Les observations par satellite offrent une excellente approche pour étudier les caractéristiques des principaux paramètres marins, y compris la chlorophylle et la température de surface de la mer, la hauteur de la surface de la mer et les facteurs dérivés de ces paramètres, comme les fronts. Notre étude montre comment utiliser les observations satellitaires pour décrire les principaux paramètres et leurs relations. La science des données satellitaires de 2002 à 2017 a été utilisée pour décrire les caractéristiques de surface de la mer de Chine méridionale.
L’observation par satellite de la chlorophylle est un facteur qui est utilisé pour la protection des océans. Des facteurs liés à la variabilité de chlorophylle ont été étudiés à l’aide de séries de temps. La méthode peut être appliquée à d’autres océans mondiaux et sera utile pour comprendre la dynamique marine et l’écosystème.
Nous montrons une procédure étape par étape pour l’acquisition de données satellitaires de différents paramètres décrivant les variabilités spatiales et temporelles et déterminant les interrelations entre différents facteurs. Des variabilités spatiales et temporelles des paramètres sont obtenues. Ils sont fonction orthogonale empirique et l’interrelation entre différents facteurs sont acquises par zéro coefficient de corrélation.
Pour l’acquisition de données sur la température de surface de la mer et la chlorophylle de surface de la mer, téléchargez un ensemble de données d’observations satellitaires de MODIS Aqua, pour lesquelles la résolution spatiale des deux ensembles de données est d’environ 4,5 kilomètres à intervalles quotidiens. Stockez les fichiers satellites téléchargés dans le dossier de données et structurez l’annuaire des dossiers tels qu’ils sont affichés. Ajoutez le chemin de la boîte à outils pour le fichier NetCDF dans MATLAB et sélectionnez ajouter avec des sous-fichiers pour enfermer les chemins du dossier scripts.
Le chemin pour tous les répertoires requis des données et des fonctions apparaîtra dans le chemin de recherche MATLAB. Chargez ensuite les données de température de surface de la mer dans le logiciel d’analyse. Pour l’acquisition d’un ensemble de données sur les anomalies du niveau de la mer, téléchargez quotidiennement des données sur les anomalies du niveau de la mer avec une résolution spatiale de 25 kilomètres à partir du même délai et entrez la commande pour charger les données d’anomalie du niveau de la mer d’un jour.
Pour obtenir les données sur la vitesse du vent, téléchargez les données sur le vent à partir de la même période à partir d’un produit de ré-analyse provisoire ERA et entrez la commande pour lire les données sur le vent d’un mois. Les variables u, v et temps obtenues représentent respectivement les variables zonales et méridiennes de toutes les vitesses et du temps correspondant. Pour accéder à l’ensemble de données topographie, téléchargez les données de topographie haute résolution du site Web des Centres nationaux d’information environnementale et entrez la commande pour charger les données de topographie dans le logiciel d’analyse.
Les variables XX, YY et ZZ indiquent respectivement la latitude, la longitude et la profondeur correspondante. En raison de la grande couverture nuageuse de la température de surface de la mer et des données sur la chlorophylle de surface de la mer, utilisez la commande pour remplacer les données originales par les données moyennes sur trois jours. Étant donné que la résolution spatiale n’est pas uniforme pour différents ensembles de données, entrez la commande d’interpoler les données sur la température de surface de la mer et la chlorophylle de surface de la mer dans un réseau spatial identique au réseau spatial d’anomalies du vent et du niveau de la mer.
Entrez la commande comme indiqué pour calculer le stress du vent et la courbure de stress du vent. Pour calculer la température mensuelle de la surface de la mer, le vent et les séries de temps d’anomalie du niveau de la mer comme moyennes de 30 jours dans chaque pixel, entrez la commande comme indiqué. Pour le lissage spatial, entrez la commande pour exécuter le script pour lisser les données de température moyenne de surface de la mer sur trois jours dans chaque pixel.
Pour déterminer le gradient de température de la surface de la mer, entrez la commande d’exécuter le script pour calculer le zonal et méridien tous les gradients de température de surface de la mer comme différence de température de surface de la mer entre les deux pixels les plus proches divisés par la distance correspondante. Pour identifier un front en testant la valeur du gradient de température de surface de la mer, étiquetez le pixel comme un pixel frontal potentiel si la valeur était supérieure à un seuil désigné. Pour calculer la probabilité frontale mensuelle d’observer un front ont lieu pour une période de temps spécifique, entrez la commande.
Pour charger les données mensuelles aux fins d’analyse, entrez les commandes et appliquez une fonction orthogonale empirique pour décrire les variabilités spatiales et temporelles des différents paramètres. Le programme calculera l’ampleur, les eigenvalues et l’amplitude des fonctions orthogonales empiriques pour l’ensemble de données. Pour déterminer la corrélation à l’échelle saisonnière, entrez la commande pour calculer les corrélations entre deux facteurs à l’aide de leur série de temps à chaque pixel.
Entrez ensuite la commande pour calculer les corrélations entre les anomalies mensuelles de la chlorophylle de surface de la mer et d’autres facteurs. Pour afficher les informations satellitaires, entrez la commande pour exécuter le script afin de générer une vitrine d’informations satellitaires, y compris la chlorophylle de surface de la mer, la température et le vent, ainsi que l’anomalie du niveau de la mer et la distribution frontale. Entrez la commande pour afficher le résultat empirique de la fonction orthogonale.
Entrez ensuite la commande comme indiqué pour calculer la relation entre la chlorophylle et d’autres facteurs dans les champs saisonniers et anormaux. La topographie a un impact important sur la distribution spatiale de la chlorophylle de surface de la mer avec de la chlorophylle de surface de haute mer principalement répartie le long de la côte de la mer de Chine méridionale où la topographie est peu profonde. Le vent est également influencé par l’orographie avec le côté bail des montagnes caractérisées par un vent faible et une courbure de stress éolien importante identifiée au sud-ouest de la mer de Chine méridionale.
Les seuils appliqués ici capturent efficacement l’emplacement de l’avant et assurent la représentation des limites des masses d’eau entières. Dans cette analyse, la fonction orthogonale empirique a capturé une grande variance dans la section nord de la mer de Chine méridionale. La moyenne mensuelle correspondante de la série de temps a montré que la chlorophylle de surface de la mer était élevée pendant l’hiver et déprimée pendant l’été.
La région à côté de la côte sud-ouest a été caractérisée par une faible magnitude, et la variabilité correspondante a été principalement capturée par la fonction orthogonale empirique deux. Les valeurs de chlorophylle de surface de la mer étaient élevées en été et faibles en hiver, ce qui était principalement hors phase par rapport à la région nord. En effet, les séries de temps mensuelles pour les fonctions orthogonales empiriques ont démontré la variabilité saisonnière claire avec la fonction orthogonale empirique deux fonctions orthogonales empiriques principales un par approximativement quatre mois.
Les corrélations entre la chlorophylle et d’autres facteurs représentent les interrelations des facteurs. Par exemple, dans cette analyse, la température de surface de la mer est négativement corrélée avec la chlorophylle tandis que le stress du vent est positivement corrélé avec la chlorophylle. Ainsi, une chlorophylle élevée a été associée à une basse température et à un vent fort pour ces données.
L’identification de la variabilité des paramètres océaniques et l’examen de leur relation avec la chlorophylle sont essentiels et importants pour la dynamique océanique et l’écosystème marin. Les activités frontales sont particulièrement importantes parce que la chlorophylle élevée est habituellement associée à l’avant. Des modifications peuvent avoir lieu pour modifier le seuil de détection avant et la meilleure approche pour valider le front est de les comparer avec les observations de l’institut.
En résumé, l’utilisation d’observations satellitaires peut décrire avec précision la distribution spatiale et la variabilité temporelle des caractéristiques de la surface de l’océan. Avec la résolution croissante de fonctionnalités plus détaillées peuvent être identifiés et étudiés à l’avenir.
