基于Sentinel-2遥感技术的匈牙利Vadkert湖季节性水质（As、NH4+、COD）动态建模与空间制图研究

本研究利用Sentinel-2遥感影像与实地监测数据，构建了高精度回归模型（R2=0.91–0.99），成功实现对小浅型湖泊砷（As）、铵盐（NH4+）和化学需氧量（COD）的时空动态监测，为湖泊水质管理与气候变化响应提供低成本、可推广的技术方案。

　　

1 引言

遥感技术凭借其经济、高效和广覆盖的特点，已成为监测内陆水体水质的重要工具。尤其随着卫星星座在空间、光谱和时间分辨率上的不断提升，遥感能够有效弥补传统实地测量的局限，尤其在恶劣天气条件下或难以抵达的水体区域展现出独特优势。其基本原理在于水体与入射光的相互作用：不同水质成分对特定波长的反射和吸收特性各异。清洁水体通常反射蓝光并吸收红外辐射，而有机或无机物质的加入则会增强红外波段的反射率，这种变化可通过经验、半经验或分析方法反演水质参数浓度。

Sentinel-2影像近年来被证明在湖泊和水库水质监测中具有高度应用价值，已成功用于估算叶绿素a（Chl-a）、有色溶解有机物（CDOM）、溶解有机碳（DOC）、浊度等参数。研究采用了波段比值算法、光谱指数和机器学习等多种方法以提升水质信息反演精度。尽管遥感技术在大气校正和算法本地化适配方面仍存在挑战，但其快速、精细和低成本的特点使其成为内陆水体监测的重要补充手段。

以往研究多集中于光学活性参数（如Chl-a、TSS），而对非光学活性参数如砷（As）、铵（NH₄⁺）、化学需氧量（COD）、钙氧化物当量（CaOeq）等的遥感反演研究较少，尤其是在小型浅水湖泊中。这些参数对于理解人类活动影响和生态风险至关重要，但由于其光谱信号较弱或间接，相关研究较为缺乏。此外，多数研究侧重于单一时相或年度评估，忽略了季节变化对参数浓度的显著影响。因此，本研究旨在：

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  开发并评估基于Sentinel-2影像和实地数据的回归模型，用于估算Vadkert湖中的As、NH₄⁺、COD、CaOeq和TSS；

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  利用多时相Sentinel-2影像分析2024年水质参数的季节与空间变异，识别污染热点和支持湖泊管理决策。

2 研究区域

Vadkert湖位于匈牙利多瑙河-蒂萨河间地的砂质区域，属碱性浅水湖，表面积67.3公顷，其中开阔水域43.7公顷，东部芦苇覆盖区23.6公顷，平均水深1–2米。湖区高程110米，低于周边1–2米，利于地下水和地表水汇入。水文平衡受自然和人为因素共同影响：年大气降水直接补给约35万立方米，地下水流入约24.5万立方米，而蒸发损失达44万立方米，渗漏损失约13万立方米。尽管每年人工补给近40万立方米地下水，仍无法完全抵消长期水位下降趋势。

3 材料与方法

研究结合2019年和2021年两期实地采样与Sentinel-2 L2A级数据处理，通过改进归一化水体指数（MNDWI）提取水体像元，保留B2–B8a波段用于反射率提取与分析。在20个采样点周围提取2×2像元窗口的平均反射率，并与实验室测量的五种水质参数进行相关性分析。

采样于2019年10月（n=8）和2021年6月（n=12）进行，样品立即冷藏运送，并在认证实验室按标准操作程序分析：TSS采用重量法、CaOeq采用EDTA滴定法、COD采用高锰酸盐氧化法、NH₄⁺采用流动注射分光光度法、As采用ICP-OES法。质量控制包括三重测定、校准标准及空白样检验。

遥感数据通过Google Earth Engine获取，筛选云量低于20%的影像，采用Sen2Cor大气校正产品，并利用MNDWI（阈值0）提取水体区域。逐步多元线性回归模型用于构建As、NH₄⁺和COD的反演算法：

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  As = 55.497 + 0.056R_B5 ? 0.116R_B4 + 0.059R_B3（R²=0.99）

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  NH₄⁺ = ?0.219 + 0.001R_B5 ? 0.002R_B4 + 0.001R_B3（R²=0.98）

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  COD = 5.21 + 0.010R_B5 ? 0.009R_B4（R²=0.91）

CaOeq和TSS因相关性较弱未建立泛化模型。

4 结果

4.1 湖泊水质状况

2019至2021年间，COD从9.00–11.20 mg/L降至5.8–6.6 mg/L，CaOeq从196–216 mg/L降至129–171 mg/L（除一异常值290 mg/L），TSS从21.0–29.0 mg/L普遍降低，NH₄⁺从0.66–0.78 mg/L降至检测限以下（<0.25 mg/L），As从108.2–111.4 μg/L降至39.1–83.5 μg/L，整体水质呈现改善趋势，可能与气候湿化、稀释效应及人为输入减少有关。

4.2 相关性分析与水质模型

As、NH₄⁺和COD与波段反射率表现出极强相关性（R²=0.91–0.99），其中B4（红）和B5（红边）波段贡献最大，B3（绿）波段对As和NH₄⁺也有显著影响。CaOeq和TSS相关性较弱。

4.3 水质参数时空分布

2024年四季制图显示：

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  As浓度冬季为64.7±9.1 μg/L，春季略升至66.3±10.2 μg/L，夏季达峰值76.8±20.7 μg/L，秋季回落至63.9±8.3 μg/L，空间分布均匀；

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  NH₄⁺冬季为0.001±0.0 mg/L，春季升至0.008±0.0 mg/L，夏季峰值0.2±0.3 mg/L，秋季回落，冬、秋季在湖东南部呈现较高浓度；

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  COD冬季为5.6±0.67 mg/L，春季降至5.5±0.48 mg/L，夏季峰值7.3±2.01 mg/L，秋季为5.75±0.79 mg/L，空间分布与NH₄⁺类似，湖东南部浓度较高。

5 讨论

5.1 季节性水质动态驱动因素

夏季As、NH₄⁺和COD的峰值与蒸发增强、微生物活动加剧及农业/城市排放高峰一致。As和NH₄⁺虽非光学活性参数，但其与红/红边波段的相关性表明它们通过共变机制与光学活性组分耦合。

5.2 人为压力与管理意义

空间热点集中于湖东南部，可能与沿岸带人类活动和 inflow 输入有关。遥感制图成果可用于指导针对性采样、热浪后早期预警及边际区域治理优先区识别。

5.3 气候变化敏感性

夏季NH₄⁺和COD升高与气候驱动的机制一致：变暖与湖体热浪强化分层、延长滞留时间、增加耗氧，促进氨化作用和有机质分解，低水位加剧浅水区再悬浮。这些与全球湖泊缺氧加剧及热浪频发的趋势相符。

5.4 与水质标准对比

参照欧盟水框架指令（WFD）“良好状态”标准：As≤10 μg/L、NH₄⁺≤0.5 mg/L、COD≤25 mg/L，本研究观测值多数超标，尤其是As，需持续关注。CaOeq无直接标准，通常作为碱度/硬度参考。

5.5 方法局限与未来方向

逐步多元线性回归在本地化校准下表现优异，但模型依赖于上下文，可能在域偏移下失效。样本量有限和波段多重共线性可能夸大拟合优度。未来需扩展水文季节覆盖、测试非线性学习方法，并结合pH/温度参数完善氨风险评估。

5.6 与近期Sentinel-2研究对比

本研究与近期研究一致，证实Sentinel-2在光学活性参数反演中的优势，并拓展了非光学活性参数的间接反演能力。在小型浅水湖中，其空间分辨率优于Landsat-8等平台。

5.7 TSS与CaOeq反演

TSS因实地数据范围编码问题相关性低，CaOeq反演模型未通过验证，故未生成湖级产品。

6 结论

本研究证实了Sentinel-2遥感影像结合实地测量在监测小型浅水湖泊水质季节性动态中的实用性。通过MNDWI和水体指数处理，聚焦高分辨率光谱波段，成功提取了有意义的反射率数据。为As、NH₄⁺和COD构建的多元线性回归模型表现出强大的预测性能（R²=0.91–0.99），实现了这些参数在不同季节的准确估算。结果揭示出明显的季节趋势，三种参数均在夏季达到峰值，体现了温度与生物活动等季节性过程的影响。空间分析识别出南部和东部沿岸的持续热点，指示了潜在关注区域。这种遥感方法为内陆湖泊水质监测提供了一种可扩展、可重复且成本效益高的手段，减少了对频繁野外巡测的依赖，在监测基础设施有限或受气候变化与土地利用强化威胁的淡水生态区域具有显著的应用潜力，可支持环境管理、早期预警和政策制定。