孫璐，蔣錦剛，朱渭寧*

(1.浙江大學(xué) 海洋學(xué)院 海島海岸帶研究所，浙江 杭州 310058)

基于GOCI影像的長江口及其鄰近海域CDOM遙感反演及其日內(nèi)變化研究

孫璐1，蔣錦剛1，朱渭寧1*

(1.浙江大學(xué) 海洋學(xué)院 海島海岸帶研究所，浙江 杭州 310058)

采用靜止軌道海洋水色衛(wèi)星(GOCI)數(shù)據(jù)對(duì)長江口及其鄰近海域有色溶解有機(jī)物(CDOM)反演。以QAA-CDOM算法為基礎(chǔ)，根據(jù)實(shí)測數(shù)據(jù)，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來擬合QAA-CDOM算法中需要針對(duì)長江口水體進(jìn)行優(yōu)化的懸浮顆粒后向散射系數(shù)bbp與吸收系數(shù)ap的關(guān)系，從而準(zhǔn)確估算CDOM的濃度。結(jié)果表明，反演結(jié)果準(zhǔn)確度較高，平均相對(duì)誤差為0.35。基于GOCI日內(nèi)連續(xù)成像的優(yōu)勢，選取2014年3月15日8景GOCI影像，利用優(yōu)化后的QAA-CDOM-BP算法，對(duì)長江口及其鄰近海域CDOM的日內(nèi)變化進(jìn)行反演和分析，得到的變化規(guī)律如下：長江口及其鄰近海域的CDOM日變化主要受潮流、長江徑流等共同影響。長江口內(nèi)CDOM濃度在漲潮期高于退潮期，由于受長江沖淡水的作用，CDOM從口外往外海區(qū)呈現(xiàn)逐漸遞減趨勢。

GOCI影像; 長江口; CDOM; QAA-CDOM算法；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 日變化特征

1 引言

有色溶解有機(jī)質(zhì)(Colored Dissolved Organic Matter，CDOM)又稱黃色物質(zhì)，是存在于各種水體中的一類含有腐殖酸、富里酸和芳烴聚合物等物質(zhì)的可溶性有機(jī)物，能夠反映水體的性質(zhì)組成[1]，經(jīng)常被用來作為一種有效的示蹤物，推斷水生環(huán)境中溶解有機(jī)碳(DOC)的空間分布[2]。CDOM也是溶解有機(jī)物(DOM)的光敏部分[3-5]，因此利用遙感技術(shù)探察CDOM在大尺度上的時(shí)空分布可以為研究水生生態(tài)環(huán)境變化及有機(jī)碳循環(huán)提供一種有效手段[6-7]。近岸海域水體中CDOM的濃度主要受河流輸入、浮游動(dòng)植物、細(xì)菌和沉積物的影響。研究表明近岸CDOM的來源主要分為陸源和海源兩大類，前者由陸地植物腐爛分解后隨徑流輸入為主，后者主要以海水中浮游植物等微生物的降解產(chǎn)生[8]。長江口及鄰近海域受潮汐活動(dòng)、陸源徑流輸入等因素的強(qiáng)烈影響，加上特有的物理、化學(xué)條件，例如河口區(qū)特有的最大渾濁帶中泥沙含量常常高于上下游河段幾倍以至幾十倍[9-10]，使河口海岸區(qū)域的CDOM的遷移降解過程更加復(fù)雜[11]。

GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)作為世界上第一顆旨向海洋水色觀測的靜止衛(wèi)星，設(shè)計(jì)用于提供高頻率的影像覆蓋，以提高海洋的觀測能力。GOCI共有8個(gè)可見光及近紅外波段(412 nm, 443 nm, 490 nm, 555 nm, 660 nm, 680 nm, 745 nm , 865 nm)[12]，空間分辨率為500 m，時(shí)間分辨率高(每小時(shí)更新一次)，可用于實(shí)時(shí)連續(xù)觀監(jiān)測海洋和沿海地區(qū)的水質(zhì)。每天獲取8景影像，數(shù)據(jù)幅寬為2 500 km×2 500 km，其覆蓋范圍包括韓國、中國、日本以及俄羅斯的海域。GOCI數(shù)據(jù)的出現(xiàn)為復(fù)雜區(qū)域水質(zhì)的日循環(huán)變化研究帶來了機(jī)遇。目前學(xué)者利用GOCI對(duì)葉綠素和懸浮泥沙這兩種水色成分的研究較多，江彬彬等[13]以杭州灣及鄰近海域?yàn)槔囱萘私稇腋∧嗌碀舛?郭宇龍等[14]發(fā)現(xiàn)GOCI對(duì)葉綠素三波段算法具有更高的穩(wěn)定性和精度；Huang等[15]研究了太湖藻類逐時(shí)動(dòng)態(tài)變化特征。利用GOCI對(duì)CDOM反演的研究還鮮有報(bào)道，以往的CDOM反演模型多為基于波段比的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蚚16-17]，且反演精度較其他水色物質(zhì)相對(duì)較低，如MODIS算法基礎(chǔ)手冊(cè)中提及該算法誤差估計(jì)在35%～50%之間[18]，而在復(fù)雜區(qū)域，CDOM反演的難度會(huì)更大。近期提出的QAA-CDOM反演算法在北美等地的河口海岸地區(qū)已經(jīng)有了一定的反演效果，但是其在長江口地區(qū)的適應(yīng)性及其是否可用于GOCI影像尚未有深入的研究與驗(yàn)證。

本研究以GOCI為遙感數(shù)據(jù)源，采用6S大氣校正技術(shù)，開展了以下3個(gè)方面研究：(1)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化QAA-CDOM算法，使之適用于長江河口及海岸帶區(qū)域；(2)將QAA-CDOM-BP模型應(yīng)用于GOCI數(shù)據(jù)，對(duì)研究區(qū)域的CDOM進(jìn)行遙感反演；(3)從得到的小時(shí)級(jí)分辨尺度的CDOM反演結(jié)果，并結(jié)合該海域水動(dòng)力環(huán)境解譯長江口CDOM來源，分析長江口及鄰近海域的CDOM分布規(guī)律及其環(huán)境影響因素。

2 材料與方法

2.1 研究區(qū)域概況

長江是我國最長的河流，其平均入海徑流量約9.28×1011m3/a，占東海總徑流量來源的84.4%[19]。長江口海區(qū)位于亞熱帶區(qū)域，屬中緯度季風(fēng)區(qū)，北面受蘇北沿岸流的影響，東部有黑潮水與之交換，南面有臺(tái)灣暖流上朔，西側(cè)有長江、錢塘江等河流的輸入，同時(shí)還受到上升流的影響，是我國乃至世界上最復(fù)雜的陸架海區(qū)之一[20]。

2.2 數(shù)據(jù)的獲取

2.2.1 樣品的采集與前處理

本研究的水樣采集時(shí)間是2個(gè)長江口航次(2011年5月和2012年4月)，水樣采集區(qū)域位于30°17′～31°32′N，121°21′～122°57′E(圖1)，標(biāo)注點(diǎn)的光譜曲線見圖2。每個(gè)采樣點(diǎn)現(xiàn)場采集水樣后保存于經(jīng)過同站位海水潤洗過的棕色玻璃瓶中，以盡量減小容器對(duì)樣品的污染。將水樣置于120～140 mmHg的負(fù)壓下，用經(jīng)過酸和Milli-Q水處理過的0.2 μm的聚碳酸脂濾膜(事先用體積分?jǐn)?shù)10%的鹽酸浸泡15 min后，再用Milli-Q水充分淋洗進(jìn)行過濾，濾液置于60 mL棕色玻璃瓶(預(yù)先于450℃下灼燒5 h)中。為避免水樣發(fā)生光化學(xué)降解反應(yīng)，所有濾液避光冷凍儲(chǔ)藏并帶回實(shí)驗(yàn)室處理。

圖1 采樣點(diǎn)分布示意圖Fig.1 Sketch map of sampling point distribution

實(shí)驗(yàn)使用數(shù)據(jù)為2011年5月30條實(shí)測數(shù)據(jù)，2012年4月33條實(shí)測數(shù)據(jù)，共63條實(shí)測數(shù)據(jù)。野外實(shí)測光譜數(shù)據(jù)采集使用的是由美國分析光譜儀器公司( Analytical Spectral Devices)的ASD光譜儀(ASD Field Spec)，光譜采集方法為二類水體水面光譜測量法[21]。圖2為選擇不同類型水體水表面光譜曲線，所選樣點(diǎn)的位置在圖1標(biāo)記。

圖2 不同水體的遙感光譜Fig.2 Remote sensing spectra of different water bodies

2.2.2 CDOM的吸收光譜

測量前, 樣品置于避光處升至室溫。采用島津UV-2550雙通道紫外-可見分光光度計(jì)進(jìn)行測定，使用10 mm的石英比色皿，以Milli-Q水作為參比，掃描波長范圍380～890 nm, 掃描間隔1 nm。根據(jù)儀器得到樣品的吸光度值，利用式(1)計(jì)算得到CDOM的吸收系數(shù)a(λ)[22-23]:

a(λ)=2.303D(λ)/L,

(1)

式中，L為比色皿光程(m)；D(λ)為儀器測定的CDOM吸光度。所有波長處的D(λ)通過減去683～687 nm處的平均吸光度來去除儀器的基線漂移和散射等影響[24]。

由于CDOM的溶解性及其在化學(xué)成分上的復(fù)雜性，CDOM的濃度通常用其光學(xué)屬性，即吸收系數(shù)(一般為443 nm處)表示。

2.3 影像數(shù)據(jù)

本文采用的GOCI數(shù)據(jù)通過官方網(wǎng)站(http://kosc.kiost.ac) 下載，選擇2014年3月15日08時(shí)28分至15時(shí)28分的8景GOCI影像，對(duì)影像進(jìn)行輻射定標(biāo)、幾何校正、大氣校正等操作。大氣校正采用6S大氣校正算法。前人研究表明[25]，當(dāng)太陽天頂角小于50°時(shí)，各大氣參數(shù)變化幅度較??；當(dāng)太陽天頂角大于50°時(shí)，藍(lán)光波段角度引起的相對(duì)偏差迅速升高，而其他波段在太陽天頂角大于60°時(shí)相對(duì)偏差才開始迅速升高，這是因?yàn)闇啙崴w在這些波段的高反射率引起的。長江口2014年3月15日不同時(shí)刻太陽天頂角度數(shù)，9:28至14:28的太陽天頂角度數(shù)小于50°，8:28與15:28時(shí)刻太陽天頂角小于60°，所引起的相對(duì)偏差不大。

3 基于實(shí)測遙感反射率的反演模型建立

3.1 CDOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反演方法

表1 QAA算法的具體步驟

續(xù)表1

注：Rrs(λ)表示水表遙感反射率(在特定波長λ處，下同)；rrs(λ)表示水面下遙感反射率；a(λ)表示水的總吸收系數(shù)；aw(λ)表示純水的吸收系數(shù)；bbp(λ)表示顆粒物后向散射系數(shù)。

圖3 QAA算法反演驗(yàn)證結(jié)果Fig.3 Results of QAA algorithm inversion verification

QAA_v6的ag(443)計(jì)算方法認(rèn)為ag(443)的吸收與412波段和443波段的總吸收變化段存在關(guān)系，也有學(xué)者認(rèn)為ag(443)與bbp(555)存在相關(guān)，并提出QAA-CDOM擴(kuò)展算法。本文的建模思路選擇Zhu等[27-28]的QAA-CDOM擴(kuò)展算法進(jìn)行建模。

QAA-CDOM估算CDOM吸收有兩個(gè)步驟：第一步是利用QAA估算的后向散射系數(shù)bbp(555)推算浮游植物和非藻類顆粒物的吸收系數(shù)之和ap(443)；第二步是從QAA估算的水體總吸收系數(shù)中減去第一步估算的ap(443)，從而獲得CDOM的吸收系數(shù)ag(443)，具體步驟與公式見表2。此外，雖然浮游植物等生物性顆粒與泥沙礦物等無機(jī)顆粒物的吸收與反射特征有差異，但是以往的研究表明，在將兩者合并為總懸浮顆粒的情況下，ap(443)和bbp(555)有一定程度的相關(guān)性[24,28]，因此可以用來估算CDOM的吸收ag(443)。

目前為止，還沒有相關(guān)文獻(xiàn)做有關(guān)QAA等半分析算法在長江口的優(yōu)化與應(yīng)用?？紤]到QAA算法使用了更多的數(shù)據(jù)來開發(fā)和驗(yàn)證，因此本研究采用了QAA_v6算法及其各參數(shù)來計(jì)算bbp(555)、a(443)等變量，后續(xù)計(jì)算使用QAA-CDOM算法將ag從adg中分離出來。第一步推算ap(443)的過程中需要使用兩個(gè)參數(shù)J1和J2，但是由于長江口河口區(qū)最大渾濁帶中泥沙含量常常高于上下游河段幾倍以至幾十倍,而泥沙懸浮物對(duì)后向散射占很大比例的影響，原模型提供的J1和J2[28]的數(shù)值主要是根據(jù)墨西哥灣的水體擬合的，可能并不適用于長江口(步驟8)，因此相應(yīng)參數(shù)使用本研究現(xiàn)場采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行了優(yōu)化調(diào)整使模型更適用于長江口水域。本研究使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立ap(443)和bbp(555)的之間的反演模型。

表2 QAA-CDOM的擴(kuò)展算法：計(jì)算ag(443)

注：ag(λ)表示CDOM的吸收系數(shù)；ad(λ)表示非藻類顆粒物吸收系數(shù)；aph(λ)表示浮游植物吸收系數(shù)；ap(443)是aph(443)與ad(443)之和。

圖4 QAA-CDOM算法框架示意圖Fig.4 Schematic diagram of QAA-CDOM algorithm framework

3.2 QAA-CDOM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是一個(gè)多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。多層BP網(wǎng)絡(luò)不僅有輸入節(jié)點(diǎn)、輸出節(jié)點(diǎn)，而且還有一層或多層隱節(jié)點(diǎn)，各層之間的傳遞函數(shù)一般為S型函數(shù)，形式如下：

(2)

誤差函數(shù)，對(duì)第p個(gè)樣本誤差計(jì)算公式為

(3)

式中，tpi、opi分別為期望輸出和網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算輸出。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種有教師指導(dǎo)訓(xùn)練方式的反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它是通過信號(hào)的正向傳播和誤差信號(hào)的逆向傳播修改權(quán)值和閾值的過程反復(fù)進(jìn)行，直到整個(gè)訓(xùn)練樣本集的網(wǎng)絡(luò)輸出誤差滿足一定的精度要求或達(dá)到設(shè)定的訓(xùn)練次數(shù)為止。本項(xiàng)研究的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)形式如圖5所示。

圖5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)Fig.5 Topological structure of neural network model

3.3 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

由于利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法必須對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行大量的訓(xùn)練，既要保障有足夠的樣品用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)辯識(shí)傳遞函數(shù)，又要綜合考慮節(jié)點(diǎn)數(shù)和實(shí)際要求[29]。而實(shí)測樣本中CDOM吸收ag(443)范圍為0.025～0.53 m-1，范圍較窄，不能涵蓋區(qū)域內(nèi)吸收系數(shù)較高的點(diǎn)。因此本研究的訓(xùn)練樣本選用實(shí)測數(shù)據(jù)(57組)和IOCCG(The International Ocean Colour Coordinating Group)提供的模擬數(shù)據(jù)(57組)，共有114組，其中IOCCG數(shù)據(jù)中CDOM吸收ag(443)范圍為0.028～1.97 m-1。

基于ap(443)與bbp(555)之間物理相關(guān)性，將ag(443),a(443),aw(443)作為網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)，分為兩組，其中約2/3數(shù)據(jù)(76組)作為訓(xùn)練樣本集，剩下的數(shù)據(jù)(38組)作為驗(yàn)證樣本集。

3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反演結(jié)果及比較

為方便比較QAA-CDOM-BP算法，MOON算法和YOC算法3種算法的反演效果，使用平均絕對(duì)百分誤差(MAPE)和均方根誤差(RMSE)作為對(duì)模型的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。MAPE和RMSE的計(jì)算公式分別為:

(9)

(10)

式中，xmod為估算值，xobs為真實(shí)值，n為樣本量的個(gè)數(shù)。

圖6 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果(a)和驗(yàn)證結(jié)果(b)Fig.6 Results of BP neural network training(a), and verification results (b)

圖7 Moon算法驗(yàn)證結(jié)果(a)和YOC算法驗(yàn)證結(jié)果(b)Fig.7 Results of Moon algorithm verification(a), and results of YOC algorithm verification(b)

通過反復(fù)訓(xùn)練和用已知數(shù)據(jù)來進(jìn)行仿真驗(yàn)證計(jì)算，確定最終控制參數(shù)值，用以整個(gè)圖像的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算。圖6給出了用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的訓(xùn)練結(jié)果和驗(yàn)證結(jié)果。從圖中可以看出，訓(xùn)練結(jié)果精度較高，CDOM吸收系數(shù)ag(443)訓(xùn)練結(jié)果的值略小于實(shí)測值，但整體上適用于長江口高渾濁水體。

GDPS(GOCI Data Processing System)歸納收錄的CDOM的算法有兩種，一種是基于波長412 nm和555 nm遙感反射比進(jìn)行計(jì)算[30]，表達(dá)如下:

(4)

式中，c1=0.204 7,c2=-1.335 1。

另外一種是適用于我國黃、東海的YOC水色算法[31]，表達(dá)如下:

(5)

(6)

式中，c1=-0.99，c2=0.178 1，c3=2.18，c4=0.059。

圖7為Moon算法與YOC算法的驗(yàn)證結(jié)果，驗(yàn)證樣本數(shù)據(jù)集與驗(yàn)證BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果的數(shù)據(jù)集為同一數(shù)據(jù)集。從結(jié)果看，這兩種算法對(duì)于反演低濃度CDOM的能力尚可，但當(dāng)ag(412)大于0.5后，Moon算法存在明顯的高估現(xiàn)象，而YOC算法存在明顯低估現(xiàn)象，且其反演結(jié)果不能拉開濃度梯度。

雖然沿岸水體中含有高濃度懸浮物時(shí),懸浮物對(duì)后向散射光譜的影響占主導(dǎo)作用，對(duì)葉綠素和CDOM光譜的影響較大，從而減弱了CDOM與后向散射光譜之間的相關(guān)性，最終影響算法在二類水體的反演精度。但從總體上看，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)CDOM吸收系數(shù)的反演是較為準(zhǔn)確的，且該算法優(yōu)于Moon算法與YOC算法。

4 基于GOCI數(shù)據(jù)的CDOM反演

4.1 GOCI影像大氣校正效果分析

本項(xiàng)研究使用的大氣校正模型為6S模型，校正需要輸入以下參數(shù):遙感器類型、成像年月日和經(jīng)緯度、氣溶膠濃度及類型、輻射條件、觀測波段和海拔高度、地表覆蓋類型和反射率等。此次大氣校正的氣溶膠光學(xué)厚度使用了MODIS AOT產(chǎn)品。根據(jù)長江口地理位置以及成像時(shí)間，確定氣溶膠模式為中緯度冬季，氣溶膠類型選擇為大陸型氣溶膠。6S模型輸出的是大氣校正參數(shù)xa、xb、xc，可以根據(jù)這3個(gè)參數(shù)計(jì)算得到大氣校正后的反射率。如式(7)、式(8)所示。

y=xa×Li-xb，

(7)

ρ=y/(1+xc×y).

(8)

為了檢驗(yàn)大氣校正的效果，采用2012年4月26日的6個(gè)點(diǎn)位的實(shí)測Rrs數(shù)據(jù)模擬GOCI波段與相對(duì)應(yīng)大氣校正后GOCI影像上6個(gè)采樣點(diǎn)位數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析，圖8為實(shí)測遙感反射率值與衛(wèi)星影像8個(gè)波段的遙感反射率值散點(diǎn)圖。

通過分析發(fā)現(xiàn)，經(jīng)6S大氣校正后的遙感影像Rrs值與實(shí)測Rrs值比較接近，各個(gè)波段的平均相對(duì)誤差分別為21.1%、13.8%、11.5%、12.3%、16.5%、14.7%、42.8%、86.4%。本文所應(yīng)用的波段為B2、B3、B4、B5、B6，其平均相對(duì)誤差均小于16.5%，避開使用平均相對(duì)誤差較大的B1、B7、B8這3個(gè)波段的Rrs。結(jié)果表明實(shí)測Rrs與大氣校正后的GOCI影像Rrs相差較小，證明GOCI影像經(jīng)過6S大氣校正處理后的精度能夠滿足CDOM反演的要求。

圖8 實(shí)測Rrs與GOCI影像Rrs對(duì)比Fig.8 Comparison of measured Rrs and derived Rrs by GOCI images

4.2 GOCI影像算法效果分析

2012年4月26日的衛(wèi)星數(shù)據(jù)與地面6個(gè)樣點(diǎn)數(shù)據(jù)匹配，為實(shí)測樣點(diǎn)與GOCI的同步數(shù)據(jù)，采樣點(diǎn)的參數(shù)如表3。因此，利用該天的GOCI影像數(shù)據(jù)，對(duì)反演結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)。首先，選擇與采樣時(shí)間相近的GOCI影像進(jìn)行CDOM吸收系數(shù)反演，其次，根據(jù)實(shí)測的CDOM吸收系數(shù)與反演結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。圖9為6個(gè)樣點(diǎn)影像反演的評(píng)價(jià)結(jié)果，總體上看，GOCI影像反演結(jié)果與實(shí)測結(jié)果相近，各個(gè)采樣點(diǎn)的相對(duì)誤差為0.25～0.44，6個(gè)點(diǎn)的平均相對(duì)誤差為0.35，說明QAA-CDOM-BP模型適用于GOCI影像的CDOM的反演。

表3 2012年4月26日采樣時(shí)間及對(duì)應(yīng)影像數(shù)據(jù)

圖9 2012年4月26日影像CDOM反演評(píng)價(jià)結(jié)果Fig.9 Evaluation results of CDOM inversion in April 26, 2012

4.3 CDOM濃度分布及日變化研究

4.3.1 CDOM空間分布規(guī)律

本項(xiàng)研究基于QAA-CDOM-BP模型，反演了2014年3月15日8景GOCI影像，分析長江口及鄰近海域CDOM的日變化特征，結(jié)果表明，7：08至12：04為漲潮期，12：04至19：44為退潮期。從GOCI影像中可以看出，在漲潮期間，CDOM空間分布為長江口內(nèi)北支高于南支濃度，北支濃度與口外接近；而在退潮期間，北支CDOM吸收系數(shù)明顯下降，且低于口外CDOM吸收系數(shù)，南港、北港的CDOM吸收系數(shù)也出現(xiàn)逐漸下降現(xiàn)象。

從長江口外的整體趨勢看，由于長江沖淡水的作用，CDOM往外海區(qū)呈現(xiàn)逐漸遞減的趨勢。為了直觀顯示長江沖淡水對(duì)長江口及其鄰近區(qū)域的影響，選取了沿南槽出口水流切線方向的一條數(shù)據(jù)線進(jìn)行繪圖(選擇的線段見圖10a)，所選研究區(qū)域?yàn)閺哪喜劭谄?，沿東南方向約26°的條帶。對(duì)不同時(shí)間段的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，圖11顯示了CDOM吸收系數(shù)ag(443)離河口距離的變化趨勢。從圖中可以看出，南槽口附近CDOM吸收系數(shù)明顯高于外海，且退潮期間河口附近CDOM吸收系數(shù)較漲潮期也有一定升高，其中14:28南槽口CDOM吸收系數(shù)達(dá)到最高。南槽口CDOM吸收系數(shù)有2個(gè)峰值處，一方面可能是沖淡水與海流的交匯造成，另一方面在舟山群島附近濃度較高，之后向外明顯降低，這與前人研究結(jié)果相似[32]。根據(jù)經(jīng)濟(jì)狀況推測應(yīng)該與舟山群島的人類活動(dòng)有關(guān)，嵊泗島是著名的旅游區(qū)，舟山群島的人類活動(dòng)所產(chǎn)生的水體污染也可能是該區(qū)域CDOM的來源。

4.3.2 CDOM空間差異性原因分析

對(duì)于長江口及鄰近海域CDOM的來源主要可分為兩類：(1)主要由江河徑流攜帶而來的近岸地表徑流的陸源輸入。其中，黃浦江出口位于A2樣點(diǎn)附近(圖1)，CDOM濃度較高。黃浦江的水質(zhì)以氮磷營養(yǎng)物為主，總磷、總氮和氨氮對(duì)水質(zhì)的影響最大[33]，水體中含有較高濃度的污染物，其中許多是黃色物質(zhì)的來源。因此黃浦江的匯入作為陸源輸入貢獻(xiàn)了一大部分的CDOM。(2)對(duì)于遠(yuǎn)離陸地的外海區(qū)，受海水的混合稀釋作用影響，江河攜帶的有機(jī)物質(zhì)大大減少，主要由海洋浮游植物有機(jī)體化學(xué)降解而形成[34]，使得CDOM濃度總體偏低[35]。

總體上看，長江口CDOM濃度低于世界上大部分的主要河口，這與前人的研究一致[36-37]。相比于全球各大河流流域，長江流域可能由于在過去幾十年里快速的城市化[38-39]，植被覆蓋較低，導(dǎo)致土壤有機(jī)質(zhì)含量相對(duì)較低，因此長江口CDOM的濃度較低。此外，高濃度的懸浮物阻礙了光穿透水體，限制了上層浮游植物的光合作用。因此，在河口水域從光合作用中獲取的水源CDOM明顯減少[40]。

圖10 2014年3月15日全天長江口及鄰近海域CDOM遙感反演Fig.10 CDOM remote sensing inversion of Changjiang Estuary and its adjacent sea area in March 15, 2014

圖11 CDOM水平面離河口距離變化趨勢Fig.11 Variation trend of CDOM horizontal distance from estuary

由于海水與淡水的混合稀釋，CDOM的濃度梯度從長江口往外海區(qū)呈現(xiàn)沿西北-東南方向降低的趨勢。且隨著離河口距離的增加，長江徑流減弱，出現(xiàn)了濃度梯度[40]。長江徑流占流入東?？偹康?0.5%[41]，大量淡水入海，北港水道的CDOM則主要源于長江徑流[42]，同時(shí)也為長江口附近水體帶來了一定的陸源輸入。南槽是長江的主要泄水通道，因而南槽水體受到黃浦江水體的影響比北港大[43]。杭州灣北岸與長江口毗鄰，杭州灣是一個(gè)典型的“喇叭型”的強(qiáng)潮汐作用河口灣，江河所攜帶的不同陸源物質(zhì)在杭州灣內(nèi)匯集[35]。而外海區(qū)主要受東海表層水和大洋海水的混合稀釋作用影響。

在長江口潮汐河口區(qū)，徑流和潮流的相互作用強(qiáng)烈，水層結(jié)構(gòu)極不穩(wěn)定，垂向混合顯著[10]。特別是在最大渾濁帶及其附近水域，這種垂向湍流混合作用更加明顯，而垂向混合過程對(duì)最大渾濁帶CDOM的輸移過程有重要的影響。因此河口區(qū)底部沉積物間隙水上泛的影響，也能使河口區(qū)CDOM吸收系數(shù)升高[44]。

5 結(jié)論

對(duì)于長江口高濁度水體，QAA_v6算法比Moon算法和YOC算法的精度存在明顯改善。我們選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型得到的模型結(jié)果，失效的數(shù)據(jù)比較少。從精度結(jié)果看，精度高于GOCI標(biāo)準(zhǔn)軟件GDPS提供的Moon算法與YOC算法，但同時(shí)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法也存在一定的缺點(diǎn)，需要不斷調(diào)試優(yōu)化和人的經(jīng)驗(yàn)參與輔助學(xué)習(xí)等。

本文以長江口及其鄰近海域野外實(shí)測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，在QAA-CDOM算法基礎(chǔ)上，建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法反演bbp(555)與ap(443)的關(guān)系，建立了適用于GOCI衛(wèi)星數(shù)據(jù)的反演模型。利用2012年4月26日星地同步數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，驗(yàn)證結(jié)果表明該模型可以應(yīng)用于GOCI衛(wèi)星數(shù)據(jù)的CDOM吸收系數(shù)反演。在此基礎(chǔ)上分析了長江口及其鄰近海域CDOM吸收系數(shù)分布及CDOM日變化情況，得到以下結(jié)論。

(1)基于QAA-CDOM算法的BP神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)法對(duì)CDOM吸收系數(shù)的反演是較好的方法，適用于長江口及其鄰近海域CDOM反演。但總體而言，高濁度水域CDOM反演精度仍有待提高，原因是由于長江口及其鄰近海域沿岸水體中含較高濃度的懸浮物，而懸浮物對(duì)后向散射光譜的影響占主導(dǎo)作用，對(duì)葉綠素和CDOM光譜的影響較大，從而減弱了CDOM與后向散射光譜之間的相關(guān)性，最終導(dǎo)致算法在復(fù)雜水體的反演精度相對(duì)較低。

(2)利用2014年3月15日的GOCI影像反演長江口及其鄰近海域CDOM吸收系數(shù)，并對(duì)其日內(nèi)變化時(shí)空特征進(jìn)行了分析。結(jié)果表明，GOCI數(shù)據(jù)能夠清晰展現(xiàn)CDOM吸收系數(shù)的空間分布，能夠體現(xiàn)出水體受潮汐等外界因素影響而導(dǎo)致的CDOM吸收系數(shù)的變化。從日內(nèi)變化來看，在漲潮期間，CDOM空間分布為長江口內(nèi)北支高于南支濃度，北支濃度與口外接近；而在退潮期間，北支CDOM吸收系數(shù)明顯下降，且低于口外CDOM吸收系數(shù)，南港、北港的CDOM吸收系數(shù)也出現(xiàn)逐漸下降現(xiàn)象。而海水與淡水的混合稀釋，使CDOM的濃度梯度從長江口往外海區(qū)呈現(xiàn)沿西北-東南方向降低的趨勢。

(3)利用GOCI數(shù)據(jù)高時(shí)間分辨率的特點(diǎn)，可以捕捉一天內(nèi)CDOM的變化特征，有利于對(duì)CDOM循環(huán)過程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，為進(jìn)一步研究長江口及其鄰近海域CDOM日循環(huán)變化特性及其驅(qū)動(dòng)機(jī)制及河口演化規(guī)律提供了重要的觀測數(shù)據(jù)。

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Remote sensing inversion and daily variation of CDOM based on GOCI in the Changjiang Estuary and adjacent waters

Sun Lu1, Jiang Jin’gang1, Zhu Weining1

(1.InstituteofIslandsandCoastalEcosytems,OceanCollege,ZhejiangUniversity,Hangzhou310058,China)

GOCI satellite data is adopted to retrieve high concentrations of colored dissolved organic matter in coastal waters of Changjiang Estuary. The inversion model is based on QAA-CDOM algorithm and field measured data. The BP neural network was used to fit the relationship between bbp(555) and ap(443), which is used in QAA-CDOM and needs to be optimized for the water in the Changjiang Estuary. The results show that the inversion accuracy is excellent with mean relative error 0.35. Then based on advantage of GOCI’s serial imaging, 8 images acquired in March 15, 2014 were inverted and analysed for CDOM daily variations in Changjiang Estuary and its adjacent seawater. The obtained the CDOM variation pattern is that CDOM in Changjiang Estuary and its adjacent seawater is mainly impacted by tides and the discharge of Changjiang. Inside the Changjiang Estuary, due to the effect of Changjiang diluted water, CDOM concentration in high tide is higher than that in the low tide, and it showed gradually decreasing trend from the estuary to the open sea.

GOCI image; Changjiang Estuary; CDOM; QAA-CDOM algorithm; BP neural network; daily variation characteristics

10.3969/j.issn.0253-4193.2017.09.013

2016-10-19；

2017-03-01。

國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(41471346)；國家自然科學(xué)青年基金項(xiàng)目(41401404)；海洋公益性行業(yè)科研專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)項(xiàng)目(201005030-06)。

孫璐(1991—)，女，浙江省余姚市人，主要研究方向?yàn)榄h(huán)境遙感。E-mail:sunluu@zju.edu.cn

*通信作者：朱渭寧(1973—)，副教授，主要研究方向?yàn)榄h(huán)境遙感與地理信息科學(xué)。E-mail:zhuwn@zju.edu.cn

TP79

A

0253-4193(2017)09-0133-13

孫璐，蔣錦剛，朱渭寧. 基于GOCI影像的長江口及其鄰近海域CDOM遙感反演及其日內(nèi)變化研究[J]. 海洋學(xué)報(bào), 2017, 39(9): 133-145,

Sun Lu, Jiang Jin’gang, Zhu Weining. Remote sensing inversion and daily variation of CDOM based on GOCI in the Changjiang Estuary and adjacent waters[J]. Haiyang Xuebao, 2017, 39(9): 133-145, doi:10.3969/j.issn.0253-4193.2017.09.013