2019, Vol. 31 
(2: 聊城大学东平湖湿地研究所, 聊城 252059)
(3: 山东师范大学地理与环境学院, 济南 250014)
(4: 中国科学院遥感与数字地球研究所遥感科学国家重点实验室, 北京 100101)
(2: Research Institute of Dongpinghu Wetlands, Liaocheng University, Liaocheng 252059, P. R. China)
(3: College of Geography and Environment, Shandong Normal University, Ji'nan 250014, P. R. China)
(4: State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, P. R. China)
湖泊湿地是陆地生态系统的重要组成部分，也是水资源的载体和生物多样性保护的屏障[1].健康的湖泊湿地生态系统对于区域水资源的时空优化配置、生物多样性的保护、区域经济发展极为重要[2].然而随着全球变化和人类活动的不断加剧，湖泊湿地受到了强烈的冲击和破坏，导致湖泊湿地的面积减少、固碳能力下降、水体污染加重、水生植被多样性减少、外来物种入侵和湿地功能退化等问题[2-3].因此，及时掌握湖泊湿地的生态环境状况，对于湖泊湿地的保护、管理和治理具有重要意义.
近年来遥感技术在湖泊湿地生态环境监测领域得到了广泛应用[4-6]，而基于遥感的NDVI时序数据也逐渐应用于湿地环境变化及土地覆被的研究[7-8].然而，当前沉水植被的遥感监测主要还是基于光谱特征差异的识别方法.譬如国际上，Armstrong[9]利用地面光谱观测结合Landsat TM可见光波段，监测了巴哈马地区近海海草(Thalassia testudinum)生物量. Santos等[10]通过多期遥感数据对美国圣华金河河口三角洲入侵沉水植物群落进行了空间识别，并分析了入侵沉水植物群落的扩散规律和分布格局特征. Tian等[11]利用地物光谱仪测量结合IKONOS高分遥感数据对美国马塞诸塞州河流中沉水植物群落的优势种的分布范围和覆盖度进行了识别和反演. Hill等[12]利用机载高光谱遥感手段研究了美国佛罗里达海岸沉水海草的生物量.在国内，袁琳等[13]研究了上海苏州河沉水植物旋叶苦草(Vallisneria spiralis)群落的光谱特征.宋挺等[14]基于环境1号卫星CCD影像对太湖水域的菹草群落进行了遥感监测.侍昊等[15]以Landsat 8遥感数据为基础，利用光谱指数及图像变换方法构建特征变量，采用随机森林分类模型提取了太湖沉水植被的空间分布信息.这些研究多是借助于菹草等沉水植物的光谱特征进行遥感识别，然而水生植物的光谱特征比较相似，这导致在多种水生植被混杂的湖泊湿地进行遥感分类较为困难.并且，当前利用NDVI时序特征进行菹草等沉水植物遥感提取的研究还较少[16-17].因此，在沉水植被光谱维信息的基础上加入时间维的信息，然后进行沉水植被遥感提取应是行之有效的方法.
东平湖是山东省第二大淡水湖泊，也是国家南水北调东线工程和山东省西水东送输水干线的重要枢纽，战略地位重要[18].然而随着区域经济的发展，近年来东平湖生态环境状况并不乐观，水体富营养化逐渐加重[19]，耐污性菹草群落大量繁殖，并已成为绝对优势种[20].菹草作为沉水植物，虽然可以吸收湖水和湖底沉积物中的营养盐，对控制湖泊富营养化具有一定价值[21-22].但是菹草在爆发式生长之后会迅速衰亡，残体在水中微生物作用下将氮、磷等营养物质返还水体，同时消耗水中大量溶解氧，造成湖水的“二次污染”并危及到湖区鱼类生存[23].
因此，本研究利用MODIS NDVI数据提取菹草群落NDVI时序特征作为其物候特征的标志，结合菹草在不同生长时期的Landsat数据，对东平湖近30多年来菹草群落格局的时空变化规律进行遥感监测研究，并分析可能的原因.本研究一方面为菹草群落的遥感识别提供了一种基于NDVI时序特征的新思路.另一方面，研究也将有助于揭示水体富营养化背景下菹草在东平湖的扩张过程，为东平湖菹草生态风险的防控及菹草资源化利用提供基础科学数据.
1 数据与研究方法 1.1 研究区概况东平湖(35°30′~36°30′N，116°00′~116°30′E)地处黄河下游，行政区划隶属于山东省泰安市东平县(图 1).东平湖包括新湖区与老湖区两部分，以二级湖堤分开.新湖区为滞洪区，以低洼农用地为主.老湖区为蓄水区，平均水深约2.5 m，其面积在不同文献中给出的不一致[24-25]，但一般认为约为160 km2，其中常年有水面积约124 km2.本文所指的研究区为东平湖老湖区，该区是湖泊湿地的集中区域.东平湖作为山东省第二大湖泊和南水北调东线工程重要的调蓄枢纽，在南水北调工程蓄水、黄河洪峰削峰蓄洪、保障区域生态环境安全等方面具有重要作用[26].
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图 1 东平湖2017年5月Landsat标准假彩色影像 Fig.1 Landsat standard false color image of Lake Dongping in May, 2017 |
1990s之前，东平湖为寡污型湖泊，优势种主要为菱、芡等沉水植物[27-28].但1990s末以来，由于东平湖污染加重，水体富营养化加剧，菱、芡等沉水植物生境空间急剧减少，同时菹草这一早期的伴生物种逐渐转变成为优势种，并持续扩张分布[23, 29].菹草为多年生眼子菜科沉水植物，其生长规律与一般水生植被不同，在秋季发芽，冬季缓慢生长，次年4-5月开始繁殖并且逐渐出露水面，6月中上旬迅速衰亡腐烂[23].近年来，东平湖菹草的大规模繁殖导致了一系列生态环境问题，使其逐渐成为研究热点.
1.2 数据源本研究采用的遥感数据包括中分辨率成像光谱仪(MODIS)的MOD13Q1数据和陆地资源卫星(Landsat)系列影像数据.为与2016年5月初的东平湖野外调研相匹配，选取了2016年全年的16天合成的MOD13Q1的归一化植被指数(NDVI)数据，并利用其提取东平湖不同地类NDVI时序曲线.同时，选取了菹草生长期特征时段(出露水面和衰亡腐烂时期)的Landsat系列遥感数据.本研究用到1985年以来8个年份的16景Landsat系列卫星数据，具体见表 1.
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表 1 使用的Landsat系列卫星遥感数据信息 Tab. 1 Landsat imagery information in this study |
NDVI可以反映植被绿度和覆盖度，已被广泛应用于全球植被和生态环境变化的监测[30].研究对MODIS数据和Landsat数据进行预处理，分别得到东平湖2016年MODIS NDVI时序融合图像和不同时期的Landsat NDVI数据.结合2016年野外调查的典型地类坐标，从当年MODIS的NDVI时序融合影像中提取出其对应的NDVI时序曲线(每种地类提取5条)，以便分析东平湖菹草群落生长的NDVI时序特征以及与其他地类时序特征的区别.再结合Landsat NDVI影像进行菹草提取，最后进行像元统计和整饰出图，整个流程见图 2.数据处理过程在ENVI+IDL平台及ArcGIS 10.3软件中完成.
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图 2 菹草群落遥感提取流程 Fig.2 The flowchart of P. crispus remote sensing |
由不同地类的NDVI时序图(图 3与图 4)可知，菹草的生长规律与东平湖另一重要种芦苇有明显的差别，其在每年的第100~140天左右，菹草生长旺盛，NDVI最大介于0.5~0.6之间，在第140~180天左右，菹草迅速衰亡，NDVI下降明显，其值在-0.2~0之间，而在第140~180天，芦苇等其他湿地植被则生长旺盛.同时，东平湖的芡、菱等沉水植被在6月份涨势旺盛，亦不具有菹草的生长物候特征[31-32].因此可以利用“前后两个时期的NDVI差值大于某一阈值”的规则将菹草群落提取出来.经过多次遥感影像特征分析，并结合其对2013和2017年菹草分布的提取结果，提取菹草群落的阈值设定为0.1，目的是为了减小不同时相影像成像条件的差异及其他水生植被的影响.
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图 3 东平湖典型地物NDVI时序曲线 Fig.3 NDVI time-series curves of typical landscapes in Lake Dongping |
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图 4 东平湖及周边流域典型地物NDVI时序 Fig.4 NDVI time-series features of typical landscapes in Lake Dongping Basin |
由于人为收割，在第100~180天左右农田的NDVI时序特征与菹草具有一定相似性，但农田植被在第140天左右的NDVI明显高于菹草群落(图 3和图 4).因此为避免遥感数据误分类，先行把大汶河口处的农田掩膜去除.同时，由于水体的NDVI值在-0.2~0.2之间波动，为减小水体的影响，亦先将敞水面水体掩膜去除，再进行菹草群落的提取(图 2).经过两次掩膜去除保证了利用菹草提取判据可以有效提取出菹草群落.
2 结果与讨论 2.1 菹草群落扩张的时空格局特征基于Landsat系列影像，利用菹草群落NDVI时序特征，提取得到了1985-2017年间8个时期的东平湖菹草群落空间分布特征图谱(图 5).
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图 5 1985-2017年东平湖菹草群落分布 Fig.5 The spatio-temporal of P. crispus habitat in Lake Dongping from 1985 to 2017 |
由图 5可见，1985年菹草群落主要分布于大汶河入湖口附近，1988年除在河口附近分布外，在北部陈山口闸附近也有一定分布，1996年东平湖南岸附近存在带状分布.总体而言，1996年之前东平湖菹草群落分布面积较小，且呈零星式分布于近湖岸地带. 1996-2001年期间，菹草群落分布面积明显增大，且表现出由湖岸地带向湖心蔓延的趋势，但此时湖心区还没有大面积的菹草群落出现.直到2006年，菹草群落开始向湖心蔓延，已有全湖分布之势.再到2013-2017年，菹草群落已几乎遍布整个东平湖，生境面积达到最大.
通过栅格统计得到不同年份的菹草群落面积(表 2).并采用Logistics 4参数方程对逐年的菹草群落面积进行趋势拟合，拟合效果显著(图 6).由表 2和图 6分析可见，1985-2017年间，东平湖菹草群落面积总体呈显著增加趋势.具体而言大致分为3个增长阶段：第1阶段是1996年之前，湖内菹草面积呈动态波动缓慢增加特征，但总体面积较小，到1996年也只占到全湖面积的8.34 %，该时期菹草生境面积增加较慢.第2阶段是1996-2001年间，菹草呈爆发式增长，增速最快，5年间菹草面积增长超过300 %，从生境面积的角度亦说明1996-2001年期间是菹草由东平湖伴生种转变成优势种的关键期.第3阶段是2001-2017年，菹草面积增速亦较快，是菹草成为东平湖优势种后继续巩固的时期，到2017年菹草面积几乎增长为1996年的5倍，几乎占东平湖水域面积的40 %.
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表 2 1985-2017年东平湖菹草群落面积* Tab. 2 P. crispus community area in Lake Dongping from 1985 to 2017 |
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图 6 东平湖菹草植被生境面积变化趋势 Fig.6 The change tendency of P. crispus community area in Lake Dongping |
影响东平湖菹草群落扩张的因素较多，但首要因素应为湖泊水体富营养化的加剧. 1980s初东平湖水质较好，此时优势种为寡污类的水生植物——菱、芡等，而菹草的分布较小[27].但1998年以后，东平湖水质恶化，富营养化迅速加快[19]. 2006年对东平湖进行野外调查，发现湖内水生植物优势种群发生了明显变化，由过去的寡污性种类演替为耐污种类，此时菹草已成为东平湖水生维管束植物的优势种群[33].
除大汶河污水直接注入外，东平湖流域内面源污染也进一步加剧了水体的富营养化[34].到2011-2012年间，东平湖处于中营养向富营养过渡状态，部分湖区已经呈富营养化[29]；菹草是耐污性极强的沉水植物，在其他水生植物因水体富营养化而趋于减少的同时，菹草还可茂盛生长[35]，因此这一时期菹草依旧呈增加趋势.由此可见，东平湖菹草生境的扩张与水体富营养化的加剧应有密切的关系.
同时，采用Spearman秩相关分析方法定量分析了东平湖水体营养化水平与菹草群落规模的关系.首先根据文献[19]将1985和1988年的营养水平定为中营养水平，再利用已有文献资料[36-45]，统计了1990-2017年东平湖水体营养化状态(表 3).按照水体营养化水平将对应年份的中营养设为1，中-富营养设为2，富营养设为3，采用Spearman秩相关分析发现东平湖水体富营养化水平与菹草群落面积之间存在显著相关性，相关系数R=0.79(P＜0.05).这证明了东平湖水体营养化水平的加剧显著促进了菹草群落的大面积扩张.
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表 3 1990-2017年东平湖水体营养化状态 Tab. 3 The eutrophication state of the Lake Dongping from 1990 to 2017 |
南水北调东线工程的蓄水可能对菹草群落扩张产生一定的促进作用.虽然2013年南水北调东线通水一定程度上改善了东平湖的水质(表 3)，但在此之前菹草群落已经形成相当规模，且湖区底泥沉积物中的氮、磷等元素在前期已大量积累，养分水平能够满足其生长需要，故这一时期水质的改善未引起菹草生境规模的下降.相反，2013年南水北调工程调水后使得东平湖水位有所上升，水位的升高会使水生植被的生长环境发生较大变化，水生种群可能趋于单一化，挺水植物有减少趋势[24]，因此可能会使菹草群落进一步扩张.另外，水体的透明度也是菹草繁殖的重要因素[46].东平湖为浅水型湖泊，水体透明度良好，且3-5月湖水温度为14~21℃，为菹草最适宜生长温度[23].考虑到这些适宜的自然条件，研究认为在当前南水北调东线工程的大背景下，如不加人为干预，菹草群落生境仍可能会维持较大规模的分布.因此有关部门应该加强管理，制定恰当的治理方案，探索菹草资源化利用模式，将菹草的生长规模控制在合理范围内，以确保东平湖生态环境健康，为南水北调东线工程提供安全的水质保障.
2.4 不确定性分析由于不同年份气候和水文环境的波动，菹草生长旺盛期与衰亡期的具体时间无法精准确定，对遥感数据时相的选择造成一定的限制.因此，提取的东平湖菹草群落信息可能存在一定误差，这也是下一步研究需要细化解决的问题.
3 结论1) 1985年以来，菹草已由东平湖伴生物种转变为绝对优势物种，1996-2001年的5年是菹草成为优势种的关键期.
2) 1985年以来，东平湖菹草群落生境的时空演变呈现由湖岸向湖心逐渐蔓延的特征. 1996年以前，菹草主要零星散布于湖区边缘，之后开始逐渐向湖心扩张，到2013年菹草群落几乎蔓延到全湖且呈现连片式分布特征.
3) 1985年以来，东平湖菹草群落面积不断增加，且不同时期增速不一. 1985-1996年之间，东平湖菹草群落面积较小且增加缓慢，1996年菹草面积只有10.34 km2；随后暴发式增长，2017年菹草面积达到最大，为49.07 km2，约占湖泊水域面积的40 %.
4) 东平湖水体富营养化的加剧是促使菹草爆发式增长的主要原因. Spearman秩相关分析发现东平湖菹草群落面积的增加与水体富营养化水平的加剧具有显著正相关关系(R=0.79，P＜0.05).另外，南水北调东线工程的水文调蓄可能会间接地促进菹草群落的进一步扩张.
致谢: 感谢何振芳老师和冯若昂同学在野外调查过程中提供的帮助！感谢美国地质勘探局(United States Geological Survey, USGS)提供的MODIS MOD13Q1和Landsat系列卫星遥感数据！
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