胡连波，张亭禄

（中国海洋大学海洋技术系，山东 青岛 266110）

一种东中国海水体漫衰减系数Kd（490）的反演方法

胡连波，张亭禄

（中国海洋大学海洋技术系，山东 青岛 266110）

东中国海是典型的二类水体或者浑浊水体，海色传感器SeaWiFS和MODIS漫衰减系数Kd(490)的业务化反演算法—Mueller算法在东中国海不再适用。基于2006—2007年3个东中国海航次的现场数据和模拟数据基础上提出了一种漫衰减系数Kd（490）的反演算法，在Mueller算法基础上增加了620 nm的波段信息以反映东中国海浑浊水体的特性。该算法与3个航次的东中国海现场数据进行印证，反演相对误差为12.1%，均方根误差0.08，相关系数0.99（N=74）。结果表明该算法有效提高Mueller算法在东中国海的反演精度。

漫衰减系数；遥感反射比；东中国海；经验算法

漫衰减系数是一个重要的海洋光学参数，对海洋上层的热量传输、海洋生化过程（比如光合作用）、水下视觉、水下成像、浅海水深的反演等都有重要的意义。漫衰减系数定义为[1]：

式中：Kd(z;λ)为漫衰减系数；z为深度；Ed(z;λ)是深度 z处的向下辐照度。

对于广袤的海洋来说，获取漫衰减系数的唯一有效方式是通过星载海色传感器。目前海色传感器SeaWiFS和MODIS的Kd(490)业务化反演算法都是基于蓝绿波段的比值，适合大洋水体。东中国海是典型的浑浊水体，海色传感器Kd(490)业务化反演算法在东中国海误差较大。本文在分析东中国海现场数据的基础上，修正Kd(490)业务化反演算法，提高反演精度。

1 方法

漫衰减系数Kd（490）是海色数据的标准产品之一，其反演算法可分为经验算法和半分析算法。经验算法主要是建立Kd（490）和遥感反射比蓝绿波段比值之间的关系，模型简单易用，但缺乏明确的理论基础。Austin and Petzold率先建立了第一台海色传感器CZCS的Kd(490)和蓝绿波段离水辐亮度比值之间的经验算法[2]。Morel把叶绿素浓度作为中间变量，建立了Kd(490)与蓝绿波段遥感反射比比值之间的经验算法[3]。最近，Morel根据NASA Bio-Optical Marine Algorithm Data数据集对该算法经验参数进行了更新[4]。Mueller根据大量实测数据，对Austin and Petzold模型进行修正并作为第二代海色传感器SeaWiFS和MODIS数据处理的业务化反演算法[5]，其算法如下：

式中：nLw为归一化的离水辐亮度。半分析算法以辐射传递为理论基础，不依赖于现场数据，反演精度较高，但反演过程繁琐。Lee等通过辐射传递方程和Hydrolight数值模拟建立了Kd(490)和水体吸收系数、后向散射系数以及太阳天顶角之间的理论模型[6]，模型如下：

式中：θ0为太阳天顶角；a(490)为水体在490 nm的吸收系数；bb(490)为水体在490 nm的后向散射系数。a(490)和bb(490)可通过QAA算法解析获得[7]。

王晓梅等根据黄海、东海的现场实验统计得出了黄、东海的Kd(490)和遥感反射比之间的经验模式，但没有给出模式的经验系数[8]。唐军武等利用2003年春季黄、东海实验建立了由遥感反射比反演三要素浓度的神经网络模型,结果表明仅需555 nm、670 nm波段的遥感反射比就足以反映出近岸水体的总悬浮物信息[9]。由于670 nm的遥感反射比信号中包含了部分叶绿素荧光的影响，ENVISAT卫星上的MERIS传感器增设了一个620 nm波段专门用作悬浮物的监测。本文基于2006—2007年3个东中国海航次的现场数据提出了一种Kd（490）的反演算法。该算法在Mueller反演算法基础上增加了620 nm波段以反映东中国海浑浊水体的特性。

2 数据

采用的数据来自在东中国海的3个航次测量数据（图1所示），分别为2006年4月17—29日在黄海进行的“上层海洋－低层大气生物地球化学与物理过程耦合”春季航次（三角符号）；2006年12月31日—2007年1月17日在北黄海进行的“我国近海的综合调查与评价专项”冬季航次（圆点符号）；2007年1月21日—2月14日黄东海进行的“中国东部陆架边缘海海洋物理环境演变及其环境效应”冬季航次（方块符号）；共有74个匹配站位。

图1 三个航次站位图

2.1 漫衰减系数Kd（490）

漫衰减系数Kd（490）通过水下高光谱辐射计测量的剖面向下辐照度计算得到。实际测量中由于表面波的聚焦，船体阴影以及由于海水的波动引起测量深度带来的不确定性，不能根据公式（1）简单地从已知的两个深度的辐照度计算Kd。为了减少这些不利影响，本文采用上层水体Ed（z）的对数和深度z之间最小二乘法拟和，拟和曲线的斜率得到。

2.2 海面遥感反射比Rrs(λ)

海面遥感反射比数据由海面高光谱辐射计Hyper-TSRB测量获得。姚晴晴等讨论了3种由Hyper-TSRB数据估算海面遥感反射比的方法，其关键是获取如何计算漫衰减系数[10]。本文将采用水下高光谱辐射计实测的漫衰减系数，然后根据Lambert-Beer定律计算海表面的遥感反射比。

图2 Kd（490）和Rrs(490)/Rrs(555)比值的相关性

图3 Kd(490)和Rrs(620)的相关性

2.3 现场数据分析

图2给出了Kd(490)与Rrs(490)/Rrs(555)比值的相关性。可以看出，在清洁水体（Kd(490)小于 0.3 m-1）Rrs(490)/Rrs(555)比值随Kd(490)的增加幂指数下降；而在浑浊水体（Kd(490)大于0.3 m-1）Rrs(490)/Rrs(555)比值随 Kd(490)的增加趋于常数，从而可以解释Mueller算法在东中国海失效的原因。图3可以看出Kd(490)随Rrs(620)的增加而线性增大。

3 数值模拟

由于可匹配的现场测量数据较少，且现场测量数据不可避免地存在由于仪器、测量方法产生误差。本文根据3个航次现场测量的海洋光学数据特性，利用半分析算法[11]模拟产生东中国海海洋光学数据集。利用半分析算法的原因如下：（1）准确度高，与Hydrolight的模拟结果误差约1%[11]；（2）计算速度快；（3）已被海洋学家广泛应用。如何恰当选择和确定海水中各组分的光学特性、浓度范围和它们之间的相互关系以尽可能地反映东中国海的光学特性是进行数值模拟的关键。本文在对东中国现场数据分析和统计基础上，模拟产生东中国海海洋光学数据集。数值模拟的输入参数见表1。

表1 模拟输入参数

模拟数据集分为7个独立的叶绿素浓度，每个叶绿素浓度有200组随机的CDOM和碎屑浓度，总共1 400组模拟数据。数据集共分为两组，其中700组模拟数据用来发展算法，其余数据进行印证。图4、图5分别给出模拟数据的Kd(490)与Rrs(490)/Rrs(555)比值和Rrs(620)的相关性。可以看出模拟数据与东中国海实测数据具有类似的光学特性，说明模拟数据能够反映东中国海的水体光学特性，可以用来进行反演算法研究。

图4 模拟数据的Kd(490)与Rrs(490)/Rrs(550)的相关性

图5 模拟数据的Kd(490)和Rrs(620)相关性

4 Kd(490)反演算法建立和印证

综合现场数据和模拟数据集可以看出，Mueller反演算法在东中国海失效，而620 nm波段可以很好地反映东中国海富含悬浮物的特性。因此在Mueller的算法基础上提出如下的Kd(490)反演算法：

式中：m0～m4是常数。在清洁水体Rrs（620）基本为零，公式（6）就转换为Mueller算法。利用700组训练数据集对公式（6）进行最小二乘法拟合，得到常数m0～m4,分别为0.02,0.141,-1.54,20.4,817.2。图6给出700组印证数据集对公式（6）反演的Kd(490)的比较。可以看出，两者吻合很好，相对误差3.6%，均方根误差为0.027 8（对数形式）。此外，用3个航次的东中国海现场数据对本文提出的Kd(490)反演算法进行印证。图7给出了Mueller算法，Lee半分析算法和本文提出的反演算法的印证，相对误差分别为：51.1%，13.6%，12.1%，均方根误差分别为 0.38，0.08，0.06，相关系数分别为0.72，0.99，0.99。可以看出，Mueller算法在 Kd(490)＜0.3 时误差较小，但当Kd(490)＞0.3时Mueller算法严重低估。新算法与Lee半分析算法反演精度相当。

图6 模拟数据集对新方法的印证

5 结果和讨论

东中国海特别是沿岸水体是典型的浑浊水体或二类水体，海色传感器SeaWiFS和MODIS的Kd（490）业务化算法—Mueller算法反演的漫衰减系数Kd（490）会明显低估，不适合在东中国应用。在对2006—2007年三个东中国海航次的现场数据分析基础上，对Mueller反演算法进行修正，增加1个红光波段620 nm的信息以反映总悬浮物对漫衰减系数的影响。与现场数据的印证表明，新算法的相对误差为12.1%，均方根误差为0.06，相关系数为0.99，极大提高了Mueller算法在东中国海特别是在浑浊水体Kd（490）的反演精度。

[1]Curtis D Mobely.Light and Water,Radiative Transfer in Natural Waters[M].New York∶Elsevier,1994∶70-71.

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[3]Morel A.Optical modeling of the upper ocean in relation to its biogenous matter content[J].Journal of Geophysical Research,1988,93(10)∶749-768.

[4]Morel A,S Maritorena.Bio-optical properties of oceanic waters∶A reappraisal[J].Journal of Geophysical Research,2001,106(4)∶7163-7180.

[5]Mueller J L.SeaWiFS algorithm for the diffuse attenuation coefficient,K(490),using water-leaving radiances at 490 and 555 nm[R].NASA Goddard Space Flight Center,2000∶24-27.

[6]Lee Z P,K Du,R Arnone,et al,Penetration of solar radiation in the upper ocean∶A numerical model for oceanic and coastal waters[J].Journal of Geophysical Research,2005,110(C09019).

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[9]唐军武,等.黄东海二类水体三要素浓度反演的神经网络模型[J].高技术通讯,2004,15(3)∶83-88.

[10]姚晴晴，陈树果，张亭禄.由Hyper-TSRB数据估算海面遥感反射比的方法比较[J].海洋技术，2012,31(2)∶54-62.

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A Method to Derive the Diffuse Attenuation Coefficient Kd(490)in the East China Sea

HU Lian-bo,ZHANG Ting-lu
(Department of Ocean Technology,Ocean University of China,Qingdao Shandong 266110,China)

The East China Sea(ECS)is the typical Case II waters or turbid waters,the operational diffuse attenuation coefficients Kd(490)algorithm-Mueller algorithm of ocean color sensor SeaWiFS and MODIS would fail in the ECS.A new Kd(490)inversion algorithm was developed based on the analysis of in situ data and simulation data of three cruises during 2006 to 2007.Mueller algorithm was revised by adding a 620 nm band to reflect the characteristics of turbid waters of the ECS.The new algorithm was validated using in situ data(N=74)and the relative error,root mean square error and correlation coefficient are 12.1%,0.08 and 0.99,respectively.The results show that the algorithm could largely improve the inversion accuracy of Mueller algorithm in the ECS.

diffuse attenuation coefficients;remote sensing reflectance;East China Sea;empirical algorithm

TP79

A

1003-2029（2012）04-0060-04

2012-06-18

国家自然科学青年基金资助项目（40906087）；国家自然科学基金资助项目（41276041）

胡连波(1980-)，工程师，硕士,主要从事海洋光学与海色遥感方向研究。Email:lianbo.hu@gmail.com

book=63,ebook=143