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近日，南京大學(xué)地理與海洋科學(xué)學(xué)院劉永學(xué)教授課題組在全球海面油膜遙感監(jiān)測方面取得重要進(jìn)展。

該研究利用遙感大數(shù)據(jù)，首次勾繪了全球海面油膜的空間分布，構(gòu)建了迄今為止最為全面、位置明晰的海面油膜持續(xù)固定排放源清單，確定了不同來源海面油膜的貢獻(xiàn)比例，從而改善了對海面油膜來源的結(jié)構(gòu)性認(rèn)知。成果以"Chronic oiling in global oceans"為題于2022年6月17日發(fā)表在《Science》。

該文被Science新聞團(tuán)隊(Science Press Package Team)選為亮點(diǎn)文章推薦，并為新華社、南華早報、Scientific American、Heidi.news等國內(nèi)外媒體報道。論文第一作者為南京大學(xué)地理與海洋科學(xué)學(xué)院、中國南海研究協(xié)同創(chuàng)新中心博士生董雁佇，通訊作者為劉永學(xué)教授。美國南佛羅里達(dá)大學(xué)胡傳民教授、佛羅里達(dá)州立大學(xué)Ian R. MacDonald教授和南京大學(xué)國際地球系統(tǒng)科學(xué)研究所陸應(yīng)誠教授作為主要合作者。南京大學(xué)為唯一第一作者單位和唯一通訊單位。

海面油膜來源龐雜，可歸納為自然源(海底油氣藏的天然烴滲漏)與人為源(船舶、油氣平臺/管道及陸源排放等)(圖1)。相對于前者，人類活動產(chǎn)生的油膜對海洋生物和生態(tài)環(huán)境影響更大，厘清自然/人為來源比例對海洋可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。然而，受限于油膜分布廣泛、位置不定、過程短暫、形態(tài)多變等特性，全球尺度海面油膜分布特征尚不清晰，界定不同來源的貢獻(xiàn)仍存在很大的不確定性。

研究從Google Earth Engine云計算平臺獲取、處理了2014–2019年56萬余景Sentinel-1合成孔徑雷達(dá)影像，提出了半自動化海面油膜識別、提取與分類框架，首次建立了全球10m分辨率海面油膜數(shù)據(jù)集?；谠摂?shù)據(jù)集，研究回答了全球海面油膜分布、固定持續(xù)排放源清單、以及人為/自然來源貢獻(xiàn)比例等問題。

(1)全球海面油膜分布。全球海面油膜近岸分布特征明顯，50%的油膜集中于距岸38千米海域內(nèi)。油膜聚集程度在不同海區(qū)差異明顯，在爪哇海、南海、幾內(nèi)亞灣及其周邊海域，海面油膜污染最為嚴(yán)重。在航運(yùn)繁忙海域，研究還首次觀測到21條與航線高度吻合的高密度油膜污染帶

(2)固定持續(xù)排放源清單。根據(jù)油膜在時序影像中的空間聚集特征，結(jié)合已有的海底油氣管道數(shù)據(jù)、課題組先前構(gòu)建的全球海洋油氣開發(fā)平臺數(shù)據(jù)庫等，構(gòu)建了海面油膜持續(xù)固定排放源清單(含自然滲漏、油氣平臺/管道等)(圖4)。研究發(fā)現(xiàn)的海底天然烴滲漏的數(shù)量(435處)遠(yuǎn)多于以往報告(190處)；研究新發(fā)現(xiàn)的137處與油氣平臺/管道相關(guān)的油膜聚集中心，絕大多數(shù)未曾報道。

(3)人為/自然來源貢獻(xiàn)比例。研究發(fā)現(xiàn)人類活動是全球海面油膜的最主要來源(占油膜總檢測面積的94%)，其比例遠(yuǎn)高于天然烴滲漏產(chǎn)生的油膜(占比6%)。與美國國家研究委員會(National Research Council, NRC)估算結(jié)果(1990–1999，自然源與人為源分別為46%，54%，按體積計)相比，人為源油膜占比增長了近一倍，這揭示了過去20年人類活動對海洋石油污染的影響被嚴(yán)重低估。

研究成果可為聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)"保護(hù)和可持續(xù)利用海洋及海洋資源以促進(jìn)可持續(xù)發(fā)展"(SDG-14)提供最先進(jìn)的監(jiān)測基準(zhǔn)，為海洋能源開發(fā)、海洋污染治理、環(huán)境監(jiān)管等提供重要的先驗知識與決策依據(jù)，亦可為基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的海面油膜全自動提取、監(jiān)測等提供大型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

本研究得到國家重點(diǎn)研發(fā)項目"地球資源環(huán)境動態(tài)監(jiān)測技術(shù)"課題（2016YFB0501502）資助。作者向為本研究提供數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)存儲與計算的Google Earth Engine、European Space Agency等單位謹(jǐn)致謝意。

來源：南京大學(xué)。