基于NDVI和基尼系数的巢湖蓝藻时空分布评价
时间：2023-06-27 10:55:02 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
姚利云, 喻军, 蒋维记, 钱军, 渠宏伟, 周婷
(1.安徽农业大学,安徽 合肥 230036; 2.东华工程科技股份有限公司,安徽 合肥 230024)
蓝藻泛滥是湖泊富营养化的突出表现之一,导致湖泊水质及生态环境恶化,淡水资源污染,影响人类对淡水资源的利用[1]。全面、准确地评估蓝藻时空分布及演变态势,对于揭示蓝藻产生机理、提高湖泊水体的综合治理水平具有重要意义。
卫星遥感以大范围周期性观测、高效率数据获取等优势在湖泊治理与环境保护中发挥着重要作用。目前,通过卫星遥感反演蓝藻发育情况已成为研究湖泊蓝藻时空演变规律的主流方法之一,诸多学者采用该方法针对我国巢湖[2-3]、太湖[4-5]和滇池[6]等湖泊蓝藻开展了一系列研究,取得了丰富的成果。在反演指标方面,胡旻琪等[7]基于浮游藻类指数(Floating Algae Index,FAI)与藻华像元生长算法(Algae Pixel-growing Algorithm,APA)分析蓝藻时空分布情况;李晟铭等[8]利用替代型漂浮藻类指数(Alternative Index of Floating Algae,AFAI)分析蓝藻时空动态变化特征及主要驱动因素;沙林伟等[9]、刘海秋等[10]采用浮游藻类指数(Floating Algae Index,FAI)研究蓝藻时空变化规律;胡琳等[11]基于GF-5卫星影像数据,对归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)值域进行分级分类统计,评价蓝藻空间分布特征。以上学者从不同角度开展基于遥感影像的湖泊蓝藻演变分析,为湖泊蓝藻时空分布评价提供重要参考,但在全面、高精度定量评价湖泊蓝藻空间分布态势方面仍需进一步深入研究。
基尼系数由意大利经济学家Gini于1912年提出[12],是用以衡量一个国家或地区居民收入差距的通用指标。多年来,基尼系数已被推广应用至各个领域,取得了良好的效果。曾鹏等[13]、王岳斌等[14]将洛伦兹曲线与基尼系数应用于土地利用结构与利用效率的定量分析方面,进而判断土地利用的公平性。林晓言等[15]构建了交通基尼系数,测算2001—2016年中国交通的公平度。在水生态领域,李如忠和舒琨[16]、吴文俊等[17]、张璇等[18]基于洛伦兹曲线和基尼系数评价了区域水污染负荷分配的公平性和合理性;CORREA-PARRA J等[19]基于基尼系数法评价了智利水资源分配的不平等性;杨亚锋等[20]、夏帆等[21]、黄锋华等[22]、祁丽霞等[23]基于基尼系数法研究了水资源空间均衡问题,并评价了区域水资源的空间匹配情况;金菊良等[24]提出了基于联系数和洛伦兹曲线的水资源空间均衡评价方法,评价了安徽省水资源均衡状况。以上研究表明,基尼系数作为主要的均衡性分析指标,在研究水生态、水资源空间均衡性方面表现出广泛的适用性。
本文基于GF-1遥感影像数据,以NDVI作为蓝藻识别因子,针对巢湖2014—2020年汛期蓝藻的时空演变特征进行定量分析。建立了以湖泊NDVI均值作为蓝藻整体情况的评价指标、以“NDVI值-相应水体总面积”相关关系为不均衡度评价指标的综合评价体系,对巢湖蓝藻的时空分布进行综合定量的评价计算,并对评价结果进行分析讨论。
1.1 基于NDVI均值的蓝藻整体发育程度评价方法
NDVI是光谱中红光波段与近红外波段的归一化比值,其计算方法如下:
(1)
式中:NIR为近红外波段反射率;R为红光波段反射率。NDVI的取值范围为[-1,1]。NDVI具有对植被覆盖度的检测幅度宽、灵敏度高、时间和空间适应性强等特点,而蓝藻与植被具有相同的光谱特性[25],故其被众多学者应用于蓝藻发育情况的提取[4-6]。一般情况下,NDVI>0表示有蓝藻[26]。本文选取湖区NDVI均值作为蓝藻整体情况评价指标,NDVI均值越大,表明蓝藻发育程度越严重,反之亦然。
1.2 基于基尼系数的蓝藻发育均衡度评价
基尼系数是经济学中考察居民收入分配差异情况的指标,其图形含义如图1所示。图中,以区域人口累计百分比和收入累计百分比构成的曲线称为洛伦兹曲线[27-28],洛伦兹曲线的弯曲程度反映了收入分配的不平等程度,弯曲程度越大,表示收入分配越不平等;弯曲程度越小,表示收入分配越平等[29-31]。当居民的收入分配绝对平等时,洛伦兹曲线为一条直线,即为绝对平等分配曲线。
图1 洛伦兹曲线示意图
基尼系数为洛伦兹曲线偏离绝对平均线的程度，即为图1中的区域A(洛伦兹曲线与绝对平等分配曲线之间的面积)占绝对平等分配曲线右下方三角形面积的比值[32]:
(2)
基尼系数G的取值范围为[0,1],根据国际划分标准[24],划分为[0,0.2)、[0.2,0.3)、[0.3,0.4)、[0.4,0.5)、[0.5,1]共5个区间，分别表示收入分配“绝对平均”、“相对平均”、“相对合理”、“较大差距”、“高度不均匀”。通常认为0.4是收入分配均衡与否的临界值[33-34]。
本文将基尼系数的思想用于湖泊蓝藻空间分布均衡度评价中,构建“湖泊面积累计百分比-NDVI值累计百分比”的洛伦兹曲线并推导求解基尼系数,建立湖泊蓝藻空间分布均衡评价模型。因NDVI分布在遥感影像中是连续的,为了推导求解洛伦兹曲线需将影像数据离散化,具体步骤如下:
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1)将湖泊水体NDVI值均分为若干区间,统计各区间所对应的湖泊面积,得到若干组“水体面积-NDVI值”数据,作为绘制洛伦兹曲线的样本。
2)计算单位面积的NDVI值并按升序排列。
3)按照步骤2)中的排序依次将湖泊面积和水体NDVI值占整体的百分比进行累计。
4)定义纵坐标为水体NDVI值累计百分比,横坐标为湖泊面积累加百分比,绘制洛伦兹曲线。
5)采用梯形面积法[35]根据式(3)计算基尼系数(G),表达式如下:
(3)
式中:Xi为第i区间湖泊面积的累计百分比,X0=0;Yi为第i区间NDVI的累计百分比,Y0=0;m为水体NDVI值区间的划分数量。
2.1 巢湖流域概况及数据来源
巢湖位于安徽省中部(117°17′～117°50′E,31°25′～31°42′N),湖面面积约760 km2,是我国第五大淡水湖[10],如图2所示。自1990年以来,巢湖流域经济快速发展,工农业点、面源污染扩张至水体,导致巢湖水体富营养化程度加重,蓝藻异常增殖,对区域生态环境和用水安全造成了巨大威胁[2,36]。
图2 巢湖地理位置图
采用GF-1卫星2014—2020年遥感影像(http://36.112.130.153:7777/DSSPlatform/index.html)对巢湖区域进行分析。GF-1卫星是我国自主研发的对地观测系统首发卫星,具有高空间分辨率、重返周期短、多光谱与宽覆盖等优点,其空间分辨率为16 m,重返周期为4 d,具有蓝(450～520 nm)、绿(520～590 nm)、红(630～690 nm)、近红外(770～890 nm)4个波段数据[37]。本文对2014—2020年巢湖蓝藻生长最为繁盛的8月和9月卫星影像进行比选,每年挑选1景蓝藻覆盖面积大、图像质量好、云覆盖少的影像,共计7景,作为分析研究对象。
2.2 蓝藻暴发严重程度评价
统计7景影像的NDVI均值及蓝藻覆盖面积,对蓝藻生长的整体严重程度进行评价,结果如图3所示。由图3可见,NDVI均值与蓝藻覆盖面积的趋势基本一致。其中:2018年蓝藻暴发程度最为严重,NDVI均值达-0.06,蓝藻覆盖面积也为历年最高,达236.57 km2,占全湖面积的31%;2016年NDVI均值最小,为-0.29,蓝藻覆盖面积也最小,仅为38.77 km2,占全湖面积的5%;历年蓝藻生长整体严重程度由高到低的年度排序为:2018年、2014年、2017年、2015年、2019年、2020年、2016年。
图3 蓝藻面积与巢湖NDVI均值变化趋势图
2.3 蓝藻空间分布不均衡度结果分析
基于上述方法,根据各景影像计算得到水体NDVI值与巢湖面积的洛伦兹曲线和基尼系数,如图4所示。
图4 2014—2020年7景影像NDVI值-面积洛伦兹曲线
由图4可知:历年蓝藻分布基尼系数均高于0.40,属于高度不均衡状态,表明7景影像所反映的巢湖蓝藻空间分布均处于不均衡状态;2016年洛伦兹曲线距离绝对平均线最远,弯曲程度最大,如图4(c)所示,说明空间分布极不均衡,该年基尼系数为历年最高,达0.80;2018年洛伦兹曲线最接近绝对平等分布曲线,弯曲程度最小,如图4(e)所示,反映巢湖蓝藻分布最为均衡,该年基尼系数也相应最低,为0.45。根据基尼系数大小,7景影像的空间分布不均衡度由低到高的年度排序为:2018年、2014年、2015年、2019年、2017年、2020年、2016年。
进一步对各年蓝藻分布情况进行分析。图5展示了基尼系数最低的2018年和最高的2016年蓝藻在湖区的分布。由图5可知：2018年的蓝藻非常严重,几乎全湖覆盖,呈现“NDVI值整体高且均匀”的分布特征;2016年的蓝藻较少,主要集中于西北沿岸,呈现“NDVI值整体低且不均匀”的分布特征。因此,2016年虽然蓝藻整体不严重,但其不均衡性远高于2018年。这也反映了单指标对蓝藻分布描述的片面性,而基尼系数可从不均衡度角度对蓝藻空间分布进行补充评价。
图5 2016年和2018年NDVI分布图
2.4 NDVI均值与基尼系数的相关关系分析
NDVI和基尼系数是从整体严重度和内部分化程度两个角度对蓝藻的分布进行评价,为探讨二者之间的关系,绘制NDVI均值与基尼系数散点图,如图6所示。
图6 各年份基尼系数-NDVI均值散点图
由图6可知:NDVI与基尼系数呈现反比关系,即蓝藻整体发育越严重,空间分布越均衡;相反,蓝藻整体发育程度越轻,空间分布反而越不均衡。例如:2018年和2014年NDVI均值分别为最高和次高,而基尼系数分别为最低和次低;2016年和2020年NDVI均值分别为最低和次低,而基尼系数为最高和次高。分析其原因在于:NDVI均值与蓝藻面积的趋势是一致的,NDVI均值越高则蓝藻面积越大,反映在湖区的蓝藻分布较为普遍均衡。由于基尼系数反映的是指标累计百分比之间的关系,与指标绝对值没有直接关系,因此当NDVI绝对值“高且均衡”时,基尼系数仍然可能是较低的。当NDVI均值较低时,基尼系数可能很高,例如:2016年蓝藻仅出现在西北沿岸一带,其余区域蓝藻均很少,NDVI值的差异性反而很大,基尼系数则很高。
图7展示了2015年8月31日和2019年9月23日巢湖NDVI分布对比。结合图7和图6可以看出,2015年和2019年的蓝藻空间分布差异较大,基尼系数差距也较大,但二者的NDVI均值基本相同,这也说明了仅用NDVI均值对蓝藻进行单因子评价是不全面的。
图7 2015年和2019年NDVI分布图对比
对巢湖2014—2020年蓝藻分布情况进行了研究和客观定量评价,得出如下结论:
1)巢湖蓝藻历年整体发育的严重程度差异较大,全湖NDVI均值的变化范围为[-0.29,-0.06],其中西北部最为严重,蓝藻分布基尼系数的变化范围为[0.45,0.80],空间分布显著不均衡,蓝藻整体发育的严重程度与均衡度在一定程度上呈反比关系。
2)结合NDVI均值与基尼系数的评价模型可对湖泊蓝藻发育的严重程度和分布的空间不均衡度进行整体客观评价。该模型能够更系统、全面地描述湖泊蓝藻的时空分布,可为湖泊蓝藻空间分布的评价提供重要参考和借鉴。
3)虽然基尼系数能够反映蓝藻时空分布特征、增强蓝藻时空分布评价的全面性,但仍然存在基尼系数相同而蓝藻分布格局差异较大的情况。湖泊蓝藻的高度时空动态性特征突出,今后可进一步耦合空间计量指标，如莫兰指数、冷热点分析等，对其时空分布规律进行更加精细的定量刻画。
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