基于遥感高分数据的赤峰老哈河水系水环境监测应用

其力格尔

（赤峰水文水资源分中心，内蒙古 赤峰 024000）

水环境属于水文循环的重要组成部分，是评价区域生态环境及生态系统功能的关键依据，能够为水资源的高效管理提供有力支持[1]。在人类活动与气候条件等多重因素影响下，水系水环境受到较为明显的扰动，不同水系的水环境特征及变化规律都存在一定差异[2]。要采取科学的监测方法，对水系水环境的物质组分、污染物浓度以及时空差异等做出合理监测，了解该区域水环境的状况和评价水系水质情况，进而获取水环境所在区域的生态环境变化规律[3]。根据水环境各项指标的动态变化确定水体污染情况，制定与水环境实际情况契合度较高的治理方案，优化水资源，促进生态系统的可持续发展[4]。

现阶段，传统的水系水环境监测方法仍然不够成熟完善，主要问题在于整体监测周期较长，流程复杂，需要消耗大量的人力与物力资源，整体成本较高，且监测范围有限，不能较好地实现水环境全覆盖、连续监测的目标。遥感高分数据能够解决上述问题，包含的内容较多，例如高空间、高光谱以及高时间分辨率等各项遥感数据，对数据分析处理的能力较强，能够为水环境监测提供相对精确的数据支持。基于此，本文在传统监测方法的基础上，以赤峰老哈河为例，引入遥感高分数据理念，提出了一种全新的水环境监测方法，并对其应用效果做出了全面分析。

1 水环境监测方法设计

1.1 设计水环境监测指标

在水环境监测中，合理的监测指标设计至关重要，对整体监测结果具有直接影响，因此，本文首先按照水环境质量标准与不同水体的特征，对水环境监测指标进行设计。在设计水环境监测指标之前，需要明确设计原则，包括科学性、代表性、全面性与可操作性4 个设计原则[5]。

1）科学性原则。在设计监测指标中，赋予指标科学内涵，使其能够以客观的角度，准确反映真实的水环境状况。

2）代表性原则。设计的监测指标必须具备代表性，通过少量指标，全方位、多维度反映水环境状况，减少监测中消耗的时间与成本，简化监测流程。

3）全面性原则。设计的指标能够全面地反映水环境的状况，扩大指标监测覆盖范围[6]。

4）可操作性原则。按照水系所在地区现有的条件配置，设计客观的监测指标，在此基础上，设计与水系匹配度较高的、且具有全面覆盖性的监测指标，如表1所示。

表1 水环境监测指标

如表1 所示，为本文设计的水环境监测指标，包括5 种不同的类型指标，各种类型指标之间存在较大差异，能够综合描述反映水环境现状及动态变化，为后续高精度监测提供基础保障[7]。

1.2 建立水环境悬浮泥沙遥感监测模型

基于上述水环境监测指标设计完毕后，全面反映了水环境的现状。在此基础上，建立水环境悬浮泥沙遥感监测模型，直接反映水环境当前质量及质量的动态变化[8]。悬浮泥沙含量属于水环境监测中的重要参数，本文建立的遥感监测模型中，需要综合考虑水系的水文环境条件，结合表1 中多种不同类型监测指标，避免对监测模型的运行产生干扰影响。对遥感器接收到的水环境总辐射亮度进行计算，得出悬浮泥沙物质在反射与散射作用下的变化情况，计算公式为：

式中 L（l）——水环境总辐射亮度；

l——水环境辐射波长；

d——水环境大气透过率；

Lα——水体表面散射光；

Lr——大气散射光；

Lc——水中光。

通过计算，得出悬浮泥沙物质在反射与散射作用下的变化，在此基础上，建立悬浮泥沙遥感监测模型，监测模型表达式为：

式中 R——悬浮泥沙遥感监测模型；

n——监测模型中的线性待定系数；

p——悬浮泥沙干重；

G——水环境中悬浮泥沙浓度。

通过模型表达式，获取水环境中悬浮泥沙浓度与遥感反射率之间存在的数学关联，进而得出悬浮泥沙浓度对水体特性产生的影响，实现遥感监测水环境悬浮泥沙的目标。

1.3 基于遥感高分数据的水体遥感识别监测

在上述水环境悬浮泥沙遥感监测模型建立完毕后，根据悬浮泥沙的浓度变化，得出水环境的质量状况。接下来，利用遥感高分数据，对水体进行遥感识别监测，实现水环境全面高精度监测的目标。

基于遥感高分数据的水体遥感识别监测流程见图1。

图1 基于遥感高分数据的水体遥感识别监测流程

如图1 所示，提取水环境异常区域特征，利用遥感高分数据，对异常区域光谱等效进行分析处理，遥感高分数据处理表达式为：

式中 Rq——遥感高分数据卫星波段测定的水环境异常区域光谱等效反射率；

R（l）——实测水环境高光谱遥感反射率；

fw（l）——高分遥感数据卫星对应的光谱响应函数；

F0（l）——大气层外太阳辐射度。

其中，fw（l）、F0（l）需要通过卫星应用中心网站下载。通过该表达式，完成水环境异常区域光谱等效处理。在此基础上，基于DEM 数字高程模型，获取水系周边植被覆盖度、坡度信息以及水体样本输入，建立水环境解译标志，确定水体污染类型与水质污染等级[9]。结合水环境中水质参数反演结果、异常区域光谱等效结果，通过监督分类与人机交互修正方法，获取水体识别结果并对识别结果作出分析，实现水环境监测的目标。

2 实例应用分析

2.1 研究区概况

赤峰市老哈河发源于河北省平泉市，是赤峰市与通辽市的界河，其河长约452 km，其中内蒙古境内388.3 km，河北省境内63.7 km。老哈河干流上建有红山水库，其总库容为25.6 亿m3，属大型水库。老哈河流域属中温带半干旱大陆性季风气候，年平均气温（3.5～7）℃，流域地貌自上游而下依次为高山、中低山、丘陵和平原，河流两岸地貌多为海拔（800～1 500）m 的山地，土壤呈轻度侵蚀状态，其他相关概况说明见表2。

表2 赤峰老哈河水系概况说明

如表2 所示，为赤峰老哈河水系相关概况说明。基于赤峰市水环境功能区划分依据，将赤峰老哈河水环境功能区划分为5 个部分。老哈河源头至太平地河段长35 km，水质现属于四级；太平地至莲花山河段长20.4 km，水质现属于三级；红山水库河段长20.5 km，水质属于二级；水库出口至巴新铁路桥河段长17.7 km，水质属于四级；巴新铁路桥河段长38 km，水质属于四级。在掌握研究区概况后，按照本文上述提出的水系水环境监测流程，对赤峰老哈河水系水环境进行全方位的监测，进而检测该方法的可行性与监测效果。

2.2 应用效果分析

综合考虑各项水系水环境监测指标后，本文选取赤峰老哈河水系总硬度监测准确率作为此次监测成果评价指标，水系总硬度计算公式为：

式中 Q——赤峰老哈河水系总硬度监测结果；

V1——滴定时消耗的乙二胺四乙酸标准溶液的毫升数；

N——钙离子原子量浓度；

V——赤峰老哈河水系水环境水样的体积毫升数。

通过计算，得出水系总硬度，进而推导出水系总硬度监测结果准确率。为了使监测效果更加直观，将本文上述提出的监测方法设置为实验组，将文献[4]、文献[5]提出的监测方法设置为对照组A 与对照组B，进行对比分析。利用MATLAB 模拟分析软件[矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称]，分别测定不同浑浊模式下，赤峰老哈河水系总硬度，并计算监测结果准确率，绘制如图2所示的评价指标对比图。

图2 水系总硬度监测准确率对比结果

图2 中，01 表示水环境极浑浊模式；02 表示水环境高浑浊模式；03 表示水环境中浑浊模式；04 表示水环境低浑浊模式；05 表示水环境清澈模式；06 表示水环境海冰模式。通过图2 的对比结果不难看出，三种方法获取到的水系硬度监测准确率存在较大差异。其中，运用本文提出的基于遥感高分数据的监测方法后，在浑浊程度不同的模式下，其水系总硬度监测结果的准确率明显高于另外两种方法，均在97%以上，能够更加精准地监测到赤峰老哈河水系水环境的指标变化，为后续开展水环境治理工作提供有力的数据支持。

3 结 语

综上所述，为了弥补传统水系水环境监测方法流程复杂、监测结果精度较低、监测范围有限的缺陷，本文引入遥感高分数据，以赤峰老哈河为例，提出了一种全新的水系水环境监测方法。该监测方法有效地提高了水系水环境监测的精度，充分发挥了遥感高分数据的效用，获取到老哈河水环境特征的动态变化规律与水体特征。此监测方法打破了传统监测方法的局限性，扩大了监测范围，覆盖性较强，具有较为重要的研究价值。