北冰洋葉綠素a 及初級(jí)生產(chǎn)力遙感反演研究進(jìn)展

龐小平 胡曉坤 季青 李娟 張晨雷 梁澤毓 陳亦卓

(1 武漢大學(xué),中國(guó)南極測(cè)繪研究中心,湖北 武漢 430079;2 自然資源部極地測(cè)繪科學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖北 武漢 430079)

0 引言

全球氣候變化加劇了北極海冰消融,并對(duì)區(qū)域氣候和生物地球化學(xué)循環(huán)產(chǎn)生重要影響[1-2]。海表葉綠素a濃度是監(jiān)測(cè)北冰洋生態(tài)系統(tǒng)最重要的參數(shù)之一,能反映浮游植物光合作用的強(qiáng)弱和生物群落的生長(zhǎng)狀況。同時(shí),浮游植物的生長(zhǎng)狀況與海洋環(huán)境條件密不可分,如水體分層與流速[3]、光照[4]、水溫[5]、營(yíng)養(yǎng)條件[6]等,因此浮游植物生長(zhǎng)狀況的變化能直接反映水體環(huán)境的變化。浮游植物作為食物網(wǎng)中最重要的初級(jí)生產(chǎn)者,其種類組成、群落結(jié)構(gòu)和豐度將直接影響水體環(huán)境、生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的能量和物質(zhì)交換,進(jìn)而影響區(qū)域乃至全球的環(huán)境變化[7-9]。北極作為全球環(huán)境變化的敏感區(qū),準(zhǔn)確全面地獲取北冰洋葉綠素及浮游植物初級(jí)生產(chǎn)力變化信息,是研究北冰洋生態(tài)系統(tǒng)變化、預(yù)測(cè)全球和區(qū)域氣候變化趨勢(shì)的關(guān)鍵[2]。

遙感觀測(cè)技術(shù)是監(jiān)測(cè)大尺度海洋初級(jí)生產(chǎn)力的重要手段[10]。然而,在北冰洋開展水色遙感存在諸多挑戰(zhàn)。如高緯度地區(qū)較低的太陽(yáng)高度角需要更準(zhǔn)確的大氣校正模型,厚云和大范圍海冰覆蓋嚴(yán)重影響了衛(wèi)星數(shù)據(jù)質(zhì)量,海冰的高反射率使得獲取冰邊緣區(qū)水體信息變的更加困難等[11-12]。此外,受北冰洋獨(dú)特且復(fù)雜的水體光學(xué)特性影響,國(guó)內(nèi)外廣泛應(yīng)用的葉綠素a遙感反演算法和模型在北極存在較大的局限性[13]。近年來,國(guó)外在區(qū)域優(yōu)化的經(jīng)驗(yàn)算法上取得了較大進(jìn)展。Lewis 和Arrigo[12]以及Carmack等[13]根據(jù)洋流流向?qū)⒈北蟠箨懠軇澐譃榱魅腙懠?、流出陸架和?nèi)部陸架,并收集整理了北冰洋生物光學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)(圖1),基于不同陸架的生物光學(xué)特性提出了適用于北冰洋的區(qū)域優(yōu)化算法(AO.emp 和AOReg.emp)。然而區(qū)域優(yōu)化算法的適用區(qū)域仍存在較大的不確定性。同時(shí),在針對(duì)北冰洋水體的半經(jīng)驗(yàn)半分析物理模型算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法方面,Lewis 和Arrigo[12]以及Blix 等[14]進(jìn)行了相關(guān)工作,然而目前這兩類算法的精度仍有很大的提升空間?，F(xiàn)有的初級(jí)生產(chǎn)力模型在北極的應(yīng)用也存在較大的挑戰(zhàn)。海冰覆蓋限制衛(wèi)星數(shù)據(jù)的空間覆蓋率,嚴(yán)重影響衛(wèi)星反演精度[15]。淡水河流注入的大量有色可溶物使得水體光學(xué)屬性變得復(fù)雜,導(dǎo)致水體組分濃度反演變得困難。同時(shí),水面次表層浮游植物爆發(fā)使得基于水表光學(xué)特性建立的初級(jí)生產(chǎn)力模型極大地低估了浮游植物生物量[16-17]。

圖1 北極區(qū)域劃分圖與生物數(shù)據(jù)分布圖。a)北冰洋陸架和海盆。黑線為區(qū)域劃分線,其中陸架與海盆分界線與1000米等深線重合。綠色箭頭表示流入海流而紫色箭頭表示流出海流;b)北極生物光學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)中不同項(xiàng)目實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)空間分布圖(根據(jù)Lewis 和Arrigo[12]優(yōu)化的算法繪制)Fig.1.The regional division and biological data distribution of the Arctic area.a) the Arctic Ocean with its shelf seas and basin.Subregions between shelf and basin are bounded by black lines using the 1000 m isobaths.Inflow and outflow currents are depicted as green and purple arrows,respectively;b) spatial distribution of in situ measurements of different program from the AO database colored by expedition[12]

在上述背景下,本文嘗試總結(jié)基于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的葉綠素a濃度和初級(jí)生產(chǎn)力分析研究方法,詳述北冰洋葉綠素a和初級(jí)生產(chǎn)力遙感估算模型及其適用區(qū)域,定性或定量描述其模型精度,同時(shí)整理歸納了近年來北冰洋葉綠素a濃度和初級(jí)生產(chǎn)力的時(shí)空變化特征,以期為我國(guó)北冰洋水色遙感、北極生態(tài)系統(tǒng)及其對(duì)氣候環(huán)境變化的響應(yīng)等研究提供參考。

1 葉綠素a 濃度遙感反演算法

1.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ退惴?/h3>

用于反演估算葉綠素a濃度的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ退惴ㄊ腔诤１砻嫔貪舛扰c遙感藍(lán)綠波段反射率比之間定量關(guān)系的反演算法。其中藍(lán)色波段選擇范圍為443 nm、488～490 nm、510～532 nm,綠色波段范圍為551～560 nm[18]。經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ退惴ǜ鶕?jù)用于圖像處理的波段數(shù)分為使用兩波段的OC2 算法、三波段的OC3 算法和四波段的OC4 算法[19]?？傮w而言,經(jīng)驗(yàn)算法是采用一個(gè)四次多項(xiàng)式模型來擬合葉綠素a濃度(mg·m–3)和波段反射率Rrs之間的關(guān)系,其公式如下:

式中,Chl a表示葉綠素濃度,R為最大光譜波段比以10 為底的對(duì)數(shù)。公式(2)為R與Rrs等式關(guān)系舉例,ai為經(jīng)驗(yàn)或半經(jīng)驗(yàn)系數(shù)(i=1,2,3,4)。Mustapha 等[18]應(yīng)用了在北冰洋波弗特海獲取的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)該經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ退惴ㄟM(jìn)行了評(píng)估,但需要提到的是,作為葉綠素a濃度反演的基礎(chǔ)算法,經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ退惴ㄔ谡麄€(gè)北冰洋的適用性還有待于進(jìn)一步驗(yàn)證。

1.2 區(qū)域優(yōu)化算法

北冰洋浮游植物種類、有色可溶物等組分相較于中低緯度地區(qū)存在差異,水體光學(xué)性質(zhì)主要由有色顆粒物主導(dǎo),浮游植物有較高的色素包裝效應(yīng)。浮游植物相對(duì)豐度較低使得后向散射系數(shù)較低,硅藻類浮游植物有著較低的輻射吸收系數(shù)[20-22]。

傳統(tǒng)算法特別是一些經(jīng)驗(yàn)算法比較適用于低緯度海域或者開闊大洋,算法的參數(shù)也是基于低緯度水體光學(xué)特性發(fā)展而來,因而在水體組分較為復(fù)雜的沿海區(qū)域和高緯度海域葉綠素a反演的精度較低。為此采用與研究區(qū)生物光學(xué)數(shù)據(jù)相協(xié)調(diào)的替代方法(區(qū)域優(yōu)化算法)往往是更好選擇。

Wang 和Cota[20]發(fā)現(xiàn)四波段OC4 遙感算法并不總是在海洋的所有水域有效,特別是在沿海和高緯度海域不能進(jìn)行準(zhǔn)確地葉綠素a濃度反演。為此,他們利用在波弗特海和楚科奇海采集的生物光學(xué)數(shù)據(jù)改進(jìn)了光輻射傳輸模型,形成了OC4P算法。驗(yàn)證結(jié)果表明,輻射傳輸模型模擬的遙感反射光譜與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)吻合較好,也證實(shí)了實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的運(yùn)用有助于了解研究區(qū)域的生物光學(xué)性質(zhì)。

Cota 等[22]在分析了北極海域生物光學(xué)特性的基礎(chǔ)上,利用線性插值的方式改進(jìn)了基于SeaWiFS 的經(jīng)驗(yàn)算法,提出了一種四波段的線性優(yōu)化算法(OC4L)。這種以實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)的區(qū)域優(yōu)化算法在研究區(qū)內(nèi)最大限度地提高反演精度,避免了傳統(tǒng)算法出現(xiàn)負(fù)值的情況。Son 和Kim[23]在研究斯瓦爾巴群島附近海域葉綠素a濃度時(shí)發(fā)現(xiàn)與NASA 標(biāo)準(zhǔn)算法反演結(jié)果存在較大誤差。該海域葉綠素a濃度對(duì)氣候變化非常敏感,同時(shí)非藻類顆粒(NAP)對(duì)藍(lán)色波長(zhǎng)高度吸收且有色可溶物質(zhì)(CDOM)較多。因此,Son 和Kim 在結(jié)合該區(qū)域生物光學(xué)和水體光學(xué)特性的基礎(chǔ)上開發(fā)了三種區(qū)域優(yōu)化算法(SC3M、SC2S、SC4)。

Lewis 和Arrigo[12]收集了各國(guó)共34 次北極考察的生物光學(xué)數(shù)據(jù),建立了一個(gè)大型北極生物光學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù),該數(shù)據(jù)庫(kù)涵蓋了不同季節(jié)、不同區(qū)域的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),能較好地反映北冰洋水體的固有光學(xué)屬性?；趯?duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的分析,Lewis 和Arrigo提出適用于全北冰洋的優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)算法(AO.emp)和區(qū)域優(yōu)化算法(AOReg.emp),并針對(duì)不同的傳感器特點(diǎn)優(yōu)化出不同的算法系數(shù)。

1.3 半經(jīng)驗(yàn)半分析物理模型算法

半經(jīng)驗(yàn)半分析物理模型算法是一種基于海洋固有光學(xué)模型的分析算法。該算法通過水體各個(gè)組分(如葉綠素a濃度、CDOM、懸浮顆粒等)的光學(xué)性質(zhì)來反演特定要素組分的濃度。Carder 等[24]的研究表明遙感反射率Rrs(λ)與海洋表面的離水輻射LW(λ)和下行輻照度Ed(λ)的比值有關(guān),而離水輻射、下行輻照度又與水體的后向散射系數(shù)bb(λ)和吸收系數(shù)a(λ)有關(guān)。Lewis 和Arrigo[12]提出了適用于全北冰洋海域的半經(jīng)驗(yàn)半分析物理模型算法(AO.GSM)。該算法具有較高的葉綠素a濃度反演精度,同時(shí)對(duì)有色可溶物質(zhì)的吸收系數(shù)和顆粒物的后向散射系數(shù)也有較高的精度,能較好地反映北冰洋水體的光學(xué)特性。相關(guān)公式推導(dǎo)如下:

式中,t 為海氣通過率,n 為海水折射率,二者都可看作是常數(shù);f(λ)/Q(λ)為輻射分布因子,由于其值在大多數(shù)衛(wèi)星觀測(cè)幾何模型中較小[25],因而上式可以簡(jiǎn)化為:

式中,C 表示為常數(shù),bb(λ)和a(λ)表示水體的后向散射系數(shù)和吸收系數(shù),這兩項(xiàng)系數(shù)和水體的光學(xué)屬性有關(guān),是各組分的線性疊加,即:

式中,bbw(λ)和aw(λ)表示純水的兩項(xiàng)系數(shù),bbp(λ)表示水體中各組分后向散射系數(shù)的總和,aph(λ)和adg(λ)分別表示葉綠素色素的吸收系數(shù)和水體顆粒物的吸收系數(shù)[19]。bbp(λ)、aph(λ)、adg(λ)又有如下公式表示:

式中,λ0是參考波段(通常為443nm);Sdg是水體顆粒物的光譜衰減系數(shù);Sbbp為后向散射系數(shù);Chl a是葉綠素a濃度,是葉綠素a吸收系數(shù)。利用Rrs(λ)在412 nm、443 nm、490 nm、510 nm和555nm 的反射率代入公式中求解出Chl a、bbp(λ0)和adg(λ0)三個(gè)未知量。

1.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機(jī)器學(xué)習(xí)反演方法

基于多元非線性回歸技術(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以依據(jù)測(cè)量數(shù)據(jù)(即濃度和反射率)或模擬數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練并分析。Buckton 等[26]利用MERIS 數(shù)據(jù)在計(jì)算海水組分時(shí)發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法不但比傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)方法(如波段比值法等)具有更高的反演精度,而且還可以獲得多種信息(如幾何參數(shù)、大氣能見度等)。

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,采用多個(gè)隱藏層的機(jī)器學(xué)習(xí)模型算法被廣泛應(yīng)用于海洋葉綠素a濃度的遙感反演中。Blix 等[27]利用機(jī)器學(xué)習(xí)高斯回歸過程模型算法反演了巴拉頓湖的葉綠素a濃度,研究表明機(jī)器學(xué)習(xí)法在反演復(fù)雜水體組分上相比于經(jīng)驗(yàn)算法有更高的靈敏度。隨后,Blix 等還利用該算法估算了北極和亞北極海域的葉綠素a濃度。研究結(jié)果表明,機(jī)器學(xué)習(xí)模型在開闊水域和沿海地區(qū)有較好的反演精度,在水體輻射校正上比傳統(tǒng)方法更優(yōu)[14]。

2 初級(jí)生產(chǎn)力遙感估算方法

2.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ瓦b感估算方法

Hill 和Zimmerman[28]基于北冰洋楚科奇海多次走航觀測(cè)數(shù)據(jù),提出了海表初級(jí)生產(chǎn)力的經(jīng)驗(yàn)公式:

Hill 等[29]結(jié)合實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和水體光學(xué)特性將水體從垂直方向上分為了四個(gè)部分,分別為混合層、透光層、1.2 倍光學(xué)厚度層和淺層,在此基礎(chǔ)上利用ARCSS-PP 數(shù)據(jù)庫(kù)和1998—2007 年之間的衛(wèi)星數(shù)據(jù)提出泛北冰洋海域的綜合深度經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?其公式如下:

式中,PPsat表示衛(wèi)星反演的初級(jí)生產(chǎn)力,單位為mg C·m–2·d–1;Chl a表示葉綠素a濃度,單位為mg·m–3;Z表示深度,單位為m。該模型的創(chuàng)新在于提出了一種利用遙感手段反演不同深度葉綠素a濃度,一定程度上解決了次表層浮游植物爆發(fā)造成的初級(jí)生產(chǎn)力低估的問題。實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)的結(jié)果表明,模型在混合層和透光層反演精度較高,而在夏季時(shí)期模型低估了40%～75%。

2.2 垂直廣義生產(chǎn)模型

Behrenfeld 和Falkowski[30]提出了一套基于葉綠素濃度、光照周期和光深度參數(shù)的垂直廣義生產(chǎn)模型,用以估算海洋凈初級(jí)生產(chǎn)力。垂直廣義生產(chǎn)模型的核心思想是將單位面積海域水面到透光層底部看作單位水柱,對(duì)單位水柱進(jìn)行建模計(jì)算單位海域的凈初級(jí)生產(chǎn)力,再結(jié)合衛(wèi)星觀測(cè)資料估算整個(gè)研究區(qū)域的凈初級(jí)生產(chǎn)力。該模型如式(12)所示:

式中,NPP表示從表層至真光層深度的每日凈初級(jí)生產(chǎn)力;表示最高光合作用速率,其數(shù)值與溫度有關(guān);PAR為表面光合活性輻射,即浮游植物能利用的表層有效太陽(yáng)輻射;Zeu為真光層深度,dl為日照時(shí)間。

Hill 和Zimmerman[28]提出了適用于楚科奇海和西波弗特海的垂直廣義生產(chǎn)模型,并將OC4L算法反演的葉綠素a濃度作為輸入值代入反演的優(yōu)化模型中。同時(shí),他們還發(fā)現(xiàn)北冰洋海域的浮游植物最高光合作用速率和催青溫度(T)與中低緯度浮游植物有較大的差異?；趯?shí)測(cè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析,改進(jìn)后的模型如下:

2.3 碳基海洋生產(chǎn)力模型

碳基海洋生產(chǎn)力模型是Behrenfeld 等[31]提出的一種基于浮游植物生物量和葉綠素a濃度的海洋初級(jí)生產(chǎn)力模型。室內(nèi)培養(yǎng)結(jié)果表明,浮游植物會(huì)調(diào)節(jié)細(xì)胞色素水平以應(yīng)對(duì)光照、營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)、溫度等環(huán)境變化,滿足它對(duì)光合作用的需求,而這種變化可以通過浮游植物生物碳和葉綠素a濃度比值來定量反映[32-33]?；谠撗芯拷Y(jié)果,Behrenfeld 等計(jì)算全球初級(jí)生產(chǎn)力的步驟如下:

(1)利用顆粒物后向散射系數(shù)bbp來估算浮游植物碳生物量:

式中,C表示浮游植物碳生物量(單位為mg C·m–2);0.00035 為背景值,表示水體碎屑組分和顆粒物對(duì)散射系數(shù)估計(jì)的偏差。

(2)利用葉綠素a濃度和浮游植物生物量的比值(Chla:C)計(jì)算浮游植物的生長(zhǎng)速率(μ):

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式中,Chl a:Csat表示衛(wèi)星反演的葉綠素與生物量之比,Ig表示混合層光級(jí),即水體的光照強(qiáng)度。

(3)結(jié)合浮游植物生長(zhǎng)速率和生物量來估算海洋凈初級(jí)生產(chǎn)力:

式中,Zeu表示光合作用活躍的深度,單位為m;h(I0)是描述光照變化對(duì)深層植物光合作用的函數(shù)。

Hill 和Zimmerman[28]在前人研究的基礎(chǔ)上,提出了應(yīng)用于楚科奇海和波弗特海的碳基生產(chǎn)力模型,與大洋算法不同的是,他們提出一種經(jīng)驗(yàn)算法來估算浮游植物碳生物量(C)。并且利用OC4L 算法來反演葉綠素a濃度。公式如下:

式中,R表示光譜最大波段比,該值取決于衛(wèi)星的觀測(cè)波段。模型估算結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的回歸分析表明,春季時(shí)模型估算結(jié)果整體會(huì)略微偏高但相關(guān)系數(shù)較高,達(dá)到0.74,標(biāo)準(zhǔn)偏差為0.35。而在夏季,模型精度較差,具體表現(xiàn)為在一部分區(qū)域高估,而在另外區(qū)域低估,相關(guān)系數(shù)為0.17,標(biāo)準(zhǔn)偏差為0.51。

2.4 極地海洋初級(jí)生產(chǎn)力參數(shù)化模型

Arrigo 等[34]基于SeaWiFS 葉綠素a濃度數(shù)據(jù)、海表溫度數(shù)據(jù)和水體有效輻射,提出了一種適用于極地海域的初級(jí)生產(chǎn)力估算模型,其計(jì)算公式如下所示:

式中,PP為日尺度初級(jí)生產(chǎn)力,單位為mg C·m–2·d–1;z表示深度,單位為m;t為時(shí)間,單位為h;表示浮游植物碳生物量與葉綠素a濃度的比值,反映浮游植物在不同環(huán)境下光合作用效率;Chl a(z)表示隨深度改變的葉綠素a濃度,可通過式(21)計(jì)算;G(z,t)為凈生物量增長(zhǎng)速率,它是關(guān)于時(shí)間t和深度z的函數(shù),可通過式(22)計(jì)算。

式中,Chla(0)表示表層葉綠素濃度,單位為mg·m–3;MLD表示混合層的深度,單位為m。

式中,G0表示微藻類在0℃下的最大凈生長(zhǎng)速率,通常為常數(shù)0.59 d–1;r為G值對(duì)溫度的敏感度;T(t)為隨時(shí)間t變化的溫度函數(shù),單位為℃;L(z,t)為光限制函數(shù),其定量表達(dá)式如下:

式中,PUR(z,t)表示光合有效輻射,是隨時(shí)間和水深變化的參量;EK(z,t)為光馴化參數(shù),是定量化描述浮游植物對(duì)光環(huán)境變化的響應(yīng)。

Pabi 等[35]利用衛(wèi)星反演的葉綠素濃度數(shù)據(jù)、海表溫度數(shù)據(jù)和海冰范圍數(shù)據(jù),改進(jìn)了Arrigo 等提出的初級(jí)生產(chǎn)力模型,并利用改進(jìn)的模型估算了北冰洋1998 年至2006 年的初級(jí)生產(chǎn)力,結(jié)果表明模型在夏季低估較為嚴(yán)重,原因在于次表層浮游植物爆發(fā)。

北極地區(qū)低光照、低太陽(yáng)高度角是限制浮游植物光合作用的重要原因。因此,Bélanger等[36]基于實(shí)測(cè)光譜輻照度數(shù)據(jù)提出了適用于泛北冰洋海域的光譜解析生產(chǎn)力模型,其表達(dá)公式如下:

式中,PP表示初級(jí)生產(chǎn)力,單位為mg C·m–2·d–1;Chl a表示葉綠素a濃度,單位為mg·m–3;表示輕飽和葉綠素標(biāo)準(zhǔn)化固定率,是浮游植物光合作用強(qiáng)度的指標(biāo),根據(jù)北冰洋水體現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)結(jié)果該值通常為2.0 mg C·(mg Chl)–1·h–1;EK為飽和輻照度,單位為mol C·m–2·s–1;PUR(z,t)為光合有效輻射,由如下公式表示:

式中,aph(λ)為浮游植物光譜吸收系數(shù);E0為光譜標(biāo)量輻照度;Kd(λ,t)為水體光譜擴(kuò)散衰減系數(shù)。

3 北冰洋葉綠素a 與初級(jí)生產(chǎn)力時(shí)空分布與變化研究進(jìn)展

目前,國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)北冰洋浮游植物生物量和初級(jí)生產(chǎn)力估算方面取得了一定的進(jìn)展。Zhang等[37]利用衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)的分析結(jié)果顯示,1988—2007 年海冰減少導(dǎo)致北極海域初級(jí)生產(chǎn)力在20 年間增加了50%。Lewis 等[38]運(yùn)用了半經(jīng)驗(yàn)半分析物理模型算法和區(qū)域優(yōu)化算法反演并分析了1998—2019 年北極海域長(zhǎng)時(shí)序的葉綠素a濃度變化,同時(shí)對(duì)北極海域近20 年浮游植物初級(jí)生產(chǎn)力進(jìn)行了估算。研究結(jié)果表明,北極海域葉綠素a濃度在1998 年至2019 年間增加了22%,幾乎所有的增加都發(fā)生在2009 年之后。葉綠素a濃度增加的區(qū)域主要是楚科奇海和巴倫支海,分別增加了26%和61%,并且在過去的四年里年平均葉綠素a濃度的最大值出現(xiàn)了三次。

在北冰洋葉綠素a濃度的季節(jié)變化研究方面,Pabi 等[35]發(fā)現(xiàn)北極海域浮游植物有著較為明顯的生長(zhǎng)周期。在1—3月,海冰覆蓋范圍較大時(shí),葉綠素a濃度與初級(jí)生產(chǎn)力幾乎為零。從4月開始海冰消融,葉綠素a濃度上升,5月時(shí)出現(xiàn)最高值。隨后,北極海域葉綠素a濃度會(huì)有所降低,而在7—8月會(huì)迎來全年的第二次高爆發(fā),9—12月隨著海冰生長(zhǎng),葉綠素a濃度逐漸降低。Pabi 等[35]的研究結(jié)果還表明,北冰洋表層水中葉綠素a濃度的年平均值為1.5 mg·m–3,藻華爆發(fā)的時(shí)間一般為春、秋兩季,葉綠素a濃度最高接近2.5 mg·m–3。隨著海冰的減少以及北極年平均氣溫的上升,浮游植物生長(zhǎng)周期受到較大影響,浮游植物爆發(fā)生長(zhǎng)時(shí)間提前[35]。Kahru 等[39]利用衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)分析了1997—2009年間北極地區(qū)浮游植物爆發(fā)的時(shí)間,發(fā)現(xiàn)北冰洋約11%的海域(如哈德遜灣、巴芬灣、格陵蘭島沿岸海域、喀拉海)在初夏時(shí)期,因海冰快速消融導(dǎo)致浮游植物爆發(fā)生長(zhǎng)時(shí)間提前了50天。

北極地區(qū)的年平均初級(jí)生產(chǎn)力約為1.5 Gt C·a–1,北極圈(66.5°N)以北的海域面積為 1.4×107km2,所以單位面積的年均初級(jí)生產(chǎn)力約為107 g C·m–2·a–1[40]。Pabi 等[35]利用極地海洋初級(jí)生產(chǎn)力參數(shù)化模型估算了1998—2006 年北冰洋初級(jí)生產(chǎn)力。結(jié)果表明,在3—9 月浮游植物生長(zhǎng)季節(jié)里,北冰洋單位面積的日均初級(jí)生產(chǎn)力達(dá)到了420±26 mg C·m–2·d–1。空間分布上,浮游植物爆發(fā)增長(zhǎng)的海域主要在巴倫支海、喀拉海和東西伯利亞海。同時(shí),這些海域也是海冰范圍縮減較為明顯的區(qū)域。對(duì)開闊水域和海洋初級(jí)生產(chǎn)力進(jìn)行回歸分析發(fā)現(xiàn),北冰洋浮游植物增長(zhǎng)與開闊水域面積的增長(zhǎng)密切相關(guān),而與輻照度和海表溫度的相關(guān)性較小。

Arrigo 等[41]分析了2003—2007 年北極海域初級(jí)生產(chǎn)力的時(shí)空變化。年初級(jí)生產(chǎn)力在2003—2006 年間增長(zhǎng)了27.5 Tg C·a–1,但在2006—2007年間增長(zhǎng)了35 Tg C·a–1,超過過去五年增長(zhǎng)值。春季海冰融化加速和秋季凍結(jié)延遲的共同作用導(dǎo)致2007 年無冰時(shí)間比2006 年長(zhǎng)100 天。在拉普捷夫海、西伯利亞海和楚科奇海的大部分海域,包括沒有受到2007 年夏季海冰面積急劇減少影響的大陸架地區(qū),2007 年浮游植物生長(zhǎng)時(shí)間比2006 年延長(zhǎng)了25～75 天(圖2)。

圖2 北冰洋2006 和2007 年初級(jí)生產(chǎn)力以及浮游植物生長(zhǎng)時(shí)長(zhǎng)變化。a) 2006 年初級(jí)生產(chǎn)力; b) 2007 年初級(jí)生產(chǎn)力;c) 2006 年至2007 年初級(jí)生產(chǎn)力變化(暖色區(qū)域表明2007 年的產(chǎn)量更高);d) 2006 年至2007 年浮游植物生長(zhǎng)時(shí)長(zhǎng)變化。通過2006 年3 月1 日至9 月30 日的冰覆蓋總?cè)諗?shù)減去2007 年3 月1 日至9 月30 日的冰覆蓋總?cè)諗?shù)獲得,暖色區(qū)域表明2007 年有較長(zhǎng)的生長(zhǎng)時(shí)長(zhǎng)(根據(jù)Arrigo 等[41]研究繪制)Fig.2.Primary production in the Arctic Ocean in 2006 and 2007 and the changes in phytoplankton growing season.a) annual primary production in 2006;b) annual primary production in 2007;c) the change in annual primary production between 2006 and 2007 (warm-colored areas were more productive in 2007);d) the changes of phytoplankton growing season between 2006 and 2007.The change in the phytoplankton growing season was calculated by subtracting the total number of days of ice cover between 1 March and 30 September 2007 from the total number of days of ice cover between 1 March and 30 September 2006.Warm-colored areas had a longer growing season in 2007[41]

4 總結(jié)與展望

過去幾十年里,北冰洋水色遙感以及葉綠素a濃度和浮游植物初級(jí)生產(chǎn)力的研究取得了較大的進(jìn)展?；谛l(wèi)星影像的反演算法的精度不斷提高,對(duì)極地海域浮游生物的研究從早期簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)收集發(fā)展到大尺度時(shí)空變化監(jiān)測(cè),并推動(dòng)了生物、生態(tài)、物理、化學(xué)等多領(lǐng)域的交叉融合。水色遙感因其具有的長(zhǎng)時(shí)序、大范圍監(jiān)測(cè)的技術(shù)優(yōu)勢(shì),將在未來北冰洋海洋生態(tài)系統(tǒng)研究中發(fā)揮愈加重要的作用。

目前北冰洋水色遙感研究面臨一些問題與挑戰(zhàn)。北極地區(qū)的高緯度大氣校正因低太陽(yáng)高度角、云霧密布等特點(diǎn)變得困難。傳統(tǒng)的遙感大氣校正方法是基于大氣平面假設(shè)建立查找表來進(jìn)行校正,而在高緯度地區(qū)這種方式會(huì)帶來較大的誤差,應(yīng)考慮大氣球面分布重新建立查找表。同時(shí)還應(yīng)該考慮到北冰洋大氣散射和吸收增強(qiáng)、太陽(yáng)光光程增加等因素,開展遙感大氣校正。

在發(fā)展高精度北冰洋葉綠素a濃度遙感反演算法方面,面臨的主要問題有以下幾方面。其一,陸源有機(jī)物和有色顆粒使得北冰洋水體光學(xué)特性變得復(fù)雜并且空間差異明顯。其二,受北冰洋浮游植物較高光吸收性(色素包裝效應(yīng))的影響,通用的大洋水體算法在北極有很大的局限性?；趯?shí)測(cè)數(shù)據(jù)的區(qū)域優(yōu)化算法能部分解決算法精度問題,前人研究結(jié)果也表明相較于通用經(jīng)驗(yàn)算法,區(qū)域優(yōu)化算法具有較高精度,但區(qū)域算法的適用范圍較小,往往某一區(qū)域得出的算法無法應(yīng)用于其他區(qū)域。半經(jīng)驗(yàn)半分析物理模型算法是基于水體光學(xué)特性的反演算法,發(fā)展針對(duì)北冰洋水體考慮熒光信號(hào)的半經(jīng)驗(yàn)半分析物理模型算法,是未來開展北冰洋葉綠素a濃度遙感研究的重要方向之一。

北冰洋初級(jí)生產(chǎn)力估算模型還存在一定的局限性。首先,無論是垂直廣義生產(chǎn)力模型還是極地參數(shù)化模型都存在不同程度的低估,原因在于水面以下次表層浮游植物爆發(fā)。其次,大部分模型對(duì)水體垂直方向上光學(xué)特性、生物分布和環(huán)境因素改變的模擬不足,導(dǎo)致大部分模型僅能在淺表層有較好的精度。其三,北冰洋冰下浮游植物爆發(fā)已成常態(tài),遙感手段在此方面的作用有限,可考慮結(jié)合實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)建新的估算模型,探索冰邊緣區(qū)和冰下大尺度初級(jí)生產(chǎn)力的時(shí)空分布規(guī)律。

未來北冰洋葉綠素a及初級(jí)生產(chǎn)力研究可在以下幾個(gè)方面展開:(1)生態(tài)模型與遙感技術(shù)的結(jié)合。生態(tài)模型是對(duì)生態(tài)環(huán)境物理化學(xué)過程的模擬。對(duì)于冰下等難以觀測(cè)的地區(qū),遙感技術(shù)結(jié)合生態(tài)模型是了解難以觀測(cè)地區(qū)生態(tài)機(jī)制的重要方法。同時(shí),生態(tài)模型與遙感結(jié)合的方式也是研究北冰洋大尺度浮游植物時(shí)空分布的重要方法,能更好地了解生態(tài)系統(tǒng)對(duì)環(huán)境變化的響應(yīng)以及相互作用機(jī)制。(2)多元觀測(cè)手段協(xié)同實(shí)現(xiàn)對(duì)北冰洋水體的垂直觀測(cè)。海洋次表層、混合層等水面下浮游植物爆發(fā)是北冰洋春夏季浮游植物生長(zhǎng)特點(diǎn),然而一般光學(xué)衛(wèi)星難以穿透水面?？煽紤]利用激光雷達(dá)衛(wèi)星(如CLIPSO)結(jié)合走航等觀測(cè)手段,探索北冰洋生態(tài)系統(tǒng)的變化。(3)海冰邊緣區(qū)浮游植物爆發(fā)過程與環(huán)境因素。北冰洋海冰邊緣區(qū)浮游植物爆發(fā)的時(shí)間特征與空間特征是未來北冰洋水色遙感的重要內(nèi)容之一。同時(shí),了解海冰邊緣區(qū)的理化性質(zhì)、營(yíng)養(yǎng)結(jié)構(gòu)分層、熱量收支平衡等環(huán)境因素是揭示海冰邊緣區(qū)浮游植物爆發(fā)過程的重要一環(huán),有助于認(rèn)知北冰洋生態(tài)環(huán)境變化及其與其他圈層的相互作用。