时燕,苏涛,陆莉蓉
(1.安徽理工大学,安徽 淮南 232001;2.中国科学院南京地理与湖泊研究所,江苏 南京 210008)
湖泊围网养殖可以带来经济效益,促进经济发展[1]。但高密度的围网养殖会打破湖泊的生态平衡,破坏水生植物资源。一方面,围网养殖剩余的饵料及鱼、蟹排泄物会使水体中氮、磷的浓度增加,导致湖泊内源污染;另一方面,由于围网养殖区内水生植物遭到破坏,使湖泊自净能力降低,导致湖泊富营养化加剧和水质恶化,最终影响湖泊生态环境[2-9]。1982—2020年,长荡湖的水质由Ⅲ类变为劣Ⅴ类,水体污染越来越严重[10-12],其水质治理与生态保护迫在眉睫[13-14]。及时掌握湖泊围网养殖区的分布和时空变化,对湖泊水质治理、水环境修复和可持续发展至关重要。
依靠传统的人工测量湖泊围网养殖区面积的方法(主要是农户统计或通过带GPS的船只沿围网现场测量)耗时耗力,且很难掌握其分布动态变化。与传统的人工测量方法相比,遥感监测具有大范围、连续、快速的优点[15]。目前已有研究利用遥感影像开展湖泊围网提取和动态变化监测。在围网区提取方法研究方面,大多是通过高分辨率遥感数据实现。黄帅等[16]利用资源三号卫星影像,采用梯度变换法,提取了阳澄湖的围网养殖区;刘晓宏[17]利用资源三号卫星影像,采用多特征分析法,提取了丹江口库区的围网养殖区。在围网区动态监测方面,大多是通过长时序的Landsat数据实现。杨英宝等[18]利用6景TM影像和3期卫星航片,分析了1984—2003年东太湖湖泊面积和围网养殖的动态变化;范亚民等[19]利用5景遥感影像,通过目视解译和实地考察验证,分析了1979—2008年太湖围湖利用和网围养殖的动态变化;管玉莹等[20]利用8期Landsat遥感影像,采用目视解译法和比值阈值法,提取高邮湖(含邵伯湖)围网养殖区边界,分析了1988—2015年的变化特征和影响因素。综上,围网养殖区的动态监测大多是每隔3—5年选取1景影像,通过5或8年的数据来开展几十年的长时序变化趋势分析,该方法缺乏代表性,且时间上不连续,使其不能准确识别围网养殖区变化的关键或准确年份。
现以长荡湖为研究区域,以Landsat TM/OLI影像为主要数据源,以HJ-CCD影像为辅助,根据遥感影像的光谱信息和围网养殖区的纹理信息,借助 ENVI和ArcGIS软件,通过人机交互目视解译的方法,提取了长荡湖1983—2020年的围网养殖区,研究和分析了38 a来的连续时空动态变化,以期为湖泊水质治理和围网规划提供科学依据,促进湖泊水环境健康和可持续发展。
长荡湖(31°33′— 31°40′N,119°30′— 119°37′E)位于常州市金坛区东南部,跨金坛、溧阳两地,北连长江、西倚茅山、东接滆湖,是太湖流域第3大湖泊,为江苏十大淡水湖之一。湖泊南北长13.6 km,东西宽9.3 km,现有水域面积约85 km2,平均水深1.1~1.2 m,是集泄洪、灌溉、渔业养殖等多功能于一体的典型过水性、浅水草型湖泊,水产资源丰富。长荡湖地理位置及Landsat-8影像见图1(Landsat-8影像波段组合方式为红:波段6,绿:波段5,蓝:波段4)。
图1 长荡湖地理位置及Landsat-8影像
选用2种数据源,分别是Landsat(http://www.gscloud.cn/)系列卫星和HJ-1B卫星数据(http://www.cresda.com/),下载了1983—2020年共38景无云覆盖的高质量影像。由于Landsat-5 在2011年停止服务,Landsat-8在2013年发射,导致2012年无影像数据,而环境卫星HJ-1B前4波段的光谱范围与Landsat-5 TM基本一致且分辨率相同。为了保持数据的连续性,2012年选用HJ-1B卫星采集的遥感影像作为数据源,获取的影像信息见表1。
表1 获取影像信息
2015和2016年长荡湖Landsat-8假彩色影像见图2(a)(b)(Landsat-8影像波段组合方式为红:波段5,绿:波段4,蓝:波段3)。
图2 2015和2016年长荡湖Landsat-8假彩色影像
由图2可见,长荡湖围网养殖区域比较集中,围网的纹理信息在假彩色图像上比较明显。因此,在假彩色(近红外波段、红波段、绿波段)显示的基础上,根据围网的形状、纹理特征,对长荡湖围网养殖面积时空分布和动态变化进行人机交互目视解译。围网提取的主要思路如下:首先根据研究区的矢量边界对预处理之后的影像进行裁剪,然后通过假彩色合成的方式得到围网养殖区域清晰的形状、纹理信息,最后根据形状、纹理特征对长荡湖围网养殖区进行人机交互目视解译。
长荡湖围网养殖典型样区示例及光谱特征见图3(a)(b)(示例影像为假彩色影像)。
由图3可见,围网养殖区形状为规则的围合四边形,在空间上为铺叠式分布,留有允许划船进入的维护通道。围网的桩和边附近常附着、滞留浮叶类水生植物,在光谱上呈现出典型的植被光谱特征(红波段B3反射率较低,近红外波段B4反射率有明显的抬升),在假彩色影像上显示为红色的线状地物。
图3 长荡湖围网养殖典型样区示例及光谱特征
1983—2020年长荡湖围网养殖区空间分布见图4。由图4可见,1983年无围网养殖区,1984—1986年长荡湖围网养殖区范围很小,都是无规则的零星分布;1987年开始围网养殖区范围持续增加,从西部开始,逐渐扩展到南部、东部和北部;1999年围网养殖区范围达到最大,2000—2003年围网养殖区范围基本保持不变,此时遍布湖泊的周围,只有湖中心没有围网养殖区。
图4 1983—2020年长荡湖围网养殖区空间分布
2004年开始拆除湖泊西北部的小部分围网;2007年开始拆除湖泊西部、中部的部分围网;2009年开始拆除湖泊西南部、东南部、东部的部分围网;2016年湖泊北部的围网全部拆除;2017年湖泊东南部、西部的围网全部拆除,只剩下南部的围网;2018—2020年长荡湖中心又多了几个小围网。
1983—2020年长荡湖围网养殖区面积年变化见图5。由图5可见,围网养殖区面积变化可以分为7个阶段。(1)无围网期:1983—1986年,围网养殖区面积<1 km2。(2)增长期:1987—1999年,围网养殖区面积持续增加,共增加64.19 km2,增幅为75.6%,年平均增加4.94 km2。其中,1987—1991年增加了17.26 km2;1992—1994年仅3年就增加了30.64 km2,是围网养殖区面积增加最快的时期;1995—1999年增加了16.29 km2,1999年围网养殖区面积达到顶峰,为64.84 km2,占整个湖泊面积的76.3%。(3)巅峰期:2000—2004年,围网养殖区面积处于平稳状态,维持在62 km2左右。(4)下降期:2005—2011年,围网养殖区面积持续减少,共减少32.33 km2,减幅为38%,年平均减少4.62 km2。其中,2005—2006年减少9.40 km2;2007—2008年减少2.21 km2;2009—2011年仅3年就减少了20.72 km2。(5)增长期:2012—2013年,围网养殖区面积共增加了12.65 km2,增幅为14.8%。(6)下降期:2014—2017年,围网养殖区面积持续减少,共减少33.3 km2,减幅为39%。其中,2014—2015年减少了5.84 km2;2016—2017年仅2年就减少了27.46 km2, 是长荡湖围网养殖区面积减少最快的时期。(7)稳定期:2018—2020年,围网养殖区面积基本保持稳定,约为8.5 km2。
图5 1983—2020年长荡湖围网养殖区面积变化
(1)长荡湖围网养殖区的时序变化与当地政府出台的政策息息相关。长荡湖在20世纪80年代率先推行围网养殖,1983—2020年,当地政府共对长荡湖进行了4次围网整治活动,2004和2014年分别进行了小规模的围网整治活动,2009和2016年分别进行了大范围的围网整治活动[21-22]。
2003—2005年,围网养殖区面积减少可能与2004年的网围整治有关,期间拆除围网4.07 km2,这与解译结果大致吻合。2008—2011年,围网养殖区面积骤减,可能与金坛区政府2009年出台的《2009年长荡湖网围整治实施方案》有关,但2011—2013年,围网养殖区面积增加,说明后期网围整治不到位。2014—2015年,围网养殖区面积减少与2014年开展的“长荡湖水源地保护网围整治拆网清障工作”有关,长荡湖东北安置区的围网全部拆除,与解译结果相吻合。2015—2017年,长荡湖围网养殖区面积骤减,与金坛区政府2016年出台的《2016年长荡湖网围(捕捞)整治实施方案》有关。截至2017年,长荡湖东南部、西部的围网全部拆除,这与《常州市金坛区长荡湖网围(捕捞)整治实施方案》中的整治范围相吻合。2017—2020年,长荡湖围网养殖区面积趋于稳定,说明2016年的围网整治是富有成效的。2017年后,湖中心又多了几个小围网,未来长荡湖围网养殖区的变化情况还须进行继续研究。
(2)长荡湖围网养殖区面积与湖泊水质有着密不可分的关系。根据江苏省水资源公报和常州市水资源公报等文献记载,1983—2020年,长荡湖水质经历了“Ⅲ类→劣Ⅴ类→Ⅲ类”的变化过程[23]。长荡湖围网养殖区面积的总体变化趋势大致分为3个阶段:①1983—1999年,围网养殖区面积持续增加,17年内共增加64.84 km2,增幅为99.7%;②2000—2004年,围网养殖区面积相对稳定,为60.88~64.84 km2;③2005—2020年,围网养殖区面积波动减少,16年内共减少51.26 km2。由此可见,高密度的围网养殖可能是造成湖泊水质恶化的重要原因之一。
(3)由于长荡湖围网养殖区域集中分布且围网的形状、纹理信息在假彩色图像上比较明显。对于围网养殖区集中分布的单个小型湖泊来说,自动解译的复杂程度较高,因此采用目视解译法更加快速、准确。但若需要研究多个湖泊的围网养殖变化情况,还须进一步研究更加智能化的围网养殖区提取方法。