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《利用衛(wèi)星數(shù)據(jù)簡單分析影響葉綠素濃度的因素-衛(wèi)星海洋學》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、利用衛(wèi)星數(shù)據(jù)簡單分析影響葉綠素濃度的因素李兆欽，廖顯春(青島，中國海洋大學2013)摘要：本文將以2010年12個月的葉綠素濃度的AQUA/MODIS衛(wèi)星數(shù)據(jù)以及RemoteSensingSystems（AMSRE）網(wǎng)站的數(shù)據(jù)為基礎，對全球葉綠素濃度的時空分布與其他三者的大致相關關系進行簡單的分析，得出一些影響葉綠素濃度的不同因素的結(jié)論。關鍵詞：衛(wèi)星遙感葉綠素濃度AQUA/MODISAMSRE1.引言海洋葉綠素濃度的測定與海洋生態(tài)系統(tǒng)的初級生產(chǎn)力有密切的關系，而且與海洋環(huán)流有著很大的聯(lián)系，同時對于海洋污染（赤潮等）的監(jiān)
2、測也有很大的幫助。但是以往對于葉綠素濃度的測定的方法需要進行實地采集水樣，不僅成本高、速度慢、采樣點稀疏，而且資料時間空間同步性都比較差，所以這一項的工作做的一直不是很好，但是隨著近幾年來水色遙感衛(wèi)星的發(fā)展，現(xiàn)在基本上可以實現(xiàn)大范圍水域準時時地進行葉綠素濃度的探測，而且這種方法具有速度快、成本低、資料完整性同步性比較好，因此衛(wèi)星遙感技術的應用為人們提供了豐富的數(shù)據(jù)以供研究。最近幾年有關于葉綠素濃度的研究日益增多，而且多趨于研究部分海域，本文將通過對全球海洋葉綠素濃度的研究，獲得影響葉綠素濃度的相關性因素，并簡要給出其關
3、系。1.數(shù)據(jù)來源本文所用的(1)葉綠素數(shù)據(jù)為aquamodis的L3（L2～L4：是對LlB數(shù)據(jù)進行各種應用處理之后所生成的特定應用數(shù)據(jù)產(chǎn)品。）數(shù)據(jù)產(chǎn)品，數(shù)據(jù)的空間分辨率為9km,選擇的時間段是2010年12個月平均的數(shù)據(jù)。MODIS是當前世界上新一代“圖譜合一”的光學遙感儀器，有36個離散光譜波段，光譜范圍寬，從0.4微米（可見光）到14.4微米（熱紅外）全光譜覆蓋。MODIS的多波段數(shù)據(jù)可以同時提供反映陸地表面狀況、云邊界、云特性、海洋水色、浮游植物、生物地理、化學、大氣中水汽、氣溶膠、地表溫度、云頂溫度、大氣溫
4、度、臭氧和云頂高度等特征的信息?？捎糜趯Φ乇?、生物圈、固態(tài)地球、大氣和海洋進行長期全球觀測。(2)sst、vapor、wspdlf數(shù)據(jù)為RemoteSensingSystems（遙感系統(tǒng)）里面的AMSRE2010年12個月平均數(shù)據(jù)。（遙感系統(tǒng)(RSS)是世界領先的處理和分析微波衛(wèi)星微波傳感器收集的數(shù)據(jù)。他的使命是提供全球科學界可研究質(zhì)量的球物理數(shù)據(jù)。）（1）http://modis.gsfc.nasa.gov/(2)http://www.remss.com/missions/amsre1.數(shù)據(jù)處理首先對于葉綠素的數(shù)據(jù)，
5、本文根據(jù)平時第一次小作業(yè)的算法，首先將陸地上的點進行NaN處理，然后通過分析數(shù)據(jù)里面的各種參數(shù)，得知，處理數(shù)據(jù)需要對其進行取對數(shù)處理，所以直接對數(shù)據(jù)進行了取以10為底的對數(shù)，以便畫圖分析。其次對于AMSRE的數(shù)據(jù)處理，前期研究了一下data里面的support文件，了解到了如何將數(shù)據(jù)有效地進行了讀取，然后選取了其中的三個變量（sst、vapor、wspdlf）用Matlab中的m_map工具包進行作圖，過程中將數(shù)據(jù)進行了平移處理，將0度經(jīng)度放到了圖片的中間。然后為了便于看到各項的變化趨勢，又對其用Matlab作了gif
6、圖像的合成。同時本文還選取了南、北緯各一點【（15°N，45°W）（15°S，45°W）】進行特征性分析，通過插值方法彌補月份之間的數(shù)據(jù)，然后做出來二維的圖像進行比對。南北緯在圖例以s，n區(qū)分。選點的時候注意到葉綠素的數(shù)據(jù)和sst等的數(shù)據(jù)分辨率不一，同一點的位置坐標也就作了相應的處理。1.數(shù)據(jù)的分析討論首先對葉綠素的時間分布進行一個簡要的分析，通過葉綠素變化動態(tài)圖像，可以很明顯的看出來，冬季全球的葉綠素濃度普遍較高，葉綠素濃度從1月高，2月降低了一些，3月又升高，4-9月基本處于下降階段，9-12月又是上升的趨勢。而且
7、中低緯度的葉綠素濃度達到了全年的最小值，南北緯高緯度地區(qū)的葉綠素濃度相對較大。12月份的葉綠素濃度達到了全年的最大值。而且大洋中心的低葉綠素濃度區(qū)域也在6月份達到了全年的最大值，12月份達到了最小值。然后對其空間分布進行分析，通過葉綠素變化動態(tài)圖像，可以很明顯地看出來，葉綠素的空間分布大體上以赤道為界，南北緯基本呈對稱分布。而且變化趨勢大抵相同。從圖片中依稀可見的是大洋的中部葉綠素濃度較陸地邊緣低許多，太平洋的亞熱帶地區(qū)尤其明顯。而且葉綠素濃度最大值出現(xiàn)在大陸附近，這可能與近岸有來自陸地的徑流有段關。特別是大陸的內(nèi)陸湖
8、以及陸間海的葉綠素濃度相當高。赤道附近的葉綠素濃度有一條特別明顯的較高濃度帶。出現(xiàn)這些現(xiàn)象的原因是多方面的，影響葉綠素的濃度的因素有諸如海表溫度，風速，海流等等，本文僅根據(jù)衛(wèi)星的數(shù)據(jù)分析一下sst以及風速大小的影響。接下來本文就分析一下其相關關系。通過找出的那兩個點畫出的圖片可以看出，全球海表面溫度與蒸發(fā)量是比較嚴格的正相關關系，
