珠江河口潮周期泥沙動(dòng)態(tài)輸移特征遙感反演分析

潘洪洲，何穎清，馮佑斌，熊龍海，吳俊涌，楊 敏

（a. 珠江河口動(dòng)力學(xué)及伴生過(guò)程調(diào)控重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室；b. 珠江水利委員會(huì)珠江水利科學(xué)研究院，廣州 510611）

粵港澳大灣區(qū)，核心水域即為珠江河口區(qū)域（以下簡(jiǎn)稱“河口區(qū)”），戰(zhàn)略地位重要。區(qū)內(nèi)河網(wǎng)密布交錯(cuò)，形成“三江匯流，八門(mén)出海”的網(wǎng)河特色，河道、河口區(qū)徑流與潮流相互作用，水情復(fù)雜。受人類(lèi)活動(dòng)和海洋潮流共同影響，河口區(qū)水沙動(dòng)力條件、河道演變發(fā)生較大變化，嚴(yán)重威脅粵港澳大灣區(qū)生態(tài)環(huán)境及防洪、供水及航運(yùn)安全。區(qū)內(nèi)未來(lái)人類(lèi)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)及相應(yīng)規(guī)劃建設(shè)的節(jié)奏將繼續(xù)加快，河網(wǎng)水沙調(diào)控、咸潮入侵、水質(zhì)安全等水問(wèn)題將更加突出，亟需加強(qiáng)河口區(qū)水沙動(dòng)力環(huán)境監(jiān)測(cè)。水體泥沙是河道演變的物質(zhì)來(lái)源，其淤積過(guò)程直接關(guān)系到河道演變，對(duì)防洪、供水、航道、海岸工程等安全都會(huì)造成直接影響。水體泥沙作為水色要素重要指標(biāo)之一，能夠直接影響水體的光學(xué)特征，如增加水體渾濁度、降低透明度等，進(jìn)而影響太陽(yáng)光在水體中的傳播，影響水生生物的光合作用、初級(jí)生產(chǎn)力，對(duì)沿岸生態(tài)環(huán)境、生物資源、漁業(yè)資源產(chǎn)生重要影響（姜麗君，2018；潘磊劍，2020）。

由于河口區(qū)懸沙受徑流、潮汐、鹽淡混合及風(fēng)浪作用等多種因素的影響，懸浮泥沙的時(shí)空分布、運(yùn)動(dòng)特性和沉積部位經(jīng)常發(fā)生變化，對(duì)于懸沙的監(jiān)測(cè)具有很強(qiáng)的實(shí)時(shí)性要求，珠江河口區(qū)域無(wú)常規(guī)高頻次遙感衛(wèi)星覆蓋，中、高分遙感衛(wèi)星受重訪周期的限制，以及天氣的影響，使得泥沙質(zhì)量濃度的遙感反演在時(shí)間上不具有連續(xù)性，實(shí)時(shí)性較差，難以實(shí)時(shí)掌握河口泥沙質(zhì)量濃度的時(shí)空分布與動(dòng)態(tài)變化規(guī)律。近年來(lái)，常規(guī)泥沙監(jiān)測(cè)手段不斷豐富，如浮標(biāo)、平臺(tái)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)或水文監(jiān)測(cè)站點(diǎn)，可以對(duì)泥沙質(zhì)量濃度等水質(zhì)參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)。但通過(guò)常規(guī)站點(diǎn)監(jiān)測(cè)獲取的點(diǎn)狀數(shù)據(jù)信息，僅能代表觀測(cè)區(qū)域小范圍內(nèi)的泥沙狀況，且無(wú)法獲取大范圍水體表觀光學(xué)信息。因而導(dǎo)致河口區(qū)潮周期內(nèi)泥沙輸移遙感監(jiān)測(cè)研究較少，無(wú)法掌握河口區(qū)復(fù)雜水情下的泥沙輸移特征。2016年中國(guó)首顆地球同步軌道高分對(duì)地觀測(cè)衛(wèi)星高分四號(hào)（GF-4）投入使用，其具有高時(shí)間和高空間分辨率的觀測(cè)優(yōu)勢(shì)，在水色遙感上具有重大應(yīng)用潛力（沈宏，2012；李玨，2016；劉明等，2016；陳曉英等，2018；宋挺等，2018）。其多時(shí)相遙感數(shù)據(jù)采用連續(xù)觀測(cè)，能夠較好地反映水域高頻變化的特點(diǎn)（Lamquin et al., 2012；江彬彬等，2015；伍高燕，2015；劉波等，2016；楊雪飛，2016；孫璐等，2017；胡耀躲等，2018）。因此，為研究珠江河口泥沙輸移特征，本文以GF-4衛(wèi)星為數(shù)據(jù)源，結(jié)合野外觀測(cè)實(shí)驗(yàn)，構(gòu)建反演模型，開(kāi)展河口區(qū)泥沙質(zhì)量濃度高頻次反演研究。以期探究潮周期內(nèi)珠江河口泥沙動(dòng)態(tài)輸移特征，為河口沉積物輸運(yùn)、泥沙來(lái)源及泥沙數(shù)值模擬研究等提供數(shù)據(jù)支撐。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

珠江河口位于廣東省中南部，南臨南海，三角洲河網(wǎng)和河口灣并存，承擔(dān)安全宣泄洪水，保障供水、航運(yùn)、生態(tài)安全等重要任務(wù)，是珠江流域防洪、供水、水生態(tài)安全保障體系的重要組成部分。珠江河口是世界上水系結(jié)構(gòu)、動(dòng)力特性最復(fù)雜，人類(lèi)活動(dòng)干擾最顯著的河口之一。主要有以下特點(diǎn)：1）河網(wǎng)交錯(cuò)，水系結(jié)構(gòu)復(fù)雜，珠江水系西江、北江、東江三江匯流，由八大口門(mén)出海，河網(wǎng)密度高，屬?gòu)?fù)雜河口；2）多級(jí)分流，徑潮動(dòng)力復(fù)雜，珠三角河網(wǎng)的水沙經(jīng)多級(jí)分汊節(jié)點(diǎn)重新分配，潮優(yōu)型與河優(yōu)型河口相互依存；3）灘涂發(fā)育，人類(lèi)活動(dòng)劇烈，灘涂圍墾利用面積大，珠江河口人類(lèi)活動(dòng)對(duì)灘槽的影響已遠(yuǎn)超自然演變；4）通江達(dá)海，航運(yùn)交通發(fā)達(dá)，河口區(qū)規(guī)劃分布有多個(gè)主要航道；5）物種豐富，生態(tài)系統(tǒng)多樣。珠江河口極具典型性，水沙輸移環(huán)境復(fù)雜，具有重要的研究?jī)r(jià)值。

1.2 野外觀測(cè)數(shù)據(jù)獲取

于2019-12-28和2020-06-20分別開(kāi)展珠江河口枯季和洪季野外定點(diǎn)及走航觀測(cè)實(shí)驗(yàn)。定點(diǎn)觀測(cè)主要通過(guò)珠江河口原型觀測(cè)浮標(biāo)站點(diǎn)自動(dòng)觀測(cè)及船上人工采樣觀測(cè)獲取水體泥沙質(zhì)量濃度，共獲取懸沙質(zhì)量濃度樣點(diǎn)59 個(gè)；利用便攜地物光譜儀（ASD）采集水面光譜數(shù)據(jù)，測(cè)量方法采用標(biāo)準(zhǔn)水上測(cè)量法（Mueller et al.,2003；唐軍武等，2004），共獲取8條光譜曲線。如圖1 所示，A1～A12 為原型觀測(cè)浮標(biāo)站點(diǎn)，A13～A17為枯季船上采樣點(diǎn)，B13～B17為洪季船上采樣點(diǎn)，C1～C11 為枯季走航水面光譜測(cè)量點(diǎn)。其中定點(diǎn)觀測(cè)時(shí)間（表示北京時(shí)間，下同）為T(mén) 00:00—24:00，頻率為2 h/次，走航測(cè)量為T(mén) 09:00—16:00，頻率約為1 h/次。浮標(biāo)泥沙質(zhì)量濃度由浮標(biāo)標(biāo)定的濁度與泥沙質(zhì)量濃度的轉(zhuǎn)換模型計(jì)算得到，船上采樣通過(guò)實(shí)驗(yàn)室過(guò)濾重量法（American Public Health Association,1992）獲取。觀測(cè)實(shí)驗(yàn)所獲取的T 10:00—16:00 的泥沙質(zhì)量濃度及光譜數(shù)據(jù)見(jiàn)圖2所示。光譜符合內(nèi)陸或河口水體光譜曲線特征，泥沙質(zhì)量濃度梯度分級(jí)明顯。

圖1 研究區(qū)地理位置及實(shí)測(cè)站點(diǎn)分布Fig.1 The study area and sampling sites'distribution

圖2 泥沙質(zhì)量濃度野外實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)集（a）與水面光譜測(cè)量數(shù)據(jù)（b）Fig.2 The field spectral and sediment concentration data

1.3 遙感影像數(shù)據(jù)獲取及處理

通過(guò)向中國(guó)資源衛(wèi)星應(yīng)用中心提交申請(qǐng)，進(jìn)行衛(wèi)星編程拍攝，同步觀測(cè)期內(nèi)獲取了2019-12-28和2020-06-20各4景GF-4高頻次衛(wèi)星數(shù)據(jù)，具體成像情況見(jiàn)表1。對(duì)獲取的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何校正及大氣校正，使得所獲取的多時(shí)相遙感影像數(shù)據(jù)與野外觀測(cè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)在空間位置及輻射水平上得以配準(zhǔn)。大氣校正采用基于影像自身統(tǒng)計(jì)特征的大氣校正法（Lee et al.,2007）。剔除走航實(shí)測(cè)異常光譜數(shù)據(jù)后，獲取2019-12-28 C1#T 10:00、C2#T 12:00、C6# T 14:00三個(gè)星-地同步觀測(cè)點(diǎn)位的實(shí)測(cè)光譜數(shù)據(jù)，利用GF4號(hào)光譜響應(yīng)函數(shù)對(duì)實(shí)測(cè)光譜進(jìn)行積分，獲取band2～band5 四個(gè)波段的實(shí)測(cè)反射率值，并通過(guò)對(duì)比實(shí)測(cè)反射率值與GF4大氣校正反射值，評(píng)價(jià)大氣校正的準(zhǔn)確性。

表1 GF-4高頻次衛(wèi)星數(shù)據(jù)成像情況Table 1 Imaging parameters of GF-4 high frequency satellite data

1.4 反演模型構(gòu)建及驗(yàn)證

根據(jù)遙感成像時(shí)間，分洪、枯季挑選對(duì)應(yīng)成像時(shí)刻的同步實(shí)測(cè)懸沙質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)，以及提取對(duì)應(yīng)實(shí)測(cè)點(diǎn)位空間位置GF4號(hào)遙感反射率數(shù)據(jù)，剔除有云及云陰影污染、實(shí)測(cè)水表層懸沙質(zhì)量濃度缺失及數(shù)值異常的點(diǎn)位，獲取2019-12-28 共18 個(gè)，2020-06-20共28個(gè)星-地同步觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)。分別隨機(jī)選取15 和25 個(gè)形成建模數(shù)據(jù)集，用于模型的構(gòu)建，剩余為模型驗(yàn)證數(shù)據(jù)集，用于模型的驗(yàn)證。對(duì)于泥沙質(zhì)量濃度的遙感反演，已有研究構(gòu)建了眾多經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，其中指?shù)模型較為常見(jiàn)，而對(duì)于因變量，常選取特征波段的比值，能夠?qū)崿F(xiàn)較好的擬合效果，減少大氣校正誤差的干擾（劉志國(guó)等，2006；Ye et al., 2014；潘洪洲 等，2019）。從2019-12-28 T 12:00成像的GF4數(shù)據(jù)不同渾濁水體反射率（相對(duì)清澈水體＜渾濁水體＜較為渾濁水體）可知（圖3），隨著泥沙質(zhì)量濃度的增加，紅及近紅外波段反射率抬升比較明顯，藍(lán)波段變化較小，與前人研究結(jié)論一致，可作為懸沙質(zhì)量濃度的特征波段（馬驊，2015；張俊儒，2010）。因此，分別以紅、近紅外與藍(lán)波段的比值作為自變量因子X(jué)，構(gòu)建泥沙質(zhì)量濃度（SSC）指數(shù)反演模型。

圖3 不同泥沙含量水體GF4不同波段反射率光譜差異Fig.3 Spectral differences of GF4 reflectance of water with different sediment content

1.5 模型驗(yàn)證

利用驗(yàn)證數(shù)據(jù)集開(kāi)展模型精度驗(yàn)證，誤差評(píng)價(jià)主要采用平均絕對(duì)百分比誤差及均方根誤差，計(jì)算方式為：

式中：MAPE 為平均絕對(duì)百分比誤差；RMSE 均方根誤差；xir為第i變量；xim為變量的平均值；n為樣本個(gè)數(shù)。

2 結(jié)果分析

2.1 GF4影像大氣校正效果

由圖4、表2可知，GF4影像大氣校正光譜與實(shí)測(cè)光譜較為吻合，較好地反映了水體的光譜特征。C1#、C6#點(diǎn)位藍(lán)、綠波段表現(xiàn)出一定程度的高估，C1#、C2#點(diǎn)位紅波段被略微低估。

圖4 GF4光譜響應(yīng)函數(shù)及實(shí)測(cè)光譜與大氣校正結(jié)果對(duì)比Fig.4 Spectral response function of GF4 and comparison between measured spectrum and atmospheric correction results

表2 各點(diǎn)位GF-4影像大氣校正各波段相對(duì)誤差Table 2 MAPE error of atmospheric correction results in each band %

2.2 懸沙反演模型

分 別 以GF4 影 像 反 射 率Rrs （band5）/Rrs（band2） [bandX表 示GF4 影 像 第X波 段，Rrs（bandX） 表示對(duì)應(yīng)波段反射率，下同]、Rrs（band4）/Rrs（band2）（紅藍(lán)比值）為自變量構(gòu)建河口區(qū)洪、枯季懸沙質(zhì)量濃度（SSC）反演模型（表3），枯季兩模型擬合系數(shù)接近0.6，差異不大，洪季紅藍(lán)比值模型表現(xiàn)相對(duì)較好，擬合系數(shù)為0.82。利用驗(yàn)證數(shù)據(jù)集對(duì)模型誤差進(jìn)行計(jì)算，枯季模型驗(yàn)證誤差整體小于洪季，最小平均絕對(duì)百分比誤差及均方根誤差分別為23.54%、0.007（見(jiàn)表3），綜合來(lái)看，紅藍(lán)比值模型表現(xiàn)相對(duì)較好，洪、枯季模型整體平均絕對(duì)百分比誤差為26.77%，因此，采用紅藍(lán)比值模型開(kāi)展河口區(qū)泥沙質(zhì)量濃度高頻次反演研究。

表3 GF-4懸沙質(zhì)量濃度-指數(shù)反演模型Table 3 The exponential function inversion models of Suspended sediment using GF4 image data

2.3 河口區(qū)潮周期泥沙輸移定量反演

利用已構(gòu)建的泥沙反演模型，基于2019-12-28和2020-06-20多時(shí)相的GF4數(shù)據(jù)，定量提取河口區(qū)潮周期泥沙質(zhì)量濃度（圖5-a）。2019-12-28河口區(qū)整體懸沙質(zhì)量濃度大部分介于0.01～0.056 kg/m3，少數(shù)區(qū)域懸沙質(zhì)量濃度高于0.056 kg/m3，高懸沙區(qū)域主要沿西四口門(mén)呈帶狀分布。外海懸沙質(zhì)量濃度基本都低于0.014 kg/m3。T 10:00—16:00 期間，河口東岸漲潮流較為顯著，外海低懸沙水體沿外伶仃島兩側(cè)上溯，伶仃洋整體懸沙質(zhì)量濃度降低。由圖5-b 可知，2020-06-20 河口整體懸沙質(zhì)量濃度大部分介于0.01～0.28 kg/m3，河 口西岸徑流輸沙較為顯著，各口門(mén)附近區(qū)域懸沙質(zhì)量濃度高于0.34 kg/m3，少部分區(qū)域質(zhì)量濃度高于0.50 kg/m3。而外海懸沙質(zhì)量濃度基本都低于0.02 kg/m3。隨著落潮，口門(mén)懸沙不斷向口外擴(kuò)散輸移，受虎門(mén)下泄潮流的頂托，洪奇門(mén)下泄泥沙擴(kuò)散區(qū)域受限，附近泥沙質(zhì)量濃度東西向呈現(xiàn)較為明顯的梯度變化。

圖5 河口區(qū)潮周期泥沙質(zhì)量濃度定量提取結(jié)果（a～d.2019-12-28；e～h.2020-06-20）Fig.5 The high frequency remote sensing inversion results of sediment concentration in tidal cycle in estuarine area(a～d.Dec.28th,2019;e～h.June 20th,2020)

3 討論

隨著漲、落潮不同的潮汐過(guò)程，河口區(qū)泥沙質(zhì)量濃度不斷發(fā)生變化，特別是伶仃洋區(qū)域，泥沙質(zhì)量濃度表現(xiàn)出明顯的潮汐過(guò)程變化。為了分析該變化，選取伶仃洋水域，提取洪、枯季多時(shí)相泥沙質(zhì)量濃度特征等值線。如圖6-a 所示，從主要潮位站潮位數(shù)據(jù)來(lái)看，2019-12-28主要為枯季漲潮，徑流輸沙較少，外海漲潮水體的沖淡為影響伶仃洋泥沙質(zhì)量濃度空間分布的主要因素，因此，枯季選取低質(zhì)量濃度0.02 kg/m3等值線進(jìn)行分析；如圖6-b 所示，而2020-06-20主要潮汐過(guò)程為洪季落潮，徑流泥沙擴(kuò)散為影響河口區(qū)泥沙質(zhì)量濃度空間分布的主要因素，因此，洪季選取接近徑流輸沙質(zhì)量濃度的0.10 kg/m3等值線進(jìn)行泥沙擴(kuò)散分析。由圖7可知，受漲潮流影響，伶仃洋整體泥沙質(zhì)量濃度降低，其泥沙空間分布主要受沿河口東岸及香港西側(cè)兩股漲潮流影響，其中沿河口東岸漲潮流率先上漲，受沖淡影響，東岸沿岸區(qū)域泥沙質(zhì)量濃度從東南向西北逐漸降低；香港西側(cè)的漲潮于內(nèi)伶仃島兩側(cè)分流形成兩股東北向、西北向漲潮流，流經(jīng)區(qū)域泥沙質(zhì)量濃度沖淡作用顯著，西北向分流直接流入圖7-c 中區(qū)域B，該區(qū)域受人為活動(dòng)影響，海底地形下切顯著（Li et al.,2010;Wu et al.,2016），潮汐動(dòng)力加強(qiáng)，河床泥沙源減少，泥沙再懸浮至表層的量大大減少，在漲潮流的影響下形成大片低懸沙質(zhì)量濃度區(qū)域（van Maren et al., 2016；詹偉康 等，2019）。T14:00—16:00內(nèi)伶仃島、澳門(mén)、三灶等河口下游潮位站進(jìn)漲潮階段，上游橫門(mén)、舢板洲延遲落潮（圖7-c），交椅灣西南側(cè)區(qū)域沖淡區(qū)域仍有上移，區(qū)域A附近水域泥沙質(zhì)量濃度仍存在被沖淡現(xiàn)象，區(qū)域B 低質(zhì)量濃度水體沿內(nèi)伶仃島西側(cè)呈西南向開(kāi)始下泄。

圖6 GF4成像時(shí)刻各潮位站潮位過(guò)程Fig.6 The tidal process of tide stations at GF4 imaging time

圖7 2019-12-28（a、b、c）和2020-06-20（d、e、f）泥沙質(zhì)量濃度分布、特征等值線及前一時(shí)刻特征等值線Fig.7 The Sediment concentration distribution,isopleth of the current and previous moment at Dec.28th,2019(a,b,c)and June 20th,2020(d,e,f)

洪季落潮階段，隨著落潮，伶仃洋西岸高懸沙水體下泄。橫門(mén)漲平至初落階段，圖7-d 中區(qū)域A泥沙向東南及偏南向輸移，隨著河口東岸落潮流的增強(qiáng)，泥沙輸移受虎門(mén)落潮流頂托，東南向輸移受限，輸移方向向南向偏轉(zhuǎn)，圖7-f中區(qū)域B，落潮流與內(nèi)伶仃兩側(cè)分流，沿內(nèi)伶仃兩側(cè)成半環(huán)形下泄，區(qū)域B泥沙輸移受東岸落潮流頂托顯著，隨著泥沙南向下泄推移、東岸落潮流東南向偏移，圖7-f 中區(qū)域C，泥沙向東南有所擴(kuò)散，隨著西岸落潮流不斷向南擴(kuò)散，至T 16:00時(shí)，區(qū)域D，泥沙擴(kuò)散至澳門(mén)附近水域。

根據(jù)影像多時(shí)相反演有效性及連續(xù)性情況，挑選無(wú)云、陰影等影響，時(shí)序較為連續(xù)的6 個(gè)點(diǎn)位，對(duì)比實(shí)測(cè)及遙感多時(shí)相泥沙時(shí)序變化（圖8）。整體上，兩者表現(xiàn)出較為一致的特征，枯季河口上游泥沙質(zhì)量濃度時(shí)序變化基本呈現(xiàn)遞減趨勢(shì)，河口下游受漲落潮交替影響，部分點(diǎn)位呈現(xiàn)先減后增的趨勢(shì)，如枯季A7 點(diǎn)位；洪季泥沙質(zhì)量濃度最大值出現(xiàn)在落急時(shí)刻（T 14:00）前后，泥沙質(zhì)量濃度變化大致呈先大增后小減的趨勢(shì)。由表4可知，A7點(diǎn)位T 10:00—12:00為漲潮階段，T 12:00—14:00為漲落潮交替階段，T 14:00—16:00轉(zhuǎn)為落潮。A7點(diǎn)位靠近沿岸，上游高質(zhì)量濃度泥沙水體沿澳門(mén)機(jī)場(chǎng)沿岸下泄，漲潮轉(zhuǎn)落潮階段，表層水體易受上游下泄泥沙影響，因此，A7點(diǎn)位泥沙質(zhì)量濃度時(shí)序變化呈現(xiàn)先減后增的趨勢(shì)（圖9）。由圖8可知，部分點(diǎn)位遙感反演值與站點(diǎn)實(shí)測(cè)值之間差異較大，如枯季A1、A2點(diǎn)。從枯季遙感反演及實(shí)測(cè)點(diǎn)位泥沙質(zhì)量濃度整體變化看，枯季潮流攜帶泥沙較少，水體泥沙質(zhì)量濃度低。如圖6、8及表4所示，A1點(diǎn)T 10:00—14：00為漲潮階段，T 14:00—16:00為漲落潮交替階段，隨著漲潮流的上漲，受潮流沖淡作用影響，A1點(diǎn)位泥沙質(zhì)量濃度呈現(xiàn)逐漸遞減趨勢(shì)，遙感反演值時(shí)序變化特征與之相符，但與實(shí)測(cè)值時(shí)序趨勢(shì)不一致，主要有以下原因：從空間采樣的差異性看，遙感反演采用的是50 m分辨率影像的面上采樣，而實(shí)測(cè)站點(diǎn)為點(diǎn)狀采樣，采樣尺度存在差異；且浮標(biāo)站點(diǎn)濁度與懸沙質(zhì)量濃度的轉(zhuǎn)換也存在一定的誤差；另外，GF4號(hào)遙感影像大氣校正誤差及反演模型的不穩(wěn)定性，都可能成為實(shí)測(cè)值與反演值不一致性的影響因素。由于缺少測(cè)量時(shí)刻其他描述材料，如水樣采集時(shí)刻船只擾動(dòng)影響等情況，不再對(duì)A2 測(cè)點(diǎn)的差異性作進(jìn)一步分析。

圖8 部分實(shí)測(cè)站點(diǎn)及對(duì)應(yīng)遙感反演泥沙時(shí)序變化Fig.8 The comparison of sediment concentration daily changes between remote sensing inversion and measured datas

圖9 2019-12-28 A7實(shí)測(cè)站點(diǎn)T 14:00泥沙分布疊加T 14:00 及T 16:00 0.02 kg/m3等值線Fig.9 The Sediment distribution at 14:00 and 0.02 kg/m3isopleth at T 14:00/16:00 at A7 site on Dec.28th,2019

表4 A1及A7點(diǎn)位2019-12-28實(shí)測(cè)潮流流向Table 4 The measured tidal current direction at A1 and A7 site on Dec.28th,2019

4 結(jié)論

本文利用洪、枯季兩批多時(shí)相GF4 影像數(shù)據(jù)，結(jié)合地面同步實(shí)測(cè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)，通過(guò)構(gòu)建反演模型實(shí)現(xiàn)珠江河口潮周期內(nèi)泥沙質(zhì)量濃度的高頻次反演，并以伶仃洋為例分析成像期間的泥沙動(dòng)態(tài)輸移特征，結(jié)果表明：1）基于GF4 影像紅、藍(lán)波段比值及近紅外、藍(lán)波段比值能很好地指示河口泥沙含量，基于兩類(lèi)比值構(gòu)建的模型表現(xiàn)較優(yōu)，其中紅、藍(lán)比值模型相對(duì)較好，整體平均絕對(duì)百分比誤差為26.77%，多時(shí)相遙感反演結(jié)果與實(shí)測(cè)站點(diǎn)的時(shí)序變化特征較為一致；2）枯季漲潮水體對(duì)泥沙分布起明顯的沖淡作用，枯季漲潮階段伶仃洋整體泥沙質(zhì)量濃度有所減小，河口東岸漲潮流較為強(qiáng)勁，由于潮流的沖淡作用，沿伶仃洋東岸及中灘大面積區(qū)域形成低泥沙質(zhì)量濃度區(qū)，高泥沙質(zhì)量濃度分布區(qū)域受漲潮擠壓，沿伶仃洋西岸呈帶狀分布；3）洪季河口高泥沙質(zhì)量濃度水體沿伶仃洋西岸呈帶狀分布，落潮階段泥沙最高質(zhì)量濃度出現(xiàn)在落急時(shí)刻左右，隨著落潮向西南或偏南向擴(kuò)散輸移，虎門(mén)下泄徑潮流泥沙質(zhì)量濃度相對(duì)較低，受該潮流下泄影響，泥沙擴(kuò)散受到擠壓，西岸東南向泥沙擴(kuò)散路徑向南推移，南向泥沙輸移擴(kuò)散至澳門(mén)水域附近。

本研究為復(fù)雜河口泥沙輸移大范圍業(yè)務(wù)化監(jiān)測(cè)提供了新的思路，有助于提升對(duì)珠江河口潮周期內(nèi)泥沙動(dòng)態(tài)輸移變化的認(rèn)識(shí)，同時(shí)為珠江河口泥沙輸移數(shù)值模擬與遙感監(jiān)測(cè)提供了交叉驗(yàn)證的新思路，為河口沉積物輸運(yùn)、泥沙來(lái)源及泥沙數(shù)值模擬研究等提供數(shù)據(jù)支撐。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，遙感光譜分辨率及時(shí)間分辨率不斷提高，泥沙潮遙感反演研究由多頻次向高頻次擴(kuò)展，監(jiān)測(cè)維度也將從表層向垂直層面擴(kuò)展，實(shí)分析泥沙質(zhì)量濃度垂直層面分布及準(zhǔn)實(shí)時(shí)輸移，進(jìn)而可以估算水體某過(guò)流斷面的泥沙量，甚至可以估算泥沙通量，可為泥沙動(dòng)態(tài)輸移特征的深入研究提供支撐。