利用卫星信息研究海面叶绿素与南海主要特征的关系

卫星观测为研究主要海洋参数的特点提供了一个很好的方法，包括海面叶绿素和温度、海面高度以及这些参数产生的因素，如正面。我们的研究展示了如何使用卫星观测来描述主要参数及其关系。2002至2017年的卫星数据科学用于描述南中国海的表面特征。

叶绿素卫星观测是用于海洋保护的因素。使用时间序列对与叶绿素变异性相关的因素进行了调查。该方法可应用于其他全球海洋，有助于了解海洋动态和生态系统。

我们显示了一个分步程序，用于获取不同参数的卫星数据，描述空间和时间的变化，并确定不同因素之间的相互关系。获得参数的空间和时间变异性。它们是经验正交函数，通过零相关系数获得不同因素之间的相互关系。

有关海面温度和海面叶绿素数据采集，请从MOD地水下载卫星观测数据集，两个数据集的空间分辨率每天约为4.5公里。将下载的卫星文件存储在数据文件夹中，并构造文件夹目录，如图所示。在 MATLAB 中添加 NetCDF 文件的工具箱路径，并选择使用子文件夹添加"添加"以包含脚本文件夹的路径。

数据和函数的所有必需目录的路径将显示在 MATLAB 搜索路径中。然后将海面温度数据加载到分析软件中。对于海平面异常数据集采集，请从同一时间帧下载具有 25 公里空间分辨率的每日海平面异常数据，然后输入加载单日海平面异常数据的命令。

要获取风速数据，请从 ERA 中期重新分析产品中下载同一时间段的风数据，然后输入命令来读取一个月的风数据。获得的 u、v 和时间变量分别表示区域和子午线的所有速度和相应的时间。要访问地形数据集，请从国家环境信息中心网站下载高分辨率地形数据，然后输入将地形数据加载到分析软件的命令。

XX、YY 和 ZZ 变量分别指示纬度、经度和相应深度。由于海面温度和海面叶绿素数据云覆盖量较大，因此使用该命令将原始数据替换为三天平均数据。由于不同数据集的空间分辨率不一致，因此输入命令，将海面温度和海面叶绿素数据插值到与风和海平面异常空间网格相同的空间网格中。

输入指示的命令以计算风应力和风应力卷曲。要计算每月海面温度、风和海平面异常时间序列，每个像素的平均值为 30 天，请按指示输入命令。对于空间平滑，请输入命令以运行脚本以平滑每个像素中的三天平均海面温度数据。

要确定海面温度梯度，请输入运行脚本的命令，以计算区域和子午线所有海面温度梯度，因为海面温差最近的两个像素除以相应的距离。要通过测试海面温度梯度的值来识别正面，如果该值大于指定阈值，请将像素标记为潜在的正面像素。要计算特定时间跨度中观测正面的每月正面概率，请输入命令。

要加载月度数据进行分析，请输入命令并应用经验正交函数来描述不同参数的空间和时间变异性。该程序将计算数据集的实证正交函数的大小、特征值和振幅。要确定季节性尺度上的相关性，请输入 命令，使用每个像素的时间序列计算两个因素之间的相关性。

然后输入命令，计算海面叶绿素月度异常与其他因素之间的相关性。要显示卫星信息，请输入运行脚本的命令，以生成卫星信息的展示，包括海面叶绿素、温度和风、海平面异常和正面分布。输入命令以显示经验正交函数结果。

然后按指示输入命令，计算叶绿素与季节性和异常场的其他因素之间的关系。地形对海面叶绿素的空间分布影响突出，高海面叶绿素主要分布在地表浅浅的南海沿岸。风也受到地形的影响，山地的租赁侧以弱风和南海西南部的显著风应力卷曲为特征。

此处应用的阈值有效地捕获了前部的位置，并确保了整个水质量的边界。在该分析中，实证正交函数一记录了南海北部部分的较大方差。时间序列的相应月平均值显示，冬季海面叶绿素升高，夏季抑郁。

西南海岸附近地区具有弱震级特征，相应的变异性主要通过经验正交函数二来捕获。海面叶绿素值在夏季高，冬季低，与北部地区相比，主要处于阶段性。事实上，经验正交函数的月度时间序列显示明显的季节性变异性，经验正交函数两个领先的经验正交函数一个大约四个月。

叶绿素与其他因素的相关性代表这些因素的相互关系。例如，在此分析中，海面温度与叶绿素呈负相关，而风应力与叶绿素呈正相关。因此，高叶绿素与低温和强风有关的数据。

确定海洋参数的变异性并研究其与叶绿素的关系，对海洋动力学和海洋生态系统至关重要。正面活动特别重要，因为高叶绿素通常与正面相关。修改可能会改变前检测的阈值，验证前部的最佳方法是将它们与研究所观测进行比较。

总之，利用卫星观测可以准确描述海洋表面特征的空间分布和时态变化。随着分辨率的不断提高，可以在未来识别和调查更详细的功能。