衛星観測は、海面クロロフィルや温度、海面高さ、およびこれらのパラメータから導き出される要因(前線など)を含む主要な海洋パラメータの特徴を調査するための素晴らしいアプローチを提供します。我々の研究は、衛星観測を使用して主要なパラメータとその関係を記述する方法を示しています。2002年から2017年までの衛星データサイエンスは、南シナ海の表面特徴を記述するために使用されました。
クロロフィルの衛星観測は、海洋保護に使用される要因です。クロロフィル変動に関連する因子を時系列で調べた。この方法は他の世界の海洋にも適用でき、海洋ダイナミクスや生態系を理解するのに役立ちます。
我々は、空間的および時間的変動を記述する異なるパラメータの衛星データを取得し、異なる要因間の相互関係を決定するためのステップバイステップの手順を示す。パラメータの空間的および時間的変動が得られます。それらは経験的直交関数であり、異なる因子間の相互関係はゼロ相関係数によって獲得される。
海面温度および海面クロロフィルデータ取得の場合、両方のデータセットの空間分解能が毎日の間隔で約4.5キロメートルであるMODIS Aquaから衛星観測のデータセットをダウンロードします。ダウンロードしたサテライト ファイルをデータ フォルダに保存し、次に示すようにフォルダのディレクトリを構成します。MATLAB で NetCDF ファイルのツールボックスのパスを追加し、サブフォルダーで追加を選択して、スクリプト フォルダーのパスを囲みます。
データと関数の必要なすべてのディレクトリのパスが MATLAB 検索パスに表示されます。次に、海面温度データを解析ソフトウェアにロードします。海面異常データセットの取得では、同じ時間枠から 25 キロメートルの空間解像度を持つ毎日の海面異常データをダウンロードし、1 日の海面異常データを読み込むコマンドを入力します。
風速データを取得するには、ERA中間再解析製品から同じ期間の風データをダウンロードし、コマンドを入力して 1 か月間の風データを読み取ります。取得された u、v、および時間変数は、すべての速度と対応する時間をそれぞれ表します。地形データセットにアクセスするには、国立環境情報センターの Web サイトから高解像度の地形データをダウンロードし、解析ソフトウェアに地形データを読み込むコマンドを入力します。
XX、YY、ZZ 変数は、それぞれ緯度、経度、および対応する深さを示します。海面温度と海面クロロフィル データの雲のカバレッジが大きいため、このコマンドを使用して元のデータを 3 日間の平均データに置き換えます。空間解像度は異なるデータセットで一貫していないため、海面温度と海面クロロフィル データを、風および海面異常空間グリッドと同じ空間グリッドに補間するコマンドを入力します。
示されたコマンドを入力して、風応力と風応力カールを計算します。月次海面温度、風、海面異常時系列を各ピクセルの 30 日平均として計算するには、指示に従ってコマンドを入力します。空間スムージングの場合は、スクリプトを実行して、各ピクセルの 3 日間の平均海面温度データをスムージングするコマンドを入力します。
海面温度勾配を決定するには、スクリプトを実行して、最も近い 2 ピクセル間の海面温度の差を対応する距離で割った海面温度勾配の全海面温度勾配を計算するコマンドを入力します。海面温度勾配の値をテストして前面を識別するには、ピクセルに対して、指定されたしきい値よりも大きい場合は、ピクセルに潜在的な正面ピクセルとしてラベルを付けます。特定の期間に対して前線を観測する月次正面の確率を計算するには、コマンドを入力します。
分析のために月次データを読み込むには、コマンドを入力し、さまざまなパラメータの空間的および時間的な変動性を記述する経験的直交関数を適用します。プログラムは、データセットの経験的直交関数の大きさ、固有値、振幅を計算します。季節スケールでの相関を決定するには、各ピクセルで時系列を使用して 2 つの因子間の相関を計算するコマンドを入力します。
次に、海面クロロフィルの月次異常と他の因子との間の相関関係を計算するコマンドを入力します。衛星情報を表示するには、スクリプトを実行して、海面クロロフィル、温度と風、海面異常および正面分布などの衛星情報のショーケースを生成するコマンドを入力します。経験的直交関数の結果を表示するコマンドを入力します。
次に、示されたコマンドを入力して、季節および異常なフィールドでクロロフィルと他の因子との関係を計算します。地形は、主に地形が浅い南シナ海の海岸に沿って分布する高海面クロロフィルを有する海面クロロフィルの空間分布に顕著な影響を与える。風はまた、弱い風と南シナ海の南西に識別された顕著な風応力カールによって特徴付けられる山々のリース側とオグラフィーの影響を受けます。
ここで適用される閾値は、正面の位置を効果的に捉え、水塊全体の境界を確実に描写します。この分析では、経験的直交関数1は南シナ海の北部の大きな分散を捉えた。時系列の対応する月平均は、海面クロロフィルが冬の間に上昇し、夏の間に落ち込んでいたことを示しました。
南西海岸に隣接する地域は、弱い大きさを特徴とし、それに対応する変動性は、主に経験的直交関数2によって捉えられました。海面クロロフィル値は夏には高く、冬は低く、主に北部地域と比較して位相がずれていた。実際、経験的直交関数の月次時系列は、経験的直交関数2つの主要な経験的直交関数を約4ヶ月ずつ明確な季節変動を示した。
クロロフィルと他の因子との間の相関は、因子の相互関係を表す。例えば、この分析では、海面温度はクロロフィルと負の相関を持ち、風応力はクロロフィルと正の相関を持ちます。したがって、高クロロフィルは、これらのデータのための低温と強風に関連付けられていた。
海洋パラメータの変動を特定し、クロロフィルとの関係を調査することが海洋力学と海洋生態系にとって重要かつ重要である。高クロロフィルは通常、前部に関連付けられているので、前頭活動は特に重要です。フロント検出の閾値を変更するための変更が行われる可能性があり、前線を検証するための最良のアプローチは、それらを研究所の観測値と比較することです。
要約すると、衛星観測を使用すると、海洋表面フィーチャの空間分布と時間的変動を正確に記述できます。より詳細な機能の解像度が高くなると、将来的に特定および調査することができます。