1989—2020年达里诺尔湖泊面积变化遥感监测

孟庆吉 李晓东

(1. 白城师范学院 旅游与地理科学学院, 吉林 白城 137000;2. 滨州学院 黄河三角洲生态环境研究中心, 山东 滨州 256600)

0 引言

湖泊作为陆地水体的重要组成部分,在自然界水循环中扮演着重要的角色[1],并且湖泊对气候变化反应敏感,湖泊的萎缩与扩张是气候变化和人类活动的指示器[2]。干旱区的湖泊是区域水循环的重要组成部分,其对气候变化和人类活动的反应更加敏感,对干旱区的湖泊进行遥感监测,有助于我们认识其变化规律,探究湖泊变化的原因,对生态环境的可持续发展具有重要的意义。

近些年来,学者应用遥感技术对湖泊的变化进行了大量的研究。运用空间分析法,研究表明,毛乌素沙地湖泊近30年总体上处于萎缩状态,且主要在东北地区[3];1978—2015年间博斯腾湖面积总体呈现减少的变化趋势,是气候因素与人为因素共同作用的结果[4];利用监督分类和目视解译的方法研究发现,1983—2018年达里诺尔湖湖泊水域总面积整体呈下降趋势,萎缩区主要集中在湖东、西、东北方向[5];基于Landsat8遥感影像,经对比研究发现,在景区中增强水体指数(enhanced water index，EWI)水体提取精度最好,在山区中改进的归一化水体指数(modified normalized difference water index,MNDWI)水体提取精度最好[6]。将波段加和法与归一化水体指数(normalized difference water index,NDWI)和MNDWI等方法进行比较研究,发现波段加和法较其他方法能够更加精确地提取狭窄水面,使小区域水体与其他地物的区分边界更加明显直观[7];以武汉市沙湖区域为研究对象,经对比研究发现,面向对象分类法提取水体的效果优于NDWI和单波段阈值法[8]。以上学者虽对湖泊变化和水体提取方法有一定研究,但未将多种方法同时用于水体提取并对水体变化进行细致的驱动因素分析。鉴于此,本研究以Landsat遥感影像为数据源,以归一化水体指数为研究方法,分析1989—2020年达里诺尔湖泊面积变化状况,研究影响变化的驱动因素,以期为达里诺尔湖的保护提供科学依据。

1 研究区概况

达里诺尔湖位于内蒙古赤峰市克什克腾旗西部,是内蒙古地区四大名湖之一,地理坐标范围为43°13′37″～43°23′21″ N,116°29′54″～116°44′12″ E。达里诺尔湖整体呈海马状,为封闭型高原内陆微咸湖泊,平均水深11 m,湖泊面积约230 km2。该湖地处温带大陆性气候区,气候较为干旱,属生态环境脆弱地带且抗干扰能力差,年降水量在121～511 mm之间,多年平均气温为3.41 ℃,多年平均蒸发量为1 853 mm。湖泊淡水水量补给主要来源于贡格尔河、沙里河、亮子河和耗来河等河流,湖泊周边及河谷河口处分布着大量沼泽湿地及水泡,野生湿地植物广布,鸟类种类丰富,生态多样性良好。但随着全球气候变暖及人类活动加剧,致使达里诺尔湖受到一定程度的影响,使得近些年来湖泊萎缩、湿地植被减少和鸟类数量下降成为难以逆转的事实。

2 数据和方法

2.1 数据

本研究在综合考虑研究区的实际情况、湖泊水文信息的季节变化,以及遥感影像的分辨率、云量等情况后,最终选择了Landsat系列卫星作为数据源,分别选取了1989、2000和2010年的Landsat TM数据,以及2020年的Landsat OLI数据,分辨率均为30 m,共4景;气象数据来自中国气象数据网,选择的是距离研究区最近的锡林浩特气象站;人为因素数据来源于《内蒙古统计年鉴》。

2.2 研究方法

在提取水体之前先要在Envi软件中对遥感影像进行预处理,预处理主要包括辐射定标和大气校正。为了能更加准确地区分水体边界和提取水体面积,需要进行波段组合,经过多次尝试并结合前人的相关经验[9],最终确定了美国陆地卫星4/5号专题制图仪(thematic mapper，TM)所获取的多波段扫描影像和实用陆地成像仪(operational land imager，OLI)遥感影像分别以4/3/2和5/4/3波段进行彩色合成的组合方式。

提取水体的方法有很多[10],通过对本研究区水体的不同水体提取方法进行试验后,选择了NDWI、阈值法和决策树法三种方法相结合的方式来提取水体,其中,归一化水体指数是应用范围较广且经多次试验后认为适合本研究区的水体指数,能够最大程度地区分遥感影像中的水体和非水体信息,但是如何细致的将水体信息提取出,这就需要将决策树法和阈值法相结合并作用到经NDWI处理后的结果之上,并通过调控阈值范围来最大程度地将水体信息提取出来。

水提信息提取的具体步骤如下所示,首先在Envi软件中进行波段运算(Band Math)并插入NDWI计算公式,分别选取相应波段进行计算,在得到水体提取结果后,再通过多次目视判读和建立新的决策树相结合的方法来进一步确定提取水体的阈值,以保证阈值提取的湖泊范围和目视判读的范围一致,再将提取的范围转化成矢量文件;最后将矢量文件在ArcGIS中打开并计算湖泊面积。其中,这4期影像的阈值分别设定为0.08、0.06、0.12和0.11。

3 结果与分析

3.1 湖泊面积变化

由表1、图1和图2可以看出,1989—2020年达里诺尔湖湖泊面积整体呈下降态势,31年间湖泊面积缩减了32.34 km2,平均每年减少1.04 km2。其中,1989—2000年湖泊面积增长了4.88 km2,平均每年增长0.44 km2,变化率为2.3%;2000—2010年湖泊面积减少了28.51 km2,平均每年下降2.85 km2,占湖泊面积的13.09%,这个时段湖泊面积缩减速度最快,表明此时段湖泊受自然和人为因素影响最为显著;2010—2020年湖泊面积缩减了8.71 km2,平均每年缩减0.87 km2,占湖泊面积的4.6%;湖泊面积缩减幅度最大的区域为东侧和北侧地区。由此可以看出,研究时段内湖泊面积不断萎缩,表明研究区内生态环境质量在持续恶化,环境变干导致的生态脆弱程度持续增加,整体抗干扰能力持续下降,增加了本地区生态环境退化的风险。

表1 1989—2020年达里诺尔湖面积变化

图1 1989—2020年达里诺尔湖面积变化示意图

图2 1989—2020年达里诺尔湖面积变化折线图

3.2 驱动因素分析

3.2.1自然因素

1989—2020年达里诺尔湖年降水量和多年平均气温变化图见图3和图4,可以看出,研究时段内达里诺尔湖降水量无明显变化趋势,但总体波动幅度较大,多年平均值为278.08 mm,降水量的最大值和最小值分别出现在2012年和2005年,数值分别为511.7 mm和121.1 mm。研究时段内,气温总体呈持续增长态势但波动性较大,多年平均气温为3.41 ℃,其中,1989—1999年气温有较小幅度波动,气温多年平均值为3.29 ℃;2000—2007年气温总体较为平稳且变化幅度不大,气温多年平均值为3.48 ℃;2008年以后气温虽然有所增长但变化幅度较大,气温多年平均值为3.46 ℃。研究区气温持续升高导致蒸发量增大,再加上多年来降水量的变化幅度较大,易造成湖泊水量补给来源不稳定,二者的共同作用增加了达里诺尔湖地区生态环境的不稳定性,使得原本处于生态脆弱地带上的研究区更是“雪上加霜”,易造成土地退化甚至沙漠化,从而进一步加快生态环境恶化的趋势。

图3 1989—2020年达里诺尔湖年降水量变化图

图4 1989—2020年达里诺尔湖多年平均气温变化图

3.2.2人为因素

人为因素作为影响湖泊变化的重要的因素之一,其作用有时大于自然因素,尤其是在干旱半干旱气候区的人口密集区,人类活动的影响更甚。因此,本研究主要选取了工农业生产总值、耕地面积和牲畜存栏量这三个指标来分析人类活动对湖泊变化的影响。克什克腾旗的耕地面积由1989年的621 km2增长为2019年的1 037 km2,增长率为66.91%,增长幅度较大;牲畜存栏量由1989年的93.07万头增长为2019年的115.5万头,增长率为24.1%;工农业生产总值在1989年为1.78亿元,到2019年增长为119.69亿元,增长了67倍,在2000—2010年时段增长幅度最大,这与湖泊萎缩速度最快的时间段相吻合,这也就证明了经济的快速发展必然会导致对水资源的需求快速增长,再加上耕地面积和牲畜存栏量的增长,会进一步加剧对水资源的索取,致使达里诺尔湖水源补给量减少,加快湖泊缩减的速度。同时,耕地面积和牲畜存栏量的增长也势必会造成大量的草地和湿地被破坏,并且研究区本身处于干旱地区,此种情况会增加生态环境的不稳定因素,从而加快研究区内土地退化的速度,易造成土地沙漠化和水土流失等灾害的发生。

4 结束语

1989—2020年达里诺尔湖湖泊面积整体呈下降趋势,其中,2000—2010年湖泊面积缩减速度最快,减小了28.51 km2,变化率为13.09%。研究时段内湖泊面积的减小,表明达里诺尔湖的生态环境质量在逐渐恶化,整体的不稳定性在逐渐增加,生态环境的脆弱化程度在增加。

驱动因素从自然和人为两个方面进行分析。研究时段内，达里诺尔湖的气温在不断升高、降水无明显变化趋势,但二者的波动性程度较大,代表了本地区的气候环境极不稳定。研究时段内，克什克腾旗的工农业生产总值、耕地面积和牲畜存栏量这三个指标的数值都有明显增长,这代表人类活动对研究区的影响进一步加剧。气温和降水的变化使得研究区变干且湖泊水量补给来源受到影响,人类活动加剧致使对水资源的需求急剧增加,二者的共同作用致使湖泊持续萎缩,对研究区的生态环境造成了难以挽回的伤害。

本文在对达里诺尔湖进行水体信息提取时,所应用的方法还仅局限于传统方法,在往后的研究中应该运用最新的研究方法,以提高研究的层次性和精确性,并且在确定提取水体的阈值时,由于受个人目视解译经验的限制,易造成所确定的阈值和真实数值可能存在些许偏差,在今后需进一步提升个人经验水平;在驱动因素分析方面,无论是自然因素还是人为因素,所选择的指标体系虽具代表性但不够全面,仅能大致反映出研究区的变化状况受这些因素影响,在往后研究中需引进更多评价指标,从而使驱动因素分析更具有代表性和深度性。