鐘仕全，莫建飛，羅永明，盧保英，覃日輝

（1.廣西氣象減災(zāi)研究所，南寧 530022；2.國家衛(wèi)星氣象中心遙感應(yīng)用試驗(yàn)基地，南寧 530022；3.都安氣象局，廣西 都安 530700；4.馬山氣象局，廣西 馬山 530600）

基于GF-1遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測的巖溶洼地洪澇災(zāi)害特征分析

鐘仕全1，2，莫建飛1，2，羅永明1，2，盧保英3，覃日輝4

（1.廣西氣象減災(zāi)研究所，南寧 530022；2.國家衛(wèi)星氣象中心遙感應(yīng)用試驗(yàn)基地，南寧 530022；3.都安氣象局，廣西 都安 530700；4.馬山氣象局，廣西 馬山 530600）

2015年6月中旬，強(qiáng)降水引發(fā)了廣西馬山縣、都安縣、大化縣巖溶洼地嚴(yán)重洪澇災(zāi)害，利用高分衛(wèi)星數(shù)據(jù)獲取周期快、空間分辨率高的優(yōu)勢對此次洪澇受災(zāi)情況開展監(jiān)測評估。根據(jù)巖溶洼地遙感影像特征和多時(shí)相歸一化植被指數(shù)變化特征識別巖溶洼地受淹信息，依托GIS空間疊置分析技術(shù)耦合遙感本底信息和基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)，分析巖溶洼地洪澇災(zāi)害時(shí)空特征。本研究充分驗(yàn)證了GF-1衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測巖溶洼地洪澇災(zāi)情的有效性，并可細(xì)致描繪巖溶洼地洪澇災(zāi)害淹沒時(shí)間長、受災(zāi)面積小、數(shù)量多、分布廣泛的特點(diǎn)。

GF-1巖溶洼地；洪澇災(zāi)害監(jiān)測；特征

20世紀(jì)60年代發(fā)展起來的衛(wèi)星遙感監(jiān)測技術(shù)具有覆蓋范圍廣、周期短、時(shí)效性強(qiáng)，且不受地面監(jiān)測條件控制等特點(diǎn)，在洪澇災(zāi)害中得到越來越多的應(yīng)用［1］。不同類型的遙感數(shù)據(jù)源在洪澇災(zāi)情信息提取中具有各自的優(yōu)勢和特點(diǎn)，洪澇災(zāi)害遙感監(jiān)測中，應(yīng)用比較廣泛的光學(xué)數(shù)據(jù)主要有TM、ETM、MSS、SPOT、CBERS、AVHRR、MODIS、CCD、HRV、HRG、MERSI等，微波遙感數(shù)據(jù)主要有SAR、ASAR、SSM/ I、MRI等［2］。在這些遙感應(yīng)用中，針對巖溶洼地洪澇災(zāi)害監(jiān)測評估方面的研究比較少見。

廣西喀斯特地區(qū)面積為8.95萬km2，占全區(qū)總面積的37.8%［3］?？λ固氐貐^(qū)植被覆蓋率低，一遇強(qiáng)降水，易發(fā)山洪匯集于洼地，因地表河流水位的升高，地表水的倒灌而致使地下河水面比降下降甚至成負(fù)比降，地下水沿天窗或漏斗上涌而造成洼地內(nèi)積水成澇。目前國內(nèi)關(guān)于巖溶洼地內(nèi)澇成因、特征、治理等取得了一定的進(jìn)展［4-8］，但基于高分衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測的巖溶洼地洪澇災(zāi)害特征方面研究較少報(bào)道。利用可見光衛(wèi)星遙感技術(shù)開展洪澇災(zāi)害監(jiān)測具有較大的難度。GF-1衛(wèi)星突破了高空間分辨率、多光譜與高時(shí)間分辨率結(jié)合的光學(xué)遙感技術(shù)，實(shí)現(xiàn)在同一顆衛(wèi)星上高分辨率和寬幅成像能力的結(jié)合，有效地解決了空間分辨率和時(shí)間分辨率的矛盾，在國土資源調(diào)查、災(zāi)害監(jiān)測、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)等方面發(fā)揮重要作用［9］。本文以廣西的馬山、都安、大化等縣為研究對象，利用GF-1衛(wèi)星獲取數(shù)據(jù)周期快、衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)空間分辨率高、能提供豐富的地物細(xì)節(jié)技術(shù)優(yōu)勢［10］，研究巖溶地區(qū)洼地洪澇受災(zāi)情況。根據(jù)巖溶洼地遙感影像特征、多時(shí)相的NDVI變化特征，識別受災(zāi)巖溶洼地信息，采用GIS技術(shù)將遙感本底信息、基礎(chǔ)地理新進(jìn)行空間疊置分析，總結(jié)巖溶地區(qū)洼地的洪澇災(zāi)害特征，為研究地區(qū)洪澇災(zāi)害的成因、監(jiān)測評估及防治對策提供參考依據(jù)、對促進(jìn)研究區(qū)農(nóng)業(yè)的防災(zāi)減災(zāi)及其可持續(xù)發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

1 背景

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)（馬山、都安、大化縣）位于廣西的中西部，屬于紅水河流域，該地下河流域區(qū)地貌上地處桂西山地與桂中盆地的過渡帶之間，地形大部分以巖溶峰叢為主，總的地勢大致由西北向東南傾斜。研究區(qū)內(nèi)地層出露較齊全，其中80%以上的土地面積為碳酸鹽巖地層分布區(qū)，山高坡陡，巖溶洼地、谷地負(fù)地形眾多，巖溶發(fā)育強(qiáng)烈。研究區(qū)降雨時(shí)空分配極不均勻，加上這一特殊脆弱的地質(zhì)環(huán)境系統(tǒng)，且人為因素的作用，導(dǎo)致洪澇災(zāi)害頻發(fā)。

1.2 災(zāi)害性降水過程

2015年6月13日20時(shí)至15日20時(shí)，受高空槽和低渦切變線共同影響，廣西北部、東北部出現(xiàn)了大暴雨，特大暴雨的天氣過程（圖1，見彩頁）。雨量大于250mm特大暴雨有38個(gè)站，主要分布在大化縣、都安縣和馬山縣。本次強(qiáng)降雨造成研究區(qū)遭遇嚴(yán)重洪澇災(zāi)害，受淹面積雖小，但受災(zāi)人口多，農(nóng)作物受淹嚴(yán)重。馬山縣里當(dāng)鄉(xiāng)、加方鄉(xiāng)、喬利鄉(xiāng)、白山鎮(zhèn)、古零鎮(zhèn)、百龍灘鎮(zhèn)等多個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)數(shù)10個(gè)村屯外出道路中斷，上萬名群眾受困；都安縣地蘇鎮(zhèn)、龍灣鄉(xiāng)、澄江鎮(zhèn)、安陽鎮(zhèn)、東廟鄉(xiāng)、菁盛鄉(xiāng)、高嶺鎮(zhèn)、保安鄉(xiāng)等鄉(xiāng)鎮(zhèn)不同程度受災(zāi)，受災(zāi)農(nóng)作物上千公頃。

2 數(shù)據(jù)源與方法技術(shù)

2.1 數(shù)據(jù)源

衛(wèi)星遙感資料：2014年06月15日、2015年6月28日，2015年7月7日成像GF1衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，分辨率16m，輔助數(shù)據(jù)，LC82015.06.17成像數(shù)據(jù)、GOOGEL。

氣象降水資料：2015年6月13日20時(shí)至6月15日20時(shí)廣西全區(qū)自動站和國家氣象站逐時(shí)雨量數(shù)據(jù)。

廣西遙感本底數(shù)據(jù)：主要包括廣西耕地、居民地、道路、林地、灌草地等遙感本底信息［11］。

基礎(chǔ)地理信息：主要包括研究區(qū)縣界、鄉(xiāng)鎮(zhèn)界、縣級行政中心、鄉(xiāng)級行政中心、行政村、道路等信息，30m分辨率DEM數(shù)據(jù)。

2.2 方法技術(shù)

根據(jù)氣象部門的災(zāi)害監(jiān)測資料，2015年6月15日研究區(qū)發(fā)生了嚴(yán)重的洪澇災(zāi)害。由于天氣原因，直至2015年06月28日才獲得晴空的GF-1衛(wèi)星遙感資料，但此時(shí)洼地洪澇已有部分消退，如果采用常規(guī)的遙感水體監(jiān)測方法，則無法識別洼地洪澇淹沒的有效范圍。因此，可利用洼地受淹植被的變化情況，以此識別洼地淹沒范圍（圖2）。

圖2 技術(shù)路線

表1 3時(shí)相巖溶洼地NDVI像元數(shù)統(tǒng)計(jì)

首先以DEM數(shù)據(jù)、高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，利用GIS技術(shù)，采用水文模型提取洼地、計(jì)算洼地深度，確定洼地范圍，然后利用RS技術(shù)，分析歷史高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)的洼地紋理特征，結(jié)合目視判斷方法提取巖溶洼地范圍，再計(jì)算歷史和實(shí)時(shí)多時(shí)相高分遙感數(shù)據(jù)洼地的NDVI值，分析多時(shí)相的NDVI變化特征，監(jiān)測巖溶洼地洪澇淹沒范圍，評估巖溶洼地承災(zāi)體受淹情況，分析巖溶洼地洪澇災(zāi)害特征。本文利用2014年6月15日的GF1衛(wèi)星數(shù)據(jù)，通過紋理分析，結(jié)合GIS技術(shù)提取了研究區(qū)的洼地范圍。利用2014年6月15日（時(shí)相1）、2015年06月28日（時(shí)相2）、2015年07月07（時(shí)相3）日GF-1衛(wèi)星數(shù)據(jù)計(jì)算巖溶洼地的NDVI，統(tǒng)計(jì)分析巖溶洼地范圍內(nèi)的NDVI值分布特征（表1、圖3（見彩頁））。

根據(jù)3個(gè)時(shí)相NDVI像元統(tǒng)計(jì)：洼地NDVI平均值，時(shí)相1為0.33，時(shí)相2為0.23，時(shí)相3為0.24；洼地NDVI值在［-1，0），時(shí)相1像元數(shù)為0，時(shí)相2像元數(shù)為1124，時(shí)相3的像元數(shù)為320，表明時(shí)相1無水體淹沒，時(shí)相2、時(shí)相3遭遇水體淹沒，且到時(shí)相3時(shí)淹沒的水體已經(jīng)消退一部分；在［0，0.3），時(shí)相1像元數(shù)為2183，時(shí)相2像元數(shù)為6378，時(shí)相3的像元數(shù)為7874，表明洼地受到水體淹沒后低值區(qū)間的NDVI像元數(shù)量增多，即植被指數(shù)變差；在［0.3，0.5），時(shí)相1像元數(shù)為9262，時(shí)相2像元數(shù)為4170，時(shí)相3像元數(shù)為3008，表明洼地受到水體淹沒后中值區(qū)間的NDVI像元數(shù)量變少，即植被指數(shù)變差；在［0.5，0.7］，時(shí)相1像元數(shù)為515，時(shí)相2像元數(shù)288，時(shí)相3像元為758，表明少數(shù)洼地受到水體淹沒后高值區(qū)間的NDVI像元數(shù)先變少后變多，即少部分植被隨著洪澇消退后一段時(shí)間植被指數(shù)開始變好，這是由于部分甘蔗等抗洪澇災(zāi)害較強(qiáng)的作物，長期受干旱災(zāi)害后，突然獲得充足的水分而迅速生產(chǎn)。

巖溶洼地遭遇洪澇災(zāi)害后NDVI的變化特征為：大部分洼地的低值［0，0.3）DNVI像元數(shù)量增多，中值［0.3，0.5）NDVI像元數(shù)量減少，只有少部分高值［0.5，0.7］NDVI像元數(shù)量先減少后增多，即巖溶洼地遭遇洪澇災(zāi)害后大部分植被指數(shù)變差，當(dāng)NDVI平均值降低到小于0.25時(shí)，可初步確定為受災(zāi)洼地。

表1 3時(shí)相巖溶洼地NDVI像元數(shù)統(tǒng)計(jì)

3 巖溶洼地洪澇監(jiān)測結(jié)果

3.1 巖溶洼地洪澇災(zāi)害面積統(tǒng)計(jì)

本次災(zāi)害性降水過程造成研究區(qū)33個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)187個(gè)行政村的巖溶洼地發(fā)生洪澇災(zāi)害，受淹總面積為16691.5hm2，其中，居民地受淹面積1328.1 hm2，占受淹總面積的8.0%；耕地受淹面積8839.0hm2，占受淹總面積的53.0%，道路受淹755.3km。大化縣有10個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)65個(gè)行政村受淹，受淹面積5853.1hm2，其中，居民地受淹面積491.5hm2，耕地受淹面積3259.6hm2，道路受淹268.0km；都安縣14個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)55個(gè)行政村受淹，受淹面積為4276.5 hm2，其中，居民地受淹面積332.3hm2，耕地受淹面積1882.2hm2，道路受淹171.8km；馬山縣9個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)67個(gè)行政村受淹，受淹面積為6561.9hm2，其中，居民地受淹面積504.3hm2，耕地受淹面積3697.2hm2，道路受淹315.5km。研究區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)巖溶洼地承災(zāi)體受淹情況統(tǒng)計(jì)見表2所示。

3.2 巖溶洼地洪澇災(zāi)害特征分析

根據(jù)降水資料的統(tǒng)計(jì)，本次災(zāi)害性降水過程研究區(qū)平均降水量為290.4mm，通過2015年7月7日GF1衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)對研究區(qū)巖溶洼地洪澇監(jiān)測可知，研究區(qū)部分巖溶洼地淹沒時(shí)間已有23天，表明巖溶地區(qū)洼地洪澇災(zāi)害具有受災(zāi)時(shí)間長的特征。根據(jù)前人研究成果［8］，巖溶洼地洪澇災(zāi)害主要出現(xiàn)在每年汛期，特別是5～8月，日降水量在100mm以上，即發(fā)生洪澇災(zāi)害，一年少則發(fā)生1～4次，多者達(dá)5～8次。洪澇的消退速度取決于洪澇程度和管道的排泄能力，當(dāng)屬小范圍內(nèi)澇和有較強(qiáng)的消水通道時(shí)，2～3天可自行消畢，但在消水不暢通的地區(qū)，有時(shí)長達(dá)1～2個(gè)月。

根據(jù)研究區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)巖溶洼地洪澇面積統(tǒng)計(jì)可知，研究區(qū)有33個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)187個(gè)行政村受淹，表明巖溶地區(qū)洼地洪澇災(zāi)害具有受災(zāi)分布廣的特征；研究區(qū)洪澇災(zāi)害的主要承災(zāi)體為居民地、耕地、道路，其中，居民地受淹面積占8%，耕地受淹面積占53%，受淹道路755.3km，表明巖溶地區(qū)洼地洪澇災(zāi)害對當(dāng)?shù)氐纳?、交通、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成極大的影響。

根據(jù)研究區(qū)巖溶洼地洪澇面積等級統(tǒng)計(jì)可知，研究區(qū)巖溶洼地洪澇災(zāi)害有1030處，其中，面積小于10ha淹沒區(qū)有615處，占總數(shù)60%，平均面積為4.7hm2，面積在10hm2至50hm2之間淹沒區(qū)有357處，占總數(shù)35%，平均面積為20.3hm2，表明巖溶地區(qū)洼地洪澇災(zāi)害具有數(shù)量多，面積小的特征。研究區(qū)巖溶洼地洪澇面積等級統(tǒng)計(jì)見表3。

表2 研究區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)巖溶洼地承災(zāi)體受淹情況統(tǒng)計(jì)

由于研究區(qū)地形地貌、地質(zhì)構(gòu)造的特點(diǎn)，洪澇災(zāi)害空間上呈現(xiàn)一定的規(guī)律性。都安縣主要分布在西南部的保安鄉(xiāng)—東廟鄉(xiāng)—地蘇鄉(xiāng)由北向南呈線狀或帶狀分布；馬山縣主要集中分布于古零的古龍、古寨的提臺—加良北東一帶，以及喬利西北部—白山西部及紅水河南岸一帶地區(qū)，總體分布方向上看，略具有北西向的條帶狀及條帶、星散狀的組合特征；大化縣主要分布在大化縣中南部的古河鄉(xiāng)—六也鄉(xiāng)—大化鎮(zhèn)、百馬鄉(xiāng)—貢川鄉(xiāng)、古文鄉(xiāng)—共和鄉(xiāng)等3條由西北向東南的帶狀分布。研究區(qū)巖溶洼地洪澇災(zāi)害空間分布如圖4所示。

表3 研究區(qū)巖溶洼地洪澇面積等級統(tǒng)計(jì)

4 結(jié)論

（1）南方低緯度地區(qū)洪澇災(zāi)害頻發(fā)，受云系遮蓋影像，利用可見光衛(wèi)星遙感技術(shù)開展洪澇災(zāi)害監(jiān)測具有較大的難度。利用GF1衛(wèi)星獲取數(shù)據(jù)周期快、衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)空間分辨率高的優(yōu)勢，并結(jié)合GIS空間分析技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)洪澇災(zāi)害監(jiān)測評估。

圖4 研究區(qū)巖溶洼地洪澇災(zāi)害空間分布圖

（2）巖溶地區(qū)洼地洪澇災(zāi)害具有受災(zāi)時(shí)間長、受災(zāi)分布廣、數(shù)量多、受災(zāi)面積小的特征，一旦災(zāi)害發(fā)生，對當(dāng)?shù)氐纳a(chǎn)、生活、交通會造成極大的影響。

（3）巖溶地區(qū)洼地洪澇災(zāi)害分布與強(qiáng)降雨區(qū)集中分布一致，空間上呈現(xiàn)一定的規(guī)律性。都安縣具有由北向南呈線狀或帶狀分布特征；大化縣具有北西向的條帶狀及條帶、星散狀的組合特征；馬山縣具有由西北向東南的帶狀分布特征。

（4）研究結(jié)果可以進(jìn)一步探討巖溶洼地洪澇災(zāi)害監(jiān)測、預(yù)警、評估等技術(shù)方法，以提高巖溶洼地洪澇災(zāi)害防災(zāi)減災(zāi)時(shí)效性、科學(xué)性。

［1］周成虎.洪澇災(zāi)害遙感監(jiān)測研究［J］.地理研究，1993，12（2）：63-68.

［2］李加林，曹羅丹，浦瑞良.洪澇災(zāi)害遙感監(jiān)測評估研究綜述［J］.水利學(xué)報(bào)，2014，45（3）：253-260.

［3］宋書巧.廣西喀斯特地區(qū)洪澇災(zāi)害研究［J］.廣西師院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），1998，15（1）：20-24.

［4］光耀華，郭純青，李文興，等.巖溶浸沒內(nèi)澇災(zāi)害研究［M］.桂林：廣西師范大學(xué)出版社，2001.

［5］裴建國，李慶松.生態(tài)環(huán)境破壞對巖溶洼地內(nèi)澇的影響—以馬山古寨鄉(xiāng)為例［J］.中國巖溶，2001，20（4）：297-299.

［6］李慶松，李兆林，裴建國，等.馬山東部巖溶洼地谷地內(nèi)澇特征與治理規(guī)劃［J］.中國巖溶，2008，27（4）：259-365.

［7］楊富軍，蔣忠誠，羅為群，等.廣西典型巖溶內(nèi)澇成因與防治分析［J］.廣西科學(xué)院學(xué)報(bào)，2009，25（2）：119-122，126.

［8］羅貴榮，李兆林，梁小平.廣西巖溶石山區(qū)洪澇災(zāi)害成因與防治對策研究—以馬山巖溶地下河流域?yàn)槔跩］.安全與環(huán)境工程，2010，17（1）：6-9.

［9］中國資源衛(wèi)星應(yīng)用中心.高分一號［EB/OL］.http：// www.cresda.com/n16/n1130/n188475/188494.htm l，2014-01-06.China centre for resources satellite data and appliaction.

［10］楊紅衛(wèi)，童小華.中高分辨率遙感影像在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀［J］.農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2012，28（24）：138-149.

［11］鐘仕全，莫建飛，莫偉華，等.廣西遙感本底信息提取方法技術(shù)與成果應(yīng)用［J］.氣象研究與應(yīng)用，2010，31（3）：44-49.

［12］黃永璘，王志怡，農(nóng)民強(qiáng).GIS在廣西山洪災(zāi)害預(yù)警中的應(yīng)用［J］.氣象研究與應(yīng)用，2007，28（3）：30-32.

［13］梁維亮，黃明策，屈梅芳.基于GIS的廣西中小河流山洪氣象風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)［J］.氣象研究與應(yīng)用，2012，33（4）：43-46，85.

［14］黃永璘，農(nóng)民強(qiáng)，孫涵.基于FY-3A/MERSI的洪澇災(zāi)害遙感監(jiān)測初探［J］.氣象研究與應(yīng)用，2013，30（2）：59-61.

Characteristic analysis of floods monitoring in Karst depressions based on GF-1 remote sensing data

ZHONG Shi-quan1，2，Mo Jian-fei1，2，LUO Yong-ming1，2，LU Bao-ying3，QIN Ri-hui4
（1.Guangxi Meteorological Disaster Mitigation Institute1，Nanning 530022，China；2.Remote Sensing Application and Validation Base of National Satellite Meteorological Center2，Nanning 530022，China；3. Duan County Meteorological Service3，Duan Guangxi 530700，Mashan County Meteorological Service4，Mashan Guangxi 530600）

In the middle of June 2015，severe flooding occurred in Mashan，Duan and Dahua three counties located in the northern Guangxi province，which was monitored and evaluated by GF-1 satellite remote sensing images.Based on its image characteristics and multiple NDVI change rule，the flooded area in Karst area were identified.And the space-time characteristics of the disaster were analyzed by coupling flood characteristics and remote sensing background data and basic geographic information by GIS spatial overlay analysis technology.This study fully verified the effectiveness of GF-1 satellite remote sensing data to monitor the flood disaster in karst depressions and the advantages in drowning out the features，like:long time flooding，the small flooding area，much in quantity and wide in distribution. As the karst depression floods have remarkable characteristics，such as long covered time，small area，widely distribution，this flood case study validates the effectiveness of GF-1 remote sensing data in monitoring flood disaster in these areas.

GF-1；karst depressions；floods monitoring；characteristics；

S42

A

1673-8411（2016）01-0083-05

2015-10-13

廣西科學(xué)研究與技術(shù)開發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目資助（桂科攻1355010-9、桂科攻14124004-4-9）

鐘仕全（1964-），男，廣西桂平人，高級工程師。研究方向：遙感應(yīng)用。E-mail：zhongsq@sina.com。