基于GOCI的輻射沙脊群海表流場遙感分析

金宇豪

（1.中山大學 地理科學與規劃學院，廣東 廣州 510275）

3S 技術應用

基于GOCI的輻射沙脊群海表流場遙感分析

金宇豪1

（1.中山大學 地理科學與規劃學院，廣東 廣州 510275）

針對江蘇沿海尤其是輻射沙脊群海域水沙動力環境復雜，難以實時更新實地海洋流場調查數據的問題，根據2014年1 月韓國高分遙感影像GOCI與現場同步潮汐數據資料，運用最大交叉相關系數法，遙感模擬分析了輻射沙脊群海表瞬時流場。結果表明，在輻射沙脊群海域瓊港-洋口港一帶，近岸海流場變化明顯，海流自沿岸灘涂帶流向外海；同時遠岸瞬時流場的渦旋及流場瞬時方向變化亦較清晰。通過遙感分析法觀測海表流場，在一定程度上解決了基礎資料更新難的問題，實現了實時檢測輻射沙脊群海表流場變化的目的。

海表流場；遙感分析；MCC法；輻射沙脊群

南黃海輻射沙脊群海域規模龐大﹑水沙動力環境復雜，在現有技術條件下，難以實現實時更新實地海洋流場調查數據?，F有的實測資料已無法滿足對輻射沙脊群進行科學研究﹑工程建設和環境保護的需求，嚴重制約了江蘇沿海開發的進度[1]。因此，利用遙感分析法，并結合數學建模方法獲取輻射沙脊群海表流場信息，對科學研究及沿海開發至關重要。關于南黃海海表流場的變化，曾有多種不同的觀點。Yanagi T[2-3]等根據其診斷模型的結果認為，冬季南黃海流場存在一個上下方向一致的順時針環流。Takahashi S[4]等采用一個風作用下的簡化地形模型進行研究，結果表明在冬季風作用下將在黃海西側產生逆時針環流，在東側產生順時針環流，兩個環流結構都以陸架波的形式傳播，順時針環流將在南黃海占據主導地位。Lee S H[5]等對南黃海表層潮流場進行了模擬，得到輻射沙脊群表層潮流向北的結論。LIU G[6]等對南黃海M2分潮進行了研究，得出蘇北沿岸夏季潮余流為東北向的結論。

高分海洋遙感技術是近年來新興的探測技術。韓國的第一顆地球靜止軌道海洋水色衛星GOCI具有高時間分辨率﹑全天候﹑大范圍的連續觀測能力，其在南黃海水動力環境﹑海表流場監測中具有其他傳統傳感器無法比擬的優勢。本文基于2014年1月GOCI衛星遙感數據和同步海域潮汐資料，運用數學模型計算并分析了南黃海輻射沙脊群表層流場的特征。

1 研究區與數據來源

1.1 研究區概況

南黃海是東中國海的重要組成部分，南連東海寬闊海域，為太平洋海表潮波入口；北接北黃海和渤海，為口袋型海灣[7]。黃海北﹑南連接成“呂”字形海灣，平均水深為44 m，總面積為4.2×105km2。輻射沙脊群海域是南黃海的一部分，分布于蘇北海岸帶外側﹑黃海南部陸架海域，范圍從射陽港一帶以南到長江口一帶以北的蒿枝港：南北范圍介于32°00'N～33°48'N之間，長度為199.6 km；東西范圍介于120°40'E～122°10'E之間，寬度為140 km[8]。

1.2 遙感數據

輻射沙脊群海表流場分析的遙感數據選用2014年1月韓國GOCI衛星遙感數據，以實時高時間分辨率遙感影像為主[9]。遙感數據質量較好，影像色調充實，云量較少，空間信息非常清晰。GOCI影像是由COMS傳感器獲取，其軌道為地球靜止同步軌道，運行周期為23 h 56 min 4 s。GOCI具有高時間分辨率，時間分辨率為1 h，地面像元分辨率為500 m。

遙感影像數據預處理，主要包括幾何配準﹑圖像增強等，用以提高遙感影像質量，減少誤差因素對數據的影響。

1.3 實測潮汐數據

輻射沙脊群潮汐數據選用兩組江蘇沿海環境監測站洋口港實測潮汐數據：一組為2014年1月1日潮高值，另一組為2014年1月2日潮高值，數據采樣間隔為1 h，與遙感影像時間分辨率相吻合，數據質量已得到驗證（見表1）。

表1 輻射沙脊群洋口港實測潮汐數據

2 研究方法與結果

2.1 流場示蹤水團追蹤方法

本文通過最大交叉相關系數（MCC）法建立模型，在高時間分辨率遙感影像中追蹤輻射沙脊群海表流場水團位移的情況[10]。MCC法[11]，即選取10 像素×10 像素的示蹤水團，在40像素×40像素的目標影像模塊中，進行逐一搜索匹配，并計算MCC值。設MCC系數R(m,n)為：

式中，f (i, j)為示蹤水團模塊的DN值；(i, j)為示蹤水團模塊的行列號；(m,n)為行列變量位移變化。

本文對示蹤水團的追蹤，主要是對輻射沙脊群海域懸浮泥沙水團移動變化情況的跟蹤，即按照模板窗口大小將大面積示蹤水團逐一細化，并在搜索窗口中對照追蹤定位的過程。本文所選用的template-window模塊的像素大小為10×10，search-window模塊的像素大小為40×40，即在search-window中通過MCC系數尋找到相關性最高且具有相同模板尺寸的templatewindow，如圖1所示。基于上述理論，對研究區海洋表面流場水團進行逐一追蹤，以獲得研究區域完整的海洋表面流場瞬時流向情況。

圖1 MCC法定位海流位移示例（9:00～11:00）

通過MCC法遙感追蹤示蹤水團的優勢在于，可精確地從微觀上定位水團下一時刻的具體流向情況；在計算海流場流速時，因MCC法能更好地考慮微觀水團的位移變化，消除誤差，所以其對移動水團的計算誤差相對較小。

2.2 海表流場分析結果

輻射沙脊群海表流場反演分析分別選取2014年1月1日上午及下午兩個研究時間段，處理范圍為121°E～122°E，32°N～33°N，以該時刻示蹤水團在下一相鄰序列遙感中得到的最大相關示蹤水團的追蹤方向為流場流向。圖2﹑3 分別為未作任何條件約束情況下上午時和下午時MCC相關系數流場反演結果，用以反映冬季表層流場情況。由圖2可知，輻射沙脊群瓊港-洋口港一帶，近岸上午時流場變化明顯，呈顯著落潮趨勢，海流自沿岸灘涂帶流向外海，且遠岸上午時海表流場的渦旋趨勢較清晰。由圖3可知，洋口港一帶，近岸下午時流場變化呈漲潮趨勢，海流自外海流向沿岸輻射沙脊群灘涂帶；遠岸下午時海表流場的渦旋變化呈順時針趨勢，比上午時流場流向更加明顯。由冬季南黃海輻射沙脊群海表流場可以看出，近岸潮汐上午時和下午時分別成落潮和漲潮趨勢，反演結果較清晰，遠岸海流呈渦旋趨勢，與實測潮汐規律基本吻合。

圖2 輻射沙脊群上午時海表流場圖

圖3 輻射沙脊群下午時海表流場圖

3 研究結果分析

3.1 對比分析表層流場

本文選取輻射沙脊群海域上午時和下午時海表流場反演結果，對比分析當MCC系數臨界值為0.6和0.8時，表層流場的海流流向情況。

從圖4可以看出，對于上午時流場，當Rmcc>0.6時（圖 4a），近岸海表流場中不合理的瞬時海流流向基本被消除，而遠岸海表流場海流整合篩選情況較少，部分不合理海流分布并未消除；當Rmcc>0.8時（圖4b），遠岸海表流場中不合理的瞬時海流流向亦被完全篩去，同時獲得了近海和遠岸完整合理的海表流場。對于下午時流場，當Rmcc>0.6時（圖4c），近岸海表流場呈清晰落潮趨勢，不合理流場影響較小，而遠岸海表流場海流呈順時針趨勢，不合理海流分布未得到較好的整合篩選；當Rmcc>0.8時（圖4d），遠岸海表流場海流流向清晰，基本已去除不合理流場干擾，獲得較為準確的海表流場分析結果。

圖4 海表流場系數控制結果圖

3.2 漂流的分布

輻射沙脊群長時間連續海表流場情況可通過在該海域放置漂流浮標進行探究，圖5為2013年12月14 日～2014年1月10日的輻射沙脊群漂流實驗，記錄了漂流浮標經過竹根沙﹑苦水洋﹑黃沙洋﹑蔣家沙﹑太陽沙﹑爛沙洋﹑草米樹洋的連續漂流軌跡，并結合期間GOCI影像，對比分析了實驗區模擬情況。漂流軌跡表明，輻射沙脊群海表流場漂流特征為自北向南全局性漂移，與輻射沙脊群受蘇北沿岸海流影響的預知條件吻合。其中，海表流場南部爛沙洋為典型旋轉流，流速最強；北部草米樹洋為往復流，流速較小。此外，輻射沙脊群海域海表流場遠岸爛沙洋一帶為典型旋轉流，亦與流場遙感分析結果吻合。因此，南黃海輻射沙脊群漂流浮標實測數據清楚地反映了該時段流場變化的特點，可從宏觀上驗證輻射沙脊群海表流場的遙感分析結果。

圖5 研究區漂流軌跡

4 結 語

通過研究，本文得到以下結論：①將遙感技術與MCC法相結合對海表流場進行模擬與分析是切實可行的。本文綜合運用遙感技術﹑MCC法，得出南黃海輻射沙脊群海表流場的瞬時運動趨勢；并通過海流場漂流浮標實測數據﹑潮汐實測數據驗證了輻射沙脊群海流場瞬時運動情況的準確性。②通過遙感分析可知，冬季輻射沙脊群瓊港-洋口港一帶，近岸海流場變化明顯，上午時呈顯著落潮趨勢，海流自沿岸灘涂帶流向外海，下午時呈漲潮趨勢，海流沿灘涂帶流出；與此同時，遠岸瞬時流場的渦旋及流場瞬時方向變化亦較清晰，呈順時針趨勢。

[1] 江蘇省908專項辦公室.江蘇金海海洋綜合調查與評價總報告[R].北京:科學出版社,2012:337

[2] Yanagi T. Fundamental Study on the Tidal Residual Circulation, II[J]. Journal of Oceanography,1976,32(5):199-208

[3] Yanagi T, Takahashi S. Seasonal Variation of Circulations in the East China Sea and the Yellow Sea[J]. Journal of Oceanography,1993,49(5):503-520

[4] Takahashi S, Isoda Y, Yanagi T. A Numerical Study on the Formation and Variation of a Clockwisecirculation During Winter in the Yellow Sea[J]. Journal of Oceanography,1995,51(1):83-98

[5] Lee S H, Beardsley R C. Influence of Stratification on Residual Tidal Currents in the Yellow Sea[J]. Journal of Geophysical Research Atmospheres,1999,1 041(C7):15 679-15 702

[6] LIU G, WANG H, SUN S, et al. Numerical Study on the Velocity Structure Around Tidal Fronts in the Yellow Sea[J]. Advances in Atmospheric Sciences,2003,20(3):453-460

[7] 張長寬.江蘇省近海海洋環境資源基本現狀[M].北京:海洋出版社,2013:333-340

[8] 王穎.黃海陸架輻射沙脊群[M].北京:中國環境科學出版社,2002:119-228

[9] WANG M, Ahn J H, JIANG L, et al. Ocean Color Products from the Korean Geostationary Ocean Color Imager (GOCI)[J]. Optics Express,2013,21(3):3 835

[10] 項二玲.關于水環境監測實驗質量分析[J].環境與生活, 2014(14):70

[11] 楊耀中,馮衛兵.大范圍波浪傳播數學模型[J].水道港口, 2010,31(2):83-89

P237

B

1672-4623（2017）09-0037-04

10.3969/j.issn.1672-4623.2017.09.013

2016-12-16。

項目來源：國家海洋公益性行業科研專項資助項目（201005006-3）；江蘇省基礎研究計劃（自然科學基金）資助項目（BK2012414）。

金宇豪，博士研究生，主要研究方向為地圖學與地理信息系統。