南海叶绿素时空变化分析
南大洋扇区夏季表层海水叶绿素a分布特征及其原因分析
南大洋扇区夏季表层海水叶绿素a分布特征及其原因分析廖静思;陆志波;王娟;李慧蓉;张洁;王硕仁【摘要】研究利用第30次(2013 ～2014年)南极科学考察所获得的南大洋表层海水叶绿素a、温度以及盐度数据进行分析.结果显示,某些特殊海域如大陆架、岛屿附近海域,或当某一海域存在一些特殊的变化,如海冰融化,海洋锋,底部上升流时,会为浮游植物的生长提供有利条件,进而能够引发浮游植物叶绿素爆发.而在南大洋的5大海域中,罗斯海的叶绿素水平最高,其平均浓度能够达到1.735 mg/m3.通过一些数据分析我们也发现在南半球夏季,对于浮游植物生长来说,温度水平和光照水平都是很充足的,而限制因素主要是营养物质的缺乏.而高纬度海区浮游植物生长速率对全球气候变暖非常敏感,因此对于浮游植物叶绿素爆发的原因探究也对全球碳循环以及气候变化起着重要作用,同时为后续研究提供数据资源.【期刊名称】《四川环境》【年(卷),期】2019(038)001【总页数】11页(P105-115)【关键词】南大洋;叶绿素a;浮游植物爆发;全球变暖【作者】廖静思;陆志波;王娟;李慧蓉;张洁;王硕仁【作者单位】同济大学环境科学与工程学院,上海200092;职合国环境署-同济大学环境与可持续发展学院,上海200092;同济大学环境科学与工程学院,上海200092;同济大学污染控制与资源化国家重点实验室,上海200092;职合国环境署-同济大学环境与可持续发展学院,上海200092;同济大学环境科学与工程学院,上海200092;同济大学环境科学与工程学院,上海200092;中国极地研究中心,上海200136;中国极地研究中心,上海200136【正文语种】中文【中图分类】X551 引言目前，对于南大洋生态系统的研究已经成为南大洋领域研究的重点和热点，浮游植物是海洋生态系统的基础，担负着海洋中90%以上的有机物质的生产[1-2]。
同时，南大洋是重要的大气CO2沉降区[3-4]，对于全球气候变化起到了至关重要的作用[5]。
2005～2007年厦门岛周边海域水体叶绿素含量的时空变化特征
等 （９ １ １９ ）研 究 了海 洋 围隔生态 系 中叶绿 素含 量的变 化及 其 影 响因素 ， 林昱 等 （９ ２ １９ ）研 究 了在海 洋 围隔 生态 系富营养 化状态 中叶绿 素含量 以天 为时 间序 列 的短周期 变化 Ｊ陈其焕 等 （９ ３ 报道 了厦 门港 赤潮 发 ， １９ ） 生区 叶绿 素 口含量 的分布 变化特征 。 ， 。 洪华 生等 （９４ 、 １９ ） 高亚辉 等 （９４ １９ ）和 曹振 锐等 （ｏ５ 分别研究 了分 ２ｏ ） 粒 级浮游 植物 中的叶绿 素 ， 权 （９７ 、 王文 １９ ） 陈飞 舟 （９９ 和 陈兴 群 等 （０２ 分 别 研究 了厦 门的海 沧 沿 １９ ） ２０ ）
相应 值分 别为 Ｏｏ ５ ５ 、．３Ｉ／ ｍ ． 、 层 水叶绿 素 口含 量 的年 际 变化 趋 势相似 ， ．０～ ． １０８ ｇｄ 表 底 ｘ 高峰 值 都 出现在 ２０ ０６年 ， 谷值 都 出现 在 ２０ 低 ０５年 ， 总体 上呈 逐 年上 升趋 势 ． 年 中叶绿 素 Ⅱ含 量 的 季 节变 各 化与 某季 节是 否 出现 赤潮 有明显 的关 系． 正 常年份 中， 、 层 水叶绿 素 口含 量 季 节 变化 曲线 的 在 表 底
第２ ９卷 第 ３ 期 ２１ ０ ０年 ８月
台
湾
海
峡
Ｖｏ ． ９， Ｎｏ ３ １２ ． Ａｕ ．， ０１ ｇ ２ ０
Ｊ ＯＵＲ ＮＡＬ ＯＦ ＯＣ ＡＮ Ｅ ＯＧＲ ＡＰＨＹ Ｎ ＴＡ Ｗ ＡＮ Ｔ ＡＩ Ｉ Ｉ Ｓ Ｒ Ｔ
２０ ２ ０ ０ ５～ ０ ７年 厦 门 岛 周 边 海 域 水 体 叶 绿 素 含 量 的 时 空 变 化 特 征
航 次现场跟踪监 测 资料 ， 究 了该海域 水体 叶绿 素含 量 的 时空 变化特 征． 果表 明 ： 测 期 间厦 门 研 结 监 岛周 边海域表 层水 叶绿素 口含 量在 ０ ２ ２ ． ５ ．８— ８ ５ ｄ 间， 均值 为 ３４ ｇ ｄ 平 均 占总叶 ｍ之 平 ．７ ／ ｍ ， 绿素含 量 的７ ． ％ ； 层 海水的相应 值分 别为 ０ ２ ０４ 底 ． ９～１ ． ９ ３ ３ ｇ ｄ ７ ． ％ ． 层 海水叶绿 ８ ６ 、 ．６ ／ ｍ 和 １ ８ 表
基于HJ-1ACCD数据的湖泊叶绿素a浓度反演
基于HJ-1ACCD数据的湖泊叶绿素a浓度反演湖泊是重要的淡水资源和生态环境，叶绿素a是湖泊水体中重要的生物地球化学指标之一，对湖泊水质和生态环境拥有重要的指示作用。
监测湖泊叶绿素a浓度可以有效评估湖泊的营养状态和生态环境，为湖泊管理和保护提供重要的科学依据。
遥感技术已经成为湖泊水质监测的重要手段，可以在较大范围内快速获取湖泊的叶绿素a浓度分布信息。
本文旨在利用HJ-1A/B卫星CCD数据反演湖泊叶绿素a浓度，并分析其时空变化规律，为湖泊水质监测和管理提供科学依据。
一、HJ-1A/B卫星CCD数据HJ-1A/B是我国自主研制的一对环境监测卫星，搭载有CCD等多种传感器，能够获取高分辨率的遥感影像数据。
CCD传感器具有高空间分辨率和较高的动态范围，适用于湖泊水质参数反演。
本文选取HJ-1A/B卫星CCD数据作为研究数据源，利用其多光谱信息反演湖泊叶绿素a浓度。
二、叶绿素a浓度反演方法1. 反演模型本文采用经验模型和统计模型相结合的方法进行叶绿素a浓度反演。
首先利用地面采样数据和遥感影像数据建立经验模型，然后利用统计模型对经验模型进行优化，得到湖泊叶绿素a浓度的空间分布图。
2. 数据预处理对HJ-1A/B卫星CCD数据进行预处理，包括大气校正、辐射定标、噪声去除等步骤，以提高数据的质量和可用性。
3. 特征参数提取从HJ-1A/B卫星CCD数据中提取反演叶绿素a浓度所需的特征参数，包括叶绿素吸收峰位置、叶绿素荧光峰位置、水体颜色指数等。
4. 建立经验模型利用地面采样数据和遥感影像数据建立叶绿素a浓度与特征参数之间的经验关系模型，包括线性模型、非线性模型等。
5. 统计模型优化利用统计方法对经验模型进行优化，修正模型参数，提高模型的适用性和精度。
6. 反演叶绿素a浓度利用经过优化的模型对湖泊遥感影像数据进行反演，得到叶绿素a浓度的空间分布图。
三、叶绿素a浓度反演结果分析利用上述方法对某湖泊的HJ-1A/B卫星CCD数据进行处理和分析，得到湖泊叶绿素a浓度的空间分布图。
南海叶绿素a浓度垂直分布的统计估算
第 ４期
海
Байду номын сангаас
洋
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报
Ｖ Ｏ１３ ． ２。Ｎ ｏ ４ ．
２１ ０ ０年 ７月
Ａ ＣＴＡ ＯＣＥＡ Ｎ Ｏ Ｌ０Ｇ Ｉ ＣＡ Ｉ Ｉ Ｓ Ｎ ＣＡ
Ｊ ｌ ０ ０ ｕｙ２ １
南 海 叶绿素 ａ浓 度垂 直 分布 的统计 估算
高姗 ， 王辉 刘桂 梅 黄 良民。 ， ，
４期 高 姗 等 ： 南海 叶 绿 素 ａ 度 垂 直 分 布 的 统 计 估 算 浓
ａ浓度做 了 比较 分 析 和 验 证 ， 现 真 光层 水 柱 叶 绿 发 素 ａ总量 和表 层叶绿 素 ａ浓度 具 有很 高 的非 线性 相 关性 ， 而且大 多数 海 域 叶绿 素 ａ浓 度 的 垂 直分 布 是 不 均匀 的 ， 次 表层 内存 在 叶绿 素 ａ 度 的极 大 值 在 浓 分 布 。Ｔ ｋ ｈ ｓ ｉ １ 指 出西北 太平 洋 和南 海 的 叶 ａ ａ ａ ｈ 等ｃ］ 。
直分布 ， 即浮游 植物 生物量 的垂 直分 布 ， 能对海洋 就 初级生产 力 的分 布得 到更准 确的认 识 。 早期 Ｍｏｅ 等 Ｌ］ 为 海 水 表层 叶绿 素 ａ浓 度 ｒｌ １ 认 １
域得到 了广泛 的应 用 。对 于大 洋水 体 （ 称 为一 类 又
水 体） 利 用水色传 感器 的光谱信 息可 以比较有效 地 ，
的代表 ， 高值 多集 中在表 层海 水 ， 拟合误 差偏 大。该统 计估 算模 式对 于揭 示南海 叶绿素 ａ浓度 垂 直
分布结 构进行 了有益 的尝试 ， 为发展适 合不 同海 区特 点 的模 式 以及 校 正参 数奠 定 了基 础 。利 用该 模 式 与海洋水 色卫星遥 感数据 有效结合 ， 将对 南海 叶绿 素 ａ浓度 时 空分布 格 局 的研 究具 有 重要 的
南海海面风、浪场时空变化特征及其关系分析
南海海面风、浪场时空变化特征及其关系分析裘沙怡;梁楚进;董昌明;刘正礼【期刊名称】《海洋学研究》【年(卷),期】2013(31)4【摘要】利用长时间序列的卫星观测数据,对南海海域的风、浪场时空分布及其相互关系进行了分析.结果显示,海面风距平场VEOF分解后得到的第一模态具有明显的季节变化,即季风特征,说明季风是影响整个南海风速的主要因素;第二模态具有较强的区域变化特征,是季风转换时期的距平场特征;第三模态反映的是海面风距平场受陆地地形影响所表现的分布特征.有效波高距平场EOF分解后得到的第一模态、第二模态与风距平场的前2个模态的空间分布较为相似,并且,风、浪距平场第一模态间的相关系数达0.76,均说明南海作为边缘海其波浪场与风场变化有很好的相关性.有效波高第三模态的分布与风场的第三模态相关性较弱,反映的是受海底地形影响所表现的分布特征.【总页数】9页(P1-9)【作者】裘沙怡;梁楚进;董昌明;刘正礼【作者单位】卫星海洋环境动力学国家重点实验室,浙江杭州310012;国家海洋局第二海洋研究所,浙江杭州310012;卫星海洋环境动力学国家重点实验室,浙江杭州310012;国家海洋局第二海洋研究所,浙江杭州310012;地球与行星物理研究所,美国加州大学洛杉机分校,美国加利福尼亚州洛杉机90095;中海石油(中国)有限公司深圳分公司钻井部,广东深圳518067【正文语种】中文【中图分类】P731;P732【相关文献】1.南海海面风场和浪场季平均特征的卫星遥感分析 [J], 齐义泉;施平2.中国海海面风场时空变化特征分析 [J], 赵喜喜;侯一筠;齐鹏3.南海海面风、浪场的EOF分析 [J], 王静;齐义泉;施平4.南海海面风场、高度场和温度场近十年的变化趋势及年际变化特征 [J], 王佳莹;方国洪;王永刚5.基于JASON-1资料的南海海域海面风、浪场特征分析 [J], 张荷霞;刘永学;李满春;王加胜;汪业成;邹伟因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
南海珊瑚礁区34年卫星遥感海表温度变化的时空特征分析
南海珊瑚礁区34年卫星遥感海表温度变化的时空特征分析贾丹丹;陈正华;张威;余克服;王纪坤;马小雨;许华【期刊名称】《海洋学报（中文版）》【年(卷),期】2018(040)003【摘要】选取NOAA OISST数据集的1982-2015年南海月平均海洋表面温度(SST),先对东沙、西沙和南沙礁区海域的多年 SST进行时间尺度上的统计,然后对该数据集进行距平场的经验正交函数(EOF)分解,研究南海海表温度的时间和空间年际变化特征.研究显示:(1)不同的礁区海域SST升温趋势不同,东沙礁区海域SST升温趋势最明显(0.216℃/(10 a)),西沙和南沙礁区SST的升温趋势分别为0.180℃/(10 a)和0.096℃/(10 a);(2)西沙和南沙礁区全年处于珊瑚生长的最适海温范围内,东沙一年中有4个月海温较低,SST最高的月份分别集中在7月(东沙礁区)、6月(西沙礁区)和5月(南沙礁区);(3)EOF第一模态的空间分布显示南海SST 变化是同相位的,由西北—东南振幅量值递减,在礁区振幅从大到小依次为东沙、西沙、南沙;(4)EOF第一模态时间系数显示南海SST变化与El Ni?o事件相关.南海海表温度异常场与Ni?o3.4指数的相关性分析显示两者关联度最高为0.723,平均关联度也高达0.655;南海SST的变化滞后Ni?o3.4区7~8个月.综上,在全球变暖背景下,南海SST的变化不仅受到El Ni?o事件的影响,其不断上升也在悄然威胁珊瑚的正常生长.%A monthly sea surface temperature(SST)data from 1982 to 2015 of the South China Sea(SCS)was extrac-ted based on the NOAA OISST data set in this study.First count up the SST at the Dongsha,Xisha and Nansha reef islands on time scale.Then the empirical orthogonal function(EOF)method was applied to the monthly anom-aly field of thedata set to analyze the characteristics of the yearly spatial and temporal variabilities of the SCS SST distribution.The study showed as follows:(1)The SST warming trends were differed at different reef areas.The rising trend of SST in the Dongsha reef area was the most significant(about 0.2 1 6℃/(10a)).The following trends were 0.18℃/(10 a)at Xisha reef area and0.096℃/(10 a)at Nansha reef area,respectively;(2)The SST in the Xisha and Nansha reef areas were in the optimum growth temperature of hermatypic corals in the whole year. There were about 4 months lower SST for hermatypic corals in the Dongsha reef area.The hottest month were fo-cus on July(Dongsha),June(Xisha)and May(Nansha),respectively;(3)The first mode of EOF showed that SST over the SCS was spatially in phase and declined from northwest to southeast.That was Dongsha>Xisha>Nan-sha;(4)The first mode temporal distribution of EOF showed that the variation of SST in the SCS was related to the El Ni?o.The correlation analysis between SSTA over the SCS and the index of Ni?o3.4 showed that the aver-age incidence was 0.6 5 5,and the highest correlation degree was 0.723.The SSTA over the SCS was lag of Ni?o3.4 about 7-8 months.In summary,under the background of global warming,the change of SST in the SCS is not only affected by the El Ni?o,but the continued rising is quietly threaten the growth of corals.【总页数】9页(P112-120)【作者】贾丹丹;陈正华;张威;余克服;王纪坤;马小雨;许华【作者单位】广西大学环境学院,广西南宁530004;广西大学珊瑚礁研究中心,广西南宁530004;广西大学海洋学院,广西南宁530004;广西大学珊瑚礁研究中心,广西南宁530004;广西大学海洋学院,广西南宁530004;广西大学珊瑚礁研究中心,广西南宁530004;广西大学海洋学院,广西南宁530004;广西大学珊瑚礁研究中心,广西南宁530004;广西大学海洋学院,广西南宁530004;广西大学环境学院,广西南宁530004;广西大学环境学院,广西南宁530004;中国科学院遥感与数字地球研究所国家环境保护卫星遥感重点实验室,北京100101【正文语种】中文【中图分类】P731.11【相关文献】1.南海海域浮游植物叶绿素与海表温度季节变化特征分析 [J], 林丽茹;赵辉2.1900~2009年全球海表温度异常的时空变化特征分析 [J], 李刚;李崇银;江晓华;张滢;刘凯;谭言科;白涛3.卫星遥感南海海表面日增温的时空变化特征 [J], 林锐;张彩云;李炎4.1985-2005年东海海表温度时空变化特征分析 [J], 伍玉梅;徐兆礼;樊伟;崔雪森5.黑潮延伸体区域海表温度锋的时空变化特征分析 [J], 刘明洋;谭言科;李崇银;余沛龙;殷明因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
东、黄海典型海区分粒级浮游植物叶绿素a的周日波动及影响因子
东、黄海典型海区分粒级浮游植物叶绿素a的周日波动及影响
因子
东、黄海典型海区分粒级浮游植物叶绿素a的周日波动及影响因子
本文分析了东、黄海典型海区3个测站在2000～2003年间4个航次的叶绿素a周日变动特征,结果表明由于地理环境、水文特征以及季节差异,各海区叶绿素a表现出各自不同的变动特点.在东海陆架区,日变化上表层各粒级主要以半日周期为主,受黑潮入侵程度不同而略有变化;长江口由于受到潮汐的影响,各粒级的日变化同潮汐的涨落相对应,主要为半日周期;黄海中部海区叶绿素a尤其是NANO级浮游植物在周日变化上以全日周期为主,受黄海冷水团强弱不同而不同.本文进一步应用渐近回归初步分析了多种环境因子对叶绿素a周日变化的影响.
作者：林丽贞陈纪新刘媛曹振锐黄邦钦 LIN Li-zhen CHEN Ji-xin LIU Yuan CAO Zhen-rui HUANG Bang-qin 作者单位：林丽贞,陈纪新,黄邦钦,LIN Li-zhen,CHEN Ji-xin,HUANG Bang-qin(厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室、环境科学研究中心,福建,厦门,361005)
刘媛,曹振锐,LIU Yuan,CAO Zhen-rui(纽约州立大学石溪分校,美国,纽约,002838)
刊名：台湾海峡ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF OCEANOGRAPHY IN TAIWAN STRAIT 年，卷(期)：2007 26(3) 分类号：P.7 关键词：海洋生态周日变化叶绿素a 分粒级控制因子东海黄海。
辽东湾表层叶绿素浓度时空变化遥感分析
辽东湾表层叶绿素浓度时空变化遥感分析贾越平;李微;宋鑫;刘洪洋【摘要】叶绿素浓度是评价海水的一项重要指标,它对于渤海北部的辽东湾海域具有重要的研究价值。
2011年投入使用的静止轨道水色传感器GOCI有较高的时空分辨率。
利用GOCI数据获取叶绿素含量的季节分布规律,分析了辽东湾海域表层叶绿素含量时空变化及演变特征,证明了利用GOCI叶绿素产品观察赤潮的可行性。
结果显示:2015年辽东湾海域叶绿素浓度在总体空间分布上呈现近岸较高、海湾中央海域较低的特点。
叶绿素浓度的月平均值为3.50~5.35,秋冬季高于春夏季。
秦皇岛海域叶绿素浓度普遍高于其他海域,营口海域也有较高的分布,但不及秦皇岛海域。
秦皇岛沿岸海域叶绿素浓度常年保持在一个较高水平,冬季及早春受西北风影响,秦皇岛附近海域表层海流携带浮游植物流动形成了自西北向东南叶绿素浓度从高到低的分布趋势。
通过2015年6月14日、17日和20日秦皇岛海域的叶绿素浓度分布观察到了一次夜光藻赤潮的发生和消亡。
因此,GOCI数据可以应用于监测叶绿素浓度的时空变化和观察赤潮的发生和消亡。
【期刊名称】《海洋技术学报》【年(卷),期】2019(038)001【总页数】5页(P1-5)【关键词】GOCI;辽东湾;叶绿素a;时空变化【作者】贾越平;李微;宋鑫;刘洪洋【作者单位】[1]大连海洋大学海洋科技与环境学院,辽宁大连116023;[1]大连海洋大学海洋科技与环境学院,辽宁大连116023;[1]大连海洋大学海洋科技与环境学院,辽宁大连116023;[1]大连海洋大学海洋科技与环境学院,辽宁大连116023;【正文语种】中文【中图分类】TP79辽东湾地处渤海北部，是渤海的三个海湾之一，也是中国地理位置最北部的海湾，其东部、西部和北部均与辽宁省相接，南部与中央浅海盆地相接，在长兴岛与秦皇岛联线以北。
沿岸有大连、盘锦、锦州、营口、葫芦岛等城市，有辽河、大凌河、小凌河等7条河流汇入其中。