水中粒子的散射系数和后向散射系数是衡量粒子属性的两个重要参数, 利用水体的散射特性可以研究海水粒子的组成成分, 这是近岸海洋光学研究的一个重要问题。 研究表明粒子散射和后向散射系数的光谱模型都服从幂函数^[1], 宋庆君等^[2]利用中国黄、 东海的现场测量数据, 得到该海区的水体总后向散射系数b_b与水体总散射系数b的关系为乘幂关系。 Van de Hulst^[3]的研究显示粒子的散射特性取决于粒子的大小、 折射率、 组成及形状。 因此, 利用多个测量的光学参数可以推断悬浮粒子的组成成分^[4], 海中悬浮粒子后向散射比b_bp/b_p可用于绘制近岸区域不同类型粒子的分布图^[5]。 Zhang等^[6]利用中国黄、 东海的夏季现场光学实验数据, 计算粒子折射率信息分析了该海域的粒子组成。 该研究显示黄东海的粒子后向散射比光谱, 即粒子后向系数与散射系数的比值b_bp(λ )/b_p(λ ), 在442~676 nm不随波长变化。 McKee等^[7]利用英国沿岸水体的现场测量数据, 通过回归分析表明, 对于矿物粒子主导的水体, 粒子后向散射比具有光谱依赖性的。

本研究利用2014年8月和2015年10月在胶州湾及青岛近海进行的两次海洋光学现场实验数据, 包括海水总吸收系数a和衰减系数c, 以及粒子后向散射系数b_bp。 胶州湾是伸入内陆的半封闭性海湾, 属于典型的二类浑浊水体, 光学性质较复杂, 而且其富营养化问题突出, 对其水质进行实时有效监测意义重大。 分析了胶州湾及青岛近海的水中颗粒物的散射特性, 并应用其散射特性研究了该海域的粒子组成及空间分布情况, 最后研究了散射特性与悬浮颗粒物(SPM)浓度之间的关系。 这是改进胶州湾及青岛近海水色卫星数据生物光学反演算法、 实现卫星遥感监测水质的重要基础。

图1是2014年8月和2015年10月在胶州湾及青岛近海进行现场光学实验的站点位置图。 其中在胶州湾内设有9个站位(JZ1— JZ9), 在青岛近海设有7个站位(QD1— QD7)。 其中, 2015年航次不包含JZ8站位。

图1

Fig.1

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	图1 胶州湾及青岛近海实验站位图Fig.1 The map of Jiaozhou Bay and Qingdao coastal experiment stations

两次实验使用高光谱吸收衰减仪ac-s测量吸收系数剖面a(λ , z)和衰减系数c(λ , z)剖面, 波长范围为400~760 nm, 共85个波段。 实验前对ac-s仪器进行空气和纯水校准。 ac-s直接获得水体吸收系数a(λ )和衰减系数c(λ ), 为了得到更为精确的吸收系数和衰减系数, 需对其作温度、 盐度校正和散射校正^{[8, 9]}

amts⁃nw(λ)=am⁃nw(λ)-[Ψt(t-tr)+Ψs(s-sr)](1)

anw(λ)=amts-nw(λ)-amts-nw(λref)(2)

式(1)是温盐校正, a_m-nw是测量的水体总吸收系数减去纯水的吸收值, Ψ _t和Ψ _s是温度和盐度的校正系数, t和s分别是现场实测温度和盐度, t_r和s_r分别是校正的参考温度和盐度, a_mts-nw是温盐校正后的吸收系数; 温盐校正后做散射校正[式(2)], λ _ref是散射校正的参考波长, 选择750 nm, a_nw是经温盐和散射校正后的吸收系数。 对衰减系数数据做同样的校正处理, 进而可以得到颗粒物散射系数b_p(λ )=c_nw(λ )-a_nw(λ )。

2014年8月航次实验应用后向散射仪BB9测得了随水深变化的后向散射系数b_bp(λ , z)剖面数据, 波长为412, 440, 488, 510, 532, 595, 660, 676和715 nm。 使用Scale factor(由Wetlabs 公司提供) 校正由散射引起的衰减部分, 得到117° 的水体总体散射函数β (λ ), 然后对体积散射函数β (λ )进行吸收校正^[10]

β(λ)=βraw(λ)exp(0.031a(λ))(3)

其中β _raw(λ )和β (λ )分别是吸收校正前、 后的总体散射函数; 是吸收纠正前的总体散射函数; a是相应波段的校正后的吸收系数, 由ac-s获得。 由校正后得到的总体散射函数, 减掉纯水的体散射函数, 可获得颗粒物的体散射函数β _b(λ ), 根据下列公式可得到颗粒物后向散射系数b_bp(λ )

bbp(λ)=2πXβb(λ)(4)

其中X=1.1。

2015年10月航次实验应用HS6测得了随水深变化的剖面后向散射系数b_bp(λ , z)数据, 波长为410, 442, 488, 532, 550和640 nm。 HS6测量的是水体140° 方向上的体散射函数, 可以计算得到后向散射系数。 但由于水体的衰减作用, 使得后向散射系数被低估, 因此必须对测量的数据进行校正, 即SIGMA校正。 可利用ac-s的吸收系数与散射系数数据进行SIGMA校正, 校正过程如式(5)^[11]

bbp=2πxbb[β(140)-βw(140)]βw(140)=βw(λ0)λ0λγβ=σ(Kbb)βuσ(Kbb)=k1exp(kexpKbb)Kbb=a+0.4b(5)

其中: 2π x_bb=6.79; r=4.32; λ ₀=525 nm; β _w(λ ₀)=0.000 167; k₁和k_exp是与仪器相关的常数, 可在定标文件中找到; β _u是测量未校正的总体散射函数。

本研究中, 计算各站位表层平均散射系数b_p(λ )和后向散射系数b_bp(λ )数据时, 根据水深和剖面特性取深度前1~5 m内的平均值。

图2是2014年和2015年在胶州湾及青岛近海测量的(a)散射系数、 (b)后向散射系数的光谱曲线图, 其中红色表示胶州湾内站位, 蓝色表示青岛近海站位。 考虑到BB9后向散射仪在较短波段(< 532 nm)的校正问题, 图2仅给出2015年HS6测量的后向散射系数光谱曲线。 散射系数b_p值随波长的增大而减小, 且胶州湾内站位的散射系数b_p光谱斜率(m=0.56)较青岛近海站位大(m=0.44)。 总的来说, 胶州湾内粒子的散射系数b_p和后向散射系数b_bp值普遍高于青岛近海, 且胶州湾内越靠近岸边的站位, 其值越大。

图2

Fig.2

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	图2 2014年和2015年现场实验的散射系数(a)与2015年现场实验的后向散射系数(b)光谱曲线图 红色表示胶州湾内站位(JZ* ), 蓝色表示青岛近海站位(QD* )Fig.2 The scattering coefficient spectrum of the field experiments in 2014 and 2015 (a) and the backscattering coefficient spectrum of the field experiment in 2015 (b) The red dotted lines indicate the stations in Jiaozhou Bay (JZ* ) and blue dotted lines indicate the stations in Qingdao offshore (QD* )

Morel^[1]的悬浮粒子散射系数光谱模型b_p(λ )被广泛应用如式(6)

bp(λ)=bp(λ0)[λ/λ0]-m(6)

利用胶州湾及青岛近海现场站位的b_p数据拟合式(6)中的系数m, 得出m的范围在0.21~0.81之间, m的均值为0.50。

悬浮粒子后向散射系数光谱模型b_bp(λ )与b_p(λ )类似^[1], 为

bbp(λ)=bbp(λ0)[λ/λ0]-n(7)

利用胶州湾及青岛近海现场站位532~715 nm的b_bp数据拟合式(7)中的系数n, 得出n的范围在0.36~0.95之间, n的均值为0.70。

海洋水色遥感中常用的是粒子后向散射系数模型, 但现场数据测量多以测量水体的散射系数为主(可由吸收系数和衰减系数计算得到), 如果知道了后向散射系数与散射系数之间的关系, 那么将增加大量的后向散射系数数据。 利用2014年和2015年的胶州湾及青岛近海的现场光学实验数据, 对水体后向散射系数和散射系数之间的关系进行了研究与分析。 如图3所示, 以532 nm为例, 对后向散射系数与散射系数进行了线性回归(黑色曲线)和幂指数回归(红色曲线)两种回归形式。 结果发现两种回归结果的相关性都很好, 幂指数回归形式略优于线性回归形式。 值得注意的是该b_bp导出b_p的关系模型[式(8)]仅适应于胶州湾及青岛近海海域, 对于具有不同颗粒物特性的水体不具有普适性。

bbp(532)=0.015bp(532)1.173(8)

图3

Fig.3

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	图3 532 nm处后向散射系数与散射系数的关系模型Fig.3 The models for the relationship between backscattering coefficient and scattering coefficient at 532 nm

利用水体的散射特性可以分析水中粒子的组成。 利用测量的粒子散射系数和后向散射系数, 基于Twardowski^[5]定义粒子折射率的公式[式(9)]研究了胶州湾及青岛近海的粒子组成。

np(bbp⌢, r)=1+bbp⌢0.5377+0.4867r2[1.4676+2.2950r2+2.3113r4](9)

其中: bbp⌢=b_bp/b_b; c_p=Aλ ^-r; λ =532 nm。

式(9)中的r是粒子衰减系数的光谱斜率, 可以用ac-s测量的去除纯水贡献的衰减系数光谱c_nw(λ )拟合获得每个站位的r; b_bp可以从BB9和HS6的测量得到。 代入式(9), 计算每个站位的粒子折射率n_p, 结果如图4所示。 可以看出, 胶州湾及青岛近海的粒子折射率n_p值分布在1.097~1.197范围内。 说明该海域水中颗粒物主要以无机矿物粒子为主。 2014年夏季和2015年秋季, 湾口站位(JZ1, QD1和QD7)的折射率变化不大。 湾内北部站位(JZ5, JZ6, JZ7和JZ9)的折射率相对较低, 相比其他站位含有比例稍高的有机粒子。 如果胶州湾内以JZ5, JZ6, JZ7站位为断面, 以南水域的n_p值高于以北水域。 这可能与环湾陆地上人类的活动状态有关。

图4

Fig.4

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	图4 胶州湾及青岛近海各站位点的粒子折射率np 横坐标表示站位, 从左往右站位点顺序依次为JZ1— 9, QD1— 7Fig.4 The particle refractive index np of each station in Jiaozhou Bay and Qingdao coast The abscissa indicates the station position, and from left to right the stations are JZ1— 9, QD1— 7

图5是依次选取JZ9, JZ6, JZ3, JZ1, QD7, QD6和QD5站位为一不规则断面(见图1黑色实线), 计算其粒子折射率n_p随站位及剖面的分布图。 可以看出在胶州湾湾口站位JZ1和QD7处, 粒子折射率n_p大于湾内与湾外的站位。 湾内从近岸(JZ9)到湾口(JZ1), 粒子折射率逐渐增大, 湾内粒子无机成分更多; 青岛近海离岸越远(QD7— 5), 粒子折射率逐渐减小, 有机粒子的成分增加。 JZ6站位为靠近胶州湾大桥的站位点, 粒子折射率明显小于大桥两边的站位。 2014年, QD6和QD5站位在7 m以下出现无机粒子再悬浮增大的趋势。

图5

Fig.5

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	图5 2014年和2015年粒子折射率剖面分布图Fig.5 The vertical distribution of particle refractive index in 2014 and 2015

基于散射特性的粒子组成分霄表明胶州湾及青岛近海的粒子组成主要是无机颗粒物。 因此, 利用2015年海洋光学现场实验中测量的悬浮物浓度SPM和后向散射系数数据, 研究了后向散射系数与SPM浓度的关系, 如图6所示, 为基于海洋水色遥感数据的SPM浓度反演工作提供依据。 可以看出, 532 nm后向散射系数与悬浮物浓度SPM之间的线性拟合结果与幂指数拟合结果的相关性都较好(相关系数分别为0.74和0.85), 但幂指数拟合的结果优于线性拟合结果。 因此, 在胶州湾及青岛近海海域b_bp(532)与悬浮物浓度SPM的幂指数关系为

bbp(532)=0.012[SPM]1.229(10)

图6

Fig.6

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	图6 532 nm的后向散射系数与SPM浓度的关系Fig.6 The relationship between backscattering coefficient at 532 nm and SPM concentration

利用2014年8月和2015年10月在胶州湾及青岛近海进行的两次海洋光学现场实验测量的海水吸收系数a和衰减系数c, 以及后向散射系数b_b, 分析了该海域悬浮粒子的散射特性。 胶州湾内的散射系数和后向散射系数值普遍高于青岛近海; 胶州湾及青岛近海海域的粒子后向散射系数和散射系数之间存在幂指数的回归关系。 利用粒子折射率信息分析了该海域的粒子组成及其空间分布情况, 该海域的粒子折射率在1.097~1.197之间, 粒子组成以无机矿物粒子为主。 分析了后向散射系数与悬浮物浓度SPM的关系, 幂指数回归结果优于线性回归结果, 但是SPM的实测数据量较少, 后续工作将增加现场实验数据继续进行研究。