水源保障是藏北高原缺水地区生产、生活的基础, 也是军事活动的基本保障任务之一。长期以来, 高原地区的水源保障多依赖地表水体, 由于冻土等不利因素, 地下水的利用明显受限。地下水源给水站是地下水综合利用的基础设施, 也是给水保障的关键节点, 其选址是给水站建设的前提^[1]。鉴于高原地区特殊的地理环境, 传统地面勘察人工选址方法在高原地区运用存在诸多不利。近年来, 国内外多家机构和相关学者对空间勘察自动选址技术进行了相关研究, 如Shao等^[2]、邱国庆等^[3]、高劲松等^[4]、彭立等^[5]及Sener等^[6]尝试将遥感信息提取与GIS技术相结合, 应用于渡场、化工厂、移民安置区和垃圾处理站的选址分析中, 并分别建立了多种选址分析模型。然而, 由于高原地区特殊的气象水文、地质环境和地貌条件, 这些学者的研究成果及选址模型在高原地区的应用仍存在部分指标不合理和适用性较差等不足。

针对以上问题, 本文基于遥感数据, 分析高原地区的气候、地貌及地质等对地下水源给水站选址的影响, 选择适当因子综合评价地下水源给水站的选址问题, 试图简化常规评价模型在给水站选址应用的复杂性。基于模糊数学的评价算法, 实现对给水站选址的综合评价, 降低传统层次分析法中专家打分对评价结果的人为影响, 并将评价结果与实地勘查进行对比分析, 验证了模型的评价效果。

选取ALOS卫星AVINR-2多光谱数据对高原某地区给水站选址进行研究。数据成像时间为2009年8月29日, 中央经纬度为(E78^o30', N34^o00'), 影像包含完整的红、绿、蓝光波段和近红外波段。数据经过系统几何纠正和辐射定标校正, 并采用FLAASH模块进行预处理, 消除大气干扰。高程数据采用GDEM数据。多光谱数据的空间分辨率为10 m, DEM数据分辨率为5 m, 均可满足高原地区给水站选址需求。为便于与遥感影像资料对比分析, 收集了研究区基础地质、水文地质及气象水文资料, 尤其是区域比例尺(如1:5万)的调查及观测资料。

给水站选址受诸多因素影响, 水源条件是决定给水站选址的首要因素。根据Mary等^[7]、Narendra等^[8]及Nag等^[9]的研究成果, 地区气候条件(降雨量)、岩性、地表分类及水网密度等多个指标与地下水富集有相关性。综合分析收集到的高原地区气象、水文和地质资料可知, 研究区地下水补给主要以冰川融水为主, 年降水以降雪为主, 其对地下水的补给具有滞后性, 而研究区内年降雨量较小, 进行模型评价时可以将气象因子简化掉。考虑到高原地区常年低温, 常用于地下水富集性评估的地表温度指标在高原地区也不适用。研究区内地表风化强度较大, 岩石较破碎, 因此在此次评估时对表征地表破碎程度的断裂发育因子也在模型中进行了精简。

给水站选址综合评价属于多因子决策, 其关键问题是要将不同类型、量纲及取值范围的影响因子纳入同一个评价模型进行综合评估, 而这些指标的量纲不同, 不能利用提取初始值进行直接计算和比较。在面临此类问题时, 之前的一般做法是将评价指标划分为几个离散等级并人为赋值进行评估^{[10, 11]}, 但该方法受评价人员主观因素影响严重, 不同人员的评价结果可能差距较大, 即使有较多经验的评价人员将各指标划分为几个离散区间, 也会在很大程度上人为降低评估精度。本研究采用构建模糊隶属度函数进行规范化的方法, 将模型中每个指标因子都规范至[0, 1]区间, 从而消除了量纲和取值范围的差异, 使其能够用于直接比较和综合评估。

2.1 因子提取与模糊规范化

2.1.1 地层岩性

地下水赋存在地下岩石中, 岩性不同, 地下水类型也有明显差异。孔隙水是研究区内的主要地下水水源, 以第四系松散岩类孔隙水为主, 侏罗系和第三系砂泥岩中也有孔隙水存在, 但一般岩层致密, 含水量极小; 裂隙水以基岩风化裂隙水为主, 水量也不大; 岩溶水的含水介质主要为灰岩和大理岩, 该类岩层的分布范围可由水文地质资料解译得到。

根据第四系松散层分布特征, 并参考水文地质资料和DEM数据, 对ALOS多光谱遥感图像进行分类和解译。根据岩性分类解译结果及对富水性的影响, 将岩性分为变质岩、火成岩、砂岩、风化岩、灰岩和大理岩、第四系松散层等6大类。由于该因子为人工解译得到, 提取值不是连续序列, 因此直接赋予隶属度因子分别为0.1, 0.2, 0.4, 0.5, 0.7和1.0。解译结果如图1所示。

图1

Fig.1

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	图1 地层岩性因子解译及规范化Fig.1 Interpretation and normalization of stratum lithology

2.1.2 地貌类型

地貌类型对地下水的富集有明显影响。如地表起伏度大的山地不利于地下水汇流, 同样也不利于地下水入渗补给; 而起伏度较小的平原地区则有利于地下水的汇集和入渗, 因此孔隙水的富集条件较佳。本研究将地势起伏度作为地貌类型划分的代表因子进行提取, 一般认为当地势起伏度大于200 m时, 该地形为陡峭山地, 不利于孔隙水的富集。采用公式(1)对地貌类型因子进行规范化, 即

yR=R/200,(R> 200 m时, y_R=0), (1)

式中: yR为地貌类型因子规范化取值; R为地势起伏度提取值, m。结果如图2所示。

图2

Fig.2

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	图2 地貌类型因子规范化赋值Fig.2 Normalization of landforms factor value

2.1.3 地形坡度

第四系松散层在季节性水流和重力作用下会在地势低洼和坡度较缓的地方沉积分布, 因此地下水的富集范围以坡度较缓区域为佳。参考汤国安等^[12]相关研究: 坡度S< 10^o时, 地形平缓, 地下水汇流和入渗补给条件最佳, 且此时不同坡度的影响差别较小; 坡度S> 30^o时, 地形坡度较大, 一般降雨过程中的降水多以地表径流形式排泄, 难以形成对地下水的有效补给。结合区域水文地质资料分析, 对地形坡度y_S因子进行规范化, 计算公式为

yS=[(30-S)/30]2, (S> 30° 时, y_S=0), (2)

式中: yS为地形坡度因子规范化取值; S为地形坡度提取值。结果如图3所示。

图3

Fig.3

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	图3 地形坡度规范化赋值Fig.3 Normalization of slope value

2.1.4 汇流累积量

汇流累积量的大小常用来表征形成地表水流的难易程度, 一般数值越大, 越有利于地下水的补给。利用地表漫流模型^[13]提取汇流累积量因子。将提取结果与区域水文地质资料联合分析后发现, 汇流累积量500是地下径流和地表径流形成的临界值, 数值大于500的地方多数已经形成地表水系。而当地表水系形成以后, 汇流累积量的数值对地下水富集性的影响基本不变。据此, 采用公式(3)对汇流累积量因子进行规范化, 即

y_FA= FA/500, (FA> 500时, y_FA=1) , (3)

式中: y_FA为汇流累积量规范化取值; FA为汇流累积量提取值。结果如图4所示。

图4

Fig.4

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	图4 汇流累积量因子规范化赋值Fig.4 Normalization of flow accumulation value

2.1.5 土壤湿度

土壤湿度受气候条件和土壤含水量的直接影响, 在干旱半干旱的高原地区, 土壤湿度变化主要由土壤中毛管水补给量决定, 因此可以用土壤湿度直接表征地下水的富集程度。根据徐涵秋^[14]的相关研究成果, 归一化差异水体指数 (modified normalized difference water index, MNDWI)因子可用于研究土壤湿度, 本研究即采用此方法。提取因子数值越大, 表示地下水的富集性越佳。利用功效系数法构建模糊隶属度函数, 将地表湿度因子归一化, 即

ySH=(SH-SHmin)(SHmax-SHmin), (4)

式中: ySH为土壤湿度因子规范化取值; SH为土壤湿度提取值; SH_max和SH_min分别为SH的最大和最小值。结果如图5所示。

图5

Fig.5

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	图5 土壤湿度因子规范化赋值Fig.5 Normalization of soil humidity value

2.1.6 植被覆盖度

在高原高寒缺水地区, 植被的生长发育尤其依赖于地下水的存在, 因此, 在高原植被覆盖度普遍较低的地区, 植被的存在与否更能表征地下水的富集情况。本文应用像元二分模型提取研究区植被覆盖度, 植被覆盖度越高, 地下水富集的可能性越大, 而植被覆盖度较低地区的地下水富集性相对较差。参考相关研究成果, 应用线性函数来量化植被覆盖度对地下水富集性的影响。采用公式(5)对植被因子进行规范化, 即

y_VF=(VF_max-VF)/(VF_max-VF_min) , (5)

式中: y_VF为植被覆盖度因子规范化取值; VF为植被覆盖度提取值; VF_max与VF_min分别为VF最大及最小值。计算结果如图6所示。

图6

Fig.6

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	图6 植被覆盖度因子规范化赋值Fig.6 Normalization of vegetation coverage value

根据公式(6)计算得到研究区给水站选址评估指数。参考区域水文地质资料, 将本研究区给水站选址指数按照[0, 0.45), [0.45, 0.65), [0.65, 0.75)和[0.75, 1]4个区间进行划分, 对应数值区间分别代表否选区(白色背景)、三级选址靶区(蓝色)、二级选址靶区(黄色)和一级选址靶区(红色), 本研究区给水站选址分级结果如图7所示。

图7

Fig.7

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	图7 研究区给水站选址分级结果Fig.7 Classification of water supply site in the study area

由图7可知, 一级选址靶区统计面积为482 km², 占研究区总面积的2.72%, 该类靶区大部分存在于地表水系附近, 地貌以冲积扇和冲洪积平原为主, 或者以条带状、扇状分布在河流谷地以及较大沟谷出口; 这些区域地势相对低洼平坦、地表汇流补给条件好, 同时是第四纪松散层的主要沉积发育区, 为孔隙水的赋存提供了充足的地层空间。而贫水区(白色)占研究区总面积的63.5%。地貌以高原山地、较大起伏丘陵为主, 这些区域地表岩石裸露, 植被覆盖度很低, 加之地势起伏大, 地表径流排泄条件较好, 不利于地下水下渗补给, 同时第四系松散层覆盖较浅, 地下水资源十分贫瘠。

实地验证情况表明, 本文给出的遥感给水站选址多指标评价模型在选取较少评价因子的情况下, 在藏北高原地区的应用中仍能取得与实地调查相符的评价结果, 在高原地区具有较好的应用价值。但由于该模型的建立主要针对高原地区特有的气象水文和地质条件, 因此将该模型应用到其他区域进行给水站选址研究时需要重新评估地表温度、降水量等因子选取的合理性。

(1)本文从高原地区特殊气象水文、地貌地质条件出发, 调整了常用的给水站选址指标集, 提取研究区与给水站选址相关的6个指标, 采用模糊隶属函数规范化各指标因子, 根据层次分析理论构建了给水站选址综合评估指数。该模型在简化指标因子数量的同时, 对于高原地区的给水站选址仍具有较好的适用性, 能够较准确地反映研究区给水站布置的可靠性。

(2)本研究中指标权重的确定仍采用层次分析方法, 未能完全避免层次分析理论中专家打分带来的人为主观影响, 今后的研究中如何建立指标权重自动评价与赋值算法是重点关注方向。