深圳市水库CODMn浓度时空分布特征1.0

随着经济快速发展、城市化进程不断加快和人口数量的加剧，对水资源的依赖逐渐加重，增加了对地表水的需求和地表水污染的风险。城市及其附近的地表水以有机污染为主，了解地表水的有机污染状况和变化趋势可以有效帮助保护紧缺的水资源，为水环境治理提供参考。传统的点采样监测方式虽然可以给出准确的测量结果，但是既耗时又花费高，并且无法提供大范围面状的水质评估和实时的水质状况。遥感技术凭借探测范围广、成本低、周期性重复覆盖等优势，在水体有机污染监测中广泛使用。

基于此，本文以深圳市3大水库为研究对象，从具有更强稳健性和普适性的辐射传输模型出发，根据光在水体内部的辐射传输过程，通过测量获得研究区水体固有光学参数，建立反射率与水质参数CODMn之间的物理模型。选用GF-1WFV数据，反演3大水库的CODMn浓度，分析CODMn浓度时空变化特征，提供水质保护应对策略分析，为深圳市饮用水源地水环境保护提供参考。

1研究区与数据

1.1研究区概况

深圳市位于东江流域下游，75%的饮用水源来自东江，主要的调蓄供水水库有铁岗水库、西丽水库、石岩水库等。3大水库位于东部引水工程末端（图1（a）），库容量分别为深圳市第1、第3和第4，水库蓄水量大，可以很好代表深圳市水库水质状况。石岩水库有6条入库支流，与石岩街道相邻，南部建有铁岗水库—石岩水库供水渠与铁岗水库相连。铁岗水库有4条入库支流，东部有西铁连通隧道与西丽水库相连。西丽水库主要调蓄深圳东部水源至铁岗水库。3大水库紧靠深圳市建成区，库区周边分布一些小型加工厂和住宅，周围用地大多为建筑用地、果园和菜园，外围用地基本是经济林、农田和水塘。3大水库存在潜在的污染源威胁库区水质安全（图1（b）），水库基本概况见表1。

（a）深圳市河流、水库分布（b）深圳市3大水库位置

图1深圳市3大水库位置图

表1石岩水库、铁岗水库、西丽水库概况

1.2现场水样数据

CODMn现场样点是采集表层（0—50cm）水样，冷藏保存，同时利用GPS记录每个采样点坐标。在采样完毕后迅速送往实验室，采用GB11901-89测定水样中CODMn浓度。其测定原理为采用硫酸—高锰酸钾消解体系，水样经沸水浴加热消解后，加入过量草酸钠，再用高锰酸钾标准溶液回滴，计算出高锰酸盐指数。

1.3遥感数据

本研究选择太阳同步回归轨道的GF-1卫星16m空间分辨率的多光谱CCD遥感数据。有4个波段，波段设置分别为蓝光波段（450—520nm）、绿光波段（520—590nm）、红光波段（630—690nm），近红外波段（770—890nm），中心波长分别为514nm、546nm、656nm和822nm。

2 深圳水库CODMn遥感反演

2.1光学参数测量

CODMn遥感反演模型的水体固定光学参数需要测量4类物质的光学参数。纯水吸收系数和散射系数参考方法进行实验。叶绿素、悬浮泥沙、耗氧性有机物吸收系数和散射系数测量参考方法，使用实验室自主研制的消光系数测量装置分别测量表1典型水体样品的消光系数，根据光学深水中近似认为h→∞，计算得到散射系数和吸收系数光谱。其中，耗氧性有机物吸收系数、散射系数光谱见图3。根据波段设置，计算得到对应波段的吸收和散射系数。

图3耗氧性有机物吸收、散射系数

2.2数据预处理

数据预处理主要包括几何纠正、辐射定标、大气纠正、水陆分离。

（1）几何纠正以高空间分辨率的GoogleEarth影像为基准，选择的GCP点均匀分布在影像内部。通过控制点的选择，确保校正误差小于0.5个像元。

（2）高分一号辐射定标根据中国资源卫星中心官网（http://www.cresda.cn）提供的2018年国产陆地观测卫星绝对辐射定标系数，结合头文件提供的卫星图像捕获参数，将DN值转换为行星反射率

式中，ρTOA是行星反射率，d是卫星过境时的日地距离和平均日地距离的比值，F0是大气层外太阳辐照度。

（3）大气校正是准确获取水色参数的前提条件，本文针对高分一号波段设置，充分考虑天空光的下行散射影响。采用暗像元法，选择图幅内水质级别长期为Ⅰ级的开阔的清、深水体作为暗像元进行大气校正。

假设天空辐照度各向同性，地表是朗伯面反射，忽略大气分子和气溶胶的相互作用，天空光部分仅考虑瑞利散射作用。建立行星反射率与真实地物反射率（ρs）与的函数关系，形式如下

式中，大气总散射系数ω由暗像元算出，忽略大气的吸收作用，观测方向的大气透过率tu=1-ω，根据大气光学厚度定义求出入射方向的大气透过率td。为提高大气校正精度，考虑大气的非均质性，选择多个清、深水体像元，根据图幅像元到各暗像元距离的权重，计算出各像元对应的大气校正参数，根据式子将行星反射率转换为地物反射率。在大气校正的同时，参考邓孺孺等方法去除水面镜面反射的信息。从影像上分别选择水体和植被两种典型地物样本，对比大气校正前后纯像元反射率和实测地物反射率，对比结果如图4所示。由图4可以看出，大气校正消除大气散射光对蓝、绿、红波段反射率的增强，减弱大气散射光对近红外波段反射率的衰减。经过大气校正后，两种典型地物的反射率与实测地物反射率很接近。

（a）大气校正前后水体反射率同实测反射率对比

（b）大气校正前后植被反射率同实测反射率对比

图4大气校正前后水体、植被反射率同实测值的比较

（4）水陆分离，提取水体部分，能够突出水体部分的信息，有效提高运算速度。基于光谱特征的水体提取中，单波段或多波段阈值法简单易用，由于GF-1卫星WFV数据只有4个波段，综合考虑，决定选用水体指数（NDWI）方法提取水体。NDWI方法是目前广泛应用的一种水体监测方法，利用水体在绿光波段的高反射率和近红外波段的低反射率特征，增强水体信息；利用植被、土壤在近红外波段的高反射率特征，抑制植被、土壤信息。NDWI同时还可以提供水体浊度信息，在二类水体遥感监测中，能有效增加水体提取精度。本文利用近红外波段和绿波段中像元亮度值进行计算，其定义：

NDWI=（Green-NIR）/（Green+NIR）

结合实际中存在浑浊度较高的水体，依据水体近红外波段反射率大于绿光波段的特征，加入NIR设置水陆分割阈值。图5显示，深圳市3大水库细节部分能成功提取，保证了水陆分离精度。

2.3特征波段选择

从水体弱信息中提取CODMn的关键是利用敏感波段区分耗氧性有机物与水体其他组分。针对GF1WFV的波段设置，近红外波段对应耗氧性有机物散射太弱，水体光谱主要受到悬浮泥沙、水体自身吸收等的影响，难以提取CODMn微弱的信息，故排除。绿光波段对应耗氧性有机物有反射峰值，对应叶绿素和悬浮泥沙均表现为弱吸收、弱散射，将其列入特征波段；蓝光和红光波段可以提供足够信息提取水体有机物含量，故将蓝光和红光波段加入特征波段。综上，最终确定CODMn特征波段是蓝、绿、红3个波段。

图52019年1月25日影像水陆分离结果图

2.4CODMn反演

数据预处理后，得到遥感反射率影像。通过下式转换为水面以下的反射率。考虑深圳地区水库水深较大，可以认定为光学深水，近似认为h→∞，忽略底质影响。根据研究区光学深水的特性，简化CODMn遥感反演模型得到：

考虑深圳地区水库水深较大，可以认定为光学深水，近似认为h→∞，忽略底质影响。根据研究区光学深水的特性，简化CODMn遥感反演模型得到：

水体散射相函数按照瑞利散射的散射相函数进行计算。将实验测量的纯水、耗氧性有机物、叶绿素、悬浮泥沙光学参数数值参考式，结合蓝、绿、红共3个波段建立3个方程组，联立求解水体综合光学参数，来得到整幅影像的CODMn浓度Dp。影像CODMn浓度提取图进行密度分割将浓度分级，得到图6。

（a）2018年3月11日CODMn浓度反演结果与验证点分布

（b）2019年1月25日CODMn浓度反演结果与验证点分布

图6CODMn浓度反演结果与验证点分布

3结 论

CODMn作为《国家地表水监测及评价方案》中9大基本监测指标之一，直接参与水质评价。CODMn浓度的准确和长期监测对水环境保护和治理具有重要意义。针对目前CODMn反演局限在依赖大量实测数据的经验模型，本文基于辐射传输原理，考虑广东省内陆水体特征，将影响研究区水色反演的主要水质组分：悬浮泥沙、叶绿素、耗氧性有机物考虑到模型中，测量耗氧性有机物光学参数，建立地物反射率与CODMn浓度之间模型。通过对深圳市3大水库CODMn浓度进行定量反演，经过地面测量数据验证，决定系数R2达到0.832，均方根误差较低，模型方法可靠。本文模型方法与线性回归法、波段比值法等经验模型相比，优点在于模型中参数意义明确，反演机理清晰，计算相对简单，可以通过改变不同地区水体光学固有参数来适应不同的地区的水体CODMn浓度反演。

对深圳3大水库CODMn浓度时空分布进行研究，主要得出以下结论：深圳3大水库的水质整体受到轻度有机污染，CODMn高值区多位于库角处。水库间连接处未出现污染转移扩散情况。随着时间推进，3大水库水质情况得到改善。结合2019年5月份水质结果，验证深圳市政府2018年度水质整治专项措施有效性。经清理水库周边违建、转移居民等切断潜在外源污染体后，3大水库水质得到改善。水库水质保护的核心是控制外源污染，避免丰水期污染源的输入。

本文在进行CODMn浓度反演时，仅依赖一组水体固有光学参数，而水体固有光学特性存在着季节差异，可能会产生一定的误差，后续将充分研究水体固有光学参数的变化模式，以提高模型的稳健性。另外，本文模型应用在内陆浅水时，引入水底反射的影响，造成模型未知变量过多，需要更多波段的遥感数据，有待开展更多谱段的卫星数据如高分六号在浅水CODMn反演方面的研究。

审核编辑 黄昊宇