基于Landsat 8数据反演水中CO2含量的研究

王忠林 邢旭峰 司宝玲 黄妙芬 尹增强 孙忠泳

摘 要：海水中CO2总浓度影响大气CO2的浓度水平，是决定海洋酸化程度的重要因子。该研究利用珠江口海域现场采集的数据，建立了适用于Landsat 8卫星数据的反演海水中CO2总浓度的模型，研究结果表明：利用现场实测数据对遥感模式估算值进行验证，所建立模式具有较高的准确率；珠江口海域水中总CO2数值在26～70mg/L，分布为近岸海域高于外海，西部海域远高于中部和东部。

关键词：珠江口海域；Landsat卫星数据；海水总二氧化碳；黄色物质；反演算法

中图分类号 P716.5 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2018）07-0084-3

Study on the Algorithm of Inversing Carbon Dioxide in Seawater Based on Landsat8 Data

Wang Zhonglin1 et al

（1 Ocean and Environmevt College，Dalian Ocean University，Dalian 116023，China）

Abstract：The total CO2 concentration in the sea water affects the level of atmospheric CO2 and is the decisive factor of the degree of ocean acidification. The article，based on the data which were measured in the Pearl River Estuary，is erecting the model of the distribution of the total CO2 concentration in the sea water which is adaptable for the retrieval of data of Landsat8 OLI. The results showed that the use of the measured data to validate the values estimated from remote sensing model indicating that the model has a high accuracy rate. The values of CO2 in the Pearl River estuary is between 26～70mg/L，offshore higher than the open sea and western higher than the central and eastern.

Key words：Pearl river estuary； Landsat8/OLI data； Carbon dioxide in seawater，CDOM； Inversion algorithm

近年来，随着全球变暖的加剧，人们对温室气体的关注也在不断的增加。从1990年开始，人们就开始对CO2在内的温室气体进行研究，政府间气候变化专门委员会发布第一次综合评估报告指出：人类活动排放的温室气体在大气中长期累积将导致气候变化，此后全球也都关注着温室气体的变化，并采取了相应的措施。2015年，近200个国家达成巴黎协议，其中重要的一项就是“国家自主贡献”条约，每个合约国要对人为排放和清除的温室气体进行核算，而对CO2的核算将是研究的重点之一。海洋作为地球表面最大的碳库，决定着大气CO2的浓度水平，因此关于海洋中的CO2系统的研究备受关注[1]。海水吸收大量的CO2导致海洋酸化将引发珊瑚和浮游生物生长缓慢、种群数量减少等一系列生态问题，而且海水中CO2的含量直接影响着浮游植物的光合作用，对海洋的初级生产力也有显著的影响。

目前对海洋CO2的研究多集中在海表CO2分压和海气通量方面，水中CO2含量的研究较少，尤其是遥感研究更是集中在海气通量的研究上：如Liu推测全球陆架边缘海整体来讲是大气CO2的弱汇[2]，Cai和Lohrenz通过有色可溶性有机物（Chromophoric dissolved organic matter，CDOM）为参数，计算了密西西比河口pCO2的分布[3]。目前研究水体CO2体系有两种方法，一是直接测定水样的总CO2与溶解CO2，主要测定方法是库仑滴定法和红外CO2分析法，这两种方法测量过程复杂，因而很少被用于海上调查；二是通过测定水样的pH值、碱度以及水温和盐度进行间接计算。

本文利用2013年11月和2014年2月两个航次在珠江口海域现场采集的温盐数据和固有光学量数据，建立了适用于Landsa 8 OLI数据通过CDOM为中间物质反演水中CO2总浓度的模型，为中国南海的CO2浓度反演提供参考。

1 研究海区和数据

研究海区包括珠江口及邻近海域，位于21°～22°N、113°～114°E，河口海域为受人为活动影响极大的区域，也包含了外海较清洁水体，共布设站位29个（见图1）试验时间为2013年11月和2014年2月。由于冬季海况恶劣，导致取样点有所舍弃，近岸数据有所减少，两个航次CDOM有效样本总计46个，由于光谱测量对天气稳定性的要求较高，两个航次对应的现场光谱测量数据为33个，有效的温盐数据42组，可用于研究的试验数据有28组。

CDOM吸收系数样品按照NASA给定的海洋光学测量规范进行测量[8]，计算公式如下：

ag（λ）=（2.303/l）×{[ODS（λ）-ODbS（λ）]-ODnull，g } （1）

式（1）中，l为比色皿的光程（通常取值0.1m），ODS（λ）是样品相对于参比纯水的光学密度（无量纲），0Dbs（λ）是经过样品处理程序处理的空白纯水相对于参比纯水的光学密度（无量纲）；ODnull，g是在可见光长波段或近红外波段溶解物质吸收可以假定为零的波段的表观残余光学密度（无量纲）取出计算后435～445nm處的光谱吸收系数计算平均值作为ag（440）；根据国际常用表International Oceanographic tables[9]结合水体温度将现场测量的盐度转换为实用盐度，再根据海洋调查规范[6]计算海水中总CO2浓度，计算公式如下：

ρ（CO2）=（0.67×S–0.05）×12000 （2）

式（2）中，ρ（CO2）为海水中CO2的总浓度（以C计），单位为毫克每立方米（mg/m3）；S为海水实用盐度（无量纲）。

水体光谱测定采用美国ASD公司生产的可见近红外地物光谱仪测，使用的是水面之上测量法。

本文借鉴Bower的CDOM反演模式，通过现场光谱数据和Landsat 8光谱响应函数建立了针对珠江口海域的CDOM提取模型。

ag（440）=0.0723×exp（0.0723（R4/R2））（R2=0.84） （3）

式（3）中，ag（440）是指波长在440nm时对应的吸收系数，R4、R2分别为Landsat 8的B4和B2波段对应的遥感反射比（sr-1）。

2 模型的建立

当大气CO2穿越海—气界面进入水相后，就建立了CO2体系，或称碳酸盐体系。其中有游离态的CO2、H2CO3，离子态的HCO3-、CO32-、他们的总量称为总CO2（ΣCO2），由此可以发现，海水中总CO2的含量受到海水pH、碱度、盐度和温度的共同影响。理论上，只要测量CO2体系的4个基本参数（TCO2（总CO2）、Alk（碱度）或TA（总碱度）、p（CO2）（CO2分压）或f（CO2）（CO2逸度））、pH中的2个就可以对CO2体系进行研究，另外2个可以通过热力学关系进行计算[4]。根据研究，近岸河口区CO2的平面分布主要受盐度控制，随着盐度的增加，总CO2呈线性增加[5]，因此可以通过实用盐度计算海水中总CO2的含量[6]，而盐度和有色可溶性有机物质又密切相关，CDOM为水色遥感可探测到光学特性的3大成分之一，黄妙芬针对南海海域，建立了通过遥感反射比反演ag（440）的模型[7]，所以我们可以通过此方法来反演海水中CO2的含量。

利用2013年11月和2014年2月在珠江口及其入海口南部海域的2個航次，现场测量得到28组样本数据，随机选取其中20个试验数据，利用CDOM吸收系数反演水中CO2总浓度的模式，做散点图（图2）。

通过对ag（440）和CO2总浓度进行回归分析，我们可以发现简单的线性关系难以概括两者的关系[8]，参照图2，多项式和对数函数可以对两者的关系进行概况，但是由于数据中CO2浓度在30mg/L处有1个断崖，更多的数据集中在30mg/L以下部分，所以我们选择更加具有代表性的对数函数来拟合两者的关系，得到的模型表达式如下：

ρ（CO2）=385.09ag（440）2–118.19ag（440）+35.105

（R2=0.84） （4）

式（4）中ρ（CO2）为水中CO2总浓度，ag（440）为CDOM吸收系数的值。

由于没有Landsat 8 OLI的星地同步数据，因此采用试验中预留的8个样本，将相应ag（440）的值带入到公式（4）中，计算估算的总CO2浓度，并用对应的水样样本的总CO2浓度值进行验证，结果见表1。由表1可见，估算值的相对误差小于8%，表明根据公式（4）计算的结果具有较高的准确率。

3 模型的应用

选取Landsat 8 OLI卫星数据，轨道号122-44、122-45，获取时间为2013年11月29日，和实际出海的调查时间较近，云量分别为3.4%和11.5%，影响质量良好。数据来源于中国科学院计算机网络信息中心-地理空间数据云，产品为Level 1 T级别，经过系统辐射校正、地面控制点几何校正、DEM的地形校正，一般情况下可以直接使用而不需要几何校正。根据研究需要，我们将数据进行辐射校正将无物理意义的DN值转化为了能够反映海表的辐射特性的离水辐亮度值，由于卫星信号受到大气分子和气溶胶等的散射和吸收，为了获得海表真实的离水辐亮度值，在进行水体中CO2总浓度的反演之前，必须进行大气校正。本研究主要使用遥感图像处理软件下的FLASSH大气校正模块，完成相应遥感图像的大气校正工作；同时为了提高反演的效率，将不需要以及云层较多的图像进行剪裁。

运用MNDWI指数模型[10]提取研究区域水体：

MNDWI=（B3-B6）/（B3+B6） （5）

其中，B3为Green波段；B6为SWIR1波段。设定一定的下限阈值T=0.6来提取水体，根据黄妙芬提出的针对珠江口海域的CDOM提取模型[7]，进行如下计算：

ag（440）=0.0723×exp（0.0723（R4/R2）） （6）

式（6）中，ag（440）为400nm波长对应的吸收系数，R4、R2分别为Landsat 8的B4和B2波段对应的遥感反射比（sr-1），然后利用公式（4），得到总CO2浓度分布空间图（图3）。

由图3可见整个珠江口及其邻近海总CO2浓度分布在26～70mg/L，但除了岸边绝大部分区域分布为26～45mg/L，而一般海水中总CO2浓度在34～56mg/L。这是由于图像的获取日期为冬季，温度偏低，CO2溶解度下降，所以整体来说CO2浓度偏低，而且透光层CO2含量较低，其下方有机物分解形成了CO2，并且压力增大CO2溶解度也增加[11]，因此遥感反演的总CO2浓度空间分布数据与实测数据得到的分布特征基本吻合，在冬季珠江口海域CO2浓度西部沿海的远高于中部和东部海域，沿岸区域高于外部海域，与2013年和2014年的2个实测航次的数据相吻合。

4 结语

珠江口海域是我国重要的经济活动区域，珠江口渔场也是我国南海近海的重要渔场之一，是典型的受人为影响较大的河口区域。海水中CO2总浓度影响大气CO2的浓度水平，是决定海洋酸化程度的重要因子，掌握握其空间和时间变化特征具有重要的意义。本文通过2013年11月和2014年2月2个航次实测的数据，建立了利用水色遥感可探测到光学特性的3大成分之一的CDOM为中间物质反演水中CO2总浓度的模型，并利用Landsat 8 OLI数据对珠江口海域的冬季海水中CO2总浓度空间分布进行了反演，反演的结果与实际测量数据相符合，为进一步了解南海海域CO2的排放与溯源提供了依据。

参考文献

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[10]徐涵秋.利用改进的归一化差异水体指数（MNDWI） 提取水体信息的研究[J].遥感学报，2005，9（5）：489-595.

[11]沈英国，施并章.海洋生态学[M].北京：科学出版社，2002：88-89.

（责编：施婷婷）