基于遥感资料的北黄海叶绿素a浓度时空演变特征分析

海表叶绿素a(Chl-a)的分布具有明显的空间区域性以及动态发展特征,分析叶绿素a浓度的长期变化趋势对了解海洋初级生产力发展、生态监测具有重要意义。北黄海渔业资源丰富,是我国重要的渔场,为调查海域整体生态系统稳定性,本文利用Hermes提供的多源卫星融合数据,从遥感视野,运用Mann-Kendall趋势检验方法,在全局尺度分析1998—2019年北黄海叶绿素a浓度的年际、季节变化特征及其演变规律,分析了其动态变化特征与环境要素的相关性。研究发现,北黄海叶绿素a空间分布区域性强,具有明显的季节变化。近海海域浓度高于深海海域,辽东半岛大洋河口具有一高值中心,这与陆源输入有关。除西朝鲜湾附近海域呈微弱的上升趋势外,其他海域均呈现下降趋势,近岸海域下降趋势显著,这意味着西朝鲜湾附近海域浮游植物可能有更强的生长潜力。北黄海Chl-a浓度变化影响因素复杂且区域性强,Chl-a浓度与环境因素仅部分月份存在较强的相关关系,季节上不同因素存在相对主导的相关性。相关环境因素在一定程度上均会对Chl-a的分布和变化产生影响,时间上,9月PAR与Chl-a有相对较强的负相关关系。空间上,光合有效辐射相较海表温度、海表风速对Chl-a浓度影响较大。冬季,辽东半岛南部海域与SSW呈相对较强的正相关;夏季在海域西部则与SST呈相对较强的负相关。沿岸径流输入的减少可能是近岸Chl-a呈下降趋势的原因。

微波遥感产品对南极普里兹湾海冰密集度准确性的评估

基于两种船测数据集,本文采用点对点和Beitsch共定位比较法,对被动微波遥感观测海冰密集度产品在南极普里兹湾区域适用性展开了一系列评估。首先,根据2012年—2021年中国第29、31、37次南极科考走航船测数据,依据SIC大小的不同,对8种遥感SIC产品进行了分类定量比较,结果表明NSIDC/NT2算法产品在各情况比较中均体现出最高相关性与最佳稳定性,在共定位比较结果中相关系数可达0.926,均方根差12%,平均偏差仅2%。其次,为弥补基于AMSR-2传感器系列产品历史数据缺乏难以分析长期变化的缺陷,本文同时应用1992年—2000年ASPeCt船测数据集,以相同的对比方式对4种遥感数据产品的季节循环和长期变化信号进行了评估。结果表明,该时间段反演准确度较2012年—2021年的个例比较结果有所降低,且反映出较大的季节差异,4种产品的偏差均出现从融冰期到结冰期的增长。该时间段内,基于SSM/I传感器的CDR与Bootstrap算法整体反演较好,相关系数均达到0.8以上,均方根差16%,偏差约为8%,但是在低SIC区域的反演仍然存在较大的偏差。本研究表明,目前微波遥感SIC产品在较小范围海区的精确度存在一定的不足,且随着SIC类型、季节、算法差异出现较大的波动。因此提高分辨率,尽量使用多源数据,结合冰况进行分类分析,对改善遥感SIC产品的准确性十分必要。