利用卫星信息研究南海海表叶绿素与主要特征之间的关系

卫星观测为研究主要海洋参数特征提供了有效手段，包括海表叶绿素和温度、海表高度，以及由这些参数衍生出的要素，例如锋面。本研究展示了如何利用卫星观测来描述主要参数及其相互关系。采用2002年至2017年的卫星数据科学资料，描述了南海表层特征。

叶绿素的卫星观测是用于海洋保护的一个因素。通过时间序列研究了与叶绿素变异性相关的因素。该方法可应用于其他全球海洋区域，有助于理解海洋动力学和生态系统。

我们展示了一种逐步获取描述空间和时间变异性的不同参数卫星数据，并确定各因素之间相互关系的方法。通过该方法获得参数的空间和时间变异性，利用经验正交函数分析得到各参数的空间时间变化特征，各因素之间的相互关系则通过零相关系数法确定。

对于海表温度和海表叶绿素数据的获取，从 MODIS Aqua 下载卫星观测数据集，这两个数据集的空间分辨率均为约 4.5 千米，时间间隔为每日一次。将下载的卫星文件存储在数据文件夹中，并按照所示方式组织文件夹目录结构。在 MATLAB 中添加 NetCDF 文件工具箱的路径，并选择“包含子文件夹”以包含脚本文件夹的路径。

数据和函数所需的所有目录路径将显示在 MATLAB 搜索路径中。然后将海表温度数据加载到分析软件中。对于海平面异常数据集的获取，从相同时段下载空间分辨率为 25 千米的每日海平面异常数据，并输入命令以加载单日的海平面异常数据。

为了获取风速数据，从 ERA interim 再分析产品中下载相同时段的风场数据，并输入命令以读取一个月的风速数据。所获得的 u、v 和时间变量分别表示纬向和经向的风速分量以及对应的时间。为了获取地形数据集，从国家环境信息中心（National Centers for Environmental Information）网站下载高分辨率地形数据，并输入命令将地形数据加载到分析软件中。

XX、YY 和 ZZ 变量分别表示纬度、经度和相应的深度。由于海表温度和海表叶绿素数据存在较大的云层覆盖，需使用命令将原始数据替换为三日平均数据。由于不同数据集的空间分辨率不一致，需输入命令将海表温度和海表叶绿素数据插值到与风场和海平面异常空间网格相同的网格中。

按照所示输入命令，以计算风应力和风应力旋度。为计算每个像素中每月海表温度、风场和海平面异常的时间序列（以30天平均值表示），请按指示输入命令。对于空间平滑处理，请输入命令以运行脚本，对每个像素中的三天平均海表温度数据进行平滑处理。

为了确定海表温度梯度，输入命令以运行脚本，计算海表温度的纬向和经向梯度，即相邻两个像素之间的海表温度差除以相应的距离。通过检验海表温度梯度的数值来识别锋面：若该数值大于指定阈值，则将该像素标记为潜在锋面像素。为计算在特定时间段内每月观测到锋面出现的前沿概率，请输入相应命令。

为了加载月度数据进行分析，输入命令并对数据应用经验正交函数，以描述不同参数的空间和时间变异性。程序将计算该数据集的经验正交函数的模态、特征值和振幅。为了确定季节尺度上的相关性，输入命令以计算每个像素处两个因子时间序列之间的相关性。

然后输入命令以计算海表叶绿素月度异常与其他因素之间的相关性。为显示卫星信息，输入命令运行脚本，生成包含海表叶绿素、温度与风场、海平面异常及锋面分布的卫星信息展示图。输入命令以显示经验正交函数分析结果。

然后输入指定命令，以计算叶绿素与季节性和异常场中其他因素之间的关系。地形对海表叶绿素的空间分布具有显著影响，高海表叶绿素浓度主要分布在南海沿岸地形较浅的区域。风场也受地形影响，山脉背风侧风力较弱，而在南海西南部可识别出显著的风应力旋度。

此处应用的阈值能有效捕捉锋面位置，并确保完整水团边界的呈现。在本分析中，第一经验正交函数在南海北部区域捕获了较大的方差。相应的时间序列月平均结果显示，海表叶绿素浓度在冬季升高，在夏季降低。

西南沿海附近的区域表现出较弱的强度，其相应的变率主要由第二经验正交函数捕获。海表叶绿素含量在夏季较高，冬季较低，这与北部区域的变化基本相反。事实上，经验正交函数的月时间序列显示出明显的季节性变化，其中第二经验正交函数比第一经验正交函数领先约四个月。

叶绿素与其他因素之间的相关性反映了这些因素之间的相互关系。例如，在本分析中，海表温度与叶绿素呈负相关，而风应力与叶绿素呈正相关。因此，对于这些数据而言，较高的叶绿素浓度与较低的温度和较强的风力相关联。

识别海洋参数的变异性并研究其与叶绿素的关系，对于海洋动力学和海洋生态系统至关重要。锋面活动尤为重要，因为高叶绿素浓度通常与锋面相关。可通过调整锋面检测的阈值来改进识别效果，而验证锋面的最佳方法是将其与机构观测结果进行比较。

综上所述，利用卫星观测能够准确描述海洋表面特征的空间分布及其时间变化。随着分辨率的不断提高，未来将能够识别和研究更加详细的特征。