南黃海金潮的遙感監測及時空分布特征研究

鄭龍嘯，吳孟泉*，趙杰，王東亮，周敏，趙連杰

(1.魯東大學 資源與環境工程學院，山東 煙臺 264025；2.煙臺市地理信息中心，山東 煙臺 264039；3.煙臺市海洋環境監測預報中心，山東 煙臺 264040)

1 引言

近幾十年來，世界各地都有大型浮游藻類聚集產生巨型藻華的報道[1-3]。馬尾藻是黃、渤海沿岸常見物種[4]，馬尾藻葉狀堅韌，有類似葉子和莖的特征，并有發達的氣囊供其漂浮在海面[5]，漂浮馬尾藻的大量聚集被稱作“金潮”[6]。馬尾藻可為海洋系統中的多種海洋生物提供重要的避難所和棲息地，并可以作為海洋生物的食物來源[7]。然而大量馬尾藻聚集的負面影響也受到了更多的關注。2016 年底大量漂浮馬尾藻在南黃海蘇北淺灘聚集，破壞了紫菜養殖伐架，給當地紫菜養殖造成了巨大經濟損失，粗略估計受漂浮馬尾藻影響的紫菜養殖區超2.27×104hm2，經濟損失約5 億人民幣[8]。在世界范圍內，加勒比群島、墨西哥灣和北大西洋也有大量馬尾藻分布，形成了著名的“馬尾藻海”，大量的馬尾藻被沖刷上岸，使得沿海環境和經濟活動遭到破壞[9-10]。

近年來南黃海海域金潮頻發，給沿岸城市的旅游、水產養殖和海洋生態環境帶來嚴重影響，因此對馬尾藻的動態監測引起了人們的高度重視。國內外學者在對馬尾藻的暴發成因、規模和監測技術等方面展開了大量研究。在藻類起源方面，Xing 等[11]利用高分辨率影像對2016 年冬季南黃海的馬尾藻進行了監測，確定了馬尾藻的漂移路徑和起源。Xiao 等[12]通過野外數據調查分析了南黃海海域滸苔和馬尾藻的月際和年際變化規律，并對馬尾藻的起源進行了一定的分析。在產生時間方面，孔凡洲等[13]、李雪娜等[14]和王寧等[15]通過航次調查和遙感監測的方式獲知南黃海地區的馬尾藻主要在4-6 月份產生。在監測技術和方法方面，Sun 等[16]基于Landsat 8 影像數據開發了一種馬尾藻滸苔指數（SargassumandUlva proliferaIndex,SUI）來區分混合生長的馬尾藻和滸苔，取得了較好的效果。金松等[17]基于滸苔和馬尾藻的實測光譜和MODIS 影像數據，提出了一種馬尾藻指數算法（SargassumIndex,SI）。

由于缺乏長時間的監測數據，之前眾多學者大都通過實地采樣調查來研究馬尾藻，很少通過高分辨率遙感影像在時間和空間上對馬尾藻進行長時間序列的監測研究。并且很少有人對其生長階段進行劃分，研究環境因子對不同生長階段馬尾藻的影響。本研究通過HY-1C、GF-1 和HJ-1A/1B 高分辨率衛星影像，利用虛擬基線高度浮藻指數（Virtual-Baseline Floating Macro Alage Height，VB-FAH）提取了南黃海2016-2020 年4-6 月份的馬尾藻信息，分析其長時間序列的時空變化，對其生長階段進行劃分，探究環境因子對不同生長階段馬尾藻的影響。以期揭示其形成機理和變化規律，為海洋生態災害的防治提供理論依據和防控措施，從而針對性地開展有害藻華的預警預報。

2 數據和方法

2.1 研究區概況

南黃海是我國與朝鮮半島之間的半封閉海，南與東海相接，平均海水深度為44 m[18-19]（圖1b）。處在海洋性季風氣候區，研究區內海水平均溫度為10～22℃。其水動力環境復雜，受黃海暖流、黃海沿岸流和長江入海徑流[20]等影響，這導致了南黃海水文和海水水質參數的復雜多變。蘇北淺灘位于南黃海西南部，為潮間帶[21]，是我國最大的條斑紫菜養殖基地[22]，該海域具有中國大陸架上最大的輻射沙脊，由70 多個大小不一的沙脊組成[23]，對南黃海海域大型藻類的時空分布產生深刻影響。

2.2 數據源

由于受到衛星傳感器性能、云層遮擋和影像質量影響，采用單一數據源很難進行長時間序列的監測[24]，故本文采用多源遙感影像來進行監測。GF-1 搭載了空間分辨率為16 m 的WFV 寬幅傳感器，光譜范圍為可見光波段（藍、綠、紅）和近紅外波段。HY-1C 衛星于2018 年9 月發射，搭載海洋水色水溫掃描儀、海岸帶成像儀、紫外成像儀等傳感器，其中海岸帶成像儀（CZI）空間分辨率為50 m，光譜范圍為可見光和近紅外波段。HJ-1A/1B 衛星搭載了30 m 的CCD 成像儀，光譜范圍同樣為可見光波段（藍、綠、紅）和近紅外波段。由于GF-1 和HJ-1A/1B 衛星的重訪周期為4 d，HY-1C 衛星的重訪周期為3 d，將3 種影像結合可以較好地避免由于云層遮蓋導致的影像大范圍缺失的情況，并且在影像選擇過程中我們有目的地選擇無云影像或者選擇有少量云層但云層未遮蔽馬尾藻的影像。根據前人的研究成果和實際狀況，馬尾藻主要出現在每年的4-6 月，因此本文共使用31 景4-6 月份的高分辨率遙感影像，其中包括5 景HY-1C 衛星影像、21 景GF-1 衛星影像和5 景HJ-1A/1B 衛星影像（表1）。

表1 HY-1C、GF-1 和HJ-1A/1B 衛星影像日期Table 1 The image date of HY-1C,GF-1 and HJ-1A/1B satellite

海表溫度（Sea Surface Temperature,SST）數據來自于美國國家海洋和大氣管理局（National Oceanic and Atmospheric Administration，NOAA）的Coral Temp 海表溫度產品數據集，該數據集提供全球每日5 km 的SST 數據。該數據集利用AVHRR（Advanced Very High Resolution Radiometer）影像數據，通過SST 線性算法MCSST[25]來反演SST。

光合有效輻射（Photosynthetically Active Radiation,PAR）數據來自于MODIS 的MOD22 PAR 產品數據集（https://oceanwatch.pifsc.noaa.gov/doc.html），空間分辨率為1 km，提供全球的日、旬和月PAR 數據。該數據產品通過PAR calc[26]方法來計算PAR，通過計算單色直射輻射量和漫反射輻射量的和來計算表面接收的總輻射，在52 個波長波段上求和，并將輻射功率轉換為光子通量密度[27]。

海面風場數據為RSS（Remote Sensing Systems）的Quick SCAT 海風數據（http://www.remss.com），該數據集提供全球日、旬和月等時間尺度的全球距海10 m 的海面風場數據，空間分辨率為25 km。

2.3 研究方法

本研究的技術流程如圖2 所示，處理過程包括：（1）對遙感影像進行輻射定標、大氣校正和鑲嵌裁剪等預處理；（2）計算VB-FAH；（3）通過閾值分割和目視解譯的方法提取馬尾藻信息；（4）計算馬尾藻的生長速率，對其生長階段進行劃分，并且探究SST、PAR和海面風場對馬尾藻時空特征的影響。

圖2 數據處理流程Fig.2 Flow chart of data processing

為了研究馬尾藻的光譜特征，我們實測了馬尾藻的光譜反射率，得到了馬尾藻的光譜曲線（圖1d）。根據其光譜曲線可知，馬尾藻的光譜特性與陸地植被的光譜特性具有明顯的相似性[28]。由于受到細胞內胡蘿卜素和葉黃素的影響，馬尾藻的反射率在600 nm附近具有明顯的反射峰，在660 nm 即紅光波段附近具有反射谷，隨后隨著波長的增加反射率呈升高趨勢，在近紅外波段反射率增強，具有明顯的“紅邊”現象，這與Hu 等[29]的研究結果相一致。由于馬尾藻和海水在近紅外波段和紅光波段處反射率差異較大，因此可以通過波段的線性組合來提取馬尾藻。

VB-FAH 是通過計算基線差的方法，將綠光波段和紅光波段形成一個虛擬基線來計算近紅外反射率的高度[30]。其計算公式如下：

式中，R4、R3、R2分別代表近紅外波段、紅光波段和綠光波段的反射率；λ4、λ3和λ2分別代表近紅外波段、紅光波段和綠光波段的波長。

由于受到薄云、傳感器性能、影像質量和其他因素的影響，僅使用閾值分割法難以準確提取漂浮的馬尾藻，在真彩色影像（圖3C，圖3D）中，馬尾藻呈金色或棕褐色，并且漂浮的馬尾藻面積較大，在影像上可以分辨，因此可以通過閾值分割法和真彩色影像目視解譯結合來提取馬尾藻[15]。

圖3 HY-1C 衛星和GF-1 衛星真彩色影像Fig.3 HY-1C satellite and GF-1 satellite true color images

值得注意的是，近年來在南黃海地區出現金潮和綠潮共存的現象[13]，大量的漂浮滸苔和馬尾藻混合生長，影響了馬尾藻的信息提取。從滸苔和馬尾藻光譜曲線（圖1d）上可以看出，滸苔和馬尾藻的光譜曲線具有差異性，在綠光波段，滸苔具有明顯的反射峰，在近紅外波段滸苔反射率高于馬尾藻，因此可以通過不同的閾值來區分滸苔和馬尾藻。為了確定滸苔和馬尾藻的閾值，我們選擇了2020 年6 月3 日的GF-1 號衛星影像，該影像同時包括滸苔和馬尾藻。首先對該影像進行VB-FAH 的計算，其次由于在真彩色影像中，滸苔呈現綠色（圖3A，圖3B），馬尾藻為金色或棕褐色（圖3C，圖3D），可以通過對真彩色影像目視解譯來識別滸苔和馬尾藻。最后對滸苔、馬尾藻和海水分別隨機選取100 個樣點，記錄該樣點的VB-FAH值，對100 個樣點的值進行數據分析。由圖4 可知，在選取的100 個樣點中，滸苔的VB-FAH 平均值為0.024，標準差為0.011，數據較為集中，并且數值主要集中在0.02～0.025 之間；馬尾藻的VB-FAH 平均值為0.375，標準差為0.105，數值主要集中在0.3～0.45 之間；海水的VB-FAH 平均值為-0.007，標準差為0.023，數值主要集中在-0.03～0.03 之間。由此可見，滸苔、馬尾藻和海水的VB-FAH 值具有較大差異。隨后我們將該閾值應用到其他影像中，并根據實際情況進行調整，最后發現滸苔的閾值在[0.02，0.025]、馬尾藻的閾值在[0.32，0.45]、海水的閾值在[-0.1，0.1]之間可以較好地區分滸苔、馬尾藻和海水。

圖4 滸苔（a）、馬尾藻（b）和海水（c）VB-FAH 數值分布Fig.4 Distribution of VB-FAH values for Ulva prolifera (a), Sargassum (b) and seawater (c)

對于馬尾藻漂移路徑的計算，我們采用計算平均中心的方式，計算方法如下式所示：

式中，xi和yi表示要素i的坐 標；n為要素 總數。通過式（2）我們可以得到每個監測日期馬尾藻的平均中心，將各個平均中心連接可以得到馬尾藻的漂移路徑。

3 結果

3.1 馬尾藻的時空分布

本文通過遙感的手段對南黃海海域4-6 月馬尾藻進行了動態監測。從圖5 和圖6 可知，2020 年馬尾藻出現時間最早，4 月24 日在蘇北淺灘以東海域發現漂浮馬尾藻，覆蓋面積為75.16 km2；2016 年出現時間最晚，為5 月11 日。覆蓋面積最大的是在2017 年，初始面積為29.78 km2，5 月18 日達到最大覆蓋面積612.6 km2。從持續時間上看，2016-2020 年馬尾藻持續時間總體上呈增加趨勢，其中2020 年持續時間最長，為44 d，2018 年持續時間最短，為25 d。從年內變化來看，4 月下旬馬尾藻開始出現在33°N，123°30′E附近海域，5 月中上旬生長迅速，面積不斷增加，并不斷向西北方向漂移，5 月下旬和6 月上旬進入衰退階段，在35°～36°N 附近海域與滸苔混合生長，隨后消失。

圖5 2016-2020 年馬尾藻覆蓋面積Fig.5 Coverage area of Sargassum in 2016-2020

為了定量地分析馬尾藻的空間變化，我們把2016-2020 年馬尾藻的最大日覆蓋范圍劃分為A1、A2、A3、A4 和A5 共5 個區域（圖6）。由圖6 和圖7 可知，2017 年馬尾藻面積最大，這也與2017 年南黃海三潮并發的實際狀況相符[13]。除2017 年外，其余年份馬尾藻面積較小。在分區上，A3 和A2 區域的覆蓋面積最大，A5 覆蓋面積最小，具有明顯的空間聚集特征。這說明2016-2020 年來馬尾藻主要集中在A2、A3 區域，暴發的中心沒有明顯的變化。由于2017 年面積顯著高于其他年份，在討論部分我們將從SST 和PAR 兩個方面討論可能存在的環境原因。

圖6 2016-2020 年馬尾藻時空分布（a-e）及漂移路徑（f）Fig.6 Temporal and spatial distribution (a-e) and drift paths (f) of Sargassum in 2016-2020

圖7 南黃海2016-2020 年馬尾藻最大日覆蓋面積Fig.7 Maximum daily coverage area of Sargassum in the South Yellow Sea in 2016-2020

3.2 馬尾藻生長階段的劃分

當前對于馬尾藻的時空分布研究較少，對其生長階段也沒有明確的劃分。由于漂浮馬尾藻在其生長過程中的生長條件和自身狀態不斷變化，因此對其生長階段進行劃分，并且確定某一特定階段內影響馬尾藻發育的因素是十分有必要的。為了劃分馬尾藻的生長階段，我們計算了2016-2020 年馬尾藻的日覆蓋面積，并計算其日平均增長率（圖8）。由圖8 可知，2016-2020 年馬尾藻的日覆蓋面積整體上呈增加隨后減少的趨勢，從4 月下旬至5 月上旬馬尾藻覆蓋范圍呈增加趨勢，增長率為正值，數值較高，說明在此期間馬尾藻的生長速度較快。在5 月中旬馬尾藻的覆蓋面積基本達到最大，增長率較低，接近于0 甚至為負值，說明在此階段馬尾藻覆蓋面積增長較慢，甚至停止增長開始減少。在5 月下旬至6 月上旬馬尾藻覆蓋面積較小，增長率為負值，說明此時馬尾藻進入消亡階段。

圖8 2016-2020 年馬尾藻覆蓋面積和增長率Fig.8 Cover area and growth rate of Sargassum in 2016-2020

因此，通過計算馬尾藻不同時間段內的生長速率，我們將馬尾藻的生長階段劃分為“發展-暴發-消亡”3 個階段，從時間上看分別為4 月下旬至5 月上旬、5 月中旬和5 月下旬至6 月上旬3 個時間段。由于馬尾藻的生長階段具有明顯的時間差異，因此，可能與不同時間段內的環境因子有關。溫度和光照是影響藻類生長的兩個主要因素，影響孢子的釋放、生長和萌發[31-32]，因此接下來我們將定量的探討溫度和光照對不同生長階段馬尾藻的影響。

4 討論

4.1 海表溫度對馬尾藻的影響

SST 變化對藻類生長具有一定的影響，是影響藻類繁殖體萌發和附著的關鍵因素[33-34]。為了定量的研究SST 對馬尾藻的影響，我們通過格網的手段提取了馬尾藻監測期內主要生長區域的SST，通過計算覆蓋面積和SST 之間的相關性來研究海表溫度對馬尾藻生長的影響。圖9 是表1 所示日期的馬尾藻面積和相應日期的SST 數據，按照發展階段（4 月下旬至5 月上旬）、暴發階段（5 月中旬）和消亡階段（5 月下旬至6 月上旬）對數據進行劃分，并分別計算其相關性。由圖9 可知，在發展階段和暴發階段SST 和馬尾藻之間呈正相關（R2=0.39 和R2=0.80），馬尾藻在10～30℃范圍內可以生長，其中15℃是馬尾藻生長的最適宜溫度[4]。在發展階段馬尾藻主要出現在長江入海口東北部的遠海，海水平均溫度約為13.4℃，馬尾藻可以正常生長。暴發階段馬尾藻多出現在33°～34°N 之間，海水平均溫度約為16.7℃，接近馬尾藻生長最適宜溫度，因此馬尾藻進入暴發階段。消亡階段SST 和馬尾藻之間呈負相關（R2=0.35），隨著溫度的升高，馬尾藻生長速率放慢，甚至出現負增長，進入衰退時期。同時在該階段馬尾藻在35°N，121°E 附近與滸苔混合生長，海水溫度在20～22℃之間，高溫可能會限制馬尾藻的生長性能[35]，因此導致馬尾藻生長速率降低進入消亡階段。

圖9 海表溫度（SST）對不同階段馬尾藻的影響Fig.9 Effects of sea surface temperature on Sargassum in different stages

2017 年馬尾藻在南黃海海域大規模暴發，而SST 的變化會很大程度上影響馬尾藻的規模。為了探究2017 年南黃海海域的SST 狀況，我們引入了海溫異常（Sea Surface Temperature Anomaly,SSTA）的概念[36]，通過逐像元計算2017 年南黃海月海溫與多年月平均海溫之間的差值來探究SST 變化，SSTA 大于0 說明2017 年的SST 高于多年平均。由圖10 可知，2017 年4-6 月南黃海海域SST 整體上高于往年，其中4 月份有83.15%的像元SSTA 值大于0，5 月有94.46%的像元SSTA 值大于0，6 月有88.38%的像元SSTA 值大于0。適度的高溫可以加快馬尾藻的生長速度[37]，較高的SST 可能是導致2017 年馬尾藻覆蓋面積較大的一個重要原因。

圖10 黃海2016-2020 年4-6 月海溫異常（SSTA）Fig.10 Sea surface temperature anomaly (SSTA) in the Yellow Sea from April to June in 2016-2020

4.2 光合有效輻射對馬尾藻的影響

PAR 是太陽輻射中對植物光合作用有效的光譜成分。適度的光照條件可以通過增加酶活性和增加藻類吸收氮的能力來加速藻類的生長和繁殖[38]。為了定量的研究PAR 對不同生長階段馬尾藻生長的影響，我們通過格網的手段提取了馬尾藻監測期內主要生長區域的PAR，通過計算覆蓋面積和PAR 之間的相關性來研究PAR 對馬尾藻生長的影響。圖11 是表1 所示日期的馬尾藻面積和相應日期的PAR 數據，按照發展階段（4 月下旬至5 月上旬）、暴發階段（5 月中旬）和消亡階段（5 月下旬至6 月上旬）對數據進行劃分，并分別計算其相關性。由圖11 可知，在發展階段和暴發階段PAR 和馬尾藻之間呈正相關（R2=0.48 和R2=0.86），此時PAR 處在馬尾藻生長的適宜范圍內，光合作用加強，隨著太陽輻射的增加，馬尾藻生長速率加快，覆蓋面積不斷增加。在消亡階段時馬尾藻出現在35°N，121°E 附近，甚至還有一定程度的登陸現象，此時馬尾藻的生長條件較差，不僅具有高海溫，更具有強輻射。漂浮的馬尾藻持續暴露在極高的太陽輻射下，造成紫外線輻射損傷和光抑制現象[39]，從而導致生長速度降低，開始消亡，因此在消亡階段PAR 和馬尾藻之間呈負相關（R2=0.23）。同時6 月份滸苔處在暴發階段，生長速率較快，其生物量大，對營養物質和光吸收強烈[40]，存在顯著的生物競爭關系，這可能也是導致此階段馬尾藻生長速率降低乃至消失的一個重要原因。

圖11 光合有效輻射（PAR）對不同階段馬尾藻的影響Fig.11 Effects of photosynthetically active radiation on Sargassum in different stages

光合有效輻射異常（Photosynthetically Active Radiation Anomaly，PARA）是指月PAR 與多年月平均PAR之間的差值，PARA 大于0 說明當前月PAR 高于往年平均值。為了探究2017 年南黃海PAR 變化對馬尾藻規模的影響，我們逐像元計算了2017 年4-6 月的PARA。由圖12 可知，南黃海4 月有60.79%的像元PARA 大于0，5 月有87.62%的像元PARA 值大于0，6 月有69.96%的像元PARA 值大于0，這說明2017 年南黃海整體PAR 較高。較高的PAR 促進了馬尾藻的光合作用，加快了生長速率，在一定程度上導致了2017 年馬尾藻面積較大。

圖12 黃海2016-2020 年4-6 月光合有效輻射異常（PARA）Fig.12 Photosynthetically active radiation anomaly (PARA) in the Yellow Sea from April to June in 2016-2020

4.3 海風對馬尾藻漂移路徑分析

我們分析了RSS 的Quick SCAT 海風數據得到了近5 年4-6 月份的南黃海海面風場（圖13）。由圖可知4 月份南黃海海面整體以東南風和北風為主，5 月份海面風向整體以東南風和西北風為主，6 月份南黃海整體以東南風向為主。

圖13 2016-2020 年南黃海4-6 月海面風場Fig.13 Sea surface wind field of the South Yellow Sea from April to June in 2016-2020

南黃海海域的大型藻類的漂移過程主要受到由海面風驅動的表層流影響[41]，從圖6f 可以看出馬尾藻在2016-2020 年4-6 月的漂移路徑。馬尾藻的漂移路徑從整體上看是從東南方向向西北和北漂移，馬尾藻4 月份出現在長江入海口東北部遠海，122°E附近，海面風為東南風，在東南風和洋流的作用下于5 月份到達蘇北淺灘以東遠海，34°30′N，121°E 附近海域，最后繼續在東南風和表層流的作用下到達35°N，122°E 海域消失。由此可以得出，馬尾藻的漂移路徑主要受到東南風的影響，從東南方向西北和北方向漂移。

5 結論

在本研究中我們利用了HY-1C、GF-1 和HJ-1A/1B影像探究了近5 年南黃海馬尾藻的時空變化，對其生長階段進行了劃分，并且探討了環境因子對不同生長階段馬尾藻的影響，得出如下結論：

（1）近5 年內，2017 年馬尾藻覆蓋面積達到最大，其余年份馬尾藻面積較小。從時間上看，馬尾藻主要出現在4 月下旬至6 月上旬，持續時間呈增加趨勢；從空間上看，馬尾藻首先在長江入海口東北部遠海被監測到，向西北方向漂移，最后6 月份在35°N 附近海域與滸苔混合生長，隨后消失。

（2）通過計算馬尾藻不同時間段內的生長速率，我們將馬尾藻的生長階段劃分為“發展-暴發-消亡”3 個階段，從時間上看分別為4 月下旬至5 月上旬、5 月中旬和5 月下旬至6 月上旬3 個時間段。

（3）SST、PAR 和海面風場對馬尾藻的時空特征具有不同的影響，較高的SST 和PAR 導致2017 年馬尾藻面積顯著高于其他年份。在發展階段和暴發階段，溫度和光照與馬尾藻的生長速率呈正相關，隨著溫度和光照的增強，其生長速度加快，覆蓋面積加大。在消亡階段溫度和光照與馬尾藻的生長速率呈負相關，隨著溫度和光照的增強其生長速度降低。在東南風的作用下，馬尾藻呈現從東南向西北方向漂移的趨勢。SST、PAR 和海面風場的綜合作用造就了馬尾藻獨特的時空特征。