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利用高分卫星遥感数据的水体富营养化监测应用

2023-03-18程飞雁翟建宝宋振强

卫星应用 2023年2期
关键词:富营养化库区湖泊

文|程飞雁 翟建宝 宋振强

哈尔滨航天恒星数据系统科技有限公司

一、前言

“十二五”以来,国防科工局组织实施了“高分辨率对地观测系统重大专项”,推进了高分数据在行业与区域的应用服务。充分利用高分数据在资源和环境监测具有的“更精细”“更快速”优势,提升有关部门管理效率和决策水平。截止到2019年11月,我国高分专项的高分一号至七号卫星全部成功发射,生态环境部为高分五号卫星的牵头用户和高分一号卫星的主用户,推进了高分数据在水资源方向的应用,逐步完善了高分数据应用体系。

我国在水体富营养化防治与治理方面做了大量的工作,但我国湖泊、水库、河道等富营养化程度总体还没得到有效遏制,治理效果并不理想,部分湖泊、水库依然存在恶化的趋势,水质良好的湖库生态安全也受到潜在威胁。目前,监测水体富营养化的手段包括传统监测及卫星遥感监测。传统水体富营养化监测手段已难以满足大面积、短周期、高精度、低成本的环境管理需求。根据新时期国家社会经济发展和生态保护战略需求,推进水资源生态文明建设,利用高分卫星遥感监测手段构建水体富营养化监测模型,全方位对湖泊、水库水体富营养化程度进行评估,可有效解决现有传统监测手段所不具备的实时、动态、大范围监测能力,为水体富营养化防控与治理提供技术及数据支撑,为相关部门有效管理执法提供量化决策依据。

二、水体富营养化监测模型构建

采用国家生态环境部环境监测总站颁布的《湖泊(水库)富营养化评价方法及分级技术规定(总站生字[2001]090)》中的综合营养状态指数法(Trophic Level Index,TLI),获得与遥感成像同步(或准同步)的水体富营养化参数浓度的实测数据,分析水体反射、吸收和散射的光谱曲线特征,通过定量遥感方法,利用GA-BP 模型,建立富营养化评价模型。

本文共采集水体样本30 个,每个采样点位置均利用GNSS 定位获取地理信息,记录采样点的经度、纬度、高程等信息,将采样结果送到专业检测机构进行分析,对透明度(SD)、叶绿素a(Chla)、总磷(TP)、总氮(TN)、高锰酸盐指数(CODMn)5 个参数进行检测。利用GF-1、GF-2 卫星遥感影像数据分别进行辐射定标、大气校正、正射校正等预处理,通过归一化水体指数(NDWI)或监督分类方法,提取监测目标水体信息。对水体光谱反射率信息进行波段组合,提取采样点下对应的光谱信息值。利用测量后的水质参数进行营养状态指数计算,再利用计算得到5 个参数的营养状态指数进行综合营养状态指数的计算,以综合营养状态指数为目标函数,光谱反射率及波段组合后光谱信息值为因变量,通过GA-BP 模型构建水体富营养化评估模型,采用模型精度评价指标分析模型可用性。主要技术流程如图1 所示。

图1 水体富营养化监测流程

三、水体富营养化评估模型在水体富营养化监测应用

为加快推进生态环境监测能力及现代化,用高分卫星遥感助力水体污染防治攻坚战。随着高分卫星的接连发射,高分卫星成为了水环境监测的主力军,是水污染监测不可或缺的手段,为环境管控、生态保护、执法监督、防治治理等提供了科学、有效的数据支撑,为提升生态环境效能作出了重大贡献。

1.环保防治提供数据基础

本文利用GF1-WFV 16m 分辨率多光谱卫星遥感影像对2018年绥化市某湖进行水体富营养化监测。此湖面积约123km2,为平原水库型湖泊。通过构建的水体富营养化评估模型对湖泊进行水体富营养化反演,反演结果如图2 所示。由于此湖泊分为两个库区,上部分为泄洪库区,下部分为泄污库区。上部库区由于泄洪原因,导致周边带有大量营养物质的水流入,导致泄洪入口部位的水体富营养化程度较高。下部库区为排污库区,受污染程度较高,导致下部库区总体水体富营养化程度高于上部库区。

图2 绥化市某湖水体富营养化监测图

通过统计水体富营养化信息,对数据进行研判,构建湖泊富营养化分布图,可整体把控水体富营养化分布情况,针对不同浓度富营养化的地方进行差异化防治与治理,实现湖泊精细化管理。利用高分卫星遥感监测水体富营养化的方式,快速对信息进行整合、统计、分析,能够在短时间内让水利及环保部门做出更加准确的决策和应对措施,使水环境保护工作更加信息化、精准化、科学化。

2.敏感点位排查分析污染成因

水体富营养化主要成因之一为外源污染(图3),污染源分布在水体周围,外源污染又分为点源和面源污染,点源是指通过管道形式集中排放的污染,例如城市生活污水、雨水收集排放和工业废水等。面源主要来自于农田冲刷、街道村落冲刷等。

图3 外源污染分类

利用GF1-PMS 2m 分辨率的遥感影像对水体富营养化污染敏感点位进行排查分析。图4 为水体富营养化监测敏感点位分布图,敏感点位所处位置,水体富营养化程度较高。通过敏感点位分析与排查,点位1 处,距离河道及人造林较近,由于林地冲刷,富含氮、磷的水体流入河道,导致了此处水体富营养化程度较高。点位2—3 处,距离工厂及居民地较近,受人类活动影响较大,工业污水、生活水、家畜家禽粪便导致了此处水体富营养化程度较高。

图4 某区域景观河道敏感点位水体富营养化遥感监测图

水体富营养化防治保护要从污染防治做起,通过高分卫星遥感数据将水体有富营养化趋势或监测值异常的点作为敏感点,针对敏感点快速追因,排查污染源,锁定关键成因,为相关部门及时管控及排查提供数据支撑,提高环境监督和执法水平,保障环境安全。通过定期抽查敏感点位,为富营养化防治提供点源、面源、内源的综合治理思路,根据不同污染类型,制定差异化的防治手段,采用不同的治理技术,对富营养化程度较高的区域进行控源减排,逐步恢复水资源的生态功能。

3.治理进度执行情况跟踪监测

利用GF2-PMS 1m 多光谱数据在治理水体富营养化期间,连续对治理进度执行情况跟踪监测,通过对比治理过程中的多期卫星遥感监测结果,以水质改善程度为目标,判断治理进度和治理范围是否符合工程要求。如图5 所示,此湖为带有中心岛的人工湖,由于地处旅游景区内,受人类活动影响较大,导致湖四周以及中心岛四周水体富营养化程度严重,为了保证湖体水质及美观程度,对湖体开展富营养化治理工作,本文以湖水富营养化改善程度为监测目标,对治理进度情况进行跟踪。通过4 个月的时间对人工湖治理进度进行跟踪监测,发现治理效果显著,湖水重度、中度富营养化区域明显改善,治理进度执行情况良好。

图5 2019年6—9月某人工湖水体富营养化治理进度遥感监测图

湖泊水质提升整治工程在各个地方逐步开展,利用高分辨率影像可以准确掌握施工现场进度执行情况以及现场的安全文明和环境保护情况,通过对富营养化治理进度执行情况跟踪监测,聚焦改善成果,加强加密水体富营养化程度监测,及时通报监测结果并分析研判,跟进整治成效,提升水环境治理执行效能,推动水体富营养化改善持续向好。

四、结语

卫星遥感技术作为一种大范围、短周期、低成本、高精度观测手段,能够对湖泊、水库进行动态化、常态化监测,相比于传统监测手段,更能为环保、水利、生态等相关部门防治水体富营养化提供数据基础、统筹规划提供量化决策支持、为执法和监管提供决策依据,为政策执行提供强力保障。

经过多年的卫星研制和技术开发,中国目前已初步建立了水环境遥感监测体系并具备了业务化应用能力,水环境遥感监测也正走向“实时化、智能化”。随着高性能对地观测手段及人工智能算法的快速发展,遥感监测技术也面临着前所未有的机遇与挑战,加快“高空间、高时间、高光谱”卫星发展,同时利用深度学习等新技术提升遥感监测的效率,推动遥感监测业务向着集成化、自动化、智能化方向发展。

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