东中国海遥感叶绿素数据重构方法及其多尺度变化机制研究

【摘要】叶绿素作为衡量水体富营养化程度的重要指标，可以为我国近海生态环境特征分析、环境影响评价、资源合理开发、防灾减灾部署等工作提供基础资料。此外，利用叶绿素资料计算海气界面碳交换，对于探讨全球碳循环、气候变暖、海平面上升等全球气候变化问题也有着重大的科学意义。近年来，叶绿素浓度与相关物理、化学环境影响因子（水温、光照、营养盐以及由风、流系特征、潮流）的动态变化及各因子间相互作用机制的研究，成为海洋生态研究中的一个重要方面。随着卫星遥感技术蓬勃发展，卫星遥感海洋数据凭借其大范围、长时间、高频率、成本低等优点在海洋生态研究和动态监测应用中占据了重要地位，长时间的连续同步观测资料为研究叶绿素的变化规律，以及探讨物理环境因子对生态要素的多尺度影响机制提供了可靠的数据来源。但由于天气等各种因素，卫星遥感叶绿素数据中的大面积无规律缺失问题一直是遥感数据领域的研究热点，阻碍了卫星数据的应用。因此，卫星遥感数据的重构和再分析成为一个重要课题，在关注海域获得时空连续的完整数据对于扩展遥感数据的应用范围，提高其数据利用效率有着重要意义。针对这一系列问题，基于对东中国海叶绿素时空多尺度（包括天气过程时间尺度）变化机制研究的需要，本论文结合多变量DINEOF方法和最优插值等数学方法的优点，成功构建和发展了多尺度最优插值、二次订正的多变量DINEOF方法，简称DINEOF‐OI方法。对于重构时空中的目标缺测数据点过程中，如何有效的分配时间序列上与空间场中的观测数据对重构数据的影响权重，取决于研究的具体目标问题，这是本论文研究的重要思路创新。本文基于这一方法成功对东中国海近十年的卫星遥感叶绿素数据进行了重构试验，并较成功的刻画了东中国海海表面叶绿素的包括天气尺度在内的多尺度变化特征。其对东中国海SST、海表叶绿素浓度的理论重构的最小相对误差可以达到在18%，利用实测数据进行检验，结果证明重构后的数据与观测数据在空间分布形态上接近一致。重构数据集较成功的刻画了东中国海海表面叶绿素的包括天气尺度在内的多尺度变化特征。在此基础上，进一步结合海洋生态动力学模型方法，本文初步探讨了东中国海海表叶绿素在包括天气过程尺度在内的多尺度变化机制，这为后续研究叶绿素a浓度的多尺度变化特征以及与各物理参数的影响关系奠定了基础。本文展现了东中国海叶绿素浓度季节与年际变化及趋势特征；分析了其与海表温度、海面风速的关系及影响机制；探讨短周期气候震荡（ENSO等）对浮游植物（叶绿素）的影响；发现叶绿素对大风过程的响应在不同海域环境、不同时空尺度的情况下各有不同。本论文所得关于东中国海海表面叶绿素浓度多尺度变化机制的主要研究结论包括：1）近10年来（2003年1月‐2012年12月），东中国海海表面叶绿素a浓度呈持续上升的趋势，上升速率为平均0.012mg/m3；2）在东中国海域，海表面温度（SST）是叶绿素浓度变化的主要调控因子。在季节变化上，叶绿素与SST在开阔海域具有较高的负相关性，沿岸相关性较弱且多为正相关；3）风场与叶绿素的季节尺度的相关性并不强，强正相关位于东海开阔海域和黄海西岸海域；4）基于对11次经过东中国海台风的统计得出，台风过境海域于台风前后叶绿素浓度平均增长值为1.46mg/m3，同时可能存在不同时间长度3‐8天的延迟，海表温度平均下降1.91℃，叶绿素增长比例与台风影响因子（台风持续时间T与台风风力等级L的乘积）的线性相关系数为0.83；5）通过生态动力学模型技术对渤海一次冬季大风事件前后的叶绿素变化情况进行了分析，显示大风天气过程（本文设置的大风条件是渤海风速平均值超过12m/s）会带来渤海海表面叶绿素的增殖过程，这一过程会在大风天气过后继续累加，到大风过后4天左右使渤海海表面叶绿素浓度达到峰值，并且这种增殖效应会持续15天以上，平均来看，一场典型的冬季大风天气可以使渤海海表面叶绿素浓度提高20%左右。
【作者】郭俊如；
【导师】鲍献文；王小华；
【作者基本信息】中国海洋大学，物理海洋学，2014，博士
【关键词】卫星遥感；数据重构；DINEOF-OI；叶绿素；生态动力学；东中国海；

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