崔廷偉, 張 杰, 馬 毅, 劉榮杰, 肖艷芳, 陳曉英, 韋云宏, 秦 平, 牟 冰

(1. 中山大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院,廣東省氣候變化與自然災(zāi)害研究重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣州 珠海 519082； 2. 南方海洋科學(xué)與工程廣東省實(shí)驗(yàn)室(珠海)，廣州 珠海 519080； 3. 自然資源部第一海洋研究所海洋物理與遙感研究室，山東 青島 266061； 4. 中國海洋大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，山東 青島 266100)

北冰洋被亞歐大陸和北美大陸環(huán)抱，通過挪威海、格陵蘭海和巴芬灣與大西洋相連，通過白令海峽與太平洋相通，是四大洋中最小、最淺、最冷、鹽度最低的大洋。北冰洋大陸岸線曲折，有較寬的大陸架，在亞歐大陸沿岸的邊緣海有巴倫支海、喀拉海、拉普捷夫海、東西伯利亞海和楚科奇海；北美洲沿岸的邊緣海和海灣有波弗特海、巴芬灣和格陵蘭海[1](見圖1)。

(紅色虛線的緯度為66°33′39″N。The latitude of the dashed red circle is 66°33′39″N.)

豐富的自然資源、全球變暖背景下海冰融化帶來的航運(yùn)機(jī)遇，使北冰洋成為大國角力和海洋科學(xué)研究的熱點(diǎn)區(qū)域。由于自然條件的特殊性，這里也成為了全球氣候變化的敏感區(qū)和氣候變化區(qū)域響應(yīng)研究的重點(diǎn)區(qū)域，特別是全球變化背景下的北冰洋海洋生態(tài)系統(tǒng)演變受到了廣泛關(guān)注[1]。

憑借大范圍、長時(shí)間序列、快速重復(fù)觀測的技術(shù)優(yōu)勢，衛(wèi)星遙感已成為北冰洋研究的重要技術(shù)手段，特別是業(yè)務(wù)化運(yùn)行的多顆水色衛(wèi)星，為北冰洋海洋生態(tài)系統(tǒng)研究提供了長時(shí)間序列的觀測資料，并取得了重要的科學(xué)發(fā)現(xiàn)。Arrigo和Dijken基于水色衛(wèi)星葉綠素a濃度數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn)，由于海冰融化導(dǎo)致的水域面積增加(+27%)和海表無冰覆蓋時(shí)段的延長(+45 d)，1998—2009年間北冰洋浮游植物年均凈初級(jí)生產(chǎn)力(Net Primary Productivity,NPP)增加了20%[2]?；谛l(wèi)星遙感、數(shù)值模式和現(xiàn)場觀測的最新研究，揭示了氣候變化對(duì)北冰洋浮游植物群落組成和初級(jí)生產(chǎn)力的影響[3]。

然而，由于海冰覆蓋、低光照條件等自然環(huán)境條件的特殊性，衛(wèi)星水色遙感在北冰洋的綜合觀測能力受到了一定程度的制約，限制了其在北冰洋海洋學(xué)研究中作用的發(fā)揮；此外，極區(qū)高精度衛(wèi)星水色遙感反演，還面臨著對(duì)水體光學(xué)性質(zhì)的科學(xué)認(rèn)知不充分、大太陽天頂角下的衛(wèi)星數(shù)據(jù)處理方法亟待突破、高質(zhì)量大時(shí)空覆蓋極區(qū)遙感驗(yàn)證資料獲取困難等科學(xué)和技術(shù)瓶頸的制約，這也在一定程度上影響了衛(wèi)星水色遙感技術(shù)在北冰洋海洋監(jiān)測中的應(yīng)用。

本文針對(duì)上述問題，從衛(wèi)星水色遙感資料的時(shí)空覆蓋能力、數(shù)據(jù)產(chǎn)品定量化精度及其制約因素入手，對(duì)北冰洋衛(wèi)星水色遙感的觀測能力進(jìn)行了綜合分析與評(píng)價(jià)，在此基礎(chǔ)上，凝練了提升北冰洋水色遙感觀測能力亟待突破的若干關(guān)鍵科學(xué)技術(shù)問題，以期為推動(dòng)我國北冰洋衛(wèi)星水色遙感技術(shù)的發(fā)展提供參考和借鑒。

1 北冰洋衛(wèi)星水色遙感資料的時(shí)空覆蓋能力及其限制因素分析

本節(jié)首先簡要介紹主流的水色衛(wèi)星及其可獲取的海洋學(xué)參數(shù)，然后著重分析原始衛(wèi)星影像、衛(wèi)星水色遙感產(chǎn)品在北冰洋的時(shí)空覆蓋情況及其制約因素。

1.1 主流的水色衛(wèi)星及其可獲取的海洋參數(shù)

在海洋衛(wèi)星水色遙感發(fā)展的近40年時(shí)間里，世界各國陸續(xù)發(fā)射了幾十顆用于水色遙感的衛(wèi)星。1978年，美國國家航空與航天局(National Aeronautics and Space Administration, NASA)發(fā)射的雨云衛(wèi)星上搭載了全球首個(gè)用于海洋水色觀測的遙感器——海岸帶水色掃描儀CZCS(Coastal Zone Color Scanner)，開創(chuàng)了海洋水色衛(wèi)星遙感時(shí)代[4]。1986年，CZCS停止運(yùn)行，在隨后的10年間，美、歐、印、日、韓和我國均積極推動(dòng)各自的海洋水色衛(wèi)星計(jì)劃，海洋水色遙感技術(shù)也進(jìn)入了快速發(fā)展期[5]。該時(shí)期有代表性的衛(wèi)星水色遙感器是美國的寬視場水色掃描儀SeaWiFS(Sea-Viewing Wide Field-of-View Sensor)、中分辨率成像光譜儀MODIS(Moderate-resolution imaging spectra-radiometer)和歐空局的中等分辨率成像光譜儀MERIS(Medium-spectral Resolution Imaging Spectrometer)[6-7]。2010年至今陸續(xù)投入運(yùn)行的衛(wèi)星水色遙感器主要有：韓國的GOCI[8](Geostationary Ocean Color Imager，全球首個(gè)靜止軌道水色遙感器，搭載在2010年發(fā)射的COMS衛(wèi)星上)、美國的VIIRS[9](Visible infrared Imaging Radiometer，搭載在2011和2017年發(fā)射的Suomi NPP和JPSS-1/NOAA-20衛(wèi)星上)、歐空局的OLCI[10](Ocean and Land Colour Instrument，搭載在2016和2018年發(fā)射的Sentinel-3A和Sentinel-3B衛(wèi)星上)、日本的GCOM-C SGLI(2017年發(fā)射，https://ioccg.org/)、我國HY-1C(2018年發(fā)射)和 HY-1D(2020年發(fā)射)上搭載的COCTS[11](Chinese Ocean Color and Temperature Scanner)。

衛(wèi)星水色遙感資料經(jīng)云掩模、陸地掩模、幾何校正、大氣校正等數(shù)據(jù)處理后，得到海水遙感反射率光譜數(shù)據(jù)產(chǎn)品，在此基礎(chǔ)上結(jié)合水色反演算法，可進(jìn)一步得到眾多的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，主要包括：水色組分濃度(葉綠素a濃度、懸浮顆粒物濃度、溶解有機(jī)物濃度)、水體光學(xué)參數(shù)(水體各光學(xué)組分的吸收系數(shù)、顆粒物后向散射系數(shù)、水體漫射衰減系數(shù)、真光層深度)、浮游植物和懸浮顆粒物粒徑、海水透明度、淺水區(qū)水深和底質(zhì)等，這些信息已在全球碳循環(huán)、海洋生態(tài)環(huán)境監(jiān)測、漁業(yè)資源調(diào)查、污染監(jiān)測與海岸帶綜合管理等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[4]。

1.2 原始衛(wèi)星遙感影像在北冰洋的時(shí)空覆蓋情況

北冰洋研究中采用的水色衛(wèi)星數(shù)據(jù)，主要是繞地球兩極運(yùn)行、以全球觀測為主要目標(biāo)的極軌水色衛(wèi)星獲取的[2, 12-13]。以幅寬2 300 km的MODIS數(shù)據(jù)為例，其在24 h之內(nèi)可對(duì)60°N以北區(qū)域進(jìn)行多次重復(fù)觀測(13 h可實(shí)現(xiàn)該區(qū)域的全覆蓋)；隨緯度的不同，每天重復(fù)觀測的次數(shù)在2～15次不等，其中大于70°N的海域每天可觀測6～8次，這遠(yuǎn)高于低緯度海域特別是赤道區(qū)域的水色衛(wèi)星觀測頻次(見圖2)。

圖2 MODIS衛(wèi)星24 h內(nèi)對(duì)60°N以北區(qū)域的觀測頻次

需要說明的是，上述統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中包含了夜間觀測的情形(主要是考慮到夜光遙感[14]雖然與水色遙感技術(shù)差異較大，但也是海洋光學(xué)遙感的一個(gè)重要方向，可能在未來的北冰洋遙感中發(fā)揮作用)；此外，對(duì)于圖像幅寬較窄的水色衛(wèi)星，如約1 000 km的MERIS，每天的重復(fù)觀測次數(shù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果也會(huì)有一定差別。

1.3 衛(wèi)星水色遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品在北冰洋的時(shí)空覆蓋情況

雖然原始衛(wèi)星遙感影像在北冰洋的時(shí)空覆蓋較好，但受到多種因素的影響，大量的衛(wèi)星光學(xué)觀測是無效的，即不能從中提取水色信息來制作水色遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品，由此導(dǎo)致衛(wèi)星水色遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品在北冰洋的時(shí)空覆蓋率并不高。

作為示例，圖3給出了NASA官方網(wǎng)站(https://oceancolor.gsfc.nasa.gov/)發(fā)布的2005年1～12月MODIS衛(wèi)星月平均葉綠素a濃度遙感產(chǎn)品，從中可以看出，數(shù)據(jù)產(chǎn)品空間覆蓋最好的時(shí)段是7～8月(覆蓋率為56%～62%，見圖4)，而10月至來年3月的覆蓋率不足20%，其中11月、12月和來年1月無觀測數(shù)據(jù)。

(圖中灰色為陸地，白色為由于海冰覆蓋或云霧遮擋、太陽天頂角高等原因?qū)е聼o葉綠素a濃度觀測數(shù)據(jù)產(chǎn)品的海域，下同。Grey parts are lands, and white parts are regions without valid ocean colour retrievals due to sea ice cover, and/or cloud, sea fog and high solar zenith angle. )

(紅色空心正方形為MODIS衛(wèi)星數(shù)據(jù)，藍(lán)色實(shí)心菱形為MODIS, SeaWiFS和MERIS三星融合結(jié)果。The red open squares are the MODIS results, and the blue filled diamonds are the result merged from MODIS, SeaWiFS and MERIS.)

此處的水色遙感產(chǎn)品空間覆蓋率，定義為水色產(chǎn)品所覆蓋的海域面積除以60°N以北區(qū)域內(nèi)除陸地之外的總面積。

圖5進(jìn)一步給出了北冰洋MODIS衛(wèi)星每月有效水色觀測日數(shù)(即每個(gè)像元一月之中有衛(wèi)星水色產(chǎn)品的天數(shù))的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，從圖5中可以看出，大部分海域每月的有效水色觀測日數(shù)不足5 d，只有少數(shù)區(qū)域可達(dá)每月10～15 d。

圖5 北冰洋MODIS衛(wèi)星每月有效水色觀測日數(shù)(單位：天)

制約北冰洋衛(wèi)星水色遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品時(shí)空覆蓋的主要因素有以下幾個(gè)方面：一是光照。北冰洋高緯度的特點(diǎn)，決定了其常年太陽高度較低(即太陽天頂角大)、光照弱，甚至存在極夜情形，相應(yīng)的決定了以太陽為光源的衛(wèi)星水色遙感客觀上做不到對(duì)該區(qū)域的全年有效觀測，其中70°N以北的海域每年只有約6個(gè)月的有效水色數(shù)據(jù)產(chǎn)品[15]，如圖3～5所示，11月、12月和來年1月北冰洋無水色遙感資料的主要原因就是該時(shí)段無光照， 總體來看，光照是導(dǎo)致北冰洋水色數(shù)據(jù)的空間覆蓋存在明顯季節(jié)差異性的重要因素。二是該區(qū)域多發(fā)的云/霧天氣。云霧的存在一方面將直接遮蔽其下方的海表，另一方面，由于云霧反射信號(hào)強(qiáng)，因此與其臨近的海水像元也將被掩模處理。衛(wèi)星觀測表明[16]，北冰洋云的出現(xiàn)概率存在一定的季節(jié)性差異。三是北冰洋常年存在的海冰。海冰的影響主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：一是由于海冰的阻隔，冰下的水色信息無法被衛(wèi)星遙感有效探測；二是由于冰的反射率高，其與海水的水體光學(xué)性質(zhì)反差明顯，因此海冰與海水混合的像元(甚至是海冰面積占比僅為百分之幾的像元)、與海冰臨近(幾公里范圍內(nèi))的海水像元，通常都會(huì)受到海冰的信號(hào)污染而被掩模處理，無法提取水色信息。由于海冰主要分布在高緯度海域，因此其對(duì)水色數(shù)據(jù)空間覆蓋的影響也具有一定的空間差異性；從季節(jié)上看，北半球冬季是一年之中海冰覆蓋范圍最大的季節(jié)，相應(yīng)的，該季節(jié)也是其對(duì)水色數(shù)據(jù)空間覆蓋影響最大的時(shí)段。

為了定量表征上述環(huán)境因素對(duì)衛(wèi)星水色數(shù)據(jù)空間覆蓋的影響，圖6以2005年為例，給出了各類掩模(Flags)在無效衛(wèi)星水色數(shù)據(jù)中的(空間)占比情況(即某一類掩模的像元數(shù)除以同期無效像元總數(shù))，從中可以看出，各類掩模的差異較大且均存在較為明顯的季節(jié)變化，具體來講，云霧覆蓋(見圖6中的藍(lán)色部分)的影響主要出現(xiàn)4～8月，這一時(shí)段內(nèi)研究區(qū)90%以上的無效衛(wèi)星水色數(shù)據(jù)都受到其影響；與之相反，高太陽天頂角(見圖6中的紅色部分)的影響則主要出現(xiàn)在9月至來年3月，這一時(shí)段內(nèi)90%以上的無效衛(wèi)星數(shù)據(jù)受其影響；海冰(見圖6中的綠色部分)影響最小的月份是9月，該月約50%的無效數(shù)據(jù)受其影響；與上述三種因素相比，大氣校正失效這一掩模的占比較小(小于10%)，5～8月是該類掩模影響最小的時(shí)段。

(空間占比為某一類掩模的像元數(shù)除以無效像元總數(shù)。圖中Cloud代表云霧覆蓋，High SZA代表大太陽天頂角，Sea ice為海冰覆蓋，AC failure代表大氣校正失效。注意，一個(gè)像元可能同時(shí)存在多個(gè)掩模。Spatial coverage percentage is calculated as the number of pixels with certain flag divided by the number of all the invalid pixels. The “Cloud”represents cloud or fog cover.“High SZA”refers to high solar zenith angle.“Sea ice”means sea ice cover. “AC failure”corresponds to the failure of atmosphere correction processing.Note multiple flags may exist for one single pixel.)

需要特別指出的是，北冰洋無效的衛(wèi)星水色數(shù)據(jù)通常是由多種環(huán)境條件(即掩模，flags)共同作用導(dǎo)致的，僅由某一單一的環(huán)境條件導(dǎo)致數(shù)據(jù)無效的情形不足35%(見圖7)。以6月為例(見圖7)，超過70%的無效數(shù)據(jù)同時(shí)受到了2類掩模(云和海冰，或云和高太陽天頂角)的影響，該比例在4月份最低(約30%)，在11月份最高(大于80%)。同時(shí)存在3類掩模從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)無效的情形(不包括上述的僅同時(shí)存在2類掩模的情形)也不少見，該比例在4月份最高(約60%)。這一結(jié)果凸顯了北冰洋衛(wèi)星水色遙感的復(fù)雜性，即只有同時(shí)克服多種因素的影響，才能顯著提高衛(wèi)星水色產(chǎn)品的空間覆蓋。

圖7 北冰洋無效衛(wèi)星水色數(shù)據(jù)中多類掩模并存的情形統(tǒng)計(jì)

通過多源衛(wèi)星的數(shù)據(jù)融合，可在一定程度上提高北冰洋水色遙感產(chǎn)品的空間覆蓋[17]，如圖8所示，在MODIS數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步融合MERIS、SeaWiFS的數(shù)據(jù)產(chǎn)品后，巴芬灣、喀拉海以及格陵蘭海的水色產(chǎn)品覆蓋率得到了提高；進(jìn)一步的統(tǒng)計(jì)表明，通過多星融合，可將3～10月北冰洋水色遙感數(shù)據(jù)空間覆蓋率提高7%～15%(見圖4)。目前，歐空局 (European Space Agency, ESA) GlobColour(http://hermes.acri.fr/index.php)以及NASA MEaSUREs(Making Earth System Data Records for Use in Research Environments,https://earthdata.nasa.gov/esds/competitive-programs/measures)等計(jì)劃均提供包括北冰洋在內(nèi)的全球水色遙感融合產(chǎn)品。

圖8 2005年6月MODIS衛(wèi)星葉綠素a濃度月平均產(chǎn)品(左)和在此基礎(chǔ)上融合了SeaWiFS和MERIS之后的產(chǎn)品(右)

2 北冰洋衛(wèi)星水色遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品的精度評(píng)價(jià)及其限制因素分析

本節(jié)針對(duì)主要的衛(wèi)星水色遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品，分析其在北冰洋區(qū)域的精度表現(xiàn)以及影響因素。

2.1 遙感反射率光譜

利用Wei等[18]的方法，對(duì)于北冰洋MODIS 衛(wèi)星的遙感反射率光譜數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行了評(píng)價(jià)，圖9給出了1～3月、4～6月、7～9月和10～12月平均的評(píng)價(jià)結(jié)果，圖9中量值越高(顏色越暖，如紅色區(qū)域)表示評(píng)分越高、數(shù)據(jù)質(zhì)量越好，反之則表示數(shù)據(jù)質(zhì)量較差(如藍(lán)、綠色區(qū)域)。

圖9 北冰洋MODIS遙感反射率光譜數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果

總體來看，4～6月是“高質(zhì)量數(shù)據(jù)”(評(píng)分>0.7)占有效觀測數(shù)據(jù)比重最大的時(shí)段，約82%；其次是1～3月和7～9月，均約為75%，雖然1～3月有效觀測數(shù)據(jù)的空間覆蓋較7～9月低，但其“高質(zhì)量數(shù)據(jù)”的占比并沒有等比例減少；10～12月是“高質(zhì)量數(shù)據(jù)”占比最小(57%)的時(shí)段，其有效觀測產(chǎn)品的覆蓋區(qū)域也最小。

2.2 葉綠素a濃度

基于實(shí)測數(shù)據(jù)(SeaWiFS Bio-optical Archive and Storage System, SeaBASS)，采用(3 h和3×3像元的現(xiàn)場-衛(wèi)星時(shí)空匹配窗口[19]，對(duì)主流水色衛(wèi)星的官方葉綠素a濃度產(chǎn)品進(jìn)行了精度評(píng)估。星地時(shí)空匹配數(shù)據(jù)以6和7月居多，約占75%；從年份分布來看，MODIS和MERIS的星地匹配數(shù)據(jù)以2010和2011年為主，SeaWiFS則以1998—1999年為主。

精度驗(yàn)證結(jié)果表明，MODIS、MERIS、SeaWiFS等衛(wèi)星的葉綠素a濃度產(chǎn)品均不同程度地存在低值區(qū)高估、高值區(qū)低估的問題(見圖10)，與實(shí)測值的相對(duì)偏差(中值)為82%～112%(見表1)。

表1 基于實(shí)測數(shù)據(jù)的葉綠素a濃度衛(wèi)星遙感產(chǎn)品精度評(píng)價(jià)結(jié)果

圖10 基于實(shí)測數(shù)據(jù)的衛(wèi)星葉綠素a濃度官方產(chǎn)品精度評(píng)估結(jié)果

上述標(biāo)準(zhǔn)衛(wèi)星產(chǎn)品制作所采用的葉綠素a濃度反演算法，主要是針對(duì)全球開闊大洋清潔水體發(fā)展的。與之相比，北冰洋具有較為獨(dú)特且復(fù)雜的海洋光學(xué)性質(zhì)，這是導(dǎo)致該區(qū)域葉綠素a濃度衛(wèi)星數(shù)據(jù)產(chǎn)品存在較大不確定性的主要原因。北冰洋水體光學(xué)性質(zhì)的特殊性主要表現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：一是受高緯度海域光照弱的影響，浮游植物為了吸收支撐其生長所必需的光照，藻類細(xì)胞內(nèi)的色素含量通常較高，相應(yīng)的導(dǎo)致單位色素濃度的浮游植物光吸收系數(shù)較(中低緯度海域)低，即浮游植物色素打包效應(yīng)(Package effect)顯著[20-21]，該效應(yīng)將導(dǎo)致葉綠素a濃度遙感反演結(jié)果的低估，而且在葉綠素a濃度越高的水體中，低估效應(yīng)越顯著。二是受大型河流徑流輸入的影響，北冰洋近岸海域水體中含有高濃度的溶解有機(jī)物(Colored dissolved organic matter, CDOM)，其對(duì)光的吸收作用隨波長增加呈指數(shù)衰減，與浮游植物色素的光吸收特性差別迥異[22]，CDOM的存在將導(dǎo)致基于藍(lán)綠波段比值算法的葉綠素a濃度反演結(jié)果存在高估。受上述因素的影響，當(dāng)葉綠素a濃度較低時(shí)(小于0.9 mg/m3)，反演算法主要受到CDOM的干擾，反演值高估實(shí)測值；當(dāng)葉綠素a濃度較高時(shí)，受色素打包效應(yīng)的影響，算法反演值低估實(shí)測值；只有在葉綠素a濃度處于 0.6～2 mg/m3區(qū)間時(shí)，基于全球算法[23]的衛(wèi)星反演誤差才能達(dá)到35%這一葉綠素a濃度遙感反演的指標(biāo)要求[20-21,24]。

考慮到北冰洋海水光學(xué)性質(zhì)的空間差異性，利用統(tǒng)一的算法實(shí)現(xiàn)全海域的葉綠素a濃度高精度反演難度較大，可嘗試將其細(xì)分為若干個(gè)光學(xué)性質(zhì)不同的子區(qū)域(Bio-optical provinces)并發(fā)展適用于每個(gè)子區(qū)域的反演算法。Lewis等[24]將北冰洋劃分為3類子區(qū)域，分別為高營養(yǎng)水體向陸架對(duì)流混合的子區(qū)域(該區(qū)域占北冰洋陸架凈初級(jí)生產(chǎn)力NPP的32%～78%)、陸源CDOM輸入最多的子區(qū)域、低葉綠素a濃度的子區(qū)域；并根據(jù)Rrs藍(lán)綠波段比值的大小將北冰洋的11個(gè)海區(qū)歸入上述子區(qū)域；初步研究結(jié)果表明，利用其發(fā)展的OC3L算法可以較好地反演其中一個(gè)子區(qū)域(Inflow shelves)的葉綠素a濃度，而對(duì)于另2個(gè)子區(qū)域還需要發(fā)展有針對(duì)性的反演算法。

2.3 溶解有機(jī)物

溶解有機(jī)物(CDOM)是北冰洋主要的海洋光學(xué)組分，它對(duì)光的吸收作用隨波長的增加呈指數(shù)衰減，其濃度通常以其在藍(lán)光波段(443 nm)的吸收系數(shù)來表征。除了其對(duì)海洋光學(xué)性質(zhì)的影響外，CDOM受關(guān)注的原因還在于，在受河流影響的海域，通常都存在著CDOM與溶解有機(jī)碳(DOC)的強(qiáng)相關(guān)關(guān)系，這為基于衛(wèi)星遙感的DOC反演提供了一種可行的途徑[25]。

研究表明[26]，由衛(wèi)星數(shù)據(jù)和區(qū)域性的半分析算法[27]反演的北冰洋CDOM吸收系數(shù)與現(xiàn)場觀測資料的平均相對(duì)誤差為12%，均方根誤差為0.3 m-1；對(duì)于北冰洋受河流影響的沿岸區(qū)域，DOC與CDOM相關(guān)顯著(R2> 0.94)，借此可由衛(wèi)星反演的CDOM進(jìn)一步得到受河流影響的北冰洋沿岸表層水體中的DOC含量，不確定性為28%。

2.4 初級(jí)生產(chǎn)力

對(duì)于全球海洋碳循環(huán)的估計(jì)是海洋水色衛(wèi)星的主要科學(xué)目標(biāo)。為此，已發(fā)展了復(fù)雜程度不一、輸入?yún)?shù)各異的多種海洋初級(jí)生產(chǎn)力遙感估算模型，并開展了多輪模型精度評(píng)價(jià)與對(duì)比研究[28-30]。初步研究結(jié)果表明，50%以上的模型反演誤差是由輸入變量的不確定性導(dǎo)致的，近岸海域模型精度低(NPP被高估)，大洋水體反演值與觀測值接近(但略微低估)。

針對(duì)北冰洋海域，Lee等[31]開展了32種凈初級(jí)生產(chǎn)力(NPP)遙感反演模型的對(duì)比研究，他們發(fā)現(xiàn)：①模型對(duì)海表葉綠素a濃度最敏感，而對(duì)光合有效輻射(PAR)、海表溫度(SST)等參數(shù)不敏感。②對(duì)于低生產(chǎn)力的季節(jié)和深海區(qū)域，模型表現(xiàn)較好。③深度分辨的模型與實(shí)測數(shù)據(jù)的相關(guān)性較其他模型好，但是高估實(shí)測值的程度仍較大。④當(dāng)水體不存在次表層葉綠素a濃度極大值(Subsurface chlorophyll maximum, SCM)時(shí)，模型表現(xiàn)普遍較好。⑤模型對(duì)于NPP的高估可部分地被忽略SCM導(dǎo)致的低估所抵消。⑥大部分模型在使用北冰洋區(qū)域化的參數(shù)作為輸入時(shí)表現(xiàn)較好。因此，對(duì)于北冰洋的NPP反演，建議進(jìn)行仔細(xì)的參數(shù)區(qū)域性調(diào)整。

作為示例，圖11給出了基于廣泛采用的VGPM(Vertically generalized production model)模型[32-33]估算的2005年3～10月北冰洋初級(jí)生產(chǎn)力空間分布(11月至來年2月水色數(shù)據(jù)的空間覆蓋低，故結(jié)果未給出)，從中可以看出，高值區(qū)主要分別于巴倫支海、格陵蘭海等海域，5～8月是一年之中初級(jí)生產(chǎn)力較高的時(shí)段。

圖11 衛(wèi)星遙感估算的2005年3～10月北冰洋初級(jí)生產(chǎn)力

當(dāng)前，北冰洋初級(jí)生產(chǎn)力遙感反演結(jié)果存在顯著的高估或低估，主要的原因有以下幾個(gè)方面：一是作為模型輸入的葉綠素a濃度衛(wèi)星遙感反演值存在不確定性，并傳遞到NPP結(jié)果之中；對(duì)于北冰洋來說，徑流輸入的CDOM以及顆粒物導(dǎo)致的水體光學(xué)性質(zhì)變異是影響葉綠素a濃度反演精度的主要因素。二是北冰洋葉綠素a濃度的垂向分布普遍存在次表層最大值[12,34]，而且與低緯度海域不同的是[35]，北冰洋的SCM具有顆粒碳和初級(jí)生產(chǎn)力的極大值[34]。由于衛(wèi)星水色遙感接收的離水輻射信號(hào)主要來自于第一光學(xué)深度(Z90=1/Kd, 是真光層深度的1/4.6)，更深水層的信息遙感難以準(zhǔn)確分辨，因此忽略葉綠素a濃度的垂直結(jié)構(gòu)(即SCM的存在)將導(dǎo)致衛(wèi)星估算的水柱初級(jí)生產(chǎn)力存在較大的不確定性。雖然有研究指出，由此引入的誤差有可能會(huì)被海表葉綠素a濃度衛(wèi)星遙感結(jié)果的高估所部分地抵消[12]，但也有可能導(dǎo)致模型精度的季節(jié)差異性，例如對(duì)于水柱垂向均勻的春季和初夏，衛(wèi)星估算的NPP較為可靠，而到了夏季和早秋水體SCM形成時(shí)模型反演值則存在低估[15]；還有的研究認(rèn)為，考慮SCM時(shí)全北冰洋的NPP將翻倍[36]。三是模型中的藻類光合作用參數(shù)設(shè)置。北冰洋所具有的低光照、低溫等極端環(huán)境可能會(huì)對(duì)浮游植物的光合作用產(chǎn)生影響[37]，而目前模型中并未對(duì)其予以充分考慮。四是精度驗(yàn)證不充分，一方面缺乏時(shí)空覆蓋較為均勻的現(xiàn)場觀測資料來驗(yàn)證NPP遙感結(jié)果，另一方面對(duì)于模型輸入?yún)?shù)的精度評(píng)估也未充分開展[15]。

最后需要指出的是，在海冰覆蓋下的區(qū)域，冰下藻類對(duì)于北冰洋初級(jí)生產(chǎn)力的貢獻(xiàn)[38-39]目前仍難以利用衛(wèi)星遙感資料進(jìn)行探測，這客觀上將導(dǎo)致衛(wèi)星遙感估算的海洋初級(jí)生產(chǎn)力存在低估。

3 提高北冰洋水色遙感觀測能力需突破的關(guān)鍵技術(shù)

盡管衛(wèi)星水色遙感在北冰洋的觀測能力面臨著諸多的局限性和制約因素，但是憑借其長時(shí)間序列、大范圍重復(fù)觀測的技術(shù)優(yōu)勢，水色遙感對(duì)于北冰洋海洋生態(tài)系統(tǒng)和海洋生物地球化學(xué)通量的研究來說仍是至關(guān)重要、不可或缺的技術(shù)手段。為更好地發(fā)揮衛(wèi)星水色遙感的作用，應(yīng)著力突破以下關(guān)鍵技術(shù)。

3.1 高緯度海域衛(wèi)星水色遙感資料的高精度處理方法

低太陽高度角是極區(qū)的典型情形，這也是高緯度海域水色衛(wèi)星大氣校正處理的一個(gè)難題，該情形下衛(wèi)星遙感器接收到的大氣信號(hào)更強(qiáng)，因此一個(gè)小的大氣校正誤差就將導(dǎo)致水體光譜計(jì)算結(jié)果的較大誤差。

傳統(tǒng)的大氣校正方法所使用的查找表是基于大氣平行平面假設(shè)的輻射傳輸模擬得到的，有別于真實(shí)的大氣球面分布，而由此導(dǎo)致的誤差在太陽高度低的時(shí)候尤為明顯，因此業(yè)務(wù)化的大氣校正算法只對(duì)太陽高度大于20°的觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以保證水色數(shù)據(jù)產(chǎn)品的質(zhì)量。

如果能通過算法的改進(jìn)突破上述限制，將太陽高度角的下限進(jìn)一步降低(如16°)，則北冰洋的水色產(chǎn)品時(shí)空覆蓋可得以提高[13]。因此，有必要發(fā)展適合于高緯度海域低太陽高度角的衛(wèi)星水色遙感資料大氣校正方法。

此外，發(fā)生在海冰邊緣的春季藻華對(duì)于北冰洋海洋生態(tài)系統(tǒng)來說具有潛在的重要性[37]，而海冰的存在會(huì)對(duì)其周邊海域的水色信號(hào)產(chǎn)生干擾，對(duì)北冰洋春季藻華的遙感探測造成不利影響。因此，需要發(fā)展更為有效的水色衛(wèi)星資料海冰干擾辨識(shí)與抑制方法，得到更準(zhǔn)確的北冰洋春季藻華信息。

3.2 基于北冰洋水體光學(xué)特性的高精度區(qū)域性水色反演模型

受到河流徑流特別是陸源CDOM輸入的影響，北冰洋水色光學(xué)性質(zhì)較為復(fù)雜，且具有明顯的空間差異性；此外，受到高緯度海域低光照的影響，這里的浮游植物色素光吸收性質(zhì)(色素打包效應(yīng))也與清潔大洋水體具有明顯差異。受上述因素影響，目前的北冰洋葉綠素a濃度反演算法精度還有待提高，未來的算法研究應(yīng)重點(diǎn)針對(duì)北冰洋高CDOM含量、強(qiáng)色素打包效應(yīng)特點(diǎn)，發(fā)展適用于北冰洋不同生物光學(xué)分區(qū)的反演算法，特別是區(qū)域性的半分析算法[40-43]。

此外，應(yīng)發(fā)展充分考慮極區(qū)浮游植物光合作用特點(diǎn)、葉綠素a濃度垂直分布特征的初級(jí)生產(chǎn)力估算模型，建立適用于極區(qū)的浮游植物功能群(Phytoplankton functional types，PFTs)遙感探測模型，為北冰洋浮游植物群落在海洋生物地球化學(xué)循環(huán)中的作用研究提供信息。在上述模型算法的研究中，尤其應(yīng)注重模型的精度驗(yàn)證以及針對(duì)自主海洋衛(wèi)星數(shù)據(jù)開展研究。

3.3 多星協(xié)同的水色觀測技術(shù)

云霧干擾是制約北冰洋水色遙感資料時(shí)空覆蓋的重要因素[13]，多顆極軌衛(wèi)星的協(xié)同觀測可在一定程度上抑制云霧干擾、提高有效水色觀測的概率[17,44]。為此，需要發(fā)展多星協(xié)同的水色遙感觀測方法，重點(diǎn)突破多源衛(wèi)星水色遙感數(shù)據(jù)的一致性評(píng)價(jià)與偏差消除技術(shù)、多星融合產(chǎn)品制作技術(shù)，研發(fā)多星協(xié)同觀測的新型數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

該技術(shù)的發(fā)展還可在一定程度上克服單一衛(wèi)星工作壽命有限所帶來的數(shù)據(jù)不連續(xù)問題，利用多星“接力”的方式，構(gòu)建幾十年尺度的長時(shí)間序列的衛(wèi)星遙感觀測資料[45]，服務(wù)于北冰洋生態(tài)系統(tǒng)的長期演變及氣候變化響應(yīng)研究。

3.4 協(xié)同衛(wèi)星遙感與無人移動(dòng)觀測的北冰洋環(huán)境監(jiān)測技術(shù)

大范圍的冰下浮游植物藻華是北冰洋重要的生態(tài)現(xiàn)象[39]，但目前的衛(wèi)星水色遙感技術(shù)尚無法直接對(duì)其進(jìn)行探測。未來需要綜合利用glider、Argo的水下(剖面)觀測信息，通過與衛(wèi)星數(shù)據(jù)的互補(bǔ)與協(xié)同(如估算海冰的光透過率)，發(fā)展北冰洋冰下藻華的立體綜合觀測技術(shù)，確定冰下藻華的范圍以及對(duì)北冰洋初級(jí)生產(chǎn)力的貢獻(xiàn)。

針對(duì)北冰洋環(huán)境特點(diǎn)和監(jiān)測需求，發(fā)展適合極區(qū)低溫、低光照環(huán)境的長航時(shí)無人機(jī)水色遙感觀測技術(shù)、基于Waveglider等新型無人移動(dòng)平臺(tái)的水色現(xiàn)場觀測技術(shù)，建立面向北冰洋特定海洋過程和現(xiàn)象的星-機(jī)-船組網(wǎng)協(xié)同觀測技術(shù)。

3.5 北冰洋海洋光學(xué)性質(zhì)的時(shí)空差異性與參數(shù)化模型

水色遙感技術(shù)的發(fā)展需要深入理解和掌握北冰洋海洋光學(xué)性質(zhì)(包括光學(xué)參數(shù)的空間分布與季節(jié)差異特征，以及光場二向性等)，并建立相應(yīng)的參數(shù)化模型。但目前相關(guān)研究還存在明顯不足，主要瓶頸在于海洋光學(xué)觀測的時(shí)空覆蓋和數(shù)據(jù)量嚴(yán)重不足[46]。未來，應(yīng)結(jié)合“雪龍?zhí)綐O”等重大工程，充分利用北極科考航次資源，挖掘志愿船資源，積極參與國際合作，探索浮標(biāo)、glider等新型光學(xué)觀測技術(shù)，加強(qiáng)海洋光學(xué)現(xiàn)場觀測資料的獲取和積累。

4 結(jié)語與展望

衛(wèi)星水色遙感是研究北冰洋海洋生態(tài)系統(tǒng)及其氣候變化響應(yīng)的重要技術(shù)手段，其空間覆蓋和定量化水平存在較大的提升空間。

從北冰洋衛(wèi)星水色遙感的產(chǎn)品空間覆蓋來看，由于受到海冰、云霧和低光照等因素的顯著影響，該區(qū)域的遙感產(chǎn)品空間覆蓋率并不理想，每年10月至來年3月不足20%，7～8月是一年之中最好的時(shí)段，可達(dá)約56%～62%；多星融合可在一定程度上提高水色產(chǎn)品的空間覆蓋率。

從北冰洋衛(wèi)星水色遙感產(chǎn)品的精度來看：①4～6月是遙感反射率產(chǎn)品精度最高的時(shí)段，高質(zhì)量數(shù)據(jù)的占比可達(dá)82%，1～3月和7～9月均約為75%，10～12月僅為57%。②MODIS、MERIS、SeaWiFS等衛(wèi)星的葉綠素a濃度產(chǎn)品均不同程度地存在低值區(qū)高估、高值區(qū)低估的問題，相對(duì)誤差為82%～112%。③基于區(qū)域性半分析算法的北冰洋CDOM反演精度較高(相對(duì)誤差為12%)。④初級(jí)生產(chǎn)力遙感估算結(jié)果存在較大不確定性，模型參數(shù)的區(qū)域性調(diào)整是下一步的工作重點(diǎn)。

未來，提高北冰洋水色遙感觀測能力，應(yīng)重點(diǎn)突破以下關(guān)鍵技術(shù)：①高緯度海域衛(wèi)星水色遙感資料的高精度處理方法。②基于北冰洋水體光學(xué)特性的高精度區(qū)域性水色反演模型。③多星協(xié)同的北冰洋水色觀測技術(shù)。④協(xié)同衛(wèi)星遙感與無人移動(dòng)觀測的北冰洋環(huán)境監(jiān)測技術(shù)。⑤北冰洋海洋光學(xué)性質(zhì)的參數(shù)化模型構(gòu)建。

致謝：感謝NASA提供MODIS、SeaWiFS數(shù)據(jù)，ESA提供MERIS數(shù)據(jù)。