Characteristics and causes analysis of channel evolution in the lower Minjiang River based on remote sensing analysis
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摘要:
河流形态演变与区域社会经济发展和生态环境密切相关。以闽江下游为研究对象,采用神经网络算法解译1990—2021年遥感图像中的河道信息,分析水体、沙洲及边滩面积变化和河道摆动情况,探究河道形态演变特征与成因。结果表明:构建的神经网络算法可用于遥感水体提取,水体提取平均准确率达95%,平均查全率达90%。近30年闽江下游沙洲和边滩面积总体减少,其中1990—2000年河道以展宽为主,2000—2011年河道以收缩为主,而后河道形态较为稳定。闽清闽侯段洲滩减少,河道拓宽;北港段洲滩被占用,河道收缩;南港段边滩面积减少,河道展宽;马尾段河道形态相对稳定。闽江下游河道形态受水库运行、采砂活动、地质因素、工程建设和潮流作用等多因素影响。研究结果可为类似河流演变研究和规划保护提供借鉴。
Abstract:The morphological evolution of rivers is closely related to regional socio-economic development and ecological environment. Taking the lower Minjiang River as the research object, this study employed neural network algorithms to interpret river information from remote sensing images from 1990 to 2021. Changes in water body, sandbars, and floodplain areas, as well as channel meandering, were analyzed to explore the characteristics and causes of river channel evolution. The results indicate that the constructed neural network algorithm is effective for remote sensing water body extraction, with an average accuracy of 95% and average recall rate of 90%. Over the past 30 years, sandbars and floodplain areas in the lower Minjiang River have generally decreased. The river channel widened from 1990 to 2000, contracted from 2000 to 2011, and has since stabilized. Decreases in sandbars in the Minqing-Minhou sections resulted in river channel widening, while occupation of sandbars in the Beigang section led to channel contraction. Reductions in floodplain areas in the Nangang section corresponded to channel widening, while the Maowei section exhibited relatively stable channel morphology. Factors influencing the morphology of the lower Minjiang River include reservoir operation, sand mining activities, geological factors, engineering construction, and tidal effects. This study can provide a reference for similar studies on river evolution and for planning and conservation efforts, morphology evolution and protection of other tidal rivers.
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河道演变密切影响着地区经济社会发展和生态环境稳定[1],受天然因素和人类活动的双重作用,河流形态始终处于动态变化中[2-5]。剧烈的河流形态变化会对河岸基础设施稳定、居民生活安全、河流生态水力性能、河道洪水调蓄和内河航运等造成直接影响[6-8]。研究变化环境下河流形态的响应关系,对合理规划河流岸线开发、科学制定河流整治措施具有重要意义。关于河道演变,传统的分析方法主要有实测资料法[9-11]、数值模型法[12-13]和实体模型试验法[6,14]等,分别存在时空连续性较差、难以完全模拟现实环境和耗时长且成本高等局限。遥感影像凭借宏观、动态和高时空分辨率等优势[15-16],可作为河道分析的重要数据来源。目前多采用地物特征(包括纹理特点、空间特征和不同波段下反射率差异等)来解译遥感中的水体信息,代表方法有水体指数法、单波段阈值法和多波段谱间关系法等[1,4]。如张晓雷等[5]采用归一化差异水体指数(MNDVI)从Landsat卫星影像中提取水体,分析黄河下游游荡段汛期河道水面宽度、汛后主流位置等变化。但基于地物特征解译水体的方法需要借助人为经验,存在工作量大等局限。水体指数法中人为设置的水体提取阈值有较强主观性[17],在云雾和采样质量的影响下,地物识别还可能出现同谱异物或同物异谱的现象[18]。智慧水利建设对水资源监测智能性的要求不断提高,传统的观测数据和水体提取手段难以满足处理效率及精度的需求[19]。神经网络算法具有运算效率高和识别准确等特点,王国杰等[17]研究发现多种卷积神经网络模型对水体的识别精度都显著优于传统的归一化差异水体指数法。因此,基于神经网络算法提取遥感影像中的水体信息,是系统性持续监测河道演变的有效途径。
闽江下游是闽浙地区典型的感潮河段,介于河流潮区界至河口间,受到近海潮波和上游来流的双重作用,河口滩涂冲淤变动频繁[2],同时人类活动干预愈发明显,闽江下游河道形态已不再单纯遵循天然演变规律[20]。目前针对闽江下游河势变化的研究主要是采用水文测验数据,从径流量[21]、河床冲淤[22]、分流比[23]等角度切入,鲜有从大空间尺度上探究变化环境下闽江河道形态时空演变情况及其沿程分布特征。本研究结合神经网络算法与目视解译法提取遥感影像中河道信息,构建指标参数量化河道冲淤、弯曲和摆动情况,探究闽江下游河道演变特征及成因,以期为区域航道整治、土地利用、岸线开发保护和防洪建设提供科学依据,同时为其他感潮河流的演变研究和规划保护提供借鉴。
1. 研究区域概况与数据
闽江是福建省最大的河流,全长约541 km,流域总面积为60 992 km2[24]。闽江下游起于水口水库,向东流入东海,属于亚热带季风气候,雨季和汛期主要集中在4—9月,期间降水量约占全年的44%,径流量约占年径流量的75%[25]。闽江下游主要流经低丘与入海口间的平原地带,河床比降小于0.1%[26],流速缓慢,为少沙河流,多年平均流量为539.7亿m³。将闽江下游分为闽清闽侯段、北港段、南港段及马尾段(图1),其中:闽清闽侯段长61.42 km,主要流经峡谷丘陵区;北港段长32.84 km,平直狭深,主流线稳定,利于航行;南港段长42.19 km,水量较大,在大樟溪口以下有大片沙洲,此处河流多汊道;马尾段由北港段和南港段汇流形成,向东北流至亭江,长约12 km,后分为北汊和南汊,水和沙主要通过南汊入海。
本研究选取1990—2021年共13期Landsat5、Landsat8卫星和Sentinel2卫星获取的遥感影像(网址:https://www.usgs.gov/),具体见表1。受卫星重返周期和遥感影像质量因素,采用当年4月份影像资料,属于闽江枯水期末,洲滩大面积出露,便于识别河道。
年份 卫星 分辨率/m 1990、1994、1997、2000、2003、
2006、2009、2011Landsat5 30 2013、2015、2017 Landsat8 30 2019、2021 Sentinel2 10 2. 研究方法
首先,对遥感影像进行区域平差、正射纠正、影像融合、匀光匀色和镶嵌等预处理,提高遥感影像质量。而后,通过人工标注与公开数据源相结合的方式制作水体训练样本,共获得Landsat5/Landsat8的水体训练样本138 000张,Sentinel2水体训练样本61 380张。分辨率为30 m的Landsat5和Landsat8遥感影像数据图像分辨率有限,但训练数据丰富,故采用经典的Unet神经网络进行河道水体提取[27]。分辨率为10 m的Sentinel2遥感影像,图像分辨率更高,但训练数据相对有限,故选择参数量更少的MobileNetv2轻量级卷积神经网络作为模型的主要框架,并融合Deeplabv3+网络增强模型特征提取能力,以确保河道水体提取效果[28-29]。
选用准确率和查全率作为模型评价指标。其中,准确率(Accuracy)表示准确预测的样本占总样本比例,查全率(Recall)表示准确预测为正的样本占总正样本的比例。此外,由于边滩和沙洲区域形态复杂多变、地物特征相近,难以通过深度学习算法自动识别,依据地表物质颜色、形态、质地、位置等特征,通过目视解译法进行补充识别[29]。
分形维数常被用于描述河流形态的不规则程度[30]。河道分形维数越大表示河流越曲折,反之,分形维数越小,河道越平直。采用盒维数法计算河道分形维数D。构建边长为r的正方形网格,统计覆盖河道的网格总数N(r),多次改变r的大小,得到多组对应N(r)值。根据分形理论,1nN(r)与1nr呈线性关系,记为1nN(r)=$ - $D1nr+C[31]。由此,分形维数D计算[32]如下:
$$ D=-\underset{r\to 0}{\mathrm{lim}}({\mathrm{l}\mathrm{n}N\left(r\right)}/{\mathrm{ln}\left(r\right)}) $$ (1) 式中:N(r)为覆盖河道的正方形网格总数;r为覆盖河道的网格边长。选用1990年、2000年、2011年和2021年的河道资料进行分析,r设16组,取值区间为[400 m,600 m,…,3 400 m]。
为分析河道沿程摆动特征,沿河道设置若干断面,记录不同时期左右岸线与所设固定断面的相交位置。河道岸线摆动幅度及河道宽度变幅计算[1,16]如下:
$$ L_j^{\mathrm{L}}=({X_{i+t,j}^{\mathrm{L}}-X_{i,j}^{\mathrm{L}}})/{t}\text{,}L_j^{\mathrm{R}}=({X_{i+t,j}^{\mathrm{R}}-X_{i,j}^{\mathrm{R}}})/{t} $$ (2) $$ \Delta d_j=L_j^{\mathrm{L}}-L_j^{R\mathrm{ }} $$ (3) 式中:XLi+t,j、XLi,j分别为第i+t年和第i年左岸线与第j个断面的交点位置;LLj为第j个断面处左岸线t年内平均侧向摆动距离(m),岸线向左摆动取正值,反之取负值;同理,XRi+t,j、XRi,j和LRj则表征右岸线摆动情况;$ \Delta $dj为第j个断面河道t年平均变化宽度(m/a),正值表示河道拓宽,反之为收缩。
3. 闽江下游河道演变特征分析
通过训练和测试,两种遥感解译算法的水体提取结果平均准确率在95%以上,平均查全率在90%以上。局部水体解译效果如图2所示,可以看到神经网络算法解译的水体边界清晰,经人为识别修正少量细节后水体识别准确性可进一步提高。
1990—2021年闽江下游全域河道面积演变情况如图3所示,全域水体面积先增后减,然后逐渐稳定。边滩面积减少,由1990年的38.81 km2萎缩至2021年的16.43 km2,减少57.67%。沙洲面积呈先减后增再逐渐稳定的趋势,由1990年的27.85 km2减少到2000年的19.42 km2,2006—2021年稳定在23 km2左右。
3.1 闽清闽侯段河道演变特征
闽清闽侯段河道面积演变情况见图4(a),水体面积在1990—2021年呈先增后减再回升的趋势,1990年水面面积为29.09 km2,2021年为36.76 km2;边滩面积在1990—1994年骤减,随后增加至2003年的18.22 km2,2003—2021年呈减少趋势,2021年边滩面积降至4.97 km2,减少的边滩面积多转为水体,在2000—2011年,部分沙洲面积转变为其他非河道土地利用类型;沙洲面积在1990—2006年由1.18 km2减少为0.08 km2,而后回升至2021年为1.12 km2,期间1990—2000年减少的沙洲面积多转为水体,此后转化面积减少。
在闽清闽侯段等距离布设断面1~30(如图4(b)),闽清闽侯段河道摆动剧烈的部位主要集中在弯道处和断面19以下,左、右岸河道摆动幅度及河道宽度变幅较大,其中2011—2021年河道形态变化相对较小。闽清县至埕头村河段(断面7~15)河面拓宽,边滩蚀退。白沙镇附近及以下河段(断面19~30)凸岸边滩面积减少,河面拓宽,近30年断面23、25处左岸线累计向左迁移257.46和333.07 m,断面21、26和27处右岸线向右迁移198.89~625.63 m。闽清闽侯段河道分形维数由1990年的1.266转为2021年的1.299,河道略微弯曲。
3.2 北港段河道演变特征
北港段河道面积演变情况如图5 (a)所示,水体面积先增加后逐渐减少,由1990年的20.84 km2增加至2000年的22.56 km2,增加的面积多为沙洲转换而来,此后水面面积减小,面积减少到2021年的15.39 km2;边滩面积整体呈减少再小幅度增加的趋势,由1994年的4.04 km2减少至2013年的0.56 km2,随后再增加至2021年的1.19 km2,减少的边滩多转为其他非河道土地利用类型,很少转为水体或沙洲;沙洲面积呈减少趋势,1990—2021年由5.09 km2降至2.31 km2,在1990—2000年沙洲多转为水体,2000年后部分水体转为沙洲,但沙洲面积仍旧减少,表明有部分沙洲转为了其他非河道土地利用类型,2011年后沙洲面积相对稳定。
在北港段等距离布设断面1~29(如图5(b)),河道主要在断面15~29处摆动剧烈,河段右岸线向左迁移且摆动幅度大于左岸线,2011—2021年河道形态相对稳定。魁岐附近大片的边滩和沙洲消失,河道收缩幅度为52.00~
1004.47 m。北港段河道分形维数由1990年的1.326转为2021年的1.240,河道顺直化。3.3 南港段河道演变特征
南港段河道面积演变情况如图6(a)所示,水体面积由1990年的59.74 km2增加到2021年的65.03 km2。边滩面积逐渐减少,1990—2009年年均减少速率为6.4%,此后减速减缓,减少的边滩面积多转为水体。沙洲面积先减小后趋于稳定,1990—2000年由20.63 km2减少至15.78 km2,减少的沙洲面积多转为水体,此后沙洲的面积稳定在20 km2左右。
在南港段等距离布设断面1~28,如图6(b)所示:河道主要在断面1~10摆动剧烈,边滩面积减少,水面增加。1990—2000年,断面1~10河道年均扩张1.73~170.02 m。2000—2011年,断面3河道年均拓宽108.72 m,断面7~8河道拓宽83.24~87.28 m。2011—2021年,河道较为稳定。值得注意的是在南北港河段分汊处(断面1附近),靠近左岸的沙洲逐渐演变为浅滩,断面1右岸线30年累计向右迁移685.38 m,即近北港段河岸泥沙堆积,近南港段河岸边滩蚀退。南港段河道分形维数由1990年的1.523转为2021年的1.533,河道略微弯曲。
3.4 马尾段河道演变特征
马尾段河道面积演变情况如图7(a)所示,水体面积总体减小,由1990年的223.56 km2减少到2021年的214.15 km2;边滩面积增加,由1990年的2.15 km2增长至2021年的6.47 km2,增加的边滩面积主要由水域转化而来;沙洲变化幅度较小,变幅为±0.70 km2。
在马尾段布设断面1~39(如图7(b)),相比其他河段,马尾段河道左、右岸河道摆动和河道宽度变幅整体变化较小,河道摆动幅度小。在南汊入海口处的梅花镇附近边滩淤积,同时琅岐岛近海处泥沙淤积,边滩面积扩张。马尾段河道分形维数变化小,1990年和2021年分别为1.654和1.655。
4. 闽江下游河道演变成因分析
近30年来,闽江下游同一时段不同断面的摆动情况不同,闽清闽侯段和马尾段河道形态较为稳定,北港段和南港段河道摆动较为剧烈。不同时段同一断面摆动情况也存在差异,1990—2011年河道摆动相对剧烈,沙洲和边滩面积整体减少,2011—2021年河道形态相对稳定。河道演变是含沙水流与河床在相互作用中的累积形变[1],地质条件、工程建设、人类活动和潮流作用等因素均会影响河道水沙条件和河床构成,从而导致河道形态演变。
4.1 水库运行
水口水库建于闽江下游起点处,于1993年投入使用,是华东地区最大水电站,水库以发电为主,向华东地区和福建地区供电,兼顾航运、防洪、供水、养殖等综合效益[33],为不完全季调节水库。水库运行滞留大量泥沙,改变河道水沙条件。据资料[20,22,34]统计:1970—1990年闽江干流竹歧站年平均输沙率为212.1 kg/s,年平均流量为1 652 m3/s;自水口水库开建,推移质输沙量被水库拦截,竹岐站1991—2016年平均输沙率为91.3 kg/s,年平均流量为1 777 m3/s,1993—2020年的年均悬移质输沙量为273万t,实际造床泥沙量约12万t,相比1975年前减少率分别为63.5%和95.42%。如图8所示,竹歧站年径流量近30年无明显变化趋势,但输沙量呈减少趋势,整体上闽江下游河道侵蚀产生的增沙量少于水库内泥沙淤积引起的减沙量[24]。因此,反映在河道平面形态演变上,近30年闽江下游河道洲滩蚀退,且在1990—2000年减少的洲滩面积多转为水体,这说明闽江河床以冲刷为主,与目前多数学者研究的结论一致[22,24]。
4.2 地质因素
闽江下游流经峡谷、丘陵和平原,复杂多样的河岸物质是造成河道时空演变差异的重要原因。图4中,闽清闽侯段从水库到闽清县附近(断面1~8)为峡谷区,河床组成为基岩和卵石夹砂,两岸多火山岩基岩,主槽稳定。闽清县到闽侯县附近(断面8~24)为丘陵区,河床由卵砾石、粗砂和中砂组成。闽侯县以下(断面24~30)地形为丘陵和平原相间,岸滩多黏土和沙土,滩槽不稳定,抗冲性差,易崩塌[36]。因此受河床岩性影响,断面7以上的河段近30年平面形态的变化很小,而下游河道摆动明显。白沙镇及以下河段是闽清闽侯段主要的摆动区域,在地质因素与水流冲刷的共同影响下,边滩受侵蚀作用明显(如图9所示),1990—2021年该区域边滩面积明显减少,河道整体呈拓宽趋势。
4.3 人类活动
南港段和北港段流经福州市主要城区,也是闽江的重要航道,区域河流形态受人类活动影响显著(见图5和图6),南港段和北港段河道沙洲和边滩面积整体明显减少。区域涉及人类活动包括采砂活动、工程建设、疏通河道、土地占用等。闽江下游频繁的采砂活动直接造成河道泥沙含量减少,破坏水沙平衡。自20世纪80年代起,闽江下游开展大规模采砂活动,其年均耗沙量超过1 000 万t,远超近年来从上游输送到闽江下游的泥沙[22]。2009年前,闽江下游洲滩总面积年均减少1.28 km2,由1990年的66.66 km2降至2009年的42.29 km2。2009年开展河道采砂专项整治工作,规范采砂活动,自2011年后洲滩面积基本稳定在40 km2(图3)。此外,采砂位置的变动进一步导致南港和北港分流比改变,影响河床形态。在1997年前,采砂活动主要集中在北港段,1990—2000年北港段约38.9%的沙洲面积转为水体(图5),无序超量的采砂活动造成河道普遍冲刷,20世纪90年代北港段出现解放大桥倒塌、河岸坍塌、沿岸路基下沉等问题[32]。
自1997年北港段禁采后,南港段逐渐成为主采砂区,南港段河流挟沙量减少,河床不断刷深,北港分流比减小且流速减慢[18,32],在2000—2006年北港段沙洲和边滩面积增加。而南港段2003年的边滩面积相比2000年骤减42.9%,2009年边滩面积仅为2000年的19.31%。南港段分流比增加和河床的刷深加大南港段下泄流量和流速,枯水期也有更多流量从南港下泄,冲刷两岸边滩,因此在南、北港分汊处近南港段河岸蚀退,边滩面积减小,南港段河道逐渐变为宽。同时南港段下游河道内沙洲数量减少,但单个沙洲的面积有所增大,原因在于南港段上游洲滩冲刷带来的泥沙随水流向下游运移,在下游沙洲处滞留淤积,下游沙洲面积增大(图6和图10)。2011—2021年,南港段河道形态相对稳定,一方面是2009年起开展河道采砂专项整治活动,规范了南港采砂活动;另一方面在于闽江南港航道整治工程的实施,2010年底在闽江南港抛设丁、顺坝,开展河道清淤等,至2017年,从水口大坝至南港段罗星塔处,河道沿岸堤坝总长约157.5 km。
北港段河道形态除了受采砂因素影响外,城市建设导致的土地占用、河道改造工程也是重要的影响因素。在2011—2013年,闽江北港段实施航道坝体整治及景观工程,主要巩固洪山大桥至魁岐大桥航段两侧原坝体,限制河道摆动。因此,该河段内河道在2011—2021年基本稳定。而魁岐附近的洲滩改为建筑用地,福州海峡国际会展中心在2010年竣工投入使用,边滩和沙洲被占用,因此2010年左右边滩面积明显减少。
4.4 潮流作用
潮流作用能削弱径流的输沙能力,促进闽江下游入海口处泥沙沉积。马尾段靠近闽江入海口,水动力条件复杂,相比其他河段受潮流作用更为直接。潮水顶托导致水位抬升和水流流速放缓,一定程度上削弱了径流冲刷强度,因此近30年来马尾段河道形态稳定,河道摆动幅度小。受科里奥利力作用,马尾段水和沙主要通过南汊流入大海,加之沿海潮流顶托作用,径流输沙能力减弱[13],导致泥沙在南汊入海口处及琅岐岛处淤积,边滩面积扩大。
5. 结 语
本文基于1990—2021年闽江下游13期遥感影像资料,结合神经网络算法与目视解译法实现遥感水体解译,通过计算不同时期水体、边滩及沙洲面积变化情况、分形维数和河道摆动幅度,分析闽江下游干流河道演变特征及其成因,结论如下:
(1)以Unet和Deeplabv3+为主干网络的神经网络算法可高效提取遥感影像中水体,结果平均准确率在95%以上,平均查全率在90%以上。
(2)1990—2000年闽江下游河道以展宽为主,2000—2011年河道略微收缩,2011—2021年河道趋于稳定。整体上看,水口水库的建设与采砂活动破坏了河道的水沙平衡,闽江下游河道在研究期初以冲刷为主,边滩和沙洲的出露面积整体减少,堤防建设一定程度上约束河道形态进一步演变。
(3)闽清闽侯段河道拓宽,在弯曲河段和闽清县以下的河道摆动较剧烈;北港段由于研究期初的采砂活动和后期的洲滩被改为建筑用地,河道收缩且顺直化;南港段在采砂活动、分流量增加、疏浚工程的影响下,洲滩蚀退,河道摆动剧烈;马尾段河道形态稳定,潮流作用削弱径流输沙能力,在南汊入海口以及琅岐岛近海处泥沙淤积。
综上,闽江下游河道由剧烈摆动到逐渐稳定,是河流对变化环境自适应调整的结果,也是人为干预的综合表现。针对摆动剧烈的北港段和南港段,需在规范采砂活动的基础上,加强护岸建设,增强河流形态的稳定性;同时利用好水库调控河道径流量,协调潮流作用。
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表 1 1990—2021年遥感影像资料源
Table 1 Sources of remote sensing images from 1990 to 2021
年份 卫星 分辨率/m 1990、1994、1997、2000、2003、
2006、2009、2011Landsat5 30 2013、2015、2017 Landsat8 30 2019、2021 Sentinel2 10 -
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