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利用HY-1C卫星CZI数据在COVID-19疫情期间武汉知音湖和黄家湖的浊度监测研究

周屈 刘建强 王剑茹 邓实权 田礼乔

周屈, 刘建强, 王剑茹, 邓实权, 田礼乔. 利用HY-1C卫星CZI数据在COVID-19疫情期间武汉知音湖和黄家湖的浊度监测研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2020, 45(5): 676-681. doi: 10.13203/j.whugis20200101
引用本文: 周屈, 刘建强, 王剑茹, 邓实权, 田礼乔. 利用HY-1C卫星CZI数据在COVID-19疫情期间武汉知音湖和黄家湖的浊度监测研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2020, 45(5): 676-681. doi: 10.13203/j.whugis20200101
ZHOU Qu, LIU Jianqiang, WANG Jianru, DENG Shiquan, TIAN Liqiao. Water Turbidity Monitoring of Zhiyin and Huangjia Lakes in Wuhan for COVID-19 Epidemic Using HY-1C CZI Data[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2020, 45(5): 676-681. doi: 10.13203/j.whugis20200101
Citation: ZHOU Qu, LIU Jianqiang, WANG Jianru, DENG Shiquan, TIAN Liqiao. Water Turbidity Monitoring of Zhiyin and Huangjia Lakes in Wuhan for COVID-19 Epidemic Using HY-1C CZI Data[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2020, 45(5): 676-681. doi: 10.13203/j.whugis20200101

利用HY-1C卫星CZI数据在COVID-19疫情期间武汉知音湖和黄家湖的浊度监测研究

doi: 10.13203/j.whugis20200101
基金项目: 

国家重点研发计划 2018YFB0504900

国家重点研发计划 2018YFB0504904

国家重点研发计划 2016YFC0200900

国家自然科学基金 41571344

国家自然科学基金 41701379

详细信息
    作者简介:

    周屈, 硕士生, 主要从事水色遥感和卫星传感器辐射定标研究。quzhou@whu.edu.cn

    通讯作者: 田礼乔, 博士, 教授。tianliqiao@whu.edu.cn
  • 中图分类号: P237

Water Turbidity Monitoring of Zhiyin and Huangjia Lakes in Wuhan for COVID-19 Epidemic Using HY-1C CZI Data

Funds: 

The National Key Research and Development Program of China 2018YFB0504900

The National Key Research and Development Program of China 2018YFB0504904

The National Key Research and Development Program of China 2016YFC0200900

the National Natural Science Foundation of China 41571344

the National Natural Science Foundation of China 41701379

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    Author Bio:

    ZHOU Qu, postgraduate, specializes in ocean color remote sensing and satellite cross-calibration. E-mail:quzhou@whu.edu.cn

    Corresponding author: TIAN Liqiao, PhD, professor. E-mail: tianliqiao@whu.edu.cn
图(4) / 表(1)
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-03-21
  • 刊出日期:  2020-05-05

利用HY-1C卫星CZI数据在COVID-19疫情期间武汉知音湖和黄家湖的浊度监测研究

doi: 10.13203/j.whugis20200101
    基金项目:

    国家重点研发计划 2018YFB0504900

    国家重点研发计划 2018YFB0504904

    国家重点研发计划 2016YFC0200900

    国家自然科学基金 41571344

    国家自然科学基金 41701379

    作者简介:

    周屈, 硕士生, 主要从事水色遥感和卫星传感器辐射定标研究。quzhou@whu.edu.cn

    通讯作者: 田礼乔, 博士, 教授。tianliqiao@whu.edu.cn
  • 中图分类号: P237

摘要: 水体浊度是内陆湖泊水质的重要参数之一,是水环境生态系统中重要的影响因子。2019年12月底,武汉市受到新型冠状病毒肺炎疫情的影响,政府在2020-01-25—2020-02-05期间紧急建设了火神山和雷神山医院。医院建设过程中,对附近水体浊度进行动态监测有助于疫情防控与政府决策。以我国较高空间分辨率的水色海洋1C(Haiyang-1C,HY-1C)卫星海岸带成像仪(coastal zone imager,CZI)传感器数据为基础,结合高频同步浊度自动监测站测量数据,利用全局半经验浊度反演算法,建立了适用于武汉水体的浊度反演模型。利用该模型分析了医院建设前、中、后期的知音湖、黄家湖和朱山湖遥感反演的水体浊度变化,发现医院附近的水体与远离医院的水体浊度变化趋势一致,说明医院的建设施工不是影响浊度变化的原因;同时分析了武汉的降雨在医院建设前、中、后期的变化,发现降雨量的变化可能是导致水体浊度下降的主要因素。该研究也表明,国产较高分辨率水色遥感HY-1C卫星CZI传感器具有良好的小型内陆水体浊度动态监测能力。

English Abstract

周屈, 刘建强, 王剑茹, 邓实权, 田礼乔. 利用HY-1C卫星CZI数据在COVID-19疫情期间武汉知音湖和黄家湖的浊度监测研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2020, 45(5): 676-681. doi: 10.13203/j.whugis20200101
引用本文: 周屈, 刘建强, 王剑茹, 邓实权, 田礼乔. 利用HY-1C卫星CZI数据在COVID-19疫情期间武汉知音湖和黄家湖的浊度监测研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2020, 45(5): 676-681. doi: 10.13203/j.whugis20200101
ZHOU Qu, LIU Jianqiang, WANG Jianru, DENG Shiquan, TIAN Liqiao. Water Turbidity Monitoring of Zhiyin and Huangjia Lakes in Wuhan for COVID-19 Epidemic Using HY-1C CZI Data[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2020, 45(5): 676-681. doi: 10.13203/j.whugis20200101
Citation: ZHOU Qu, LIU Jianqiang, WANG Jianru, DENG Shiquan, TIAN Liqiao. Water Turbidity Monitoring of Zhiyin and Huangjia Lakes in Wuhan for COVID-19 Epidemic Using HY-1C CZI Data[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2020, 45(5): 676-681. doi: 10.13203/j.whugis20200101
  • 2019年12月底,武汉市受到新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)疫情的影响,由于该病毒的传播非常迅速,武汉市政府于2020-01-25—2020-02-05紧急建设两所应急医院——火神山医院和雷神山医院。由于火神山医院和雷神山医院分别邻近知音湖与黄家湖,对其邻近水域水质进行持续跟踪监测有助于政府决策与疫情应对。同时生态环保部印发的《应对新型冠状病毒感染肺炎疫情应急监测方案》,明确地指出了要加强疫情期间的水质预警监测。水体浊度(turbidity, T)是水质监测中必要的参数,可以作为水质指标反映内陆水体的悬浮物浓度、水华和重金属污染情况[1],准确监测水体浊度对科学家、工程师和决策者都至关重要[2]。因此,利用卫星遥感技术在疫情期间进行水体浊度的动态监测具有重要意义[3-4]

    一般来说,水体浊度是通过海洋水色卫星传感器进行监测的,如宽视场传感器(sea-viewing wide field-of-view sensor,SeaWiFS)、中分辨率成像光谱仪(moderate resolution imaging spectroradiometer,MODIS)和可见光红外成像辐射计(visible infrared imager radiometer suite,VIIRS)[5]。这些水色传感器空间分辨率较低,无法有效地监测火神山和雷神山医院附近的知音湖、黄家湖等小型水体,因此,需要使用较高空间分辨率的卫星传感器。中国于2018年9月发射的较高空间分辨率(50 m)的水色海洋1C卫星(Haiyang-1C, HY-1C)海岸带成像仪(coastal zone imager, CZI)具有监测内陆小型水体的应用潜力。此外,CZI传感器的幅宽为1 000 km,重访周期为3 d,获取数据频次高、时效快,有助于小型水体的动态监测。大量基于红(red)、近红外(near-infrared,NIR)波段反射率与浊度之间存在良好的相关性的水体浊度反演算法仅适用于特定区域与时期[6-7],因此建立适用于武汉区域水体的CZI浊度反演模型是进行HY-1C卫星浊度监测的首要过程。

    在上述背景下,本文利用HY-1C卫星传感器的CZI影像以及实测浊度数据,构建了适用于武汉水体的浊度反演模型,并对疫情期间知音湖和黄家湖的水体浊度进行了监测,为疫情期间的政府决策提供依据。

    • 武汉地处长江与汉江的交汇处(见图 1(a)),人口数超过1 000万人,土地面积约8 500 km2[8],且水资源十分丰富,有2 200多km2的湖泊和河流,约占武汉总面积的25%[9]。武汉属湿润亚热带季风气候,年平均降水量为1 140~1 265 mm,年平均气温为15.8~17.8 ℃,夏季炎热潮湿,冬季寒冷干燥,气候的季节性导致一年四季降水不均,其中80%的降水量在4月—10月的雨季产生[10]。在COVID-19疫情期间,火神山医院建设在知音湖的北部(图 1(a)中红框所示,放大图见图 1(b)),雷神山医院建设在黄家湖的东岸(图 1(a)中蓝框所示,放大图见图 1(c)),朱山湖距离两所医院较远(图 1(a)中绿框所示,放大图见图 1(d)), 不易受两所医院建设影响,可作为对照湖泊。

      图  1  研究区域

      Figure 1.  Study Area

    • 本文对武汉COVID-19疫情期间医院建设阶段的水体浊度进行了监测,主要涉及以下数据集:

      1)实测浊度数据。浊度实测站点包括6个湖泊和4个河流现场站点(见图 1(a)中星形),站点分布在长江、汉江和梁子湖等主要水体附近,所得数据可以代表武汉水体的一般特征。实测浊度数据由LFWCS-2008水质分析仪基于光散射法[11]测量得到,单位为美国环境保护署规定的浊度测量通用单位NTU(nephelometric turbidity unit), 是在2018-06-07—2019-09-27、2019-10-07—2019-10-23和2020-01-17—2020-02-09 3个时间段内1 h或4 h间隔的高频测量数据。

      2)HY-1C卫星影像。由于混浊水体的近红外波段反射率不为0,导致近岸内陆水体的大气校正十分困难[12]。瑞利校正后的反射率数据可以消除大部分的大气影响,并且可以有效地反演浊度数据[5, 7]。因此,本文通过目视方法寻找清洁无云的影像,减少了大气气溶胶的影响,并利用CZI瑞利校正产品进行浊度反演。本文从国家卫星海洋应用中心(https://osdds.nsoas.org.cn/#/MapQuery)下载了2019-12—2020-02的HY-1C卫星CZI瑞利校正后反射率产品,该产品数据包括蓝、绿、红和近红外波段[13],可用于建立基于红和近红外波段的浊度模型。下载得到了火神山和雷神山医院区域在建设前、建设中、投入使用全过程(2019-12—2020-02)的五景无云图像,可用于两医院建设的全过程水体浊度监测。

    • 海洋水色卫星传感器的标准浊度产品通常是基于红、近红外波段的反射率及现场数据建立的模型[5], 这些模型仅应用于特定水体。因此,文献[3]提出了一种全局的半经验单波段浊度算法,该算法在不同的浊度特性下都有很好的反演能力,可用于武汉水体的浊度反演。该模型将浊度与水体的红或近红外波段反射率(ρ)联系了起来[1]。为了保证从低浊度到高浊度水体的连续性,对红和近红外波段的浊度模型进行线性加权(ε),最终模型如下:

      $$T = \left( {1 - \varepsilon } \right)\frac{{{A_{{\rm{red}}}} \cdot {\rho _{{\rm{red}}}}}}{{1 - {\rho _{{\rm{red}}}}/{C_{{\rm{red}}}}}} + \varepsilon \frac{{{A_{_{^{{\rm{NIR}}}}}} \cdot {\rho _{^{_{{\rm{NIR}}}}}}}}{{1 - {\rho _{_{^{{\rm{NIR}}}}}}/{C_{_{^{{\rm{NIR}}}}}}}}$$ (1)

      式中,AC为与波长相关的校准系数。由于参数AC需要大量实测数据才可以计算得到,本文将式(1)中右侧的模型修改为经验幂函数模型[14-15],该模型可以写为:

      $$\begin{array}{l} T = \left( {1 - \varepsilon } \right) \cdot {A_{{\rm{red}}}} \cdot {\rm{power}}\left( {{\rho _{{\rm{red}}}}, {B_{{\rm{red}}}}} \right) + \\ \;\;\;\;\;\;\;\varepsilon \cdot {A_{_{{\rm{NIR}}}}} \cdot {\rm{power}}\left( {{\rho _{_{{\rm{NIR}}}}}, {B_{_{{\rm{NIR}}}}}} \right) \end{array}$$ (2)

      式中,power()为幂函数;AB为模型参数,可通过回归模型得到。

      本文采用质量控制手段得到了较为可靠的匹配数据对:(1)使用卫星影像和现场测量之间的±3 h的时间窗口来确保同步测量;(2)使用3×3像元的空间窗口进行均一性测试,以避免水斑的潜在影响。由于缺乏足够的匹配对数据(17个匹配对,见图 2),在浊度反演模型的建模与验证中采用了基于留一法的交叉验证,以充分利用匹配对,并获得相对稳健的反演模型[16]。最终得到的水体浊度反演模型参数与精度如表 1所示。

      图  2  浊度反演结果

      Figure 2.  Results of Turbidity Retrieval

      表 1  CZI的浊度模型参数及建模精度

      Table 1.  Parameters for the Turbidity Model of CZI and Modelling Precision

      传感器 波段 A B 权重 建模精度 验证精度
      R2 RMSE/ NTU R2 RMSE/ NTU
      CZI 红光 154.816 0.021 4 ε=0, ρNIR≤0.006 0.895 4.997 0.884 5.068
      近红外 242.989 0.008 5 ε=1, ρNIR≥0.007
      注:RMSE(root mean square error)为均方根误差,R2为决定系数

      表 1结果表明,本文构建的浊度反演模型质量较好,R2>0.85,RMSE < 5.50 NTU, 且浊度值均匀分布在1:1直线的两侧(见图 2),该模型可以获得相对较高的水体浊度反演精度。当浊度增加时,红波段的反射率趋于饱和,需要使用更长的波长来进行内陆水体的浊度反演[7]

    • 为了评估火神山和雷神山医院建设时期邻近水体浊度的变化情况,本文收集了医院建设前期(2019-12-07与2019-12-13)、医院建设中期(2020-01-30与2020-02-05)和医院建设完成后期(2020-02-17)的CZI瑞利校正后反射率产品,以消除分子散射影响。此外,朱山湖与知音湖和黄家湖距离相当,且位于武汉市区,可用作对照湖泊,以确定火神山和雷神山医院建设施工对邻近水体浊度是否有影响。

      基于本文提出的浊度反演模型,反演得到朱山湖、知音湖和黄家湖的浊度分布,如图 3所示。从图 3中可以看出,朱山湖和知音湖北部的浊度值大于南部的浊度值,黄家湖的西边浊度值大于东边的浊度值,且近岸水体浊度普遍大于湖心水体。3个湖泊的水体浊度在武汉“封城”后显著下降,且低于医院建设前期的水体浊度,可能与2020-01-23武汉“封城”后,武汉市公交、客运、地铁和轮渡等交通工具暂时停运,市民居家隔离,各工商业活动暂时停止等人类活动减少有关。朱山湖距离火神山和雷神山医院较远(均超过10 km),因此朱山湖的水体浊度变化与火神山和雷神山医院建设无关。然而朱山湖的水体浊度在医院建设的前中后期的变化趋势与知音湖和黄家湖一致,这说明医院的建设施工不是导致知音湖和黄家湖水体浊度变化的主要因素。

      图  3  朱山湖、知音湖和黄家湖在火神山和雷神山医院建设前、中、后期浊度分布图

      Figure 3.  Turbidity Maps of Zhushan, Zhiyin and Huangjia Lakes Before, During, and After the Constructions of Huoshenshan and Leishenshan Hospitals

      由于水体浊度的变化不仅仅受到人类活动的影响,也受到气候变化(主要是降雨)的影响[5],因此需要进一步确定降雨是否是影响知音湖和黄家湖浊度变化的主要因素。利用全球降水测量数据(https://pmm.nasa.gov/data-access/downloads/gpm),本文计算了2019-12-01—2020-02-23的武汉日累计降水量,结果如图 4所示。从图 4中可以看出,2019-12-01—2019-12-13期间,武汉几乎没有降雨,因此水体浊度较大;在2020-01-23—2020-02-05期间,武汉出现小幅度降雨(平均日累计降雨约为7.22 m),水体的浊度有所下降;而在2020-02-11—2020-02-17期间,武汉出现了强降雨(平均日累计降雨高达16.81 m),大量的降雨导致湖泊水量增加,水体浊度进一步下降。

      图  4  2019-12-01—2020-02-23武汉平均日累计降雨和平均水体浊度

      Figure 4.  Average Daily Accumulated Rainfall and Average Turbidity at Wuhan Between 2019-12-01 and 2020-02-23

      通常来说,人类活动(如建设施工)会导致水体浊度在局部空间的变化,而降雨主要影响径流以及泥沙传输[5]。从图 3图 4中可以看出,在医院建设前、中、后期,知音湖和黄家湖水体浊度的空间分布没有明显变化,没有形成明显的浑浊度带,而且远离火神山和雷神山医院的朱山湖水体浊度变化趋势与医院附近水体一致,表明两个医院的建设施工不是影响水体浊度变化的主要原因,而降雨可能是水体浊度变化的主要影响因素。

    • 针对武汉COVID-19疫情期间,对水环境质量高时空动态的遥感定量监测需求, 在较高分辨率传感器的定量反演应用框架下, 以国产50 m的水色遥感HY-1C卫星CZI数据为基础,结合高频实测浊度数据,对火神山和雷神山医院建设前、中、后期附近的知音湖和黄家湖水体浊度进行了动态监测。主要结论如下:(1)基于半经验的红和近红外波段的浊度模型,在武汉水体浊度反演上表现良好,R2>0.85且RMSE < 5.50 NTU,适用于武汉水体的浊度监测;(2)火神山和雷神山医院的建设施工不是影响武汉水体浊度变化的主要因素,而降水变化可能是影响水体浊度变化的主要原因;(3)国产较高空间分辨率水色遥感HY-1C卫星CZI传感器具有良好的内陆水体浊度监测潜力。

参考文献 (16)

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