當(dāng)一望無垠的海洋上發(fā)生溢油事故,遠(yuǎn)在千里之外的我們?nèi)绾蔚弥?/p>
當(dāng)平靜無瀾的海平面上是否會發(fā)生溢油事故,又該如何預(yù)判風(fēng)險?
4月18日,在由中國海洋學(xué)會海洋環(huán)境科學(xué)分會和國家海洋環(huán)境監(jiān)測中心(以下簡稱海洋中心)聯(lián)合舉辦的海洋生態(tài)環(huán)境保護(hù)與治理研討會上,海洋中心遙感室研究員范劍超博士對多源衛(wèi)星遙感的海洋溢油影像進(jìn)行了智能解譯及大數(shù)據(jù)分析,給出了這些問題的答案。會后,中國環(huán)境報記者采訪了他。
SAR:海洋溢油溯源“先鋒”
“圖中黑色的斑塊就是溢油區(qū)域。”范劍超分享的研究成果就是將這些溢油圖斑準(zhǔn)確地篩選出來。
而這些圖像又是如何捕捉到的?
“SAR,合成孔徑雷達(dá),一種微波成像雷達(dá)?!狈秳Τ嬖V記者,“SAR憑借其全天時、全天候、探測能力強(qiáng)、覆蓋范圍廣、高分辨率的特性,能夠快速準(zhǔn)確地監(jiān)測到海洋溢油事故的發(fā)生,已成現(xiàn)階段進(jìn)行溢油探測最重要和最有效的手段之一。”
海上突發(fā)環(huán)境事件造成的石油泄漏會對海洋生態(tài)系統(tǒng)等造成危害, 可能在很長時間內(nèi)都難以修復(fù)。因此,“如何快速有效地監(jiān)測溢油的規(guī)模、影響范圍對防治溢油的進(jìn)一步擴(kuò)散起著至關(guān)重要的作用?!?/p>
范劍超表示,利用衛(wèi)星遙感對海洋溢油進(jìn)行監(jiān)測,能及時發(fā)現(xiàn)海上溢油情況,結(jié)合動力模擬預(yù)測,可以對油污處置提供精準(zhǔn)研判,盡量減輕海洋污染。
“我們隨時保持對海洋溢油情況開展衛(wèi)星遙感監(jiān)測,包括常規(guī)監(jiān)測和應(yīng)急監(jiān)測?!狈秳Τ榻B,常規(guī)監(jiān)測是指對海平面進(jìn)行日常巡查,當(dāng)衛(wèi)星過境時捕獲圖像,可以觀測海面是否有異常情況發(fā)生。而應(yīng)急監(jiān)測是指海洋中心建立了一套完整的應(yīng)急體系,當(dāng)船舶或石油平臺發(fā)生溢油事故時,第一時間接到信號,即刻開啟應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制。
“如今衛(wèi)星觀測頻率很高,最高可每半天過境一次?!狈秳Τ嬖V記者,當(dāng)溢油事故發(fā)生時,若沒有第一時間捕捉到影像,衛(wèi)星遙感可進(jìn)行影像回溯,追蹤第一事故現(xiàn)場,確定溢油發(fā)生的準(zhǔn)確位置。
據(jù)介紹,2018年1月中國東海“桑吉”輪的溢油事件,便是利用SAR遙感監(jiān)測數(shù)據(jù),從而實現(xiàn)了“桑吉”輪疑似溢油范圍的圈定。
如何解譯溢油SAR遙感影像?
由于成像機(jī)理,SAR遙感影像進(jìn)行海洋溢油監(jiān)測時,溢油常常會呈現(xiàn)為灰度較低的斑狀。
“捕捉到的SAR遙感影像上會出現(xiàn)多種黑色圖斑,但不一定都是溢油,有很多干擾在其中,如低風(fēng)速區(qū)、背風(fēng)區(qū)、上升流、生物油膜等,產(chǎn)生的圖斑較為相似。”范劍超介紹其智能解譯技術(shù)的最大創(chuàng)新點就在于,可以把干擾圖斑祛除,識別出溢油圖斑。
圖為背風(fēng)區(qū)圖斑
他用一些影像圖片舉例,如船舶尾跡在SAR影像上則表現(xiàn)為一條直線, 而船舶排污產(chǎn)生的溢油通常表現(xiàn)為具有一定寬度的線形暗斑,生物油膜與海洋溢油污染相比則呈現(xiàn)出更多的不規(guī)則性。
眾多相似的暗色圖斑中,該如何準(zhǔn)確識別出海洋溢油?
“這就需要結(jié)合海洋環(huán)境要素,如風(fēng)速、海面溫度等干擾因素的實時數(shù)據(jù),再根據(jù)SAR圖像上的圖斑成像特征、灰度、紋理等信息,將溢油相似物數(shù)據(jù)劃分為低風(fēng)速區(qū)、背風(fēng)區(qū)、上升流、生物油膜等,做出綜合分析和判斷,從而找到真實的溢油位置?!狈秳Τ蛴浾咴敿?xì)介紹。
據(jù)了解,海洋中心遙感室開展了多年的海上溢油監(jiān)測。對SAR圖像提取數(shù)據(jù)信息進(jìn)行解譯時,范劍超進(jìn)一步補(bǔ)充,“有時在影像上看是黑色圖斑,在可見光譜下看,就類似油膜區(qū)域,我們都會提取出來,結(jié)合環(huán)境要素判斷。若無法識別,則連續(xù)跟蹤監(jiān)測,回溯5天數(shù)據(jù),若連續(xù)存在油膜,則跟蹤判斷是否為真實溢油圖斑。”長序列的遙感監(jiān)測對于溢油智能解譯有很大幫助。
海洋面積廣闊,而SAR的廣域偵察效率非常高,覆蓋一圈,SAR圖像的數(shù)據(jù)量龐大,僅依靠人眼識別溢油工作量較大,“且一旦發(fā)生溢油,對水體的危害非常大,這就對溢油檢測的時效性提出了更高要求?!币虼耍枰詣訖z測算法來進(jìn)行快速識別。
“利用大數(shù)據(jù)分析可實現(xiàn)溢油SAR影像快速定位、溢油和疑似溢油的精準(zhǔn)分類,溢油范圍智能提取精度可達(dá)到90%以上?!笨梢哉f,“對SAR遙感影像的溢油智能解譯,大幅提高了遙感大圖像海洋溢油的檢測效率和檢測精度?!?/p>
為溢油風(fēng)險防控提供數(shù)據(jù)支持
范劍超介紹,SAR遙感影像提供溢油位置和范圍后,“中國環(huán)監(jiān)001”號載著應(yīng)急人員趕赴現(xiàn)場對溢油區(qū)域及外圍海域進(jìn)行走航采樣,監(jiān)測對水質(zhì)和生態(tài)環(huán)境造成的影響。根據(jù)監(jiān)測結(jié)果評估溢油狀況,并開展跟蹤監(jiān)測,結(jié)合風(fēng)場預(yù)測溢油污染擴(kuò)散趨勢。遙感室工作人員根據(jù)現(xiàn)場實時傳回的數(shù)據(jù),結(jié)合衛(wèi)星影像分析處理后,反饋給生態(tài)環(huán)境管理部門。
“在進(jìn)行溢油監(jiān)測時,首要任務(wù)是監(jiān)測海上溢油風(fēng)險源密集的區(qū)域。”記者了解到,溢油風(fēng)險源是指海洋環(huán)境中可能會發(fā)生溢油的目標(biāo),通常包括船舶、石油平臺等。
“當(dāng)從遙感影像中提取到渤海海域船舶航道軌跡與石油平臺等溢油風(fēng)險源后,我們又將監(jiān)測到的渤海近10年水色異常常見區(qū)域疊加,對渤海溢油風(fēng)險進(jìn)行分級,如哪些區(qū)域更易發(fā)生溢油,需重點關(guān)注。”范劍超說,在分析渤海遙感影像時,會對重點區(qū)域進(jìn)行加密監(jiān)測。
根據(jù)構(gòu)建的2015—2020年間渤海海域溢油發(fā)生時空分布圖,范劍超介紹,“我們發(fā)現(xiàn),溢油事件的分布狀況與溢油風(fēng)險源時空分布圖具有高度的一致性, 海上溢油事件多發(fā)生于溢油風(fēng)險源高密度區(qū)域。所以,獲取溢油風(fēng)險源可為渤海海域溢油風(fēng)險分區(qū)管理及溢油風(fēng)險防控提供理論依據(jù)?!?/p>
范劍超補(bǔ)充,通過將溢油風(fēng)險源與多源衛(wèi)星遙感監(jiān)測相結(jié)合, 并對目標(biāo)海域開展遙感溢油長序監(jiān)測,也可實現(xiàn)海洋溢油來源及類型的準(zhǔn)確判斷和追溯。
此外,基于真實溢油事件,范劍超及團(tuán)隊通過人工智能方法提取溢油面積,結(jié)合金屬毛細(xì)管熒光光譜儀,使用油膜厚度反演模型計算油膜厚度,可實現(xiàn)溢油泄漏量的估算。
“未來我們會繼續(xù)對管轄海域進(jìn)行衛(wèi)星遙感監(jiān)測,結(jié)合溢油風(fēng)險源分析結(jié)果,提高遙感影像溢油信息人工智能解譯的準(zhǔn)確性?!辈稍L最后,范劍超表示。
(圖文均來自網(wǎng)絡(luò))