黄妙芬，骆蔚健，邢旭峰，刘 杨，张楠楠
(1.广东海洋大学数学与计算机学院，广东 湛江 524088;2.广东海洋大学海洋与气象学院，广东 湛江 524088;3.中国石油勘探开发研究院测井与遥感技术研究所,北京 100083)
在水色遥感领域，将石油类污染水体中的石油类物质作为一种新的水色因子进行研究工作已经开展，相关研究主要集中在含油类物质水体的固有光学特性(Inherent optical properties，IOPs)、表观光学特性(Apparent optical properties，AOPs)特性及荧光特性等方面。邢旭峰等(2021)[1]和黄妙芬等(2020)[2]分别分析了石油类污染水体的后向散射系数和比吸收系数的特征；
Król等(2006)[3]和骆蔚健等(2021)[4]分别利用实测数据和模拟方法分析了石油类污染水体的表观光学特性；
黄妙芬等(2014)[5]利用实测数据对石油污染水体荧光图谱特征进行了分析。这些研究进展为进一步探究多组分含油混合水体的光学特性奠定了基础。
遥感反射率(Remote sensing reflectance,Rrs)属于水体组分的AOPs，为离水辐射Lw与入射到水面的太阳辐射的比值,而Lw是水色卫星传感器能直接接收到的物理量，它携带了一定深度水体组分与浓度信息[6]，针对不同水体组分和浓度对Rrs影响的相关研究一直是一个热点问题。国际上得到广泛应用的反演水体组分浓度的生物光学模型，其构建就是基于Rrs与水体固有光学参数(包括吸收系数和后向散射系数)的相互关系[7]。目前，生物光学模型主要集中在Rrs与水色三要素(叶绿素、黄色物质和悬浮物)性质的关系研究方面，Huang等(2016)[8]和Haule等(2017)[9]分别探索了利用针对水色三要素开发的生物光学模型来提取油类物质浓度的遥感模型，并得到了应用[10-11]。
Hydrolight是国际上进行自然水体辐射传输特性研究的一种常用的模式，它以IOPs、各水色因子的浓度和环境背景参数等作为输入数据，从正演的角度来模拟出各种水体组分AOPs的光学特征[12]。已有的研究表明，辐射传输模式Hydrolight是进行石油类污染水体辐射传输特性研究的有效模型，因而可以利用Hydrolight从正演的角度来模拟含油混合水体Rrs的光谱输出[13]。
在自然水体中，悬浮颗粒物主要包括藻类和悬浮泥沙，而石油类物质对水体散射特性的影响主要是通过悬浮颗粒物的吸附作用而体现出来，进而影响Rrs的光谱特征，因而在石油类污染水体中，通过遥感技术手段获得的Rrs主要是油(石油类物质)、沙(悬浮泥沙)和藻(叶绿素)三类水体组分共同贡献的结果。骆蔚健等(2021)[14]基于大连港实测油类物质的IOPs及其他数据，利用Hydrolight对油藻混合水体的Rrs光谱曲线进行了模拟分析。本文在此基础上，进一步探究添加悬浮泥沙组分后的油沙藻混合水体Rrs的光谱特征，所得结果有助于提高基于Rrs所建立的石油类污染浓度Coil遥感反演模型的精度。
1.1 采集区域与采集时间
试验数据采集区域位于辽宁省大连港海域，共选择了3个固定的观测站点，分别命名为A(38°57.365′N，121°53.683′E)、B(38°58.318′N，121°55.696′E)和C(38°54.408′N，121°50.912′E)，其中，A站点位于历史原油事故发生点附近，B站点位于码头东侧的重要航道上，C站点位于远离事故发生地与航道的小岛附近。
试验数据采集日期为2018年8月25—27日，共计3 d，每天定点观测1个站点，观测时段为7:00—17:00[10]。
1.2 现场数据测量
现场测量的数据包括：①水体吸收系数a、后向散射系数bb，这两者主要作为运用Hydrolight进行Rrs模拟时的输入参数；
②藻类的叶绿素浓度Cchl、水中油浓度Coil，这两者主要用于计算叶绿素和石油类物质的比吸收系数a*；
③遥感反射率Rrs光谱，主要用于对模拟结果进行验证。
现场数据的测量过程遵循NASA水色观测规范。Coil、a及bb的测量方法参见文献[1]和[2]。叶绿素的a按照浮游植物色素吸收系数测量计算方式得到，叶绿素a*采用Cchl与a计算得到[15]。后向散射系数的测量仪器采用的是HydroScat-6(HS-6)，该仪器由美国HOBI labs公司生产。利用HS-6测量得到的bb混合水体共同作用的结果，需要对它们进行分离。黄妙芬等(2017)[15]建立了计算油和沙的bb模型，本文引入该方法分别计算出油和沙的bb，然后采用余项法求出叶绿素的bb，再根据bb与散射系数的比例关系推算出叶绿素的散射系数，最后求出比散射系数b*。由于篇幅限制，在此不再赘述。
1.3 Hydrolight模拟参数设置
辐射传输模型Hydrolight提供多种可进行光学参数模拟的功能模块供用户选择，本文采用“A User Defined Model”(用户自定义模式)的功能模块，对石油类物质、叶绿素和悬浮泥沙单一水体组分以及它们之间所构成的混合水体的Rrs进行模拟。
运用该模块时，需要将油类物质、叶绿素和悬浮泥沙的a*、b*、体散射函数或者散射相函数作为已知的输入条件，然后再结合Hydrolight提供入射辐亮度、水体状况、水底边界条件、内部辐射源等参数，进行油类物质、悬浮泥沙和藻类物质的Rrs光谱模拟，因而需要对Hydrolight模拟参数进行设置。关于油类物质输入参数的设置按照文献[4]进行，悬浮泥沙的a*和b*采用的是软件自带的红粘土数据(redclay)[16-18]，而叶绿素的a*和b*则是基于大连港实测数据计算得到，两者的设置见图1(a)和(b)。叶绿素和悬浮泥沙的相函数采用Hydrolight模式自带数据[16-18]。油类物质、叶绿素和悬浮泥沙的配比浓度分别按0.1、0.2、0.3、0.5、1.0、1.5、2.0、3.0、5.0、10.0设置，单位分别为：mg/L、mg/m3和g/m3，对于模拟过程中所需的外界环境参数设置，天顶角取30°、云量和风速都取0，水深采用无限深设置。
图1 悬浮泥沙和叶绿素a*和b*的光谱曲线Fig.1 Spectral curves of a*and b*of suspended sediment and chlorophyll
图2 模拟悬浮泥沙的RrsFig.2 The Rrs of simulated suspended sediment
2.1 单一组分水体Rrs光谱模拟
单一组分包括纯油、纯藻和纯沙3种。关于纯油和纯藻的Rrs光谱模拟参见文献[4]和[14]。本小节仅讨论纯沙水体的Rrs光谱特征。
图2为不同悬浮泥沙浓度Cspm下的Rrs模拟曲线，分析图2可知：①不同Cspm的Rrs在440 nm处出现了交汇，在440 nm之前，不同Cspm各自对应的Rrs在量级差异不大，光谱形状都呈现出随λ增加而线性增加的趋势且差别不大；
在440 nm之后，Rrs光谱形状变化和量级的差异逐渐拉大，呈现发散状态；
②当Cspm高于2.0 g/m3时Rrs光谱曲线的反射峰开始呈现出来，峰值位置510～600 nm之间，峰线位置呈现向长波方向倾斜的趋势，表明随Cspm增加峰值的位置产生“红移”现象；
③在560～700 nm波段，Rrs随λ增大逐渐降低，下降的差异取决于Cspm。这些结论与Han等(1994)[19]的研究结果基本是一致的。
2.2 两种含油组分混合水体Rrs光谱模拟
两种含油组分的混合水体主要是油藻、油沙混合，关于油藻混合水体的Rrs光谱模拟，骆蔚健等(2021)给出了相关的研究结果[4，14]，在此不再赘述。本小节仅讨论油沙混合的Rrs光谱模拟特性。
油沙混合水体Rrs光谱模拟如图3所示。图3描述的是油类物质浓度Coil固定时Rrs随Cspm的变化曲线，图3(a)和(b)分别为Coil取值1.0和10.0 mg/L的情况代表低Coil和高Coil情况。分析图3(a)和(b)可见，在油沙双组分混合水体中：①Rrs的峰值随Cspm增大而逐渐增大，并往长波方向移动，这表明在低Coil情况下，悬浮泥沙对光谱的影响起着主导作用；
②在Coil取值为10.0 mg/L的情况下，Rrs的峰值小于Coil取值为1.0 mg/L的情况说明当Coil值较高时Rrs的变化叠加了油类物质的作用，此时形状依然反映为悬浮泥沙的光谱特征，并表明油类物质的存在未改变油沙混合水体的光谱形状。
图4描述的是Cspm固定时Rrs随Coil的变化曲线，图4(a)和(b)Cspm分别取值1.0和10.0 g/m3，代表低Cspm和高Cspm情况，由图4(a)可知，在低Cspm下，在590 nm处呈现出一个交汇点，在交汇点之前光谱曲线的量级随着Coil增大而降低，在交汇点之后光谱曲线的量级随着Coil增大而增大，Coil越大光谱曲线的变化越平缓。由图4(b)可见，在高Cspm情况下，Rrs随波长λ的变化在550～600 nm之间呈现出一个峰值，随Coil的增大Rrs的峰值随之下降，但Rrs随波长λ变化趋势没有明显变化，这是由于油类物质与悬浮泥沙混合时，前者会吸附在后者之上，这种吸附属于物理吸附，并不改变后者的特性。
综上可见，油类物质的存在只改变油沙混合水体Rrs量值大小，并不改变Rrs随λ变化形状。
图3 油沙双组分混合水体Rrs随悬浮泥沙浓度Cspm的变化曲线Fig.3 Variation of Rrs with suspended sediment concentration Cspm in two-component water mixed with oil and sand
图4 油沙双组分混合水体Rrs随石油类物质浓度Coil的变化曲线Fig.4 Variation of Rrs of with Coil in two-component water mixed with oil and sand
2.3 三种含油组分混合水体Rrs光谱模拟
针对油类物质、悬浮泥沙和叶绿素三种组分混合水体的光谱模拟，本文采用固定其中两种组分，变化另外一种组分的模式进行讨论。
图5为Coil和Cchl固定取值情况下，Rrs随Cspm变化曲线，具体取值设置参见表1。
表1 图5对应的Coil、Cchl、Cspm取值设置Table 1 The corresponding value settings of Coil, Cchl and Cspm in Fig.5
图5 油沙藻三组分混合水体中Rrs随Cspm变化的光谱曲线Fig.5 Spectral curve of Rrs with suspended sediment concentration Cspm in a three-component mixed water of oil sand algae
根据表1可见，本文将图5分为三组对比图，其中图5(a)～(c)为一组，对应的Coil取值固定为0.1 mg/L，代表低石油污染浓度的情况；
图5(d)～(f)为一组，对应的Coil取值固定为1.0 mg/L，代表中等石油污染浓度的情况；
图5(g)～(i)为一组，对应的Coil固定取值为5.0 mg/L，代表高石油污染浓度情况。对于这每一组图，Cchl对应的取值依次都为0.1 mg/m3、1.0 mg/m3、5.0 mg/m3。
分析图5(a)～(c)可见，在低Coil情况下，550～600 nm处的峰值一直存在，Cchl和Cspm数值变化对Rrs光谱形状影响都不大，但随着Cspm的增加Rrs的数值均在降低。分析图8(d)～(f)可见，在中等Coil情况下虽然Coil设置为1.0 mg/L，比图5(a)～(c)高了10倍，但Rrs的形状与数值变化与图5(a)～(c)基本类似，表明油类物质含量的增加对Rrs光谱特征变化的影响还没有显现出来；
分析图5(g)～(i)可见，此时Rrs的形状变化与前两组的变化曲线基本是一致的，形状上依然没有受到Coil的影响，但Rrs的数值明显降低了，说明Coil>1.0 mg/L之后，油类物质对Rrs的影响会显现出来。
综上可见，图5表明在三组分混合水体中，Rrs的量值存在随着Cspm的增加逐渐增大，但随着Cchl的增加逐渐下降的现象，在Cchl为5.0 mg/m3情况下，Rrs随Cspm的变化反射峰“红移”现象不明显。由2.2的分析可知，在油沙混合水体中，光谱特性以悬浮泥沙的光谱特性为主导，油浓度的影响只反映在Rrs量值上，因此当Cchl较高时会出悬浮泥沙光谱特性中的“红移”现象在一定程度上会受到抑制；
在Cchl较高时，随Cspm的增大水体的Rrs逐渐反映为类似悬浮泥沙的Rrs光谱特性，随着Cchl的增大Rrs的光谱形状并没有明显改变。从整体上看，Coil的影响只反映于量值上，并不改变光谱形状，因此三组分混合水体的光谱形状主要受悬浮泥沙的影响，油类物质对光谱形状的影响较小。
图6为Coil和Cspm固定取值并不同组合情况下Rrs随Cchl变化曲线。表2为图6对应的Coil、Cspm和Cchl取值设置明细表。
表2 图6对应的Coil、Cchl、Cspm取值设置Table 2 The corresponding value settings of Coil, Cchl and Cspm in Fig.6
分析图6可知，在油沙藻三组分混合水体中，从曲线的整体变化趋势看，Rrs量值随Cchl的升高而逐渐下降，在570 nm之前，Rrs的量值随Cchl增大呈线性式下降，在570 nm之后Rrs的量值随Cchl变化差异性较小；
不论Coil和Cspm如何配置组合，当Cchl取值5.0 mg/m3，Rrs量值下降最快。分析图6(b)可见，当Cspm较低时(取值1.0 g/m3)，油沙藻混合水体的光谱形状随Cchl增大变化明显，藻类影响起主导作用；
分析图6(a)和(c)可见，当Cspm较高时(取值5.0 g/m3)，油沙藻混合水体光谱形状受Cchl影响不明显。
图6 油沙藻三组分混合水体中Rrs随叶绿素浓度Cchl变化的光谱曲线Fig.6 Spectral curve of Rrs with chlorophyll concentration Cchl in a three-component mixed water of oil sand algae
图7为Cchl和Cspm固定取值并不同组合情况下Rrs随Coil变化曲线。表3为图7对应的Coil、Cspm和Cchl取值设置明细表。
图7 油沙藻三组分混合水体Rrs随石油物质浓度Coil变化的光谱曲线图Fig.7 Spectral curve of Rrs with petroleum substance concentration Coil in a three-component mixed water of oil sand algae
分析图7(a)可知，当Cspm取值1.0 g/m3时，随Coil增大Rrs在520 ～ 580 nm波长范围内的峰值逐渐下降，而在其余波长范围Rrs随Coil增大而增大，这是由于在混合水体中，石油类物质吸附于悬浮泥沙和藻类后会对混合水体的光谱特征产生影响。由图7(b)和(c)表明，Rrs光谱量值和峰值随Coil增大下降，但Rrs光谱形状不变，另外Coil取值5.0 mg/L时Rrs峰值的下降程度最为明显。这再一次表明，油类物质主要影响混合水体Rrs的量值，而对其光谱形状不会造成明显的改变。
表3 图7对应的Coil、Cchl、Cspm取值设置Table 3 The corresponding value settings of Coil, Cchl and Cspm in Fig.7
图8 A站点实测Rrs光谱与Hydrolight模拟的Rrs光谱对比分析Fig.8 Comparative analysis of the measured Rrs spectrum and the simulated Rrs spectrum with Hydrolight at site A
2.4 真实性验证
图8为经线性插值和平滑(移动平均法)处理后，A站点5个观测时间实测的Rrs光谱曲线与模拟光谱(Cspm为2.0 g/m3,Cchl为5.0 mg/m3,Coil为5.0 mg/L)曲线的对比，图中“model”代表模拟的光谱曲线。总体上，模拟Rrs光谱形状与A站点5个观测时刻的Rrs实测光谱形状基本相似。经计算，两者的相关性普遍达0.9以上。但实测光谱与模拟光谱也存在一定差异，最大的差异在于实测光谱第二反射峰明显(675 nm处)，而模拟光谱的第二峰不明显。这主要是由于该峰主要受叶绿素浓度的影响，Gitelson[20]认为Cchl大于5.0 mg/m3光谱才出现明显第二反射峰，但本文在模拟过程中对叶绿素组分浓度设置最大为5.0 mg/m3，因而该峰值不明显是由于模拟过程中叶绿素浓度设置较小的原因所致。模拟的光谱曲线与实测的光谱曲线在峰值位置和整个曲线的量级上也有一定的差异，造成差异的原因主要是由于：①模拟光谱是基于油类物质浓度与IOPs垂向均一性的假定进行的，而在实际中，海洋上各水体组分浓度与IOPs在垂向上是非均匀的；
②油类物质散射相函数作为含油水体Rrs光谱模拟的输入参数之一，选择哪种相函数对模拟的准确性有直接的影响[21]；
③模拟过程中由于部分水气界面边界条件和大气参数采用默认值，可能对模拟精度有一定影响。④实测Rrs光谱是随时间变化，不同时刻的边界环境条件是不同的，太阳的方位角、云量、风浪和生物降解等变化会使水下光场发生动态改变，进而引起Rrs的改变。
在含油水体中，遥感获得的Rrs主要是由油类物质、悬浮泥沙和叶绿素三者综合贡献的结果，因此在构建基于Rrs的水体石油类污染浓度遥感反演模型时，要先厘清石油物质、悬浮泥沙和藻类物质作为单一组分，以及混合后Rrs的光谱特征，才能进一步分离和确定油类物质的光谱特征。
本文利用辐射传输模型Hydrolight，通过不同浓度配比的方式，模拟出油类物质、悬浮泥沙和藻类物质在不同配比浓度下的Rrs光谱，通过对光谱数据的分析来研究油类物质对水体Rrs的影响。模拟结果表明：在油沙混合水体中，Rrs随悬浮泥沙浓度的增加而增大，光谱特性逐渐反映为悬浮泥沙的光谱特性，而在悬浮泥沙浓度较高的情况下，油浓度的增大降低了Rrs的量值，但光谱形状变化不大。在油沙藻混合水体中，油浓度对Rrs光谱的影响需要浓度大于1.0 mg/L才能体现，对光谱的影响只反映在光谱的量值上，并不改变Rrs光谱形状；
光谱形状以悬浮泥沙浓度对光谱形状的影响为主导，但叶绿素的叠加在一定程度上对悬浮泥沙的红移现象会产生抑制作用，油类物质Rrs光谱形状的影响较小。
基于辐射传输模型Hydrolight模拟的关键是输入参数的设置，本文油类物质的a*和b*两个参数是采用经验公式计算得到，并取固定值，其适用性以及精确度需要获取更多数据来验证。相函数选择平均颗粒相函数，Haule等[22]对颗粒相函数研究表明，外界环境条件的改变对模拟结果的影响小于5%，因而平均颗粒相函数具有一定的代表性，但其是否适用于油类物质也仍需要进一步研究。本文对Rrs光谱曲线进行模拟及分析的结果，在一定程度上揭示了油类物质对Rrs的影响，但仍需要对油类物质的IOPs随深度和波长变化进一步研究，确定相关模型和算法，进而为探讨含油水体光学特性和构建遥感反演油浓度模型提供参考。
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