水体透明度表征水体清澈程度和透光能力，是描述水质好坏最直观的参数及水体富营养化评价的主要指标。水体透明度的大小直接决定着水体真光层深度和水下光场的分布，进而影响浮游植物初级生产力和水生植被最大分布深度。此外，透明度决定光的吸收利用，影响热量收支、水温垂直分布和热力分层，对生物的新陈代谢和物质分解具有重要的作用。另外，透明度影响游客对水体景观的审美，改变其旅游兴趣和价值。研究表明，水体透明度每上升1 m，游客愿意多停留56分钟，等同于多消费22美元。因此，无论从生态环境还是经济价值来看，开展水体透明度研究均具有十分重要的意义。  

 

　　目前研究已成功构建了众多基于经验和半分析方法的透明度遥感模型，但模型形式和参数千差万别，反映出湖泊水体透明度遥感反演具有一定的复杂性。有限的建模样本很难保证目前已有透明度模型在研究区以外水体的适用性；加之湖泊水体光学特征的复杂性，构建适用于内陆水体差异化的透明度遥感估算模型仍是目前研究的挑战。  

 

　　因此，我们基于全国225个湖泊的现场透明度观测数据（图1）和Landsat卫星遥感反射率，分析了透明度的敏感波段以及模型相关系数随间隔时间变化情况（图2），构建大陆尺度（105–106 km2）的透明度遥感估算模型（图3），分析了该模型在不同湖区以及全国湖泊的适用性（图4），并简单探索了中国湖泊透明度的1986年-2018年空间变化（图5）。  

 

　　结果表明，由红光波段构建的幂函数模型具有较好的估算效果，模型的平均相对误差和归一化均方根误差分别为34.2%和55.4%。将该模型应用于2016年至2018年间全国湖泊面积≥10 km2湖泊（共641个湖泊）结果表明，东部平原湖区和东北平原湖区的透明度相对较低，多年平均透明度分别为0.56±0.17m和0.47±0.29m。云贵高原湖区和青藏高原湖区透明度较高，多年平均透明度分别为1.48±0.86m和1.30±0.83m。最后，我们对青藏高原地区Landsat系列数据透明度估算值在影像重叠区一致性进行了评估（图6），结果表明Landsat系列卫星（Landsat 5 TM、Landsat 7 ETM+和Landsat 8 OLI）透明度估算结果具有高度一致性。因此，结合Landsat系列卫星与所构建的估算模型可以用于我国湖泊透明度长期变化监测及驱动机制研究。  

 

　　论文全文链接：https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0043135421000427 

 

 

图1 采样点分布图 

图2 敏感波段分析（时间间隔≤1）（a），模型相关系数随间隔时间的变化 （b） 

图3 模型构建与验证 

图4 幂函数模型在不同湖区以及全国的表现（a：东部湖区；b：东北湖区；c：云贵高原湖区；d：蒙新高原湖区；e：青藏高原湖区；f：全国湖泊） 

图5 2016-2018年透明度空间分布, 灰色柱状图表示每个湖区以及全国10 km2以上湖泊透明度均值. 彩色柱状图表示10 km2以上湖泊在不同湖区以及不同透明度级别种分布情况。 

图 6 Landsat 5、7、8透明度反演值一致性分析