BP人工神经网络在渤海湾叶绿素预测中的应用   总被引：1，自引：0，他引：1  

何恩业  李海  任湘湘  蔡怡  杨静 《海洋预报》2008,25(2):1-10

利用误差反向传播(BP)人工神经网络模型建立了天津赤潮驴驹河赤潮监控区各种理化因子与叶绿素-a之间的映射关系.模拟结果表明,该模型能够较好的反映各种理化因子与叶绿素-a浓度之间的非线性对应关系,可间接地用于该地区的赤潮预测.  相似文献   

夏季台湾浅滩周边海域叶绿素a荧光垂直分布对温盐的响应分析   总被引：2，自引：0，他引：2  

胡毅  陈坚 《热带海洋学报》2008,27(2):18-24

根据2004年7-8月台湾海峡南部台湾浅滩周边海域的温度、盐度和叶绿素a荧光的观测资料,分析了调查期间温度、盐度、叶绿素a荧光垂直分布特征及其相互关系.结果表明,温盐环境因子的变化对叶绿素a荧光垂直分布有重要影响.夏季浅滩西侧近岸区出现的温盐跃层控制着叶绿素a荧光的垂直分层特征;浅滩南部陆架斜坡区中下层涌升水较强,于温盐跃层之中出现叶绿素a荧光的单峰;浅滩区水浅,基本上无(或弱)温盐跃层,叶绿素a荧光的垂向分布也较均匀;在浅滩区边缘,受上升流与浅滩强潮混合作用影响,叶绿素a对温盐的响应呈线性关系.  相似文献   

东北季风期海南岛三亚湾初级生产力分布特征及其影响因素     

宋星宇  黄良民  谭烨辉  董俊德  蔡创华  张建林  周伟华  李涛 《海洋通报》2009,28(6)

根据2006年10月和2007年1月的监测资料,对三亚湾在东北季风初始期和盛行期初级生产力的分布特征及其受水体环境的影响因素进行了分析。三亚湾秋、冬季表层潜在初级生产力平均值分别为6.81mgC·m-3·h-1和7.47mgC·m-3·h-1;水柱初级生产力平均值分别为504.96mgC·m-2·d-1和495.33mgC·m-2·d-1。东北季风期间,三亚湾水体垂直混合作用加强,层化现象减弱,水动力过程和营养盐等环境因子是该海湾初级生产力分布特征和季节变化的重要调控因素;其中冬季较高的DIN分布对表层初级生产力有潜在促进作用,而水体扰动增强、真光层深度下降则导致水柱初级生产力低于秋季。三亚河口近岸水域秋、冬季均为营养盐、叶绿素a及初级生产力的高值区,其中表层潜在初级生产力在秋季和冬季分别达到了45.80mgC·m-3·h-1和39.27mgC·m-3·h-1,表明调查期间三亚河营养盐输入对近岸水体浮游植物初级生产过程的显著影响。  相似文献   

台风对海洋叶绿素a浓度影响的定量遥感初探   总被引：5，自引：1，他引：4  

付东洋  潘德炉  丁又专  邹巨洪 《海洋学报》2009,31(3):46-56

研究台风对海洋水色环境的影响,是目前海洋遥感技术又一应用领域。由于台风期间天气恶劣,遥感资料较少,国际上主要针对个别典型台风,研究其对海表温度、海洋叶绿素a浓度及初级生产力的影响,很少通过遥感资料系统地对这一影响进行定量分析和建模。自2000到2007年,过境中国近海以及西北太平洋海域台风近百次,作者通过系统地分析这期间MODIS,SeaWiFS的3A级叶绿素a浓度数据,结果发现:(1)台风促进了相应海域叶绿素a浓度的大幅增长,总体上平均增长约1.426倍,个别区域在5倍以上,同时,该增长一般延后3~6d,在7~10d后恢复到原来的水平;(2)进一步对这些数据进行一元统计线性回归,发现叶绿素a浓度增长比(R_chl-a)与台风影响因子(Tsub>w)满足如下关系:R_chl-a=0.0012Tsub>w+1.017,其相关系数达0.8;(3)台风期间叶绿素a浓度与无台风时叶绿素a浓度之间有很强的线性关系,其关系满足:C_chl-a=1.2367C_0chl-a+0.0636,且相关系数高达0.98。这一初步研究结果对进一步通过遥感手段深入研究台风对海洋水色环境的影响有借鉴意义。  相似文献   

Distribution patterns of chlorophyll <Emphasis Type="Italic">a</Emphasis> in spring and autumn in association with hydrological features in the southern Yellow Sea and northern East China Sea     

张芳  李超伦  孙松  吴玉霖  任敬萍 《中国海洋湖沼学报》2009,27(4):784-792

Two field studies were conducted to measure pigments in the Southern Yellow Sea (SYS) and the northern East China Sea (NECS) in April (spring) and September (autumn) to evaluate the distribution pattern of phytoplankton stock (Chl a concentration) and the impact of hydrological features such as water mass, mixing and tidal front on these patterns. The results indicated that the Chl a concentration was 2.43±2.64 (Mean ± SD) mg m^?3 in April (range, 0.35 to 17.02 mg m^?3) and 1.75±3.10 mg m^?3 in September (from 0.07 to 36.54 mg m^?3) in 2003. Additionally, four areas with higher Chl a concentrations were observed in the surface water in April, while two were observed in September, and these areas were located within or near the point at which different water masses converged (temperature front area). The distribution pattern of Chl a was generally consistent between onshore and offshore stations at different depths in April and September. Specifically, higher Chl a concentrations were observed along the coastal line in September, which consisted of a mixing area and a tidal front area, although the distributional pattern of Chl a concentrations varied along transects in April. The maximum Chl a concentration at each station was observed in the surface and subsurface layer (0–10 m) for onshore stations and the thermocline layer (10–30 m) for offshore stations in September, while the greatest concentrations were generally observed in surface and subsurface water (0–10 m) in April. The formation of the Chl a distributional pattern in the SYS and NECS and its relationship with possible influencing factors is also discussed. Although physical forces had a close relationship with Chl a distribution, more data are required to clearly and comprehensively elucidate the spatial pattern dynamics of Chl a in the SYS and NECS.  相似文献   

湖泊水体叶绿素a含量估算的波段宽度变化影响分析——以太湖为例     

焦红波  金继业  刘振民  查勇  李四海  李云梅  黄家柱 《地球信息科学学报》2008,10(6):787-791

为研究不同波段宽度遥感数据对监测水体叶绿素a含量的影响,以太湖水体实测高光谱遥感反射率数据为基础,分析计算不同波段宽度下遥感反射率的归一化值与叶绿素a浓度之间的相关系数。随着波段宽度在75.93nm范围内不断递增,最大相关系数逐渐减小,最大正相关波段向长波方向移动,最大负相关波段向短波方向移动。而波段宽度在31.6nm范围内变化时,最大正相关波段和最大负相关波段都会保持相对稳定。通过对不同波段处相关系数平均值和标准差的对比分析认为,718.77^~34.58nm为叶绿素a遥感监测的最佳波段范围。这将对遥感传感器的波段设置,以及实际水体叶绿素a遥感监测时的波段选择,具有重要的参考价值。  相似文献   

南海北部叶绿素a浓度遥感反演算法评估与COCTS反演算法构建     

李芝凤  韩冰  贾迪  朱建华 《海洋技术学报》2022,(6):1-7

本文利用2018年9—10月和2020年7—8月在南海北部海域获取的叶绿素a浓度和遥感反射率现场实测数据,对3种叶绿素a浓度标准算法（OC2v4、OC3M和OC4v4）及3种区域算法（OC4v4＿TP、OC2＿X、INOC3）进行了模型精度评估;根据我国自主海洋水色卫星（HY-1C和HY-1D卫星）搭载的水色水温扫描仪（COCTS）的波段设置,构建了适用于我国南海北部海域的两波段、三波段、四波段和五波段比值的叶绿素a浓度反演算法。研究结果表明：标准算法的反演精度优于区域算法;针对HY-1C和HY-1D卫星构建的五波段比值OC5＿C算法反演精度较标准算法反演精度有很大提高,叶绿素a浓度反演值与实测值的平均绝对误差为0.08μg/L,平均相对误差为21.36%,可为我国海洋水色卫星遥感数据在南海及同类水体的定量化应用提供算法支撑。  相似文献   

油沙藻混合水体遥感反射率光谱特征分析     

黄妙芬  骆蔚健  邢旭峰  刘杨  张楠楠 《海洋湖沼通报》2022,(6):14-22

在石油类污染水体中,通过遥感技术获取的遥感反射率(Remote sensing reflectance,R_rs)主要是油(石油类物质)、沙(悬浮泥沙)和藻(叶绿素)三种水体组分共同贡献的结果。基于现有的油藻混合水体R_rs光谱的研究基础,本文通过添加悬浮泥沙组分,进一步研究油沙藻混合水体R_rs光谱变化特征,旨在提高基于R_rs所建立的石油类污染浓度C_oil遥感反演模型的精度。将2018年8月25—27日在辽宁省大连港海域针对石油类污染水体所测量的现场数据作为输入参数,采用浓度配比方式,基于辐射传输模型Hydrolight对R_rs光谱数据进行模拟,并对纯沙、油沙、油沙藻等不同组合水体的R_rs光谱变化特征展开分析。结果表明：(1)在纯沙单组分水体中,不同浓度的R_rs在440 nm处出现了交汇,交汇处前后R_rs的光谱变化在量级和形状上有明显的差异;(2)在油沙双组分混合水体中,R_rs  相似文献   

黎安港海水和沉积物中叶绿素a含量及与环境因子的关系分析     

庞巧珠  骆丽珍  曾广锐  吴瑞  陈石泉  陈海鹰  梁计林 《海洋湖沼通报》2021,(1):133-141

在2019年6月和9月对黎安港海域9个站点进行水质和沉积物采样调查,研究叶绿素a含量在潟湖内的空间分布,并探讨叶绿素a含量与相关环境因子的关系,为黎安省级海草特别保护区的海草资源保护与恢复提供基础数据及理论研究.结果表明:水体叶绿素a含量时空分布不均匀.6月,水体叶绿素a含量变化范围为3.34μg/L?14.64μg/...  相似文献   

小球藻和铜绿微囊藻的高浓度Chl-a高光谱定量模型     

高艳  周丰  张巍  张树才  王学军 《湖泊科学》2007,19(3):261-268

本研究将地物高光谱遥感技术应用于室内实验,从而得到小球藻和铜绿微囊藻的高光谱特征.通过多种半经验方法,如单波段、波段比值和微分法,建立了两藻种最优的Chl-a高光谱定量模型,并与室外情况进行了对比.结果表明:小球藻的最优定量模型为Chl-a=174.6 1138292(R703) 2.3(109[(R703)]2(p＜0.01),相应的方法适宜性为:一阶微分法＞单波段法＞波段比值法;铜绿微囊藻的最优定量模型为Chl-a=5299164(R757)1.9773(p＜0.01),相应的方法适宜性为:单波段法＞波段比值法＞一阶微分法;从高光谱特征来看,小球藻在540 nm和700 nm附近存在明显的特征波峰,其位置随Chl-a浓度增大而向长波方向偏离,铜绿微囊藻在530 nm、660 nm和700 nm附近存在3个较强的特征波峰,在610 nm和680 nm附近存在明显的波谷;与以往室外研究不同的是铜绿微囊藻的反射率在400-500 nm之间的R值并不低,是因为没有非藻类颗粒物的影响,总吸收明显降低.  相似文献