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        基于色度角的岱海水體營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)遙感評(píng)估*

        2022-06-30 07:06:50郝艷玲包玉海
        湖泊科學(xué) 2022年4期
        關(guān)鍵詞:色度富營(yíng)養(yǎng)化湖泊

        王 芳,青 松,劉 楠,郝艷玲,包玉海

        (1:內(nèi)蒙古師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院,呼和浩特 010022)(2:內(nèi)蒙古大學(xué)生態(tài)與環(huán)境學(xué)院,呼和浩特 010021)

        湖泊富營(yíng)養(yǎng)化已成為內(nèi)陸湖泊面臨的最緊迫的水環(huán)境問(wèn)題之一[1-2].湖泊富營(yíng)養(yǎng)化是在自然因素和人類活動(dòng)雙重影響下使得氮磷等營(yíng)養(yǎng)鹽濃度增加,導(dǎo)致湖泊生產(chǎn)力和生物量過(guò)度提高,溶解氧含量和湖泊透明度降低,嚴(yán)重時(shí)產(chǎn)生毒素和難忍氣味,從而威脅到水生生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)性以及人類健康[3].因此,為水體富營(yíng)養(yǎng)化的防治提供科學(xué)依據(jù),加強(qiáng)湖泊富營(yíng)養(yǎng)化方面的方法研究尤為重要.

        “營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)”是一個(gè)與生態(tài)系統(tǒng)功能和人類活動(dòng)對(duì)水質(zhì)影響密切相關(guān)的屬性[4].自1960s以來(lái),人們嘗試用單變量營(yíng)養(yǎng)指數(shù)或多參數(shù)方法定量評(píng)價(jià)湖泊的營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)[5].Carlson提出了溫帶湖泊營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù),該指數(shù)可以在葉綠素、透明度和總氮的對(duì)數(shù)尺度上表征營(yíng)養(yǎng)狀態(tài),用以評(píng)價(jià)湖泊的養(yǎng)分富集狀況和初級(jí)生產(chǎn)力.其中,水體透明度與懸浮藻類的生物量和生產(chǎn)能力密切相關(guān)[6],是直接反映水上植物初級(jí)生產(chǎn)力和水中微生物活動(dòng)的一個(gè)重要參數(shù)[7].透明度是湖泊管理機(jī)構(gòu)用于水質(zhì)評(píng)價(jià)的一種簡(jiǎn)單而廣泛使用的工具[8],與湖泊水體光譜輻射觀測(cè)密切相關(guān)[9].

        湖泊富營(yíng)養(yǎng)化遙感評(píng)價(jià)是通過(guò)分析水體反射、吸收和散射光譜特征與水質(zhì)參數(shù)濃度之間的關(guān)系,建立富營(yíng)養(yǎng)化水質(zhì)參數(shù)的定量遙感反演模型[10].隨著內(nèi)陸水色遙感研究的發(fā)展,水質(zhì)參數(shù)的監(jiān)測(cè)從定性發(fā)展到定量,其中伴隨著多光譜遙感數(shù)據(jù)應(yīng)用于水質(zhì)監(jiān)測(cè)而發(fā)展起來(lái)一系列經(jīng)驗(yàn)算法.這些方法是基于遙感數(shù)據(jù)和地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),選擇最優(yōu)波段或波段組合,與水質(zhì)參數(shù)建立經(jīng)驗(yàn)關(guān)系,進(jìn)而評(píng)價(jià)水體營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)[11-14].

        水體顏色作為最古老的時(shí)間序列水質(zhì)數(shù)據(jù)之一,是水質(zhì)調(diào)查中的一項(xiàng)重要內(nèi)容.關(guān)于水體顏色的早期研究主要是試圖建立顏色與水質(zhì)參數(shù)之間的關(guān)系.Alf?ldi等[15]采用Landsat MSS假彩色數(shù)據(jù)作為CIE標(biāo)準(zhǔn)坐標(biāo)系統(tǒng)中的X、Y、Z三刺激值,分析了水體顏色與水體狀況的關(guān)系.自此,隨著后續(xù)學(xué)者的研究和逐步完善,構(gòu)建了完整的FUI水色指數(shù)[16].FUI水色指數(shù)是基于光學(xué)特性的水色分類,取值為1~21的離散值.Wang等[17]結(jié)合實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和MODIS產(chǎn)品,建立了FUI與營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)之間的關(guān)系,提出了一種評(píng)估全球內(nèi)陸水體營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)的方法.然而,根據(jù)Pitarch等[18]的研究指出,與色度角alpha相比,F(xiàn)UI作為大多數(shù)營(yíng)養(yǎng)海洋水域的監(jiān)測(cè)工具是粗糙的.色度角alpha是CIE色度系統(tǒng)中計(jì)算FUI的過(guò)程參量,取0°~360°之間的連續(xù)值[19],是自然水體的一個(gè)簡(jiǎn)單客觀參數(shù),被稱為自然水域的真實(shí)顏色[20].van der Woerd等[21]證明了由色度角alpha表示的顏色能夠從海洋水色衛(wèi)星儀器中準(zhǔn)確獲取,并指出色度角在Sentinel_2 MSI、Landsat_8 OLI和Landsat_7 ETM+等傳感器上有很大的推廣應(yīng)用潛力.Xu等[22]基于色度角,揭示了洞里薩湖19年間水體顏色變化趨勢(shì)及規(guī)律,并分析了色度角變化率的空間分布和富營(yíng)養(yǎng)化狀態(tài).然而,到目前為止還沒(méi)有相應(yīng)的文獻(xiàn)是由連續(xù)變量alpha與TSI指數(shù)之間的相互關(guān)系來(lái)評(píng)估湖泊營(yíng)養(yǎng)狀態(tài).此外,營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)已廣泛應(yīng)用于溫帶、熱帶和亞熱帶地區(qū)湖泊的營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)分析[23],但在我國(guó)北方半干旱地區(qū)湖泊水體中的研究較少.

        因此,本文試圖探究色度角alpha和TSI之間的相關(guān)性,建立適合于北方典型湖泊——岱海的營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)評(píng)估模型.本文以內(nèi)蒙古岱海為研究區(qū),進(jìn)行如下研究:(1)基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)建立岱海水體營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)評(píng)估模型;(2)將評(píng)估模型應(yīng)用于Landsat TMETM+OLI和Sentinel_2A MSI遙感數(shù)據(jù);(3)分析岱海水體營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)的時(shí)空分布特征及影響因素.

        1 數(shù)據(jù)

        1.1 研究區(qū)

        岱海盆地在新構(gòu)造斷塊活動(dòng)時(shí)開(kāi)始出現(xiàn),是典型的地塹式斷陷盆地,早更新世初開(kāi)始形成為湖泊[24],現(xiàn)稱其為岱海(40°29′07″~40°37′06″N,112°33′31″~113°46′40″E),位于內(nèi)蒙古烏蘭察布市涼城縣東南部,四周環(huán)山,是一個(gè)典型的封閉性內(nèi)陸咸水湖(圖1).湖泊水源補(bǔ)給方式主要為降水補(bǔ)給、地表徑流和地下補(bǔ)給等[25].岱海地處我國(guó)半干旱與半濕潤(rùn)的過(guò)渡帶,即北方環(huán)境敏感地帶,屬于中溫帶半干旱大陸性季風(fēng)氣候,冬季長(zhǎng)而干冷,夏季短而炎熱[26].岱海,是內(nèi)蒙古的第三大內(nèi)陸湖,與呼倫湖、烏梁素海統(tǒng)稱為 “一湖兩?!?,在調(diào)節(jié)氣候、生態(tài)修復(fù)、涵養(yǎng)水源方面起著重要作用,是我國(guó)北方生態(tài)安全屏障的重要組成部分.岱海是被列入《中國(guó)濕地保護(hù)行動(dòng)計(jì)劃》的第179塊國(guó)家重要濕地之一,同時(shí)也是自治區(qū)級(jí)湖泊濕地自然保護(hù)區(qū)[27].多年來(lái),由于降雨量減少、地下水過(guò)度開(kāi)采和環(huán)境污染多種因素的疊加,岱海水體水面急速縮減,導(dǎo)致水體富營(yíng)養(yǎng)化問(wèn)題日益突出[28-29].

        1.2 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)

        1.2.1 遙感反射率 在2019年10月9日、2020年6月14日、7月19日、8月24日、9月17日和10月12日,在岱海水域共開(kāi)展了6次野外調(diào)查,進(jìn)行水面光譜測(cè)量,共獲取了216組遙感反射率(Rrs)光譜數(shù)據(jù).Rrs測(cè)量采用“水上法”[30],每個(gè)采樣點(diǎn)需要測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)灰板、水體和天空的輻射亮度.本研究中采用美國(guó)ASD公司生產(chǎn)的ASD Field Spec 4 地物光譜儀,測(cè)量水體光譜.遙感反射率計(jì)算公式如下,文中采用400~900 nm波段處的遙感反射率.

        (1)

        式中,LW、LSky、Lp分別為測(cè)量的水體、天空和標(biāo)準(zhǔn)灰板的輻射亮度;r為氣-水界面的反射率;ρp為標(biāo)準(zhǔn)灰板的反射率.根據(jù)上述處理過(guò)程得到216個(gè)采樣點(diǎn)的遙感反射率光譜曲線,如圖2.由于水體中各種物質(zhì)的影響,水體光譜曲線表現(xiàn)出明顯的峰值.水體實(shí)測(cè)反射率光譜曲線在藍(lán)波段處的反射率較小,無(wú)明顯峰谷,在波段550 nm處由于懸浮物濃度的影響出現(xiàn)高吸收峰值,在700 nm左右的波段出現(xiàn)較小峰值.

        圖2 岱海水體實(shí)測(cè)遙感反射率光譜曲線

        1.2.2 透明度 在岱海水域開(kāi)展的6次野外調(diào)查中,與遙感反射率同步采集了216組透明度(SDD)數(shù)據(jù).透明度是以塞氏圓盤現(xiàn)場(chǎng)測(cè)定,將塞氏圓盤放入水中,以消失在視野中時(shí)的下沉深度作為觀測(cè)點(diǎn)的透明度值[31].本文將透明度作為基本參數(shù)計(jì)算了水體營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)TSI(詳見(jiàn)2.1節(jié)).

        1.3 遙感數(shù)據(jù)

        本文利用Sentinel_2 MSI和Landsat_5 TM、Landsat_7 ETM+、Landsat_8 OLI遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)反演.MSI Level-2A數(shù)據(jù)是由Sen2cor軟件得到.OLI-SR 數(shù)據(jù)是基于 6S 大氣輻射傳輸模型處理獲得[32].TM/ETM+的SR數(shù)據(jù)由LEDAPS算法生成[33].使用ENVI IDL進(jìn)行批量裁剪及重采樣處理,隨后利用MATLAB軟件進(jìn)行NDVI水體提取和遙感反演.

        本文獲取到1986-2020年間(缺少1988年遙感影像)岱海區(qū)域遙感數(shù)據(jù),包括1986-1999年間Landsat_5 TM影像共69景,2000-2012年間Landsat_7 ETM+影像共66景,2013-2020年間Landsat_8 OLI影像共47景,2019-2020年間Sentinel_2 MSI 影像共29景.采用gapfill插件進(jìn)行了ETM+影像條帶修補(bǔ).Landsat系列數(shù)據(jù)均來(lái)自美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局官網(wǎng)(https://earthexplorer.usgs.gov/)的地表反射率產(chǎn)品,Sentinel_2數(shù)據(jù)來(lái)自歐空局官網(wǎng)(https://scihub.copernicus.eu/)的MSI Level-2A 級(jí)地表反射率產(chǎn)品.

        此外,從中國(guó)氣象信息中心(http://data.cma.cn)下載了1986-2020 年間涼城氣象站的氣溫、降水和風(fēng)速等數(shù)據(jù),用于研究湖泊營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)與氣象因素之間的關(guān)系.由于岱海湖泊存在結(jié)冰期,對(duì)氣象數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)采用4-10月份的月平均值以及年平均值.

        2 方法

        2.1 營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)

        卡爾森(1977年)提出了TSI與透明度、葉綠素和總磷等參數(shù)相關(guān)聯(lián)的理論解釋,開(kāi)發(fā)了基于透明度為核心的營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù).透明度易于獲得,是水生生態(tài)系統(tǒng)營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)的綜合代理,由水體中的懸浮物、藻類和溶解有機(jī)物控制,通過(guò)控制水下光場(chǎng)而影響水生植物和生物的初級(jí)生產(chǎn)能力[34].本文采用透明度單個(gè)水質(zhì)指標(biāo)來(lái)計(jì)算營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)[35-36],計(jì)算公式如下:

        (2)

        式中,SDD為透明度,ln2為2的自然對(duì)數(shù).根據(jù)我國(guó)環(huán)境監(jiān)測(cè)總站頒布的《湖泊(水庫(kù))富營(yíng)養(yǎng)化評(píng)價(jià)方法及分級(jí)技術(shù)規(guī)定》,可將湖泊營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)分為3類,TSI<30為貧營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)、30≤TSI≤50為中營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)、TSI≥50為富營(yíng)養(yǎng)狀態(tài).富營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)又可分為,輕度富營(yíng)養(yǎng)化(5070).

        2.2 色度角alpha

        與FUI相比,色度角alpha是一個(gè)連續(xù)的數(shù)值變量,用一個(gè)數(shù)字表示光譜的顏色[22].色度角是(x,y)坐標(biāo)的極角,通過(guò)將3個(gè)可見(jiàn)光波段的Rrs轉(zhuǎn)換到國(guó)際照明委員會(huì)(CIE)色彩空間中的坐標(biāo)(X,Y,Z),再將其轉(zhuǎn)化為CIE色度系統(tǒng)內(nèi)的色度坐標(biāo)(x,y,z).為了清晰量化CIE系統(tǒng)中的顏色,將坐標(biāo)原點(diǎn)旋轉(zhuǎn)到(1/3,1/3)處,則每個(gè)(x,y)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為新的坐標(biāo)(x′,y′)[37-39].CIE-RGB分別選取為665、560、490 nm波段.

        CIE-RGB與CIE-XYZ之間的轉(zhuǎn)換公式如下:

        X=2.7689R+1.7517G+1.1302B

        Y=1.0000R+4.5907G+0.0601B

        Z=0.0000R+0.0565G+5.5934B

        (3)

        CIE色度坐標(biāo)(x,y,z)是從X、Y、Z通過(guò)歸一化到0~1之間計(jì)算獲得.又基于色度坐標(biāo)(x,y),建立新的坐標(biāo)系(x′,y′).公式如下:

        x′=y-1/3

        y′=x-1/3

        (4)

        基于新坐標(biāo),色度角計(jì)算公式如下:

        alpha=arctan2(x′,y′)180/π

        (5)

        式中,arctan2函數(shù)表示雙變量反正切函數(shù),值域?yàn)?0°,360°),x′和y′表示新坐標(biāo)系中的坐標(biāo).

        2.3 經(jīng)驗(yàn)算法建立

        色度角是一個(gè)定義明確的物理量,它直接與光學(xué)深水的組成和固有光學(xué)性質(zhì)有關(guān)[22],可以表示水體顏色,且不同混濁和營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)的水在色階上的呈現(xiàn)不同[37].因此,本文通過(guò)最小二乘回歸試圖建立TSI與alpha之間的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系.

        TSI=a·alpha+b

        (6)

        式中,a和b為模型系數(shù).

        2.4 精度檢驗(yàn)

        利用均方根誤差(RMSE)、平均百分比誤差(MAPE)評(píng)價(jià)反演模型精度,公式分別為:

        (7)

        (8)

        式中,ximea和xipre分別為模型估計(jì)TSI和實(shí)測(cè)估計(jì)TSISDD,N為采樣點(diǎn)數(shù).

        2.5 數(shù)據(jù)分析

        為了探究岱海水體營(yíng)養(yǎng)化的主要?dú)夂蜃兞浚紫壤肧PSS軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了Z-score標(biāo)準(zhǔn)化,隨后使用Amos 24.0軟件創(chuàng)建了一個(gè)結(jié)構(gòu)方程模型(SEM),量化了氣溫、降雨量和風(fēng)速對(duì)岱海水體營(yíng)養(yǎng)化的影響,并利用絕對(duì)擬合值數(shù):擬合優(yōu)度指數(shù)(GFI)、近似均方根誤差(RMSEA)和相對(duì)擬合值數(shù):比較擬合指標(biāo)(CFI)進(jìn)行模型擬合度檢驗(yàn).則GFI和CFI大于0.9,越接近1越好,RMSEA小于0.05時(shí)模型擬合良好.

        3 結(jié)果與分析

        3.1 營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)遙感反演模型

        本文試圖尋找基于遙感反射率R、G、B波段運(yùn)算的alpha與TSISDD之間的關(guān)系.將alpha作為自變量,TSISDD視為因變量(圖3a),利用隨機(jī)抽樣選取的162組實(shí)測(cè)透明度和遙感反射率數(shù)據(jù),采用最小二乘法確定模型參數(shù),建立岱海湖營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)遙感評(píng)估模型,公式如下:

        圖3 基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的TSISDD與色度角alpha散點(diǎn)圖(a); 模型檢驗(yàn)(b)

        TSI=0.65alpha-45.78

        (9)

        利用剩余的54組數(shù)據(jù),檢驗(yàn)?zāi)P途?圖3b),可以看出反演TSI與實(shí)測(cè)TSISDD較均勻分布在1∶1線兩側(cè).根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果顯示,R2=0.74,MAPE=4.84%,RMSE=3.66,表明本文建立的經(jīng)驗(yàn)?zāi)P途容^高,可以很好地反映岱海的營(yíng)養(yǎng)狀態(tài).將模型應(yīng)用于216組實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)得到岱海營(yíng)養(yǎng)狀態(tài),如表1所示.岱海共216個(gè)采樣點(diǎn),其中3個(gè)采樣點(diǎn)為中營(yíng)養(yǎng)化,213個(gè)采樣點(diǎn)為富營(yíng)養(yǎng)化(其中,屬于輕度富營(yíng)養(yǎng)化的站點(diǎn)最多,為96),無(wú)貧營(yíng)養(yǎng)化采樣點(diǎn).

        表1 基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)評(píng)估模型評(píng)價(jià)結(jié)果

        3.2 營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)評(píng)估模型的遙感應(yīng)用

        3.2.1 Sentinel_2 MSI反射率驗(yàn)證 利用時(shí)空匹配的實(shí)測(cè)遙感反射率數(shù)據(jù),驗(yàn)證了 MSI 和 OLI 數(shù)據(jù)的大氣校正結(jié)果,見(jiàn)圖4.從圖4a、b、c和e可以看出,2019年10月9日(R2=0.82,RMSE=0.01 sr-1,MAPE=31.70%)、2020年6月14日(R2=0.92,RMSE=0.01 sr-1,MAPE=49.84%)、2020年7月19日(R2=0.77,RMSE=0.01 sr-1,MAPE=27.37%)和2020年10月12日(R2=0.72,RMSE=0.01 sr-1,MAPE=42.42%)的實(shí)測(cè)與Sentinel_2 MSI光譜反射率具有較好的一致性.圖4d為2020年8月24日實(shí)測(cè)與Landsat_8 OLI光譜反射率之間的R2=0.57,RMSE=0.01 sr-1,MAPE=31.0%.這些結(jié)果表明了MSI和OLI數(shù)據(jù)大氣校正結(jié)果的可靠性.

        3.2.2 Sentinel_2 MSI反演結(jié)果驗(yàn)證 根據(jù)同步野外實(shí)測(cè)日期的時(shí)空匹配遙感影像,利用2019年10月8日、2020年6月14日和2020年10月12日的MSI數(shù)據(jù),驗(yàn)證了alpha和TSI反演結(jié)果(圖5).從圖5a中可以看出,實(shí)測(cè)與同一天MSI數(shù)據(jù)反演得到的色度角alpha具有較好的一致性,R2=0.69,MAPE=2.51%,RMSE=5.43°.圖5b中,基于本文經(jīng)驗(yàn)?zāi)P头囱莸玫降腡SI與實(shí)測(cè)TSISDD的驗(yàn)證結(jié)果為,R2=0.42,MAPE=4.87%,RMSE=6.31.這些結(jié)果表明了基于MSI數(shù)據(jù)的alpha和TSI反演結(jié)果的可靠性.

        3.2.3 Landsat _8 OLI與Sentinel_2 MSI反演結(jié)果對(duì)比 利用 2020 年 8 月 24 日數(shù)據(jù)檢驗(yàn)了OLI 數(shù)據(jù)反演得到的alpha和TSI結(jié)果.從圖6可以看出精度檢驗(yàn)看出,alpha和TSI都得到了較好的反演結(jié)果,檢驗(yàn)精度分別為R2=0.84,RMSE=9.28°,MAPE=4.65%和R2=0.85,RMSE=5.76,MAPE=7.64%,說(shuō)明反演效果較好.

        圖6 實(shí)測(cè)alpha(a)、TSI(b)與Landsat_8 OLI遙感反演對(duì)比

        利用 2019 年 4 月 16 日的 MSI 與 OLI數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉驗(yàn)證,alpha驗(yàn)證結(jié)果如圖7a,為R2=0.86,RMSE=1.60°,MAPE=0.70%.TSI驗(yàn)證結(jié)果如圖7b,為R2=0.86,RMSE=1.04,MAPE=1.18%.從精度檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看 MSI 和 OLI 數(shù)據(jù)在反演水體營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)方面有很好的一致性.

        圖7 Sentinel_2 MSI 與 Landsat_8 OLI 的交叉驗(yàn)證

        根據(jù)本文建立的經(jīng)驗(yàn)?zāi)P?,利?019年10月8日、2020年6月14日、7月21日、8月24日和10月12日的遙感影像進(jìn)行岱海營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)遙感反演(圖8).從圖中可以看出,在6月14日水體南部富營(yíng)養(yǎng)現(xiàn)象較嚴(yán)重,7月21日水體東部富營(yíng)養(yǎng)化現(xiàn)象增加南部稍緩,且8月24日岱海西南部富營(yíng)養(yǎng)化現(xiàn)象增加,水質(zhì)整體下降,到10月12日水體富營(yíng)養(yǎng)化逐漸緩和.2019年10月相較于2020年10月水質(zhì)狀況較好(圖8a).如圖8b岱海富營(yíng)養(yǎng)化分級(jí)圖中可以看出,2019年10月8日、6月14日以及7月21日岱海主要處于中營(yíng)養(yǎng)狀態(tài),8月24日和10月12日處于輕度富養(yǎng)狀態(tài),但 8月24日邊緣部分富營(yíng)養(yǎng)化較嚴(yán)重,7月21日相較于其他日期水質(zhì)狀況較好.總體上,岱海水體水陸邊界附近營(yíng)養(yǎng)化存在較嚴(yán)重現(xiàn)象,且逐漸往湖中心趨于緩和.

        圖8 岱海營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)遙感反演(a)和富營(yíng)養(yǎng)化分級(jí)(b)

        3.2.4 岱海水體營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)年際變化 本文利用時(shí)間序列Landsat_5 TM、Landsat_7 ETM+、Landsat_8 OLI和Sentinel_2A遙感影像,用上述經(jīng)驗(yàn)?zāi)P瓦M(jìn)行營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)反演,并除以給定年份的圖像總數(shù)得到1986-2020年岱海營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)年平均空間分布圖(圖9)和岱海富營(yíng)養(yǎng)化分級(jí)空間分布圖(圖10).

        圖9 岱海營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)年平均空間分布

        從1986-2020年岱海營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)年度動(dòng)態(tài)中(圖9)可以看出,1986-1993年岱海湖富營(yíng)養(yǎng)化現(xiàn)象逐漸嚴(yán)重,主要在南部以及西南部富營(yíng)養(yǎng)化較嚴(yán)重,1992年和1993年湖泊污染最嚴(yán)重,湖泊整體呈現(xiàn)出中度富營(yíng)養(yǎng)化.從1994年開(kāi)始富營(yíng)養(yǎng)化現(xiàn)象逐漸好轉(zhuǎn),2002年中營(yíng)養(yǎng)化現(xiàn)象最為明顯.到2006年輕度富營(yíng)養(yǎng)化現(xiàn)象又逐漸加重,2007年南部離岸附近富營(yíng)養(yǎng)化現(xiàn)象進(jìn)一步加重.2008年水體中營(yíng)養(yǎng)化所占區(qū)域增大,到2009年又進(jìn)入輕度富營(yíng)養(yǎng)化狀態(tài),中營(yíng)養(yǎng)化區(qū)域減少,且南部邊緣區(qū)營(yíng)養(yǎng)化稍加嚴(yán)重.2010年和2011年水體又轉(zhuǎn)變?yōu)橹袪I(yíng)養(yǎng)化,尤其在2010年出現(xiàn)貧營(yíng)養(yǎng)化狀態(tài),為水質(zhì)最好時(shí)期.2012年又恢復(fù)到富營(yíng)養(yǎng)化狀態(tài),且在2013年以及2014年?duì)I養(yǎng)化現(xiàn)象好轉(zhuǎn),中營(yíng)養(yǎng)化區(qū)域逐漸增加但從2015年以來(lái)水體富營(yíng)養(yǎng)化又加重,在2016年開(kāi)始水體輕度富營(yíng)養(yǎng)化開(kāi)始出現(xiàn)在湖岸附近,水體整體以重度富營(yíng)養(yǎng)化為主,到2018年逐漸轉(zhuǎn)變中度富營(yíng)養(yǎng)化.2019年水體營(yíng)養(yǎng)狀況好轉(zhuǎn),但在2020年又進(jìn)入輕度富營(yíng)養(yǎng)化.總體來(lái)講,從1986-2020年之間,岱海水體營(yíng)養(yǎng)化現(xiàn)象大體上從邊緣逐漸向湖中心趨于緩和,重度富營(yíng)養(yǎng)化現(xiàn)象主要出現(xiàn)水陸邊界線附近,離岸邊越近富營(yíng)養(yǎng)化現(xiàn)象越嚴(yán)重,趨向湖中心則以中營(yíng)養(yǎng)為主,可得出岱海水體長(zhǎng)期處于輕度富營(yíng)養(yǎng)化狀態(tài),并在中度富營(yíng)養(yǎng)化或中營(yíng)養(yǎng)化之間轉(zhuǎn)換(圖10).

        圖10 岱海富營(yíng)養(yǎng)化分級(jí)

        3.2.5 岱海水體營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)月變化 從圖11明顯可以看出,4月和5月水體富營(yíng)養(yǎng)化現(xiàn)象最為嚴(yán)重,其次為10月,主要出現(xiàn)在湖泊邊緣區(qū)域,湖中心則以中度富營(yíng)養(yǎng)化為主.此外,6月雖然是以中度富營(yíng)養(yǎng)化為主,但湖中心區(qū)域出現(xiàn)中營(yíng)養(yǎng)化,7月和9月水質(zhì)情況相同,水體以中營(yíng)養(yǎng)為主,邊緣區(qū)域則為輕度富營(yíng)養(yǎng)化.8月為水質(zhì)狀況最好時(shí)期,主要以中營(yíng)養(yǎng)化為主,湖中心出現(xiàn)貧營(yíng)養(yǎng)化現(xiàn)象,且湖岸附近明顯為輕度富營(yíng)養(yǎng)化.大致與岱海營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)年度動(dòng)態(tài)變化相同,湖泊富營(yíng)養(yǎng)化嚴(yán)重部分主要在水路邊界附近,趨向湖中心營(yíng)養(yǎng)化等級(jí)一般則降一個(gè)度,水質(zhì)營(yíng)養(yǎng)狀況最好區(qū)域一般出現(xiàn)在湖中心部分.

        圖11 岱海營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)月平均空間分布(a)和富營(yíng)養(yǎng)化分級(jí)(b)

        3.3 岱海營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)影響因素分析

        為說(shuō)明岱海湖泊營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)變化驅(qū)動(dòng)因素,收集了氣候因素?cái)?shù)據(jù),分別為氣溫、風(fēng)速、降水量等.在湖泊的演變過(guò)程中,氣候起著十分重要的作用,尤其對(duì)我國(guó)干旱半干旱區(qū)域的內(nèi)陸湖泊,氣候變化對(duì)環(huán)境的影響更為強(qiáng)烈和直接[40].從圖12可以看出,1986-2020年涼城縣氣象站年平均氣溫呈現(xiàn)上升趨勢(shì),降雨量和風(fēng)速整體無(wú)明顯趨勢(shì),但降水量在相鄰年間的波動(dòng)較大.總體上,氣溫、風(fēng)速、降水量等與年平均營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)無(wú)顯著相關(guān)關(guān)系,但在部分時(shí)間段上呈現(xiàn)出正相關(guān)或負(fù)相關(guān)關(guān)系.利用1986-2020年涼城縣氣象站獲取月平均降水量、月平均氣溫和月平均風(fēng)速(圖13)用以分析岱海營(yíng)養(yǎng)狀態(tài).可以看出,TSI與風(fēng)速趨勢(shì)大致相同,都是6-8月逐漸下降,再?gòu)?-10月上升,8月為最低點(diǎn).TSI與降水量趨勢(shì)大致相反,與氣溫之間的相關(guān)性不太顯著.

        圖12 營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)與年平均氣象因素趨勢(shì)

        圖13 營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)與月平均氣象因素趨勢(shì)

        采用結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)方法分析了氣象因素對(duì)TSI的影響.模型擬合度為χ2=2.252、df=2、P=0.324、GFI=0.965、CFI=0.914、近似均方根誤差(RMSEA)=0.062和χ2=9.614、df=2、P=0.008、GFI=0.720、CFI=0.681 和RSEMA=0.797(圖14).結(jié)構(gòu)方程模型表明,潛在變量如氣候因子對(duì)岱海水體年際營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)變化的解釋率為0.13%,氣溫和風(fēng)速對(duì)其間接影響屬于負(fù)相關(guān),相關(guān)系數(shù)分別為-0.26和-0.14,降水量對(duì)其間接影響屬于正相關(guān),相關(guān)系數(shù)為0.16.對(duì)于月平均營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)變化的解釋率為93%,其中與氣溫和降雨量為負(fù)相關(guān),風(fēng)速為正相關(guān),間接影響可達(dá)93%,與圖13展現(xiàn)的相關(guān)性一致.氣候因子對(duì)岱海水體年際營(yíng)養(yǎng)化影響并不顯著,但與月平均營(yíng)養(yǎng)化的相關(guān)性較高.氣溫對(duì)年際變化或月平均TSI的影響都表現(xiàn)為負(fù)相關(guān),岱海流域氣溫呈現(xiàn)出逐年上升趨勢(shì),水體溫度的升高,影響了水體浮游植物的光合作用[41].風(fēng)速無(wú)明顯年變化性,但月變化明顯.風(fēng)速過(guò)大,引起湖底泥沙攪動(dòng),沉積懸浮物升起使得水體透明度下降,從而影響水體營(yíng)養(yǎng)狀態(tài).此外,另有研究表明,風(fēng)浪擾動(dòng)引起懸浮的營(yíng)養(yǎng)鹽形態(tài)主要以顆粒態(tài)為主,而能被藻類直接利用的溶解濃度變化不大,并且水柱中營(yíng)養(yǎng)鹽濃度隨著風(fēng)速減弱、顆粒物沉降而逐漸降低[42].淺層富營(yíng)養(yǎng)化湖泊對(duì)風(fēng)速下降極其敏感,隨著風(fēng)速降低,尤其是低風(fēng)速持續(xù)時(shí)間延長(zhǎng),湖底間歇性缺氧/厭氧的概率增加,會(huì)導(dǎo)致淺水湖泊中底泥溶解性養(yǎng)分的高釋放,從而加重水體富營(yíng)養(yǎng)化[43].降雨量對(duì)年平均TSI的影響并不明顯,是由于岱海地區(qū)降水量少而集中,主要體現(xiàn)在年平均降水量較少,從而對(duì)TSI的影響微小呈現(xiàn)負(fù)相關(guān);相反,對(duì)于月平均降水量主要表現(xiàn)為集中的特點(diǎn),從而對(duì)TSI的影響較大呈現(xiàn)顯著正相關(guān)關(guān)系.

        圖14 營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)影響因素結(jié)構(gòu)方程模型(年平均數(shù)據(jù)和月平均數(shù)據(jù))(矩形表示測(cè)量變量,而圓圈表示潛在變量.與路徑箭頭相關(guān)聯(lián)的值表示標(biāo)準(zhǔn)化的路徑系數(shù))

        4 結(jié)論與討論

        本文得到的營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)反演結(jié)果存在一定的不確定性,主要體現(xiàn)在實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與遙感數(shù)據(jù)時(shí)間和空間尺度上的不一致,并且有些年份中月影像數(shù)據(jù)的缺失,以及由于2003年ETM+機(jī)載掃描行校正器發(fā)生故障,導(dǎo)致之后收集的數(shù)據(jù)缺失出現(xiàn)條帶狀,等現(xiàn)象均可能會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生一定的影響.本文研究中采用透明度作為參數(shù),與張運(yùn)林等的研究相比指標(biāo)參數(shù)過(guò)于單一.在進(jìn)一步的研究中,需要結(jié)合其他遙感數(shù)據(jù)以及參數(shù),需對(duì)alpha展開(kāi)更為深入的研究.

        本文利用實(shí)測(cè)光譜和透明度數(shù)據(jù),基于營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)法和色度角之間建立了適于岱海營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)P?,并?duì)模型進(jìn)行了精度檢驗(yàn).隨后,將算法應(yīng)用到Sentinel_2 MSI、Landsat_5 TM、Landsat_7 ETM+和Landsat_8 OLI遙感影像,分析了1986-2020年間岱海水體營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)時(shí)空分布特征,并使用結(jié)構(gòu)方程模型分析了水體富營(yíng)養(yǎng)化的氣候影響因素,具體結(jié)論如下:

        1)利用Sentinel_2 MSI和Landsat_8 OLI數(shù)據(jù),基于實(shí)測(cè)TSI數(shù)據(jù)與色度角,建立了營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)評(píng)估模型,用于預(yù)測(cè)北方內(nèi)陸湖泊-岱海水體的營(yíng)養(yǎng)狀態(tài).采用交叉驗(yàn)證方法進(jìn)行精度驗(yàn)證,檢驗(yàn)精度結(jié)果較好(R2=0.70,MAPE=7.4%,RMSE=5.20).

        2)將該經(jīng)驗(yàn)?zāi)P蛻?yīng)用到Sentinel_2 MSI和Landsat_8 OLI衛(wèi)星數(shù)據(jù),反演水體營(yíng)養(yǎng)狀態(tài).利用Sentinel_2 MSI反演的TSI進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果表明遙感反演結(jié)果較好,TSI的檢驗(yàn)精度為R2=0.42,MAPE=4.87%,RMSE=6.31;alpha的檢驗(yàn)精度為R2=0.69,MAPE=2.51%,RMSE=5.43°.

        3)通過(guò)時(shí)間序列MSI、TM、ETM+和OLI數(shù)據(jù)得到了岱海1986-2020年的時(shí)空分布圖.從1986-2020年之間,岱海水體面積逐年減少,且多數(shù)時(shí)間處在輕度富營(yíng)養(yǎng)化狀態(tài),并與中營(yíng)養(yǎng)化或中度富營(yíng)養(yǎng)化之間切換,水體富營(yíng)養(yǎng)化現(xiàn)象大體上從邊緣逐漸向湖中心趨于緩和,離岸邊越近富營(yíng)養(yǎng)化現(xiàn)象越嚴(yán)重,趨向湖中心則以中營(yíng)養(yǎng)為主,貧營(yíng)養(yǎng)化現(xiàn)象極少.

        4)岱海的營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)時(shí)空變化與氣溫、風(fēng)速和降水量等相關(guān)性并不顯著,氣候因子對(duì)其解釋率為13%.營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)月變化與氣候因子影響顯著,對(duì)其解釋率為93%.

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