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一种用于构建湖泊湿地生态对水位梯度响应关系的方法

摘要

本发明公开了一种用于构建湖泊湿地生态对水位梯度响应关系的方法,包括:(1)从湖泊高分辨率遥感影像提取圩堤内封闭区和主湖连通区边界的矢量数据;(2)采集观测时刻下圩堤内封闭区和主湖连通区的水位数据集、湖泊高分辨率遥感影像集及湖泊地形数据;(3)对各观测时刻的湖泊水域进行初步的湿地类型分类;(4)对各观测时刻圩堤内封闭区和主湖连通区的水域分别按水深划分;(5)联合步骤(3)和(4)的结果,获得各观测时刻下湖泊水域最终的分类数据;(6)基于最终分类数据构建水位~面积关系曲线,获得湖泊湿地生态对水位梯度的响应关系。本发明可准确量化湖泊湿地生态对水位的响应,可作为考虑越冬候鸟生境湖泊水位科学调度的基础。

著录项

  • 公开/公告号CN113011740A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-06-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 长江水资源保护科学研究所;

    申请/专利号CN202110291315.6

  • 申请日2021-03-18

  • 分类号G06Q10/06(20120101);G06Q50/26(20120101);

  • 代理机构42237 武汉华强专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人温珊姗

  • 地址 430051 湖北省武汉市汉阳区琴台大道515号

  • 入库时间 2023-06-19 11:32:36

说明书

技术领域

本发明涉及湖泊湿地生态学技术领域,具体涉及一种用于构建湖泊湿地生态对水位梯度响应关系的方法。

背景技术

湖泊湿地作为一种重要的湿地类型,孕育着丰富的生物资源,是众多野生动植物特别是重要水鸟的越冬栖息地,对生态系统和生物多样性保护具有重要意义。水位动态变化影响着泥滩地和草本沼泽的出露,引起越冬水鸟栖息生境和觅食生境面积和结构的变化,对越冬水鸟的种类、数量和分布起到关键的作用,是影响湖泊湿地生态水文过程的重要因素之一

从二十世纪七八十年代以来,湖泊受人为干扰较大,特别是长江中下游通江湖泊,由于围湖造田、围网养殖、闸坝建设等行为造成湖泊内水位变化不一致,存在水系不连通的情况。目前,现有湖泊湿地生态对水位变化响应的研究都是将湖泊作为一个整体

文中涉及的参考文献如下:

[1]王晓媛,江波,田志福,等.冬季安徽菜子湖水位变化对主要湿地类型及冬候鸟生境的影响[J].湖泊科学,2018,30(6):1636-1645.

[2]夏少霞,于秀波,范娜.鄱阳湖越冬季候鸟栖息地面积与水位变化的关系[J].资源科学,2010,32(11):2072-2078.

[3]胡振鹏,葛刚,刘成林.越冬候鸟对鄱阳湖水文过程的响应.自然资源学报,2014,29(10):1770-1779.

发明内容

针对背景技术所指出的不足,本发明提供了一种用于构建湖泊湿地生态对水位梯度响应关系的方法,该方法考虑了湖泊内水位变化不一致的情况,可准确度量湖泊湿地生态对水位变化的响应。

为解决上述技术问题,本发明采用如下技术方案:

一种用于构建湖泊湿地生态对水位梯度响应关系的方法,包括步骤:

(1)在最枯月水位时获取覆盖湖泊的高分辨率遥感影像,并从遥感影像中提取圩堤内封闭区和主湖连通区边界的矢量数据;

(2)采集观测时刻下圩堤内封闭区的水位数据集h、主湖连通区的水位数据集H、覆盖湖泊的高分辨率遥感影像集Image、以及湖泊的地形数据DEM;

(3)采用决策树分类法对Image进行解译,分别对各观测时刻的湖泊水域进行初步的湿地类型分类,获得各观测时刻对应的初步分类数据;

(4)利用h、H以及DEM,对各观测时刻的湖泊水域按水深分别进行划分;

本步骤进一步包括:

4.1利用圩堤内封闭区和主湖连通区边界的矢量数据裁剪DEM,获得圩堤内封闭区和主湖连通区的DEM数据;

4.2根据各观测时刻主湖连通区的水位数据集及主湖连通区的DEM数据,计算主湖连通区水域的水深,按水深对各观测时刻下主湖连通区水域进行划分;

4.3根据各观测时刻圩堤内封闭区的水位数据集及圩堤内封闭区的DEM数据,计算圩堤内封闭区水域的水深,按水深对各观测时刻下圩堤内封闭区的水域进行划分;

4.4联合主湖连通区水域和圩堤内封闭区水域的划分结果,获得各观测时刻下整个湖泊水域按水深的划分结果;

(5)联合第(3)步所得初步分类数据和第(4)步所得整个湖泊水域的划分结果,获得各观测时刻下湖泊水域最终的分类数据;

(6)从最终的分类数据集获取各分类在不同观测时刻的面积及主湖连通区水位,利用回归模型拟合不同分类的水位~面积关系曲线,从而获得湖泊湿地的面积对水位定量地相应关系。

进一步的,步骤(1)中,采用目视解译法从遥感影像中提取圩堤内封闭区和主湖连通区边界的矢量数据。

进一步的,地形数据DEM可采用水上测深仪对水下地形数据进行测绘获得。

进一步的,湿地类型包括水域、泥滩、草本沼泽、农田、林地、建设用地。

作为优选,在子步骤4.1前还包括:对湖泊的地形数据DEM进行预处理,生成无凹陷点的地形数据DEM。

进一步的,在步骤(4)中,对各观测时刻湖泊水域按水深划分为小于0.5m水深的水域、0.5~0.8m水深之间的水域以及高于0.8m水深的水域。

本发明具有如下优点和有益效果:

考虑到传统方法忽略了人为干扰导致的湖区被圩堤分割,未考虑湖泊内水位变化不一致的情况,难以准确地表达湖泊湿地对水位变化的响应关系,难以给湖泊水位调度提供有力的支撑。针对该问题,本发明统筹考虑主湖连通区和圩堤内封闭区,应对湖泊失去水位联系的情况,准确定量化湖泊湿地生态对水位的变化响应,基于该变化响应来进行考虑越冬候鸟生境的湖泊水位科学调度。

附图说明

图1为本发明具体实施方式的流程图;

图2为具体实施方式中所提取的圩堤内封闭区和主湖连通区;

图3为具体实施方式中不同观测时刻对应的湖泊水域初步分类结果;

图4为具体实施方式中不同观测时刻最终的分类结果;

图5为具体实施方式中构建的草本沼泽水位~面积关系曲线;

图6为具体实施方式中构建的稻田水位~面积关系曲线;

图7为具体实施方式中构建的泥滩水位~面积关系曲线;

图8为具体实施方式中构建的林地水位~面积关系曲线;

图9为具体实施方式中构建的建设用地水位~面积关系曲线;

图10为具体实施方式中构建的水深<0.5m湖泊水域的水位~面积关系曲线;

图11为具体实施方式中构建的水深(0.5,0.8m)湖泊水域的水位~面积关系曲线;

图12为具体实施方式中构建的水深>0.8m湖泊水域的水位~面积关系曲线。

具体实施方式

下面将结合附图和具体实施方式,来进一步说明本发明技术方案及技术效果。为便于描述,下文中将需要确定水位流量关系的河道记为目标河道。

下面将结合附图详细说明本发明方法的具体实施方式。

本发明考虑湖泊湿地生态对水位变化响应的湖泊水位科学调度方法的具体流程见图1,具体步骤如下:

第一步,通过分析水位站多年水位数据获取湖泊多年最枯月水位,在湖泊多年最枯月水位时,获取覆盖湖泊的高分辨率遥感影像,采用目视解译法从高分辨率遥感影像中提取圩堤内封闭区边界的矢量数据,以及主湖连通区边界的矢量数据,此处主湖连通区指除掉所提取圩堤内封闭区剩下的主湖区。本具体实施方式中,利用ArcGIS软件对高分辨率遥感影像进行处理,来提取圩堤内封闭区和主湖连通区,提取结果如图2所示,图中,深色的粗线条表示所提取的圩堤内封闭区,浅色的细线条表示所提取的主湖连通区。

第二步,采集观测时刻T={t

第三步,采用决策树分类法对湖泊的高分辨率遥感影像集Image进行初步的湿地类型分类,获得初步分类数据集。湿地类型认为预先定义,本具体实施方式中定义湿地类型包括水域、泥滩、草本沼泽、农田、林地、建设用地。

具体地,采用决策树分类法对各观测时刻下湖泊的高分辨率遥感影像集进行解译,分别对各观测时刻的湖泊水域进行湿地类型初步分类,获得各观测时刻对应的湖泊水域初步分类数据,所有观测时刻的初步分类数据构成初步分类数据集,记为{{水域,泥滩,草本沼泽,农田,林地,建设用地}(t)}。本具体实施方式中的初步分类数据见图3所示,该图示出了8个不同观测时刻下湖泊水域湿地类型初步分类结果,其中,图(a)~(h)分别对应8个观测时刻,该8个观测时刻下湖泊水位依次为6.97m、7.20m、7.30m、7.40m、7.54m、8.10m、8.30m、8.60m。本具体实施方式中,所输出的初步分类结果中不同湿地类型采用不同颜色表示。

第四步,利用圩堤内封闭区和主湖连通区的水位数据集以及湖泊的地形数据DEM,对各观测时刻的湖泊水域按水深进行划分。

本步骤实施前先预定义若干水深范围,本具体实施方式中定义三类水深,分别为水深小于0.5m、水深为0.5m~0.8m以及水深高于0.8m。基于预定义的三类水深对湖泊水域进行细分。

本步骤的具体流程如下。

(1)对原始的地形数据DEM进行预处理,生成无凹陷点的湖泊DEM数据。

(2)利用圩堤内封闭区边界和主湖连通区边界的矢量数据裁剪DEM数据,分别生成圩堤内封闭区和主湖连通区的DEM数据;

(3)通过各观测时刻主湖连通区的水位数据集H和主湖连通区的DEM数据,分别计算各观测时刻下主湖连通区水域的水深,根据水深对主湖连通区水域进行划分,获得各观测时刻按水深的水域划分数据,所有观测时刻的水域划分数据构成主湖连通区水域划分数据集,记为{{水深<0.5m的主湖连通区水域,水深(0.5,0.8m)的主湖连通区水域,水深>0.8m的主湖连通区水域}(t)},其中,t=t

(4)通过各观测时刻圩堤内封闭区的水位数据集h和圩堤内封闭区的DEM数据,分别计算各观测时刻下圩堤内封闭区水域的水深,根据水深对圩堤内封闭区水域进行划分,获得各观测时刻按水深的水域划分数据,所有观测时刻的水域划分数据构成圩堤内封闭区水域划分数据集,记为{{水深<0.5m的圩堤内封闭区水域,水深(0.5,0.8m)的圩堤内封闭区水域,>0.8m水深的圩堤内封闭区水域}(t)},其中,t=t

(5)联合主湖连通区和圩堤内封闭区按水深的水域划分数据集,得到各观测时刻下整个湖泊按水深的水域划分数据集,记为{{水深<0.5m的湖泊水域,水深(0.5,0.8m)的湖泊水域,水深>0.8m的湖泊水域}(t)},其中,t=t

第五步,联合第三步所获初步分类数据集和第四步所得水域划分数据集,得到各观测时刻下整个湖泊最终的分类数据集,记为{{水深<0.5m的湖泊水域,水深(0.5,0.8m)的湖泊水域,水深>0.8m的湖泊水域,泥滩,草本沼泽,农田,林地,建设用地}(t)},分类结果见图4所示,同图3对应,图(a)~(h)分别对应8个观测时刻下湖泊水域最终的分类结果,该8个观测时刻下湖泊水位依次为6.97m、7.20m、7.30m、7.40m、7.54m、8.10m、8.30m、8.60m。最终将湖泊水域分为水深<0.5m的湖泊水域、水深(0.5,0.8m)的湖泊水域、水深>0.8m的湖泊水域、泥滩、草本沼泽、农田、林地、建设用地八类。在具体实施方式中,所输出的最终分类结果中不同类采用不同颜色表示。

第六步,根据第五步所得最终的分类数据集,分别统计每类在不同观测时刻下的面积以及主湖连通区的水位,同一观测时刻下面积和水位构成一个数据点,从而获得各类的面积和水位的散点图。本具体实施方式中,最终分类包括水深<0.5m的湖泊水域、水深(0.5,0.8m)的湖泊水域、水深>0.8m的湖泊水域、泥滩、草本沼泽、农田、林地、建设用地八类。利用回归分析法确定各分类的面积与水位之间的相关关系,再通过拟合优度筛选出拟合效果最好的回归模型,来建立各类型的水位~面积关系曲线。可根据需要,针对不同分类分别构建相应的水位~面积关系曲线。此外,对建立的各分类的水位~面积关系曲线进行显著性检验,以保证所构建的回归模型具有统计学意义。图5~12为本具体实施方式所构建的各不同分类的水位~面积关系曲线。本步骤所建立的水位~面积关系曲线,构建出了湖泊湿地生态对水位的梯度响应模型,利用该梯度响应模型可准确获得各分类区域面积对主湖连通区水位变化的响应。

第七步,过高或过低的水位均会影响湿地生境的演替,通过统筹考虑主湖连通区和圩堤内封闭区构建各分类对应的水位~面积关系曲线,可以准确地定量化整个湖泊主要湿地类型的面积对水位的动态响应,该动态响应可作为湖泊水位科学调度的依据。

由于湖泊湿地生态会影响越冬水鸟的种类、数量、分布,因此在本具体实施方式中,将所构建的梯度响应模型用于揭示越冬水鸟生境随水位的动态变化规律,并进行考虑越冬候鸟生境的水位调度。

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