基于衛(wèi)星遙感的合肥市環(huán)城河富營(yíng)養(yǎng)化評(píng)價(jià)

張 勇，詹 宇，朱傳華，周 浩，楊 晨，胡群林，徐廣松，王思滿，王 慧

（1.安徽建筑大學(xué)環(huán)境與能源工程學(xué)院，合肥230601；2.環(huán)境污染控制與廢棄物資源化利用安徽省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，合肥230601）

0 引言

水體中存在的過量營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)會(huì)導(dǎo)致藻類大量繁殖，從而破壞水體的生態(tài)系統(tǒng)，是淡水系統(tǒng)如湖泊、河流面臨的最緊迫的問題之一。盡管政府正在努力減少周圍城市廢水排放和農(nóng)業(yè)徑流帶來的富營(yíng)養(yǎng)化問題，但富營(yíng)養(yǎng)化仍然是我國(guó)水域目前面臨的一個(gè)嚴(yán)重問題［1，2］。水體富營(yíng)養(yǎng)化與氮磷污染物密切相關(guān)，污染物濃度是評(píng)價(jià)水質(zhì)條件的重要指標(biāo)，控制水體的氮磷污染對(duì)水環(huán)境治理至關(guān)重要［3］。如果可以量化營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)的空間分布，就可以更好地對(duì)污染物實(shí)施管理，以減輕水體的富營(yíng)養(yǎng)化。在此背景下，傳統(tǒng)的野外采樣測(cè)量方法耗費(fèi)成本高、難度大、用時(shí)長(zhǎng)、缺乏整體代表性，某些采樣地因地理?xiàng)l件惡劣導(dǎo)致采樣困難等問題。但遙感技術(shù)的發(fā)展有潛力解決傳統(tǒng)采樣方法帶來的成本、時(shí)間等問題，也可以提供整個(gè)水體的廣泛覆蓋，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于內(nèi)陸湖泊、沿海岸線的水質(zhì)、水生植被的監(jiān)測(cè)［4-13］，但空間小尺度的景觀水體監(jiān)測(cè)尚未見報(bào)道。本研究以合肥市環(huán)城河為研究對(duì)象，結(jié)合Landsat-8 衛(wèi)星影像和地面采樣數(shù)據(jù)，建立水質(zhì)反演模型，預(yù)測(cè)未來的水體氮磷元素濃度分布規(guī)律［14］，并對(duì)其進(jìn)行了富營(yíng)養(yǎng)化評(píng)價(jià)，以期為城市景觀水體監(jiān)測(cè)和綜合治理提供技術(shù)支撐。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域

如圖1 環(huán)城河位于合肥市主城區(qū)內(nèi)，前身為古廬州城的護(hù)城河，環(huán)城河水體長(zhǎng)度約5 600 m，平均深度1.5 m，平均寬度約50 m。環(huán)城河北段屬于南淝河干流的一部分，南段因城市建設(shè)被分割成黑池壩、雨花塘、包河等幾部分。

圖1 采樣點(diǎn)分布Fig.1 Distribution of sampling points

根據(jù)2015-2018年于環(huán)城河水體取樣監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)來看，這幾年環(huán)城河污染情況依舊嚴(yán)重，整體呈現(xiàn)中度乃至重度富營(yíng)養(yǎng)化狀態(tài)。其中，環(huán)城河北段水質(zhì)要明顯劣于南段，夏秋季節(jié)水質(zhì)劣于春冬季節(jié)。長(zhǎng)期以來，環(huán)城河水體的補(bǔ)充水源都以天然降雨以及城市污水再生工程的中水回用為主，且其自身凈化能力較弱。

1.2 數(shù)據(jù)收集

如圖1 在環(huán)城河水體范圍內(nèi)布置9 個(gè)采樣點(diǎn)，分別于2017年10月28日和2018年12月22日在環(huán)城河各取樣點(diǎn)位采集了水樣，并在取樣24 h內(nèi)在實(shí)驗(yàn)室測(cè)量了主要的水質(zhì)指標(biāo)。

Landsat-8 衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)在地理空間數(shù)據(jù)云（http：//www.gs?cloud.cn/）下載，由于Landsat-8 衛(wèi)星的運(yùn)行周期為16 d，且大氣層的云量會(huì)對(duì)衛(wèi)星影像產(chǎn)生一定的影響，所以選取與地面實(shí)地采樣日期較為接近且云量較少的影像。

1.3 衛(wèi)星影像的預(yù)處理

衛(wèi)星影像的數(shù)據(jù)處理工作在軟件ENVI5.3（The Environ?ment for Visualizing Images）中完成，B1～B7波段參與模型構(gòu)建。建模前對(duì)影像進(jìn)行輻射定標(biāo)和大氣校正處理［10，11，15］，獲取地物大氣表觀反射率（top-of-atmosphere reflectance）。

1.4 反演模型的構(gòu)建

經(jīng)過ENVI 軟件預(yù)處理后得到的衛(wèi)星影像進(jìn)行單波段值提?。?6］，主要是B1～B7 七個(gè)波段，分別將這7 個(gè)單波段值與2017年實(shí)測(cè)的9個(gè)點(diǎn)位的總氮濃度值做Pearson 相關(guān)性分析，得出相關(guān)性最高的幾個(gè)單波段值：B3、B4，再對(duì)相關(guān)性較高的單波段值做波段組合［11］，其主要形式為Bi、Bi+Bj、Bi-Bj、Bi*Bj、Bi/Bj、1/Bi等，波段組合后再次進(jìn)行相關(guān)性分析，選取單波段及波段組合后相關(guān)性最高的波段組合，與實(shí)測(cè)的總氮數(shù)據(jù)建立數(shù)學(xué)模型，主要有線性模型、對(duì)數(shù)指數(shù)模型、多項(xiàng)式模型等，選出其擬合值R2最高的幾組作為研究對(duì)象，再將這幾組模型應(yīng)用到2018年衛(wèi)星影像的波段組合中，得到一組總氮濃度的反演值，把此反演結(jié)果與2018年實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比，并做均方根誤差（RMSE）檢驗(yàn)，最終選出其誤差值最小的一組模型。對(duì)總磷、氨氮做同樣的反演過程，也得到兩組最佳的反演模型。總氮、總磷、氨氮濃度的反演模型如表1。

2 結(jié)果與分析

2.1 遙感最優(yōu)模型

環(huán)城河2018年總氮、總磷、氨氮的最佳反演模型情況如表2所示，反演模型都是線性模型的效果最佳，模型擬合的R2［17］分別達(dá)到了0.823 0、0.635 5、0.792 8，都處于較高水平，相比之下，TP 的模型擬合度略低于TN 和NH3-N。均方根誤差分別為2.50、0.37、1.75［18］，均為誤差最小的模型［19］。

表2 反演模型統(tǒng)計(jì)結(jié)果Tab.2 Inversion model statistical results

2.2 精度驗(yàn)證

從3種模型的反演結(jié)果上看，雖然一些點(diǎn)有些許偏差，但總體誤差都在可接受范圍［8］，模型擬合的R2值均在0.6 以上，尤其是TN 和NH3-N 模型的擬合度達(dá)到了0.8 左右。結(jié)果表明，這3種反演模型的應(yīng)用是符合實(shí)際的［6］?？偟?、總磷、氨氮的模型驗(yàn)證分別如圖2所示。

圖2 水質(zhì)指標(biāo)模型驗(yàn)證Fig.2 Water quality index model validates

2.3 富營(yíng)養(yǎng)物空間分布

圖3 顯示了最佳模型應(yīng)用到衛(wèi)星影像上得到的3 種富營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)的反演濃度分布圖，從整體上看，總氮、總磷、氨氮的濃度在環(huán)城河中都呈現(xiàn)出北段水體污染程度高于南段的情況，尤其是環(huán)城河北段的中東部污染最嚴(yán)重，而總氮、總磷、氨氮在不同位置上污染程度的區(qū)別并無太大差異。

圖3 環(huán)城河2018年水質(zhì)指標(biāo)濃度分布圖Fig.3 The concentration map of water quality index of Ring River in 2018

2.4 水體營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)評(píng)估

水體富營(yíng)養(yǎng)化評(píng)價(jià)的方法有很多，本文采用的水體營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)評(píng)價(jià)方法是營(yíng)養(yǎng)評(píng)分模式［20］，其計(jì)算方法公式（1）所示。

式中：M為富營(yíng)養(yǎng)化程度評(píng)分值；Mi為第i個(gè)評(píng)價(jià)參數(shù)的評(píng)分值；N為評(píng)價(jià)參數(shù)的個(gè)數(shù)。

根據(jù)Landsat-8 衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)以及之前得到的水質(zhì)參數(shù)反演模型，對(duì)反演所得到的水質(zhì)參數(shù)濃度運(yùn)用評(píng)分法進(jìn)行富營(yíng)養(yǎng)化評(píng)價(jià)，其反演濃度與營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)評(píng)價(jià)如表3所示。

表3 各點(diǎn)水質(zhì)指標(biāo)反演結(jié)果與富營(yíng)養(yǎng)化評(píng)價(jià)Tab.3 Inversion results of water quality indexes and eutrophication evaluation at each point

如圖4所示為2018年環(huán)城河水體富營(yíng)養(yǎng)化分布圖，可以看出環(huán)城河北段水體的營(yíng)養(yǎng)程度要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于環(huán)城河南段水體，而環(huán)城河西南段水體水質(zhì)要遠(yuǎn)遠(yuǎn)好于其他部分水體，這與之前3種指標(biāo)單獨(dú)分析的結(jié)果基本一致。

圖4 環(huán)城河2018年水體營(yíng)養(yǎng)分布圖Fig.4 Water nutrition distribution map of the Ring River in 2018

3 結(jié)論

本文基于環(huán)城河水體實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和Landsat-8 衛(wèi)星影像的光譜各波段值，分析了波段值與2017年總氮、總磷、氨氮等水質(zhì)指標(biāo)實(shí)測(cè)值的相關(guān)性，分別選出了與3 種水質(zhì)指標(biāo)擬合效果最好的波段情況，確立反演模型，并將模型應(yīng)用到2018年的衛(wèi)星影像上，并對(duì)2018年的水體情況進(jìn)行富營(yíng)養(yǎng)化評(píng)價(jià)。得出了以下幾條結(jié)論。

（1）對(duì)于環(huán)城河水體而言，總氮、總磷、氨氮三種水質(zhì)指標(biāo)，B3、B4波段與實(shí)測(cè)值的相關(guān)性都要優(yōu)其他波段。

（2）雖然對(duì)數(shù)、指數(shù)和多項(xiàng)式建立的數(shù)學(xué)模型在擬合度上高于線性模型，但在最后的反演精度上線性模型更為精準(zhǔn)。

（3）環(huán)城河北段的水體富營(yíng)養(yǎng)化程度比南段更嚴(yán)重，可能是因?yàn)楸倍嗡谖恢锰幱诜比A地段，加上水質(zhì)受南淝河影響較大。□