2021, Vol. 33 
(2: 中国科学院大学, 北京 100049)
(2: University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, P. R. China)
以网围养殖为主的养殖渔业是我国淡水渔业发展的一个重要生长点，自从1980s在浅水湖泊中普遍开展生产性网围养殖以来，取得了极其显著的经济效益和社会效益[1].然而，由于社会经济的迅速发展，水资源利用程度越来越高，围网养殖规模逐渐增大，超密度围网养殖成为湖泊水资源过度开发利用的主要方面[2].由于长期人工投喂饵药，围网内残饵和排泄物剧增，且围网具有阻滞水流等物理障碍效应及养殖污染的叠加效应，长时间、超密度围网养殖可能导致湖泊富营养化、水质恶化以及沼泽化[2-3].因此，为了湖泊生态的保护和恢复，有关部门逐步对多个湖泊实施围网拆除行动，如苏州市于2018年初开始对东太湖养殖围网进行拆除，至2018年底基本完成东太湖养殖围网拆除工作.
围网拆除行动实施后，学者们开始关注其对湖泊水环境及生态系统的后续影响，如Luo等[4]通过布点取样调查，对阳澄湖围网拆除前后的水质参数进行了比较分析，发现围网拆除后，阳澄湖水质有了明显的提升；薛俊增等[5]通过设置监测断面，对淀山湖围网拆除前后的浮游生物开展了调查和分析，发现围网拆除后，淀山湖浮游生物优势种类呈现隐藻-蓝藻型趋势，表明水质并未有明显改善；袁林等[6]通过实地取样，对阳澄湖围网拆除前后浮游甲壳动物群落结构变化进行了调查研究，发现围网拆除后浮游甲壳动物群落结构变化不大.然而，目前大多研究主要关注围网拆除前后浮游生物生态和水质的变化情况，较少关注湖泊水生植被类群和种群的变化.
水生植被，尤其是沉水植被具有吸附净化、阻滞水流、促进沉降、澄清水质、抑制藻类等生态功能，在维持湖泊生态系统平衡、物质循环和水质方面发挥着重要的作用[7].开展围网拆除前后水生植被类群(挺水、浮叶和沉水植被)与沉水植被优势种群的调查与研究，对东太湖后期生态环境评估、管控和修复具有十分重要的意义.传统的水生植被监测方法主要是人工调查法，该方法精度虽高，但费时、费力，监测范围小，时空连续性较差[8-10].遥感技术具有经济性、时效性、综合性、大面积同步观测及历史追溯性等特点，已成为浅水湖泊水生植被监测的有效手段[8].在湖泊水生植被类群遥感监测方面，国内外学者构建了一系列用于识别水生植被类群与蓝藻水华的光谱指数，如归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)[9]、植被出现频率指数(vegetation prescience frequency, VPF)[10]、浮叶植被敏感光谱指数(floating leaf vegetation sensitive index, FVSI)[11-12]、浮游藻类指数(floating algae index, FAI)[13]和沉水植被敏感光谱指数(submerged vegetation sensitive index, SVSI)[9]等.而在沉水植被优势种群的遥感监测方面，由于沉水植被生长在水面之下，其本身光谱信号较弱且不同优势种群间光谱差异相对较小，仅仅利用光谱信息很难对沉水植被不同优势种群进一步识别和区分.但由于沉水植被不同优势种群间的生活史存在差异，因此在一定时间段内，遥感监测到的沉水植被只能是某种或某几种当季优势种群，这就为沉水植被优势种群的时空分布监测提供了新的可能.
本研究基于高时空分辨率的Sentinel-2系列卫星数据，分析东太湖不同地物的光谱特征，筛选和构建了东太湖挺水、浮叶和沉水植被和蓝藻水华的敏感光谱指数，建立水生植被类群和藻华的分类决策树；并结合不同沉水植被优势种群的生活史差异，提出基于生活史的沉水植被优势种群遥感监测方法.最后，对东太湖围网拆除前后，水生植被类群和沉水植被优势种群的空间分布及变化进行了监测和分析，以期为东太湖后续的水生植被管控和生态修复提供科学依据.
1 研究方法 1.1 研究区概况东太湖位于太湖东南隅(30°58′~31°07′N，120°25′~120°35′E)，与西太湖之间以狭窄的湖面相通，总长度27.5 km，最大宽度9.0 km，总面积131 km2，年平均水深约1 m，根据中国科学院太湖湖泊生态系统研究站的长期定点观测，东太湖年平均水位为(1.47±0.40)m，总磷、总氮指标浓度为Ⅲ~Ⅳ类[1, 14].围网养殖区主要集中分布在东太湖的北部、东南角的新开路港附近和西南角的茭白港附近(图 1a).
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图 1 研究区Sentinel-2假彩色影像(a)；浮叶植被(b)、蓝藻水华(c)和沉水植被(d)的现场实拍图 Fig.1 Sentinel-2 false color image of the study area (a); site photos of floating-leaved aquatic vegetation (b), cyanobacteria blooms (c) and submerged vegetation (d) |
根据近几年野外调查和文献记载，东太湖水生植被主要有三大类群：浮叶植被、挺水植被和沉水植被[15].其中，挺水植被主要分布在近岸区，优势种群为芦苇(Phragmites communis)；浮叶植被优势种群为荇菜(Nymphoides peltatum)和菱角(Trapa bispinosa)等；沉水植被有七大优势种群，分别是：菹草(Potamogeton crispus)、伊乐藻(Elodea nuttallii)、狐尾藻(Myriophyllum spicatum)、微齿眼子菜(P. maackianus)、金鱼藻(Ceratophyllum demersum)、苦草(Vallisneria spiralis)和马来眼子菜(P. malaianus)[15].研究区浮叶植被、蓝藻水华和沉水植被的现场实拍图见图 1b~d.
1.2 遥感数据源及预处理本研究选取Sentinel-2系列卫星作为遥感数据源，该系列包含Sentinel-2A和Sentinel-2B两颗卫星，分别于2015年6月23日和2017年3月7日发射升空，一颗卫星的重访周期为10天，两颗互补后重访周期为5天[16]. Sentinel-2系列卫星携带一枚多光谱仪器(MSI)，可覆盖13个光谱波段，具有10、20和60 m三种空间分辨率(表 1). Sentinel-2 MSI数据来源于欧空局(https://scihub.copernicus.eu/)，本研究共获取东太湖2017和2019年质量较高的16景L1C级影像(表 1).本研究采用Sen2cor模型对L1C级数据进行大气校正，得到L2A级数据，并选取10 m和20 m的波段数据作为数据源，在SNAP软件中将分辨率为10 m和20 m的L2A级波段数据重采样至10 m，最后对重采样后的数据进行波段合成与裁剪.
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表 1 获取Sentinel-2影像基本信息 Tab. 1 Basic information of Sentinel-2 images used in this study |
基于研究区水生植被的生长特性，并结合卫星遥感影像过境时间，本研究于2017年和2019年3月、5月、7月、8月和9月分别对研究区水生植被开展野外调查，共获取了354个调查样区(2017年153个，2019年201个).考虑到Sentinel-2影像的像元大小(10 m)及几何畸变，每个水生植被调查样区约15 m×15 m，调查内容包括水生植被类群、种群、植被覆盖度、经纬度和现场照片等，用手持GPS接收机在样区的中心位置记录经纬度，误差约为3 m.为使得样区信息与遥感影像的解译能力和空间分辨率相匹配，获取野外信息后，对数据进行再处理，得到样区的优势类群和种群，具体处理如下：当样区内存在多个类群时，以覆盖度最大的类群作为该样区的优势类群；当样区水生植被优势类群为沉水植被时，以覆盖度最大的沉水植被优势种群作为该样区的优势种群.
1.4 水生植被类群和藻华提取方法本研究基于分类决策树(图 2a)对东太湖水生植被类群和藻华进行提取，所用指数为：挺水植被敏感指数(emergent vegetation sensitive index, EVSI)、藻类指数(FAI)、归一化植被指数(NDVI)和沉水植被敏感指数(SVSI).
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图 2 水生植被类群和藻华的分类决策树(a)；分类地物平均光谱曲线(b)；EVSI(c)、FAI(d)、NDVI(e)和SVSI(f)指数的归一化频率直方图 Fig.2 Classification decision tree of aquatic vegetation types and cyanobacteria blooms (a); Mean spectral curves of classification features (b); Normalized frequency histogram of EVSI (c), FAI (d), NDVI (e) and SVSI (f) |
据图 2(b)所示，挺水植被在近红外区间反射率远高于其它地物，且在B8a波段反射率最高，在B4波段反射率最低；浮叶植被具有典型的植被光谱特征，近红外区间的反射率大于开阔水面；沉水植被整体反射率较低，植被光谱特征不明显，但利用缨帽变换后的土壤亮度指数与绿度指数的差值能较好的识别沉水植被[15].蓝藻水华和浮叶植被的光谱特征相似，但蓝藻水华在B3波段处反射率更高，形成典型的叶绿素反射峰[17].因此，本研究基于上述敏感光谱特征，对B8a波段和B4波段进行归一化处理构建了EVSI，用于提取挺水植被，并筛选了NDVI、SVSI和FAI分别用于提取浮叶植被、沉水植被和蓝藻水华(表 2).
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表 2 不同指数计算公式* Tab. 2 Formulas of different indexes |
挺水植被、浮叶植被、蓝藻水华和开阔水面在不同的敏感指数上均有明显的差异可分性. EVSI>0.5时，只存在挺水植被的频率单峰(图 2c)；FAI>350时，只存在蓝藻水华的频率单峰(图 2d)；NDVI>0.4时，只存在浮叶植被的频率单峰(图 2e)；SVSI<2400时，只存在沉水植被的频率单峰(图 2f).根据各类地物指数敏感阈值，建立并执行分类决策树(图 2a)，获取水生植被类群和藻华的空间分布.
1.5 沉水植被优势种群提取方法本研究利用基于生活史的沉水植被优势种群提取方法[15]，对东太湖沉水植被的7大优势种群进行了空间分布监测，具体提取原理及方法见表 3.
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表 3 基于生活史的沉水植被优势种群提取原理及方法 Tab. 3 Principle and method of extracting different submerged vegetation species based on living history |
利用2017年7月和2019年8月水生植被类群的实测样点数据，通过混淆矩阵[9]，对2017年7月28日和2019年8月17日两期影像的分类结果进行精度验证(表 4).结果显示，水生植被类群和藻华的分类总体精度达到82.66 %，Kappa系数为0.77.其中，挺水植被、浮叶植被、沉水植被和蓝藻水华的生产者精度分别为87.32 %、88.75 %、82.35 %和72.22 %.
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表 4 水生植被类群和蓝藻水华的分类精度 Tab. 4 Accuracy assessment of classification results for aquatic vegetation types and cyanobacteria blooms |
利用2017年和2019年沉水植被优势种群的实测样点数据，通过混淆矩阵[9]，对2017年和2019年沉水植被优势种群分布结果进行验证(表 5).结果显示，沉水植被优势种群的分类总体精度为62.08 %，Kappa系数为0.56.其中，菹草和伊乐藻的生活史和其他种群有明显的区别，因此生产者精度最高，分别为71.42 %和66.67 %；由于微齿眼子菜与狐尾藻、马来眼子菜与苦草的生活史相似，提取的狐尾藻与苦草图层中可能混杂着少量微齿眼子菜与马来眼子菜，因此微齿眼子菜和马来眼子菜的生产者精度较低，分别为52.17 %和54.17 %.
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表 5 沉水植被优势种群的分类精度 Tab. 5 Accuracy assessment of classification results for submerged vegetation species |
2017年(围网拆除前)和2019年(围网拆除后)同季节水生植被类群和藻华的空间分布如图 3，其面积统计如表 6，分析结果显示：(1)围网拆除前后，挺水植被的面积分别为8.29和11.03 km2，占比分别为4.06 %和5.41 %.这可能是由于挺水植被集中分布在近岸边浅水区，且芦苇对水环境有着较强的适应能力[25]，因此围网拆除行为对其影响较小(表 6). (2)围网拆除前，沉水植被为东太湖的优势类群，面积约为32.12 km2，占比为15.75 %；浮叶植被面积为29.87 km2，占比为14.65 %.围网拆除后，沉水植被分布面积减少至21.01 km2，占比为10.30 %；浮叶植被分布面积增加至40.72 km2，占比为19.97 %，成为分布面积最大的水生植被优势类群.这可能是因为：①围网拆除前，渔民为了河蟹的优质生长，会人为补充围网中的沉水植被，并自发地对围网区内的浮叶植被进行打捞调控[26-27]；围网拆除后，渔民不再种植沉水植被，且不会对浮叶植被进行打捞调控，而浮叶植被竞争能力大于沉水植被[28]；②围网拆除后，原围网区湖泊水动力加强，而浮叶植被抗风浪能力比沉水植被更强[29]. (3)围网拆除前，未在东太湖监测到蓝藻水华；围网拆除后，在太浦闸口附近水域监测到蓝藻水华的存在，面积为8.79 km2，占比为4.31 % (表 6).这可能是因为：围网养殖时期，渔民长期向养殖区内投放饵料和鱼药，围网区富含营养盐的底泥沉积物剧增、水体富营养化严重[30]，但该区域水生植被茂盛，抑制了蓝藻水华的暴发[31].围网拆除后，没有了围网的阻隔，在水动力的作用下，原围网区底泥沉积物释放至太浦闸口附近水域，加重了该片水域的富营养化程度.
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表 6 2017年(围网拆除前)和2019年(围网拆除后)同季节水生植被类群分类面积统计 Tab. 6 Area of aquatic vegetation types in the same season in 2017 (before pen aquaculture removal) and 2019 (after pen aquaculture removal) |
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图 3 2017年(围网拆除前)和2019年(围网拆除后)同季节水生植被类群和蓝藻水华的遥感监测图 Fig.3 Remote sensing maps of aquatic vegetation types and cyanobacteria blooms in the same season in 2017 (before pen aquaculture removal) and 2019 (after pen aquaculture removal) |
2017年(围网拆除前)和2019年(围网拆除后)不同月份的沉水植被空间分布如图 4，其面积变化如图 5.分析结果显示：由于不同沉水植被种群的生活史不同，沉水植被的空间分布和面积随着时间发生变化；围网拆除后，除1月份，其余月份沉水植被面积均小于围网拆除前的面积.
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图 4 2017年(围网拆除前)和2019年(围网拆除后)不同月份沉水植被遥感监测图 Fig.4 Remote sensing maps of submerged vegetation distribution in different months in 2017 (before pen aquaculture removal) and 2019 (after pen aquaculture removal) |
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图 5 2017年(围网拆除前)和2019年(围网拆除后)不同月份沉水植被面积动态变化 Fig.5 Dynamics of submerged vegetation area in different months in 2017 (before pen aquaculture removal) and 2019 (after pen aquaculture removal) |
2017年(围网拆除前)和2019年(围网拆除后)沉水植被优势种群的空间分布如图 6.结果显示：围网拆除前，除微齿眼子菜优势度较低，分布面积占比仅为3 %，其它种群如菹草、伊乐藻、金鱼藻、苦草、马来眼子菜和狐尾藻的优势度均较高，面积占比分别为27 %、24 %、17 %、10 %、10 %和9 %；围网拆除后，除菹草、伊乐藻与狐尾藻的优势度较高，面积占比分别为47 %、22 %和16 %，其它种群分布面积占比之和仅为15 %.这可能是因为：①围网拆除前，水流被围网阻隔，水动力扰动较弱；围网拆除后，原围网区湖泊水动力作用加强，对苦草、金鱼藻等种群的生长产生了不利的影响[32].而菹草、伊乐藻与狐尾藻能较好的适应风浪扰动的水动力环境[33-35]，因此三者的优势度较高；②围网拆除后，浮叶植被在夏季大量繁殖，分布面积上升.因此生长时期与其相近的苦草、金鱼藻、马来眼子菜等种群优势度降低.而菹草和伊乐藻能在冬季存活[18-19]，且夏季生长的狐尾藻分布在浮叶植被较少的区域，因此三者的优势度较高.
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图 6 2017年(围网拆除前)和2019年(围网拆除后)沉水植被优势种群分布遥感监测图 Fig.6 Remote sensing maps of submerged vegetation species in 2017 (before pen aquaculture removal) and 2019 (after pen aquaculture removal) |
本研究基于Sentinel-2系列影像，利用决策树遥感分类方法，对东太湖围网拆除前后水生植被类群的变化进行了监测和变化分析，结论为：围网拆除后，东太湖水生植被优势类群由围网拆除前的沉水植被转变为浮叶植被；同时，结合东太湖沉水植被七大优势种群的生活史差异，构建了沉水植被优势种群的提取方法，对东太湖围网拆除前后沉水植被优势种群进行了监测和变化分析，结果显示：围网拆除后，沉水植被分布面积减少，且种群由优势度相差不大的七大优势种群逐步向菹草和伊乐藻占据绝对优势发展，逐渐趋于单一化.从水生植被群落生态作用的角度来看，这种变化显示围网拆除行动对东太湖生态系统的健康发展是不利的，但其对水质和生态系统的综合影响仍需一个更长时间才能进行全面评估.
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