基于Landsat的淮河干流水質(zhì)監(jiān)測(cè)的可行性分析

文廣超，劉正疆，謝洪波，張 毅，張 娟

(河南理工大學(xué) 資源環(huán)境學(xué)院，河南 焦作 454000)

1 研究背景

我國(guó)淡水資源總量為2.8×1012m3/a，位居世界第四，但人均淡水資源量還不到世界平均水平的1/4，是嚴(yán)重缺水的國(guó)家之一。隨著我國(guó)城鎮(zhèn)化和工業(yè)化進(jìn)程的快速推進(jìn)以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，我國(guó)的水體環(huán)境正面臨前所未有的污染加劇困境。近年來(lái)，我國(guó)七大水系、主要湖泊均受到不同程度的污染[1]。河流作為岸邊帶人民生產(chǎn)生活的紐帶[2-3]，人民生產(chǎn)生活與水環(huán)境承載力矛盾日益突出[4-5]，流域的水體污染引起一系列生態(tài)環(huán)境問(wèn)題，從而造成流域水體生態(tài)功能嚴(yán)重退化。因此，對(duì)流域水體污染趨勢(shì)進(jìn)行及時(shí)高效的監(jiān)測(cè)是流域環(huán)境保護(hù)和生態(tài)治理的關(guān)鍵和基礎(chǔ)，同時(shí)也能為流域水體污染控制和綜合治理提供參考。

淮河是新中國(guó)建國(guó)以來(lái)全方位、大規(guī)模流域治理事業(yè)的起點(diǎn)，也是我國(guó)水資源保護(hù)與治理的重點(diǎn)和難點(diǎn)。近年來(lái)，大批學(xué)者對(duì)淮河水污染問(wèn)題做了大量的研究工作，但多采用斷面水質(zhì)評(píng)價(jià)方法[6]，對(duì)整個(gè)淮河流域或者區(qū)間進(jìn)行水質(zhì)評(píng)價(jià)和污染趨勢(shì)分析，費(fèi)時(shí)費(fèi)力且時(shí)效性不足，而且結(jié)果具有局限性。將遙感技術(shù)應(yīng)用到淮河干流流域地區(qū)[7]，大尺度、即時(shí)性的水污染時(shí)空分析[8]，對(duì)于流域水體污染防治動(dòng)態(tài)遙感監(jiān)測(cè)以及指導(dǎo)流域經(jīng)濟(jì)社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義[9]。因此本文以淮河干流水質(zhì)監(jiān)測(cè)為研究主題，擬將遙感影像數(shù)據(jù)與典型斷面水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)相結(jié)合，分析將Landsat數(shù)據(jù)應(yīng)用于流域水質(zhì)監(jiān)測(cè)的可行性，以期為大尺度流域水質(zhì)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和水資源的保護(hù)提供技術(shù)支撐。

2 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來(lái)源

2.1 研究區(qū)概況

淮河作為我國(guó)中東部的橋梁、南北方的過(guò)渡帶，流域面積約27×104km2，人口占全國(guó)的13%，耕地面積占全國(guó)的11%，水資源量占全國(guó)的3.4%，在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中占有重要地位[10-11]。淮河是我國(guó)跨行政區(qū)流域的典型代表，西起于河南省桐柏山北麓，干流由西向東流經(jīng)河南、安徽、江蘇3省，在三江營(yíng)入長(zhǎng)江，全長(zhǎng)約1 000 km，190余條支流匯入其中。干流位于亞熱帶濕潤(rùn)性季風(fēng)與暖溫帶半濕潤(rùn)氣候過(guò)渡帶，降水時(shí)空分布和年際變化差別極大，年內(nèi)6-9月份降水量占全年降水量的50%以上，洪澇年份約為干旱年份降水量的2～5倍，流域年平均降水量為920 mm，年平均氣溫為11～16℃?；春痈闪髁饔蚴堑湫偷娜丝诟呙芏葏^(qū)，上游居民分散，中下游居民相對(duì)集中，大面積的農(nóng)作物區(qū)及眾多大中型企業(yè)沿河岸分布。

自20世紀(jì)70、80年代，由于不合理開(kāi)發(fā)利用水資源[12]、污水處理廠建設(shè)力度不夠、流域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整困難、農(nóng)業(yè)面源污染嚴(yán)重、入河排污總量管理制度不完善等問(wèn)題[13]，導(dǎo)致淮河流域年徑流量突變年份較為復(fù)雜[14-15]，水體污染問(wèn)題日益突出[12]，嚴(yán)重制約了流域岸邊帶經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。研究區(qū)地理位置以及本文采用的淮河干流6個(gè)重點(diǎn)水質(zhì)監(jiān)測(cè)斷面分布如圖1所示。

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文研究采用淮河干流區(qū)域遙感影像、數(shù)字高程、地理和環(huán)境監(jiān)測(cè)4類數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源表述如下：

(1)Landsat系列影像數(shù)據(jù)，來(lái)源于美國(guó)地質(zhì)勘查局網(wǎng)站，分別為2006、2009、2010、2013和2017年淮河枯水期數(shù)據(jù)，河段無(wú)冰，無(wú)云遮擋。

(2)GDEMV2數(shù)字高程數(shù)據(jù)，來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)。

(3)1∶25萬(wàn)比例尺國(guó)家基礎(chǔ)地理信息DLG河流數(shù)據(jù)，來(lái)源于國(guó)家基礎(chǔ)地理信息中心。

(4)地表水水質(zhì)斷面的pH、溶解氧(DO)、高錳酸鹽指數(shù)(CODMn)、NH3—N數(shù)據(jù)，來(lái)源于中國(guó)環(huán)境監(jiān)測(cè)總站。地表水監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與遙感影像同步。

3 研究方法

基于遙感數(shù)據(jù)，采用改進(jìn)的歸一化水體指數(shù)(MNDWI)提取水體信息。同時(shí)基于水質(zhì)斷面污染項(xiàng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，采用量化、平均加權(quán)建立綜合污染指數(shù)，將綜合污染指數(shù)與水體敏感波段(可見(jiàn)光、近紅外)反射率結(jié)合建立多元線性回歸分析評(píng)價(jià)模型，通過(guò)將評(píng)價(jià)結(jié)果與歷史實(shí)際水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)記錄對(duì)比，驗(yàn)證該水質(zhì)遙感監(jiān)測(cè)模型的精度，再分析該模型用于流域水體污染趨勢(shì)監(jiān)測(cè)的可行性，從而達(dá)到定量分析水質(zhì)污染狀況的目的。

3.1 水體及波譜信息提取

首先，對(duì)Landsat系列影像進(jìn)行幾何精校正、正射校正、輻射定標(biāo)、FLAASH大氣校正預(yù)處理，消除影像的輻射失真和幾何畸變問(wèn)題。其次，運(yùn)用歸一化水體指數(shù)(NDWI)[16]、改進(jìn)的歸一化水體指數(shù)(MNDWI)[17]、單波段閾值法分別對(duì)預(yù)處理過(guò)的影像進(jìn)行水體信息提取。經(jīng)精度評(píng)價(jià)，三者提取精度分別為85%、91%、81%，故本文采用MNDWI閾值法對(duì)TM、OLI影像水體進(jìn)行提取。

圖1 淮河干流地理位置及水質(zhì)采樣點(diǎn)

3.2 綜合污染指數(shù)建立

國(guó)家《地表水環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)辦法(試行)》中水質(zhì)類別劃分采用單因子標(biāo)準(zhǔn)指數(shù)法，其計(jì)算式如下：

Si=Ci/Cs

(1)

式中：Si為第i種污染物的標(biāo)準(zhǔn)指數(shù)；Ci為第i種污染物的實(shí)測(cè)值，mg/L；Cs為第i種污染物的標(biāo)準(zhǔn)值，mg/L。

pH無(wú)量綱，考慮到pH值的“雙序列”問(wèn)題，將pH值“單序列化”[18]：

P=7.5+(7.5-Q) (6.5≤Q<7.5)

(2)

P=8.5+(6.5-Q)/2 (5.5≤Q<6.5)

(3)

P=9+(5.5-Q)/1.1 (Q<5.5)

(4)

P=Q(Q=else)

(5)

式中：P為“單序列化”后的pH值；Q為pH的監(jiān)測(cè)值。

《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》(GB 3838-2002)中規(guī)定pH、DO、COD、NH3—N、揮發(fā)酚、氰化物、砷、汞、鉻、總磷等24項(xiàng)為常規(guī)水質(zhì)參數(shù)(因子)。中國(guó)環(huán)境監(jiān)測(cè)總站選取pH、NH3—N、DO、CODMn這4個(gè)評(píng)價(jià)因子對(duì)全國(guó)主要流域重點(diǎn)水質(zhì)監(jiān)測(cè)斷面進(jìn)行水質(zhì)自動(dòng)監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)?；诃h(huán)境監(jiān)測(cè)總站平臺(tái)獲取的上述4個(gè)水質(zhì)評(píng)價(jià)因子數(shù)據(jù)，按照《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》(GB 3838-2002)中Ⅲ類水質(zhì)為標(biāo)準(zhǔn)對(duì)淮河干流水質(zhì)評(píng)價(jià)因子pH、DO、CODMn、NH3—N進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。

由于單因子評(píng)價(jià)以最差的單項(xiàng)指標(biāo)來(lái)確定水體綜合水質(zhì)類別，具有“一刀切”的局限性，因此本文將上述4項(xiàng)指數(shù)進(jìn)行平均加權(quán)，建立綜合污染指數(shù)A：

A=∑Si

(6)

3.3 基于遙感影像水體污染指數(shù)模型構(gòu)建

水體及其污染物質(zhì)的光譜特征是利用遙感信息進(jìn)行水質(zhì)監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)的依據(jù)[19-22]。Landsat可見(jiàn)光和近紅外波段是水體最敏感的波段，對(duì)水體污染特征表現(xiàn)突出[23-25]。僅從單一波段監(jiān)測(cè)水質(zhì)變化，結(jié)果將造成一定的差異性，本文將可見(jiàn)光與近紅外波段一并考慮參與運(yùn)算，建立由pH、DO、CODMn、NH3—N這4項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo)組成綜合污染指數(shù)A與影像反射率的多元線性回歸模型：

y=β0+β1X1+…+βpXp+ε

(7)

式中：β0，β1，…，βp為P+1個(gè)未知參數(shù)；β0為回歸常數(shù)；ε為不可觀測(cè)的隨機(jī)誤差且通常假定ε～N(0,σ2)；y為因變量(被解釋變量)；Xi(i=1,2,…,P)為自變量(解釋變量)。

本文將影像反射率與斷面綜合污染指數(shù)進(jìn)行多元線性回歸分析，用擬合優(yōu)度R2對(duì)建立的多元線性回歸模型進(jìn)行優(yōu)劣性評(píng)價(jià)。

以2010、2009年Landsat5可見(jiàn)光(Band1、Band2、Band3)、近紅外波段(Band4)、中紅外波段(Band5、Band7)數(shù)據(jù)與綜合污染指數(shù)A進(jìn)行多元線性回歸分析，建立TM數(shù)據(jù)與水質(zhì)的定量模型(方程式(8))。以2017、2013年Landsat8海藍(lán)波段(Band1)、可見(jiàn)光(Band2、Band3、Band4)、近紅外波段(Band5)、短波紅外波段(Band6、Band7)數(shù)據(jù)與綜合污染指數(shù)A進(jìn)行多元線性回歸分析，建立起OLI數(shù)據(jù)與水質(zhì)的定量模型(方程式(9))。

A=0.3737Band1-1.8470Band2+1.1157Band3-

0.3500Band4+0.1353Band5-0.2924Band7+

9.0087

(8)

A=0.0042Band1-0.0058Band2+0.0071Band3-

0.0045Band4+0.0009Band5-0.0074Band6+

0.0089Band7-22.6835

(9)

方程式(8)的擬合優(yōu)度R2=0.9796，方程式(9)的擬合優(yōu)度R2=0.9316。

4 結(jié)果與分析

4.1 水質(zhì)遙感監(jiān)測(cè)模型精度評(píng)價(jià)

將淮河干流區(qū)域遙感數(shù)據(jù)代入遙感水體污染指數(shù)模型，得到綜合污染指數(shù)的計(jì)算值，同時(shí)基于淮河干流的水質(zhì)斷面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，通過(guò)量化、平均加權(quán)得到綜合污染指數(shù)的觀測(cè)值。2006、2013年計(jì)算值與觀測(cè)值的對(duì)比見(jiàn)表1，由表1可以看出，各個(gè)斷面的綜合污染指數(shù)的計(jì)算值與觀測(cè)值具有很好的一致性，整體絕對(duì)誤差不超過(guò) 0.17，相對(duì)誤差不超過(guò)7.11%。

4.2 淮河干流水體污染趨勢(shì)分析

水質(zhì)分類以綜合污染指數(shù)A作為水體污染度量標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合水質(zhì)遙感監(jiān)測(cè)模型所得計(jì)算值，采用密度分割對(duì)水體區(qū)域影像進(jìn)行分類，將區(qū)域內(nèi)水體污染程度分為清潔(A=0～1)、一般(A=1～2)、輕度污染(A=2～3)、中度污染(A=3～4)、重度污染(A>4)5類，達(dá)到水體污染程度的定量化和水質(zhì)污染時(shí)空判讀的目的。統(tǒng)計(jì)區(qū)域水質(zhì)分類數(shù)據(jù)，得到2006-2017年淮河干流總面積及各類水體面積占比變化情況如表2所示。

以表2中污染水體(包括輕度污染、中度污染和重度污染)面積占比的年際變化作為衡量淮河干流水質(zhì)好轉(zhuǎn)與否的標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)水質(zhì)面積占比數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析，得到2006-2017年淮河干流整體的水體污染變化趨勢(shì)為：2006-2009年水體污染面積占比增加15.19%，淮河干流水質(zhì)惡化；2009-2010年水體污染面積占比減少4.89%，淮河干流水質(zhì)好轉(zhuǎn)；2010-2013年水體污染面積占比增加36.32%，淮河干流水質(zhì)整體持續(xù)惡化；2013-2017年水體污染面積占比減少8.16%，淮河干流水質(zhì)好轉(zhuǎn)。與水利部淮河水利委員會(huì)公布的淮河流域污染河長(zhǎng)占比的實(shí)際變化趨勢(shì)(圖2)對(duì)比，整體結(jié)果一致。

表1 2006、 2013年各水質(zhì)采樣斷面綜合污染指數(shù)計(jì)算值與觀測(cè)值的比較

表2 2006-2017年淮河干流總面積及各類污染水體面積占比變化情況

圖2 2006-2017年淮河流域污染河長(zhǎng)及污染河長(zhǎng)占比實(shí)際變化趨勢(shì)

5 結(jié) 論

(1)將pH、DO、CODMn、NH3—N 4項(xiàng)水質(zhì)環(huán)境監(jiān)測(cè)指標(biāo)量化，建立綜合污染指數(shù)A，與Landsat系列影像反射率數(shù)據(jù)相結(jié)合，構(gòu)建了TM、OLI水質(zhì)污染遙感監(jiān)測(cè)模型。

(2)將該水質(zhì)遙感監(jiān)測(cè)模型運(yùn)用到淮河干流水質(zhì)分析，得到2006-2017年淮河干流的水體污染變化趨勢(shì)，計(jì)算結(jié)果與淮河水質(zhì)污染實(shí)際情況一致。說(shuō)明本文提出的遙感水質(zhì)監(jiān)測(cè)模型在流域水污染趨勢(shì)量化評(píng)估方面具有可行性，可將其應(yīng)用于大尺度流域水質(zhì)監(jiān)測(cè)中。

(3)雖然遙感技術(shù)可以很大程度上彌補(bǔ)常規(guī)性區(qū)域跨度和傳統(tǒng)水體污染監(jiān)測(cè)手段的時(shí)效性等方面的不足，但在實(shí)際監(jiān)測(cè)過(guò)程中，仍需要考慮二者各自的優(yōu)勢(shì)，將其與監(jiān)測(cè)結(jié)果相互驗(yàn)證和互相補(bǔ)充，才能更加精確和全面地分析流域水體污染狀況。因此客觀認(rèn)識(shí)遙感技術(shù)對(duì)于水質(zhì)的探測(cè)能力及其可應(yīng)用范圍，對(duì)于流域水質(zhì)發(fā)展趨勢(shì)監(jiān)測(cè)的具體問(wèn)題具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。