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《水色卫星遥感反演海表硝酸盐：过去30年研究进展和未来潜力》

  • 来源专题：中国科学院文献情报系统—海洋科技情报网
  • 编译者： liguiju
  • 发布时间：2023-09-10

  • 近日，自然资源部第二海洋研究所陈双玲副研究员以第一作者兼通讯作者在国际知名期刊Science of the Total Environment (IF = 9.8)上发表了题为“Estimation of sea surface nitrate from space: Current status and future potential”的研究成果。合作者包括自然资源部第二海洋研究所硕士研究生孟宇、林生博士后、于溢副研究员和席婧嫄助理研究员。

    硝酸盐是浮游植物赖以生长的重要营养盐，上层海洋硝酸盐浓度的时空变化对研究海洋初级生产力和碳循环意义重大。传统的走航和站点观测能够提供宝贵的现场数据资料，但无法实现大范围、长时序的稳定监测，而卫星遥感在这方面具有独特优势。由于硝酸盐不具备任何电磁波信号特征，与相关海洋环境要素之间的关系复杂多变，海表硝酸盐浓度（SSN）的卫星遥感反演一直是当前水色卫星海洋遥感的研究热点和难点之一。

    该研究系统回顾了近30年在边缘海和开阔大洋已发表的SSN水色卫星遥感反演算法，从模型输入参数、反演算法和误差评估等方面详细讨论了已有研究进展和未来改进方向。

    整体上，在过去近30年，国内外学者利用卫星遥感反演SSN取得了重大突破和进展。随着我们对营养盐驱动因素认识的加深，以及现场观测数据的不断积累，未来有望从多角度提高区域或全球SSN遥感反演算法的反演精度，促进海洋碳循环的相关研究。

    论文引用：Chen, S., Meng, Y., Lin, S., Yu, Y., & Xi, J. (2023). Estimation of sea surface nitrate from space: Current status and future potential. Science of The Total Environment, 165690.

  • 原文来源：https://www.sio.org.cn/a/yjcg/21512.html近日，我所陈双玲副研究员以第一作者兼通讯作者在国际知名期刊Science of the Total Environment (IF = 9.8)上发表了题为“Estimation of sea surface nitrate from space: Current status and future potential”的研究成果。合作者包括我所硕士研究生孟宇、林生博士后、于溢副研究员和席婧嫄助理研究员。
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    • 编译者：熊萍
    • 发布时间：2024-11-07
    • 自然资源部第二海洋研究所陈双玲研究员以第一作者兼通讯作者在国际知名期刊Journal of Geophysical Research: Oceans发表了题为“Remote Estimates of Sea Surface Nitrate and Its Trends From Ocean Color in the Northwest Pacific”的研究成果。合作者包括海洋二所硕士研究生孟宇、王云涛研究员、厦门大学商少凌教授和柴扉教授以及北京大学郑玫教授。 硝酸盐（NO3-），作为海洋氮循环过程中的一种主要存在形态，是浮游植物赖以生长的重要营养盐。海洋上层硝酸盐浓度的时空变化对研究浮游生物碳泵和海洋碳循环意义重大。海水中的硝酸盐不具备任何电磁波信号特征，且与相关海洋环境要素之间的关系复杂多变，海表硝酸盐浓度（SSN）的卫星遥感反演一直是当前水色卫星海洋遥感的研究热点和难点之一。 西北太平洋是全球重要的碳汇区。随着全球变化的加剧，西北太平洋上层硝酸盐的变化趋势问题备受关注。基于有限的历史船测资料，以往研究展现相悖结论：西北太平洋表层硝酸盐呈微弱下降或增加趋势。相比传统观测手段，卫星遥感具有大尺度、长时序稳定观测的优势。因此，本研究聚焦西北太平洋，首次利用机器学习方法构建了高精度的西北太平洋海表硝酸盐卫星遥感反演算法，生产了过去20年（2002-2022年）硝酸盐的日均遥感影像，且首次从卫星遥感的角度探究西北太平洋表层硝酸盐的变化趋势。研究表明，在过去20年，西北太平洋表层硝酸盐整体呈微弱下降趋势（-0.01μmol kg-1 yr-1），主导因素为海洋增温。 基于前期研究（Yu & Chen et al., 2021; Chen et al., 2023），该文所采用的SSN反演模型为堆栈式随机森林（Stacking Random Forest，SRF）。该模型的输入变量包括海表叶绿素浓度和海表温度，输出变量为SSN。该研究构建了SRF硝酸盐反演模型，验证数据集显示，模型的均方根误差（RMSD）约为1.34 μmol/kg（5.3%），R2为0.92。 此外，该研究还对模型进行了大量独立验证（不同季节、不同海域）和敏感性分析，证明反演模型的可靠性。基于多源独立航次数据的模型独立验证结果显示，模型的均方根误差（RMSD）约为1.15 μmol/kg（2.0 %），R2为0.8。 论文引用： Chen, S*, Meng, Y, Shang, S, Zheng, M, Wang, Y, & Chai, F (2024). Remote estimates of sea surface nitrate and its trends from ocean color in the northwest Pacific.Journal of Geophysical Research: Oceans, 129, e2023JC019846.
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  • 《强吸收性气溶胶的水色卫星遥感大气校正算法》
    • 来源专题：中国科学院文献情报系统—海洋科技情报网
    • 编译者：liguiju
    • 发布时间：2023-04-02
    • 近日，自然资源部第二海洋研究所何贤强研究员团队及合作者在国际遥感领域顶级期刊Remote Sensing of Environment（IF=13.8）上发表了题为“Atmospheric correction of absorbing aerosols for satellite ocean color remote sensing over coastal waters”的研究论文。论文第一作者为自然资源部第二海洋研究所与河海大学联合培养的博士研究生宋梓庚，通讯作者为自然资源部第二海洋研究所何贤强研究员, 合作者包括白雁研究员、王迪峰研究员、李腾副研究员、朱乾坤教授级高级工程师和龚芳高级工程师，以及南京大学的董新奕副教授。 沿海水体水色遥感大气校正受到吸收性气溶胶垂直分布的影响较大，特别是对于蓝光和紫外波段的遥感反射率(Rrs(λ))反演。我们前期构建了吸收性气溶胶垂向分布反演模型（Song, He*, et al., 2020）和吸收性气溶胶光学特性模型（Song, He*, et al., 2022），可以定量反演吸收性气溶胶的垂向高度，并利用海气耦合辐射传输模型模拟吸收性气溶胶情况下的大气顶 (TOA) 反射率（ρt(λ)）和遥感反射率（Rrs(λ)）。在此基础上，该研究基于大量的辐射传输模拟和机器学习模型，提出了一种新的大气校正算法 (OC-XGBRT)，考虑吸收性气溶胶的垂直分布，用于反演蓝光波段的Rrs(λ)，以降低吸收性气溶胶的影响。 OC-XGBRT算法的目标是提升沿海水域在吸收性气溶胶的影响下Rrs(λ)的数据质量。本研究将OC-XGBRT算法应用于MODIS-Aqua水色传感器上，并用SeaBASS和AERONET-OC实测站点数据进行验证，与NASA SeaDAS、POLYMER、OC-SMART大气校正算法进行对比，Rrs(412 nm)、Rrs(443 nm)、Rrs(488 nm)和Rrs(547 nm)的验证结果如图2所示。OC-XGBRT的平均绝对百分偏差(APD)和均方根误差(RMSE)分别小于36.9%和5.5 ×10-4 sr-1，表明OC-XGBRT在沿海和内陆水域能提供更准确的遥感反射率产品。 本研究选取6个典型近海区域（西非沿岸，波斯湾，美洲东、西海岸，黑海，、中国渤黄海）进行定量评估。图3所示为波斯湾的结果，OC-XGBRT的校正结果与NASA产品相比有明显的改善，Rrs(412 nm)和Rrs(443 nm)不再出现负值的情况，并且与实测值比较接近。OC-XGBRT在6个典型区域的应用结果进一步表明，在吸收性气溶胶的情况下，与NASA产品相比，OC-XGBRT的Rrs(412 nm)和Rrs(443 nm)质量均有显著提高。此外，OC-XGBRT算法能够显著增强蓝光波段Rrs(λ)的空间覆盖，具有处理存在吸收性气溶胶的情况下水色遥感数据的潜力。 论文引用： Song, Z., He, X.*, Bai, Y., Dong, X., Wang, D., Li, T., Zhu, Q., & Gong, F. (2023). Atmospheric correction of absorbing aerosols for satellite ocean color remote sensing over coastal waters. Remote Sensing of Environment, 290, 113552.
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