[科普中国]-总悬浮固体

总悬浮固体

近年来，随着沿岸城市工业发展以及人类活动的增加，导致近岸海域的水质质量受到了明显的影响，最近的观测显示，活性磷酸盐、无机氮等污染因子的增多导致水质状况降低，悬浮固体作为载体起到了重要作用。

海色遥感中，水体被简单的分为两类：一类水体和二类水体。一类水体主要指开阔的大洋水，二类水体为河口、近岸水体。两类水体水质评价的主要参数有悬浮固体浓度、叶绿素含量以及黄色物质含量，其中叶绿素指数为一类水体的主要评价参数，悬浮固体浓度为二类水体的主要评价参数。悬浮固体表示的是悬浮在水体中的固体，一般指水样用滤纸过滤，在100℃左右的温度中对过滤后剩余的物质进行干燥，直至重量不发生变化，最终的恒定值即为得到的固体重量。近岸海水的悬浮固体大多由河流搬运入海，直接参与河口、海洋的物理过程，作为细粒泥沙、各种营养盐和污染物的重要载体，对于海洋生物、海水水质以及区域海洋生态系统有着重要作用。从更大的角度来看，整个潮汐环境的生物物理演化很大程度上取决于悬浮物、有机质以及其他的悬浮的或是溶解的物质的运输。分析悬浮固体的浓度的分布规律，既是河口地区港口建设与航道工程非常关注的热点，也是了解海洋环境质量及污染物的迁移规律的重要指标。

系统属性的变异特征分析包括时间变异性和空间变异性，要素空间变异特征是空间异质性的重要参数。空间异质性（，）作为生态学，特别是景观生态学理论中的重要概念，一些学者将空间异质性理解为变量的某一属性在空间上表现出的的复杂性（）以及变异性（）。其中，变量可能是生态学领域的很多因子，像作物类型、生物量、土壤含氮量等；复杂性与变异性的差别是：复杂性关系着变量因子定性的、类型的描述，因子的定量描述则是变异性所要达到的目标。空间异质性是生态系统中非生物变量和生物变量的主要属性之一，同时也是出现空间格局的主要原因。目前，空间异质性分析广泛应用于土壤、景观生态学等非匀质体的空间格局分析，近岸水体含有大量悬浮固体，无论在大尺度还是小尺度上观察，水体悬浮固体浓度的空间异质性是存在的。

传统中采用野外光学仪器获得悬浮固体浓度的方法受到时间、范围等限制，测量成本和难度都较大，同时采样时差使对同一时间的空间格局分析无法实现。目前，遥感技术凭借其监测范围广、速度快、成本低以及便于长时间监测的优势受到人们的重视。依靠遥感技术对悬浮固体浓度空间分布进行定量化研究，有助于促进对生态系统的健康评价。因此，如何提高二类水体悬浮固体遥感探测的精度，同时，实现悬浮固体浓度的空间分布和变异特征的定量分析显现了重要意义。

监测总固体悬浮物的方法影像数据选择广义的影像数据分为光学影像和雷达影像，光学数据又分为多光谱影像、多时相影像、高光谱影像等。目前国内外对悬浮固体的遥感研究大多利用光学影像，其中大多影像数据都被选作悬浮固体的反演数据。常见的多时相数据被广泛的应用于不同时间尺度的悬浮固体空间分布分析上。是搭载于和卫星上的一个重要的传感器，其空间分辨率最大可达到，一天可过境次，实时监测能力很强。王繁等人曾利用资料反演杭州湾表层悬浮物浓度并对其短期变异进行研究。数据属于中等分辨率影像，相比于数据分辨率有很大的提高。

反演算法选择地物反射率会受到环境中的各种因素的影响，不同水域水质及其光学特性差异很大，目前通用模式和高精度模式没有建立起来，众多学者在不同的研究水域建立了多种模型。悬浮固体浓度的反演一般有经验模型、分析模型和半分析模型，三种模型各有优缺点。

经验模型是建立悬浮物浓度与遥感反射率或者归一化辐射亮度之间的关系来反演悬浮物浓度，模型设计简单，效果较好，但是带有明显的区域特征和季节特点。随着数学算法和计算机技术的发展，经验模型又分为基于回归分析的单敏感因子线性模型、指数模型以及多敏感因子组合模型，以及基于人工智能的神经网络模型等。经验模型因为模型简单，容易实现的特点被广泛应用在内陆湖泊、海洋等水体的水质要素反演。王林和赵冬至等人建立了中国渤海数据与悬浮物浓度的经验模式，研究表明，影像悬浮物浓度具有稳健的线性关系1。

分析模型是从物理角度来分析水色数据反演悬浮物浓度的本质，建立具适用性较强的遥感反演模型，如辐射传输模型，受到水质参数获取较难、理论复杂等因素的影响，分析模型不能广泛推广。等人在大气辐射校正模型（模型）的基础上研究了威尼斯咸水湖的悬浮物浓度反演。半分析模型是在分析模型的基础上部分结合经验关系建立的模型，因为其对两者进行了结合，目前有广泛的应用。

国外遥感技术的发展一直处于领先阶段，包括传感器技术的提升以及信息处理技术的发展都领先于国内技术。在成功发射初期，一些学者就研究利用影像数据建立统计模型来定量获取水体中所含悬浮泥沙的含量。随后，有学者采用的分辨率的遥感数据建立反演沿岸海域二类水体悬浮物浓度的经验模型。目前，利用遥感技术建立了很多悬浮物浓度反演模型，越来越多的学者力求能够提出与实际浓度拟合精度更高的模型。学者们在悬浮固体的反演算法选择上，大多结合研究区的悬浮固体浓度特点，选择相关性较高的波段或者波段组合作为敏感因子。

遥感与地统计结合

传统地统计的理论是利用野外测点的方式获取不同点的实测值进行差值，从而获取地物的空间分布格局，有着作业量大、耗时、人力物力成本大等缺点。遥感技术为地物观测提供了海量的数据来源，同时，在数学算法基础上，建立遥感数据的敏感因子与地物属性值之间的关系，在保证一定模型反演精度的基础上，得到多尺度的地物属性值，为统计分析提供了更可靠的数据来源2。

目前，将遥感与统计学相结合，对地物进行不同尺度的变异特征分析，国内外学者都做了相关的研究。由于地统计学属于地学领域的范畴，利用将二者结合的方法首先集中在土壤覆盖、植被等领域。世纪，一些学者采用数据和地统计的方法对北京及周边地区进行土地利用覆盖变化的空间格局的变化特征研究，分析合理的遥感影像数据源的选取问题。结果表明，选取合适的遥感影像数据源，采用地统计分析方法能够很好的分析土地利用覆盖变化的空间变异特征。等基于影像，采用回归分析和插值方法，对墨西哥湾中部的地表制炭木本植物进行空间异质性分析。多尺度的遥感数据源为统计分析提供了大量可靠数据源，对地物的空间格局定量分析具有非常广泛的意义。