排序方式: 共有6条查询结果,搜索用时 359 毫秒
1
1.
叶绿素a荧光遥感研究进展 总被引:11,自引:0,他引:11
继叶绿素a反演的“蓝绿比值法”后,叶绿素a荧光遥感成为海水叶绿素a浓度反演的重要方法,对提高二类水体和赤潮水体的叶绿素a浓度的反演精度效果明显。本文回顾了人们对水体叶绿素a荧光的认识、测量和研究的历史过程,介绍了荧光产生的生物学机理以及它随叶绿素a浓度的正相关和“红移现象”等主要光谱特征。本文还总结了荧光量子产量、不同藻种生理状态、水体其他物质及大气的吸收等多种因素对叶绿素a荧光遥感的影响。基于对叶绿素a荧光光谱特征和影响因素的认识,人们相继建立了两种荧光遥感方法———基线荧光高度法和归一化荧光高度法。对于前景广阔的叶绿素荧光遥感领域,人们正进行着更深入的研究与探索,积累更多的现场数据和卫星同步数据,逐步完善和改进反演模型。 相似文献
2.
黄色物质光学特性及遥感研究进展 总被引:4,自引:0,他引:4
黄色物质是海洋水色三组分之一。本文回顾了黄色物质定义的演变历史及其来源研究,描述了表征黄色物质光学特性的两个参数(吸收系数和比例系数S),概括了吸收系数研究的两种数学模型,即190-250nm区间的高斯模型和250-650nm区间的指数模型。高斯模型为化学方法研究黄色物质的分子结构提供了有力帮助,指数模型为光学特性和遥感应用提供了便利条件。本文提供了S值的三种数学模拟方法,结果表明带有背景参数的非线性回归方法确定S值可使平均值增加13%,相应的标准偏差降低72%。而且黄色物质的吸收系数同荧光线性关系很强。吸收系数不仅是黄色物质光学特性的表征,而且还是黄色物质遥感的基础。根据遥感器的不同特点总结了CZCS、SeaWiFS、MERIS、MODIS、GLI等遥感器的黄色物质反演模型,展望了黄色物质遥感的未来。 相似文献
3.
4.
对一个热带太平洋海气耦合ENSO集合数值预测系统进行历史后报检验。该系统模式为一个中等复杂程度的耦合模式,其中大气部分为统计模式,海洋部分为动力模式。扰动初始场通过集合卡尔曼滤波同化获得,并引入了模式误差,由一阶马尔科夫随机微分方程生成。集合预报样本数为100个。系统从1993—2011年共19 a的每个月都开始起报,每个预报样本都分别向后预报12个月。给出了El Nino指数时间序列预报结果检验、个例预报检验,以及El Nino指数和热带太平洋SSTA的相关系数和均方根误差检验,计算了模式的平均系统误差,并分析了其不同季节的预报性能。结果表明,系统具有较强的ENSO预测能力,能够提前6~12个月给出有参考价值的预报。 相似文献
5.
竺可桢先生在“地理教学法”一中提出:“凡教学地理,必须自己知道未知,自儿童日常所贯于见闻之物,而推至未知未闻,自个人所受环境之影响,而推广及于社会条件,故教学地理开始必自本土地理着手。”在21世纪的今天,教学不再是知识独白、传递信息的过程,而是创造情境,让学生以自己的理解方式去解释信息,师生共同参与知识创生的过程。 相似文献
6.
1