基于MODIS数据利用生物光学模型估算伊利湖水域 二类水体的叶绿素a浓度外文翻译资料

 2023-01-08 11:01

本科毕业设计（论文）

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基于MODIS数据利用生物光学模型估算伊利湖水域

二类水体的叶绿素a浓度

阿德姆·阿莉亚、约瑟夫·奥尔蒂泽布、尼古拉斯·博尼尼、摩根·舒马纳和凯瑟琳·西多瓦

a地质与环境地球科学部门、查尔斯顿学院、查尔斯顿;b地质学部门，肯特州立大学

人们对准确地估算浑浊（二类水体）和富营养化水域（如伊利湖四部盆地）中的水质参数有很大的兴趣。伊利湖是一个大型的开放式淡水湖，支持多种多样的生态系统，美国中西部地区有超过1200万人以它为饮用水、渔业、航海业和娱乐用水水源。淡水资源利用量的增加导致湖水水质严重恶化，目前伊利湖存在有害藻类大量繁殖（也叫有害藻华）的情况。要改善伊利湖的水质，需要使用强有力的监测工具来帮助水质管理员了解引发有害藻华的源头和途径，中分辨率成像光谱仪MODIS等卫星遥感传感器可以提供频繁（变化）的水质指标图。在这项研究中，实地测量的数据集被用来评估现有的14种海洋水色算法的性能。结果表明，MODIS数据一直低估了伊利湖的叶绿素a浓度，其中最大的误差来源是溶解有机物和叶黄素副色素的影响。大多数全局算法包括OC4V4和Baltic模型产生了近乎相同的统计参数，平均相关系数R2为0.57，均方根误差为2.9mu;g/l。采用近红外/红外波段的MODIS数据表现较差，相关系数约等于0.18。利用相似带宽比方法建立了一个相关系数R2为0.62、方根误差RMSE为mu;g/l的模型。

关键词：叶绿素a；MODIS；伊利湖；遥感

引言

在过去的四十年里，伊利湖经历了持久的富营养化，因此，生态系统在此期间不断变化。自20世纪90年代中期以来，水华爆发的规模不断扩大，2011年，伊利湖西部盆地（WBLE）经历了有史以来最大规模的水华爆发。伊利湖作为五大湖中最南端且最浅的湖泊，有着较高的温度，这有利于生物的生产。农业径流和污水溢流导致营养物流入河流，加剧了生物产量过高、营养化的趋势。一些藻类的大量繁殖是由能产生毒素的物种（例如铜绿微囊藻和浮游）或饮用水中的味道和气味（例如刚毛藻）造成的（Conroy et al.2005）。这些有毒的水华可能有害并且会对公共安全构成威胁。

了解和监测环境压力对伊利湖的影响需要强有力的监测。传统的水质监测是通过分析预选地点的水样进行的。这种方法有利于我们对压力来源和其造成的影响的理解，然而却不足以提供足够的空间和时间覆盖面，让人们在大型开放水体流域范围内进行持续监测评估水质。卫星遥感弥补了这个空缺，可大力改善我们对水质变化的了解条件。

探测地球表面光谱反射率变化的卫星成像系统有望用于评估大型开放水体的水质（Baban 1995; Drsquo;Sa 2014; De Cauwer et al. 2004; El-Alem et al. 2012; Gons 1999; Nellis, Harrington, and Wu 1998; Ouillon, Douillet, and Andreacute;foueuml;t 2004; Schmugge et al. 2002; Shuchman et al. 2006; Simis, Peters, and Gons 2005; Tarrant and Neuer 2009; Torbick et al. 2008）。这些评估是通过将卫星测量的反射率（颜色）与特定水质组成物质的浓度联系起来的算法进行的，例如，叶绿素a（see Martin 2004），叶绿素a是真核藻类和蓝藻普遍存在的主要捕光色素（(Rowan 1989）。这种色素常用于沿海和内陆水域的水质监测项目（Casazza, Silvestri, and Spada 2003; Cracknell et al. 2001; Jordan et al. 1991; Mishra, Schaeffer, and Keith 2014; Morrow et al. 2000），有害藻华的监测项目（Kahru and Mitchell 1998; Pettersson et al. 2000），以及浮游植物生物量和产量的生态学研究（Cole and Cloern 1987; Gallegos and Jordan 2002）。

浮游植物的色素及其协变的降解产物主导着公海水域的光学特性——被称为二类水体（Morel and Prieur 1977）。二类水体后向散射通量的光谱特性变化主要与叶绿素a浓度有关，由此产生的光谱信号是叶绿素a浓度的线性函数。因此，相对简单的最小二乘回归分析法已经成功地模拟了叶绿素a原位浓度与辐射率之间的理论关系（Orsquo;Reilly et al. 1998）。美国国家航天局的海岸带彩色扫描仪（CZCS）、宽视场海洋观测传感器（SeaWiFS）和中分辨率成像光谱仪（MODIS）等传感器已经衍生出许多经验生物光学算法来确定叶绿素a。在WBLE（二类水体）中，光学性质受叶绿素a和一种或多种其他产色剂（CPAs）的影响，总悬浮物（TSM）、有色可溶性有机物（CDOM）、副色素，有时还受到底部反射的影响。由于这些成分具有复杂的非线性关联，因此独立检索CPAs估计的任务更具有挑战性（Ali, Witter, and Ortiz 2014a, 2014b; Bailey and Werdell 2006; Bukata et al. 1995; Dekker 1993; Doerffer and Fischer 1994; Gordon et al. 1988; Martin 2004; Ortiz et al. 2013; Pozdnyakov et al. 2005）。

在水生环境中，含叶绿素的颗粒物主要是真核微藻或原核蓝藻（包括原叶绿藻），这具有重要的生态学意义：淡水环境中浮游植物的数量和组成不仅决定了水质的短期水平，也决定了水质的长期水平。传统的水质控制方法是分析浮游植物的组成和生长，因其高生产力会导致水体富营养化，最终会导致底层水缺氧。水体中或沉积物-水面的氧浓度降低，增加了鱼类中毒和人类病原体存在的风险。叶绿素a吸收的蓝光和红光比绿光和红外光多，随着浮游植物浓度的增加，后向散射的阳光光谱逐渐从深蓝色转变为绿色（Yentsch 1960）。以这一概念为基础，现有许多算法使用光谱指数，这涉及两个或两个以上的光谱窗口之间的宽带比或宽带差异，在这些窗口中观测到由叶绿素a产生的吸收。大多数算法使用两个波段比率，一个目标波段集中在感兴趣的色素峰上；另一个波段是比率正常化。由于一种色素的吸收峰可能会随着浓度的增加而改变，或者由于多种多样色素之间的相互作用，一些算法会使用三个波段或更多波段，在两个波段或更多的目标波段之间切换以使比值正常化，试图更好地跟踪色素吸收峰，相对于一个假定的稳定的背景参考反射比，假定不受植物色素的影响。这些波段比率可用于建立卫星反射率值和同步收集和配置原位水质数据之间的经验模型（Ali, Witter, and Ortiz 2014a, 2014b; Dallrsquo;Olmo and Gitelson 2005; Gitelson 1992; Gitelson et al. 2009; Gordon and Morel 1983; Gurlin, Gitelson, and Moses 2011; Kishino et al. 1998; Orsquo;Reilly et al. 1998; Ortiz et al. 2013; Wu et al. 2009）。这种方法的一个例子是OC3算法，它是为MODIS开发的基于三个波段的算法。该算法使用大型SeaWiFS生物光学档案和存储系统（SEABASS）数据集进行校准和验证，该数据集主要在开阔海洋和沿海环境中收集（Orsquo;Reilly et al. 1998）。基于四个波段如（OC4）的宽带比算法也已经被SeaWiFS开发（Orsquo;Reilly et al. 2000），使用919个不同的站点来确定固有的光学性质。

美国宇航局目前在Terra和Aqua卫星上的a列车配置轨道上有两个MODIS传感器。在这项研究中，NASA的Aqua卫星上的MODIS传感器被用来估算WBLE浑浊水中的叶绿素a浓度。该仪器配置了九个波段，这些波段是为海洋水色遥感制定的。9个光谱波段的位置，包括其中心波长和宽带，与SeaWiFS相似，只是在678nm处增加了一个用于检测叶绿素荧光的窄带。谱带的中心波长为412、443、531、551、667、678、748和869nm。MODIS传感器的轨道特征和空间分辨率与SesWiFS相似，横跨轨道宽度约为2300公里（Witter et al. 2009）。MODIS传感器分别再当地时间上午10:30和下午1:30对Terra（从北到南的下降节点）和Aqua（上升节点）进行了赤道交叉时间测量。本研究的目的是评估MODIS Aqua用于监测WBLE海域藻类生物量的性能，使用15种算法：10种海洋衍生的全球算法（Morel-1、Morel-2、Morel-3、Morel-4、CalCOFI双波段线性法、CalCOFI双波段立方法、CalCOFI三波段法、OC2v4、OC3M和OC4V4），一种波罗的海（Darecki and Stramski 2004）的二类水体校准算法，一种针对伊利湖所有水域的和WBLE开发的区域算法，以及NIR/red二波段模型，利用额外的678nmMODIS波段。之前的工作已经表明，NIR/red算法可以在光学复杂的水域中很好地工作，比如WBLE（Moses et al. 2009a）。这项研究还将试图产生一种区域调整的算法，以改进伊利湖西部盆地（WBLLE）生物量指数的检索。这些数据为我们提供了机会，以验证算法开发的WBLE和类别浑浊机构使用的结果。数据集还为我们提供了探索错误特征的机会，提供了一种评估算法对除叶绿素a以外的特征产色剂（CPAs）相关问题最敏感的方法。

一、材料和方法

1.研究地点

伊利湖西部盆地（WBLE）（83°-82.5°W，41.2°-41.7°N）平均深度7米，是最浅的次盆地。WBLE很浅，足以产生惊人的风浪导致的浑浊度。其温度较高，有利于生物产量的提高。在我们的研究范围内，许多河流作为营养物质、沉积物和溶解有机物流入WBLE的通道，影响着水的清澈度，特别是在莫米、底特律、葡萄干、桑达斯基和波蒂奇河口附近。由于水中成分的多样性和分布的不均匀性，WBLE是一个光学复杂环境。底部沉积物的再悬浮，再加上来自陆地环境的负荷，导致生物生产和浑浊的WBLE。WBLE中水质的变化被认为是由于流入湖泊的河流径流的季节和年际变化以及气象条件的变化，这些变化影响了混合、定性和相关的生物生产力。近年来，藻类大量繁殖。WBLE的有毒藻类水华已经被证实。

图 伊利湖西部盆地的水深图（米）和直布罗陀考察船多次巡航期间访问的18个采样站的位置（红）。通过桑达斯基、波蒂奇、图森特和其他河流（如莫米和底特律）的流量，湖泊与陆地环境相互作用，这些流量流入盆地的最西侧。

二、数据采集

1.现场实验数据采集

2012年夏天，我们在云量相对较低的日子里进行了五次野外巡航，并且监测到了MODIS Aqua所忽略的数据。俄亥俄州石材实验室的“RV直布罗陀三号”研究传被用于从WBLE周围的18个站收集样品和一套生物地球化学和光学测量。为了避免同位卫星像素的土地污染，所有采样站至少离岸2公里。每次巡航轨道的设计目的是从代表各种光学特性的各种环境中收集水样，完成这些巡航轨道大约需要11小时。样本位置作为路径点储存在一个海洋全球定位系统中，以核实，每次巡航期间同一地点的重新占用情况。为了测量叶绿素浓度，我们从近地面混合层（约0.5米）取得了水样。样品通过0.45米的玻璃纤维过滤器（GF/F）过滤，并储存在零下20℃的液氮中，以防止降解，直到实验室分析。还收集了其他水样，并将其储存在暗冷却器中，用来测定TSM。

根据美国EPA445协议，在收集冰冻过滤样品的24小时内进行了叶绿素a提取过程。使用10ml用碳酸镁缓冲的90%的丙酮提取叶绿素a，并用组织研磨机浸渍。萃取过程可以在标准的冰箱（~4°C）中进行24小时。并使用台式TD-700荧光仪测量了叶绿素a浓度，并对降解产物如脱镁叶绿素进行了校正。该荧光仪装有白光灯和叶绿素光学试剂盒（340-500nm激发沪片和发射滤光片ge;665nm）。使用Turner设计公司获得的液体氯叶素标准对光学试剂盒进行了三点校准。

2.卫星数据

每组实地测量计划与MODIS Aqua传感器的扫描成像方式一致。虽然每个站点收集现场数据需要长达11小时，但在当地时间下午1:30，在Aqua卫星上几乎立即收集到了覆盖整个WBLE的卫星图像。野外采样活动通常在清晨开始，因此，早上访问的电台数据与MODIS的数据不会在时间上完美地对应。由于该地区频繁的云层覆盖和降雨，在时间上匹配的数据对是有限的。以前的研究考虑到了地面数据和卫星数据

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