資源描述：
《利用工業(yè)木質(zhì)素制備高性能球形木質(zhì)素吸附劑的研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、利用衛(wèi)星數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單分析影響葉綠素濃度的因素李兆欽，廖顯春(青島，中國(guó)海洋大學(xué)2013)摘要：本文將以2010年12個(gè)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(chǔ)，對(duì)全球葉綠素濃度的時(shí)空分布與其他三者的大致相關(guān)關(guān)系進(jìn)行簡(jiǎn)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(guān)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(cè)定與海洋生態(tài)系統(tǒng)的初級(jí)生產(chǎn)力有密切的關(guān)系，而且與海洋環(huán)流有著很大的聯(lián)系，同時(shí)對(duì)于
2、海洋污染（赤潮等）的監(jiān)測(cè)也有很大的幫助。但是以往對(duì)于葉綠素濃度的測(cè)定的方法需要進(jìn)行實(shí)地采集水樣，不僅成本高、速度慢、采樣點(diǎn)稀疏，而且資料時(shí)間空間同步性都比較差，所以這一項(xiàng)的工作做的一直不是很好，但是隨著近幾年來(lái)水色遙感衛(wèi)星的發(fā)展，現(xiàn)在基本上可以實(shí)現(xiàn)大范圍水域準(zhǔn)時(shí)時(shí)地進(jìn)行葉綠素濃度的探測(cè)，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(shù)的應(yīng)用為人們提供了豐富的數(shù)據(jù)以供研究。最近幾年有關(guān)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(guò)對(duì)全球海洋葉綠素濃度的研究，獲
3、得影響葉綠素濃度的相關(guān)性因素，并簡(jiǎn)要給出其關(guān)系。1.數(shù)據(jù)來(lái)源本文所用的(1)葉綠素?cái)?shù)據(jù)為aquamodis的L3（L2～L4：是對(duì)LlB數(shù)據(jù)進(jìn)行各種應(yīng)用處理之后所生成的特定應(yīng)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(shí)間段是2010年12個(gè)月平均的數(shù)據(jù)。MODIS是當(dāng)前世界上新一代“圖譜合一”的光學(xué)遙感儀器，有36個(gè)離散光譜波段，光譜范圍寬，從0.4微米（可見(jiàn)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(shí)提供反映陸地表面狀況、云邊界、云特性、海洋水色、浮游植
4、物、生物地理、化學(xué)、大氣中水汽、氣溶膠、地表溫度、云頂溫度、大氣溫度、臭氧和云頂高度等特征的信息?？捎糜趯?duì)地表、生物圈、固態(tài)地球、大氣和海洋進(jìn)行長(zhǎng)期全球觀測(cè)。(2)sst、vapor、wspdlf數(shù)據(jù)為RemoteSensingSystems（遙感系統(tǒng)）里面的AMSRE2010年12個(gè)月平均數(shù)據(jù)。（遙感系統(tǒng)(RSS)是世界領(lǐng)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(xué)界可研究質(zhì)量的球物理數(shù)據(jù)。）（1）http://modis.gsfc.nasa.gov/(2)http://w
5、ww.remss.com/missions/amsre1.數(shù)據(jù)處理首先對(duì)于葉綠素的數(shù)據(jù)，本文根據(jù)平時(shí)第一次小作業(yè)的算法，首先將陸地上的點(diǎn)進(jìn)行NaN處理，然后通過(guò)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(duì)其進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理，所以直接對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了取以10為底的對(duì)數(shù)，以便畫圖分析。其次對(duì)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(jìn)行了讀取，然后選取了其中的三個(gè)變量（sst、vapor、wspdlf）用Matlab中的m_map工具包進(jìn)行作圖，過(guò)程中將
6、數(shù)據(jù)進(jìn)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(xiàng)的變化趨勢(shì)，又對(duì)其用Matlab作了gif圖像的合成。同時(shí)本文還選取了南、北緯各一點(diǎn)【（15°N，45°W）（15°S，45°W）】進(jìn)行特征性分析，通過(guò)插值方法彌補(bǔ)月份之間的數(shù)據(jù)，然后做出來(lái)二維的圖像進(jìn)行比對(duì)。南北緯在圖例以s，n區(qū)分。選點(diǎn)的時(shí)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(diǎn)的位置坐標(biāo)也就作了相應(yīng)的處理。1.數(shù)據(jù)的分析討論首先對(duì)葉綠素的時(shí)間分布進(jìn)行一個(gè)簡(jiǎn)要的分析，通過(guò)葉綠素變化動(dòng)態(tài)圖像，可以很明顯的看出來(lái)，冬
7、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(shì)。而且中低緯度的葉綠素濃度達(dá)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(duì)較大。12月份的葉綠素濃度達(dá)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(dá)到了全年的最大值，12月份達(dá)到了最小值。然后對(duì)其空間分布進(jìn)行分析，通過(guò)葉綠素變化動(dòng)態(tài)圖像，可以很明顯地看出來(lái)，葉綠素的空間分布大體上以赤道為界，南北緯基本呈對(duì)稱分布。而且變化趨勢(shì)大抵相同。從圖片中依稀可見(jiàn)的是大
8、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(lái)自陸地的徑流有段關(guān)。特別是大陸的內(nèi)陸湖以及陸間海的葉綠素濃度相當(dāng)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(fēng)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(fēng)速大小的影響。接下來(lái)本文就分析一下其相關(guān)關(guān)系。通過(guò)找出的那兩個(gè)點(diǎn)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(yán)格的正相關(guān)關(guān)系，
