SeaWiFS和MODIS叶绿素浓度数据及其融合数据的全球可利用率

对2001年Sea WiFS和MODIS叶绿素浓度数据的全球可利用率进行了定量分析,二者在全球范围的变化趋势一致,年平均可利用率分别为12．4％和13．6％,其中MODIS叶绿素浓度的可利用率略高于SeaWiFS。利用小波变换方法对二者进行数据融合,经分析：SeaWiFS／MODIS叶绿素浓度融合数据相对于单一传感器数据提高了全球可利用率,其年平均为20．50％;融合数据保持了较高空间分辨率MODIS数据的海洋特征;融合数据与实测值比较,差值的均值和标准偏差分别为0．16mg／m^3和1．07mg／m0（SeaWiFS：0．46mg／m^3和2．22mg／m^3,MODIS：0．13mg／m^3和0．82mg／m^3）。与MODIS和Sea WiFS相比。融合数据接近MODIS优于SeaWiFS。结果表明小波变换方法用于SeaWiFS和MODIS叶绿素浓度数据融合的有效性。     

基于客观分析的多源卫星叶绿素a浓度产品融合方法研究

本文基于Aqua/MODIS、Terra/MODIS和Envisat/MERIS多源卫星叶绿素a浓度产品,研究了客观分析融合方法,制作了西北太平洋海域(0°~50°N,100°~150°E)叶绿素a浓度融合产品,并从有效数据空间覆盖率和产品精度两个方面对融合方法进行了评价。与单传感器以及欧洲太空局发布的GSM模型业务化融合产品相比,客观分析融合产品空间覆盖率明显提高;与收集的2002-2012年间叶绿素a浓度实测数据比较,GSM模型业务化融合产品的匹配数据点为578个,偏差为-0.20 mg/m3,均方根误差为0.37 mg/m3,客观分析法融合产品的匹配数据点为1432个,偏差为-0.21 mg/m3,均方根误差为0.36 mg/m3。结果表明:本文研究的客观分析融合方法在保证融合产品精度的同时可显著提高产品的空间覆盖率,在海洋水色融合应用前景广阔。     

台风对海洋叶绿素a浓度影响的定量遥感初探

研究台风对海洋水色环境的影响,是目前海洋遥感技术又一应用领域。由于台风期间天气恶劣,遥感资料较少,国际上主要针对个别典型台风,研究其对海表温度、海洋叶绿素a浓度及初级生产力的影响,很少通过遥感资料系统地对这一影响进行定量分析和建模。自2000到2007年,过境中国近海以及西北太平洋海域台风近百次,作者通过系统地分析这期间MODIS,SeaWiFS的3A级叶绿素a浓度数据,结果发现:(1)台风促进了相应海域叶绿素a浓度的大幅增长,总体上平均增长约1.426倍,个别区域在5倍以上,同时,该增长一般延后3~6d,在7~10d后恢复到原来的水平;(2)进一步对这些数据进行一元统计线性回归,发现叶绿素a浓度增长比(R_chl-a)与台风影响因子(Tsub>w)满足如下关系:R_chl-a=0.0012Tsub>w+1.017,其相关系数达0.8;(3)台风期间叶绿素a浓度与无台风时叶绿素a浓度之间有很强的线性关系,其关系满足:C_chl-a=1.2367C_0chl-a+0.0636,且相关系数高达0.98。这一初步研究结果对进一步通过遥感手段深入研究台风对海洋水色环境的影响有借鉴意义。     

基于水色遥感的黄、东海叶绿素a浓度季节和年际变化特征分析

海洋叶绿素a浓度是衡量海洋浮游植物的生物量和富营养化程度的最基本指标之一。黄、东海叶绿素a浓度年际变化显著,其影响因素需深入分析。本文依据黄、东海的地理位置、水深和生态特征将其分为5个区域进行研究。由5个区域叶绿素a浓度的季节变化可以看出,水华发生早晚依次是黄海西岸—北黄海中部—南黄海中部—东海陆架区—东海近岸海区。从年际变化可以看出,除东海陆架外,其它4个区域的变化幅度均较大。在冬季和夏季,5个区域的基础生物量在2008年均达到最低;在春季和秋季,黄、东海近岸和北黄海中部的年际变化较大,5个区域在2006年春季均达到最高;2009年秋季较其它年份均低。5个区域基础生物量由高到低为:黄、东海近岸较高,然后是北黄海中部和南黄海中部,东海陆架最低。从与水温、风速和有效光合辐射的相关分析来看,浮游植物生长的年际变化受海面风速的影响较大。近岸区域水体混合均匀,营养盐丰富,风速较小时水体稳定有利于浮游植物生长,而水深较深区域,风速较大时,营养盐易补充到表层,有利于浮游植物生长。     

空间变异对海洋叶绿素a质量浓度遥感产品精度验证的影响

海洋叶绿素a质量浓度遥感产品是海洋初级生产力与海洋生态系统固碳能力研究的重要数据源,为了保证数据的可靠性,对遥感产品进行精度验证以及验证误差的成因分析尤为重要.遥感产品的验证过程中,由于空间变异的存在,使得遥感像元尺度内的实测数据具有不同的离散程度和统计分布特征,并由此产生了不同的误差统计结果.本文选择MODIS-Aq...     

基于OC-CCI数据的南海高叶绿素a浓度水域面积的时空变化研究

浮游植物是海洋生态系统食物链的基础组成, 并通过光合作用影响着海表二氧化碳通量变化。文章基于高叶绿素a浓度水域面积指标构建南海浮游植物生物量的估算体系。利用遥感数据, 采用经验正交函数分解插值方法, 重构长时间序列的南海叶绿素a浓度场, 并研究了南海高叶绿素a浓度水域面积特征的时空分布。结果发现: 高叶绿素a浓度水域面积变化有着显著季节特征, 在冬季面积达到最大值, 在夏季达到最小值, 但是该水域对应的叶绿素a浓度却在冬季达到最小值, 在夏季达到最大值, 这一特征可能是由于风驱动的海表动力过程使得海表叶绿素重新分布; 空间分布上, 高叶绿素a浓度水域常年存在于海岸附近, 特别是在中国沿海、越南沿岸、泰国湾以及婆罗洲岛附近。在巽他陆架与湄公河口东部中央海盆, 高叶绿素a浓度区域面积呈年际变化。受厄尔尼诺调控的南海季风, 导致不同年份湄公河口东南沿海存在不同程度的北部冷水侵入, 北部冷水入侵可能是引起局地浮游植物生物量增减的原因。     

基于最优插值方法的微波-红外辐射计数据融合全球海面温度网格产品

A new 0.1° gridded daily sea surface temperature(SST) data product is presented covering the years 2003–2015. It is created by fusing satellite SST data retrievals from four microwave(Wind Sat, AMSR-E, ASMR2 and HY-2 A RM)and two infrared(MODIS and AVHRR) radiometers(RMs) based on the optimum interpolation(OI) method. The effect of including HY-2 A RM SST data in the fusion product is studied, and the accuracy of the new SST product is determined by various comparisons with moored and drifting buoy measurements. An evaluation using global tropical moored buoy measurements shows that the root mean square error(RMSE) of the new gridded SST product is generally less than 0.5℃. A comparison with US National Data Buoy Center meteorological and oceanographic moored buoy observations shows that the RMSE of the new product is generally less than 0.8℃. A comparison with measurements from drifting buoys shows an RMSE of 0.52–0.69℃. Furthermore, the consistency of the new gridded SST dataset and the Remote Sensing Systems microwave-infrared SST dataset is evaluated, and the result shows that no significant inconsistency exists between these two products.     

A new merged dataset of global ocean chlorophyll a concentration with higher spatial and temporal coverage

Understanding the ocean's role in the global carbon cycle and its response to environmental change requires a high spatio-temporal resolution of observation.Merging ocean color data from multiple sources is an effective way to alleviate the limitation of individual ocean color sensors(e.g.,swath width and gaps,cloudy or rainy weather,and sun glint) and to improve the temporal and spatial coverage.Since the missions of Sea-Viewing Wide Field-of-View Sensor(Sea Wi FS) and Medium-spectral Resolution Imaging Spectrometer(MERIS) ended on December 11,2010 and May 9,2012,respectively,the number of available ocean color sensors has declined,reducing the benefits of the merged ocean color data with respect to the spatial and temporal coverage.In present work,Medium Resolution Spectral Imager(MERSI)/FY-3 of China is added in merged processing and a new dataset of global ocean chlorophyll a(Chl a) concentration(2000–2015) is generated from the remote sensing reflectance(Rrs(λ)) observations of MERIS,Moderate-resolution imaging spectra-radiometer(MODIS)-AQUA,Visible infrared Imaging Radiometer(VIIRS) and MERSI.These data resources are first merged into unified remote sensing reflectance data,and then Chl a concentration data are inversed using the combined Chl a algorithm of color index-based algorithm(CIA) and OC3.The merged data products show major improvements in spatial and temporal coverage from the addition of MERSI.The average daily coverage of merged products is approximately 24% of the global ocean and increases by approximately 9% when MERSI data are added in the merging process.Sampling frequency(temporal coverage) is greatly improved by combining MERSI data,with the median sampling frequency increasing from 15.6%(57 d/a) to 29.9%(109 d/a).The merged Chl a products herein were validated by in situ measurements and comparing them with the merged products using the same approach except for omitting MERSI and Glob Colour and MEa SUREs merged data.Correlation and relative error between the new merged Chl a products and in situ observation are stable relative to the results of the merged products without the addition of MERSI.Time series of the Chl a concentration anomalies are similar to the merged products without adding MERSI and single sensors.The new merged products agree within approximately 10% of the merged Chl a product from Glob Colour and MEa SUREs.     

长短期记忆神经网络在叶绿素a浓度预测中的应用

针对传统人工神经网络对叶绿素a浓度预测存在训练速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优,尤其是无法灵活的利用任意长度的历史信息对叶绿素a浓度进行预测等问题,本文根据海洋各要素与叶绿素a浓度之间的长短期依赖程度,对叶绿素a浓度与各要素间的关系进行界定,分别将各要素与叶绿素a浓度之间的长期依赖关系与短期依赖关系分割开来,并且在长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络模型的基础上构建融合的LSTM预测模型,模型中的长期依赖关系与短期依赖关系分别使用不同的神经元,最终在模型的最上层进行长短期融合。本文选取三都澳站位的连续监测资料作为实验数据,实验结果表明本文构建的模型不仅具有训练误差下降快的优点,与其他3种经典的神经网络模型相比,预测精度也有显著提高。     

2013年夏季琼东海域营养盐与叶绿素a的周日波动及其影响因素

基于2013年8月琼东海域两个连续站的观测资料,对比分析了近岸站位和陆架站位的营养盐和叶绿素a浓度周日变化特征及其影响因素。结果表明:在垂直分布上,近岸站位S1与陆架站位S2的温跃层减弱了营养盐的向上输运;在时间变化上,S1站底层硅酸盐、硝酸盐和磷酸盐浓度具有半日波动的特点,而S2站的营养盐则不具有周日波动的现象,这说明近岸站位的营养盐受到潮汐作用的影响更显著。S1站的叶绿素a分层不明显,夜间的低值可能体现浮游动物的摄食作用,S2站位的叶绿素a分层明显,夜间没体现浮游动物的摄食作用。总体上,琼东海域近岸站位S1和陆架区站位S2叶绿素a和营养盐周日波动都受到温跃层、潮汐、生物作用和光照的影响,但S1站受潮汐作用影响更显著,且S1站叶绿素a浓度还受到浮游动物摄食作用影响。由于叶绿素a和营养盐受到多种环境要素的影响,使得两者相关性不显著。     

The distribution of chlorophyll a and its influencing factors in different regions of the Bering Sea

The distribution of chlorophyll a(Chl a) and its relationships with physical and chemical parameters in different regions of the Bering Sea were discussed in July 2010. The results showed the seawater column Chl a concentrations were 13.41–553.89 mg/m2 and the average value was 118.15 mg/m2 in the study areas. The horizontal distribution of Chl a varied remarkably from basin to shelf in the Bering Sea. The regional order of Chl a concentrations from low to high was basin, slope, outer shelf, inner shelf, and middle shelf. The vertical distribution of Chl a was grouped mainly from single-peak type in basin, slope, outer shelf, and middle shelf, where the deep Chl a maxima(DCM) layer was observed at 25–50 m, 30–35 m, 36–44 m, and 37–47 m, respectively. The vertical distribution of Chl a mainly had three basic patterns: standard single-peak type, surface maximum type, and bottom maximum type in the inner shelf. The analysis also showed that the transportation of ocean currents may control the distribution of Chl a, and the effects were not simple in the basin of the Bering Sea. There was a positive correlation between Chl a and temperature, but no significant correlation between Chl a and nutrients. The Bering Sea slope was an area deeply influenced by slope current. Silicate was the factor that controlled the distribution of Chl a within parts of the water in the slope. Light intensity was an important environmental factor in controlling seawater column Chl a in the shelf, where Chl a was limited by nitrate rather than phosphate within the upper water. Meanwhile, there was a positive relationship between Chl a and salinity. Algal blooms broke out at Sta. B6 of the southwestern St. Lawrence Island and Stas F6 and F11 in the middle of the Bering Strait.     

基于长时序遥感影像的胶州湾秋季叶绿素a浓度变化及其影响因素研究

水体中叶绿素a的含量是研究浮游植物生物量、初级生产力的重要指标,因此对于河口海湾区域叶绿素a的长期监测具有重要的生态学意义。借助遥感技术能够获取长时序大范围观测数据的特点,本文利用1986-2015年的Landsat TM/ETM+影像,通过构建基于实测数据的定量反演模型,得到了30年来胶州湾海域秋季叶绿素a浓度的分布情况:叶绿素a浓度的空间分布规律稳定,呈现西北高东南低的特点,叶绿素a浓度均值呈波动略有上升的趋势。本文利用遥感反演的胶州湾海表面温度及胶州湾流域的土地利用分类和景观格局指数,从自然因素和人为因素两方面对胶州湾叶绿素a浓度时空分布的影响因素进行分析,发现胶州湾秋季叶绿素a浓度与海表面温度密切相关,并且受到近海养殖区破碎化程度、修建大型人工设施等人为因素的影响。     

小清河口的叶绿素a及理化环境因子的分布特征和统计分析

根据2002年6月对小清河口及毗邻海域进行的一次大面调查资料,对叶绿素a、营养盐、溶解氧、化学耗氧量等环境因子的空间分布特征进行了研究,分析了各环境参数之间的相关性。结果表明,研究区域没有明显的层化现象,各参数的垂直分布都比较均匀。各环境参数在河口内外的分布情况具有显著差异。河口内为高温、低盐、高营养盐、低溶解氧、高化...     

南极威德尔海春季海冰物理结构对叶绿素上限含量的影响

2006年冬末春初,在德国POLARSTERN科学考察船执行南极威德尔海西北海域考察期间,调查了考察区海冰物理和海洋生物。本文观测了航线上钻取的27支海冰冰芯的组构和71个冰晶体薄片;分析得到393组冰温数据;348组盐度、密度数据和311组叶绿素a和脱镁叶绿素含量数据;通过302组冰内相同深度孔隙率和叶绿素a含量数据分析,发现海冰物理参数影响冰内叶绿素a含量的新证据;利用收集的雪、冰厚度数据以及环境容量制约生态平衡的规律,建立了雪、冰厚度对冰底叶绿素繁荣的影响以及;确立了南极粒状冰和柱状冰内叶绿素a上限含量同卤水体积的关系。从而表达了冰晶体对卤水排泄的效应和冰物理性质对南极春季冰底和冰-水界面叶绿素a增长的贡献。此外,还得出海冰物理性质影响冰藻,并且是南极冰区水体浮游植物繁荣的关键控制因素。     

夏季南海西部中尺度物理过程对营养盐和叶绿素a分布特征的影响

通过对2014年8月31日-9月26日国家自然科学基金委南海西部综合航次的调查结果分析,发现在中南半岛沿岸海域存在具有低温高盐的冷涡和位于其东南部海域具有高温低盐的暖涡。相对于暖涡和其他海域,冷涡水团含有更高的营养盐,并在50 m、75 m和100 m层增加明显,DIP分别高0.21 μmol/L、0.39 μmol/L和0.23 μmol/L,DIN分别高4.94 μmol/L、7.56 μmol/L和3.76 μmol/L,DSi分别高2.55 μmol/L、5.25 μmol/L和3.46 μmol/L,说明冷涡对提高初级生产力具有明显的营养优势条件和巨大潜力;叶绿素a最大值均出现在50 m层,其中以海南岛近岸海域最大,冷涡在25 m层提高初级生产力明显,主要是受营养盐影响显著;而在75 m、100 m层可能受到冷涡带来的低温环境而导致叶绿素a含量不高。     

近20年渤海叶绿素a浓度时空变化

浮游植物作为食物链的基础,对海洋生态系统具有重要作用。渤海作为我国最大的内海和重要渔业生物的产卵场、育幼场和索饵场,该区浮游植物研究具有重要意义。叶绿素a浓度是反映浮游植物生物量的重要指标。利用Google Earth Engine平台,对1997–2010年的宽视场海洋观测传感器(SeaWiFS)叶绿素a浓度数据和2002–2018年的水色卫星中分辨率成像光谱仪传感器(MODIS Aqua)叶绿素a浓度数据进行合并,并研究其时空变化特征。研究表明,近20年来,渤海全年叶绿素a浓度增加了14.1%,且增加显著。叶绿素a浓度在所有季节都呈现增加趋势;除11月外,其他各月都呈现稳定或增加趋势。从滦河入河口沿岸至渤海海峡的渤海中部,叶绿素a浓度增加较明显。同时也分析了海洋表面温度、风速和降水量数据。夏季渤海周边区域降水量和风速增加以及秋季海表温度的降低都有助于同季叶绿素a浓度的升高。渤海浮游植物可能受陆源营养物质输入影响较大。