鄱阳湖湿地水位与洲滩淹露模型构建

第28卷 第6期2009年11月
地 理 研 究
GEOGRAPH ICAL RESEARCH
Vol 128,No 16Nov 1,2009
收稿日期:2009202218;修订日期:2009206215
基金项目:国家自然科学基金项目(40571116) 作者简介:周霞(19772),女,四川成都人,助理研究员,博士。

主要从事生态环境遥感应用研究。

E 2mail:Zhoux04b@mails 1gu cas 1ac 1cn 1
鄱阳湖湿地水位与洲滩淹露模型构建
周 霞1,2,赵英时1,梁文广1
(11广州地理研究所,广州510070; 21中国科学院研究生院,北京100049)
摘要:水是控制湿地生态过程的一个重要因子,为了研究洲滩变化和湿地草洲生长发育规律,以便更好地监测和保护湿地生态系统,有必要研究鄱阳湖水体变化特征,分析湿地洲滩水位的时空动态变化和洲滩淹露规律。

本文以鄱阳湖国家级自然保护区为例,在对鄱阳湖多年水
位进行分析的基础上,利用多时相遥感影像和DEM 提取湿地洲滩特征;并在GIS 支持下综合考虑地形、鄱阳湖水位、湖泊缓冲区等因素,建立了湿地水位及洲滩淹露模型。

时空验证结果表明,该模型具有较好的模拟效果,精度在85%以上。

同时,本文根据研究区特点及水体在TM2、7波段的特征差异,构建了一个新的水体指数FDWI,提取水体精度达到98%,特别是对潮湿的沙地、植被和云有很好的区分能力。

关键词:鄱阳湖;湿地;水位;淹露;模型文章编号:100020585(2009)0621722209
1 引言
鄱阳湖湿地位于江西省北部,是我国最大的淡水湖,也是国际重要湿地。

由于受长江和五河(赣江、修水、饶河、信江、抚河)的影响,出现季节性的水位涨落。

丰水期,湖
面一望无际,面积达4600km 2,而在枯水期,湖面缩小至500km 2
左右,大片的浅湖、滩地和草洲不断呈现,为家畜和野生动物特别是水鸟提供了良好的栖息地和摄食场所。

为研究洲滩变化和湿地草洲生长发育规律,保护湿地生物多样性,给当地生产和生活提供科学参考,有必要研究鄱阳湖水体变化特征,分析湿地水位的动态变化和洲滩淹露规律。

目前,已有多位学者针对鄱阳湖水体特征展开研究,主要集中在以下方面:一是湖水面积提取及变化研究,主要以遥感图像(MODIS 、NOAA 、雷达图像)为基础,结合水位、气象等资料建立水体面积预测模型[1~4]
;二是湖水水位变化及预测模型研究,如闵骞[5]
根据鄱阳湖多年水位资料,以都昌站为代表,对鄱阳湖水位的基本特征、退水过程及演变趋势进行统计分析,并对三峡工程对鄱阳湖水位影响进行预测。

此类模型中,有根据流域降水对鄱阳湖水位的影响而建立的水位变化降水预测模型[1,6],有分析江湖关系研究鄱阳湖水位及湿地生态特征[7]
,也有利用MODIS 影像进行鄱阳湖区水位遥感估算[8]
;三是对子湖泊水位及湿地水位的研究,如胡春华等[9]分析了蚌湖与鄱阳湖的水位关系,并对不同高程滩地淹露、湿地水位对鄱阳湖的滞后效应进行分析。

以上研究虽取得了很好的成果,但主要是利用鄱阳湖各水位站资料,结合多源遥感数据进行鄱阳湖主水位及水域面积的估计,或是对滩地淹露状态进行统计分析,而对空间变化规律未作深入探讨。

6期周霞等:鄱阳湖湿地水位与洲滩淹露模型构建1723
本文从湿地水位时空变化出发,以鄱阳湖国家级自然保护区为例,在对鄱阳湖多年水位分析的基础上,利用多时相遥感影像和湖区1B1万的DEM提取出湿地水体动态变化特征,并在GIS支持下对湿地水位及洲滩淹露状态进行时空尺度模拟。

2研究方法与模型建立
211研究区概况与数据采集
本研究以鄱阳湖国家级自然保护区为主。

保护区位于鄱阳湖西北角,地处江西省永修、新建和星子三县的交界,即赣江支流和修河复合三角洲前缘的湖滩湿地,其地理范围为东经115b55c~116b03c,北纬29b05c~29b15c。

保护区下辖9个湖泊及其草洲,总面积为224km2。

9个湖泊分别是蚌湖、大湖池、中湖池、常湖池、梅西湖、大叉湖、朱市湖、沙湖和象湖。

受鄱阳湖水系的影响,这些子湖丰水期连成一片,常水位下分割成大大小小的湖泊。

枯水期与丰水期的平均水位变幅较大。

本研究利用的数据包括1988年以来的T M/ETM影像,由1B1万的地形图所生成的DEM,以及1960~2007年湖口、星子、修水、赣江等水位站的水位数据。

基于地形图对遥感数据进行了几何校正与空间匹配,同时将各站点水位数据修正为黄海高程值。

图1为研究区遥感影像及主要水位站点分布。

图1研究区遥感影像及区内主要水文站位置(左图:MODIS;右图:TM)
Fig11Main water2level stations and remot e sensing images in studied a rea(Left:M ODIS;Right:TM)
212湿地水位变化的影响因素
本研究中所提到的湿地水位是指研究区内子湖泊及湿地洲滩的水位,由于受到地形的影响,该水位值并不等同于鄱阳湖水位值,两者的相对关系见图2。

湿地水位主要受到鄱阳湖水位的影响,而鄱阳湖水位的涨落是/五河0来水与长江来水交互作用的结果。

根据已有研究[9],当鄱阳湖水位(本文水位均为黄海高程)低于一定值时,湿地水位不受鄱阳湖水位的影响,此时主要与蒸发和降雨有关;随着鄱阳湖水位的上升,湿地水位与鄱阳湖
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相关性逐渐增大。

此外,
地形对湿地水位的影响也不可忽略。

图2 湿地水位和鄱阳湖水位关系示意图
F ig 12 The diagram of wetland water level and Poyang Lake water
level
图3 1960~2001年鄱阳湖多年月平均水位
Fig 13 Mont hly 2mean water level of
P oyang Lake in 1960~2001
通常情况下,鄱阳湖水位用湖口水位
表示,而对于本研究区而言,修水和赣江直接影响到区内各子湖泊水位,通过对多年水位资料分析,发现修水和赣江站的水位几乎相同,而星子水位站位于湖口和修水站之间,在一定程度上反映了湖口和修水水位的变化,因此本文选择具有代表性的湖口、修水和星子3个站点的水位资料参与分析(图3)。

213 湿地水体信息的遥感提取
为了分析湿地水位与鄱阳湖水位的相
关性,这里首先对多时相遥感影像进行湿
地水体信息的提取。

TM 影像中水体信息的提取主要是依据水体在TM7个波段上光谱的不同特征以及水体与其他地物的区别,通过多波段间的不同组合运算,获得对水体信息有一定指示意义的遥感专题指数,然后通过阈值法来提取水体信息[10~13]。

考虑到水体在可见光绿波段(T M2波段)存在一定的反射,而在近红外、短波红外波段(TM4、5波段)几乎吸收全部入射能量的特点,人们多运用两者的差异组成归一化差异水体指数(ND 2WI)、湿度指数(NDMI)等水体遥感指数[14,15]。

由于本研究区内的植被、沙地常处于极端湿润状态,因而常规的NDWI 、NDMI 对提取本区水体信息均存在局限性,主要表现在对水体、湿润植被、云、湿润沙地等的混淆。

本文根据研究区特点及水体在TM 2、7波段的特征差异,将band2、band7标准化处理,获得一个新的指数FDWI,可表示为:FD WI =(band 2-band 7)/(band 2+band 7)(1)
为了比较各指数对水体的提取精度,我们以2000年9月23日和2004年4月19日的遥感图像进行试验。

这两幅影像中,2000年9月23日影像有云散布,而2004年4月19日的影像为雨后获取,地物比较潮湿。

首先结合野外调查资料,采用目视解译分别选择沙地、云、植被和水体的样本460个、380个、950个和1560个,计算NDMI 、NDWI 和FDWI 的类间离散度和类内离散度以及判别因子[16](表1)。

随机将样本数据集的1/3作为训练集,2/3作为测试集,采用直方图阈值法提取水体,并进行精度评价(表2)。

结果表明,在三个指数中,FDWI 的类间离散度最大而类内离散度最小,说明其对地物的可分性最大;且FDWI 能有效地将水体与其他地物区分开来,其提取精度达到98%。

6期周霞等:鄱阳湖湿地水位与洲滩淹露模型构建1725
表1水体指数的离散度
Tab11Diver gence of thr ee water indices
水体指数表达式类间离散度类内离散度判别因子
NDMI(band22band5)/(b and2+band5)014280128511502
NDWI(band22band4)/(b and2+band4)015930130111970
FDWI(band22band7)/(b and2+band7)016280122821754
表2水体指数的分类混淆矩阵及精度评价
Ta b12Confusion matr ix a nd classification accur acy of water index
测试集样本数
分类结果
水体植被沙地云
精度易混淆像元
NDMI10409582364492%潮湿沙地、云
NDWI10409702204893%湿润植被、云
FDWI10401020511498%极少量厚云
214湿地水位值的确定
湿地水位是在比较水体像元和非水体像元高程的基础上确定的。

首先,对遥感获取的水体信息进行掩膜处理,然后在GIS支持下,与研究区内DEM进行空间叠加,分别提取出水体像元和非水体像元的高程,并计算像元高程的频率分布。

考虑到本研究涉及的像元较多(上万个),根据统计学中的中心极限理论,当样本量充分大时,样本近似服从正态分布[17],因此上述两种像元的高程均可认为是正态分布。

根据像元高程的频率直方图,取两个波形的交叉点作为阈值,即区分两类像元的最适点,也就是为本文所要确定的湿地水位值。

根据对多个时相遥感图像的分析,通过该方法对水体像元和非水体像元的分类误差可控制在20%以内。

设水体像元和非水体像元的高程正态分布分别为N(L1,R22),N(L2,R22),其中,L 和R分别表示样本分布的数学期望和方差。

样本的概率密度函数为[17]
f(x)=1
R i2P exp-
(x-L i)2
2R i
(i=1,2)(2)
在两曲线的交点处有
1
R12P exp-
(x-L1)2
2R1
=
1
R22P
exp-
(x-L2)2
2R2
(3)
由式(3)得到
(R2-R1)x2+2(R1L2-R2L1)x+R2L21-R1L22-2R1R2ln R2
R1
=0(4)
通过求解以上一元二次方程(式4),可以得到交点的x值,即湿地水位值。

215湿地水位与鄱阳湖水位的相关性分析
如图2所示,受到湖区地形,特别是河道堤岸的影响,湿地水位与鄱阳湖水位变化存在不一致性。

图4显示湿地水位和鄱阳湖平均水位(湖口、星子、修水三站平均水位)在数值上的对比关系。

图中可见,当鄱阳湖水位大于1215m时,湿地水位与鄱阳湖水位呈现较强的正相关,其中,当水位大于1515m时,湿地水位与鄱阳湖水位基本相同,而当水位小于1215m时,湿地水位与鄱阳湖水位相关性较低,几乎不受其影响。

相关研究也表明[9],在退水过程中,湿地水位下降速率与鄱阳湖水位下降速率比较接近;而在涨水过
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图4 湿地水位与鄱阳湖平均水位对比
Fig 14 Comparison of wat er levels bet ween wetland and P oyang Lake
程中,当水位较低时,湿地水位与鄱阳湖涨水的同步性较差,表现出滞后效应,水位较高时,两者同步性较好,滞后效应不明显或无。

可见,在湿地水位与鄱阳湖水位的相关性分析中,既要考虑到退水和涨水的情况,也要考虑水位变化的滞后效应。

为了选择最相关的水文数据参与到模型中,我们将湿地水位与当日的鄱阳湖三站水位分别进
行相关分析。

同时,为考虑滞后
效应可能带来的影响,也分析了
与水文站前几日平均水位的相关性。

结果显示(表3),与湿地水位相关性最大的是前三
日水位站平均水位。

在涨水和退水过程中,前三日平均水位与湿地水位相关性基本相同。

因此,选择了前三日平均水位作为模型主要参数。

表3 平均水位1215~1515m 时湿地水位与鄱阳湖水位的相关系数
Tab 13 Wa ter level relationships between wetland and Poyang Lake when average water level is 1215~1515m
当日水位
修水
星子湖口三站平均前10日三站平均前5日三站平均前3日三站平均湿地水位(涨水)01871015090174701794019210193301946湿地水位(退水)
01917
01845
01714
01851
01895
01875
01
950
图5 缓冲区示意图F ig 15 M ap of buffer ar ea
在涨水过程时,水位是从子
湖泊慢慢上涨淹没周围的洲滩,退水过程则相反,与湖泊中心距离不同的洲滩像元,其淹露状态可能存在差异,越远的像元滞后效应将越明显。

为减小这种影响,在GIS 空间分析模块支持下,以保护区内9个湖泊为主要核心创建缓冲区(图5)。

理论上,缓冲距离越小,建立的模型会越准确,但这样可能带来数据的冗余。

以30m (T M 像元大小)为基本距离,在前面提取出的水体信息的基础上,分析不同距离缓冲区下像元淹露状
态的空间异质性,为了消除高程的影响,只选择同一高程的像元进行分析。

结果发现(图6),当缓冲距离在300m 内时,像元的变异系数基本不超过20%,当大于300m 时,变异
系数将显著增大。

因此本研究中,以300m 的距离间隔创建缓冲区。

6期周 霞等:鄱阳湖湿地水位与洲滩淹露模型构建1727
以不同缓冲区为对象,对湿地水位与鄱阳湖水位(前3日平均)进行统计分析,结果表明,两者之间具有较强的线性相关(表4)。

图6 不同缓冲距离下的像元空间异质性
F ig 16 Spatial heterogeneity of pixel under different buffer distance
表4 基于缓冲区分析建立的湿地水位线性回归模型
Tab 14 Linear regression equations for water level of wetland based on buffer a nalysis
缓冲区最佳统计模型(式中y 为湿地水位)
R 2值1y =017999x +219585018072y =113693x -5123180198173y =113425x -418964019854y =111783x -216946019655y =019114x +111138019726y =018588x +1190840197057
y =112555x -3144520192068y =016319x +5113210194449y =018546x +11937101792210
y =017689x +31292
01
7119
图7 模型流程图F ig 17 F lowchart of the model
216 湿地水位及洲滩淹露模拟模型
基于以上分析,建立湿地水位及洲滩淹露模拟模型。

湿地水位y 的概念模型可表示为:
y =F(dem,wl ,lh)(5)
式中,dem 为湖区高程、wl 为鄱阳湖水位、lh 为不同的湖泊缓冲区。

模型流程如图7所示。

首先输入鄱阳湖水位,进行初步判断,当鄱阳湖平均水位大于1515m 时,湿地水位就相当于鄱阳湖水位;当三站平均水位小于1215m 时,洲滩一般不会被淹没;而当水位在1215~1515m 之间时,模型进入缓冲区判别,并根据相应的水位回归方程,计算出湿地水位。

最后结合DEM 就可以确定像元的淹露状态。

3 模型验证
为验证模型在时间尺度上的模拟效果,我们分别模拟了高程14~19m 的湿地洲滩在丰水、平水和枯水年的淹露状态,结果与已有的研究结果相近[9](表5),说明本模型具有较好的模拟效果。

1728地理研究28卷
表5不同高程湿地洲滩在丰、平、枯水年的淹没天数
Ta b15Flooding days of wetland beach at differ ent
elevations in flood,nor mal a nd dr y yea rs
湿地洲滩高程(m)
平均淹没天数
丰水年(1999)平水年(2000)枯水年(2006)
141419728
1599290
169450
177400
184500
191900
图8模型模拟结果与遥感图像及其水体提取结果比较(图中白色表示水体,黑色为出露洲滩) Fig18Comparison among simulated image by t he model,r emote sensing image and classified image from remot e sensing(Where white par t means water and black part means emerged wet land beach)
此外,应用此模型对2000年10月9日的湿地水位情况进行空间模拟,将结果与遥感影像提取结果进行比较(图8)。

可以看出,两幅图像中,露出水面的洲滩(黑色部分)分布大致相当,但在河道沿岸的部分模拟有误,主要是因为DEM中,河道堤岸的高程值
6期周霞等:鄱阳湖湿地水位与洲滩淹露模型构建1729
低于实际值。

此外,在模拟图像中下部有一处明显的错误,将水体错分为出露洲滩,原因是该区域为农田,虽然高程较高,但由于人为影响,处于积水状态。

以遥感提取结果为基础,对模拟图像进行整体精度评价。

从表6中可以看出,相对遥感提取结果而言,水体和出露洲滩模拟精度分别为93126%和70196%,模型总体模拟精度约为8615%。

表6洲滩淹露模拟的像元分类混淆矩阵及精度评价
Tab16Confusion matrix and classification accur acy of submer sion or emer sion simulation of pixels
模拟值
像元总数模拟精度
水体出露洲滩
遥感提取水体1945691406620863593126%
出露洲滩26532648339136570196%
4结论与讨论
(1)本文应用遥感数据,在GIS空间叠加和缓冲区分析等功能模块支持下,初步建立起鄱阳湖湿地水位和洲滩淹露模型,模型综合考虑了地形、鄱阳湖水位、湖泊缓冲区等因素。

验证结果表明,该模型能较好地反映鄱阳湖湿地水位在时空尺度上的动态变化。

模型模拟精度达到85%以上。

(2)对于湿地,利用TM影像2、7波段标准化所得的水体指数FDWI,可以有效地区分水体、湿润植被、湿润沙地及云,其提取水体信息的精度达到98%,优于常用的NDWI和NDMI指数。

(3)当鄱阳湖平均水位小于1215m时,洲滩一般不会被淹没,在堤岸的分隔下,各子湖泊成为封闭的洼地,此时湿地水位主要与地形、蒸发量和降雨量等因素有关,可以根据蒸发量和降雨量的差值来确定水位的变幅。

(4)模型模拟误差主要来源于地形和水位数据的偏差,一些特殊地物(如农田)也会影响模拟精度。

此外,湿地水位一定程度上还受到湖底地形及地下水的影响,由于资料的限制,此次研究暂未涉及,尚待在今后进一步深入研究。

致谢:本研究得到江西遥感信息中心的方豫副主任、林联盛高工,江西师范大学刘影教授以及江西省水利规划设计院的熊大衎教授级高工等的大力帮助,在此表示衷心的感谢。

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Modeling of water level and submersion or emersion
in Poyang Lake wetland
ZH OU Xia1,2,ZH AO Ying2shi1,LIANG Wen2guang1
(11Guangzhou Institute of Geogr aphy,Guangzhou510070,China;
21Gr aduate Univer sity of Chinese Academy of Sciences,Beijing100049,China)
Abstr act:Poyang Lake wetland,as an important wetland in the world,is known for its pe2 r iodic variation of water level in a year affected by the Yangtze River and its tributaries of Ganjiang,Fujiang,Xinjiang,Raojiang and Xiushui rivers.It is very significant to under2 stand the variation of water level for rational exploitation and conser vancy of the wetland. This paper,taking Poyang Lake Nature Reserve as a study area,developed a model to simulate the water level and the status of submersion or emer sion of wetland using DEM, multi2tempor al images and multi2year water level data.First,a new water index FDWI was created to identify the water pixels based on spectr um featur e difference between bands2and7of Landsat T M.T he accuracy of classification for water and non2water rea2 ches about98%.Spatial overlay analysis was performed to obtain the elevations of both water and non2water pixels.Two normal distribution curves were then pr esented accord2 ing to elevation statistics.T he elevation in the crossed point of two curves was set as the value of water level.With the water level cor relation analysis between wetland and Poyang Lake,the regression equations in different lake buffer areas were developed.Further2 more,the model for water level and status of submersion or emersion of wetland was con2 structed,concerning the topography,buffer areas and water level of Poyang Lake.Final2 ly,the model was validated in estimating the temporal changes of water level of wetland for flood,normal and dry years respectively,as well as in simulating the spatial distribu2 tion of both water and non2water pixels of wetland on October9,2000.T he r esult shows that the model has satisfactory simulated effect with accur acy above85%.
Key words:Poyang Lake;wetland;water level;submer sion and emersion;model。