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1.
长序列北极海冰覆盖数据集对比分析 总被引：3，自引：0，他引：3
国家卫星气象中心使用2011年至今的风云三号卫星数据开发了一套基于Nasa Team2（NT2）算法的北极海冰密集度数据集，并可实时业务更新。将该数据集与其他国家不同机构业务运行并实时更新多种同类型数据集进行横向对比分析，其中包括:（1）美国冰雪中心基于Nasa Team（NT）算法以及SSM/I、SSMIS数据制作的1978年至今25 km分辨率全球极区海冰覆盖数据集；（2）美国冰雪中心基于Boot Strap（BS）算法以及SSM/I、SSMIS数据制作的1978年至今25 km分辨率全球极区海冰覆盖数据集；（3）美国NOAA基于多种卫星资料、地面观测数据以及海冰模型制作的2004年至今4 km分辨率北半球海冰覆盖数据集（IMS）。对比表明，上述数据集在北极地区不同的时空范围内存在一定的偏差。以分辨率较高的IMS数据集为基准，对其他3种长序列数据集进行初步评价，总体最大偏差超过100×104 km2，其中，NT2数据集过估较明显。经过与IMS数据集多年各月监测最大值的对比订正，NT2数据集过估情况得到改善。在此基础上的分析结果表明，NT、BS、NT2等3种数据集与IMS数据集相比，过估区域主要分布在海岸线附近，夏季过估比冬季更加明显，少估区域与算法、月份相关性明显，夏季少估面积也较冬季更大。NT、BS、NT2等3种数据集之中，NT2数据集与IMS数据集偏差最小，NT数据集次之，BS数据集与IMS数据集偏差最大。结果表明使用风云三号卫星数据的北极海冰覆盖数据集精度与国外3种同类型数据集相当。 相似文献
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比较了AMSR2和SSMIS产品在2012年中国第五次北极考察期间的差异,并利用雪龙船在北极走航观测的海冰密集度资料初步评估了两种卫星产品在北极东北航道和高纬航道的适用性。结果表明:两种产品在海冰边缘区域反演的海冰密集度差异较大,且在高纬度区域AMSR2反演的密集度普遍大于SSMIS;两种产品对海冰外缘线的反演基本相同,说明两种算法对海冰和海水的区分基本一致;在去程低纬航线上分辨率较高的AMSR2数据的平均偏差为0.14±0.11,而分辨率较低的SSMIS数据为0.17±0.11;在回程高纬航线上AMSR2数据的平均偏差为0.11±0.10,而SSMIS数据为0.11±0.12。SSMIS数据在高值区明显的低估了海冰密集度值,说明其在高值区的反演上存在系统性偏差,AMSR2数据和走航观测数据更相符。SSMIS数据在高值区偏差大的原因可能与其反演算法对海冰表面出现的大量融池的辨别能力较差有关。 相似文献
3.
2017年夏季北极中央航道海冰观测特征及海冰密集度遥感产品评估 总被引：2，自引：2，他引：0
2017年夏季中国第八次北极科学考察期间，"雪龙"号极地考察船首次成功穿越北极中央航道，期间全程开展了海冰要素的人工观测。中央航道走航期间的平均海冰密集度和平均冰厚分别为0.64和1.5 m，海冰密集度时空变化大且以厚当年冰为主，高纬密集冰区的浮冰大小显著高于海冰边缘区。基于"雪龙"号的船基走航观测海冰密集度评估比较了国际上常用的5种常用的微波遥感反演海冰密集度产品，同走航目测海冰密集度点对点的比较，误差最大的为德国不来梅大学AMSR2基于Bootstrap算法的产品，平均误差和均方根误差分别为0.19和0.28；误差最小的为欧洲气象卫星应用组织基于AMSR2数据和OSHD和TUD两种不同算法的产品，平均误差分别为-0.02和0.01，均方根误差均为0.20。从日平均比较来看，AMSR2基于Bootstrap算法的误差最大，平均误差和均方根误差分别为0.15和0.20；AMSR2/OSI SAF（TUD）的误差最小，平均误差和均方根误差分别为0.0和0.11，OSI SAF产品更接近人工观测结果。 相似文献
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基于2017年4月、2018年4月和2019年4月的CryoSat-2 L1B数据,比较分析了UCL13、DTU10、DTU13、DTU15和DTU18 5种不同平均海表面高度(MSS)模型及其反演的北极海冰干舷的多时空尺度差异。以UCL13为基准,对比分析不同MSS模型的差异和所反演的海冰干舷的差异,实验结果表明,不同MSS模型之间的平均绝对偏差范围为0.19～0.26 m,标准差范围为0.55～0.57 m,其中DTU18与UCL13的差异最小。以UCL13为基准,其他4种MSS模型反演的海冰干舷的平均绝对偏差为0.50～0.79 cm,标准差范围为1.17～1.74 cm。通过与冰桥计划(Operation IceBridge,OIB)机载数据相比,5种MSS模型反演的海冰干舷的相关系数范围为0.70～0.71,均方根误差范围为7.7～7.8 cm。故不同MSS模型之间的偏差对整个北极地区的海冰干舷反演的影响较小,偏差以相同的方式影响冰间水道和浮冰高度测量,因此相互抵消,但在冰间水道分布稀疏的区域,如加拿大群岛北部和拉普捷夫海区域,不同MSS模型反演的海冰干舷差异较大。 相似文献
5.
围绕国内外机构发布的南极被动微波海冰密集度产品（PM-SIC）的差异和精度问题，应用MODIS和Sentinel-1反演的海冰密集度，对德国不莱梅大学（产品UB-AMSR2/ASI）、美国冰雪数据中心（产品NSIDC-SSMIS/NT、NSIDC-SSMIS/CDR、NSIDC-AMSR2/NT2）、欧洲气象卫星应用组织海洋与海冰卫星应用中心（产品OSI-SAF/BR-BST）、国家卫星海洋应用中心（产品NSOAS-SMR/NT）和国家卫星气象中心（产品NSMC-MWRI/NT2）发布的7种南极海冰密集度产品进行比较与评估。结果表明：（1）NSIDC-SSMIS/NT与NSIDC-SSMIS/CDR海冰密集度具有较高的一致性（平均偏差为-0.08%，相关系数为0.99）,NSOAS-SMR/NT与NSIDC-AMSR2/NT2间的差异最大（平均偏差为-14.41%，相关系数为0.81）;(2)7种PM-SIC的变化趋势一致，NSOAS-SMR/NT和NSMC-MWRI/NT2与其他PM-SIC的偏差具有明显的季节性差异；（3）NSOAS-SMR/NT和NSMC-MWRI/NT2与其他P... 相似文献
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误差订正对2018年夏季次季节尺度海冰预测的作用 总被引：1，自引：1，他引：0
北极海冰次季节尺度预测在针对破冰船和商船的实际服务中十分重要，但常常受制于气候模拟的模拟能力。本研究提出了一种误差订正方法并分别应用到两个气候模式：海洋一所地球系统模式（FIOESM）和美国国家环境预报中心（NCEP）的气候预报系统（CFS），来改善北极海冰60天尺度的预测。本研究的预测工作是中国第9次北极科学考察和2018年夏季中远集团北极商业航行的业务化海冰服务保障的重要部分。模式起报时间分别是2018年7月1日、8月1日和9月1日，预报时效均是60天。结果显示，FIOESM整体上低估了海冰密集度的数值，平均偏差可达30%。误差订正对海冰密集度（SIC）的均方根偏差（RMSE）的改进比例可达27%，对海冰外缘线（SIE）的整体偏差（IIEE）的改进比例为10%。而对于CFS，SIE在边缘区域的过高估计是其主要特点。误差订正导致了SIC的RMSE改进了7%，而对SIE的IIEE改进了17%。在海冰范围预测方面，FIOESM预测的最小范围数值和时间点都和观测接近，而CFS的预测结果偏差较大。另外和其他S2S模式的结果比较发现，本研究提出的误差订正方法对存在较大偏差的预测结果改进更为有效。 相似文献
7.
HY-2卫星扫描微波辐射计数据反演北极海冰漂移速度 总被引：1，自引：1，他引：0
本文基于最大互相关法,利用海洋二号（HY-2）卫星扫描微波辐射计37 GHz通道多时相垂直极化亮温数据,获取了北极海冰漂移速度。采用2012年和2013年国际北极浮标计划海冰现场观测数据,对利用微波辐射计亮温资料反演的冬季北极海冰漂移速度进行了定量验证,结果表明:流速和流向均方根误差分别为1.12 cm/s和16.37°,从一定程度上说明了HY-2卫星扫描微波辐射计亮温数据反演海冰漂移速度的可行性。此外,使用美国国防气象卫星F-17搭载的专用微波成像仪91 GHz通道垂直极化亮温,采用高斯拉普拉斯滤波方法进行处理,结合最大互相关法反演的海冰漂移速度,优于法国海洋开发研究院海冰漂移速度产品。 相似文献
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北极地区天气复杂多变极其敏感,是全球气候的风向标,同时,北极地区冰雪的变化对全球水循环系统也有极大的影响。北极海冰表面积雪由于其自身的隔热性和电导性,对北极地区的海冰、气候和水循环等又有着极其重要的影响。遥感测量是监测北极冰雪参数的重要途径,但现有业务化积雪产品的时间和空间覆盖范围有限,美国冰雪中心提供的AMSR-E业务化数据产品中仅提供了2002-2011年间北冰洋一年冰表面的积雪产品。本文将SMOS/MIRAS(Soil Moisture and Ocean Salinity Mission/Microwave Imaging Radiometer using Aperture Synthesis)观测的亮温数据与Ice Bridge航测积雪厚度数据进行了对比,分析北极多年冰表面积雪厚度与L波段1.4 GHz亮温之间的相关性,从而探讨SMOS数据反演积雪的可行性。根据Ice Bridge项目中北极航次时间,文中选取2011-2015年每年3至4月遥感及航测数据进行时空匹配,空间范围为60°N以北地区。通过两者相关性分析,得到在0~50 cm范围内,随着雪厚增加,亮温也呈增长趋势。两者之间的正相关关系为利用1.4 GHz亮温数据反演北极多年冰表面积雪厚度提供了可能,对进一步完善现有的积雪产品也具有一定的意义。 相似文献
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本研究利用国际在轨SSMIS、WindSat、AMSR-E、ASMR2和国产HY-2A微波辐射计多源遥感大气柱水汽含量观测数据,基于最优插值算法,生成了2003－2015年的全球海洋每日0.25°高分辨率大气柱水汽含量多源遥感融合产品,以及2012－2015年未使用HY-2A微波辐射计数据的全球海洋每日0.25°遥感融合产品。利用无线电探空仪水汽含量观测数据,对生成的全部全球海洋大气柱水汽含量融合产品进行精度检验,结果表明,总体上,13年间均方根误差和标准差优于3 mm,平均偏差优于0.6 mm,平均绝对偏差优于2 mm,相关系数优于0.98;使用HY-2A微波辐射计数据产品会使融合结果的精度出现微小的降低;AMSR2和HY-2A微波辐射计数据的联合使用对于替代AMSR-E数据具有积极意义。 相似文献
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随着全球气候变暖,海冰厚度逐渐变小,海冰面积逐渐缩小,开阔海域的面积越来越大,北极地区海冰也越来越容易受到海浪的侵袭导致浮冰发生破碎,加速海冰融化。因此在全球气候变暖的环境下,分析浮冰大小分布特征,对于研究北极海区的动量和热量收支有着重要意义,同时有助于改进现有的海冰模型。文中基于3种不同空间分辨率的卫星图像,利用限制增长法分析了2014年夏秋季转化季节波弗特海和楚科奇海的浮冰大小分布特征,所用的卫星图像包括Medea图像,RADARSAT-2图像以及Landsat 8图像,3种图像的空间分辨率分别为1 m,15 m和100 m。不同的空间分辨率为研究浮冰大小总体分布特征提供了一个广泛的数据基础,能够更充分地研究不同尺寸的浮冰大小分布。采用的限制增长法,能够自动识别并提取出浮冰,最终得到浮冰大小分布特征满足幂律分布形式,幂指数的范围在0.8~1.91之间,较大的浮冰对应的幂指数也相应较大,且随着远离海冰边界的距离,幂指数有增大的趋势。处于在夏秋转换季节,部分浮冰开始发生冻结,小尺度浮冰数量逐渐减少。 相似文献
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本文系统地评估了国家海洋环境预报中心于我国第七次北极科学考察期间开展的北极海冰密集度数值预报结果。该预报系统基于麻省理工大学通用环流模式，并采用牛顿松弛逼近（Nudging）资料同化方法，计算输出未来1~5 d的北极海冰密集度预报产品。本文将数值预报结果同卫星观测的海冰密集度、再分析资料和"雪龙"号第七次北极考察期间观测的海冰密集度数据进行了对比分析。结果表明，预报的北极海冰密集度小于卫星观测值，24 h、72 h和120 h预报结果的偏差分别为-2.7%、-3.1%和-3.2%；数值产品的预报技巧好于气候态结果和惯性预报，但是在海冰出现快速融化或冻结时，基于Nudging同化的数值预报技巧仍有不足。另外，相比船测数据，数值预报结果在海冰边缘区的偏差相对较大，24 h、72 h和120 h预报结果的偏差分别为8.8%、12.0%和14.5%。 相似文献
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海表温度(sea surface temperature,SST)是影响全球气候的重要因素,在海洋科学研究中占有关键位置。论文基于MODIS红外、AMSR-2和HY-2A微波辐射计数据,分别利用最优插值和贝叶斯最大熵方法对SST数据进行融合,并用i Quam实测数据和Argo浮标数据对2015年SST融合数据进行检验。MODIS、AMSR-2、HY-2A辐射计SST的年平均空间覆盖率分别为15.0%,21.6%,22.0%,最优插值和贝叶斯最大熵融合SST产品的年平均空间覆盖率提高到98.6%和99.4%,融合产品空间覆盖率明显提高。与i Quam实测数据对比,最优插值和贝叶斯最大熵融合产品年平均偏差分别为0.07℃,0.04℃,均方根误差皆为0.78℃,其中3-7月最优插值融合产品的精度略优于贝叶斯最大熵融合产品,其它月份则相反;与Argo浮标数据对比,两种融合产品的均值偏差分别为0.06℃,0.01℃,均方根误差分别为0.77℃,0.75℃。整体上,贝叶斯最大熵融合产品的精度略优于最优插值融合产品,但计算成本较高。 相似文献
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北极海冰输出区域海冰运动变化特征及其与北极航道适航性的关系 总被引：1，自引：0，他引：1
随着北极地区气候变暖的加剧，北极海冰正在急剧消融，海冰的减少增加了北极地区航道的适航性。本文利用遥感数据反演得到的海冰运动产品对北极海冰输出区域以及东北航道以北区域的海冰运动特征进行了量化。结果显示，从北极中央海域向弗拉姆海峡以及格陵兰海流出海冰的南向位移量呈现出显著增长趋势，海冰的平均南向位移量在2007-2014年间达到1511 km，是2007年之前（617 km）的两倍以上，反映了北极穿极流（TDS）强度在不断增强。通过长时间序列分析发现，春季东北航道以北区域的海冰北向漂移速度在喀拉海呈现+0.04 厘米/秒/年的显著增长趋势（P<0.05）。海冰北向漂移对于东北航道的开通具有显著的影响，在拉普捷夫海与喀拉海，海冰北向运动速度与航道适航期的决定系数分别达到0.33（P<0.001）和0.15（P<0.05）。东西伯利亚海、拉普捷夫海以及喀拉海存在冰间湖区域的春季海冰面积变化与航道的适航期密切相关，海冰的北向漂移对拉普捷夫海和喀拉海的海冰面积减少也有显著影响，这说明北向漂移促进了海冰的离岸输送，造成海冰面积减少的同时形成冰间水道或冰间湖促使航道开通。为探究大气环流指数对海冰运动以及东北航道适航期的影响，本文利用大气再分析数据计算了中央北极指数（CAI）和北极大气偶极子异常（DA）指数。相关性分析表明，CAI比DA更能解释东北航道的适航期，而且CAI能够解释北极海冰输出区域海冰南向位移量变化的45%。最近10年，夏季正相位的CAI进一步加强，通过加强海冰离岸输运和冰间湖活动加剧了东北航道区域海冰变薄及其强度变弱，从而促进了东北航道的开通。 相似文献
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本文利用2016年的AMSR2、GMI、WindSat和HY-2A RM等星载微波辐射计海表温度（SST）数据，分析了北极卫星遥感SST数据的时空覆盖和产品精度情况。结果表明:北极星载微波辐射计SST冬季覆盖率和有效覆盖天数要低于夏季，GMI的SST有效覆盖率较低，AMSR2较高，联合使用AMSR2、GMI、WindSat和HY-2A RM星载微波辐射计SST数据，2月份覆盖率在12%~15%之间，有效观测天数优于26 d，8月份覆盖率全月高于26%，有效观测天数优于29 d。北极地区星载微波辐射计SST数据的误差均要大于全球平均水平，AMSR2数据精度较好，WindSat与AMSR2的精度相当，GMI的均方根误差约是AMSR2的2倍，HY-2A RM数据精度低于其他星载微波辐射计水平。 相似文献
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北极海冰正处于快速减退时期，北极海冰体积变化是全球气候变化的重要指示因子。本文利用两种卫星高度计数据（ICESat和CryoSat-2）反演得到的海冰厚度数据，结合星载辐射计提取的海冰密集度数据以及海冰年龄数据，估算了近期的北极海冰体积以及一年冰和多年冰体积变化。CryoSat-2观测时段（2011-2013年）与ICESat观测时段（2003-2008年）相比，北极海冰体积在秋季（10-11月）和冬季（2-3月）分别减少了1 426 km3和412 km3。其中，秋季和冬季的一年冰的体积增加了702 km3和2 975 km3。相反，多年冰分别减少了2 108 km3和3 206 km3。多年冰的大量流失是造成北极海冰净储量下降的主要原因。 相似文献
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2016年8月7－14日中国第七次北极科学考察期间，在83°N附近设立的长期浮冰站开展了辐射和湍流通量观测研究。结果表明，观测期间反照率变化范围为0.64~0.92，平均反照率为0.78；基于现场观测数据评估了PW79、HIRHAM、ARCSYM和CCSM3 4种不同复杂度的反照率参数化方案在天气尺度的表现，最为复杂的CCSM3结果优于其他参数化方案，但不能体现降雪条件下的反照率快速增长。浮冰区冰雪面平均净辐射为18.10 W/m2，平均感热通量为1.73 W/m2，平均潜热通量为5.55 W/m2，海冰表面消融率为（0.30±0.22） cm/d，表明此时北冰洋浮冰正处于快速消融期。冰面的平均动量通量为0.098（kg·m/s）/（m2·s），动量通量与风速有很好的对应关系，相关系数达0.80。 相似文献
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北极海冰密集度预报对大气强迫敏感性的个例研究 总被引：3，自引：0，他引：3
YANG Qinghu LIU Jiping ZHANG Zhanhai SUI Cuijuan XING Jianyong LI Ming LI Chunhu ZHAO Jiechen ZHANG Lin 《海洋学报(英文版)》2014,33(12):15-23
A regional Arctic configuration of the Massachusetts Institute of Technology general circulation model （MIT-gcm） is used as the coupled ice-ocean model for forecasting sea ice conditions in the Arctic Ocean at the Na-tional Marine Environmental Forecasting Center of China （NMEFC）, and the numerical weather prediction from the National Center for Environmental Prediction Global Forecast System （NCEP GFS） is used as the atmospheric forcing. To improve the sea ice forecasting, a recently developed Polar Weather Research and Forecasting model （Polar WRF） model prediction is also tested as the atmospheric forcing. Their forecasting performances are evaluated with two different satellite-derived sea ice concentration products as initializa-tions： （1） the Special Sensor Microwave Imager/Sounder （SSMIS） and （2） the Advanced Microwave Scanning Radiometer for EOS （AMSR-E）. Three synoptic cases, which represent the typical atmospheric circulations over the Arctic Ocean in summer 2010, are selected to carry out the Arctic sea ice numerical forecasting experiments. The evaluations suggest that the forecasts of sea ice concentrations using the Polar WRF atmo-spheric forcing show some improvements as compared with that of the NCEP GFS. 相似文献
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通过卫星遥感获取的海表温度（SST）产品已经成为海洋和大气研究中的重要数据源，我国海洋水色遥感卫星（HY1C和HY1D）的海洋水色水温扫描仪（COCTS）具有两个热红外通道，可反演全球SST遥感产品。对比Terra和Aqua卫星的中分辨率成像光谱仪（MODIS）的SST产品，分析COCTS海表温度产品对MODIS相应产品的可替代性。比较了两种卫星的全球SST单日和月平均融合产品的图像空间结构，分析了匹配像元SST值的离散度，统计了HY1C/1D的误差结果，讨论了HY1C与HY1D产品的一致性、不同质量控制方案对SST产品影响以及遥感产品质量对昼夜SST变化研究影响等问题。结果表明，以2020年6月SST(Terra)为真值，HY1C白天SST的单日全球遥感产品的平均偏差、绝对偏差、均方根误差和相关系数分别为0.04℃、0.60℃、0.78℃和0.98，夜晚SST的单日全球遥感产品的平均偏差、绝对偏差、均方根误差和相关系数分别为-0.16℃、0.78℃、0.95℃和0.86。以2020年6月SST(Aqua)为真值，HY1D白天SST的单日全球遥感产品的平均偏差、绝对偏差、均方根误差和相... 相似文献
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基于CryoSat-2卫星测高数据的北极海冰体积估算方法 总被引：1，自引：1，他引：0
近30年来,北极海冰正发生着剧烈的变化。海冰体积是量化海冰变化的重要指标之一。本文以2015年CryoSat-2卫星测高数据和OSI SAF海冰类型产品为基础。提取了浮冰出水高度、积雪深度、海冰密集度、海冰类型等属性信息,通过数据内插、投影变换、栅格转换、空间重采样等工作将海冰属性信息统一为25 km×25 km分辨率的栅格数据集。根据流体静力学平衡原理,逐个估算栅格像元对应的海冰厚度值,将其与对应的海冰面积相乘,估算了北极海冰密集度大于75%海域的海冰体积,并分析了海冰厚度和体积的月变化和季节变化特征。用NASA IceBridge海冰厚度产品对反演的海冰厚度进行验证。结果表明二者相关系数为0.72,有较高的一致性。北极海冰平均厚度春季最大,夏季最小,分别约为2.99 m和1.77 m,最厚的海冰集中在格陵兰沿岸北部和埃尔斯米尔半岛以北海域。多年冰平均厚度大于一年冰。冬季海冰体积最大,约为23.30×103 km3,经过夏季的融化,减少了近70%。一年冰体积季节波动较大,而多年冰体积相对稳定,季节变化不明显。 相似文献
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楚科奇海浮游植物的分布与环境因子的关系 总被引：4，自引：0，他引：4
根据1999年7—8月“雪龙”号考察船在楚科奇海采集的样品，运用PRIMER软件分析该区网采浮游植物的分布特征及其与环境因子的关系。结果表明：楚科奇海浮游植物群聚可分为三个生态类群：北极-亚北极类群，主要分布于水深大于2000米且受北冰洋影响较直接的东北部浅水浮冰外缘；北方温带类群，主要分布于水深小于100米的中部浅水浮冰区：广温性类群，主要分布于通过白令海峡与北太平洋进行水交换的南部水域。该区浮游植物平面分布差异大，细胞密度站间变化范围为1．6×10^3～90680．2×10^4，物种多样性指数和均匀度站间变化范围分别为0．07～O．87和0．33～3．82。主成分（PCA）分析表明，对楚科奇海浮游植物分布起支配作用为水温和盐度。此外，由于该海区所处的特殊地理环境，浮冰的位黄及其物理状态（聚集、开裂和消融等）均会增加浮游植物分布的变异。 相似文献