隨著農(nóng)業(yè)面源污染、城市生活污水排放和工業(yè)廢水入湖等問題的加劇，水體富營養(yǎng)化已經(jīng)成為影響湖泊、水庫和河流生態(tài)健康的突出問題。傳統(tǒng)水質(zhì)監(jiān)測依賴人工采樣和實驗室分析，周期長、成本高，且無法實現(xiàn)連續(xù)和大范圍動態(tài)監(jiān)測。而地物光譜儀的出現(xiàn)，為我們提供了一種高效、實時、非接觸式的水質(zhì)評估工具，尤其在富營養(yǎng)化監(jiān)測中展現(xiàn)出獨(dú)特優(yōu)勢。

一、地物光譜儀能“看見”水質(zhì)問題嗎？

答案是肯定的。地物光譜儀通過測量水體在不同波段的反射率，捕捉水中葉綠素、藍(lán)藻、懸浮物、有色可溶性有機(jī)物(CDOM)等的光譜特征變化，從而反演其濃度水平。這些成分正是水體富營養(yǎng)化過程中的關(guān)鍵指標(biāo)。

富營養(yǎng)化導(dǎo)致水體中浮游植物快速繁殖(如藍(lán)藻、水華爆發(fā))，葉綠素-a 和藻藍(lán)素濃度升高，水體顏色變化顯著，其反射光譜曲線也會出現(xiàn)典型特征。

二、水體富營養(yǎng)化的典型光譜特征

以下是富營養(yǎng)化水體在可見-近紅外區(qū)的一些主要光譜響應(yīng)：

550–580 nm（綠光峰）

富營養(yǎng)化水體中浮游植物較多，在綠光波段通常表現(xiàn)為較強(qiáng)反射，形成“綠峰”。

620–630 nm（藻藍(lán)素吸收）

藍(lán)藻中藻藍(lán)素在這一波段有明顯的吸收峰，可作為藍(lán)藻爆發(fā)的特征標(biāo)志。

665–680 nm（葉綠素-a 吸收）

這是葉綠素主要吸收區(qū)，反射率下降明顯，反映藻類濃度的上升。

700–750 nm（紅邊區(qū)域）

健康浮游植物產(chǎn)生的“紅邊效應(yīng)”使反射率迅速上升，出現(xiàn)“紅邊陡升”，其位置與斜率常用于反演葉綠素濃度。

>750 nm（近紅外平臺）

富營養(yǎng)化水體中含有大量浮游生物、顆粒物和泡沫，導(dǎo)致近紅外反射率整體升高。

通過對上述波段的光譜曲線分析，研究人員可以構(gòu)建多種植被/水質(zhì)指數(shù)，用于定量反演：

水體葉綠素指數(shù)(CI、NDPI)

藻類指數(shù)(FAI、BGA指數(shù))

渾濁度與懸浮物指數(shù)(TSM指數(shù))

三、地物光譜儀在實際監(jiān)測中的應(yīng)用方式

1. 實地水面高光譜測量

將地物光譜儀架設(shè)在船舶或岸邊，垂直向下對水面進(jìn)行測量，同時記錄環(huán)境參數(shù)(如太陽角度、風(fēng)速、水面擾動等)，可獲取反射率曲線。配合現(xiàn)場采樣水樣并進(jìn)行實驗室分析(如測定葉綠素-a、總氮、總磷)，可建立回歸模型進(jìn)行波段-指標(biāo)反演。

2. 與遙感影像協(xié)同反演

地物光譜儀數(shù)據(jù)常用作遙感影像的真值校準(zhǔn)。例如，在利用 Sentinel-2、GF-6、MODIS 等遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測大范圍水質(zhì)時，可通過地面光譜樣點進(jìn)行模型校正和算法訓(xùn)練，從而提升遙感監(jiān)測的準(zhǔn)確性。

3. 動態(tài)富營養(yǎng)化等級評估

基于時間序列的光譜數(shù)據(jù)，結(jié)合葉綠素濃度模型和國家《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》中的評價體系，可實時劃分富營養(yǎng)化等級(如中度、重度)，輔助流域生態(tài)治理和預(yù)警系統(tǒng)。

四、典型應(yīng)用案例

在云南滇池，科研團(tuán)隊通過地物光譜儀采集多時相水體反射率數(shù)據(jù)，并與藻類爆發(fā)期間的水質(zhì)樣本結(jié)合，建立了基于紅邊指數(shù)和浮游植物濃度的動態(tài)反演模型，實現(xiàn)了藍(lán)藻預(yù)警提前5–7天的預(yù)判。

在江蘇太湖流域，地面光譜測量數(shù)據(jù)與無人機(jī)航拍影像融合，輔助構(gòu)建面向全湖區(qū)的富營養(yǎng)化等級分布圖，用于水務(wù)管理部門開展分區(qū)治理和生態(tài)補(bǔ)水調(diào)控。

五、優(yōu)勢

非接觸、快速、覆蓋廣；

可建立連續(xù)監(jiān)測模型;

與遙感遙測結(jié)合潛力大;

可提前預(yù)警富營養(yǎng)化風(fēng)險。

六、結(jié)語

地物光譜儀正逐步從科研平臺走向流域生態(tài)治理的前線。它讓我們不再依賴單點化學(xué)測量，而是借助光譜，讓水體的生態(tài)狀態(tài)“看得見”“測得準(zhǔn)”“控得住”。未來，結(jié)合無人機(jī)平臺、人工智能算法和物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，地面光譜技術(shù)將在水生態(tài)監(jiān)測與治理中發(fā)揮越來越重要的作用。

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審核編輯 黃宇