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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(huì)發(fā)生溢油事故，又該如何預(yù)判風(fēng)險(xiǎn)？

4月18日，在由中國海洋學(xué)會(huì)海洋環(huán)境科學(xué)分會(huì)和國家海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)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(huì)上，海洋中心遙感室研究員范劍超博士對(duì)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(huì)后，中國環(huán)境報(bào)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?！狈秳Τ窒淼难芯砍晒褪菍⑦@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)。”范劍超告訴記者，“SAR憑借其全天時(shí)、全天候、探測(cè)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(cè)到海洋溢油事故的發(fā)生，已成現(xiàn)階段進(jìn)行溢油探測(cè)最重要和最有效的手段之一?！?/p>

海上突發(fā)環(huán)境事件造成的石油泄漏會(huì)對(duì)海洋生態(tài)系統(tǒng)等造成危害, 可能在很長時(shí)間內(nèi)都難以修復(fù)。因此，“如何快速有效地監(jiān)測(cè)溢油的規(guī)模、影響范圍對(duì)防治溢油的進(jìn)一步擴(kuò)散起著至關(guān)重要的作用。”

范劍超表示，利用衛(wèi)星遙感對(duì)海洋溢油進(jìn)行監(jiān)測(cè)，能及時(shí)發(fā)現(xiàn)海上溢油情況，結(jié)合動(dòng)力模擬預(yù)測(cè)，可以對(duì)油污處置提供精準(zhǔn)研判，盡量減輕海洋污染。

“我們隨時(shí)保持對(duì)海洋溢油情況開展衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)，包括常規(guī)監(jiān)測(cè)和應(yīng)急監(jiān)測(cè)?！狈秳Τ榻B，常規(guī)監(jiān)測(cè)是指對(duì)海平面進(jìn)行日常巡查，當(dāng)衛(wèi)星過境時(shí)捕獲圖像，可以觀測(cè)海面是否有異常情況發(fā)生。而應(yīng)急監(jiān)測(cè)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(tái)發(fā)生溢油事故時(shí)，第一時(shí)間接到信號(hào)，即刻開啟應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制。

“如今衛(wèi)星觀測(cè)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(shí)，若沒有第一時(shí)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(chǎng)，確定溢油發(fā)生的準(zhǔn)確位置。

據(jù)介紹，2018年1月中國東?！吧＜陛喌囊缬褪录闶抢肧AR遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，從而實(shí)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(cè)時(shí)，溢油常常會(huì)呈現(xiàn)為灰度較低的斑狀。

“捕捉到的SAR遙感影像上會(huì)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?！狈秳Τ榻B其智能解譯技術(shù)的最大創(chuàng)新點(diǎn)就在于，可以把干擾圖斑祛除，識(shí)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(shí)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(shí)時(shí)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(shí)的溢油位置。”范劍超向記者詳細(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(cè)。對(duì)SAR圖像提取數(shù)據(jù)信息進(jìn)行解譯時(shí)，范劍超進(jìn)一步補(bǔ)充，“有時(shí)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(huì)提取出來，結(jié)合環(huán)境要素判斷。若無法識(shí)別，則連續(xù)跟蹤監(jiān)測(cè)，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(shí)溢油圖斑?！遍L序列的遙感監(jiān)測(cè)對(duì)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(shí)別溢油工作量較大，“且一旦發(fā)生溢油，對(duì)水體的危害非常大，這就對(duì)溢油檢測(cè)的時(shí)效性提出了更高要求?！币虼耍枰詣?dòng)檢測(cè)算法來進(jìn)行快速識(shí)別。

“利用大數(shù)據(jù)分析可實(shí)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。”可以說，“對(duì)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(cè)效率和檢測(cè)精度。”

為溢油風(fēng)險(xiǎn)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(hào)載著應(yīng)急人員趕赴現(xiàn)場(chǎng)對(duì)溢油區(qū)域及外圍海域進(jìn)行走航采樣，監(jiān)測(cè)對(duì)水質(zhì)和生態(tài)環(huán)境造成的影響。根據(jù)監(jiān)測(cè)結(jié)果評(píng)估溢油狀況，并開展跟蹤監(jiān)測(cè)，結(jié)合風(fēng)場(chǎng)預(yù)測(cè)溢油污染擴(kuò)散趨勢(shì)。遙感室工作人員根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)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(cè)時(shí)，首要任務(wù)是監(jiān)測(cè)海上溢油風(fēng)險(xiǎn)源密集的區(qū)域?！庇浾吡私獾剑缬惋L(fēng)險(xiǎn)源是指海洋環(huán)境中可能會(huì)發(fā)生溢油的目標(biāo)，通常包括船舶、石油平臺(tái)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(tái)等溢油風(fēng)險(xiǎn)源后，我們又將監(jiān)測(cè)到的渤海近10年水色異常常見區(qū)域疊加，對(duì)渤海溢油風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分級(jí)，如哪些區(qū)域更易發(fā)生溢油，需重點(diǎn)關(guān)注。”范劍超說，在分析渤海遙感影像時(shí)，會(huì)對(duì)重點(diǎn)區(qū)域進(jìn)行加密監(jiān)測(cè)。

根據(jù)構(gòu)建的2015—2020年間渤海海域溢油發(fā)生時(shí)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(xiǎn)源時(shí)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(xiǎn)源高密度區(qū)域。所以，獲取溢油風(fēng)險(xiǎn)源可為渤海海域溢油風(fēng)險(xiǎn)分區(qū)管理及溢油風(fēng)險(xiǎn)防控提供理論依據(jù)?！?/p>

范劍超補(bǔ)充，通過將溢油風(fēng)險(xiǎn)源與多源衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)相結(jié)合, 并對(duì)目標(biāo)海域開展遙感溢油長序監(jiān)測(cè)，也可實(shí)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(shí)溢油事件，范劍超及團(tuán)隊(duì)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(jì)算油膜厚度，可實(shí)現(xiàn)溢油泄漏量的估算。

“未來我們會(huì)繼續(xù)對(duì)管轄海域進(jìn)行衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)，結(jié)合溢油風(fēng)險(xiǎn)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。”采訪最后，范劍超表示。

（圖文均來自網(wǎng)絡(luò)）