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基于统计模型和GIS技术对小气候、水文和土地利用对湿地保护区影响的研究
E.Dimitriou, I.Zacharias
摘要:本次研究分析了位于希腊西部的Trichonis湖流域以往的气候、土地利用和水资源管理的变化,以量化这些印度对周围湿地保护区的影响.降水量和水位标高数据已经在统计学上阐述了气候变化趋势.另外,GIS方法和遥感数据已经被用于检测研究区的土地利用变化,突出时空因素在河岸区域的影响.通过比较水文与人类活动的预计趋势,量化这些因素对已存湿地降解功能的作用.结果说明,河岸地区的大幅减少主要是由于土地利用变化和液压结构,而气候变化只是轻微的影响湖泊的水文管理体制，以及因此而具有生态意义的湿地。
关键词:河岸区域,湿地,水文,土地利用,气候变化
1.引言
从湿地到河道,从水生地区到河岸地区,水生环境与水文条件息息相关[1].同样,季节与年际的淡水水位变化都会受到来自于人为因素或自然灾害的突发性改变的影响,例如湿地变干或洪水事件.
在局部比例尺上,景观演变和生态系统中随之改变的生物与非生物条件可能会更加明显,但经常导致全球累积环境变化[2]. 土地利用与地貌的变化更大程度上是由引起环境恶化的人类活动造成,而非自然干扰[3].
在对过去的20年淡水水位研究中可以发现以往与现在的淡水水位所存在的波动[4].这些研究旨在探测由人类引起的变化或由小气候趋势引起的变化[5].本文研究旨在调查在过去的40年内,Trichonis湖河岸地区的土地覆盖与水文变化,这些变化与人类活动的联系以及环境因素对其的影响.
1.1研究区简介
Trichonis湖,位于希腊西部,如图1,是希腊最大的湖泊,其体积为2.8times;109m3.由于气候条件与实现管理实践的变化,它存在着年度与月度的水位波动,年度水位波动约为1m,月度水位波动约为0.5m.
图1 希腊Trichonis湖排水区地质图
该地区地质上主要包括北部钙质地层渗透率高的部分与排水区的东部,而在流域与冲积沉淀物的南部与西部,低渗透复理层构造受到了阻拦,更新世的沉淀物聚集在湖泊周边.
本次研究着重于湖泊和相关的河岸湿地,这些地方涵盖了80m(平均宽度)的湖泊地区,并且根据欧盟的栖息地指令,这片钙质沼泽组成了砖子苗幼枝的绝佳栖息地.
2.研究方法
早在1951年到1991年这段时间,Trichonis湖的日降雨量与水位测量已经被用于确定过去各年的波动情况.最初,对可用时间段的各种的统计和相关关系的分析,已经得以实现.从而得以量化这些参数的线性相关程度.而且极端事件也得以定义.
在降雨量与水位测量方面,以往趋势上的波动已经可以通过累计和法来进行计算.累积和法被广泛的运用于描述一个参数平均值的中长期变更.参数的类值可以通过以下的公式进行计算:
,for ilt;n (1)
在这个式子中是n个连续测量值的平均数,是一个单个测量值,其中.
以往Trichonis湖在水位上的变化所造成的影响,已经通过使用湖泊的数字测海模型(DBM)被量化了.数字测海模型是通过阐述湖泊的水深值而建立起来的,从由希腊军队提供的可用的1:5000地形图中概括出来,并用3D分析工具(如GIS组件)进行阐述.
在遥感部分的研究,采用了由希腊军方地理服务提供的1975年与2000年两幅航天影像,其比例尺为1:15000.ArcView 3.2这一GIS软件与图像处理组件被用于处理数据和生产各个土地利用地图. 最初,遥感图像被数字放大程序放大了两倍,并且已经被ArcView软件引用,用来处理地理参考校正值(横轴墨卡托坐标系).一种遥感影像的监督分类应有ISODATA算法和已有的正射投影的贡献.
ISODATA算法是一种设计迭代程序,在对影像像素分类时往往需要分裂和融合簇[6].最终的簇的数量要根据具体的监督算法由用户给出,而算法的目的是将每个簇的可变性最小化,最小化均值方差的函数如下:
(2)
其中N是像素的个数,C是簇的个数,b是波段数.
在本次研究中,五种地面覆盖类别被数字化为GIS多边形,包括农田,森林,草地,城市用地和水体.每个研究年限中,这个过程会产生两幅土地覆盖图,其结果被已有正射投影图验证,其相关信息也被提供给当地政府.每个类别的范围已经可以精确地使用ArcView的空间分析模块进行量化,基于两幅地图的农业用地已经被用于估计灌溉需求,即基于相关特定区域的消费指数.
在观察水位波动中人类用水所起的作用时,可以用一个简单的水平衡方程来协助量化在湖水年度用水中,人为需求所占的百分比.最初,农田区域最早用于成熟的土地利用分布图,这种地图带有当地的灌溉指标(每年650m3每公顷),这个指标被用来设计灌溉网络,以估计各个年份的需求量.自从1960年以来,农田灌溉区以外的特定的排水区被当做是估计值,这是通过节流渠连通Trichonis与Lysimachia湖而产生的(额外的农业用地175106m2).根据最新的水文研究[3],被灌溉的农田占未灌溉农田的百分比被设为66%,整个排水区的蒸发量为降水量的34.5%.用来估计湖泊水循环的水平衡方程如下:
(3)
其中P是排水区的降雨量,E是排水区的蒸发量和湖泊的蒸发量,Out是流出量,包括自然流出量(OutN)和人为干扰的流出量(H),是每年存储量的改变量.这个等式被用于三种不同的时期(1951-1955,1993-1997,1982-1987),在这些时期分别代表轻微的人类干扰的时期,如今的情况和极度干旱的时期.在这种水平衡方式中，由于没有可用数据是现有的,则可以看做没有地下水流入的相邻排水区已经被考虑在内，而估计的目的只是为了量化在湖泊的水文影响中，人为影响所占的百分比
3.结果
月降雨量的趋势线图如图2，从图中可知在整个研究时期(1951-2002)降雨量在整体上是减少趋势.
图2 1951年至2002年月降水量测量值和Trichonis湖排水区趋势统计图
自从在1951年到2001年这段时期,得出全部的改变率,每10年平均的降雨量可被估计,这个值验证了降雨量呈现为递减趋势这一结论,Trichonis湖地区的改变率为-6.53%,如表1.
表1 1951年至2001年每十年平均年降水量及每十年间相应的改变率
|
1951-1961 |
1961-1971 |
1971-1981 |
1981-1991 |
1991-2001 |
总的变化率 |
|
|
平均年降水量(mm) |
1170 |
907 |
974 |
737 |
979 |
- |
|
变化率(%) |
- |
-22.48 |
7.44 |
-24.35 |
32.86 |
-6.53 |
1981年到1991年的减少量最多,这段时期极度的干旱条件在全国范围内造成了水资源的短缺.在最后的十年间,降水量的趋势呈现出高于以往的增量,但是在整个研究时期(1951-2001)总体趋势仍然为负.
1951年到1997年Trichonis湖的平均水位增长了15.96m,而最低水位增长了14.83m(1991年11月),最高水位值增长了17.84m(1957年4月).
降水量与水位的时间段的相关系数只有0.25,这个指数说明在这些特定参数中存在很低的线性关系.水位高程累积和图(WL)显示了在1951年到1997年这段时期WL趋势的五个蚀变过程,如图3.在1967年到1980年,水位大幅降低,这主要是由于该地区灌溉网的扩张和农业用地的增加.
图3 1951年至2002年月降雨量累积和与年水位高程值统计图
在水分离基础设施与连接Trichonis湖与Lysimachia湖的水闸渠道之前,最初,每年的平均水位大概增加18m左右.在所研究的排水区外有一个非常重要的水体,它每年通过这些设施的流量为273106m3,主要用于更为广阔地区的灌溉[3].在开发这条渠道后Trichonis湖每年的平均水位降低值超出2m,此外湖的面积也缩短了2.89106m2,是整个湖的3%.因此,包含湿地的部分河岸区域已经枯竭,而湖泊的储水量也锐减了188106m3,是整个湖体积的6.6%.同时,这也导致流入湖泊的农药量有所增加,使得水体环境恶化,对当地的动植物与人的健康造成了严重的影像.
通过比较降雨量与水位的年移动平均值,如图4,可以发现,相对于水位的变化,降雨量的波动在短期内并不显著.但是对于大多数水位的改变,降雨量对其是有所影像的.尤其是在1955年到1957年,在这段时间,降雨量有显著增长,这一时期的水位记录也可以反映这一情况.在1961年到1963年,1975年到1977年,1990年到1992年,1996年到1997年也可以看到同样的趋势.尽管,水位管理体制的重要改变与重要的降雨量变化无关,但这些变化也存在于1957年到1960年(主要的灌溉工程包括Trichonis湖与Lysimachia湖之间的控流渠道),1965年到1967年和1983年到1986年(WL的增长与降雨量的增减相对稳定)这三个时期.这些发现表明既然降雨量成为一种显著因素,如土地利用变化和相关水需求以及影响湖水水位浮动的管理因素,那么水位变化的部分影响来自降雨量.
图4 降雨量与水位的年移动平均值统计图
关于土地利用变化的检测,相较于原始范围,森林面积锐减了19%,这在1945年到2000年是一个极其重要的变化,有77km2被转做农田(增长18%)和城市用地(增长1%)如图5与表2.荒废的地区与草地与开放水域有着较低的波动;2000年农业用地占据了所研究排水区的大部分(占总体37%),而森林紧随其后为34%.在1945年这个顺序恰好相反,森林占所研究排水区53%,而农田所占仅为19%.
图5 1945年与1986年Trichonis湖土地利用分布图
表2 1945年与2000年Trichonis湖排水区土地利用变化
|
土地覆盖 |
1945年 |
2000年 |
||||
|
km2 |
% |
Km2 |
% |
Km2 |
% |
|
|
农业用地 |
76.65 |
18.77 |
149.16 |
37.00 |
73.51 |
18.23 |
|
森林 |
215.20 |
53.38 |
137.74 |
34.17 |
-77.46 |
-19.22 |
|
草地 |
8.92 |
2.21 |
9.63 |
2.39 |
0.70 |
0.17 |
|
城市用地 |
6.82 |
1.69 |
11.08 |
2.75 |
4.27 |
1.06 |
|
水体 |
96.54 |
23.95 |
96.62 |
23.97 |
0.08 |
0.02 |
在农业用地增加后,蒸发量也随之增加,基流量随之减少,由此可见,这些
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