矫新明, 袁广旺, 毛成责, 花卫华, 邵晓阳
(1. 江苏省海涂研究中心,江苏 南京210036;2. 江苏省海洋环境监测预报中心,江苏 南京 210036;3. 南京大学环境学院,江苏 南京 210046;4. 杭州师范大学生命与环境科学学院,浙江 杭州 310036)
2015年南黄海海域浒苔时空分布特征
矫新明1,2,3, 袁广旺1,2, 毛成责1,2, 花卫华1,2, 邵晓阳4
(1. 江苏省海涂研究中心,江苏 南京210036;2. 江苏省海洋环境监测预报中心,江苏 南京 210036;3. 南京大学环境学院,江苏 南京 210046;4. 杭州师范大学生命与环境科学学院,浙江 杭州 310036)
利用2015年获得的MODIS、GF-1号等卫星遥感影像资料,分析南黄海海域浒苔发生的时空分布特征,以期对南黄海海域今后的浒苔预防及综合治理提供参考依据.结果显示:2015年度首次发现浒苔时间较2014年晚12 d,浒苔灾情严重时期较2014年提前10 d左右,月累计覆盖面积最大值从7月提前到6月,受台风连续过境影响,浒苔消亡时间比2014年提前了15 d;2015年浒苔的发现位置、分布趋势情况与2014年基本一致,但高频分布区域有向外海及向北延伸的趋势.
南黄海;浒苔;时空分布
绿潮是由石莼属和浒苔属等大型绿藻于飘浮状态并大量增殖形成的一种有害藻华[1],已成为世界性海洋生态灾害[2-9].而中国南黄海爆发的浒苔绿潮是目前世界上规模最大的绿潮灾害.根据国家海洋局统计,在2007年南黄海浒苔绿潮第一次小规模爆发后,2008—2015年,浒苔绿潮的发生频率、生物量及影响规模和范围总体呈明显的上升趋势[10-11].浒苔绿潮的大规模爆发,不仅破坏了海洋生态系统平衡,还对沿海城市发展产生严重威胁,尤其对山东、江苏的渔业、养殖业和旅游业发展带来巨大的影响[12-16].
为积极应对浒苔灾害带来的不利影响,2014年开始,江苏省海涂研究中心会同国家海洋环境监测中心,对南黄海海域开展了浒苔遥感卫星监视监测.本文利用2015年获得的卫星遥感影像资料,分析了南黄海海域浒苔发生的时空分布特征,以期为南黄海海域今后的浒苔预防及综合治理提供参考依据.
1.1 数据来源
卫星遥感技术具有大范围、全天候、全天时、多频次、多角度的优点[17-24].利用卫星遥感手段可及时监测浒苔的动态变化,及时明确浒苔爆发区域、富集程度,有针对性地指导浒苔的海上打捞工作,有效控制浒苔灾害的发展态势[25].本文所用遥感卫星影像资料由国家海洋环境监测中心提供,主要来自于MODIS系列(Terra、Aqua)、HJ-1、GF-1和Landsat-8等卫星传输的影像数据.主要卫星数据载荷和分辨率见表1.
表1 主要卫星数据源
Tab. 1 Data source of the main satellites
卫星名称传感器分辨率/m重访周期/d所属国家TERRA/AQUAMODIS250~10001美国HJ-1A/1BCCD302中国GF-1WFV/PMS2~164中国Landsat-8OLI3016美国
图1 浒苔水体与正常海水的光谱信息Fig. 1 Spectral information of Ulva proliferaand normal seawater
1.2 数据处理方法
作为水生绿藻类植物,浒苔的光谱特性与陆地植被相似[26].相对于水体,浒苔在绿色波段(550~560 nm)存在一个反射峰,同时近红外波段(700 nm)反射率急剧上升,这些均为植被最显著的光谱特征.由于浒苔在可见光中的500~600 nm绿光部分反射率较大,浒苔信息在卫星遥感影像上显示为绿色(图1).
本文数据处理依据《海洋监测技术规程第7部分:卫星遥感监测技术方法(HY/T 147.7-2013)》,根据浒苔水体与周围正常水体的实际值来确定提取阈值,得到初步浒苔信息提取结果,再结合目视判读方法,解译浒苔信息,修正基于NDVI指数方法计算得到的浒苔提取结果,最终确定浒苔分布范围,计算浒苔分布面积、覆盖面积、离岸距离等.
绿潮多数发生在春夏两季,一般在夏季高温期间结束,部分地区会持续到秋季,而且会多年连续爆发[27].2015年南黄海浒苔卫星遥感监测结果显示,南黄海浒苔于5月12日首次发现,8月14日最后一次监测到零星浒苔.全年卫星遥感可监测的南黄海浒苔灾情持续时间为95 d.
2.1 时间分布
浒苔从出现到消亡存在一个显著的周期性,即“出现-生长爆发-消亡”[28].从卫星遥感的角度来看,2015年浒苔灾害基本于4月底、5月初出现于蒋家沙、竹根沙附近海域,随后分布面积逐步扩大,浒苔密集度也逐渐增加,至6月12日,浒苔灾害分布及覆盖面积达到峰值,后逐渐减小,8月14日后未监测到浒苔分布,浒苔消亡.
2.1.1 浒苔发生阶段
监测结果显示,5月12日首次利用卫星遥感手段于蒋家沙、竹根沙海域监测到零星浒苔分布,呈条带状、斑块状分布,分布面积小且密集度较低;至5月20日浒苔分布面积进一步扩大,短短一周时间浒苔分布面积扩大一个数量级,并首次统计到覆盖面积(图2).
2.1.2 浒苔生长爆发阶段
根据监测结果,2015年浒苔分布面积高值主要出现在5月下旬—7月中旬,此时期为浒苔生长爆发阶段,而覆盖面积高值主要出现在6月上旬—7月中旬,因此两个时段的重叠期(6月上旬—7月中旬)为浒苔灾情较为严重的时期(图3、图4).
5月下旬开始,南黄海海域气温升高,大量的降水也将更多陆源污染物带入近海,使近海的营养盐水平升高,适宜浒苔的快速增长,浒苔进入全面生长爆发阶段.浒苔分布面积、覆盖面积呈迅速增加的趋势,浒苔密集区分布于盐城、南通外海;随着温度由南向北逐渐升高,海州湾海域及山东外海逐渐出现浒苔分布,且分布与覆盖面积逐渐增大.至6月上旬,山东外部海域开始大面积爆发浒苔绿潮,6月12日南黄海浒苔分布面积与覆盖面积均达到峰值(图4)。此期间,浒苔分布范围最南至东海海域,最北至山东威海石岛海域,浒苔密集区分布于连云港、日照及青岛外海,并在盐城射阳、滨海沿岸出现登滩现象.
6月中旬—7月上、中旬,浒苔主体继续沿山东半岛南岸海域向东北方向发展,受附近海域海流等综合作用,其主体主要在山东南部沿岸来回移动,移动范围始终在37°N以南海域.受气象条件影响浒苔分布与覆盖面积有一定的波动,分布面积范围16 800~45 550 km2,覆盖面积范围450~3 930 km2,并在山东半岛南岸登滩13次.
图2 浒苔发生阶段卫星遥感影像解译图Fig. 2 Satellite remote sensing image interpretation map of the occurrence stage of Ulva prolifera
图3 历次浒苔卫星遥感监测面积Fig. 3 Daily distribution and coverage area of Ulva prolifera monitored by remote sensing
图4 浒苔爆发阶段卫星遥感影像解译图Fig. 4 Satellite remote sensing image interpretation map of the bloom stage of Ulva prolifera
2.1.3 浒苔消亡阶段
7月中、下旬—8月中旬是浒苔的消退、消亡阶段,浒苔分布面积和覆盖面积逐渐减小,主要分布在山东半岛南部海域,并随时间的推移,由北向南逐渐消亡.8月14日最后一次于连云港近岸海域监测到零星浒苔分布,之后未监测到浒苔分布,浒苔消亡(图5).
与2014年度相比,2015年度首次发现浒苔时间较2014年晚12 d,但浒苔长势迅猛,浒苔灾情严重时期较2014年提前10 d左右;月累积分布与覆盖面积峰值均提前到了6月,且6-7月的月累积覆盖面积较2014年有所增加;但由于2015年7月台风连续过境产生的影响,使浒苔生长发展受到影响,浒苔消亡时间比2014年提前了15 d(图6).
图5 浒苔消亡阶段卫星遥感影像解译图Fig. 5 Satellite remote sensing imageinterpretation map of the decayingstage of Ulva prolifera
图6 2014-2015年浒苔分布面积和覆盖面积的月累积变化图Fig. 6 Monthly variation comparison ofdistribution and coverage area ofUlva prolifera between 2014 and 2015
2.2 空间分布
空间分布上,2015年浒苔首先发现于盐城、南通交界的蒋家沙、竹根沙海域,并沿盐城近岸海域向西北方向发展,在盐城北部海域出现分化,小部分进入海州湾,浒苔主体则向青岛海域发展,同时沿山东半岛近岸海域继续向东北方向发展,最远到达山东威海石岛海域.
将历次浒苔分布范围叠加,得到浒苔空间分布频次图(图7),可见,海州湾以东、青岛以南海域的浒苔监测分布频次最高,说明浒苔爆发期主要分布在海州湾以东、青岛以南海域.
由图7可见,2015年浒苔的发现位置、分布趋势情况与2014年基本一致,但高频分布区域有向外海及向北延伸的趋势.
图7 2014和2015年浒苔空间频率分布Fig. 7 Spatial frequency distribution of Ulva prolifera in 2014 and 2015
2015年5月12日利用卫星遥感手段于蒋家沙、竹根沙海域首次监测到零星浒苔分布,较2014年首次发现浒苔晚12 d.5月下旬—7月中旬为南黄海海域浒苔生长爆发阶段,月累计覆盖面积最大值从往年7月提前到6月,此时浒苔主要分布于海州湾以东、青岛以南海域;6月上旬—7月中旬进入浒苔灾情较为严重的时期,较2014年提前10 d左右.因受到2015年7月台风连续过境影响,南黄海海域浒苔消亡时间比2014年提前了15 d.2015年浒苔的发现位置、分布趋势情况与2014年基本一致,但高频分布区域有向外海及向北延伸的趋势.
[1] FLETCHER R L. The occurrence of “green tides”: a review[M]//SCHRAMM W, NIENHUIS P H. Marine benthic vegetation: recent changes and the effects of eutrophication. Berlin: Springer,1996.
[2] TAYLOR R, FLETCHER R L, RAVEN J A. Preliminary studies on the growth of selected ‘Green tide’ algae in laboratory culture: effects of irradiance,temperature,salinity and nutrients on growth rate[J]. Botanica Marina,2001,44(4):327-336.
[3] KIM K Y, CHOI T S, KIM J H, et al. Physiological ecology and seasonality of Ulva pertusa on a temperate Rocky shore[J]. Phycologia,2004,43(4):483-492.
[4] PALOMO L, CLAVERO V, IZQUIERDO J J, et al. Influence of macrophytes on sediment Phosphorus accumulation in a eutrophic estuary(Palmones River,Southern Spain)[J]. Aquatic Botany,2004,80(2):103-113.
[5] VAN ALSTYNE K L, NELSON A V, VYVYAN J R, et al. Dopamine functions as an antiherbivore defense in the temperate green algaUlvariaobscura[J]. Oecologia,2006,148(2):304-311.
[6] PERROT T, MENESGUEN A, DUMAS F. Ecological modelling of Ulva mass blooms on the Britanny coasts[J]. Houille Blanche-Revue Internationale de L Eau,2007,150(5):49-55.
[7] YABE T, ISHII Y, AMANO Y, et al. Green tide formed by free-floating Ulva spp. at Yatsu tidal flat, Japan[J]. Limnology,2009,10(3):239-245.
[9] 张学成,秦松,马家海,等.海藻遗传学[M].北京:中国农业出版社,2005.
[10] 国家海洋局.中国海洋环境状况公报[M].北京:国家海洋局,2010.
[11] 国家海洋局.中国海洋灾害公报[M].北京:国家海洋局,2015.
[12] 梁刚.大型藻类遥感监测方法研究[D].大连:大连海事大学,2011.
[13] 张娟.浒苔遥感监测方法研究及软件实现:以青岛奥帆赛场及周边海域为例[D].成都:电子科技大学,2009.
[14] RAMSEY I E, RANGOONWALA A, THOMSEN M S, et al. Spectral definition of the macro-algae Ulva curvata in the back-barrier bays of the Eastern Shore of Virginia, USA[J]. International Journal of Remote Sensing,2012,33(2):586-603.
[15] 李三妹,李亚君,董海鹰,等.浅析卫星遥感在黄海浒苔监测中的应用[J].应用气象学报,2010,21(1):76-82.
[16] 蒋兴伟,邹亚荣,王华,等.基于SAR快速提取浒苔信息应用研究[J].海洋学报,2009,31(2):63-68.
[17] SON Y B, MIN J E, RYU J H. Detecting massive green algae (Ulva prolifera) blooms in the Yellow Sea and East China Sea using Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) data[J]. Ocean Science Journal,2012,47(3):359-375.
[18] SHEN H, PERRIE W, LIU Q R, et al. Detection of macroalgae blooms by complex SAR imagery[J]. Marine Pollution Bulletin,2014,78(1/2):190-195.
[19] ZHANG H Y, XU Q, CHENG Y C, et al. Environment and transportation engineering[C]//Proceedings of 2013 International Conference on Remote Sensing. Amsterdam:Atlantis Press,2013:902-905.
[20] CASAL G, SANCHEZ-CARNERO N, SANCHEZ-RODRIGUEZ E, et al. Remote sensing with SPOT-4 for mapping kelp forests in turbid waters on the South European Atlantic shelf[J]. Estuarine,Coastal and Shelf Science,2011,91(3):371-378.
[21] LYONS M, PHINN S, ROELFSEMA C. Integrating quickbird multi-spectral satellite and field data: mapping bathymetry, seagrass cover, seagrass species and change in Moreton Bay, Australia in 2004 and 2007[J]. Remote Sensing,2011,3(1):42-64.
[22] 赵英时.遥感应用分析原理与方法[M].北京:科学出版社,2003.
[23] 梅新安,彭望琭,秦其明,等.遥感导论[M].北京:高等教育出版社,2001.
[24] 邱亚会,卢剑波.浒苔遥感监测研究进展[J].生态学报,2015,35(15):4977-4985.
[25] 姚东瑞.浒苔[M].北京:海洋出版社,2011.
[26] 叶娜,贾建军,田静,等.浒苔遥感监测方法的研究进展[J].国土资源遥感,2013,25(1):7-12.
[27] HODGKISS I J, LU S H. The effects of nutrients and their ratios on phytoplankton abundance in Junk Bay, Hong Kong[J]. Hydrobiologia,2004,512(1):215-229.
[28] 吴孟泉,郭浩,张安定,等.2008年—2012年山东半岛海域浒苔时空分布特征研究[J].光谱学与光谱分析,2014,34(5):1312-1318.
Tempo-spatial Distribution Features ofUlvaprolifera
in South Yellow Sea in 2015
JIAO Xinming1,2,3, YUAN Guangwang1,2, MAO Chengze1,2, HUA Weihua1,2, SHAO Xiaoyang4
(1. Tidal Flat Research Center of Jiangsu Province, Nanjing 210036, China; 2. Jiangsu Marine Environment Monitoring and Forecasting Center, Nanjing 210036, China; 3. School of the Environment, Nanjing University, Nanjing 210046, China;4. College of Life and Environmental Science, Hangzhou Normal University, Hangzhou 310036, China)
Objective to provide reference basis forUlvaproliferaprevention and integrated management South Yellow Sea area, tempo-spatial distribution features ofUlvaproliferawere analyzed utilizing satellite remote sensing image data from MODIS & GF-1 in 2015. The result showed that the date thatUlvaproliferafirst detected was 12 days later than that in 2014, blooming period was 15 days earlier than that in 2014, peak of the cumulative monthly covering area was almost 1 month ahead in the comparison to that in 2014. Influenced by the successive typhoon, decay date was almost 15 days early. Initial detected location, tendency of development and drift ofUlvaproliferain the 2 years were basically in line, whereas the high-frequency distribution area was extending northeastward.
South Yellow Sea;Ulvaprolifera.; spatial-temporal distribution
2016-04-27
国家海洋公益性行业专项(201205005);浒苔绿潮应急处置和资源化利用技术(2016YFC1402105);海域使用金使用项目(江苏省重点海域海洋环境容量研究).
毛成责(1986—),男,工程师,主要从事海洋生物学研究.E-mail: maochengze@126.com
10.3969/j.issn.1674-232X.2017.01.014
X87
A
1674-232X(2017)01-0051-06