基于GIS的扬州水资源分布与承载力研究

时间:2024-09-05 13:36:01 来源:网友投稿

沈 沛,许龙祥

(1.江苏省仪征市真州水利站,江苏 仪征 211400;
2.江苏省仪征市枣林湾水利站,江苏 仪征 211400)

水是人类生存和发展的基本条件,也是生态系统重要组成部分。随着人口不断增加和经济发展,水资源供需矛盾日益突出,水资源分布和承载力研究已是当今社会关注热点,也是制约社会经济可持续发展的重要因素之一[1-3]。扬州位于长江下游,是中国历史文化名城和旅游胜地,也是江苏省的重要经济快速发展区之一。由于地理位置和气候条件影响,扬州市水资源供应缺口极大,相应地水资源承载力面临严峻挑战[3-5]。本文旨在通过对扬州市水资源分布和承载力的研究,以期为制定科学合理的水资源管理和保护措施提供参考。

1.1 扬州市自然特征

扬州地处江苏中部、长江北岸、京杭大运河中南段,地理位置介于32°15"~33°25"N、119°01"~119°54"E之间(图1),总面积达6643 km2,其中陆地面积为4856.2 km2。区域为江淮平原地区,地形地势平坦,海拔介于0~149.5 m,平均海拔仅为2 m。受气象系统与海陆位置影响形成北亚热带季风湿润气候,四季分明、预热同期,夏季盛行东南风,冬季为西北风,全市年平均气温15.8℃,年降水量864 mm,日照时数1721 h,主要气象为暴雨、雷电、寒潮等。土地利用类型以农用地、建设用地为主,林地不足1%,水域面积占比达26.3%。境内河湖密度,有长江、淮河等一级河流与白马、高邮等重要湖泊,总流长593.6 km,多年平均径流总量16.9亿m3,但由于地表水源涵养性差和人口基数大,扬州市人均水资源量极为贫乏。

图1 扬州市地表河流分布

1.2 水资源分布研究方法

水资源主要包含地表水、地下水和降水资源三种类型,其中降水是其他水资源的直接有效补充,也是衡量区域水资源丰度的关键指标。受数据资料可得性限制,本文仅评估区域降水量资源分布特征。为精细研究区域降水量特征,使用降尺度的数据处理方法,即使用全球降水量测量(Global Precipitation Measurement, GPM)遥感降水产品数据为基础,使用随机森林(Random forest)算法进行降尺度处理,得到区域精细化降水量空间分布。RF是基于回归树(CART)的非线性拟合计算,其先利用bootstrap随抽样法从原始训练集T={(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)}中抽取n个样本,记作训练集Tt,进行k次抽样,则有k个独立样本形成的训练集,RF回归预测结果h(x)表示为k棵回归模型的预测结果是k棵决策树{h(X,θi,i=1,2…,k)}回归的均值:

式中:P(x)为随机森林组合模型结果;
pi为单棵树分类模型;
I为指示函数;
Y为输出变量[6]。

为反映区域水资源现势性特征,使用的GPM数据为2010年~2020年平均资料,数据来源于Google earth engine平台,其产品编号为“NASA/GPM_L3/IMERG_V06”。

1.3 水资源承载力评价方法

步骤一:水资源承载力评价因子确立。基于水资源承载力概念、压力来源、受体等特征,结合前人研究经验,从自然、社会两方面选取独立性评价指标因子,各指标因子为独立栅格面数据(tif),见表1。

表1 水资源评价指标体系

步骤二:指标因子量纲消除处理。采用极差标准化方法对指标数据栅格面进行无量纲化,相关技术公式如下:

式中:x为指标因子原值;
i为栅格像元序数;
j为指标序树;
maxxj和minxj分别为第j个指标中最大、最小值;
y为无量纲化后的值;
正向指标表示承载力指数随着指标数值单调性增加,反之为负向指标。

该过程利用ArcGIS软件中栅格计算器工具实现。

步骤三:对指标因子进行客观赋权。为将各项指标因子联立,采用熵权法对各指标进行赋权[7-8],公式如下:

式中:;
i=(1,2,…a,a+1,…b,b+1,…m)。

步骤四:利用栅格计算器对标准化后的栅格面与权重相乘,经加权(式(4))求和计算得到区域水资源承载力,其计算公式为:

1.4 数据来源与分析

本研究中土壤、人口、夜间灯光指数数据来自中国科学院资源环境科学数据中心(https://www.resdc.cn/),其空间分辨率为1km;
土地利用类型数据为开源Global land 2020产品,数据精度Kappa系数达0.8以上,空间分辨率为30 m;
提取TWI因子数据是来自地理空间数据云(https://www.gscloud.cn/)的Aster GDEM数据,分辨率为30 m;
NPP、温度数据从国家系统科学数据库搜集,分辨率达1 km;
GPM降水数据从GEE中提取得到,另外通过对Landsat8(2015年~2020年)影像进行均值合成得到了NDVI;
生成水域核密度栅格面所使用的矢量水文图件是经过Google earth影像目视解译得到的。上述指标因子预处理与计算均在ArcGIS10.8平台进行,经统一空间投影(UTM-38 N)和空间分辨率(50 m)后进行可视化出图。

2.1 扬州市GPM降水量统计特征

图2为扬州市GPM卫星观测降水量像素值,在本区共计53个像素端元,最大、最小值为914 mm、719 mm;
空间平均值、中值达856 mm、847 mm;
离差系数为23.56%,表明区域降水量总体差异性不大。观呈现出该地降水量分布特征:自东向西递减分布。但展示的降水量信息过于粗略,且粗糙格网特征不符合实际降水量分布规律。

图2 扬州市原GPM降水量及其半方差结构

利用降尺度方法之前,需检测GPM降水量像素值是否存在空间自相关性。利用ArcGIS 软件地统计工具分析得到其半方差函数图,见图2,其半方差值随着空间距离增加呈现先迅速增大后趋于平缓的态势。当空间距离h=0时,半方差值Nugget=0.064,当h=35km时的半方差值为0.362,记作PSill;
基台值为0.426,块金值达0.426,说明其符合二阶平稳假设,因此可采用随机森林降尺度方法进行精细化处理。

2.2 扬州市降水资源空间分布特征

研究区2010年~2020年平均降水量空间分布见图3。经降尺度后降水量数值信息与原GPM特征基本一致,但其展现更多精细化渐变规律,例如详细描述了降水量趋势面特征、聚集性特征;
且降水量带具有自然平滑特征,因此更符合区域实际。该降水量资源分布图显示扬州市降水量数值性差异较小,总体为东多西少格局。

图3 扬州市降水量资源空间分布特征

2.3 扬州市水资源承载力因子权重

扬州市水资源承载力各项指标的权值见图4。其中,植被用地分布核密度(ZB)、降水量(MAP)的权重最大,依次为0.122、0.112,反映了植被涵养水源、降水对水资源补给的重要性。其他因子权值依次为:人口密度(PD,0.104)>蒸发量(ZF,0.097)>归一化植被指数(NDVI,0.096)>耕地分布核密度(GD,0.093)>工业用地核密度(GY,0.079)>夜间灯光指数(YJ,0.074)>水域分布和密度(SY>0.062)>田间持水量(TJ,0.059)>地形湿度指数(TWI,0.057)>土壤湿度(SM,0.044)。可见,区域水资源承载力是经济、社会各方因素综合交互影响的结果。

图4 扬州市水资源承载力指标权重

图5 扬州市水资源承载力空间分布特征

2.4 扬州市水资源承载力空间分布特征

基于前述流程计算得到30 m空间分辨率尺度承载力指数栅格面,其结果见图4。可见,扬州市水资源承载力指数介于0~1之间,均值为0.54,标准差达0.18,离差系数为20%,说明承载力空间异质性复杂。承载力指数斑块呈团状离散分布,在市域北部承载力高值区分布于京杭运河西岸与东20 km外东侧,其值域介于0.6~0.95之间;
而靠近运河东侧地段的承载力较低,其指数仅为0~0.5,主要由于该地多为城镇居民和农用地,其本身水源涵养能力低而用水压力较大。在扬州南部地区,承载力较高值区位于西南部,该地为林地、园地聚集区,也是区域生态水源蕴藏地;
其他地区承载力指数相对较低。总体来看,该地承载力与区域用地类型、人口聚集程度一致。综合来看,区域水资源承载力仍处于0.54的临界值水平,说明该地面临着严峻生态供水和社会需水压力。

本文运用GIS和统计学方法刻画了水资源分布与承载力空间差异性特点,得出结论如下:①扬州市降水量资源处于较丰沛水平,呈现自东向西减少格局,然而由于区域生态涵养性较低,因此对水资源有效补给较差;
②区域水资源承载力处于临界水平,说明水资源供需局势紧张。③熵权法基于指标数据的离散程度进行客观赋权,具有一定的科学性,熵值信息表明,植被生态是区域水资源涵养关键自然因素;
人口密度分布则是主要社会因素。因此未来应注重经济社会发展与水生态涵养能力同步。为提高区域水资源承载力水平,促进人地协调,需联系当前实际,促进土地资源合理配置、优化生态用地布局,增强水资源涵养能力。

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