近30年黄河流域水体面积变化与影响因素分析

朱凝嫣，肖作林，夏鸿萱

(重庆师范大学地理信息系统应用研究重庆高校市级重点实验室，重庆 401331)

0 引言

作为中国的母亲河，黄河的水量水质变化一直都是社会关注的重点和热点。整个黄河流域水文特征复杂且多变，上游源头部分虽储水量丰富但依旧有时令河的存在，中游流经的黄土高原是黄河泥沙和污染物的主要来源区，这就导致了下游淤泥堆积河床抬高形成悬河，河势游荡多变，防洪形势严峻[1]。黄河地表水的变化及其与洪水事件，与人类活动以及长期气候变化的联系十分紧密[2]，而这恰恰最能体现在地表水体面积的变化上。近年来，遥感技术在研究长时间段黄河地表水的变化趋势上发挥着越来越重要的作用。

水体提取方法的历史可以追溯至上个世纪70年代，几十年来各国学者致力于提高水体提取精度和效率，不断更新优化水体提取方法。早在1977年Bartolucci L.A.等人就提出MSS波段提取出的水体效果最好[3]。1985年，Jupp等人开始使用LandsantTM 7波段通过阈值方法提取水体[4]。RundquistD等人在1987年曾使用单波段(近红外波段)阈值方法提取水体[5]。Mcfeeters[6]在1995年提出了归一化差分水体指数(NDWI)，这一水体指数曾在长时间内在世界范围内得到广泛使用，而后徐涵秋基于NDWI提出来改良的归一化差异水体指数(MNDWI)，MNDWI能够用于更好地揭示水体的一些细小特征，这些细微之处就包括水中悬浮物和沉积物的分布以及水质发生的一些小变化等[7]。另外，MNDWI还可以有效识别阴影信息对水体的影响，一定程度上解决了水体提取中阴影难以消除这一难题[8]。

目前对黄河流域长时序水体变化的研究有一定的开展[9-11][21]，但多集中于某一流域或某一地区，如黄土高原地区[12]，黄河滩区[13]等，且未能揭示黄河流域丰水期和枯水期的水体面积差异特征。鉴于此，本文以黄河流域为研究区域，基于Google earth engine平台，针对不同河段、不同季节遴选最优水体识别方法，分析黄河流域1990—2020年间黄河流域不同河段、不同典型流域、不同季节的水体变化特征，采用累积量斜率变化率分析法探究人类活动和降水对水体面积变化的贡献率。研究结论可以准确把控黄河流域水体在时间及空间上的分布和变化趋势，对黄河流域复杂状况的综合管理、水利建设、河流规划、水旱监测、农业发展以及水土保持都具有重要意义。

1 研究区概况和数据来源

1.1 研究区概况

黄河全长大约5464km，水面最高处和最低处相差可达约4480m，流域总面积约79.5万km2，其中内流区约4.2万km2。黄河流域跨度广，地势差异大。河口镇分界了黄河上游与中游，桃花峪分界了黄河中游与下游。黄河流域水资源分布大致是由南向北逐渐减少的态势。黄河支流众多，但一级支流在黄河左岸和右岸的分布并不平均，右岸支流的数量明显多于左岸支流的数量。黄河源头地区水资源丰富，密布支流和湖泊，湿地种类多样，年降水量充沛，来自高原永久冰川融化的水资源充足，黄河60%的降水量集中在6—9月，年内分配不均且年际变化大。在上世纪由于生态环境恶化，城乡生产生活用水，各种自然原因与人文因素影响，黄河开始出现频繁的季节性断流，以1997年最为严重。

图1 研究区概况图

1.2 数据来源

本文采用Landsat-5 TM影像、Landsat 7 ETM+和Landsat 8 OLI数据提取1990—2020年间黄河地表水体，采用JRC(Joint Research Centre)水体数据集优化水体提取结果。JRC数据集包含1984—2021年地表水的位置和时间分布图，并提供了有关这些水面范围和变化的统计数据。为了检验水体提取结果精度，本文选用Sentinel-2 MSI遥感数据，在GEE平台上进行去云掩膜处理以获得高质量的影像。Sentinel-2卫星的重访周期为10d成像时间更短，其遥感数据的空间分辨率为10m，图像空间精度更高。

1901—2021年中国1km分辨率逐月降水量和气温数据集源于国家科技基础条件平台—国家地球系统科学数据中心(http：//www.geodata.cn)，见表1。

表1 数据来源

2 研究方法

2.1 基于大津算法的改进后归一化差异水体指数的计算

为了提取黄河流域丰水期(7—9月)的水体，采用改进的归一化差异水体指数(MNDWI)提取水体[14]。传统归一化差异水体指数(NDWI)主要利用绿光波段和近红外波段进行计算，水体对近红外波段的吸收强、植被对其反射率强，通过突出水体抑制植被来提取影像中水体信息。但NDWI提取的地物信息经常与建筑和土壤混合，导致水体面积值偏高。MNDWI利用短波红外波段替代近红外波段。该指数显著改善了开阔水域特征，快速、准确地区分水体和非水体特征，在很大程度上降低或者消除建筑物的影响[15]。MNDWI是划分开阔水域特征最广泛、最有效的方法之一。其计算公式如下：

(1)

式中，Green—绿光波段；SWIR—短波红外波段。大津算法(otsu)常用于计算机视觉和图像处理中，通过返回单个强度的阈值将像素分为前景和背景两类。本研究使用大津算法自动提取水体和非水体的分割阈值。当MNDWI值大于分割阈值时，将像素点划分为有效水体；当水体频率小于分割阈值时，将像素点划分为非水体[16]。

2.2 基于阈值的多波段谱间关系法

对于黄河流域枯水期(12月—次年2月)内的水体，采用MNDWI指数法提取水体会出现大范围的山体阴影误判的现象。因此，为了降低阴影误判提升整体精度，本文在枯水期则采用基于阈值的多波段谱间关系法[17]来进行水体提取。该方法可以增大水体和阴影灰度值的差异，从而将两者很好地区分开来。水体的提取模型如下所示：

(TM2+TM3)-(TM4+TM5)>N(水体)

(2)

式中，N—阈值，阈值的选取可以通过直方图来大致确定，然后通过反复实验，直至得到最佳阈值。由于本文研究时间跨度长，涉及不同的数据来源，因此基于不同数据源与不同河段选择的最佳阈值也不同(见表2)

表2 多波段谱间关系法阈值选择

2.3 混淆矩阵计算

基于Sentinel-2 MSI遥感数据，选择了2018年12月至2019年2月黄河下游影像数据与2017年7—9月黄河中游的影像数据，对所提取的水体结果进行精度验证。通过生产者精度(PA)、用户精度(UA)、总体精度(OA)和Kappa系数(Kc)计算混淆矩阵进行精度评价。

2.4 累积量斜率变化率比较法

2.4.1累积距平法

累积距平法是由曲线直观判断离散数据点变化趋势的一种非线性统计方法：对于自变量x，其在某一时刻t的累计距平表示为：

(3)

该方法的核心是判断离散数据对其均值的离散幅度，若累积距平值增大，表明离散数据大于其平均值，反之则小于其平均值[18]。如果曲线由上述两个部分组成，则可确定变化趋势的拐点。

1 生物标志物的概念 生物标志物是一种用于客观测量和评价正常生物过程、致病过程或机体对治疗干预的生物反应的指示物，可反映机体所做出的可被测定的改变[4]。由于其可以早期、快速、准确判断疾病发生与发展情况，因此在新药研发中发挥着重要作用。

2.4.2累积量斜率变化率比较法计算贡献率[19]

水体面积累积距平曲线斜率在拐点前后两个时期分别为Ka和Kb，降水量累积距平曲线的斜率在拐点前后两个时期分别为Pa和Pb，则累积水体面积斜率变化率(Rw，单位：%)为：

Rw=100×(Kb/Ka-1)

(4)

累积降水量斜率变化率(Rp，单位：%)为：

Rp=100×(Pb/Pa-1)

(5)

降水量变化对水体面积变化的贡献率(Cp，单位：%)可以表示为：

Cp=100×Rp/Rw

(6)

则人类活动对水体面积变化的贡献率(CH，单位：%)可以表示为：

CH=1-Cp

(7)

3 结果与分析

3.1 水体提取精度验证

与Landsat-5/7/8影像数据相比，Sentine-2影像具有更高的时间与空间分辨率。本文将Sentinel-2与Landsat影像所得结果进行对比，为了确保影像质量，本文选择了2018年12月至2019年2月黄河下游影像数据与2017年7—9月黄河中游的影像数据(均为已通过大气校正的地表反射率影像)，随机选取水体样本点数据与非水体样本点数据，采用混淆矩阵的方式来验证水体提取精度。基于大津算法的改进后归一化差异水体指数的提取结果Kappa系数为0.88，基于阈值的多波段谱间关系法提取结果Kappa系数为0.86，一致性检验结果较好，可以用作后续研究。

3.2 黄河流域水体面积变化规律

3.2.1黄河流域水体面积随时间变化规律

图2 黄河流域1990—2020年水体面积变化

总体来看，1990—2020年，黄河流域丰水期内水体面积增加了1419.58km2，枯水期水体面积增加了704.34km2。其中丰水期水体面积最小值出现在1998年，为7295.49km2；1990—1998年，丰水期水体面积减少了1822.67km2，1998—2020年，丰水期水体面积增加了3242.26km2；枯水期水体面积的最小值出现在1997年，为4881.70km2；1990—1997年，流域内枯水期水体面积减少了1573.79km2，1997—2020年，枯水期水体面积增加了2278.14km2。

3.2.2黄河流域水体面积空间分布变化规律

黄河流域不同河段水体面积如图3所示，丰水期黄河上游地区水域面积平均为5445.27km2，约占整个流域陆表水域面积的比例为62.13%；中游地区水域面积平均为2055.61km2，约占整个流域陆表水域面积的比例为23.45%；花园口以下的下游地区水域面积平均为1264.07km2，约占整个流域陆表水域面积的比例为14.42%。枯水期黄河上游地区水域面积平均为4053.375km2，约占整个流域陆表水域面积的比例为65.23%；中游地区水域面积平均为1286.66km2，约占整个流域陆表水域面积的比例为20.71%；花园口以下的下游地区水域面积平均873.59km2，约占整个流域陆表水域面积的比例为14.06%。黄河上游地区丰水期与枯水期以及黄河下游地区丰水期水体面积均呈现先减少后增加的趋势，上游丰水期与枯水期水体面积最小值均出现在2001年，分别为4613.715km2与3282.69km2，下游地区丰水期水体面积最小值出现在1998年，面积为989.24km2。黄河中游地区枯水期以及黄河下游地区枯水期面积呈现持续性缓慢增加的趋势，而黄河中游地区丰水期的水体面积则变化不明显。

图3 1990—2020年黄河流域不同河段水体面积变化

3.2.3黄河流域典型水体面积动态变化

为研究黄河流域不同类型的水体的变化趋势及其在丰水期与枯水期内的差异，本文选择了鄂陵湖、龙羊峡水库、黄河龙门段、小浪底水库、东平湖湖口和山阳水库6个代表性水体。特征水体分布在上中下游的不同区域，水体的选择包含了自然水体(大型自然湖泊、黄河干流河段、自然湖泊出湖口)与人工水体(山地大型水利工程、中下游平原大型水库、中小型水库)。

如图4—5所示，上游的鄂陵湖水面呈现持续扩张状态，2000年后在湖泊西南角枯水期与丰水期面积差异逐渐增大；中游龙门河段水体面积处于一个不断波动的过程，其最显著的特征是枯水期与丰水期的面积差异极大，枯水期面积明显小于丰水期；下游东平湖的出湖口逐渐收缩，东平湖与干流交汇处却略有增加趋势，同时可以看出交汇处干流河段的枯水期面积与丰水期面积之间差异也较为明显。上游大型水库龙羊峡水库水体面积也呈现持续增大状态，水库面积在枯水期与丰水期差异极小，主要体现在西南部与黄河交汇处；位于平原地区的小浪底水库，2000年之后水面突增，与水库1999年开始蓄水有关，小浪底水库丰水期与枯水期的面积差异较龙羊峡水库更大，1990年水库未建之时河道枯水期面积也略小于丰水期面积；黄河下游中型水库山阳水库，水面呈现持续减少状态，尤以2000年最为明显，1990年山阳水库丰水期与枯水期差异较大，2000年之后水库枯水期与丰水期面积只有细微的差别。通过对黄河流域内不同特征水体的分析，整体来看，枯水期与丰水期的水体面积差异主要集中在黄河干流与湖泊等自然水体，尤以中游干流最为明显，反而人工水体如水库等，则差异并不十分明显。

图4 黄河流域典型水体面积动态变化

3.3 黄河流域水体面积变化的影响因素及贡献率分析

已有研究结果表明，地表水体面积的时空分布主要受自然因素和人类活动的影响[22]，而自然因素又多分为降水与气温两类。根据月均降水量值与月均温数据，选择7—9月平均值代表丰水期降水量与丰水期气温，12月—次年2月的平均值代表枯水期降水量与枯水期气温。1990—2020年黄河流域降水与气温的变化趋势如图5所示，可见在黄河流域，丰水期降水值远远高于枯水期，枯水期降水量波动较丰水期更大。

图5 黄河流域不同时段典型水体面积差异

由图6可知，黄河流域上游河段，中游丰水期与下游丰水期气温在1990—2020年间的变化并不显著，中游枯水期与下游枯水期气温波动较大但无明显变化趋势，因此在计算贡献率之前对黄河流域不同河段丰水期面积与枯水期面积与流域内气温做相关分析得，无论枯水期还是丰水期，上游、中游与下游的水体面积与气温的相关性均不高(|R|均小于0.4)。因此在对黄河流域水体面积变化的驱动因素分析时，重点考虑降水这一因素。

图6 黄河流域气温及降水动态变化

本文采用累积量斜率变化率比较法来计算降水对黄河流域水体面积变化的贡献率。累积量斜率变化率比较法可以应用在干旱—半干旱地区河流变化及其影响因素的定量评估中[20]。通过式(3)，得出1990—2020年降水量与水体面积的累积距平值，通过式(4)，式(5)，式(6)可得出降水量在丰水期与枯水期对黄河流域地表水体面积变化的贡献率，通过式(7)得出人类活动对水体面积的贡献率。

如图7所示，在黄河流域内，无论上游中游还是下游，丰水期降水量对地表水体面积变化的贡献率都比枯水期更大，降水量对水体面积的影响更加明显，这源于丰水期降水量比枯水期更加丰沛，而降水恰好是流域内地表水体最主要的补给来源，在枯水期内则是人类活动的影响占比更大。从空间上看，丰水期内在黄河上游降水对地表水体面积的影响最为明显，贡献率为74.12%；在黄河中游与下游地区相对来说影响较小；丰水期降水量对地表水体面积的影响最小的地区是黄河中游地区，贡献率为52.19%。枯水期内在黄河中游区域人类活动对地表水体面积的影响最大，贡献率为76.47%；在黄河上游人类活动对地表水体面积的影响最小，贡献率为37.13%。黄河流域内三大自然湖泊，鄂陵湖、扎陵湖与东平湖分别位于上游与下游，同时黄河流域上游地区还拥有龙羊峡、刘家峡等大型水库，对于降水有很好的调节与涵养作用。中游地区，由于黄土高原占据了流域内中游地区极大的面积，是整个流域内水土流失最为严重的地区，缺少大型湖泊，天然降水不能够很好地转变为地表水，因此中游地区地表水面积受人类活动影响更大。这些影响包括正向影响如淤地坝的建设，陕西、山西两省的淤地坝数量占流域内淤地坝总数的89.70%；负向影响如生产生活用水与工业用水等，山西省煤炭开采极大程度影响了地表水体面积。下游地区河网分布较为稠密，城市内部水体多且黄汶区内有较大数量的中小型水库，因此相比中游地区，自然因素的影响更大，但由于下游地区城市发展速度较中上游更为迅速，近年来人类活动强度与人口密度也迅速增大，导致下游水体变化受人类活动影响大。因此，在对黄河流域进行水资源保护和整体规划时，可以重点考虑人类活动的影响，如耕地用水，城市建设用水与大型水利工程的建设等。

图7 黄河流域不同河段降水与人类活动对水体面积变化贡献率

4 结论

本文以黄河流域为研究区，将全年内时间段分为丰水期(7—9月)与枯水期(12月—次年2月)，采用MNDWI指数(利用大津算法自动分割阈值)和多波段谱间关系法，提取并分析了近30a黄河流域不同河段丰水期与枯水期的地表水体面积变化特征，采用累积量斜率变化分析法识别了研究区地表水体面积变化的主要影响因素。得到如下结论。

(1)研究区内水体主要分布在黄河流域上游，占比超过60%，下游水体面积最小，占比不到15%。丰水期水体面积最小值出现在1998年，为7295.489km2，枯水期的最小值出现在1997年，为4881.695km2，同一年内丰水期面积普遍大于枯水期面积。

(2)黄河流域内枯水期与丰水期的水体面积差异主要体现在黄河干流与湖泊等自然水体，尤以中游干流最为明显；人工水体(如水库)丰水期与枯水期的差异并不十分明显。

(3)同一地区枯水期人类活动影响较丰水期更明显，丰水期自然因素贡献率更大。中游地区人类活动为地表水体面积变化的主要影响因素(76.47%)，上游地区则是降水为主导因素(74.12%)，下游地区人类活动与降水对地表水体面积贡献率差异不大。