基于多源遥感的鄱阳湖水质参数反演与分析

发布时间：2020-11-05 21:29

　　 湖泊是人类重要的水资源,在自然因素和人类活动的双重作用下,面临着严峻的水质下降和富营养化问题,直接影响到湖泊的生态环境和人类的生产生活。鄱阳湖是我国第一大淡水湖,水体面域广,变化幅度大,采用定点采样的理化分析检测方法对水质进行监测耗时、费力、不经济,很难反映湖泊的整个水质状态。遥感技术应用于大面积湖泊水质动态监测无疑是现代水环境监测的巨大潜力,全面、实时、快捷、动态地从遥感数据中得到水质信息,是常规水质监测的重要补充,为环鄱阳湖生态经济区政府决策提供科学的依据。 本文以鄱阳湖为研究对象,对通江湖体及五河入湖口的水质进行监测,揭示了鄱阳湖水体光谱反射特征；对总悬浮物(TSS)、叶绿素a(Chl-a)、总磷(TP)、总氮(TN)、透明度(SD)等水质参数的光谱响应进行了分析,找出实测高光谱遥感的敏感波段,建立了高光谱遥感反演模型；对湖体污染的主要水质参数利用MODIS和TM/ETM+遥感数据的敏感波段建立了卫星遥感的水质反演模型,系统研究其时空分布特征与变化规律,同时对鄱阳湖水体营养状况进行了评价；从水文变化、湿地底质覆盖类型和人类活动等多因子探究对水质参数的影响,最后针对性地提出了对策建议。主要研究内容与结论如下： 鄱阳湖实地测量光谱和实验室测量光谱数据研究。光谱测量采用水面之上光谱测量法,计算水面之上遥感反射率。从室内TSS波谱实验表明,水体TSS浓度的增加,光谱反射率呈增大的趋势,光谱出现双峰特征,第一反射峰反射率变幅较大,两个反射峰随悬浮物的增加出现“红移”现象。实地测量光谱实验表明：400-850nm可以获得一条稳定的波谱,TSS、SD在红色和近红外波段的响应度最高,总悬浮物是鄱阳湖光谱反射贡献的主导物质；由于Chl-a浓度较小,TSS光谱反射率掩盖了水中Chl-a的信息,Chl-a与光谱反射率的呈现不显著水平,但Chl-a荧光峰范围内一阶导数值、峰值比值与Chl-a浓度相关性有明显提高。TP、TN与Chl-a有较好的相关性,TP与红光波段一阶微分值呈显著相关,但TN的光谱响应较为不稳定。在波段敏感分析的基础上建立了高光谱遥感回归反演模型。 应用MODIS和TM/ETM+卫星遥感数据对湖体污染的主要水质参数建模。根据MODIS数据、TM/ETM+的波段设置,分析TSS、TP、SD与对应的波段或波段组合的遥感反射率相关性,采用丰水期、平水期和枯水期三个时期分别建立水质参数统计回归模型；研究表明MODIS数据波段1～4是水质参数的敏感波段,特别是波段1、3为主要特征波段,与水质参数建立的回归模型结果理想。TM/ETM+数据除波段2敏感性较弱外,前四个波段是水质参数反演的最佳波段：TSS的回归模型均呈非常显著相关性,鄱阳湖水体SD与TSS浓度呈显著负相关,2009年数据分析TP与TSS相关性较好,间接反演算法比直接反演算法预测TP含量效果更为理想。利用统计回归模型分期建模体现了湖区时期变化的水体光学特性,精度较好,但通用性还存在不足。而RBF神经网络模型联合多时相波段光谱反射率与水质参数建模,通过大量的训练和测试,优化神经元节点数目、目标误差、SPREAD常数等可调参数,结果表明模型通用性较强,在一定程度上反演精度高于传统回归模型。 利用反演模型和鄱阳湖多时相遥感数据监测水质参数,从面上分析鄱阳湖水质参数时空特征。TSS浓度在丰水期、平水期、枯水期呈现出升高的趋势,TSS浓度常年较大的主要集中在都昌、星子至湖口段,主湖区的TSS浓度较小。全湖SD平均值随丰水期、平水期、枯水期呈逐渐变小的趋势。三个时期TP含量平均值呈枯水期平水期丰水期的关系,枯水期五河入口TP含量最低的是修河,其次是信江,其他几条河流入湖时TP含量相当。采用综合评分法得到鄱阳湖水体营养状况结果表明,富营养程度由高到低：枯水期平水期丰水期,三个时期的营养状况差异较大,富营养化程度有逐年增长的趋势。 从水文特征、湿地底质覆盖类型和人类活动影响因子来进一步分析水质参数的时空分布特征和变化规律。鄱阳湖水位变化对水质影响较大,当低水位时TSS、TP较大,随着水位升高TSS、TP减小,SD则相反,在一定的水位范围内水质有急剧变化的特征；五河流量越大TSS浓度和TP含量越小,SD则相反,TSS、TP枯水期大于丰水期；当水位变化幅度不大时,含沙量与TSS、TP呈正相关性,SD呈负相关。研究发现鄱阳湖湿地底质覆盖对水质参数有一定的影响,不同的底质类型水体TSS、TP含量变化规律为：沙滩泥滩草洲,SD则相反。随着社会经济的快速发展,人类活动加重了对鄱阳湖的水质恶化。 为了实现社会经济与环境协调发展,达到鄱阳湖的可持续发展目标,提出了针对性地对策建议：要全面提高湖泊环境保护意识；调整产业结构,制定适宜的产业政策制度；加强五河污染的综合治理；控制湖内影响水质的人为活动；加强湿地保护的科学研究,做好科学决策和环境监管能力建设。
【学位单位】：南昌大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2011
【中图分类】：X832;TP79
【部分图文】：

且这些物质本身与浮游植物之间是相互独立的关系。11类水体分布在与人类关系最密切、受人类活动影响最强烈的近岸、河口、湖泊、内陆河流等水域，多呈现为蓝绿色甚至黄褐色[97]。图2一1描述了水体中三类物质组成比例与水体“二分法”分类的关系，三条轴线分别表示相应物质的贡献率[98]。从图2一1中可以可知，在不同时期和区域时，X样点对应的某一波长上的吸收系数或散射系数等固有光学参数分别由浮游植物、悬浮物和黄质物质三种物质贡献;当某一种物质的作用增强，并占主导地位时，则该X样点的位置就向该类物质对应的顶点方向移动;如果仅有一种物质的起决定作用时，X样点分布在靠近顶点的小三角形内;如果其中有一种物质的作用可以忽略，即只有两种物质为主要贡献时，则X样点分布在相应的梯形内;当三种物质所占的作用较均衡时，则X样点在中央的小三角形区域。

神经网络方法起源于对人脑功能的模拟，它是在人类对其大脑神经网络认识理解的基础上人工构造的能够实现某种功能的神经网络;应用神经网络模型可实现函数逼近、数据聚类、模式分类和优化等计算功能。图2一3显示了一个三层的神经网络结构，在该结构中，每个输入节点代表一个波段，输入层的值分发到隐含层的每个节点，并在此进行如上的运算，隐含层的输出值再次成为输出层的输入，并再次进行运算，输出层的输出将是目标水质参数。神经网络方法作为一种有效的非线性逼近方法，是一种功能强大、灵活多变的二类水体水质参数反演方法，但必须在网络、方法设计和训练过程要求具有广泛的经验。输入层隐含层输出层图2一3一个三层神经网络结构Fig.2一 3Astruetureofthree一 layersneuralnetwork对于湖泊水体的环境复杂对象来说，影响因素多，难以找到最佳的拟合模型，或者说拟合模型较为片面，而神经网络能够避免这种问题的出现，它是一种输入与输出高度非线性映射

本情况湖位于江西省的北部、长江中下游南岸，地理坐标Ells”49‘一116”一29051‘，是我国最大的淡水湖，都阳湖湿地是国际六大重要湿地过水性、吞吐型、季节性的浅淡水湖。流域内由赣江、抚河、信河五条江河及清丰山溪、漳田河、博阳河、撞津河等区间从东、阳湖，经湖区调蓄后由湖口汇入到长江，形成一个以都阳湖为中系。洪水季节时，五河洪水入湖水位上升，湖面一望无际，枯水降，湖水成为一条河流，有“洪水一片，枯水一线”的独特景观流域面积16.22万kmZ，江西境内面积占江西国土面积的94.1%，都年降水量约1645f’run，年均出湖总径流量为1436亿立米，相当于黄、水量，占长江9%的流域面积，向长江输送15.5%的水量，湖区洪、积相差极大，根据湖口站的历年最高水位22.59m(吴淞高程)时，4500km2，相应容积为340亿m3;根据湖口站的历年最低水位5.90m体面积仅约146klll’，两者面积相差31倍，湖体容积相差75倍。
【参考文献】

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本文编号：2872214