北疆水庫富營養(yǎng)化污染遙感快速監(jiān)測方法研究

馬繼福 韓忠玲 程勇翔

摘要 ? ?水庫受富營養(yǎng)化污染后，水生植物群落結(jié)構(gòu)變的簡單，主要以藻類為主。北疆污染水庫冬季冰封加排污，使水體含氧量急劇降低，導(dǎo)致綠色光合植物大量死亡或以孢子形式越冬。春季冰雪融化后水體表現(xiàn)為無明顯的綠色植物光合色素吸收峰和反射峰，利用二階衰減指數(shù)函數(shù)對污染水庫水體光譜曲線進行擬合，其擬合優(yōu)度（R2）值高。正常水庫水生植物群落結(jié)構(gòu)完整，冬季水體含氧量高，植物不會因缺氧死亡，在春季冰雪融化后水體表現(xiàn)為有明顯植物光合色素吸收峰和反射峰，利用二階衰減指數(shù)函數(shù)對正常水庫光譜曲線進行擬合，其R2值低。本文利用冬季到春季不同水庫光譜曲線的二階衰減指數(shù)函數(shù)R2值斜率的變化，衡量了水庫富營養(yǎng)化污染狀況，即污染程度重，該段R2的斜率值高，反之該段R2的斜率值低，污染程度輕。研究結(jié)果經(jīng)水質(zhì)抽樣分析驗證，監(jiān)測結(jié)果正確。該研究方法為今后北疆水庫水質(zhì)快速監(jiān)測提供了新的思路。

關(guān)鍵詞 ? ?富營養(yǎng)化;污染;光譜;遙感;監(jiān)測;北疆

中圖分類號 ? ?X87 ? ? ? ?文獻標識碼 ? ?A

文章編號 ? 1007-5739（2019）20-0162-04 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標識碼（OSID）

Abstract ? ?After the eutrophication pollution of the reservoir，the structure of aquatic plant community becomes simple，mainly dominated by algae. The reservoirs were frozen and polluted in Northern Xinjiang in winter，it sharply reduced the oxygen content of water and caused many green photosynthetic plants to die or live through the winter in the form of spores. The water showed no obvious absorption and reflection peaks of photosynthetic pigments of green plants after the ice melts in the spring. The research used the second-order attenuation index function to fit the spectral curve of polluted reservoir water，and its goodness of fit（R2）value was high. The aquatic plant community structure of normal reservoir was intact，the water had high oxygen content in winter，and the plants will not die from hypoxia. After the ice melted in the spring，the water had obvious photosynthetic pigment absorption peak and reflection peak. The research used the second-order attenuation index function to fit the spectral curve of normal reservoir，and its R2 value was low. The research used the slope change of R2 value from winter to spring for spectral curves of different reservoirs to measure the eutrophication pollution of reservoirs. The heavier the pollution degree of the reservoir，the higher the slope of R2 in this section，otherwise the lower the slope of R2，the lighter the pollution.The results of the study were verified by sampling analysis of water quality，which showed that the monitoring results were correct. The research method provides a new idea for the rapid monitoring of reservoir water quality in Northern Xinjiang.

Key words ? ?eutrophication;pollution;spectrum;remote sensing;monitoring;Northern Xinjiang

水體富營養(yǎng)化是指在人類活動的影響下，生物所需的N、P等營養(yǎng)物質(zhì)大量進入緩流水體，引起藻類及其他浮游生物迅速繁殖，水體溶解氧含量下降，水質(zhì)惡化，水生動植物群落結(jié)構(gòu)由復(fù)雜變得簡單。水生植物群落結(jié)構(gòu)由正常的“挺水+浮水+沉水+藻類植物”轉(zhuǎn)變?yōu)楦粻I養(yǎng)化的“藻型”植物群落結(jié)構(gòu)[1]。目前，水體富營養(yǎng)化遙感監(jiān)測依據(jù)主要有兩類，一是水體顏色。清潔水體呈淺藍-藍色，污染水體呈深藍-藍黑色。水體富營養(yǎng)化有機污染物越重，光譜反射率越低[2]。如王云鵬等[3]對TM數(shù)據(jù)進行對數(shù)變換，HIS變換和KL變換后再進行密度分割及圖像分類，發(fā)現(xiàn)可以較好地區(qū)分和識別水體污染。二是水體植物色素含量。當水華發(fā)生時水體中植物色素，如葉綠素（在440 nm、675 nm處有2個光譜吸收峰）、藻藍素（在348 nm、620 nm處有2個光譜吸收峰）含量急劇上升，在近紅外波段出現(xiàn)“陡坡效應(yīng)”。據(jù)此研究可構(gòu)建比值植被指數(shù)、差值植被指數(shù)或歸一化植被指數(shù)[4]用于水體富營養(yǎng)化監(jiān)測。如佘紅英等[5]利用GF-1 b4/b3為自變量反演水體葉綠素含量監(jiān)測水質(zhì)。張 ?嬌等[6]利用浮游藻類指數(shù)FAI（差值植被指數(shù)）提取藍藻水華信息。朱 ?利等[7]基于NDVI方法開展了巢湖的水華日常遙感監(jiān)測。也有學(xué)者利用水華NDVI閾值計算太湖SDFI（水華日日數(shù)占總監(jiān)測日數(shù)的百分比）空間分布頻率。幾乎所有的衛(wèi)星遙感傳感器，都可以用于水體富營養(yǎng)化監(jiān)測，但較常用的是MODIS 250 m NDVI數(shù)據(jù)、Landsat系列數(shù)據(jù)、CBERS、HJ-1衛(wèi)星CCD數(shù)據(jù)、GF系列數(shù)據(jù)。目前，對中國太湖、巢湖和洱海的水體富營養(yǎng)化遙感監(jiān)測研究報道多，對新疆湖庫等水體富營養(yǎng)化研究報道少。綜上所述，利用水華暴發(fā)時近紅外波段出現(xiàn)“陡坡效應(yīng)”構(gòu)建植被指數(shù)，用于水體富營養(yǎng)化遙感監(jiān)測的研究較為普遍，而利用光譜曲線的整體形狀監(jiān)測水體富營養(yǎng)化的研究尚無報道。本文擬通過探討二階衰減指數(shù)函數(shù)對水體光譜曲線的R2值的年變化規(guī)律，實現(xiàn)北疆水庫富營養(yǎng)化的快速監(jiān)測。

1 ? ?資料與方法

1.1 ? ?研究區(qū)介紹

選取新疆天山中段北麓平原水庫作為研究對象。該區(qū)位于東經(jīng)84.21°～87.15°，北緯43.53°～45.66°之間，屬于典型的溫帶大陸性干旱半干旱氣候，冬季嚴寒有積雪，夏季酷熱。北部海拔600 m以下的平原區(qū)，年平均氣溫為6 ℃，冬日最低月平均氣溫為-19 ℃，夏日最高月平均氣溫25.9 ℃，年降水量為100～200 mm。主要包括奎屯市、沙灣縣、石河子市、瑪納斯縣和呼圖壁縣的19個平原水庫（圖1），這些水庫在冬季會被冰雪覆蓋，在夏季調(diào)蓄農(nóng)業(yè)灌溉用水，其水源主要來自天山冰川融水，自然降水及城鎮(zhèn)生活污水。研究區(qū)水庫水質(zhì)目前尚未受到明顯工業(yè)類有毒污染[8]。

1.2 ? ?數(shù)據(jù)來源

從地理空間數(shù)據(jù)云（http：//www.gscloud.cn/）下載了landsat8 OLI條帶號為144-29的2015年2月14日、4月19日、5月21日、6月6日、7月8日、8月25日、9月10日、10月12日、12月15日，2019年4月14日，條帶號為144-26的2013年4月13日、11月23日，2015年1月29日、2月14日、3月2日、5月5日、6月6日、7月8日、9月10日、10月28日、12月15日，2016年8月11日共22幅影像。對獲取的所有影像利用ENVI5.1進行輻射定標和大氣校正和幾何校正，其中大氣校正所需海拔高度信息，是通過地理空間數(shù)據(jù)云下載的海拔高度圖，結(jié)合各期影像數(shù)據(jù)范圍計算獲取。

1.3 ? ?研究方法

1.3.1 ? ?水庫富營養(yǎng)化污染程度光譜監(jiān)測依據(jù)。植物主要光合色素葉綠素在中心波長為0.44 μm（藍紫光）和0.65 μm（紅光）的譜帶內(nèi)有2個吸收峰，在0.54 μm（綠光）附近有1個反射峰[9]。無污染水庫在春季冰雪融化后，因水生植物能夠正常越冬，其光譜特征隨即表現(xiàn)為在藍光和紅光有明顯吸收峰，在綠光有反射峰（圖2）。利用二階衰減指數(shù)函數(shù)（式（1））擬合后，擬合曲線的R2值高。富營養(yǎng)化污染水庫在春季冰雪融化后，因冬季微生物呼吸消耗，水體含氧量低，大型水生植物無法正常越冬，其光譜特征隨即表現(xiàn)為無明顯綠色植物光譜特征（圖3）。利用該指數(shù)函數(shù)擬合后，擬合曲線的R2值低。冬季因研究區(qū)水庫均被冰雪覆蓋，其光譜特征曲線經(jīng)該指數(shù)函數(shù)擬合后，擬合曲線的R2值基本相同，取其平均值0.72用于后續(xù)水質(zhì)監(jiān)測。

正常水庫年內(nèi)水生植物變化規(guī)律為隨氣溫升高植物生物量增加，綠度增加。表現(xiàn)為利用該指數(shù)函數(shù)擬合的曲線R2值變化規(guī)律為春季到夏季逐漸減小，夏季到秋季逐漸增加（圖4）。污染水庫在春季冰雪融化后，因水體中無綠色植物，表現(xiàn)為擬合的曲線R2值先增大，后隨著溫度增加藻類植物大量生長，R2值逐漸降低。當溫度較適合藻類植物生長時（水華暴發(fā)）其R2值迅速降低，且全年R2波動幅度大（圖5），無法擬合穩(wěn)定的波動曲線。

可利用不同污染程度水生植物年變化規(guī)律（圖6），依據(jù)冬季到春季前后2個時期光譜曲線擬合R2值的變化斜率來監(jiān)測水庫污染狀況。當R2值的變化斜率大時，水污染程度高，反之則污染程度低（圖7）。

1.3.2 ? ?水庫富營養(yǎng)化監(jiān)測結(jié)果驗證方法。本文采用綜合污染指數(shù)法[10]，如式（2）（3）所示，對研究所得水庫富營養(yǎng)化污染監(jiān)測排序結(jié)果進行了驗證。水樣采集時間為2019年5月1日，水質(zhì)分析采用多參數(shù)水質(zhì)分析儀，分別測定了研究區(qū)7號、12號、14號、15號和17號水庫的COD、總氮、總磷、氨氮4個水質(zhì)監(jiān)測指標。相應(yīng)類別對照標準參照《地表水環(huán)境質(zhì)量標準》（GB 3838-2002）中的Ⅰ類水質(zhì)質(zhì)量標準，其中COD為15 mg/L，總氮為0.2 mg/L，總磷為0.02 mg/L，氨氮為0.15 mg/L。

2 ? ?結(jié)果與分析

依據(jù)所構(gòu)建的北疆水庫富營養(yǎng)化污染遙感監(jiān)測方法，分別計算了2015年和2019年研究區(qū)各水庫春季冰雪融化后水體光譜曲線的擬合R2值和冬季至春季時段水體光譜曲線的擬合R2變化斜率，結(jié)果如表1所示。2個監(jiān)測年份水庫污染狀況排序情況基本一致，大部分水庫污染排序序號相差在2～3之間，說明監(jiān)測結(jié)果具有一定的穩(wěn)定性。監(jiān)測結(jié)果中R2斜率差值為正的水庫在監(jiān)測時段表現(xiàn)為污染加重，反之，表現(xiàn)為污染減輕。大部分水庫在監(jiān)測時段水質(zhì)有所改善，個別水庫水質(zhì)略有惡化。應(yīng)著重分析的是R2斜率差值的絕對值較大的水庫，如13號和16號水庫，從圖8中可以看出16號白土坑水庫2019年春季水域面積明顯小于2015年春季，色彩上2019年為“深藍”明顯淺于2015年“墨藍”，表明水質(zhì)有所改善，富營養(yǎng)化降低。同樣13號千泉湖水庫2019年春季水域面積也明顯小于2015年春季，色彩上2019年也明顯淺于2015年，表明水質(zhì)得到改善。將2015年污染監(jiān)測排名靠前的水庫對照其冬季冰雪覆蓋時的遙感影像，從圖9中可以看到這些水庫有明顯的排污口，從而證明研究結(jié)果具有一定的準確性。

為驗證所得結(jié)果的準確性，將2019年5月1日5個采樣水庫水質(zhì)分析后的綜合指數(shù)與2019年4月14號遙感影像水質(zhì)分析結(jié)果進行了對照，發(fā)現(xiàn)這5個水庫的水質(zhì)綜合排序和監(jiān)測排序結(jié)果一致，證明研究方法的準確性（表2）。

3 ? ?結(jié)論與討論

3.1 ? ?討論

北疆富營養(yǎng)化水庫在冬季水面冰封，且持續(xù)有污水排入的情況下，水中氧氣含量急劇降低。持續(xù)的污染，導(dǎo)致水生植物群落結(jié)構(gòu)簡單，無大型沉水和浮水植物，藻類成為水生植物群落主要建群種。當春季冰雪融化，水庫“冰蓋”被揭去后，此時水溫較低，藻類無法大量生長，光譜表現(xiàn)為無明顯植物特征吸收峰，利用二階衰減指數(shù)函數(shù)擬合，其擬合曲線R2值高。當水溫適合藻類生長時，常有“水華”暴發(fā)，光譜曲線表現(xiàn)為有明顯綠色植物吸收和反射峰，利用二階衰減指數(shù)函數(shù)擬合，其擬合曲線R2值低（圖10），且一年中水體光譜擬合曲線R2值波動較大。而正常水庫，水生植物群落結(jié)構(gòu)完整，植物可以正常越冬，在春季冰雪融化后，即表現(xiàn)出明顯植物特征吸收峰，二階衰減指數(shù)函數(shù)擬合水體光譜曲線所得R2值就明顯小于污染水庫。因植物群落結(jié)構(gòu)完整，藻類生長被其他水生植物，特別是沉水植物明顯抑制，無法大量生長，造成年內(nèi)水體葉綠素含量呈規(guī)律性變化，不會出現(xiàn)大起大落。R2值表現(xiàn)為規(guī)律波動?？梢該?jù)此預(yù)測水體富營養(yǎng)化程度越輕時，水體光譜曲線擬合所得R2值年內(nèi)波動越小，反之就越不規(guī)律，波動劇烈。為進一步驗證該監(jiān)測依據(jù)的可靠性，分析了無污染的貧養(yǎng)型高山湖泊喀納斯湖水體光譜曲線擬合R2值年變化規(guī)律，結(jié)果發(fā)現(xiàn)和預(yù)測規(guī)律一致?？{斯湖因水溫低，營養(yǎng)缺乏，水生植物群落結(jié)構(gòu)簡單，類似于污染水庫。春季的水體光譜曲線擬合R2值和污染水庫水體R2值變化規(guī)律一致，都是水體中無明顯植物光譜吸收峰，表現(xiàn)為R2值先增大，只是擬合R2最大值出現(xiàn)的時間比平原污染水庫晚1個月左右，且R2值年變化規(guī)律穩(wěn)定，其最小值出現(xiàn)在全年最熱的7月，此時水體葉綠素含量達到一年的峰值。R2值年波動幅度在所有比較水體中最?。▓D11）。

研究發(fā)現(xiàn)，蘑菇湖水庫污染最嚴重，該結(jié)果與趙顯波[11]、李新賢[12]等對蘑菇湖水質(zhì)分類為Ⅴ類富營養(yǎng)化結(jié)果一致。研究所得2015年春季蘑菇湖水庫、躍進水庫和夾河子水庫污染排名順序與張晶的排名順序相同。污染分級結(jié)果均為蘑菇湖水庫劣Ⅴ類、躍進水庫Ⅴ類和夾河子水庫Ⅲ類污染，表明研究結(jié)果具有一定的可靠性。

但本文提出的水質(zhì)監(jiān)測方法也存在一定的局限性，結(jié)果會受到多種因素的影響。如對圖像選擇時間要求較嚴格，需要確保在春季融雪后，水庫水溫較低時獲取質(zhì)量較高的遙感影像。本研究屬于水質(zhì)富營養(yǎng)化定性研究，缺少對冬季無冰雪覆蓋區(qū)域水體光譜擬合R2值年變化規(guī)律的研究，所得方法僅適用于冬季有冰雪覆蓋的水體污染監(jiān)測。

3.2 ? ?結(jié)論

正常水庫水體光譜曲線二階衰減指數(shù)函數(shù)擬合R2值存在穩(wěn)定的年變化規(guī)律，表現(xiàn)為春季到夏季擬合R2值逐漸降低，夏季到秋季擬合R2值逐漸升高，且波動幅度小;富營養(yǎng)化水庫水體光譜曲線二階衰減指數(shù)函數(shù)擬合R2值無穩(wěn)定的年變化規(guī)律，且波動幅度大，但在春季到夏季規(guī)律較明顯，表現(xiàn)為擬合R2值先增高，后迅速降低。冰蓋和富營養(yǎng)化污染是春季冰雪融化后污染水庫水體光譜曲線二階衰減指數(shù)函數(shù)擬合R2值增加的原因。當溫度適合時，污染水體常有水華暴發(fā)，此時函數(shù)擬合R2值最低。冬季和春季水庫光譜曲線二階衰減指數(shù)函數(shù)擬合R2值的斜率可成為北疆水庫富營養(yǎng)化污染遙感快速監(jiān)測的依據(jù)。

4 ? ?參考文獻

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