2016, Vol. 23 
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QIU Zhongfeng
,
WANG Shengqiang
,
LU Ying
,
WU Chenying
,
YE Zhipian
,
YUE Xiaoyuan
【研究意义】水色受悬浮颗粒物的影响最为显著, 这是我国近海水体光学特性的普遍特点之一[1-2]，悬浮颗粒物在很大程度上控制着海水固有光学特性的变化，因此它在沿海水域中起着十分重要的作用[3]。除此之外，悬浮颗粒物还影响水体的光场变化，进而影响海洋的初级生产力[4]。悬浮颗粒物密度，是描述悬浮颗粒物的一个重要物理参数。了解悬浮颗粒密度的空间分布特征，对悬浮颗粒动力学过程、海洋环境控制因素以及海洋水色遥感机理与应用的深入理解具有重要意义。在悬浮颗粒物含量较高的黄渤海海域，悬浮颗粒物密度对水体生物和化学过程都起着极其重要的作用，其分布以及对固有光学特性的影响机制研究也对海洋水色遥感研究具有重要意义[5]。【前人研究进展】国外学者在悬浮颗粒物与固有光学特性的关系上已经做了大量工作。Neukermans等[6]开展了在光学性质复杂的海域中悬浮颗粒物密度对衰减系数和后向散射系数的影响研究，得到了悬浮颗粒物密度与固有光学特性的理论公式，并将悬浮颗粒物密度与平均粒径结合研究，得到了比衰减系数变化几乎全部受这两个量影响的结论；Boss等[7]研究证实了悬浮颗粒物浓度与固有光学特性之间的密切关系；Babin等[4]对于近岸和大洋水体悬浮颗粒物浓度与光散射特性的关系进行了研究探讨。Bowers等[8]证明矿物质占多数的陆架浅海中散射系数的变化主要受密度影响。同时，国内学者已经开展了关于悬浮颗粒物浓度以及水体固有光学特性的研究。刘炜等[1]利用2003年4月黄东海实验数据对中国黄东海海区的悬浮颗粒物的散射特性进行了研究；李铜基等[2]对中国近海水体的后向散射系数进行了相关研究；虞兰兰等[9]基于2006年6月以及2007年1月实测数据，对中国黄、东海的悬浮颗粒物浓度及其分布进行了研究；孙德勇等[10]主要针对内陆二类水体固有光学特性及其季节性差异进行了研究。【本研究切入点】前人多以实验室测量和理论运算为主研究悬浮颗粒物对固有光学特性的影响，而对于现场测量数据的应用以及悬浮颗粒物密度对固有光学特性的影响研究比较少。【拟解决的关键问题】利用现场测量仪器实测黄渤海水体固有光学特性(包括衰减系数、散射系数、后向散射系数、比衰减系数、比散射系数、比后向散射系数、衰减效率、散射效率和后向散射效率)，以及悬浮颗粒物浓度，同时结合其他相关参量间接计算悬浮颗粒物的密度，得到其空间分布特征并分析悬浮颗粒物密度对固有光学特性的影响。
1 材料与方法 1.1 观测站位研究区域为黄海和渤海，研究数据集由2014年11月和2015年8月两个航次的测量数据组成。航次站位分布分别如图 1所示。
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图 1 航次调查站位(a:2014年11月航次; b:2015年8月航次) Fig.1 Locations of the sampling station (a:In November 2014 voyage; b:In August 2015 voyage) |
总体积浓度VC、粒子数浓度NC均由LISST-100 X (Type C)现场激光粒度仪测量得到，LISST-100 X (Type C)根据激光的衍射原理，运用Mie散射理论，可区分32个呈对数分布的粒级并可以给出每个粒级的体积浓度[VC]i(i=1~32)。仪器得到的数据为不同粒径粒子的体积浓度，将前32列数据求和得到悬浮颗粒物总体积浓度VC。将悬浮颗粒物近似看做球体，则单位体积内所含的粒子个数由下式得：
| $V\left( D \right)=N'\left( D \right)\left( \text{ }\!\!\pi\!\!\text{ }{{D}^{3}}/6 \right),$ | (1) |
其中，V(D)为32个不同粒级粒子各自的体积浓度，D为对应的每个粒级粒径大小。
| $N\left( D \right)=N'\left( D \right)/\Delta D,$ | (2) |
△D为每个粒级的尺寸范围，N(D)为每单位尺寸、单位体积浓度所含的粒子个数(粒子数·m-3·μm-1)。具体原理及处理步骤可见仪器说明[11]。
粒子光束衰减系数cp和散射系数bp均由AC-S水体光吸收-衰减系数测量仪测得。实际操作中需要对AC-S测得的衰减系数和吸收系数的原始数据进行温度、盐度和散射校正，最终得到的水体散射系数bnw是校正后的水体衰减系数cnw与吸收系数anw的差，即
| ${{b}_{nw}}={{c}_{nw}}-{{a}_{nw}},$ | (3) |
设纯水的散射系数为bw，则悬浮颗粒物的散射系数bp为
| ${{b}_{p}}={{b}_{nw}}-{{b}_{w}}。$ | (4) |
后向散射系数bbp的测量仪器为六通道后向散射仪(HS6)。HS6在412~852 nm之间有6个波段配置，通过测量出140°处的体散射函数U(θ)然后计算得到后向散射系数[12]。HS6使用时的数据校正主要为sigma校正。假设后向散射系数为bbp，没有校正过的是bpu，校正系数为e, 则校正方法如下：
| ${{b}_{bp}}=e\cdot {{b}_{pu}}。$ | (5) |
TSM是运用LISST-100 X (Type C)结合GF/F滤膜测定得到。通过Neukermans等[6]的研究，得出ρa与TSM和VC的关系见式(6):
| ${{\rho }_{a}}=\frac{\text{TSM}}{VC}。$ | (6) |
cp和bp各自对应的比光束衰减系数cp*和比散射系数bp*分别由式(7)(8)得出:
| $c_{p}^{*}=\frac{{{c}_{p}}}{\text{TSM}},$ | (7) |
| $b_{p}^{*}=\frac{{{b}_{p}}}{\text{TSM}}。$ | (8) |
bbp对应的比后向散射系数bbp*由式(9)得出：
| $b_{bp}^{*}=\frac{{{b}_{bp}}}{\text{TSM}}。$ | (9) |
平均衰减效率Qce是由式(10)(11)推导而来，其中，AC为总粒子截面积浓度，是由LISST-100 X (Type C)粒度仪测出32个粒级的截面积浓度后求和得到的总的截面积浓度。
| ${{Q}_{ce}}=\frac{{{c}_{p}}}{AC},$ | (10) |
| $AC=\frac{3}{2D}VC,$ | (11) |
其中，粒径D由LISST-100 X (Type C)粒度仪测得。由式(10)(11)推导出式(12)(文献[12])。
| ${{Q}_{ce}}=\frac{2D{{c}_{p}}}{3VC}。$ | (12) |
同理，由式(10)(13)推导出式(14)，计算得到平均散射效率Qbe：
| ${{Q}_{be}}=\frac{{{b}_{p}}}{AC},$ | (13) |
| ${{Q}_{be}}=\frac{2D{{b}_{p}}}{3VC}。$ | (14) |
由式(10)和式(15)推导出式(16)，计算得到平均后向散射效率Qbbe
| ${{Q}_{bbe}}=\frac{{{b}_{bp}}}{AC},$ | (15) |
| ${{Q}_{bbe}}=\frac{2D{{b}_{bp}}}{3VC}。$ | (16) |
如表 1所示，2014年11月实测数据经初步处理后，各参量的变异系数整体偏高且相差较大，最大的是bp*，达到391.9%；最小的是cp，约15%。其中，TSM、ρa、VC 3个浓度量中，变化幅度最大的是TSM，变异系数达到161.3%；最小的是ρa，只有69.82%。整体来说比固有光学特性的变化幅度大于其他参量。同样，由表 2中2015年8月航次数据统计结果可见，TSM、ρa、VC 3个量中，仍是TSM变异系数最大，达到102.1%。cp、bp、bbp变异系数差距很大，变化幅度最大的bp达到了285.3%，而变化幅度最小的cp的仅为17.4%。与2014年11月航次不同的是，3个比固有光学特性中，cp*的变异系数最小，为79.49%。Qce、Qbe和Qbbe中变异系数最小的是Qce，约为42%，最大的是Qbbe，达到了127.1%。整体上该航次cp、bp、bbp的变化幅度比较大。两个航次的结果趋势上大致相同，但整体上2015年8月航次的变化幅度小于2014年11月航次。
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表 1 2014年11月航次光学参量统计结果 Table 1 Statistical parameters of data collected in the Yellow Sea and Bohai Sea in November 2014 |
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表 2 2015年8月航次光学参量统计结果 Table 2 Statistical parameters of data collected in the Yellow Sea and Bohai Sea in August 2015 |
图 2直观分析了两个航次cp、bp、bbp数值分布情况。2014年11月航次cp数值分布以18左右最多(图 2a)；数值上bp比较小，bbp最小，但二者分布皆比较均匀(图 2b和2c)。2015年8月航次cp数值分布在15左右较多，整体分布比较规律，无值处很少(图 2d)；该航次bp仍然比较小但大于bbp，二者分布比较规律，缺值区域较少(图 2e和2f)。
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图 2 2014年11月(a~c)和2015年8月(d~f)航次cp、bp、bbp的频数分布 Fig.2 Frequency distribution of cp, bp and bbp in November 2014 (a~c) and August 2015 (d~f) |
进一步分析两个航次cp*、bp*、bbp*的数值分布，结果如图 3所示：2014年11月航次cp*以12 m2/g左右为最多，整体分布比较均匀但是极差较大(图 3a)；bp*数值上比较小，多数分布在0.1左右，整体分布比较规律，缺值很少(图 3b)；bbp*最小，缺值区域较多(图 3c)；2015年8月航次cp*在3附近样本数较多，数值上小于2014年11月航次的(图 3d)；bp*和bbp*分布趋势比较规律，但是在数值上bp*要较bbp*大(图 3e和3f)。
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图 3 2014年11月(a~c)和2015年8月(d~f)航次cp*、bp*、bbp*的频数分布 Fig.3 Frequenc distribution of cp*, bp* and bbp* in November 2014 (a~c) and August 2015 (d~f) |
同理，两个航次Qce、Qbe、Qbbe的数值分布如图 4所示：2014年11月航次Qce分布比较均匀，以小于10为主(图 4a)；数值上Qbe较小，1附近较多且分布比较均匀(图 4b)；Qbbe数值上最小，分布规律而且均匀(图 4c)。2015年8月航次的Qce分布比较均匀，数值以1.5左右为主(图 4d)；Qbe比较小，多数分布在0.05以内，缺值区域较多(图 4e)；Qbbe数值上最小，多数分布在0.000 16左右，缺值区域较少，分布较均匀(图 4f)。
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图 4 2014年11月(a~c)和2015年8月(d~f)航次Qce、Qbe、Qbbe的频数分布 Fig.4 Frequency distribution of Qce, Qbe and Qbbe in November 2014(a~c) and August 2015 (d~f) |
为了直观分析比较悬浮颗粒物密度变化，图 5给出了两个航次密度的频数分布，由图 5可见，两个航次ρa整体分布都比较均匀且分布趋势相似，缺值区域较少。两个航次的数值分布区间大致相同，2014年11月航次在0.2附近的样本数比较密集，而2015年8月航次中落在0.1左右的样本数较多。
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图 5 2014年11月(a)和2015年8月(b)航次ρa的频数分布 Fig.5 Frequency distribution of ρa in November 2014(a) and August 2015(b) |
对于2014年11月航次，表层在渤海大部和黄海北部以及中部悬浮颗粒物密度比较小，黄河口及山东半岛附近增大，黄海南部密度从中间向两侧降低，两侧出现极低值(图 6a)；中层悬浮颗粒物密度除渤海和黄海中部有小片高值外，大部分海域密度比表层要低，最大值出现在黄海中部(图 6b)；底层在渤海东部、大清河附近以及山东半岛南部密度较大，其他海域较小，底层最大值出现在黄海中部，围绕最大值向四周密度降低，至黄海南部最低(图 6c)。对于2015年8月航次，表层极大值出现在大清河附近，除了黄河口附近，整个渤海密度都比较大，黄海密度较低，以黄海南部为中心向两侧密度增加(图 6d)；中层渤海密度明显小于表层，大清河附近海域以及渤海东北海域密度较大，整个中层密度最大值出现在黄海东北部和东南部小片海域，山东半岛附近及黄海中部偏西部分海域密度较大，其他海域密度均较小(图 6e)，由于数据缺失，只能得到底层黄海中部和南部海域密度分布；底层整体趋势为以黄海中部的极大值为中心向四周密度降低，盐城东侧出现极小值(图 6f)。综上可知，两个航次悬浮颗粒物密度的空间分布比较复杂，但整体趋势显示中层密度要小于表层和底层。在各层密度分布图中，黄河口附近均有密度偏小值区域，山东半岛附近有密度偏大值区域，随着深度增加该大值区域有南移并增大的趋势。
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图 6 2014年11月航次(a~c)和2015年8月航次(d~f)表、中、底3个层次密度分布 Fig.6 Density distribution of surface, middle and bottom in November 2014 (a~c) and August 2015 (d~f) |
分别利用两个航次数据做回归分析，结果如图 7所示，各量之间回归方程及决定系数见表 3。2014年11月航次有7%的cp受ρa影响，而2015年8月航次中有1%的cp受ρa影响，两年的汇总量中，有约2%的cp受ρa影响(图 7a)。2014年11月航次有约6%的bp受ρa影响，2015年8月航次有约4%的bp受ρa影响，两年的汇总量中，有约2%的bp受ρa影响(图 7b)。2014年11月航次，有11%的bbp受ρa影响，2015年8月航次中有约7%的bbp受ρa影响，两年的汇总量中，有约7%的bbp受ρa影响(图 7c)。由此可知，整体上两个航次的悬浮颗粒物密度与cp、bp、bbp的相关性都较小。
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图 7 两个航次以及两个航次汇总的ρa与cp、bp、bbp拟合 Fig.7 Density of two voyages and the summary of two voyages fitted to cp, bp and bbp |
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表 3 ρa分别与cp、bp和bbp的回归方程及决定系数 Table 3 The regression equation and correlation factor of ρa with cp, bp and bbp respectively |
密度与比固有光学特性的相关关系回归分析如图 8所示，各量之间回归方程及决定系数见表 4。2014年11月航次有51%的cp*变化受ρa影响，同样2015年8月航次中也有51%，两个航次的汇总量中，有50%的cp*变化受ρa影响(图 8a)；2014年11月航次有33%的bp*变化受ρa影响，2015年8月航次有21%，两个航次的汇总量中，有26%的bp*变化受ρa影响(图 8b)；2014年11月航次有10%的bbp*变化受ρa影响，2015年8月航次中有7%，两个航次的汇总量中，有9%的bbp*变化受ρa影响(图 8c)。综上所述，ρa与cp*的相关性较其他两个量大，整体上ρa与比固有光学特性的相关关系比较大。
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图 8 两个航次以及两个航次汇总的ρa与cp*、bp*、bbp*散点图 Fig.8 Density of two voyages and the summary of two voyages fitted to cp*, bp* and bbp* |
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表 4 ρa分别与cp*、bp*及bbp*的回归方程及决定系数 Table 4 The regression equation and correlation factor of ρa with cp*, bp* and bbp* respectively |
利用得到的数据做散点图并做回归分析，结果如图 9所示，各量之间回归方程及决定系数见表 5。2014年11月航次有6%的Qce变化受ρa影响，而2015年8月航次中只有4%，两年的汇总量中有6%的Qce变化受ρa影响(图 9a)；2014年11月航次中有10%的Qbe变化受ρa影响，而2015年8月航次有19%，两年的汇总量中有10%的Qbe变化受ρa影响(图 9b)；2014年11月航次有16%的Qbbe变化受ρa影响，而2015年8月航次中有24%，两年的汇总量中有1%的Qbbe变化受ρa影响(图 9c)。综上所述，ρa与Qbbe的相关性比其他两个量大很多，2014年11月航次ρa与Qbbe的相关性要比与Qce和Qbe两个量大，但是仍然不及ρa与比固有光学量的相关性。
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图 9 两个航次以及两个航次汇总的ρa与Qce、Qbe、Qbbe散点图 Fig.9 Density of two voyages and the summary of two voyages fitted to Qce, Qbe and Qbbe |
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表 5 ρa分别与Qce、Qbe及Qbbe的回归方程及决定系数 Table 5 The regression equation and correlation factor of ρa with Qce, Qbe and Qbbe respectively |
渤海的大清河和滦河附近密度值比较大，原因可能是滦河向渤海注入的大量泥沙产生堆积，使得近岸水深较浅，较浅的海水受风、波浪和流的影响使得水体底层运动比较活跃，易形成再悬浮，造成滦河附近底层密度高于表层。黄河口附近的密度偏小区域可能是由于黄河河口属于弱潮陆相河口，其突出特点有二：一是水少沙多、沙粗、洪枯悬殊、洪峰陡涨陡落，二是潮差相对小、海潮流速也小、海洋动力弱等[13]。由于较弱的海洋动力以及较粗的泥沙导致再悬浮不活跃，因此该区域悬浮颗粒物密度较小。山东半岛附近随着深度增加有南移趋势的密度大值区域可能是由黄海沿岸流引起的。黄海沿岸流水色浑浊，带有大量悬浮颗粒物而且具有冬强夏弱的特点。本研究采用的两个航次数据均来自秋冬季节，北风占主导地位，向南流动的黄海沿岸流增强，因此呈现上述现象及趋势。
悬浮颗粒物密度与比固有光学特性拟合所得到的P值绝大部分小于0.05，拟合效果较好，其中，悬浮颗粒物密度与cp*拟合效果最好，两个航次cp*的变化均有约51%受悬浮颗粒物密度影响，对于bp*则有20%~30%受其影响，而对于bbp*则只有不到10%受其影响。Neukermans等[6]曾将悬浮颗粒物密度与粒径结合起来，对比衰减系数和比后向散射系数变化的影响方面做了研究，研究结果显示cp*是受悬浮颗粒物密度和粒径影响最大的量，约有77%的变化受其影响，而对于bp*则只有40%~60%。黄渤海为典型的二类水体，光学特性复杂，针对这种情况，本研究将悬浮颗粒物密度分离出来做研究，单独研究其对固有光学特性的影响，在悬浮颗粒物密度对比衰减系数和比后向散射系数变化的影响方面，本研究结果与Neukermans的研究结果趋势相似。除此之外，本研究还将悬浮颗粒物密度对cp、bp、bbp，cp*、bp*、bbp*以及Qce、Qbe、Qbbe这9个固有光学特性的影响分别进行了研究，量化其对固有光学特性的影响。
4 结论本研究结合实测数据计算出黄渤海的悬浮颗粒物密度，绘制出表层、中层和底层悬浮颗粒物密度的空间分布图并进行了相关分析，研究了悬浮颗粒物密度对固有光学特性的影响。结果表明：整体来看，2014年11月航次和2015年8月航次中层的悬浮颗粒物密度比上层和底层的小；在各层分布中，黄河口附近均有密度小值区域，山东半岛附近有密度大值区域，随着深度增加该大值区域有南移趋势。悬浮颗粒物密度对比固有光学特性cp*、bp*、bbp*变化影响较大，尤其对cp*影响达到51%；对Qce、Qbe、Qbbe的变化影响一般，其中受影响最大的是Qbbe达到24%；对cp、bp、bbp变化影响较小，其中受影响最大的bbp仅有11%。
在研究黄渤海的悬浮颗粒物密度对固有光学特性的影响时，本文所研究的散射系数和后向散射系数均选取波段640 nm作为参考波长，并未对其它波段进行研究，下一步可对不同波长处的影响进行分析，量化其光谱差异性。同时，在空间分布上，本研究仅选取两个航次数据，接下来可选取长时间序列数据对空间分布进行定性研究。
致谢 感谢中国海洋大学信息科学与工程学院张亭禄老师的支持，感谢陈树果博士在野外数据观测过程中给予的帮助。| [1] |
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