石油生產(chǎn)是尼日利亞主要的經(jīng)濟(jì)部門,西非國家是非洲國家乃至世界上最大的原油生產(chǎn)國。尼日爾三角洲是該國主要的石油生產(chǎn)地區(qū)。然而,由于石油工業(yè)的不斷發(fā)展,各種石油泄漏,導(dǎo)致尼日利亞的環(huán)境面臨一些嚴(yán)重的問題。特別是在尼日爾三角洲,每年都有數(shù)千上萬桶油原油泄漏。由于尼日爾三角洲是世界上是非常重要的第三大濕地森林和植被生態(tài)系統(tǒng),本研究集中在對尼日利亞有負(fù)面影響的三角洲石油泄漏區(qū),之所以選河流州為具體的研究區(qū)域,是由于其在尼日利亞的石油部門的重要性,也因為殼牌公司在該地區(qū)每年(從2011年到2012年)有大量的石油泄漏事件。利用GIS和遙感應(yīng)用技術(shù),通過應(yīng)用兩種不同的技術(shù)——歸一化植被指數(shù)(NDVI)和多數(shù)值光譜混合分析(MESMA),用Landsat7遙感影像比較三個不同時間的圖像檢測植被變化,分析163石油泄漏對該地區(qū)的漏影響。這兩種技術(shù)在干燥的土地環(huán)境就有較高的植被變化檢測能力。然而,在濕地環(huán)境中MESMA具有更高的檢測植被光譜的能力,這是由于其基于亞像素分析方法。研究結(jié)果表明,使用亞像素的方法(比如MESMA),特別是在研究基于中等分辨率的如Landsat遙感圖像,研究濕地植被(特別是植被變化)結(jié)合植被健康分析方法具有很重要的意義。植被退化的凈百分比分析結(jié)果顯示,MESMA技術(shù)分析的結(jié)果植被退化的面積為73%,而NDVI分析的結(jié)果顯示只有50%的區(qū)域植被退化。差異最大的一組實驗室,MESMA技術(shù)分析的結(jié)果是66%區(qū)域植被退化,而NDVI分析的結(jié)果是只有22%。EDVI值顯示的近70%的區(qū)域植被退化面積不超過10%,而MESMA技術(shù)分析的結(jié)果是近35%的地區(qū)植被退化的影響超過30%。研究主要討論植被退化的空間分布。結(jié)果顯示,泄漏點是植被退化的主要空間控制區(qū)域,NDVI和MESMA分析的結(jié)果分別為39%和37%,在整個地區(qū)中,NDVI結(jié)果顯示只有23.1%植被退化。MESMA分析結(jié)果顯示植被退化占33%。NDVI指數(shù)和MESMA結(jié)果顯示,在低海拔區(qū)域空間內(nèi)植被退化的約19%。然而,NDVI指數(shù)顯示影響區(qū)域邊界植被退化的比例為19%,MESMA顯示的結(jié)果只有11%。另外,結(jié)果顯示石油泄漏會影響漏油點附近2.5公里范圍內(nèi)的植被退化。研究用了16種不同的石油泄漏數(shù)據(jù),并研究每一種溢油事件的影響結(jié)果。Pearson Chi-Square測試的結(jié)果NDVI指數(shù)和植被退化MESMA技術(shù)分析表明：在那些有漏油且植被退化區(qū)域內(nèi),使用兩種技術(shù)分析的結(jié)果沒有顯著差異,包括事件的原因、事件發(fā)生的時間、土壤類型、油類型、開放水域溢油量、漏油事故的響應(yīng)時間、設(shè)備類型、管道大小等)；然而,區(qū)大小、二次石油傳播環(huán)境、溢油體積、現(xiàn)場殘油量、恢復(fù)時間、清理殘余影響的時間等因素,對漏油區(qū)使用兩種技術(shù)分析的結(jié)果存在顯著差異。另外,歸一化植被指數(shù)結(jié)果顯示,泄漏點的環(huán)境和區(qū)域燃燒的火是植被退化的主要影響因素。Spearman's rho相關(guān)系數(shù)測試結(jié)果顯示,植被退化與響區(qū)域大小、溢油體積、殘油量現(xiàn)場、修復(fù)的時間和清理殘余時間影響對方的NDVI指數(shù)和MESMA技術(shù)結(jié)果等之間存在顯著正相關(guān)關(guān)系。EDVI指數(shù)表明植被退化的面積大小與焚燒有關(guān)。然而,MESMA結(jié)果表明時間響應(yīng)影響植被退化。最后,用植被退化和石油泄漏條件求解結(jié)果創(chuàng)建一個溢油風(fēng)險評估模型植被(OSRAMV),根據(jù)石油設(shè)施風(fēng)險模型,選擇應(yīng)用區(qū)域內(nèi)河流州定義不同的高風(fēng)險區(qū)域的植被。石油設(shè)施風(fēng)險模型(OFHM)測試記錄石油泄漏影響的地區(qū),沒有影響地區(qū)位于非常低,或低風(fēng)險地區(qū)。然而,71.6%的地區(qū)位于嚴(yán)重危害區(qū)域,25.3%為高危險地區(qū),只有3.1%是位于中等危險地區(qū)。本論文分別在尼日爾三角洲和濕地、河流州地區(qū)因石油泄漏導(dǎo)致植被退化的嚴(yán)重程度,做了全面的深層次的研究和嘗試,得到了很好的實驗結(jié)果,驗證了模型的有效性和實用性。
【學(xué)位單位】：中國地質(zhì)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2015
【中圖分類】：P208;X87;X82
【文章目錄】：
作者簡介
摘要
Abstract
Chapter 1. Introduction
    1.1. Study Background
        1.1.1. Problem Statement
        1.1.2. Study Area
        1.1.3. Research Hypotheses
        1.1.4. Research Aim
    1.2. Innovation of the Study
    1.3. Key Objectives
    1.4. Research Questions
    1.5. Methodology
    1.6. Dissertation Structure
Chapter 2. GIS and RS Literature Review in the field of Oil Spill
    2.1. Marine Oil Spill Detection
        2.1.1. Synthetic aperture radar
        2.1.2. Optical Sensors
        2.1.3. Laser Fluorosensors and passive microwave radiometer
    2.2. Oil Spill Management
    2.3. Oil Spill Environmental Impact
        2.3.1. On land oil spills Environmental Impact
        2.3.2. Marine Oil Spills environmental impact
    2.4. Oil Spill Environmental Impact Assessment and Simulation Models
    2.5. GIS and RS studies in the field of oil spills in Nigeria
        2.5.1. Environmental Impact Studies
        2.5.2. Environmental Vulnerability and Risk Assessment Studies
Chapter 3. Methodology
    3.1. Data acquisition
    3.2. Data preparation
        3.2.1. Oil spill feature classes creation
        3.2.2. Landsat7 and Landsat8 images pre-processing
        3.2.3. A comprehensive Petroleum spatial database for OSRAMV creation
        3.2.4. SRTM DEM pre-processing
    3.3. Vegetation degradation analysis techniques
        3.3.1. NDVI
        3.3.2. MESMA
    3.4. Examine the affected determinants on vegetation degradation
    3.5. OSRAMV
Chapter 4. Vegetation Degradation Analysis
    4.1. Vegetation degradation analysis process
        4.1.1. NDVI analysis process
        4.1.2. MESMA analysis process
        4.1.3. Extract Vegetation Degradation inside impacted areas
    4.2. Vegetation degradation analysis results
        4.2.1. Total NDVI and MESMA results
        4.2.2. NDVI and MESMA Net Vegetation Degradation results
        4.2.3. Vegetation degradation values inside impacted areas
        4.2.4. Vegetation degradation Spatial distribution inside impacted areas
        4.2.5. Oil Spill Effect Distance
Chapter 5. Oil Spill Determinants influence on Vegetation Degradation
    5.1. Spill incident determinants
        5.1.1. Cause of the incident
        5.1.2. Time of the incident
    5.2. Impacted Area Determinants
        5.2.1. Impacted area size
        5.2.2. Spill Point Environment
        5.2.3. Secondary oil spread environment
        5.2.4. Soil type
        5.2.5. Size of area burnt by fire
    5.3. Oil type and volume determinants
        5.3.1. Oil type
        5.3.2. Total spilled oil volume
        5.3.3. Residual Oil Volume on Site
        5.3.4. Spilled oil volume on open water
    5.4. Response and recovery timing determinants
        5.4.1. Time of response
        5.4.2. Time for recovery
        5.4.3. Time for cleanup residual impact
    5.5. Oil facilities determinants
        5.5.1. Facility type
        5.5.2. Transportation pipeline size
Chapter 6. Oil Spill Risk Assessment Model for Vegetation（OSRAMV）
    6.1. Step one:Create the Elevation Model
    6.2. Step two:Create the Topographic Model
    6.3. Step three:Create the Hazard Model
    6.4. Step four:Create the Final Risk Assessment Model
Chapter 7. Conclusion and Recommendations
    7.1. Overview of Key Issues
    7.2. Results and achievements
    7.3. Suggestions and Recommendations
References

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本文編號：2879736