基于实测数据的鄱阳湖总氮、总磷遥感反演模型研究

刘 静，况润元，李建新，胡 敏

(江西理工大学建筑与测绘工程学院，江西 赣州 341000)

【研究意义】氮、磷等营养盐在外源性输入和内源性叠加的相互作用下，以溶解态和颗粒态在水环境生态系统中发生复杂的生物化学作用，当水中营养盐浓度超出湖泊承载力，会造成藻类植物大量繁殖，水质恶化，形成水体富营养化现象[1-2]。TP、TN等水质参数作为湖泊水体生物生长和富营养化的重要指标[1]，在监测湖泊水质方面起到至关重要作用。研究表明我国大量湖泊均受到不同程度的富营养污染[3]。近年来鄱阳湖TN、TP浓度不断上升，有向富营养化湖泊发展的趋势[4]，因此，研究鄱阳湖TN、TP浓度变化对湖泊水质监测及治理有着重要意义。【前人研究进展】目前关于湖泊TN、TP监测主要以传统手段为主，采样方式在人力、资源等方面上存在大量的局限性，遥感反演水质监测方法的出现在一定程度上降低了通过采样点水质浓度代替周围水域水质浓度而造成的误差，有利于监测大面积水域水质状况。据有关研究[5-6]表明，高光谱的某些波段辐射存在氮磷的微弱信号，通过氮磷的高光谱响应分析，进行了直接反演研究。也有学者尝试将TN、TP与波段组合进行相关性分析，建立基于遥感影像的TN、TP直接反演模型[7-9]。此外，尽管TN、TP光谱响应机理不明确，从野外光谱信息中，难以找到氮、磷等水质参数的光谱特征信息[5]，但是TN、TP与水质参数之间存在一定的理化关系[10-12]，据TN、TP与水质参数相关性研究[1]，悬浮泥沙等参数也可作为估算TN、TP浓度的间接反演因子[12-13]。国内外学者在湖泊TN、TP反演方面做了许多调查研究，但内陆湖泊水质参数关系复杂，TN、TP时空变化较大，并且受到湖底底质、水动力条件、水位变化、季节特征、人类活动等因素影响。因此，反演模型的时空适用性受到限制，不同时空的水域反演模型各不相同[9,13]，要建立适应性强的TN、TP反演模型还需要进行大量调查，挖掘TN、TP与其他水质参数和遥感反射率之间的关系，除此之外，直接模型与间接模型在同一湖区的适宜性也需要进一步确定。【本研究切入点】本文研究分析实测数据TN、TP空间变化趋势及与水质参数之间的相关关系和作用机制，确定遥感敏感水质参数、波段及组合，通过比较直接模型与间接模型精度，构建适合鄱阳湖的TN、TP反演模型。【拟解决的关键问题】以帮助有关部门进行鄱阳湖水质监测保护。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

鄱阳湖作为我国第一大淡水湖, 地处江西省北部，经纬度坐标为115°47′E～116°45′E，28°22′N～29°45′N[14]。湖体分属九江市、上饶市、南昌市多个区县，南部主湖区汇聚赣江、饶河等五大河流，北部湖区为入江通道，洪季水位上升，湖面广阔，枯季湖水位下降，湖水成线，随水位变化湖滩草洲淹没或显露[15]，使湿地资源表现出明显季节特性，为水生动植物提供大量的生活栖息地。湖内水体流向整体向北、局部区域受到地形、岛屿等影响呈流向多样的特征。松门山、棠荫等地采砂活动频繁，工农业、生活污水、地下水是鄱阳湖及其五大支流氮磷的主要来源[16]。

1.2 实验数据获取

实验数据为2015年8月鄱阳湖水体测量光谱数据，同步采集水面水样，参考水面以上测量法[17]进行光谱数据处理后计算实测反射率；并在室内实验室测量并计算各水质参数浓度。悬浮泥沙浓度(SSC)通过过滤称重法测定，叶绿素a(Chl-a)采用分光光度法测定其浓度，黄色物质(CDOM)浓度用440 nm处吸收系数表示，TN、TP浓度采用过硫酸盐消解法测定，测量过程严格按照湖泊水质测量相关规范在实验室进行，剔除异常数据后有效水质参数统计如表1。

2 结果与分析

2.1 野外实测数据变化趋势及其分布

野外实测数据变化趋势及其分布见图1～2，其中22～13段、13～1段均按照水流方排序。TN在湖区分布不均，各采样点间波动较大，呈明显锯齿状，其浓度范围为0.2～2.8 mg/L，最高值、最低值分别位于8、16号点，次高值点为18号点；TP除8号点外，变化趋势与TN相似，但较为平缓，动态范围为0.16～0.51 mg/L，最高值、最低值分别位于8、12号，并在25号点达到次高值。

松门山-星子段为高流速水域[1]，8点TN、TP浓度为最大值，SSC也达到最大值0.147 g/L。泥沙对TN、TP的吸附效应明显[18]，松门山采砂现象严重，造成的湖底底质搅动，TN、TP吸附在泥沙上随水流迁移，使8号采样点处TN、TP浓度骤增。康山-都昌段测站点TN、TP含量从南至北呈现先增后减的趋势，变化量分别为2、0.17 mg/L。主航道上游18～22段分布于河道内相近的区域，河道西侧4个点(18～21)的TN、TP浓度均大于河道东侧4个点(22～25)TN、TP浓度。17～13段TN、TP浓度呈相反变化趋势。22～24段区域CDOM(0.564～0.738/m)、SSC(0.023～0.042 g/L)处于较高水平，Chl-a浓度(0.088～2.72 mg/m3)较低。动植物衰败腐化后，有机物转化成无机氮磷化合物，产生的可溶性腐殖质转变成CDOM，不可溶的腐殖质则成为悬浮物的重要组分[12]；而且该区域位于低流速水域[1]，有利于氮磷滞留，因此TN、TP浓度可能受到动植物影响；赣江中支-松门山段(12-9)TN、TP浓度沿水流方向逐渐升高，TN、TP、CDOM浓度均为湖区较低水平，此区域位于湿地自然保护区且为草型底质，水生植物的生长很大程度的吸收并消耗TN、TP，基本无外部污染源输入及采砂活动影响[1]，故表现出低TN、TP水平。以上分析可知，TN、TP与Chl-a、SSC、CDOM等参数可能存在一定相关关系。

表1 2015年8月水质参数统计

图1 2015年8月采样点及研究区范围Fig.1 Location of sampling sites and study area in Poyang lake in August, 2015

2.2 TN、TP反演模型构建分析

目前TN、TP浓度的遥感反演方法主要有间接法、直接法[5]。间接遥感反演算法是指先由离水辐亮度或遥感反射率反演水色要素浓度如Chl-a、悬浮物和可溶性有机物，即采用复合模型间接得到反演值[13]，通过水色要素得到TN、TP浓度；直接反演算法是利用遥感反演的离水辐亮度或遥感反射率直接获取水质参数浓度[13]。2种方法均能实现TN、TP反演模型的建立，但对于研究区域的适宜性还需进一步讨论。为便于研究结果应用到遥感影像，研究参考环境卫星波段设置，4个波段反射率分别记作R1、R2、R3、R4，讨论TN、TP浓度与实测光谱反射率、SSC、Chl-a、CDOM浓度间的相关关系。

2.2.1 TN、TP与实测光谱反射率相关性分析 为减少时间、地点差异和噪声等干扰，将原始光谱反射率进行归一化和一阶微分处理，并将3种光谱反射结果与TN、TP浓度进行相关性分析，相关系数r介于[-1,1]，r大于0表示正相关，r小于0表示负相关。0.4>|r|≥0,0.6>|r|≥0.4,0.8>|r|≥0.6和|r|≥0.8分别为弱相关，中等相关，强相关和极强相关。

如图3可以看出，TN、TP浓度与原始反射率呈正相关，归一化处理后，随波长增大反射率与TN、TP浓度的相关系数由正向负转变，并在715 nm附近回到正值。但TN浓度与原始光谱反射率和归一化光谱反射率的相关系数均不超过0.6，王婷等[6]研究表明鄱阳湖枯季TN与原始反射率曲线趋势与本研究相似，但相关系数达到0.8左右，这可能是季节差异导致。光谱反射率经一阶微分处理后与TN、TP相关系数在某些波长范围内均高于原始反射率和归一化处理后的相关系数。TN浓度与归一化反射率得到的最大正负相关系数分别为0.567、-0.588，对应的波长分别为745、560 nm，徐良将[5]研究实验结果也的出TN在544 nm处有最大的负相关。TP浓度与归一化反射率之间相关系数范围为-0.597～0.663，最大正负相关系数对应波长分别为763、573 nm。一阶微分处理后反射率与TN、TP浓度的相关系数曲线发生剧烈起伏，在408、827 nm处光谱反射率与TN浓度相关性最强，相关系数达到0.690、-0.616；在795、828 nm均与TP浓度强相关，相关系数为0.692、-0.723。按照环境卫星波段设置，3种光谱反射曲线单波段反射率与TN浓度相关性最强的为归一化第二波段，相关系数为0.588，一阶微分第四波段反射率与TP浓度相关性最强，相关系数达到-0.669。采用波段比值法将原始光谱反射率各波段进行波段比值组合，波段组合值与TN、TP浓度进行相关性计算(表2)。TP浓度与R4/R2相关系数为0.703，相关性显著，TN浓度与R4/R2相关系数最高为0.609。

图2 鄱阳湖TN、TP浓度变化趋势Fig.2 Change trend of TN and TP in Poyang lake

图3 TN、TP浓度与光谱相关系数Fig.3 Correlation coefficient between TN,TP concentration and reflection spectral

2.2.2 TN、TP与水质参数的相关性分析 为了进一步确认TN、TP与悬浮泥沙等水质参数的关系，将2015年实测的TN、TP浓度与水质参数浓度进行皮尔逊相关分析(表3)。SSC与TP、TN浓度在0.01双侧皮尔逊相关系数分别达到0.819、0.672，可知TP、TN浓度与SSC相关性显著，湖内TN、TP受SSC影响明显。而TN与SSC的相关性弱于TP与SSC的相关性，这表明TN在鄱阳湖中的循环关系更为复杂。除SSC外，TN、TP与Chl-a和CDOM均无明显相关性。许多学者也得到类似的结论，区铭亮等[19]认为鄱阳湖8月份的TN、TP与Chl-a浓度无显著相关性，张琍[1]认为在多个不同水文地貌中鄱阳湖SSC与TP、TN浓度呈显著相关，与Chl-a呈不显著负相关。由此可得在鄱阳湖中TN、TP不是制约初级生产力的主要因素。

TN、TP浓度与光谱反射率及其组合、水质参数浓度均存在相关性，因此，用一部分实测点通过间接、直接反演算法分别建立TN、TP的反演模型，并用剩余实测点进行精度验证，通过比较直接反演模型与间接反演模型精度确定TN、TP最优反演模型。

2.3 TN、TP反演模型构建

2.3.1 TP反演模型构建 2015年8月水质数据TP与SSC呈显著正相关，因此，以SSC为间接反演因子。SSC与TP模型如表4，R2最高为0.7285，选取该模型与已有的SSC反演模型构建TP间接反演模型：

表2 原始反射率波段组合与TN、TP浓度相关系数

表3 水质参数与TN、TP浓度皮尔逊相关系数

表4 SSC与TP间接反演模型

式中，yTP表示TP浓度(mg/L)，xSSC表示悬浮泥沙浓度(g/L)，xSSC=0.4737m2-0.0694m+0.0059[20]，m=R4/R2。

以相关系数较高的一阶微分R4、原始波段R4/R2作为反演模型自变量，TP 2种直接模型不同数学表达式如表5。

比较R2发现一阶微分模型高于波段比值，而二阶函数在微分模型中R2最高，为0.6895，选用该模型进行TP浓度的直接反演。

2.3.2 TN反演模型构建 2015年8月水质数据TN与SSC呈显著正相关，因此，以SSC为间接反演因子。SSC与TN模型如表6，R2最高为0.5422，选取该模型与已有的SSC反演模型构建间接反演模型：

(2)

式中，yTN表示TN浓度(mg/L)，xSSC表示悬浮泥沙浓度(g/L)，xSSC=0.4737m2-0.0694m+0.0059[20]，m=R4/R2。

以相关系数较高的归一化R2、R4/R2作为反演模型自变量，TN 2种直接模型不同数学表达式见表7。

TN直接反演模型R2较低，范围为0.0921～0.3639，比较R2发现比值模型高于单波段模型，而二阶函数在比值模型中R2最高，选用该模型进行TP浓度的直接反演。

2.4 精度评价

利用TN、TP 2种反演模型，将预留的验证点进行反演，得到各水质参数浓度，验证点TP平均实测浓度为0.215 mg/L、间接模型与直接模型平均反演浓度为0.239、0.246 mg/L，TN平均实测浓度为1.3 mg/L，间接模型与直接模型平均反演浓度为1.493、1.40 mg/L；实测水质参数浓度与反演结果精度分析对比如表8，间接反演TP、TN的反演平均相对误差为16.3 %、32.3 %，直接反演TP、TN的反演平均相对误差为18.4 %、25.8 %，TP的间接反演模型精度略高于直接反演模型，而TN的间接反演模型精度低于直接模型，但R2高于直接模型。

表5 TP直接反演模型

表6 SSC与TN间接模型

表7 TN直接反演模型

表8 直接反演模型与间接反演模型精度对比

2种TN、TP反演模型精度除受到点源污染、浅水区域水底底部光反射对遥感反射率的贡献影响水质参数浓度估算外[12]，间接水质参数SSC遥感反演模型适应性及其精度也是造成间接反演模型产生误差的重要原因。湖水中磷的转化时间尺度长于氮，步骤少，与悬浮泥沙密切相关，迁移机制相对简单，其敏感波段受水色参数的影响小于氮[5]；而氮的循环十分复杂，除泥沙的吸附作用外，还通过固氮作用、脱氮作用等复杂的地球化学作用分布在水中，造成TN的空间分布差异大，影响了TN与SSC和光谱反射率的回归系数，造成部分反演值与实测值相差较大，已有研究结果[5,12]2种TN反演模型精度均低于TP。为提高TN的反演精度，可从TN的空间分布特征考虑，建立多个区域的遥感估算模型。

3 结 论

通过对鄱阳湖实测水质参数浓度和作用机制、及2种反演模型对比分析研究，得出如下结论。

(1)TN、TP浓度随空间分布有发生变化，主要与外源污染物输入，内源氮磷消耗释放、随水流迁移累积、人类采砂活动等作用有关，整体呈现南部TN、TP浓度较高，湖心区较低、湖区以北较高，TN、TP浓度对松门山采砂污染有较明显的响应。

(2)相关分析发现TN与R4/R2较为敏感、TP与一阶微分R4敏感；TN、TP与SSC强相关。回归分析表明2种TN、TP反演模型中二阶多项式均回归系数均最高，其中TP间接反演模型平均相对误差和R2低于直接反演模型、TN直接模型平均相对误差和R2低于间接反演模型，是因为氮磷信号被水质参数掩盖、氮磷自身的作用机制、外界环境的变化等均能影响反演模型精度，虽然TN间接模型反演精度不高，但仍能为建立TN反演模型提供借鉴意义。

研究结果有助于应用遥感影像分析鄱阳湖TN、TP的时空分布，帮助有关部门制定水质保护决策。但是，鄱阳湖湖区广阔，水情差异大，为了明确TN、TP与水质参数的关系，需要在不同水情条件下进行采样和观测，根据水质参数的空间分布建立研究模型，这将是下一阶段的主要研究方向。