陳瓊, 唐世林, 吳頡

1. 熱帶海洋環(huán)境國家重點(diǎn)實驗室(中國科學(xué)院南海海洋研究所), 廣東 廣州 510301;

2. 中國科學(xué)院大學(xué), 北京 100049;

3. 南方海洋科學(xué)與工程廣東省實驗室(廣州), 廣東 廣州 511458

在潮汐作用下, 河口、海灣內(nèi)外的泥沙等顆粒物交換頻繁, 其中懸浮泥沙質(zhì)量濃度(suspended sediment concentration, SSC)作為泥沙輸運(yùn)和再懸浮過程的重要指標(biāo)(Yu et al, 2012; Xiong et al, 2017),直接影響水體水質(zhì)、生態(tài)系統(tǒng)和底地貌演化(Ziegler et al, 1988; Zeng et al, 2015)。SSC 變化一定程度上揭示了水域動力條件的變化, 這些變化有著不同的時間尺度, 共同影響了懸浮顆粒物的量級和分布情況, 對河口海域進(jìn)行航道整治、港口建設(shè)、海洋工程施工等河口開發(fā)治理和河口地貌動力研究有著非常重要的參考意義(謝梅芳 等, 2021)。

長期以來, 對河口、海灣等海域的SSC 年際、年及月變化的研究較為深入(陳曉玲 等, 2005; Liu et al, 2018)。傳統(tǒng)的走航觀測和錨定浮標(biāo)觀測等動態(tài)監(jiān)測方式, 可以粗略了解到SSC 的變化, 但存在成本高、樣點(diǎn)少和精度低等缺點(diǎn)(Scanes et al, 2007;Wang et al, 2012)。隨著遙感衛(wèi)星觀測技術(shù)的高速發(fā)展, 衛(wèi)星可實現(xiàn)大范圍、長時序、多時相的SSC 連續(xù)觀測, 彌補(bǔ)上述不足(Li et al, 2019)。早期基于遙感的SSC 反演多通過Landsat (欒虹 等, 2017; Yepez et al, 2018)、NIMBUS-7 (Mayo et al, 1993)和SeaWiFS (Liao et al, 2010)衛(wèi)星傳感器實現(xiàn), 受光譜分辨率和空間分辨率的限制, 僅能完成較大面積、動力環(huán)境簡單的海域監(jiān)測, 難以應(yīng)用于沿海及內(nèi)陸水體。隨著光學(xué)傳感器設(shè)計技術(shù)的進(jìn)步, MODIS(Tian et al, 2016; 詹偉康 等, 2019)、MERIS (劉汾汾等, 2009; Tang et al, 2013)、Sentinel (Toming et al,2017)和VIIRS (Chami et al, 2020)等傳感器的空間分辨率從公里級提高至百米級, 可應(yīng)用于近岸和較大湖泊等水體的SSC 反演及時空趨勢研究, 但對于具有顯著時變特征的河口海域, 高空間分辨率、低時間分辨率的極軌衛(wèi)星很難滿足懸浮泥沙的動態(tài)監(jiān)測要求。近年來, 靜止軌道衛(wèi)星的引入, 顯著提高了時間分辨率。He 等(2013)、Hu 等(2019) 和Cheng 等(2016)基于GOCI 小時成像的遙感數(shù)據(jù)完成了河口、近岸和沿岸等海域 SSC 日變化特征的刻畫, 但GOCI 空間分辨率降低, 且影像僅覆蓋以朝鮮半島為中心的西北太平洋局部海域, 無法為更大范圍海域的SSC 動態(tài)監(jiān)測提供充足的數(shù)據(jù)支持。

2015 年12 月我國發(fā)射了世界上第一顆超高時空分辨率的地球靜止軌道衛(wèi)星高分四號(GF-4), 與其他衛(wèi)星相比, GF-4 具有更高的時空分辨率(重訪時間最高可達(dá)20s 和可見光波段的空間分辨率50m),且影像的覆蓋范圍擴(kuò)大至印太大部分海域, 使更小尺度的SSC 動態(tài)變化特征得以顯現(xiàn), 在近海水體光學(xué)特征的高頻變化監(jiān)測方面具有巨大的潛力, 對河口海域復(fù)雜的生物地球化學(xué)和水動力過程的理解有著非常重要的動力學(xué)意義(Li et al, 2017, 2018; Wang et al, 2017)。近年來, 水利、航道、圍海等工程對河口海域懸浮泥沙輸運(yùn)基本規(guī)律的認(rèn)識提出了更高的要求, 掌握更小時間尺度的SSC 分布和變化的規(guī)律, 以期為類似施工環(huán)境的施工工藝選擇、設(shè)備設(shè)計、質(zhì)量控制和安全保障提供借鑒。為此, 本文基于珠江口伶仃洋ETOPO1 的地形數(shù)據(jù)、潮汐表中伶仃洋內(nèi)的各驗潮站的潮位數(shù)據(jù)、GF-4 遙感影像反演的SSC 數(shù)據(jù), 分析了潮汐作用下的伶仃洋懸浮泥沙的空間分布特征和潮汐周期不同階段的 SSC變化規(guī)律。

1 研究區(qū)域

按流量排名, 珠江是我國的第二大河流, 年均淡水輸入量為3.26×1011m3、年均泥沙輸入88.7×106t (Ou et al, 2019)。珠江通過8 個主要的入?？谶B接珠江口和南海, 可分為潮優(yōu)型、河優(yōu)型和河-波型河口(李春初, 1997)?；㈤T入海口是珠江溺谷灣殘留的河口灣, 屬于典型潮優(yōu)型河口, 是珠江口主要的潮汐通道。潮差最大可達(dá) 3.64m, 漲潮量達(dá)2288.4×108m3, 占八大口總?cè)氤绷康?0.8%, 落潮量達(dá)2866×108m3, 占落潮量的41.6%。蕉門、洪奇門和橫門, 在汛期均為強(qiáng)徑流河, 旱期均為強(qiáng)潮流河,輸沙量較大有利于口門外淺灘發(fā)育(朱樊 等, 2015)。其中虎門、蕉門、洪奇門和橫門所在的伶仃洋海域呈喇叭狀, 寬約60km, 水域面積約2100km2, 屬于不規(guī)則半日混合潮類型, 潮流總體呈東強(qiáng)西弱。分布著東、西、中三灘及東、西兩槽, 平均水深5m, 兩槽處水深約10～20m (Liu et al, 2019)。本文選擇22°05′—22°50′N, 113°25′—114°07′E 區(qū)間的珠江口伶仃洋海域為研究區(qū)(圖1)。

圖1 研究區(qū)域及懸浮泥沙濃度(SSC)實測數(shù)據(jù)測量站點(diǎn)位置該圖是基于國家測繪地理信息局標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)站下載審圖號為GS(2016)2924 標(biāo)準(zhǔn)地圖制作。圖中黑色菱形代表2020 年1月的航次測站位置, 黑色三角代表珠江八大入?？谖恢肍ig. 1 The study area, and the locations of in-situ sampling stations for SSC

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

高分(GF)系列衛(wèi)星是由中國設(shè)計用于收集陸地、大氣、海洋信息, 并形成長時序、大范圍和高精度的對地觀測能力。從2002 年開始, 目前已有13 顆衛(wèi)星成功發(fā)射。GF-4 衛(wèi)星于2015 年發(fā)射, 采用凝視相機(jī)傳感器, 在可見光或近紅外光波段(1～5波段)具有50m 的空間分辨率, 在熱紅外光波段(6波段)具有400m 的空間分辨率。GF-4 是地球靜止同步軌道衛(wèi)星, 時間分辨率最高可達(dá)20s (表1)(劉鳳晶 等, 2018)。受遙感數(shù)據(jù)的存儲、傳輸?shù)燃夹g(shù)限制, 目前對外分發(fā)的大部分GF-4 數(shù)據(jù)產(chǎn)品的時間間隔為幾分鐘至幾小時不等, 受天氣、云量等因素的影響, 每日分發(fā)的數(shù)據(jù)數(shù)量也不盡相同。盡管如此, 具有超高時空分辨率的GF-4 數(shù)據(jù), 仍是當(dāng)前研究河口海域的SSC 高頻變化的最佳選擇。本文所用遙感數(shù)據(jù)為中國資源衛(wèi)星應(yīng)用中心提供的基于GF-4 衛(wèi)星的L1A 級數(shù)據(jù), 共計7 景。其中,2020 年1 月14 日1 景(13:58), 用于SSC 反演算法驗證; 2020 年12 月28 日3 景(10:43、12:43 和13:33),時間間隔分別為2h 和50min, 對應(yīng)落潮的初始時刻、落急時刻和落憩前, 用于分析珠江口伶仃洋的SSC 在落潮不同階段的變化規(guī)律; 2021 年2 月21日3 景(10:40、14:00 和16:34), 時間間隔分別為3h 20min 和2h 34min, 對應(yīng)停潮末期、漲急和漲憩前,用于分析珠江口伶仃洋的SSC 在漲潮不同階段的變化規(guī)律。

表1 GF-4 衛(wèi)星有效載荷Tab. 1 Payload parameters of GF-4

實測數(shù)據(jù)于2020 年1 月13 日至14 日在巡航船上測量得到, 采用標(biāo)準(zhǔn)采樣器采集水樣, 通過過濾重量法測定SSC (劉大召 等, 2020)。即現(xiàn)場采集并過濾水樣, 將濾膜帶回實驗室進(jìn)行測量, 最終得到28 組有效SSC 數(shù)據(jù)。地形數(shù)據(jù)為美國地球物理中心(U.S. National Geophysical Data Center)發(fā)布的全球地形起伏模型 ETOPO, 是目前已知的分辨率最高的地形起伏數(shù)據(jù)(Amante et al, 2009)。ETOPO包括 3 種不同精度的數(shù)據(jù), 分別是 ETOPO1、ETOPO2 和ETOPO5; 不同精度的數(shù)據(jù)又分為兩個版本, Bedrock 和Ice Surface, 前者是巖床的高程,后者是巖床加上冰蓋層之后的高程。本文選擇精度最高的ETOPO1 (分辨率為1 弧分)中的Bedrock 版本繪制珠江口伶仃洋底地形。通過查潮汐表得到遙感圖像采集時段內(nèi)的各驗潮站每小時的潮位數(shù)據(jù)(國家海洋信息中心, 2020)。

2.2 遙感數(shù)據(jù)處理

2.2.1 輻射校正

根據(jù)輻射定標(biāo)公式結(jié)合各波段的輻射定標(biāo)系數(shù)(表 2), 對 GF-4 的全色/多光譜(panchromatic/multispectral, PMS)圖像進(jìn)行定標(biāo), 將衛(wèi)星荷載觀測值(Digital Number, DN)轉(zhuǎn)換為表觀輻亮度[L(λ)]。PMS 數(shù)據(jù)的輻射定標(biāo)可通過公式(1)計算:

表2 2020 年GF-4 衛(wèi)星絕對輻射定標(biāo)系數(shù)和大氣層外波段太陽輻照度Tab. 2 The values of Gain, offset and ESUN of GF-4 satellite in 2020

式中:L(λ)為對應(yīng)波段λ的傳感器輻射亮度值(單位: W?m–2?μm–1?Sr–1); Gain 和Offset 分別為影像的絕對定標(biāo)系數(shù)增益和偏移(2020 年的增益、偏移數(shù)據(jù)可從中國資源衛(wèi)星應(yīng)用中心網(wǎng)站獲取)。根據(jù)公式(2)計算得到大氣層頂表觀反射率(tρ, 單位: Sr–1):

式中:d為日地距離校正因子(2020 年1 月14 日對應(yīng)儒略歷為14 天,d=0.9836; 2020 年12 月28 日對應(yīng)儒略歷為363 天,d=0.9832; 2021 年2 月21 日對應(yīng)儒略歷為52 天,d=0.9891);L為表觀輻亮度(單位:W?m–2?μm–1?Sr–1); ESUN 是大氣上層太陽輻照度(單位: W?m–2?μm–1?Sr–1);θs為太陽天頂角(單位: rad)。

2.2.2 大氣校正

目前應(yīng)用最普遍的水色遙感大氣校正方法是暗像元算法(Gordon et al, 1994)。水體在近紅外(nearinfrared, NIR)波段處有較好的吸收性, 所以將其作為暗像元進(jìn)行大氣校正。而二類渾濁水體在NIR 波段的散射能力強(qiáng)、離水輻射率大, 以近紅外波段作為暗像元的假設(shè)失效(Ruddick et al, 2000; Siegel et al,2000)。但是, 二類渾濁水體在短波紅外(short-wave infrared, SWIR)波段處有強(qiáng)吸收性, 利用SWIR 波段代替NIR 波段的大氣校正算法已經(jīng)被證明可以很好的應(yīng)用于混濁的沿海水域的大氣校正(Wang et al,2007; He et al, 2014; Ye et al, 2017)。然而, GF-4 衛(wèi)星的遙感數(shù)據(jù)缺乏SWIR 波段, 無法直接采用SWIR 暗像元法進(jìn)行大氣校正。目前, 已有研究利用準(zhǔn)同步的可見光紅外成像輻射儀(visible infrared imaging radiometer suite, VIIRS)數(shù)據(jù)的3 個SWIR 波段(1280nm、1601nm 和2257nm)針對沒有SWIM 波段的衛(wèi)星構(gòu)建了準(zhǔn)同步可見光紅外成像輻射儀數(shù)據(jù)(Quasi-synchronous VIIRS, QSV)算法并完成了大氣校正, 該大氣校正方法在沿岸渾濁水體有很好的適用性(Wu et al, 2019)。本文參考該算法并結(jié)合6S 輻射傳輸模型(second simulation of the satellite signal in the solar spectrum), 經(jīng)過對瑞利散射、氣體吸收和氣溶膠多次散射效應(yīng)的校正, 得到了水體的遙感反射率。校正公式如式(3):

式中:ρt,λ是對應(yīng)波段λ的大氣層頂表觀反射率(單位:Sr–1);Rr,λ是對應(yīng)波段λ的大氣瑞利散射率(單位: Sr–1);Ra,λ是對應(yīng)波段λ的氣溶膠散射率(單位: Sr–1);tv,λ是對應(yīng)波段λ的大氣的漫射透過率;Rrs,λ是對應(yīng)波段λ的遙感反射率。利用6S 模型估算瑞利散射系數(shù), 6S模型中所需的輸入?yún)?shù)為影像的幾何條件、大氣模型和光譜條件。利用QSV 算法結(jié)合Ziauddin 構(gòu)建的氣溶膠類型查找表(Ahmad et al, 2010)估算氣溶膠類型和氣溶膠光學(xué)厚度, 用于校正的VIIRS 數(shù)據(jù)的過境時間分別為2020 年1 月14 日14:06、2020 年12 月28 日13:24 和2021 年2 月21 日13:42。

2.2.3 幾何校正

對于GF-4 PMS 數(shù)據(jù)來說, 由于分發(fā)的L1A 級產(chǎn)品均提供相應(yīng)的有理多項式(rational polynomial coefficient, RPC)參數(shù)文件, 因此可以利用ENVI 軟件提供的正射校正流程化工具(RPC orthorectification workflow)進(jìn)行正射校正, 但正射校正結(jié)果與實際位置仍存在較大偏差。因此, 在進(jìn)行正射校正后利用Landsat8_OLI 全色波段(重采樣至GF-4 對應(yīng)分辨率50m)對GF-4 影像重新進(jìn)行配準(zhǔn)校正。

3 結(jié)果與討論

3.1 懸沙質(zhì)量濃度反演算法驗證

本文采用一種針對珠江口近岸渾濁水體的雙波段經(jīng)驗?zāi)Ｐ头囱輵疑迟|(zhì)量濃度(Liu et al, 2021), SSC反演公式如下:

式中:Rrs(red)和Rrs(green)分別代表GF-4 衛(wèi)星的紅波段和綠波段的遙感反射率(單位: Sr–1)。利用2020 年1 月14 日的GF-4 影像反演珠江口伶仃洋內(nèi)的SSC,以遙感影像3×3 窗口內(nèi)的平均濃度代表中心點(diǎn)的SSC, 并結(jié)合同一天的實測SSC 數(shù)據(jù), 對該懸沙反演算法進(jìn)行驗證。剔除遙感影像中被云覆蓋的實測數(shù)據(jù),剩余19 組有效懸沙質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)用于驗證。圖2 表明, 該算法計算得到的SSC 與實測值有較好的相關(guān)性, 相關(guān)系數(shù)為 0.87 (p<0.01), 均方根誤差為3.05mg?L–1, 即該算法能較準(zhǔn)確的估算珠江口的真實懸沙質(zhì)量濃度。

圖2 遙感反演與實測懸浮泥沙質(zhì)量濃度(SSC)的驗證結(jié)果圖中黑色虛線表示1:1 關(guān)系, 藍(lán)色實線表示反演SCC 和實測SSC的線性擬合情況, 藍(lán)色三角代表樣本點(diǎn)數(shù)據(jù)Fig. 2 Verification result of satellite-derived SSC and in-situ measured SSC

3.2 珠江口伶仃洋懸浮泥沙質(zhì)量濃度的分布特征

珠江口伶仃洋海域漲潮、落潮時的SSC 分布情況分別如圖3、圖4 所示。懸浮泥沙質(zhì)量濃度均沿海岸線向外海的方向逐漸降低, 整體呈現(xiàn)近岸高、遠(yuǎn)岸低的分布趨勢; 4 個入海口處的SSC 都相對較高, 且喇叭形海岸東西側(cè)的SSC 分布有明顯的差異, 西側(cè)海岸的SSC 高于東側(cè)。Liu 等(2019)利用數(shù)值模式模擬了珠江口的SSC 分布趨勢, 模式結(jié)果顯示SSC 沿海岸向開闊水域呈降低趨勢, 且西灘SSC 高于東灘,本文研究結(jié)果與其基本一致。

圖3 2021 年2 月21 日珠江口伶仃洋漲潮時3 景遙感影像反演的平均懸浮泥沙濃度(SSC)分布情況a. 高 SSC 區(qū)的分布范圍。圖中紅色虛線方框代表 SSC 高值區(qū)的分布范圍, 其中 H1 (113°42′—113°47′E, 22°40′—22°45′N), H2(113°54′—114°00′E, 22°24′—22°33′N), H3 (113°38′—113°42′E, 22°33′—22°37′N), H4 (113°33′E—113°40′E, 22°23′N—22°30′N); b. 珠江口伶仃洋東、西灘各高SCC 區(qū)的平均SSC 直方圖。藍(lán)色和紅色虛線分別代表東灘和西灘的平均SSCFig. 3 Spatial distributionofsatellite-derivedmeanSSCduring the flood tide in the Pearl River Estuary, showing the averageSSCof three GF-4 images during21stFebruary2021

圖4 2020 年12 月28 日珠江口伶仃洋落潮時3 景遙感影像反演的平均懸浮泥沙質(zhì)量濃度(SSC)分布情況a. 高 SSC 區(qū)的分布范圍。圖中紅色虛線方框代表 SSC 高值區(qū)的分布范圍, 其中 H1 (113°42′—113°47′E, 22°40′—22°45′N), H2(113°54′—114°00′E, 22°24′—22°33′N), H3 (113°38′—113°42′E, 22°33′—22°37′N), H4 (113°33′E—113°40′E, 22°23′N—22°30′N), H5(113°39′—113°44′E, 22°30′—22°35′N), H6 (113°33′—113°41′E, 22°23′—22°30′N), H7 (113°35′—113°42′E, 22°15′—22°23′N); b. 珠江口伶仃洋東西灘各高SCC 區(qū)的平均SSC 直方圖。藍(lán)色和紅色虛線分別代表東灘和西灘的平均SSCFig. 4 Spatial distribution of satellite-derived mean SSC during the ebb tide in the Pearl River Estuary, showing the average SSC of three GF-4 images during 28th December 2020

珠江口伶仃洋海域漲潮時的平均 S S C 為8.18mg?L–1, 漲潮時共有4 個高SSC 分布區(qū)(圖3a)。其中東側(cè)海岸的2 個高SSC 區(qū)分別位于: 虎門入海口外的交椅灣(H1), 懸沙集中分布于海灣內(nèi)的東北岸線, 平均SSC 為10.05mg?L–1; 深圳灣灣頂處(H2),平均SSC 為9.57mg?L–1。西側(cè)海岸的2 個高SSC 區(qū)分別位于: 蕉門和洪奇門的入海口處(H3), 平均SSC為9.39mg?L–1; 淇澳島以西的海灣內(nèi)(H4), 平均SSC為11.69mg?L–1。漲潮時各高值區(qū)的平均SSC 統(tǒng)計結(jié)果(圖3b)說明了珠江口伶仃洋內(nèi)漲潮時其西灘高值區(qū)的平均 SSC (11.13mg?L–1) 明顯高于東灘(9.70mg?L–1)。

珠江口伶仃洋海域落潮時的平均 SSC 為17.56mg?L–1, 落潮時共有7 個高SSC 分布區(qū)(圖4a),其中東側(cè)海岸3 個、西側(cè)海岸4 個。東側(cè)海岸的3個高SSC 分布區(qū)分別位于: 虎門入?？谕獾慕灰螢?H1), 懸沙在海灣中呈團(tuán)狀分布, 平均 SSC 為26.34mg?L–1; 龍穴水道東側(cè)沿岸至大鏟灣一線(H2),呈條帶狀分布, 平均SSC 為17.49mg?L–1; 深圳灣灣頂處(H3), 平均SSC 為19.86mg?L–1。西側(cè)海岸的4個高SSC 分布區(qū)分別位于: 龍穴隆灘沿岸(H4), 呈條狀分布, 平均SSC 為25.60mg?L–1; 蕉門、洪奇門和橫門入?？谔幍倪M(jìn)口淺灘(H5), 平均 SSC 為17.60mg?L–1; 淇澳島以西的海灣內(nèi)(H6), 平均SSC 為27.70mg?L–1; 淇澳島至珠海九州島之間的海域(H7),平均SSC 為19.89mg?L–1。珠江口伶仃洋海域各高值區(qū)的平均SSC 統(tǒng)計結(jié)果(圖4b)說明了落潮時其西灘高值區(qū)的平均 SSC (24.45mg?L–1)明顯高于東灘(20.37mg?L–1)。

珠江口伶仃洋海灣內(nèi)的潮流受地轉(zhuǎn)效應(yīng)的影響,漲潮流攜帶的清潔水體更多的被輸送至東側(cè)海岸,而落潮流裹挾高含沙水體更多的被輸送至西側(cè)海岸,使SSC 在漲潮和落潮時都呈西高東低的分布趨勢(朱樊 等, 2015)。結(jié)合珠江口伶仃洋海域的底地形(圖1), 發(fā)現(xiàn)漲潮和落潮時的高SSC 的分布與淺灘、近岸海域有較好的對應(yīng)關(guān)系。其中, 除淇澳島以西的高值區(qū), 其他高值區(qū)所在海域均為水深小于5m 的淺灘或近岸灘涂。盡管淇澳島以西的高值區(qū)所在海灣水深較深, 但受淇澳島的阻擋, 大部分懸浮泥沙只能通過東北側(cè)的進(jìn)口淺灘與灣外進(jìn)行交換, 使得懸浮泥沙在該海灣集聚呈高值分布。水深較深的伶仃水道和龍穴水道所在海域基本對應(yīng)SSC 低值區(qū)。

3.3 珠江口伶仃洋SSC 漲潮時的變化特征

圖5 顯示了珠江口伶仃洋海域漲潮時的SSC 變化特征。圖5a～5c 分別對應(yīng)停潮末、漲急以及漲憩前的3 個不同時刻的SSC 分布情況, 平均SSC 分別為11.08mg?L–1、11.04mg?L–1和2.64mg?L–1, 即在漲潮階段伶仃洋內(nèi)的平均SSC 呈降低趨勢。從圖5d 可以看出, 4 個高SSC 海域的懸沙質(zhì)量濃度降低程度遠(yuǎn)大于其他海域。漲潮時, 珠江水流隨漲潮流將外海含沙量較低的清潔水體大量輸入伶仃洋海域, 這可能是伶仃洋海域漲潮時SSC 降低的主要原因。灣口至淇澳島和內(nèi)伶仃島一線的海域內(nèi)的SSC 有明顯北移的趨勢, 這可能是因為較大流速的水體有較強(qiáng)的挾沙能力(Ou et al, 2019), 該海域內(nèi)的懸浮顆粒物隨漲潮流被輸送至灣內(nèi)。

圖5 2021 年2 月21 日珠江口伶仃洋漲潮不同時刻遙感影像反演的懸浮泥沙質(zhì)量濃度(SSC)分布及變化情況a. 停潮末(10:40:06); b. 漲急(14:00:06); c. 漲憩(16:34:57); d. 漲憩與停潮末期的平均SSC 差值。圖中數(shù)字為該海域平均懸浮泥沙濃度Fig. 5 Distribution and variation of satellite-derived SSC at different times of flood tide in Lingdingyang during 21st February 2021

為了進(jìn)一步分析漲潮不同階段的SSC 變化特征,提取了停潮末、漲急以及漲憩前3 個不同時刻5 個驗潮站所在位置約5m 范圍內(nèi)的平均SSC 數(shù)據(jù), 對比伶仃洋內(nèi)的不同位置在漲潮的不同階段SSC 變化的異同。從各驗潮站潮位變化與SSC 變化的對比結(jié)果(圖 6)可以看出: 停潮時, 潮流流速減緩, 潮位維持在低位、變化量較小, 此時水體中的懸浮泥沙開始沉降, SSC 呈降低趨勢(圖6b、6c); 停潮末期至漲急階段, 潮流流速變大、潮差變大, 盡管造成了一定程度的底質(zhì)顆粒物再懸浮過程, 但漲潮流將外海的清潔水體大量輸入灣內(nèi), SSC 仍呈降低趨勢; 漲急至漲憩階段, 流速又逐漸減緩、潮位差減小并趨于穩(wěn)定, 再懸浮過程減弱并伴隨大量清潔水體的持續(xù)輸入, SSC呈顯著降低的趨勢(圖6b～6f)。

圖6 2021 年2 月21 日珠江口伶仃洋內(nèi)的各驗潮站在漲潮不同階段的懸浮泥沙質(zhì)量濃度(SSC)變化情況a. 驗潮站位置示意圖, 基于國家測繪地理信息局標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)站下載審圖號為GS(2016)2924 的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作; b. 舢板洲驗潮站; c.深圳機(jī)場驗潮站; d. 蛇口(赤灣)驗潮站; e. 內(nèi)伶仃島驗潮站; f. 珠海(香洲)驗潮站Fig. 6 Changes of SSC at different stages of flood tide in Lingdingyang on 21st February 2021

3.4 珠江口伶仃洋SSC 落潮時的變化特征

圖7 顯示了珠江口伶仃洋海域落潮時的SSC 變化特征。圖7a～7c 分別對應(yīng)平潮末、落急以及落憩前的3 個不同時刻的SSC 分布情況, 平均SSC 分別為16.11mg?L–1、18.00mg?L–1和18.58mg?L–1, 即在落潮階段伶仃洋內(nèi)的平均SSC 呈增加趨勢。落潮時, 珠江水流裹挾著高含沙量的內(nèi)陸水體隨落潮流通過虎門、蕉門、洪奇門及橫門將大量泥沙輸入伶仃洋海域, 這可能是伶仃洋落潮時SSC 增加的原因之一(Liu et al,2019)。另外, 虎門口門外的交椅灣(H1)和龍穴隆灘(H4)之間的水道的SSC 在落潮階段明顯增大, 且懸沙有向外海方向移動的趨勢。具體表現(xiàn)為, 平潮末期懸浮泥沙集中分布于交椅灣和龍穴隆灘沿岸, 水道中的SSC 較低, 到落憩時高值區(qū)內(nèi)存在部分海域的SSC 略有下降, 而下游水道中的SSC 有所增加(圖7d)。伶仃洋內(nèi)的水流速度隨潮汐過程呈“大-小-大”的周期性變化, 較大流速的水體有較強(qiáng)的挾沙能力,這可能是落潮時高值區(qū)部分海域SSC 有所降低并向外海移動的原因之一(Ou et al, 2019)。同時, 當(dāng)流速增大到超過底質(zhì)沉積物再懸浮所需的切應(yīng)力時會造成底質(zhì)沉積物再懸浮, 并且落潮過程中的潮位差向下會形成潮差勢能, 對底質(zhì)也會造成擾動使其再懸浮, 這解釋了高值區(qū)中仍有部分海域在落潮流的強(qiáng)挾沙作用下SSC 呈增加趨勢(Li et al, 2015; Liu et al,2016)。在其他5 個高值區(qū)中, 進(jìn)口淺灘(H5)、龍穴水道東側(cè)沿岸至大鏟灣一線(H2)和淇澳島至珠海九州島之間海域(H7)的懸浮泥沙變化情況與虎門口門外相同, SSC 都稍有下降且都有向南移動的變化趨勢。而深圳灣(H3)和淇澳島以西海灣(H6)的SSC 則呈明顯的增加趨勢, 這可能是地形影響了潮汐過程對SSC 的影響(Liu et al, 2016)。受東北—西南狹長地形的限制, 落潮流很難進(jìn)入深圳灣, 僅會在灣口造成擾動, 使灣內(nèi)SSC 有所增加。淇澳島東北方向、落潮流進(jìn)入灣內(nèi)的唯一進(jìn)口處分布著進(jìn)口淺灘, 該攔門淺灘靠灣內(nèi)一側(cè)的泥沙在落潮流的作用下再懸浮, 而唯一的出海口金星門港較為狹窄阻擋了潮流向下輸送懸沙, 致使懸沙在灣內(nèi)聚集SSC 增加。

圖7 2020 年12 月28 日珠江口伶仃洋落潮不同時刻遙感影像反演的懸浮泥沙濃度(SSC)分布及變化情況a. 平潮末(10:43:38); b. 落急(12:43:38); c. 落憩(13:33:38); d. 落憩與平潮末期的平均SSC 差值。圖中數(shù)字為該海域平均懸浮泥沙濃度值Fig. 7 Distribution and variation of satellite-derived SSC at different times of ebb tide in Lingdingyang on 28th December 2020

為了進(jìn)一步分析落潮不同階段的SSC 變化特征,提取了平潮末、落急以及落憩前3 個不同時刻5 個驗潮站所在位置約5m 范圍內(nèi)的平均SSC 數(shù)據(jù), 對比伶仃洋內(nèi)的不同位置在落潮的不同階段SSC 變化的異同。從各驗潮站潮位變化與SSC 變化的對比結(jié)果可以看出(圖8): 平潮時, 潮流流速減緩、潮位保持一定高度不變化, 此時水體中的懸浮泥沙開始沉降, SSC呈降低趨勢(圖8b); 平潮末期至落急階段, 潮流流速變大、潮差逐漸增大, 此時懸浮泥沙再懸浮過程劇烈,SSC 增加量顯著; 落急至落憩階段, 流速又逐漸減緩、潮位差減小并趨于穩(wěn)定, 懸浮泥沙再次開始沉降,SSC 增量變小甚至呈負(fù)增長趨勢(圖8b～8f)。

圖8 2020 年12 月28 日珠江口伶仃洋內(nèi)的各驗潮站在落潮不同階段的懸浮泥沙質(zhì)量濃度(SSC)變化情況a. 驗潮站位置示意圖, 基于國家測繪地理信息局標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)站下載審圖號為GS(2016)2924 的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作; b. 舢板洲驗潮站; c.深圳機(jī)場驗潮站; d. 蛇口(赤灣)驗潮站; e. 內(nèi)伶仃島驗潮站; f. 珠海(香洲)驗潮站Fig. 8 Changes of SSC at different stages of ebb tide in Lingdingyang on 28th December 2020

4 結(jié)論

本文通過對珠江口伶仃洋海域落潮時的SSC 分布情況及變化規(guī)律的研究, 得到以下結(jié)論:

1) 珠江口伶仃洋海域SSC 沿海岸線向外海的方向逐漸降低, 整體呈現(xiàn)“近岸高, 遠(yuǎn)岸低”的分布趨勢;喇叭形海岸東西側(cè)的SSC 分布有明顯的差異, 西岸高于東岸; 漲潮時存在4 個高SSC 分布區(qū), 落潮時存在7 個高SSC 分布區(qū), SSC 的分布情況受底地形影響較大。

2) 漲潮時, 伶仃洋內(nèi)的平均SSC 整體呈降低趨勢且懸沙有向灣內(nèi)方向移動的趨勢; SSC 的降低主要受外海清潔水體大量輸入的影響。漲潮的不同階段,SSC 的變化情況不同。停潮時, 潮流流速減緩, 潮位維持在低位、變化量較小, 懸浮泥沙開始沉降; 停潮末期至漲急階段, 潮流流速變大、潮差變大, 盡管造成了一定程度的底質(zhì)顆粒物再懸浮過程, 但漲潮流將外海的清潔水體大量輸入灣內(nèi), SSC 仍呈降低趨勢;漲急至漲憩階段, 流速又逐漸減緩、潮位差減小并趨于穩(wěn)定, 再懸浮過程減弱并伴隨大量清潔水體的持續(xù)輸入, SSC 呈顯著降低的趨勢。

3) 落潮時, 伶仃洋內(nèi)的平均SSC 整體呈增長趨勢且懸沙有向外海方向移動的趨勢; SSC 的增加受潮流在水平方向上的挾沙作用、垂直方向上的再懸浮過程和地形的共同影響。落潮的不同階段, SSC 的變化情況不同。平潮時, 潮流流速減緩、潮位保持一定高度不變化, 水體中的懸浮泥沙開始沉降, SSC 呈降低趨勢; 平潮末期至落急階段, 潮流流速變大、潮差逐漸增大, 懸浮泥沙再懸浮過程劇烈, SSC 增加量顯著;落急后至落憩階段, 流速又逐漸減緩、潮位差減小并趨于穩(wěn)定, 懸浮泥沙再次開始沉降, SSC 增量變小甚至呈負(fù)增長趨勢。

長期以來, 針對珠江口的SSC 變化研究多以年際和季節(jié)變化為主(Liu et al, 2016; Ou et al,2019), 而有關(guān)潮汐對SSC 變化的影響的研究由于遙感數(shù)據(jù)的缺失多以實測數(shù)據(jù)和數(shù)值模型研究為主(Chen et al, 2005; Jiang et al, 2014; Liu et al,2019), 難以實現(xiàn)更大范圍、更小時間尺度的 SSC變化研究。近年來, 水利、航道、圍海等工程對認(rèn)識河口海域懸浮泥沙輸運(yùn)基本規(guī)律提出了更高的要求, 而關(guān)于珠江口SSC 一日之內(nèi)的變化規(guī)律的研究對深入理解河口海域復(fù)雜水動力過程和生物地球化學(xué)過程有重要的意義。具有超高時空分辨率的GF-4 衛(wèi)星的發(fā)射入軌, 首次實現(xiàn)了珠江口海域一日內(nèi)多景遙感影像覆蓋, 本文利用該數(shù)據(jù)對珠江口伶仃洋在潮汐周期的時間尺度上對SSC 分布及變化特征進(jìn)行刻畫, 并分析了漲潮和落潮不同階段的SSC 空間變化特征, 為河口海域的工程施工、設(shè)備設(shè)計、質(zhì)量控制和安全保障等提供更為可靠的參考。但是, 受實測數(shù)據(jù)及無云清晰可用的遙感數(shù)據(jù)有限的限制, 在分析潮汐周期不同階段的SSC 的分布及變化特征時, 選擇了不同日期的遙感影像, 未能得到一個完整潮汐周期內(nèi)的變化規(guī)律。隨著高時空分辨率衛(wèi)星技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展, 對SSC不同尺度的分布特征及變化規(guī)律的深入研究, 掌握更小尺度的變化特征及其動力學(xué)機(jī)制是我們當(dāng)前研究的一個重要方向。