黃渤海懸浮顆粒物密度的空間分布及其對固有光學(xué)特性的影響*

蘇校平，孫德勇，丘仲鋒，王勝強，路 穎，吳晨穎，葉之翩，岳小媛

(南京信息工程大學(xué)海洋科學(xué)學(xué)院，江蘇南京 210044)

黃渤海懸浮顆粒物密度的空間分布及其對固有光學(xué)特性的影響*

蘇校平，孫德勇**，丘仲鋒，王勝強，路 穎，吳晨穎，葉之翩，岳小媛

(南京信息工程大學(xué)海洋科學(xué)學(xué)院，江蘇南京 210044)

懸浮顆粒物密度 固有光學(xué)特性 時空分布 黃渤海

0 引言

【研究意義】水色受懸浮顆粒物的影響最為顯著,這是我國近海水體光學(xué)特性的普遍特點之一[1-2]，懸浮顆粒物在很大程度上控制著海水固有光學(xué)特性的變化，因此它在沿海水域中起著十分重要的作用[3]。除此之外，懸浮顆粒物還影響水體的光場變化，進而影響海洋的初級生產(chǎn)力[4]。懸浮顆粒物密度，是描述懸浮顆粒物的一個重要物理參數(shù)。了解懸浮顆粒密度的空間分布特征，對懸浮顆粒動力學(xué)過程、海洋環(huán)境控制因素以及海洋水色遙感機理與應(yīng)用的深入理解具有重要意義。在懸浮顆粒物含量較高的黃渤海海域，懸浮顆粒物密度對水體生物和化學(xué)過程都起著極其重要的作用，其分布以及對固有光學(xué)特性的影響機制研究也對海洋水色遙感研究具有重要意義[5]?！厩叭搜芯窟M展】國外學(xué)者在懸浮顆粒物與固有光學(xué)特性的關(guān)系上已經(jīng)做了大量工作。Neukermans等[6]開展了在光學(xué)性質(zhì)復(fù)雜的海域中懸浮顆粒物密度對衰減系數(shù)和后向散射系數(shù)的影響研究，得到了懸浮顆粒物密度與固有光學(xué)特性的理論公式，并將懸浮顆粒物密度與平均粒徑結(jié)合研究，得到了比衰減系數(shù)變化幾乎全部受這兩個量影響的結(jié)論；Boss等[7]研究證實了懸浮顆粒物濃度與固有光學(xué)特性之間的密切關(guān)系；Babin等[4]對于近岸和大洋水體懸浮顆粒物濃度與光散射特性的關(guān)系進行了研究探討。Bowers等[8]證明礦物質(zhì)占多數(shù)的陸架淺海中散射系數(shù)的變化主要受密度影響。同時，國內(nèi)學(xué)者已經(jīng)開展了關(guān)于懸浮顆粒物濃度以及水體固有光學(xué)特性的研究。劉煒等[1]利用2003年4月黃東海實驗數(shù)據(jù)對中國黃東海海區(qū)的懸浮顆粒物的散射特性進行了研究；李銅基等[2]對中國近海水體的后向散射系數(shù)進行了相關(guān)研究；虞蘭蘭等[9]基于2006年6月以及2007年1月實測數(shù)據(jù)，對中國黃、東海的懸浮顆粒物濃度及其分布進行了研究；孫德勇等[10]主要針對內(nèi)陸二類水體固有光學(xué)特性及其季節(jié)性差異進行了研究?！颈狙芯壳腥朦c】前人多以實驗室測量和理論運算為主研究懸浮顆粒物對固有光學(xué)特性的影響，而對于現(xiàn)場測量數(shù)據(jù)的應(yīng)用以及懸浮顆粒物密度對固有光學(xué)特性的影響研究比較少。【擬解決的關(guān)鍵問題】利用現(xiàn)場測量儀器實測黃渤海水體固有光學(xué)特性(包括衰減系數(shù)、散射系數(shù)、后向散射系數(shù)、比衰減系數(shù)、比散射系數(shù)、比后向散射系數(shù)、衰減效率、散射效率和后向散射效率)，以及懸浮顆粒物濃度，同時結(jié)合其他相關(guān)參量間接計算懸浮顆粒物的密度，得到其空間分布特征并分析懸浮顆粒物密度對固有光學(xué)特性的影響。

1 材料與方法

1.1 觀測站位

研究區(qū)域為黃海和渤海，研究數(shù)據(jù)集由2014年11月和2015年8月兩個航次的測量數(shù)據(jù)組成。航次站位分布分別如圖1所示。

圖1 航次調(diào)查站位(a:2014年11月航次;b:2015年8月航次)

Fig.1 Locations of the sampling station(a:In November 2014 voyage;b:In August 2015 voyage)

1.2 數(shù)據(jù)測量及處理

總體積濃度VC、粒子數(shù)濃度NC均由LISST-100 X (Type C)現(xiàn)場激光粒度儀測量得到， LISST-100 X (Type C)根據(jù)激光的衍射原理，運用Mie散射理論，可區(qū)分32個呈對數(shù)分布的粒級并可以給出每個粒級的體積濃度[VC]i(i=1～32)。儀器得到的數(shù)據(jù)為不同粒徑粒子的體積濃度，將前32列數(shù)據(jù)求和得到懸浮顆粒物總體積濃度VC。將懸浮顆粒物近似看做球體，則單位體積內(nèi)所含的粒子個數(shù)由下式得：

V(D)=N′(D)(πD3/6)，

(1)

其中，V(D)為32個不同粒級粒子各自的體積濃度，D為對應(yīng)的每個粒級粒徑大小。

N(D)=N′(D)/ΔD，

(2)

△D為每個粒級的尺寸范圍，N(D)為每單位尺寸、單位體積濃度所含的粒子個數(shù)(粒子數(shù)·m-3·μm-1)。具體原理及處理步驟可見儀器說明[11]。

粒子光束衰減系數(shù)cp和散射系數(shù)bp均由AC-S水體光吸收-衰減系數(shù)測量儀測得。實際操作中需要對AC-S測得的衰減系數(shù)和吸收系數(shù)的原始數(shù)據(jù)進行溫度、鹽度和散射校正，最終得到的水體散射系數(shù)bnw是校正后的水體衰減系數(shù)cnw與吸收系數(shù)anw的差，即

bnw=cnw-anw，

(3)

設(shè)純水的散射系數(shù)為bw，則懸浮顆粒物的散射系數(shù)bp為

bp=bnw-bw。

(4)

后向散射系數(shù)bbp的測量儀器為六通道后向散射儀(HS6)。HS6在412～852 nm之間有6個波段配置，通過測量出140°處的體散射函數(shù)U(θ)然后計算得到后向散射系數(shù)[12]。HS6使用時的數(shù)據(jù)校正主要為sigma校正。假設(shè)后向散射系數(shù)為bbp，沒有校正過的是bpu，校正系數(shù)為e,則校正方法如下：

bbp=e·bpu。

(5)

TSM是運用LISST-100 X (Type C)結(jié)合GF/F濾膜測定得到。通過Neukermans等[6]的研究，得出ρa與TSM和VC的關(guān)系見式(6):

(6)

(7)

(8)

(9)

平均衰減效率Qce是由式(10)(11)推導(dǎo)而來，其中，AC為總粒子截面積濃度，是由LISST-100 X(Type C)粒度儀測出32個粒級的截面積濃度后求和得到的總的截面積濃度。

(10)

(11)

其中，粒徑D由LISST-100 X (Type C)粒度儀測得。由式(10)(11)推導(dǎo)出式(12)(文獻(xiàn)[12])。

(12)

同理，由式(10)(13)推導(dǎo)出式(14)，計算得到平均散射效率Qbe：

(13)

(14)

由式(10)和式(15)推導(dǎo)出式(16)，計算得到平均后向散射效率Qbbe

(15)

(16)

2 結(jié)果與分析

2.1 實測數(shù)據(jù)處理

表1 2014年11月航次光學(xué)參量統(tǒng)計結(jié)果

Table 1 Statistical parameters of data collected in the Yellow Sea and Bohai Sea in November 2014

參量Parameters最小值Minimum最大值Maximum平均值Mean標(biāo)準(zhǔn)差SD變異系數(shù)CV(%)TSM(mg/L)0．04447．685．8999．514161．3ρa(kg/L)0．0060．8750．2220．15569．82VC(μL/L)3．31151．225．5232．28126．5cp(m-1)12．1520．8116．312．44615．00bp(m-1)0．09518．072．2213．741168．4bbp(m-1)0．0010．6630．0570．116203．5c?p(m2/g)0．402428．119．2653．03275．3b?p(m2/g)0．006141．54．90419．22391．9b?bp(m2/g)4E040．1360．0090．017188．9Qce1．503131．547．8538．8981．27Qbe0．01494．908．11515．65192．9Qbbe0．0020．0520．0250．01560．00

表2 2015年8月航次光學(xué)參量統(tǒng)計結(jié)果

Table 2 Statistical parameters of data collected in the Yellow Sea and Bohai Sea in August 2015

參量Parameters最小值Minimum最大值Maximum平均值Mean標(biāo)準(zhǔn)差SD變異系數(shù)CV(%)TSM(mg/L)0．77331．415．5785．692102．1ρa(kg/L)0．0310．9510．2510．17870．88VC(μL/L)7．469118．125．7822．687．64cp(m-1)10．0526．6715．112．62917．4bp(m-1)0．1168．3310．6961．13162．3bbp(m-1)0．0010．3260．0160．045285．3c?p(m2/g)0．55519．35．064．02279．49b?p(m2/g)0．0321．230．1570．171108．9b?bp(m2/g)0．0010．0120．0020．002119．5Qce0．251．9141．0670．45342．47Qbe0．0050．1560．0370．03183．44Qbbe0．0010．0030．0010．001127．1

圖2直觀分析了兩個航次cp、bp、bbp數(shù)值分布情況。2014年11月航次cp數(shù)值分布以18左右最多(圖2a)；數(shù)值上bp比較小，bbp最小，但二者分布皆比較均勻(圖2b和2c)。2015年8月航次cp數(shù)值分布在15左右較多，整體分布比較規(guī)律，無值處很少(圖2d)；該航次bp仍然比較小但大于bbp，二者分布比較規(guī)律，缺值區(qū)域較少(圖2e和2f)。

同理，兩個航次Qce、Qbe、Qbbe的數(shù)值分布如圖4所示：2014年11月航次Qce分布比較均勻，以小于10為主(圖4a)；數(shù)值上Qbe較小，1附近較多且分布比較均勻(圖4b)；Qbbe數(shù)值上最小，分布規(guī)律而且均勻(圖4c)。2015年8月航次的Qce分布比較均勻，數(shù)值以1.5左右為主(圖4d)；Qbe比較小，多數(shù)分布在0.05以內(nèi)，缺值區(qū)域較多(圖4e)；Qbbe數(shù)值上最小，多數(shù)分布在0.000 16左右，缺值區(qū)域較少，分布較均勻(圖4f)。

為了直觀分析比較懸浮顆粒物密度變化，圖5給出了兩個航次密度的頻數(shù)分布，由圖5可見，兩個航次ρa整體分布都比較均勻且分布趨勢相似，缺值區(qū)域較少。兩個航次的數(shù)值分布區(qū)間大致相同，2014年11月航次在0.2附近的樣本數(shù)比較密集，而2015年8月航次中落在0.1左右的樣本數(shù)較多。

圖2 2014年11月(a～c)和2015年8月(d～f)航次cp、bp、bbp的頻數(shù)分布

圖3 2014年11月(a～c)和2015年8月(d～f)航次、、的頻數(shù)分布

圖4 2014年11月(a～c) 和2015年8月(d～f)航次Qce、Qbe、Qbbe的頻數(shù)分布

圖5 2014年11月(a)和2015年8月(b)航次ρa的頻數(shù)分布

Fig.5 Frequency distribution of ρain November 2014(a) and August 2015(b)

2.2 懸浮顆粒物密度的空間分布

對于2014年11月航次，表層在渤海大部和黃海北部以及中部懸浮顆粒物密度比較小，黃河口及山東半島附近增大，黃海南部密度從中間向兩側(cè)降低，兩側(cè)出現(xiàn)極低值(圖6a)；中層懸浮顆粒物密度除渤海和黃海中部有小片高值外，大部分海域密度比表層要低，最大值出現(xiàn)在黃海中部(圖6b)；底層在渤海東部、大清河附近以及山東半島南部密度較大，其他海域較小，底層最大值出現(xiàn)在黃海中部，圍繞最大值向四周密度降低，至黃海南部最低(圖6c)。對于2015年8月航次，表層極大值出現(xiàn)在大清河附近，除了黃河口附近，整個渤海密度都比較大，黃海密度較低，以黃海南部為中心向兩側(cè)密度增加(圖6d)；中層渤海密度明顯小于表層，大清河附近海域以及渤海東北海域密度較大，整個中層密度最大值出現(xiàn)在黃海東北部和東南部小片海域，山東半島附近及黃海中部偏西部分海域密度較大，其他海域密度均較小(圖6e)，由于數(shù)據(jù)缺失，只能得到底層黃海中部和南部海域密度分布；底層整體趨勢為以黃海中部的極大值為中心向四周密度降低，鹽城東側(cè)出現(xiàn)極小值(圖6f)。綜上可知，兩個航次懸浮顆粒物密度的空間分布比較復(fù)雜，但整體趨勢顯示中層密度要小于表層和底層。在各層密度分布圖中，黃河口附近均有密度偏小值區(qū)域，山東半島附近有密度偏大值區(qū)域，隨著深度增加該大值區(qū)域有南移并增大的趨勢。

圖6 2014年11月航次(a～c)和2015年8月航次(d～f)表、中、底3個層次密度分布

Fig.6 Density distribution of surface,middle and bottom in November 2014 (a～c) and August 2015 (d～f)

2.3 密度對固有光學(xué)特性影響分析

2.3.1 對cp、bp、bbp的影響

分別利用兩個航次數(shù)據(jù)做回歸分析，結(jié)果如圖7所示，各量之間回歸方程及決定系數(shù)見表3。2014年11月航次有7%的cp受ρa影響，而2015年8月航次中有1%的cp受ρa影響，兩年的匯總量中，有約2%的cp受ρa影響(圖7a)。2014年11月航次有約6%的bp受ρa影響，2015年8月航次有約4%的bp受ρa影響，兩年的匯總量中，有約2%的bp受ρa影響(圖7b)。2014年11月航次，有11%的bbp受ρa影響，2015年8月航次中有約7%的bbp受ρa影響，兩年的匯總量中，有約7%的bbp受ρa影響(圖7c)。由此可知，整體上兩個航次的懸浮顆粒物密度與cp、bp、bbp的相關(guān)性都較小。

圖7 兩個航次以及兩個航次匯總的ρa與 cp、bp、bbp擬合

Fig.7 Density of two voyages and the summary of two voyages fitted to cp,bpand bbp

表3ρa分別與cp、bp和bbp的回歸方程及決定系數(shù)

Table 3 The regression equation and correlation factor ofρawithcp,bpandbbprespectively

所在圖表Figure數(shù)據(jù)來源Dataset方程類型Equationtype回歸方程Regression決定系數(shù)R2DeterminationcoefficientR2P值PvalueFig．7a2015年8月航次InAugust2015voyage指數(shù)Exponentialy=15．18e-0．07x0．010．66>0．05Fig．7a2014年11月航次InNovember2014voyage對數(shù)Logarithmicy=0．97ln(x)+17．930．070．12>0．05Fig．7a兩個航次匯總Inbothvoyages對數(shù)Logarithmicy=0．46ln(x)+16．420．020．13>0．05Fig．7b2015年8月航次InAugust2015voyage指數(shù)Exponentialy=0．34e0．91x0．040．42>0．05Fig．7b2014年11月航次InNovember2014voyage乘冪Powery=0．35x-0．410．060．16>0．05Fig．7b兩個航次匯總Inbothvoyages對數(shù)Logarithmicy=-0．49ln(x)+0．610．020．23>0．05Fig．7c2015年8月航次InAugust2015voyage乘冪Powery=0．01x0．430．110．48>0．05Fig．7c2014年11月航次InNovember2014voyage乘冪Powery=0．04x0．680．070．11>0．05Fig．7c兩個航次匯總Inbothvoyages乘冪Powery=0．02x0．510．070．19>0．05

2.3.3 對Qce，Qbe,Qbbe的影響

利用得到的數(shù)據(jù)做散點圖并做回歸分析，結(jié)果如圖9所示，各量之間回歸方程及決定系數(shù)見表5。2014年11月航次有6%的Qce變化受ρa影響，而2015年8月航次中只有4%，兩年的匯總量中有6%的Qce變化受ρa影響(圖9a)； 2014年11月航次中有10%的Qbe變化受ρa影響，而2015年8月航次有19%，兩年的匯總量中有10%的Qbe變化受ρa影響(圖9b)； 2014年11月航次有16%的Qbbe變化受ρa影響，而2015年8月航次中有24%，兩年的匯總量中有1%的Qbbe變化受ρa影響(圖9c)。綜上所述，ρa與Qbbe的相關(guān)性比其他兩個量大很多，2014年11月航次ρa與Qbbe的相關(guān)性要比與Qce和Qbe兩個量大，但是仍然不及ρa與比固有光學(xué)量的相關(guān)性。

3 討論

渤海的大清河和灤河附近密度值比較大，原因可能是灤河向渤海注入的大量泥沙產(chǎn)生堆積，使得近岸水深較淺，較淺的海水受風(fēng)、波浪和流的影響使得水體底層運動比較活躍，易形成再懸浮，造成灤河附近底層密度高于表層。黃河口附近的密度偏小區(qū)域可能是由于黃河河口屬于弱潮陸相河口，其突出特點有二：一是水少沙多、沙粗、洪枯懸殊、洪峰陡漲陡落，二是潮差相對小、海潮流速也小、海洋動力弱等[13]。由于較弱的海洋動力以及較粗的泥沙導(dǎo)致再懸浮不活躍，因此該區(qū)域懸浮顆粒物密度較小。山東半島附近隨著深度增加有南移趨勢的密度大值區(qū)域可能是由黃海沿岸流引起的。黃海沿岸流水色渾濁，帶有大量懸浮顆粒物而且具有冬強夏弱的特點。本研究采用的兩個航次數(shù)據(jù)均來自秋冬季節(jié)，北風(fēng)占主導(dǎo)地位，向南流動的黃海沿岸流增強，因此呈現(xiàn)上述現(xiàn)象及趨勢。

所在圖表Figure數(shù)據(jù)來源Dataset方程類型Equationtype回歸方程Regression決定系數(shù)R2DeterminationcoefficientR2P值PvalueFig．8a2015年8月航次InAugust2015voyage指數(shù)Exponentialy=8．08e-3．05x0．515．53E10<0．05Fig．8a2014年11月航次InNovember2014voyage乘冪Powery=0．96x-1．070．510．005<0．05Fig．8a兩個航次匯總Inbothvoyages乘冪Powery=0．97x-0．940．500．001<0．05Fig．8b2015年8月航次InAugust2015voyage指數(shù)Exponentialy=0．18e-1．98x0．210．007<0．05Fig．8b2014年11月航次InNovember2014voyage乘冪Powery=0．02x-1．460．330．018<0．05Fig．8b兩個航次匯總Inbothvoyages乘冪Powery=0．03x-1．080．260．019<0．05Fig．8c2015年8月航次InAugust2015voyage指數(shù)Exponentialy=0．01e-1．27x0．070．396>0．05Fig．8c2014年11月航次InNovember2014voyage乘冪Powery=0．01x-0．380．100．052>0．05Fig．8c兩個航次匯總Inbothvoyages乘冪Powery=0．01x-0．420．090．031<0．05

圖9 兩個航次以及兩個航次匯總的ρa與Qce、Qbe、Qbbe散點圖

Fig.9 Density of two voyages and the summary of two voyages fitted to Qce,Qbeand Qbbe

表5ρa分別與Qce、Qbe及Qbbe的回歸方程及決定系數(shù)

Table 5 The regression equation and correlation factor ofρawithQce,QbeandQbberespectively

所在圖表Figure數(shù)據(jù)來源Dataset方程類型Equationtype回歸方程Regression決定系數(shù)R2DeterminationcoefficientR2P值PvalueFig．9a2015年8月航次InAugust2015voyage乘冪Powery=1．18x0．130．040．152>0．05Fig．9a2014年11月航次InNovember2014voyage指數(shù)Exponentialy=42．59e-1．94x0．060．198>0．05Fig．9a兩個航次匯總Inbothvoyages乘冪Powery=15．05x-0．340．060．116>0．05Fig．9b2015年8月航次InAugust2015voyage乘冪Powery=0．55x0．410．190．045<0．05Fig．9b2014年11月航次InNovember2014voyage乘冪Powery=0．34x-0．730．100．219>0．05Fig．9b兩個航次匯總Inbothvoyages乘冪Powery=0．08x-0．470．100．160>0．05Fig．9c2015年8月航次InAugust2015voyage乘冪Powery=0．01x0．570．240．009<0．05Fig．9c2014年11月航次InNovember2014voyage乘冪Powery=0．04x0．360．160．003<0．05Fig．9c兩個航次匯總Inbothvoyages對數(shù)Logarithmicy=0．01ln(x)+0．020．010．383>0．05

4 結(jié)論

在研究黃渤海的懸浮顆粒物密度對固有光學(xué)特性的影響時，本文所研究的散射系數(shù)和后向散射系數(shù)均選取波段640 nm作為參考波長，并未對其它波段進行研究，下一步可對不同波長處的影響進行分析，量化其光譜差異性。同時，在空間分布上，本研究僅選取兩個航次數(shù)據(jù)，接下來可選取長時間序列數(shù)據(jù)對空間分布進行定性研究。

致謝

感謝中國海洋大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院張亭祿老師的支持，感謝陳樹果博士在野外數(shù)據(jù)觀測過程中給予的幫助。

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(責(zé)任編輯：陸 雁)

Spatial Distribution of Suspended Particle Density in the Yellow Sea and Bohai Sea and Its Effect on Inherent Optical Properties

SU Xiaoping，SUN Deyong，QIU Zhongfeng，WANG Shengqiang，LU Ying, WU Chenying，YE Zhipian，YUE Xiaoyuan

(School of Marine Science，Nanjing University of Information Science &Technology，Nanjing，Jiangsu，210044，China)

【Objective】To study the spatial distribution characteristic of suspended particle density in the Yellow Sea and Bohai Sea and its impact on the inherent optical properties (IOPs) of the water bodies.【Methods】The in situ data in November 2014 and August 2015 were collected to get the suspended particle density and draw the map of spatial distribution.Fitting analysis was conducted between the data of suspended particle density and those of inherent optical properties.【Results】In the surface,middle and bottom layers,the suspended particle density in the areas around the Yellow River Estuary was relatively low,while that around the Shandong Peninsula was relatively high.And the areas with high suspended particle density tended to move southwardly with the depth increasing.The P value of the fitting between the suspended particle density and the mass-specific inherent optical properties was less than 0.05,but the other IOPs were more than 0.05.【Conclusion】The effect of the suspended particle density is greater than 51% of the variability on the mass-specific beam attenuation coefficient,and is small on the other IOPs.

suspended particle density，inherent optical properties，spatial distribution，the Yellow Sea and Bohai Sea

2016-08-04

蘇校平(1993-)，女，碩士研究生，主要從事海洋水色遙感研究。

*國家自然科學(xué)基金項目(41276186，41576172，41506200)，江蘇省自然科學(xué)基金項目(BK20151526，BK20150914)，江蘇省高校自然科學(xué)基金項目(15KJB170015)，“全球變化與海氣相互作用”專項(GASI03030101)，江蘇省“青藍(lán)工程”優(yōu)秀青年骨干教師項目和南京信息工程大學(xué)大學(xué)生實踐創(chuàng)新訓(xùn)練計劃項目(201510300073，201610300035，201610300064)資助。

http://www.cnki.net/kcms/detail/45.1206.G3.20170106.1039.003.html

P73

A

1005-9164(2016)06-0538-10

**通信作者：孫德勇(1984-)男，副教授，主要從事水光學(xué)、水環(huán)境遙感等方面的研究，E-mail：sundeyong1984@163.com。

廣西科學(xué)Guangxi Sciences 2016,23(6):538～547

網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先數(shù)字出版時間：2017-01-06 【DOI】10.13656/j.cnki.gxkx.20170106.001