謝兆起

（南京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，江蘇南京，210023）

0 引言

水華是指淡水水體中某些藻類過度繁殖導(dǎo)致的一種有害的生態(tài)現(xiàn)象，是水體富營養(yǎng)化的一種重要特征，也屬于世界性的水污染公害之一。水華作為水污染特征的同時，又在一定程度上加劇了水華的嚴(yán)重程度，大大影響了生態(tài)和景觀，甚至威脅用水健康，給社會和經(jīng)濟(jì)帶來損失。因此，近年來水華也作為一個重要的環(huán)境課題，在國內(nèi)外得到大量的研究。

目前國內(nèi)外關(guān)于藍(lán)藻水華監(jiān)測方面的研究成果大多集中于利用遙感高光譜數(shù)據(jù)檢測藍(lán)藻水華，研究對象主要為太湖、巢湖等面積較大的水域河湖[1]；另外一些集中于對河湖的葉綠素a 和懸浮物含量等水體參數(shù)進(jìn)行定量反演從而獲取藍(lán)藻水華濃度的方式[2]。

遙感以其宏觀、快速、成本低和便于進(jìn)行長期動態(tài)監(jiān)測的優(yōu)勢，在區(qū)域面狀水質(zhì)監(jiān)測中發(fā)揮了重要作用。應(yīng)用TM 等高分辨率衛(wèi)星監(jiān)測滇池藍(lán)藻水華的技術(shù)已經(jīng)比較成熟，早在1989年渤海灣發(fā)生赤潮時胡德永等[3]就已經(jīng)使用該技術(shù)來研究赤潮。但由于高分辨率衛(wèi)星具有重訪周期較長、數(shù)據(jù)昂貴等缺點不可能用于日常監(jiān)測。新型衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，如MODIS 影像，給內(nèi)陸水體的水質(zhì)遙感監(jiān)測提供了新的機(jī)遇。Lefelier 等[4]利用MODIS 較高的輻射分辨率（12bit，TM 圖像8bit）來估算葉綠素濃度，研究結(jié)果表明：在最適宜的觀測條件下，利用MODIS 的特定波段可以很靈敏地監(jiān)測到葉綠素a 在海洋表面0.5mg/ml 的濃度變化；王海君等[5]基于搭載在Terra 衛(wèi)星上的ASTER 的數(shù)據(jù)，結(jié)合實地采樣數(shù)據(jù)對太湖梅梁灣的藍(lán)藻分布狀況進(jìn)行了分析研究；段洪濤等[6]基于不同遙感數(shù)據(jù)，包括MODIS/Terra、CBERS.2CCD、ETM 和IRS.F6LISS3，結(jié)合藍(lán)藻水華光譜特征，采用單波段、波段差值、波段比值等方法，提取了不同歷史時期的太湖藍(lán)藻水華；周立國等[7]基于MODIS衛(wèi)星影像，采用比值模型方法進(jìn)一步確定藍(lán)藻分布的相對濃度信息；徐京萍等[8]利用MODIS 數(shù)據(jù)成功提取藍(lán)藻水華信息，用近紅外光波段比值識別模式和植被指數(shù)NDVI 值、EVI 值識別模式確定藍(lán)藻分布范圍。

就我國而言，滇池是水華較為嚴(yán)重的湖泊之一。滇池水體自20世紀(jì)80年代以來富營養(yǎng)化嚴(yán)重，且藍(lán)藻水華爆發(fā)規(guī)模較大、持續(xù)時間長，被國務(wù)院列入重點治理湖泊。滇池入湖河流20 多條，流域覆蓋7 縣區(qū)40 多個鎮(zhèn)[9]。由于周邊城市城市化進(jìn)程加快，排入滇池的工業(yè)廢水和生活、農(nóng)業(yè)污水增加，且滇池為內(nèi)陸湖泊，自凈能力較差，導(dǎo)致滇池藍(lán)藻水華問題突出。近年來，滇池每年都會發(fā)生不同時間和空間規(guī)模的藍(lán)藻水華現(xiàn)象。這種現(xiàn)象破壞了滇池的生態(tài)環(huán)境平衡，嚴(yán)重降低了滇池的使用功能[10]。但相較我國其他藍(lán)藻水華現(xiàn)象較為嚴(yán)重的湖泊，前人對滇池的研究較少，故本文選取滇池為研究對象，意在探究滇池近十年來的藍(lán)藻水華在時間序列下的變化趨勢并對其主要影響因素進(jìn)行分析。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

滇池，高原湖泊，位于云南省昆明市西南部，是云南省最大的淡水湖，也是中國第六大淡水湖（地理位置為東經(jīng)24°28′至25°28′，北緯102°30′至103°00′）。滇池分為內(nèi)海與外海兩部分，其中北部為內(nèi)海，南部為外海。當(dāng)?shù)岢赝夂Ｋ桓叱? 887.4m 時，湖泊面積298.05km2、最大水深11.35m、平均水深5.01m。滇池呈南北向展布，南北最大長度為39.4km，東西最大寬度為12.66km，其周長為161.55km[11]。

滇池地處低緯高原地帶，屬北亞熱帶，但溫度年較差較小，具有典型的溫帶氣候特征。滇池冬季均溫在0°C 以上，而夏季均溫則低于20°C。滇池干濕季分明，年平均降雨量約為972.24mm，其中汛期（5～10月）降水量占全年總降水量的89%。根據(jù)2010-2019年滇池月均日照時長統(tǒng)計，年均日照時長2 255.5h，終年太陽投射角度大。滇池年均風(fēng)速為2.74m/s。

1.2 數(shù)據(jù)來源

滇池的MODIS 圖像0 級數(shù)據(jù)（Terra 和Aqua 衛(wèi)星，2010年1月至2019年12月）從海洋色彩網(wǎng)（http：//oceancolor.gsfc.nasa.gov）上下載。除去衛(wèi)星數(shù)據(jù)外，還收集了氣象數(shù)據(jù)和水質(zhì)數(shù)據(jù)，日照時數(shù)（SH，h）數(shù)據(jù)來自中國地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集V3.0 處理生成，風(fēng)速（WS，m/s）、水溫（WT，℃）數(shù)據(jù)均由中國科學(xué)院南京地理與湖泊研究所和昆明市滇池高原湖泊研究院提供。

其中，滇池夏季月份所篩選出的遙感影像樣本相對較少，這可能與當(dāng)?shù)氐臍夂蛴休^大的關(guān)系。夏季滇池上空有較多云團(tuán)，所得部分遙感影像無法進(jìn)行分析，故可能導(dǎo)致分析不夠全面。但該種情況屬于遙感影像獲取與篩選過程中難以避免的正?，F(xiàn)象，故按常規(guī)操作將該部分?jǐn)?shù)據(jù)舍去。

2 研究方法

2.1 藍(lán)藻水華閾值確定

本文運用FAI 來檢測基于MODIS 圖像的藍(lán)藻水華。相比于其他算法，F(xiàn)AI 算法可以有效地避免由于閾值設(shè)置不同而造成的藍(lán)藻水華面積提取誤差，并且FAI指數(shù)更不易受環(huán)境條件和觀測條件的影響，利于水華的提取。FAI 法已被大量運用在水華的鑒定中，其具體公式如下[12]：

式中：ρRED、ρNIR、ρSWIR分別代表紅光、近紅外、短波紅外波段經(jīng)過瑞利校正后的反射率；λRED、λNIR、λSWIR分別表示紅光、近紅外、短波紅外波段的中心波長；ρ′NIR為紅光和短波紅外波段在近紅外波段處采用線性內(nèi)插法得到的插值反射率。

按上述公式計算后，確定閾值為0.011 22，即FAI＞0.011 22，經(jīng)驗證可行，即0.011 22 是區(qū)分藍(lán)藻水華的FAI 的臨界值，F(xiàn)AI 大于0.011 22 則可認(rèn)為發(fā)生藍(lán)藻水華。

2.2 藍(lán)藻水華暴發(fā)程度等級劃分

2.2.1 國家劃分標(biāo)準(zhǔn)

根據(jù)《水華遙感與地面監(jiān)測評價技術(shù)規(guī)范》（HJ1098-2020），采用水華面積比例評價的水華程度分級標(biāo)準(zhǔn)：1 級，無水華，P=0；2 級，無明顯水華，0＜P＜10%；3 級，輕度水華，10%≤P＜30%；4 級，中度水華，30%≤P＜60%；5 級，重度水華，60%≤P≤100%。

2.2.2 滇池FAI 劃分標(biāo)準(zhǔn)

參考相關(guān)文獻(xiàn)中藍(lán)藻水華強(qiáng)度等級劃分方法[13]，可按強(qiáng)度遞增大致依次劃分為三個等級：風(fēng)險Ⅰ級，0≤FAI＜0.011 22；風(fēng)險Ⅱ級，0.011 22≤FAI＜0.022 44；風(fēng)險Ⅲ級，F(xiàn)AI≥0.022 44。

3 結(jié)果與分析

3.1 滇池藍(lán)藻水華暴發(fā)嚴(yán)重程度等級

3.1.1 按國家標(biāo)準(zhǔn)劃分

經(jīng)統(tǒng)計，滇池2010-2019年水華數(shù)據(jù)中達(dá)重度水華的天數(shù)為0 天，占總體的0.00%；達(dá)中度水華的天數(shù)為4 天，占總體的0.54%；達(dá)輕度水華的天數(shù)為29 天，占總體的3.9%。其他樣本數(shù)據(jù)均為無明顯水華和無水華。其中，出現(xiàn)中度水華的年份為2013年、2017年、2018年，2018年為最高值，水華面積占比38.18%。在已有的數(shù)據(jù)中，水華暴發(fā)程度達(dá)到輕度水華及以上的天數(shù)，2010、2014、2015、2016年份中僅有一天，因此暴發(fā)持續(xù)時間最短。其他年份暴發(fā)時長相似，稍長的年份為2013、2017年，分別有9 天和5 天。

從圖1 可以看出，2010-2019年期間滇池每年都會暴發(fā)藍(lán)藻水華，但是時間和規(guī)模有一定差異。例如2010與2011年甚至延遲至11月份才會迎來藍(lán)藻水華的大規(guī)模暴發(fā)，11月份的藍(lán)藻水華面積百分比明顯高于8～10月份。而且整體來看，11月份之后藍(lán)藻水華暴發(fā)的年份，比7～8月份藍(lán)藻水華暴發(fā)的年份更多。

圖1 滇池水華暴發(fā)面積百分比圖

3.1.2 按FAI 值劃分

從圖2 中可以較清晰地看出滇池2010-2019年FAI 的情況：較少量FAI 值分布在風(fēng)險Ⅰ級的范圍內(nèi)，而幾乎所有FAI 值都分布在風(fēng)險Ⅱ級的范圍內(nèi)，沒有分布在風(fēng)險Ⅲ級范圍內(nèi)的FAI 值。由此可以總結(jié)出，不同于中國湖泊水華整體發(fā)生的時間主要在3～9月（約占我國水華事件的83%）[14]，滇池水華全年內(nèi)的FAI 數(shù)據(jù)整體分布在一個相對較穩(wěn)定的范圍內(nèi)，但是卻長期處于存在水華暴發(fā)的情況下，可見滇池水華治理任重而道遠(yuǎn)。

圖2 滇池FAI 頻率分布直方圖

3.2 滇池水華暴發(fā)月際變化情況

從圖3 來看，滇池藍(lán)藻水華面積變化具有一定的規(guī)律。整體而言，滇池平均水華暴發(fā)面積夏季最大，秋季其次，冬春季節(jié)較小。這與圖1 中顯示的水華暴發(fā)事件多出現(xiàn)在秋冬季有所不同，是由于滇池夏季水華面積長時間保持在相對較小的范圍內(nèi)波動，而冬季滇池藍(lán)藻水華面積波動幅度較大，取均值后則出現(xiàn)比夏季更小的情況。

圖3 滇池歷年各月平均水華暴發(fā)面積百分比折線圖

3.3 滇池水華年際變化情況

綜合圖2 與圖4 可以看出滇池年度的水華暴發(fā)程度均有所差異。從圖4 可以看出，水華的暴發(fā)極大值呈現(xiàn)較大幅度上下波動的趨勢。同時綜合圖1 的數(shù)據(jù)可統(tǒng)計出每年水華暴發(fā)的峰值可以發(fā)現(xiàn)，在2017-2019年每年會出現(xiàn)多次峰值，部分峰值出現(xiàn)于2～4月份，且每年水華暴發(fā)的峰值出現(xiàn)在11月前后的概率要高于出現(xiàn)在7～9月份的概率。這可能與滇池當(dāng)?shù)氐臍夂蛴休^大關(guān)聯(lián)：與處于我國第一階梯的湖泊相比，滇池冬季溫度相對較高，全年溫度緩和，且滇池水溫全年都處于較高的水平，有時甚至高于氣溫，這有利于水華在全年時間范圍下的增殖。

圖4 滇池歷年水華暴發(fā)最大面積折線圖

3.4 滇池水華暴發(fā)與氣象因素的關(guān)系

影響水華的因素主要分為氣象因素和水質(zhì)因素。根據(jù)已有研究，影響藍(lán)藻水華的主要水質(zhì)因素總氮、總磷含量均超過了藍(lán)藻水華生長的閾值[15]，故氣象因素相比水質(zhì)因素對滇池藍(lán)藻水華的影響更大，水質(zhì)因素的波動則對滇池藍(lán)藻水華的暴發(fā)影響較小。根據(jù)已有研究，在影響滇池水華的各氣象因子中，風(fēng)速、日照時長和水溫與水華暴發(fā)的相關(guān)性較大[16]，故本文就這三個因子與滇池水華的關(guān)系進(jìn)行分析。

由圖5 可以看出藍(lán)藻水華暴發(fā)與風(fēng)速有明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系，當(dāng)風(fēng)速在0～1m/s 區(qū)間時，水華發(fā)生頻率最低，但水華暴發(fā)程度很大；當(dāng)風(fēng)速位于2～3m/s 區(qū)間時，水華發(fā)生頻率最高；而當(dāng)風(fēng)速大于3m/s 時，水華發(fā)生頻率逐漸減少。這表明一定強(qiáng)度的風(fēng)浪可以有效地抑制藻類的生長與聚集，使其無法形成規(guī)模較大的水華，削弱水華造成的影響；但微風(fēng)則有利于藻的聚集[17]。同時可以看出，水華的突然性暴發(fā)與風(fēng)速的突變有關(guān)，多數(shù)滇池水華大規(guī)模暴發(fā)事件對應(yīng)著一定時間區(qū)間內(nèi)風(fēng)速變化的極值。

圖5 滇池主要氣象因素與水華面積大小的相關(guān)性分析

從圖5 中也可以看出，藍(lán)藻水華隨時間的整體波動趨勢與每月總?cè)照諘r長隨時間的波動趨勢有著較明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系，這與藻類生長的規(guī)律[18]和部分前人的研究[19]不符。考慮到滇池位于云貴高原，光照相較我國第一階梯的湖泊較為充足，滿足了藻類的生長需要；同時過強(qiáng)的紫外線反而對藍(lán)藻水華的形成產(chǎn)生了抑制作用[16]，故呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。

從圖5 中還可以看出，秋季的滇池藍(lán)藻水華暴發(fā)事件與水溫有明顯的單峰關(guān)系，當(dāng)水溫處于20℃附近時，藍(lán)藻水華暴發(fā)程度較??；當(dāng)水溫處于15℃附近時，藍(lán)藻水華暴發(fā)程度產(chǎn)生明顯的增大；當(dāng)水溫處于10℃附近時，藍(lán)藻水華暴發(fā)程度又回歸到較小的情況。表明在滇池秋季的環(huán)境下，當(dāng)水溫過高時，藻類生長代謝過于旺盛，不利于藍(lán)藻水華的累積；當(dāng)水溫過低時，藻類有機(jī)物積累過于緩慢，同樣不利于藍(lán)藻水華的累積；當(dāng)水溫合適時，藍(lán)藻水華則易于發(fā)展。其他季節(jié)，藍(lán)藻的暴發(fā)事件則與水溫的突變有較為明顯的對應(yīng)性，說明水溫改變時，滇池藍(lán)藻也易于受到相應(yīng)的影響。有研究指出適合太湖藍(lán)藻水華暴發(fā)的溫度范圍在22℃～33℃[20]，但這不代表22℃以下或就不發(fā)生藍(lán)藻水華，這也能給滇池的水華暴發(fā)程度的變化提供參考。

4 結(jié)論

本文基于滇池MODIS 影像數(shù)據(jù)，重點研究滇池的FAI 閾值，進(jìn)一步分析滇池藍(lán)藻水華在時間序列上的變化以及氣象因素對藍(lán)藻水華暴發(fā)的相關(guān)性和影響。主要結(jié)論如下：

（1）運用統(tǒng)計手段分析確定提取滇池水華的FAI閾值為0.011 22，進(jìn)行閾值統(tǒng)計后發(fā)現(xiàn)0.011 22 可以作為滇池水華的基礎(chǔ)閾值；

（2）滇池在2010-2019 常年有水華現(xiàn)象，且藍(lán)藻水華現(xiàn)象在秋冬季表現(xiàn)較為顯著，甚至出現(xiàn)水華面積占比接近40%的大面積暴發(fā)現(xiàn)象，故該時段的水華治理需要得到更多的關(guān)注和治理；

（3）滇池的風(fēng)速、日照時長和水溫因素與水華暴發(fā)有明顯相關(guān)性關(guān)系。其中：風(fēng)速與水華暴發(fā)程度整體上呈現(xiàn)較明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系，且多數(shù)水華大規(guī)模暴發(fā)事件與區(qū)間內(nèi)風(fēng)速變化的極值有對應(yīng)關(guān)系；日照時長則與水華暴發(fā)整體上具有較明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系；水溫在秋季與水華暴發(fā)整體上具有較明顯的單峰關(guān)系，其他季節(jié)則與水溫的突變有關(guān)。

致謝 感謝中國科學(xué)院南京地理與湖泊研究所徐力剛研究員對項目的支持并提供相關(guān)數(shù)據(jù)，感謝南京師范大學(xué)呂恒教授對項目的支持與指導(dǎo)，感謝陸世姣、李坤陽、胡家銘、魏全睿等同志參加部分工作。