防汛抗旱中遥感技术的应用

2020-01-12刘宇

黑龙江水利科技 2020年7期

刘宇

(子澄建设工程有限公司，沈阳 11000)

0 引言

遥感提供的技术支持和空间信息可为防汛抗旱工作提供科学依据，在水利工程及现代地球空间信息等领域的应用前景十分广泛。遥感较常规的信息获取手段具有数据更新速度快、更短的监测周期、更大的预测范围及高精准度等优点，被越来越多的应用于水利行业。该技术可实现连续不间断的动态监测，应用过程中不受恶劣天气、灾害及地域等条件限制。航天技术和空间信息提取方法的快速发展，在很大程度上推动了遥感技术的深入研究与广泛应用，为提供多相位、多平台、高分辨率的防汛抗旱动态监测提供了技术条件和重要基础[1-3]。

1 防洪减灾中遥感技术的应用

1.1 洪涝灾害监测

1)洪涝灾害监测。实质上对水域范围的预测即为洪涝灾害监测，而受淹面积为水体正常状态下的覆盖范围与发生涝灾时水域面积之差。遥感影像获取水体的主要依据是水体反射率在可见光波段和红外波段的变化规律，微波段后向反射少的电磁波由于水面镜反射作用呈现出响应特征。全天候实时监测的微波影像、可见光影像主要用于洪灾时水体和本底水体的提取，当前有亚米级、米级甚至几百米级空间分辨率遥感卫星数据可供水体提取，应结合实际情况选择合适的数据。实施监测中具有更高自主性的无人机航空遥感，在地面调查中的应用日趋广泛。

按照不同的数据类型可将遥感提取水体的方法分为雷达影像和光学影像两大类，其中决策树法、光谱主成分分析、光谱特征变异法、差值法、水体指数法、阈值法及各种方法的组合为光学影像水体信息和识别的常用方法，也有研究报道了目视直接判断、考虑云层去除水体提取法、色度判别法等其它方法。因不受昼夜、云雾等条件限制，雷达遥感技术提取水体的方法现已广泛应用于洪灾监测领域。随着国产数据源和遥感影像的日趋完善，使得洪水灾害的全过程监测已成为现实。因此，遥感监测还应包括受淹历时这一重要参数。当前，洪水曲面拓扑结构的自适应改变利用水平集方法追踪时易受淹没范围改变的影响，对此可利用遥感影像提取的多景或两景水体模拟确定，为进一步确定不同区域的受淹历时提供更多的数据信息。

通过遥感监测模拟出厄尔尼诺、拉尼娜、台风现象的发展与发生过程，不断提升卫星监测降水的精度，以上过程均可对洪涝灾害预警预报产生较为显著的影响。

2)洪涝灾害评估。承灾体、孕灾环境和致灾因子组成了洪涝灾害评估体系，其功能体系具有脆弱性、风险性及危险性等多重属性。遥感技术提供的数据资料主要用于承灾体、淹没历时、受淹范围等预测，若存在较高精度的数字高程资料也可用水深的监测。承灾体在特定的水流速度、淹没历时和水深情况下的损失率选用脆弱性指标描述，受数据资料局限性和影响因子复杂性等条件限制，准确评判其脆弱性为当前的薄弱环节。所以，尽管评估模型能够较为系统的考虑脆弱性、承灾体、致灾因子、孕灾环境等计算洪涝损失，由于难以准确获取损失率大小，在实际应用中仍受到一定的限制。当前，各行政区受淹面积和不同用地面积的计算为洪涝灾害评估的根本依据，尤其是考虑居民地和耕地面积，重点分析受淹公路与铁路长度、大型商场、学校、医院、工矿企业、水深、影响人口、受淹历时等[4]。

社会经济数据库在空间上的展布情况为洪灾预测的基本条件，由于行政界限与淹没区域往往存在偏差，必须在空间尺度上展现统计的行政单位经济数据。通常情况下，淹没区内的交通、耕地、重要工矿企业比较容易确定，可以直接获取此类数据，而受淹房屋、影响人口一般按照居民地受淹范围估算。另外，房屋间数和居住人口数在居民地面积上也不尽相同，应在农民居民地和城镇面积上分摊统计年鉴中的农村及城镇人口数，不同地区的房屋类型和结构存在各自的特点，根据实验点模拟情况来看估算的受淹房屋和户籍人口具有较高准确度。同时，实际居住和户籍人口往往因较大的流动而存在明显的差别，采用一般的技术难以有效解决这一问题[5]。

我国最早开始遥感监测洪灾的研究为1980年，通过一系列的重点科技攻关项目探索了遥感监测洪灾的评估模式，有效解决了方法、模型、数据和软件的综合问题。同时，建立了相应的图形库、数据库、图像库等，这在很大程度上提高了遥测技术的广泛应用，并取得了较好的成效。

1.2 洪水预报预警

防汛工作中洪水预报预警发挥着巨大作用，且随着计算机和卫星技术的快速发展，遥感技术作为一种非工程措施能够提供用于模型参数率定、建模所需的信息。例如，基岩岩性、不透水面积、塘坝与小水库、土壤类型、植被密度与类型、土壤含水量、地形、坡向坡度、地表温度、蒸散发等。近年来，有学者将流域水文模型与遥感技术相耦合用于洪水预报预警；有关研究将热量平衡与水量平衡相融合，从而建立了一系列的TOPUP、VIC、PEST-EW等水文模型，遥感技术提取的信息与这些模型的基础数据密切关系，这就为数据资料不足地区的洪水预报提供了一种重要手段[6]。

1.3 洪水风险图

洪水风险图现已引起社会各界的广泛关注，目前在防洪减灾领域中的应用日趋广泛，它是一种非工程减灾措施并且为近年来研究的重要课题。在评价和分析洪水灾害风险时，遥感技术获取了大部分的数据信息，主要包括承灾体信息和孕灾环境信息两大类。其中，孕灾环境信息包括湖泊、水系、植被、地形、三角洲、冲积扇、河漫滩沼泽、旧河道、天然冲积堤等水体分布信息；铁路、公路、居民地、耕地、土地利用等为承灾体主要信息。

2 旱情监测评估中遥感技术的应用

近年来，由于降水量时空分布不均衡以及水资源储蓄量不足使得严重的干旱事件频繁事件，一直以来干旱问题严重威胁着农业的可持续健康发展，旱灾作为一种自然灾害对我国经济发展构成严重的威胁。

截至目前，世界上还未形成普遍适用、统一的干旱定义，衡量干旱的指标因关注对象的不同而存在一定差异，如不平衡蒸发与降水引起的水分短缺为气象干旱的定义，一般选用蒸散发量、气温、降水量等指标表征；农作物正常的生长发育受到植物体内水分亏缺的影响为农业干旱的内涵，通常采用农作物生长状况、土壤含水量等参数反映；大气降水与土壤水、地表与地下水之间的不均衡为水文干旱的基本概念，常选用地下水位、河道水位、土壤含水量、径流量和蓄水量等指标描述。同时，有研究提出了社会经济干旱、生态干旱的定义，衡量其干旱程度的参数较为复杂，评判指标体系还在完善中。

在空间上干旱存在以片分布的特征，其覆盖范围较为广泛且存在一定的发展过程，不具备突发特性。在空间范围上墒情观测系统存在一定的局限，通常无法系统体现面上的真实状况；另外，该系统具有较高的维护与建设成本，遥感监测干旱能够充分发挥其优势，且可以满足监测格局的要求。用于干旱监测的数据精度要求不高，但对于时间分辨率有较高要求，多数情况下存在免费数据源，因此其成本较低。目前，较为常用的有风云系统卫星和MODIS卫星数据，其相关产品也已比较成熟。

2.1 干旱监测

遥感技术可以提供地表温度、湖库等水源地面积、大宗农作物种植空间分布、蒸散发、植被指数、土壤含水量等信息。其中，多种干旱均考虑的参数为土壤含水量，该指标与洪水预警预报、干旱程度等因素相关。另外，普遍关注的指标还包括植物生长形态，针对遥感模型和方法考虑从这两方面信息提取的角度研究[6]。当前，墒情站实测数据为模型参数率定的主要来源，而发展迅速且更加有效的研究方法为陆面过程模型。

目前，通常采用地面墒情站具有较好代表性的实测数据率定模型中的参数，而更为有效且发展迅速研究方法为陆面过程模型。

1)土壤含水量。因存在全天候与全天时监测的特点，对于0-5cm土壤含水量的提取微波遥感技术具有最高的测量精度，有些模型的提取精度达到95%以上。主动和被动遥感为微波遥感的两种主要类型，在时间与空间分布率上将两者结合具有互不作用，在该方面上美国SMAP卫星取得了成功探索。土壤含水量提取精度主要受地表植被和粗糙度的影响，同时存在一定的局限性，即仅仅用于表层湿度的计算，而无法体现整个根系层或包气带的含税情况。

土壤的介电参数对土壤含水量的提取较为敏感，0-40变化区间为介电参数从干到湿的取值，而土壤的热惯量与介电参数间存在一定关联。土壤的热惯量反演基础为遥感数据提取的地表温度变化情况，最终达到土壤含水量监测的目的。该方法是将地表植被与土壤作为整体来分析，所以一般适用于裸土，为考虑地表植被的影响此后又引入了植被指数。

2)植被生长形态。植物的长势采用生长形态来描述，对于农业和生态来说是指植物、农作物。在红波段植物叶片的吸收能力较强，而其高反射区间为红外波段，为定量描述植被的密度、覆盖度及生长状况等要素可有意扩大其差别的模型结构。归一化植被指数NDVI为最为常见的参数，同时还有条件与距平植被指数等其它参数[7]。

目前，用于干旱监测的方法较多，不同的监测模型其适用范围存在差异。全天候和全天时监测为微波遥感技术的典型特征，所以云为影响可见光的主要参数。许多南方区域出现无云的情况很少，甚至要在全区域一旬内拼出无云的影像也存在较大困难，所以这些地区比较适用反演模型。

2.2 干旱评估

水分短缺并不一定产生直接的经济损失和不利影响，干旱监测为旱情的重要基础，主要考虑社会经济领域受水分短缺的不利影响，该过程涉及显著影响和无影响的多个方面，通常将其划分为多个等级，当发展到一定程度时旱情就形成了旱灾。前文介绍了多个干旱定义，不同干旱的评估指标和反映因素不同。旱情的严重程度并不完全是由水分短缺所决定的，例如农业干旱情况下，不同生长阶段的农作物需水量存在一定差异，若农作物需水量在发生干旱时不多，那么该条件下为不严重旱情；另外，同样的干旱情况下不同作物的徐晓辉量村子差异，可能会导致有的不缺水、有的很缺水现象。我国地域面积广且南北气候带不同，在干旱程度和农作物相同的条件下，很可能出现北方不缺水而南方缺水的现象。所以，旱情评估应综合考虑不同区域的时空差异和评估对象的不同，较监测而言更加复杂[8]。

旱情等级的面积与空间分布为旱情遥感评估主要内容，为持续获取时间采取连续监测的方法。通常条件下，我国旱情分布图需要每旬发布一次，特殊要求时可作加密处理。根据遥感监测旱情评估可知，在定性层面大部分人都认可其总体态势，最旱、哪里干旱、哪里不旱与实际情况基本一致。然而，间接指标在物理上的联系为遥感技术反映旱情的根本依据，如温度、作物生长情况等，行业指标与提出的很多参数、许多模型并不存在联系，其区域适用性和规律性仍需要不断完善。旱情监测理念的变化在很大程度上取决于评估的巨大需求，既然在定性上可以接受旱情遥感监测结果，在应用层面上具有一定推广价值，那么在应用过程中应逐步解决模型参数、区域适用性、定量指标分级等问题，而这些问题在实际应用中并未真正得以解决。在防汛抗旱二期指挥系统建设中纳入了遥感技术，这对于旱情遥感的发展带来了机遇，且全国与重点地区的旱情监测可选用已建呈的水利部遥测系统实现[9]。另外，从经济效益的角度对比旱灾损失及抗旱措施，对于推广遥感技术的应用和抗旱减灾具有重要意义。