丁曉英，余順超

(珠江水利科學(xué)研究院，廣州 510275)

1 引 言

咸潮是枯季影響河口地區(qū)用水安全的重要水文現(xiàn)象。近年來，受珠江三角洲上游持續(xù)干旱、珠江三角洲供水需求不斷增加、全球氣候變暖致海平面上升、河口地區(qū)大量挖砂造成河床下切以及航道疏浚等因素影響，珠江三角洲咸潮入侵呈不斷加強(qiáng)的趨勢。咸潮上溯給人們的生產(chǎn)、生活以及周邊的水生態(tài)環(huán)境都帶來了嚴(yán)重的危害，因此，加強(qiáng)對咸潮上溯的監(jiān)測以便及時制定有效應(yīng)對措施，對于減少咸潮危害具有重要社會、經(jīng)濟(jì)意義。

遙感監(jiān)測技術(shù)作為新型的動態(tài)監(jiān)測技術(shù)，不僅可以快速、及時地提供整個河口的水環(huán)境狀況，還可以結(jié)合長時間序列的衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)分析水體泥沙和鹽度的時空變化狀況，從而為動態(tài)監(jiān)測咸潮上溯狀況提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

目前有關(guān)鹽度遙感監(jiān)測的算法主要有兩類：①微波遙感鹽度反演算法[1]，這種方法已經(jīng)被眾多的研究證明了在定量遙感方面的優(yōu)越性，但由于微波遙感數(shù)據(jù)空間分辨率低，目前主要應(yīng)用于大洋水體，尚不滿足近岸河口水域?qū)嶋H應(yīng)用需求；②基于多光譜或高光譜數(shù)據(jù)的水色遙感反演算法，該類算法思想最初由Jerlove[2]等人提出來，主要通過利用水體鹽度與水色因子之間關(guān)系建立反演模型，這類算法具有操作簡單，數(shù)據(jù)獲取容易的特點(diǎn)，但易受時空影響而導(dǎo)致反演精度不穩(wěn)定。綜合考慮各類算法特點(diǎn)和實際監(jiān)測需求，本文以研究以前人水色遙感反演算法為基礎(chǔ)，利用地面固定站點(diǎn)數(shù)據(jù)，建立基于黃色物質(zhì)及測站數(shù)據(jù)協(xié)同作用的表層鹽度自適應(yīng)遙感優(yōu)化模型，較好克服原水色遙感反演模型精度穩(wěn)定性差的特點(diǎn)，在珠江河口區(qū)表層鹽度監(jiān)測中取得較好的效果。

2 研究方法

2.1 試驗數(shù)據(jù)獲取

2.1.1 研究區(qū)簡介

珠江河口為我國南方最大河流——珠江的入海河口，分別由伶仃洋、磨刀門、雞啼門以及黃茅海等河口灣組成。本文研究區(qū)主要集中在以潮流動力作用為主的伶仃洋喇叭型河口灣及強(qiáng)徑流弱潮流的磨刀門河口(圖1)。

2.1.2 觀測數(shù)據(jù)獲取

2010年1月19日觀測數(shù)據(jù)：珠江口布設(shè)45個站點(diǎn)，采樣時間為MODIS上、下午星過境前后1小時，共獲52組數(shù)據(jù)，包括鹽度、懸浮泥沙(采樣點(diǎn)見圖1)。

2011年12月12日觀測數(shù)據(jù)：珠江口布設(shè)38個站點(diǎn)，采樣時間為MODIS上午星過境前后1小時，獲38組數(shù)據(jù)，包括鹽度、黃色物質(zhì)等參數(shù)數(shù)據(jù)(圖1)。

圖1 珠江口實測站位

另收集2003年～2004年中科院南海海洋研究所兩次海上巡測數(shù)據(jù)，獲2組18個站點(diǎn)數(shù)據(jù)，主要參數(shù)為鹽度、黃色物質(zhì)。

2.1.3 遙感數(shù)據(jù)獲取

MODIS衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)：收集2010年春、冬季，2011年1月～2011年12月影像108景。

2.2 基于黃色物質(zhì)的表層水體鹽度遙感反演模型

黃色物質(zhì)(CDOM)，是溶解性有機(jī)物質(zhì)的重要組成部分，普遍存在于海洋、湖泊和河流中。根據(jù)國外學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)黃色物質(zhì)在紫外光和可見光的藍(lán)光波段為強(qiáng)吸收特性[3-4]。當(dāng)水體中的黃色物質(zhì)含量越高，則水體在紫外光和藍(lán)光波段的反射率就越低。在近岸水域，由于河水徑流攜帶大量陸源黃色物質(zhì)入海，造成河口區(qū)光吸收系數(shù)數(shù)值由于黃色物質(zhì)濃度增加而增大，使黃色物質(zhì)成為河口區(qū)影響水體反射光的重要因子。

另一方面，有學(xué)者在沿海近岸水體研究中經(jīng)常觀察到“在河口水域，作為淡水示蹤的黃色物質(zhì)與作為海水示蹤的鹽度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系”(見Jerlov，1968；McKee，Cunningham，& Jones，1999[2，5])。英國人Bowers等人在對蘇格蘭Clyde河口的鹽度遙感研究中[3，6-7]，同樣也發(fā)現(xiàn)在近岸水體中黃色物質(zhì)與鹽度呈線性相關(guān)，并建立鹽度與黃色物質(zhì)濃度的回歸關(guān)系模型，獲取水體鹽度分布信息。

根據(jù)Bowers等人的研究，黃色物質(zhì)與表層鹽度的關(guān)系模型為：

S=αg400+β

(1)

其中，S表示表層鹽度值；以g400表征黃色物質(zhì)濃度，α、β分別為常量。

黃色物質(zhì)的遙感反演模型為：

(2)

g400表示黃色物質(zhì)濃度；RR為紅光波段的反射率；RX為在另一水色波段的反射率；a和b為常量。通常式(2)中Rx選黃色物質(zhì)表現(xiàn)強(qiáng)吸收特性，而水中懸浮顆粒干擾較弱的藍(lán)光波段，即MODIS第3通道(459nm～479nm)的反射率值；RR選MODIS第1通道(620nm～670nm)作為紅光波段。

依據(jù)上述原理，本次利用2003年01月15日、2004年01月05日和2011年12月12日三個測次觀測數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)在珠江河口區(qū)鹽度與黃色物質(zhì)同樣存在線性相關(guān)關(guān)系(圖2)。因此，通過利用與衛(wèi)星同步觀測的2011年12月12日測點(diǎn)數(shù)據(jù)和經(jīng)過輻射校正、大氣校正的同期MODIS反射率影像進(jìn)行分析，建立了基于黃色物質(zhì)的單參數(shù)珠江口表層鹽度遙感模型，如式(3)所示。

(3)

圖3為建模過程中，黃色物質(zhì)與MODIS影像反射率關(guān)系分析，擬合相關(guān)系數(shù)達(dá)到R2>0.8。圖4為利用式(3)對同期觀測的另11個驗證站點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行精度驗證結(jié)果，該結(jié)果顯示模型計算相對誤差最大值為25.71%，平均相對誤差為14.36%。

圖2 伶仃洋鹽度與黃色物質(zhì)(CDOM，g400)關(guān)系圖

2.3 表層鹽度遙感定量模型優(yōu)化算法

2.3.1 單參數(shù)表層鹽度遙感模型穩(wěn)定性分析

式(3)為依據(jù)2011年12月實測數(shù)據(jù)建立的基于黃色物質(zhì)單參數(shù)的表層鹽度遙感反演模型。當(dāng)以另一測次數(shù)據(jù)對該模型結(jié)果進(jìn)行評估時發(fā)現(xiàn)，模型穩(wěn)定性并不理想。圖5為利用2010年1月衛(wèi)星同步觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)定性驗證的結(jié)果。結(jié)果顯示，鹽度計算值與實測值間存在較大誤差，模型計算精度起伏較大。初步分析原因，與遙感反射率擾動有關(guān)。由于成像時刻不同，外界的大氣、水質(zhì)等因素亦會有所差別，從而導(dǎo)致影像遙感反射率擾動，造成模型反演精度變動。

2.3.2 表層鹽度遙感定量模型優(yōu)化

為提升模型計算精度的穩(wěn)定性，使模型更好的滿足日常遙感監(jiān)測需求，下面將對原有模型進(jìn)行優(yōu)化。

圖3 黃色物質(zhì)(g400)和R665/R469關(guān)系圖

圖4 模型3的鹽度計算值和實測值對比圖

考慮到原有模型是因“成像時刻外界條件差異”出現(xiàn)反射率擾動，導(dǎo)致計算精度起伏。因此，優(yōu)化算法中考慮：發(fā)揮珠江河口少數(shù)咸情監(jiān)測站點(diǎn)優(yōu)勢，在模型中引入局部測站鹽度數(shù)據(jù)，對模型參數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)修正，摒除成像日期變化對遙感反射率的干擾，建立基于黃色物質(zhì)及測站數(shù)據(jù)協(xié)同作用的表層鹽度自適應(yīng)遙感優(yōu)化模型。

這里基于研究目標(biāo)和固定站點(diǎn)分布情況，選擇更臨近外海的大橫琴咸情站作為參數(shù)修正站點(diǎn)。

具體推算步驟如下：

首先，根據(jù)式(1)和式(3)反推可得

(4)

這里S表示表層鹽度值；Rbx為(R645/R469)的值。

假設(shè)S0為X日大橫琴咸情站衛(wèi)星過境時刻實測鹽度值，則可由S0推算該站點(diǎn)在X日時的(R645/R469)計算值，即Rbx0′。將X日衛(wèi)星影像在該站點(diǎn)對應(yīng)的(R645/R469)實測值Rbx0與計算值進(jìn)行比較，獲取模型修正系數(shù)bx，即

bx=Rbx0′/Rbx0

(5)

注：這里x為日期，即bx表示x日的修正系數(shù)。

最后，根據(jù)式(1)、(2)、(4)、(5)，獲得優(yōu)化的表層鹽度遙感定量模型為

S=-38.87×(0.825×Rbx·bx-0.792)+35.66

(6)

由于式(6)是基于黃色物質(zhì)建立的，在河口水體中因泥沙反射影響，對黃色物質(zhì)的反演存在較大干擾。因此，基于在鹽度大于5的情況下懸沙干擾呈穩(wěn)定下降趨勢[8]的分析，模型適用的鹽度范圍為鹽度大于5。

2.3.3 模型驗證

以2010年1月19日海上觀測鹽度數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證。由于1月19日天空多云，無法獲得清晰衛(wèi)星影像圖，故選用與該日衛(wèi)星過境時刻潮情、水情相似的1月18日MODIS影像作為模型輸入的原反射率影像。驗證結(jié)果見圖5和表1。

由表1的模型優(yōu)化前后的精度對比，發(fā)現(xiàn)優(yōu)化前原模型鹽度計算值誤差波動在0%～87%之間，誤差變化劇烈；優(yōu)化后模型誤差波動幅度減小，雖然存在個別點(diǎn)反演精度比優(yōu)化前降低，但整體上各樣點(diǎn)計算誤差基本控制在30%以內(nèi)，滿足長時間序列監(jiān)測基本需求。優(yōu)化后模型的穩(wěn)定性獲得明顯改善。

圖5 實測值與表層鹽度遙感定量模型計算值關(guān)系圖

圖6 MODIS數(shù)據(jù)估算珠江口表層鹽度分布圖

表1優(yōu)化遙感模型與原遙感模型精度對比

站點(diǎn)序號實測值優(yōu)化模型計算值優(yōu)化模型誤差(%)原模型計算值原模型誤差(%)A3-115.881813.35 23.7849.75 A4-11317.6535.77 24.3587.31 A5-4-113.3117.8934.41 24.4283.47 b221.2921.16-0.61 23.8211.88 b323.7221.17-10.75 23.71-0.04 b626.3723.08-12.48 24.2-8.23 b725.1520.99-16.54 23.81-5.33 C117.5316-8.73 21.7724.19 C222.7620.97-7.86 22.980.97 C427.8623.53-15.54 24.1-13.50 C530.3728.38-6.55 26.38-13.14 D229.1527.298-6.35 23.16-20.55 D332.0522.84-28.74 24.16-24.62 D528.8826.16-9.42 25.43-11.95 e727.4521.86-20.36 24.27-11.58

此外，還將優(yōu)化模型式(6)應(yīng)用于2010年至2012年間不同時相MODIS數(shù)據(jù)分析，都能獲得比較合理的表層鹽度信息，其中圖6為依據(jù)優(yōu)化模型獲得的珠江河口枯季漲、落潮典型時段的表層鹽度分布圖，其空間分布反映了珠江河口鹽度的日變化是隨潮位的變化而變化，漲潮時鹽度增高，落潮時降低，鹽度變化周期與潮位基本一致。

3 結(jié)束語

本文通過對2010年～2011年及2003年～2004年測次鹽度、黃色物質(zhì)、光譜變量等信息的分析，引入局部測站數(shù)據(jù)，建立了基于黃色物質(zhì)及測站數(shù)據(jù)協(xié)同作用的珠江河口表層鹽度自適應(yīng)遙感優(yōu)化模型。結(jié)果表明：

①在珠江河口地區(qū)，黃色物質(zhì)與鹽度呈線性負(fù)相關(guān)的關(guān)系，建立基于黃色物質(zhì)的表層鹽度遙感定量模型可行。

②利用基于黃色物質(zhì)的單參數(shù)表層鹽度遙感定量模型受時相限制，穩(wěn)定性較差，而在原有模型基礎(chǔ)上結(jié)合局部控制站點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行自修正的優(yōu)化模型，較好地解決了原來模型穩(wěn)定性差的問題，適用于長時間序列的表層鹽度監(jiān)測。模型驗證結(jié)果顯示，優(yōu)化模型對河口近海區(qū)的監(jiān)測誤差在30%以內(nèi)，基本滿足珠江河口水體鹽度監(jiān)測需求。

③由于本模型是基于黃色物質(zhì)的水色遙感原理建立的，受水體特性影響，在對口門及口門以上河道區(qū)域水體鹽度反演時受黃色物質(zhì)反演累計誤差影響和懸沙干擾明顯。同時，鑒于目前本模型僅利用單個固定站點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)同修正，因此未來希望開展遙感數(shù)據(jù)與多站點(diǎn)數(shù)聯(lián)動修正研究，以進(jìn)一步完善鹽度遙感監(jiān)測模型，爭取在下一步研究中解決上述問題。

致謝：中國科學(xué)院南海海洋研究所陳楚群研究員對本文的指導(dǎo)與數(shù)據(jù)支持。

參考文獻(xiàn)：

[1] 史久新，朱大勇，趙進(jìn)平，等.海水鹽度遙感反演精度的理論分析[J].高技術(shù)通訊，2004，14(7)：101-105.

[2] JERLOV N G.Optical oceanography[M].Amsterdam：Elsevier，1968：194.

[3] MOREL A，PRIEUR L.Analysis of variations in ocean color[J].Limnol Oceanogr，1977，22(4)：709-722.

[4] WITTE W G，WHITLOCK C H，HARRISS R C，et al.Influence of dissolved organic materials on turbid water optical properties and remote-sensing reflectance[J].Journal of Geophysical Research，1982，87(C1)：441-446.

[5] MCKEE D，CUNNINGHAM A，JONES K.Simultaneous measurements of fluorescence and beam attenuation：Instrument characterization and interpretation of signals from stratified coastal waters[J].Estuarine，Coastal and Shelf Science，1999，48(1)：51-58.

[6] BINDING C E，BOWERS D G.Measuring the salinity of the Clyde Sea from remotely sensed ocean colour[J].Estuarine，Coastal and Shelf Science，2003，57(4)：605-611.

[7] BOWERS D G，HARKER G E L，SMITH P S D，et al.Optical properties of a region of freshwater influence (the Clyde Sea)[J].Estuarine，Coastal and Shelf Science，2000，50(5)：717-726.

[8] GALLEGOS C L.Optical water quality of a blackwater river estuary：The lower St.johns river，F(xiàn)lorida，USA[J].Estuarine，Coastal and Shelf Science，2005，63(1-2)：57-72.