CN107044985B - 一种表层海水中多环芳烃的遥感监测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种表层海水中多环芳烃的遥感监测方法。本发明通过建立河口海湾水色参数CDOM浓度定量表征海洋溶解态PAHs的含量算法模型，并应用到世界上首颗地球静止气象卫星传感器GOCI影像上，获取河口海湾表层海水中溶解态PAHs的遥感反演浓度大面积分布情况。本发明能够实现使用遥感手段监测近海水域PAHs的污染状况，发明主要是为了大面积、高频次地监测海洋污染物的分布特征，提出基于实测数据分析的河口海湾表层水体中PAHs的分布状况遥感监测模型，并应用到GOCI卫星数据，借助海洋水体中可遥组分CDOM实现PAHs浓度的遥感监测。
Description
技术领域
本发明属于海洋环境遥感领域，具体涉及海洋污染物、海洋生态环境监测、海洋水色遥感、水质遥感等领域。该方法将海洋水色参数有色溶解有机物(Colored dissolvedorganic material，CDOM，或称黄色物质Yellow Substance)的卫星遥感反演技术拓展到海洋表层水体中多环芳烃(Polycyclic aromatic hydrocarbons，简称PAHs)的监测系统中，使用遥感手段实现海洋环境中持久性有机污染物的大范围、周期性监测。
背景技术
多环芳烃(Polycyclic aromatic hydrocarbons，PAHs)是指分子中含有两个或以上苯环的芳香族碳氢化合物，是一类普遍存在于环境中的持久性有机污染物(PersistentOrganic Pollutants，POPs)中的一种，具有强烈的致癌、致畸、致突变作用，由于广泛存在、种类繁多以及强烈致癌性而备受关注。目前已发现200多种PAHs同系物，是环境中致癌化学物质中最大的一类，在环境中虽然含量较少，但广泛存在于各种环境介质中，主要来源于煤、石油、木材的不完全燃烧和石油产品以及在石油开采、使用过程中产生的泄露和排放，严重危害生态环境和人类健康。20世纪80年代，美国环境保护署(US EPA)选定毒性显著的16种列入优先控制污染物名单。
目前对于海洋环境中PAHs的监测方式主要采用现场采样和实验室定量分析相结合的方式进行，传统的测量方法需要派遣大量工作人员出海逐个站点进行样品采集，并对样品进行一系列的有机分析预处理工作，再对PAHs的含量进行检测，从样品采集、样品处理到样品测定，由于海水中PAHs浓度极低，对测量技术要求较高，整个流程耗费相当长的时间，需要投入大量的人力、财力、物力。海洋面积广阔，自然条件恶劣，加之测量费用过高，传统的监测方法效率低，成本高，只能做到点、线监测，无法实现对海洋环境中的PAHs大面积监测。同时海洋环境中的PAHs随着运动的水体具有明显的动态变化特征，传统的监测方法无法做到短周期、高频率地监测。无论从采样广度还是采样周期，传统的监测方法都无法满足大范围、短周期的监测需求。
遥感具有大尺度、周期性、快速同步获取水体信息、成本相对低廉等优点，随着技术的发展，运用遥感手段可以高效地监测海洋水体中各种组分含量的分布和动态变化，从而克服传统现场观测方法的不足，在水环境检测中的应用越来越广泛，海洋是时刻处于运动变化中的水体，对传感器在时间和空间分辨率上具有更高的要求。地球静止海洋水色成像仪GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)是世界上第一个为海洋水色观测而设计的静止轨道卫星传感器，搭载在首颗地球静止气象卫星COMS(Communication，Ocean，Meteorological Satellite)上，主要任务是观测以朝鲜半岛为中心的一定范围内的海洋环境的变化，对该区域的海洋生态系统进行长期的和短期的监测。每天8景成像的时间分辨率为水色遥感动态监测提供了良好的契机。GOCI共设置了8个波段，中心波长分别为412nm、443nm、490nm、555nm、660nm、680nm、745nm、865nm。GOCI的精度非常高，其辐射校正误差小于3.8％，空间分辨率为500m，时间分辨率为1h，可以较好地捕捉水体的空间、光谱特征。
使用遥感手段可以监测到海洋环境中叶绿素、悬浮物、溶解性有机物等水体水色重要参数，目前对于水体悬浮颗粒物TSM、有色溶解有机质CDOM、色素、叶绿素等遥感监测研究较多，技术已相对成熟。而PAHs在光谱上表现较差，很难通过遥感手段直接获取或者进行反演，大量基础研究表明，PAHs的环境行为与水体中的可遥感组分(如TSM、CDOM等)密切相关，为利用遥感技术进行监测提供了理论可能，CDOM是水色遥感中三大水质参数之一，以CDOM为中介，使用遥感手段间接地实现研究海域PAHs大范围、高频次监测，从而可以节约大量的人力、经济成本。
综上所述，为了弥补当前海洋环境中PAHs的监测能力和技术手段的不足，本发明以河口海湾为研究区，以表层海水中PAHs的观测分析为基础，通过分析CDOM浓度与表层海水中PAHs(溶解态PAHs)的定量关系，开发以CDOM浓度对溶解态PAHs进行定量表征的关键技术，根据CDOM提取模型研发基于GOCI数据的海洋表层水体中PAHs遥感监测方法，从而实现对河口海湾水体中溶解态PAHs污染分布状况进行大范围、周期性的重复监测，为今后河口海湾PAHs浓度分布的遥感监测提供预研成果。
发明内容
本发明的目的是：针对现有传统技术的不足以及海洋生态环境监测和科学研究的需要，本发明提出的一种使用遥感手段进行河口海湾海洋污染物的监测方法，尤其适用于河口海湾表层水体中溶解态PAHs的浓度监测，具有大面积、高频率的特征。本发明通过建立河口海湾水色参数CDOM浓度定量表征海洋溶解态PAHs的含量算法模型，并应用到世界上首颗地球静止气象卫星传感器GOCI影像上，获取河口海湾表层海水中溶解态PAHs的遥感反演浓度大面积分布情况。
本发明解决其关键技术问题所采用的技术方案包括以下几个步骤：
步骤(1)、对待监测河口海湾区域提取水色参数CDOM浓度的实测数据、表层海水中PAHs浓度的实测数据；同时获取表层水体遥感反射率Rrs的实测数据；
所述的CDOM浓度无法直接测得，用CDOM吸收系数表示，通过现场采集水样并过滤，采用国际上通用的“光透射测量方法”，使用紫外-可见分光光度计UV-3600测定CDOM吸光度D(λ)，根据样品的吸光度，得到CDOM的吸收系数aCDOM(λ),单位为m-1：
所述的PAHs浓度采用液相色谱法测量，为现有成熟技术，即通过现场采集水样并过滤，将过滤后的水样按照《水质多环芳烃的测定液液萃取和固相萃取高效液相色谱法》(HJ478-2009)完成萃取、净化、浓缩等预处理工作，然后采用液相色谱法测量PAHs浓度。
所述的PAHs浓度为US EPA选定的多环芳烃中16种优先控制物质总浓度，16种多环芳烃分别为萘(Nap)、苊烯(Acy)、二氢苊(Ace)、芴(Flu)、菲(Phe)、蒽(Ant)、荧蒽(Flua)、芘(Pyr)、苯并[a]蒽(BaA)、(Chr)；苯并[b]荧蒽(BbF)、苯并[k]荧蒽(BkF)、苯并[a]芘(BaP)、茚并[1,2,3-cd]芘(InP)、二苯并[a,h]蒽(DbA)、苯并[g,h,i]苝(BgP)。
所述的表层水体遥感反射率Rrs是采用ASD手持式光谱仪水面以上测量法获取，通过ASD手持式光谱仪分别测量水体、天空、灰板的光谱曲线，遥感反射率由公式(2)计算所得；
其中，Lsw为海水表面辐亮度，仪器测量水体所得；Lsky为天空漫散射光，仪器测量天空获得；r为菲涅尔反射率，即气-水界面对天空光的反射率，受到太阳位置、观测几何、风速风向以及海面粗糙度等因素的影响，一般取值0.028；Lp为标准灰板反射信号，由仪器对准灰板测量所得；ρp为标准板的反射率，由实验室校正所得。
步骤(2)、根据现有成熟的地球静止海洋水色成像仪GOCI，获取GOCI同步L1B遥感数据；使用ENVI软件中的FLAASH模块对GOCI L1B数据进行FLAASH大气校正。
所述的GOCI遥感数据与CDOM浓度、PAHs浓度、Rrs为同步数据，为官网上下载的L1B一级影像数据；
所述的GOCI同步遥感数据的大气校正，具体如下：
所述的使用ENVI软件中的FLAASH模块实现GOCI L1B数据的FLAASH大气校正，具体如下：
第一步，在ENVI中输入BIL或者是BIP格式的GOCI L1B数据；
第二步，打开FLAASH模块，输入GOCI传感器各个波段的中心波长和半峰全宽等参数；
第三步，继续输入大气参数，包括大气能见度和气溶胶类型；
第四步，根据GOCI的光谱响应函数制作光谱响应函数光谱库文件；
第五步，输入光谱响应函数光谱库文件，运行FLAASH模块，制作生成遥感反射率数据；
步骤(3)、根据实测PAHs浓度含量和CDOM浓度定量关系进行定量分析，构建CDOM定量表征表层水体中PAHs浓度的算法模型，根据GOCI波段设置以及经验，选用443nm处吸收系数表示CDOM浓度：
PAHs的浓度和CDOM在浓度具有一定的正相关性(R2＝0.87，P<0.01)，随着aCDOM(443nm)的增加，PAHs浓度呈指数增长趋势，海水中的CDOM对PAHs产生一定的增容作用，能够改变PAHs在海洋环境中的分布情况。
步骤(4)、根据Rrs的实测数据，以及CDOM浓度的实测数据，建立CDOM浓度估算模型，见公式(4)：
443nm处CDOM吸收系数aCDOM(443)＝a(443)-aw(443)-ap(443) (4)；
①水体总吸收系数
其中悬浮颗粒后向散射系数
参数
水面以下遥感反射率rrs＝Rrs/(0.52+1.7Rrs)(8)
水面以上遥感反射率Rrs通过公式(2)所得；
555nm处悬浮颗粒后向散射系数
555nm处水体总吸收系数a(555)，公式如下：
其中aw(555)表示555nm纯水吸收系数；
参数
443、555nm处纯水后向散射系数bbw(443)、bbw(555)为固定值，根据IOCCG的网站查询，分别取值为0.0024,0.0009。
443nm处参数g0＝0.089,g1＝0.125 (12)
555nm处参数g0＝0.089,g1＝0.125 (13)
②443nm处纯水吸收系数aw(443)，为固定值，根据IOCCG的网站查询，取值为0.0072。
③443nm处浮游植物和非藻类颗粒物的吸收系数之和
ap(443)＝J1bbp(555)J 2 J1＝0.63，J2＝0.88 (14)
步骤(5)、根据步骤(4)CDOM浓度估算模型使用MATLAB实现CDOM浓度估算，结合步骤(2)大气校正得到的Rrs数据，从而获取GOCI的CDOM遥感产品；
步骤(6)、根据步骤(3)CDOM定量表征PAHs浓度的算法模型，结合步骤(5)GOCI的CDOM遥感产品，从而获得GOCI的PAHs浓度分布情况。
本发明的有益效果如下：
本发明能够实现使用遥感手段监测近海水域PAHs的污染状况，发明主要是为了大面积、高频次地监测海洋污染物的分布特征，提出基于实测数据分析的河口海湾表层水体中PAHs的分布状况遥感监测模型，并应用到GOCI卫星数据，借助海洋水体中可遥组分CDOM实现PAHs浓度的遥感监测。
本发明有利于提高包括PAHs在内的海洋环境污染物监测技术水平，通过技术推广、实际应用示范，将卫星遥感等空间信息技术应用服务更好地纳入到浙江设环境保护监测的决策链中。对于减少、消除和预防海洋持久性有机污染物带来的健康及环境风险，维系人类健康繁衍和维护生态环境安全，促进可持续发展，建立和谐社会具有重要理论意义和实际应用价值。该发明在海洋污染物、海洋生态监测等行业具有较高的推广价值和应用前景。
附图说明
图1为本发明流程图。
图2为2014年5月7日泛杭州湾海域CDOM浓度卫星遥感反演结果；其中编号00，01，02，03，05，06与GOCI数据编号一致，分别为对应GOCI传感器成像时间8:30，9:30，10:30，11:30，13:30，14:30的影像结果。
图3为2014年5月7日泛杭州湾海域表层水体溶解态PAHs浓度分布；其中编号00，01，02，03，05，06与GOCI数据编号一致，分别为对应GOCI传感器成像时间8:30，9:30，10:30，11:30，13:30，14:30的影像结果。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
参照图1，一种海洋表层水体溶解态PAHs的遥感监测方法，所述遥感监测PAHs方法包括以下步骤：
步骤(1)、对待监测河口海湾区域提取水色参数CDOM浓度的实测数据、表层海水中PAHs浓度的实测数据；同时获取表层水体遥感反射率Rrs的实测数据；
所述的CDOM浓度无法直接测得，用CDOM吸收系数表示，通过现场采集水样并过滤，采用国际上通用的“光透射测量方法”，使用紫外-可见分光光度计UV-3600测定CDOM吸光度D(λ)，根据样品的吸光度，得到CDOM的吸收系数aCDOM(λ)(单位m-1)：
所述的PAHs浓度采用液相色谱法测量，为现有成熟技术，即通过现场采集水样并过滤，将过滤后的水样按照《水质多环芳烃的测定液液萃取和固相萃取高效液相色谱法》(HJ478-2009)完成萃取、净化、浓缩等预处理工作，然后采用液相色谱法测量PAHs浓度。
所述的PAHs浓度为US EPA选定的多环芳烃中16种优先控制物质总浓度，16种多环芳烃分别为萘(Nap)、苊烯(Acy)、二氢苊(Ace)、芴(Flu)、菲(Phe)、蒽(Ant)、荧蒽(Flua)、芘(Pyr)、苯并[a]蒽(BaA)、(Chr)；苯并[b]荧蒽(BbF)、苯并[k]荧蒽(BkF)、苯并[a]芘(BaP)、茚并[1,2,3-cd]芘(InP)、二苯并[a,h]蒽(DbA)、苯并[g,h,i]苝(BgP)。
所述的表层水体遥感反射率Rrs是采用ASD手持式光谱仪水面以上测量法获取，通过ASD手持式光谱仪分别测量水体、天空、灰板的光谱曲线，遥感反射率由公式(2)计算所得；
其中，Lsw为海水表面辐亮度，仪器测量水体所得；Lsky为天空漫散射光，仪器测量天空获得；r为菲涅尔反射率，即气-水界面对天空光的反射率，受到太阳位置、观测几何、风速风向以及海面粗糙度等因素的影响，取值0.028；Lp为标准灰板反射信号，由仪器对准灰板测量所得；ρp为标准板的反射率，由实验室校正所得。
步骤(2)、根据现有成熟的地球静止海洋水色成像仪GOCI，获取GOCI同步L1B遥感数据；使用ENVI软件中的FLASSH模块对GOCI L1B数据进行FLAASH大气校正。
所述的GOCI遥感数据与CDOM浓度、PAHs浓度、Rrs为同步数据，为官网上下载的L1B一级影像数据；
所述的GOCI同步遥感数据的大气校正，具体如下：
所述的使用ENVI软件中的FLAASH模块实现GOCI L1B数据的FLAASH大气校正，具体如下：
第一步，在ENVI中输入BIL或者是BIP格式的GOCI L1B数据；
第二步，打开FLAASH模块，输入GOCI传感器各个波段的中心波长和半峰全宽等参数；
第三步，继续输入大气参数，包括大气能见度和气溶胶类型；
第四步，根据GOCI的光谱响应函数制作光谱响应函数光谱库文件；
第五步，输入光谱响应函数光谱库文件，运行FLAASH模块，制作生成遥感反射率数据；
步骤(3)、根据实测PAHs浓度含量和CDOM浓度定量关系进行定量分析，构建CDOM定量表征表层水体中PAHs浓度的算法模型，根据GOCI波段设置以及经验，选用443nm处吸收系数表示CDOM浓度：
PAHs的浓度和CDOM在浓度具有一定的正相关性(R2＝0.87，P<0.01)，随着aCDOM(443nm)的增加，PAHs浓度呈指数增长趋势，海水中的CDOM对PAHs产生一定的增容作用，能够改变PAHs在海洋环境中的分布情况。
步骤(4)、根据Rrs的实测数据，以及CDOM浓度的实测数据，建立CDOM浓度估算模型，，见公式(4)：
443nm处CDOM吸收系数aCDOM(443)＝a(443)-aw(443)-ap(443) (4)；
②水体总吸收系数
其中悬浮颗粒后向散射系数
参数
水面以下遥感反射率rrs＝Rrs/(0.52+1.7Rrs) (8)
水面以上遥感反射率Rrs通过公式(2)所得；
555nm处悬浮颗粒后向散射系数
555nm处水体总吸收系数a(555)，公式如下：
其中aw(555)表示555nm纯水吸收系数；
参数
443、555nm处纯水后向散射系数bbw(443)、bbw(555)为固定值，根据IOCCG的网站查询，分别取值为0.0024,0.0009。
443nm处参数g0＝0.089,g1＝0.125 (12)
555nm处参数g0＝0.089,g1＝0.125 (13)
②443nm处纯水吸收系数aw(443)，为固定值，根据IOCCG的网站查询，取值为0.0072。
③443nm处浮游植物和非藻类颗粒物的吸收系数之和
ap(443)＝J1bbp(555)J 2 J1＝0.63，J2＝0.88 (14)
步骤(5)、根据步骤(4)CDOM浓度估算模型使用MATLAB实现CDOM浓度估算，结合步骤(2)大气校正得到的Rrs数据，从而获取GOCI的CDOM遥感产品；
步骤(6)、根据步骤(3)CDOM定量表征PAHs浓度的算法模型，结合步骤(5)GOCI的CDOM遥感产品，从而获得GOCI的PAHs浓度分布情况见图3。泛杭州湾海域表层水体溶解态PAHs遥感监测结果与实测PAHs基本一致，反演效果良好，实现了泛杭州湾海域PAHs大面积、高频率的遥感监测。空间分布上，长江口以及舟山东南部海域表层海水中溶解态PAHs的含量明显高于其他海域，一方面来自由江河径流携带而来的近岸地表径流的陆源输入。对于远离陆地的外海区，受海水的混合稀释作用影响，江河携带的有机物质大大减少，随着CDOM浓度的减少PAHs的含量总体偏低。日变化上，影像时间8:30，在长江口以及舟山东南部海域PAHs呈较高浓度分布，随着时间推移，较高的PAHs浓度呈现南移趋势，至10:30，长江口附近PAHs浓度减小，舟山东南部海域浓度明显增加。较高的PAHs浓度继续南移，至下午泛杭州湾海域PAHs浓度含量均减小。
Claims (4)
1.一种表层海水中多环芳烃的遥感监测方法，其特征在于该方法包括以下步骤：
步骤(1)、对待监测河口海湾区域提取水色参数CDOM浓度的实测数据、表层海水中PAHs浓度的实测数据；同时获取表层水体遥感反射率Rrs的实测数据；
所述的CDOM吸收系数aCDOM(λ)，单位为m-1，见公式(1)：
其中D(λ)为CDOM吸光度；
步骤(1)所述的表层水体遥感反射率Rrs由公式(2)计算所得；
其中Lsw为海水表面辐亮度，Lsky为天空漫散射光，Lp为标准灰板反射信号，ρp为标准板的反射率，r为菲涅尔反射率；
步骤(2)、根据地球静止海洋水色成像仪GOCI，获取GOCI同步L1B遥感数据；使用ENVI软件中的FLAASH模块对GOCI L1B数据进行FLAASH大气校正；
步骤(3)、根据实测PAHs浓度含量和CDOM浓度定量关系进行定量分析，构建CDOM定量表征表层水体中PAHs浓度的算法模型，根据GOCI波段设置以及经验，选用443nm处吸收系数表示CDOM浓度：
步骤(4)、根据Rrs的实测数据，以及CDOM浓度的实测数据，建立CDOM浓度估算模型，见公式(4)：
443nm处CDOM吸收系数aCDOM(443)＝a(443)-aw(443)-ap(443)(4)；
①水体总吸收系数
其中悬浮颗粒后向散射系数
参数
水面以下遥感反射率rrs＝Rrs/(0.52+1.7Rrs) (8)
水面以上遥感反射率Rrs通过公式(2)所得；
555nm处悬浮颗粒后向散射系数
555nm处水体总吸收系数a(555)，公式如下：
其中aw(555)表示555nm纯水吸收系数；
参数
443、555nm处纯水后向散射系数bbw(443)、bbw(555)为固定值；
443nm处参数
555nm处参数
②443nm处纯水吸收系数aw(443)，为固定值；
③443nm处浮游植物和非藻类颗粒物的吸收系数之和：
ap(443)＝J1bbp(555)J 2 J1＝0.63，J2＝0.88 (14)
步骤(5)、根据步骤(4)CDOM浓度估算模型使用MATLAB实现CDOM浓度估算，结合步骤(2)大气校正得到的Rrs数据，从而获取GOCI的CDOM遥感产品；
步骤(6)、根据步骤(3)CDOM定量表征PAHs浓度的算法模型，结合步骤(5)GOCI的CDOM遥感产品，从而获得GOCI的PAHs浓度分布情况。
2.如权利要求1所述的一种表层海水中多环芳烃的遥感监测方法，其特征在于步骤(1)所述的PAHs浓度为US EPA选定的多环芳烃中16种优先控制物质总浓度，16种多环芳烃分别为萘(Nap)、苊烯(Acy)、二氢苊(Ace)、芴(Flu)、菲(Phe)、蒽(Ant)、荧蒽(Flua)、芘(Pyr)、苯并[a]蒽(BaA)、(Chr)、苯并[b]荧蒽(BbF)、苯并[k]荧蒽(BkF)、苯并[a]芘(BaP)、茚并[1,2,3-cd]芘(InP)、二苯并[a,h]蒽(DbA)、苯并[g,h,i]苝(BgP)。
3.如权利要求1所述的一种表层海水中多环芳烃的遥感监测方法，其特征在于步骤(2)所述的GOCI遥感数据与CDOM浓度、PAHs浓度、Rrs为同步数据。
4.如权利要求1所述的一种表层海水中多环芳烃的遥感监测方法，其特征在于步骤(2)所述的GOCI同步遥感数据的大气校正，具体如下：
所述的使用ENVI软件中的FLAASH模块实现GOCI L1B数据的FLAASH大气校正，具体如下：
第一步，在ENVI中输入BIL或者是BIP格式的GOCIL1B数据；
第二步，打开FLAASH模块，输入GOCI传感器各个波段的中心波长和半峰全宽参数；
第三步，继续输入大气参数，包括大气能见度和气溶胶类型；
第四步，根据GOCI的光谱响应函数制作光谱响应函数光谱库文件；
第五步，输入光谱响应函数光谱库文件，运行FLAASH模块，制作生成遥感反射率数据。
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Citations (3)
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|---|---|---|---|---|
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| CN103020478A (zh) * | 2012-12-28 | 2013-04-03 | 杭州师范大学 | 一种海洋水色遥感产品真实性检验的方法 |
| CN105445233A (zh) * | 2015-11-09 | 2016-03-30 | 国家海洋局南海预报中心 | 华南沿海赤潮灾害应急监测与预警方法 |
Non-Patent Citations (3)
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| Ⅱ类水体悬浮泥沙遥感监测技术综述;庞毓雯等;《杭州师范大学学报（自然科学版）》;20160131;第15卷(第1期);第108-112页 |
| Dissolved organic matter dynamics in surface waters affected by oil spill pollution: Results from the Serious Game exercise;M Gonnelli et al.;《Deep-Sea Research Ⅱ》;20160708;第133卷;第88-99页 |
| Retrieval of the seawater reflectance for suspended solids monitoring in the East China Sea using MODIS, MERIS and GOCI satellite data;David Doxaran et al.;《Remote Sensing of Environment》;20131008;第146卷;第36-48页 |
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