姚煥玫，龔祝清，鐘煒萍，文可，黃以，納澤林，韋毅明

（1.廣西大學資源環(huán)境與材料學院，廣西 南寧 530004；2.廣西壯族自治區(qū)海洋環(huán)境監(jiān)測中心站，廣西 北海 536000）

1 引言

海洋初級生產(chǎn)力（Ocean Primary Productivity，OPP）是海洋浮游植物進行光合作用的速率[1]，能夠直觀地表現(xiàn)海洋浮游植物的生物量，是評估海洋環(huán)境質(zhì)量的重要因子。傳統(tǒng)的OPP現(xiàn)場調(diào)查方法需要耗費大量的人力物力，成本極高[2]。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，OPP的調(diào)查方法逐漸由隨船實測過渡到遙感估算[3]。目前用于估算OPP的遙感模型眾多，第三次OPP模型比較計劃結(jié)果表明[4]：在24個估算模型中，垂向歸納模型（Vertically Generalized Productivity Model，VGPM）的估算結(jié)果最接近均值模型，說明此模型對全球海洋具有較高的適用性。由于VGPM模型的參數(shù)均可由遙感手段直接獲取，因此該模型在國內(nèi)外諸多海域中得到了廣泛應用[5]。如李曉璽等[6]使用的是中分辨率成像光譜儀（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer，MODIS）數(shù)據(jù)，基于VGPM模型估算了渤海遼東灣、萊州灣、渤海灣和秦皇島附近海域的OPP，分析其時空分布并研究了海表溫度（Sea Surface Temperature，SST）和光照強度對OPP的影響。施益強等[7]使用MODIS的月均數(shù)據(jù)應用VGPM模型反演得到了2003—2012年福建海域OPP的時空變化特征，并進一步分析了變化成因。

VGPM模型雖然已經(jīng)得到了廣泛應用，但由于模型參數(shù)較多，海洋Ⅱ類水體中不同參數(shù)的精度對模型估算結(jié)果會產(chǎn)生極大的影響[8]。Lobanova等[9]根據(jù)北大西洋站點的實測OPP，應用VGPM模型與浮游植物吸收系數(shù)對該區(qū)域的OPP進行估算，并分析了模型的參數(shù)敏感性，結(jié)果表明對VGPM模型估算誤差貢獻最大的因子為葉綠素濃度。目前研究中葉綠素a最常見的來源是MODIS的葉綠素a產(chǎn)品，但該產(chǎn)品應用在近岸Ⅱ類水體中表現(xiàn)出普遍的過高反演[10]。Ye等[11]利用VGPM模型研究了珠江口的OPP分布，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)真光層深度計算方法與實測近岸Ⅱ類水體的真光層深度有較大差別，這是因為近岸海水的溶解性物質(zhì)組成復雜，海洋Ⅱ類水體真光層深度較遠洋Ⅰ類海水更小。Kameda等[12]分析了海洋的最大光合作用速率，發(fā)現(xiàn)VGPM模型的最大光合作用速率參數(shù)沒有考慮海洋的葉綠素a濃度，而葉綠素a濃度是計算最大光合作用速率的重要參數(shù)。國內(nèi)學者李曉璽等[6]和施益強等[7]對渤海海灣及福建海域等近岸海域應用VGPM模型計算OPP的研究表明，VGPM模型應用于近岸Ⅱ類水體具有一定的可行性。但由于模型參數(shù)遙感產(chǎn)品精度的不確定性，為提高VGPM模型的估算精度，需進一步探討通過校正的遙感產(chǎn)品模型參數(shù)來提升VGPM模型估算精度。

近年來有關(guān)北部灣海域的研究主要集中在海域浮游植物群落結(jié)構(gòu)變化，如龐碧劍等[13]在2017年對北部灣枯水期、豐水期和平水期的浮游植物生物量與豐度進行了實地調(diào)查。吳易超[14]通過對北部灣海域4個航次的監(jiān)測調(diào)查了OPP的分布狀況。利用遙感手段估算北部灣近岸海域的OPP尚無文獻報道。為研究北部灣近岸海域的OPP分布，考慮各參數(shù)在Ⅱ類水體反演中的誤差，提高VGPM模型精度，本文以廣西北部灣近岸為研究區(qū)域，利用海洋水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)校正VGPM模型輸入?yún)?shù)精度，結(jié)合實測的OPP驗證并提高模型估算精度。根據(jù)校正后的模型，研究2018年廣西北部灣近岸OPP分布，并分析營養(yǎng)鹽對OPP的影響，以期為北部灣近岸OPP的準確計算以及海洋Ⅱ類水體OPP的遙感估算提供參考。

2 研究區(qū)域與方法

2.1 研究區(qū)域

廣西北部灣海域是位于中國海大陸架西北部的一個天然半封閉淺海灣，海岸線總長1 628.6 km，海域面積1.283×105km2。以北部灣海岸線為邊界，研究范圍為21°20′53″～21°54′29″N，108°4′52″～109°46′2″E，現(xiàn)場水質(zhì)監(jiān)測點位分布見圖1。

圖1 廣西北部灣近岸海域研究范圍與采樣點分布圖

2.2 數(shù)據(jù)源與處理

研究使用了現(xiàn)場的OPP實測數(shù)據(jù)、海洋水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)和MODIS數(shù)據(jù)。其中OPP實測數(shù)據(jù)用于遙感估算結(jié)果的比較和驗證，海洋水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)用于驗證和校正遙感產(chǎn)品數(shù)據(jù)精度，遙感數(shù)據(jù)用于OPP估算建模。遙感數(shù)據(jù)為SST、光合有效輻射（Photosynthetically Available Radiation，PAR）、葉綠素a濃度（Chl-a）和水體在490 nm處的漫衰減系數(shù)（Kd_490），以上數(shù)據(jù)均來自Ocean Color網(wǎng)站（https://oceancolor.gsfc.nasa.gov/）下載的MODIS L2級產(chǎn)品，空間分辨率為1 km；與遙感產(chǎn)品時間匹配的海洋水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)包括：SST、鹽度、營養(yǎng)鹽濃度和Chl-a，其中SST通過熱敏電阻法測量，鹽度由電導率及溫度計算獲取，硝酸鹽與亞硝酸鹽使用UV還原與Griess反應法測定，磷酸鹽使用磷鉬藍分光光度法測定，氨氮使用熒光鄰苯二甲醛法測定。OPP實測時間、海洋水質(zhì)監(jiān)測時間及對應的MODIS數(shù)據(jù)源如表1所示。

表1 現(xiàn)場實測時間及遙感產(chǎn)品數(shù)據(jù)源

2.3 研究方法

VGPM模型是利用1971—1994年1 698個海洋實測站點的大量OPP數(shù)據(jù)總結(jié)得到的。通過輸入SST、Chl-a、PAR和真光層深度等參數(shù)來估算OPP[15]，模型表達式為：

式（1）被Behrenfeld和Falkowski擬合后簡化為如下公式：

式中：PPeu為真光層OPP（mg C/m2）；Popt為水體最大光合作用速率（mg C·mg/（Chl-a·h））；E0為海洋表面日光合有效輻射強度（mol/m2）；Zeu表示真光層深度；Copt為最大光合作用速率所在深度的葉綠素a濃度（mg/m3），本文使用表層Chl-a代替；Dirr為光照周期，使用日出日落計算器計算當天的光照時間。Popt是一個溫度的函數(shù)，表達式為：

式中：?(T)也是SST的函數(shù)，表達式為：

VGPM模型中真光層深度根據(jù)式（5）計算得到：

式中：Kd_490為水體在490 nm處的漫衰減系數(shù)。

3 結(jié)果與分析

3.1 模型誤差分析

根據(jù)VGPM模型參數(shù)要求，提取MODIS數(shù)據(jù)中的PAR、Chl-a、Kd_490和SST數(shù)據(jù)，經(jīng)過幾何校正、研究區(qū)域裁剪和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，根據(jù)模型參數(shù)計算方法利用SST數(shù)據(jù)計算海域Popt，利用Kd_490數(shù)據(jù)計算海域Zeu，并構(gòu)建VGPM模型估算。為評估原VGPM模型估算北部灣近岸Ⅱ類水體的精度，結(jié)合2009年欽州灣實測OPP情況[16]，使用與欽州灣采樣時間匹配的MODIS數(shù)據(jù)，估算2009年1月5日、4月16日、7月14日以及11月28日OPP，與原位生產(chǎn)力測量和遙感估算數(shù)據(jù)的對比結(jié)果如圖2所示。圖2表明，應用VGPM模型對欽州灣近岸Ⅱ類水體OPP估算時表現(xiàn)出了明顯的過高估算。1月、4月、7月和11月由VGPM模型計算的欽州灣OPP結(jié)果分別高出實測平均值873.04 mg C/（m2·d）、1 008.09 mg C/（m2·d）、1 089.09 mg C/（m2·d）和1 611.40 mg C/（m2·d）。根據(jù)各個采樣點OPP對比結(jié)果，各月VGPM模型均表現(xiàn)為過高估算。因此，有必要對模型中的各參數(shù)進行校正，提高OPP遙感估算的精度。

圖2 2009年欽州灣OPP對比圖

3.2 模型參數(shù)敏感性分析

根據(jù)模型的計算結(jié)果和實測結(jié)果分析VGPM模型中各輸入?yún)?shù)的敏感性。敏感性分析結(jié)果可利用箱線圖表示。箱線圖中箱體矩形上下邊界分別為OPP結(jié)果的0.75分位數(shù)和0.25分位數(shù)，通過保持其余參數(shù)不變，改變分析參數(shù)的輸入值，分析參數(shù)變化對模型整體估算結(jié)果的影響程度。箱體矩形內(nèi)的直線為樣本的中位數(shù)，上、下直線端點分別為樣本的極大值和極小值。上、下外圈符號表示樣本的異常值。箱線圖中箱體的尺寸和上、下邊界的范圍越大，表示該參數(shù)對模型變化的貢獻越大，參數(shù)敏感性越高。對VGPM模型在2018年間的模型參數(shù)敏感性進行分析，結(jié)果如圖3所示。2009年間北部灣近岸海域Chl-a濃度均表現(xiàn)出了極高的敏感性，是模型輸入?yún)?shù)中敏感性最強的因子，其次為Zeu；SST和PAR也表現(xiàn)出了一定敏感性，但敏感性較低。Chl-a估算范圍約為350～2 480 mg C/（m2·d），是VGPM模型中參數(shù)敏感性最高的因子，因此提高Chl-a的精度對模型估算結(jié)果的精度提升最為明顯；VGPM是通過計算水柱的初級生產(chǎn)量來計算OPP分布，水柱深度或真光層深度是水柱初級生產(chǎn)量的重要組成部分，在極大程度上也影響著模型計算的結(jié)果。因此對Chl-a、SST和Zeu精確度進行進一步探討。

圖3 VGPM模型參數(shù)敏感性分析結(jié)果

3.3 模型參數(shù)校正

（1）Chl-a

Chl-a是影響VGPM模型精度最重要的模型參數(shù)，使用2017年和2018年2 a的水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)來評估MODIS Chl-a產(chǎn)品的誤差。除去云層遮擋等不可抗因素，部分區(qū)域無法獲取其遙感數(shù)據(jù)之外，統(tǒng)計分析2017年和2018年2 a間的MODIS Chl-a產(chǎn)品和實測值，比較結(jié)果如圖4所示。MODIS Chl-a與實測Chl-a整體趨勢相似，各監(jiān)測點Chl-a實測值與遙感產(chǎn)品兩者之間存在一定的相關(guān)性，但MODIS Chl-a產(chǎn)品濃度普遍偏高，這是由于MODIS Chl-a算法并不能充分用于海洋Ⅱ類水體導致的。統(tǒng)計2017年和2018年兩者的偏差發(fā)現(xiàn)，MODIS Chl-a產(chǎn)品2017年較實測值平均偏高2.01 mg/m3，2018年較實測值平均偏高4.43 mg/m3。2017年和2018年葉綠素a年平均濃度為4.15 mg/m3和4.47 mg/m3，相對誤差分別為49.92%和50.40%。葉綠素熒光是綠色植物吸收光量子從葉綠素基態(tài)躍遷至激發(fā)態(tài)時以光子的形式釋放的能量，能夠定量地體現(xiàn)海洋浮游植物的生物量[17]。Abbott等[18]和Zhao等[19]均表明海洋葉綠素濃度可依據(jù)葉綠素熒光反演獲取。為探索廣西北部灣海域葉綠素熒光與Chl-a的關(guān)系，結(jié)合2018年北部灣近岸Chl-a監(jiān)測結(jié)果，研究去除了Chl-a監(jiān)測數(shù)據(jù)中過高或過低異常值部分，通過與監(jiān)測站點原位匹配，使用ENVI 5.5提取MODIS數(shù)據(jù)中原位歸一化葉綠素熒光基線高度（Normalized Fluorescence Line Height，NFLH）數(shù)據(jù)，分析兩者相關(guān)性，結(jié)果如圖5所示。NFLH與實測Chl-a相關(guān)性分析結(jié)果的R2為0.821，表明兩者具有顯著的正相關(guān)關(guān)系，回歸方程為：

圖4 2017年和2018年MODIS Chl-a產(chǎn)品與實測值對比

圖5 NFLH與原位Chl-a相關(guān)性分析結(jié)果

統(tǒng)計2018年MODIS Chl-a數(shù)據(jù)與實測數(shù)據(jù)誤差，對比回歸計算結(jié)果與實測數(shù)據(jù)誤差發(fā)現(xiàn)：MODIS Chl-a平均誤差為5.16 mg/m3，回歸計算Chl-a平均誤差為2.48 mg/m3，表明此回歸模型能夠有效地提高2018年Chl-a數(shù)據(jù)精度。為保證回歸模型能夠應用于其他時間的Chl-a校正，使用此回歸模型進行了驗證。2017年MODIS產(chǎn)品與實測數(shù)據(jù)的平均誤差為4.15 mg/m3，基于NFLH使用回歸模型計算葉綠素濃度，統(tǒng)計結(jié)果表明Chl-a與實測數(shù)據(jù)平均誤差為2.53 mg/m3，精度驗證結(jié)果表明回歸模型對北部灣海域具有適用性。

（2）SST

SST是估算OPP的重要參數(shù)，目前最常用的計算SST的方法是通過經(jīng)驗公式進行計算。為提升SST遙感產(chǎn)品的精度，提取了2017年和2018年北部灣近岸海域MODIS SST產(chǎn)品數(shù)據(jù)和原位實測數(shù)據(jù)，對比結(jié)果如圖6所示。由對比結(jié)果可知，MODIS SST產(chǎn)品與實測結(jié)果高度吻合，具有較好的精度，因此本文對MODIS的SST產(chǎn)品不做校正。

圖6 2017和2018年MODIS SST產(chǎn)品與實測值對比

（3）Zeu

Zeu不僅是生態(tài)系統(tǒng)的水質(zhì)指標，也是VGPM模型中的重要參數(shù)。Zeu是海域水柱內(nèi)具有足夠的光照進行光合作用的深度，一般認為其邊界為光合有效輻射為表層1%的深度。因此在海洋學上，真光層深度應該由海洋表層的光合有效輻射與光合有效輻射的衰減系數(shù)（Kpar）獲取，而許多研究表明Kpar與Kd_490具有顯著的相關(guān)性，因此在VGPM模型中使用了更加容易測量的Kd_490產(chǎn)品。傳統(tǒng)的用于計算海洋Zeu的算法在海洋Ⅱ類水體會由于近岸海水的渾濁出現(xiàn)過高計算的現(xiàn)象[20]，因此本研究使用了Ye等[11]在2015年針對珠江口海洋Ⅱ類水體測量真光層深度得出的算法。該算法形式為：

3.4 參數(shù)校正前后模型估算結(jié)果對比分析

根據(jù)參數(shù)校正結(jié)果使用校正后的參數(shù)算法建立VGPM模型，估算2009年北部灣近岸海域的OPP，提取與監(jiān)測點位匹配的遙感估算結(jié)果，兩者對比如圖7所示。由圖7可知，對參數(shù)進行校正后建模計算的OPP值與實測值變化趨勢相似，且過高估計的趨勢消失，較未進行參數(shù)校正之前的模型估算結(jié)果精度出現(xiàn)了明顯的提高。進一步統(tǒng)計模型參數(shù)校正前后估算OPP結(jié)果與實測數(shù)據(jù)之間的平均誤差、平均偏差和標準差，結(jié)果如表2所示。由表2可知，各個采樣點的模型估算結(jié)果在參數(shù)校正后平均誤差、標準差和平均偏差均出現(xiàn)明顯降低，表明參數(shù)校正能夠使模型估算的精度得到明顯提高。

圖7 參數(shù)校正后2009年欽州灣OPP對比

表2 VGPM模型參數(shù)校正前后估算結(jié)果的誤差分析（單位：mg C/(m2·d)）

3.5 2018年北部灣近岸OPP季節(jié)分布

應用參數(shù)校正后的VGPM模型，估算2018年北部灣近岸海域不同季節(jié)的OPP分布，結(jié)果如圖8所示。北部灣近岸海域四季OPP變化范圍在101.27～2 161.75 mg C/（m2·d）之間，其中春季OPP范圍在101.27～991.36 mg C/（m2·d）之間，夏季OPP范圍在211.62～2 161.75 mg C/（m2·d）之間，秋季OPP范圍在301.32～1 448.74 mg C/（m2·d）之間，冬季OPP范圍在312.89～1 177.23 mg C/（m2·d）之間。時間分布上呈現(xiàn)夏季OPP最大，秋季和冬季次之，春季最小的季節(jié)特征。原因是夏季光照充足，氣候溫暖，為海洋浮游植物生長提供了充分的環(huán)境條件，冬春季受制于有限的光照和較低的海表溫度，海洋浮游植物光合作用不充分，因此OPP體現(xiàn)出了明顯的季節(jié)性特征。OPP在空間分布上基本呈現(xiàn)近岸高遠岸低的分布特征，其中欽州灣和廉州灣區(qū)域OPP較大，推測可能與港口的海洋漁業(yè)（蠔排養(yǎng)殖）排放的營養(yǎng)鹽輸入海域有關(guān)。

圖8 2018年北部灣近岸OPP空間分布（單位：mg C/（m2·d））

3.6 營養(yǎng)鹽與OPP相關(guān)關(guān)系分析

近年來北部灣水產(chǎn)養(yǎng)殖發(fā)展迅速，大量含營養(yǎng)鹽的廢水入海。海洋營養(yǎng)鹽是浮游植物生長的必要條件，外界氮磷營養(yǎng)鹽輸入會造成海域營養(yǎng)鹽結(jié)構(gòu)變化，從而影響海洋浮游植物生長。我們研究了2018年該海域在冬春季節(jié)和夏秋季節(jié)營養(yǎng)鹽與OPP的相關(guān)關(guān)系，結(jié)果見表3和表4。夏秋季節(jié)OPP與硝酸鹽、亞硝酸鹽和氨氮存在較為顯著的相關(guān)性，冬春季節(jié)OPP與海域營養(yǎng)鹽濃度未呈現(xiàn)出相關(guān)關(guān)系。根據(jù)監(jiān)測結(jié)果顯示，夏秋季時北部灣海域硝酸鹽和亞硝酸鹽濃度比冬春季節(jié)明顯偏高，說明浮游植物在夏秋季節(jié)陽光充足溫度較高時可能對于氮鹽具有較高的需求，表現(xiàn)出了北部灣海域浮游植物生長對營養(yǎng)鹽需求的季節(jié)性特征。

表3 冬春季初級生產(chǎn)力與海洋營養(yǎng)鹽的相關(guān)性分析結(jié)果

表4 夏秋季初級生產(chǎn)力與海洋營養(yǎng)鹽的相關(guān)性分析結(jié)果

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

（1）使用NFLH和實測值進行回歸分析，獲取了北部灣近岸海域Chl-a的校正模型，通過此模型能夠有效地降低MODIS Chl-a產(chǎn)品在北部灣近岸Ⅱ類水體中的過高估算誤差；

（2）使用實測數(shù)據(jù)校正了Chl-a和Zeu，參數(shù)校正后的模型計 算 發(fā) 現(xiàn)2009年1月、4月、7月和11月OPP的平均誤差、標準差和平均偏差均明顯降低，表明通過VGPM模型輸入?yún)?shù)的校正能夠有效提高模型的估算精度。

（3）利用參數(shù)校正后的模型計算2018年北部灣近岸OPP分布，結(jié)果表明2018年北部灣近岸OPP在夏季最高，秋季次之，冬春季節(jié)最低，空間上呈現(xiàn)近岸高于遠岸的趨勢；近年來北部灣海洋漁業(yè)發(fā)展迅速，大量營養(yǎng)鹽排入該海域，2018年北部灣近岸海域的浮游植物在夏季和秋季對氮鹽的需求比春季和冬季更高，對營養(yǎng)鹽需求呈現(xiàn)季節(jié)性特征。

4.2 討論

估算結(jié)果表明校正后的VGPM模型能夠有效地應用于廣西北部灣海域。VGPM模型的校正過程中，Chl-a參數(shù)利用了NFLH數(shù)據(jù)與實測Chl-a進行校正；Zeu和Popt則采用了在各個海域已經(jīng)取得一定應用成果的算法，校正后的VGPM模型在國內(nèi)近岸海域具有一定的適用性。但考慮到各個海域的Chl-a與NFLH的回歸響應可能存在差異，Zeu和Popt與海域的自然地理環(huán)境關(guān)系密切，因此，參數(shù)校正的具體算法仍需結(jié)合特定海域的實測數(shù)據(jù)進行驗證。針對環(huán)境條件對OPP的影響，本文僅僅考慮了營養(yǎng)鹽的作用，而鹽度、溶解氧和海洋風場等對海洋浮游植物群落遷移具有較大影響的環(huán)境條件也需要進一步探討[21]?？傮w來說，目前OPP的遙感估算已經(jīng)獲得了較大的發(fā)展，其估算精度卻與研究區(qū)域的特異性有較大差異，當針對具體小范圍的海域進行海洋資源開發(fā)和管理規(guī)劃時，仍需要精確的OPP分布作為決策參考，因此如何對全球各海域OPP進行精確的遙感估算仍需進一步的研究與探索。