卫星遥感测量蓝藻水华量外文翻译资料

 2022-08-19 15:29:08

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卫星遥感测量蓝藻水华量

斯特兰克，舍费尔，pl，杰里米维尔， Liftim和Andrew Meredith

蓝藻有害藻华（cyanoHABs）由于其能够形成致密的生物质并产生毒素而成为世界范围内严重的环境，水质和公共卫生问题。已经开发了用于使用遥感数据检测和量化cyanoHABs生物量的模型和算法，而不是用于量化水华量的信息，水华量是指导水质管理决策的信息。我们提出了一种量化湖泊和水库中季节性和年度cyanoHAB大小的方法。 数量级是该季节或年份每周或每两周最大蓝细菌生物量的时空平均值。CyanoHAB生物量使用基于标准反射光谱形状的算法，该算法使用中分辨率成像光谱仪（MERIS）的数据。我们演示了定量量化2003年至2011年在佛罗里达州和俄亥俄州（美国）的年度和季节性cyanoHAB幅度的方法，并根据研究期间的中值幅度对湖泊进行排名。该新方法可以应用于Sentinel-3海洋陆地彩色成像仪（OLCI）数据，以评估cyanoHAB及其随时间的变化，即使存在诸如可变的数据采集频率或卫星之间的传感器校准不确定性等问题。CyanoHAB量值可以支持娱乐和饮用水源的监视和管理决策。

蓝藻有害藻华（cyanoHABs）在世界范围内是严重的环境，水质和公共卫生问题，因为它们能够形成致密的生物质和浮渣并产生毒素，例如神经毒素（anatoxin-a），肝毒素（microcystins）和细胞毒素（ cysdrodrospermospin）氰毒素被水和强氰基HABs毒素接触后，会引起多种不利于人类健康的问题，包括胃肠道不适，皮炎，肝衰竭，甚至家畜死亡。尽管观察结果非常有限，但在过去的几十年中，CyanoHAB被认为在全球范围内正在增长。 预计随着地表水温度升高和垂直分层，这些水华的频率和大小在将来会恶化。此外，已知cyanoHAB的生长和强度会受到天气驱动的环境和人为因素的影响，例如气候模式和不断变化的农业实践中降雨模式下的枯萎。

为了减少接触氰毒素的风险，需要更频繁的水质评估以监测内陆湖泊中氰基HAB的状况和历史趋势。在区域和全国范围内都需要此信息，包括被指定为饮用水水源和休闲水体的湖泊和水库。在美国，国家湖泊评估（NLA）旨在通过生物学，化学，物理和娱乐/人类健康指标为国家湖泊状况提供估计。 通过该计划，每五年对超过1公顷的美国湖泊进行生态代表性采样评估，该评估最后一次于2012年完成（2017年待定）。 但是，每年对单个湖泊进行评估将有助于制定管理策略。

使用传统的费尔德采样方法（用于测量浮游植物色素和细胞浓度，生物量和生物量的常规实验室分析）进行的湖泊评估昂贵，费时，而且在多个水体或跨多个州进行通常不可行。 但是，基于卫星的遥感方法可用于常规监视许多较大水域中氰基HAB的当前状态，并追溯评估这些水体的历史状态。 在使用遥感方法进行的cyanoHAB评估研究中，有少数一次研究了多个湖泊，但大部分工作集中在一个水域，例如波罗的海，巴拉顿湖，匈牙利，里海，太湖 ，中国和伊利湖。

图1.研究区域的地图，显示了（A）佛罗里达和（B）俄亥俄州的湖泊位置。 利用全分辨率MERIS数据，可以解析佛罗里达州的135个湖泊和俄亥俄州的21个湖泊，并将其用于本研究。 陆地和湖泊分别以灰色和蓝色显示。

研究人员将蓝细菌量化为直接或通过替代方法（如叶绿素a（Chl-a）（mg m-3），藻蓝蛋白（PC）（mg m-3）的浓度）或细胞浓度测量的生物量。 最近在多个湖泊上的研究集中于量化cyanoHAB的空间范围（km2）和时间频率（观测值的百分比）。 这些研究已经开始解决随着时间变化的时空蓝藻开花动态变化的管理问题。资源管理者的资源有限，无法评估和监测湖泊的公共和环境健康。 知道哪些湖泊有严重或恶化的水华，哪些没有，使管理者可以确定可行的湖泊管理策略。 通过在观察时间内（季节或年份）表征藻类花粉生物量，花粉强度的指标将为以前的指标提供重要的补充，从而突出显示花粉的年尺度。在这项研究中，我们引入了一个指标，重点关注湖泊和其他内陆水域中的cyanoHAB的数量。 我们将绽放量定义为在盛开季节收集的最大绽放生物量的7或14天复合物序列的时空平均值。 为了使不同大小的湖泊之间的水华大小具有可比性，将大小进一步标准化为湖泊表面积。 我们还使用等级作为关键指标，以补偿数据频率的重大变化，并最终补偿其他因素，例如卫星之间的差异或校准偏差。

欧洲航天局（ESA）中等分辨率成像光谱仪（MERIS）数据的九年（2003-2011）使用标称像素分辨率为300times;300m来估计佛罗里达和俄亥俄州湖泊中cyanoHAB的年级。 这项研究的主要目标是：（1）建立利用MERIS观测值估算内陆湖泊和水库年氰基HAB强度的方法； （2）作为案例研究，在佛罗里达州和俄亥俄州的2003-2011年期间生成基线cyanoHAB强度数据集。 这些方法适用于Sentinel-3海洋陆地彩色成像仪（OLCI），它是MERIS的替代产品，后者于2016年在Sentinel-3A上首次发布。

数据与方法学习区。 我们出于以下三个主要原因选择了佛罗里达州和俄亥俄州作为我们的研究区域（图1）：

1.检查已知有cyanoHAB相关水质问题的湖泊中的cyanoHAB量级。 这两个州在MERIS / OLCI数据中也可以分辨出大量湖泊。

包括佛罗里达州在内的沿海平原生态区的许多湖泊都已知存在氰基HAB问题，2007年，NLA已知其中34％的湖泊富营养化。2007年NLA的报告还表明，佛罗里达州43％的湖泊中存在微囊藻毒素。 同样，在温带平原生态区（包括俄亥俄西部），cyanoHAB是常见的水质问题，那里有45％的湖泊被认为是富营养化的。 2007年，俄亥俄州约有32％的湖泊中存在微囊藻毒素。

2.考虑来自不同地理和气候条件下的湖泊的结果。 佛罗里达州的气候属亚热带气候，夏季炎热，潮湿，降水高，冬季温和干燥。 相反，俄亥俄州的气候为温带气候，冬季寒冷，夏季炎热潮湿，全年降雨适中。

3.评估差异对每个位置数据覆盖范围的影响。 2008年之前的MERIS全分辨率（FR）数据收集频率不一致。 在此期间，俄亥俄州的MERIS FR数据的时变频率高于佛罗里达州。 考虑具有不同时间数据覆盖的两个状态将说明数据频率降低对布隆强度量度的影响。

图2.数据处理和工作流的示意图，用于计算布隆幅度和面积归一化幅度。 工作流中的输出阶段以灰色阴影显示。

图2显示了本研究中进行的数据分析和工作流程的步骤。 数据和方法的各个组成部分介绍如下。

湖泊轮廓数据。 使用国家水文数据集Plus 2.0版（NHDPlusV2）湖泊多边形数据集中的湖泊和水体多边形来筛选湖泊的大小，条件是每个选定的水体都应通过分辨率为300times;300 m像素的卫星图像来解析 。 如果湖泊和其他水体在NHDPlusV2数据集中具有三个连接的非混合水像素（即三个没有任何陆地的像素），则被认为是可解析的。此外，所有选定的水体均根据美国EPA的2012年NLA场地评估指南进行了筛选和筛选（美国EPA，2011年）。 根据NLA标准，被归类为间歇性或河口的水体被排除在进一步分析之外（尽管未识别和排除佛罗里达州的一些河口湖泊，如后所述）。 最终的湖面多边形层包括佛罗里达州的135个湖泊和俄亥俄州的21个湖泊，这些将通过FR MERIS / OLCI影像进行解析。 佛罗里达州可分辨湖泊的表面积从1.26 km2到1427 km2，中位数表面积为5.31 km2，而俄亥俄州湖泊的表面积从1.98到53 km2，中位数为8.9 km2。 在佛罗里达，本研究考虑的中心湖和奥基乔比湖分别是最小和最大的湖泊。 在俄亥俄州，埃文斯湖和皮马图宁水库分别是最小的和最大的。

卫星数据。 使用美国国家海洋和大气管理局（NOAA）管理的卫星自动处理系统（SAPS）对MERIS Level-2（L2）数据集进行了处理。 SAPS集成了l2gen，NASA的SeaWiFS数据分析软件（SeaDAS）软件包中包含的用于处理L2海洋颜色数据的NASA标准软件以及Shuttle Radar地形任务（SRTM）全球陆地掩膜。 使用最近邻插值法将源于Te2gen的“ rho_s”表面光洁度（rho;s（无单位））乘积投影到通用横轴墨卡托（UTM）投影。rho_s过程产生的光影可以校正大气顶的太阳辐照度，并消除瑞利辐射和针对海拔高度校正的分子吸收。 使用针对浑浊水校正的反照率阈值算法遮盖云，后者必须保留那些强烈绽放的明亮像素，否则这些像素会被错误地遮盖为云。 使用近红外和红边阈值检测到土地邻接问题，包括混合的土地/水像素，从而确保源自土地植被的信号被标记并排除在进一步分析之外。

在整个任务期间，MERIS FR数据的时间覆盖范围和数据密度发生了变化。 在2008年之前，通过车载记录获取了北美的MERIS FR数据集，这限制了数据的获取。从2002年至2004年，还与其他ENVISAT仪器争夺带宽，这也可能降低了采集频率。 2008年，加拿大遥感中心开始接收直接广播，这确保了北美大部分数据的采集。在连续的美国（CONUS）中，2008年之前，包括佛罗里达州在内的南部各州的FR数据频率较低。 我们的分析表明，在佛罗里达州和俄亥俄州，缺失数据接近100％（包括云层且未收集到卫星数据）的复合材料数量明显不同。 从2003年至2007年，佛罗里达州丢失数据接近100％的复合材料的平均百分比从13％到64％不等。 在同一时期，俄亥俄州的平均百分比有所不同从12％到28％。相比之下，从2008-2011年，缺少数据的复合材料的百分比下降到了6-12％（在佛罗里达州），而在俄亥俄州则保持不变（14-29％）。 当研究期间仅限于2008-2011年娱乐活动月份（根据俄亥俄州环境保护局（Ohio EPA）的规定，5月1日至10月31日）标准），佛罗里达州的湖泊所覆盖的数据量比俄亥俄州的湖泊略多，如佛罗里达州（范围为1–9％）和俄亥俄州（0–16％）的数据丢失百分比所显示的。

蓝细菌估计算法。 通过生物量估计和蓝细菌存在算法的组合发现蓝细菌数量。 蓝细菌指数（CI）可衡量Chl-a吸收的指标，并提供蓝细菌生物量。 它是使用频谱形状（SS）算法计算的，表示为：

公式1

其中rho;s是针对瑞利辐射校正的大气影响的最高值，lambda;是中心带，而lambda; 和lambda;-是相邻的参考带。 通过在681 nm处将光谱形状居中并更改SS的符号或CI = -SS（681），来计算蓝细菌指数（CI）。

CI评估681 nm处Chl-a的吸收。 在681 nm处，真核生物中的叶绿素通常会发出强烈的荧光，从而导致表观反射率的提高，从而掩盖了叶绿素的吸收。 但是，在蓝细菌中，叶绿素荧光较弱，因此Chl-a吸收在681nm处主导了来自水的辐射信号，导致681nm处的反射率相对于665和709nm有所降低。

为了更具体地鉴定蓝细菌，使用了620、665和681 nm的SS来鉴定PC的存在，PC是该分类学中的特征性色素，具有该光谱的特征区域。 （由于存在多个问题，因此未使用估算的PC浓度，尤其是，它不是对蓝细菌生物量的一致估计，并且更可用的PC浓度算法需要强大的大气校正，从而极大地限制了数据的可用性。）在这种情况下，条件负SS（665）值指示PC的存在。 包含620 nm是PC的吸收峰，PC是蓝细菌中的特征性色素，可减少错误检测的问题。 在蓝细菌的情况下，SS（665）由于在620nm波段的反射率较低而变为负值，并被用作仅选择蓝细菌的排除标准。 （他们的等式3-4）还应用了这种光谱形状条件，以将蓝细菌与非洲湖泊中其他藻华的分离。 当SS（665）为负值时，Te CI产物称为CI-氰基，在本研究中用于估计蓝细菌的生物量。

为了设置风险阈值，我们在CI和每1单位CI-氰基的108个细胞mL-1的蓝细菌细胞浓度之间应用了一种关系。 尽管这种关系是针对微囊藻开发的（因此我们将其称为“微囊藻等效细胞”），但已通过新英格兰（康涅狄格州，马萨诸塞州，缅因州，新罕布什尔州）美国东部八个州的蓝细菌总细胞浓度的未指定验证 ，罗得岛州和佛蒙特州），俄亥俄州和佛罗里达州。 据报道，经测得的蓝细菌生物量数据（细胞mL-1）与卫星衍生的细胞生物量之间的平均绝对百分比误差（MAPE）为28.6％。 Tis CI算法也被确认用于检测蓝藻水华并估计其他区域的生物量（细胞mL-1）。

计算了2003–2007年和2008–2011年MERIS FR时间序列数据的14天和7天最大时间CI-氰基复合材料。如前所述，选择14天的时间间隔来组合2003-2007年的时间序列，以解决FR数据缺口。最大时间组合，即报告在14天或7天窗口期间检索到的最大值，有两个目的。首先，许多氰基HAB物种（如微囊藻，Aphanizomenon和Dolichospermum）具有浮力控制机制，通常在垂直水柱混合较弱的那一天会浮出水面。预计在14天或7天的时间范围内，蓝细菌将在要捕获卫星数据的一或多天后接近地表。此外，合成减少了丢失的数据量，尤其是由于云和阳光造成的数据丢失。这套14天的合成视频有助于减少2008年之前的欠采样偏差（这是由前面讨论的FR数据采集频率降低引起的）。

年度或季节性绽放量度指标。 CyanoHAB大小旨在捕获藻华的两个关键方面的组合：cyanoHAB生物量的数量和持续时间。 每年/季节性开花强度是在一年/四季中在湖泊中现的14天或7天最大值的平均发生物量，其数学表示为：

公式2

其中，索引P和T分别表示湖泊中具有可检测到的CI-氰基的有效像素数，以及每个月的合成（时间）序列数（例如2003年的两个合成物和2011年的四个合成物）。 索引M代表一个季节/年度研究期的月数。 布鲁姆幅值以CI单位表示，无量纲。 如上所述，乘以因子108（细胞mL-1），可以将CI-氰基转化为微囊藻等效细胞提供更直观的生物量指标。 为了能够比较具有不同表面积的湖泊之间的水华数量，我们按如下方法将水华数量归一化：

公式3

式中的湖泊表面积。通过卫星图像可检测到，是

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