应用遥感数据评价蓝藻水华对太湖取水口的影响

作者:杜聪;王世新;周艺;阎福礼 刊名:中国环境科学 上传者:王珊珊

【摘要】为量化蓝藻水华对太湖饮用水取水口的影响,将太湖矢量图进行栅格化,根据权重函数计算像元的权重因子;再将权重因子图与由遥感影像得到的水华分布图进行叠加,对对应像元进行影响因子计算;最后根据像元的影响因子求出归一化影响指数(NII),并以此进行影响评价.通过对2007年5月1~16日太湖MODISEVI影像进行的实例分析和验证,表明该方法能较好地反映太湖水华对取水口的影响程度,与实际情况符合;在提出的3种权重函数模型中,负指数模型和正态分布模型能较好地反映蓝藻水华对饮用水取水口的影响程度,可以作为影响评价的权重模型.

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利用遥感技术进行蓝藻水华监测,可以动态跟踪蓝藻水华的发生发展过程,具有常规监测无法替代的优势.如利用卫星数据进行藻类浓度的估测[1-2],蓝藻水华的识别[3-4]以及水华预测或预警[5-7]等.但将遥感应用于蓝藻水华对周围环境影响评价的相关研究鲜见报道.近年来,因太湖水体富营养化引起的蓝藻水华暴发,直接威胁到周边地区饮用水安全.以2007年5月暴发的蓝藻水华为例,无锡市南泉水厂取水口因污水团进入,致水质恶化无法饮用,给部分居民生活带来很大影响[8].因此,迫切需要加大对蓝藻水华的监测力度,保证饮用水源的安全.太湖内分布有无锡和苏州6个水源厂的取水口[9-10],本研究以太湖饮用水取水口为研究对象,尝试建立基于遥感数据的太湖蓝藻水华影响评价技术,探索相应的量化指数,为遥感技术在该领域的应用提供依据.1研究方法1.1技术流程采用GIS的相关原理,按照栅格量化,图层叠加的思想,首先利用遥感影像得到太湖水华分布图,然后将包含取水口位置的太湖矢量图进行栅格化处理,并计算每一像元的权重因子,再将权重因子图与水华分布图进行叠加,对每一像元进行影响因子计算,最后根据求得的影响指数进行影响评价.1.1.1水华识别目前使用较多的识别方法是对遥感影像进行植被指数计算,再根据设定的阈值进行二值判断.水华范围提取后就可以得到与该影像对应的水华分布图.图中任一像元的取值Bxy为:Bxy=???10((水普通华水)体)(1)式中:x,y为任一像元的行列号.1.1.2栅格化与权重因子计算将太湖矢量图按水华分布图的分辨率进行重新栅格化,并计算每个像元的权重因子.像元的权重因子受到水华的空间分布,湖流,水深,水温等多种因素的影响.其中,空间分布是决定水华影响大小的重要因素,同时也是目前能够较为成熟地进行遥感监测的主要水华特征.因此为了简单起见,本研究将水华空间分布作为确定像元权重因子的唯一因素,认为权重因子仅与空间分布的特征离取水口的距离有关,离取水口越近权重越大.则栅格图中任一像元与第k个取水口的欧式距离Dk为:Dk=r?(x?ik)2+(y?jk)2(2)式中:ik,jk为第k个取水口的行列号;r为栅格图像的空间分辨率.如果存在n个取水口,该像元与取水口的距离则可以定义为与所有取水口距离的最小值,即:Dxy=min(D1,D2,…,Dn)(3)得到像元与取水口的距离之后就可以按照一定的算法求得该像元的权重因子wxy,即:wxy=f(Dxy)(4)式中:f为权重函数.由于权重因子随着距离的增大而减小,且当距离为0时权重最大(假设为1),因此函数f必须满足以下条件:f单调递减,f(0)=1.1.1.3影响因子计算由于权重因子图与水华分布图具有相同的分辨率,因此可以进行图层叠加,并按下列公式计算对应像元的影响因子Ixy:Ixy=Bxy?wxy(5即Ixy=???w0xy((普水通华水)体)(6式(6)表明,若湖中某像元水域被水华覆盖,则其对饮用水源的影响因子为该像元的权重因子;否则对水源没有影响,即影响因子为0.1.1.4影响评价得到每一像元的影响因子Ix后,将所有数值累加求和就可以得到所有像元的总影响因子I:I=Ixy(7为了便于应用和对比,可以将其归一化处理(将值限定在[0,1]范围内),从而得到蓝藻水华对饮用水源的归一化影响指数(NII):NII=wIxy=wIxxyy(8将NII按经验阈值进行归类(如“一般”“,较大”,“重大”等),通过所属类别就能直观地判断出水华对饮用水源影响的大小,从而达到影响评价的目的.1.2取水口位置及遥感数据图1太湖取水口位置示意Fig.1Loca

参考文献

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