利用卫星数据简单分析影响叶绿素浓度的因素-卫星海洋学.doc

利用卫星数据简单分析影响叶绿素浓度的因素李兆钦，廖显春(青岛，中国海洋大学2013)摘要：本文将以2010年12个月的叶绿素浓度的AQUA/MODIS卫星数据以及Remote Sensing Systems（AMSRE）网站的数据为基础，对全球叶绿素浓度的时空分布与其他三者的大致相关关系进行简单的分析，得出一些影响叶绿素浓度的不同因素的结论。关键词：卫星遥感 叶绿素浓度 AQUA/MODIS AMSRE1. 引言海洋叶绿素浓度的测定与海洋生态系统的初级生产力有密切的关系，而且与海洋环流有着很大的联系，同时对于海洋污染（赤潮等）的监测也有很大的帮助。但是以往对于叶绿素浓度的测定的方法需要进行实地采集水样，不仅成本高、速度慢、采样点稀疏，而且资料时间空间同步性都比较差，所以这一项的工作做的一直不是很好，但是随着近几年来水色遥感卫星的发展，现在基本上可以实现大范围水域准时时地进行叶绿素浓度的探测，而且这种方法具有速度快、成本低、资料完整性同步性比较好，因此卫星遥感技术的应用为人们提供了丰富的数据以供研究。最近几年有关于叶绿素浓度的研究日益增多，而且多趋于研究部分海域，本文将通过对全球海洋叶绿素浓度的研究，获得影响叶绿素浓度的相关性因素，并简要给出其关系。2. 数据来源本文所用的(1)叶绿素数据为aquamodis的L3（L2L4：是对LlB数据进行各种应用处理之后所生成的特定应用数据产品。）数据产品，数据的空间分辨率为9km,选择的时间段是2010年12个月平均的数据。MODIS是当前世界上新一代“图谱合一”的光学遥感仪器，有36个离散光谱波段，光谱范围宽，从0.4微米（可见光）到14.4微米（热红外）全光谱覆盖。MODIS的多波段数据可以同时提供反映陆地表面状况、云边界、云特性、海洋水色、浮游植物、生物地理、化学、大气中水汽、气溶胶、地表温度、云顶温度、大气温度、臭氧和云顶高度等特征的信息。可用于对地表、生物圈、固态地球、大气和海洋进行长期全球观测。(2)sst、vapor、wspdlf数据为Remote Sensing Systems（遥感系统）里面的AMSRE2010年12个月平均数据。（遥感系统(RSS)是世界领先的处理和分析微波卫星微波传感器收集的数据。他的使命是提供全球科学界可研究质量的球物理数据。）（1）/(2) /missions/amsre3. 数据处理首先对于叶绿素的数据，本文根据平时第一次小作业的算法，首先将陆地上的点进行NaN处理，然后通过分析数据里面的各种参数，得知，处理数据需要对其进行取对数处理，所以直接对数据进行了取以10为底的对数，以便画图分析。其次对于AMSRE的数据处理，前期研究了一下data里面的support文件，了解到了如何将数据有效地进行了读取，然后选取了其中的三个变量（sst、vapor、wspdlf）用Matlab中的m_map工具包进行作图，过程中将数据进行了平移处理，将0度经度放到了图片的中间。然后为了便于看到各项的变化趋势，又对其用Matlab作了gif图像的合成。同时本文还选取了南、北纬各一点【（15N，45W）（15S，45W）】进行特征性分析，通过插值方法弥补月份之间的数据，然后做出来二维的图像进行比对。南北纬在图例以s，n区分。选点的时候注意到叶绿素的数据和sst等的数据分辨率不一，同一点的位置坐标也就作了相应的处理。4. 数据的分析讨论首先对叶绿素的时间分布进行一个简要的分析，通过叶绿素变化动态图像，可以很明显的看出来，冬季全球的叶绿素浓度普遍较高，叶绿素浓度从1月高，2月降低了一些，3月又升高，4-9月基本处于下降阶段，9-12月又是上升的趋势。而且中低纬度的叶绿素浓度达到了全年的最小值，南北纬高纬度地区的叶绿素浓度相对较大。12月份的叶绿素浓度达到了全年的最大值。而且大洋中心的低叶绿素浓度区域也在6月份达到了全年的最大值，12月份达到了最小值。然后对其空间分布进行分析，通过叶绿素变化动态图像，可以很明显地看出来，叶绿素的空间分布大体上以赤道为界，南北纬基本呈对称分布。而且变化趋势大抵相同。从图片中依稀可见的是大洋的中部叶绿素浓度较陆地边缘低许多，太平洋的亚热带地区尤其明显。而且叶绿素浓度最大值出现在大陆附近，这可能与近岸有来自陆地的径流有段关。特别是大陆的内陆湖以及陆间海的叶绿素浓度相当高。赤道附近的叶绿素浓度有一条特别明显的较高浓度带。出现这些现象的原因是多方面的，影响叶绿素的浓度的因素有诸如海表温度，风速，海流等等，本文仅根据卫星的数据分析一下sst以及风速大小的影响。接下来本文就分析一下其相关关系。通过找出的那两个点画出的图片可以看出，全球海表面温度与蒸发量是比较严格的正相关关系，可以猜测，温度以及蒸发对于叶绿素浓度的影响应该是一致的。海面温度的变化基本与叶绿素浓度的变化呈负相关关系。再结合上对海表面风速的分析，海面风速的变化与叶绿素浓度的变化趋势基本一致。总体来说选取的两个点还是比较有代表性的。通过上面的分析知道了冬季的叶绿素浓度是最高的，由上面风速曲线图看以看出这个时候的风速是全年的最大值时期，所取得两点冬季温度相差不大，南纬的稍微大一些，但是都处于降温的过程，上层水温的降低会导致上层水体的增密效应，从而引起水体的不稳定，并且在强烈的冬季风对水体的搅拌下，加大了混合层的深度，因此可以使富营养盐的下层海水上涌到上层，本文还推断冬季海水的温度应该比较适合叶绿素的生长，这样就产生了冬季叶绿素浓度普遍高于年平均的情况。夏季的情况与冬季有所不同，北半球夏季中低纬度地区的海水温度基本达到了全年的最大值，海表面温度的升高时海水的密度降低，从而形成比较稳定的海水层，而且中低纬度的风速不足以使海水产生很大的海水的垂直混合，因此产生了中低纬度的叶绿素浓度较低的情况。但是高纬度地区的叶绿素浓度仍然处在一个较高的水平，这可能与海洋环流有关系，热带的海水通过海洋环流进入到高纬度地区，同时将富营养的水层带过去，然后与高纬度的水进行混合，从而出现了表层叶绿素浓度的增高。对于赤道上一直存在的叶绿素浓度带，本文觉得应该与东北信风以及东南信风有很大的关系。信风的形成与地球三圈环流有关，太阳长期照射下，赤道受热最多，赤道近地面空气受热上升，在近地面形成赤道低气压带，在高空形成相对高气压，高空高气压向南北两方高空低气压方向移动，由于受到地转偏向力的影响，在南北纬30度附近偏转成与等压线线平行，大气在此处堆积，被迫下沉，在近地面形成副热带高气压带。此时，赤道低气压带与副热带高气压带之间产生气压差，气流从“副热带高气压带”流向“赤低”。在地转偏向力影响下，北半球副热带高压中的空气向南运行时，空气运行偏向于气压梯度力的右方，形成东北风，即东北信风。南半球反之，形成东南信风。在两侧信风的作用下，赤道附近就会出现西向的海流，而且由两侧而来的海水会太高赤道附近的海平面，这样就更有利于赤道附近的水进行垂向的混合，从而产生赤道区域始终都有较高的叶绿素浓度的现象。5. 结论通过上面的分析，可以得出以下初步结论，全球海洋的叶绿素浓度的分布基本上以赤道为中心呈对称分布，而且大陆边缘的叶绿素浓度显著高于外海，这与近岸水深较浅，而且有地表径流的汇入从而达到充分混合有关，赤道上存在一个可能由于信风形成的较高叶绿素浓度带。在影响叶绿素浓度的因素中，温度与叶绿素浓度呈负相关，风速与叶绿素浓度呈正相关。叶绿素浓度有着明显的季节性变化，这些变化与温度，风速以及海洋环流有着很大的关系，冬季全球海洋叶绿素浓度普遍较高可能是在大风的作用下，加上水层的不稳定性，从而引起垂向混合引起。春季到夏季中低纬度区域处于升温过程，然后风速的降低使得海表的叶绿素浓度不是那么高了。夏季的叶绿素浓度呈现中低纬度低，高纬度地区浓度较高的现象，这与海流的关系十分密切。秋季是冬季风开始形成的前期，叶绿素的浓度也在这个时期呈现出增加的趋势。参考文献：【1】 南海叶绿素浓度季节变化及空间分布特征研究 赵辉等 -海洋学报 2005年7月【2】 基于MERSI和MODIS的太湖水体叶绿素a含量反演 韩秀珍等 -