基于GIS技術的區域地表水變化特征監測分析

溫長洲

(廣東省汕尾生態環境監測站，廣東 汕尾 516600)

1 引言

地表水作為地球水資源系統的重要組分之一，其不僅在水、汽循環中發揮著重要作用，而且是連接植被、土壤和大氣的關鍵指標。目前，隨著全球氣溫逐步升高，地表水、植被、土壤水分蒸散加劇，導致區域性干旱現象頻發[1]。在此基礎上，合理地監測區域范圍地表水變化特征，對干旱防治和地表水遷移分析具有重要意義。

傳統地表水變化特征監測中多采用野外水資源勘測和代表性樣點選取方法，雖然勘測精度高，但很難將測定結果應用于大尺度地表水特征分析；相比較傳統監測方法，地理信息系統(Geographic Information System，GIS)技術因具備特征因子篩選、數學模型預測分析、空間分析等能力[2]，使其能精準、及時地監測地表水特征，如通過空間分析法將地表水代表特征樣點要素插值分析，將區域離散地表水特征點轉化為可視化(2D或三維模型)的連續性地表水監測空間面數據，進而通過可視化分析直觀、科學地評估、預測和分析區域地表水特征規律變化[3，4]。本文通過對GIS關鍵技術特征因子選取、統計分析、協同克里格插值分析、可視化分析后，探討了影響區域地表水變化的特征主體驅動因子，并應用GIS技術科學且高效地管理區域地表水，以助推國內水文地質(地表水)資源可持續發展。

2 區域地表水監測中GIS技術現狀分析

近年來，隨著區域尺度地表水特征監測研究的開展，使GIS技術逐步成為地表水時空分布特征研究的關鍵點。如相關學者通過GIS技術完成對渭河下游區域地表水洪澇、干旱、沉降等環境風險評價[5]；以塔里木河下游地表水蒸發、入滲、地表溫度、風速等指標構建地表水資源承載力評價體系，對區域地表水水量變化、水質安全性評估分析，判定該區域內地表水變化趨勢和潛在因素風險性[6，7]。實踐表明GIS技術在水質污染、承載力分析、時空分布特征應用中均取得了一定成效；其次，GIS技術在區域地表水監測中因基礎數據庫、專業數據庫內存儲的大量地理基礎信息、區域地表水分布特征信息、地理位置特征信息等，使GIS技術在水文地質領域中的應用更為關鍵。

3 GIS技術理論概述

3.1 監測基礎原理分析

GIS監測原理是實現所在區域監測對象地理空間數據采集、存儲管理、統計分析、地理坐標投影編輯、插值預測制圖一體化分析和應用處理[8]，結果見圖1。通過圖1可知，GIS技術監測分析區域地表水變化特征基礎以兩部分為主：一是以GIS技術分析地表水環境時空特征和風險等級，進而隨機篩選區域范圍中地表水監測樣點以采集獲取實地調查地表水數據；二是通過地表水遷移、降沉、彌散、實地采集調查和遙感(RS)技術分析或篩選地表水特征因子，經克里金插值、模型驗證分析后，輸出模擬圖表、數據要素，實現可視化功能、以分析地表水時空變化特征及區域地表水擴散規律[9]。

圖1 GIS技術監測地表水特征變化基礎原理

3.2 GIS技術主體特征

GIS技術主體由空間數據處理和空間數據管理共同構成，而空間數據獲取則通過GPRS定位獲取代表樣點地表水特征，以RS技術獲得區域地理影像基礎信息[10，11]。因此，GIS技術在監測區域地表水變化時，其主體具備以下特征：①空間可視化；②空間思維。在空間可視化特征中，GIS技術依據RS技術、實地調查，分析空間區域代表點和維度特征，以全面掌握空間事物，同時GIS技術可以對地表水空間信息和屬性進行集中管理、關聯，提升監測目標特征屬性可視化分析[12]。在空間思維中，通過獲取GIS數據庫信息資源，利用相關空間分析生產2D或3D可視化特征規律模型，提升GIS技術監測工作效率。

4 GIS關鍵技術應用分析

4.1 地表水變化特征因子分析

4.1.1 相關性分析

地表水趨勢變動主要受特征因子影響所致，為此，本文以相關性分析衡量地表水特征變化與多變量因素間的關聯程度[13]。通過相關系數(Correlation coefficient，R)監測反映各變量與地表水特征變化的密切程度，其公式如下：

(1)

式(1)中：Rab表示樣本相關系數:Rab表示樣本協方差;Ra表示a的樣本標準差;Rb表示b的樣本標準差。

其中，Sa樣本標準差計算公式如下：

(2)

4.1.2 因子篩選

為深入探索GIS技術下地表水變化特征，本文以典型西北某干旱地區地表水與其相關氣候因素降水、蒸發、地表溫度和植被水分變量(NDVI)進行相關分析，以篩選區域地表水變化特征因子，結果見表1所示。通過表1可知，2017～2020年，蒸發與NDVI與地表水變化R2較高，如2020年蒸發R2為0.59，NDVI為0.67，而與地表溫度相關變化較低，2020年R2僅為0.16，表明該區域屬于典型干旱或極端干旱區域，易造成地表水蒸發流失，而地表溫度變化對地表水變幅影響微弱。在此基礎上，本文選取降水、蒸發和NDVI因子作為GIS空間插值協變量因子，以較高精度的反映區域地表水時空分布特征規律。

表1 某區域地表水特征與各因子之間相關系數分析

4.2 模型預測分析

4.2.1 協同克里金插值分析

基于地表水特征因子相關性及篩選分析后，可采用協同克里金插值法預測插值模型估算精度和效率。首先，通過區域變量與地表水相關性特征構建交叉變異函數模型，其次，控制變量，實現局部地表水變化估計和特征插值研究[13]。

采用協同克里金插值模型預測時，以地表水變化特征值為主變量，模擬篩選降水、蒸發和NDVI指標因子為次變量，進而預測各變量自相關和變量間交叉相關性，其中，協同克里金插值模型實現基礎步驟如式(3)～(5)所示：

(3)

式(3)中：{Zak,ak=1,2,…nk}表示地表水特征值數據；X0表示中心點。

在插值預估基礎上，地表水特征數據估計量是K個協同區域化變量的全部有效數值的線性組合，如式(4)所示：

(4)

(5)

式(5)中：ai(i=1,2,…,n)；bj(j=1,2,…,n)表示協同克里金權重系數，u0^、u0分別表示無偏最優線性估計量和實際量。

4.2.2 GIS技術協同插值分析

由于GIS技術具備存儲、管理分析、處理及直觀可視化的功能，因而，通過GIS技術能有效實現數值形式結果展示，或以二維或三維圖像以數字化處理監測模型直觀呈現(圖2)。通過圖2可知，GIS空間屬性數據庫輸入/輸出區域內地表水特征基礎數據、驅動影響數據，通過GIS空間分析數據庫進行多源數據管理，進而以協同插值法對地表水變化特征實現模型模擬計算，反映區域范圍中地表水可視化時空分布特征、統計特征等[14]。最終通過GIS協同插值空間可視化工具和采集調查數據運算生成區域地表水特征趨勢模擬結果分布圖。

4.3 統計分析

在插值協變量因子2D或3D分析地表水特征后，為進一步探索區域地表水分布規律，本文通過GIS中空間分析功能進行統計分析(像素統計、面積統計、地表水總量統計等)。則當區域面積大，且地表水分布不均時，以等值面積加權法統計分析區域內平均地表水資源總量，如式(6)所示：

(6)

圖2 GIS與數學監測模型結合方式

4.4 區域地表水時空特征可視化監測分析

傳統水文地質數據多為地表水時空變化定性研究(如時序分析法等)，難以直觀地了解或掌握該區域范圍地表水變化特征[15]。相比較，GIS技術、RS技術、GPRS技術的發展，使野外測量隨機離散型數據可以有效結合，實現離散型特征數據可視化、特征變化要素可視化監測。即隨機實現區域野外地表水特征數據的收集，并依據相關性分析、篩選影響地表水特征變化的因子，進而通過協同克里金插值法獲取區域內地表水時空特征趨勢和可視化監測圖像。

5 區域地表水變化特征驅動因素探索

5.1 自然驅動因素

由于區域地表水所處環境、位置不同，因而造成了地表水時空分布差異性等問題，如國內地表水呈現南多北少、東多西少等特征。而造成地表水此類時空分布特征趨勢是由于受到氣候、溫度、數字高程(DEM)、土壤分布特征、水資源水分特征等自然驅動因素影響，如西北地區多處于干旱或極端干旱區域，年積溫高，蒸發量大但降雨量小，且水資源貧乏，土壤資源多呈現砂礫土，同時西北部地形多呈現山區、丘陵。因而上述自然驅動因素在GIS技術監測模擬區域地表水過程中，對地表水模擬特征分布結果造成一定偏差[16]。為此，在進行地表水時空分布趨勢監測過程中，需實地考察，以最大限度地選取同類型自然驅動因素環境進行模擬分析，提升GIS技術監測準確性。

5.2 人為驅動因素

近年來，由于人為活動、社會經濟發展、工業化進度加快、區域農業灌溉等人為驅動因素影響，干擾了區域地表水特征結果分布。如區域內人工開發渠道、變更河道走向、侵占地表水分布區域等，不僅造成GIS技術調查模擬地表水時空分布趨勢困難，而且人為驅動因素無序開發導致區域地表水斷流現象越發嚴重，為此，為實現GIS技術高精度、合理監測地表水分布趨勢，需及時控制、降低人為干擾所產生的誤差。

6 結論

本文應用GIS關鍵技術監測區域內地表水變化特征，并深入討論、分析地表水特征分布的驅動因素，為水文資源區域地表水特征監測提供科學理論依據，其相關結論如下：①通過隨機監測點分布和地表水特征數據采集，能以GIS技術實現區域地表水時空分布特征和風險等級評估。②協同克里金插值法模擬特征數據插值，以圖像或二維、三維模型可視化分析，對地表水特征直觀分析和區域地表水管理和利用效率提升極為關鍵。③實地調查協同GIS技術能有效地判定影響地表水變化特征的人為因素和驅動因素，同時隨著GIS技術深入研究，驅動因素引起的可視化監測精度不足問題將得到及時解決。