重金屬污染水體背景下的底質反射率光譜特征及其對離水反射率貢獻影響分析

梁業恒,鄧孺孺,2*,梁鈺婕,劉永明,吳 儀,袁宇恒,艾先俊

1. 中山大學地理科學與規劃學院,廣東 廣州 510006 2. 廣東省水環境遙感監測工程技術研究中心,廣東 廣州 510006 3. 中國科學院南海海洋研究所熱帶海洋環境國家重點實驗室,廣東 廣州 510301 4. 香港中文大學地理與資源管理系,香港 999077 5. 北京師范大學地理科學學部,北京 100875 6. 廣州市城市規劃勘測設計研究院花都分院,廣東 廣州 510060

引 言

水體重金屬遙感反演是水環境遙感領域的難點問題。 有學者先從分析典型重金屬污染水體光譜特征[1]、 測量代表性重金屬化合物光學參數[2-3]等開展基礎性工作,推動該研究領域的起步。 但將來要真正實現衛星層面的反演應用,仍有許多問題有待突破。 在重金屬污染水體背景下如何處理淺水區的水底反射光影響,便是提升遙感模型精度一個不可忽視的問題。 由于在淺水區遙感傳感器接收到的能量除了包含水體后向散射部分外,還包含了經水底反射后的能量,而這部分能量并不能像處理光學深水情形那樣直接忽略。 為了不斷提升水體重金屬遙感模型反演精度,需要對底質反射光、 水體散射光與離水反射率三者的相互關系進行研究。 本作者曾分析過廣東大寶山尾礦重金屬污染水體的光譜特征[1],但當時仍未考慮底質反射光對離水反射率的影響規律,所研究之離水反射率近似為僅含水體后向散射部分來處理。 本文通過研究大寶山尾礦的底質反射率光譜特征,分析底質反射光對離水反射率的貢獻情況,并給出考慮底質反射光后的遙感反演模型精度評價,為進一步提升模型適用性提供參考依據。

近年來,關于金屬礦區底泥光譜研究包括: 從近標準土壤樣品中提取的光譜響應特征帶估算礦區土壤鉛含量[4],利用短波紅外線勘查礦床蝕變礦物[5],建立經驗模型對礦區土壤重金屬含量進行遙感反演[6-7]等。 研究成果主要是關于土壤中重金屬光譜特征,但并非瞄準在水質遙感應用,如“陽光—水—重金屬—底質”這一輻射傳輸過程中的相互影響未得到應有的考慮。 而淺水區底質對水質遙感模型精度影響,雖已有學者進行過討論[8-11],但這些研究成果目前只針對葉綠素、 懸浮泥沙、 黃色物質等非重金屬水質參數遙感反演應用,對水中重金屬濃度反演的適用性和精度均未有討論。 本文則是聚焦以重金屬污染背景水體為研究對象,在分析礦區底質反射率光譜特征的基礎上,進而討論此情景下淺水區底質對水中重金屬濃度遙感反演精度影響,有關研究尚未見報道。

首先開展包含大寶山尾礦床在內的四種不同類型底質反射率光譜特征對比實驗,然后進一步測量大寶山尾礦水庫不同水深下的離水反射率,再通過Deng等[12-14]提出的水質遙感模型模擬出該處水底反射光、 水體散射光和離水反射率三者的光譜曲線,然后分析水底反射光和水體散射光對離水反射率的貢獻規律,最后將模型計算值與光譜儀實際測量得到的離水反射率進行對比,進而評價該遙感模型在水體重金屬反演應用中的精度。

1 實驗部分

1.1 研究區

廣東韶關大寶山尾礦水庫是重金屬污染比較典型的區域,并且水域覆蓋面積足以在遙感圖像得到良好體現,非常適合開展水體重金屬遙感相關研究,是理想的天然實驗區,因此研究區選擇此處開展實驗研究(#1點),對尾礦底泥以及水深為1 cm、 10 cm和深水區(大于5 m)尾礦水庫水體進行了反射率光譜測量。 為了對比分析該處底泥與其他常見類型底質的反射率光譜特征,在廣東清遠北江下游的某江心灘附近水域選擇了3處底質分別為粗沙(#2點)、 淤泥(#3點)和石頭(#4點)的樣點,利用抓斗將各樣點的底質打撈上岸后,立即對其反射率進行了測量。 實驗樣點經緯度和位置示意圖分別見表1和圖1(a,b)。

圖1 采樣點地理位置(a): 韶關大寶山尾礦水庫(#1點); (b): 清遠北江河道(#2、 #3、 #4點)Fig.1 The sample points location(a): Mine drainage in Dabaoshan Mountain(Point #1); (b): Beijiang River in Qingyuan City(Point #2、 #3、 #4)

表1 光譜測量樣點的經緯度Table 1 The latitude and longitude of spectral measurement sample points

1.2 離水反射率測量

在水面進行測量的光譜儀探頭接收到的離水反射率Rwo包含了水體散射光Rws和水底反射光Rwb,即

Rwo=Rws+Rwb

(1)

水體散射光可用式(2)計算

(2)

水底反射光可用式(3)計算

Rwb=Rbe-μKH

(3)

離水反射率即為以上兩部分光之和,式(2)和式(3)代入式(1)得到式(4)

(4)

式(2)和式(3)的推導過程,可參考文獻[12-14]。

其中,μ=secθz+secθv≈2.7;θz為測量時太陽天頂角,通過查萬年歷獲得;θv為觀測方向天頂角,因本次實驗為垂直觀測,所以θv=0;H為水深;K為該處水域的總消光系數,測量方法參照相關文獻進行;Rb為該處水域底質反射率,測量原理見1.3節。

但式(4)中仍有βP(0+)未知,該參數是表征垂直方向觀測下水體的后向散射能力,這部分能量通過測量垂直方向水質情況相同但水深極大的水域來反演計算。 原理是,當水深極大,離水反射率僅含水體散射光的前向部分Rd,可通過式(5)進行計算,即

(5)

可以反算出

βP(0+)=4μKRd

(6)

底質反射率Rb、 淺水區離水反射率Rwo、 深水區離水反射率Rd是需要現場測量獲得。 在光譜測量現場,實驗位置如圖2所示。 選擇三處地方(如圖2中箭頭A、 B、 C所指)。 其中,A處為接近水面的裸土表面,該處泥土性質與尾礦礦床一致,作為底質反射率Rb測量點; B處水深較淺,此處離水反射率包含了水體散射光和水底反射光,是進行模型計算和實際測量對比的實驗點,即Rwo測量點; C處水深極大,此處水底反射光可以忽略,即Rd測量點。 上述實驗的水體光譜測量方法,按照普遍接受的水面測量法進行,底質反射率測量方法,見1.3節。

圖2 光譜測量位置Fig.2 Spectral measurement position

1.3 底質反射率測量

按照標準地物反射率測量方法,即在相同測量環境下,先后對標準板和目標底質進行測量,然后利用比值法求得底質反射率Rb,即

(7)

式(7)中,Lb和L0是實驗現場由光譜儀分別測得的底質和標準板的輻亮度,R0是由光譜儀廠家提供的標準板反射率,均為已知值。

2 結果與討論

2.1 測量結果

圖3為根據1.3節原理,用光譜儀測量得到的#1點重金屬尾礦底泥在波長350～2 500 nm反射率光譜曲線。 在中心波長1 400、 1 850和2 450 nm附近為水吸收帶,對土壤水分含量極為敏感,容易超出儀器探測下限,因此計算結果出現帶狀噪聲。

圖3 重金屬尾礦底泥反射率光譜曲線(350～2 500 nm)(#1點)Fig.3 The reflectance spectrums of heavy metal tailings sediment (350～2 500 nm) (Point #1)

為了進一步討論不同類型底質反射率特征異同,將河底粗沙、 淤泥、 石頭與重金屬尾礦底泥這四類底質反射率結果放一起,同時為了更直觀展示各自光譜特征與底質狀態的聯系,將底質現場情況照片一并展示,如圖4所示。

圖4 四類底質反射率光譜曲線及現場照片Fig.4 The reflectance spectrums and field photos of four kinds of bottom sediment

圖5為根據1.2節測量原理在#1點的重金屬尾礦水庫里,選擇1 cm、 10 cm和深水(水深大于5 m)三種情況下,測量得到的離水反射率光譜曲線。

圖5 不同水深下離水反射率光譜曲線Fig.5 The water-leaving reflectance spectrums at different depths

2.2 重金屬尾礦底質反射率特征分析及與其他底質反射率對比

重金屬尾礦底質反射率光譜曲線如圖3所示。 由測量結果可以發現其光譜特征明顯,具體表現為: (1)可見光波段,在350～500 nm反射率較低,不高于2%,從500 nm開始快速增大,到755 nm達到第一個峰值,反射率約為21%,宏觀表現為對綠、 紅光反射強烈,與現場看到底泥呈現鮮黃色吻合; (2)近紅外波段,從755 nm開始反射率減少至950 nm出現第一個波谷,反射率約為16%,隨后又增強至1 280 nm,出現第二個波峰,反射率約為30%,也是本測量區間內的最大值; (3)中紅外波段,位于三個水吸收帶之間,出現了兩個反射峰,分別在波長1 620和2 200 nm,反射率分別約為: 21%和13%。

由于長期被重金屬尾礦水浸泡,底泥里已富含多種重金屬,前期已對該區的水體光譜成因進行了分析,可知水中以硫酸鐵及其水解產物為主,因此推斷其應吸附在底泥上,表現為土壤與該重金屬化合物光譜的疊加。 以上發現的特征波長位置(波峰與波谷)為將來遙感反演提供了重要的波段選擇依據。

為了進一步討論其與自然水體中常見底質反射率光譜特征的異同,選擇了河底粗沙、 淤泥、 石頭進行對比,并將對比波長統一在水質遙感常用工作波段350～950 nm范圍,如圖4所示。

比較四者反射率大小: (1)在350～500 nm,尾礦底泥與河底石頭反射率相當,均處于較低水平,而河底粗沙與淤泥均比它們的反射率要高; (2)在500～565 nm,尾礦底泥反射率開始增加,四者的大小關系為: 河底石頭<尾礦底泥<河底粗沙和淤泥; (3)在565～800 nm,尾礦底泥反射率值超過其余三者,并出現反射峰值; (4)在800～950 nm,尾礦底泥反射率開始降低,此時粗沙反射率為四者中最大,四者的大小關系改變為: 河底淤泥和石頭<尾礦底泥<河底粗沙。

比較四者反射率光譜特征: (1)河底粗沙與淤泥,反射率表現為一條緩慢上升趨勢的曲線,不過淤泥的反射率比粗沙更快趨于平緩而沒變化,與淤泥呈暗褐色,而粗沙呈鮮褐色吻合; (2)河底石頭則在550～650 nm出現一個寬而扁平的反射峰,與其表面覆蓋青苔等植被有關,該反射率曲線是石頭和植被光譜特征的疊加。 (3)而尾礦底泥的光譜特征就更加豐富,如前所描述。

總之,四類底質反射率特征各有異同,有較明顯的光譜區分性。

2.3 重金屬污染背景下底質對離水反射率貢獻分析

以#1點里測量水深最淺1 cm的水域為例,討論重金屬污染背景下底質對離水反射率貢獻。 通常在利用遙感模型進行水色三要素參數反演時,在水深極大或水質不佳的情況下,會忽略水底反射光,讓離水反射率近似只包含水體散射光的前向部分,但從前面的礦區底泥反射率測量結果來看(圖3),其值總體較大,因此淺水區域的離水反射率會受底質反射影響,將來對重金屬進行遙感反演時,大多數礦區水底反射光必需得到考慮,并不能簡單將其進行忽略處理。

從圖5三種水深情況下的離水反射率測量結果可以發現: (1)當水深極大,此時離水反射率總體最低,僅包含水體散射光前向部分能量; (2)隨著水深變淺(圖5中水深10 cm的情形),反射率總體不斷抬升,水體散射光后向部分經底質反射出水以及底質反射光的能量開始同時增加; (3)隨著水深變得更淺(圖5中水深1 cm的情形),離水反射率各波段繼續抬升,抬升幅度與前面測得的礦區底泥反射率密切相關,當底泥某波長下反射率較大則該波長的離水反射率抬升幅度就隨之變大,抬升量所服從的數理關系是后續研究內容; (4)可以發現實驗樣點最淺的1 cm水深下離水反射率測量結果,總體被抬升最厲害,受到水底反射光影響最為強烈,就連本該水體為強吸收的990～1 150 nm波段范圍,也出現了一個小反射峰,這恰恰是礦區底質反射率開始爬升快要達到峰值的波段。

為了更直觀分析淺水區水底反射光和水體散射光在離水反射率各自的貢獻,以1 cm水深下測量得到的離水反射率為例,用1.2節式(1)—式(3)分別模擬計算得到這三個反射率參數的光譜曲線如圖6所示,水體散射光與水底反射光貢獻占比如圖7所示。 從計算結果可知: 從350 nm開始,離水反射率以水體散射光能量貢獻為主(占比超過50%),此時由于該波長范圍底泥反射率仍比較低,所產生的水底反射光仍比較弱,隨著波長增至515 nm附近時,二者能量貢獻達至相當(二者占比均接近50%); 隨著底泥反射率開始增大,水底反射光能量占比超過水體散射光,占主導地位。 可以發現,水體散射光在650 nm附近處出現峰值,水體散射光和底質反射光能量貢獻均處于較高水平,使得水體的離水反射率在此處波長達到最大,對紅光反射最為強烈,與作者前期測量結果相吻合。

圖7 水底反射光與水體散射光占比曲線Fig.7 Proportion of water-bottom reflected light and water scattered light

2.4 淺水區離水反射率測量值與模型計算值對比分析

為了說明考慮水底反射光后對模型精度影響,將光譜儀實地測量水深1 cm處的離水反射率和利用式(1)計算得到的模擬值進行對比,如圖8所示。 二者的相關性如圖9所示,為直觀顯示各波長下的相關性情況,圖中各點賦上與波長對應的顏色(近紅外波段用暗紅色表示)。 二者相對誤差隨波長變化曲線如圖10所示。

圖8 淺水區離水反射率的模型計算值與實測值對比(水深1 cm)Fig.8 Comparison between the model calculated and measured values of water-leaving reflectance in shallow water area (water depth is 1 cm)

圖9 離水反射率模型計算值與實測值散點圖與相關性Fig.9 Correlation between the model calculated and measured values of water-leaving reflectance

圖10 遙感模型相對誤差隨波長變化曲線Fig.10 The relative error of remote sensing model varies with wavelength

從上述結果發現: 圖8直觀顯示出二者的光譜曲線特征和數值接近。 進一步地,圖9中的實測值與模型計算值具有顯著的相關性(R2=0.964 2)。 圖10中的相對誤差隨波長變化曲線則表現出“兩端高,中間低”的特點,在560～830 nm之間,二者相對誤差可在10%以內,甚者可在5%以內。 對于相對誤差較大位于“兩端”的區間,分別討論其原因: 在350～560 nm,反射率總體在低值區,因此容易超過光譜儀探測下限從而產生波動誤差; 在830～950 nm,該波段的水吸收較強,對水體厚度探測非常敏感,水面稍有晃動,光譜測量結果就會有較大的變化。 盡管如此,二者誤差也遠比在不考慮底質反射影響時要低(由圖6中可見模型計算得到的離水反射率與水體散射光存在明顯差異),說明模型計算結果和實際情況吻合得不錯,也印證了上述所用之模型精度符合將來用于水體重金屬反演應用的要求。

3 結 論

測量獲得了大寶山尾礦水庫底質反射率、 淺水區離水反射率,通過遙感模型計算出水底反射光、 水體散射光和離水反射率,分析了前兩部分組成光對離水反射率貢獻規律,并對考慮底質反射光后的遙感模型進行精度評價。 從以上研究結果可以發現:

(1)重金屬尾礦底質反射率存在多個反射峰的明顯光譜特征,并且與河床常見的粗沙、 淤泥、 石頭底質有很好的光譜可分性。 測量結果為考慮底質反射光后的遙感模型提供了必要參數,擴充了可面向水質遙感應用的底質反射率光譜庫。

(2)在重金屬污染背景下的淺水區底質反射光對離水反射率有極大影響,其影響程度和底質反射率大小呈正相關。 當考慮了水底反射光的遙感模型,其精度遠高于僅考慮水體散射光前向部分的情況,修正后的模型可滿足將來礦區水體重金屬濃度提取要求。

研究成果在水體重金屬遙感反演面向實際應用和推動該領域發展提供了參考依據和理論基礎。