緬甸伊洛瓦底三角洲河道演變遙感研究

陳 丹

（江蘇師范大學地理測繪與城鄉規劃學院，江蘇徐州 221116）

0 引言

河道作為流域系統中水流和沉積物運輸的通道載體，在自然環境和人類活動等多種因素長時間影響作用下，河床容易受到水流、泥沙、河床相互作用發生變化，從而發生遷移、侵蝕、淤漲等演變［1］。對河道地貌演變的研究主要有以下兩方面：（1）對流域長時間序列來水來沙變化的反饋。費祥俊［2］通過黃河下游來水來沙與河槽形態與河型塑造演變推斷出河道形態與來水來沙之間的定量關系。周美蓉等［3］計算了長江三峽工程運用后，受上游及大壩攔截來沙減少的影響，壩下游宜枝河段河道平灘河槽形態演變變化。這類研究從泥沙供給方面研究河道演變規律。（2）河道演變有利于規避流域附近因河道變遷產生的災害風險。遙感技術在高效、宏觀、長時間序列進行區域性地理演變研究具有極大的優勢。孫亞勇等［4］在星載合成孔徑雷達影像數據的支持下實現了對緬甸伊洛瓦底江下游洪水區進行洪澇范圍監測研究，并對災情進行分析。萬智巍等［5］基于Landsat影像和軍事地圖提取長江荊江段河達演變數據集，并在ArcGIS平臺支持下分析河道演變過程。盧婧等［6］在水沙、地形數據的基礎上結合Landsat遙感影像對銅陵黑沙洲河段進行演變研究。張樹文等［7］利用Landsat遙感影像對黑龍江上中游河道平面演變進行研究。鐘凱文等［8］采用遙感影像解譯手段對珠江北江下游河道演變及其驅動因素進行研究。本文在總結現有河道演變研究方法及研究區域的基礎上，選擇具有區域特色的緬甸伊洛瓦底三角洲河道為研究對象，利用Google Earth Engine（GEE）與地理信息系統的結合，對河道近44年來的變遷進行演變研究，分析河道空間演變特征，這對于加強了解熱帶典型區域河道演變具有現實意義。

1 研究區概況

伊洛瓦底江在全球流域向海洋的泥沙輸出中發揮重要作用，流域由北至南幾乎跨越緬甸全境，其航運及灌溉價值使得該流域在緬甸具有重要地位。本文選取伊洛瓦底三角洲范圍內伊洛瓦底江流域一級分叉與二級分叉之間的主河道作為研究對象，該段河道總長度大于190 km。三角洲頂點（也即一級分叉點）處河道100%的水流量中經一級分叉后，大約有90%的水流量由該河道流經下游三角洲區域，該段河道承擔著流域主要水沙、沉積物的供應（見圖1）。研究區域地處熱帶季風氣候區，全年有明顯的干濕季節，干季是11月至下年3月，期間降雨量少，雨季集中在5—10月，期間降雨量大且泥沙排放量高。沿河道始末兩端點的繪制了一條折線路徑，基于該路徑自上而下衍生的500個點位用于統計河道及其附近所處的高程高度。河道所處地勢由上至下海拔高度呈下降趨勢，平均海拔為10 m（見圖2）。

2 研究數據與方法

考慮到河道演變的緩慢性以及遙感影像的可用性，本文大致以5年為間隔，分別選擇了1974年，1978年，1988年，1993年，1998年，2003年，2008年，2013年，2018年作為河道演變的時間節點，影像的選擇與處理基于GEE平臺完成，主要采用Landsat MSS和Landsat Surface Reflectance（表面反射）兩個數據集中的遙感影像。GEE處理主要包括兩部分：一是篩選出干季無云或少云影像；二是對篩選影像進行運算處理以便后期實現自動化檢測水體。

圖1 研究河道地理位置

圖2 河道沿岸高程

在影像篩選方面，由于研究區所處熱帶季風區這一地理位置特征，全年分為明顯的干濕季節。因此，為了避免強降雨、洪水等事件對河道數據提取造成影響，本文將遙感影像獲取時間選為降雨較少的干季，即11月至下年3月，篩選得到最佳單時相或多時相影像。在數據處理方面，采用有利于減少不同類型噪聲的MNDWI指數計算方法突出水體特征，即對篩選影像中每個像素進行MNDWI運算［9］，計算公式如式（1）所示，計算結果使得水體突出，與陸地區分明顯。假設在干季時期河道表現出相似的水表面，但當水位不同時河床位置仍然會存在差異。因此，為盡可能減小短時間內水位變化對河道的影響，對于篩選得到的多時相影像，本文進一步采用ee.Reducer.min函數實現圖像合成方法，即保留沿岸各處最低水位時河道影像數據。

其中，λGreen和λMIR分別表示遙感影像綠光波段和中紅外波段。

基于MNDWI灰度圖像的基礎上進行直方圖統計，直方圖中MNDWI值顯示為明顯的雙峰特征，分別表示水體和陸地的取值，其中，數值大于0的表示水體。利用Ostu分類思想，在雙峰低谷間獲得最佳閾值實現水體陸地二值化，進而通過ArcGIS矢量化操作河道水體矢量化提取，操作流程如圖3所示，并以2018年為例進行流程結果展示如圖4所示。

圖3 河道提取及演變分析主要流程

基于河道平面矢量數據，采用河道長度、寬度、彎曲指數以及辮狀指數4個指標對河道演變進行定量分析。河道長度的計算方法以河道中線的長度來確定，大部分的單河道長度以此確定，對于多河道而言，以其中較寬的河道中線確定。同一河道的長度變化間接體現了河道演變的彎曲程度，為量化河道彎曲度變化，本文在河道長度數據的基礎上，以彎曲弧線拐點間的連線組成的折線段的長度表示河道的直線距離，河道實際長度與直線長度的比值即為河道彎曲指數［10］，計算公式如式（2）。

圖4 2018年河道矢量數據提取示意

其中，L1表示河道中線長度，L2表示河道彎曲時拐點間連線折線長度。河道寬度的計算方法采用垂直于河道的橫斷面與河道平面相交的垂直距離確定，根據所選研究河道長度，本文以10 km為間距繪制垂直于河道的橫斷面，編號分別為1-17（見圖5），起始斷面位于一級分叉點附近，17號斷面位于二級分叉附近，其間測量的河道寬度足以反映河道寬度整體水平。河道受沙壩和沉積物的影響，河道水流會呈辮狀流動，本文以選取的整體河道為研究對象，探究河道整體的辮狀程度的變化趨勢。辮狀指數采用沙壩長度之和的兩倍與河道中線的長度的比值確定［11］，采用公式（3）的計算方法：

其中，Lbi和Lm分別表示第i個沙壩的長度和河道中線的長度。

圖5 河道演變及橫斷面分布

3 結果分析

基于河道提取流程，各年份河道平面矢量數據如圖6所示。從9個時期河道整體變化情況可以看出，河道形態在空間位置上有所改變，根據上述河道參數計算方法，相應地從4個方面分析河道具體演變趨勢。

圖6 各年份河道矢量提取結果

3.1 長度變化

河道長度整體呈加長變化趨勢，由1974年的189 km上升到2018年的194 km（見圖7）。河道長度最短的時期是1988年，長度為187.5km，短于起始時期189 km的長度，原因是位于一級分叉處1988年之前的主河道在1988年演變呈細小支流，而1988年的主河道則表現為向東改道（見圖6），且長度和彎曲度明顯減少。45年期間河道長度最大距離差為12 km，約占全長的6.3%，平均河道長度為192.8 km。以2003年為界，2003年及之前時期河道長度小于平均長度，2003年之后河道長度高于平均長度。河道長度的變化與水流走向關系密切，在水流側蝕海岸影響下，河流彎道處的凹岸表現更凹，凸岸更凸。圖8中a位置河道凹岸出現明顯的向陸后退現象，距離約為2.5 km。b位置1974年水流自上彎道傾斜而下，2018年上彎道凹岸已被侵蝕的接近直角。

圖7 河道長度演變

圖8 河道局部區域演變細節

3.2 寬度變化

從空間角度來看，河道從北至南的寬度變化整體呈先減小后增加的趨勢（見圖9），最小寬度水平大致位于9號斷面處，河道二級分叉點（17號斷面附近）寬度大于一級分叉點（1號斷面附近）寬度，表明河道整體自上而下在接近三角洲河口的過程中有加寬趨勢。從時間角度來看，同一位置的河道寬度，隨時間演變有先加寬又變窄的趨勢，凈變化結果表現為2018年的河道寬度略寬與1974年起始研究時期的寬度。在河道寬度統計結果中，同一位置處河道寬度受細小支流一級斷面垂線角度的影響會在平均值上下浮動，但整體反映的演變趨勢具有一致性。河道寬度變化與河道沿岸所處地理環境相關，在三角洲區域，河道地勢趨于平坦且在三角洲處形成多條支流，使得河道寬度有加寬的趨勢。

圖9 河道寬度演變

3.3 彎曲指數變化

河道彎曲指數與河道長度變化相關，在河道長度呈增加的趨勢下，其彎曲指數變化也表現出上升趨勢（見圖10）。1974與2018的彎曲指數分別為1.26和1.38，9個時期彎曲指數平均值為1.33。以1993年為界，前后兩個時期的彎曲指數以不同幅度逐漸增加，前一時期的上升幅度較大，上漲了0.1；后一時期上升幅度較小，上漲了0.06。雖然河道整體彎曲指數有所增加，但河道各局部變化不一，以兩個分叉口為例進行說明。在一級分叉口處，44年間彎曲指數減小，從1974年的1.39下降至2018年的1.23。而在二級分叉處，河流彎曲度有所增加，彎曲指數從1974年的1.48上升至2018年的1.80。

圖10 河道辮狀指數與彎曲指數演變

3.4 辮狀指數變化

相比于彎曲指數的增加幅度，辮狀指數的漲幅較小，由1974年的0.60上升到2018年的1.03，各時期平均辮狀指數為0.83（見圖10）。以1998年為界，前后兩個時期的辮狀指數分別低于和高于平均水平，但整體都呈上升趨勢。辮狀指數增加表明河道中央沙壩個數的增加或者是沙壩長度的拉長。江心洲沙壩的形成作為分叉河流發育的基本機制表明沙壩與河流的演變相輔相成［12］，尤其是在河道分叉處，辮狀指數的變化較為明顯，計算結果顯示，在一級及二級分叉處河道辮狀指數同增加。一級分叉處河道辮狀指數由1974年的0.15增加到2018年的0.65，二級分叉處辮狀指數由1974年的0.74上升到2018年的2.10，上升幅度高于一級分叉處。遙感影像顯示河道沙壩的變化清晰可見，圖8中a，b，c三處位置沙壩1974年與2018年變化明顯，其中，a位置沙壩與河岸組合后形成長度遠大于原沙壩的長條形沙壩；b位置沙壩的演變與a位置相反，沙壩與河岸結合發育成了河岸的一部分，原沙壩的體積和長度都減小；c位置沙壩數量幾乎不變，但壩體長度受水流影響被拉長。

4 結語

本文基于Google Earth Engine平臺實現遙感影像篩選及運算操作，在遙感與地理信息系統的支持下獲得緬甸伊洛瓦底三角洲河道長時間序列平面矢量數據，進而對河道長度、寬度、彎曲指數及辮狀指數4個參數進行計算并分析，得出以下結論：

（1）河道長度及彎曲指數演變呈上升趨勢；河道寬度由北向南至三角洲形成眾多分叉支流時其寬度變化先減小后增加，44年間河道寬度略有增加趨勢；由于河道中央沙壩受河流影響其形態位置變化明顯，在數量及長度上都有增加趨勢，使得河道辮狀指數增加。

（2）通過從宏觀角度對河道演變的微觀變化進行時間序列演變分析，能夠根據歷史變化趨勢能夠預測河道未來演變位置，有利于加強對具有侵蝕風險的河岸及時采取防范措施，有利于保障沿岸居民生產生活的安全穩定。