詹偉康, 吳頡, 韋惺, 唐世林, 詹海剛

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基于遙感反演的珠江河口表層懸沙濃度分位數(shù)趨勢分析*

詹偉康1,2, 吳頡1,2, 韋惺1, 唐世林1, 詹海剛1

1. 熱帶海洋環(huán)境國家重點實驗室(中國科學(xué)院南海海洋研究所), 廣東 廣州 510301; 2. 中國科學(xué)院大學(xué), 北京 100049

利用中分辨率成像光譜儀(moderate resolution imaging spectroradiometer, MODIS)一級產(chǎn)品并結(jié)合航次數(shù)據(jù), 反演2003—2015年間珠江河口表層懸浮泥沙濃度(suspended sediment concentration, SSC), 分析其分位數(shù)長期變化趨勢并探討其影響因素。結(jié)果表明, 珠江河口SSC呈總體下降趨勢, 平均下降速率約為1.03mg·L–1·yr–1?？陂T外以及河口東北部區(qū)域平均SSC下降更快, 最高可達(dá)約4.0mg·L–1·yr–1?？傮w上, 珠江河口SSC高值下降速率大于低值, 且存在空間差異性。低值下降趨勢顯著地區(qū)主要分布在淇澳島北部的口門外區(qū)域, 其SSC大小值之間的差異逐年增加; 而高值下降速率快的地區(qū)主要分布在虎門口、龍穴島東南岸以及東航道附近水域, SSC每年大小值差異呈減小趨勢。珠江河口SSC分位數(shù)趨勢受徑流輸沙量、河口地形變化以及風(fēng)的影響。由水庫修建所致的上游輸沙量減少導(dǎo)致淇澳島北部口門外區(qū)域SSC的低值部分顯著下降。虎門口、龍穴島東南岸以及東航道附近水域的加深使得這些區(qū)域SSC高值部分下降顯著, 而西灘區(qū)域的變淺使得冬季潮汐混合減弱, 導(dǎo)致SSC高值部分下降趨勢顯著。此外, 由風(fēng)速下降引起的表層風(fēng)混合減弱也是導(dǎo)致西灘南部SSC高值下降趨勢顯著的原因之一。

懸沙濃度; MODIS; 珠江河口; 分位數(shù)趨勢

珠江河口位于中國珠江三角洲地區(qū), 是一個極具特色的大尺度河口, 其水域面積約2000km2, 平均水深小于5m, 但在東西航道處可達(dá)10~20m(圖1)。珠江流域中的淡水及泥沙主要通過八大口門輸入至伶仃洋和南海(圖1), 其中入海徑流年平均流量約為3.26×1012m3, 僅次于長江(倪培桐等, 2016), 年平均輸沙量約為8470萬噸。且受亞熱帶海洋季風(fēng)氣候影響, 入海水沙呈明顯季節(jié)性變化, 洪季(4—9月)來水和來沙量占全年的78%~82%。

圖1 珠江流域主要水文站位分布(a)及珠江河口地形圖及各航次采樣站位分布(b)

懸浮泥沙的分布和輸運對河口及近岸環(huán)境中復(fù)雜的物理、生化以及地質(zhì)過程起著至關(guān)重要的作用。細(xì)顆粒泥沙表面可吸附大量營養(yǎng)鹽和污染物(重金屬、細(xì)菌和病毒等)。適量的營養(yǎng)鹽為水生動植物生存提供了必要物質(zhì), 然而過量營養(yǎng)鹽也可引發(fā)嚴(yán)重的生態(tài)環(huán)境問題, 如赤潮和水華。其次, 由于懸浮泥沙直接影響水體透明度, 因而對浮游動植物生長繁育和分布具有決定作用(Shi et al, 2017; Bilotta et al, 2008)。再者, 懸浮泥沙的分布和輸運對河口形態(tài)及演變有重要影響(Dyer et al, 2000; Elias et al, 2012)。因此, 對河口懸浮泥沙的深入研究對河口航道維護、水環(huán)境治理以及生物資源的開發(fā)利用有著重要指導(dǎo)意義。

現(xiàn)場觀測是研究河口水體懸浮泥沙濃度(suspended sediment concentration, SSC)變化最傳統(tǒng)的手段(田向平, 1986; 何為, 2001; 唐兆民等, 2005), 但資料獲取成本高, 采樣難以實現(xiàn)時間同步性且采樣空間精度不足, 局限性較大。隨著計算機的快速發(fā)展和觀測技術(shù)的不斷提高, 利用數(shù)學(xué)模型研究懸浮泥沙分布及其輸運已逐漸成為河口泥沙研究中的有力手段。數(shù)值模式可模擬SSC的三維高頻變化特征并診斷不同要素對其的影響(倪培桐等, 2000; Liu et al, 2016), 但受限于珠江河口復(fù)雜的地形和初始實測邊界條件, 目前珠江河口懸沙模式精度仍有待進(jìn)一步優(yōu)化提高。此外, 模型很難對河口懸浮泥沙進(jìn)行長時間(例如十幾年)的準(zhǔn)確模擬, 不適合分析SSC的長期變化特征。陸地衛(wèi)星(Landsat)的發(fā)射和海洋水色遙感的興起, 如海洋寬視場掃描儀(Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor, SeaWiFS)、中分辨率成像光譜儀(moderate resolution imaging spectroradiometer, MODIS)、中分辨率成像頻譜儀(medium resolution imaging spectrometer instrument, MERIS)等, 彌補了傳統(tǒng)觀測研究方法的不足?；诟邥r空分辨率的大面積同步遙感數(shù)據(jù), 眾多研究者分別對珠江河口表層懸浮泥沙進(jìn)行了大量研究分析(劉汾汾等, 2009; 劉大召等, 2009; 禹定峰等, 2010; Ye et al, 2014; 朱樊等, 2015; 欒虹等, 2017)。然而, 前期珠江河口懸沙遙感研究多側(cè)重于懸沙反演模式的建立, 或分析整個珠江河口洪枯季SSC空間分布差異性, 欠缺SSC長周期變化趨勢的研究。Wang等(2018)利用Landsat衛(wèi)星數(shù)據(jù)分析了珠江河口SSC近30年來的長期趨勢。然而, 一方面受Landsat數(shù)據(jù)時間精度影響, 其統(tǒng)計結(jié)果可能存在較大誤差; 另一方面, 該研究只考慮平均態(tài)趨勢, 而忽略懸沙濃度高值或低值趨勢的分析。極端值或數(shù)據(jù)范圍的變化可能對事件的發(fā)展起決定性作用(Barbosa, 2008; Ruff et al, 2012; Rhines et al, 2017), 而這種作用僅從平均值趨勢上通常體現(xiàn)不出。分位數(shù)趨勢分析可以描述整個分布的全貌變化特征, 尤其是在數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)不對稱性或截斷性等特征時, 能夠細(xì)致刻畫響應(yīng)變量的尾部行為, 因此也被運用于多個領(lǐng)域的研究分析(Fitzenberger et al, 2001; Barbosa, 2008; Franzke, 2015)。MODIS數(shù)據(jù)相對于其他遙感數(shù)據(jù)具有更高的時間分辨率和合適的時間長度, 因而適用于河口SSC的統(tǒng)計分析研究(Wang et al, 2010; Moreira et al, 2013; Petus et al, 2014; Dogliotti et al, 2016)。鑒于此, 本文擬利用MODIS數(shù)據(jù)定量反演珠江河口表層SSC, 并采用Mann-Kendall算法和Sen’s斜率估計對SSC不同分?jǐn)?shù)位分別進(jìn)行趨勢分析。最后, 進(jìn)一步探討不同分?jǐn)?shù)位趨勢空間分布特征及其影響因素。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 資料來源

遙感數(shù)據(jù)采用的是搭載在Aqua衛(wèi)星上的中分辨率成像光譜儀(moderate-resolution imaging spectroradiometer, MODIS)一級產(chǎn)品數(shù)據(jù)(https://earth data.nasa.gov/about/daacs/daac-laads)。數(shù)據(jù)空間分辨率為1km, 時間分辨率為1d, 時間長度為2003年1月1日—2015年12月31日。

實測懸沙數(shù)據(jù)采用的是2004—2015年間的6個珠江河口水文航次數(shù)據(jù)。航次站點信息如圖1所示, 其范圍基本涵蓋整個珠江河口, 其中大部分樣品采集工作都在當(dāng)?shù)貢r間12:00—15:00完成。采集的表層水(<0.5m)首先用預(yù)稱重的Whatman GF/F 濾紙(0.45μm)進(jìn)行過濾處理, 然后在50℃環(huán)境下烘干24h, 最后用電子天平多次測量取平均以決定樣品SSC。

珠江口長時間序列(2003—2015)月平均地表風(fēng)場數(shù)據(jù)采用NCEP (National Centers for Environmental Prediction)再分析資料, 資料來源于http://apdrc.soest.hawaii.edu/las/v6/constrain?var=16500。地表風(fēng)場數(shù)據(jù)高度為1000hPA, 水平空間分辨率為2.5°。文中取珠江河口及其鄰近地區(qū)共6個數(shù)據(jù)點的平均值作為河口地表風(fēng)速值。

珠江流域三個主要水文站點高要站(西江)、石角站(北江)和博羅站(東江)的年平均徑流量和輸沙量資料來源于2000—2014年《中華人民共和國水文年鑒》, 本文以此三站點徑流和輸沙量之和代表整個珠江的徑流和輸沙(Zhang et al, 2011)。

1.2 遙感數(shù)據(jù)處理

MODIS一級產(chǎn)品處理主要包括兩方面: 大氣校正和SSC反演。海洋水色遙感中, 衛(wèi)星傳感器測量的可見光波段輻射超過90%來自于大氣輻射, 海洋中近表層水體反射信號不足10%(Wang et al, 1994)。因此, 大氣校正對于反演有色水體變量(如懸浮泥沙)至關(guān)重要。首先, 基于SeaDAS 7.4軟件, 本文采用了一種短波紅外波段指數(shù)外推算法(shortwave infrared exponential, SWIRE)(He et al, 2014)對MODIS一級產(chǎn)品進(jìn)行大氣校正處理。傳統(tǒng)SeaDAS內(nèi)置算法處理MODIS水色產(chǎn)品經(jīng)常在高渾濁水體區(qū)域出現(xiàn)無效離水輻射值, 此外一些高濃度的渾濁水體區(qū)域被標(biāo)記為陸地而被代表無效值的常數(shù)值填充, 而相比之下SWIRE算法有著顯著的改進(jìn), 在珠江河口及附近沿岸渾濁水體區(qū)域都能取得合理的歸一化離水輻射率(He et al, 2014)。接著, 本研究采用一種針對珠江河口雙波段經(jīng)驗?zāi)Ｐ头囱軸SC(Ye et al, 2014):

其中, Rrs645和Rrs555分別指代645nm和555nm波段的遙感反射率。

1.3 分位數(shù)及其趨勢分析方法

2 結(jié)果

2.1 懸沙算法驗證

在驗證遙感算法之前, 需將實測數(shù)據(jù)與遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行配對?；贐ailey等(2001)提出的方案, 本文的具體配對步驟如下: 1)剔除現(xiàn)場觀測與衛(wèi)星過境的時間差大于3小時的數(shù)據(jù)點; 2)任意一個中心點位于實測點上的3×3窗口, 如有格點被SeaDAS標(biāo)記為無效值, 則剔除該格點; 3)任意有效格點數(shù)小于5的窗口被剔除; 4)剔除格點數(shù)值存在極大差異(變異系數(shù)>0.2)的窗口; 5)如果通過以上檢驗, 則取3×3窗口里有效格點數(shù)值的平均值作為觀測點處的遙感反演值。經(jīng)嚴(yán)格篩選, 最終共有64組符合標(biāo)準(zhǔn)的配對, 其中35組來自洪季, 29組來自枯季。

圖2表明, 遙感反演的SSC與實測數(shù)據(jù)有著很好相關(guān)性(=0.90,<0.05), 大部分點皆沿著1:1線均勻分布。其均方根誤差4.75mg·L–1(表1)。更進(jìn)一步地, 我們分別評估懸沙算法在洪枯季的表現(xiàn)。統(tǒng)計結(jié)果(表1)表明, 洪枯季的均方根誤差分別為4.58和4.95mg·L–1, 相關(guān)系數(shù)分別為0.81和0.92。該算法同時適用于洪、枯季, 兩者之間并無顯著區(qū)別。從總體驗證結(jié)果和偏差統(tǒng)計情況可看出, 遙感反演能較準(zhǔn)確模擬出珠江河口真實SSC。

圖2 遙感反演與實測SSC驗證黑色實線表示1:1關(guān)系

表1 SSC算法統(tǒng)計分析

2.2 珠江河口平均SSC分布及其長期趨勢

基于遙感反演的珠江河口氣候態(tài)平均(2003— 2015)SSC分布如圖3a所示。高SSC主要分布在西灘區(qū)域, 靠近東四口門處為SSC最大值區(qū), 平均濃度可達(dá)90mg·L–1以上。整體上SSC呈現(xiàn)從西北向東南遞減的趨勢, 且在西航道附近出現(xiàn)一條“丿”型懸沙鋒面, 北起虎門口, 南至淇澳島東南部。

珠江河口SSC在2003—2015年間呈總體下降趨勢(圖3b), 平均下降速率約為1.03mg·L–1·yr–1, 但在口門外以及河口東北部區(qū)域下降更快, 最高可達(dá)約4.0mg·L–1·yr–1。下降趨勢主要集中在珠江河口伶仃洋內(nèi), 口門外萬山群島以南區(qū)域則無顯著變化趨勢。

2.3 珠江河口SSC分位數(shù)趨勢

對整個珠江河口SSC作空間平均, 求得其平均值、5th和95th百分位數(shù)趨勢如圖4a所示?？梢钥闯? 無論是平均值, 還是極端值, SSC皆呈下降趨勢。然而, 不同分位數(shù)的下降速率并不一致, 95th百分位數(shù)下降速率明顯大于平均值, 而5th百分位數(shù)下降速率則小于平均值。更具體地, 由圖4b可知, 珠江河口SSC下降速率總體上呈高值快, 低值緩的格局。這是利用傳統(tǒng)最小二乘法求得的線性趨勢所得不到的信息。

圖3 珠江河口SSC氣候態(tài)平均分布(a)及其平均變化速率(b) b中黑點表示區(qū)域SSC具有顯著上升或下降趨勢

圖4 分位數(shù)回歸趨勢(a)以及分位數(shù)變化速率(b) a中圓圈代表珠江河口SSC月平均值, 黑色實線表示珠江河口SSC平均值線性回歸結(jié)果, 虛線表示5th和95th百分位數(shù)回歸結(jié)果。b中誤差棒對應(yīng)變化速率的95%置信區(qū)間, 黑色實線表示平均值變化速率, 黑色虛線表示其95%置信區(qū)間

珠江河口復(fù)雜的水下地形和來水來沙條件導(dǎo)致河口主導(dǎo)動力和SSC表現(xiàn)出明顯的空間差異性, 因此單一河口空間平均的趨勢易平滑一些極端變化特征。為進(jìn)一步揭示河口不同區(qū)域SSC分位數(shù)趨勢差異性, 分別提取河口不同分位數(shù)趨勢空間分布。圖5顯示, 總體上河口SSC在不同分位數(shù)不同區(qū)域上皆呈下降趨勢, 除了橫門外SSC極大值(95th)存在輕微上升趨勢。同時, SSC的下降趨勢存在明顯的空間差異性。SSC低分位數(shù)(圖5a—c)的快速下降主要發(fā)生在蕉門、洪奇門和橫門外的淇澳島北部區(qū)域, 意味著該區(qū)域SSC每年較小值部分呈快速下降趨勢。高分位數(shù)(圖5g—i)下降速率快主要發(fā)生在虎門口, 龍穴島東南岸以及東航道附近水域, 表明這些區(qū)域SSC每年的高值部分下降速率顯著。此外, 相對而言西灘南部區(qū)域SSC大值(圖5i)下降速率顯著高于小值部分(圖5a)。

不同分位數(shù)趨勢的差異可導(dǎo)致數(shù)據(jù)總體分布形狀的改變, 如改變數(shù)據(jù)分布范圍或峰度和偏度(Rhines et al, 2017)。圖6所示為珠江河口SSC的95th百分位數(shù)與5th百分位數(shù)之差的趨勢空間分布特征?？梢钥闯? 在淇澳島北部口門外區(qū)域, 其SSC大值與小值之間的差異逐年增加, 主要由于該區(qū)域大值下降趨勢小于小值下降趨勢。在河口其他區(qū)域, SSC每年大、小值差異則呈逐年減小趨勢, 尤其是東航道附近海域以及西灘南部區(qū)域。這種趨勢則主要由大值下降趨勢大于小值下降趨勢所引起。

3 討論與分析

3.1 徑流及輸沙對SSC長期趨勢的影響

珠江徑流和輸沙量的長期變化趨勢如圖7所示。盡管存在年際變化, 但珠江徑流量并無顯著長期變化趨勢。然而, 徑流中的含沙量卻呈現(xiàn)顯著下降趨勢, 過去十幾年間下降了約58.8%(圖7b)。這種急劇下降主要受人類活動影響。吳創(chuàng)收等(2014)指出, 流域水庫蓄水和水土保持對珠江輸沙率減小的貢獻(xiàn)率可達(dá)90%以上。此外, 由于洪季徑流流速大, 不利于水庫泥沙沉降, 加之蓄水時期多發(fā)生于洪季末或者枯季, 因此珠江枯季輸沙量下降速率大于洪季(Wu et al, 2012)。由圖8b可知, 淇澳島北部口門外區(qū)域SSC最小值多發(fā)生在1月或者2月, 此時水庫攔沙作用相對更顯著, 因而導(dǎo)致該地區(qū)SSC低分位數(shù), 即冬季SSC的下降趨勢明顯(圖5a)。

盡管珠江徑流量對珠江河口SSC長期趨勢影響不顯著, 輸沙量變化卻控制了其變化趨勢。這種現(xiàn)象不僅發(fā)生在珠江河口, 也常見于長江河口(Yang et al, 2005; Xu et al, 2006)以及黃河河口(Wang et al, 2007, 2016)。于珠江河口, 輸沙量下降對河口SSC長期趨勢影響范圍更局限于口門外區(qū)域, 且對枯季影響較大。

3.2 水下地形變化對SSC長期趨勢的影響

受人類活動影響, 珠江河口水下地形在過去十幾年間發(fā)生顯著變化(Li et al, 2010; Wu et al, 2016)。由圖9b(Wu et al, 2016)可知, 虎門口、龍穴島東南岸以及東航道附近區(qū)域水深加深最顯著, 其速率可超過10cm·yr–1。近年來, 南沙港碼頭的建設(shè)以及東槽礬石水道的海沙開采使這些地區(qū)的水深大大增加, 其中礬石水道中上段采砂面積約37m2, 采砂總量超過2.7×109m3, 致使海床普遍下切5~10m(季榮耀等, 2015)。航道的加深使得潮汐動力加強, 有利于河口水體SSC的增加(Van Maren et al, 2015)。然而這種增加建立在有足夠泥沙源的前提下(Van Maren et al, 2016), 盡管東航道潮汐混合加強, 但采砂活動使得河床泥沙源大量減少, 因此能再懸浮至表層的懸沙也大大減少。通過對比圖9a和圖9b發(fā)現(xiàn), 珠江河口水深加深速度快的區(qū)域與其SSC高分位數(shù)下降趨勢快的區(qū)域在空間上有著很好吻合, 表明這些區(qū)域SSC高值的下降主要受局地水深加深影響。另一方面, 由圖8a可知, 西灘南部區(qū)域SSC最大值出現(xiàn)在12月, 此時河口處于充分混合狀態(tài)(Wong et al, 2003), 加之西灘區(qū)域水深較淺且河床泥沙充沛, 固底層泥沙得以通過潮汐混合作用再懸浮至表層, 對該區(qū)域SSC高值貢獻(xiàn)顯著。另一方面, 由于西灘區(qū)域總體上呈淤積趨勢, 加之河口西岸大量無序圍墾活動, 使得過去十幾年西灘水深變淺, 水域面積和水體體積下降, 進(jìn)而潮汐動力減弱, 再懸浮作用降低, 以致西灘南部區(qū)域SSC高值部分下降趨勢較顯著。

圖5 2003—2015年珠江河口SSC分位數(shù)趨勢空間分布黑點表示區(qū)域SSC具有顯著上升或下降趨勢

圖6 2003—2015年珠江河口SSC的95th與5th百分位數(shù)差異(單位: mg·L–1·yr–1)的趨勢分布黑點表示具有顯著變化趨勢

3.3 風(fēng)對SSC長期趨勢的影響

風(fēng)對SSC影響主要體現(xiàn)在風(fēng)向和風(fēng)速兩方面。風(fēng)向可通過兩種方式影響SSC: 改變河口環(huán)流結(jié)構(gòu)和調(diào)整河口水體層結(jié)。受亞熱帶季風(fēng)氣候影響, 珠江河口夏季吹西南風(fēng)或偏南風(fēng), 冬季盛行東北風(fēng)。東北風(fēng)可增加陸架水向河口的入侵而西南風(fēng)可加強河口表層水的向海輸運(Wong et al, 2003)。這種效應(yīng)對SSC的影響主要體現(xiàn)在制約SSC的分布范圍, 使枯季高SSC水體較窄且靠西岸分布。另一方面, 通過潮汐應(yīng)變作用(tidal straining)(Scully et al, 2005), 珠江河口風(fēng)向傾向于減弱(增強)夏季(冬季)河口水體層結(jié)。然而, 這種作用通常發(fā)生在風(fēng)速很大的極端天氣事件中(如臺風(fēng)), 且時間尺度一般在2~5d之內(nèi)(Li et al, 2007)。因此, 本文在基于月平均數(shù)據(jù)的SSC長期趨勢分析中不考慮風(fēng)向作用的影響。

圖7 2000—2014年珠江(高要站、石角站和博羅站)徑流及輸沙量趨勢

圖8 珠江河口SSC極大值(a)和極小值(b)發(fā)生月份的空間分布

圖9 2003—2015年珠江河口SSC的95th百分位數(shù)變化(單位: mg·L–1·yr–1)趨勢(a)和2000—2010年水深變化(單位: cm·yr–1)分布(b) a中黑點表示區(qū)域SSC具有顯著上升或下降趨勢；b引自Wu 等(2016)

珠江河口懸浮泥沙顆粒較細(xì), 風(fēng)致水體表層與次表層的湍流混合可引發(fā)懸浮泥沙垂向輸運, 從而增大表層SSC(Zhang et al, 2009)。這種作用在臺風(fēng)天氣下尤為明顯, 強風(fēng)浪使珠江河口局部水體SSC顯著增加, 尤其在河口淺灘地區(qū)(朱樊等, 2015)。從珠江河口區(qū)域平均地表風(fēng)速的不同分位數(shù)變化趨勢(圖10a)可以看出, 2003—2015年間風(fēng)速主要呈微弱下降趨勢, 且總體上高值區(qū)下降速率更快。珠江河口風(fēng)速高值主要出現(xiàn)在冬季(圖10b), 表明河口冬季風(fēng)下降, 風(fēng)致海水混合作用減小, 這也是導(dǎo)致西灘南部SSC高值下降趨勢顯著的可能原因之一。由于人類活動對河口不同區(qū)域干預(yù)強度不一, 相對而言河口南部水域受人類活動影響更小, 因此風(fēng)對其SSC趨勢影響更具區(qū)分度。至于河口其他地區(qū), 目前還需更多的人類活動數(shù)據(jù)去進(jìn)一步定量分析不同因素對SSC變化趨勢的相對貢獻(xiàn)率。

圖10 2003—2015年珠江河口分位數(shù)變化速率(a)及其氣候態(tài)月平均分布(b) 灰色誤差棒表示對應(yīng)的95%置信區(qū)間

4 結(jié)論

本文利用MODIS-Aqua一級產(chǎn)品反演了2003— 2015年期間珠江河口表層SSC。通過與多個航次實測數(shù)據(jù)驗證表明, 遙感反演的SSC無論在洪季還是枯季皆有著較高的精度?；谶b感反演數(shù)據(jù), 并結(jié)合水文站資料, 揭示了珠江河口SSC分位數(shù)變化趨勢, 并探討不同分位數(shù)趨勢的空間分布與珠江流域徑流量、輸沙量、風(fēng)場以及河口地形變化等因素的聯(lián)系。主要得出以下結(jié)論。

1) 珠江河口SSC在2003—2015年間呈總體下降趨勢, 其平均下降速率約為1.03mg·L–1·yr–1。東四口門外以及河口東北部區(qū)域下降更快, 最高可達(dá)約4.0mg·L–1·yr–1。SSC下降趨勢主要集中在珠江河口伶仃洋內(nèi), 口門外萬山群島以南區(qū)域則無顯著變化趨勢。

2) 總體上珠江河口SSC高值下降速率大于低值, 但存在空間差異性。低值下降趨勢顯著地區(qū)主要分布在淇澳島北部口門外區(qū)域, 導(dǎo)致其SSC大、小值之間的差異逐年增加, 而高值下降速率快的地區(qū)主要分布在虎門口, 龍穴島東南岸以及東航道附近水域, 其SSC每年大、小值差異則呈逐年減小趨勢。

3) SSC分位數(shù)趨勢受徑流輸沙量、河口地形變化以及風(fēng)的影響。由水庫修建等人類活動引起的上游輸沙量減少導(dǎo)致淇澳島北部口門外區(qū)域SSC的低值部分顯著下降?；㈤T口、龍穴島東南岸以及東航道附近水域水深的加深使得這些區(qū)域SSC高值部分下降顯著, 而西灘水域變淺使得潮汐動力減弱進(jìn)而SSC高值部分下降趨勢顯著。此外, 風(fēng)速下降引起的表層水體混合減弱也是導(dǎo)致西灘南部SSC高值下降趨勢顯著的原因之一。

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Quantile trend analysis for suspended sediment concentration in the Pearl River Estuary based on remote sensing

ZHAN Weikang1,2, WU Jie1,2, WEI Xing1, TANG Shilin1, ZHAN Haigang1

1. State Key Laboratory of Tropical Oceanography (South China Sea Institute of Oceanology, Chinese Academy of Sciences), Guangzhou 510301, China; 2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China

Suspended sediment concentration (SSC) in the Pearl River Estuary (PRE) during 2003-2015 was studied based on Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Level-1B product and in-situ measurements. The data were further used to analyze quantile trends and corresponding influence factors. The results showed that the SSC in the PRE displayed a decreasing trend, with an averaged SSC reduction rate of about1.03 mg·L–1·yr–1. The SSC in the regions near the river outlets and northeast part of the estuary suffered from much stronger decreases, which could be up to 4.0 mg·L–1·yr–1during 2003-2015. Decreasing rate in high SSC were generally larger than those in low SSC, with a marked spatial difference. Low percentile of the SSC suffered from a stronger decline in the regions north of Qiao Island, with an increase in the variance of the distribution, while remarkable trends of high percentile of SSC occurred in the Humen outlet, northeastern coast of Longxue Island and regions near the East Channel, with corresponding decreases in the variance of the distribution. The quantile trends in the PRE were influenced by many factors. The seasonal variation of dam-induced reduction of the sediment load into the PRE contributed to most of the low-percentile SSC decreases north of Qiao Island. The subaqueous topographic change in the PRE induced by human activities dominated the high-percentile SSC trends in the Humen outlet, northeastern coast of Longxue Island, southern West Shoal, and regions near the East Channel. The decrease of the wind speed over the PRE also affected the high-percentile SSC trend in the southern West Shoal by weakening wind mixing in the boundary layer.

Suspended sediment concentration; MODIS; Pearl River Estuary; quantile trend

P333.4; TV148

A

1009-5470(2019)03-0032-11

10.11978/2018101

2018-10-09;

2018-11-06。林強編輯

廣州市科技項目(201607020042); 熱帶海洋環(huán)境國家重點實驗室自主研究項目(LTOZZ1503)

詹偉康(1991—), 男, 廣東省潮州市人, 博士研究生, 主要從事河口懸沙遙感研究。E-mail: zhanweikang13@mails.ucas.ac.cn

詹海剛。E-mail: hgzhan@scsio.ac.cn

*致謝: 感謝熱帶海洋環(huán)境國家重點實驗室陳楚群研究員為本研究工作提供寶貴航次資料。

2018-10-09;

2018-11-06. Editor: LIN Qiang

Science and Technology Program of Guangzhou, China (201607020042); Self-research Program of the State Key Laboratory of Tropical Oceanography (LTOZZ1503)

ZHANHaigang. E-mail: hgzhan@scsio.ac.cn

Acknowledgements: We are very grateful to Prof. CHEN Chuqun for providing the oceanic cruises data.