朱金峰，王乃昂＊＊，李卓侖，董春雨，陸 瑩，馬 寧

(1:蘭州大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院，蘭州730000)

(2:蘭州大學(xué)干旱區(qū)水循環(huán)與水資源研究中心，蘭州730000)

巴丹吉林沙漠湖泊季節(jié)變化的遙感監(jiān)測*

朱金峰1，2，王乃昂1，2＊＊，李卓侖1，2，董春雨1，2，陸 瑩1，2，馬 寧1，2

(1:蘭州大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院，蘭州730000)

(2:蘭州大學(xué)干旱區(qū)水循環(huán)與水資源研究中心，蘭州730000)

利用2001年12月28日、2002年3月18日、7月24日、9月26日、12月15日五期ETM+遙感影像，提取了巴丹吉林沙漠湖泊年內(nèi)季節(jié)變化信息，并分析了湖泊季節(jié)變化的統(tǒng)計特征與空間分布特征.結(jié)果顯示，巴丹吉林沙漠湖泊總面積和數(shù)量隨季節(jié)更替呈現(xiàn)出明顯的統(tǒng)計特征與空間分布特征.湖泊總面積和數(shù)量在當(dāng)年春、夏、秋、冬季均依次減少，到第二年春季又逐漸恢復(fù)到前一年春季狀態(tài);湖泊面積季節(jié)變化萎縮與增大區(qū)域呈集聚、連片分布態(tài)勢，部分時段湖泊面積變化表現(xiàn)出漸變分布特征.研究結(jié)果可為進(jìn)一步深入研究巴丹吉林沙漠湖泊水循環(huán)、湖泊水量平衡、湖泊生態(tài)系統(tǒng)提供科學(xué)參考.

巴丹吉林沙漠;湖泊;遙感;季節(jié)變化;湖泊水循環(huán)

在巴丹吉林沙漠高大沙丘之間的低地分布有許多內(nèi)陸小湖泊(海子)，總數(shù)約144個，其中常年有水的湖泊達(dá)74個，主要集中分布在沙漠的東南部［1］.1990s以來，關(guān)于巴丹吉林沙漠湖泊水源、湖泊水循環(huán)等科學(xué)問題一直是國內(nèi)外學(xué)者研究的熱點.這些研究主要通過地球化學(xué)、地質(zhì)外推等方法來解釋湖泊成因、湖泊水量在極度干旱的氣候環(huán)境下為何長久不衰，以及湖水的補(bǔ)給途徑和補(bǔ)給來源等問題，但得出的結(jié)論至今說法不一［2-12］.遙感技術(shù)能夠大范圍、及時快速地獲取地表環(huán)境信息，為湖泊水域動態(tài)變化監(jiān)測和相關(guān)參數(shù)的反演研究帶來了便利，成為湖泊研究強(qiáng)有力的技術(shù)手段［13］.目前國內(nèi)外學(xué)者在這些方面已經(jīng)開展了大量的研究工作，并取得了很大進(jìn)展［14-22］.但這些工作都圍繞著研究區(qū)湖泊近幾十年的動態(tài)變化及其原因展開的，而沒有關(guān)注湖泊季節(jié)變化特征.湖泊水域季節(jié)變化與降水、蒸發(fā)、地下水活動的季節(jié)性波動關(guān)系密切，特別是分布在西北干旱半干旱地區(qū)的內(nèi)陸湖泊，通過遙感監(jiān)測分析其季節(jié)變化特征，可為深入研究湖泊水循環(huán)、湖泊水量平衡、湖泊生態(tài)系統(tǒng)提供科學(xué)參考.本文基于以上思路，利用ETM+遙感影像，提取巴丹吉林沙漠湖泊年內(nèi)季節(jié)變化信息，并分析湖泊季節(jié)變化的統(tǒng)計特征與空間分布特征.

1 研究區(qū)概況

巴丹吉林沙漠位于雅布賴鹽湖與雅布賴山之西北，宗乃山、省道S218公路之西，黑河正義峽出山口、弱水東岸至古日乃湖之東，橫跨5個經(jīng)度，東西長約442km;合黎山、北大山、黑山頭之北，拐子湖、古居延澤之南，縱貫3個緯度，南北寬約354km，面積為5.2162×104km2，系我國僅次于塔克拉瑪干沙漠的第二大沙漠［23］.區(qū)內(nèi)地勢總體呈南高北低、東高西低的趨勢，海拔1000-1700m，全年主要受W-NW大陸風(fēng)系控制，多年平均降水量由東南向西北逐漸減少，東南部約為120mm，西北部不足40mm，多年平均蒸發(fā)量大于3000mm，年平均氣溫1-8℃，7月份最高達(dá)37-41℃，沙面則高達(dá)70-80℃，氣候極度干旱［5］.與世界上其他沙漠明顯不同的是，東南部的高大復(fù)合型沙山，相對高度一般達(dá)200-300m，最高的超過430m;沙山之間的洼地分布著許多大小不等的永久性湖泊，絕大多數(shù)屬礦化度很高的鹽堿湖，還有一定數(shù)量的淡水湖，這一奇特景觀類型為世界罕見.本文選取沙漠東南部常年有水的湖泊區(qū)域(39°30'-40°07'N，101°42'-102°40'E)(圖1)作為研究區(qū).

圖1 研究區(qū)位置及湖泊分布Fig.1 The location of study area and distribution of desert lakes

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)源及其預(yù)處理

研究所用的數(shù)據(jù)為全球陸地覆蓋設(shè)施中心——地球科學(xué)數(shù)據(jù)交換站點(GLCF-ESDI)提供的五期Land-sat-7 ETM+L1T級遙感影像，軌道號(Path/Row)為132/32、132/33，時間分別為2001年12月28日、2002年3月18日、7月24日、9月26日、12月15日，影像質(zhì)量良好，平均云量均小于1%，且已經(jīng)過幾何校正［24］，不同月份數(shù)據(jù)間達(dá)到高精度配準(zhǔn).根據(jù)研究區(qū)范圍對影像進(jìn)行拼接、裁剪.采用PCA方法對ETM+多光譜波段與全色波段數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，此方法的融合效果在影像保光譜特性、信息量和清晰度三方面效果最佳［25］，融合后數(shù)據(jù)的空間分辨率為15m.采用Albers等積投影對影像進(jìn)行投影轉(zhuǎn)換.影像的拼接、裁剪、融合、投影轉(zhuǎn)換均借助ERDAS IMAGINE 9.2圖像處理軟件完成.

2.2 湖泊光譜特征分析

相對于其他地物而言，湖泊水體對入射光具有強(qiáng)吸收性，在大部分遙感傳感器的波長范圍內(nèi)，呈現(xiàn)較弱的反射率.清澈水體的遙感信息模型根據(jù)其反射率可以近似表示為:藍(lán)光＞綠光＞紅光＞近紅外＞短波紅外［26-29］.從研究區(qū)湖泊、鹽堿地、陰影、植被、沙丘五種地物光譜曲線可以看出，湖泊在藍(lán)光波段(ETM+1波段)的DN值最大，在近紅外(ETM+4波段)、短波紅外(ETM+5、7波段)同時具有強(qiáng)烈的吸收性，而其他四種地物的DN值均高于湖泊，特別在ETM+4、5、7波段(圖2).利用湖泊這種典型特征，可建立提取湖泊信息的水體指數(shù).

圖2 湖泊、鹽堿地、陰影、植被、沙丘的光譜曲線Fig.2 Spectral curves of lakes，saline and alkaline land，shadow，vegetation and sand dune from Landsat-ETM+images

2.3 湖泊信息提取

2.3.1 湖泊信息提取約定 為了真實反映湖泊數(shù)量、面積大小隨季節(jié)變化特征，在提取湖泊信息之前，約定如下:①湖泊指水域覆蓋地區(qū)，不包括湖泊內(nèi)的島嶼、湖泊周圍沼澤化草甸、鹽生草甸等植被、現(xiàn)代干涸鹽堿湖盆等地區(qū);②野外考察和影像初步解譯均得出在冬季(2001年12月28日、2002年12月15日)影像上，部分湖面邊緣水域出現(xiàn)結(jié)冰現(xiàn)象，在湖泊信息提取時，這些結(jié)冰區(qū)域應(yīng)當(dāng)包括在湖泊之內(nèi);③影像上大于等于4個像元(900m2)的湖泊均提取出來;④由于湖泊季節(jié)性萎縮，部分湖泊出現(xiàn)分裂現(xiàn)象，即一個大湖泊縮成幾個小湖泊，在湖泊信息后處理時，將這幾個小湖泊合并，其面積和數(shù)量統(tǒng)一記為一個湖泊.

2.3.2 湖泊信息提取方法 前人已經(jīng)建立了多個水體指數(shù)提取水體信息，如歸一化水體指數(shù)NDWI(Normalized Difference Water Index)［26］、改進(jìn)歸一化水體指數(shù) MNDWI(Modified NDWI)［27］、增強(qiáng)型水體指數(shù) EWI(Enhanced Water Index)［28］、新型水體指數(shù) NWI(New Water Index)［29］.本研究根據(jù)沙漠湖泊典型的光譜特征，提出了一種用于提取沙漠湖泊信息的水體指數(shù)DLWI，其公式如下:

其中:bblue、bmir分別代表ETM+影像第1、5波段的DN值;C為常數(shù)，本研究取100，目的是將DLWI的數(shù)值區(qū)間進(jìn)行拉伸，方便閾值的確定.

建立的DLWI指數(shù)可以輕易實現(xiàn)湖泊水體與其他地類的區(qū)分，這主要是由于:①湖泊在第1波段具有最大的DN值，而在第5波段的DN值很低(圖2)，由DLWI指數(shù)得到的水體信息值均在正值區(qū)間;② 鹽堿地、陰影、植被和沙丘在第5波段的DN值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其各自在第1波段的DN值，由DLWI指數(shù)得到的這4種地物的信息值均在負(fù)值區(qū)間.因此用閾值法就可達(dá)到正確提取湖泊信息的目的.

2.3.3 湖泊信息后處理 對DLWI指數(shù)法提取的湖泊信息，依據(jù)“湖泊信息提取約定”進(jìn)行人工處理.對于春、夏、秋三季對應(yīng)的影像，目視解譯對湖泊邊界進(jìn)行修正，并去除小于4個像元的湖泊信息.對于冬季對應(yīng)的影像，存在兩個問題并對其處理如下:①由于成像時太陽高度角為一年中最小時段，高大沙山陰影與湖泊水體出現(xiàn)“異物同譜”現(xiàn)象，對提取后的信息目視去除所有沙山陰影;②由于冰面與湖泊水體光譜特征存在差異，去除沙山陰影后的湖泊信息沒有包含冰面，故目視補(bǔ)充解譯冰面信息.

根據(jù)地形圖信息為提取的湖泊空間數(shù)據(jù)賦屬性值，最終形成研究區(qū)湖泊的春、夏、秋、冬四季空間數(shù)據(jù)庫.總體研究技術(shù)路線如圖3所示.

圖3 研究技術(shù)路線Fig.3 Completing routines for research

3 結(jié)果與分析

3.1 湖泊季節(jié)變化統(tǒng)計特征

利用ETM+影像提取的研究區(qū)湖泊各季節(jié)信息及變化情況可以看出，巴丹吉林沙漠湖泊總數(shù)量和總面積隨季節(jié)更替均有所變化，春季湖泊總數(shù)量和總面積達(dá)到年內(nèi)最大值，夏、秋、冬季湖泊總數(shù)量和總面積均逐漸減小，到了冬季湖泊總數(shù)量和總面積減小到年內(nèi)最小值.從2001年冬季到2002年春季湖泊總數(shù)量和總面積又開始增大，重新達(dá)到年內(nèi)最大值(表1).

表1 湖泊信息提取結(jié)果統(tǒng)計Tab.1 The statistical results of desert lakes interpreted from Landsat-ETM+images

依據(jù)研究區(qū)湖泊面積大小變化范圍，將湖泊分為大于 1、0.5-1、0.5km2以下三種級別，分別稱為“大”、“中”、“小”湖泊，其分級信息如表2所示;并將湖泊季節(jié)變化分級的轉(zhuǎn)化信息列出如表3所示，進(jìn)一步分析湖泊季節(jié)變化的分級效應(yīng)發(fā)現(xiàn)，“大”湖泊隨季節(jié)更替的變化最明顯，湖泊總面積由春至冬依次遞減，春、夏、秋、冬季分別為6.84、4.73、3.64、3.61km2，其中，春夏之交2個“大”湖泊萎縮成“中”湖泊，夏秋之交1個“大”湖泊萎縮成“中”湖泊，而由冬至春，有3個“中”湖泊增大成“大”湖泊，補(bǔ)給了湖泊面積;“中”湖泊隨季節(jié)更替的變化也比較明顯，湖泊面積春、夏、秋、冬季分別為1.69、3.16、4.03、3.85km2，呈先增大后減小的變化趨勢，這主要是由于在春夏之交和夏秋之交個別“大”湖泊萎縮成“中”湖泊形成對“中”湖泊面積的補(bǔ)給，由冬至春3個“中”湖泊又增大成“大”湖泊，致使“中”湖泊面積有所減小;“小”湖泊隨季節(jié)更替的面積變化相對不太明顯，但湖泊數(shù)量變化由春至冬呈明顯的減少特征，春、夏、秋、冬季分別為100、87、79、76個，排除春夏之交1個“中”湖泊萎縮成“小”湖泊對“小”湖泊數(shù)量的補(bǔ)給后可看出，春夏之交、夏秋之交、秋冬之交干涸的湖泊數(shù)量分別為14、7、3個，而由冬至春25個“小”湖泊再現(xiàn)水域，補(bǔ)給了湖泊面積.

由此可知，湖泊總面積和數(shù)量隨季節(jié)更替均有較大變化，當(dāng)年春、夏、秋、冬季湖泊總面積和數(shù)量均依次減少，到第二年春季，湖泊總面積和數(shù)量又逐漸恢復(fù)到前一年狀態(tài);由于湖泊面積的季節(jié)變化性，“大”、“中”、“小”湖泊之間存在相互轉(zhuǎn)化特點，部分“小”湖泊表現(xiàn)出“干涸”與“再現(xiàn)水域”的變化現(xiàn)象，這些變化均表現(xiàn)在湖泊總面積與數(shù)量季節(jié)總體變化特征的過程中.

表2 湖泊分級信息Tab.2 The classified information of desert lakes

表3 湖泊季節(jié)變化分級轉(zhuǎn)化信息Tab.3 The transformation of classified information of desert lakes

3.2 湖泊季節(jié)變化空間分布特征

為了分析湖泊季節(jié)變化空間分布特征，利用ArcGIS 9.2軟件對各季節(jié)湖泊空間數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加分析，得到各季節(jié)湖泊面積變化量，處理如下:①根據(jù)空間矢量數(shù)據(jù)分級符號化方法［30］，按照Natural Breaks方案對湖泊面積季節(jié)變化量進(jìn)行分級符號化處理，得到其點層上的空間分布格局;② 基于GIS的空間插值方法，在采用交叉驗證法對反距離加權(quán)法(Inverse Distance Weighting，IDW)、普通克里格法(Ordinary Kriging，OK)、泛克里格法(Universal Kriging，UK)三種插值效果驗證的基礎(chǔ)上(表4)［31］，選擇IDW和OK法作為精度和效果最優(yōu)的方法，分別對夏-秋、秋-冬和冬-春、春-夏湖泊面積季節(jié)變化量進(jìn)行插值模擬，得到其面層上的空間分布格局(圖4).現(xiàn)結(jié)合圖1和圖4，對湖泊季節(jié)變化空間分布特征解釋如下:

(1)由春至夏，研究區(qū)西北部格力圖、達(dá)布蘇圖和中北部包爾準(zhǔn)圖、準(zhǔn)吉格德周圍形成兩大湖泊萎縮區(qū)域，梧桐圖、諾爾圖到音德爾圖一帶也是湖泊萎縮較大的區(qū)域，萎縮的湖泊共計66個，其中位于兩大湖泊萎縮區(qū)域中干涸的季節(jié)性湖泊達(dá)到7個;與此同時，東南部寶日陶勒蓋、準(zhǔn)敖格欽一帶的淡水湖形成湖泊增大區(qū)域，其他地區(qū)亦有個別增大湖泊呈零星分布，增大的湖泊共計43個.在總體空間趨勢上，從研究區(qū)西北部到東南部，湖泊面積變化表現(xiàn)出萎縮-基本不變-增大的漸變分布特征.

表4 三種空間插值方法的交叉驗證結(jié)果Tab.4 Cross-validation results of the three spatial interpolation methods

圖4 湖泊面積季節(jié)變化量空間分布格局Fig.4 Spatial pattern of the lake area seasonal variation

(2)由夏至秋，研究區(qū)西北部木日圖和哈拉木格圖形成兩大湖泊萎縮區(qū)域，音德爾圖、浩尼吉林一帶也是湖泊萎縮較大的區(qū)域，萎縮的湖泊共計92個，其中位于兩大湖泊萎縮區(qū)域中干涸的季節(jié)性湖泊有2個;期間，增大的湖泊只有3個，分別是位于中部的布爾特和東南部的哈拉特日圖、巴丹湖.與春夏之交相比，此期間萎縮的湖泊數(shù)量大大增加.在總體上湖泊面積變化趨勢雖不明顯，但仍可以看出從西北到東南湖泊萎縮量逐漸減少的變化特征.

(3)由秋至冬，研究區(qū)中東部音德爾圖、呼隆特和西南部陶來圖、昭爾格圖一帶形成兩大湖泊萎縮區(qū)域，北部腦滾諾爾、陶蘇吉林周圍也是湖泊萎縮較大的區(qū)域，萎縮的湖泊共計68個，其中干涸的季節(jié)性湖泊共計15個;西北部達(dá)布蘇圖、烏蘭吉林和東南部希勒克、通古圖一帶形成湖泊增大區(qū)域，增大的湖泊共計31個，其中再現(xiàn)水域的季節(jié)性湖泊共計12個.與春夏之交、夏秋之交相比，此期間湖泊面積變化總體空間趨勢很明顯，增大的湖泊在西北-東南方向上形成一帶狀區(qū)域，而在此帶狀區(qū)域的中部兩邊則為湖泊萎縮區(qū)域.

(4)由冬至春，研究區(qū)中東部音德爾圖、諾爾圖和西南部布爾特、伊和吉格德周圍形成兩大湖泊增大區(qū)域，北部的腦滾諾爾、南部的杜貴吉林一帶也是湖泊增大較大的區(qū)域，增大的湖泊共計96個，其中再現(xiàn)水域的季節(jié)性湖泊達(dá)到25個;期間亦有個別面積減小的湖泊，如北部的蘇勒圖、南部的哈拉特日圖等.此期間是湖泊總面積與數(shù)量補(bǔ)給的時間段，湖泊面積變化表現(xiàn)出總體增大的空間分布格局，只在南部淡水湖區(qū)域出現(xiàn)較小萎縮區(qū)域.

從以上分析看出，湖泊面積季節(jié)變化在空間分布上特征明顯，湖泊萎縮與增大的區(qū)域呈集聚、連片分布態(tài)勢，部分時段湖泊面積變化表現(xiàn)出漸變分布特征.

4 結(jié)論

利用ETM+遙感影像提取了巴丹吉林沙漠湖泊年內(nèi)季節(jié)變化信息，從統(tǒng)計結(jié)果和空間分布兩方面分析了湖泊季節(jié)變化特征，得出以下結(jié)論:(1)巴丹吉林沙漠湖泊總面積和數(shù)量在當(dāng)年春、夏、秋、冬季均依次減少，到第二年春季湖泊總面積和數(shù)量又逐漸恢復(fù)到前一年狀態(tài)，在此變化過程中伴有“大”、“中”、“小”湖泊之間的相互轉(zhuǎn)化以及部分“小”湖泊“干涸”和“再現(xiàn)水域”的現(xiàn)象特征.(2)在空間分布上，巴丹吉林沙漠湖泊面積季節(jié)變化特征明顯，湖泊萎縮與增大區(qū)域呈集聚、連片分布態(tài)勢，部分時段湖泊面積變化表現(xiàn)出漸變分布特征.

由于缺少2002年6月ETM+數(shù)據(jù)，本文在遙感影像獲取時間與季節(jié)變化對應(yīng)問題上尚存缺陷.本研究組已于2009年末建成巴丹吉林沙漠野外觀測實驗站.利用全年12月份遙感數(shù)據(jù)逐月監(jiān)測沙漠湖泊變化，將其結(jié)果與沙漠實驗站觀測資料對比分析，進(jìn)一步解釋巴丹吉林沙漠湖泊年內(nèi)季節(jié)變化的原因、湖泊水循環(huán)、湖泊水量平衡等科學(xué)問題，是下一步研究的重點.

致謝:本文在寫作和修改過程中得到蘭州大學(xué)地球系統(tǒng)科學(xué)研究所張建明副教授、黃銀洲博士、李育博士等的幫助，兩位審稿專家對本文修改也提出了重要建議，在此一并感謝.

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RS-based monitoring seasonal changes of lake in Badain Jaran Desert

ZHU Jinfeng1，2，WANG Naiang1，2，LI Zhuolun1，2，DONG Chunyu1，2，LU Ying1，2＆ MA Ning1，2
(1:College of Earth and Environmental Science，Lanzhou University，Lanzhou 730000，P.R.China)
(2:Center for Hydrologic Cycle and Water Resources in Arid Region，Lanzhou Univesity，Lanzhou 730000，P.R.China)

Using ETM+remote sensing images acquired on Dec.28 in 2001，March 18，July 24，Sept.26，Dec.15 in 2002，respectively，this study extracted the information of seasonal changes of the number and areas of lakes and analyzed the statistical characteristics and spatial distribution of them.The following conclusions were drawn.Firstly，the number and total area of desert lakes showed a decreasing trend from spring，summer，autumn to winter in the first year and regained the original condition gradually in the next spring.Secondly，the seasonal variation of lake area displayed an obvious characteristic that the atrophic and increased area of lake present a distribution of gathers and continual pieces and gradual changes in the spatial distribution showed in some time section.The automatic weather observation station of Badain Jaran Desert had been completed in winter in 2009.Our next focus is to study the scientific issues of lake water cycle further，water balance both using RS imagery data and meteorological observation data.

Badain Jaran Desert;lake;remote sensing;seasonal changes;lake water cycle

＊ 國家基礎(chǔ)科學(xué)人才培養(yǎng)基金項目(J0730536)和高等學(xué)校博士學(xué)科點專項科研基金項目(20090211110025)聯(lián)合資助.2010-07-06收稿;2010-09-02收修改稿.朱金峰，男，1985年生，碩士研究生;E-mail:zhujf08@lzu.cn.

＊＊ 通訊作者;E-mail:wangna@lzu.edu.cn.