基于MODIS的2019年中國南黃海綠潮生消過程分析

劉旭，田杰，吳彬鋒，滕駿華，何恩業

（1.國家海洋環境預報中心，北京100081；2.北京林業大學經濟管理學院，北京100083）

1 引言

綠潮通常是指由于大型綠藻（如滸苔）的過度增殖、生長和聚集而形成的一種生態災害[1]，它不僅給海洋生態環境帶來一定的影響，也給我國南黃海沿岸造成了巨大的經濟損失[2-4]。自2007年首次監測到青島滸苔綠潮規模性聚集以來[5-6]，國內外藻類學、生態學、物理海洋學以及遙感學等不同領域專家圍繞綠潮展開研究[7-8]，主要集中在滸苔災害暴發的原因[9-13]、生物學機制[14]和遙感衛星監測[15-17]等方面。

相較于傳統的現場監測調查評估方法[18]，遙感技術監測具有大范圍、全天候、多頻次和低成本的特點[5-6，19]，是監測和預判綠潮時空分布特征的有效手段[6，20]。目前，利用海洋一號衛星（HY-1C）、中分辨率成像光譜儀（MODerate resolution Imaging Spectroradiometer，MODIS）、環境一號衛星（HJ-1）、地球靜止海洋水色成像儀（Geo-stationary Ocean Color Imager，GOCI）、高分一號衛星（GF-1）、Landsat 8等光學衛星數據和合成孔徑雷達（Synthetic Aperture Radar，SAR）數據基本實現了綠潮的綜合監測[16，21-24]，其中，MODIS影像具有幅寬大、數據源穩定、光譜信息豐富和免費獲取的特點，可保障數據的連續性和綠潮的大范圍宏觀監測[22，25]。但是，MODIS數據存在空間分辨率較低（250 m）的問題，應用的歸一化植被指數法（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）存在混合像元等問題，從而導致滸苔覆蓋面積提取誤差偏高，制約了滸苔遙感監測的應用效率和綠潮災害的應急決策水平。

綠潮覆蓋面積的精細化提取逐漸成為綠潮遙感研究熱點，方法主要包括線性混合光譜模型、模糊監督分類模型和神經網絡模型等[16-17，25]，其中混合像元分解模型可有效提高精度。研究綠潮生消過程及其影響因素對于分析預判南黃海綠潮分布特征和災害預警具有重要指導意義[26-29]。本文采用線性像元分解法對2019年綠潮覆蓋面積進行提取，跟蹤監測并分析了水溫和降雨對我國南黃海滸苔規模性生長和聚集過程的影響，以期為綠潮高發區的監測預報及防災減災提供信息支撐。

2 數據與方法

2.1 研究區與數據

研究區域為南黃海海域（33°～38°N，119°～123°E），區域內主要城市為青島、日照、連云港和鹽城。遙感數據采用250 m分辨率的MODIS數據。篩選出2019年5—9月綠潮在南黃海海域生長爆發期間，云覆蓋度較低且成像條件較好的36景影像作為研究數據，對2019年綠潮演變進行動態分析[30]。水溫和降雨量數據來源于日照和呂泗浮標（10 m），時間分辨率為1 h。

2.2 數據預處理

利用ENVI（ENvironment for Visualizing Images）軟件對影像進行幾何校正、大氣校正、鑲嵌裁剪和陸地掩膜等處理（見圖1），選取影像中的1波段、6波段、8波段和26波段的反射率數據，利用多波段閾值法提取云像元，進行云掩膜處理[31]。

圖1 基于MODIS數據綠潮覆蓋面積提取流程圖

2.3 NDVI閾值法

滸苔在可見光紅光波段反射率較低，在近紅外波段反射率較高，與水體的光譜差異較為明顯[15，31]。監測方法主要包括單波段閾值法、多波段比值算法、葉綠素α濃度反演算法、圖像分類法、NDVI、歸一化藻類指數和漂浮藻類指數等方法[16，32-35]。綜合對比各算法的監測能力，NDVI對綠潮各個生長階段的監測能力均較強，這也是海洋監測技術規程推薦采用的方法[18]，因此選用NDVI法對滸苔生消演變進行監測。

NDVI算法是基于近紅外的反射峰與紅光波段葉綠素引起的強吸收谷之間的差值特征建立的植被信息提取模型，公式如下：

式中，N DV I為歸一化植被指數；R為反射率；N IR為近紅外通道；R ED為紅光通道。對于MODIS傳感器，N I R選取波段2，R ED選取波段1。

理論上，當海面ND V I＞0時，初步判定為發生綠潮。但是，MODIS遙感影像還會受到薄云和條帶噪聲的影響，在實際操作中，還需結合假彩色合成圖像進行閾值調整和判定[30]。用NDVI閾值法提取含有滸苔的像元，應用滸苔像元對光譜分解結果掩膜，與假彩色合成影像建立動態分析過程，通過動態NDVI閾值進行綠潮圖斑分割[30，36]。

3 結果與分析

3.1 綠潮信息提取結果

基于假彩色合成圖篩選出無云或少云覆蓋的36期MODIS衛星遙感影像，特別選取11期滸苔爆發階段的監測結果著重分析（見表1）。滸苔生命周期（4月下旬—9月中旬）總體可分成5個階段：初期發育期（4月下旬—5月中旬）、中期生長期（5月中旬—6月上旬）、快速生長期（6月上旬—7月上旬）、成熟白化期（7月上旬—中旬）和快速消亡期（7月中旬—9月中旬）。在遙感影像上，初期發育期表現為零星的小斑塊滸苔，中期生長期逐漸成長為小聚集性條帶狀大斑塊，快速生長期表現規模性大斑塊，成熟白化期表現為滸苔斑塊NDVI值出現高轉低的過程，快速消亡期為斑塊消失的過程。從滸苔出現到消亡的過程中，根據MODIS影像綠潮聚集區出現時間、位置、聚集形態、邊緣線及不同生長階段亮度變化等因素，結合當日海面風和海流的數值預報結果，通過人機交互識別覆蓋面積內綠潮聚集區邊緣線，將2019年綠潮分成4個波次（見表1）。圖2為綠潮的遙感反演圖。一般情況下，滸苔初期發育于江蘇鹽城附近，MODIS滸苔反演假彩圖呈現出零星小斑塊滸苔漂移；中期生長期隨著滸苔向北漂移，生物量增加并呈現出小聚集性條帶狀大斑塊特征；快速生長期滸苔生物量迅速增加，表現為規模性大斑塊（見圖2a）；成熟白化期表現為滸苔斑塊NDVI值出現高轉低的過程（見圖2b中圈2）；快速消亡期表現為斑塊消失的過程（見圖2b中圈1）。

圖2 綠潮遙感反演圖（黃色線圈為分波標記，數字表示滸苔生成波次）

表1 2019年南黃海綠潮分布動態變化表

4月下旬，首次發現零星滸苔漂浮位于江蘇鹽城外海。6月4日，遙感監測到綠潮覆蓋面積達到61 km2，分布面積約為18 000 km2，第一波滸苔分布范圍前緣位置為121o26′E，35o42′N，距離青島市和乳山市分別約90 km和100 km。根據《HY/T 217-2017綠潮預報和警報發布》標準[1]，當日覆蓋面積達到小規模綠潮水平，分布面積達到較大規模綠潮水平，因此加密監測頻率。6月15日，滸苔覆蓋面積達到較大規模綠潮水平，分布面積達到大規模綠潮水平，可發布黃色警報，并監測到新生成的第四波綠潮呈條帶狀生長分布。6月23日，覆蓋面積達到較大規模綠潮水平，分布面積達到特大規模綠潮水平，均達到本年度峰值，可發布黃色警報。

6月29日，綠潮覆蓋面積和分布面積開始逐漸縮小，第一波滸苔已未能監測到，第二波滸苔臨近海陽和乳山并有少量登陸，第四波滸苔仍處于生長階段。7月1—8日，第二波滸苔陸續登陸海陽、乳山、文登和榮成，并于7月12日開始逐漸消亡。7月1—12日，第三波滸苔陸續登陸即墨、青島、海陽和乳山，7月12日進入成熟白化階段。7月8—15日，第四波滸苔登陸日照、青島、即墨、海陽和乳山，7月12日起生長速率逐漸減弱。在MODIS影像中，滸苔登陸時斑塊亮度仍較強，因此推斷尚未到達白化成熟階段。登陸后，斑塊亮度明顯減弱，NDVI值逐漸減小，推斷進入白化成熟期和快速消亡期。8月中旬—9月中旬還有少量殘余滸苔。截止到9月中旬，在MODIS影像上仍有部分可見，但距離海岸線較遠，判斷不會再次造成綠潮災害。

從滸苔生活史過程看，初期發育期隨著水溫上升（10～15℃），滸苔開始大量萌發繁殖進入中期生長期。當達到最適宜條件時（15～20℃），滸苔進入快速生長期。當水溫高于最適宜條件范圍（25℃）時，進入成熟白化期[37-40]。除了環境條件改變外，快速生長期之后還伴隨著滸苔登陸和打撈工作的開展，也是綠潮覆蓋面積減小的主要因素[39]。

3.2 環境條件對綠潮覆蓋面積的影響

位置距鹽城較近的呂泗浮標的水溫于3月14日達到10℃，4月17日達到15℃，5月18日達到20℃。實驗室通過設置溫度梯度分析滸苔對溫度的敏感性，結果表明滸苔適宜生長水溫范圍為10～25℃，最高生長率水溫范圍為15～20℃，最適宜萌發水溫為20℃[27]，25℃以上滸苔配子/袍子不具有耐高溫性[40]。呂泗浮標4月下旬水溫達到15℃，鹽城附近有零星滸苔漂浮[40]，出現日期水溫與實驗室觀測結論較為吻合（見圖3）。因此，即便MODIS難以在早期觀測到滸苔零星漂浮，推斷呂泗浮標首個15℃對滸苔初期發育日期有一定的指導意義。

圖3 綠潮覆蓋面積與日照浮標溫度和降水量相關性分析圖

6月4日，MODIS開始觀測到大量滸苔漂浮，位置相對較近的日照浮標水溫達到17℃，處于最高生長率水溫范圍。5月15日日照浮標水溫達到15℃，6月17日達到20℃。6月15日，監測出現第四波滸苔，說明滸苔在此期間快速繁殖。6月23日，滸苔覆蓋面積達到全年最大值，水溫達到22℃。在中期成長期和快速生長期階段，MODIS監測綠潮面積變化日期水溫與實驗室觀測結論較為吻合。因此，推斷日照浮標水溫達到15℃后，有規模性綠潮出現，水溫達到20℃后，可能出現大規模爆發，達到全年最大值。6月23日后，滸苔面積開始逐漸減小，日照浮標水溫7月23日達到25℃，超過了滸苔適宜生長水溫。

對比結果表明綠潮不同階段的水溫作用差異明顯，呂泗浮標表明水溫超過15℃觸發綠潮，而日照浮標表明水溫超過15℃進入綠潮中期成長期，超過20℃可能出現最大覆蓋面積，超過25℃基本進入成熟白化期和快速消亡期。以上結論與實驗結果相近[27，40-42]，因此在MODIS監測綠潮過程中，參考水溫因素會對綠潮監測和預測具有一定的輔助作用。

營養鹽是滸苔生長的重要條件，突發的大氣降水能使表層營養鹽濃度提高，給滸苔生長提供必要的生長條件[43-44]。實驗室進行的不同營養鹽條件下滸苔生長速率的研究表明，滸苔對N的需求很高，添加Fe和Mn等微量元素可明顯促進滸苔的生長與繁殖。在2019年的綠潮監測過程中，6月5—8日存在有效降雨，總降雨量為377 mm，6月10日滸苔總覆蓋面積達到300 km2；6月13—15日，總降雨量為64 mm，6月15日滸苔總覆蓋面積達到560 km2；7月5—7日，總降雨量達到290 mm，7月5日滸苔總覆蓋面積為227 km2，7月8日滸苔總覆蓋面積為254 km2。由此可見，降水與綠潮覆蓋面積存在一定的相關性，推斷大量降水后有利于綠潮的規模形成。

4 結論與展望

本文基于250 m分辨率的MODIS衛星遙感數據，利用NDVI法提取了2019年南黃海綠潮信息，采用浮標水溫和降雨量數據，分析其對綠潮生消的影響。從綠潮發生的時間來看，2019年滸苔災害最早出現時間為4月下旬，最晚時間為9月中旬。4月底—6月初為滸苔初期發育期和中期生長期，6月初—7月初為集中爆發階段（快速生長期），滸苔的覆蓋面積、分布面積和密集度都達到最大。7月初前3波滸苔逐漸進入成熟白化期，7月中旬第四波滸苔影響逐漸減弱。8月上旬—9月中旬滸苔逐漸消亡。

從綠潮的空間分布來看，2019年滸苔首先在江蘇鹽城外海出現，此后陸續在海陽、乳山、文登、榮成、即墨、青島和日照濱海海域登陸，其中青島市在6月29日—7月15日持續有滸苔登陸。2019年遙感監測綠潮最大覆蓋面積為780 km2，最大分布面積為59 420 km2，達到大規模綠潮水平，可發布黃色警報，6月24日自然資源部北海局啟動了綠潮災害二級應急響應。

海水溫度在綠潮不同階段差異明顯，呂泗浮標顯示水溫超過15℃觸發綠潮，報道出現零星滸苔漂浮。日照浮標顯示水溫超過15℃進入綠潮中期成長期，MODIS影像開始出現綠潮規模性生長，水溫達到20℃后，綠潮可能出現最大覆蓋面積，水溫超過25℃基本進入綠潮成熟白化期和快速消亡期，綠潮覆蓋面積開始減小并且NDVI值減小。降水帶來了大量的營養鹽，且降水與綠潮覆蓋面積存在一定的相關性，大量降水后有利于綠潮的規模形成。因此，在綠潮遙感監測過程中，綜合水溫和降雨等因素有利于對綠潮的生消時間和覆蓋面積變化進行預判，從而為綠潮防災減災提供參考。

下一步工作主要集中在提高綠潮遙感精細化提取準確率的基礎上，研究環境因素對滸苔生消過程的定量關系，尤其是對不同波次滸苔生消過程的差異性影響，從而為綠潮爆發預警提供精細化信息服務。