葉晗,史玥雙,梁涵瑋,毛穎,周振宇,鄭秀蕊,王勝強(qiáng)*,孫德勇
(1.南京信息工程大學(xué) 海洋科學(xué)學(xué)院,江蘇 南京 210044;2.自然資源部海岸帶開發(fā)與保護(hù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇 南京 210024;3.南京信息工程大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院,江蘇 南京 210044;4.福建省氣象災(zāi)害防御技術(shù)中心,福建 福州 350005;5.南京信息工程大學(xué) 長望學(xué)院,江蘇 南京 210044)
水體透明度(Zsd)指光穿透水體的程度,能夠有效反映水體的渾濁程度,是評價(jià)水體水質(zhì)最為直觀的光學(xué)參數(shù)[1–2]之一。水體透明度的變化與諸多海洋生物化學(xué)過程和水動(dòng)力環(huán)境過程密切相關(guān),如海洋初級生產(chǎn)力、物質(zhì)輸送等[1],因此研究水體透明度的變化特征對于海洋水團(tuán)分析、初級生產(chǎn)力研究、海洋生態(tài)環(huán)境保護(hù)等具有重要的意義[3]。
對于Zsd的監(jiān)測,傳統(tǒng)方法常采用賽克盤進(jìn)行現(xiàn)場測量[4–5],該方法耗時(shí)耗力,而且調(diào)查樣本有限,難以獲取Zsd有效的時(shí)空分布信息。相比之下,衛(wèi)星遙感技術(shù)具有覆蓋范圍廣、動(dòng)態(tài)性強(qiáng)等諸多優(yōu)勢,逐漸成為Zsd的主要監(jiān)測方法。目前針對Zsd的衛(wèi)星遙感反演算法大致可以分成兩類:經(jīng)驗(yàn)算法和分析/半分析算法[6]。經(jīng)驗(yàn)算法主要通過建立Zsd和遙感反射率光譜之間的經(jīng)驗(yàn)定量關(guān)系,從而實(shí)現(xiàn)對Zsd的反演,該方法往往依賴于大量的現(xiàn)場數(shù)據(jù),區(qū)域性較強(qiáng);分析/半分析方法則基于Zsd與水體光學(xué)特性之間的物理理論關(guān)系,來實(shí)現(xiàn)對Zsd的遙感反演,模型機(jī)理清晰、普適性好[7–8]。
近年來,Lee 等[9]通過光學(xué)理論推導(dǎo)修正了傳統(tǒng)的Zsd理論模型,提出了新的Zsd理論模型,該理論模型的核心輸入?yún)?shù)是水體漫衰減系數(shù)(Kd)?;诖?,Lee 等[9]利用半分析算法(Quasi-analytical Algorithm,QAA)從遙感影像先反演了Kd,進(jìn)而估算了全球海洋的Zsd。當(dāng)研究者們將Lee 等[9]的模型用于區(qū)域水體時(shí),發(fā)現(xiàn)新的Zsd理論模型在整體上表現(xiàn)出良好的普適性[10–12],然而QAA 算法反演的Kd在某些區(qū)域(如近岸渾濁水體)存在一定的偏差,這導(dǎo)致Zsd的遙感反演精度不高,因此,在實(shí)際應(yīng)用中需要根據(jù)研究水域的水體光學(xué)特性對Kd進(jìn)行重新遙感反演。例如,Mao 等[10]和毛穎等[13]針對渤海、黃海海域提出了Kd的加權(quán)聯(lián)合反演算法,再利用Lee 等[9]的新理論模型從地球靜止水色儀(Geostationary Ocean Color Imager,GOCI)傳感器數(shù)據(jù)反演了Zsd,結(jié)果與現(xiàn)場實(shí)測數(shù)據(jù)相比具有很好的一致性。
南黃海海域中國沿岸受到陸地徑流輸入、季風(fēng)、洋流等因素影響,水體特性復(fù)雜多變[14],另外沿岸地區(qū)人類活動(dòng)強(qiáng)度高,對近岸海洋環(huán)境的影響越來越引起人們的關(guān)注[15–16]。因此,本文以南黃海為研究區(qū)域,通過優(yōu)化校正Mao 等[10]的Zsd算法,使其適用于中等分辨率成像光譜儀(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)傳感器,進(jìn)而利用MODIS 長時(shí)序的遙感數(shù)據(jù)資料,分析揭示近20 年(2002–2020 年)南黃海水體透明度的時(shí)空變化特征,并探討其影響因素。
本文以南黃海海域?yàn)檠芯繀^(qū)域,具體的經(jīng)緯度范圍為30.8°~36.7°N,119°~126.9°E(圖1)。此外,為深入分析Zsd的時(shí)間變化特征及其影響因素,本文選取了4 個(gè)具有代表性的子區(qū)域(如圖1 紅色方框所示),包括:(1)南黃海中部(Central South Yellow Sea,CSYS),經(jīng)緯度為34.7°~35.7°N,123.8°~124.8°E,面積為9 101.2 km2。(2)南黃海南部(Southern South Yellow Sea,SSYS),經(jīng)緯度為32.7°~33.7°N,124.2°~125.2°E,面積為9 101.2 km2;CSYS 和SSYS 代表了水體較為清澈的外海海域,選取這兩個(gè)區(qū)域可以對比分析近岸與外海Zsd的時(shí)空分布及其驅(qū)動(dòng)因素的差異性。(3)長江口(Changjiang River Estuary,CRE),經(jīng)緯度為31°~31.7°N,122°~122.8°E,面積為5 096.7 km2;該海域代表了長江沖淡水影響區(qū)域,選取該海域的目的是對比凸顯南黃海海域Zsd的季節(jié)性變化以及懸浮物對其的影響特征。(4)江蘇近海(Jiangsu Coast,JC),從左到右,從上到下4 個(gè)頂點(diǎn)的經(jīng)緯度分別為(34.8°N,119.2°E),(34.6°N,120.6°E),(32.8°N,122°E),(32°N,121.8°E),總面積為21 615.3 km2;該海域?yàn)榈湫偷慕逗S颍涫艹毕绊懨黠@,水體常年處于渾濁狀態(tài),此外,江蘇近岸人類活動(dòng)頻繁,對Zsd也可能存在一定的影響,因而選作代表性區(qū)域之一。
圖1 研究區(qū)域圖Fig.1 The study area
Lee 等[9]提出的新的Zsd理論模型可表示為
式中,Kd表示下行輻照度的漫衰減系數(shù)(單位:m?1);Rrs表示與Kd相同波段的遙感反射率;min 表示所有波段對應(yīng)的Kd最小值。對于Kd的計(jì)算,Lee 等[9]建立了如下反演模型
式中,θ0表示太陽天頂角;a表示水體總吸收系數(shù)(單位:m?1);bb表示水體總后向散射系數(shù)(單位:m?1),對于a和bb的計(jì)算,Lee 等[9]采用了QAA 模型[17]。然而,Mao 等[10]和毛穎等[13]發(fā)現(xiàn)QAA 模型反演的Kd在黃海、渤海近岸渾濁水體存在一定誤差,使得透明度反演精度較低。為此,Mao 等[10]和毛穎等[13]提出了Kd遙感反演聯(lián)合算法,以提高Kd的遙感反演精度,具體表示為
式中,Kd_hybrid表示聯(lián)合算法計(jì)算的Kd;Kd_clear為清澈水體的漫衰減系數(shù),仍由QAA 模型計(jì)算;Kd_turbid為渾濁水體的漫衰減系數(shù),由針對黃海、渤海近岸渾濁水體的區(qū)域算法計(jì)算[13]。Kd_turbid的計(jì)算最后仍然使用的是式(2),但是其a(490)和bb(490)的計(jì)算方法有所不同,如式(4)、式(5)和式(6)所示:
式中,f=0.305;Q=4;B=1.13;bbw(490)=1.1×10?3;aw(665)=0.309;bbw(665)=3×10?4。式(3)中的w1和w2為權(quán)重,如式(7)、式(8)所示。該聯(lián)合算法的具體推導(dǎo)過程可參見文獻(xiàn)[13]。
本文基于現(xiàn)場實(shí)測數(shù)據(jù),根據(jù)MODIS 傳感器的波段設(shè)置,對毛穎等[13]的Kd遙感反演聯(lián)合算法進(jìn)行校正,使其適用于MODIS 傳感器,進(jìn)而利用Lee 等[9]的Zsd新理論模型估算南黃海的水體透明度。
在后續(xù)的時(shí)空特征分析中,本文分別計(jì)算了4 個(gè)子區(qū)域水體透明度的距平。由于2002 年和2020 年的水體透明度數(shù)據(jù)不全,所以計(jì)算距平時(shí)僅選擇了2003–2019 年的數(shù)據(jù)。具體計(jì)算過程為:設(shè)2003–2019 年的某子區(qū)域i年j月的水體透明度的空間平均值為Mij(i=2003,2004,···,2019;j=1,2,···,12),該子區(qū)域2003–2019 年期間j月的平均值Mj計(jì)算為
該子區(qū)域i年j月的距平DLij則計(jì)算為
同理可以計(jì)算其他子區(qū)域的透明度距平。
本研究的現(xiàn)場數(shù)據(jù)資料采集于2002 年至2003 年間以及2014 年至2016 年間的6 個(gè)海上調(diào)查航次,調(diào)查航次的詳細(xì)信息及參數(shù)測量方法可參見Mao 等[10]和毛穎等[13]的研究。簡而言之,本文的數(shù)據(jù)信息及其用途如表1 所示:其中,數(shù)據(jù)子集A 的測量參數(shù)包括Rrs和Kd,用于校正毛穎等[13]的Kd遙感反演聯(lián)合算法;數(shù)據(jù)子集B 的測量參數(shù)包括Rrs、Kd和Zsd,用于驗(yàn)證評價(jià)耦合毛穎等[13]Kd遙感反演聯(lián)合算法和Lee 等[9]Zsd新理論模型估算的Zsd的精度。
表1 本研究中現(xiàn)場實(shí)測數(shù)據(jù)的相關(guān)信息及用途Table 1 Information of field measured data used in this study
本文所使用的衛(wèi)星數(shù)據(jù)主要包括遙感反射率Rrs、海表溫度(Sea Surface Temperature,SST)、風(fēng)速(Wind Speed,WS)、光合有效輻射(Photosynthetic Active Radiation,PAR)以及懸浮顆粒物濃度(Total Suspended Matter,TSM)。其中Rrs、SST 和PAR 均來源于MODIS 的L3 月產(chǎn)品,空間分辨率都為4 km,從https://oceancolor.gsfc.nasa.gov/網(wǎng)站下載獲得;WS 數(shù)據(jù)從https://www.esrl.noaa.gov/網(wǎng)站獲得,其空間分辨率為1°×1°。TSM 數(shù)據(jù)則利用YOC 算法[18]從Rrs數(shù)據(jù)反演得到。以上數(shù)據(jù)的時(shí)間范圍為2002 年7 月至2020 年9 月。
利用本文構(gòu)建的適用于MODIS 傳感器的遙感模型反演Zsd,即先利用優(yōu)化校正后的毛穎等[13]的遙感反演聯(lián)合算法反演Kd,再利用Lee 等[9]的新理論模型計(jì)算Zsd;然后利用現(xiàn)場實(shí)測數(shù)據(jù)資料對反演結(jié)果進(jìn)行精度檢驗(yàn),本文采用的精度檢驗(yàn)指標(biāo)包括:決定系數(shù)R2(Coefficient of Determination)、均方根誤差(Root Mean Square Error,RMSE)和平均相對誤差絕對值(Mean Absolute Percent Error,MAPE)。RMSE 和MAPE 計(jì)算公式為
式中,xi和yi分別表示第i個(gè)樣本的實(shí)測值和估測值;N表示樣本數(shù),本研究中N=73。驗(yàn)證結(jié)果如圖2 所示,可以看出,MODIS 傳感器的Zsd遙感模型反演結(jié)果與實(shí)測數(shù)據(jù)具有很好的一致性,數(shù)據(jù)樣本較均勻地分布在1∶1 線附近,其中R2、RMSE 和MAPE 分別為0.91,1.69 m 和 25.1%。以上結(jié)果表明MODIS 傳感器的Zsd遙感模型具有良好的反演精度。
圖2 水體透明度(Zsd)遙感反演模型的驗(yàn)證Fig.2 Verification of water transparency (Zsd) remote sensing inversion model
將Zsd的遙感反演模型應(yīng)用于2002 年7 月至2020年9 月的MODIS 長時(shí)序Rrs數(shù)據(jù),構(gòu)建了近20 年南黃海海域每個(gè)月的Zsd遙感產(chǎn)品,將Zsd遙感月產(chǎn)品再進(jìn)行平均得到了南黃海海域的平均Zsd(圖3a)。從圖中可以看出,南黃海海域的Zsd總體呈現(xiàn)出外海高近岸低的特征。其中,江蘇近岸海域Zsd明顯低于外海,長江口的Zsd進(jìn)一步降低,同時(shí)長江口的低值區(qū)呈現(xiàn)出舌狀延伸。為了消除量綱的影響、更好地分析數(shù)據(jù)的離散程度,計(jì)算了Zsd的變異系數(shù)(Coefficient of Variation,CV)(圖3b)。可以看出,江蘇近海以及長江口的CV 值較低,表明這些區(qū)域的Zsd變化不大,長期處于較低值;而外海區(qū)域的CV 值普遍較高,表明這些區(qū)域的Zsd可能存在較大的時(shí)間變化。
圖3 南黃海水體透明度(Zsd)的平均值(a)和變異系數(shù)(b)Fig.3 The mean value (a) and coefficient of variation (b) of water transparency (Zsd) in the South Yellow Sea
針對每個(gè)月,進(jìn)一步計(jì)算了Zsd所有年份的平均值,并以此分析了南黃海Zsd的時(shí)間變化特征,結(jié)果如圖4 所示,可以看出:整體上在不同月份南黃海海域Zsd都呈現(xiàn)出外海高近岸低的特點(diǎn),但在不同季節(jié)也表現(xiàn)出一定的差異。在冬季(12 月至翌年2 月),外海的Zsd基本處于較低值,隨著時(shí)間的推移,在夏季(6–8 月)Zsd達(dá)到峰值,之后外海的Zsd又逐漸降低,相比之下,近岸的Zsd常年處于低值。以上時(shí)間變化特征也使得在冬、春兩季(12 月至次年5 月),外海Zsd與近岸Zsd差異遠(yuǎn)小于夏、秋兩季(6–11 月),這種差異在6 月達(dá)到最大,在1 月達(dá)到最小。
圖4 基于MODIS 數(shù)據(jù)的南黃海水體透明度(Zsd)月變化Fig.4 Monthly distributions of water transparency (Zsd) in the South Yellow Sea derived from MODIS data
對于中國近海水體透明度,學(xué)者們也有開展過一定的研究,例如:薛宇歡等[3]利用2006 年和2007 年的中國近海環(huán)境調(diào)查的透明度數(shù)據(jù),分析了中國近海的水體透明度時(shí)空分布特征;Mao 等[10]利用2015 年的GOCI 傳感器數(shù)據(jù),反演分析了渤海、黃海Zsd的日變化和月變化;何賢強(qiáng)等[19]利用1998 年和1999 年的SeaWiFS衛(wèi)星數(shù)據(jù),反演分析了中國近海水體透明度的時(shí)空變化規(guī)律。雖然這些學(xué)者對中國近海水體透明度的時(shí)空分布特征做了一定的分析,但其數(shù)據(jù)僅限于某些年份。相比之下,本文是利用了MODIS 近20 年(2002–2020 年)的數(shù)據(jù)展開分析研究,長時(shí)序的數(shù)據(jù)資料有利于更深入地挖掘水體透明度的時(shí)空分布特征。此外,本文定量計(jì)算并深入分析了PAR、SST、TSM 和WS 4 種因子對水體透明度時(shí)空變化的影響。
為了更深入地明晰南黃海Zsd的時(shí)空變化特征,本文選取了4 個(gè)典型區(qū)域進(jìn)行分析,包括南黃海中部(CSYS)、南黃海南部(SSYS)、江蘇近海(JC)和長江口(CRE),具體位置如圖1 所示。各區(qū)域Zsd時(shí)間變化結(jié)果如圖5 所示,可以看出:總體上4 個(gè)區(qū)域的水體透明度呈現(xiàn)出冬低夏高的變化規(guī)律,其中南黃海中部、南黃海南部和江蘇近海的Zsd的最大值都出現(xiàn)在夏季,而長江口的Zsd值在夏季卻偏低,這可能是由于夏季長江淡水排放達(dá)到最大,導(dǎo)致懸浮泥沙增多,進(jìn)而使得Zsd降低。此外,在不同季節(jié),南黃海中部Zsd值的年際波動(dòng)比較小,特別是在冬季,Zsd值很穩(wěn)定。類似地,南黃海南部的Zsd值在冬季的年際波動(dòng)也很不明顯,但在春、夏、秋3 個(gè)季節(jié)的Zsd值相比南黃海中部的波動(dòng)要大一些。相比之下,江蘇近海和長江口區(qū)域的Zsd的年際波動(dòng)在每個(gè)季節(jié)都比較大。
為進(jìn)一步探究南黃海Zsd的長時(shí)序變化趨勢,本文計(jì)算了南黃海中部、南黃海南部、江蘇近海和長江口4 個(gè)子區(qū)域Zsd的距平,結(jié)果如圖6 所示,可以看出:在南黃海中部、南黃海南部以及長江口的Zsd都呈現(xiàn)出顯著性上升趨勢(p<0.01),尤其是南黃海中部,可以看出在2018 年以后有著明顯的上升趨勢。相比之下,江蘇近海的Zsd卻呈現(xiàn)出顯著下降趨勢(p<0.01)。
圖6 子區(qū)域的水體透明度(Zsd)年際變化趨勢Fig.6 Annual trends of water transparency (Zsd) of each sub-area
針對南黃海海域的Zsd時(shí)空變化特征,本文對其影響因素(4 個(gè)子區(qū)域)進(jìn)行了分析探究。本文選取了PAR、SST、TSM 以及WS 4 種環(huán)境因素(每月一組數(shù)據(jù)),分別計(jì)算了它們與南黃海中部、南黃海南部、江蘇近海和長江口Zsd空間均值的皮爾森相關(guān)系數(shù),依此分析了它們對Zsd的影響。由圖7 可以看出,PAR和SST 在4 個(gè)子區(qū)域都與Zsd呈正相關(guān),而TSM 和WS 在4 個(gè)子區(qū)域都與Zsd呈負(fù)相關(guān),而且4 個(gè)區(qū)域的TSM 與Zsd均呈現(xiàn)出很強(qiáng)的負(fù)相關(guān)性(相關(guān)系數(shù)R均大于0.65)。然而,4 個(gè)區(qū)域Zsd的影響因素也呈現(xiàn)出一定的差異,其中江蘇近海和南黃海南部的Zsd受TSM 和PAR 的影響更為強(qiáng)烈,其R值分別為–0.88、–0.86 和0.75、0.61,而南黃海中部則主要受TSM 與SST 的影響,R值分別為–0.93 和0.81;在長江口,TSM 是Zsd影響因素中最大的一個(gè)(R=–0.68),相比于PAR、SST 和WS,其R值的絕對值最大相差0.54,最小相差0.31。此外,可以看出在長江口,PAR、SST、TSM 以及WS 4 種環(huán)境因子與Zsd的相關(guān)性相對于其他區(qū)域都要低一些,這可能是因?yàn)橛绊戦L江口Zsd的變化因素復(fù)雜多變,對于其具體原因仍需進(jìn)一步的研究。
圖7 各子區(qū)域Zsd 與光合有效輻射、海表溫度、懸浮顆粒物濃度以及風(fēng)速的相關(guān)關(guān)系Fig.7 Correlation coefficients of Zsd with photosynthetic active radiation,sea surface temperature,total suspended matter and wind speed
在夏季,由于太陽輻射強(qiáng)度最大,使得SST升高,導(dǎo)致表層海水密度小于底層海水密度,上下層海水不能有效混合使得海水出現(xiàn)層化現(xiàn)象[20],海中懸浮物沉積,上層海水TSM 降低,進(jìn)而導(dǎo)致Zsd增大;在秋季,太陽輻射逐漸減弱,SST 降低,水體層化現(xiàn)象逐漸減弱,海水混合逐漸增強(qiáng),Zsd分布情況向冬季過渡;到冬季時(shí),太陽輻射達(dá)到最低,SST 最小,此時(shí)上下層水體的密度差減小,又因?yàn)槭⑿屑撅L(fēng)的作用海水上下混合強(qiáng)烈,水體層化現(xiàn)象消失,并且風(fēng)速越大,混合越強(qiáng)烈[21],這個(gè)過程使得上層海水的TSM 升高,導(dǎo)致Zsd很低;在春季,太陽輻射逐漸增強(qiáng),SST 升高,WS迅速減弱,海水混合減弱,水體層化增強(qiáng),使得Zsd分布特征逐漸開始向夏季過渡。以上環(huán)境變化過程使得Zsd與PAR 和SST 呈現(xiàn)出明顯的正相關(guān)關(guān)系,而與WS 和TSM 呈現(xiàn)出明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系。此外,為了進(jìn)一步明晰長江口Zsd的影響因素,本文收集了大通水文站徑流量數(shù)據(jù)以代表長江徑流量,將其與長江口洪季的水體透明度做了相關(guān)分析,結(jié)果發(fā)現(xiàn)長江徑流量與長江口的Zsd呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)性(R=–0.50,p<0.01),表明徑流量越大水體透明度越低,這主要是由于徑流攜帶大量懸浮物入海[22–24],降低了水體透明度。
通過本文的相關(guān)研究,得到了以下幾點(diǎn)重要結(jié)論:
(1)在空間上,南黃海水體透明度Zsd呈現(xiàn)外海高近岸低的特點(diǎn),從季節(jié)變化來看,南黃海中部、南黃海南部和江蘇近海Zsd均呈現(xiàn)出冬低夏高的特點(diǎn),但對于長江口,夏季的Zsd相對較低,可能與長江淡水排放量在夏季達(dá)到最大有關(guān)。
(2)近20 年來,南黃海中部、南黃海南部和長江口的Zsd基本呈上升趨勢,而江蘇近海的Zsd卻表現(xiàn)出下降趨勢。
(3)整體上,南黃海Zsd與PAR 和SST 呈正相關(guān)關(guān)系,而與TSM 和WS 呈負(fù)相關(guān),相比之下,TSM 是Zsd的最主要驅(qū)動(dòng)因素。
本研究分析了南黃海海域Zsd的時(shí)空變化特征及其影響因素,這為南黃海海域的海洋生態(tài)環(huán)境、區(qū)域海洋學(xué)等相關(guān)研究提供了一定的科學(xué)參考。對于Zsd時(shí)空變化的驅(qū)動(dòng)因素分析中,本研究僅做了自然環(huán)境影響因素的分析。然而對于江蘇近海,Zsd可能受到人類活動(dòng)的影響,針對該問題,仍需在下一步工作中結(jié)合人類活動(dòng)數(shù)據(jù)資料進(jìn)行深入分析研究。