热带海洋学报

作者：张现清, 李彩, 周雯, 刘聪, 许占堂, 曹文熙, 杨跃忠

单位：1.热带海洋环境重点实验室(中国科学院南海海洋研究所), 广东 广州 510300；2.中国科学院大学, 北京 100049；3.南方海洋科学与工程广东省实验室, 广东 广州 511458

关键词：漫射衰减系数Kd(650),体散射函数,吸收系数,机器学习,

基金：国家自然科学基金(41976181); 国家自然科学基金(41976172); 国家自然科学基金(41976170); 广州市科技计划重点项目(201707020023); 南方海洋科学与工程广东省实验室(广州)人才团队引进重大专项项目(GML2019ZD0305); 热带海洋环境国家重点实验室自主研究项目(LTOZZ1602)

漫射衰减系数Kd(z, λ)是估算水下光场及水色要素剖面分布、研究浮游植物光合作用及赤潮灾害预警方法的重要参数, 它是一个准固有光学特性参数, 是波长 λ和剖面深度z的函数, 除与水体吸收、散射或后向散射有关外, 对归一化的水体体散射函数即散射相函数的角度分布极为敏感。本文基于广角体散射函数测量仪(volume scattering and attenuation meter, VSAM)、吸收衰减系数测量仪ac-9和ac-s以及海洋光学剖面仪Profiler Ⅱ OCI/R-200I和HyperPro Ⅱ在南海海域实测数据, 利用LightGBM、随机森林(random forest, RF)、CatBoost三种高效机器学习方法, 首次构建了基于体散射函数β(ψ)、吸收系数a及对应剖面深度z的漫射衰减系数Kd(650)剖面分布估算模型, 并综合R2、RMSE、MAPE以及估算与实测数据的对比进行模型评价, 结果表明, 三种机器学习模型中, CatBoost模型的R2和RMSE分别为0.8534和0.0472m-1, 均优于RF和LightGBM; CatBoost模型的MAPE为11.0585%, 低于RF模型但略高于LightGBM模型; 通过对比估算和实测结果发现, CatBoost模型估算结果与实测结果最为相近, 是Kd(650)最优估算模型。利用CatBoost模型, 结合实测体散射函数β(ψ)、吸收系数a及其相应剖面深度z, 对南海北部多个站点15m以浅Kd(650)的剖面分布估算表明, 上述站点Kd(650)在5、10、15m三个水层变化范围为0.275~0.7m-1, 5m水层的Kd(650)较为平稳, 10与15m水层Kd(650)跨度较大。本研究方法考虑了多角度体散射函数分布对漫射衰减系数的贡献, 为基于固有光学特性参数估算Kd(z, λ)提供了新方法思路。

来源：2023年第3期

《热带海洋学报》期刊编辑部

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