孟慶吉 李曉東

(1. 白城師范學(xué)院 旅游與地理科學(xué)學(xué)院, 吉林 白城 137000;2. 濱州學(xué)院 黃河三角洲生態(tài)環(huán)境研究中心, 山東 濱州 256600)

0 引言

湖泊作為陸地水體的重要組成部分,在自然界水循環(huán)中扮演著重要的角色[1],并且湖泊對(duì)氣候變化反應(yīng)敏感,湖泊的萎縮與擴(kuò)張是氣候變化和人類活動(dòng)的指示器[2]。干旱區(qū)的湖泊是區(qū)域水循環(huán)的重要組成部分,其對(duì)氣候變化和人類活動(dòng)的反應(yīng)更加敏感,對(duì)干旱區(qū)的湖泊進(jìn)行遙感監(jiān)測(cè),有助于我們認(rèn)識(shí)其變化規(guī)律,探究湖泊變化的原因,對(duì)生態(tài)環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展具有重要的意義。

近些年來(lái),學(xué)者應(yīng)用遙感技術(shù)對(duì)湖泊的變化進(jìn)行了大量的研究。運(yùn)用空間分析法,研究表明,毛烏素沙地湖泊近30年總體上處于萎縮狀態(tài),且主要在東北地區(qū)[3];1978—2015年間博斯騰湖面積總體呈現(xiàn)減少的變化趨勢(shì),是氣候因素與人為因素共同作用的結(jié)果[4];利用監(jiān)督分類和目視解譯的方法研究發(fā)現(xiàn),1983—2018年達(dá)里諾爾湖湖泊水域總面積整體呈下降趨勢(shì),萎縮區(qū)主要集中在湖東、西、東北方向[5];基于Landsat8遙感影像,經(jīng)對(duì)比研究發(fā)現(xiàn),在景區(qū)中增強(qiáng)水體指數(shù)(enhanced water index，EWI)水體提取精度最好,在山區(qū)中改進(jìn)的歸一化水體指數(shù)(modified normalized difference water index,MNDWI)水體提取精度最好[6]。將波段加和法與歸一化水體指數(shù)(normalized difference water index,NDWI)和MNDWI等方法進(jìn)行比較研究,發(fā)現(xiàn)波段加和法較其他方法能夠更加精確地提取狹窄水面,使小區(qū)域水體與其他地物的區(qū)分邊界更加明顯直觀[7];以武漢市沙湖區(qū)域?yàn)檠芯繉?duì)象,經(jīng)對(duì)比研究發(fā)現(xiàn),面向?qū)ο蠓诸惙ㄌ崛∷w的效果優(yōu)于NDWI和單波段閾值法[8]。以上學(xué)者雖對(duì)湖泊變化和水體提取方法有一定研究,但未將多種方法同時(shí)用于水體提取并對(duì)水體變化進(jìn)行細(xì)致的驅(qū)動(dòng)因素分析。鑒于此,本研究以Landsat遙感影像為數(shù)據(jù)源,以歸一化水體指數(shù)為研究方法,分析1989—2020年達(dá)里諾爾湖泊面積變化狀況,研究影響變化的驅(qū)動(dòng)因素,以期為達(dá)里諾爾湖的保護(hù)提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

達(dá)里諾爾湖位于內(nèi)蒙古赤峰市克什克騰旗西部,是內(nèi)蒙古地區(qū)四大名湖之一,地理坐標(biāo)范圍為43°13′37″～43°23′21″ N,116°29′54″～116°44′12″ E。達(dá)里諾爾湖整體呈海馬狀,為封閉型高原內(nèi)陸微咸湖泊,平均水深11 m,湖泊面積約230 km2。該湖地處溫帶大陸性氣候區(qū),氣候較為干旱,屬生態(tài)環(huán)境脆弱地帶且抗干擾能力差,年降水量在121～511 mm之間,多年平均氣溫為3.41 ℃,多年平均蒸發(fā)量為1 853 mm。湖泊淡水水量補(bǔ)給主要來(lái)源于貢格爾河、沙里河、亮子河和耗來(lái)河等河流,湖泊周邊及河谷河口處分布著大量沼澤濕地及水泡,野生濕地植物廣布,鳥類種類豐富,生態(tài)多樣性良好。但隨著全球氣候變暖及人類活動(dòng)加劇,致使達(dá)里諾爾湖受到一定程度的影響,使得近些年來(lái)湖泊萎縮、濕地植被減少和鳥類數(shù)量下降成為難以逆轉(zhuǎn)的事實(shí)。

2 數(shù)據(jù)和方法

2.1 數(shù)據(jù)

本研究在綜合考慮研究區(qū)的實(shí)際情況、湖泊水文信息的季節(jié)變化,以及遙感影像的分辨率、云量等情況后,最終選擇了Landsat系列衛(wèi)星作為數(shù)據(jù)源,分別選取了1989、2000和2010年的Landsat TM數(shù)據(jù),以及2020年的Landsat OLI數(shù)據(jù),分辨率均為30 m,共4景;氣象數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng),選擇的是距離研究區(qū)最近的錫林浩特氣象站;人為因素?cái)?shù)據(jù)來(lái)源于《內(nèi)蒙古統(tǒng)計(jì)年鑒》。

2.2 研究方法

在提取水體之前先要在Envi軟件中對(duì)遙感影像進(jìn)行預(yù)處理,預(yù)處理主要包括輻射定標(biāo)和大氣校正。為了能更加準(zhǔn)確地區(qū)分水體邊界和提取水體面積,需要進(jìn)行波段組合,經(jīng)過(guò)多次嘗試并結(jié)合前人的相關(guān)經(jīng)驗(yàn)[9],最終確定了美國(guó)陸地衛(wèi)星4/5號(hào)專題制圖儀(thematic mapper，TM)所獲取的多波段掃描影像和實(shí)用陸地成像儀(operational land imager，OLI)遙感影像分別以4/3/2和5/4/3波段進(jìn)行彩色合成的組合方式。

提取水體的方法有很多[10],通過(guò)對(duì)本研究區(qū)水體的不同水體提取方法進(jìn)行試驗(yàn)后,選擇了NDWI、閾值法和決策樹法三種方法相結(jié)合的方式來(lái)提取水體,其中,歸一化水體指數(shù)是應(yīng)用范圍較廣且經(jīng)多次試驗(yàn)后認(rèn)為適合本研究區(qū)的水體指數(shù),能夠最大程度地區(qū)分遙感影像中的水體和非水體信息,但是如何細(xì)致的將水體信息提取出,這就需要將決策樹法和閾值法相結(jié)合并作用到經(jīng)NDWI處理后的結(jié)果之上,并通過(guò)調(diào)控閾值范圍來(lái)最大程度地將水體信息提取出來(lái)。

水提信息提取的具體步驟如下所示,首先在Envi軟件中進(jìn)行波段運(yùn)算(Band Math)并插入NDWI計(jì)算公式,分別選取相應(yīng)波段進(jìn)行計(jì)算,在得到水體提取結(jié)果后,再通過(guò)多次目視判讀和建立新的決策樹相結(jié)合的方法來(lái)進(jìn)一步確定提取水體的閾值,以保證閾值提取的湖泊范圍和目視判讀的范圍一致,再將提取的范圍轉(zhuǎn)化成矢量文件;最后將矢量文件在ArcGIS中打開并計(jì)算湖泊面積。其中,這4期影像的閾值分別設(shè)定為0.08、0.06、0.12和0.11。

3 結(jié)果與分析

3.1 湖泊面積變化

由表1、圖1和圖2可以看出,1989—2020年達(dá)里諾爾湖湖泊面積整體呈下降態(tài)勢(shì),31年間湖泊面積縮減了32.34 km2,平均每年減少1.04 km2。其中,1989—2000年湖泊面積增長(zhǎng)了4.88 km2,平均每年增長(zhǎng)0.44 km2,變化率為2.3%;2000—2010年湖泊面積減少了28.51 km2,平均每年下降2.85 km2,占湖泊面積的13.09%,這個(gè)時(shí)段湖泊面積縮減速度最快,表明此時(shí)段湖泊受自然和人為因素影響最為顯著;2010—2020年湖泊面積縮減了8.71 km2,平均每年縮減0.87 km2,占湖泊面積的4.6%;湖泊面積縮減幅度最大的區(qū)域?yàn)闁|側(cè)和北側(cè)地區(qū)。由此可以看出,研究時(shí)段內(nèi)湖泊面積不斷萎縮,表明研究區(qū)內(nèi)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量在持續(xù)惡化,環(huán)境變干導(dǎo)致的生態(tài)脆弱程度持續(xù)增加,整體抗干擾能力持續(xù)下降,增加了本地區(qū)生態(tài)環(huán)境退化的風(fēng)險(xiǎn)。

表1 1989—2020年達(dá)里諾爾湖面積變化

圖1 1989—2020年達(dá)里諾爾湖面積變化示意圖

圖2 1989—2020年達(dá)里諾爾湖面積變化折線圖

3.2 驅(qū)動(dòng)因素分析

3.2.1自然因素

1989—2020年達(dá)里諾爾湖年降水量和多年平均氣溫變化圖見(jiàn)圖3和圖4,可以看出,研究時(shí)段內(nèi)達(dá)里諾爾湖降水量無(wú)明顯變化趨勢(shì),但總體波動(dòng)幅度較大,多年平均值為278.08 mm,降水量的最大值和最小值分別出現(xiàn)在2012年和2005年,數(shù)值分別為511.7 mm和121.1 mm。研究時(shí)段內(nèi),氣溫總體呈持續(xù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)但波動(dòng)性較大,多年平均氣溫為3.41 ℃,其中,1989—1999年氣溫有較小幅度波動(dòng),氣溫多年平均值為3.29 ℃;2000—2007年氣溫總體較為平穩(wěn)且變化幅度不大,氣溫多年平均值為3.48 ℃;2008年以后氣溫雖然有所增長(zhǎng)但變化幅度較大,氣溫多年平均值為3.46 ℃。研究區(qū)氣溫持續(xù)升高導(dǎo)致蒸發(fā)量增大,再加上多年來(lái)降水量的變化幅度較大,易造成湖泊水量補(bǔ)給來(lái)源不穩(wěn)定,二者的共同作用增加了達(dá)里諾爾湖地區(qū)生態(tài)環(huán)境的不穩(wěn)定性,使得原本處于生態(tài)脆弱地帶上的研究區(qū)更是“雪上加霜”,易造成土地退化甚至沙漠化,從而進(jìn)一步加快生態(tài)環(huán)境惡化的趨勢(shì)。

圖3 1989—2020年達(dá)里諾爾湖年降水量變化圖

圖4 1989—2020年達(dá)里諾爾湖多年平均氣溫變化圖

3.2.2人為因素

人為因素作為影響湖泊變化的重要的因素之一,其作用有時(shí)大于自然因素,尤其是在干旱半干旱氣候區(qū)的人口密集區(qū),人類活動(dòng)的影響更甚。因此,本研究主要選取了工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值、耕地面積和牲畜存欄量這三個(gè)指標(biāo)來(lái)分析人類活動(dòng)對(duì)湖泊變化的影響?？耸部蓑v旗的耕地面積由1989年的621 km2增長(zhǎng)為2019年的1 037 km2,增長(zhǎng)率為66.91%,增長(zhǎng)幅度較大;牲畜存欄量由1989年的93.07萬(wàn)頭增長(zhǎng)為2019年的115.5萬(wàn)頭,增長(zhǎng)率為24.1%;工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值在1989年為1.78億元,到2019年增長(zhǎng)為119.69億元,增長(zhǎng)了67倍,在2000—2010年時(shí)段增長(zhǎng)幅度最大,這與湖泊萎縮速度最快的時(shí)間段相吻合,這也就證明了經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展必然會(huì)導(dǎo)致對(duì)水資源的需求快速增長(zhǎng),再加上耕地面積和牲畜存欄量的增長(zhǎng),會(huì)進(jìn)一步加劇對(duì)水資源的索取,致使達(dá)里諾爾湖水源補(bǔ)給量減少,加快湖泊縮減的速度。同時(shí),耕地面積和牲畜存欄量的增長(zhǎng)也勢(shì)必會(huì)造成大量的草地和濕地被破壞,并且研究區(qū)本身處于干旱地區(qū),此種情況會(huì)增加生態(tài)環(huán)境的不穩(wěn)定因素,從而加快研究區(qū)內(nèi)土地退化的速度,易造成土地沙漠化和水土流失等災(zāi)害的發(fā)生。

4 結(jié)束語(yǔ)

1989—2020年達(dá)里諾爾湖湖泊面積整體呈下降趨勢(shì),其中,2000—2010年湖泊面積縮減速度最快,減小了28.51 km2,變化率為13.09%。研究時(shí)段內(nèi)湖泊面積的減小,表明達(dá)里諾爾湖的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量在逐漸惡化,整體的不穩(wěn)定性在逐漸增加,生態(tài)環(huán)境的脆弱化程度在增加。

驅(qū)動(dòng)因素從自然和人為兩個(gè)方面進(jìn)行分析。研究時(shí)段內(nèi)，達(dá)里諾爾湖的氣溫在不斷升高、降水無(wú)明顯變化趨勢(shì),但二者的波動(dòng)性程度較大,代表了本地區(qū)的氣候環(huán)境極不穩(wěn)定。研究時(shí)段內(nèi)，克什克騰旗的工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值、耕地面積和牲畜存欄量這三個(gè)指標(biāo)的數(shù)值都有明顯增長(zhǎng),這代表人類活動(dòng)對(duì)研究區(qū)的影響進(jìn)一步加劇。氣溫和降水的變化使得研究區(qū)變干且湖泊水量補(bǔ)給來(lái)源受到影響,人類活動(dòng)加劇致使對(duì)水資源的需求急劇增加,二者的共同作用致使湖泊持續(xù)萎縮,對(duì)研究區(qū)的生態(tài)環(huán)境造成了難以挽回的傷害。

本文在對(duì)達(dá)里諾爾湖進(jìn)行水體信息提取時(shí),所應(yīng)用的方法還僅局限于傳統(tǒng)方法,在往后的研究中應(yīng)該運(yùn)用最新的研究方法,以提高研究的層次性和精確性,并且在確定提取水體的閾值時(shí),由于受個(gè)人目視解譯經(jīng)驗(yàn)的限制,易造成所確定的閾值和真實(shí)數(shù)值可能存在些許偏差,在今后需進(jìn)一步提升個(gè)人經(jīng)驗(yàn)水平;在驅(qū)動(dòng)因素分析方面,無(wú)論是自然因素還是人為因素,所選擇的指標(biāo)體系雖具代表性但不夠全面,僅能大致反映出研究區(qū)的變化狀況受這些因素影響,在往后研究中需引進(jìn)更多評(píng)價(jià)指標(biāo),從而使驅(qū)動(dòng)因素分析更具有代表性和深度性。