水环境的时间变化尺度决定了理论上为了有效解析水环境要素的动态变化特征所需要的最低时间分辨率需求。图4-5和图4-6分别展示了鄱阳湖站点A和B的浊度、叶绿素和CDOM的基于实测数据的经验和模型拟合的半变异函数分析结果，其时间间隔为30 min。为了验证该分析的有效性，本研究同时采用了时间间隔为1 h、2 h和4 h的时间尺度进行分析，其结果与30 min的趋势基本一致。基于多个时间间隔尺度的鄱阳湖水环境要素的时间变化尺度分析统计结果如表4-2所示。

表4-2　鄱阳湖时间尺度分析结果

图4-5和图4-6的经验半变异函数分析均显示出鄱阳湖站点A和B的浊度、叶绿素和CDOM的明显的周期性变化特征。这种周期性变化的时间周期约为48×1/2(h)，即变化周期约为1 d。参考图4-2和图4-3的鄱阳湖实测数据趋势，可以得出该周期与实测数据的变化周期基本一致，也论证了本研究中该半变异分析进行时间尺度分析方法的有效性。

图4-5　鄱阳湖站点A浊度、叶绿素和CDOM的时间变化尺度分析

(虚点为经验值，实线为拟合模型)(www.daowen.com)

由于鄱阳湖自身的浊度动态变化较强烈，站点A和站点B的浊度的半变异分析结果的基台值都远高于叶绿素和CDOM的基台值。本研究重点关注的是拟合后的半变异函数的参数:变程(Range)，该参数定量描述了水环境要素的时间变异尺度。表4-2总结了在多种时间间隔条件下站点A和站点B的半变异分析拟合参数的统计结果，包括1/2 h、1 h、2 h和4 h时间尺度的变程、基台值和块金值。

站点A和站点B的浊度的平均变程值均约为17.5 h，而叶绿素和CDOM的变程均值分别约为6.6、12.6以及8.4、9.4。可以看出，虽然浊度的变化量级大于叶绿素和CDOM，但叶绿素和CDOM的自身动态变化强度其实略高于浊度。考虑到已有的鄱阳湖研究多针对其悬浮颗粒物或者透明度进行，进一步的水环境监测更需要加强对鄱阳湖叶绿素和CDOM的重点关注，尤其是在富营养化和蓝藻暴发可能性增强的趋势下(Wu，Lai et al.，2014)。

综上所述，当前对于湖泊等水环境的监测手段多依赖于现场调研或者卫星遥感，尽管后者具有范围大、周期性的优势，但是其时间重访周期仍远不能达到监测高动态水环境变化特性的需求。因此，越来越多的组织和研究开始关注高频次水色卫星的发展和观测策略(IOCCG，2013)。本研究关于上述基于高频次实测数据的鄱阳湖高动态水体特性的分析，进一步揭示了对高频次卫星观测能力的需求。

图4-6　鄱阳湖站点B浊度、叶绿素和CDOM的时间变化尺度分析

(虚点为经验值，实线为拟合模型)