近日，中国科学院南海海洋研究所研究员周雯、李彩、许占堂团队联合广州大学教授杨现坤、南方科技大学硕士研究生谢伟浪等科研人员，在近岸复杂水体颗粒有机碳（POC）光学反演研究方面取得新进展，构建了面向近海复杂水体的自适应光学反演新算法。相关成果发表于《国际应用地球观测与地理信息期刊》（International Journal of Applied Earth Observations and Geoinformation）。

近海颗粒有机碳的自适应光学反演算法框架图。研究团队供图，下同

论文第一作者、中国科学院南海海洋研究所博士生周涛介绍，POC是海洋有机碳库中最活跃的组分，也是认知近海碳循环过程的关键参数。然而，受陆源输入、沿岸上升流等多重过程影响，近海水体颗粒物来源复杂、组成多变，现有POC光学反演算法大多基于开阔大洋观测数据开发，在近海复杂环境中的适用性有限，制约了POC垂向精细剖面的准确刻画。

研究团队在国家自然科学基金、广东省基础与应用基础研究基金等项目资助下，基于广东及海南岛东部夏季近海观测数据集，系统分析了不同水体类型中POC与光学参数关系的差异性，将水体分类、光学敏感特征筛选与分类型模型优化相结合，构建了颗粒有机碳自适应光学反演算法（AHA-POC）。独立验证结果显示，该算法决定系数为0.79，均方根误差为0.071 mg/L，平均绝对百分比误差为32.38%，表现稳定。与已报道的代表性算法（包括单变量经验模型、单一阈值分类模型和全局机器学习模型）对比，AHA-POC算法在近海复杂水体环境中，尤其是高浑浊、高吸收水体类型上的反演精度提升最为显著，表明“先分型、再反演”的自适应策略能有效降低不同水体类型间生物-光学关系差异带来的误差累积。

珠江口POC高分辨率垂向断面分布。

进一步结合高分辨率原位光学剖面观测数据，研究实现了1米垂向分辨率的POC连续剖面重构，精细刻画了珠江冲淡水影响下POC的垂向结构特征，揭示了传统离散采样难以捕捉的精细尺度变化。

论文通讯作者周雯表示，该研究为近海碳库的连续精细化研究提供了新的光学估算方法与重要数据支撑。

相关论文信息：https://doi.org/10.1016/j.jag.2026.105413