過 杰,謝 強,陳忠彪

(1.中國科學(xué)院 煙臺海岸帶研究所,山東 煙臺 264003;2.中國科學(xué)院 海岸帶環(huán)境過程重點實驗室,山東煙臺 264003;3.山東省海岸帶環(huán)境過程重點實驗室,山東 煙臺 264003;4.熱帶海洋環(huán)境國家重點實驗室廣東 廣州510301;5.中國科學(xué)院 南海海洋研究所,廣東 廣州510301;6.中國科學(xué)院三亞深?？茖W(xué)與工程研究所,海南 三亞 572000;7.中國科學(xué)院 海洋研究所,山東 青島 266071;8.中國科學(xué)院 海洋環(huán)流與波動重點實驗室,山東 青島 266071;9.中國科學(xué)院 研究生院,北京 100039)

萊州灣位于山東半島北部,西起黃河口,東至龍口市的屺姆角,海岸線長 400 km 余,面積約8 000km2(約為渤海面積的1/10),有黃河、小清河、濰河等10多條河流注入,是渤海三大海灣之一。隨著濰河、膠萊河、白浪河、彌河,特別是黃河泥沙的大量攜入,萊州灣近岸海底沉積迅速,灘涂變寬,海水漸淺,灣口距離不斷縮短,形成了幅員廣闊而平坦的潮間帶和潮上帶堆積平原。黃河物質(zhì)入海后在河口及鄰近海域形成了具有高生產(chǎn)力的生態(tài)環(huán)境和著名的漁場[1]。由于灘涂寬闊、河流攜帶有機物質(zhì)豐富,萊州灣沿海除了盛產(chǎn)蟹、蛤、毛蝦及海鹽外,還是黃、渤海多種魚、蝦、蟹類的產(chǎn)卵場、索餌場和育幼場,具有重要而獨特的資源和生態(tài)價值。萊州灣氣候干燥、蒸發(fā)量大,具有得天獨厚的鹽業(yè)和鹽化工業(yè)生產(chǎn)條件,是中國重要的漁業(yè)和海鹽生產(chǎn)區(qū)。萊州灣還蘊藏豐富的石油和天然氣,其沿岸濰坊、東營、龍口港和羊角溝港為山東省重要港口。

自20世紀90年代以來,渤海的環(huán)境質(zhì)量急劇下降,局部海域污染嚴重[2],童鈞安等[3]基于1988～1992年大量調(diào)查資料,研究了萊州灣入海污染源及海水中污染物的分布特征,指出萊州灣主要污染物質(zhì)為石油類、COD,其主要來源為西南部沿岸河口;其次為無機氮、無機磷,其主要來源為黃河口,其次為南岸河口。金顯仕等[4]的研究表明,萊州灣1998年生物量分別為 1982年和 1993年的 2.8%和11.0%。王愛勇等[5]通過對 1982年、1993年、2003年和2008年在渤海萊州灣位置相同的12個站位的調(diào)查資料分析發(fā)現(xiàn),魚卵和仔稚魚分別由1982年的27種,減少到2003年的12種和2008年的14種,資源數(shù)量下降趨勢明顯。萊州灣由于水深較淺,水動力弱,自凈能力差,如果灣內(nèi)陸源排污日益加重,總體環(huán)境質(zhì)量狀況就會日趨惡化,水環(huán)境污染加劇,營養(yǎng)鹽、石油類、COD和活性磷酸鹽等主要污染物平均濃度會呈逐年增長勢態(tài)[2,6],使得葉綠素減少,初級生產(chǎn)力降低,導(dǎo)致魚類群落多樣性指數(shù)急劇下降,優(yōu)質(zhì)魚蝦類無法形成漁汛,資源承載力遭到嚴重破壞,漁業(yè)資源趨于枯竭,灣內(nèi)局部海域呈現(xiàn)“荒漠化”。因此,關(guān)注萊州灣的生態(tài)變化及水環(huán)境污染狀況迫在眉睫。

遙感技術(shù)應(yīng)用于環(huán)境領(lǐng)域,目前主要體現(xiàn)在大面積的宏觀環(huán)境質(zhì)量和生態(tài)監(jiān)測方面,在大氣環(huán)境質(zhì)量、水體環(huán)境質(zhì)量和植被生態(tài)監(jiān)測等方面中都有比較廣泛的應(yīng)用。環(huán)境遙感在數(shù)據(jù)獲取上具有多層次、多時相、多功能、多專題的優(yōu)勢,在應(yīng)用方面具有多源數(shù)據(jù)處理、多學(xué)科綜合分析、多維動態(tài)監(jiān)測和多用途的特點。利用遙感技術(shù)進行水環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測的主要機理是：被污染水體具有獨特的有別于清潔水體的光譜特征,這些光譜特征可對特定波長的光進行吸收或反射,并為遙感器所捕獲,在遙感圖像中呈現(xiàn)出來。在水質(zhì)遙感監(jiān)測中常用的是多光譜遙感數(shù)據(jù),包括美國 Landsat衛(wèi)星的 MSS、TM、ETM+數(shù)據(jù),法國SPOT衛(wèi)星的HRV數(shù)據(jù),氣象衛(wèi)星NOAA的AVHRR數(shù)據(jù),印度遙感IRS系統(tǒng)的LISS數(shù)據(jù),日本JERS衛(wèi)星的OPS(光學(xué)傳感器)接收的多光譜圖像數(shù)據(jù),中巴地球資源 1號衛(wèi)星(CBERS-1)CCD相機數(shù)據(jù)等。水體及其污染物質(zhì)的光譜特性是利用遙感信息進行水質(zhì)監(jiān)測與評價的依據(jù),國內(nèi)外的許多學(xué)者利用遙感(遙測) 的方法估算水體污染參數(shù),以監(jiān)測水質(zhì)變化情況。例如 Lathrop等利用5號陸地衛(wèi)星 TM 數(shù)據(jù)評價了格林灣和森特勒爾萊克的水質(zhì)情況[7];Carpenter[8]、Ritchie[9]等利用遙感數(shù)據(jù)定量監(jiān)測水體中懸浮物;Lillesand[10]等利用遙感數(shù)據(jù)預(yù)測和評價了湖泊水庫的富營養(yǎng)狀態(tài),并評價了污染水體中藻類色素濃度;Lathrop[11]、Baban[12]、Dekker[13]等利用 TM 數(shù)據(jù)監(jiān)測水質(zhì)中透明度、葉綠素濃度、總懸浮物等一系列的水體參數(shù);陳楚群[14]、舒守榮[15]、田國良[16]、Ritchie[17]、Harding[18]、Gitelson[19]、Han[20]等應(yīng)用衛(wèi)星遙感和航空遙感等手段對水體中葉綠素進行了測量和分析,并研究了葉綠素的光譜反射特性;李旭文[21]、余豐寧[22]用 TM 圖像,分別對蘇州運河水質(zhì)和太湖北部水質(zhì)進行了綜合分析和主成分監(jiān)督分類研究;周勇[23]、張韜[24]、王學(xué)軍[25]分別利用遙感和 GIS技術(shù)對武漢東湖水環(huán)境、呼和浩特地表水污染、太湖水質(zhì)進行了綜合分析、調(diào)查和評價。本文利用遙感手段大尺度(時間和空間)地對萊州灣的海水污染進行研究。

下面就萊州灣2011年葉綠素、海溫分布、溢油情況以及近年來幾條主要排污河流的狀況利用多種遙感手段做以呈現(xiàn),并進行分析討論。

1 研究數(shù)據(jù)和方法及區(qū)域

本文采用的數(shù)據(jù)包括：用于葉綠素濃度及海溫反演研究的 MODIS數(shù)據(jù),用于海面溢油監(jiān)測的ENVISAT-ASAR數(shù)據(jù),以及用于萊州灣污水排放監(jiān)測的Landsat1,Landsat2,Landsat3,Landsat4,Landsat5,Landsat7圖像數(shù)據(jù)。

利用2011年3,4,5和10月1 km的空間分辨率MODIS數(shù)據(jù),本文用 Ocean3反演海面葉綠素濃度,用MODIS標準算法反演海面溫度。

利用2011年4月和6月ENVISAT ASAR-WSΜ數(shù)據(jù)進行海面溢油分析,該數(shù)據(jù)為中等分辨率寬帶模式,一景圖像 400 km×400 km,空間分辨率大約150 m,極化方式為垂直極化。本文用NEST4A軟件通過幾何校正、增強 Lee濾波等處理 ENVISAT ASAR- WSM溢油圖像數(shù)據(jù)。

利用美國NASA的陸地衛(wèi)星Landsat1,Landsat2,Landsat3,Landsat4,Landsat5和Landsat7數(shù)據(jù), 其中LandsatTM影像包含7個波段,波段1～5和波段7的空間分辨率為30 m,波段6(熱紅外波段)的空間分辨率為120 m。南北的掃描范圍大約為170 km,東西的掃描范圍大約為183 km。 Landsat7 在空間分辨率和光譜特性等方面保持了與 Landsat5 的基本一致;Landsat ETM+影像數(shù)據(jù)包括 8個波段(波段設(shè)計),band1～band5和band7的空間分辨率為30 m,band6的空間分辨率為60 m,band8的空間分辨率為15 m,南北的掃描范圍大約為 170 km,東西的掃描范圍大約為183 km。Landsat7每16 d 掃瞄同一地區(qū),即其16 d 覆蓋全球一次。本文利用水質(zhì)受污染后,其反射光譜及遙感影像色調(diào)上存在差異,因而,在遙感圖像數(shù)據(jù)上的灰度值也有一定的差異性,從 TM 和ETM多波段數(shù)據(jù)的彩色合成顯示的亮度值可以看出,亮度暗的水體,其水質(zhì)較差[25]的特點,根據(jù)排放口海水的顏色變化畫出該排放口對海水影響的區(qū)域,通過 NEST4A軟件進行像素統(tǒng)計計算出該排放口對海水影響的面積。

據(jù)調(diào)查,萊州灣具有各種類型的排污口(河)17處,年排入污水量2億t余,排入污染物11萬t,是山東省受納各種污染物等排放量最大的海域。受納港口和船舶年污水排海量2 157萬t,其中港口接納船舶水量7.8萬t,其他排海污物量10萬t[26]。

流經(jīng)黃河三角洲的河流有黃河、小清河和支脈河,后二者均位于黃河以南并在萊州灣區(qū)域入海,另外還有永豐河、溢洪河(支脈河,廣利河)、白浪河、堤河和虞河、濰河、膠萊河等10多條河流在此入海。陸源污染物的排放得不到有效控制是萊洲灣海域污染的主要原因。

對水體的遙感監(jiān)測是以污染水與清潔水的反射光譜特征研究為基礎(chǔ)的。清潔水體對光有較強的吸收性能,反射率比較低,較強的分子散射性僅存在于光譜區(qū)較短的譜段上。這種現(xiàn)象使得清潔水體一般在遙感影像上表現(xiàn)為暗色調(diào),城市生活污水與各種混合型工業(yè)污水往往含有硫化精,混合后發(fā)生化學(xué)作用,常使水體呈黑褐色;另外城市廢水水體含有大量的有機污染物,在分解時需耗去大量氧氣而導(dǎo)致水質(zhì)惡化,使水色變黑。與正常水體的光譜反射率相比,污染水體的反射率更低,在衛(wèi)星遙感圖像上呈現(xiàn)明顯的深暗色,因此可以根據(jù)不同波段彩色合成圖像顏色差別來區(qū)分污染海水和正常水體。另一方面水體中泥沙含量的增加會使水體反射率提高,因此隨著水中懸浮泥沙濃度的增加及懸粒徑增加,水體反射量會逐漸增加。

當(dāng)前在水質(zhì)監(jiān)測中通常使用的遙感數(shù)據(jù)包括陸地衛(wèi)星的MSS、TM影像數(shù)據(jù),SPOT衛(wèi)星的HRV數(shù)據(jù),其中TM影像是目前最常用的、信息量豐富的遙感影像[27]。

本文利用 Landsat美國陸地衛(wèi)星提供的 1976～2011年70幅圖像數(shù)據(jù),通過大氣校正對萊州灣的排污情況進行了分析(數(shù)據(jù)集中在春、夏和秋季,剔除1,2和12月冬季枯水期數(shù)據(jù))。

本研究所涉及的海域是中國渤海的萊州灣,37°～38°N,118.5°～120.5°E。

2 研究結(jié)果

2.1 2011年萊州灣葉綠素及海溫分布

用MODIS 2011年3,4,5,8和10月的數(shù)據(jù)反演萊州灣的葉綠素濃度和海溫分布(圖1)。

從圖1可以看到,黃河出海口附近由于泥沙影響幾乎沒有葉綠素分布;葉綠素濃度高的區(qū)域在灣底及近岸。黃河入?？诟浇Ｋ疁囟茸罡?泥沙影響),其次是灣底和近岸位置,離岸海水溫度逐漸降低。能明顯看出排污口的水體溫度影響局部海域溫度。

2.2 2011年ASAR對萊州灣附近海區(qū)溢油監(jiān)測分析

萊州灣西臨勝利油田,內(nèi)有萊州灣港,機動船只來往頻繁,船只污水排放很容易造成海面油污(圖2)。在萊州灣的東面是蓬萊19-3油田(圖3),北面有渤中油田,因此無論是船舶航行還是油田溢油,以及廢物排放都對該灣的生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生巨大的影響。圖2數(shù)據(jù)來源于ENVISAT-ASAR-WSM數(shù)據(jù),空間分辨率150 m×150 m,時間是2011年8月21日10時,從圖中可以看出萊州灣內(nèi)船只來往繁忙(白色亮點是機動船只),溢油位置(綠色折線內(nèi))處于船只集中區(qū)。通過 Next ESA SAR Toolbox4A(NEST4A)軟件處理系統(tǒng)的定標,經(jīng)過平均濾波,窗口為 3×3大小得圖2、圖3a。

圖3a數(shù)據(jù)來源于ENVISAT-ASAR-WSM,空間分辨率150 m×150 m。2011年6月11日10時14分,渤海蓬萊19-3號石油平臺海面溢油情況,圖3a中藍色折線內(nèi)是顯著溢油區(qū),其溢油區(qū)面積約164 km2。圖3b數(shù)據(jù)來源于MODIS Data 2011年6月11日12時30分的數(shù)據(jù),由于云的影響,溢油區(qū)域未能完全顯示,圖3a與圖3b分別表示ASAR數(shù)據(jù)(主動遙感)和MODIS數(shù)據(jù)(被動遙感)反演6月11日渤海蓬萊19-3號石油平臺同一溢油區(qū),箭頭所指是對應(yīng)的溢油塊。從圖3a,3b看,只有少量油塊飄向渤海海峽,大部分溢油留在了渤海灣;在此季節(jié)該區(qū)域風(fēng)速和流速都不是太強,因此漂移和擴散速度都不會太快,打撈會使油膜漂移和擴散方向不確定,因此在相當(dāng)長的時間里溢油會對渤海的生態(tài)系統(tǒng)造成影響,萊洲灣不可避免地會受到牽連。另一方面萊州灣油氣資源十分豐富,已探明不同類型油氣田 60余個,石油儲量11.5億t,天然氣儲量55億m3,黃河三角洲地區(qū)又是我國第二大油田 — 勝利油田的所在地,這都是潛在的污染威脅。所以加強萊州灣船只排污管理及安全行駛,提高海上石油平臺工作的安全度勢在必行。

2.3 萊洲灣7大排污口污水排放統(tǒng)計

以1979年5月27日(圖4)和1995年9月18日(圖5)Landsat圖像數(shù)據(jù)為例,分別對黃河、廣利河、小清河、白浪河、虞河、濰河和膠萊河 7大排污口進行分析,圖 4a、5a折線區(qū)域顯示的是黃河入?？趯θR州灣區(qū)域海水影響的面積,由于黃河攜帶泥沙較大,所以影響的區(qū)域顏色比周圍就亮一些。圖4b顯示的是溢洪河、廣利河與支脈河共同入?？诤托∏搴尤牒？谇闆r,廣利河、小清河排放口污水中含顆粒狀物質(zhì),因此污水顏色顯亮色,折線區(qū)域顯示的是它們分別對萊州灣區(qū)域海水影響的面積。圖4c顯示的是白浪河入?？谝约暗毯优c虞河共同入海處的情況;圖 4d顯示的是濰河、膠萊河入?？谇闆r;白浪河、虞河、濰河污水顏色稍微暗一些,膠萊河污水顏色次之。圖 5b顯示小清河排污嚴重,圖 5c的濰河,廣利河(圖5b)與白浪河(圖5c)僅排其后,最后是濰河和膠萊河(圖5d)。從圖4和圖5對比可以看出20世紀 90 年代以后萊州灣近岸區(qū)域增加了許多海水養(yǎng)殖設(shè)施,圖5沿岸污水排放明顯比圖4增大。

圖1 2011年3,4,5,8,10月葉綠素濃度和海表面溫度分布Fig.1 Distributions of chlorophyll and sea surface temperature in March,April,May,August,and October,2011

圖2 2011年8月21日萊州灣海面溢油Fig.2 Oil spill from the Laizhou Bay on April 22,2011

圖3 2011年6月11日蓬萊19-3號油田溢油Fig.3 Oil spill from Penglai 19-3 oil field on June 11,2011

3 討論

本文利用70幅Landsat圖像數(shù)據(jù)(表1)分析萊州灣污染情況(跨度40 a多)。雖然不是連續(xù)數(shù)據(jù),并且隨機性比較大,但是數(shù)據(jù)集中在各排污口春、夏和秋排污時間段。從圖6的統(tǒng)計結(jié)果明顯可以看出,90年代以來黃河口的排放量小于七八十年代,由此可以間接證明黃河入海水量自20世紀90年代以來有逐漸減少的趨勢,此結(jié)論與茹玉英[31]等研究結(jié)果一致。圖7a,b顯示6大主要排污口廣利河、小清河、白浪河、虞河、濰河和膠萊河對萊州灣排污自20世紀90年代以來逐漸加重(圖7a顯示90年代以前6大排污口影響海水面積的平均值,圖7b顯示90年代以后6大排污口影響海水面積的平均值),此結(jié)果與王志遠[2]等研究結(jié)果一致。

圖4 1979年5月27日Landsat圖像反映萊州灣主要入?？诤恿髋欧徘闆rFig.4 Landsat image of May 27,1979 reflects of rive discharge from main estuaries into the Laizhou Bay

圖5 1995年9月18日Landsat圖像反映萊州灣主要入?？诤恿髋欧徘闆rFig.5 Landsat image of September18,1995 reflects of rive discharge from main estuaries into the Laizhou Bay

表1 萊州灣7大主要排污口引起海水變化的面積統(tǒng)計Tab.1 Changes in area statistics caused by seven major sewage outfalls in the Laizh ou Bay

續(xù)表1

圖6 1976～2011年黃河對萊州灣排污影響海水面積的分布Fig.6 Areas in the Laizhou Bay affected by the pollutant from the Yellow River in 1976～2011

通過以上遙感圖像提供的萊州灣 7大主要排污口引起的海水變化,分析像素得出影響的海面面積可以發(fā)現(xiàn)(表1、圖6和圖7),黃河是萊州灣最大的排放口,對萊州灣海域影響也最大。黃河入海口附近泥沙含量大,從而影響了葉綠素在該區(qū)域的分布(圖1)。據(jù)資料記載,每年大量瀉入海中的泥沙和工業(yè)、生活廢水是萊州灣主要的污染源,黃河平均年CODmn、氨氮、硝酸鹽、亞硝酸鹽及揮發(fā)酚入?？偭繛?4 322 t,最高年份達到67 336 t,其中CODmn和硝酸鹽的入海量起主導(dǎo)作用,約占年平均總量的93.8%[28]。圖7a顯示20世紀90年代以前,在萊州灣 6大排污口中,小清河和廣利河的排放對萊州灣海域影響占主導(dǎo);20世紀90年代以后,圖7b顯示6大排污口排放對萊州灣海域影響增加趨勢明顯,以小清河尤為突出,其次是廣利河、白浪河和虞河。由以上分析可以得出小清河一直是萊州灣污染的罪魁禍首,因為小清河周邊有上千家排污企業(yè),包括造紙、化工、食品等重點排污企業(yè),每年經(jīng)小清河排入渤海的污水總量達到 4億 t以上,入?？诘暮Ｋ|(zhì)達到劣四類。小清河平均年CODmn、氨氮、硝酸鹽、亞硝酸鹽及揮發(fā)酚入?？偭繛?7 017 t,最高年份達到24 314 t,其中CODmn和氨氮的入海量起主導(dǎo)。[28]自20世紀90年代以來,隨著經(jīng)濟的迅速發(fā)展,萊州灣的陸源污染和海上面源污染日益加重,小清河首當(dāng)其沖。

圖7 1976～2011年6大排污口對萊州灣影響海水面積的分布Fig.7 Areas in the Laizhou Bay affected by the pollutants from six sewage outlest in 1976～2011

4 結(jié)論

根據(jù)本文提供的遙感圖片數(shù)據(jù)資料分析,我們發(fā)現(xiàn)萊州灣 7大排污口不僅影響該區(qū)域水溫,還影響該區(qū)域的水質(zhì)環(huán)境,從黃河入海口和圖1可以清晰看到這一現(xiàn)象。萊州灣灣底及近岸水溫較高,葉綠素濃度在這一區(qū)域相對高,此區(qū)域又是污水排放區(qū),因此該區(qū)域是富營養(yǎng)化程度較高區(qū)域。結(jié)果顯示 90年代以后萊州灣海水污染日益加重。

蓬萊19-3號油田從2011年6月4日發(fā)生溢油,到9月5日停產(chǎn)歷經(jīng)3個多月,海上溢油面積累計達6 000 km2以上,目前還在溢油,由于多方原因,大部分溢油都留在了渤海,此次事件對該區(qū)域生態(tài)影響將是長久的。因此,萊州灣無論是陸源還是海上油類污染風(fēng)險都在繼續(xù)加大。萊洲灣作為產(chǎn)卵場、索餌場和育幼場[29],生態(tài)系統(tǒng)的優(yōu)劣直接影響該區(qū)域的漁業(yè)資源,所以整治萊州灣污染勢在必行,這需要沿途污染河流綜合治理,常抓不懈,形成有效監(jiān)督機制和監(jiān)測手段。從本文的研究結(jié)果來看,雖然存在著遙感數(shù)據(jù)不連續(xù),而且各排污口高峰期并不一樣,但是對這種隨機遙感數(shù)據(jù)平均值的分析與多年分析研究統(tǒng)計結(jié)果一致。因此,利用遙感技術(shù)可以作為海水污染監(jiān)控的有效手段之一。

致謝：歐洲太空局數(shù)據(jù)支持。ASCAT資料由NASA JPL 物理海洋資料處理和歸檔中心提供。

[1]黃海軍,李凡.黃河三角洲海岸帶陸海相互作用概念模式[J].地球科學(xué)進展,2004,19(5)：808-816.

[2]王志遠,蔣鐵民.渤黃海區(qū)域海洋管理[M].北京：海洋出版社,2003：353.

[3]童鈞安.萊州灣主要污染物來源及分布特征[J].黃渤海海洋,1994,4：16-20.

[4]金顯仕,鄧景耀．萊州灣春季漁業(yè)資源及生物多樣性的年間變化[J].海洋水產(chǎn)研究,1999,20(1)：6-12．

[5]王愛勇,金顯仕,萬瑞景.渤海萊州灣春季魚卵、仔稚魚生物多樣性的年代際變化[J].漁業(yè)科學(xué)進展,2010,31(1)：19-24.

[6]王詩成.膠萊人工海河[M].濟南：山東教育出版社,2007：3,36.

[7]Lathrop R G,Lillesand T M.The use of thematic mapper data to assess water quality in Green Bay and Cen-tral Lake Michigan [J].Photogrammetric Engineering&Remote Sensing,1986,52 (5)：671-680.

[8]Carpenter D J,Carpenter S M.Modeling inland water quality using landsat data[J].Remote Sensing Environ,1983,13：345-352.

[9]Rithchi J C,Cooper C M,Yongcoing J.Using landsat multispectral scanner data to estimate suspended sediments in Moon lake[J].Mississippi,Remote Sensing Environ,1987,23：65-81.

[10]Lillesand T M,Johnson W L,Deuell R L,et al.Use of landsat data to predict the trophic state of Minnesota Lakes[J].Photogramm Eng Remote Sens,1983,49：219-229.

[11]Lathrop R G.Landsat Thematic Mapper monitoring of turbid inland water quality[J].Photogramm Eng Remote Sens,1992,58：465-470.

[12]Baban S M J.Detecting water quality parameters in the Norfolk Broads,UK,Using Landsat imagery[J].Int J Remote Sens,1993,14：1247-1267.

[13]Dekker A G,Peters S W M.The use of the Thematic Mapper for the analysis of eutrophic lakes：a case study in the Netherlands[J].Int J Remote Sens,1993,14：799-822.

[14]陳楚群,施平,毛慶文.應(yīng)用 TM 數(shù)據(jù)估計沿海海水表層葉綠素濃度模型研究[J].環(huán)境遙感,1996,11：168-175.

[15]舒守榮,陳健.不同深度水體中葉綠素濃度的定量遙測研究[J].環(huán)境遙感,1989,4：136-143.

[16]田國良,倪曉東,宋福,等.用光譜數(shù)據(jù)估算水體葉綠素濃度[J].環(huán)境遙感,1988,3：71-79.

[17]Ritchie J C,Cooper C M,Schiebe F R.The relationship of MSS and TM digital data with suspended sediments,chlorphyll,and temperature in Moon lake,Mississippi[J].Remote Sensing Environ,1990,33：137-148.

[18]Harding L W,Itsweire E C,Esaias W E.Algorthm development for recovering chlorophyll concentrations in the Chesapeake Bay using remote sensing [J].Photogramm Eng Remote Sens,1995,61：177-185.

[19]Gitelson A.The peak near 700nm on radiance spectra of algae and water：relationship of its magnitude and position with chlorophyll concentration [J].Int J Remote Sens,1992,13：3367-3373.

[20]Han LH,Rundquist D C.Comparison of NIR/RED ratio and firth derivative of reflectance in estimating algae-chlorophyll concentration：a case study in a turbid reservoir [J].Remote Sensing Environ,1997,62：253-261.

[21]李旭文,季耿善,楊靜.蘇州運河水質(zhì)的TM分析[J].環(huán)境遙感,1993,8：36-44.

[22]余豐凝,蔡啟銘.主成分監(jiān)督分類及其水質(zhì)特征遙感圖象識別中的應(yīng)用[J].湖泊科學(xué),1997,9：261-268.

[23]周勇,吳丹,劉凡,等.基于RS和GIS的東湖水環(huán)境模糊綜合評價[J].華中農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報,1999,18(1)：37-40.

[24]張韜,安慧君,陸海平.遙感技術(shù)在呼和浩特市地表水污染調(diào)查中的應(yīng)用[J].內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報,2000,21(3)：72-75.

[25]王學(xué)軍,馬廷.應(yīng)用遙感技術(shù)監(jiān)測和評價太湖水質(zhì)狀況[J].環(huán)境科學(xué),2000,21(6)：65-68.

[26]王廣成,李茂啟,雋云昌,等.開展萊州灣海洋環(huán)境監(jiān)測的思考[J].海洋開發(fā)與管理,2003,20(6)：68-71.

[27]石麗娜,趙旭東,韓發(fā).遙感技術(shù)在環(huán)境監(jiān)測中的應(yīng)用和發(fā)展前景[J].貴州農(nóng)業(yè)科學(xué),2010,38(1)：175-178.

[28]馬紹賽,辛福言,崔毅,等.黃河和小清河主要污染物入海量的估算[J].海洋水產(chǎn)研究,2004,5：47-51.

[29]馬紹賽,辛福言.對蝦養(yǎng)殖對萊州灣氮、磷、COD的貢獻[J].海洋水產(chǎn)研究,2002,2：7-11.

[30]馬躍良,王云鵬,賈桂梅.珠江廣州河段水體污染的遙感監(jiān)測應(yīng)用研究[J].重慶環(huán)境科學(xué),2003,25(3)：14-16.

[31]茹玉英,王開榮,高際平,等.近期黃河入海水量減少成因分析[J].海洋科學(xué),2006,30(3)：30-34.