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    基于MERIS數(shù)據(jù)的滇池葉綠素濃度時空變化(2003-2009年)及趨勢*

    2011-12-11 08:01:18朱晶晶王勝強(qiáng)松下文經(jīng)
    湖泊科學(xué) 2011年4期
    關(guān)鍵詞:滇池氣溶膠反射率

    朱晶晶,陳 晉**,王勝強(qiáng),楊 偉,,松下文經(jīng)

    (1:地表過程與資源生態(tài)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京師范大學(xué),北京100875)

    (2:日本筑波大學(xué)地球科學(xué)系,筑波305-8572,日本)

    基于MERIS數(shù)據(jù)的滇池葉綠素濃度時空變化(2003-2009年)及趨勢*

    朱晶晶1,陳 晉1**,王勝強(qiáng)1,楊 偉1,2,松下文經(jīng)2

    (1:地表過程與資源生態(tài)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京師范大學(xué),北京100875)

    (2:日本筑波大學(xué)地球科學(xué)系,筑波305-8572,日本)

    基于多時相MERIS數(shù)據(jù),本文對滇池葉綠素a濃度的時空變化趨勢進(jìn)行了研究.以野外實(shí)測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),對應(yīng)用較好的三種葉綠素a濃度反演模型進(jìn)行了驗(yàn)證比較,通過精度評價和誤差分析選擇最優(yōu)的三波段模型;將其應(yīng)用到經(jīng)過幾何糾正和大氣糾正等預(yù)處理后的MERIS數(shù)據(jù)系列,得到2003-2009年時間序列下的57幅滇池葉綠素a濃度分布圖.分析結(jié)果表明,在2003-2009年間,滇池葉綠素a濃度總體呈周期性波動緩慢上升趨勢,每年2-3月濃度最低,4-11月較快上升達(dá)到峰值,12-1月開始回落;空間分布上,葉綠素a濃度高值區(qū)多出現(xiàn)在滇池北部、岸邊帶等靠近城鎮(zhèn)的人口聚集區(qū)域,且濃度越高的季節(jié),空間分布差異越顯著.

    葉綠素a;時空變化;滇池;MERIS數(shù)據(jù);三波段模型

    近年來隨著各種污染物質(zhì)的排放,內(nèi)陸湖泊水體富營養(yǎng)化現(xiàn)象日益嚴(yán)重,直接影響到當(dāng)?shù)厝嗣竦纳詈蜕a(chǎn)[1].富營養(yǎng)化水體的典型表現(xiàn)是藻類物質(zhì)的大量繁殖,而葉綠素a作為藻類的重要組成部分,其濃度常被作為表征水體富營養(yǎng)化程度的重要指標(biāo).傳統(tǒng)水質(zhì)監(jiān)測通過采集水樣、過濾、萃取以及分光光度計(jì)分析來測定葉綠素a濃度,雖然技術(shù)成熟、相對精度較高,但人力、物力消耗大,難以實(shí)現(xiàn)大區(qū)域的實(shí)時監(jiān)測[2].遙感技術(shù)作為一種區(qū)域性的調(diào)查手段,具有監(jiān)測范圍廣、頻率高、成本低的優(yōu)勢,為實(shí)時的大范圍水質(zhì)動態(tài)監(jiān)測提供了有力工具[3-4].

    遙感手段監(jiān)測水質(zhì)一般通過建立水體反射光譜與葉綠素a濃度之間的關(guān)系模型,從而反演葉綠素a濃度.就Ⅱ類水體而言,水體反射光譜除與葉綠素a濃度相關(guān)外,還受到水中其他組分如黃質(zhì)、非浮游藻類懸浮物等的影響,使得葉綠素a濃度的反演精度相比Ⅰ類水體(海洋等)具有更大的不確定性[5].許多學(xué)者對此作了大量研究,建立了各種模型來提高反演精度,如Neville和Gower提出的葉綠素?zé)晒飧叨确P停?]、形式簡單的兩波段模型[7]、Gitelson等提出的三波段模型[8]等,但這些算法往往具有一定的區(qū)域依存性,其參數(shù)需要根據(jù)研究水域的區(qū)域特征進(jìn)行修正.遙感手段監(jiān)測水質(zhì)的另一個問題是現(xiàn)有傳感器的時空分辨率難以滿足實(shí)際工作的要求,如:LansatTM/ETM等數(shù)據(jù)空間分辨率較高(30m),但時間分辨率偏低(16d);而MODIS雖然可以每日獲得數(shù)據(jù),但其空間分辨率(250-1000m)又不能精細(xì)地刻畫水質(zhì)的空間差異.為此,歐共體專門設(shè)計(jì)了面向水色遙感的傳感器MERIS(Medium Resolution Imaging Spectrometer,搭載于環(huán)境遙感衛(wèi)星ENVISAT上),使其同時具有較高的重訪周期(3d)和空間分辨率(300m),極大地提高了Ⅱ類水體水質(zhì)時空動態(tài)監(jiān)測的能力[9].但遺憾的是,MERIS數(shù)據(jù)在我國內(nèi)陸湖泊的應(yīng)用仍十分缺乏.

    滇池作為云南省昆明市的重要水資源之一,近年來富營養(yǎng)化程度日趨嚴(yán)重.受數(shù)據(jù)和經(jīng)費(fèi)條件的限制,其葉綠素a濃度的時空動態(tài)規(guī)律和發(fā)展趨勢的掌握仍存在較大不確定性,直接影響到各種環(huán)境治理措施和政策的實(shí)施.因此,本文試圖通過野外實(shí)測數(shù)據(jù)構(gòu)建一種適合滇池區(qū)域精度較高的葉綠素a反演模型,在此基礎(chǔ)上,利用多時相MERIS數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)滇池多年多季相葉綠素a濃度分布制圖,并分析葉綠素a濃度的時空變化規(guī)律和發(fā)展趨勢.

    1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)

    滇池(24°50'N,102°41'E)位于云南省昆明市南端,面積約 300km2,平均水深為 4.3m,最深處為 11.3m.近年來,該湖4-11月均出現(xiàn)全湖性藍(lán)藻水華暴發(fā),富營養(yǎng)化非常嚴(yán)重[10].

    為獲取實(shí)地水體反射率光譜和葉綠素a濃度數(shù)據(jù),我們在2007年10月23日、2009年3月12日和2009年8月1-7日對滇池進(jìn)行了三次野外觀測,采樣點(diǎn)數(shù)目分別是3、3、47個,共計(jì)53個.觀測項(xiàng)目包括水體光譜(光譜儀采集)和葉綠素a濃度(水樣實(shí)驗(yàn)室內(nèi)測定).同時收集了2003-2009年間所有覆蓋滇池且基本無云的MERIS1B影像(共57幅).其中對應(yīng)于實(shí)地采樣日期有兩幅影像,分別是2007年10月24日(軌道29531)和2009年3月13日(軌道36774),但影像獲取時間均晚一天.整體而言,受夏季云覆蓋影響,5-8月影像數(shù)據(jù)較少,而秋冬季數(shù)據(jù)(11-4月)較完備,其中2007年數(shù)據(jù)最全.

    2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

    2.1 實(shí)測數(shù)據(jù)預(yù)處理

    水體光譜采集時間為當(dāng)?shù)貢r間10:00-14:00點(diǎn),使用美國ASD FieldSpec手持式光譜儀,采樣間隔1nm,波譜范圍325-1075nm.測量參數(shù)包括波長為λ時的離水幅亮度Lu(λ)、總的下行輻照度Ed(λ)、天空光漫射幅亮度Lsky(λ).恰好處于水面以上的離水遙感反射率Rrs(λ)(sr-1),按照下式計(jì)算[11-12]:

    式中,Cal(λ)是波長為λ時的標(biāo)準(zhǔn)白板的反射比;F(θ)是太陽天頂角為θ時的天空漫射光反射比,可通過氣-水界面的菲涅爾反射系數(shù)公式計(jì)算得到[13].計(jì)算結(jié)果如圖1所示.為方便與MERIS數(shù)據(jù)對比,需將離水遙感反射率Rrs(λ)轉(zhuǎn)換為水體反射率R(λ),可根據(jù)水面BRDF特征對Rrs(λ)進(jìn)行半球空間積分得到[13].

    葉綠素a濃度在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)用分光光度計(jì)方法測量[14].首先用100%甲醇萃取葉綠素a(置于4℃黑暗環(huán)境下24h);將萃取后的葉綠素a置于UV-1700分光光度計(jì)上測量750、663、645、630nm的吸光度,則葉綠素a濃度[Chl.a](μg/L)可通過下式計(jì)算得到:

    式中,V甲醇是萃取葉綠素a的甲醇體積(ml);ODλ是UV測得的波長為λ(nm)時的吸光度;V水樣是水樣體積(ml).滇池53個樣點(diǎn)的葉綠素a濃度統(tǒng)計(jì)結(jié)果是:平均 值 80.72μg/L,最 小 值 22.98μg/L,最 大 值318.60μg/L,標(biāo)準(zhǔn)偏差 46.34μg/L,變異系數(shù)約為57.41%.

    2.2 MERIS數(shù)據(jù)預(yù)處理

    MERIS傳感器1B產(chǎn)品包含幾何糾正后的大氣層頂幅亮度和輔助數(shù)據(jù)(經(jīng)緯度,太陽天頂角、方位角,觀測天頂角、方位角,DEM高程,風(fēng)速,臭氧濃度,相對濕度等)[9].首先,利用 MERIS數(shù)據(jù)處理軟件BEAM將大氣層頂幅亮度轉(zhuǎn)換為大氣頂層反射率,并進(jìn)行投影轉(zhuǎn)換;然后,選擇一幅影像作為基準(zhǔn),對其他影像進(jìn)行Image to Image的幾何配準(zhǔn).

    圖1 實(shí)測水體遙感反射率光譜Fig.1 Measurements of remote-sensing reflectance just above the water surface

    一般而言,水色遙感器接收到的總輻射中反映水體生物光學(xué)特征的信號僅占5%-15%,必須通過大氣糾正得到較準(zhǔn)確的水體反射率影像[15].我們采用暗水體法對滇池進(jìn)行大氣糾正,該方法由Wang和Gordon于1994年提出,主要針對Ⅰ類水體[16].它假設(shè)近紅外波段(>700nm)水體輻亮度近似為0,衛(wèi)星所接收到該波段范圍的輻射全部來自大氣效應(yīng);由此可推算出當(dāng)?shù)氐拇髿鈪?shù)和氣溶膠糾正因子,進(jìn)而對可見光波段的輻射值進(jìn)行校正.滇池作為Ⅱ類水體,該假設(shè)無法成立;但滇池附近的撫仙湖為清潔的Ⅰ類水體,其大氣參數(shù)可通過上述方法求得.因而在假設(shè)大氣狀況在一定區(qū)域內(nèi)穩(wěn)定的前提下,先按照暗水體法求得撫仙湖的氣溶膠糾正因子,并外推至滇池區(qū)域,從而實(shí)現(xiàn)對滇池的大氣糾正.暗水體法基本原理如下:

    到達(dá)衛(wèi)星傳感器的總輻射能量,即波長為λ的大氣層頂輻射值Lt(λ)可描述為:

    其中,Lr(λ)為大氣瑞利散射,La(λ)為氣溶膠散射,Lra(λ)為氣溶膠與大氣分子之間的多次散射,Lg(λ)為直射太陽光的鏡面反射,Lb(λ)為來自水體底部的反射,Lw(λ)為來自水體的輻射,t為水面到衛(wèi)星傳感器之間的大氣衰減系數(shù).由于傳感器在設(shè)計(jì)時一般都會避開鏡面反射角度,因此Lg(λ)項(xiàng)可以忽略;滇池的水深狀況可保證可見光不會到達(dá)水體底部,則Lb(λ)項(xiàng)可以忽略;若只考慮氣溶膠的單次散射效應(yīng),則可把La(λ)和 Lra(λ)合寫成 Las(λ).因而(3)式可簡化為:

    將幅亮度L轉(zhuǎn)換成反射率ρ后,上式轉(zhuǎn)變?yōu)?

    式中,瑞利散射反射率ρa(bǔ)s(λ)和大氣衰減系數(shù)t可參照文獻(xiàn)的方法計(jì)算得到[17-18];氣溶膠反射率的計(jì)算分步驟進(jìn)行,首先引進(jìn)波長 λi、λj的氣溶膠糾正因子 ε(λi,λj):

    式中,ωa是氣溶膠單次散射反照度,τa是氣溶膠光學(xué)厚度,pa是氣溶膠散射相函數(shù),i、j表示波長λ的波段序號,θ0、θ分別是太陽、衛(wèi)星天頂角.一般情況下,氣溶膠散射相位函數(shù)與波長無關(guān),氣溶膠單次散射反照度是波長的弱函數(shù),而氣溶膠光學(xué)厚度隨波長而變[19]:

    式中,α為混濁度因子;β是埃斯屈朗指數(shù).由此(6)式可簡化為:

    式中,n為待定常數(shù),表示氣溶膠散射對波長的依賴性,可通過實(shí)際數(shù)據(jù)計(jì)算得到.

    實(shí)際操作中,針對撫仙湖這一清潔水體,在假設(shè)近紅外波段水體輻亮度近似為0的前提下,選擇MERIS 12、13 波段(778.75、865nm),利用式(5)、(8)計(jì)算這兩個波段下的氣溶膠糾正因子 ε(778.75,865),進(jìn)而求得待定常數(shù)n.然后以較長的13波段作為參考,計(jì)算出波長為λ時的氣溶膠糾正因子ε(λ,865),并將ε(λ,865)外推應(yīng)用到滇池水域,依照式(6)計(jì)算出滇池的氣溶膠反射率.然后利用式(5)從衛(wèi)星信號中分離出滇池的水體反射率.

    2007年10月24日和2009年3月13日滇池實(shí)測光譜數(shù)據(jù)中有6個樣點(diǎn)的采樣時間與MERIS衛(wèi)星過境時刻基本一致(日期相隔一天).對所對應(yīng)的MERIS數(shù)據(jù)進(jìn)行大氣糾正得到水體反射率,并與實(shí)測光譜相比較(圖2).大氣糾正后的水體反射率光譜在形狀和數(shù)值上均與實(shí)測值很接近,各樣點(diǎn)的平均相對誤差(MRE)均小于30%,6個樣點(diǎn)的總體MRE為19.67%,在可以接受的精度范圍內(nèi).

    3 葉綠素a濃度反演模型建立與驗(yàn)證

    3.1 模型構(gòu)建

    葉綠素a濃度的反演模型通過實(shí)測光譜數(shù)據(jù)和葉綠素a濃度建立回歸關(guān)系實(shí)現(xiàn).首先將實(shí)測光譜采樣到MERIS波段;然后選擇三種常用且精度較高的葉綠素a濃度反演模型(葉綠素?zé)晒飧叨确P?、兩波段模型和三波段模?,分別建立其模型指數(shù)與葉綠素a濃度的回歸關(guān)系,選擇精度較高的模型作為本研究區(qū)葉綠素a濃度的反演模型.現(xiàn)地采樣點(diǎn)共計(jì)53個,隨機(jī)選取27個用于模型構(gòu)建,剩余26個進(jìn)行模型驗(yàn)證.本文所用3種模型的一般表達(dá)式如下:

    (1)熒光高度法模型:Index1=FLH(λ2)λ1-λ3,其中 λ2是熒光峰位置,λ1、λ3是其兩邊肩部位置,三者分別對應(yīng) MERIS 的 9、8、10 波段(708.75、681.25、753.75nm).

    (2)兩波段模型:Index2=R(λ1)/R(λ2),其中 λ1、λ2對應(yīng) MERIS 的9、7 波段(708.75、665nm).

    (3)三波段模型:Index3=[R-1(λ1)-R-1(λ2)]×R(λ3),其中 λ1、λ2、λ3對應(yīng) MERIS 的 7、9、10 波段(665、708.75、753.75nm).

    3種模型的回歸關(guān)系式、決定系數(shù)R2和均方根誤差(RMSE)見表1.三波段模型精度相對于其他兩個模型更高,因此將其選作滇池葉綠素a濃度的反演模型,以[Chl.a]表示葉綠素a濃度(μg/L),R(λ)表示波長為λ時的水體反射率,則該模型可表示為:

    該模型的 R2為0.86,RMSE 為10.73μg/L,n 為53.

    表1 熒光高度法、兩波段和三波段模型在滇池區(qū)域的比較*Tab.1 Comparison of FLH,Two-band and Three-band model in Lake Dianchi

    3.2 模型驗(yàn)證

    利用滇池26個驗(yàn)證樣點(diǎn)的實(shí)測數(shù)據(jù)對滇池三波段模型(式9)進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果表明總體RMSE為13.86μg/L(圖3a),但在葉綠素a濃度高值區(qū),模型有低估的趨勢.此外,我們也利用MERIS遙感數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行了驗(yàn)證,以保證模型在遙感數(shù)據(jù)上應(yīng)用的有效性.圖4對比了2007年10月24日和2009年3月13日6個樣點(diǎn)的葉綠素a濃度實(shí)測數(shù)據(jù)和MERIS數(shù)據(jù)反演結(jié)果,反演結(jié)果與實(shí)測濃度基本趨勢一致,總體RMSE為14.01μg/L,略大于直接使用實(shí)測光譜數(shù)據(jù)的誤差(圖3b),但與滇池葉綠素a濃度范圍20-320μg/L相比,模型精度在可以接受的范圍內(nèi).

    圖2 實(shí)測光譜與大氣糾正前后的光譜比較Fig.2 Comparison between measured and atmospheric-corrected water reflectance

    4 結(jié)果分析

    將所建立的葉綠素a反演三波段模型(公式9)應(yīng)用到滇池MERIS系列數(shù)據(jù)上,計(jì)算得到2003-2009年57幅滇池葉綠素a濃度分布圖.具體流程為:1)對MERIS圖像進(jìn)行幾何糾正、大氣糾正等預(yù)處理;2)根據(jù)每一個像元的水體反射率計(jì)算三波段指數(shù),代入公式(9)計(jì)算得到葉綠素a濃度.

    圖3 實(shí)測葉綠素a濃度與三波段模型預(yù)測值(a)和基于MERIS數(shù)據(jù)的模型反演值(b)比較Fig.3 Relationship between measured and estimated Chlorophyll-a concentration by three-band model with in-situ spectra(a)and by three-band model with MERIS data(b)

    圖4 2003-2009年間滇池葉綠素a濃度變化Fig.4 Variation of chlorophyll-a concentration from 2003 to 2009 in Lake Dianchi

    4.1 滇池葉綠素a濃度的時間變化趨勢

    2003-2009年滇池全湖葉綠素a濃度平均值變化范圍約為 10-130μg/L,其中,2003、2007、2009年為相對高值年,2004、2005年為相對低值年(圖4).不同年份同一月份葉綠素a濃度的變化情況見圖5,受數(shù)據(jù)時間覆蓋的限制,這里只分析11-4月.總體而言,濃度越高,年際差異越顯著,較高濃度月份(11、12、1月)呈現(xiàn)周期性波動中上升趨勢.已有研究表明,藻類生長狀況是湖泊營養(yǎng)條件、溫度、光照、風(fēng)及風(fēng)浪等因素綜合作用的結(jié)果[20-24].下面我們主要從營養(yǎng)條件和氣象因素角度分析滇池葉綠素a年際變化的原因.

    昆明市環(huán)境監(jiān)測中心的監(jiān)測數(shù)據(jù)表明[20],近二十年來,滇池的總氮、銨氮和總磷年均濃度呈波動式上升趨勢,而氮、磷是藻類生長的重要營養(yǎng)物質(zhì),這是導(dǎo)致葉綠素a濃度呈現(xiàn)上升趨勢的根本原因.而年際波動則主要受水溫及湖水量變化的影響,一般而言,水溫較高有利于藻類生長繁殖,而降水導(dǎo)致的湖水量增加則可以稀釋營養(yǎng)物質(zhì)及藻類濃度.中國氣象局提供的數(shù)據(jù)表明:滇池流域年平均氣溫分別約16.50℃(2003年)、15.67℃(2004年)、16.68℃(2005 年)、16.38℃(2006 年)、15.64℃(2007 年)、15.42℃(2008 年)和 16.57℃(2009 年),年降水量分別為833mm(2003 年)、1094mm(2004 年)、976mm(2005 年)、993mm(2006 年)、933mm(2007 年)、978mm(2008)和566mm(2009年).可以看出,2003-2009年間氣溫與降水量的匹配模式存在一定的差異,高溫少雨年(如2003、2009年)一般對應(yīng)于葉綠素a濃度高值年,而低溫多雨年(如2004年)一般對應(yīng)于葉綠素a濃度低值年.但這里2007年異常高值和2005年相對低值卻不能很好地從氣象要素的變化角度解釋.2005年的低值估計(jì)與該年度昆明市實(shí)施了入湖河流截污整治、湖濱帶生態(tài)恢復(fù)等多項(xiàng)工程有關(guān),而2007年異常高值可能與該年度污染事故等原因?qū)е氯牒⒘琢棵驮鲇嘘P(guān).由于缺乏具體監(jiān)測數(shù)據(jù),上述推論仍需進(jìn)一步考證.

    2007年作為高值年且數(shù)據(jù)較完備,故進(jìn)一步分析了其年內(nèi)變化規(guī)律.滇池葉綠素a濃度在一年內(nèi)呈現(xiàn)“降-升-降”的季節(jié)變化模式(圖6).其中,2、3月葉綠素a濃度最低,全湖平均值約為15μg/L;4-6月開始緩慢上升,達(dá)到40μg/L左右;9-11月達(dá)到較高值,約為103μg/L;12月開始下降,至2月降至最低濃度.這與觀測到的4-11月份間滇池處于藻類暴發(fā)期的事實(shí)基本一致[10].

    圖5 2003-2009年間滇池葉綠素a濃度不同月份變化Fig.5 Variation of chlorophyll-a concentration by the month from 2003 to 2009 in Lake Dianchi

    圖6 2007年滇池葉綠素a濃度變化Fig.6 Variation of chlorophyll-a concentration in 2007,Lake Dianchi

    上述季節(jié)變化模式與滇池氣候特點(diǎn)密切相關(guān).滇池地處亞熱帶高原,屬冬暖夏涼性季風(fēng)氣候,氣溫年較差小.低溫期出現(xiàn)在12-2月,月平均氣溫小于10℃;高溫期出現(xiàn)在5-9月,月平均氣溫約為20℃.但降水量年內(nèi)分布不均,6-8月雨季集中了全年60%以上的降雨,而冬、春季降水較少.這種溫度與降水量的匹配模式?jīng)Q定了葉綠素a濃度的年內(nèi)變化規(guī)律.高溫少雨月份(9-11月)不僅溫度適宜藻類生長繁殖,而且湖水量較少也有助于提高葉綠素a濃度;而對于低溫少雨月份(12-3月),低溫則作為主要限制因子抑制了藻類生長繁殖.夏季月份(6-8月)雖然溫度適宜藻類生長繁殖,但降水導(dǎo)致的湖水量增加卻稀釋了葉綠素a濃度.總體而言,滇池葉綠素a濃度季節(jié)變化受溫度的影響更為顯著.此外,各月葉綠素a濃度也與前期月份藻類生長累積有一定關(guān)系,導(dǎo)致葉綠素a濃度變化具有漸變和時間后延的特點(diǎn).

    4.2 滇池葉綠素a濃度的空間變化趨勢

    滇池2007年除5、7、8月外所有月份葉綠素a濃度的空間分布情況說明其具有明顯的空間分異和季節(jié)變化特點(diǎn)(圖7).2-3月,滇池處于全年水溫最低的時期,藻類生長不活躍,全湖除最北端的草海外大部分區(qū)域的葉綠素a濃度值均低于50μg/L(深藍(lán)色、藍(lán)色表示),空間差異不顯著.4月開始,伴隨春季氣溫回升,藻類的生長開始活躍,全湖葉綠素a濃度逐漸升高,高值區(qū)由草海沿北部近岸水域逐漸向中部擴(kuò)大.6月全湖葉綠素a濃度有所降低,這可能與降水帶來的湖水量增加稀釋了葉綠素a濃度有關(guān).9-12月全湖整體濃度可超過100μg/L,且呈現(xiàn)由北向南、由西向東遞減的趨勢,中部、南部的個別區(qū)域也出現(xiàn)點(diǎn)狀高濃度區(qū).我們進(jìn)一步分析其他年份葉綠素a濃度的空間分布特點(diǎn),所得到的規(guī)律與2007年基本相似,不同年份僅存在濃度高低差異.

    圖7 2007年滇池葉綠素a濃度空間分布Fig.7 Spatial distribution of chlorophyll-a concentration in 2007,Lake Dianchi

    上述空間分布特點(diǎn)與滇池周邊污染源分布密切相關(guān),北部的草海由于靠近昆明市,接受了大量的生活和工農(nóng)業(yè)污水,氮、磷等營養(yǎng)物質(zhì)含量和水溫均偏高,且草海與南部的滇池外海區(qū)域連接的河口較小,水量交流緩慢,污染的凈化過程遲緩[10,24],導(dǎo)致其一直是全湖氮、磷濃度最高的區(qū)域.而北部近岸帶(如海埂等)由于靠近昆明市,附近聚集著大量的旅游度假中心及村鎮(zhèn),是污染物排放的重要地點(diǎn),氮、磷等營養(yǎng)物質(zhì)含量也較高,一旦溫度回升就會導(dǎo)致藻類大量繁殖[10,24].西岸??诤湍隙说睦リ査蛴捎诟浇S的排放濃度較高,也出現(xiàn)點(diǎn)狀分布的高值區(qū).其他濃度較高的地點(diǎn),則是由于季風(fēng)作用導(dǎo)致藻類聚集形成的.理論上來說,一定強(qiáng)度的風(fēng)浪可抑制藻類的堆積,但微風(fēng)則相反.滇池流域雖處于多風(fēng)地帶,但大風(fēng)期多集中于冬春季,主導(dǎo)風(fēng)向?yàn)槲髂巷L(fēng),9-12月風(fēng)速較小,有利于藻類聚集于水體表層,并向西南部漂移,因而在湖濱地帶以及風(fēng)力較小的灣內(nèi)易成為葉綠素a濃度的較高值點(diǎn)[24].

    5 結(jié)論

    本文基于野外實(shí)測數(shù)據(jù)構(gòu)建了滇池葉綠素a濃度反演的三波段模型,并用實(shí)測數(shù)據(jù)和MERIS衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行了模型驗(yàn)證;利用該模型和預(yù)處理后的MERIS水體反射率數(shù)據(jù),對2003-2009年滇池葉綠素a濃度分布進(jìn)行了制圖分析,得到如下結(jié)論:

    (1)2003-2009年滇池全湖葉綠素a濃度呈周期性波動上升趨勢,具有明顯的年際變化和季節(jié)變化特點(diǎn).每年2、3月濃度最低,全湖平均值約為15μg/L,且不同年份變化不大;4-6月濃度開始上升,達(dá)到40μg/L左右;而9-11月濃度則達(dá)到最高值(超過60μg/L),最高值月份年際差異明顯;12月濃度開始下降,但依然處于較高水平,直至2月才降至較低濃度.

    (2)滇池葉綠素a濃度空間分布亦具有明顯季節(jié)變化特征.2-3月,全湖大部分區(qū)域的葉綠素a濃度值較低,只有最北端的草海水域濃度較高.4-6月開始升高,且高值區(qū)由草海沿北部近岸水域逐漸向中部擴(kuò)大.9-12月,全湖整體濃度較高,呈現(xiàn)由北向南、由東向西遞減的趨勢,中部、南部的個別區(qū)域也出現(xiàn)點(diǎn)狀高濃度區(qū).

    (3)滇池葉綠素a濃度的時空變化是湖泊營養(yǎng)條件、溫度、降水、風(fēng)及藻類種類等因素共同作用的結(jié)果.年際和年內(nèi)波動主要受溫度、降水等氣象因素控制;空間分布差異則主要受氮、磷等營養(yǎng)物質(zhì)排放源的分布以及風(fēng)速、風(fēng)向的影響.

    本文尚有以下不足:首先,MERIS數(shù)據(jù)時間覆蓋范圍不夠,多集中于秋冬春季節(jié),導(dǎo)致夏季規(guī)律分析受到限制;其次,三波段模型估測葉綠素a濃度時存在低估情形.因此,提高三波段模型的估算精度以及考慮用其他衛(wèi)星數(shù)據(jù)來增強(qiáng)數(shù)據(jù)的時間覆蓋率,將有助于全面、準(zhǔn)確地掌握滇池葉綠素a濃度的時空動態(tài)規(guī)律和發(fā)展趨勢.

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    Spatial-temporal variation of chlorophyll-a concentration in Lake Dianchi from 2003 to 2009 and trend analysis based on MERIS data

    ZHU Jingjing1,CHEN Jin1,WANG Shengqiang1,YANG Wei1,2& MATSUSHITA Bunkei2
    (1:State Key Laboratory of Earth Surface Processes and Resource Ecology,Beijing Normal University,Beijing 100875,P.R.China)
    (2:Department of Geography,Tsukuba University,Tsukuba 305-8572,Japan)

    Spatial-temporal variation trends of Chlorophyll-a concentration in Lake Dianchi were analyzed based on MERIS data.First,three popular retrieval algorithms of Chlorophyll-a concentration were calibrated by field measurements.It was found that three-band model was the best one with higher estimation accuracy.Then,the optimized three-band model was applied to 57 MERIS images from 2003 to 2009 which were pre-processed through geometric correction,atmospheric correction,etc.At last,a series of maps about Chlorophyll-a concentration distribution of Lake Dianchi were produced.The result showed that Chlorophyll-a concentration was rising slowly with a periodic fluctuation in Lake Dianchi.During a year,Chlorophyll-a concentration showed a decreasing-increasing-decreasing pattern,where the minimum appeared in February and March,and the maximum occurred within September and November.Regarding to spatial distribution,Chlorophyll-a concentration was higher at the edge and the north of Lake Dianchi,which are close to the Kunming city and small towns.In addition,the higher Chlorophyll-a concentration was,the more obvious the spatial variation was.

    Chlorophyll-a;spatial-temporal variation;Lake Dianchi;MERIS data;three-band model

    * 國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(40871162)資助.2010-09-17收稿;2010-12-06收修改稿.朱晶晶,女,1986年生,碩士研究生;E-mail:jingjingzhu.3@gmail.com.

    ** 通訊作者;E-mail:chenjin@ires.cn.

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