基于FAI方法的洱海藍(lán)藻水華遙感監(jiān)測(cè)*

張　嬌，陳莉瓊，陳曉玲

(武漢大學(xué)測(cè)繪遙感信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，武漢 430079)

?

基于FAI方法的洱海藍(lán)藻水華遙感監(jiān)測(cè)*

張嬌，陳莉瓊**，陳曉玲

(武漢大學(xué)測(cè)繪遙感信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，武漢 430079)

利用1999-2014年Landsat衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)，采用浮游藻類指數(shù)(FAI)方法識(shí)別、提取洱海藍(lán)藻水華信息，進(jìn)而獲取藍(lán)藻水華時(shí)空分布數(shù)據(jù)，為進(jìn)一步分析洱海藍(lán)藻水華發(fā)生規(guī)律及監(jiān)測(cè)預(yù)警提供參考. 結(jié)果表明：1999-2014年洱海夏、秋季多次發(fā)生藍(lán)藻水華，以小型水華為主(水華面積在10 km2以內(nèi))，大型水華現(xiàn)象主要發(fā)生在2003、2006、2013年，其中2006年水華面積最大，達(dá)到42 km2.除近岸湖灣區(qū)域容易產(chǎn)生藍(lán)藻堆積外，洱海藍(lán)藻大型水華主要發(fā)生在洱海北部和中部區(qū)域，南部發(fā)生頻次較少.近岸區(qū)域藍(lán)藻堆積從春季開(kāi)始，中心水域水華發(fā)生在夏末和秋季(8-11月)，其中大型水華集中發(fā)生在10月左右.

洱海；藍(lán)藻水華；浮游藻類指數(shù)；Landsat；時(shí)空分布

洱海(25°36′～25°58′N，100°06′～100°18′E)位于中國(guó)云南省西部的蒼山東麓，是云南省第二大淡水湖泊，湖面面積約250 km2，是沿湖居民生產(chǎn)生活的主要水源，也是全國(guó)著名旅游勝地. 近年來(lái)，隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人口增長(zhǎng)，人類活動(dòng)對(duì)洱海的影響日漸加劇，導(dǎo)致洱海水質(zhì)不斷下降，水體富營(yíng)養(yǎng)化趨勢(shì)明顯，彭文啟等[1-2]對(duì)洱海水質(zhì)的分析表明，自1990年來(lái)，洱海處于中營(yíng)養(yǎng)水平，當(dāng)前正處于由中營(yíng)養(yǎng)向富營(yíng)養(yǎng)湖泊轉(zhuǎn)變的過(guò)渡階段. 據(jù)相關(guān)資料[3-4]，自1996年9月洱海首次發(fā)生大面積藍(lán)藻水華以來(lái)，洱海水域多次發(fā)生不同程度的藍(lán)藻水華現(xiàn)象，嚴(yán)重影響洱海水生態(tài)環(huán)境和沿湖居民的飲水安全.

藍(lán)藻水華暴發(fā)是水體中藍(lán)藻生物量急劇增加，并在水面形成聚集的現(xiàn)象. 大量藻類浮渣聚集在水體表面，使水體反射率在近紅外波段急劇上升，形成類似植被的“陡坡效應(yīng)”[5]，與清潔水體在該波段較強(qiáng)的吸收形成強(qiáng)烈反差，這些光譜特征為利用遙感方法監(jiān)測(cè)藍(lán)藻水華提供理論依據(jù). 遙感技術(shù)可以提供多尺度、多光譜、多平臺(tái)的藍(lán)藻水華信息，并反映其時(shí)空特征，對(duì)于分析藍(lán)藻水華暴發(fā)規(guī)律具有重要意義，并且已經(jīng)在藍(lán)藻水華監(jiān)測(cè)中得到廣泛應(yīng)用. 許多學(xué)者利用MODIS、NOAA/AVHRR、MERIS等衛(wèi)星數(shù)據(jù)，研究太湖、巢湖等藍(lán)藻水華，取得較理想的結(jié)果[6]. 金焰等[7]利用MODIS數(shù)據(jù)開(kāi)展太湖藍(lán)藻水華時(shí)空分布規(guī)律提取方法研究，段洪濤等[8]基于多源遙感數(shù)據(jù)，提出在太湖建立遙感提取藍(lán)藻水華信息普適模式. 現(xiàn)階段應(yīng)用遙感技術(shù)監(jiān)測(cè)洱海藍(lán)藻水華的相關(guān)研究十分有限，Han等[9]利用MERIS數(shù)據(jù)研究了洱海葉綠素的動(dòng)態(tài)分布，對(duì)于分析藍(lán)藻水華有一定的參考，但是利用遙感手段直接監(jiān)測(cè)洱海藍(lán)藻水華的研究較少，有待進(jìn)一步完善該方面的研究.

利用遙感技術(shù)監(jiān)測(cè)洱海藍(lán)藻水華，應(yīng)從洱海自身湖泊面積較小，且水華主要以小型為主的特點(diǎn)出發(fā)，在衛(wèi)星傳感器選擇上，除光譜特性能夠較好識(shí)別藍(lán)藻，還需考慮其空間分辨率. 以MODIS為例，雖然時(shí)間分辨率較高(Terra和Aqua每天分別過(guò)境1次)，識(shí)別藍(lán)藻水華能力較好，但其空間分辨率較低(最高空間分辨率250 m)，對(duì)于監(jiān)測(cè)小型湖泊藍(lán)藻水華而言敏感性較低，且誤差較大，通過(guò)對(duì)比水華同期Landsat和MODIS影像，發(fā)現(xiàn)MODIS影像不能有效獲取水華精確信息，無(wú)法滿足遙感監(jiān)測(cè)洱海藍(lán)藻水華的需求，而Landsat影像數(shù)據(jù)空間分辨率達(dá)30 m，可以提供水華的細(xì)節(jié)信息，更適合用于洱海藍(lán)藻水華監(jiān)測(cè)[10-11].

目前主要有單波段域值、比值植被指數(shù)(RVI)、歸一化植被指數(shù)(NDVI)、增強(qiáng)植被指數(shù)(EVI)等[12-17]方法被應(yīng)用于湖泊水華遙感監(jiān)測(cè)，雖然這些方法均能夠識(shí)別典型藍(lán)藻水華區(qū)域，但是普遍存在受水體渾濁程度、藍(lán)藻富集程度以及大氣條件(氣溶膠、大氣散射)等外界干擾影響的問(wèn)題，造成低濃度藍(lán)藻水華區(qū)提取困難，藍(lán)藻水華閾值難以統(tǒng)一等，難以滿足精確提取藍(lán)藻水華的要求. Hu[18]提出浮游藻類指數(shù)(FAI)監(jiān)測(cè)開(kāi)闊海域中藻類信息，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與NDVI、EVI等方法相比，F(xiàn)AI對(duì)于環(huán)境條件改變的敏感性更低，結(jié)果具有很好的穩(wěn)定性，該方法增加的短波紅外波段還可以對(duì)復(fù)雜大氣環(huán)境進(jìn)行校正，消除部分大氣、薄云等的影響，是一種更為有效的藍(lán)藻監(jiān)測(cè)方法.

本文利用洱海地區(qū)1999-2014年Landsat衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)，采用FAI方法識(shí)別、提取洱海藍(lán)藻水華信息，從而獲取藍(lán)藻水華時(shí)空分布數(shù)據(jù)，對(duì)進(jìn)一步分析洱海藍(lán)藻水華發(fā)生發(fā)展規(guī)律及建立洱海水華監(jiān)測(cè)預(yù)警具有一定參考作用.

1 遙感數(shù)據(jù)和研究方法

1.1 遙感數(shù)據(jù)

本文選取USGS網(wǎng)站(http://glovis.usgs.gov/)下載的洱海地區(qū)Landsat衛(wèi)星1級(jí)影像產(chǎn)品作為數(shù)據(jù)來(lái)源，利用目視檢驗(yàn)剔除有云影像，共獲取可用影像167景(表1).

基于ENVI遙感影像處理軟件，對(duì)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射定標(biāo)等預(yù)處理，其中對(duì)Landsat7 ETM+影像進(jìn)行條帶修復(fù)處理. 為了剔除厚云覆蓋對(duì)FAI結(jié)果的影響，采用波段閾值法進(jìn)行云掩膜；利用純凈像元指數(shù)方法確定洱海水體矢量邊界，提取水體，考慮到洱海北部羅時(shí)江和永安江入湖口的天然或人工濕地分布有大量水生植物，對(duì)水華提取易造成干擾，利用掩膜將其排除在外. 此外，由于FAI方法引入短波紅外波段，能對(duì)復(fù)雜大氣環(huán)境進(jìn)行校正，部分消除大氣影響，本文不考慮嚴(yán)格的大氣校正.

1.2 藍(lán)藻水華提取方法

當(dāng)藍(lán)藻在水面聚集形成水華時(shí)會(huì)改變?cè)搮^(qū)域水體在紅光、近紅外、短波紅外波段對(duì)輻射能量的強(qiáng)吸收特性，使水體光譜表現(xiàn)出與植被光譜相似的特征.FAI方法采用紅光、近紅外、短波紅外波段組合的方式，利用藍(lán)藻和水體光譜特征差異，能夠有效識(shí)別藍(lán)藻. 其具體公式為：

(1)

(2)

表1 Landsat影像時(shí)間分布

利用FAI方法識(shí)別藍(lán)藻水華，需要衛(wèi)星影像同時(shí)提供紅光、近紅外、短波紅外波段的反射率信息，Landsat衛(wèi)星的TM、ETM+、OLI傳感器均包含這3個(gè)波段，滿足使用該方法提取藍(lán)藻信息的條件.FAI對(duì)應(yīng)Landsat衛(wèi)星不同傳感器波段及中心波長(zhǎng)信息見(jiàn)表2.

表2 FAI對(duì)應(yīng)衛(wèi)星傳感器波段及中心波長(zhǎng)(nm)

1.3 藍(lán)藻水華閾值及強(qiáng)度分級(jí)

理論上由于藍(lán)藻水華區(qū)域與水體光譜特征存在差別，在藍(lán)藻水華和非水華的邊界區(qū)域，F(xiàn)AI結(jié)果會(huì)有較大差異，從而像元變化率也較大，通過(guò)計(jì)算FAI結(jié)果影像的像元坡度，統(tǒng)計(jì)坡度最大處的FAI值，可以確定水華閾值，并且該方法避免了人工目視解譯確定閾值的主觀性. 由于水中微粒和藻類浮渣等的影響可能使無(wú)水華區(qū)和藍(lán)藻富集區(qū)出現(xiàn)像元變化率較大的情況，影響閾值的選取，所以在統(tǒng)計(jì)之前，參照Hu等[19]在太湖的研究，利用FAI<-0.01和FAI>0.02排除這些區(qū)域的干擾.

統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，同種傳感器影像結(jié)果的水華閾值比較接近，而不同傳感器的閾值則相差較大，主要體現(xiàn)在OLI在波段設(shè)置上同TM、ETM+有一定差異，這給統(tǒng)一水華閾值和水華強(qiáng)度分級(jí)帶來(lái)困難，為了解決這個(gè)問(wèn)題，本文借鑒經(jīng)驗(yàn)線性公式[20]對(duì)FAI結(jié)果進(jìn)行歸一化處理，從而將其校正到相同的標(biāo)準(zhǔn)上.

對(duì)相同地物而言，在不同傳感器下測(cè)得的反射率滿足一定的線性關(guān)系，可以采用經(jīng)驗(yàn)線性公式對(duì)其進(jìn)行糾正. 同樣，根據(jù)波段線性組合得到的FAI結(jié)果也可以借鑒這一方法，對(duì)不同傳感器結(jié)果進(jìn)行歸一化處理. 本實(shí)驗(yàn)以O(shè)LI傳感器的FAI結(jié)果為參照，建立與TM、ETM+結(jié)果的線性關(guān)系(圖1)，通過(guò)選取地面不變像元(道路、建筑等)建立OLI與ETM+結(jié)果的線性關(guān)系，并且通過(guò)驗(yàn)證，能滿足大部分結(jié)果的要求.

圖1 OLI和ETM+傳感器FAI結(jié)果的線性關(guān)系Fig.1 The linear relationship between FAI based on OLI and ETM+

劉聚濤等[21]根據(jù)藍(lán)藻水華面積和葉綠素濃度提出太湖藍(lán)藻水華分級(jí)評(píng)估方法，但是對(duì)于洱海這樣主要以小型水華為主的小面積湖泊，除了以水華面積為指標(biāo)對(duì)單次水華進(jìn)行整體評(píng)估，水華發(fā)生時(shí)的強(qiáng)度空間分布往往也是關(guān)注的重點(diǎn)，確定水華強(qiáng)度分布可以為藍(lán)藻水華高強(qiáng)度聚集區(qū)的重點(diǎn)治理提供參考. 參照相關(guān)文獻(xiàn)中藍(lán)藻水華強(qiáng)度等級(jí)劃分方法[22]，采用等間隔方法確定強(qiáng)度分級(jí)閾值，將洱海藍(lán)藻水華區(qū)分成3級(jí)，水華風(fēng)險(xiǎn)一級(jí)(-0.0060.006)，水華程度依次加重，以確定水華發(fā)生強(qiáng)度的空間分布差異.

2 結(jié)果與分析

通過(guò)對(duì)1999-2014年Landsat衛(wèi)星洱海藍(lán)藻水華監(jiān)測(cè)影像的信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到基于遙感監(jiān)測(cè)的洱海鹽藻水華時(shí)空分布數(shù)據(jù).

圖2 FAI方法提取洱海藍(lán)藻水華結(jié)果Fig.2 The results of extracting cyanobacterial bloom using FAI

2.1 洱海藍(lán)藻水華時(shí)空分布

2.1.1 洱海藍(lán)藻水華空間分布從統(tǒng)計(jì)結(jié)果來(lái)看，洱海大部分水域都發(fā)生過(guò)藍(lán)藻水華，其中湖灣區(qū)域受地理位置的限制，水體流動(dòng)性較小，較之湖心區(qū)受人類活動(dòng)的影響更大，污染物更容易堆積，導(dǎo)致水質(zhì)惡化，水體富營(yíng)養(yǎng)化加劇. 此外水體表層的藻類受風(fēng)浪影響比較大，跟隨水流的運(yùn)動(dòng)，容易在湖灣和近岸區(qū)域聚集，發(fā)生藍(lán)藻堆積現(xiàn)象，形成水華. 1999年9月11日首次監(jiān)測(cè)到洱海藍(lán)藻水華現(xiàn)象，就發(fā)生在北部近岸湖灣地區(qū)(圖2). 西岸喜洲鎮(zhèn)沙村灣、海東金梭島湖灣和西洱河口等是主要的藍(lán)藻水華發(fā)生區(qū)，水華現(xiàn)象頻繁發(fā)生.

在衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)到的較大型藍(lán)藻水華中，洱海北部和中部區(qū)域頻次最高，北部區(qū)域水華主要集中在距西岸喜洲鎮(zhèn)沙村灣和東岸永安江入湖口及距雙廊鎮(zhèn)較近的區(qū)域；而中部湖心區(qū)域是較大型水華的集中分布區(qū)，從2003年10月16日、2006年8月5日及2013年10月11日的藍(lán)藻水華分布可以看出，大范圍水華主要分布在中部湖心區(qū)；南部區(qū)域則相對(duì)較少，除在1999、2000和2002年南部西岸附近監(jiān)測(cè)到小范圍水華，以及2013年全水域暴發(fā)水華時(shí)在南部監(jiān)測(cè)到藍(lán)藻水華，其它時(shí)間幾乎沒(méi)有在南部中心區(qū)監(jiān)測(cè)到藍(lán)藻水華(圖2).

2.1.2 洱海藍(lán)藻水華時(shí)間分布根據(jù)監(jiān)測(cè)結(jié)果，洱海藍(lán)藻水華發(fā)生時(shí)間主要集中在春末和夏、秋季，最早發(fā)現(xiàn)藍(lán)藻堆積一般是5月左右的沿岸湖灣區(qū)域，但范圍較小，水華強(qiáng)度也較??；衛(wèi)星監(jiān)測(cè)到的洱海中心水域水華集中發(fā)生在夏末和秋季(8-11月)，其中10、11月份最為頻繁(圖3)，如1999年11月14日、2000年10月7日、2002年10月29日、2003年10月16日、2004年10月18日、2007年11月20日、2012年10月16日和2013年10月和11月都監(jiān)測(cè)到藍(lán)藻水華；并且2013年12月6日在北部西岸附近發(fā)現(xiàn)藍(lán)藻水華，是歷次水華中發(fā)生時(shí)間最晚的1次.

圖3 洱海夏、秋季藍(lán)藻水華時(shí)間分布(1999-2014年)Fig.3 The time distribution of cyanobacterial bloom in Lake Erhai in Summer and Autumn from 1999 to 2014

2.2 藍(lán)藻水華發(fā)生規(guī)模

Landsat衛(wèi)星影像監(jiān)測(cè)結(jié)果顯示，洱海藍(lán)藻水華以小型水華為主(圖4)，對(duì)歷年水華最大覆蓋面積統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，較大范圍水華集中發(fā)生在2003年10月、2006年8月和2013年10月、11月，面積分別達(dá)到20、42和28 km2. 其余年份除2001、2005、2008、2011年等沒(méi)有在中心水域監(jiān)測(cè)到藍(lán)藻水華外，均發(fā)現(xiàn)小范圍水華現(xiàn)象，如1999年11月、2000年10月、2002年10月北部和南部小型水華；2004年10月、2007年11月、2012年10月北部小范圍水華；2010年9月中部區(qū)域發(fā)生小范圍水華；但是藍(lán)藻水華規(guī)模較小，覆蓋面積均沒(méi)有超過(guò)10 km2.

圖4 1999-2014年洱海歷年最大藍(lán)藻水華面積Fig.4 The maximum cyanobacterial bloom area in Lake Erhai from 1999 to 2014

3 討論

準(zhǔn)確識(shí)別、提取藍(lán)藻水華信息的關(guān)鍵是區(qū)分水華區(qū)和非水華區(qū)，F(xiàn)AI方法利用藍(lán)藻水華區(qū)在近紅外波段的高反射率提取藍(lán)藻和水體在短波紅外的強(qiáng)吸收性降低大氣干擾，降低了對(duì)環(huán)境條件的敏感性，可以識(shí)別低濃度藍(lán)藻水華區(qū)域，較準(zhǔn)確提取藍(lán)藻水華，與其它識(shí)別藍(lán)藻方法相比，具有明顯優(yōu)勢(shì). 本文結(jié)合Landsat衛(wèi)星影像，采用FAI方法提取藍(lán)藻水華信息，獲取了較精確的洱海藍(lán)藻水華信息，為分析洱海藍(lán)藻水華時(shí)空規(guī)律提供數(shù)據(jù)支持.

受到遙感衛(wèi)星時(shí)間分辨率和天氣影響等限制，遙感影像只能監(jiān)測(cè)到部分水華信息，在缺失影像的時(shí)間內(nèi)，可能會(huì)遺漏水華信息，無(wú)法全面反映水華暴發(fā)的規(guī)律和趨勢(shì)[23]. 并且洱海藍(lán)藻水華多發(fā)生在夏、秋季，此時(shí)正值雨季，陰雨、多云天氣較多，由獲取影像的時(shí)間分布(表1)也可看出，6-9月可用影像較少，所以監(jiān)測(cè)結(jié)果可能無(wú)法完全準(zhǔn)確反映夏季洱海藍(lán)藻水華發(fā)生情況. 但是遙感影像能夠定期快速獲取整個(gè)水域的水華信息，監(jiān)測(cè)到的水華發(fā)生時(shí)間和分布，在一定程度上可以彌補(bǔ)人工監(jiān)測(cè)的缺失.

洱海中心水域水華主要發(fā)生在夏末和秋季. 藻類生物的生長(zhǎng)受水溫影響較大，春季氣溫回升，平均氣溫升至15℃，使湖區(qū)內(nèi)藍(lán)藻開(kāi)始逐漸復(fù)蘇，夏季平均氣溫超過(guò)20℃，為藍(lán)藻繁殖提供了適宜的溫度條件；同時(shí)洱海地區(qū)干濕季明顯，冬、春季屬于干季，夏季為雨季，雨季降雨量占全年降水的80%以上，降雨能夠增加地表徑流，使陸源污染物流入湖區(qū)，增加湖區(qū)氮、磷等營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)積累；當(dāng)雨季臨近結(jié)束，持續(xù)強(qiáng)日照、高溫天氣，會(huì)誘發(fā)藍(lán)藻迅速繁殖，形成水華，所以監(jiān)測(cè)到的洱海水華集中發(fā)生在夏末和秋季，尤其是大規(guī)模水華都發(fā)生在10月份左右，此時(shí)降雨量較小，日照充足，且氣溫一直維持在較高水平. 洱海藍(lán)藻水華除了受到藻類自身生理特性的影響，與洱海地區(qū)環(huán)境條件也有密切關(guān)系.

從藍(lán)藻暴發(fā)區(qū)域來(lái)看，洱海全部水域都有監(jiān)測(cè)到藍(lán)藻水華現(xiàn)象，一般水華最早發(fā)生于近岸、湖灣水域，然后擴(kuò)散至洱海中心水域；中心水域水華則主要集中在北部和中部區(qū)域. 湖灣水域由于其地理位置的限制，水流流速較慢，污染物不易擴(kuò)散；近岸區(qū)域及河流入湖口是陸源污染物入湖的主要途徑，該區(qū)域受人類活動(dòng)影響比較大，也導(dǎo)致污染物濃度增大，從而使水體富營(yíng)養(yǎng)化，造成藻類大量繁殖，進(jìn)而發(fā)生水華. 洱海近60%的水量來(lái)自北部，水質(zhì)受北部污染影響較大，同時(shí)洱海北部農(nóng)田面積較大，約占全流域的58%，農(nóng)業(yè)污染比較嚴(yán)重，嚴(yán)重影響了洱海水質(zhì)[24]. 由洱海水質(zhì)數(shù)據(jù)[25]可以看出，洱海水域總氮、總磷濃度分布呈現(xiàn)四周沿岸高于中心區(qū)域；北部、南部高于中部，營(yíng)養(yǎng)鹽的積累為藍(lán)藻大量快速繁殖提供有利條件. 另外水華發(fā)生的空間分布及擴(kuò)散還受到風(fēng)場(chǎng)作用下水體流場(chǎng)的影響，洱海流域盛行東南季風(fēng)和西南季風(fēng)，水體受風(fēng)力影響形成的區(qū)域環(huán)流對(duì)藍(lán)藻水華的發(fā)生、發(fā)展擴(kuò)散有很大影響，由洱海水下地形可知，洱海中部湖心區(qū)域水深，南部水淺，水深較淺區(qū)域水體受風(fēng)力拖拽作用明顯，流速較大，一定程度上抑制了藍(lán)藻的發(fā)生，而中部湖心區(qū)屬于深水區(qū)，水體流速較小，在環(huán)流作用影響下，更利于藍(lán)藻聚集上浮，形成水華. 所以不難理解，監(jiān)測(cè)到的大規(guī)模水華，都集中分布在中部湖心區(qū)域.

在湖泊營(yíng)養(yǎng)鹽條件滿足藍(lán)藻生長(zhǎng)的前提下，藍(lán)藻水華的發(fā)生與氣溫、水溫、光照、氣壓、風(fēng)速等氣象條件有密切關(guān)系[26-27]，在高溫、強(qiáng)光照并且風(fēng)速較低等有利的氣象條件下，極易促使藍(lán)藻上浮聚集，暴發(fā)水華. 同時(shí)查閱洱海地區(qū)歷史氣象數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)在洱海發(fā)生藍(lán)藻水華的年份，也普遍存在氣溫較正常偏高、日照量偏多等特點(diǎn)，但是并沒(méi)有嚴(yán)格驗(yàn)證水華發(fā)生與氣象條件的關(guān)系，下一步可以考慮利用洱海地區(qū)氣象數(shù)據(jù)，對(duì)藍(lán)藻水華發(fā)生發(fā)展趨勢(shì)作進(jìn)一步分析，探究洱海藍(lán)藻水華暴發(fā)規(guī)律.

4 結(jié)論

通過(guò)利用1999-2014年Landsat衛(wèi)星影像監(jiān)測(cè)洱海藍(lán)藻水華，發(fā)現(xiàn)洱海水域水華以小型為主，大范圍水華主要集中在2003、2006、2013年，最大水華覆蓋面積達(dá)到42 km2，其他年份水華時(shí)有發(fā)生，但是總體趨于穩(wěn)定，水華面積在5～10 km2以內(nèi)，且年際變化不是特別明顯. 洱海藍(lán)藻水華最早于每年5月左右在近岸和湖灣處發(fā)生，中心水域水華發(fā)生在夏末和秋季(8-11月)，其中大規(guī)模水華集中發(fā)生在10月份左右. 洱海全水域都有監(jiān)測(cè)到過(guò)藍(lán)藻水華，湖灣地區(qū)受其地理位置的限制，容易造成藍(lán)藻堆積，中心水域水華主要暴發(fā)區(qū)域集中在洱海北部和中部，南部區(qū)域發(fā)生水華的頻次較低.

[1]Peng Wenqi, Wang Shiyan, Liu Xiaobo. Assessment on water quality of Lake Erhai.JournalofChinaInstituteofWaterResourcesandHydropowerResearch, 2005, 3(3): 192-198(in Chinese with English abstract). [彭文啟, 王世巖, 劉曉波. 洱海水質(zhì)評(píng)價(jià). 中國(guó)水利水電科學(xué)研究院學(xué)報(bào), 2005, 3(3): 192-198.]

[2]Yang Xiaoxue. Analysis on total phosphorus and total nitrogen pollution in Lake Erhai.YunnanEnvironmentalScience, 2006, 25(B6): 113-115, 112(in Chinese with English abstract). [楊曉雪. 洱?？偭?、總氮污染現(xiàn)狀分析. 云南環(huán)境科學(xué), 2006, 25(B6): 113-115, 112.]

[3]Lü Xingju, Zhu Jiang, Meng Liang. Pilot Study on diversity of cyanobacteria bloom in Lake Erhai.EnvironmentalScienceSurvey, 2010, 29(3): 32-35(in Chinese with English abstract). [呂興菊, 朱江, 孟良. 洱海水華藍(lán)藻多樣性初步研究. 環(huán)境科學(xué)導(dǎo)刊, 2010, 29(3): 32-35.]

[4]Wang Yun. Study on the group development of cyanophyta and the cause of algal bloom in Lake Erhai in summer and autumn.JournalofDaliUniversity, 2008, 17(12): 39-42(in Chinese with English abstract). [王蕓. 洱海夏秋季藍(lán)藻種群動(dòng)態(tài)變化及水華成因分析. 大理學(xué)院學(xué)報(bào), 2008, 7(12): 39-42.]

[5]Ma Ronghua, Kong Fanxiang, Duan Hongtaoetal. Spatio-temporal distribution of cyanobacteria blooms based on satellite imageries in Lake Taihu.JLakeSci, 2008, 20(6): 687-694(in Chinese with English abstract). DOI 10.18307/2008.0605. [馬榮華, 孔繁翔, 段洪濤等. 基于衛(wèi)星遙感的太湖藍(lán)藻水華時(shí)空分布規(guī)律認(rèn)識(shí). 湖泊科學(xué), 2008, 20(6): 687-694.]

[6]Wen Xinlong, Jing Yuanshu, Zhang Di. Review on application of common satellite sensors in monitoring algal blooms.EnvironmentalScience&Technology, 2014, 37(1): 81-87(in Chinese with English abstract). [溫新龍, 景元書, 張娣. 常見(jiàn)衛(wèi)星傳感器在藍(lán)藻水華監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用進(jìn)展. 環(huán)境科學(xué)與技術(shù), 2014, 37(1): 81-87.]

[7]Jin Yan, Zhang Yong, Jiang Sheng. Application of EOS/MODIS data for research of cyanobacteria bloom spatio-temporal distribution in Taihu Lake.EnvironmentalScienceandTechnology, 2009, 22(A2): 9-11(in Chinese with English abstract). [金焰, 張?jiān)? 姜晟. EOS/MODIS 數(shù)據(jù)在太湖藍(lán)藻水華時(shí)空分布規(guī)律提取中的應(yīng)用研究. 環(huán)境科技, 2009, 22(A2): 9-11.]

[8]Duan Hongtao, Zhang Shouxuan, Zhang Yuanzhi. Cyanobacteria bloom monitoring with remote sensing in Lake Taihu.JLakeSci, 2008, 20(2): 145-152(in Chinese with English abstract). DOI 10.18307/2008.0202. [段洪濤, 張壽選, 張淵智. 太湖藍(lán)藻水華遙感監(jiān)測(cè)方法. 湖泊科學(xué), 2008, 20(2): 145-152.]

[9]Han Xingxing, Feng Lian, Chen Xiaolingetal. MERIS observations of chlorophyll-a dynamics in Lake Erhai between 2003 and 2009.InternationalJournalofRemoteSensing, 2014, 35(24): 8309-8322.

[10]Vincent RK, Qin X, McKay RMLetal. Phycocyanin detection from LANDSAT TM data for mapping cyanobacterial blooms in Lake Erie.RemoteSensingofEnvironment, 2004, 89(3): 381-392.

[11]Li Xuwen, Niu Zhichun, Jiang Sheng. Study of reflectance spectra characteristics of cyanobacterial blooms in Lake Taihu on Landsat5 Thematic Mapper Imagery.AdministrationandTechniqueofEnvironmentalMonitoring, 2010, 22(6): 25-31(in Chinese with English abstract). [李旭文, 牛志春, 姜晟. Landsat5 TM遙感影像上太湖藍(lán)藻水華反射光譜特征研究. 環(huán)境監(jiān)測(cè)管理與技術(shù), 2010, 22(6): 25-31.]

[12]Zhu Li, Wang Qiao, Wu Chuanqingetal. Monitoring and annual statistical analysis of algal blooms in Chaohu based on remote sensing.EnvironmentalMonitoringinChina, 2013, 29(2): 162-166(in Chinese with English abstract). [朱利, 王橋, 吳傳慶等. 巢湖水華遙感監(jiān)測(cè)與年度統(tǒng)計(jì)分析研究. 中國(guó)環(huán)境監(jiān)測(cè), 2013, 29(2): 162-166.]

[13]Liu Xiaoyan, Ni Feng, Zhou Yuhong. Spatio-temporal rules of the blue-green algae blooms in the Taihu Lake based on MODIS data.JournalofNanjingNormalUniversity:NaturalScienceEdition, 2012, 35(1): 89-94(in Chinese with English abstract). [劉曉艷, 倪峰, 周玉紅. 基于MODIS的太湖藍(lán)藻水華暴發(fā)時(shí)空規(guī)律分析研究. 南京師大學(xué)報(bào): 自然科學(xué)版, 2012, 35(1): 89-94.]

[14]Zhou Liguo, Feng Xuezhi, Wang Chunhong. Monitoring cyanobacteria bloom based on MODIS data in Lake Taihu.JLakeSci, 2008, 20(2): 203-207(in Chinese with English abstract). DOI 10.18307/2008.0211. [周立國(guó), 馮學(xué)智, 王春紅等. 太湖藍(lán)藻水華的MODIS衛(wèi)星監(jiān)測(cè). 湖泊科學(xué), 2008, 20(2): 203-207.]

[15]Chen Yun, Dai Jinfang. Extraction methods of cyanobacteria bloom in Lake Taihu based on RS data.JLakeSci, 2008, 20(2): 179-183(in Chinese with English abstract). DOI 10.18307/2008.0207. [陳云, 戴錦芳. 基于遙感數(shù)據(jù)的太湖藍(lán)藻水華信息識(shí)別方法. 湖泊科學(xué), 2008, 20(2): 179-183.]

[16]Xie Huaming, Pan Fakang, Shu Yingetal. Temporal and spatial distribution study of algal blooms in Lake Chaohu based on remote sensing.JournalofAnhuiAgriculturalSciences, 2011, 39(21): 12825-12827(in Chinese with English abstract). [解華明, 潘法康, 舒瑩等. 巢湖藍(lán)藻水華時(shí)空分布特征遙感監(jiān)測(cè)研究. 安徽農(nóng)業(yè)科學(xué), 2011, 39(21): 12825-12827.]

[17]Hu Zunying, Yu Haiyan, Zhou Bin. MODIS band ratio algorithm about cyanobacteria bloom in Lake Taihu applied in emergent monitoring.WetlandScience, 2009, 7(2): 169-174(in Chinese with English abstract). [胡尊英, 于海燕, 周斌. MODIS波段比值算法在太湖藍(lán)藻水華預(yù)警及應(yīng)急監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用. 濕地科學(xué), 2009, 7(2): 169-174.]

[18]Hu CM. A novel ocean color index to detect floating algae in the global oceans.RemoteSensingofEnvironment, 2009, 113(10): 2118-2129.

[19]Hu C, Lee Z, Ma Retal. Moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) observations of cyanobacteria blooms in Taihu Lake, China.JournalofGeophysicalResearch:Oceans, 2010, 115(C4).

[20]Smith GM, Milton EJ. The use of the empirical line method to calibrate remotely sensed data to reflectance.InternationalJournalofRemoteSensing, 1999, 20(13): 2653-2662.

[21]Liu Jutao, Gao Junfeng, Zhao Jiahuetal. Method of cyanobacteria bloom hazard degree evaluation in Taihu Lake.ChinaEnvironmentalScience, 2010, 30(6): 829-832(in Chinese with English abstract). [劉聚濤, 高俊峰, 趙家虎等. 太湖藍(lán)藻水華災(zāi)害程度評(píng)價(jià)方法. 中國(guó)環(huán)境科學(xué), 2010, 30(6): 829-832.]

[22]Li Xuwen, Niu Zhichun, Jiang Shengetal. Design of intensity and build-up degree classification algorithm development for cyanobacteria blooms in Lake Taihu based on satellite remote sensing.TheAdministrationandTechniqueofEnvironmentalMonitoring, 2011, 23(5): 23-30(in Chinese with English abstract). [李旭文, 牛志春, 姜晟等. 基于衛(wèi)星影像的太湖藍(lán)藻水華遙感強(qiáng)度指數(shù)和等級(jí)劃分算法設(shè)計(jì). 環(huán)境監(jiān)測(cè)管理與技術(shù), 2011, 23(5): 23-30.]

[23]Zhao Jiahu, Gao Junfeng, Liu Jutaoetal. Determination of spatial and temporal distribution of cyanobacterial water bloom in Taihu Lake using MODIS image data.ResourcesandEnvironmentintheYangtzeBasin, 2011, 20(12): 1475-1480(in Chinese with English abstract). [趙家虎, 高俊峰, 劉聚濤等. 應(yīng)用MODIS監(jiān)測(cè)太湖藍(lán)藻水華時(shí)空分布特征. 長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境, 2012, 20(12): 1475-1480.]

[24]Yin Yanzhen, Chu Zhaosheng, Zhao Mingetal. Spatial and temporal changes in water quality in aquatic-terrestrial ecotone of Lake Erhai.ChinaEnvironmentalScience, 2011, 31(7): 1192-1196(in Chinese with English abstract). [尹延震, 儲(chǔ)昭升, 趙明等. 洱海湖濱帶水質(zhì)的時(shí)空變化規(guī)律. 中國(guó)環(huán)境科學(xué), 2011, 31(7): 1192-1196.]

[25]Sun Weihua, Xu Changcheng, Yan Gugenetal. Analysis of the temporal and spatial variation of total nitrogen and total phosphorus in Lake Erhai.EnvironmentalScienceSurvey, 2013, 32(A1): 6-48(in Chinese with English abstract). [孫偉華, 徐長(zhǎng)城, 嚴(yán)谷芬等. 洱海總磷, 總氮時(shí)空變化規(guī)律分析. 環(huán)境科學(xué)導(dǎo)刊, 2013, 32(A1): 6-48.]

[26]Xie Guoqing, Li Meng, Lu Weikunetal. Spectral features, remote sensing identification and breaking-out meteorological conditions of algal bloom in Lake Dianchi.JLakeSci, 2010, 22(3): 327-336(in Chinese with English abstract). DOI 10.18307/2010.0304. [謝國(guó)清, 李蒙, 魯韋坤等. 滇池藍(lán)藻水華光譜特征, 遙感識(shí)別及暴發(fā)氣象條件. 湖泊科學(xué), 2010, 22(3): 327-336.]

[27]Kong Fanxiang, Ma Ronghua, Gao Junfengetal. The theory and practice of prevention, forecast and warning on cyanobacteria bloom in Lake Taihu.JLakeSci, 2009, 21(3): 314-328(in Chinese with English abstract). DOI 10.18307/2009.0302. [孔繁翔, 馬榮華, 高俊峰等. 太湖藍(lán)藻水華的預(yù)防, 預(yù)測(cè)和預(yù)警的理論與實(shí)踐. 湖泊科學(xué), 2009, 21(3): 314-328.]

Monitoring the cyanobacterial blooms based on remote sensing in Lake Erhai by FAI

ZHANG Jiao, CHEN Liqiong**& CHEN Xiaoling

(StateKeyLaboratoryofInformationEngineeringinSurveying,MappingandRemoteSensing,WuhanUniversity,Wuhan430079,P.R.China)

Based on Landsat satellite remote sensing imageries, cyanobacterial blooms in Lake Erhai during 1999 to 2014 were extracted by floating algae index (FAI) algorithm. According to the results, spatio-temporal distribution of cyanobacterial blooms was analyzed for the exploration of general regularity, long-term monitoring and early-warning. The results indicated that (1) cyanobacterial blooms mainly broke out in summer and autumn between 1999 and 2014, and almost at small scales. Large-scale blooms only occurred in the year of 2003, 2006 and 2013, with the maximum area of 42 km2in 2006. (2) Blooms were usually observed in the nearshore area and bays, but the northern and central regions were the area where large-scale cyanobacterial blooms broke out most frequently, while blooms in southern region broke out less. (3)Blooms in nearshore area broke out in spring, while in the central region generally broke out in later summer and autumn (from August to November). Moreover, large-scale and long-time lasted algal blooms were usually found around October.

Lake Erhai； cyanobacterial blooms； floating algae index(FAI)； Landsat； spatio-temporal distribution

*國(guó)家水體污染控制與治理科技重大專項(xiàng)(2013ZX07105-005)、國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41301366)和2015測(cè)繪地理信息公益性行業(yè)科研專項(xiàng)(201512026)聯(lián)合資助.2015-06-18收稿；2015-10-16收修改稿.張嬌(1991～)，女，碩士研究生;E-mail：zhangjiao112@whu.edu.cn.

**通信作者；E-mail：chenlq@whu.edu.cn.