提高了水華提取的精度。

    (2)近些年由于巢湖湖區(qū)水質(zhì)持續(xù)重度污染,巢湖藍(lán)藻水華總體暴發(fā)頻率較高,其水華發(fā)生時(shí)間呈延長(zhǎng)趨勢(shì),發(fā)生區(qū)域呈擴(kuò)大趨勢(shì):①時(shí)間分布上:4、5月出現(xiàn)藍(lán)藻,且伴有多次大面積藍(lán)藻水華暴發(fā);7、8月暴發(fā)強(qiáng)度高;9月藍(lán)藻暴發(fā)程度較7、8和10月輕,這與以往研究中9、10月是藍(lán)藻的主要暴發(fā)期不一致。這可能是由于夏季持續(xù)高溫對(duì)藍(lán)藻積聚有明顯的抑制作用,致使9月巢湖未發(fā)生大面積嚴(yán)重水華;11月藍(lán)藻明顯減少??傮w上,2000~2009年藍(lán)藻水華暴發(fā)相對(duì)較平穩(wěn),2010年開(kāi)始,水華暴發(fā)頻次、程度均呈增加趨勢(shì),其中2010年藍(lán)藻水華暴發(fā)程度最嚴(yán)重。②空間分布上:先在西北湖區(qū)產(chǎn)生,逐漸向東部和中部蔓延,在高峰期覆蓋至整個(gè)湖心區(qū)域,湖區(qū)南部、東南和東北沿岸是新增水華區(qū)域。其中,西半湖是藍(lán)藻水華高發(fā)區(qū),尤其是西北沿岸,幾乎整個(gè)夏季均被藍(lán)藻水華覆蓋,水體富營(yíng)養(yǎng)化最為嚴(yán)重,是水華監(jiān)測(cè)及治理重點(diǎn)區(qū)域。

    圖6 2000~2013年各月巢湖最大藍(lán)藻水華暴發(fā)面積百分比Fig.6 Percentage of the monthly maximum area of blue-green algae bloom in Chaihu Lake from 2000 to 2013

    圖7 2000~2013年各月巢湖平均藍(lán)藻水華暴發(fā)面積百分比Fig.7 Percentage of the monthly average area of blue-green algae bloom in Chaihu Lake from 2000 to 2013

    圖8 巢湖藍(lán)藻水華暴發(fā)區(qū)域月份特征Fig.8 Monthly characteristics of the blue-green algae bloom outbreak in Chaohu Lake

    (3)該研究由于光學(xué)遙感受云的影響較大,部分時(shí)段的遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)存在間斷,此外,監(jiān)測(cè)成果未考慮12月到次年2月的藍(lán)藻發(fā)生情況,因此在今后的研究中,可考慮引用微波遙感及無(wú)人機(jī)遙感數(shù)據(jù)彌補(bǔ)可見(jiàn)光遙感數(shù)據(jù)的不足。

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    CharacteristicsofSpatialandTemporalDistributionofBlue-greenAlgaeBloomsOutbreakinChaohuLakeBasedonMODISin2000-2013

    GUChang-mei1,2,ZHANGYun1,2*,QIANZhen-bing3etal

    (1.CollegeofTerritorialResourcesandTourism,AnhuiNormalUniversity,Wuhu,Anhui241000; 2.AnhuiKeyLaboratoryofNaturalDisasterProcessandPrevention,Wuhu,Anhui241000; 3.AnhuiEnvironmentalMonitoringCenter,Hefei,Anhui230000)

    Abstract[Objective] To research the characteristics of spatial and temporal distribution of blue-green algae blooms outbreak in Chaohu Lake, and to provide policy decision support for the comprehensive control of water environment in Chaohu basin. [Method] A set of MODIS images from 2000 and 2013 were used to calculate the NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), in order to figure out the time and spatial distribution of the blue-green algae blooms. [Result] The overall outbreak frequency of blue-green algae blooms was relatively high with a small area of algae bloom as the main factor, and the large area of algae bloom as accidental factor. The frequency and scale of the blooms became higher and lager since 2010, which was the most serious in 2010. From 2000 to 2013, the occurrence of algae bloom was increasing, and the occurrence time was prolonged. The algae bloom began to appear in April within a large area. July, August and October were the major months for outbreak of blue-green algae, followed with September; and November reduced significantly. Blue-green algae blooms always showed up in northwest part of the lake, and spread to eastern and central part of the lake. It could reach the middle of the lake when the blue-green algae was the maximum in quantity. The south, southeast and northeast coasts were finally added to the bloom region. [Conclusion] Blue-green algae blooms outbreak has high frequency in Chaohu Lake in 2000-2013, the occurrence time is prolonged, and the occurrence area showed an enlarging trend.

    Key wordsChaohu Lake; Blue-green algae; NDVI; Temporal and spatial distribution characteristics

    基金項(xiàng)目安徽省環(huán)境保護(hù)廳科研項(xiàng)目(2012-008)。

    作者簡(jiǎn)介顧長(zhǎng)梅(1990- ),女,安徽六安人,碩士研究生,研究方向:水體遙感。*通訊作者,副教授,博士,碩士生導(dǎo)師,從事地理信息系統(tǒng)和遙感的應(yīng)用研究。

    收稿日期2016-03-30

    中圖分類(lèi)號(hào)S 181

    文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A

    文章編號(hào)0517-6611(2016)12-075-04

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