2017, Vol. 29 
(2: 中国科学院南京地理与湖泊研究所, 南京 210008)
(2: Nanjing Institute of Geography and Limnology, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210008, P. R. China)
巢湖主体位于安徽省合肥市，面积约760 km2，是我国第五大淡水湖，长江中下游重要的淡水资源和生态湿地，在当地人民生活和经济发展中发挥着重作用[1].近30年来，随着巢湖流域经济的快速发展，大量点源、面源污染进入水体，巢湖水质污染严重，水体富营养化情况日益严峻，蓝藻水华频繁发生[2].蓝藻异常生长，极易堆积形成水华，在河口以及近岸淤积，不仅破坏水体景观和生态系统平衡，而且由于蓝藻在生长和死亡过程中释放毒素，消耗溶解氧，容易引起水体中的生物大量死亡，湖泊水质恶化，严重威胁湖泊周围地区的饮用水安全[3].因此，快速、全面掌握蓝藻分布信息，对于控制蓝藻水华、评价蓝藻生态环境风险、研究蓝藻异常生长的原因以及建立水质的预警系统非常重要.
卫星遥感技术提供了快速、大范围监测蓝藻水华变化的可能.蓝藻水华暴发，水体中叶绿素a浓度显著升高，导致水体光谱特征发生变化[2, 4].蓝、红光反射率降低；近红外波段具有明显的植被特征“陡坡效应”，反射率升高；同时荧光峰位置向长波方向移动[5-7].通常蓝藻覆盖区域光谱特征与无藻湖面有较为明显的差异，这为利用光学卫星数据进行蓝藻水华监测提供了理论基础. MODIS数据具有较高的时间分辨率(Terra和Aqua白天分别过境一次)和光谱分辨率，可以快速生产几乎实时的图像；特别是Terra星2000年发射以来已积累近16年数据，是研究蓝藻水华时空分布规律最为理想的数据源[8].
目前利用MODIS数据监测蓝藻水华的算法有很多，常用的有单波段法、比值法、归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)法、增强型植被指数(Enchanted Vegetation Index, EVI)法和浮游藻类指数(Floating Algae Index，FAI)法等[9-11].但在实际应用中，由于卫星影像都是栅格影像，像元大小取决于空间分辨率；如MODIS卫星影像最高空间分辨率为250 m，也就是说MODIS卫星影像是由一系列250 m×250 m的像元组成.但水华呈现形式千姿百态，既有茫茫一片的，也有呈条带状的，更有不规则分布的；即使茫茫一片的，也存在强度的不同[10, 12].这些不同形态的水华，都呈现在MODIS像元(250 m×250 m)内. FAI算法通过统计设置固定阈值，利用简单的像元分解，被认为是最为简单、有效和高精度的蓝藻水华提取算法[13].
本研究针对2000—2015年巢湖MODIS卫星影像，利用FAI指数，提取长时间序列水华数据，研究巢湖蓝藻最初暴发时间、持续时间、覆盖度和空间分布频率等，揭示蓝藻水华时空分布规律.
1 数据与方法 1.1 研究区概况巢湖(31°25′28″~31°43′28″N，117°16′54″~117°51′46″E; 图 1)位于安徽省中部，水域面积约为760 km2，水深0.98~7.98 m，最大蓄水量可达48×108 m3[1].近年来，由于当地经济的迅速发展，人口的迅猛增加，巢湖受污染越来越严重，水体富营养化程度加剧，蓝藻水华暴发频繁[14].
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图 1 巢湖及其分区 Fig.1 Location of Lake Chaohu and its partition |
从NASA网站上获取了2000—2015年间包含巢湖天气状况良好的MODIS卫星遥感影像2478景(表 1)，基本涵盖了2000—2015年全年各月份，特别是水华暴发最为严重的夏、秋季节. MODIS数据处理是利用SeaDAS软件进行辐射定标获得L1B数据然后去除臭氧吸收和分子瑞利散射的影响，从而获得MODIS瑞利散射校正的反射率(Rayleigh-corrected reflectance, Rrc)数据[15-17].
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表 1 2000—2015年巢湖卫星影像数据 Tab.1 MODIS data list of Lake Chaohu during 2000-2015 |
当蓝藻大量繁殖并在水面聚集时，会使水体表现出类似植被的光谱特征.针对MODIS Rrc数据，Hu等[18-19]提出一种快速、简单的蓝藻识别指标算法，即FAI法，本文直接使用FAI算法用于计算巢湖蓝藻水华时空分布数据, 其计算公式为：
| $FAI{_{{\rm{MODIS}}}} = {R_{{\rm{rc}}}}\left( {859} \right) - R_{{\rm{rc}}}^\prime \left( {859} \right)$ | (1) |
其中：
| $R_{{\rm{rc}}}^\prime \left( {859} \right) = {R_{{\rm{rc}}}}\left( {645} \right) + \left[ {{R_{{\rm{rc}}}}\left( {1240} \right) - {R_{{\rm{rc}}}}\left( {645} \right)} \right] \cdot \frac{{859 - 645}}{{1240 - 645}}$ | (2) |
利用16年(2000—2015年)的遥感数据分析巢湖蓝藻水华时空分布规律的统计量包括：蓝藻水华覆盖面积、最初暴发时间、持续时间、月平均覆盖度以及年暴发频率.水华覆盖面积为0.25×0.25CMODIS km2，其中CMODIS为MODIS蓝藻水华像元数.针对水华最初暴发时间和持续时间以水华面积最初出现50 km2为基础进行统计.水华年暴发频率为年内所有MODIS数据中水华暴发次数的比例.
2 结果与分析 2.1 蓝藻水华覆盖面积长时间趋势利用FAI算法统计2000—2015年所有巢湖MODIS影像的蓝藻水华面积，并对巢湖各分区(西巢湖、中巢湖和东巢湖)及整个湖区分别进行面积统计(图 2).西巢湖蓝藻水华面积一直居高不下，而中巢湖和东巢湖水华面积一直呈增加趋势并在2011—2012年达到峰值，2013—2014年水华面积呈现下降趋势，2015年又再次增加.整个巢湖蓝藻水华面积在2000—2005年呈上升趋势，2005—2010年较稳定，最大水华暴发面积都在300 km2左右，2011年出现次高峰，2012—2014年水华暴发面积又有所下降，2015年再次呈现上升趋势，最大水华暴发面积一度达到500 km2，由于合肥位于巢湖上游，近些年随着经济的快速发展，合肥市人口和工厂数量急剧增加，同时上游流域还存在大量的畜禽养殖，导致大量的污染物通过南淝河、十五里河和派河等流入西巢湖，因此西巢湖的富营养化较中巢湖、东巢湖更为严重.
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图 2 2000—2015年巢湖蓝藻水华面积：a)西巢湖；b)中巢湖；c)东巢湖；d)全湖区 Fig.2 Time series of algal blooms distributions in Lake Chaohu during 2000-2015 |
为了研究巢湖不同程度水华覆盖面积的变化情况，根据蓝藻水华面积进行分类：无水华覆盖(面积小于10 km2)、轻度水华覆盖(面积在10~50 km2之间)、中度水华覆盖(面积在50~100 km2之间)和重度水华覆盖(面积大于100 km2). 2000—2015年巢湖不同程度水华覆盖面积比例变化表明(图 3)无水华覆盖总体呈减少趋势，并且在2007年达到最小值，轻度水华覆盖和中度水华覆盖近年来基本持平，而重度水华覆盖在2000—2012年呈增加趋势，并在2013年之后有所下降.因此，巢湖水体蓝藻水华暴发的总趋势为：2000—2002年中度以上蓝藻水华暴发面积小，2003年后水体恶化，2007年水华面积达到最大，2008—2011年水华面积逐年减少，2012年出现了次高峰，2013—2015年中度以上水华暴发面积又有所下降.
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图 3 2000—2015年巢湖不同程度水华覆盖面积比例变化 Fig.3 Annual different algal blooms percent in Lake Chaohu during 2000-2015 |
考虑到巢湖蓝藻水华一般会持续到次年1月，水华最初暴发时间是从每年2月1日开始，统计第一次出现水华覆盖面积50 km2时候的日期(表 2). 2000—2003年水华起始暴发时间逐年推迟，2004年以后逐年提前，并在2008年出现最小值，暴发时间最早. 2009以后最初暴发时间又出现了推迟，2015年水华起始暴发时间再次提前.在大多数年份中，每年水华最初暴发都是从西巢湖沿岸开始，向中巢湖和东巢湖蔓延.
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表 2 巢湖蓝藻水华暴发起始时间与持续时间(d)* Tab.2 Annual initiate blooming date and durations in Lake Chaohu |
水华暴发持续时间是根据每年最初和最后一次观测到的水华面积在50 km2以上的暴发日期相减所得到，以每年2月1日为起始统计时间，次年1月31日为截止时间(表 2).最初暴发时间在2007、2008年出现最早的同时，持续时间也最长.从巢湖各区域来看，西巢湖水华暴发时间最早，持续时间最长，明显高于中巢湖和东巢湖.
另外，巢湖蓝藻除了微囊藻外，还有鱼腥藻、小环藻等分布[20-21].微囊藻最适生长温度为25℃或以上，水温是影响其水华暴发的重要条件[22]. 3—4月份，巢湖地区日均温小于25℃，不利于微囊藻生长，鱼腥藻占据优势形成水华；5—9月，日均温超过25℃，微囊藻占据优势形成水华；10月以后，日平均温度再次低于25℃，蓝藻水华又以鱼腥藻为主导.这种藻种间的变化，对于卫星遥感监测蓝藻水华有一定影响，但目前还没有有效手段对其进行区分.
2.3 蓝藻水华月平均覆盖度逐月平均覆盖度是根据2000—2015年内每月覆盖度统计出来的，范围在0~100%之间，值越接近100%表示该区域蓝藻水华覆盖度越高.巢湖在所有月份都有不同程度的蓝藻水华覆盖，4月份开始水华覆盖度明显增加；蓝藻水华主要发生在5—11月，其中水华覆盖度在9月达到最高(图 4).这是因为蓝藻生长与水华形成会经历越冬休眠、春季复苏、生长和集聚上浮4个阶段[23].冬季(12—次年2月)随着温度降低蓝藻从上层水体下沉到水底越冬，表面蓝藻覆盖明显降低；春季(3—4月)随着温度上升、光照增加，蓝藻从水底开始上浮复苏，蓝藻覆盖度明显增加；夏、秋季(5—11月)蓝藻大量生长并上浮集聚，形成大面积水华.从巢湖各区域来看，西巢湖月平均覆盖度最高，越靠近西北角越高，而东巢湖水域蓝藻水华覆盖度最低.这与巢湖营养水平分布密切相关，西巢湖靠近安徽省省会合肥市，大量工业废水和生活污水经南淝河、十五里河、派河等河道流入西巢湖，导致西巢湖氮、磷浓度明显高于中巢湖和东巢湖，为蓝藻水华的发生提供了有利的物质基础[24-26].
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图 4 2000—2015年巢湖蓝藻水华月平均覆盖度 Fig.4 Monthly algal bloom coverage in Lake Chaohu during 2000-2015 |
对巢湖各地区每年水华暴发频率进行统计(图 5和图 6)，西巢湖蓝藻水华暴发频率明显高于中巢湖和东巢湖.其中西巢湖靠近南淝河、塘西河、十五里河的沿岸区域水华暴发频率最高.尽管近十几年来巢湖污染治理的投资不断增加，湖泊环境状况得到改善，氮、磷浓度逐年下降，但湖泊富营养化仍保持在较高水平[21, 24-26]，并且远远满足蓝藻的生长条件[27].而西巢湖作为水华主要发生湖区，年暴发频率变化较为复杂，呈现分段式的变化趋势. 2000—2007年年暴发频率持续增加；2007—2010年年暴发频率有所下降，这可能随着国家和当地政府的高度重视，通过实施有效的治理措施[28]，使巢湖全湖区特别是西巢湖的蓝藻水华暴发频率明显减少；2010—2015年西巢湖年暴发频率呈增加趋势，但有所波动.这意味着在合肥市飞速发展的经济背景下，原有的治理方案可能已经无法满足减缓蓝藻水华暴发的发生.
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图 5 2000—2015年巢湖蓝藻水华暴发频率分布 Fig.5 Annual algal bloom frequency in Lake Chaohu during 2000-2015 |
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图 6 2000—2015年巢湖蓝藻水华暴发频率统计 Fig.6 Annual algal bloom frequency in Lake Chaohu during 2000-2015 |
随着巢湖周边人口、工厂增加和经济发展，巢湖水体富营养化也日益严重，蓝藻水华暴发日益频繁，面积也有所增加.尤其是在2007年最为严重，随着国家和当地政府的高度重视以及实施有效的治理措施[28]，在2008—2010年期间巢湖蓝藻水华的暴发频率出现缓和，但此后蓝藻水华的暴发频率又呈现一定增长趋势.另外，本文针对MODIS的Terra和Aqua星，使用FAI指数可以对巢湖蓝藻水华暴发面积和分布进行实时监测，为巢湖蓝藻水华监测和预警起到重要作用，同时本研究方法也可以尝试应用于其他湖泊的监测.
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