城市黑臭水体吸收特性分析

2.2.2 色素颗粒物吸收特征

图 3为黑臭水体与非黑臭水体的色素颗粒物吸收系数光谱曲线, 加粗的曲线是色素颗粒物平均吸收系数光谱曲线.色素颗粒物吸收曲线由叶绿素a和其他辅助色素浓度决定.在450~550 nm范围内, 吸收系数随着波长的增加而降低。与非黑臭水体相比, 黑臭水体在400~550 nm范围内的变化趋势更为平缓, 其色素颗粒物吸收系数均值较低.黑臭水体与非黑臭水体在675 nm处的范围是0.01~8.45 m-1、0.01~7.25 m-1, 平均值分别为(0.77±1.16)m-1、(1.96±1.16)m-1.图 2中吸收系数偏高的G3号点在图 3中同样表现突出, 其值远远高于其它黑臭水体的吸收系数.此外, 图 2中呈现较明显的双峰(440 nm和675 nm)吸收特征的样点, 说明采样区水体含有较多藻类颗粒物。

图 3

(a)黑臭水体, G3是8月5日在无锡市采集的重度黑臭水体; (b)非黑臭水体图 3 黑臭与非黑臭水体色素颗粒物吸收系数光谱曲线

2.2.3 非色素颗粒物吸收特征

图 4为黑臭水体与非黑臭水体的非色素颗粒物吸收系数光谱曲线, 加粗的曲线是非色素颗粒物平均吸收系数光谱曲线。非色素颗粒物的吸收系数随着波长的增加而减小, 其光谱特征大致遵循指数衰减的规律。城市黑臭水体与非黑臭水体的非色素颗粒物平均吸收系数在量级上有所差异.黑臭水体与非黑臭水体在440 nm处的吸收系数的平均值分别为(5.68±4.19)m-1、(4.44±2.95)m-1, 分布范围为0.55~13.94 m-1、0.23~9.06 m-1.黑臭水体与非黑臭水体在675 nm处的吸收系数的平均值分别为(0.67±0.53)m-1、(0.48±0.37)m-1, 分布范围为0.67~3.16 m-1、0.07~2.10 m-1.在短波区域, 黑臭水体与非黑臭水体的吸收系数差异更大.黑臭水体中有两条曲线出现高值, 分别对应于图 2中的G1和G2号样点, 结合图 2~4分析可知, 黑臭水体的高吸收可能由于水体中高悬浮颗粒浓度导致(如南京的样点G1和G2), 而在高藻类浓度的水体, 也可能由色素颗粒物的高吸收所引起(如无锡的样点G3)。此外, 从图 2~4可以看出, 黑臭水体相对较高的颗粒物吸收主要是由于非色素颗粒物的高吸收所导致的, 本研究所采集的数据中, 多数黑臭水体的非色素颗粒物的吸收占总颗粒物吸收的50%以上。

图 4

(a)黑臭水体, G1、G2是5月10日在南京市采集的重度黑臭水体; (b)非黑臭水体图 4 黑臭与非黑臭水体非色素颗粒物吸收系数光谱曲线

2.2.4 CDOM吸收特征

CDOM主要由陆源有机物质的输入和内源浮游植物的降解形成, 在紫外和蓝光波段有较强的吸收, 随着波长增大, 吸收迅速减小.不同水体的CDOM吸收系数在短波处的差异较大, 通常用440 nm处的吸收系数来表征CDOM浓度。图 5为240~600 nm波段范围内的黑臭水体与非黑臭水体的CDOM吸收光谱曲线, 黑色加粗的曲线是CDOM平均吸收系数光谱曲线。CDOM的吸收光谱曲线随波长增加呈现指数衰减的规律.黑臭和非黑臭水体在440 nm处的CDOM吸收系数ag(440)范围分别在0.18~2.94 m-1和0.04~2.21 m-1, 均值分别是(1.72±0.63)m-1和(1.00±0.39)m-1.比较440 nm处的吸收系数的平均值可以看出, 黑臭水体的CDOM吸收系数比非黑臭水体的吸收系数高出1.7倍左右。

图 5

图 5 黑臭与非黑臭水体CDOM吸收系数光谱曲线

2.3 吸收特征对城市黑臭水体的可分性分析

2.3.1 基于吸收系数曲线的黑臭水体可分性分析

从2.2节的分析可知, 黑臭水体与非黑臭水体的水体组分吸收系数总体上存在差异, 但是其取值范围并没有明显的分界。因此, 为了考察是否可利用吸收特征对黑臭水体进行区分, 需对特征波段处的吸收系数进一步分析(图 6)。非黑臭水体与黑臭水体在颗粒物吸收系数上区别稍小, 数值范围有50%以上的重合度, 因此, 仅仅依靠颗粒物吸收系数的曲线难以将黑臭与非黑臭水体进行有效地区分。而CDOM吸收系数则表现出显著的差异:黑臭水体与非黑臭水体在440 nm处的CDOM吸收系数的中位数分别为1.78 m-1与0.97 m-1, 二者相差接近两倍。因此, 有可能利用CDOM吸收特征对黑臭水体进行识别。

图 6

1、2分别对应非黑臭水体与黑臭水体在440 nm处的总颗粒物吸收系数, 3、4对应色素颗粒物吸收系数, 5、6对应非色素颗粒物吸收系数, 7、8对应CDOM吸收系数图 6 颗粒物吸收系数与CDOM吸收系数在440 nm处的箱型图

2.3.2 基于CDOM吸收系数参数化模型的黑臭水体可分性分析

黑臭与非黑臭水体的CDOM吸收系数在440 nm处取值范围有一定的差异, 但是, 对比其吸收系数曲线发现, 仅利用CDOM吸收系数的绝对数值依然难以将黑臭与非黑臭水体区分开来.考虑到CDOM吸收系数通常采用形如公式(2)的参数化模型表示。

(2)

式中, 下标g代表CDOM; ag(λ)为波长λ处的吸收系数(m-1); λ0为参考波长, 取440 nm; ag(λ0)为参考波长处的吸收系数(m-1); S为指数函数斜率.S值的大小与CDOM的相对分子质量相关, 是反映不同区域水质的间接指标[25]。因此, 尝试建立CDOM吸收系数的参数化模型, 并分析利用S值进行黑臭水体识别的可行性。

在CDOM吸收系数参数化模型的研究中, 有学者通过分段建立参数化模型, 提高了模型拟合的精度。本研究参照前人的经验, 将波段划分为275~295、350~400以及400~600 nm, 分别拟合CDOM吸收系数光谱斜率S值.表 6为黑臭与非黑臭水体CDOM参数化模型的S值。

表 6 黑臭与非黑臭水体CDOM参数化模型的S值1)

图 7是黑臭与非黑臭水体斜率值和ag(440)的散点图。对于图 7(a), 以S1=0.0165为阈值划线时, 165个样点数据中, 非黑臭水体有81%的样点位于直线上方, 黑臭水体中有78%的样点位于直线下方, 由此说明, 当以0.0165为阈值进行区分时, 正确识别非黑臭水体65个、黑臭水体66个, 区分的正确率可达79.39%;对于图 7(b), 以S2=0.016为阈值划线时, 165个样点数据中, 非黑臭水体有66%的样点位于直线上方, 黑臭水体中有78%的样点位于直线下方, 由此说明, 当以0.016为阈值进行区分时, 正确识别非黑臭水体53个、黑臭水体66个, 区分的正确率可达72.12%;对于图 7(c), 以S3=0.0175为阈值划线时, 165个样点数据中, 非黑臭水体有30%的样点位于直线上方, 黑臭水体中有90%的样点位于直线下方, 由此说明, 当以0.0175为阈值进行区分时, 正确识别非黑臭水体24个、黑臭水体72个, 区分的正确率可达58.18%;对于图 7(d), 以ag(440)=1.25为阈值划线时, 165个样点数据中, 非黑臭水体有76%的样点位于直线下方, 黑臭水体中有81%的样点位于直线上方, 由此说明, 当以1.25为阈值进行区分时, 正确识别非黑臭水体61个、黑臭水体65个, 区分的正确率可达76.36%.从以上分析可以看出, 利用S1和ag(440)对黑臭和非黑臭水体有较高的区分度, 而不同斜率值对两类水体的区分度则随着波长的增加而降低。

图 7

S1、S2和S3分别表示CDOM参数化模型在275~295、350~400以及400~600 nm处的曲线斜率

ag(440)表示在440 nm处CDOM的吸收系数图 7 参数化模型区分效果。

图 8显示了S1值与ag(440)较高的相关性, 说明利用S1值或ag(440)都有可能对两类水体进行区分和识别。

图 8

图 8 S1值与ag(440)的相关性

3 结论

(1) 与非黑臭水体相比, 黑臭水体具有有机悬浮物浓度、总氮、总磷浓度和可溶性有机碳浓度较高的特点, 而两者叶绿素a浓度较为接近。

(2) 黑臭水体与非黑臭水体的水体组分吸收系数总体上存在差异, 黑臭水体的总颗粒物吸收系数和非色素颗粒物吸收系数总体略高于非黑臭水体.黑臭水体的CDOM值比非黑臭水体的CDOM值高约1.7倍左右, 说明黑臭水体的CDOM吸收特性与非黑臭水体存在着较为显著的差异.黑臭水体的高CDOM吸收特性在黑臭水体的识别与监测方面具有应用潜力。

(3) CDOM吸收系数参数化模型在不同波段范围内拟合得到的斜率值S对黑臭水体与非黑臭水体具有一定的区分性.不同斜率值对两类水体的区分度随着波长的增加而降低:275~295 nm拟合的斜率S1值、350~400 nm拟合的斜率S2值和ag(440)的区分精度分别为79.39%、72.12%、76.36%。