基于ENVI和ArcGIS的呼伦湖面积动态变化及影响因素研究

2023-10-20党晓宏袁立敏

内蒙古林业科技 2023年3期

苏宇,党晓宏,2,袁立敏

(1. 内蒙古农业大学沙漠治理学院,内蒙古呼和浩特 010018; 2. 内蒙古杭锦荒漠生态系统国家定位观测研究站,内蒙古鄂尔多斯 017400; 3. 内蒙古自治区林业科学研究院,内蒙古呼和浩特 010010; 4. 内蒙古自治区沙地(沙漠)生态系统与生态工程重点实验室,内蒙古呼和浩特 010010; 5. 沙地生物资源保护与培育国家林业和草原局重点实验室,内蒙古呼和浩特 010010)

湖泊对气候变化以及人类的活动十分敏感,尤其在干旱地区,湖泊不仅是气候变化的指示器,更是干旱区水分循环的重要环节[1]。关于干旱区湖泊变化的研究,尤其是沙漠湖泊的研究,一直都备受关注[2-5]。目前随着遥感影像分辨率的提高、获取周期变短,遥感影像分析已经成为环境监测中不可缺少的手段。周亚辉等[6]利用遥感水体反射在不同波段表现的差异,结合光谱特征对库木库勒盆地的盐湖面积进行提取,分析不同气象因子对湖泊面积的影响;徐丹蕾等[7]则用遥感人工目视解译方法,对毛乌素沙地湖泊面积变化及其相关性影响进行了研究分析,得到了近年来湖泊受人类活动的影响较大的结论,打破了湖泊对空间的依赖;熊波等[8]也采用遥感目视判读的方法对巴丹吉林沙漠地区湖泊动态变化进行了分析。

呼伦湖位于呼伦贝尔大草原中心地带,是对全球气候变化响应最敏感的地区之一[9],呼伦湖湖泊面积的变化会对呼伦湖地区甚至是东北地区生态安全问题造成影响[10-12]。因此研究呼伦湖区域气候变化特征及对其水域面积的影响,对呼伦湖水域的保护及该区域的生态安全等均具有重要意义。目前,关于呼伦湖的研究,秦伯强等[13]通过1959—1983年呼伦湖水量平衡分析发现,降水量增加会引起湖泊面积扩大;王鹏飞等[14]借鉴1961—2018年公开发表的呼伦湖湖泊面积资料及该区域逐年气温、蒸发量、降水量、相对湿度分析,认为蒸发量增大是呼伦湖湖泊面积减小的重要原因。然而,这些对呼伦湖研究的时间序列不同,且均采用气候因子来分析其变化,其主要气象要素与湖泊面积的相关性存在一定差异。基于此,本文使用2013—2021年呼伦湖遥感影像,分析相邻两年呼伦湖湖泊面积变化特征,结合当地气象数据、政府措施等方面,从气候和人类活动两个维度分析湖泊变化的原因,为今后沙漠湖泊变化趋势方面的研究提供借鉴。

1 研究区概况

研究区位于内蒙古自治区呼伦贝尔市呼伦贝尔草原西部的新巴尔虎左旗、新巴尔虎右旗之间的呼伦湖(48°30′40′′—49°20′40′′N,117°00′10′′—117°41′40′′E)。呼伦湖是内蒙古第一大湖、东北地区第一大湖,全湖呈东北—西南走向,为不规则的斜向长方形状,整体属于温带大陆性气候,年平均气温 -0.6～1.1 ℃,年均降水量小于300 mm。呼伦湖湖水主要来自克鲁伦河和乌尔逊河天然补给,还有一部分来自大气降水和地下水。藻类资源丰富,其中主要优势种为硅藻门的梅尼小环藻(Cyclotellameneghiniana)和细小平裂藻(Merismopediatenuissima);据初步统计,呼伦湖地区共有鸟类17目41科343种,其中丹顶鹤(Grusjaponensis)、白鹤(Grusleucogeranus)、大鸨(Otistarda)、金雕(Aquilachrysaetos)等是国家一级保护鸟类。呼伦湖是中国北方地区重要的鸟类栖息地和东部内陆鸟类迁徙的重要通道。本研究选取呼伦湖主体水域区域进行研究。

2 数据来源及处理

2.1 数据来源

Landsat 8是美国landsat卫星系列的第八颗卫星,携带陆地成像仪(OLI),共包含9个波段,对识别水体等方面精度性较高。本研究遥感数据来源于地理空间数据云网站landsat 8 OLI影像,数据类型为Landsat OLI,空间分辨率30 m。选取2013—2021年每年1期共9期影像,影像均已进行几何校正,选取影像云量小于 30%,且湖泊边界上方无云覆盖,影像均摄于每年7—9月,此时湖水面积平稳,水量稳定[15],既保证各年份湖泊面积具有代表性,又保证每年湖泊边界具有可比性,具体见表1。

表1 遥感数据源信息统计Tab.1 Statistics of remote sensing data sources

2.2 图像校正

辐射定标,就是将数字量化的图像转化为反射率或者辐射亮度值等指标的处理过程,也是大气校正的准备工作,由于下载的landsat 8影像的辐射定标参数存储于元数据文件中,利用ENVI中自带的辐射定标工具(Radiometric Calibration)就可以自动读取元数据文件中的参数,设置辐射定标参数为FLAASH大气校正所需要的数据类型。

太阳辐射以各种形式进入大气入射到物体表面再传回传感器,但是由于成像时的大气条件、地形等临近物的不同存在会对数据造成影响,因此要对不同时期的影像进行大气校正来消除不同因素对地物反射的影响,获得地物辐射率、反射率等物理模型参数,减少大气中O2、CH4、水蒸气等对反射的影响,消除气溶胶散射和大气分子的影响,本文使用ENVI中FLAASH大气校正模型对所选取的多光谱数据进行大气校正。

2.3 波段合成

由于不同物体本身性质、组成的不同,会选择性的吸收和反射大阳光,从而表现出本物质特有的光谱表现特征,根据lansat 8 OLI传感器特征,6波段(SWIR1)穿透大气较好,对水识别较高;5波段(NIR)便于分辨潮湿土壤;3波段(Green)便于识别植被特征。因此,为突出湖泊边界信息,保证数据真实性,采用6、5、3波段在ArcGIS中进行合成、判读[11]。

2.4 影像解译

在ArcGIS中建立个人地理数据库,根据不同用地类型进行分类,建立各类型属性表,添加与影像坐标系一致的面要素。由于湖泊盐碱严重,湖内藻类、浮萍丰富,湖泊情况复杂,为保证提取数据的准确性,采用人工目视解译的方法来提取湖泊边界,绘制成湖泊遥感解译图,参考相关文献[16-17],将湖泊边界的滩涂、盐碱地不算入主体湖泊中,若其在湖中,并被湖水包围,则算入湖泊主体中,将绘制好的各年份湖泊信息图导入至建立的个人地理数据库,分别计算各年份湖泊的面积,并利用ArcToolbox→Analysis Tools→Overlay→Union工具按时间顺序将湖泊影像进行两两联合,根据属性中符号系统将变化区域赋予不同颜色加以区分,得到相邻年份湖泊变化对比图,并计算各变化区域的面积。

3 结果与分析

3.1 湖泊面积变化分析

将2013—2021年呼伦湖湖泊面积以折线图的形式画出(图1),由图可知,2013—2016年湖泊面积呈现出上升趋势,2016—2018年逐年下降,2019—2021年又呈现出上升状态,湖泊面积在此年间总体呈上升趋势。湖泊面积的变化一方面和当地各年份的气候有很大关系,同时也受人类活动的影响[18],湖泊面积的变化趋势不但能较好地反映当地生态环境的变化,也对当地生态政策的调整具有指示作用。

图1 2013—2021年呼伦湖湖泊面积变化Fig.1 Change of Hulun Lake area from 2013 to 2021

将相邻两年份影像进行叠加联合,其中蓝色部分为两年未变化的部分,蓝色+红色为前一年湖泊面积信息,蓝色+橙色部分为后一年湖泊面积信息。

将2013年9月15日和2014年9月2日的landsat 8影像进行叠加联合(图2a),得到2013—2014年呼伦湖边界变化情况,2013年呼伦湖湖泊面积为 191 111.88 hm2,2014年湖泊面积为 202 335.89 hm2,较2013年相比面积增加了 5.87%。

图2 2013—2015年呼伦湖湖泊面积变化Fig.2 Change of Hulun lake area from 2013 to 2015

将2014年9月2日和2015年9月5日的landsat 8影像进行叠加联合(图2b),得到2014—2015年呼伦湖边界变化情况,2015年湖泊面积 207 851.29 hm2,相比2014年增加了 2.73%。

将2015年9月5日和2016年7月30日的landsat 8影像进行叠加联合(图3a),得到2015—2016年呼伦湖边界变化情况,2016年湖泊面积 210 033.08 hm2,相比2015年增加了 1.05%。

图3 2015—2017年呼伦湖湖泊面积变化Fig.3 Change of Hulun lake area from 2015 to 2017

将2016年7月30日和2017年7月24日的landsat 8影像进行叠加联合(图3b),得到2016—2017年呼伦湖边界变化情况,2017年湖泊面积 208 316.71 hm2,相比2016年减少了 0.82%。

将2017年7月24日和2018年8月21日的landsat 8影像进行叠加联合(图4a),得到2017—2018年呼伦湖边界变化情况,2018年湖泊面积 206 307.62 hm2,相比2017年减少了 0.96%。

图4 2017—2019年呼伦湖湖泊面积变化Fig.4 Change of Hulun lake area from 2017 to 2019

将2018年8月21日和2019年9月25日的landsat 8影像进行叠加联合(图4b),得到2018—2019年呼伦湖边界变化情况,2019年湖泊面积 206 528.77 hm2,相比2018年增加了 0.11%。

将2019年9月25日和2020年9月27日的landsat 8影像进行叠加联合(图5a),得到2019—2020年呼伦湖边界变化情况,2020年湖泊面积 207 441.74 hm2,相比2019年增加了 0.44%。

图5 2019—2021年呼伦湖湖泊面积变化Fig.5 Change of Hulun lake area from 2019 to 2021

将2020年9月27日和2021年8月29日的landsat 8影像进行叠加联合(图5b),得到2020—2021年呼伦湖边界变化情况,2021年湖泊面积 215 504.02 hm2,相比2020年增加了 3.89%。

整体上看,湖泊面积变化明显区域为其东南部和东北部。

3.2 气候主要因素变化分析

气候是影响湖泊动态变化的主要因素,分析湖泊面积变化情况,探究气候变化与湖泊面积变化之间的相关性,有助于更深层次探讨湖泊面积变化的相关因素,这对湖泊水源保护具有理论意义[19]。自然因素中气温和降水是影响湖泊变化的主要因素[20],本研究选取新巴尔虎右旗2001—2020年的气温、降水量和相对湿度进行统计分析。

3.2.1气温

此年间气温除个别年份偏高之外,其余年份基本趋于稳定,平均温度为 1.96 ℃,以气温为因变量y,时间为自变量x,选取年份内平均气温变化趋势线性方程为y=0.006 8x+1.885 9,由图6可知斜率大于0,说明该时段气温总体呈上升趋势,但总体变化趋势不明显。

图6 年均气温距平曲线Fig.6 Annual mean temperature curve

3.2.2降水量

据气象资料显示,降水此年间存在干湿波动,波动周期大约在5～6 a,在降水较多年份降水量可达 300.00 mm以上,较少年份降水量仅仅 100.00 mm左右,年均降水量为 207.74 mm,降水量变化趋势线性方程y=4.306 7x+162.51,由图7可知斜率大于0,说明该时段降水量呈上升趋势。

图7 年降水量距平曲线Fig.7 Annual precipitation curve

3.2.3相对湿度

统计年间,相对湿度变化较小,均围绕平均湿度上下波动,总体呈现出上升趋势,期间平均相对湿度为 56.8%,相对湿度的变化可以很好地从侧面反映蒸发量的变化,统计年间该地区平均相对湿度变化趋势线性方程为y=0.136 3x+55.359,由图8可知斜率大于0,说明该时段相对湿度呈上升趋势。

图8 年均相对湿度距平曲线Fig.8 Annual mean relative humidity curve

3.3 相关性分析

相关性分析可以真实直观地反映出两组变量之间的关系,本研究为分析呼伦湖湖泊面积变化与气象数据之间的关系,以2013—2021年间呼伦湖湖泊面积为样本,选取对应时段的年均气温、降水量、相对湿度数据,量化后分别进行Pearson相关性分析,呼伦湖湖泊面积变化与气象数据相关性结果见表2。研究表明,气温、降水量和相对湿度3项因子与呼伦湖湖泊面积的显著性均大于 0.05,即不存在显著相关关系,表明在此段时间内气象因素对呼伦湖湖泊面积变化影响较小。

表2 因子相关性计算结果Tab.2 Factor correlation calculation results

4 讨论与结论

4.1 讨论

从2013—2021年整体来看,呼伦湖湖泊面积先上升后下降随后再上升,总体呈上升的趋势,这与金鸽等[9]得出2012—2018年间为呼伦湖湖泊恢复期结论基本一致;与孟庆吉[21]得出的2015—2020年间呼伦湖湖泊面积增长结论同样比较吻合。根据相邻年份遥感图像两两对比来看,湖泊面积变化明显区域为其东南部和东北部,与孟庆吉[21]得出的增长区域主要为湖泊的东南部基本吻合。对呼伦湖气象数据进行变化分析,并研究其对湖泊面积的影响,总体来看,呼伦湖区域气温、降水量和相对湿度都趋于稳定,呈小幅上升趋势,与王绍武等[22]分析全球气候变暖的趋势比较一致,但就和呼伦湖湖泊面积相关性来看,三者均相关程度较低,考虑是人为因素影响呼伦湖湖泊面积占主导因素。

2006年以来,自治区为遏制生态环境的持续恶化,实施了湖水优化配置治理工程,以河流补充水源改善湖泊环境;在湖体周围采取禁牧措施,使流域植被状况得到明显改善,有效遏制了沙地沙化对湖泊造成的影响;在旅游区取消旅游餐饮经营,建设生态廊道,极大削减了人为对湖泊生态环境的干扰。经过多年的生态修复和治理,呼伦湖湖泊面积自2010年以来逐年上升,相关数据表明,2012—2016年以来,水体pH值总体下降,总氮、总磷等指标也趋于正常,湖泊水质得到明显改善,这表明湖泊生态治理取得了一定的成效。