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南海北部海域氮磷时空演变及遥感反演研究，基于4968个现场数据与Landsat卫星数据，运用随机森林模型在Google Earth Engine平台重构1987-2023年DIN、TP、NO3?、PO43?浓度。揭示珠江口（2012年氮峰值1.19 mg/L）与黄马槽湾富营养化最严重，氮磷季节反向变化，西广沿海洋流影响范围达3000 km2，外海延伸28 km，农业源贡献显著且高N:P比值抑制鱼类生长。
作者：田迪 | 赵新峰 | 李星星 | 高雷 | 梁卓兵 | 李瑞 | 李少恒 | 杨在志 | 孙成祥 | 陈建尧
中山大学地理与规划学院，广州，510275，中国
摘要
中国南海北部（NSCS）作为中国最重要的海域之一，支撑着数亿人的生计。然而，从遥感角度研究NSCS地表水中氮（N）和磷（P）成分的长期演变及其生态影响和驱动因素仍有待深入探讨。为填补这一研究空白，我们利用Google Earth Engine（GEE）平台上的Landsat卫星数据，结合623个站点的4968次现场测量数据，通过随机森林（RF）机器学习模型重建了1987年至2023年间地表水中溶解无机氮（DIN）和总磷（TP）及其组分硝酸盐氮（NO3?）和活性磷酸盐（PO43?）的浓度。该模型在验证集上对四个水质参数（WQPs）的模拟准确度达到了R2 > 0.82。珠江口（PRE）和黄茅河口（HM）的富营养化程度最高。卫星数据成功捕捉到自1987年以来PRE和HM区域氮浓度的持续增加，其中PRE区域的氮浓度在2012年达到最高值（约1.19 mg/L），而磷浓度自1999年以来呈显著下降趋势。氮和磷的浓度变化具有相反的季节性特征。NSCS区域内优质水质面积持续扩大，但PRE区域优质DIN水质面积从22.5%下降到9.5%。硝酸盐氮（NO3?和活性磷酸盐（PO43?）分别占DIN和TP的至少50%和17%。首次量化了西粤沿岸流（WGCC）对NSCS西部特定水质区域的影响范围，影响面积至少为3000平方公里，且影响范围向海上延伸至28公里。此外，高氮磷比可能间接限制了目标海洋鱼类的生长。过去二十年里，农业生产及化肥施用是PRE区域水质的主要影响因素。硝酸盐氮（NO3?的浓度和比例与NSCS区域内藻类暴发的面积呈显著正相关。本研究首次系统揭示了40年间氮和磷及其组分的时空演变规律，并量化了WGCC对NSCS西部区域的可能影响，为生态环境评估提供了科学依据，也为针对性营养管理策略提供了科学依据。
引言
随着社会快速发展及人类活动加剧，大量陆地来源的营养物质通过强烈的陆海相互作用进入海洋环境（Dang等人，2019年）。氮和磷是地表水富营养化的关键指标；它们的过量存在不仅引发富营养化和藻类暴发等生态问题（Malone和Newton，2020年），还对人体健康构成严重威胁，包括高铁血红蛋白血症、糖尿病、流产、甲状腺疾病和胃癌（Mathewson等人，2020年；Xie等人，2022年）。经济合作与发展组织（OECD）估计，水质恶化每年造成全球经济损失60亿至160亿美元（To，2012年），世界卫生组织报告称每年有超过300万人死于水污染及相关原因（WHO，2006年）。因此，迫切需要开发大规模、高效可靠的氮和磷监测方法，以便动态评估沿海水域的营养状况并保障沿海生态系统功能和饮用水安全。
与传统监测方法在时空覆盖范围和成本效率方面的局限性相比，遥感技术因具备大规模和长期连续观测的优势而在沿海水质监测中得到广泛应用（Maciel等人，2021年；Pahlevan等人，2021年，2020年）。目前，地表水中氮和磷的遥感反演方法主要包括经验模型、半解析模型和机器学习方法（Zhang等人，2021年；Zhang等人，2021年）。经验模型结构简单、计算效率高，但对非线性关系的拟合能力有限，泛化性能较差（Mathew等人，2017年）。半解析模型通过提取遥感反射率（Rrs）中的水体固有光学特性来估算营养盐浓度，具有明确的物理机制和高反演精度，但依赖于复杂的辐射传输过程建模，导致计算效率低、适用范围有限（Pahlevan等人，2020年）。相比之下，机器学习方法不仅具有强大的非线性映射能力，可实现高精度反演，而且计算效率高，近年来在水质遥感领域得到广泛应用（Sagan等人，2020年）。然而，大多数现有研究仍需将卫星原始图像或大气校正后的数据下载到本地计算机进行处理，这在处理大规模时间序列分析任务时显著限制了反演效率。Google Earth Engine（GEE）平台整合了海量多源卫星图像和地理空间数据，具备强大的基于云的并行计算能力，为大规模和高频动态水质监测提供了高效可行的技术支持。常用的机器学习算法包括支持向量回归（SVR）、极端梯度提升（XGBoost）、深度神经网络（DNN）和随机森林（RF）（Chen等人，2021年；Guo等人，2021年；Lai等人，2023年）。其中，随机森林算法与GEE平台高度兼容，支持大规模分布式计算，同时具备良好的特征重要性评估能力，有助于揭示关键环境驱动因素的机制。
中国南海北部（NSCS）自然条件优越，资源丰富，人口密集，经济发达。珠江口（PRE）是中国最具经济活力的地区之一，支撑着数千万人的生计和社会经济发展（Li等人，2020年）。然而，在快速城市化和人口持续增长的背景下，城市污水处理厂的直接排放、农业非点源径流以及水产养殖池塘的营养负荷导致NSCS水域富营养化问题日益严重，赤潮频发，有害藻类大量繁殖，对渔业生产、海洋生物资源、海洋养殖、公共健康安全和沿海生态系统多样性构成严重威胁（Ke等人，2022年）。溶解无机氮（DIN）、硝酸盐氮（NO
3?）、总磷（TP）和活性磷酸盐（PO
43?是导致水体富营养化和藻类暴发的关键因素。值得注意的是，西粤沿岸流（WGCC）在季风、厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）和珠江径流的共同作用下，能够将营养物质从珠江口输送到广东省西南沿海（Deng等人，2022年；Lao等人，2022年；Lao等人，2023年）。尤其在冬季，WGCC输送的营养物质强度增加，成为这些水域的重要外部营养来源。通过改变营养物质的时空分布——尤其是在冬季锋面区域的营养物质汇聚，WGCC为浮游植物的生长创造了有利条件，从而影响藻类暴发的空间分布（Lao等人，2023年）。了解其长期时空演变特征及主要组分的贡献比例具有重要意义。尽管以往研究已系统揭示了过去二十年NSCS中DIN和PO
43?的时空变化规律（Zhu等人，2024年），但尚未全面系统地分析卫星数据在时空尺度上对氮和磷组分相对贡献的影响，也未捕捉到氮和磷演变的关键时间点。此外，以往研究需要引入多种类型的数据（如海表温度、水深、海洋电流等）作为反演模型的输入特征，这些数据通常分布在多个数据集中且难以获取，无疑增加了模型构建的难度。此外，完全基于本地的数据反演方法大大限制了反演效率。鉴于中国自1980年代以来的社会经济发展，氮和磷的时空演变对沿海生态系统的潜在生态影响仍有待进一步探索。因此，本研究旨在：
(1)探讨基于GEE和RF模型的氮和磷反演中有机物信息的重要性；
(2)分析1980年以来氮、磷及其组分的时空演变规律，并确定关键时间点；
(3)揭示过去40年间氮和磷组分贡献的变化；
(4)量化WGCC对NSCS西部区域水质的潜在影响；
(5)探讨氮和磷的动态变化与沿海渔业生态之间的潜在联系，以及PRE区域氮和磷的长期驱动因素。
本研究的技术路线如图1所示。
研究区域
南海是位于西北太平洋的一个全球重要的航运枢纽、经济中心和生物多样性热点（图2）。在社会经济快速发展和人口持续增长的背景下，由于陆地营养物质的大量输入，富营养化问题日益突出（Zhu等人，2024年）。根据《广东省环境状况公报》，DIN和PO43?
模型性能
为了深入探讨模型的训练和测试过程，特别是评估是否发生过过拟合，我们分别展示了模型在训练集和测试集上的表现（图4，补充表2）。总体而言，四个水质参数（WQPs）的模型在训练集和测试集上的拟合效果良好（R2 > 0.80），测试集上的准确度下降幅度较小，表明模型具有很强的泛化能力。
卫星遥感的一致性分析
尽管Landsat 5和Landsat 7使用相同的大气校正算法，但传感器之间的信噪比存在显著差异，这可能影响水质参数（WQPs）反演结果的一致性。为了评估Landsat 5和Landsat 7在WQPs反演方面的可比性，我们计算了2000年至2010年重叠观测期间两种传感器反演结果的平均差异箱线图。结果显示，这两种类型的数据总体上
结论
本研究首次结合RF模型和GEE平台，系统评估了1987年至2023年间NSCS地表水中四种水质参数（DIN、NO
3?、TP和PO
43?）的浓度演变特征。主要结论如下：
(1)本研究的所有输入特征均来源于地表反射率图像。有机物指数对反演模型至关重要。通过将本地RF模型与GEE结合，大大降低了反演难度
CRediT作者贡献声明
田迪：撰写 – 审稿与编辑、撰写 – 原稿撰写、可视化、验证、监督、软件开发、项目管理、方法论研究、数据分析、数据整理、概念构建。赵新峰：撰写 – 审稿与编辑、数据收集。李星星：撰写 – 审稿与编辑、资金筹集。高雷：撰写 – 审稿与编辑、概念构建。梁卓兵：撰写 – 审稿与编辑、资金筹集。李瑞：数据分析
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的可能影响本文工作的财务利益或个人关系。
致谢
本研究得到了国家重点研发计划（2023YFC3709002）、华南热带亚热带地区自然资源监测重点实验室开放基金（自然资源部，编号2024NRMZ02、2024NRMZ01）、南海遥感技术创新中心开放研究基金（自然资源部，编号RSSMCA-2024-A002）以及国家重点
的财政支持
