太湖水体散射特性及其与悬浮物浓度关系模型

水体散射特性与水环境参数如悬浮颗粒及其浓度密切相关.利用Wetlabs公司研制的水体固有光学特性测量系统,于2006-10～2006-11对太湖水体的散射系数和后向散射系数进行了测量.在对水体散射特性分析的基础上,建立了太湖水体颗粒物后向散射系数的光谱模型.此外,利用后向散射率计算水体折射系数,根据折射系数的变化范围,将水中颗粒物的主导因子分为3种类型：①浮游植物主导;②无机颗粒物主导;③两者共同主导.在对散射系数与无机悬浮物、有机悬浮物、总悬浮物浓度相关性分析的基础上,针对颗粒物主导因子的不同,分别建立了散射系数与无机悬浮物浓度的乘幂关系模型.     

基于生物光学模型的巢湖悬浮物浓度反演

根据2009年6月巢湖32个样点实测的遥感反射率、悬浮物浓度、吸收系数及散射系数等数据,分析巢湖水体各组分的吸收、散射等固有光学特性,确定悬浮颗粒物单位散射系数、后向散射概率等固有光学参数,构建基于生物光学模型的悬浮物浓度反演模型,并利用准同步获取的环境1号卫星CCD影像数据反演巢湖悬浮物浓度.结果表明,555 nm处悬浮颗粒物单位散射系数的平均值为0.48 m2/g,以555 nm为参考波长,建立指数衰减模型对悬浮颗粒物单位散射系数进行参数化,模型的决定系数可以达到0.99;此外,在760～900 nm(Band4)范围内,后向散射概率不具有波长依赖,其值稳定在0.051.利用所得到的表观及固有光学量构建巢湖水体遥感反射率模型,反演巢湖悬浮物浓度,得到实测值与反演值之间的相对误差随着浓度的增加而呈现下降的趋势,平均相对误差为17.25%,由此表明该方法适用于反演悬浮物浓度较高的湖泊水体;利用两景环境1号卫星CCD影像数据反演得到的巢湖悬浮物浓度主要在0～100 mg/L之间变化,其中6月13日巢湖悬浮物浓度40 mg/L的水域占到总面积的54.37%,而6月15日巢湖61.62%的水域悬浮物浓度40 mg/L,且这2 d巢湖悬浮物的分布与当时的气候变化一致.     

基于半分析方法的内陆湖泊水体总悬浮物浓度遥感估算研究

根据生物光学原理,通过对总悬浮物吸收占水体总吸收比例光谱的分析,确定适宜总悬浮物浓度反演的波段范围;结合以往学者对太湖等水体固有光学特性的研究成果,运用最小二乘法,确定生物光学模型的相关参数,建立了浑浊湖泊水体总悬浮物浓度的单波段估算模型.结果表明,在短波波段,总悬浮物的吸收占水体总吸收的比例较高,出现光饱和现象,不适...     

巢湖水体固有光学特性研究

水体的固有光学特性是描述水体辐射传输的基本光学特性,是建立水质参数遥感模型的基础.黄色物质、非色素悬浮物和浮游植物是影响内陆水体光学特性的3种主要物质,对巢湖水体中这3种物质在波长为400～800 nm的吸收系数进行了测量和分析.结果表明,各组分的吸收系数随其含量的增加而增加;黄色物质和非色素悬浮物的吸收系数随波长的增加呈负指数形式递减;浮游植物吸收光谱的形状与不同藻类的色素组成密切相关.绿色到近红外波段范围是遥感监测内陆水质参数的最佳波段.      

城市黑臭水体的吸收特性分析

黑臭水体是城市水环境的一个严重问题,对城市黑臭水体光学特性进行分析,是利用遥感技术手段进行黑臭识别的前提与基础.2016~2017年采集了长沙、南京和无锡的城市黑臭水体共计85个样点,非黑臭水体共计80个样点,并对水样的悬浮物等水质参数浓度以及水体组分的吸收系数进行了测量.结果表明:(1)黑臭水体的总颗粒物吸收系数、非色素颗粒物吸收系数总体上高于非黑臭水体.(2)黑臭水体与非黑臭水体的CDOM吸收系数有明显的差异.由此可用CDOM吸收特征波段440 nm和不同波段范围内拟合的吸收系数曲线斜率对黑臭水体进行区分.城市黑臭水体吸收特性的分析,将为黑臭水体的遥感识别和监测提供有效的技术支撑.黑臭水体中的高CDOM浓度,可以作为遥感识别黑臭水的一个重要参考.     

太湖、巢湖水体总悬浮物浓度半分析反演模型构建及其适用性评价

总悬浮物浓度是水体重要的水质参数.本研究利用太湖春季、秋季和巢湖夏季多期野外实测数据,通过对生物光学模型进行合理的简化构建适用于太湖、巢湖水体总悬浮物浓度反演的半分析模型,并将该模型应用于MERIS和环境一号卫星高光谱卫星影像上以验证该方法的适用性.结果表明:①针对太湖和巢湖水体,总悬浮物浓度最优反演波段范围为730～832nm(氧气吸收带除外);②针对MERIS数据,波段10(中心波长754 nm)和波段12(中心波长779 nm)均适用于太湖总悬浮物浓度反演,而波段11(中心波长761 nm)由于氧气吸收带的影响不适用于总悬浮物浓度反演;③针对太湖MERIS数据,模型反演结果的相对误差基本上呈现出随距离卫星过境时间增大而逐渐增加的趋势,在卫星过境时间正负3 h内测量的样点,模型反演结果的相对误差均在50%以内,而时间差超过3 h,相对误差则逐渐增大到50%以上;④环境一号卫星高光谱数据17个波段(B83～B99)均能够对巢湖总悬浮物浓度进行较好的反演,其反演效果要好于MERIS数据在太湖的反演结果.     

基于决策树的城市黑臭水体遥感分级

水体黑臭程度遥感监测是了解城市水质现状和综合评价城市水环境治理效果的重要手段.以南京、常州、无锡和扬州为研究区,共采集171个样点,同步测量水质参数和光学参数,分析黑臭水体与一般水体的水色和光学特征,构建决策树模型进行重度黑臭水体、轻度黑臭水体和非黑臭水体（记为一般水体）识别.结果表明：①根据色度可将水体分为1~6类水体,其中,类型1~4为黑臭水体,分别为灰黑色、深灰色、灰色和浅灰色水体,类型5和类型6水体为一般水体,分别为绿色系和黄色系水体;②类型1水体的非色素颗粒物和有色可溶性有机物含量高,但色素颗粒物的吸收并不占主导,类型2和5水体的吸收以色素颗粒物吸收占主导,类型3、4和6水体的吸收以非色素颗粒物吸收占主导;③根据六类水体的反射光谱差异用黑臭水体差值指数（difference of black-odorous water index,DBWI）、三波段面积水体指数（green-red-nir area water index,G-R-NIR AWI）、绿光波段反射率和归一化黑臭水体指数（normalized difference black-odorous water index,NDBWI）构建的水体分类识别决策树,能够有效识别出重、轻度黑臭水体和一般水体;④将决策树模型应用于2019年4月9日扬州的PlanetScope影像上,并利用10个同步过境点进行验证,整体识别精度达到80.00%,K值达到0.67.通过水色分类后的城市水体分级模型方法,可推广应用于类似的水体,为黑臭水体监管提供技术方法.     

基于QAA算法的巢湖悬浮物浓度反演研究

QAA(quasi-analytical algorithm)算法基于辐射传输原理,估算水体后向散射系数,是目前较为成熟的半分析模型方法.2009年6月对巢湖水体进行野外实测,在获得遥感反射率、吸收衰减系数、悬浮物浓度(cTSM)等数据的基础上,构建了巢湖水体cTSM的近红外双波段反演模型,并将QAA算法计算得到的后向散射概率作为输入,以期提高cTSM的反演精度.结果表明,①对巢湖水体而言,807 nm和834 nm是构建近红外双波段模型的最佳波段,807 nm处的单位散射系数为0.411 m2.g-1,834 nm处的单位散射系数为0.395 m2.g-1;②利用QAA算法计算得到的巢湖水体的后向散射概率为0.029,将该值输入反演模型后,cTSM的反演精度与输入其他经验值相比得到明显提高,反演值与实测值的均方根误差RMSE和平均相对误差绝对值MAPE分别达到12.143 mg.L-1和24.378%;③在cTSM较高的站点(近似高于30 mg.L-1),利用近红外双波段模型反演的悬浮物浓度结果更为稳定和可靠.     

基于不同光谱主导因子的内陆湖泊水体叶绿素浓度三波段反演模型研究

利用分层聚类法,对实测的遥感反射率进行分类,结合固有光学特征和实测的水色要素,确定每种类别遥感反射率光谱变化的主导影响因子.根据太湖、滇池、三峡库区及巢湖的地面遥感实验,将其遥感反射率分为3类,类型一的光学特性由总悬浮物和浮游藻类共同主导,类型二的光学特性由浮游藻类主导,类型三的光学特性由悬浮物主导.根据每类水体光学特征的差异,分别建立叶绿素浓度的三波段反演模型,反演的平均相对误差为23.8%,均方根误差为8.5 mg/m3,其反演精度要高于未经分类而直接建立的三波段模型.     

巢湖水体SPM和CDOM吸收特性季节差异研究

水体吸收系数作为重要的光学参量,研究它可进一步发展生物光学模型,为评估湖泊水体富营养化提供重要的理论基础。该文依据2020年8月和2021年10月在巢湖区采集的水样数据,经实验对水体组分光谱吸收和参数浓度的测定,展开对水体各组分吸收特性的研究以及季节差异分析。结果表明：巢湖夏季水体色素浓度高于秋季,而颗粒物则反之,两期水体各组分吸收特性时空差异显著;夏季总悬浮颗粒物在440和675 nm波段处的吸收系数a_p(440)、a_p(675)均值要比秋季大,且两期水体吸收类型大有差别;浮游植物夏季生长旺盛,光合色素增多,秋季因气候使其大量死亡,降解为非藻类颗粒物,导致夏季浮游植物色素颗粒物在440和675 nm波段处的吸收系数a_ph(440)、a_ph(675)、比吸收系数a^*_ph(440)和a^*_ph(675)均值大于秋季,而秋季非藻类颗粒物在440、675 nm波段处的吸收系数a_d(440)、a     

天津城区春季大气气溶胶消光特性研究

利用天津大气边界层观测站2011年4月1日~5月10日气溶胶散射系数、吸收系数、PM2.5质量浓度、大气能见度和常规气象观测数据,分析了气溶胶散射系数和吸收系数的变化特征,以及气溶胶消光系数与PM2.5质量浓度和大气能见度的关系,并对两种方法计算的消光系数进行了比较.结果表明,观测期间天津城区气溶胶散射系数为369.93 Mm-1,对大气消光贡献为86.7%,气溶胶吸收系数为36.32 Mm-1,对大气消光贡献为8.5%,单次散射反照率为0.91;气溶胶散射系数和吸收系数的日变化特征具有明显的双峰结构,对应于早晚交通高峰;不同天气类型下其日分布特征存在较大差异,霾日散射系数和吸收系数最高,沙尘日和降水日次之,晴日最低;气溶胶散射系数和吸收系数与PM2.5质量浓度呈线性正相关,与大气能见度呈指数负相关,观测期间气溶胶质量散射效率均值为2.95m2/g;采用Koschmieder’s公式反算能见度获得的大气消光系数,与通过测量气溶胶散射系数、气溶胶吸收系数、气体散射系数和气体吸收系数等分量加和获得的消光系数相比一致性较好,高相对湿度天气下能见度反算值高于各系数加和值.     

影响悬浮颗粒物吸收系数测量的相关因素研究

水体悬浮颗粒物吸收系数是水色遥感研究中的关键参数之一,为研究不同因素对吸收系数测量结果的影响,分别采用透射法(T法)、透射反射法(T-R法)和吸收法(A法)测量颗粒物吸收系数.结果表明,A法在测量悬浮颗粒物吸收系数时受滤膜差异性、滤膜含水量以及滤膜颗粒物分布不均匀等因素的影响较小,测量精度较高.对不同测量方法的光程放大因子的研究结果表明,不同测量方法,不同颗粒物富集量会有不同的光程放大因子.采用线性拟合的方法求得A法、T法和T-R法的平均光程放大因子为4.01、2.32和2.20,相关系数分别为0.90、0.80和0.87.对于A法和T-R法,采用二次多项式拟合的方法计算光程放大因子可以提高测量精度,相关系数分别为0.95和0.94.对比各影响因素对测量结果造成的平均相对误差发现,光程放大因子是颗粒物吸收系数测量最大的误差来源.     

太湖中颗粒有机碳对水体固有光学特性的影响

利用2011年5期太湖现场测量数据和室内分析数据,通过建立ρ(POC)(POC为颗粒有机碳)与a_p(λ)(颗粒物吸收系数)、b_bp(510)(总颗粒物的后向散射系数)的相关关系,评价了POC对水体固有光学特性的影响. 结果表明,太湖水体ρ(POC)时空变化显著,各期样品平均值在1 558.06~5 281.09 mg/m3之间变化. ρ(POC)与a_p(λ)具有较好的相关关系,特别是在浮游植物色素强烈吸收的波段(605~700 nm),各期数据的相关系数均在0.9以上;但ρ(POC)与b_bp(510)的相关性较差(R2=0.04, P=0.02). 进一步分析ρ(POC)对颗粒物的色素部分和非色素部分的影响发现,ρ(POC)与色素颗粒物吸收系数〔a_ph(665)〕的相关性很好(R2=0.82),而与非色素颗粒物吸收系数相关性较差. ρ(NPOC)(NPOC为非有机碳颗粒物)与b_bp(510)的相关性较好(R2>0.60),说明太湖水体POC对浮游植物色素的吸光特性有重要影响,而NPOC影响了水体的后向散射特性.      

长江中下游4个湖泊非色素颗粒物吸收系数光谱模型

利用指数模型和幂函数模型对2007年和2010年长江中下游4个湖泊58个样本 a_d(λ)(非色素颗粒物吸收系数) 光谱进行拟合,以 R2(决定系数)、RE(相对误差)和RMSE(均方根误差)等统计参数判定模型效果. 指数模型和幂函数模型 R2平均值、RE、RMSE分别为0.998、7.01%、0.015 m-1和0.994、15.90%、0.027 m-1. 统计检验显示,指数模型的 R2显著大于幂函数模型(ANOVA,P<0.001),而RE和RMSE则显著小于幂函数模型(ANOVA,P<0.001). 指数模型能更准确地拟合 a_d(λ),得到的 S_d(光谱斜率)平均值为(12.21±1.08)μm-1,400~700 nm波段内变异系数为8.85%,空间上4个湖泊之间变化不是很明显,仅傀儡湖的 S_d略低于其他3个湖泊. a_d(λ)与ρ(ISM)(无机悬浮颗粒物浓度)呈极显著正相关,通过ρ(ISM)可以得到长江中下游典型浅水湖泊 a_d(λ)光谱模型.      

强壮前沟藻生消过程中水体的散射特性

基于2011年7月藻类培养实验期间的实测数据,研究了强壮前沟藻生消过程中水体的散射特性.结果表明,强壮前沟藻本次培养周期共21d,前15 d为生长期,之后进入消亡期;生消过程中水体散射光谱变化明显,叶绿素浓度较低时,散射系数随波长增加近似呈幂函数衰减,而叶绿素浓度较高时,蓝绿光波段散射系数随波长增加呈现近似线性增大趋势,红光波段叶绿素强吸收造成的散射谷更明显;生长期和消亡期时,散射系数与叶绿素浓度幂函数回归的可决系数均随波长增加逐渐增大,750 nm波段达到最大值,R2分别为0.95、0.97;生长期时,蓝光波段散射占总散射量的比例逐渐减小,而红光波段逐渐增大,绿光波段变化较小,但基本呈现增大趋势,水色由蓝绿色逐渐变为红褐色,消亡期时,恰恰相反;生长期和消亡期的绿蓝、红蓝、红绿波段散射比与叶绿素浓度均存在正相关关系,说明随叶绿素浓度增加水色逐渐趋近于长波颜色.     

成都地区气溶胶散射吸湿增长因子双变量模型

基于成都市2017年10～12月逐时的“干”气溶胶散射系数和吸收系数观测数据,结合该时段同时次的能见度（V）、相对湿度（RH）以及二氧化氮（NO₂）监测资料,利用“光学综合法”计算气溶胶散射吸湿增长因子,并探究了气溶胶散射吸湿增长因子单变量f（RH）模型的适用性及其改进方案.结果表明：幂函数、二次多项式、幂指函数形式的f（RH）模型在低RH条件下（RH<85%）均能很好地模拟气溶胶散射吸湿增长因子随RH的变化特征,但在高RH条件下（RH>85%）的模拟值会出现较大的偏差.黑碳质量浓度（C_BC）是影响气溶胶散射吸湿增长因子的另一关键变量,二者之间满足非线性关系.以RH和C_BC为自变量构建了气溶胶散射吸湿增长因子双变量f（RH,C_BC）模型,模型计算值和实测值之间的决定系数R²为0.763,平均相对误差MRE为14.28%.双变量模型f（RH,C_BC）的应用显著改善了气溶胶散射消光系数的模拟效果.     

长江口及邻近海域有色溶解有机物(CDOM)的光学特性

CDOM吸收特性是河口海岸水色遥感的重要研究内容.利用2008年8月和2009年5月两航次的测量数据,对长江口及其周边海域CDOM的光学特性和混合行为进行研究.2008年航次中CDOM吸收系数ag(440)范围是:0.20～0.73m-1,2009年其范围是:0.20～0.77m-1.幂函数模型模拟CDOM吸收光谱的精度比指数模型的更高,更适于拟合CDOM吸收光谱.幂函数模型计算结果显示,黄色物质光谱斜率变动范围在2008年航次中介于5.10～7.90之间,在2009年航次介于2.95～6.11之间.2个航次的CDOM吸收系数最大值都出现在最大浑浊带内.CDOM吸收系数和光谱斜率值在河口内外差异明显,最主要的原因是受到最大浑浊带的影响.在河口区域,河口水层垂向混合过程显著时CDOM趋于空间均匀分布,但是在其他时刻基本遵循保守混合过程,受河口区域水体交换频繁的影响,光谱斜率值Sg2与ag(440)之间不存在显著相关关系.在口外海域,CDOM浓度除了受到陆源输入影响以外还受现场生产的影响,Sg2与ag(440)之间存在显著负相关关系.由此可见在长江口复杂物理化学和水文环境影响下,黄色物质的光学特性和混合行为在河口内外有非常巨大的差异.     

基于水体固有光学特性的太湖浮游植物色素的定量反演

基于2005-05～2005-08对太湖全湖不同湖区92个样点吸收系数、光束衰减系数、后向散射系数等固有光学特性测定与计算,选择色素浓度反演的最佳波段组合,利用反射率比建立了太湖叶绿素a,叶绿素a与脱镁叶绿素的定量反演模型.结果表明,全湖4次采样叶绿素a、脱镁叶绿素的变化范围分别为3.9～149.8μg·L^-1、均值为(38.14±28.89)μg·L^-1;0～45.8μg·L^-1、均值为(8.49±7.24)μg·L^-1,存在很大空间差异,湖心区和草型湖区的东太湖、胥口湾、贡湖湾色素浓度一般要低于其他湖区.同样吸收系数和后向散射系数也存在很大的空间差异,a_t(440)的变化范围为0.86～23.25 m^-1、均值为(6.21±3.31)m^-1,b_t(550)的变化范围0.05～2.25m^-1、均值为(0.72±0.52)m^-1,东太湖、胥口湾、贡湖湾的值要低于其他湖区.400～650nm随波长增加总吸收系数大致呈下降趋势,680nm附近存在1个峰值,峰值的强弱与水体中色素浓度有关,而到720nm以后则逐渐增加,后向散射系数随波长增加则逐渐降低.反射率比R(706)/R(682)能较好地用于太湖色素浓度的反演,叶绿素a、叶绿素a与脱镁叶绿素之和幂函数反演的决定系数R²分别达0.823、0.864 5.模型能用于包括湖面反射率受湖底和沉水植物影响的全太湖.