孫 忠 華，胡 雅 文，王 巧，甘 琪 瑤

(長江水利委員會(huì) 網(wǎng)絡(luò)與信息中心，湖北 武漢 430010)

1 研究背景

據(jù)統(tǒng)計(jì)，洪澇災(zāi)害作為目前影響最為嚴(yán)重的自然災(zāi)害，每年帶來的災(zāi)害損失占所有自然災(zāi)害損失量的40%以上[1]。長江中下游遍布農(nóng)業(yè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，洪澇災(zāi)害的發(fā)生必將造成巨大損失，因此及時(shí)準(zhǔn)確地獲取洪水的空間信息、淹沒范圍，對(duì)洪水的發(fā)展趨勢進(jìn)行監(jiān)測、預(yù)報(bào)，并為防災(zāi)救災(zāi)工作提供信息支持對(duì)于盡可能減少洪澇災(zāi)害帶來的損失意義重大。在監(jiān)測和預(yù)警洪水災(zāi)害過程中，洪水淹沒范圍即水體面積變化是最重要的信息之一，如何科學(xué)、準(zhǔn)確、快速地獲取水體信息，及時(shí)掌握水資源環(huán)境的變化，對(duì)資源環(huán)境的監(jiān)測、洪災(zāi)的預(yù)防、災(zāi)后救援等均具有重大的現(xiàn)實(shí)意義[2]。

20世紀(jì)中期至今，遙感(RS)、地理信息系統(tǒng)(GIS)等空間信息技術(shù)日趨成熟，綜合對(duì)地觀測技術(shù)為洪水淹沒范圍的評(píng)估提供了先進(jìn)的技術(shù)手段。合成孔隙雷達(dá)SAR能穿過云霧獲取地表信息，因此具備全天時(shí)全天候的監(jiān)測能力，有效彌補(bǔ)了光學(xué)影像在南方地區(qū)受多云多雨影響的局限性[3]。由于SAR主動(dòng)探測地物的后向散射信息，使得以鏡面散射為主的水體呈現(xiàn)出不同于其他地物的后向散射能力，因此，開展SAR水體變化范圍提取和監(jiān)測研究，對(duì)提高水體變化監(jiān)測的頻率和準(zhǔn)確性有著重要意義，也為開展洪澇等險(xiǎn)情的評(píng)估提供了可能[4]。

SAR影像后向散射強(qiáng)度與地物的表面粗糙度息息相關(guān)，表面光滑的水體多產(chǎn)生鏡面散射，對(duì)雷達(dá)信號(hào)的后向散射能力較弱[5]，因此基于閾值分割的SAR影像水體提取不失為一種經(jīng)典方法。對(duì)于單極化影像中水體和非水體類別的后向散射強(qiáng)度進(jìn)行直方圖統(tǒng)計(jì)分析，使得獲得類別分割閾值的方法簡易高效。孫亞勇、李智慧等在OTSU算法的基礎(chǔ)上已發(fā)展了較多的閾值自動(dòng)、半自動(dòng)選擇方法[6-7]；鄧瀅等綜合利用了全極化影像的Freeman極化特征和多尺度分割特征，使水體提取精度優(yōu)于單一方法，但是需要不斷嘗試分割尺度和合并尺度[8]；Huang等以地表覆蓋類型產(chǎn)品為樣本數(shù)據(jù)，利用隨機(jī)森林的方法提取哨兵影像中的水體信息，采用隨機(jī)選點(diǎn)的方式進(jìn)行精度驗(yàn)證，實(shí)現(xiàn)了較高的自動(dòng)化程度[9]；Xie等首先對(duì)全極化Radarsat-2進(jìn)行wishart監(jiān)督分類，然后基于河流、湖泊、池塘的不同形態(tài)特征，利用SVM、CART、TB、RF(隨機(jī)森林)等分類 器進(jìn)行水體類型的識(shí)別，其中RF分類器獲得了95%的水體類型分類精度[10]。

圖1 鄱陽湖區(qū)與鄱陽縣昌江下游示意Fig.1 Poyang Lake area and Changjiang downstream of Poyang County

綜上所述，針對(duì)基于SAR影像的水體自動(dòng)、半自動(dòng)的提取算法，已積累了大量的經(jīng)驗(yàn)，但大部分現(xiàn)有研究都是采用國外的SAR影像數(shù)據(jù)源。隨著GF-3衛(wèi)星的成功發(fā)射，緩解了國內(nèi)SAR數(shù)據(jù)源的長期缺乏問題，因此需要盡快嘗試將GF-3多極化數(shù)據(jù)應(yīng)用于國家水資源宏觀管理業(yè)務(wù)，并可為未來國內(nèi)多頻率、多極化SAR遙感技術(shù)的應(yīng)用提供經(jīng)驗(yàn)。

2020年汛期，持續(xù)的強(qiáng)降雨造成長江中下游多地發(fā)生嚴(yán)重洪澇災(zāi)害。將GIS技術(shù)和RS技術(shù)綜合應(yīng)用于洪澇險(xiǎn)情分析，對(duì)于精準(zhǔn)定位險(xiǎn)情位置、提高險(xiǎn)情發(fā)現(xiàn)和處置的時(shí)效性具有重要意義。本文嘗試將GF-3影像以簡單高效的方式應(yīng)用于防洪救災(zāi)工作中，擬探索SAR與水利管理業(yè)務(wù)的高效結(jié)合?；陂L江水利委員會(huì)(以下簡稱“長江委”)水利“一張圖”，將歷年險(xiǎn)情信息、防洪工程信息以及長江委中心數(shù)據(jù)庫相關(guān)的數(shù)據(jù)資源進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，旨在險(xiǎn)情多發(fā)地判別、險(xiǎn)情原因分析以及特定險(xiǎn)情的有效應(yīng)對(duì)方面，能夠?yàn)樗禐?zāi)害防御部門提供即時(shí)、高效決策奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

遙感影像分析技術(shù)結(jié)合GIS空間分析的應(yīng)用，已成為一種高效的洪澇險(xiǎn)情淹沒分析、險(xiǎn)情評(píng)估與輔助決策的手段[11]。本文基于GF-3SAR影像，結(jié)合空間統(tǒng)計(jì)和閾值分割方法，建立了水體信息提取技術(shù)體系；并考慮到圩垸運(yùn)用等防洪救災(zāi)措施以及多種因素，分析了水體分布變化與防洪決策的關(guān)系，可為水利信息化應(yīng)用發(fā)展提供參考。

2 研究目標(biāo)與數(shù)據(jù)

2.1 研究區(qū)域

鄱陽湖是中國第一大淡水湖，也是中國第二大湖，鄱陽湖區(qū)地理位置如圖1所示。鄱陽湖位于江西省北部、長江中下游南岸，介于北緯28°22′～29°45′、東經(jīng)115°47′～116°45′之間。鄱陽湖水系以贛、撫、信、饒、修五大河流為主體，此外還有直接入湖的清豐山溪、博陽河、漳田河、潼津河等河流，從湖口匯入長江。鄱陽湖水位變化受上述五大河及長江來水的雙重影響，每當(dāng)洪水季節(jié)，水位升高，湖水漫灘；枯水季節(jié)，水位下降，湖水落槽與河道無異[12]。鄱陽湖是我國十大生態(tài)功能保護(hù)區(qū)之一，同時(shí)也是長江干流重要的調(diào)蓄性湖泊，在長江流域發(fā)揮著重要的防洪及物種保護(hù)、調(diào)節(jié)氣候、促進(jìn)水循環(huán)等眾多生態(tài)功能[13]。本文以鄱陽湖區(qū)為主研究區(qū)，重點(diǎn)關(guān)注鄱陽湖東部鄱陽縣昌江下游多日的險(xiǎn)情情況，以此為樣本探索空間信息技術(shù)在防汛工作中的應(yīng)用。

2.2 影像數(shù)據(jù)

2.2.1GF-3極化SAR影像

GF-3衛(wèi)星是我國首顆C頻段多極化高分辨率合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar，SAR)衛(wèi)星。它具有成像空間分辨率高、幅寬大、輻射精度高、模式多和連續(xù)工作時(shí)間長等特點(diǎn)，能夠獲取分辨率為1～500 m、成像幅寬為10～650 km的C波段多極化微波遙感影像，實(shí)現(xiàn)全天候、全天時(shí)海洋與陸地觀測[14]。GF-3衛(wèi)星成像模式列于表1中。

在出現(xiàn)洪澇等自然災(zāi)害時(shí)，往往伴隨有惡劣天氣，監(jiān)測區(qū)域會(huì)受到云層、降水等因素影響，光學(xué)遙感難以發(fā)揮作用。微波遙感因其具有全天候全天時(shí)能力，即使是在惡劣的氣象條件下也能夠迅速獲取監(jiān)測區(qū)域第一手遙感影像信息，為減災(zāi)救災(zāi)決策提供重要依據(jù)[15]。因此，微波遙感成為洪水災(zāi)害險(xiǎn)情評(píng)估的有力工具，也是2020年汛期長江中下游洪水監(jiān)測的主要數(shù)據(jù)源。

2.2.2影像采集情況

2020年7月11日起，鄱陽湖水位突破了1998年最高水位，江西省啟動(dòng)了防汛Ⅰ級(jí)響應(yīng)；長江委網(wǎng)絡(luò)與信息中心緊急聯(lián)系水利部信息中心和自然資源部國土衛(wèi)星遙感應(yīng)用中心，請(qǐng)求推送江西鄱陽湖區(qū)GF系列影像，及時(shí)采集到了2020年7月8日至2020年8月8日的鄱陽縣昌江下游GF-3雙極化SAR遙感影像以及不定期的GF系列光學(xué)衛(wèi)星影像，實(shí)現(xiàn)了研究區(qū)域遙感影像的持續(xù)采集與監(jiān)測分析。鄱陽湖區(qū)GF-3衛(wèi)星影像采集情況列于表2，共采集到了9期影像22景，能較完整地反映鄱陽湖區(qū)防汛救災(zāi)工作成效。而GF系列光學(xué)影像獲取無法按業(yè)務(wù)需求做到定時(shí)定點(diǎn)，且因惡劣天氣情況，其影像質(zhì)量無法得到保證，僅可作為SAR影像的補(bǔ)充。

表2 鄱陽湖區(qū)GF-3衛(wèi)星影像采集情況Tab.2 The situation of GF-3 satellite image collection in Poyang Lake District

2.3 圩垸與險(xiǎn)情數(shù)據(jù)

險(xiǎn)情數(shù)據(jù)采集依靠線下動(dòng)態(tài)收集各省填報(bào)數(shù)據(jù)的模式，針對(duì)少數(shù)重要險(xiǎn)情，奔赴搶險(xiǎn)一線的工作人員在現(xiàn)場補(bǔ)充采集照片、視頻和位置信息。2020年7月2日開始至8月24日，累計(jì)收集到了長江中下游地區(qū)湖北、湖南、江西、安徽、江蘇等5省861個(gè)洲灘圩垸運(yùn)用的信息；6月11日至8月13日，累計(jì)收集到長江中下游5個(gè)省4 348條堤防險(xiǎn)情信息。洲灘圩垸信息包括圩垸規(guī)模、類型、所在河流、所在地、耕地、人口、總面積、運(yùn)用時(shí)間、損失情況等，堤防險(xiǎn)情信息包括險(xiǎn)情發(fā)生所在河流、出險(xiǎn)地點(diǎn)、險(xiǎn)情類型、險(xiǎn)情描述、處置方式等。

3 監(jiān)測分析方法

3.1 水體微波遙感

微波是電磁波的一種形式，波長在1 mm～1 m之間。微波遙感是利用各種傳感器接收地面地物發(fā)射或反射的微波信號(hào)，借以識(shí)別、分析地物，提取所需的信息。微波遙感分為主動(dòng)和被動(dòng)遙感。SAR是一種主動(dòng)遙感系統(tǒng)，SAR發(fā)射的微波能夠穿透云、雨雪、塵埃和霧霾等，這使得它具有全天候工作的能力[16]。

SAR微波遙感影像的灰度值代表了雷達(dá)回波強(qiáng)度的大小，雷達(dá)回波強(qiáng)度又定量地由雷達(dá)后向散射系數(shù)決定。后向散射系數(shù)受雷達(dá)系統(tǒng)的波長、極化方式、入射角、地面目標(biāo)的表面粗糙度和復(fù)介電常數(shù)等因素影響[17]。通常一個(gè)具體的雷達(dá)系統(tǒng)的波長、極化方式、入射角是固定的。地面復(fù)介電常數(shù)受多種因素的影響，與表層土壤的水分含量有較好的相關(guān)性。洪水期間，表層土壤的濕度相差不大。因此，可以認(rèn)為地面分辨率單元內(nèi)的回波強(qiáng)度由該單元范圍內(nèi)的平均粗糙度決定。粗糙表面具有對(duì)雷達(dá)波束向各個(gè)方向散射的特點(diǎn)，當(dāng)表面粗糙程度愈大時(shí)，這種無方向性表現(xiàn)得愈明顯，其回波強(qiáng)度較大，影像上表現(xiàn)為亮色調(diào)；而光滑表面由于雷達(dá)波束的側(cè)視，鏡面反射使回波的能量很弱，回波強(qiáng)度較小，在影像上表現(xiàn)為黑色調(diào)[18]。

與SAR波長相比，陸地相對(duì)為粗糙表面，洪水水面相對(duì)為光滑表面。因此在SAR微波遙感影像上陸地通常為灰白色或黑灰色，水體為暗色或黑色[19]。

圖2為GF-3衛(wèi)星采用HV極化方式采集的微波遙感影像；圖3為GF-3衛(wèi)星HV極化方式微波遙感影像的灰度直方圖。由圖3可以看出：圖中呈雙峰形狀，左側(cè)峰型尖瘦，右側(cè)峰型矮胖，反映了HV極化方式采集的微波遙感影像灰度分布特征；其中左側(cè)的尖峰灰度值較低，代表洪水水體像元[20-24]。

3.2 RS與GIS應(yīng)用

洪澇險(xiǎn)情分析集成了RS的空間監(jiān)測技術(shù)和GIS的空間分析技術(shù)。GF-3極化SAR影像根據(jù)防洪救災(zāi)工作需求在經(jīng)過預(yù)處理得到相應(yīng)產(chǎn)品后，再通過GIS對(duì)影像產(chǎn)品作進(jìn)一步分析，比如淹沒區(qū)提取、淹沒面積估算，以及將數(shù)字化的各地險(xiǎn)情數(shù)據(jù)、圩垸等防洪措施的空間信息反映到圖上[25]，讓險(xiǎn)情直觀地展現(xiàn)于地圖之上，通過水利一張圖的防洪專題圖為防洪指揮決策提供詳實(shí)、準(zhǔn)確的信息支撐。

4 數(shù)據(jù)處理方法

4.1 影像處理流程

本文對(duì)于洪水淹沒區(qū)的提取分析主要采用的是GF-3雙極化SAR影像。圖4為影像處理流程。對(duì)GF-3衛(wèi)星影像進(jìn)行了多視處理、圖像濾波、幾何精校正、水體提取等處理，處理之后的GF-3衛(wèi)星影像滿足了本次洪水遙感監(jiān)測的需要。

圖2 GF-3 微波遙感影像(HV)Fig.2 Microwave remote sensing image(HV)

圖3 GF-3 微波遙感影像(HV)灰度直方圖Fig.3 Microwave remote sensing image (HV) gray histogram

圖4 GF-3衛(wèi)星影像水體提取分析流程Fig.4 Process of water extraction analysis by satellite image

4.2 圩垸與險(xiǎn)情數(shù)據(jù)處理方法

針對(duì)2020年汛期運(yùn)用的圩垸，根據(jù)各省填報(bào)的圩垸位置信息，結(jié)合歷年來積累的圩垸點(diǎn)以及相關(guān)圩垸圖集、疊加影像及水利專題圖，完成了全部運(yùn)用圩垸點(diǎn)定位工作。其中，對(duì)于萬畝以上圩垸、部分千畝至萬畝圩垸，進(jìn)一步數(shù)字化以使其形成圩垸面要素。圖5為“一張圖”平臺(tái)所展示的鄱陽縣昌江下游昌江周邊圩垸的空間分布示意。圖6為鄱陽縣昌江下游險(xiǎn)情期間圩垸潰口險(xiǎn)情點(diǎn)的分布示意，該圖明確直觀地展現(xiàn)了險(xiǎn)情點(diǎn)的空間位置及周邊環(huán)境因素，可為防洪搶險(xiǎn)工作綜合考慮與決策提供有效信息支撐。

圖6 鄱陽縣昌江下游險(xiǎn)情分析專題示意Fig.6 Thematic map of risk analysis in Changjiang downstream,Poyang County

根據(jù)2020年長江中下游4 348條堤防險(xiǎn)情信息，考慮到填報(bào)位置信息，并結(jié)合2016年以來積累的險(xiǎn)情點(diǎn)，以及相關(guān)堤防圖集、防洪形勢圖等，經(jīng)疊加影像及水利專題圖，完成了堤防險(xiǎn)情點(diǎn)的定位工作。在險(xiǎn)情點(diǎn)定位過程中，根據(jù)填報(bào)信息和險(xiǎn)情點(diǎn)位的聚合程度，梳理出部分險(xiǎn)情屬于同一地點(diǎn)發(fā)生多次相同險(xiǎn)情或不同類型的險(xiǎn)情。部分重要地區(qū)以險(xiǎn)情專題圖的形式服務(wù)于防汛指揮決策。

對(duì)于圩垸和堤防險(xiǎn)情信息規(guī)范化整理，按設(shè)計(jì)好的數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)完成入庫。入庫的圩垸和堤防險(xiǎn)情通過唯一碼與地圖上的空間要素建立關(guān)聯(lián)關(guān)系，便于可在“一張圖”中關(guān)聯(lián)查詢詳情信息。

5 監(jiān)測分析結(jié)果

5.1 險(xiǎn)情前后影像對(duì)比

2020年7月11日，基于當(dāng)?shù)胤姥床块T預(yù)計(jì)鄱陽湖湖區(qū)將發(fā)生流域性大洪水，江西省將防汛應(yīng)急響應(yīng)提升為Ⅰ級(jí)。通過獲取2020年7月8日與2020年7月12日的GF-3衛(wèi)星影像，提取了鄱陽湖湖區(qū)水域分布范圍，并以此為基礎(chǔ)，對(duì)該區(qū)域受災(zāi)前后水域范圍進(jìn)行了對(duì)比。圖7分別為鄱陽湖區(qū)2020年7月8日水域范圍與2020年7月12日增長的水域范圍，由圖7可見，整個(gè)鄱陽湖區(qū)水域范圍明顯擴(kuò)張。

圖7 鄱陽湖7月8日與7月12日水域范圍對(duì)比Fig.7 Comparison of water area of Poyang Lake between July 8 and July 12

圖8分別為鄱陽縣昌江下游2020年7月8日與2020年7月12日增長的水域范圍。由圖可見，7月12日后，昌江下游洪水淹沒跡象明顯。

圖8 鄱陽縣昌江下游7月8日與7月12日水域范圍對(duì)比Fig.8 Comparison of water area of Changjiang downstream,Poyang County between July 8 and July 12

5.2 昌江下游多日影像對(duì)比分析

為了研究汛期鄱陽湖區(qū)洪水險(xiǎn)情監(jiān)測的效果，選取鄱陽縣昌江下游作為重點(diǎn)監(jiān)測區(qū)域，完成多日的洪水淹沒區(qū)監(jiān)測。因?yàn)镚F-3衛(wèi)星影像獲取的缺失，汛期完整覆蓋昌江下游的影像在時(shí)間上無法連續(xù)監(jiān)測，本次研究選取了2020年7月8日至2020年8月8日共9期影像并提取其水域范圍，完整地展示了險(xiǎn)情期間水域淹沒范圍的變化趨勢。

圖9為鄱陽縣昌江下游淹沒區(qū)9期監(jiān)測圖，藍(lán)色部分為水體淹沒區(qū)。如圖9所示，災(zāi)害形成之前的7月8日，昌江下游江水于河道內(nèi)正常淹沒，沒有出現(xiàn)農(nóng)田、居民地淹沒情形。7月8日晚和7月9日晚，鄱陽縣昌江下游問桂道圩和中洲圩相繼潰口，7月12日的水體監(jiān)測圖中可明顯見到淹沒區(qū)由河道向西北部蔓延。結(jié)合圖4的昌江下游險(xiǎn)情分析專題圖可知：其主要原因在于強(qiáng)降雨帶來的江水暴漲致使昌江圩垸多處潰口，從而使江水流向西北部，淹沒居民地。7月12日后，由圖9可見，7月15日顯示的昌江河道周邊淹沒情況稍有緩解，但東南部也開始出現(xiàn)了淹沒情況，原因在于隨著昌江邊圩垸運(yùn)用以及江西省防洪搶險(xiǎn)工作的逐步展開，險(xiǎn)情稍有緩解。據(jù)了解，7月15～26日，由于新一輪持續(xù)的強(qiáng)降雨，加劇了鄱陽湖流域的洪澇險(xiǎn)情，因?yàn)榉篮榫葹?zāi)工作的高效實(shí)施，雖然淹沒面積在持續(xù)增長，但增長速度緩慢。7月26日后，昌江下游東北部、西南部、江心洲淹沒程度得以逐步緩解，原因在于此時(shí)已到險(xiǎn)情后期；到8月8日，洪水淹沒范圍處于逐步消退中。

圖9 2020年7月12日至8月8日鄱陽縣昌江下游淹沒區(qū)變化示意Fig.9 Changing map of submerged area in Changjiang downstream area, Poyang County during 2020/07/12 and 2020/08/08

5.3 水體面積變化趨勢分析

基于獲取的鄱陽縣昌江下游9期SAR影像，通過閾值計(jì)算提取到了水域覆蓋范圍。經(jīng)過空間校正，為了確保提取的水體圖斑與像源影像坐標(biāo)系統(tǒng)保持一致，應(yīng)用了GIS的幾何計(jì)算功能，精確計(jì)算所提取水體范圍的面積。

圖10為監(jiān)測區(qū)域1個(gè)月的洪水淹沒面積變化折線圖。從折線走勢來看：7月12日水體淹沒面積達(dá)到了一個(gè)峰值，原因在于7月8日晚和7月9日晚，鄱陽縣昌江下游問桂道圩和中洲圩相繼潰口(潰決點(diǎn)如圖6所示)，因此淹沒面積增長迅速。問桂道圩潰口于7月13日晚被封堵成功，有效降低了淹沒區(qū)域水位，因而造成12日出現(xiàn)峰值情況。同時(shí)7月13日江西省防指下發(fā)了緊急通知，要求湖區(qū)所有單退圩堤必須主動(dòng)開閘清堰分蓄洪水，隨后又遭遇多輪持續(xù)強(qiáng)降雨，湖區(qū)部分圩垸開始主動(dòng)運(yùn)用，從而使淹沒面積增長緩慢。7月下旬后降雨情況緩解，鄱陽湖區(qū)水位逐步下降，淹沒情況得以明顯好轉(zhuǎn)。

圖10 2020年鄱陽縣昌江下游淹沒面積統(tǒng)計(jì)Fig.10 Statistical diagram of submerged area in Changjiang downstream area, Poyang County

5.4 圩垸與險(xiǎn)情點(diǎn)分析

從2020年長江中下游5省的險(xiǎn)情空間分布狀況來看：堤防險(xiǎn)情集中于江西省鄱陽湖區(qū)和安徽省長江干流(見圖11)，圩垸運(yùn)用集中于江西省鄱陽湖區(qū)和安徽省巢湖區(qū)域(見圖12)。

2020年洪水期共運(yùn)用圩垸861個(gè)，其中安徽省運(yùn)用圩垸數(shù)量最多，達(dá)488個(gè)；江西省次之，共運(yùn)用圩垸215個(gè)；江蘇最少，僅運(yùn)用圩垸1個(gè)。其中主動(dòng)運(yùn)用圩垸136個(gè)，占圩垸運(yùn)用總數(shù)的16%，被動(dòng)運(yùn)用圩垸725個(gè)，占圩垸運(yùn)用總數(shù)的84%。從圩垸運(yùn)用的時(shí)間分布上看：江西省鄱陽湖區(qū)的圩垸運(yùn)用時(shí)間主要在7月中上旬，安徽省巢湖區(qū)域的圩垸運(yùn)用時(shí)間主要在7月下旬，這與基于影像計(jì)算的昌江下游區(qū)域淹沒面積曲線相適應(yīng)。

2020年洪水期共發(fā)生堤防險(xiǎn)情4 348處，主要集中于江西省和安徽省，分別發(fā)生了2 074次和2 036次，分別占險(xiǎn)情總數(shù)的48%和47%。長江干堤共發(fā)生險(xiǎn)情228次，在各省分布比較均衡?？傮w而言，險(xiǎn)情比較集中的區(qū)域?yàn)榻魇≯蛾柡^(qū)、安徽省的巢湖湖區(qū)等平原水網(wǎng)。從堤防險(xiǎn)情發(fā)生的時(shí)間分布上來看，與圩垸運(yùn)用數(shù)量和淹沒面積呈正相關(guān)。

圖11 2020年長江中下游堤防險(xiǎn)情分布示意Fig.11 Distribution map of dike′s dangerous cases in the middle and lower reaches of the Yangtze River in 2020

圖12 2020年長江中下游洲灘圩垸運(yùn)用分布示意Fig.12 The distribution map of use of polder areas in the middle and lower reaches of the Yangtze River in 2020

6 結(jié) 論

本文利用空間信息技術(shù)，開展了2020年長江中下游洪澇險(xiǎn)情分析應(yīng)用研究。應(yīng)用實(shí)踐表明：空間信息技術(shù)在此次洪澇險(xiǎn)情分析中獲得了較好的成效，得到了861個(gè)運(yùn)用圩垸、4 348個(gè)堤防險(xiǎn)情的空間位置圖，每天實(shí)時(shí)影像服務(wù)接入“一張圖”系統(tǒng)，為保障流域安全、防洪決策做出了積極貢獻(xiàn)?；赗S的影像數(shù)據(jù)的獲取與大范圍監(jiān)測，基于GIS的空間分析與成果發(fā)布，二者的結(jié)合應(yīng)用使得空間信息技術(shù)于水情分析應(yīng)用上獲得了卓然成效。

本文初步探索了RS空間監(jiān)測技術(shù)與GIS空間分析技術(shù)在洪澇險(xiǎn)情分析中的應(yīng)用，盡管取得了不錯(cuò)的成效，仍存在以下不足，需引起關(guān)注。

(1) 遙感影像的獲取途徑存在不足，汛期對(duì)于目標(biāo)區(qū)域穩(wěn)定、持續(xù)、有效的影像獲取途徑仍有待提升；

(2) 險(xiǎn)情信息的報(bào)送機(jī)制及方式方法仍有待改進(jìn)和完善，建議通過手機(jī)APP報(bào)送或電子表格報(bào)送時(shí)應(yīng)提供發(fā)生地的經(jīng)緯度信息；

(3) GIS在險(xiǎn)情分析上的應(yīng)用稍顯不足，同時(shí)也需要大量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)作為業(yè)務(wù)分析的支撐。

長江委網(wǎng)絡(luò)與信息中心利用空間信息技術(shù)在2020年長江中下游洪澇險(xiǎn)情分析應(yīng)用的探索與實(shí)踐中積累了大量經(jīng)驗(yàn)，并將針對(duì)已發(fā)現(xiàn)的問題展開工作：探索影像批量高效化處理流程；基于大數(shù)據(jù)的GIS空間分析技術(shù)，充分利用3S技術(shù)為防汛提供決策支持。