某岛屿GF-1-RS浅层地下水富集性评估

许颢砾,王大庆,邓正栋,刘志新,丁志斌

(1.陆军工程大学国防工程学院，江苏 南京 210007；2.中国矿业大学资源与地球科学学院，江苏 徐州 221116)

遥感技术已经应用于浅层地下水富集性评估，该方法具有成本低，能保证一定精度的优势。塔西甫拉提等人[1]利用Landsat-7ETM数据，利用遥感-数学-模型学方法评价干旱区绿洲-荒漠交错带地下水分布并进行了实地验证。Murugensan[2]等利用遥感技术提取地形、地貌、水网密度和断裂密度对盆地内的构造裂隙水进行了评估，结果表明断裂交汇部位是地下水富集区。Machiwal[3]等利用遥感技术提取与地下水相关的 10个指标，并通过主成份变换选择其中7个指标对干旱区地下水富集性进行评估，评估结果与实地验证相符，且表明了年降雨量和海拔高度与地下水分布没有相关性。Gumma[4]等利用降雨量、汇流强度、土地利用等7个指标对加纳的地下水潜在富集性进行评估，认为RS与GIS技术可以进行国家范围的地下水富集性评估。邓正栋等人[5]以ALOS、SPOT、TM 和DEM为数据源，对地层岩性、断裂密度、地貌类型、地形坡度、汇流累积量、地表温度和土壤湿度，共7个指标进行遥感提取和解译。利用层次分析法分别计算孔隙水和裂隙水各个指标的权重，采用模糊数学方法构建地下水遥感模糊评估指数 Groundwater Remote Sensing Fuzzy Assessment Index(GRSFAI)。且该方法已应用于中国丹东地区，阿里地区[6]及朝阳地区[7]。前人的研究区都是大尺度为主，如2 000 km2[5]，5 000 km2 [7]等。本文研究是在小尺度上的一个试验与尝试，利用GF-1，DEM等数据对约4 km2的外伶仃岛进行浅层地下水富集性评估研究。

1 基本原理

1.1 改进的GRSFAI法简介

地下水富集性遥感评估(GRSFAI法)是借鉴了层次分析法与模糊数学的相关理论，其具体流程图如图1，将地层岩性(L)、地形坡度(S)、地貌(R)、地表温度(LT)、土壤湿度(SH)、植被覆盖度(VF)等，作为地下水富集性遥感评估的评价指标，形成了评价指标集：

Y={yL，yS，yR，yLT，ySH，yVF……}

(1)

式中：Y——评价指标集；

yL——地层岩性指标；

yS——地形坡度指标；

yR——地貌指标；

yLT——地表温度指标；

ySH——土壤湿度指标；

yVF——植被覆盖度指标。

需要考虑各个指标的权重比Wi，GRSFAI法是利用层次分析法(AHP)中的专家定权，其人为主观因素较大。也有学者利用决策树确定权重代替专家定权，并求得了较好的结果[8]。在定权方面可以对GRSFAI法进行改进，即改变原有的专家人为定权，如：利用蒙特卡洛法改进AHP的定权[9],还可以考虑用已经评价的遥感结果数据与实际地下水水量数据进行数据统计分析，聚类分析，神经网络等方法，类似一个反演的过程，得出权重改进GRSFAI法。每一个指标对应一个权重，权重集为：

W={WL，WS，WR，WLT，WSH，WVF……}

(2)

最终的地下水富集性评价得分：

(3)

图1 地下水富集性遥感评估法(GRSFAI)流程图Fig.1 Flow chart of assessment of groundwater potential by remote sensing

1.2 GF-1数据简介

GF-1卫星是我国高分辨率的首发星，其数据包含2 m分辨率的全色图像，其波段分别是普段1：0.45～0.9 μm(空间分辨率2 m)，普段2：0.45～0.52 μm(空间分辨率8 m)，普段3：0.52～0.59 μm(空间分辨率8 m)，普段4：0.63～0.69 μm(空间分辨率8 m)，普段5：0.77～0.89 μm(空间分辨率8 m)；16 m分辨率多光谱图像，其波段分别是普段6：0.45～0.52 μm，普段7：0.52～0.59 μm，普段8：0.63～0.69 μm，普段9：0.77～0.89 μm。其数据的优点在于其高分辨率，但是与国外卫星相比，如Landsat8卫星，在波段数上少了很多，landsat8卫星的波段从0.433～1.390 μm共9个波段的OLI成像与TIRS的band10与band11的红外波段。所以GF-1数据波段数不足，波段组合受限(表1)。

2 实例研究

2.1 研究区简介

研究区岛屿陆地面积约4.33 km2，整个岛地势西北中部、北部高，岛的西北边缘、南边缘低，岛中主峰高311.8 m，岛中央与岛东南部之间存在构造形成的岛沟谷。研究区内的地下水多为基岩风化裂隙水，也存在构造裂隙水(图2)。

此外，该地区位居北回归线以南，属亚热带季风气候,日照充足。1月平均气温14.8 ℃，7月平均气温27.9 ℃。3—4月为雾季，3月雾最多，5—7月天气平和，8—9月有台风，最大风速12级以上。10—12月天气平和。四季温差不大，冬天无严寒，夏天无酷暑。1973—1991年的气温资料证实，有85%的年份冬季极端最低气温不低于4 ℃，大多数年份夏季极端最高温不超过35 ℃。研究区日照充足，年平均太阳辐射量为111.62 kcal/cm2，年日照时数约1 600～2 500 h。该地区4—9月丰水期降雨量占年降雨量的80%以上，4—9月每个月当月月平均降雨量的范围为200～350 mm，11月—翌年2月枯水期降雨量较少，月降雨量只有10～20 mm。

表1 GF-1数据与Landsat8数据波段对比

图2 研究区地图Fig.2 Map of the study area

2.2 地层岩性指标富水性评价

根据水文地质资料与实地踏勘，该地区岩性多为花岗岩或分化花岗岩，岩层空隙为基岩裂隙为主，其地下水多以基岩裂隙水的形式存在。将GF-1图像(GF-1数据源：GF1_PMS2_E114.2_N22.1_20170121_L1A0002136162，时间：2017年1月21日)利用ArcGIS地质填图处理，根据岩性的富水性划分到[0，1]区间内(将基岩分为片岩夹大理岩、石英砂岩砾岩、片麻状花岗岩和网状风化花岗岩4类，隶属度分别赋予0.9、0.6、0.7、0.2，是一个离散的隶属度函数。该岛屿岩性比较单一，其岩性指标的处理结果见图3。

图3 研究区地层岩性指标的图像结果Fig.3 Results of lithology-index in the study area

2.3 地貌指标富水性评价

地貌控制地下水的赋存，地势平坦，地形切割较弱的区域，形成地表径流条件较差，有利于地表水下渗形成地下水；地势起伏大，地形切割严重的区域，有利于地表径流的形成，不利于地下水的富集。地貌控制着地下水的补给条件，山区沟谷等地表径流条件好的地貌单元，大气降水多以地表水形式流走，渗透补给地下的水量小；缓坡、平原等地表径流条件差的地貌单元，大气降水的径流时间长，渗透补给地下的水量大，地下水富水性高。其隶属度函数[5]：

(4)

式中：R——地形起伏度；

yR——地貌指标值。

利用研究区的DEM数据，用ArcGIS软件进行地形起伏计算，其归一化结果如图4。

图4 研究区地貌指标的图像结果Fig.4 Results of relief-index in the study area

2.4 地形坡度指标富水性评价

坡度大的山区沟谷地形，大气降水在地表停留时间短，难以渗透补给地下水；在坡度小的沟谷底部、洼地和平原地形，大气降水在地表停留时间长，渗透补给地下的水量大，地下水富水性高。其隶属度函数[10]：

(5)

式中：S——坡度/(°)；

yS——坡度指标值。

利用ArcGIS软件对岛屿的DEM数据中提取坡度，将地形坡度规范化到[0，1]区间，其归一化结果见图5。

图5 研究区坡度指标的图像结果Fig.5 Results of slope-index in the study area

2.5 植被覆盖率指标富水性评价

由于植物在生长过程中需要不停地从土壤中汲取水分，许多植物都生长在富水性较好的地方，这就使其成为地下水赋存的良好指示因子。本文利用ENVI软件对GF-1数据(GF-1数据源：GF1_PMS2_E114.2_N22.1_20170121_L1A0002136162，时间：2017年1月21日)进行植被覆盖率提取处理[11]，并进行归一化处理，结果见图6。淡水植物为主，该岛屿上较为常见的植物有：桉，台湾相思，木麻黄，玉兰，假鹰爪，蟛蜞菊等。岛内中部植被茂盛，岛边缘沿海岸线地区植被稀疏。且大体是从内岛外，植被是由茂密到稀疏变化。

图6 研究区植被覆盖率指标的图像结果Fig.6 Results of vegetation fraction-index in the study area

2.6 地面温度指标富水性评价

地下水越富集，其地表温度冷却效应越强，也可以类似于地貌指标或坡度指标的隶属度函数构建地表温度指标隶属度函数：

(6)

式中：LT——地表温度值；

yLT——地表温度指标值。

由于GF-1卫星的波段有限，缺少10 μm左右的波段，无法得到辐射亮度图像，本文选用该地区Landsat8数据(30 m)，代替GF-1数据，利用ENVI软件对地面温度进行提取处理[12]，并进行归一化处理。其结果如图7。

图7 研究区地表温度指标的图像结果Fig.7 Results of land temperature-index in the study area

2.7 水域密度指标富水性评价

除了大气降水作为地下水的补给源，地表水体的渗漏也是地下水的来源之一，尤其是当大量抽取地下水造成地下水渗漏时，与其相连通的地表水会大量补给地下水。因此，地表水体也是影响地下水补给条件的重要因素。

水域密度是指单位地表面积内地表水体所占面积的比例。利用GF-1数据(GF-1数据源：GF1_PMS2_E114.2_N22.1_20170121_L1A0002136162，时间：2017年1月21日)在ArcGIS软件将空间分析模块对提取的地表水体进行焦点统计，计算研究区水域分布密度，并进行归一化处理，其结果如图8所示。

图8 研究区水域密度指标的图像结果Fig.8 Results of water density-index in the study area

2.8 土壤湿度指标富水性评价

地下水的富集与土壤湿度具有一定程度的相关性，可作为地下水存在的指示因子。土壤湿度越大，地下水富集性程度越高，本文利用ENVI软件对该地区GF-1数据(GF-1数据源：GF1_PMS2_E114.2_N22.1_20170121_L1A0002136162，时间：2017年1月21日)进行土壤湿度指标提取，其归一化结果见图9。

图9 研究区土壤湿度指标的图像结果Fig.9 Results of soil humility-index in the study area

2.9 浅层地下水富集性遥感评价

围绕浅层地下水富集性评估的7个指标进行数据提取和归一化处理，将每个评价指标规范至[0，1]区间以方便下一步代入综合评估模型。

本文权重采用之前本课题组辽宁丹东地区的遥感数据与实测数据，经过遥感图像灰度统计与聚类分析(类似于一个反演的过程得出的权重)得出的各个指标的权重比：WL∶WR∶WS∶WVF∶WLT∶WWD∶WSH=0.344 8∶0.315 3∶0.283 2∶0.018 4∶0.032 7∶0.003 5∶0.002 1。对该地区进行地下水富集性评价的得分：S=yL×WL+yR×WR+yS×WS+yVF×WVF+yLT×WLT+yWD×WWD+ySH×WSH。

根据上述分析将研究区的浅层地下水富集程度进行评估分级。将按照0～0.20、0.20～0.40、0.40～0.60、0.60～0.80、0.80～1.00，5个数值区间划分为五级富水靶区、四级富水靶区、三级富水靶区、二级富水靶区、一级富水靶区，分级结果见图10。

3 结果分析

为进一步了解该地区地下水的分布，将该地区井的水量与浅层地下水富集性评价结果进行对比。根据前期调查报告与实地探勘调查，获得了4口井的水量数据。此外，进行了野外地质勘查，寻找到岛屿有四处较大的泉水出露，并与评价结果进行对比,如表2。其结果表明，浅层地下水富集性的评估结果与实测井的水量呈正相关，选用指数拟合，R2为0.846 2(图11)，虽然井的数量较少，但拟合结果较好，表明地下水富集性遥感评价结果能反映该研究区的地下水分布情况。结合图10，该岛屿的海岸线向内约10～30 m地区，地下水富集性可达到三级富水靶区等级，该区域的风化裂隙发育较其他地区高，利于地下水富集。在岛屿中部与东南部之间的沟谷区域，可以达到三级、二级富水靶区等级，该区域应该为构造裂隙水。且经过实地勘查，在岛屿中部偏南处，有一储水大断层，与图10中，岛中部有一级、二级浅层地下水富集性的位置一致。

图10 研究区浅层地下水富集性评价结果五级图Fig.10 5-level results of assessment of shallow groundwater potential in the study area

表2 井出水量资料

图11 研究区地下水富集性评估结果得分与水流量拟合图Fig.11 Fitting diagram of scores of assessment of groundwater potential and water yield of wells or discharge of springs in the study area

4 结论

(1)基于GF-1-RS浅层地下水评估法对研究区进行了浅层地下水评估，并结合井与泉的数据进行了验证，得出了研究区的浅层地下水分布情况，并可由5级等级图反映。

(2)在实际验证工作中，根据评估的结果相应地找到了研究区的天然水域和大构造断层的具体位置，证实了区域的浅层地下水富集性情况，符合研究区储水的本质规律。

(3)GF-1数据的利用提高了浅层地下水遥感评估的精确度与准确度。此外，高分辨率卫星数据将源源不断地服务于地下水遥感评估，提高评估结果的质量。