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    基于衛(wèi)星遙感的合肥市環(huán)城河富營養(yǎng)化評(píng)價(jià)

    2021-09-28 08:26:32朱傳華胡群林徐廣松王思滿
    中國農(nóng)村水利水電 2021年9期
    關(guān)鍵詞:環(huán)城富營養(yǎng)化波段

    張 勇,詹 宇,朱傳華,周 浩,楊 晨,胡群林,徐廣松,王思滿,王 慧

    (1.安徽建筑大學(xué)環(huán)境與能源工程學(xué)院,合肥230601;2.環(huán)境污染控制與廢棄物資源化利用安徽省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,合肥230601)

    0 引言

    水體中存在的過量營養(yǎng)物質(zhì)會(huì)導(dǎo)致藻類大量繁殖,從而破壞水體的生態(tài)系統(tǒng),是淡水系統(tǒng)如湖泊、河流面臨的最緊迫的問題之一。盡管政府正在努力減少周圍城市廢水排放和農(nóng)業(yè)徑流帶來的富營養(yǎng)化問題,但富營養(yǎng)化仍然是我國水域目前面臨的一個(gè)嚴(yán)重問題[1,2]。水體富營養(yǎng)化與氮磷污染物密切相關(guān),污染物濃度是評(píng)價(jià)水質(zhì)條件的重要指標(biāo),控制水體的氮磷污染對(duì)水環(huán)境治理至關(guān)重要[3]。如果可以量化營養(yǎng)物質(zhì)的空間分布,就可以更好地對(duì)污染物實(shí)施管理,以減輕水體的富營養(yǎng)化。在此背景下,傳統(tǒng)的野外采樣測(cè)量方法耗費(fèi)成本高、難度大、用時(shí)長、缺乏整體代表性,某些采樣地因地理?xiàng)l件惡劣導(dǎo)致采樣困難等問題。但遙感技術(shù)的發(fā)展有潛力解決傳統(tǒng)采樣方法帶來的成本、時(shí)間等問題,也可以提供整個(gè)水體的廣泛覆蓋,已經(jīng)廣泛應(yīng)用于內(nèi)陸湖泊、沿海岸線的水質(zhì)、水生植被的監(jiān)測(cè)[4-13],但空間小尺度的景觀水體監(jiān)測(cè)尚未見報(bào)道。本研究以合肥市環(huán)城河為研究對(duì)象,結(jié)合Landsat-8 衛(wèi)星影像和地面采樣數(shù)據(jù),建立水質(zhì)反演模型,預(yù)測(cè)未來的水體氮磷元素濃度分布規(guī)律[14],并對(duì)其進(jìn)行了富營養(yǎng)化評(píng)價(jià),以期為城市景觀水體監(jiān)測(cè)和綜合治理提供技術(shù)支撐。

    1 材料與方法

    1.1 研究區(qū)域

    如圖1 環(huán)城河位于合肥市主城區(qū)內(nèi),前身為古廬州城的護(hù)城河,環(huán)城河水體長度約5 600 m,平均深度1.5 m,平均寬度約50 m。環(huán)城河北段屬于南淝河干流的一部分,南段因城市建設(shè)被分割成黑池壩、雨花塘、包河等幾部分。

    圖1 采樣點(diǎn)分布Fig.1 Distribution of sampling points

    根據(jù)2015-2018年于環(huán)城河水體取樣監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)來看,這幾年環(huán)城河污染情況依舊嚴(yán)重,整體呈現(xiàn)中度乃至重度富營養(yǎng)化狀態(tài)。其中,環(huán)城河北段水質(zhì)要明顯劣于南段,夏秋季節(jié)水質(zhì)劣于春冬季節(jié)。長期以來,環(huán)城河水體的補(bǔ)充水源都以天然降雨以及城市污水再生工程的中水回用為主,且其自身凈化能力較弱。

    1.2 數(shù)據(jù)收集

    如圖1 在環(huán)城河水體范圍內(nèi)布置9 個(gè)采樣點(diǎn),分別于2017年10月28日和2018年12月22日在環(huán)城河各取樣點(diǎn)位采集了水樣,并在取樣24 h內(nèi)在實(shí)驗(yàn)室測(cè)量了主要的水質(zhì)指標(biāo)。

    Landsat-8 衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)在地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gs?cloud.cn/)下載,由于Landsat-8 衛(wèi)星的運(yùn)行周期為16 d,且大氣層的云量會(huì)對(duì)衛(wèi)星影像產(chǎn)生一定的影響,所以選取與地面實(shí)地采樣日期較為接近且云量較少的影像。

    1.3 衛(wèi)星影像的預(yù)處理

    衛(wèi)星影像的數(shù)據(jù)處理工作在軟件ENVI5.3(The Environ?ment for Visualizing Images)中完成,B1~B7波段參與模型構(gòu)建。建模前對(duì)影像進(jìn)行輻射定標(biāo)和大氣校正處理[10,11,15],獲取地物大氣表觀反射率(top-of-atmosphere reflectance)。

    1.4 反演模型的構(gòu)建

    經(jīng)過ENVI 軟件預(yù)處理后得到的衛(wèi)星影像進(jìn)行單波段值提?。?6],主要是B1~B7 七個(gè)波段,分別將這7 個(gè)單波段值與2017年實(shí)測(cè)的9個(gè)點(diǎn)位的總氮濃度值做Pearson 相關(guān)性分析,得出相關(guān)性最高的幾個(gè)單波段值:B3、B4,再對(duì)相關(guān)性較高的單波段值做波段組合[11],其主要形式為Bi、Bi+Bj、Bi-Bj、Bi*Bj、Bi/Bj、1/Bi等,波段組合后再次進(jìn)行相關(guān)性分析,選取單波段及波段組合后相關(guān)性最高的波段組合,與實(shí)測(cè)的總氮數(shù)據(jù)建立數(shù)學(xué)模型,主要有線性模型、對(duì)數(shù)指數(shù)模型、多項(xiàng)式模型等,選出其擬合值R2最高的幾組作為研究對(duì)象,再將這幾組模型應(yīng)用到2018年衛(wèi)星影像的波段組合中,得到一組總氮濃度的反演值,把此反演結(jié)果與2018年實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比,并做均方根誤差(RMSE)檢驗(yàn),最終選出其誤差值最小的一組模型。對(duì)總磷、氨氮做同樣的反演過程,也得到兩組最佳的反演模型??偟?、總磷、氨氮濃度的反演模型如表1。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 遙感最優(yōu)模型

    環(huán)城河2018年總氮、總磷、氨氮的最佳反演模型情況如表2所示,反演模型都是線性模型的效果最佳,模型擬合的R2[17]分別達(dá)到了0.823 0、0.635 5、0.792 8,都處于較高水平,相比之下,TP 的模型擬合度略低于TN 和NH3-N。均方根誤差分別為2.50、0.37、1.75[18],均為誤差最小的模型[19]。

    表2 反演模型統(tǒng)計(jì)結(jié)果Tab.2 Inversion model statistical results

    2.2 精度驗(yàn)證

    從3種模型的反演結(jié)果上看,雖然一些點(diǎn)有些許偏差,但總體誤差都在可接受范圍[8],模型擬合的R2值均在0.6 以上,尤其是TN 和NH3-N 模型的擬合度達(dá)到了0.8 左右。結(jié)果表明,這3種反演模型的應(yīng)用是符合實(shí)際的[6]。總氮、總磷、氨氮的模型驗(yàn)證分別如圖2所示。

    圖2 水質(zhì)指標(biāo)模型驗(yàn)證Fig.2 Water quality index model validates

    2.3 富營養(yǎng)物空間分布

    圖3 顯示了最佳模型應(yīng)用到衛(wèi)星影像上得到的3 種富營養(yǎng)指標(biāo)的反演濃度分布圖,從整體上看,總氮、總磷、氨氮的濃度在環(huán)城河中都呈現(xiàn)出北段水體污染程度高于南段的情況,尤其是環(huán)城河北段的中東部污染最嚴(yán)重,而總氮、總磷、氨氮在不同位置上污染程度的區(qū)別并無太大差異。

    圖3 環(huán)城河2018年水質(zhì)指標(biāo)濃度分布圖Fig.3 The concentration map of water quality index of Ring River in 2018

    2.4 水體營養(yǎng)狀態(tài)評(píng)估

    水體富營養(yǎng)化評(píng)價(jià)的方法有很多,本文采用的水體營養(yǎng)狀態(tài)評(píng)價(jià)方法是營養(yǎng)評(píng)分模式[20],其計(jì)算方法公式(1)所示。

    式中:M為富營養(yǎng)化程度評(píng)分值;Mi為第i個(gè)評(píng)價(jià)參數(shù)的評(píng)分值;N為評(píng)價(jià)參數(shù)的個(gè)數(shù)。

    根據(jù)Landsat-8 衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)以及之前得到的水質(zhì)參數(shù)反演模型,對(duì)反演所得到的水質(zhì)參數(shù)濃度運(yùn)用評(píng)分法進(jìn)行富營養(yǎng)化評(píng)價(jià),其反演濃度與營養(yǎng)狀態(tài)評(píng)價(jià)如表3所示。

    表3 各點(diǎn)水質(zhì)指標(biāo)反演結(jié)果與富營養(yǎng)化評(píng)價(jià)Tab.3 Inversion results of water quality indexes and eutrophication evaluation at each point

    如圖4所示為2018年環(huán)城河水體富營養(yǎng)化分布圖,可以看出環(huán)城河北段水體的營養(yǎng)程度要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于環(huán)城河南段水體,而環(huán)城河西南段水體水質(zhì)要遠(yuǎn)遠(yuǎn)好于其他部分水體,這與之前3種指標(biāo)單獨(dú)分析的結(jié)果基本一致。

    圖4 環(huán)城河2018年水體營養(yǎng)分布圖Fig.4 Water nutrition distribution map of the Ring River in 2018

    3 結(jié)論

    本文基于環(huán)城河水體實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和Landsat-8 衛(wèi)星影像的光譜各波段值,分析了波段值與2017年總氮、總磷、氨氮等水質(zhì)指標(biāo)實(shí)測(cè)值的相關(guān)性,分別選出了與3 種水質(zhì)指標(biāo)擬合效果最好的波段情況,確立反演模型,并將模型應(yīng)用到2018年的衛(wèi)星影像上,并對(duì)2018年的水體情況進(jìn)行富營養(yǎng)化評(píng)價(jià)。得出了以下幾條結(jié)論。

    (1)對(duì)于環(huán)城河水體而言,總氮、總磷、氨氮三種水質(zhì)指標(biāo),B3、B4波段與實(shí)測(cè)值的相關(guān)性都要優(yōu)其他波段。

    (2)雖然對(duì)數(shù)、指數(shù)和多項(xiàng)式建立的數(shù)學(xué)模型在擬合度上高于線性模型,但在最后的反演精度上線性模型更為精準(zhǔn)。

    (3)環(huán)城河北段的水體富營養(yǎng)化程度比南段更嚴(yán)重,可能是因?yàn)楸倍嗡谖恢锰幱诜比A地段,加上水質(zhì)受南淝河影響較大?!?/p>

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