赤潮水體水質(zhì)遙感參數(shù)時空變化分析

陳曦，汪小欽，陳蕓芝

(1.福州大學(xué)空間數(shù)據(jù)挖掘和信息共享教育部重點實驗室，福州 350002；2.福建省空間信息工程研究中心，福州 350002)

1 引 言

赤潮(Harmful Algal Blooms，簡稱為HABs)是海水中某些浮游生物在一定的環(huán)境條件下，突發(fā)性地增殖或集聚引起的生態(tài)現(xiàn)象，被列為世界三大近海污染問題之一。衛(wèi)星遙感具有覆蓋范圍廣、快速、同步的優(yōu)勢，已經(jīng)被大量用于赤潮的探測監(jiān)測及預(yù)警預(yù)報研究和應(yīng)用。

EOS衛(wèi)星上搭載的中分辨率成像光譜儀MODIS具有較短的重訪周期、較高的空間分辨率以及合理的波段設(shè)置，被廣泛應(yīng)用在赤潮監(jiān)測中。王其茂等[1]、叢丕福等[2]通過分析赤潮水體的光譜特性，建立了多波段比值模型用以提取赤潮信息；李繼龍等[3]利用MODIS影像真彩合成、多波段差值比值、海表溫度及葉綠素a濃度閾值對2004年、2005年長江口及鄰近海域的赤潮進(jìn)行了探測判定；孫麗雅等[4]分別采用葉綠素濃度固定閾值法、月平均值差值法和海溫及多光譜綜合法對2008年5月東海水體的異常信息進(jìn)行提取分析，并比較分析了各種方法的提取結(jié)果；Yongmin Kim等[5]對2003年9月30日和10月2日韓國周邊海岸的MODIS進(jìn)行了信息提取，基于赤潮指數(shù)MRI提出了兩步分離的方法，即海溫和667nm波段的波長逐步分離，最后用Moran’s I空間統(tǒng)計的方法探測了赤潮，并用誤差矩陣、F檢驗、Jaccard和Yule系數(shù)進(jìn)行了信息提取的精度驗證；Carvatho等[6]利用2002年～2006年的MODIS數(shù)據(jù)研究了佛羅里達(dá)州的赤潮，并開發(fā)出了一種混合算法來判定赤潮，通過混合算法與單一的傳統(tǒng)經(jīng)驗算法和生物光學(xué)方法比較，發(fā)現(xiàn)利用混合算法判定的赤潮精度高于單一的傳統(tǒng)經(jīng)驗算法和生物光學(xué)方法；Son等[7]利用2011年的MODIS數(shù)據(jù)開發(fā)了一種新的赤潮判定方法，這種新方法綜合使用了熒光高度法、雙波段比值法、葉綠素a反演法和生物光學(xué)方法，通過4步判定實現(xiàn)對赤潮的判定，并以韓國南部海域的5次赤潮事件加以驗證；Masoud Moradi和Keivan Kabiri[8]研究了2008年11月波斯灣東部發(fā)生的赤潮，發(fā)現(xiàn)用MODIS熒光高度法提取的赤潮信息結(jié)果優(yōu)于葉綠素濃度異常法。

本文以2011年發(fā)生在廈門附近海域的赤潮為例，綜合使用葉綠素濃度異常法、海溫異常法和多波段比值法，側(cè)重分析赤潮發(fā)生前后MODIS數(shù)據(jù)相關(guān)水質(zhì)參數(shù)在時間、空間上的變化情況，輔以比較赤潮信息提取方法，以期為今后赤潮的預(yù)報分析提供支持。

2 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)

赤潮是浮游生物在短期內(nèi)迅速繁殖并在海面積聚的結(jié)果[9]，其形成條件是有赤潮生物存在、營養(yǎng)物質(zhì)供應(yīng)豐富、水溫適宜、水體動力環(huán)境平穩(wěn)，所以與赤潮相伴隨的往往是葉綠素濃度迅速上升、海表溫度上升和表層海水光譜性質(zhì)的變化。

本文的研究區(qū)域是鄰近福建的東海海域，是赤潮易發(fā)區(qū)域。由中國海洋信息網(wǎng)[10]數(shù)據(jù)獲知：2011年7月26日～2011年8月7日福建省廈門同安灣頂瓊頭海域以及鱷魚嶼以南、集美大橋至五緣灣大橋一帶海域發(fā)生赤潮，最大面積為105km2，引發(fā)赤潮的是中肋骨條藻(Skeletonema costatum)。

根據(jù)這些統(tǒng)計數(shù)據(jù)，從NASA(美國國家航空與航天局)免費下載了MODIS 1km數(shù)據(jù)，從預(yù)覽圖中選取無云層遮擋、覆蓋研究區(qū)域的赤潮發(fā)生前后的6景數(shù)據(jù)，包括赤潮發(fā)生前(7月23日)、赤潮發(fā)生期間(7月26日兩景，7月31日)、赤潮發(fā)生后(8月8日，8月11日)。

3 數(shù)據(jù)處理

首先對下載的MODIS L1B數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括輻射校正、幾何校正，利用附帶的輻射定標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行定標(biāo)，得到MODIS L2級數(shù)據(jù)，整個過程使用NASA發(fā)布的SeaDAS軟件完成。對L2級數(shù)據(jù)截取24°N～25°N，118°E～120°E區(qū)域作為研究區(qū)域。

利用生成的L2數(shù)據(jù)，提取研究區(qū)域水質(zhì)參數(shù)進(jìn)行分析，特征參數(shù)包括：海水葉綠素a濃度(Chl-a)、海水表面溫度(SST)、海水反射率(Rrs)、歸一化離水輻射率(nLw)。采用的技術(shù)路線如圖1所示。

圖1 技術(shù)路線

3.1 葉綠素a濃度反演

通過遙感影像反演葉綠素a濃度，就必須建立葉綠素a濃度與海水反射率或者離水輻射率之間的函數(shù)關(guān)系。根據(jù)張春桂[11]等人的研究，通過對比MODIS OC2標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)驗算法、OC3標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)驗算法和Clark半分析算法，發(fā)現(xiàn)OC3標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)驗算法比較適合于福建近海葉綠素a濃度反演，所以本文采用MODIS OC3標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)驗算法[11]：

Cchla=10(0.283-2.753R+1.457R2+0.659R3-1.403R4)

(1)

R=lg[max(Rrs(443,488))/Rrs(551)]

(2)

其中，Cchla表示葉綠素a濃度，R表示OC3算法的波段比率，Rrs(λ)為波段λ的反射率，其中，443，488，551分別對應(yīng)MODIS第9、10、12波段的中心波長。提取的葉綠素a濃度時間序列如圖2所示。

3.2 海水表面溫度反演

海水表面溫度(SST)是重要的海洋環(huán)境參數(shù)，可以輔助判別赤潮的發(fā)生與否。通用的海水表面溫度反演算法包括[12]：

SST=c1+c2*T31+c3*|T31-T32|+c4*(secθ-1)(T31-T32)

(3)

(4)

公式(3)中，c1-4為回歸系數(shù)，θ為衛(wèi)星天頂角，可以通過輻射定標(biāo)數(shù)據(jù)獲得，Ti為波段i的亮溫，通過公式(4)得到；公式(4)中C1=3.74151×10-22(W·m2)，C2=0.0143879(m·K)，λi是i波段的中心波長(m)，I(λi)是熱紅外波段的光譜輻照度。

公式(3)中，c1～4通過回歸得到，其數(shù)值為4.9261、0.9888、0.1301、1.627。提取的海水表面溫度時間序列如圖3所示。

圖3 時間序列海水表面溫度

3.3 Rrs、nLw比值模型

大量研究表明，正常海洋水體和赤潮水體的光譜存在明顯差異[13-16]：赤潮水體在波長440nm～460nm和650nm～670nm分別有兩個吸收峰，在波長560nm～580nm和690nm～710nm有兩個反射峰，而正常海洋水體沒有。

MODIS第3波段(459nm～479nm)信息中含有水體的吸收信息，第4波段(545nm～565nm)信息中含有赤潮水體的反射信息，可以利用這兩個波段反射率的比值建立模型。再輔助使用MODIS第9(438nm～448nm)、第11(526nm～536nm)波段的歸一化離水輻射率比值來識別赤潮。

Rrs(551)/Rrs(469)>Cr

(5)

nLw531/nLw443>Cnw

(6)

其中，Rrs(469)、Rrs(551)是MODIS第3、4波段的反射率；nLw531、nLw443是MODIS第9、第11波段歸一化離水輻射率，Cr、Cnw是赤潮水體識別常數(shù)，其值的大小與發(fā)生赤潮的海區(qū)和赤潮藻種有關(guān)。由于波段比值區(qū)間范圍差異大，無法使用統(tǒng)一的圖例，所以本文僅展示一景為例，見圖4、圖5。

圖4 Rrs551/Rrs469

圖5 nLw531/nLw443

4 結(jié)果分析

4.1 水質(zhì)參數(shù)時間變化規(guī)律分析

從圖2可以看出7月23日廈門大金門島以南海域葉綠素a濃度(Chl-a)已經(jīng)超出正常水平，有少量海域已經(jīng)達(dá)到了10mg/m3以上，無論Terra還是Aqua影像都顯示7月26日廈門島以東海域Chl-a很高，而到7月31日Chl-a迅速降低，低于10mg/m3以下，之后的影像顯示Chl-a正常。

從圖3可以看到從7月23日到8月11日，沿海岸海水的表面溫度都高于遠(yuǎn)離海岸的地區(qū)，相差將近10℃，而7月26日的Terra影像顯示遠(yuǎn)離海岸地區(qū)的海水表面溫度整體高于其他時相，7月26日的Aqua影像上廈門大金門島以西、以南海域海水表面溫度驟降，8月8日、8月11日的影像海水表面溫度較低，保持在25℃左右。

從圖4、圖5中看出近海水域的比值大于遠(yuǎn)洋區(qū)域，圖中發(fā)現(xiàn)的零星亮點是比值較大的區(qū)域，可以判定為赤潮可能發(fā)生的區(qū)域。

葉綠素a濃度是最主要的赤潮特征參數(shù)，海水表面溫度是海水中藻類繁殖的重要客觀條件，對葉綠素a濃度、海水表面溫度進(jìn)行統(tǒng)計。首先對特征提取后的圖像作掩膜處理，去掉陸地、云及耀斑等無效數(shù)據(jù)，只留下有效的海洋水體信息，設(shè)定0～1000mg/m3為有效葉綠素a濃度值，-2℃～45℃為有效溫度，然后依次計算統(tǒng)計葉綠素a濃度、海水表面溫度，得到每一時相的葉綠素a濃度和海水表面溫度的最小值、最大值、平均值、方差(表1、表2)。

從表1中可以看出：6個時相的葉綠素a濃度平均值、方差變化不大，7月26日Aqua和Terra影像的最大值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他時相。從表2中可以看出：6個海水表面溫度平均值基本上穩(wěn)定在26℃～28℃，7月26日Aqua影像最大值略大于其他時相，7月26日Terra影像的方差大于其他時相。

表1 MODIS葉綠素a濃度統(tǒng)計數(shù)據(jù)

表2 MODIS海水表面溫度統(tǒng)計數(shù)據(jù)

綜合以上，可以得到葉綠素a濃度在赤潮發(fā)生前就開始在廈門大金門島以南緩慢增加，赤潮發(fā)生時廈門島以東大面積快速增高，赤潮退散后降低；海水表面溫度除了赤潮最為嚴(yán)重時先增后減外其余變化平穩(wěn)；Rrs、nLw比值不能明確顯示赤潮發(fā)生，僅在赤潮最為嚴(yán)重的時候有零星高值。

4.2 赤潮水體與非赤潮水體特征分析

從上面的圖表不能體現(xiàn)赤潮水體和非赤潮水體在赤潮發(fā)生前、中、后的變化特征，因此根據(jù)中國海洋信息網(wǎng)資料數(shù)據(jù)[10]在廈門大金門島嶼附近以及泉州附近地區(qū)分別截取兩個大小基本相同的AOI以代表赤潮水體和非赤潮水體。然后統(tǒng)計各自范圍內(nèi)有效像元的葉綠素a濃度、海水表面溫度、Rrs、nLw比值。葉綠素a濃度、海水表面溫度有效值同之前設(shè)置的一致，在Rrs、nLw有效值設(shè)置上，為了剔除兩個波段中陸地、云層等非水體區(qū)域，即比值小于等于1的區(qū)域，設(shè)1.000001～100000為有效值。赤潮水體和非赤潮水體的特征參數(shù)時間變化如圖6所示，其中，7月26日數(shù)值是Terra和Aqua的平均值。

圖6 赤潮與非赤潮水體特征參數(shù)時間變化趨勢

從圖6可以看出，赤潮水體的各項數(shù)值均大于非赤潮水體；除海水表面溫度以外，其余三種特征的曲線很相似，在7月26日有一個明顯的峰值，7月31日以后數(shù)值平穩(wěn)回落。

非赤潮水體水質(zhì)參數(shù)在赤潮發(fā)生前、中、后變化不大，拐點不明顯；赤潮水體水質(zhì)參數(shù)赤潮發(fā)生前、中、后變化明顯，且在赤潮發(fā)生時有明顯的數(shù)值拐點。

圖6(b)海水表面溫度的曲線與其他特征曲線有所差異，通過進(jìn)一步分析表明：海水表面溫度不是赤潮發(fā)生的決定性因素，根據(jù)溫度變化無法判斷是否發(fā)生赤潮，上升流也可能帶來溫度的變化，而海表溫度法對表面溫度變化不大的赤潮也不適用[17]。此外，根據(jù)霍文毅等[18]的研究得知，中肋骨條藻在海水溫度0℃～37℃內(nèi)均可生長，其最適宜增殖溫度為24℃～28℃，作為對比，東海原甲藻(Prorocentrum donghaiense)的適溫范圍是16℃～23℃[19]，其爆發(fā)時的水溫為17℃～20℃[20-21]，因此利用海水表面溫度可以輔助判別赤潮藻類類型。

4.3 赤潮分布區(qū)域提取與分析

通過以上對赤潮和非赤潮水體特征的變化分析，可以綜合利用Chl-a、Rrs比值、nLw比值等參數(shù)進(jìn)行赤潮信息的提取。要準(zhǔn)確地提取出赤潮信息，合理設(shè)置各參數(shù)特征閾值是關(guān)鍵。

本文中葉綠素a濃度閾值的選取使用固定閾值法，通過葉綠素a濃度平均值與方差的宏觀比較以及赤潮水體和非赤潮水體的葉綠素a濃度對比分析，將葉綠素a濃度閾值設(shè)為赤潮水體時間7月26日的均值10mg/m3。

Rrs比值、nLw比值的閾值設(shè)定與葉綠素a濃度閾值選取相同，直接把赤潮水體時間7月26日的峰值設(shè)為閾值，即Rrs551/Rrs469閾值1.8，nLw531/nLw443閾值2.8。

將葉綠素a濃度、Rrs比值、nLw比值異常圖疊加分析，得到異常圖的時間序列，如圖7所示，其中紅色代表赤潮發(fā)生區(qū)域，藍(lán)色為正常區(qū)域。

從圖7可以看出：赤潮從7月23日起就出現(xiàn)在廈門大金門島以南的小范圍海域，集中爆發(fā)是在7月26日，聚集在廈門島以東區(qū)域，7月31日赤潮基本退去。

圖7 水體異常圖(圖中藍(lán)色區(qū)域表示海域，紅色區(qū)域表示赤潮)

根據(jù)新華網(wǎng)對此次赤潮的報道[22]，7月26日，赤潮面積約25km2，主要位于廈門同安灣頂瓊頭以及鱷魚嶼以南海域；7月28日，赤潮面積擴(kuò)大到約105km2，其中廈門同安灣海域擴(kuò)大到約60km2，廈門西海域出現(xiàn)約25km2，東部海域出現(xiàn)約20km2；7月30日，赤潮面積減少到20km2，其中廈門同安灣15km2，西海域減少到5km2，東部海域赤潮消失。本文所提取的不同時間段的赤潮分布與該報道大體吻合。

5 結(jié)束語

本文通過分析2011年福建廈門海域赤潮水體與非赤潮水體的特征變化，得到如下主要結(jié)論：

①葉綠素a濃度在赤潮發(fā)生前變化很小，赤潮發(fā)生時迅速升高，赤潮退去后平穩(wěn)下降；海水表面溫度變化平穩(wěn)；Rrs比值、nLw比值在赤潮最為嚴(yán)重時出現(xiàn)極大值。赤潮水體葉綠素a濃度、海水表面溫度、Rrs比值、nLw比值均大于非赤潮水體，赤潮水體在赤潮發(fā)生時變化明顯，有明顯極值點。

②利用時間序列葉綠素a濃度變化提取赤潮的效果最好，海水表面溫度可以用于輔助判別赤潮藻類，Rrs比值、nLw比值可以輔助判別出赤潮最為嚴(yán)重的區(qū)域。

由于云層遮擋以及影像質(zhì)量等原因，使得遙感數(shù)據(jù)的時間序列不是很完整，且MODIS 1km數(shù)據(jù)在空間分辨率上不具有優(yōu)勢，對更為準(zhǔn)確地提取赤潮面積信息有較大的限制，下一步將開展更多赤潮案例的研究，完善基于時間序列遙感數(shù)據(jù)的赤潮監(jiān)測方法。

參考文獻(xiàn)：

[1] 王其茂，馬超飛，唐軍武，等.EOS/MODIS遙感資料探測海洋赤潮信息方法[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用，2006，21(1)：6-10.

[2] 叢丕福，曲麗梅，王臣立，等.基于MODIS 模擬的遼東灣葉綠素a的遙感反演模型[J].生態(tài)環(huán)境學(xué)報，2009，18(6)：2057-2060.

[3] 李繼龍，唐援軍，鄭嘉淦，等.利用MODIS遙感數(shù)據(jù)探測長江口及鄰近海域赤潮初步研究[J].海洋漁業(yè)，2007，29(1)：25-30.

[4] 孫麗雅，陳蕓芝，汪小欽.時間序列MODIS數(shù)據(jù)赤潮信息提取研究[J].遙感信息，2012，27(3)：71-77.

[5] KIM Y，BYUN Y，KIM Y，et al.Detection of Cochlodinium polykrikoides red tide based on two-stage filtering using MODIS data[J].Desalination，2009，249(3)：1171-1179.

[6] CARVALHO G A，MINNETT P J，F(xiàn)LEMING L E，et al.Satellite remote sensing of harmful algal blooms：A new multi-algorithm method for detecting the Florida Red Tide(Karenia brevis)[J].Harmful Algae，2010，9(5)：440-448.

[7] SON Y B，ISHIZAKA J，JEONG J C，et al.Cochlodinium polykrikoides red tide detection in the South Sea of Korea using spectral classification of MODIS data[J].Ocean Science Journal，2011，46(4)：239-263.

[8] MORADI M，KABIRI K.Red tide detection in the Strait of Hormuz(east of the Persian Gulf)using MODIS fluorescence data[J].International Journal of Remote Sensing，2012，33(4)：1015-1028.

[9] 顧德宇，許德偉，陳海穎.赤潮遙感進(jìn)展與算法研究[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用，2003，18(6)：434-440.

[10] 中國海洋信息網(wǎng).2011年中國海洋環(huán)境質(zhì)量公報[EB/OL].http：//www.coi.gov.cn/gongbao/nrhuanjing/nr2011/201207/t20120710_23200.html.

[11] 張春桂，曾銀東，張星，等.海洋葉綠素a濃度反演及其在赤潮監(jiān)測中的應(yīng)用[J].應(yīng)用氣象學(xué)報，2007，18(6)：821-831.

[12] 劉良明，周軍元.MODIS數(shù)據(jù)的海洋表面溫度反演[J].地理空間信息，2006，4(2)：7-9.

[13] 丘仲鋒，崔廷偉，何宜軍.基于水體光譜特性的赤潮分布信息MODIS遙感提取[J].光譜學(xué)與光譜分析，2011，31(8)：2233-2237.

[14] 王林，趙冬至，楊建洪，等.赤潮對近岸水體生物光學(xué)特性的影響[J].環(huán)境科學(xué)，2011，32(10)：2855-2860.

[15] 申力，許惠平，吳萍.基于光譜特征的MODIS影像東海水體類別信息提取[J].遙感信息，2011(3)：71-76.

[16] 張濤，蘇奮振，楊曉梅，等.MODIS遙感數(shù)據(jù)提取赤潮信息方法與應(yīng)用——以珠江口為例[J].地理信息科學(xué)學(xué)報，2009，11(2)：244-249.

[17] 吳文謹(jǐn).基于光譜曲線特性和波譜角分類的赤潮監(jiān)測方法[J].遙感信息，2009(8)：50-54.

[18] 霍文毅，俞志明，鄒景忠，等.膠州灣中肋骨條藻赤潮與環(huán)境因子的關(guān)系[J].海洋與湖沼，2001，32(3)：311-318.

[19] 夏平，陸斗定，朱德弟，等.浙江近岸海域赤潮發(fā)生的趨勢與特點[J].海洋學(xué)研究，2007，25(2)：47-56.

[20] 陳翰林，呂頌輝，張傳松，等.2004年東海原甲藻赤潮爆發(fā)的現(xiàn)場調(diào)查和分析[J].生態(tài)科學(xué)，2006，25(3)：226-230.

[21] 張秀芳，劉永健.東海原甲藻Prorocentrum donghaiense Lu 生物學(xué)研究進(jìn)展[J].生態(tài)環(huán)境，2007，16(3)：1053-1057.

[22] 新華網(wǎng).廈門海域發(fā)生赤潮暫未發(fā)現(xiàn)有毒赤潮藻類[EB/OL].http：//news.xinhuanet.com/2011-07/31/c_121749922.htm.