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　　2000年—2020年中国大型湖泊月平均透明度遥感监测数据集.docx

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　　免费在线引言 水体透明度是指黑白赛克盘（Secchi disk）垂直沉入水中直至看不见的深度，可用于表征水体清澈程度，通常透明度越高，水体越清澈。由于其低廉的测量成本和简易操作性，透明度已有超过100年的测量历史，并被广泛应用于研究湖泊水下光环境和水体浮游植物含量等的时空变化（Carlson，1977；Lee等，2015）。然而，湖泊透明度具有高时空动态性，不同湖泊、同一湖泊不同水域或季节的透明度常存在明显时空差异（Liu等，2020）。因此，固定点位获取的一定时间频率的透明度测量结果，对高时空动态变化的湖泊水环境监测存在局限性。卫星遥感具有长时间、大范围和周期性特点，对大区域范围、高动态变化的湖泊水环境监测具有独特优势。 自20世纪90年代以来，卫星遥感越来越多的被应用于水体透明度监测。在Web of Science以“water transparency”OR“water clarity”AND“satellite remote sensing”为检索词共找到1777条结果；1990s以前每年只有几条相关的检索结果；1990s以来数量呈爆发式增长，从1991年的49条增长至2020年的709条。受限于水色卫星数据低空间分辨率，其最开始主要应用于全球海洋的透明度反演（Prasad等，1998）。伴随遥感技术的发展，进入21世纪后，卫星数据逐渐应用于内陆湖泊透明度监测，同步监测的湖泊数量也从一开始的一个或几个湖泊扩展至区域乃至全国湖泊群（Duan等，2009；Kloiber等，2002；Olmanson等，2008；Song等，2020；Wang等，2020）。例如，基于长时序Landsat数据，Olmanson等（2008）反演了美国民尼苏达州近10000个湖泊在1985年—2005年间的透明度；Song等（2020）和Wang等（2020）分别基于Landsat和MODIS数据反演了中国湖泊透明度。由于湖泊水体光学的复杂性，已有的湖泊透明度遥感大多采用的是经验算法（Ma等，2010；Olmanson等，2008）。近年来，Lee等（2015）更正了关于水体透明度的错误推到，提出了一种新的水体透明度理论和半分析遥感方法。Feng等（2019）将该新方法成功应用于中国长江中下游湖泊群的透明度遥感反演，证明了该新理论在内陆复杂湖泊水体的适用性。 虽然卫星遥感透明度对高动态湖泊水环境监测具有独特优势，但目前其应用范围仍局限于少数人或部门。究其原因，主要是遥感数据辐射定标和大气校正等专业处理的复杂性使生产透明度产品具有一定门槛，同时也反映出生产湖泊透明度数据集的必要性。目前虽已有中国湖泊透明度数据集发布（Wang等，2020），但还没有关于中国湖泊月尺度透明度的数据集发布。由第二次全国湖泊调查结果可知，全国共有面积1 km2的湖泊2928个（马荣华 等，2011）。根据区域自然环境、湖泊资源开发利用和湖泊环境整治等特征划分为5个湖区，分别为：西北干旱湖区、青藏高原湖区、云贵高原湖区、东北平原与山地湖区和东部平原湖区（马荣华 等，2011）。基于GEE（Google Earth Engine）云计算平台和Google云存储的海量遥感数据，本研究将构建的透明度遥感算法应用于中国大型湖泊，构建了中国412个湖泊2000年—2020年的月平均透明度数据集。 2数据源介绍 2.1全国湖泊实测透明度 为构建适用于中国不同区域湖泊水体透明度的高鲁棒性遥感算法，收集整理了2008年—2018年采集的覆盖中国不同区域的湖泊实测透明度（图1，表1）。不同湖区有实测透明度数据的湖泊数和总样本量如表1所示：总共有2236个点位的实测透明度，这些实测透明度分布在不同湖区的299个湖泊中，采样点位置分布如图1所示。由实测数据可知，不同湖区、同一湖区内不同湖泊的透明度均有明显差异，整体呈现出西部湖区透明度高于东部湖区的分布（表1）。值得注意的是：由于实测透明度具有湖泊选择性，实测结果可能不完全代表各湖区情况，如青藏高原羌塘地区湖泊具有低透明度（Liu等，2020），但实测数据几乎没有覆盖（图1，审图号：GS（2016）1549），从而可能导致该湖区实测透明度平均值偏高。 图1??中国大型湖泊及实测透明度采样点分布（中国5大湖区的划分参考马荣华等（2011） Fig. 1??Spatial locations of large lakes and sampling stations in China （Please refer to?Ma et al. （2011） for the divisions of five lake zones ?下载:??原图??高精图??低精图 表 1??2003年—2018年中国不同湖区实测透明度统计结果 Table 1??Statistical results of in situ water transparency in different lake zones in China from 2003—2018 湖 区 采样年份/年 湖泊数 样本数 透明度范围/cm 平均透明度/cm 西北干旱湖区 2008—2010，2015， 2018 24 148 1.3—1117 126.4±169.46 青藏高原湖区 2008， 2012—2018 52 110 10—1650 557.42±410.38 云贵高原湖区 2003， 2007，2008， 2010， 2015 22 126 14—1390 261.08±300.4 东北平原与山地湖区 2008—2010，2015—2018 62 285 3—690 75.37±107.33 东部平原湖区 2007—2009， 2012，2016—2018 139 1567 5—745 51.85±46.63 所有湖区 — 299 2236 1.3—1650 96.47±178.27 ?下载:??导出CSV 2.2MODIS地表反射率 为遥感反演中国湖泊透明度，本文选用搭载在美国Terra卫星上的中分辨率成像光谱仪MODIS（MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer）获取的地表反射率数据集MOD09GA。MOD09GA数据集由美国地质调查局地球资源观测与科学中心提供（https：///centers/eros［2021-03-28］），全球覆盖的时间分辨率为1 d，空间分辨率为500 m，时间跨度为2000-02-24至今。MOD09GA包含MODIS扫描的7个波段的地表反射率；此外，还有一个反射率数据状态波段，记录了像元的云覆盖、云阴影、气溶胶厚度、冰雪覆盖、陆地/水体范围等信息（Vermote等，2015）。GEE平台存储有MOD09GA数据集，可以通过代码调用应用于中国透明度产品数据集的快速计算和制图。 2.3数据集包含的中国大型湖泊 MOD09GA数据一个像元覆盖的地表面积为0.25 km2，为使每个湖泊有足够多的观测像元，参照中国科学院南京地理与湖泊研究所第二次全国湖泊调查结果（马荣华 等，2011），研究只关注中国水面面积20 km2的大型湖泊，全国共有472个，其分布如图1所示。不同湖区包含的大型湖泊数量（百分比）、面积范围和总面积（百分比）情况如表2所示。 表2??中国不同湖区湖泊信息和2019年透明度 Table 2??Basic information on lakes and water transparency in 2019 for different lake zones in China 湖区 湖泊数（占比/%） 面积范围/km2 总面积/km2（占比/%） 2019透明度范围/cm 2019面积加权平均透明度/cm 2019平均透明度1 m湖泊数占比/% 西北干旱湖区 66（13.98） 20.03—2203.68 12072.56（16.51） 3.07—936.01 174.54 48.72 青藏高原湖区 274（58.05） 20.03—4232.32 37694.67（51.55） 8.05—664.09 276.67 69.47 云贵高原湖区 11（2.33） 24.31—300.38 1078.43（1.47） 57.61—876.45 254.93 72.73 东北平原与山地湖区 29（6.14） 20.39—1057.02 3798.94（4.37） 22.11—113.03 43.41 15 东部平原湖区 92（19.4%） 20.01—3192.01 19083.15（26.1） 24.57—159.73 53.93 12.66 ?下载:??导出CSV 3数据生产流程 基于多源数据和GEE云计算平台，研究生产了中国大型湖泊的月平均透明度数据集。具体生产流程如图2所示：首先，基于GEE云计算平台，查找现场实测透明度时空同步的无云高质量MOD09GA反射率；然后，构建适用于中国湖泊的透明度遥感算法，并利用独立数据集进行算法性能评估；最后，将构建好的遥感算法应用于GEE云平台存储的长时序MOD09GA数据集，进行透明度产品快速计算与制图（图2，审图号：GS（2016）1549）。其中，涉及的主要步骤包括非水体像元去除、透明度遥感算法构建、透明度遥感精度评估、全国月平均透明度计算、各湖泊月平均透明度裁剪等。 图2??中国大型湖泊月平均透明度数据集生产流程图（全国湖泊边界图参考Ma等（2010），实测透明度分布和算法性能评估图参考Liu等（2020） Fig. 2??Production flow chart of monthly mean water transparency dataset for large lakes in China （Please refer to?Ma et al. （2010） for lake boundaries and to Liu et al. （2020） for the charts of in situ transparency distribution and algorithm performance evaluation ?下载:??原图??高精图??低精图 3.1非水体像元去除 MOD09GA数据集包括MODIS扫描覆盖的所有像元的地表反射率。为去除云、云阴影和陆地等非水体像元，研究使用了MOD09GA的反射率数据状态波段（Vermote等，2015）。该波段由16位组成，第1—2位的值表示云状态，第3位的值表示是否云阴影，第4—6位的值标识陆地/水体（Vermote等，2015）。根据上述位值信息，筛选出晴空无云的内陆水体区域，即MOD09GA反射率状态波段前5位的值为000011或000101。去除云、云阴影和陆地像元后，对剩余像元计算归一化水体指数NDWI（Normalized Difference Water Index）（McFeeters，1996），并对NDWI应用OTSU算法进行双峰阈值分割，筛选出高质量的内陆水体像元（Otsu，1979）。NDWI计算公式如式（1）所示： NDWI=Rrs(Band4)?Rrs(Band2)Rrs(Band4)+Rrs(Band2)NDWI=Rrs(Band4)-Rrs(Band2)Rrs(Band4)+Rrs(Band2) (1) 式中，Rrs?（Band2）和Rrs?（Band4）分别表示MOD09GA第2波段（近红外）和第4波段（绿光）的地表反射率。 3.2透明度遥感算法构建 基于现场调查透明度和同步扫描获取的MOD09GA地表反射率，分3步构建中国湖泊透明度遥感算法，更多算法构建细节可以参考Liu等（2020）： （1）是进行现场调查透明度与MOD09GA地表反射率时空匹配。参照NASA采用的星地匹配规则（Bailey和Werdell，2006），通过GEE平台查找实测透明度在±3 h时间窗口范围内的同步地表反射率。依据Kloiber等（2002），当时间匹配窗口放宽至7 d时，不会对透明度遥感产生明显影响。为增加匹配点，对于实测透明度大于200 cm的点位，同时查找±7 d内的MOD09GA地表反射率。 （2）是筛选MOD09GA有效地表反射率。根据3.1节介绍的方法，对±3 h时间窗口内的反射率去除云、云阴影和陆地等影响的像元后，共筛选出451对有效匹配。对实测透明度大于200 cm的点位，如果在±3 h时间窗口内没有有效匹配，则逐步扩大时间窗口至±7 d或找到有效匹配，共筛选出38对有效匹配。因此，共对489个实测透明度找到MOD09GA地表反射率的有效匹配，分布如图1所示；其中，西北干旱湖区、青藏高原湖区、云贵高原湖区、东北平原与山地湖区和东部平原湖区各有58、51、21、68和291个。 （3）是光谱分析与算法构建。水体透明度通常随水体悬浮物含量的增加呈指数降低（Shi等，2015）。而悬浮物具有光吸收和散射特性，随着悬浮物含量增加，水体遥感反射率在红绿波段呈现反射峰（He等，2013；Williamson和Grabau，1973）。因此，红绿波段遥感反射率常被用于湖泊悬浮物浓度或透明度遥感反演（Feng等，2012；刘翀 等，2017；Shi等，2015；Song等，2020）。研究从星地匹配对中随机选取75%进行算法构建，通过评价不同波段组合（比值、差值等）与实测透明度的关系式（线性、指数、幂函数和多项式等），构建了适用于中国湖泊透明度的经验遥感算法，如式（2）： SDD=1699.72×e?170.92×R,R≤0.016SDD=0.36×R1.39,R0.016SDD=1699.72×e-170.92×R,R≤0.016SDD=0.36×R1.39,R0.016 (2) SDD=(Rrs(Band4)+Rrs(Band1))/2πSDD=Rrs(Band4)+Rrs(Band1)/2π (3) 式中，SDD为透明度；Rrs（Band1）和Rrs（Band4）为MOD09GA第1波段（红光）和第4波段（近红外）的地表反射率；R为中间变量，表示两个波段的平均遥感反射率。 3.3透明度遥感精度评估 研究从3方面评估了所构建的透明度遥感算法，结果如表3所示。（1）利用建模外的25%星地匹配对进行模型验证，得到的平均绝对百分比误差MAPD（Mean Absolute Percent Difference）为32.72%。（2）与其他人的结果进行比较。对青藏高原各湖泊2000年—2018年平均透明度，与刘翀等（2017）结果进行比较，MAPD为15.36%；对东部平原各湖泊2000年—2018年平均透明度，与Feng等（2019）结果进行比较，MAPD为35.68%。（3）将新构建的算法应用于国际水色协调组发布的模拟数据集（https：///data［2021-03-28］），并和Lee等（2015）半分析计算结果进行比较，MAPD为59.32%。MAPD、均方根误差和偏差的计算公式及其他更多关于算法构建和精度评估的信息，请参考Liu等（2020）。 表3??算法验证结果及与其他已发表算法对比 Table 3??Algorithm validation results and comparisons with other published algorithms 对比数据集 对比算法 MAPD/% 均方根误差/cm 偏差/% 验证数据集 — 32.72 48.91 -27.32 青藏高原湖泊 刘翀 等（2017） 15.36 31.98 -0.01 东部平原湖泊 Feng等（2019） 35.68 66.8 -35.15 模拟数据集 Lee

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