柘林灣海水養(yǎng)殖污染負(fù)荷估算與空間特征分析

夏麗華，劉志根，徐 珊

（廣州大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，廣東 廣州 510006）

海水養(yǎng)殖主要集中在淺海海灣、近海岸水域和灘涂等地，按養(yǎng)殖水域、所用設(shè)施和技術(shù)水平的不同，養(yǎng)殖類型可分為陸基池塘養(yǎng)殖、高位池養(yǎng)殖、灘涂養(yǎng)殖、港灣網(wǎng)箱養(yǎng)殖、淺海筏式養(yǎng)殖和工廠化養(yǎng)殖。我國是海水養(yǎng)殖產(chǎn)量最大的國家之一，海水養(yǎng)殖在為我國帶來巨大經(jīng)濟(jì)利益的同時(shí)，也對(duì)近海水體和生態(tài)環(huán)境造成了嚴(yán)重破壞，引起海水富營養(yǎng)化，產(chǎn)生了一系列水質(zhì)污染問題［1］。海水污染嚴(yán)重區(qū)和赤潮多發(fā)區(qū)主要集中在海灣，而其污染物較多來源于養(yǎng)殖自身的污染排放，嚴(yán)重影響了海水養(yǎng)殖業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展，也威脅到人畜的生命安全。不同養(yǎng)殖類型和品種產(chǎn)生的污染量不同，對(duì)環(huán)境造成的影響也存在差異，但目前海洋環(huán)境監(jiān)測及漁業(yè)養(yǎng)殖環(huán)境監(jiān)測中，還未進(jìn)行養(yǎng)殖污染源及污染負(fù)荷的監(jiān)測［2］。因此，如何有效評(píng)估海水養(yǎng)殖污染負(fù)荷，用于預(yù)防赤潮和指導(dǎo)漁業(yè)生產(chǎn)是亟需研究與解決的問題。已有諸多學(xué)者對(duì)海水養(yǎng)殖所產(chǎn)生的污染量進(jìn)行了估算和研究，取得了一系列成果［3-8］。隨著海水養(yǎng)殖業(yè)面積的擴(kuò)大，對(duì)海水養(yǎng)殖所產(chǎn)生的污染量的估算和研究方法較多，主要有物質(zhì)平衡法［9］、化學(xué)分析法［10］、經(jīng)驗(yàn)估算法［11］和氮氨測定法［12］，其他方法也在逐步探討［13-15］。然而，目前研究存在數(shù)據(jù)的滯后性和范圍的局限性等問題，且對(duì)污染物空間分布特征分析較少。而遙感具有大范圍、低成本和周期性等特點(diǎn)，可以彌補(bǔ)常規(guī)污染負(fù)荷估算的缺陷，能有效地監(jiān)測海灣養(yǎng)殖區(qū)污染水體的時(shí)空變化狀況。本研究以廣東省典型海灣海水養(yǎng)殖區(qū)柘林灣為例，利用面向?qū)ο蠹肮庾V特征值法完成海水養(yǎng)殖類型的面積遙感提取，選取氮（N）、磷（P）和化學(xué)需氧量（COD）為指標(biāo)，針對(duì)池塘養(yǎng)殖、高位池養(yǎng)殖和網(wǎng)箱養(yǎng)殖三大養(yǎng)殖類型進(jìn)行污染負(fù)荷評(píng)估方法研究和空間分布特征分析，實(shí)現(xiàn)了柘林灣海水養(yǎng)殖大面積污染的遙感監(jiān)測。

1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

柘林灣（116°58′～1l7°05′E 和 23°31′～23°37′N）位于廣東省潮州市饒平縣南部，總面積為79.3 km2，地處閩、粵兩省交界處，北靠黃岡河平原，東倚柘林半島，南有汛洲島、西澳島相伴，西至海山島，灣內(nèi)水域面積寬闊、為69 km2，灘涂面積16 km2（圖1）。該區(qū)域?qū)俸Ｑ笮詠啛釒Ъ撅L(fēng)氣候，避風(fēng)條件好，優(yōu)越的海洋環(huán)境為海水養(yǎng)殖的發(fā)展提供了良好條件，灣域魚類品種繁多，擁有全國最大的海水網(wǎng)箱養(yǎng)殖示范基地，俗稱“海上牧場”。自20世紀(jì)90年代以來，該區(qū)海水養(yǎng)殖業(yè)快速發(fā)展，逐漸形成以海水網(wǎng)箱、池塘為主的養(yǎng)殖基地，已成為我國海水養(yǎng)殖最為密集的海灣之一。但隨著海水養(yǎng)殖污染物以及陸源污染物的大量排放，柘林灣成為赤潮多發(fā)區(qū)，給當(dāng)?shù)睾ＫB(yǎng)殖業(yè)帶來嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失。

圖1 柘林灣位置示意圖

1.2 數(shù)據(jù)源及預(yù)處理

本研究的遙感影像數(shù)據(jù)采用Landsat 8 OLI（Operational Land Image，陸地成像儀）影像，其行列號(hào)為120-044，空間分辨率為30 m，成像時(shí)間為2013年11月23日，原始影像來源于美國地質(zhì)調(diào)查局網(wǎng)站（USGS）。Landsat 8 OLI包括9個(gè)波段，其中Band8是15 m的全色波段，此外，藍(lán)色波段主要可用于海岸帶觀測，短波紅外波段包括水汽強(qiáng)吸收特征、可用于云檢測。

選擇 FLAASH大氣校正模塊［16］實(shí)現(xiàn)Landsat 8影像數(shù)據(jù)的大氣校正；利用GPS實(shí)地獲取的地面控制點(diǎn)對(duì)影像進(jìn)行幾何精校正，誤差控制在0.5個(gè)像元內(nèi)；以GS（Gram-Schmidt）圖像融合方法，將影像空間分辨率提高到15 m；采用規(guī)則裁剪的方法裁剪出研究區(qū)域影像數(shù)據(jù)。

2 研究方法

2.1 養(yǎng)殖模式遙感信息提取方法

柘林灣水體類型豐富，主要有河流、湖泊、海灣水域、養(yǎng)殖水域等。為實(shí)現(xiàn)不同海水養(yǎng)殖類型的信息提取，先對(duì)試驗(yàn)區(qū)內(nèi)水體類型進(jìn)行了目視判別分析，建立了不同水體判別解譯標(biāo)志，基于決策樹規(guī)則的面向?qū)ο蠛凸庾V特征值法對(duì)養(yǎng)殖模式進(jìn)行提取［17-18］。面向?qū)ο蠓诸惙椒ㄔ诙喑叨确指罨A(chǔ)上進(jìn)行地物信息分類提取，選擇最優(yōu)分割尺度是其分類效果的關(guān)鍵。本研究采用平均分割評(píng)價(jià)指數(shù)（Average Segmentation Evaluation Index，ASEI ）法［19］得到普通池塘養(yǎng)殖、網(wǎng)箱養(yǎng)殖和高位池養(yǎng)殖的最優(yōu)分割尺度（圖2）。進(jìn)行目標(biāo)地物影像特征分析、選取有效的屬性特征，建立分類層次，定義隸屬度函數(shù)［20］（表1）。養(yǎng)殖遙感信息提取的主要步驟：（1）利用改進(jìn)的歸一化差異水體指數(shù)（MNDWI）［21］實(shí)現(xiàn)水陸分離；（2）利用各水體類型在近紅外波段的標(biāo)準(zhǔn)差值、延長度、近紅外波段的標(biāo)準(zhǔn)差規(guī)則，剔除河流和面積較大的湖泊；（3）利用MNDWI值、中紅外波段標(biāo)準(zhǔn)差值、矩形度、紋理特征值，剔除池塘間的小路和塘埂，同時(shí)利用面積規(guī)則、矩形度實(shí)現(xiàn)高密度養(yǎng)蝦池與普通池塘的分類提??；（4）利用網(wǎng)箱材質(zhì)引起的與周圍水體光譜差異特性，通過中紅外波段標(biāo)準(zhǔn)差、平均亮度值等特征實(shí)現(xiàn)網(wǎng)箱養(yǎng)殖的提取。

圖2 3種海水養(yǎng)殖類型最優(yōu)尺度分割

表1 柘林灣海水養(yǎng)殖類型分類規(guī)則集

2.2 海水養(yǎng)殖污染負(fù)荷估算方法

廣東省海水養(yǎng)殖過程產(chǎn)生的污染物主要來源于飼料的剩餌和水產(chǎn)品的排泄物。評(píng)估養(yǎng)殖污染對(duì)水環(huán)境影響的指標(biāo)或參數(shù)因調(diào)查研究目的不同而有所差異。本研究針對(duì)氮、磷和化學(xué)需氧量3個(gè)指標(biāo)，將“物質(zhì)平衡法”估算模型進(jìn)行改進(jìn)，用養(yǎng)殖面積替換養(yǎng)殖產(chǎn)量，即不同海水養(yǎng)殖總面積與污染系數(shù)乘積并累加，進(jìn)而估算污染物的排污總量。污染負(fù)荷總量計(jì)算方法為：

式中，Q為污染物的負(fù)荷總量（kg）；i為養(yǎng)殖類型，分別是網(wǎng)箱養(yǎng)殖（i=1）、高密度對(duì)蝦養(yǎng)殖（i=2）和池塘養(yǎng)殖（i=3）；j為污染負(fù)荷指標(biāo)，分別是氮（j=1）、磷（j=2）和化學(xué)需氧量（j=3）；Si為各養(yǎng)殖類型的面積（hm2）；T為養(yǎng)殖周期，即將養(yǎng)殖期為一年的設(shè)定系數(shù)為1、一年兩季系數(shù)為2、一年三季系數(shù)為3；L為污染系數(shù)（kg/hm2）；M為單位面積養(yǎng)殖產(chǎn)量；k為餌料系數(shù)；C1為餌料污染負(fù)荷含量，C2為養(yǎng)殖生物體污染負(fù)荷含量。改進(jìn)后的估算模型可結(jié)合遙感技術(shù)對(duì)養(yǎng)殖污染進(jìn)行估算，實(shí)現(xiàn)大范圍海水養(yǎng)殖面源污染的動(dòng)態(tài)監(jiān)測。

2.3 不同養(yǎng)殖類型污染系數(shù)率定

污染系數(shù)是本研究評(píng)估養(yǎng)殖污染負(fù)荷量的關(guān)鍵因素。為估算各類養(yǎng)殖類型在1年內(nèi)單位面積產(chǎn)生的污染負(fù)荷量，需對(duì)相關(guān)參數(shù)進(jìn)行確定。網(wǎng)箱養(yǎng)殖屬于人工控制的高密度型養(yǎng)殖類型，精養(yǎng)化程度高，養(yǎng)殖過程中投餌量大，魚類生長過程中產(chǎn)生的代謝有機(jī)物、未被攝食的餌料對(duì)養(yǎng)殖周圍海域環(huán)境的影響較大。高位池養(yǎng)殖受人工調(diào)控影響較大，養(yǎng)殖集約化程度高、投放密度大、產(chǎn)量高，養(yǎng)殖周期一年1～2次。池塘養(yǎng)殖以海水魚、對(duì)蝦混養(yǎng)或蝦蟹混養(yǎng)為主，屬半精養(yǎng)類型，受人工控制程度低于網(wǎng)箱養(yǎng)殖和高位池養(yǎng)殖模式，養(yǎng)殖密度較低，養(yǎng)殖周期一年1次。網(wǎng)箱養(yǎng)殖餌料主要為冰鮮雜魚，為提高餌料利用率，通常會(huì)配合用少量飼料。根據(jù)舒廷飛、Xu、頡曉勇等人的研究成果［23-27］，結(jié)合柘林灣網(wǎng)箱養(yǎng)殖場的實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)，得到網(wǎng)箱養(yǎng)殖的冰鮮雜魚餌料、配合飼料氮磷含量（含氮量由粗蛋白按6.25系數(shù)轉(zhuǎn)化而成）。依據(jù)專家咨詢和實(shí)際養(yǎng)殖調(diào)查情況，將網(wǎng)箱養(yǎng)殖的餌料系數(shù)取值為8，單位面積產(chǎn)量為50 t/hm2，高位池養(yǎng)殖餌料系數(shù)取值為1.3，單位面積產(chǎn)量約7.5 t/hm2，池塘養(yǎng)殖的餌料系數(shù)取值為1.8，單位面積養(yǎng)殖產(chǎn)量約3.75 t/hm2。結(jié)合統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和文獻(xiàn)，依據(jù)養(yǎng)殖產(chǎn)量、養(yǎng)殖周期、餌料成分、餌料系數(shù)、養(yǎng)殖容量等參數(shù)，將污染排放量換算成以養(yǎng)殖面積為基礎(chǔ)的污染系數(shù)，建立不同養(yǎng)殖模式的污染系數(shù)，估算N、P和COD的排放量（表2）。

表2 柘林灣不同海水養(yǎng)殖模式的污染系數(shù)

3 結(jié)果與分析

3.1 養(yǎng)殖模式遙感解譯結(jié)果與精度檢驗(yàn)

利用面向?qū)ο蠛凸庾V特征值法，結(jié)合對(duì)象大小、形狀、空間關(guān)系等要素，為減少分類規(guī)則受人為因素的影響，提高養(yǎng)殖模式的分類效率，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘的方法，實(shí)現(xiàn)了柘林灣養(yǎng)殖類型分類的半自動(dòng)化提?。▓D3，彩插四）。實(shí)驗(yàn)區(qū)40 544.30 hm2，從解譯結(jié)果得到，柘林灣網(wǎng)箱養(yǎng)殖面積319.34 hm2、高位池養(yǎng)殖面積50.92 hm2、池塘養(yǎng)殖面積6 886.94 hm2。采用混淆矩陣方法對(duì)分類結(jié)果的精度進(jìn)行評(píng)價(jià)，參考實(shí)驗(yàn)區(qū)Google Earth高分辨率影像，目視隨機(jī)選取100個(gè)樣本點(diǎn)來評(píng)價(jià)分類結(jié)果，并在ENVI5.3軟件中分別對(duì)監(jiān)督分類結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)估（表3）。通過精度評(píng)價(jià)比較可以看出，面向?qū)ο蠓诸惖目傮w精度比監(jiān)督分類提高了近10%，總體分類精度達(dá)到83.87%，Kappa系數(shù)為0.79。說明面向?qū)ο蠓诸惙ㄔ诤ＫB(yǎng)殖遙感信息提取中是一種精度較高的有效方法，該方法能夠區(qū)分不同的養(yǎng)殖模式，但對(duì)于不同遙感影像及不同地區(qū)均需要重新進(jìn)行分類規(guī)劃摸索。

圖3 柘林灣海水養(yǎng)殖分布

3.2 海水養(yǎng)殖模式的分布特征分析

柘林灣是一個(gè)半封閉性的海灣，根據(jù)遙感提取結(jié)果，可以對(duì)不同養(yǎng)殖模式的空間分布進(jìn)行分析，如圖2所示。柘林灣網(wǎng)箱養(yǎng)殖分布在3個(gè)區(qū)域，第一個(gè)面積最大的養(yǎng)殖區(qū)呈條帶狀，分布在三百門水域至東南方向的汛洲島、西澳島之間的海域；第二個(gè)片區(qū)呈矩形狀，分布在海山島東北角與汛洲島西邊海域之間；第三個(gè)片區(qū)呈條帶狀，分布在柘林鎮(zhèn)與西澳島之間的海域。池塘養(yǎng)殖主要分布在柘林灣西邊的汫洲鎮(zhèn)和海山鎮(zhèn)、北邊的黃岡鎮(zhèn)以及東邊的所城鎮(zhèn)和柘林鎮(zhèn)，又以黃岡鎮(zhèn)、汫洲鎮(zhèn)養(yǎng)殖區(qū)最為集中；高位池養(yǎng)殖呈散點(diǎn)狀，分布在海山島東部、西南部與外海相鄰的沿岸。掌握養(yǎng)殖類型的空間分布特點(diǎn)，有助于漁業(yè)管理和養(yǎng)殖結(jié)構(gòu)優(yōu)化。

表3 柘林灣海水養(yǎng)殖類型分類結(jié)果精度評(píng)價(jià)

3.3 不同海水養(yǎng)殖污染物負(fù)荷量估算

本研究利用改進(jìn)估算法對(duì)不同養(yǎng)殖模式的污染負(fù)荷進(jìn)行估算（設(shè)定養(yǎng)殖期為1年，T=1）。結(jié)果（表4）表明，2013年柘林灣海水養(yǎng)殖主要污染總負(fù)荷量為13 641.62 t，由網(wǎng)箱養(yǎng)殖產(chǎn)生的污染負(fù)荷量為9 073.32 t，其中氮負(fù)荷量為2 718.61 t，占總氮負(fù)荷量的78.22%；磷負(fù)荷量為634.29 t，占總磷負(fù)荷量的68.35%；COD負(fù)荷量為5 720.42 t，占總COD負(fù)荷量的61.92%。高位池養(yǎng)殖產(chǎn)生的污染負(fù)荷量為78.57 t，氮負(fù)荷量為24.62 t，占總氮負(fù)荷量的0.71%；磷負(fù)荷量為7.5 t，占總磷負(fù)荷量的0.51%；COD負(fù)荷量為46.45 t，占總COD負(fù)荷量的0.51%。池塘養(yǎng)殖產(chǎn)生的污染負(fù)荷量為4 489.73 t，其中氮負(fù)荷量為732.43 t，占總氮負(fù)荷量的21.07%；磷負(fù)荷量為286.15 t，占總磷負(fù)荷量的30.84%；COD負(fù)荷量為3 471.15 t，占總COD負(fù)荷量的37.57%。以上結(jié)果表明柘林灣海水養(yǎng)殖自身污染總量較大，已成為該海灣主要的污染源。

表4 柘林灣海水養(yǎng)殖污染負(fù)荷量估算及污染貢獻(xiàn)率評(píng)估結(jié)果

3.4 不同海水養(yǎng)殖模式污染貢獻(xiàn)率評(píng)估

基于海水養(yǎng)殖污染系數(shù)、養(yǎng)殖模式和養(yǎng)殖面積構(gòu)建污染貢獻(xiàn)率評(píng)估模型，實(shí)現(xiàn)柘林灣海水養(yǎng)殖面源污染的定量評(píng)估。研究結(jié)果表明，柘林灣2013年海水養(yǎng)殖環(huán)境主要污染總負(fù)荷量為13 641.62 t，其中氮負(fù)荷總量為3 475.65 t，磷負(fù)荷總量為927.95 t，COD負(fù)荷總量為9 238.02 t；網(wǎng)箱養(yǎng)殖主要污染負(fù)荷貢獻(xiàn)率為66.51%，普通池塘養(yǎng)殖為32.91%，高位池養(yǎng)殖僅為0.58%。海水養(yǎng)殖業(yè)本身對(duì)于沿海環(huán)境的污染貢獻(xiàn)率越來越大，不同海水養(yǎng)殖類型所產(chǎn)生的污染量差別較大，網(wǎng)箱養(yǎng)殖污染貢獻(xiàn)率遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于池塘養(yǎng)殖和高位池養(yǎng)殖。因此，漁民應(yīng)控制養(yǎng)殖容量，調(diào)整養(yǎng)殖類型，將有利于漁業(yè)的可持續(xù)發(fā)展和優(yōu)化經(jīng)濟(jì)生態(tài)效益。

3.5 海水養(yǎng)殖氮磷污染強(qiáng)度的空間特征分析

利用GIS軟件結(jié)合實(shí)測數(shù)據(jù)生成柘林灣2013年海水養(yǎng)殖區(qū)的氮、磷污染強(qiáng)度空間分布圖（圖4，彩插四）。從圖3（彩插四）可以看出，產(chǎn)生氮污染最為嚴(yán)重的區(qū)域?yàn)榫W(wǎng)箱養(yǎng)殖區(qū)，磷污染較為嚴(yán)重的區(qū)域?yàn)辄S岡鎮(zhèn)的池塘養(yǎng)殖區(qū)和網(wǎng)箱養(yǎng)殖區(qū)，其次是汫洲鎮(zhèn)的池塘養(yǎng)殖區(qū)。因此，養(yǎng)殖戶應(yīng)合理改良養(yǎng)殖類型和適當(dāng)調(diào)整養(yǎng)殖密度，相關(guān)部門可以制訂相應(yīng)的治理辦法或防控措施。

圖4 柘林灣環(huán)境氮和磷污染強(qiáng)度空間分布

4 結(jié)論與討論

海水養(yǎng)殖業(yè)給人類提供食物來源、帶來經(jīng)濟(jì)效益的同時(shí)也引起了近海海洋生態(tài)環(huán)境的污染問題，對(duì)海水養(yǎng)殖污染負(fù)荷進(jìn)行評(píng)估具有重要意義［28］。本研究選擇典型海水養(yǎng)殖區(qū)柘林灣為實(shí)驗(yàn)區(qū)，對(duì)海水養(yǎng)殖污染負(fù)荷的評(píng)估方法進(jìn)行研究，完成典型海灣海水養(yǎng)殖污染負(fù)荷的估算與監(jiān)測，可填補(bǔ)漁業(yè)環(huán)境污染監(jiān)測在海灣海水養(yǎng)殖面源污染的空缺。采用實(shí)測法建立了不同養(yǎng)殖類型的污染系數(shù)，為水產(chǎn)養(yǎng)殖面源污染問題監(jiān)測與評(píng)估提供了重要參考依據(jù)。利用面向?qū)ο蠹肮庾V特征值法完成海水養(yǎng)殖類型的遙感提取，分析了污染物在空間上的分布特征，為海水養(yǎng)殖用地的合理規(guī)劃與海水養(yǎng)殖持續(xù)發(fā)展提供理論依據(jù)及技術(shù)方法。此外，本研究還估算了不同海水養(yǎng)殖模式的污染貢獻(xiàn)率，可為沿海養(yǎng)殖業(yè)的生產(chǎn)調(diào)控提供科學(xué)依據(jù)。

受遙感數(shù)據(jù)空間分辨率的限制，信息提取結(jié)果與實(shí)際存在偏差。選擇高分辨率影像數(shù)據(jù)或多源遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合探討。利用排污染系數(shù)進(jìn)行養(yǎng)殖污染排放量估算具有不確定性，同時(shí)養(yǎng)殖業(yè)增產(chǎn)量依靠統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，存在時(shí)間滯后性，具有一定的誤差。不同養(yǎng)殖階段和不同養(yǎng)殖類型對(duì)環(huán)境影響程度有差異，應(yīng)加強(qiáng)對(duì)不同階段養(yǎng)殖排污情況的研究。未來的研究將利用成像光譜儀進(jìn)行不同養(yǎng)殖模式觀測，構(gòu)建養(yǎng)殖區(qū)污染物反演模型，結(jié)合GIS等技術(shù)建立污染物動(dòng)態(tài)監(jiān)測與空間分布模擬平臺(tái)，以更全面地評(píng)價(jià)海水養(yǎng)殖業(yè)對(duì)近海環(huán)境的影響。

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