海南省三亚湾和榆林湾海水中叶绿素a浓度、总细菌和大肠杆菌的丰度与分布

1996 年8 月在海南省三亚湾和榆林湾对海水中的叶绿素a 浓度、总细菌和大肠杆菌的丰度进行了检测。结果表明叶绿素a 浓度和总细菌丰度以三亚河口和榆林湾内港为最高, 离岸逐渐降低。三亚河口和榆林湾内港的叶绿素a 高浓度 (分别超过10 μg/dm 3 和5 μg/dm 3)、高的总细菌丰度(均达4×106个/cm 3) 和三亚河口高的大肠杆菌丰度(达11 000 个/dm 3) 表明其水体已呈现富营养化, 这主要是由生活污水通过三亚河对河口和内港的污染造成的。要保证三亚市旅游业的可持续发展, 应加强对三亚河、榆林内港及海滨区环境和水质的监控与管理     

海水叶绿素α浓度遥感测量的实验研究

本文描述了1989年11月在青岛即墨岙山养殖基地所做的海水叶绿素α浓度遥感测量的基础实验。该实验获得了高浓度叶绿素α含量的海水反射光谱。该反射光谱的特征波段为：波谷在485nm；波峰在450nm和535nm；“节点”在572nm。根据该实验数据选取了叶绿素α浓度两种双波段估算模式。分析结果表明：两种模式的精度都在50%双上，且双波段反射率的差值法优于双波段反射率比值法。     

海水分光反射率与叶绿素浓度的相关分析

通过对东京湾两年度不同季节海水分光反射率与叶绿素浓度进行统计分析，结果表明，叶素素浓度Ｃ与两谱段分光射率之比Ｒｗ（λｉ）／Ｒｗｗ（λ１）具有幂函数关系Ｃ＝Ａ［Ｒｗ（λｉ）／Ｒｗ（λｉ）／Ｒｗ（λｉ）］＾Ｂ．两者的对数显示出较好的线性关系，即ｌｏｇＣ＝ｌｏｇＡ＋Ｂｌｏｇ［Ｒｗ（λｉ）／Ｒｗ（λｉ）］。负相关系数达０．９９。相关方程之一为Ｃ＝３．３２９［Ｒｗ（５２０）／Ｒｗ（５５０）］＾－１．３８４（     

海水叶绿素α浓度遥感测量的实验研究

本文描述了1989年11月在青岛即墨岙山养殖基地所做的海水叶绿素σ浓度遥感测量的基础实验。该实验获得了高浓度叶绿素α含量的海水反射光谱。该反射光谱的特征波段为:波谷在485nm;波峰在450nm 和535nm;“节点”在572nm.根据该实验数据选取了叶绿素α浓度两种双波段估算模式.分析结果表明;两种模式的精度都在50%以上,且双波段反射率的差值法优于双波段反射率比值法.     

胶州湾口内海水中叶绿素浓度的周年变化和垂直分布

于１９８３年１１月－１９８５年１１月在胶州湾两个观测站逐月进行了２周年的海水中叶绿素浓度的定点研究。结果表明，（１）胶州湾口表层海水中的叶绿素α平均浓度为３．０５（１．０２－１５．６２）ｍｇ／ｍ＾３；真光层中平均为２６．３４（９．９７－１０６．５９）ｍｇ／ｍ＾２；其季节变化呈春（３－４月）、秋（９－１１月）双峰型。（２）小型（＜７８μｍ）的浮游植物平均占海水中叶绿素α的８５．７６％。（３）叶绿素ａ     

自然海水中浮游植物生物量和叶绿素的比值

自从Ｎｉｅｌｓｅｎ在１９５７年提出１４Ｃ法测定海洋中的初级生产力以后 ,对各个海区的光合作用和初级生产力有了较好的了解。但是还没有直接测定浮游植物生物量（Ｃ）的方法 ,多数研究是通过测定叶绿素浓度（Ｃｈｌ）和记数浮游植物细胞来估计浮游植物生物量。了解浮游植物生物量具有重要的生态学意义。（１）目前 ,对海洋中浮游植物的生长率（ｋ）还有很多争议 ,在相同的海区得到的结果相差很多倍。这些差异无疑反映了浮游植物生长率的时、空变化 ,但是也有一些差异是因为缺乏确切地测定浮游植物生长率的方法造成的。如果知道了Ｃ ,ｋ就…     

海水中叶绿素α含量的连续走航测定

介绍一种适用于各种船只的海水叶绿素含量连续走航自动测定系统，它包括海水取样、荧光测量、数据采集和数据处理单元。这一系统已用于1994年在东海的两个航次的考察。数据采取的间隔可根据研究项目的需要确定，在东海的考察中，确定的间隔为1s，实际是每0．1s取一个数据，记录每秒间隔内的平均值，共获得60万个观测值，得出的平面分布与传统的站位上采水样观测结果的总趋势一致，但走航观测的结果更详细，包括从几十米至十几公里各种尺度的叶绿素α含量的空间分布变化。因此这一系统为在各种尺度（从米级到船只的最大航程）上研究叶绿素的分布提供了一种有效手段。由于是自动连续测定、测定结果自动记录和存储。数据可以直接用于计算或制图。给出了用这一系统测定的东海表层水叶绿素α的平面分布图。     

海水分光反射率与叶绿素浓度的相关分析

通过对东京湾两年度不同季节海水分光反射率与叶绿素浓度进行统计分析，结果表明，叶绿素浓度Ｃ与两谱段分光反射率之比Ｒｗ（λｊ）／Ｒｗ（λｊ）具有幂函关系Ｃ＝Ａ［Ｒｗ（λｊ）／Ｒｗ（λｊ）Ｂ。两者的对数显示出较好的线性关系，即ｌｏｇＣ＝ｌｏｇＡ＋Ｂｌｏｇ［Ｒｗ（λｊ）／Ｒｗ（λｊ）］。负相关系数达０．９９。相关方程之一为Ｃ＝３．３２９［Ｒｗ（５２０）／Ｒｗ（５５０）］－１．３８４（１９８７年６月初）．在梅雨季节之后，相关方程为Ｃ＝１２．６８［Ｒｗ（５２０）／Ｒｗ（５５０）］－２．０１０（１９８８年８月）。这表明了海湾或混浊的沿岸水质，在叶绿素浓度算法中，统计参数Ａ和Ｂ的确立，要基于不同季节不同水质的现场观测资料。     

基于人工神经网络研究海水中叶绿素浓度的垂直分布

海水中叶绿素浓度的垂直分布可以用高斯函数近似拟合。目前卫星传感器只能测到透光层深度 2 2 %水体中的叶绿素浓度信息。为了寻找其高斯函数的 4个参数 (Bo,h,σ和 Z)与卫星测得的海表面温度、表面叶绿素浓度之间的映射关系 ,本文使用 6个输入的 3层 BP网络模拟这种复杂的映射关系。经过 30 0 0个周期的训练 ,网络的计算结果和测试数据的相关系数分别为 Bo(0 .4 76 1) ,h(0 .84 6 7) ,σ(0 .75 40 ) ,Z(0 .8988) ,表明了神经网络方法在确定叶绿素浓度垂直分布中的有效性。     

柘林湾近岸水产养殖区水域叶绿素a浓度反演

海水养殖已成为近海水体环境的重要污染源, 叶绿素a作为水体浮游植物生物量的一个重要参数, 是水质评价的重要指标。本文以广东省柘林湾为研究区域, 采用2018年9月4日的哨兵2号(Sentinel-2)影像与海水养殖区水体中实测的叶绿素a浓度数据构建了叶绿素a浓度的单波段模型、比值模型、三波段模型与归一化叶绿素a指数模型(Normalized Difference Chlorophyll Index, NDCI)等估算模型; 通过对比评价, 以反演精度高的模型估算了2018年多个月份的叶绿素a浓度, 并分析其分布特征。结果显示: 1) NDCI模型的反演精度明显高于其他模型, 其可决系数R²为0.8, 均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)为9.7, 平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error, MAPE)为0.99; 利用实测数据对NDCI模型的时间适用性进行检验, 表明NDCI模型能有效地估算出叶绿素a浓度的空间分布特征。2) 叶绿素a浓度呈现出从近岸向湾外逐步降低的趋势, 养殖区中叶绿素a浓度的总体趋势为池塘养殖区>滩涂插养区>网箱养殖区>浮筏养殖区; 受到水体交换、降雨及养殖活动的影响, 池塘养殖区中的叶绿素a浓度在投放幼苗期的2月最低, 其变化趋势为2月<4月<6月<12月。本文的研究结果可为相关部门对柘林湾养殖水体的环境监测提供参考。     

东海细菌丰度和生产力的季节变化及与浮游植物生物量和生产力的关系

The East China Sea is a productive marginal sea with a wide continental shelf and plays an important role in absorbing atmospheric carbon dioxide and transferring terrigenous organic matter to the open ocean. To investigate the roles of heterotrophic bacteria in the biogeochemical dynamics in the East China Sea, bacterial biomasses(BB) and productions(BP) were measured in four cruises. The spatial distributions of the BB and the BP were highly season-dependent. Affected by the Changjiang River discharge, the BB and the BP were high in shelf waters(bottom depth not deeper than 50 m) and generally decreased offshore in August 2009. In December 2009 to January 2010, and November to December 2010, the BB and the BP were high in waters with medium bottom depth. The onshore-offshore decreasing trends of the BB and the BP also existed in May–June 2011, when the BB was significantly higher than in other cruises in shelf break waters(bottom depth deeper than 50 m but not deeper than 200 m). The results of generalized additive models(GAM) suggest that the BB increased with the temperature at a range of 8-20°C, increased with the chlorophyll concentration at a range of 0.02–3.00 mg/m3 and then declining, and decreased with the salinity from 28 to 35. The relationship between the temperature and the log-transformed bacterial specific growth rate(SGR) was linear. The estimated temperature coefficient(Q10) of the SGR was similar with that of the phytoplankton growth. The SGR also increased with the chlorophyll concentration. The ratio of the bacterial to phytoplankton production ranged from less than 0.01 to 0.40, being significantly higher in November–December 2010 than in May–June 2011. Calculated from the bacterial production and growth efficiency, the bacterial respiration consumed, on average, 59%, 72% and 23% of the primary production in August 2009, November–December 2010, and May–June 2011, respectively.     

海水中叶绿素α含量的连续走航测定

介绍一种适用于各种船只有海水叶绿素含量连续走航自动测定系统，它包括海水取样，荧光测量，数据采集和数据处理单元，这一系统已用于１９９４年在东海的两个航次的考察。数据采取的间隔可根据研究项目的需要确定，在东海的考察中，确定的间隔为ｌｓ，实际是每０．１ｓ取一个数据，记录每秒间隔内的平均值，共获得６０万个观测值，得出的平面分布与传统的站位上采水样观测结果的总趋势一致，但走航观测的结果更详细，包括从几十米至     

莱州湾海湾扇贝养殖区海水中悬浮颗粒的动态变化

1997年10月和1998年6月，在莱州湾两个主要海湾扇贝养殖区－芙蓉岛海区和金城海区，各定点进行了24h连续观测和取样，并在实验室内分析了总颗粒物（TPM）、颗粒有机物（POM）和叶绿素α的含量。结果表明，6月份金城海区的颗粒有机物和叶绿素α的含量均高于荚蓉岛海区；在10月份，芙蓉岛海区颗粒有机物的含量高于金城海区，但其叶绿素α的含量却低于金城海区，表明金城海区颗粒有机物的质量高于芙蓉岛海区。     

海水中总溶解CO2的测试方法和计算

本文介绍的是海水中总溶解ＣＯ２（Ｔｃｏ２）的测试方法－库仑分析法和计算。这种方法的精密度较高，并可为深入研究、掌握、ＣＯ２的含量及分布、了解ＣＯ２与海气相互作用、碳循环的关系提供重要的依据。     

伯劳特湾海水中~(239)Pu的浓度

伯劳特湾的表层海水中,２３９Ｐｕ的浓度为１３．０±２．８μＢｑ／ｄｍ３,与巴芬湾和拉布拉道海表层海水中的浓度基本相同。其中溶解２３９Ｐｕ的浓度为６．９３±１．８μＢｑ／ｄｍ３,占海水中２３９Ｐｕ总浓度的５３×１０－２;悬浮物中２３９Ｐｕ的浓度为６．０７±３．３μＢｑ／ｄｍ３,占总浓度的４７×１０－２。底层海水中２３９Ｐｕ的浓度为３１．７±４．７μＢｑ／ｄｍ３,２３８Ｐｕ的浓度为０．７８±０．７０μＢｑ／ｄｍ３,２３８Ｐｕ／２３９Ｐｕ的比值为０．０２４,这可能是表层沉积物重悬浮造成的。     

胶州湾叶绿素的浓度、分布特征及其周年变化

2003年6月-2004年5月对胶州湾及邻近海域水体中叶绿素a浓度变化及其空间分布进行了周年调查.结果表明,调查海域叶绿素a全年平均浓度为2.81mg/m^3,月平均浓度变化范围为0.73-8.44 mg/m^3.整个海域叶绿素a浓度周年变化呈现双峰型,分别在夏季8月和冬季2月出现两个高峰,但是不同区域的变化幅度不同,其水平分布格局为湾内高于湾外,湾内北部高于南部.营养盐浓度变化与叶绿素a浓度的变动未发现明显的相关性,但是在局部海域硅酸盐对冬季浮游植物水华的进一步发展具有一定的限制作用.综合分析营养盐、叶绿素a和浮游动物的周年变化及其之间的关系显示,下行控制（Top-down control）在胶州湾浮游植物的数量变动中起着重要的调控作用.     

黄海海区的叶绿素α和初级生产力

本文是对70年代末以来我国在黄海西部海区进行的叶绿素a及初级生产力调查和研究的综述。内容包括叶绿素a水平分布,垂直分布。粒径大小分级,初级生产力的季节变化,山东近岸初级生产力,浮游植物量子产值及光利用效率,初级生产力模式及利用遥感法估算叶绿素a等。结果显示,黄海初级生产力有明显季节变化,春季最高,冬季最低;高生产力区位于长江口外海及黄海北部;大部份海区年平均值在200～500mg·m~(-2)。d~(-1)(以碳计)之间,平均值在425mg·m~(-2)·d~(-1)左右。     

黄骅虾池中叶绿素a浓度及其与赤潮的关系

本文通过１９９０－１９９２年对黄骅沿海虾池中叶绿素ａ含量的监测及其变化的研究，反映了３ａ来虾池中叶绿素ａ含量的变化及其特下，揭示了叶绿素ａ含量与赤潮的关系。     

磷浓度对筒柱藻叶绿素荧光参数、生长及总脂含量的影响

以筒柱藻为实验材料,研究了不同磷浓度即:0μmol/L(P1)、9.175μmol/L(P2)、36.7μmol/L(P3)、73.4μmol/L(P4)、146.8μmol/L(P5)、587.2μmol/L(P6)、1174.4μmol/L(P7)对该藻的细胞密度、叶绿素荧光参数、叶绿素含量及总脂含量的影响。研究结果表明:第4～9天,P6处理组的细胞密度显著高于其它处理组。第1～9天,P5处理组的荧光参数ΦPSⅡ(PSⅡ的实际光能转化效率)和rETR(相对电子传递效率)均显著高于其它处理组。第2～9天,P4、P5、P6、P7处理组的荧光参数Fv/Fm(PSⅡ的最大光能转换效率)和Fv/Fo(PSⅡ的潜在活性)均显著高于其它处理组且上述4个处理组之间差异不显著。培养结束时,P5处理组的叶绿素含量显著高于其他处理组(P<0.01),而总脂含量以P3、P4、P5处理组的较高,此3个处理组之间差异不显著。相关性分析结果表明:细胞密度及荧光参数(Fv/Fm、Fv/Fo、ΦPSⅡ、rETR)与磷浓度的相关性随磷浓度范围及培养天数的不同而变化。     

影响北欧海和楚科奇海夏季细菌丰度和生产力的因素

Abundance and production of bacterioplankton were measured in the Nordic seas and Chukchi Sea during the5 th Chinese Arctic Research Expedition in summer 2012.The results showed that average bacterial abundances ranged from 3.31×10~(11) cells/m~3 to 2.25× 10~(11)cells/m~3,and average bacterial productions(calculated by carbon)were 0.46 mg/(m~3·d) and 0.54 mg/(m~3·d) in the Nordic seas and Chukchi Sea,respectively.T-test result showed that bacterial abundances were significantly different between the Nordic seas and Chukchi Sea,however,no significant difference was observed regarding bacterial productions.Based on the slope of lg bacterial biomass versus lg bacterial production,bacterial communities in the Nordic seas and Chukchi Sea were moderately dominated by bottom-up control.Both Pearson correlation analysis and multivariable linear regression indicated that temperature had significant positive correlation with bacterial abundance in the Chukchi Sea,while no correlations with productions in both areas.Meanwhile,Chl a had positive correlations with both bacterial abundance and production in these two regions.As the temperature and Chl a keep changing in the future,we suggest that both bacterial abundance and production been hanced in the Chukchi Sea but weaken in the Nordic seas,though the enhancement will not be dramatic as a result of higher pressure of predation and viral lysis.