全国河流光污染指数月度数据集 - 中国科学院计算机网络信息中心

其他数据论文 II 区论文（已发表） • 版本 ZH2 Vol 8 (2) 2023

全国河流光污染指数月度数据集

A dataset of monthly light pollution indexes of rivers in China

刘业森，陈胜，刘媛媛，李敏，任汉承

LIU Yesen, CHEN Sheng, LIU Yuanyuan, LIU Min, REN Hancheng

DOI: 10.11922/11-6035.noda.2022.0004.zh
CSTR: 32001.14.11-6035.noda.2022.0004.zh
: 10.11922/sciencedb.j00001.00409

： 2022 - 02 - 15

： 2022 - 06 - 05

： 2022 - 02 - 22

： 2023 - 06 - 30

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摘要&关键词

摘要：本数据集以公开的HydroSHEDS数据集和NPP-VIIRS夜间灯光月度合成数据为基础，生成了2012年4月至2021年10月逐月的全国河流逐月光污染指数数据。首先，以HydroSHEDS中的河段数据为基础，提取了全国河段数据，并根据全国水系图修正了其中的不合理的河段；其次，将水系数据与NPP-VIIRS栅格叠加，识别出水系流经的像元，从逐月数据中提取出每个像元的灰度值；然后，以10×10km的格网为单元，综合考虑逐条河段的流量、夜光亮度值、网格内的河流长度，设计了河流光污染指数，并计算了每个格网的逐月的河流光污染指数；最后，形成了一套10×10km分辨率的全国河流光污染月度数据集。受夜间灯光数据特点影响，在空间分布方面，单月度数据可准确反映光污染空间分布规律，在时间变化方面，需要通过多月度的变化趋势来体现，单纯两个月度的数据对比不能表明光污染的实际变化。该数据集作为第一个全国河流光污染时空分布数据，反映了全国河流光污染的时空分布和演变格局，可为河流开发度和干扰度评价、光污染分析等相关研究提供参考。

关键词：中国；河流；河流流量；河流长度；光污染；月度；NPP-VIIRS

Abstract & Keywords

Abstract: This paper provides a dataset of monthly river pollution index from April 2012 to October 2021 in China based on the published HydroSHEDS dataset and the monthly composite data of NPP-VIIRS night light. Firstly, we extracted the river sections in China from HydroSHEDS, and corrected unreasonable river sections in accordance with the authoritative river data. Secondly, we overlyed the river sections layer and NPP-VIIRS grid to identify the pixels flowing through the water system, and extracted the value of each pixel from the NPP-VIIRS grid. Then, taking the 10 × 10 km grid as the unit, comprehensively considering the flow, brightness and river length of each unit, we designed the river light pollution indexes, and calculated the monthly river light pollution index of each unit. Finally, we obtained a dataset of monthly light pollution index of rivers with the resolution of 10 × 10 km. As the first dataset of river light pollution, this dataset reflects the temporal and spatial distribution and evolution pattern of river light pollution in China, and it can provide reference for river development degree and interference degree evaluation, light pollution analysis and other research.

Keywords: China; rivers; river flow; river length; light pollution; monthly; NPP-VIIRS

数据库（集）基本信息简介

数据库（集）名称	全国河流光污染指数月度数据集
数据作者	刘业森、陈胜、刘媛媛、李敏、任汉承
数据通信作者	刘业森（liuys@iwhr.con）
数据时间范围	2012年4月–2021年10月
地理区域	中国
空间分辨率	10 km
数据量	40.8 MB
数据格式	*.rar
数据服务系统网址	http://doi.org/10.11922/sciencedb.j00001.00409
基金项目	国家对地观测科学数据中心开放基金（NODAOP2021012）
数据库（集）组成	数据集包含一个数据文件RiverLightPollution.rar，是全国河流月度光污染指数图层。文件解压缩后为shp格式的矢量图层，包括RiverLightPollution.shp、RiverLightPollution.prj、RiverLightPollution.dbf、RiverLightPollution.sbn、RiverLightPollution.sbx、RiverLightPollution.shx共6个文件。图层包括118个字段，存储了逐月的光污染指数值。

Dataset Profile

Title	A dataset of monthly light pollution indexes of rivers in China
Data corresponding author	Liu yesen (liuys@iwhr.com)
Data authors	LIU Yesen , CHEN Sheng, LIU Yuanyuan, LI Min, REN Hancheng
Time range	April, 2012 – October, 2021
Geographical scope	China
Spatial resolution	10 km
Data volume	40.8 MB
Data format	*.rar
Data service system	<http://doi.org/10.11922/sciencedb.j00001.00409>
Source of funding	Open Research Fund of National Earth Observation Data Center（NODAOP2021012）
Dataset composition	The dataset consists of a shapefile document recorded as RiverLightPollution.rar. The shapefile contains 118 fields, which stores the monthly light pollution indexes.

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引言

随着经济社会发展，人造光源获得广泛应用，由此带来的光污染成为继水污染、大气污染、噪声污染之后的一种新的环境污染源，光污染问题逐渐受到国内外的重视，多国建立了相关的防治法规体系^[1]。目前光污染影响关注区域主要包括城市、海洋、自然保护区等^[2-4]。相关研究表明，光污染对人类健康、生态系统、经济活动有明显的影响^[5-6]。

河流是人类及其他生物赖以生存的自然系统，同时河流也是受人类活动和气候变化影响最为剧烈的自然系统^[7-8]。人类对河流的干扰相关研究涉及全球、国家、地区、城市、河流等多种尺度，关注因素包括外在干扰（土地利用、基础设施、人类聚居、人类活动）和内在干扰（水坝、渠化、堤岸）^[9]；干扰度评价指标包括径流量变化、水质、阻断程度、几何特征等^[8,10-11]。大量人类活动沿河流布局，造成河流两岸人造灯光增加，光污染会对航行、生物活动造成影响，但河流光污染问题很少被关注^[6,12-13]。目前没有针对河流光污染的数据集，以支撑大尺度长序列河流光污染格局和演变研究。

近年来，夜光遥感技术快速发展，美国新一代国家极轨业务环境卫星系统预备项目（NPOESS）的首颗卫星NPP（Suomi National Polar-orbiting Partnership）搭载可见红外成像辐射计VIIRS（Visible and Infrared Imaging Suite），已公开2012年4月以来的人造灯光数据，分辨率达到500 m^[14]；武汉大学“珞珈一号”夜光影像分辨率达到了130 m^[15-16]。夜光影像可实现大范围人造灯光的监测，夜光遥感成功应用于城市化进程研究、社会经济指标估算、生态环境评估、突发事件影响、光污染等相关研究^[17-20]。随着夜光遥感数据时空分辨率的不断提高和长时间积累，为基于夜光遥感数据进行相关要素时空演变研究提供了支撑^[5,21]。

本文基于公开的河流数据集和长序列人造灯光数据，定义了一种河流光污染指数，该指数以空间格网为单元，综合河流长度、河流流量、灯光亮度等信息，用以反映人造灯光对河流的干扰程度。进而制作了一套近10年（2012年4月至2021年10月）的逐月全国河流光污染指数数据集，可为评估多尺度、不同区域河流开发利用程度和河流干扰度、河流光污染等提供数据支撑。本数据集主要特点包括：（1）是第一套系统反映全国河流光污染的时空分布和演变格局的专题数据集；（2）光污染指数首次考虑了河流密度、河流流量等河流特征，与单纯考虑夜间灯光亮度，本数据集更能体现光污染对河流的影响。

1 数据采集和处理方法

1.1 数据来源

（1）河流水系

河流水系来自HydroSHEDS数据集（https://www.hydrosheds.org/downloads）^[7]。HydroSHEDS数据集提供全球水文数据，由WWF（世界自然基金会）和USGS（美国地质调查局）合作开发，HydroSHEDS数据可免费用于非商业和商业用途。数据主要包括：HydroBASINS（流域数据），HydroRIVERS（河流数据），HydroLAKES（湖泊数据），HydroATLAS（水文环境数据），GloRiC（河流分级数据）。本文采用其中的HydroRIVERS数据。

（2）人造灯光数据

人造灯光采用NPP-VIIRS的月度合成数据（Monthly Cloud-free DNB Composite，https://eogdata.mines.edu/nighttime_light/monthly/v10/）^[22]。该数据来自美国新一代国家极轨业务环境卫星系统预备项目（NPOESS）的首颗卫星Suomi National Polar-orbiting Partnership（NPP），该卫星搭载可见红外成像辐射计VIIRS（Visible and Infrared Imaging Suite），其中的DNB（Day Night Band）波段，对可见光和近红外十分敏感，可以观测到夜间灯光。月度灯光合成时段为2012年4月到2021年10月。

（3）其他基础数据

为了修正河流数据，收集了水利部门认可的全国1:5万小流域水系数据^[23]、1:25万水库湖泊数据^[23]。

1.2 数据处理方法和流程

1.2.1 技术路线

本文的总体技术路线如图1所示，包含数据预处理、光污染指数提取等步骤。

图1 总体技术路线

Figure 1 Technical route of data production

1.2.2 数据预处理

（1）河流水系数据预处理

HydroRIVERS数据格式为shp图层，图形信息包含河流走向，属性字段包含汇流关系、平均流量、河段长度等信息。

1）从HydroRIVERS数据中提取了中国范围的河段数据，共583 285个河段，包括矢量图层、河段属性等信息；

2）去除数据中无稳定径流的河段；

3）参考全国1:5万小流域水系图，该数据是在综合1:5万基础地形图、DEM、遥感图和全国1:25万水系图的基础上，经过了人工修正，共包括544270条河段。根据该数据，修正了HydroRIVERS中的河段，主要去除其中一些错误的河段，重点是沙漠和平原区域的错误河段；

4）参考1:25万全国水库、湖泊数据，去除了HydroRIVERS中面状水体区域的河段。

5）根据平均流量对河流进行分级，分级方法参考了HydroRIVERS说明文档和水利行业习惯，分级方法见表1。

表1 河流分级表

流量（m³/s）	分级
Q≥10000	1
1000≤Q＜10000	2
100≤Q＜1000	3
10≤Q＜100	4
1≤Q＜10	5
0.1≤Q＜1	6
0.01≤Q＜0.1	7
Q＜0.01	8

（2）NPP-VIIRS人造灯光数据处理

下载了NPP-VIIRS逐月数据集中的“vcmslcfg”数据，该数据包含了散射光的影响，但已经对其进行了散射光校正。主要处理工作包括：

1）利用边界裁切了中国范围的数据，包括2012年4月至2021年10月共115个数据文件；

2）叠加115个月的数据文件，去除其中负值和不稳定的弱夜光数据；

3）叠加水系图和NPP-VIIRS数据，将水系流经的像元定义为“河流像元”，逐月提取“河流像元”的灰度值。

1.2.3 河流光污染指数提取

（1）构建了全国的10×10 km格网，共96200个；

（2）叠加河流水系和格网，计算每个格网内的河流长度；

（3）格网g第m月的光污染指数计算方法见式（1）。

\({I}_{g_m}=\frac{\sum _{i=1}^{n}{DN}_{i}/{QC}_{i}}{{\sum }_{j=1}^{r}{RL}_{j}}\) （1）

式中，n为格网内河流像元的数量，\({DN}_{i}\)为第i个河流像元的灰度值，\({QC}_{i}\)为第i个河流像元所在河段的年均流量分级值（表1），\({RL}_{j}\)为格网内第j个河段的长度，r为河段数量。

（4）将计算结果保存到10×10 km格网字段中，依次为T201204、T201205、…、T202110，T201204为2012年4月的光污染指数计算结果。

2 数据样本描述

2.1 数据组成

本数据主要包含2012年4月到2021年10月的全国河流光污染指数月度数据集。数据保存在“RiverLightPollution.zip”的压缩文件内，文件大小总计40.8 MB。解压缩后包括RiverLightPollution.shp、RiverLightPollution.prj、RiverLightPollution.dbf、RiverLightPollution.sbn、RiverLightPollution.sbx、RiverLightPollution.shx，共6个文件。

数据采用CGCS2000大地坐标系。

共包括118个字段，具体如下：

Object：shp文件自带的唯一标识码；

ID10km：10×10 km格网的唯一编号；

RiverLen：格网内的河流长度；

T201204：2012年4月的光污染指数；

T201205：2012年5月的光污染指数；

……

T202110：2021年10月的光污染指数；

2.2 样本数据描述

本数据集中共包括96200个10×10 km格网，其中10628个格网内无河流，主要分布于沙漠、戈壁和内蒙古高原，见图2。以2021年10月为例，有河流的85572个格网中，其中有35490个格网光污染指数为0，不存在河流光污染，主要分布于中西部地区，其余50082个格网均存在不同程度的河流光污染，见图2。

图2 不同类型格网分布情况〔审图号：GS 京（2022）1117号〕

Figure 2 Distribution of different types of grids

图3和图4分别为2012年10月和2021年10月全国河流光污染分布情况。从图中可见，2021年的光污染范围和程度明显高于2012年，一定程度上表明光污染指数随着经济发展是增加的。

图3 2012年10月河流光污染指数分布图〔审图号：GS 京（2022）1117号〕

Figure 3 Distribution of light pollution indexes of rivers in October 2012

图4 2021年10月河流光污染指数分布图〔审图号：GS 京（2022）1117号〕

Figure 4 Distribution of light pollution indexes of rivers in October 2021

以黄河支流渭河为例，统计了渭河流经的网格（87个）的光污染指数均值的变化情况，见图5。从图中可见，渭河光污染指数总体呈增加趋势。

图5 渭河光污染指数变化情况（逐月）

Figure 5 Changes of light pollution indexes in Weihe River (monthly)

3 数据质量控制和评估

（1）数据质量控制

数据集所使用的河流水系来自HydroSHEDS数据集，该数据主要基于地形提取，其中存在一些与实际不符的河流，尤其在平原地区，河流走向与实际差别较大。因此，采用经过质量控制的全国1:5万河流水系数据（该数据与本文所采用的河流水系数据的空间精度相近）对河流水系进行了校正处理，去除不合理的河段数据。

（2）数据质量评估

本数据集为首次构建全国河流光污染指数数据，并无标准的光污染数据可比照，因而仅从数据特征角度进行评估。从数据源的角度，单期NPP-VIIRS数据，可准确反映夜光的空间分布规律，但是，同一地点的两期NPP-VIIRS数据变化不能表明灯光增强或减弱，而应从多期的变化趋势上判断灯光的强弱变化规律。因此，基于NPP-VIIRS数据特点，本数据集的质量也存在该问题：同一月度的数据可准确反映河流光污染指数的空间变化，但同一区域不同月度的数据，仅能从多个月度的数据变化趋势中体现光污染指数的变化。从数据集本身特征角度，可发现光污染指数与人口密度、城市分布等体现人类活动的要素有很强的相关性，从侧面反映了本数据集的可靠性。

4 数据使用方法和建议

本数据集为第一个关注河流光污染的再分析数据集，时间跨度近10年，时间分辨率为逐月。一方面，本数据集可为评估河流开发强度的时空格局演化提供支撑；另一方面，可作为河流光污染分析的基础，因此具有较高的创新性和实用价值。本数据集制作的方法流程逻辑清晰，可依此方法制作其他区域的数据集，也可以根据实际研究需要，调整本文所采用的参数，生成新的数据集。

在使用中，建议注意以下几点：（1）本数据集采用的河流水系数据虽然利用权威数据进行了修正，但在平原地区，如江苏省部分地区，由于河网密布、汇流关系复杂，河网数据不完整，会造成计算结果的偏差；（2）受夜间灯光数据特点影响，在空间分布方面，单月度数据可准确反映光污染空间分布规律，在时间变化方面，需要通过多月度的变化趋势来体现，单纯两个月度的数据对比不能表明光污染的实际变化；（3）在大城市地区，仅包括穿城而过的较大河流，未包括城市内部河网，如北京城区，包括北运河、永定河，但缺少清河、昆玉河等河流。（4）本数据集中设计的光污染指数，利用河流平均流量作为权重，一方面，河流的平均流量未考虑气候变化影响和水利工程的影响；另一方面，权重值的分配有进一步调整和优化的空间。

[1]

付莎, 魏新渝. 国际光污染防治管理经验及对我国的启示[J]. 环境保护, 2021, 49(22): 71–75. DOI:10.14026/j.cnki.0253-9705.2021.22.016. [FU S, WEI X Y. International management experience in light pollution control and its enlightenment to China[J]. Environmental Protection, 2021, 49(22): 71–75. DOI:10.14026/j.cnki.0253-9705.2021.22.016.]