近日，我室何贤强研究员及合作者在光学领域期刊Optics Express上发表了题为“Satellite Estimation of the Spectral Power Exponent of Particulate Backscattering Coefficient in the Global Ocean”的研究论文。论文第一作者为我室与河海大学联合培养的博士研究生张银雪，通讯作者为我室何贤强研究员，合作者包括我室的白雁研究员、李腾副研究员、金旭晨副研究员、王迪峰研究员和龚芳高级工程师。

海洋特别是开阔大洋中，颗粒物的主要贡献来自浮游植物。海洋中的碳循环过程，如浮游植物的初级生产和颗粒有机碳向下输出，都与浮游植物颗粒大小密切相关。颗粒物后向散射系数(bbp)的光谱形状可在一定程度上指示颗粒的粒径大小，其光谱形状由颗粒物后向散射系数光谱的幂指数η表征。η由bbp光谱计算获得，高值表示小粒径颗粒占主导，低值表示大粒径颗粒占主导，该参数被广泛应用于海洋粒径组成与分布、浮游植物功能群等研究中。

针对目前船测bbp光谱数据缺乏，η遥感产品精度较低的问题，团队集成BGC-Argo剖面观测bbp与船基观测bbp，构建了一套全球海洋η数据集，显著提高了η样本量与时空覆盖度（图1）。基于该数据集和机器学习方法，构建了全球海洋η遥感反演模型XGB。独立样本数据验证表明，本研究构建的模型精度显著优于已有的采用船基观测数据构建的模型。基于该模型获得的全球海洋η长时序产品（2003–2021年）（图2），发现热带西太平洋、北太平洋海域浮游植物呈现出向小粒径演变的趋势。本研究利用BGC-Argo数据，弥补现场观测资料稀少的不足，提高了全球η遥感反演精度，对认识全球浮游植物群落演替和海洋生物泵能力具有重要意义。

本研究得到了国家重点研发计划项目、国家自然科学基金项目以及浙江省“尖兵”研发攻关计划项目等联合资助。

图 1 用于模型构建的η数据集空间分布。绿色和玫红色圆圈分别表示用于模型训练的dataset_BGC和dataset_insitu样本，括号中的数字表示训练样本的数量（不包括独立验证样本）。频率图展示了各子图中训练样本（不包括独立验证样本）的频率分布。黑色实心圆点表示独立验证样本（164个）。

图2 通过XGB模型反演得到的气候态月均η分布。左上图中方框分别代表ACC（A）、白令海（B）、南海（S）、西太平洋地区（P）和地中海（M）区域。下图表示A、B、S、P和M区域的月均η值和标准差的季节变化。

论文引用：Zhang, Y., He, X., Bai, Y., Li, T., Jin, X., Wang, D., and Gong, F. (2025), Satellite Estimation of the Spectral Power Exponent of Particulate Backscattering Coefficient in the Global Ocean, Optics Express,5411-5428, doi:10.1364/oe.545222.