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1.
本文基于卫星遥感的叶绿素a浓度与颗粒物后向散射系数月平均数据以及其他海洋与气象参数,详细分析了两个生物光学参量在季节尺度上的相关性及其与物理参数的耦合关系,并运用光驯化模型分析了南海表层水体浮游植物的生理学季节变化特征。结果表明,受南海地形和风场等物理参量的变化,南海叶绿素a浓度与颗粒物后向散射系数存在显著的季节和空间分布特征,具有一定的共变性和差异性。在南海近岸及浅水区,叶绿素a浓度与颗粒物后向散射系数有很好的耦合关系;而在南海深水海盆区,叶绿素a浓度冬高夏低,其季节循环过程与颗粒物后向散射系数相反,这主要是受浮游植物生理学过程的影响。"生物量控制区"与"光驯化控制区"的分界在南海与陆架-海盆分界线一致,体现了水深条件对浮游植物生理状态的影响。此外本文还发现,在吕宋海峡西部海区,叶绿素a与颗粒物后向散射系数的关系表现出"生物量-光驯化共同控制"的特点。 相似文献
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南海叶绿素a浓度垂直分布的统计估算 总被引：2，自引：0，他引：2
分析整理了1993—2006年近10 a南海北部海域、南沙海域和南海其他海域的叶绿素a浓度历史航次调查资料,基于前人提出的全球叶绿素浓度垂直分布的统计分析模式,根据南海表层叶绿素a浓度大小的不同分级,对南海叶绿素a浓度进行了参数化处理,拟合估算了南海各水层剖面的叶绿素a浓度分布值,并结合不同海区的环境特征,分析了南海叶绿素a浓度垂直分布与其海水物理环境的关系。初步分析结果表明,叶绿素a浓度随深度垂直变化的拟合曲线呈一定倾斜的正态分布特征,当表层叶绿素a浓度较低时,作为南海深水海盆区的代表,拟合值更接近实测平均值的分布,叶绿素a浓度高值集中在次表层剖面上;当表层叶绿素a浓度较高时,作为近岸区和河口区的代表,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意义。 相似文献
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本文使用2003年1月—2019年12月MODIS遥感数据,结合海表温度、风速分析南海中西部叶绿素质量浓度分布特征和影响因素。结果显示南海中西部叶绿素质量浓度分布存在时空变化。EOF分解表明,EOF1可能反映台风等极端天气对叶绿素的影响;而EOF2 和EOF3均反映了夏季沿岸上升流对叶绿素分布的影响。相关分析表明南海中西部叶绿素质量浓度与海面风场呈正相关(r=0.87,p<0.01),与海表温度呈负相关(r=-0.59,p<0.05)。夏季在西南季风影响下越南东南沿海形成上升流,导致该区浮游植物旺发、叶绿素质量浓度升高;冬季受强东北季风影响,研究区海洋上层混合作用强烈,营养盐供应增加,促进了浮游植物生长,叶绿素质量浓度高于其他季节。 相似文献
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南海叶绿素浓度季节变化及空间分布特征研究 总被引：17，自引：8，他引：17
以南海海域1997年10月至2002年9月SeaWiFS卫星遥感叶绿素浓度的资料为基础,分析了多年平均的南海叶绿素浓度的时空分布,初步分析结果表明,冬季南海大部分海域叶绿素浓度普遍较高,春季大部分海域较低;南海各个海区的叶绿素月平均最低浓度基本出现在春季的4月或5月,而最高浓度出现的月份却有不同的特征,在中央海盆区出现在12月,在广东沿岸海区出现在7月,在越南东南部近岸海域在8月和12月有两个最高值;在吕宋海峡的西部区域,尽管叶绿素浓度的最高值也出现在12月,但是叶绿素浓度的最低值却出现在夏季的7月.在空间上近岸区域的叶绿素浓度明显高于中央海盆区,西部海域普遍高于东部海域.南海叶绿素浓度的这一时空分布特征与流场(如上升流等)、海面温度场和风场等的变化有关,也与陆源物质的输入等关系密切. 相似文献
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南海南部海域海面温度异常的时空分布特征 总被引：1，自引：0，他引：1
基于1982年1月—2006年12月NOAA Optimum Interpolation Sea Surface Temperature（OISST）的逐月平均海面温度（SST）资料，采用经验正交函数分解（EOF）方法分析了南海南部海面温度异常场典型的空间分布形态及其时间变化特征。结果表明，南海南部海域海面温度异常场空间上主要表现为三种典型的分布结构，即以研究区域北部为中心的海盆尺度的单涡结构、东西反相的经向偶极子分布结构和南北反相的纬向偶极子分布结构，这三种分布结构都以2—4年的年际变化周期为主，反映了研究海域海面温度异常与ENSO现象高度相关。此外，研究海域还存在显著的半年和季节内周期变化，这种变化周期主要以南北反相的纬向偶极子分布结构（第三模态）存在，反映了大气动力强迫和热力强迫共同影响的结果。 相似文献
6.
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。 相似文献
7.
南海海域内岛礁众多, 渔业资源丰富, 而目前针对岛礁周边海区生态要素开展的研究仍较少。本文利用近20年多卫星融合水色遥感数据, 分析了南海38个主要岛礁周边区域海面叶绿素浓度的空间分布、季节变化和年际变化特征。结果表明, 岛礁周边普遍存在叶绿素浓度高值区, 其浓度约在离岛礁5个等效半径外降至海区背景水平。岛礁周边海域的叶绿素(相对于背景值的)浓度异常受海区背景值影响, 两者在南海的空间分布格局与背景值基本一致: 在平均温度较低、季风强度较大的东沙、西沙海区, 叶绿素浓度异常高于温度较高、季风强度相对较弱的中沙、南沙海区。叶绿素浓度呈现出明显的季节变化和年际变化特征, 一般在冬季风期间升高, 而在夏季风爆发前降至最低; 在El Ni?o次年随海温升高和季风减弱而下降, 在La Ni?a次年则相反。岛礁周边的叶绿素浓度异常受到温度变化的影响, 随着近年来海温变化幅度加大, 其年均水平呈显著下降趋势(P=5.05×10 -5)。这些结果可为我国岛礁区域渔业资源的开发和管理提供信息支持。 相似文献
8.
基于TOPEX/Poseidon资料的南海海面高度场的时空特征分析 总被引：1，自引：0，他引：1
采用经验正交函数(EOF)分解方法，对TOPEX／Poseidon卫星高度计在南海获得的1992年10月到1999年9月约7a的海面高度观测资料进行分析，从而获得南海海面高度距平场典型的空间分布型态及其对应的时间变化特征。结果表明，南海海面高度距平场在空间上主要表现为两种典型的分布结构：(1)由于冬、夏季风反转造成海盆尺度的涡旋结构，这种分布结构对南海海面高度距平场的方差贡献达27．46％；(2)NE—SW即吕宋—越南反相双涡结构，其方差贡献达20．37％。这两个模态都明显反映了季风的反转以及季风结构所造成的影响。同时，对各空间典型场所对应的时间系数序列进行了傅立叶谱分析，结果表明南海海面高度距平场存在多种时间尺度的变化。 相似文献
9.
中尺度涡是影响西北太黑潮延伸体南北海域叶绿素分布的重要因子。通过对2012—2018年NOAA遥感水色卫星数据和法国COPERNICUS流场资料的统计分析，发现中尺度涡对表层叶绿素浓度的影响具有明显的季节性特征。在春季有17%的气旋涡导致中心叶绿素高值结构且多数向西传播，而其余季节对叶绿素浓度影响较弱。反气旋涡导致环状叶绿素高值结构，在春、秋两季常有发生，在冬夏出现频次少。中尺度涡影响叶绿素能力的季节差异可能与营养盐背景场、光限制、等密线等季节性变化有关，不能只考虑风和流场的垂向输运机制。叶绿素浓度在一定程度上反映浮游植物生物量，对黑潮延伸体海域有重要生态意义。因此，该区域服务渔业的中尺度涡研究应该考虑这种季节特征。 相似文献
10.
本文使用2014—2017年间逐日平均的法国Mercator中心全球高分辨率海洋数据集PSY4,探讨南海海域相对涡度与海盆尺度环流的时空变化特征。依照涡度的年平均剖面,在垂向上将南海分为:涡度为正的上层、涡度为负的中层和涡度为正的深层,对应了南海海盆尺度的"气旋式-反气旋式-气旋式"垂向环流。最为显著的相对涡度季节变化出现在南海的上层,最大冬、夏季差异达6.3×10~(-7) s~(-1),为该层内年平均相对涡度值1.7×10~(-7) s~(-1)的3.7倍。在该层的内部,依照季节变化的幅度大小可以进一步划分为3个子层,其中季节变化幅度最大的为上200 m层。在中、深层,深度积分的涡度与海盆尺度环流分别具有"冬强夏弱"和"冬弱夏强"的季节变化特征,而涡度的年际差异可以与季节差异同等重要;逐月的涡度时间序列与吕宋海峡不同断面的水通量变化具有统计相关。 相似文献
11.
南海U形海疆国界线（简称南海U形线）是我国的南海国界线。该研究分析多源卫星遥感和GIS数据，系统研究南海U形海疆线水域的水深地形和环境生态要素，并重点分析2014年生态要素的季节变化，首次整体展现了南海U形线立体水深分布特征。根据海底地形的平缓、波峰、波谷和递增四大特征，将南海U形线分为东北、西北、东、西和南区5个区间。南海U形线总长大于4 000 km。西北区和南区的水深浅且变化平缓（<1 000 m），西区水深呈波峰分布（平均2 303 m），东区水深由南向北递增（>2 000 m）；东北区水深最深且呈波谷分布（平均3 535 m）。南海U形线的5个区间，西北区与北部湾盆地、西区与越东断裂、南区与曾母盆地、东区与南海海槽、东北区与马尼拉海沟地形构造相吻合。研究发现季风对南海U形线5个区间海洋环境季节性变化有明显影响:西北区和东北区海表温度温差大，呈冬季最低夏季最高，混合层深度冬季最深春季最浅，海表流场和海表盐度季节变化小，但西北区海表叶绿素a浓度冬季爆发，其余季节呈对数分布，而东北区冬季区内中部略有增长；西区、南区和东区海表温度盐度季节变化小，海表风场和混合层深度冬季最强春季最弱，但海表叶绿素a浓度西区季节变化小，南区区内中部冬季增长明显，东区区内南部冬季小幅增长。西北区和南区（浅地形区）呈相似的季节分布。研究阐明了5个区间具有各自明显的区域性海洋环境特征:西北区海表温度和海表叶绿素a浓度的季节变化最大、西区混合层深度季节变化最大、南区海表流场季节变化最大、东区海表盐度季节变化最大、东北区风场变化大但海表叶绿素a浓度季节变化小。研究显示，南海U形线上的台风路径时空分布南北差异大，东西不均。1945—2016年共604个台风跨过南海U形线，年均8个，路径集中在东北、西北、东3个区，112.3°E以东台风537个，112.3°E以西415个。南海U形线东北区的生态环境受台风"风泵效应"影响最大。1991—2000年为台风多发期，跨线台风年均达11个。研究提出的南海U形海疆线5区间分法，具有科学意义和实践指导作用。 相似文献
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南海深水海盆环流和温跃层深度的季节变化 总被引：4，自引：0，他引：4
受南海季风和复杂地形的影响,南海环流场具有复杂的空间结构和明显的季节变化,同时此海域又是中尺度涡多发海域,这些特征必然对南海温跃层深度的水平分布及季节变化有显著影响。首先,基于GDEM(General-ized Digital Environmental Model)的温、盐资料和利用P矢量方法计算并分析了南海的表层环流和多涡结构的空间分布特征和季节变化规律。在此基础上,分析了南海温跃层深度的空间分布特征和季节变化规律。结果表明,南海环流和多涡结构对南海温跃层具有显著的影响。 相似文献
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中国第3次北极考察对白令海营养盐的分布及结构状况进行了观测分析,结果表明,白令海营养盐分布和结构状况区域性特征明显。海盆区表层DIN、磷酸盐和硅酸盐平均浓度分别为9.73,0.94,11.06 μmol/dm3;陆架区表层DIN,磷酸盐和硅酸盐平均浓度分别为0.60, 0.43, 3.74 μmol/dm3。营养盐高值主要出现在白令海西南部的海盆区和海峡口西南侧水域,低值出现于陆架边缘的陆坡区和陆架东部水域。白令海盆区真光层DIN,磷酸盐、硅酸盐浓度普遍较高,叶绿素浓度则较低,具有典型的高营养盐、低叶绿素(HNLC)特征。海盆区生物作用不是营养盐空间分布的主要调控因子,而陆架区营养盐的分布变化不仅受控于物理海洋输运过程的变化,同时也受夏季浮游生物生长、营养盐吸收消耗所影响。陆架和陆坡区表层海水N/P,Si/P比值平均分别为1.8, 9.9和3.2, 2.2,呈明显的低N/P,Si/P比值结构特征,陆坡区缺硅明显,陆架区缺氮显著。在白令海水域磷酸盐浓度普遍较高,它不可能成为浮游植物光合作用限制因子。受硅限制水域主要限于陆坡区硅藻大量繁殖时期,属偶然性限制,在白令海陆架区绝大部分水域主要表现为氮限制。 相似文献
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南海西北部夏季叶绿素a浓度的分布特征及其对海洋环境的响应 总被引：8，自引：0，他引：8
南海生态动力学过程复杂,尤其是夏季,在东南季风的影响下,南海西部的上升流、西北部东北向的离岸流对该海区乃至整个南海生态动力学过程都有重要的影响。根据1999—2003年的SeaW-iFS卫星遥感叶绿素a浓度数据,结合2004年在南海北部海洋观测航次实测的叶绿素a浓度数据,分析了南海西北部夏季叶绿素a的分布特征;同时根据海表温度、风场、海面高度等卫星遥感历史资料,探讨了叶绿素a浓度的分布及其对环境因子的响应。结果表明,南海西北部夏季(6—8月)叶绿素a浓度的分布有显著的空间变化:在西部半径达500km低温、强风的半圆形海域范围叶绿素a浓度较高(>0.15mg.m-3),其中位于越南金兰湾东北部有一叶绿素a浓度更高的激流形带(>0.2mg.m-3);而在南海东北部夏季(6—8月)叶绿素a浓度明显偏低(<0.12mg.m-3)。叶绿素a的这种空间分布特征同季风等海洋环境因素之间有密切的关系。对比实测叶绿素a浓度显示,遥感叶绿素a浓度同实测叶绿素a浓度有很好的一致性。 相似文献
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南海东北部海域中尺度涡的季节和年际变化 总被引：8，自引：0，他引：8
采用7a的T/P高度计资料对南海东北部海域海面高度异常及其季节变化和年际变化进行研究。研究表明该海域是中尺度涡的高能量区,尤其经常生成强的反气旋涡;海面高度异常的均方根高值区(即中尺度涡的高能量区)主要分布在台湾西南部(21.3°N,119.0°E)和吕宋岛西北(19.5°N,119.5°E)附近的深水海域;海面高度异常的均方根值随季节有明显的变化,春季是中尺度涡最弱的季节,均方根值最小,夏季次之,秋、冬是中尺度涡最强的季节,均方根值最大;海面高度异常的均方根值也表现出显著的年际变化,特别在ElNi no事件期间(1997年)其年均方根值最小。 相似文献
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利用经验正交函数数据插值法(Data INterpolating Empirical Orthogonal Functions)重构由MODIS-Aqua卫星提供的三级产品叶绿素a质量浓度,得到了从2003—2009年东中国海叶绿素a质量浓度的月平均场。东中国海近岸叶绿素a质量浓度7 a平均值明显高于外海。对叶绿素a质量浓度季节平均场进行分析研究表明,东中国海叶绿素a质量浓度主要受长江径流、海表水温和季风的影响。对叶绿素a质量浓度异常场进行EOF分析表明,第一模态方差贡献为37.8％,空间分布显示,在长江口东北部出现叶绿素a质量浓度异常高值区,时间变化以半年和半年以下周期为主;第二模态方差贡献为21.4％,空间分布显示,在长江口东部出现叶绿素a质量浓度异常高值区,时间系数主要表现为年际变化。 相似文献
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南海北部海域叶绿素a浓度时空特征遥感分析 总被引：4，自引：1，他引：3
利用2007-2010年MODIS的L2级叶绿素a浓度产品作为数据基础, 对叶绿素a浓度年平均和月平均数据进行分级分区处理, 研究南海北部海域叶绿素a浓度时空分布特征及其与海洋环境因素的关系。初步研究结果表明:2007-2010年在南海北部海域叶绿素a浓度的高值区(>5.0 mg/m3)主要分布在广东省沿岸河流的入海口, 分布范围在夏季最大, 在春秋次之, 在冬季最小;叶绿素a浓度的次高值区(1.0～5.0 mg/m3)主要分布在海岸线到50 m等深线之间的海域, 分布范围夏冬较大, 能扩展到50 m等深线附近, 而春秋较小, 会退缩到50 m等深线以内;叶绿素a浓度的中值区(0.3～1.0 mg/m3)主要分布在50 m到100 m等深线之间的海域, 时空变化复杂;叶绿素a浓度的低值区(<0.3 mg/m3)主要分布在100 m等深线以外的海域, 其区域平均值夏季最低, 春秋次之, 冬季最高, 同时该区域叶绿素a浓度在春夏秋三季空间分布较均匀, 而冬季受季风和黑潮入侵影响空间分布较为复杂。南海北部海域海表叶绿素a浓度的时空变化特征与季风、沿岸河流、海流、海表温度等海洋环境因素的变化有关。 相似文献
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利用11年高分辨率的(OGCM for the Earth Simulator,OFES)模式数据,计算南海涡致热输运(EHT),分析其时空变化特征。并利用卫星高度计数据验证OFES模式模拟南海涡致热输运的可靠性。研究结果表明,南海涡致热输运高值区主要分布在西边界流区,在南海北部和越南东南条带状区域,沿着中尺度涡运动路径,北部条带为向极输运,南部条带为向赤道输运,最大值达到了180MW/m。两高值区中间输运很小,沿着2500m等深线,为涡中心运动路径。南海中部涡致热输运较小。无论暖涡、冷涡,产生的致热输运均为顺时针方向。南海涡致热输运也存在明显的季节和年际变化。越南东南秋季输运最大,春冬季次之,夏季最小;南海北部则是春冬季最大,夏季最小。而在年际上,越南东南在2003、2007、2011年较大,南海北部则在2004、2007、2010年较大。 相似文献
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东、黄海SST与850hPa气温季节变化关系的SVD分析 总被引：2，自引：0，他引：2
利用1998~2004年的热带降雨测量卫星的卫星遥感海表面温度(SST)数据以及美国NO-AA/NCEP再分析产品的850 hPa气温数据,采用EOF分析方法,分析了850 hPa气温的季节内变化特征,运用奇异值分解(SVD)分析方法对东、黄海SST与850 hPa气温季节内变化的相关关系进行了分析。对850 hPa气温季节内变化的EOF分析结果表明,EOF分析获得的前4个模态的累积方差贡献率为86.51%,其中EOF的第一模态的方差贡献率占44.49%,其空间模态呈现出明显的东南海域为正值、西北海域为负值的反相分布特征,这一模态的显著变化周期为6.6周(约46 d)和2.8周(约19 d)。SVD分析结果表明,第一对模态的协方差解释率为83.6%,基本上能体现出SST温度场与850 hPa气温场季节变化的特征,其空间分布型表明,东海北部以及黄海近岸等海区SST季节变化与30°N以南的东海海区850 hPa气温的季节振荡存在显著的正相关关系,SVD第一对模态空间分布型时间系数之间的相关系数达到0.29。 相似文献