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user: 4. 水色遥感数据在中国近海的应用 中国近海是指毗邻中国大陆边缘与岛屿边缘的海的统称，包括渤海、黄海、东海、南海和台湾以东海域 [ 29 ] 。其中渤黄东海陆架构成了宽而广阔的陆缘浅海。黄河从山东省东营垦利县注入渤海，长江则在上海附近进入东海。南海的面积大约是渤海、黄海、东海面积总和的3倍，在南海的中部北侧有一很大的深海盆地，南海四周几乎被大陆、岛屿所包围，通过众多海峡与太平洋及邻近海域相连通。珠江从中国广东省注入南海北部，湄公河从中南半岛流经于越南进入南海南部。渤海、黄海、东海的绝大部分水体和南海近岸部分水体都属于二类水体，具有极为复杂光学特征。渤海水深最浅，平均水深只有18 m，且渤海沿岸江河纵横，每年入海河流携带大量泥沙，为渤海提供了丰富的营养盐。黄、东海是典型的陆架海洋生态系统，受人类活动影响较大，对我国海洋生产力的贡献较大，属于生产力的高值海域 [ 30 ] 。不同于其他北部的海域，南海除了近岸部分的水体外大部分海域都处于寡营养(低叶绿素浓度)状态。 CZCS虽然作为一次实验性质的试验，但是提供了宝贵的8年连续遥感数据，并为新型海色传感器的研究提供了借鉴，开启了利用光学遥感监测全球海洋变化的时代。国内较早使用水色传感器数据的学者有宁修仁、唐丹玲等，Ning等人 [ 31 ] 将1978年至1986年的CZCS水色遥感数据和1981年至1986年AVHRR水温遥感相结合对东海海域浮游植物生态动力学过程进行研究，研究结果肯定了CZCS水色数据对于观测东海渔区非常重要，但是同时也提出CZCS数据不能明确流经东海的环流对浮游植物生物量影响程度。Tang等人 [ 32 ] 通过分析1978年~1986年CZCS数据较早研究了中国边缘海的色素(叶绿素)浓度的年际和空间分布，结果表明色素浓度在内陆架和北部海区相对较高且多变，而在外陆架和东南海区色素浓度较低且变化较小。色素浓度从1979年至1986年的年际变化较强，并于1981年达到最大值。其后，Tang等人 [ 33 ] 又基于CZCS数据研究了1978年至1986年渤海、黄海、东海以及南海北部叶绿素浓度的月变化以及对季节性风与海表温度进行分析，并突出其中1979年11月至1980年10月CZCS数据相对较好的时段，比较黄河口、长江口、珠江口3个区域叶绿素浓度月变化。研究结果表明，叶绿素浓度季节变化很有可能与季风反转有关，而其空间变化则受河流径流量、上升流与沿岸流的影响。 随着第二代水色传感器的发展，美国于1997年9月发射了专门海洋水色卫星Seastar，其上配置有SeaWiFS传感器，它连续13年的运行以及更多的光谱通道与更好的灵敏度为后来的水色研究提供了良好的数据源。针对SeawiFS传感器，不同的海域有不同的研究，如在渤海海域Tang等 [ 34 ] 依据SeaWiFS水色遥感数据以及其他海洋特征数据分析了1998年秋季发生在渤海海域藻华的形成、分布与平流输送，结果显示藻华开始于9月初在渤海西海岸爆发，当海表温度上升到25℃~26℃时向东南方向扩散。藻华形成可能是由河流在西海岸输运的混合营养盐与海表温度上升引起的，后来在9月末10月初的时候藻华向东转移的可能是由西北风加强的局地环流引起的。钱莉等 [ 35 ] 利用1998~2009年的SeaWiFS数据，运用经验正交分解函数(EOF)分析渤海表层叶绿素浓度的时空分布特点，得出叶绿素浓度在空间分布上表现为从近岸向外海迅速减少，在季节变化上呈现夏季偏低，其他三个季节相对较高的结论。 在黄、东海海域，Yamaguchi等 [ 36 ] 应用1997年9月至2006年10月的SeaWiFS月平均水色数据对黄海与东海海域叶绿素浓度季节分布特征与影响因子进行了讨论，同时评估年际变化用以帮助说明夏季长江流量的影响，得出叶绿素浓度年际变化受长江径流量控制的结论，且在这10年内黄海夏季叶绿素浓度在逐渐增加，很有可能会引发水体富营养化。李国胜等 [ 37 ] 利用SeaWiFS的海洋叶绿素浓度SeaBAM模型反演结果，在中国东海建立分别针对一、二类水体的修订模式，反演计算获取东海1998年各月叶绿素浓度的分布，并通过VGPM模型获得逐月初级生产力时空分布以及全年累积量的空间分布情况。结果表明，东海的近海由于受海流状况与长江冲淡水影响，叶绿素浓度季节变化明显，而在远海区域全年变化较小；整个东海海域初级生产力的月变化呈现出双峰特征，峰值分别出现在春秋，其中春季峰值较大。 在南海海域，陈楚群等 [ 3 ] 利用SeawiFS资料分析系统SeaDAS的估算模式分析获取叶绿素资料，初步分析南海表层叶绿素浓度的时空分布变化特征及其与营养盐、南海环流、海温等的关系，分析结果表明叶绿素浓度分布与南海环流具有良好的耦合性，其分布格局基本上受南海环流结构的控制。赵辉等 [ 38 ] 基于1997年10月至2002年9月SeaWiFS卫星遥感数据，探讨了南海浮游植物叶绿素浓度的时空分布状况。结果表明，南海叶绿素浓度具有明显的季节性变化特征，具体表现为大部分海域叶绿素浓度冬季较高，春季较低；在空间分布上，叶绿素浓度呈现近岸区高、中央海盆区低的特征。赵辉等 [ 39 ] 还利用SeaWiFS获取的1997~2005年期间叶绿素a数据以及其他海洋要素数据分析南海叶绿素分布的年际变化，得出1998年南海低叶绿素浓度的异常事件受厄尔尼诺影响的结论。后来刘昕等 [ 40 ] 运用SeaWiFS获取的近13年的逐月叶绿素浓度资料，通过经验正交函数(EOF)分解方法，分析南海叶绿素浓度的空间分布状况及其随时间的变化特征。 在南海北部海域，郝锵等 [ 41 ] 利用南海北部7年平均SeaWiFS水色数据结合AVHRR海温遥感资料，在VGPM模型的支持下计算南海北部海域河口、上升流、反气旋涡等区域表层叶绿素浓度和初级生产力的周年变化以及分析这些因子之间的相关性。研究结果显示，南海北部海域初级生产力在空间分布上呈现由近岸向外海逐渐降低的变化趋势，在季节变化上表现为冬高夏低。在南海西北部海域，赵辉等 [ 42 ] 利用1999~2003年SeaWiFS卫星遥感获取的叶绿素浓度数据和2004年的航测的数据，并结合海表温度、风场、海面高度等资料，分析讨论叶绿素浓度的时空分布及其与其他海洋环境要素的相关性，除此之外还通过对比实测叶绿素和遥感叶绿素验证了SeaWiFS遥感叶绿素数据在南海西北部的可用性，结果表明，南海西北部的叶绿素浓度具有明显的空间变化特征且与风场等环境因子关系密切。 除了上述海域的研究，商少凌等 [ 43 ] 利用SeaWiFS获取的1998年2到3月份台湾海峡的水色数据与现场调查得到的叶绿素数据进行了初步的对比分析，比较了遥感观测叶绿素分布情况与实测叶绿素的分布情况，希望通过便利的水色遥感信息掌握叶绿素的时空变化，进而研究海洋初级生产力。结果显示出SeaWiFS水色数据与现场实测数据呈现良好的相关性，初步证明SeaWiFS水色数据能够在一定程度上反映海域的真实叶绿素浓度。 继SeaWiFS之后，第三代传感器MODIS、MERIS等在中国近海海域也同样得到广泛应用。在渤海海域，Cui等 [ 44 ] 将渤海的站点数据结合可获取到的MERIS离水辐射率、悬浮颗粒物浓度与叶绿素浓度数据，证实对于沿岸浑浊水体依据严格的匹配分析其生物光学特性的实测结果与MERIS反演结果呈良好的相关关系。钱莉等 [ 45 ] 继使用SeaWiFS数据分析渤海海域表层叶绿素浓度的时空分布特征后，又采用统计学方法分析了2002~2009年的基于MODIS反演渤海叶绿素浓度的时空变化特征，其中空间分布与之前使用SeaWiFS分析结果一致，时间变化略有不同，引起差别的原因可能是由于标准的MODIS叶绿素算法针对一类水体开发的，而渤海是内海为典型的二类水体，黄色物质和悬浮泥沙等因素的影响较大。 许士国等 [ 46 ] 利用MODIS月平均叶绿素浓度数据，分析了2003~2013年渤海表层叶绿素浓度的季节与年际的空间分布变化特征，研究结果表明：渤海表层水体叶绿素浓度在沿岸浅水区域偏高，从2003到2013年，除莱州湾外，渤海表层叶绿素浓度逐年增加；季节分布呈双峰特征，冬季最低，春季逐渐升高，夏季达到峰值后降低，夏末秋初时又有回升至冬季又有所下降，最高值出现在5~9月，与赤潮容易暴发时间段相吻合。文章还探讨了与之前他人研究结论有所差异的原因，如钱莉等 [ 36 ] 研究发现渤海海域整体叶绿素浓度均值以2006年为分水岭，在2006年以前缓慢上升，2006年后缓慢下降，分析发现两者结论不一致的原因在于选择研究范围不同以及所采用的统计指标也不同；与Yamaguchi等 [ 37 ] 所得到的渤海叶绿素浓度最高值出现在3月的结论不相符，结论不同的原因可能是两者选择了不同的数据源以及两者所研究时段不同。Fu等 [ 47 ] 利用2003~2014年的MODIS数据研究分析渤海表层叶绿素浓度的时空变化，探讨了浮游植物的动态变化与其环境变化和人类活动的关系。结果表明渤海表层叶绿素浓度在沿岸区较高，特别是秦皇岛附近。春、夏季从南至北藻华的爆发有一个月的滞后，离岸区呈现持续地增长趋势，近岸区显示出持续下降的趋势，表明富营养化从沿海区向深海区的扩张过程。季节性浮游植物水华的基本上是由水柱垂直结构所驱动的。气候和海水养殖活动与叶绿素浓度的变化趋势息息相关，河流流量和含沙也同样会影响叶绿素浓度。 在黄海海域，杨曦光 [ 48 ] 利用MODIS获取的遥感影像数据结合实测得到的光谱数据，采用统计分析和神经网络等数学方法，建立了针对黄海二类水体叶绿素浓度的反演模型，计算得到不同时段的叶绿素浓度分布图，分析黄海海域叶绿素浓度的时空变化特征。结果表明，春季和夏初整个海区叶绿素浓度较高，夏季叶绿素浓度略有下降，秋季叶绿素浓度又有所增加，冬季由于受水温影响，叶绿素浓度水平整体偏低。在南海北部海域，马翱慧等 [ 49 ] 基于2007年至2010年MODIS的L2级叶绿素浓度数据产品，将叶绿素浓度数据进行分级分区处理为年平均和月平均数据，探讨南海北部叶绿素浓度的时空分布变化特征及其与其他海洋环境要素的关系。结果表明，在空间分布上，南海北部海域表层叶绿素浓度表现为由近岸向外海递减；在时间变化上，叶绿素浓度在水深较浅的近岸海域没有明显的季节变化，而在深水区域有明显的季节变化，具体表现为冬季最大夏季最小。 近几年，有不少学者应用多卫星传感器的融合数据对中国近海的水色遥感进行了研究，如檀赛春等 [ 50 ] 利用SeaWiFS和MODIS的合成产品叶绿素浓度、有效光合辐射(PAR)和海表温度(SST)资料，反演估算了2003至2005年中国近海的初级生产力，分析了它们的时空分布变化特征以及与其他影响因子之间的关系。分析结果表明，初级生产力沿岸高于外海，且呈带状递减分布，其中长江口附近的初级生产力最高、南海最低。李新星等 [ 51 ] 基于MODIS-Aqua、MOIDS-Terra及MERIS所获取的南海叶绿素浓度的数据，利用平均法、生物光学模型法和最优插值法3种数据融合方法对其进行了融合，将南海叶绿素融合数据与现场实测数据进行匹配，分析结果显示，融合的南海叶绿素的时空分布特征与以前有关研究结果相吻合，说明融合数据具有较高可信度。施英妮等 [ 52 ] 通过客观分析融合方法对卫星传感器Aqua/MODIS、Terra/MODIS与Envisat/MERIS多源卫星产品获取的西北太平洋海域叶绿素浓度进行融合，研究结果表明融合产品不仅保证了数据精度还提高数据空间覆盖率。 除了上述研究之外，还有学者对不同卫星传感器的水色产品进行了比较分析，如Qin等 [ 53 ] 基于匹配方法分析比较了2011年4月11日在黄海近岸的GOCI与MERIS水色产品。Cui等人 [ 54 ] 在黄、东海通过3种主要水色卫星传感器MODIS、MERIS以及SeaWiFS与实测数据进行匹配，评估并比较了水色产品包括悬浮颗粒物(SPM)与叶绿素(chl-a)。