渤海表层悬浮物浓度长期变化(2003—2014年)的卫星反演研究*

周 舟， 张万磊， 江文胜， 王 骁， 边昌伟

(1.中国海洋大学海洋与大气学院，山东 青岛 266100； 2.国家海洋局秦皇岛海洋环境监测中心站，河北 秦皇岛 066002; 3.中国海洋大学海洋环境与生态教育部重点实验室，山东 青岛 266100； 4.中国海洋大学物理海洋教育部重点实验室，山东 青岛 266100)

渤海表层悬浮物浓度长期变化(2003—2014年)的卫星反演研究*

周 舟1， 张万磊2， 江文胜3,4❋❋， 王 骁3， 边昌伟4

(1.中国海洋大学海洋与大气学院，山东 青岛 266100； 2.国家海洋局秦皇岛海洋环境监测中心站，河北 秦皇岛 066002; 3.中国海洋大学海洋环境与生态教育部重点实验室，山东 青岛 266100； 4.中国海洋大学物理海洋教育部重点实验室，山东 青岛 266100)

受气候变化和人类活动的影响，近年来渤海悬浮物浓度分布发生了较大变化，进而影响了渤海海洋生态环境、海洋资源分布以及海岸工程的建设。由于渤海悬浮物浓度长期观测资料较少，目前对于渤海悬浮物浓度分布的长期变化趋势和影响机制尚不清楚。本文利用2003—2014年的MODIS卫星遥感数据，反演了渤海表层悬浮物浓度的空间分布形态，并对其长期的变化趋势和影响机制进行了研究。研究结果表明，除了明显的季节变化特征外，渤海表层悬浮物浓度从2003年到2014年有明显的下降趋势,整个渤海表层悬浮物浓度年均下降幅度为1.49%(0.22 mg·L-1·a-1)。其中莱州湾表层悬浮物浓度年均下降幅度最大，为3.47%(1.08 mg·L-1·a-1)；辽东湾次之，为1.51%(0.17 mg·L-1·a-1)；而渤海湾的年均下降幅度为1.40%(0.33 mg·L-1·a-1)，中央海区表层悬浮物浓度没有下降趋势。近十几年来渤海表层悬浮物浓度下降可能与渤海海区风速减弱、黄河调水调沙造成的入海泥沙粒径增大以及莱州湾、渤海湾内的围海造田有关。

悬浮物；渤海；卫星遥感；季节变化；长期变化

受海洋动力因素、天体运动规律、河流陆源物质输入等各种原因的影响，海洋表面的悬浮物浓度具有潮内、季节和长期等多种时间尺度的变化特征。海洋中悬浮物的分布对陆源物质在海洋中的输运、有机碳的存储以及生态环境等都具有重要的影响。开展渤海悬浮物各种时间尺度变化特征的研究，对于认识渤海悬浮物变化规律、理解近海物质循环、预测未来海洋生态环境的变化等具有重要的科学价值。渤海是一个半封闭的陆架浅海，由渤海湾、莱州湾、辽东湾以及中央海盆组成，其平均深度18 m，海底地势从3个海湾向中央海盆及渤海海峡倾斜，坡度平缓(见图1)[1]。渤海沿岸分布着黄河、辽河、滦河等多条河流，这些河流每年向渤海输运大量淡水及陆源物质。其中黄河作为世界第二大输沙河流，最近60余年来，年均向渤海注入8.81亿吨(1950—2011年利津站数据)泥沙[2]。自1980年代以来，中外学者就开始在渤海进行悬浮物浓度观测研究，掌握了渤海泥沙浓度的空间分布和季节变化规律[3-8]。

近年来，随着气候变化和人类活动的影响，渤海的悬浮物来源及其影响机制发生了很大变化，如：近年来，由于黄河径流量减少，大量水库的修建和水土保持工作的开展，黄河的年均输沙量从1956—1968年的12.22亿吨锐减到2000—2009年的1.36亿吨[9]；自2002年7月黄河水利委员会实施“黄河调水调沙”计划之后，大量的黄河泥沙在20天左右的时间里被输送进渤海中，显著影响了渤海的悬浮物分布；李松等[10]研究表明，黄河入海泥沙通量在2003年达到相对高值(3.77×108t)之后呈逐年减少的趋势，对渤海表层悬浮物浓度的分布造成了重大影响，然而这些影响在渤海表层悬浮物长期变化尺度上的反映还并不清楚，因此需要对渤海悬浮物近年来的变化做进一步研究。

然而，由于现有的现场观测数据多是不同地点的瞬时观测数据，观测的时空分辨率低，无法体现悬浮物浓度的平均状态，因此无法直接用于渤海悬浮物浓度长期变化的研究，而海洋卫星遥感技术的出现有效解决了这一难题。2002年5月美国发射了Aqua水色卫星，其携带的MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)传感器可以探测高分辨率的近岸浑浊水体的浓度，鉴于卫星遥感数据的高时空分辨率与易获得等特性，卫星遥感反演海表面悬浮物浓度在渤海得到了大量的应用[11-13]，并且得到了一系列比较成熟的适应于反演渤海表层悬浮物浓度的算法[14-16]。尽管卫星遥感数据只能反演海水表层的悬浮物浓度，而且其反演的准确度也有待商榷，但是由于遥感卫星的观测时间尺度长，观测的时空分辨率高，对于悬浮物浓度的长期变化研究有不可替代的优势，可以用来弥补现场观测悬浮物浓度数据时间短和空间分辨率较低的问题。

为了阐明渤海表层悬浮物的长期变化趋势，为气候变化和人类活动影响下的渤海海洋生态和海洋资源研究提供依据，本文使用2003—2014年共12年的MODIS L1B卫星遥感数据，结合2010年8和9月份渤海航次的实测悬浮物浓度结果，经过数据质量控制得到了渤海表层悬浮物的空间分布、季节和长期变化结果，并探讨了其影响机制。

(图中黑点为观测站位位置；方框为研究各海区悬浮物浓度长期变化趋势所选的研究区域；color bar颜色代表海底水深。Black dots show locations of field survey stations； Black frames show analysis areas of long-term suspended sediment concentration variation; Color bar show depth.)

图1 渤海地形和悬浮物浓度观测站位分布图

Fig.1 Bathymetry of the Bohai Sea (unit: m)

2 数据和方法

本文使用的卫星遥感数据来自美国国家航空航天局(NASA)Aqua卫星上搭载的中等分辨率成像光谱仪(MODIS)。MODIS传感器能够获得波长变化范围为405～14 385 nm共36个光学波段的数据，每1～2天可完整扫描地球表面一次。MODIS遥感数据在反演海水表层悬浮物浓度之前需要进行海面反射、臭氧吸收、白帽散射校正等，本文利用NASA开发的SeaDAS(SeaWiFs Data Analysis System，version 7.1)软件对MODIS数据进行质量控制，得到有效的反演海表面悬浮物的遥感反射率(Reflectance of Remote Sensing)。

渤海海区冬季一般会有3～4个月的海冰期[17]，海冰覆盖区域的遥感反射率无法反映悬浮物浓度特征，因此在使用卫星遥感数据进行悬浮物浓度反演之前，需要对海冰覆盖区域的遥感反射率数据进行剔除。Shi等[18-19]指出海冰存在区域的海洋表面反射率在短波红外波段会急剧下降。基于海冰这一光学特性，并结合渤海海冰数据，Shi等[18-19]建立了一套利用MODIS数据反演海冰覆盖区域的算法，即：当海洋中某网格点同时满足公式1～4所示的关系时，即可判定该点为海冰覆盖区域。

ρωN(859)>0.048,

(1)

(2)

ρωN(412)>0.046,

(3)

ρωN=rrs×π。

(4)

1～4式中:ρωN为标准化的离水反射率，即ρwn(555)表示波长为555 nm绿色波段的标准化离水反射率;rrs为卫星数据中的波段反射率。图2为2010年1月23日渤海表面海冰覆盖情况以及遥感反射率在剔除海冰前后分布图。从图2a可以看出，海冰覆盖区域主要位于辽东湾东北部、渤海湾、莱州湾南部以及辽东湾西南沿岸，对应的在图2b中海冰覆盖海区的遥感反射率异常高，在反演悬浮物浓度的时候会高估海冰覆盖区的悬浮物浓度，因此在使用卫星遥感数据进行悬浮物浓度反演时需要剔除受海冰影响海区的遥感反射率数据。利用Shi等[18-19]提供的方法能够区分海冰密集度较高的区域，但对于海冰边缘区的薄冰、碎冰，其区分效果并不理想(见图2c)。因此本文在Shi等[18-19]海冰区分方法的基础上，对海冰覆盖区域的遥感反射率做了进一步修正。首先，对照卫星真彩图，选出未完全剔除海冰的待处理遥感数据。然后将结冰海区的遥感反射率按照大小顺序排列，将数列中前10%的数据归为海冰进行剔除。尽管此修正方法会剔除一些非海冰区域的有效数据，但是完全避免了海冰造成的悬浮物反演误差。图2对比了海冰剔除前后海表遥感反射率，可以看出受海冰覆盖影响的遥感数据已经剔除。

(a为卫星真彩图;b为剔除海冰之前;c为Shi的滤冰结果;d为处理的最终结果。图中白色区域为舍弃的含有海冰的数据。a: MODIS true color image; b: Reflectance with coverage of sea Ice; c: Reflectance after removing sea ice Using method of Shi[18-19]; d:Reflectance after removing sea ice in this work. The white zones show remote sensing reflectance data covered by ice.)

图2 2010年1月23日渤海卫星真彩图以及去除海冰前后渤海表层遥感反射率对比图
Fig.2 MODIS image and Remote sensing reflectance of the Bohai Sea on 23th January, 2010

为准确地反演渤海表层悬浮物浓度，卫星遥感反射率数据需要使用现场观测的悬浮物质量浓度数据进行反演校正。本文使用的悬浮物质量浓度数据来源于2014年8月28日—9月8日的渤海航次调查，调查站位见图1。本文在每个调查站位的表层进行了海水采集，并将采集的海水样品按照泥沙质量浓度测量标准进行过滤、烘干和称重，最终得到海水表层悬浮物质量浓度。其中，抽滤所用的滤膜为孔径0.7 μm的Whatman GF/F玻璃滤纸，过滤后得到的悬浮物样品用纯水洗3次以去除其中的海盐，然后将滤纸置于60 ℃干燥箱中干燥24 h。将干燥后的滤纸用分辨率为十万分之一的电子天平称重，经多次称量直到天平称得的悬浮物质量变化小于0.1 mg，获得的悬浮物质量可以用于计算海水悬浮物浓度。

前人研究表明，MODIS第1波段(640～670 nm)和第4波段(545～565 nm)的遥感反射率与海表面悬浮物浓度具有良好的相关性，常用于近岸水体悬浮物浓度的反演[20-22]。

SSC=a×exp(b×rrs)。

(5)

式中:SSC为海表面悬浮物浓度;rrs为波段的遥感反射率。为确定反演公式中的系数a和b，本文分别选取了渤海2014年8月28—9月8日对应于调查站位的667和555 nm波段的遥感反射率数据和实测悬浮物质量浓度数据进行拟合分析(见图3)。555 nm波段遥感反射率跟渤海悬浮物质量浓度相关性为0.63，略优于667 nm波段。因此本文采用555 nm波段的遥感反射率来进行渤海表面悬浮物浓度的反演，对应的反演公式系数为a=1.78，b=61.33，rrs即为555 nm波段的遥感反射率。遥感反射率为光学信号，无法完全反应悬浮物的浓度特征，因此遥感反射率与实测悬浮物浓度相关性不高，遥感反演的悬浮物浓度不够精确。但是这种误差并不影响渤海表层悬浮物浓度季节和长期变化的整体趋势，不影响本文研究的结论。

图3 555和667 nm波段遥感反射率与实测悬浮物质量浓度拟合结果

尽管对卫星遥感数据进行了海面反射、臭氧吸收、白帽散射和海冰剔除等一系列校正，由于影响卫星遥感反射率的因素太多，校正算法也多是经验公式，无法准确地剔除所有异常遥感反射率数据。为避免反演的异常悬浮物浓度影响研究结果，本文对渤海反演的悬浮物浓度进行统计分析确定渤海表层悬浮物浓度的合理最高值不超过200 mg/L。对于遥感反演的12年中悬浮物浓度高于200 mg/L的数据都作为无效数据处理。由于卫星过境一次时间为1～2 d，获取的悬浮物浓度为卫星过境时的瞬时浓度。渤海为半日潮占优的海区，悬浮物浓度具有明显的高低潮变化周期，因此卫星反演的瞬时悬浮物浓度不能代表天平均的悬浮物浓度。并且渤海上空经常覆盖积云，卫星很难获得覆盖整个渤海表面的遥感数据。因此我们采用余佳等[14]提出的MODIS月均数据合成的方法获得渤海表层悬浮物12年的月均浓度结果。经检验，12年中每个月每个网格点有效数据个数为41，可以有效地代表该点的月均值。图4为12年来1和7月份每个网格点有效MODIS数据个数的分布，可以看出渤海大部分海区的MODIS遥感有效数都超过30，只有冬季受海冰影响的辽东湾东北部区域和近岸浅水区域有效数据个数不足30。对于2003—2014年的渤海悬浮物浓度长期变化趋势来讲，每个网格点平均有492个有效数据可以用来回归分析悬浮物浓度的长期变化趋势。因此，本文使用的MODIS卫星遥感数据满足渤海表层悬浮物季节变化和长期变化研究的要求。

3 结果与讨论

3.1 渤海表层悬浮物浓度分布的季节变化

渤海2003—2014年月均表层悬浮物浓度分布表明表层悬浮物浓度在时间尺度上有明显的季节变化趋势(见图5)。冬季1—2月份悬浮物浓度高值区范围最广，渤海湾和莱州湾区域的悬浮物浓度高于35 mg/L，辽东湾北部浓度约为20 mg/L,渤海中部区域浓度最低，约为10 mg/L。3—4月份辽东湾北部的悬浮物浓度降低到10 mg/L左右，渤海湾和莱州湾依然保持高悬浮物浓度。从5—8月，渤海表层悬浮物浓度显著降低，超过35 mg/L的高悬浮物浓度仅分布于渤海湾南部和黄河口三角洲附近。9—12月，渤海表层悬浮物浓度逐渐升高，到12月份渤海湾和莱州湾的悬浮物浓度普遍高于30 mg/L，辽东湾北部的悬浮物浓度也达到18 mg/L。渤海表层悬浮物浓度这种冬季高、夏季低，近岸高、外海低的分布形态与前人研究结果一致[5,12,14-15]。通过现场观测，江文胜等[5]指出，悬浮物浓度近岸大于外海，湾内浓度大于海峡及中央海盆，并说明水动力以及底质类型对该种分布格局影响较大；王智勇等[23]通过三维水动力模型以及粒子追踪模型得到了渤海内冬季悬浮物浓度大于其他季节的，并同样得出潮流和底质对季节分布趋势也起到了决定性作用；而王厚杰等[15]则利用卫星遥感数据研究得到了渤海表层悬浮物浓度的时空分布规律，并指出季风以及近岸活跃的再悬浮是造成渤海表层悬浮物浓度这种季节分布特征的主要原因。

图4 2003—2014年MODIS遥感数据网格有效数据个数分布图Fig.4 The valid MODIS data number distribution of each grid from 2003 to 2014

图5 MODIS遥感数据反演的渤海表层月均悬浮物浓度(mg/L)Fig.5 Spatial and seasonal variations of monthly averaged sea surface suspended sediment concentration (mg/L) derived from MODIS remote sensing reflectance

3.2 渤海表层悬浮物浓度分布的长期变化

图6a为2003年1月—2014年12月共144个月的渤海表层悬浮物月均浓度的时间序列，12年来渤海表层悬浮物浓度平均值约为14.44 mg/L,春冬季节浓度高，夏秋季节浓度低，呈现出显著的年际周期性变化趋势，除此之外，通过线性回归分析可知整个渤海海域表层的平均悬浮物浓度从2003—2014年呈下降趋势，年降幅达1.49%(约为0.22 mg·L-1·a-1)。

图6 渤海及各海区表层悬浮物浓度长期变化趋势Fig.6 Suspended sediment concentration time series from 2003 to 2014 and its long-termvariations in the Bohai Sea and the other areas

尽管渤海的表层悬浮物浓度呈下降趋势，但是不同的海区悬浮物性质、来源和输运动力不同，其长期变化趋势也存着差异。为了对比渤海表层不同区域的悬浮物浓度长期变化趋势，本文将渤海分成了渤海湾、莱州湾、辽东湾以及渤海中央海区来分别研究，计算区域划分见图1。渤海表层悬浮物浓度平均值最高的是莱州湾，约为31.14 mg/L，其次是渤海湾为23.84 mg/L，平均浓度最小的为渤海中央海域，约为8.79 mg/L(见图6)。对渤海各海区12年的月均悬浮物浓度时间序列做线性回归分析可以发现，各海区悬浮物浓度都是呈下降趋势的，且都通过了95%的置信区间检验。其中莱州湾下降幅度最大，年降幅为3.47%(1.08 mg·L-1·a-1)。辽东湾表层悬浮物浓度的降低速度次之，年降幅1.51%(0.17 mg·L-1·a-1)。渤海湾表层悬浮物浓度年降幅为1.40%(0.33 mg·L-1·a-1)。渤海中央海区表层悬浮物浓度下降幅度最小，下降速度为0.02 mg·L-1·a-1。

3.3 渤海表层悬浮物浓度长期变化的影响因素

首先，作者从动力学角度分析渤海表层悬浮物浓度从2003—2014年的长期下降的原因。影响近海悬浮物浓度分布的主要动力机制有风浪和潮流等[25-27]。前人研究表明，渤海悬浮物浓度时间尺度上最显著的变化特征是由于风生波浪导致的[5,15,28]。由于渤海平均水深较浅，底层沉积物粒径较小，大风导致的波浪运动会使海底的沉积物大量再悬浮。同时大风引起的波浪也会加剧海水的湍混合，促进悬浮物垂向输运，进而导致表层悬浮物浓度上升。近年来，环渤海地区的年平均风速和4个季节的平均风速呈现出明显下降的趋势[29]。郭军等[30]利用1971—2012年环渤海附近27个气象站的逐月风速观测资料分析得知，春冬季风速减小的趋势大于夏秋季节，而春冬季节是渤海表层悬浮物浓度高值时期，风速的减小必然会导致渤海风浪变弱，对底层悬浮物的侵蚀能力和垂向输运能力减弱，进而造成渤海表层悬浮物浓度的下降，这与卫星遥感反演的12年来渤海表层悬浮物浓度下降是相吻合的。

潮流是近海底层沉积物再悬浮和底边界层垂向混合的主要动力机制[27,31]。渤海潮流流速较强，3个海湾内的潮流流速高于1.5 m/s，最大可达1.8 m/s[32]。潮流也是影响渤海悬浮物浓度分布的重要动力。近年来，渤海沿岸围海造田项目越来越多，尤其是在悬浮物浓度较高的渤海湾、莱州湾沿岸，这些围填海工程显著改变了海岸线的形态，进而影响了渤海的潮流结构[33]。Gao等[34]通过研究胶州湾自1930s以来围填海造成的岸线地貌变化发现该区域的潮能通量和潮幅受围填海影响有很大变化；杜鹏等[35]研究发现，胶州湾填海工程附近水域潮流速度减小7.7%～65.5%，相应的潮能通量也减小了20.21%～80.23%；Song等[36]基于数值模拟发现中国近岸地区的围填海工程会造成沉积物运移发生变化。同时，赵鑫等[37]在对渤海湾3个岸线变化显著的港口工程(曹妃甸、天津港和黄骅港)进行风浪场的研究时发现，进行围田造海后,渤海湾有效波高呈减小趋势。综上所述，近十几年来渤海进行的围填海工程降低了渤海的潮能和波能，也是造成渤海表层悬浮物浓度下降的重要因素之一。

除了动力因素，渤海悬浮物来源及底质分布的变化也可能影响渤海悬浮物浓度的长期变化。众所周知，由于黄河径流量减少、大量水库的修建和水土保持工作的开展，黄河的年均输沙量从1956—1968年的12.22亿吨锐减到2000—2009年的1.36亿吨[9]。虽然黄河排放泥沙入海后大部分泥沙快速沉积在河口附近，不能直接影响渤海泥沙的分布，但是，输运到河口的黄河泥沙不会永久沉积在河口，部分泥沙会通过“悬浮-沉积-再悬浮”的过程输运到整个渤海。本文对比了黄河近12年来(2003—2014年)的月均输沙量(利津站数据)和卫星遥感数据反演的黄河口附近海区表层的悬浮物浓度(见图7)。结果发现，尽管河口附近悬浮物浓度主要受季风控制，在月均尺度上黄河输沙量与表层悬浮物浓度的变化趋势相反，但是从长期尺度上看，黄河口表层悬浮物浓度跟黄河输沙量12年来的变化趋势相符。作为渤海现代沉积泥沙的主要来源，黄河输沙量的减少必将影响渤海悬浮物浓度的变化，只是根据目前的资料，作者无法确定黄河输沙量减少对渤海表层悬浮物的影响有多大。另一方面，黄河在2002—2009年调水调沙期间输入到渤海的泥沙量占据了全年总输沙量的70%以上，并且入海泥沙的粒径整体上是逐渐变大的[10]。这些大粒径的泥沙在短时间内输运到渤海，覆盖在细颗粒泥沙之上，导致再悬浮的沉积物减少，在一定程度上也可以造成渤海悬浮物浓度的降低。

(图中蓝色虚线为黄河输沙量；绿色实线为黄河口海区月均表层悬浮物浓度；红色实线为线性回归得到的两者的下降趋势。The green lines show discharge of Yellow River; Blue clash lines show concentration of Yellow River; The red lines show linear regression of the Yellow River sediment discharge and suspended sediment concentration.)

图7 归一化的2003—2014年黄河输沙量(利津站)与黄河口海区月均表层悬浮物浓度的时间序列
Fig.7 Time series of normalized sediment discharge of the Yellow River from Lijin station and suspended sediment concentration of the Yellow River Estuary

4 结语

由于缺乏长期的悬浮物浓度观测资料，目前尚不清楚渤海悬浮物浓度长期变化规律。尽管卫星遥感数据可以反演悬浮浓度，但是以往的相关研究多是季节、潮内和大小潮变化研究。本文利用2003—2014年MODIS卫星遥感数据反演了渤海表层悬浮物浓度，并研究了渤海表层悬浮物的长期变化趋势。研究结果表明，渤海表层悬浮物浓度从2003—2014年呈现下降的趋势，下降速度为0.22 mg·L-1·a-1。其中莱州湾表层悬浮物浓度下降速度最快，达到了1.08 mg·L-1·a-1，渤海中央区域的表层悬浮物浓度基本没有变化。渤海表层悬浮物浓度的这种长期变化趋势可能是由渤海地区的季风信号持续减弱、近年来大规模的围填海工程以及黄河输沙量不断下降引起的。

致谢:感谢NASA提供MODIS卫星数据，让本文的研究工作得以进行。

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责任编辑 庞 旻

Long-Term Variation of Suspended Sediment Concentration in the Bohai Sea Based on Retrieved Satellite Data

ZHOU Zhou1, ZHANG Wan-Lei2, JIANG Wen-Sheng3,4, WANG Xiao3, BIAN Chang-Wei4

(1.College of Oceanic and Atmospheric Science, Ocean University of China, Qingdao, 266100, China; 2.Qinhuangdao Marine Environmental Monitoring Central Station of SOA, Qinhuangdao 066002, China; 3.Key Laboratory of Marine Environment and Ecology, Ocean University of China, Qingdao 266100, China; 4.Key Laboratory of Physical Oceanography, Ocean University of China, Qingdao 266100, China)

Climate change and human activities greatly affect the suspended sediment concentration (SSC) of the Bohai Sea. As a result, the ecology environment, fishery resources and coastal engineering structures in the Bohai Sea are potentially threatened by these changes. However, due to the lack of the long-term SSC observation field data, it is still not clear about the long-termvariation of the SSC in the Bohai Sea and what mechanisms dominant the variation. Based on the MODIS satellite data (2003—2014), spatial and seasonal variations of SSC in the Bohai Sea are studied. The results show that SSC of the Bohai Sea show clear long-termvariation besides the seasonal variation. The sea surface SSC in the Bohai Sea decrease 1.49% annually (0.22 mg·L-1·a-1). The Laizhou Bay shows the highest decrease of SSC with decrease speed of 3.47%/a (1.08 mg·L-1·a-1). The SSC of the Liaodong Bay decreases 1.51% annually (0.17 mg·L-1·a-1) while the SSC decrease speed of the BohaiBay is 1.40%/a (0.33 mg·L-1·a-1). No obvious decrease trend is found in the Central Bohai Sea. The decrease trend of the SSC in the Bohai Sea is probably related to the long-term decrease of the wind speed in the Bohai Sea, the increase of the sea bed sediment size caused by the water and sediment regulation of the Yellow River and the reclamation in the Laizhou Bay and Bohai Bay.

suspended sediment; the Bohai Sea; remote sensing; seasonal variation; long-term variation

烟台海岸带研究所项目(XDA11020401)；博士后基金项目(2014M551956)；国家自然科学基金项目(41530966)；山东省重点基金项目(ZR2010DZ002)资助 Supported by Yantai Institute of Coastal Zone Research Foundation (XDA11020401); China Postdoctoral Science Foundation funded project (2014M551956); National Natural Science Foundation of China (41530966); Natural Science Foundation of Shandong Province (ZR2010DZ002)

2016-04-13；

2016-05-26

周 舟(1991-)，男，硕士生。E-mail: zhou_z@foximail.com

** 通讯作者：E-mail: wsjang@ouc.edu.cn

P734.2+3

A

1672-5174(2017)03-010-09

10.16441/j.cnki.hdxb.20160124

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