1 引言

颗粒有机碳(POC)浓度是海水中有机颗粒物的碳含量,其中有机颗粒物包含浮游植物、浮游动物细胞及其相应的非生命碎屑、陆源有机颗粒物等。作为海洋碳循环研究中重要的参数,颗粒有机碳的分布受到物理、化学、生物过程等众多因素的影响。

水色卫星遥感具有大面、同步的优势,是量化POC浓度和研究其时空变化的重要手段,弥补了传统航次调查的不足。在过去的几十年间,POC浓度反演算法的研究已成为遥感研究的重要内容之一,目前主要有基于固有光学量^[1-3]和基于遥感反射率的反演方法^[4-8]。基于固有光学量的POC浓度反演方法主要通过建立光束衰减系数、吸收系数等固有光学量与POC浓度的经验关系实现,但是固有光学量现场测量不够方便易行。由于卫星传感器获取的是表观光学量,且表观光学量相对易于现场测量,直接基于表观光学量遥感反射率的POC浓度遥感反演方法更简单易行。在POC浓度反演过程中,尤其是浮游生物主导的水体中,蓝绿波段遥感反射率较多地被用来建立模型。Stramski等^[4]利用443,490,555 nm的遥感反射率在东太平洋南部和东大西洋建立了POC浓度的反演模型,该模型主要针对大洋水体,沿岸水体的POC浓度反演模型则需要进一步的研究。针对墨西哥湾,Son等^[5]借用SeaWiFS OC4v4叶绿素浓度反演算法的思想,利用蓝绿波段遥感反射率建立了最大归一化碳指数POC浓度的反演方法。Wang等^[6]利用我国珠江口海域赤潮过程的实测数据,同样利用蓝绿波段遥感反射率建立了区域适用的POC浓度反演模型。但是,由于不同水体水色组分不同,光学特征存在显著区域性差异^[9-10],尤其是复杂浑浊水体,因此基于蓝绿波段遥感反射率建立的模型不能满足所有水体的需求。Woz'niak等^[7]利用490 nm和625 nm波段遥感反射率建立了POC浓度反演方法。张杰等^[8]以内陆湖泊为例,建立了基于834 nm波段的单波段POC浓度反演模型和基于563 nm和834 nm波段的双波段POC浓度反演模型。

黄河作为我国第二大河,河口及临近海域受陆源影响严重,具有独特的区域性特征^[11],其POC浓度时空变化显著,其相关研究一直备受关注^[12-14]。但是,由于现场实测数据、大气校正等因素的制约,黄河口海域POC浓度遥感反演算法尚未建立,时空分布特征研究不足。本文基于实测POC浓度和光谱数据,建立了黄河口海域的POC浓度反演模型;将该模型应用于海洋水色成像仪(GOCI)影像,并利用实测数据进行检验和评估;基于GOCI影像和中分辨率成像光谱仪(MODIS)影像,对黄河口海域POC浓度的时空特征进行了分析,包括逐时变化特征、大风过程影响和季节差异等。

2 实测数据

于2011年11月21日至2011年12月12日期间开展了黄河口海域光学观测实验,实验站位分为巡航站位和定点站位,定点站位每隔1 h采集一次数据,站位分布如图1所示。

现场采集海水样品后,利用Whatman GF/F滤膜进行过滤,将滤膜在-20 ℃下低温保存。基于高温燃烧法对POC浓度进行测量,将滤膜称重后放在密闭干燥器中利用浓盐酸熏蒸12 h,以达到去除无机碳的目

图 1. 站位分布图

Fig. 1. Station distribution

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的;然后在50 ℃烘干过程中利用Milli-Q将滤膜洗至中性。利用Shimadzu TOC-V_CPN和固体试样燃烧设备SSM-5000A对样品进行测定,共获得POC浓度数据101组,实测数据直方图如图2所示,数据范围为11.84~297.69 mg·m^-3,平均值为70.22 mg·m^-3。

图 2. POC浓度实测数据直方图

Fig. 2. Histogram of measured POC concentration

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基于重量法测定了悬浮物浓度(SPM)。滤膜经浸泡、烘干和恒温脱水冷却处理后,利用真空泵对水样进行过滤,压力保持在(5~6)×10⁴ Pa之间,防止负压过大。将悬浮物质颗粒嵌入滤膜微孔,待滤膜烘干和再次恒温脱水冷却后,根据滤膜重量的变化结合体积测定了悬浮物浓度。

利用荧光法进行了叶绿素a浓度(CHL)的测量。将过滤海水样品后的滤膜放入加有10 cm³体积分数为90%的丙酮提取瓶内,拧紧瓶盖并摇荡提取瓶,将提取瓶在0 ℃环境放置12~24 h。然后,将提取瓶在室温、黑暗环境下放置0.5 h,瓶内上清液倒入测定池中,利用Tuner-Design 10荧光计测定样品的荧光值,滴入1滴体积分数为10%的盐酸,30 s后测定酸化后荧光值,利用酸化前后的荧光值结合体积计算得到CHL。

实验中共获得133组SPM数据,数据变化范围为3.9~393.55 g·m^-3,平均值为90.6 g·m^-3;此外,还得到101组CHL 数据,数据变化范围为0.24~2.94 mg·m^-3,平均值为0.77 mg·m^-3,两者的统计直方图如图3、4所示。

图 3. SPM实测数据统计直方图

Fig. 3. Statistical histogram of measured SPM

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图 4. CHL实测数据统计直方图

Fig. 4. Statistical histogram of measured CHL

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由匹配的POC-SPM、POC-CHL数据散点图(图5、6)可知,POC浓度与SPM的线性相关性良好,相关系数R²=0.77,但POC浓度与CHL的相关性较差。

利用地物光谱仪进行了遥感反射率R_rs(λ)的现场光谱测量(图7),光谱范围为350~2500 nm,其中350~1000 nm的光谱分辨率优于1.5 nm,所采用的方法是海面之上法^[15]。实验过程中应避免太阳直射光的反射,忽略或避开水表面泡沫,剔除海面反射的天空漫射光,通过测量水体表面辐亮度得到海表面离水辐亮度L_w。海表面之上的向下辐照度E_d(0⁺)由标准板测得,将L_w与E_d(0⁺)相除,可得到遥感反射率。

图 5. SPM与POC浓度实测数据散点图

Fig. 5. Scatter plots of measured SPM and POC concentration

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图 6. CHL与POC浓度实测数据散点图

Fig. 6. Scatter plots of measured CHL and POC concentration

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图 7. 实测遥感反射率光谱

Fig. 7. Measured remote-sensing reflectance spectrum

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3 POC浓度遥感反演

3.1 POC浓度反演模型的建立

经时空匹配获得40组POC浓度与R_rs(λ)匹配数据,POC浓度范围为15.08~209.64 mg·m^-3。基于POC浓度和R_rs(λ)数据集,计算各波段的R_rs与POC浓度的相关系数,发现蓝绿光波段R_rs与POC浓度的相关性较弱,红光和近红外波段R_rs与POC浓度的相关性显著。在此基础上,考虑水色卫星波段设置,建立了两个经验模型。模型1和模型2可分别表示为

lgCPOC=a1Rrs2(λ1)+b1Rrs(λ1)+c1,(1)lgCPOC=a2Rrs(λ2)+b2,(2)

式中C_POC为POC浓度;a₁,b₁,c₁,a₂,b₂为系数;λ₁、λ₂为波长,分别为745 nm和680 nm。

POC浓度反演值与实测值的散点图如图8所示,统计结果如表1所示。在对数空间计算R²,平均相对误差(E_APD)、均方根误差(E_RMSE)和平均比值(E_{mean_ratio})可分别表示为

EAPD=∑i=1nabsyi'-yiyin,(3)ERMSE=∑i=1nyi'-yi2n-1,(4)Emean_ratio=1n∑i=1nyi'yi,(5)

式中n为样本数,y_i' 为POC浓度反演值,y_i为POC浓度实测值。平均比值趋近于1表示反演值与实测值一致性好,平均比值大于1为高估,平均比值小于1为低估。

图 8. POC浓度反演值与实测值的散点图。(a)模型1;(b)模型2

Fig. 8. Scatter plots of retrieved and measured POC concentration. (a) Model 1; (b) model 2

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由表1可知,两种模型的反演值与实测值的平均相对误差均在26%以内,其中模型1表现更优。

3.2 基于同步GOCI实测数据的POC浓度遥感反演精度检验

由于与卫星同步的POC浓度实测数据不足,考虑到SPM与POC浓度存在显著相关性,因此在进行GOCI POC浓度反演结果检验时,利用实测SPM经验估算的POC浓度值作为真实值。经时空匹配,共获取SPM与GOCI影像匹配数据14组。SPM的变化范围为18.6~295.22 mg·m^-3,平均值为155.4 mg·m^-3。基于POC-SPM数据集建立两者的经验关系为

lgCPOC=a3lgCSPM+b3,(6)

式中C_SPM为悬浮物浓度,a₃、b₃为系数。

由于GOCI在黄河口海域大气校正存在困难,利用Ruddick等^[16]结合Wang等^[17]提出的大气校正方法进行了该海域的大气校正。依据Ruddick方法,需确定近红外两个波段(λ₁=745 nm,λ₃=865 nm)的离水反射率比值k[k=ρ_w(λ₁)/ρ_w(λ₃)]和气溶胶反射率比值ε[ε=ρ_a(λ₁)/ρ_a(λ₃)],其中k由实测水体反射率数据确定;ε在1.00~1.12之间。黄河口实测ρ_w(λ₁)与ρ_w(λ₃)的散点图如图9所示,两者的相关系数R²为0.96,表明近红外两个波段离水反射率的线性相关性显著。通过直线拟合得到k=1.71。数据基本分布在该直线附近,在ρ_w(λ₃)高于0.08时绝对偏差稍大,但是相对偏差仍较为理想,表明黄河口海域水体尽管悬浮物浓度高,变化范围大,但是其两个近红外波段光谱基本保持了较好的线性关系。根据He等^[18]关于中国近海的研究,ε取1。

基于GOCI影像的 POC浓度反演值与基于实测SPM得到的POC浓度反演值的散点图和统计结果分别如图10和表2所示。模型1和模型2的平均相对误差均低于30%,模型1的均方根误差较模型2更优。模型1和模型2的误差基本在50%范围内,其中模型1反演效果更稳定,模型2在高POC浓度值时出现了低估现象。

图 9. 实测水体反射率散点图

Fig. 9. Scatter plot of measured water reflectivity

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图 10. 基于同步GOCI和SPM实测数据的POC反演值散点图

Fig. 10. Scatter plots of retrieved POC concentration based on synchronous GOCI and SPM measured data

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4 黄河口海域POC浓度时空分布特征分析

基于GOCI影像和MODIS月及季节平均产品,针对逐时、大风过程(几日之间)和季节变化三种不同情况,利用POC浓度遥感反演模型1和模型2,并进行黄河口海域POC浓度遥感反演,分析POC浓度时空分布特征。

4.1 POC浓度逐时变化

利用GOCI逐时影像分析POC浓度逐时变化特征,考虑影像质量,选择了2011年4月11日7景逐时影像。基于POC浓度遥感反演模型1和大气校正方法^[16-17]得到该日POC浓度逐时影像,结果如图11所示,该日7景影像的POC浓度值在近岸区域基本超过了70 mg·m^-3;同时发现,随着时间的推移,POC浓度高值区域整体减小比较明显。

图 11. 2011年4月11日逐时POC浓度分布。(a) 8:30; (b) 9:30; (c) 10:30; (d) 11:30; (e) 12:30; (f) 13:30; (g) 14:30

Fig. 11. Hourly POC concentration distributions on 2011-04-11. (a) 8:30; (b) 9:30; (c) 10:30; (d) 11:30; (e) 12:30; (f) 13:30; (g) 14:30

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对POC浓度逐时影像进行差分计算发现,黄河入海口部分海域6 h之内的变化超过60 mg·m^-3,相邻两景变化可超过30 mg·m^-3;在极轨卫星过境时间范围(10:00-13:00)内,相邻两景变化可超过20 mg·m^-3。计算7景POC浓度标准偏差(SD),发现黄河入海口附近和近岸部分区域SD值可达到40 mg·m^-3以上。

为进一步解释POC浓度逐时影像变化,基于MetOP-A极轨卫星搭载的散射计(ASCAT)风场数据,下载了2011年4月11日黄河口海域的风场数据,如图12所示。风速基本在15 n mile/h以下,同时近岸风速基本在10 n mile/h以下,尤其是莱州湾东部和黄河入海口南部区域风速基本低于5 n mile/h,因此更有利于悬浮物引起的POC浓度减小。

图 12. 2011年4月11日ASCAT风场数据。(a)升轨; (b)降轨

Fig. 12. ASCAT wind field data on 2011-04-11. (a) Ascending; (b) descending

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4.2 大风过程对POC浓度分布的影响

根据风场数据(图13),可以看出2012年11月18日黄河口海域发生一次大风过程。2012年11月18日黄河口海域风速多高于30 n mile/h,2012年11月17日风速低于20 n mile/h,2012年11月17、18日风向均为西北方向;2012年11月20日风速下降,基本低于15 n mile/h,且风向改变为西南方向。

图 13. 黄河口海域ASCAT风场数据。(a) 2012-11-17; (b) 2012-11-18; (c) 2012-11-20

Fig. 13. ASCAT wind field data of the sea area near the Yellow River estuary. (a) 2012-11-17; (b) 2012-11-18; (c) 2012-11-20

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由于大风对POC浓度分布的影响通过海流实现,同时考虑到渤海平均水深为18 m,黄河口附近海域水深仅为10 m左右,因此下载了海洋模式(HYCOM)表层流场数据,利用surfer软件制作得到该大风过程的海表流场图,如图14所示。2012年11月17日海流整体为东南方向,2012年11月18日海流整体速度增加明显,体现了大风影响海流方向的变化。自渤海海峡方向流入,在莱州湾西部和渤海湾转为西北方向,2012年11月20日海流速度显著降低,仍由渤海海峡方向流入,在渤海湾转为东北方向。

图 14. 黄河口海域海表流场。(a) 2012-11-17; (b) 2012-11-18; (c) 2012-11-20

Fig. 14. Sea surface current of the sea area near the Yellow River estuary. (a) 2012-11-17; (b) 2012-11-18; (c) 2012-11-20

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选取大风前后两日GOCI两景影像[2012-11-17 11:30和2012-11-19 11:30]反演得到的POC浓度分布如图15所示。2012年11月19日POC浓度高值分布范围明显增大,尤其在渤海湾南部和莱州湾东南部。

图 15. 大风前后POC浓度分布。(a) 2012-11-17 11:30; (b) 2012-11-19 11:30

Fig. 15. POC concentration distributions before and after strong wind. (a) 2012-11-17 11:30; (b) 2012-11-19 11:30

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对2012-11-17和2012-11-19的 POC浓度影像进行差分,结果如图16所示。河口附近海域基本POC浓度均有所增加,渤海湾南部、莱州湾东部和黄河入海口北部POC浓度的增加超过40 mg·m^-3。结合图13、14可知,大风过程影响的流场变化加剧了该海域悬浮物的再悬浮,尤其是悬浮物浓度高的区域,最终引起了POC浓度的增加。

图 16. 经滤波处理后的POC浓度分布差分

Fig. 16. Filtered POC concentration distribution difference

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4.3 POC浓度季节变化特征

由于GOCI没有季节平均产品,因此针对黄河口海域基于MODIS的4 km分辨率三级产品进行POC浓度反演。MODIS产品在中国近海得到了初步的检验,其反演值与实测值之间具有良好的线性关系^[19]。考虑到MODIS三级产品遥感反射率数据不提供红外波段,因此利用基于红光波段680 nm的POC浓度反演模型(模型2)进行POC浓度反演。

利用MODIS的2012-2013年季节平均产品进行POC浓度反演,结果如图17所示。冬季POC浓度整体较高,渤海湾附近的POC浓度出现最高值,夏季POC浓度整体较低。

图 17. 基于MODIS季节平均产品的POC浓度分布。(a)冬季; (b)春季; (c)夏季; (d)秋季

Fig. 17. POC concentration distributions based on MODIS seasonal average products. (a) Winter; (b) spring; (c) summer; (d) autumn

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基于MODIS 2013年月平均产品得到的POC浓度逐月产品(图18)同样体现了相同的空间和季节变化特征,渤海湾和莱州湾POC浓度较高。2013年1,2,3,11,12月POC浓度较高,5~8月POC浓度较低。分析POC浓度空间分布发现,黄河口临近的外围海域有时存在相对低值,在莱州湾北侧有时出现高值的空间特征,该特征与文献[ 13]所述基本一致。入海口处污染物增加,造成POC浓度较高。临近入海口的外围海域是黄河入海细颗粒物的汇集处,有机碳含量低,容易受潮流、环流的影响,因此POC浓度有时相对较低,莱州湾北部的POC浓度特征可能与附近分布的排污口、倾倒区以及海洋生产力较高有关^[13]。POC浓度秋季季节产品也反映了这一特点。

图 18. 基于MODIS月平均产品的POC浓度分布

Fig. 18. POC concentration distributions based on MODIS monthly average products

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4.4 讨论

逐时、大风过程(几日之间)和季节代表了不同的时间尺度。三种情况下,基于POC浓度反演模型得到的黄河口POC浓度影像基本体现了近河口区域POC浓度较高、沿岸POC浓度较高的特征,同时随着离岸距离的增加POC浓度降低。季节变化采用的POC浓度反演模型2虽然存在高值低估,但是高值区通常在河口近岸,季节产品中已掩膜,因此POC浓度反演模型的不同对结果的影响有限。比较三种情况下POC浓度的变化范围发现,逐时变化尺度已可达到与季节变化尺度相当的POC浓度变化范围,部分区域的逐时变化尺度甚至可超过与季节变化尺度相当的POC浓度变化范围;大风前后代表了几日之间的变化,与季节POC浓度变化也可在一个量级上,表明短时间间隔并不意味着POC浓度的变化范围也小,POC浓度季节尺度的平均效应是显著的。

黄河口海域POC浓度的季节变化特征与黄河口海域独特的高含沙量密切相关。黄河每年向海洋输送的泥沙可达到16亿吨,黄河口有机碳来源单一,以陆源输入为主,不受季节变化影响;其CHL丰、枯水期变化不明显^[20],与POC浓度的相关性差(图6),POC/CHL的比值的变化范围为61~2500^[20],表明非生命态颗粒有机碳对总有机碳变化起主导作用。因此,与浮游生物主导影响的区域相比,黄河口海域POC季节变化特征主要受悬浮泥沙影响。已有研究表明,冬季是黄河口海域泥沙输运的主要季节,冬季悬浮泥沙含量约为夏季低流量期间的10~25倍,冬季悬浮泥沙通量约为夏季低流量期间的4~128倍^[21]。同时,夏季悬浮泥沙主要在水体密度跃层以下的下层水体传输^[21],而冬季风浪大,导致海底泥沙再悬浮剧烈。上述特点均有助于形成黄河口海域POC浓度冬季高、夏季低的季节特征。

5 结论

基于黄河口海域2011年光学实验获得的现场实测数据,建立了分别基于745 nm(模型1)和680 nm(模型2)波段的POC浓度反演模型,两种模型反演值与实测值的APD均在26%以内,其中模型1表现更优。结合GOCI影像和实测数据对模型进行了精度评估,模型1和模型2 的APD均低于30%。基于卫星遥感影像,分析了逐时、大风过程(几日之间)和季节三种不同时间尺度下黄河口海域POC浓度的时空变化特征。结果表明,冬季POC浓度整体最高,夏季POC浓度整体最低;渤海湾附近出现POC浓度最高值。黄河口海域POC浓度的总体空间分布基本体现了近河口区域POC浓度高值、沿岸POC浓度高值且随着离岸距离的增加POC浓度降低的特征。三种情况下,POC浓度的变化范围在同一尺度上,表明短时间间隔并不意味着POC浓度的变化范围也小,季节平均效应是显著的。

致谢 感谢中韩海洋科学共同研究中心对本研究的支持。