위성 관측은 바다 표면 엽록소와 온도, 해수면 높이, 그리고 전선과 같은 이러한 매개 변수에서 파생된 요인을 포함한 주요 해양 매개 변수의 특징을 조사하는 훌륭한 방법을 제공합니다. 우리의 연구는 주요 매개 변수와 그들의 관계를 설명하기 위해 위성 관측을 사용하는 방법을 보여줍니다. 2002년부터 2017년까지 의 위성 데이터 과학은 남중국해의 표면 특징을 설명하는 데 사용되었습니다.
엽록소의 위성 관측은 해양 보호에 사용되는 요소입니다. 엽록소 가변성과 관련된 요인은 타임시리즈를 사용하여 조사되었다. 이 방법은 다른 글로벌 해양에 적용될 수 있으며 해양 역학 및 생태계를 이해하는 데 도움이 될 것입니다.
우리는 공간 및 측두적인 변동성을 설명하고 서로 다른 요인 간의 상호 관계를 결정하는 다양한 매개 변수의 위성 데이터를 획득하기위한 단계별 절차를 보여줍니다. 매개 변수의 공간 및 측두적인 분산성을 얻습니다. 그들은 경험적 직교 기능이며 서로 다른 요인 간의 상호 관계는 제로 상관 계수에 의해 획득됩니다.
바다 표면 온도 및 해면 엽록소 데이터 수집의 경우 MODIS Aqua에서 위성 관측 데이터를 다운로드하여 두 데이터 세트의 공간 해상도는 매일 간격으로 약 4.5km입니다. 다운로드한 위성 파일을 데이터 폴더에 저장하고 표시된 대로 폴더의 디렉터리구조를 구성합니다. MATLAB에서 NetCDF 파일에 대한 도구 상자의 경로를 추가하고 하위 폴더로 추가를 선택하여 스크립트 폴더의 경로를 둘러싸습니다.
데이터 및 함수의 필요한 모든 디렉터리경로가 MATLAB 검색 경로에 나타납니다. 그런 다음 바다 표면 온도 데이터를 분석 소프트웨어에 로드합니다. 해수면 변칙 데이터 집합 수집의 경우, 동일한 기간에서 25km 공간 해상도로 일일 해수면 변칙 데이터를 다운로드하고 명령을 입력하여 하루 해수면 변칙 데이터를 로드합니다.
풍속 데이터를 얻으려면 ERA 중간 재분석 제품에서 같은 기간의 풍속 데이터를 다운로드하여 명령을 입력하여 1개월 풍력 데이터를 읽습니다. 획득된 u, v 및 시간 변수는 각각 구역 및 자오선 의 모든 속도와 해당 시간을 나타낸다. 지형 데이터 집합에 액세스하려면 국립 환경 정보 센터 웹 사이트에서 고해상도 지형 데이터를 다운로드하고 분석을 소프트웨어에 지형 데이터를 로드하는 명령을 입력합니다.
XX, YY 및 ZZ 변수는 각각 위도, 경도 및 해당 깊이를 나타냅니다. 해면 온도 및 해면 엽록소 데이터의 큰 구름 커버리지로 인해 명령을 사용하여 원래 데이터를 3일 평균 데이터로 대체합니다. 공간 해상도가 서로 다른 데이터 집합에 대해 일치하지 않기 때문에, 바다 표면 온도및 해면 엽록소 데이터를 바람과 해수면 이상 공간 그리드와 동일한 공간 그리드로 보간하는 명령을 입력합니다.
표시된 대로 명령을 입력하여 바람 응력과 바람 응력 컬을 계산합니다. 월별 해수면 온도, 바람 및 해수면 변칙 타임 시리즈를 각 픽셀의 30일 평균으로 계산하려면 표시된 대로 명령을 입력합니다. 공간 스무딩을 위해 명령을 입력하여 각 픽셀의 3일 평균 해표면 온도 데이터를 원활하게 하기 위해 스크립트를 실행합니다.
바다 표면 온도 그라데이션을 결정하기 위해, 명령을 입력하여 종단을 실행하여 해당 거리로 나눈 가장 가까운 두 픽셀 사이의 바다 표면 온도 차이로 모든 해수면 온도 그라데이션을 계산한다. 바다 표면 온도 그라데이션의 값을 테스트하여 전면을 식별하려면 값이 지정된 임계값보다 큰 경우 픽셀을 잠재적 인 전두엽 픽셀로 레이블을 지정합니다. 특정 시간 범위에 대해 전면을 관찰할 월별 정면 확률을 계산하려면 명령을 입력합니다.
분석을 위해 월별 데이터를 로드하려면 명령을 입력하고 경험적 직교 함수를 적용하여 서로 다른 매개 변수의 공간 및 측두적인 분산성을 설명합니다. 이 프로그램은 데이터 집합에 대한 경험적 직교 함수의 크기, eigenvalue 및 진폭을 계산합니다. 계절 척도에서 상관 관계를 확인하려면 명령을 입력하여 각 픽셀에서 시계열을 사용하여 두 요소 간의 상관 관계를 계산합니다.
그런 다음 명령을 입력하여 바다 표면 엽록소및 기타 요인의 월별 이상 사이의 상관 관계를 계산합니다. 위성 정보를 표시하려면 명령을 입력하여 스크립트를 실행하여 해면 엽록소, 온도 및 바람, 해수면 이상 및 정면 분포를 포함한 위성 정보의 쇼케이스를 생성합니다. 명령을 입력하여 경험성 직교 함수 결과를 표시합니다.
그런 다음 지시된 대로 명령을 입력하여 계절및 비정상적인 필드에서 엽록소와 기타 요인 간의 관계를 계산합니다. 지형은 지형이 얕은 남중국해 해안을 따라 주로 분포된 공해 표면 엽록소와 함께 해수면 엽록소의 공간 분포에 큰 영향을 미칩니다. 바람은 또한 약한 바람과 남중국해의 남서쪽에 확인 된 눈에 띄는 바람 스트레스 컬을 특징으로 산의 임대 측면과 오로그래피에 의해 영향을받습니다.
여기에 적용된 임계값은 전면의 위치를 효과적으로 캡처하고 전체 물 질량의 경계를 묘사합니다. 이 분석에서 경험적 직교 기능은 남중국해 북부에서 큰 차이를 포착했습니다. 해당 월간 평균 시간대는 겨울철에 해표면 엽록소가 상승하여 여름동안 우울해진 것으로 나타났다.
남서해안 옆 지역은 진도가 약하고, 그에 상응하는 가변성은 주로 경험적 직교 기능 2에 의해 포착되었다. 해면 엽록소 값은 여름에 높았고 겨울에는 낮았으며, 북부 지역에 비해 주로 위상이 낮았다. 실제로, 경험적 직교 기능에 대한 월간 시계시리즈는 경험성 직교 기능2 주요 경험적 직교 기능을 가진 명확한 계절 적 가변성을 보여 주며 약 4 개월씩.
엽록소와 다른 요인 사이의 상관 관계는 요인의 상호 관계를 나타냅니다. 예를 들어, 이러한 분석에서, 바다 표면 온도는 엽록소와 부정적으로 상관되며 바람 응력은 엽록소와 양호하게 상관된다. 따라서, 높은 엽록소는 이러한 데이터에 대한 저온 및 강한 바람과 연관되었다.
해양 매개 변수의 가변성을 식별하고 엽록소와의 관계를 조사하는 것은 해양 역학 및 해양 생태계에 매우 중요하고 중요합니다. 높은 엽록소는 일반적으로 전면과 연관되기 때문에 전두근 활동은 특히 중요합니다. 전면 검출의 임계값을 변경하기 위해 수정이 이루어질 수 있으며 전면을 검증하는 가장 좋은 방법은 이를 연구소 관측과 비교하는 것입니다.
요약하자면, 위성 관측을 사용하면 해양 표면 피처의 공간 분포와 측두형 가변성을 정확하게 설명할 수 있습니다. 더 자세한 기능의 해상도가 증가함에 따라 향후 식별 및 조사 할 수 있습니다.
