發(fā)布時間：2020-07-07 16:20

【摘要】：我國古代四大灌區(qū)之一的寧夏引黃灌區(qū),已有多年悠久的灌溉歷史,同時也是寧夏主要的糧食產(chǎn)區(qū)。在氣候變化、引水灌溉以及人類活動共同作用下,寧夏引黃灌區(qū)濕地演變過程發(fā)生了顯著的變化,造成了濕地萎縮、功能退化等一系列生態(tài)環(huán)境問題。本文通過提取1990年、2002年、2015年三期遙感影像中濕地信息,分別從濕地面積變化、空間變化、類間轉(zhuǎn)化和黃河主河道面積變化四個方面分析了濕地的時空動態(tài)變化過程,并通過分析氣候變化、徑流量變化、灌區(qū)耗水量變化和土地利用變化等多方面對濕地演變的成因,進而提出相應(yīng)的濕地保護對策建議,研究成果對寧夏引黃灌區(qū)濕地保護和水資源合理調(diào)配具有重要的理論和現(xiàn)實意義。本文主要取得以下幾個方面的成果:(1)通過對三期遙感影像處理,借鑒國內(nèi)外濕地分類方法,并結(jié)合寧夏引黃灌區(qū)濕地的實際情形,作出研究區(qū)濕地分類方案,采用人機交互,目視解譯判讀遙感影像,預(yù)先建立遙感解譯標(biāo)志,編制寧夏引黃灌區(qū)三期濕地現(xiàn)狀圖(1990年、2002年、2015年)。(2)運用地理信息系統(tǒng)空間疊加分析法和時間序列分析法,對寧夏引黃灌區(qū)濕地動態(tài)變化進行分析。結(jié)果表明,1990-2015年間寧夏引黃灌區(qū)濕地以每年5.83 km~2/a的速度遞減,總面積凈減少了145.83 km~2,約占1990年濕地總面積的23.97%。寧夏引黃灌區(qū)一級濕地包括河流濕地、湖泊濕地和人工濕地,按照寧夏引黃灌區(qū)濕地構(gòu)成看,河流濕地所占比最大(42%),人工溝渠最小(26%),25年間河流濕地和湖泊濕地面積分別減少了133.25 km~2、49.52 km~2,而人工濕地面積增加了36.94 km~2,這也在一定程度上反映了河流變窄、湖泊萎縮的情況。(3)為了更好把握寧夏引黃灌區(qū)濕地空間變化規(guī)律,將研究區(qū)劃分為3個區(qū)域:銀北灌區(qū)、銀南灌區(qū)、衛(wèi)寧灌區(qū),然后將3個空間分區(qū)中濕地信息提取成果進行分析,并建立研究區(qū)濕地類間轉(zhuǎn)移矩陣。結(jié)果表明,三個區(qū)域濕地面積呈減少趨勢,其中銀北灌區(qū)的濕地變化最大,減少了71.52 km~2,遞減速度為1.89 km~2/a;而衛(wèi)寧灌區(qū)、銀南灌區(qū)分別減少了34.35 km~2和37.58 km~2,由此反映濕地主要集中在青銅峽灌區(qū)。在寧夏引黃灌區(qū)濕地類間轉(zhuǎn)化中,湖泊濕地轉(zhuǎn)出面積最大,河流濕地最小。并對黃河主河道濕地面積進行了統(tǒng)計分析,25年期間濕地面積共減少了131.9 km~2,這些結(jié)果均說明濕地退化問題不容樂觀。(4)選取寧夏引黃灌區(qū)6個國家氣象站點和3個黃河水文站,并對氣象數(shù)據(jù)、年徑流量和灌區(qū)耗水量進行時間序列分析和MK趨勢性檢驗。結(jié)果表明,在過去56年中(1959-2015),平均氣溫和年均蒸散發(fā)呈顯著升高趨勢,而年均降水量呈波動下降趨勢,但下降趨勢并不明顯。灌區(qū)三大水文站的年徑流量變化呈先減少后增加趨勢,時間系列變化一致,通過了的顯著性檢驗(α=0.01)。灌區(qū)耗水量整體呈增加趨勢,由2006年后出現(xiàn)短暫的下降趨勢。(5)運用pearson方法進行參數(shù)檢驗與相關(guān)性分析,揭示濕地面積變化與驅(qū)動因子之間的相互關(guān)系。結(jié)果表明,年均氣溫與河流濕地面積呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,年均蒸散發(fā)與湖泊濕地面積呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,而年均降水與湖泊濕地呈正相關(guān)關(guān)系,且通過了顯著性檢驗(α=0.05),年徑流量與河流、湖泊濕地呈正相關(guān),這說明氣候變化對自然濕地演變有重要的影響。此外,引黃灌區(qū)耗水量與濕地面積呈較好的相關(guān)關(guān)系,以及城市化建設(shè)、水利工程建設(shè)都對濕地演變有著重要的影響,這也反映出人類活動以及其它因素對濕地演變有重要的推動作用。在此基礎(chǔ)上,提出了對應(yīng)的濕地保護對策,大力開展?jié)竦刭Y源監(jiān)測,健全濕地保護的法律政策體系,加大濕地保護教育工作等。
【學(xué)位授予單位】：華北水利水電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：X37
【圖文】：

and4 51.992089 79.931799 128.600415 101.064278 151.214639 147.7and5 83.436812 130.580880 214.511519 151.214639 275.419971 279.4and7 91.601817 142.757068 233.538049 147.702294 279.459898 303.3表 3-4 相關(guān)矩陣Table 3-4 The Correlation Matrixand Band1 Band2 Band3 Band4 Band5 Baand1 1.000000 0.958223 0.910186 0.755104 0.734055 0.76and2 0.958223 1.000000 0.979829 0.843607 0.834836 0.86and3 0.910186 0.979829 1.000000 0.866457 0.875501 0.90and4 0.755104 0.843607 0.866457 1.000000 0.906353 0.84and5 0.734055 0.834836 0.875501 0.906353 1.000000 0.96and7 0.767872 0.869627 0.908192 0.843538 0.966803 1.00于影像數(shù)據(jù)量較大，為減少重復(fù)工作，運用自帶工交互式數(shù)據(jù)語言開發(fā)段合成程序，程序界面（見圖 3-1）。

華北水利水電大學(xué)碩士學(xué)位論文像輻射增強輻射增強處理是對單個波段的像元的灰度值進行調(diào)節(jié)變換，進而使得目的。主要采用的技術(shù)方法有查找表拉伸、直方圖均衡化、直方圖匹配等[75]。主要采用直方圖匹配來處理遙感影像（見圖 3-2），直方圖匹配經(jīng)常應(yīng)中，通過圖像查找表進行的數(shù)學(xué)變換，使的兩幅圖像某些波段相類似像效果差異的影響。

使得融合后的影像具有高分辨和光譜彩色的特性，以便為遙感影像地物信息提取提供更好的識別效果（見圖3-3、3-4）。數(shù)據(jù)融合方法主要分為三個層次，分別為像元級融合、特征級融合和決策級融合。本研究中在保證影像信息不丟失的情況下，采用像元級融合層次，直接在組合完成的波段影像原始數(shù)據(jù)層上進行融合，以提高圖像信息肉眼的可識別性。

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本文編號：2745332