在当前常用水色卫星传感器(Terra/MODIS，Auqa/MODIS)、GOCI及卫星组合(Terra/Aqua MODIS)的设计观测能力条件下，针对高动态的近岸/内陆水环境的短周期变化特性，利用高频次现场观测数据和统计分析方法，本节着重分析水环境关键参数的观测时间尺度对定量遥感观测的影响，探讨不同观测频次和观测时刻的观测误差，评估当前常用的水色卫星传感器的监测能力，为进一步的高水平水色卫星发展和水环境监测策略提供支撑。

4.1.4.1　观测频次对水环境定量监测的影响分析

观测频次分析的目标是为了回答何种频次的观测能力可以最优地解析近岸/内陆高动态水体水环境变化的问题。表4-3、表4-4和表4-5分别给出了不同观测频次下，浊度、叶绿素和CDOM的多种卫星模拟观测策略与实测值之间的均方根误差(RMSE)和相对偏差(Bias%)。选取了观测均值、最大值和最小值，分别评估了GOCI的8次观测频次、Terra/Aqua MODIS两次组合观测、Terra/MODIS观测、Aqua/MODIS观测的模拟值与实测值之间的误差。为了保持分析结果的连续性，同时加入了每天4次和两天1次的模拟观测场景。

表4-3　不同观测频次对浊度观测的精度影响分析

表4-4　不同观测频次对叶绿素观测的精度影响分析

表4-5　不同观测频次对CDOM观测的精度影响分析

随着观测频次的逐渐降低(从每天8次到每天2次)，各水环境要素(浊度、叶绿素和CDOM)的观测值(均值、最大值、最小值)的观测误差(RMSE、Bias)均表现出显著的增大趋势。对于浊度观测，其均值的RMSE和Bias分别由0.5、1.2增大到62.7、53.5，当观测频次从每天8次降低到每天2次。每天8次和每天4次的观测频次对浊度均值的观测精度影响较小，其RMSE和Bias均在1 NTU和1.2 %左右。然而，对于Terra/MODIS或者Aqua/MODIS每天一次的观测频次，浊度的RMSE和Bias分别增大约7 NTU和20%。但是通过Terra/Aqua MODIS组合两次的观测，可以降低其观测误差。针对浊度最大值和最小值观测的分析也得到了类似的结果，即观测频次的降低导致观测误差的急剧增大。但是其增大的趋势远大于均值观测的误差水平。在水色遥感产品30 %的误差要求范围内，浊度均值、最大值和最小值的有效观测频次需满足每天至少一次。Terra/MODIS、Aqua/MODIS的观测频次在理想状况下仍引起20%~30%的观测误差。

同浊度的观测结果类似，观测频次的降低导致了叶绿素和CDOM观测误差的显著增大。整体上，由于观测频次的不足分别引起了叶绿素均值、最大值和最小值指标约10 %，20%和20%的观测误差。与浊度和叶绿素的结果相比，观测频次变化对CDOM观测结果的影响相对较小，整体误差水平小于15 %。通过Terra/Aqua两个卫星组合的观测方式，可以将浊度、叶绿素和CDOM的观测误差控制在20 %左右，低于单颗卫星观测的一半以上。

尽管地球同步卫星水色传感器GOCI的每天8次观测能力显著提高了对水环境要素的监测水平，然而对于大部分近岸/内陆水体仍缺乏地球同步卫星的观测。因此如何通过现有的多源卫星数据的一致性融合应用，以提高对水环境的有效监测，是当前水色遥感应用的关键点之一。

4.1.4.2　观测时刻对水环境定量监测的影响分析

观测时刻分析的目标是为了回答在无法满足高频次观测的前提下，如何通过卫星传感器组网观测以及在何种时刻观测可以最优地解析近岸/内陆高动态水体水环境变化的问题。针对该研究目标，本节探讨两种观测场景下的观测时刻分析:①模拟两颗卫星组网观测的最优观测策略；②探讨在只有一颗卫星的条件下，在何种时刻进行观测可以获得最优的水环境监测结果。

1.场景1:两次组网观测策略

表4-6、表4-7和表4-8分别列出了不同组网观测组合下，浊度、叶绿素和CDOM的观测误差。以上各表中的列表示第一次观测时刻，行代表第二次观测时刻，表中的误差表示不同观测时刻组合下各要素的观测误差。根据水色光学遥感观测的需求，本研究中将观测时间段设置为09:00—16:00，观测间隔为30 min。

通过组网观测误差分析，获取了水环境要素监测的最优观测时刻组合(表中用星号“*”标记，Terra/Aqua MODIS卫星组合观测的误差用“Δ”标记)。综合上表，浊度的最佳组网观测时间为09:30和16:00，通过该组网观测，可保持观测误差在10%以下。而Terra/Aqua MODIS卫星组合观测的理想状况误差为18.0 %，即为最优观测组合误差的两倍以上。同理，对于叶绿素和CDOM的组网观测，其最佳观测时刻组合分别为10:00和14:00，10:30和15:30，其观测误差分别为2.5 %和1.8 %。而对应的Terra/Aqua MODIS卫星组合观测的误差分别为5.6%和2.3%，也约为最优观测组合的两倍误差。

表4-6　多种二次组网观测策略对浊度观测精度的影响分析(www.daowen.com)

表4-7　多种二次组网观测策略对叶绿素观测精度的影响分析

因此，综合上述对观测组网时刻和当前常用水色传感器的观测能力分析，本研究认为对于高动态近岸/内陆的水环境监测，通过上午观测和下午观测的组合观测，可以将水环境要素定量监测的误差控制在10 %以下，Terra/Aqua卫星组网观测也有效地提高了对水环境的监测能力，但其固有的误差仍在最优观测的两倍左右。

2.场景2:单次观测策略

针对目前大部分卫星遥感仍不具备每天两次观测能力的问题，本节研究设置观测场景为单次观测，评估不同观测时刻的水环境要素观测误差，探讨利用单次观测获取最优结果的观测策略。图4-7、图4-8和图4-9分别展示了浊度、叶绿素和CDOM的均值、最大值和最小值的观测误差随观测时刻的变化趋势图。因此可以通过此图评估:①不同观测时刻和已有水色卫星的水环境要素观测能力和误差水平；②根据误差达到最低水平的时刻分布，获取针对不同水环境要素的最佳观测时刻。为了对比常用水色卫星的观测误差水平，Terra/MODIS，Aqua/MODIS以及Terra/Aqua MODIS的观测误差也绘入图中作为对比参考线。

表4-8　多种二次组网观测策略对CDOM观测精度的影响分析

图4-7　单次观测策略浊度观测(均值，最大值，最小值)误差分析

图4-8　单次观测策略叶绿素观测(均值、最大值和最小值)误差分析

图4-9　单次观测策略CDOM观测(均值、最大值和最小值)误差分析

浊度均值的观测误差随着观测时刻由上午到下午的变化显著降低，在上午10:00左右出现最大误差值35 %，而在中午13:30左右出现最小观测误差10 %。Terra/MODIS和Aqua/MODIS的观测误差为12%~15 %，而通过Terra/Aqua MODIS的组合观测，误差水平可下降到8%左右。浊度最大值和最小值的观测同样出现随观测时刻的变化，观测误差逐渐降低的趋势，其最佳观测时刻分别为上午10:00和下午15:30。但由于最大值和最小值观测的时刻特性，Terra/MODIS和Aqua/MODIS均会造成较大的观测误差，分别为35%左右，即使通过Terra/Aqua MODIS的组合观测，也无法达到最优观测的误差水平。

针对叶绿素和CDOM的观测时刻误差分析，得出其均值、最大值和最小值的观测时刻分别为叶绿素:13:00，14:30，10:30；CDOM:15:00，14:30，16:00，其最佳观测时刻的误差约为5%。针对叶绿素均值的观测，单独使用Terra/MODIS或者Aqua/MODIS的固有误差约为最优观测误差的3倍。通过Terra/Aqua MODIS的组合观测可以将其误差控制在最优观测之内。而对CODM的观测，通过分析我们得出下午的观测可以更有效地捕捉其动态变化。

综上，利用高频次实测数据，揭示了我国典型内陆湖泊——鄱阳湖水环境的高动态变异特性，分析了其水环境要素的典型时间尺度，探讨了其最优观测策略，提出为了获取最优的观测精度，需要做到:①保证至少每天两次的有效观测频次，以确保各水环境要素的观测误差在30%以内；②当无法满足多次观测的时候，需要考虑观测时刻的不同引起的观测误差，同时考虑通过多源卫星数据组网观测，以提高对水环境动态监测的能力。