基于环境一号卫星影像的淮南潘集采煤塌陷积水区富营养化评价_裴文明.pdf

第41卷第5期 2013年10月 文章编号l001-l 986201305-0049-07 煤田地质与勘探 COAL GEOLOGY 2.淮南矿业（集团）有限责任公司煤矿生态环境保护国家工程实验室，安徽淮南232001 摘要通过研究淮南潘集杨庄采煤塌陷积水区水体水质指标与环境一号卫星影像4个波段反射率 值之间的关系，针对叶绿素、透明度、总磷、总氯、高佳酸钟指数5项主要水质参数建立了遥感 监测模型．采用综合营养状态指数法，评价了该地区水体整体水质富营养化程度．评价结果表明， 该塌陷积水区水体为轻度一中度富营养化，与实测水样分析监测的结果基本吻合，证明了水质遥 感模型反演技术在当地水质监测中的适用性和可靠性，为实现该地区水质动态监测与预警提供了 技术支持． 关键词环境一号卫星；采煤塌陷积水区；水质监测；反演模型；富营养化 中图分类号P641.69;X141 文献标识码ADOI 10.3969/j且sn.1001-1986.2013.05.011 Eutrophication uation of water-accumulating mining-induced collapsed area in Huainan Panji using CCD images from HJ-1 satellite PEI Wenming1, DONG Shaoch时，YAOSuping1, XU Chong2, CHEN Yongchun2 1. School of Earth Sciences and Engineering, Nanj切＇gUniversi，吵，Nanjing201193, China; 2. National Engineering Laboratory of Coal Mine Ecological Environment Protection, Huainan Mining IndustryGroupCo.,L时，Huainan232001, China Abstract This paper takes Panji mining缸eaof Huainan city as the study area to uate the water quality based on HJ-1 imaging data. We fust had establish relationship between water quality indicators of Yangzhuang wa- ter-accumulating area collapsed due to coal mining and the HJ-1/CCD data. And then we created remote sensing monitoring models aiming at Chl、SD、TP、τNand CODMn separately. Comprehensive nutrition state index was adopted to uate the watcr quality of the study area. The results show that the study area is of light-middle eu- trophication, which is accorded with the monitoring results of in-situ measurements. This research work demonstrates that the monitoring models that we established for the study缸eais reliable and could provide important technical support to realize the dynamic monitoring of water quality by remote sensing and early warning in the future. Key words HJ-I satellite; mining-induced collapsed water-accumulating缸回；waterquality monitoring; inversion model; eutrophication 淮南矿区横跨淮河两岸，河网众多，地下水位 埋藏较浅，在百余年的地下煤炭开采历程中形成了 约15000 h旷的采煤塌陷区，其中超过3600 hm2 为积水区。积水区水体是矿区一种特殊的地表水， 其水源主要由雨水、地表径流和浅层地下水构成。 由于煤炭生产过程中产生的污水、居民生活和农业 污水的大量排入，塌陆区水体的水质逐渐恶化。随 着煤炭的持续开采塌陷水域面积仍将不断扩大，其 水质状况已经成为制约当地经济发展与生态坏境的 收稿日期2012-08-15 重要影响因素之一。 传统的水质富营养化评价方法通常是对现场采 集水样，实验室分析获取水质指标数据，采用特征 法、参数法和营养状态指数法等进行评价［I）。这些 方法虽然在精度上有一定的准确性，但受人力、物 力和气候、水文条件的限制，不但所采集的数据量 少，而且长时间跟踪监测和分析的代价较大。随着 空间技术的不断发展，遥感和地理信息系统的出现 及综合应用，传统的水质富营养化评价方法与遥感 基金项目国家科技支撑计划课题（20l 2BAC 1 OB02）；淮南矿业集团科研项目（HNK乎JT-JS-2011 作者简介裴文明（1988一），男，江苏南京人，博士研究生，从事环境地球化学及遥感地质学研究． ChaoXing 50 煤田地质与勘探第41卷 技术相结合为内陆湖泊水环境的监测和富营养化评 价提供了新的方法和思路［2］。 经验模型是水环境遥感监测中广泛使用的模 型，它通过分析实测水质参数数据和光谱特征之间 的相关关系，选择估算水质的最优波段或者波段组 合建立数学模型进行水质反演。经验模型在很多区 域的水质监测中取得了成功应用。如Dekker等［3］、 Tassan等［4］、Steven等［5］、Nutchanart等［6］、张海林 等［7）、邬国锋等［町、雷坤等［9］、马荣华等［10）、王建平 等[11］、王桥等［12］、徐楠凡等［I匀，利用LandsatTM 和MSS中巴资源卫星、环境卫星数据对海湾、河流、 湖泊中的叶绿素、悬浮物、透明度以及水体的富营 养化程度进行监测，用于水体水环境污染的预测、 分析和评价。这些成功案例大都是针对湖泊、水库、 海洋等水体，对于采煤塌陷积水区进行遥感定量评 价的研究却相对较少。 环境一号卫星CCD数据以其良好的时间分辨 率为长期跟踪监测研究区水质动态变化提供了稳定 的数据源。因此，本文结合环境一号卫星遥感数据 与实地监测数据，以淮南市潘集采煤塌陷积水区为 研究对象建立遥感水质监测模型，综合评价采煤塌 陷区水体水质富营养化程度，为长期动态眼踪塌陷 积水区水质的富营养化程度变化、采煤塌陷积水区 水体的综合治理和生态修复提供决策依据。 1 研究方法 为了综合评价塌陷积水区水质的富营养化程 度，本文根据目前我国环保部门广泛使用的综合营 养指数法［14）作为基于环境一号卫星综合评价塌陷积 水区水体富营养化的方法。该方法针对5项水质监 测指标叶绿素（Chl）、透明度（SD）、总磷（T町、总 氮（TN和高锤酸饵指数（COD恤），通过分析实测水 质数据和环境卫星4个波段反射率之间关系的拟合 分析，建立相应指标的数学模型，计算所选定水质 指标的营养指数值（TL）（表1）。 表1水体营养状态分级标准 Table 1 Classification standard on nutrition state of water body 营养化状态营养状态指数l营养化状态营养状态指数 贫营养 中营养 富营养 50 轻度富营养5岛，60 中度富营养6070 重度富营养70 其中综合营养状态指数计算公式为 且I（艺） L WjTLIj 1 式中TLID表示综合营养状态指数；吭，表示第j种 参数的营养状态指数的相关权重；TLIj）表示第j种 参数的营养状态指数。 以叶绿素浓度（Chl）作为基准参数，则第j种参 数的归一化相关权重计算公式为 R Wj＝τι（2 L,Rj j I 式中Rj表示第j种参数与基准参数Chl的相关系 数；m表示评价参数的个数。 其中各评价参数的权重值采用金相灿［15-16）对我 国26个湖泊（水库）调查得到的各评价参数的权重 值。该结果显示了Chl与其他参数之间的相关关系 （表2）。 表2我国湖泊部分参数与Chi的相关关系Rq及R／值 Table 2 The values of RIJ and RIJ 2 for the relations of Chi and some pawameters of lake water in China 参数Chi SD TP TN CODMn Rij 1 -0.83 0.84 0.82 0.83 R/ I 0.688 9 0.705 6 0.672 4 0.688 9 各评价参数营养状态指数TLIj）计算式 TLJChl 102.5 l .086LnChl 3 TLJSD105.118一1.94LnSD4 TLJTP109.4361.624LnTP 5 πJTN105.4531.694LnTN 6 TLJCODMn100.1092.661LnCODMn 7 2 数据处理 2.1 研究区域 本文研究区域是安徽省淮南市潘集地区最大的 采煤塌陷积水区，位于潘集杨庄附近，原本是流经 潘集地区泥河的一部分，现其东南部与西南部仍与 泥河相连，注入淮河。由于近些年采煤造成塌陷规模 不断扩大，塌陷积水区的水域面积已达到300.06hm2。 与此同时，积水区水质也在不断恶化，据2010年当 地环保部门监测，杨庄塌陆积水区水域为国家湖泊 （水库）水质标准的W类水质。 2.2 采样数据 本次共在研究水域布置了15组采样点位，每组 采样点位由3个采样点组成。点位较均匀地分布在 杨庄塌陷积水区内（图η。对采样点水样分别测量了 5种典型水质参数叶绿素（Chl）、透明度（SD）、总 磷（T町、总氮（TP）和高锺酸饵指数（CODMn）。其中， 透明度单位为m，其余水质参数的单位均为mg/L。 采样时间为2011年4月23日，水质分析实验方法 依据GB5750-2006生活饮用水标准检测方法进 行检测（表3）。 ChaoXing 第5期裴文明等基于环境一号卫星影像的淮南潘集采煤塌陷积水区富营养化评价 51 116。50’。”E116。51’。”E 图l采样点位分布 Fig. 1 Location of sampling points 表3水样实验室分析数据 Table 3 Results of water sample analyses in laboratory 采样点编号 Chi TP TN SD CODMn Chl 平均值TP 平均值TN 平均值SD 平均值CODMn 平均值 a 0.064 0 0.08 2.58 0.88 7.87 1号b 0.064 3 0.064 5 0.09 0.09 2.54 2.60 0.90 0.90 7.90 7.92 c 0.065 2 0.10 2.68 0.92 7.99 a 0.030 3 0.08 2.34 0.88 7.22 2号b 0.029 8 0.030 l 0.08 0.08 2.29 2.31 0.88 0.88 7.20 7.18 c 0.030 2 0.08 2.30 0.88 7.12 a 0.110 6 0.15 3.60 0.85 7.32 3号b 0.111 l 0.111 0 0.16 0.17 3.68 3.59 0.83 0.83 7.30 7.35 c 0.111 3 0.20 3.51 0.81 7.43 a 0.070 l 0.28 8.24 0.59 7.62 4号b 0.060 8 0.070 I 0.26 0.26 8.12 8.22 0.60 0.58 7.60 7.59 c0.070 4 0.24 8.30 0.53 7.55 a 0.041 0 0.17 2.71 0.82 7.25 5号b 0.042 l 0.041 9 0.15 0.17 2.73 2.75 0.84 0.83 7.22 7.27 c 0.042 6 0.19 2.80 0.83 7.34 a 0.020 I 0.09 1.62 0.84 7.82 6号b 0.020 4 0.019 0 0.08 0.11 1, 67 1.61 0.80 0.81 7.72 6.79 c 0.016 5 0.16 1.54 0.79 。.83 a 0.017 2 0.10 2.28 0.74 7.37 7号b 0.017 0 0.017 7 0.13 0.11 2.23 2.20 0.72 0.74 7.30 7.35 c 0.018 9 0.09 2.09 0.76 7.38 a 0.015 0 0.15 2.05 0.69 7.24 8号b 0.014 5 0.014 6 0.12 0.13 2.12 2.10 0.66 0.67 7.28 7.27 c 0.014 0.12 2.13 0.66 7.29 a 0.020 8 0.08 1.55 0.71 7.40 9号b 0.020 3 0.020 2 0.11 0.10 1.65 1.57 0.76 0.75 7.47 7.45 c 0.019 5 0.11 1.51 0.78 7.48 a 0.014 0 0.06 2.40 0.8 7.32 10号b 0.013 8 0.014 4 0.06 0.07 2.32 2.33 0.81 0.8 7.33 7.31 c 0.015 4 0.09 2.27 0.79 7.28 ChaoXing 52 煤田地质与勘探第41卷 续表3 采样点编号 a l l号。） c a 12号。） c a 13号b c Chi TP TP 平均值Chi 平均值 0.033 3 0.04 0.032 8 0.033 6 0.07 0.06 0.034 7 0.021 2 0.021 8 0.020 0 0.031 9 0.032 7 0.030 8 0.07 0.11 0.10 0.06 0.08 0.08 0.08 0.021 0 0.09 0.031 8 0.08 TN SD TN 平均值SD 平均值 1.36 0.88 1.34 1.38 0.89 0.9 1.44 0.93 CODMn CODMn 平均值 6.89 7.07 6.99 7.01 7.36 7.44 7.34 6.97 6.95 7.02 1.74 1.71 1.59 2.23 2.27 2.37 0.77 0.78 0.79 0.78 0.83 0.79 1.68 0.78 7.38 2.29 0.8 6.98 a 0.074 9 0.11 3.20 0.68 8.05 14号（b0.073 8 O.D75 0 0.10 0.12 3.15 3.19 0.67 0.67 8.12 8.1 c 0.076 3 0.15 3.22 0.66 8.13 a 0.014 4 0.19 2.64 0.68 7.33 15号（b0.0142 0.0146 0.18 0.17 2.67 2.62 0.70 0.69 7.25 7.26 c 0.015 2 0.14 2.55 0.69 7.20 2.3 环境一号卫星遥感数据的预处理 本文数据使用的环境一号卫星CCD数据是经过辐 射校正、系统几何校正后的2级产品，成像时间为2011 年4月24日，与采样时间同步性较好，轨道号457/76, 图像清晰，无云彩，主要波段范围及参数见表4。 表4环境一号卫星的主要技术指标 Table 4 Technical specifications ofHJ-1 satellite 波段波段类型 波i普范围空间分辨率隔宽回归周期 /m Im /km Id Blue-Green 。.43-0.5230 2 Green 0.520.60 30 3 Red 。.63～0.6930 360720 4 4 Near LR 。.76～0.9030 2.3.1 几何精校正 在使用数据建立模型前，对卫星数据进行几何精 校正，总误差阳AS控制在0.5个像元之内，图像重 采样采用最邻近点法，投影选择UTM投影，椭球体 选择WGS84，使采样点定位坐标和遥感图像投影坐 标精确匹配。 2.3.2 辐射校正 辐射校正由辐射定标和大气校正两部分组成。辐 射定标就是将记录的原始DN值转换为大气外层表 面反射率，目的是消除传感器本身产生的误差。大气 校正就是将辐射定标后形成的表现反射率转换为地 表实际反射率，目的是消除大气散射、吸收、反射引 起的误差。采用ENVI4.5软件下的FLAASH大气校 正模块对环境一号卫星CCD数据进行大气校正。 3 多光谱反演模型 3.1 水质参数的光谱特征 自然水体中由于污染物的吸收和散射作用使得 水体的反射光谱曲线呈现不同的形态特征［17］，在内陆 湖泊中，叶绿素是表征水质状况的重要参数之一，并且 在一定的程度上决定了水体的反射光谱特征［18］。图2 为Han等［19］在实验室条件下测试的不同叶绿素浓度水体 反射光谱曲线，从图中可见，叶绿素在450m和680nm 附近有吸收峰，在550-570m和700m附近有反射 峰，反射峰的位置和数值是叶绿素浓度的指示。在波 长超过750m的近红外波段，反射率较之前有明显 的下降，整体的反射率变化不大［20］。 8.0 ZZ ω们川w∞ 叫μ山叫 6.0 、p 部4。 在军 时 2 3 4 450 500 550 600 650 700 750 i皮长／run 图2不同叶绿素浓度内陆水体的反射光谱反射率曲线（19] Fig. 2 Reflectance curves of different chlorophyll concentra- tions in inland water 2.0 前人研究表明，高锺酸饵指数、总氮、总磷和透 明度与叶绿素有着显著的相关关系［15］。张巍等（21］、秦 伯强等（22］通过对湖泊水质实测数据的分析发现Chi 与CODMn、TN、TP之间均有明显的正相关关系。同 时水体透明度也主要受叶绿素的影响，与叶绿素之间 有着很好的相关性。 3.2 模型建立 将采样数据分为两组，二一组（30个采样点）用于反 演模型的建立，另一组（15个采样点）用于模型检验。 在SPSS支持下，通过环境一号卫星4个波段的反射 率值与实测的叶绿素、总磷、总氮、透明度、高锚酸 饵指数数据之间的相关关系的拟合分析，建立相应指 标的模型（表5）。 ChaoXing 第5期裴文明等基于环境一号卫星影像的淮南潘集采煤塌陆积水区富营养化评价 53 表5相应指标的反演模型 Table S The inversion models of corresponding inds 指标模型 R2 Chi -0.663-0 .222B ,O. 703B2-0.434B3-0. 769B4 0.85 TP 0.4 73-0 .303B 10.576B2-0.483B30. l 56B4 0.69 TN -4.4 77- 7.577 B1 13.907 Bi-5.985B3-l 6.064B4 0.76 CODMn l 5.527-4.905B15.803B2-2.25B3 l .614B4 0.79 SD -l .2020.504B1-l .095B20.547 B3-2. l 95B4 0.67 从模型中可以看出环境卫星4个波段的反射率 值与相应指标的相关性较好，其中Chi最高，达到 0.85。同时TP,TN、CODMn模型与Chl模型反映出 TP、TN、CODMn与Chi明显的正相关性，SD模型 与Chl模型反映出SD与Chl明显的负相关性。 4 反演结果验证与讨论 将5项水质指标的线性回归模型的预测值与另 一组实测的校验数据进行对比分析，结果如表6所 示。其中，透明度绝对误差和均方根误差（RMSE）的 单位为m，其余水质参数绝对误差和均方根误差 但MSE）的单位均为mg/L。 表6相应指标含量反演估测值与实溃I］值结果误差描述 Table 6 The errors between measured and calculated con- tent of corresponding inds 指标平均绝对误差平均相对误差／RMSE Chi 0.004 27.13 0.003 SD 0.041 5.86 0.036 TP 0.026 20.61 0.024 TN 0.281 12.57 0.215 CODMn 0.196 2.71 0.101 研究水域杨庄塌陷积水区是常年采煤塌陷形成 的，由于其原本为泥河的一部分，现在东南部与西南 部仍然与泥河相连，因此经过长期与河流进行水体流 通，该塌陷积水区水体与天然湖泊已无明显差异。但 因其水域形成的特殊性，造成与其他湖泊水体相比具 有特殊的光学特性，这主要体现在建立的水质指标模 型上。通常叶绿素指标模型的建立主要基于叶绿素的 特征吸收谷所在的680m附近波段和反射峰710nm 附近波段［23剖］。与前人建立的模型相比，利用坏境一 号卫星4个波段组合建立的5项指标模型精度较高， 效果较好。从表6可以看出反演的叶绿素、透明度、 总磷、总氮、高锺酸饵指数5项指标的RMSE均在 较低水平，估测值与实测结果基本吻合。其中叶绿素 平均相对误差较大，可能的原因是本次采样时间是在 4月底，积水区局部水域分布着沉水植物和挺水植 物，其反射光谱与叶绿素极其相似，从而造成了估测 值的误差。总体来说5项指标都具有较小的平均绝 对误差和平均相对误差。因此，本文根据实际的水环 境状况，建立的5项水质指标的反演模型可用于杨庄 采煤塌陆积水区的水质监测。 根据建立的指标模型逐相元估测塌陷积水区5 项指标浓度的反演分布图（图3）。从图中可以看出， 各水质指标参数的分布差异较大。其中叶绿素浓度变 化较大，从小于0.05mg/L变化到大于0.1mg/L，除 了西南角和中间部分在0.05mg/L以上外，绝大部分 都在0.05mg/L以内。总磷浓度的变化规律不明显， 该水域西南角和东南角有一极大值，其含量大于0.2 mg/L。总氮浓度的变化范围为小于1.5mg/L到大于 2.0 mg/L，大致显示水域边部含量低，中间含量高的 特点。高锺酸饵浓度显示从水体边缘向水体中央和西 北方向逐渐降低的趋势。而透明度则显示从水体边缘 向水体中央逐渐增大的趋势，即愈向水体中央透明度 愈好的特征。由于该水域东南角和西南角水体和泥河 相通，水体流动性相对较大，加上本次采样时间为4 月份，使得藻类等生物不发育，导致叶绿素和总氮含 量相对较低，但总磷由于水体边缘污水的注入，使得 其含量相对较高，透明度的分布则主要与塌陷积水区 的水深有关，随着水深的降低，透明度逐渐减小。 根据以上建立的各项指标的反演模型，利用营养状 态指数计算出该塌陷和冰区富营养化遥感刑「图（图4）。 从图4中可以看出，该塌陷积水区水体富营养化 状况较严重，北面和西面呈轻度一中度富营养化状态 60TL/70），这主要是因为附近有城镇、煤肝石堆、 贮灰场、发电厂，大量的生活污水、工业废水和煤肝 石堆中淋溶出来的重金属污染元素的流人，因而富营 养化程度较高；积水区的南面、东面富营养化程度相 对较轻，呈中营养一轻度富营养化状态（50TLI 8.5 rng/L q 210 5qo IψOrn d）高锺酸饵指数（CODM）浓度分布图 mm m79m ζJAUAUny －－卜’h。 如trt 〉 圄跚圄 e）透明度（SD）等级分布图 图3各水质指标浓度分布图 Spatial distribution of five water quality inds Fig. 3 q 2斗05qo I吟。 m 图4杨庄塌陆积水区富营养化遥感评价 Fig. 4 Eutrophication uation ofYangzhuang collapsed water-accumulating area based on remote sensing 型，使模型得到优化。同时，基于水面实测的光谱 数据，对于对比采煤塌陆积水区与普通湖泊之间水 体的差异将具有很大的帮助。 5结论 在利用多光谱波段组合与实测水体指标之间的 相关关系的基础上，采用白1、TP、TN、SD、CODMn 等5项指标的综合营养指数法，宏观上反映出淮南 市潘集区杨庄塌陷积水区水体营养状态的空间分 布，其北面和西面呈轻度一中度富营养化状态，积 水区的南面、东面富营养化程度相对较轻，呈中营 养一轻度富营养化状态，与实地的水质检测结果基 ChaoXing 第5期裴文明等基于环境一号卫星影像的淮南潘集采煤塌陆积水区富营养化评价 55 本吻合，证明利用环境一号卫星遥感影像数据进行 采煤塌陷积水区富营养化评价在理论上和实践中都 是可行的，可以作为监测塌陷积水区水环境变化的 研究发展方向。同时，详尽的地面同步监测资料和 对应的高分辨率、多时相的遥感图像将有助于水质 参数遥感反演模型的优化与精度提高，为采煤塌陷 积水区水环境治理提供重要依据。 参考文献 [1］蔡庆华．湖泊富营养化综合评价方法［几湖泊科学，1997, 91 89-94. 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