检索结果-内蒙古大学图书馆

遥感信息 2022年第6期37卷 68-77页

作者：刘超洋魏永亮邹斌上海海洋大学海洋科学学院上海201306 上海河口海洋测绘工程技术研究中心上海201306 上海海洋大学国际海洋研究中心上海201306 国家卫星海洋应用中心北京100081 南方海洋科学与工程广东省实验室(广州) 广州511458

文章利用2009—2020年南海海域多传感器融合叶绿素a月平均遥感数据,采用DINEOF方法对数据进行整体重构和缺失点重构,通过对整体重构数据质量的对比分析,探讨了缺失点重构数据的可靠性。结果表明,在数据缺失点上,整体重构和缺失点重构得... 详细信息

文章利用2009—2020年南海海域多传感器融合叶绿素a月平均遥感数据,采用DINEOF方法对数据进行整体重构和缺失点重构,通过对整体重构数据质量的对比分析,探讨了缺失点重构数据的可靠性。结果表明,在数据缺失点上,整体重构和缺失点重构得到的重构数据完全相同,说明可仅针对缺失点进行数据重构,建立无缺失叶绿素a遥感数据集。整体重构数据与原始数据的均方根误差和相关系数分别为0.125 7 mg·m^(-3)和0.93。从重构数据分布图可以看出,数据缺失率越高,平滑越明显,但整体重构数据会更明显。重构相对误差在20%范围以内的数据点比例与数据缺失率数据存在一定负相关关系,数据缺失率越高的月份,该比例越低,说明缺失点重构数据的可靠性越差。

关键词：南海叶绿素a 遥感数据 DINEOF方法重构数据质量

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DINEOF重构南海遥感叶绿素a数据质量及应用研究

DINEOF重构南海遥感叶绿素a数据质量及应用研究

引用

作者：刘超洋上海海洋大学

学位级别：硕士

叶绿素a（chlorophyll a,Chl-a）浓度与海洋初级生产力、全球碳循环以及上升流研究有很强的关联性。南海海洋环境复杂,导致Chl-a浓度的时空分布变化也异常复杂。但南海云覆盖区域较多,导致水色遥感Chl-a数据缺失率很高,缺失的数据可能... 详细信息

叶绿素a（chlorophyll a,Chl-a）浓度与海洋初级生产力、全球碳循环以及上升流研究有很强的关联性。南海海洋环境复杂,导致Chl-a浓度的时空分布变化也异常复杂。但南海云覆盖区域较多,导致水色遥感Chl-a数据缺失率很高,缺失的数据可能造成时空不连续,重要数据信息丢失,这对研究南海海域及其上升流区域Chl-a浓度的时空分布、变化趋势及其相关影响因素有着重要影响。因此,本文利用数据插值经验正交函数法（data interpolating empirical orthogonal function,DINEOF）对南海2010-2021年月平均中等分辨率成像光谱仪（moderate resolution imaging spectrometer,MODIS）Chl-a和融合Chl-a遥感数据进行整体重构和缺失点重构,并对重构后的数据质量进行分析,之后利用重构数据进行南海海域的上升流相关应用研究。首先,通过对整体重构数据质量的对比分析,探讨了缺失点重构数据的可靠性。结果表明:MODIS Chl-a和融合Chl-a整体重构数据与原始数据的均方根误差分别为0.1238mg·m-3和0.1202mg·m-3,相关系数分别为0.93和0.94,融合Chl-a重构数据质量优于MODIS Chl-a重构数据质量。在数据缺失点上,整体重构和缺失点重构得到的重构数据完全相同,说明可仅针对缺失点进行数据重构,建立无缺失叶绿素a遥感数据集。从融合Chl-a重构数据时空分布图可以看出,数据缺失率越高,平滑越明显,但整体重构数据会更明显。重构相对误差在20%范围以内的数据点比例与数据缺失率数据存在一定负相关关系,数据缺失率越高的月份,该比例越低,说明缺失点重构数据的可靠性越差。其次,结合融合Chl-a重构数据、海表温度（Sea surface temperature,SST）和海面风速（Sea surface wind,SSW）数据以及Ni（?）o3.4指数,探讨Chl-a、SST和SSW的变化趋势和时空变化特征,并对三者显著EOF模态进行分析,结果表明:空间上,（1）Chl-a浓度高值区域主要分布在近岸大陆架,其特征为近岸Chl-a值高外海低,西北高于东南,海盆中央区域变化不大,基本保持一致。（2）SST除夏末秋初时期,整体上SST在南海东南方向高于西北方向,南海北部低于南部,并随着维度的增加,有明显梯度变化。（3）SSW的风速大小和风向空间分布受季风影响,东北季风贯穿整个南海,形成东北-西南方向的风轴,风轴两端风速大于风轴中间且北端大于南端,西南季风风向基本与越南12°N以下海岸线保持平行,形成西南-东北方向风轴,但风轴未贯穿整个南海。时间上,Chl-a、SST和SSW均具有明显的季节性变化,（1）Chl-a一般在冬季1月前后达到全年最大值,全年最低在春季4月前后。（2）SST冬季全年最低,夏季全年最高。（3）SSW全年有两次高峰值,东北季风的风速高于西南季风。（4）南海海面温度异常值与Ni（?）o3.4指数存在滞后现象,滞后时间一般是6-7个月,其相关性系数在滞后6个月最大。（5）年均Chl-a浓度整体上呈现明显的下降趋势,大约以0.008mg·m-3·year-1的速率下降,一定程度反映了南海初级生产力在不断下降。（6）SST整体上呈现明显上升趋势,大约以0.036°C·year-1的速率上升,需要注意2011-2012是拉尼娜年份,年均温度不降反增,需进一步深入探究。（7）年均SSW值整体上呈现微弱上升趋势,大约以0.013m·s-1·year-1的速率上升。从EOF模态上分析,前两个EOF模态,Chl-a、SST和SSW彼此独立没有密且关联,第三EOF模态联系密切,体现在越南湄公河口海域。从相关性上分析,Chl-a与SST存在微弱负相关性,与SSW存在显著正相关性,SST与SSW存在显著负相关性。最后,基于2010-2021年月均SSW数据,计算出南海多年同月平均Ekman抽吸速度时空分布,分析了南海上升流主要位置区域。（1）在东北季风影响下,上升流区域主要分布在风向右侧的南海东边界近岸海域,下降流区域主要分布风向左侧的南海西边界近岸海域。（2）西南季风影响下,与东北季风相反。（3）季风转换时期,Ekman抽吸形成的升降流既有冬季风下的特征,也有夏季风的特征。为便于分析上升流区域内Chl-a的时空变化,采用海面高度异常（Sea level anomaly,SLA）、海面海流（Sea surface current,SSC）、SST和不同深度WOA23水温数据作为相关环境场。选取西南季风影响下的越南湄公河口海域和东北季风影响下的吕宋岛西北海域作为典型上升流区,寻找Chl-a边界阈值来定义上升流区域边界,结果表明:在吕宋岛西北海域,可以

关键词：南海 DINEOF 重构数据质量上升流 Chl-a边界阈值

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