Uydu gözlemleri, deniz yüzeyi klorofil ve sıcaklık, deniz yüzey yüksekliği ve cepheler gibi bu parametrelerden elde edilen faktörler de dahil olmak üzere önemli deniz parametrelerinin özelliklerini araştırmak için harika bir yaklaşım sunmaktadır. Çalışmamız, önemli parametreleri ve ilişkilerini tanımlamak için uydu gözlemlerinin nasıl kullanılacağını göstermektedir. 2002'den 2017'ye kadar ki uydu veri bilimi, Güney Çin Denizi'nin yüzey özelliklerini tanımlamak için kullanılmıştır.
Klorofilin uydu gözlemi okyanus korumaiçin kullanılan faktördür. Klorofil değişkenliğine bağlı faktörler zaman serileri kullanılarak araştırıldı. Bu yöntem diğer küresel okyanuslara uygulanabilir ve deniz dinamikleri ve ekosistemin anlaşılmasında yararlı olacaktır.
Mekansal ve zamansal değişkenlikleri açıklayan ve farklı faktörler arasındaki ilişkileri belirleyen farklı parametrelerin uydu verilerini elde etmek için adım adım bir prosedür gösteriyoruz. Parametrelerin mekansal ve zamansal çeşitleri elde edilir. Ampirik ortogonal fonksiyondur ve farklı faktörler arasındaki ilişki sıfır korelasyon katsayıları ile kazanılır.
Deniz yüzey sıcaklığı ve deniz yüzeyi klorofil veri alımı için, modis Aqua uydu gözlemleri bir veri seti indirin, hangi her iki veri kümesinin mekansal çözünürlük günlük aralıklarla kabaca 4,5 kilometre. İndirilen uydu dosyalarını veri klasöründe saklayın ve klasördizisini gösterildiği gibi yapılandırın. MATLAB'a NetCDF dosyası için araç kutusunun yolunu ekleyin ve komut dosyaları klasörünün yollarını eklemek için alt klasörlerle ekle'yi seçin.
Verilerin ve işlevlerin gerekli dizinlerinin tümü için yol MATLAB arama yolunda görünür. Daha sonra deniz yüzey sıcaklığı verilerini analiz yazılımına yükleyin. Deniz seviyesi anomali veri seti alımı için, aynı zaman diliminden 25 kilometre uzamsal çözünürlük ile günlük deniz seviyesi anomali verilerini indirin ve tek günlük deniz seviyesi anomali verilerini yüklemek için komutu girin.
Rüzgar hızı verilerini elde etmek için, bir ERA geçici yeniden analiz ürününden aynı zaman dilimindeki rüzgar verilerini indirin ve bir aylık rüzgar verilerini okumak için komutu girin. Elde edilen u, v ve zaman değişkenleri zonal ve meridyen tüm hızları ve ilgili zaman sırasıyla temsil eder. Topografya veri setine erişmek için Ulusal Çevre Bilgi Merkezleri web sitesinden yüksek çözünürlüklü topografya verilerini indirin ve topografya verilerini analiz yazılımına yüklemek için komutu girin.
XX, YY ve ZZ değişkenleri sırasıyla enlem, boylam ve karşılık gelen derinliği gösterir. Deniz yüzey sıcaklığı ve deniz yüzeyi klorofil verilerindeki büyük bulut kapsama alanı nedeniyle, orijinal verileri üç günlük ortalama verilerle değiştirmek için komutu kullanın. Uzamsal çözünürlük farklı veri kümeleri için tutarlı olmadığından, deniz yüzey sıcaklığı ve deniz yüzeyi klorofil verilerini rüzgar ve deniz seviyesi anomalisi uzaysal ızgaraile aynı olan uzaysal bir ızgaraya enterpolasyon yapmak için komutu girin.
Rüzgar gerilimi ve rüzgar gerilimi kıvrılmasını hesaplamak için belirtildiği gibi komutu girin. Aylık deniz yüzey sıcaklığını, rüzgarı ve deniz seviyesindeki anomali zaman serisini her pikselde 30 günlük ortalamaolarak hesaplamak için, belirtildiği gibi komutu girin. Uzamsal yumuşatma için, her pikseldeki üç günlük ortalama deniz yüzeyi sıcaklığı verilerini düzeltmek için komut dosyasını çalıştırmak için komutu girin.
Deniz yüzey sıcaklığı degradesini belirlemek için, ilgili mesafeye bölünmüş en yakın iki piksel arasındaki deniz yüzey sıcaklığı farkı olarak tüm deniz yüzey sıcaklığı degradelerini hesaplamak için komutu çalıştırmak için komutu girin. Deniz yüzeyi sıcaklık degradesinin değerini test ederek bir ön cepheyi tanımlamak için, değer belirlenmiş bir eşikten daha büyükse pikseli potansiyel bir ön piksel olarak etiketlendirin. Belirli bir zaman aralığı için bir ön gözlem leme aylık ön olasılığını hesaplamak için, komutu girin.
Analiz için aylık verileri yüklemek için komutları girin ve farklı parametrelerin mekansal ve zamansal değişkenliklerini açıklamak için ampirik ortogonal bir fonksiyon uygulayın. Program, veri kümesi için ampirik ortogonal fonksiyonların büyüklüğünü, özdeğerlerini ve genliğini hesaplar. Mevsimsel ölçekteki ilişkiyi belirlemek için, her pikseldeki zaman serilerini kullanan iki faktör arasındaki korelasyonları hesaplamak için komutu girin.
Daha sonra deniz yüzeyi klorofil ve diğer faktörlerin aylık anomalileri arasındaki korelasyonları hesaplamak için komutu girin. Uydu bilgilerini görüntülemek için, deniz yüzeyi klorofil, sıcaklık ve rüzgar ve deniz seviyesi anomalisi ve frontal dağılımı da dahil olmak üzere uydu bilgilerinin bir vitrin oluşturmak için komutu çalıştırmak için komutu girin. Ampirik ortogonal fonksiyon sonucunu görüntülemek için komutu girin.
Daha sonra mevsimsel ve anormal alanlarda klorofil ve diğer faktörler arasındaki ilişkiyi hesaplamak için belirtildiği gibi komutu girin. Topografya, yüksek deniz yüzeyi klorofil ağırlıklı olarak topografya sığ güney Çin Denizi kıyıları boyunca dağıtılan ile deniz yüzeyi klorofil mekansal dağılımı üzerinde önemli bir etkisi vardır. Rüzgar da zayıf rüzgar ve Güney Çin Denizi'nin güneybatısında tanımlanan belirgin bir rüzgar stres kıvırma ile karakterize dağların kira tarafında ile orografi etkilenir.
Burada uygulanan eşikler etkin bir şekilde ön konumu yakalamak ve tüm su kütlelerinin sınırlarının tasviri sağlamak. Bu analizde, ampirik ortogonal fonksiyon bir Güney Çin Denizi'nin kuzey kesiminde büyük bir varyans yakaladı. Zaman serisinin ilgili aylık ortalama deniz yüzeyi klorofil kış aylarında yükseltilmiş ve yaz aylarında depresif olduğunu gösterdi.
Güneybatı sahilinin yanındaki bölge zayıf bir büyüklük ile karakterize edildi ve buna karşılık gelen değişkenlik esas olarak ampirik ortogonal fonksiyon iki tarafından ele geçirildi. Deniz yüzeyi klorofil değerleri yaz aylarında yüksek, kışın ise düşüktü ve bu değerler kuzey bölgesine göre daha çok faz dışıydı. Nitekim, ampirik ortogonal fonksiyonlar için aylık zaman serisi ampirik ortogonal fonksiyonu iki önde gelen ampirik ortogonal fonksiyonu ile açık mevsimsel değişkenlik gösterdi yaklaşık dört ay.
Klorofil ve diğer faktörler arasındaki korelasyonfaktörlerin ilişkilerini temsil eder. Örneğin, bu analizde, deniz yüzey sıcaklığı negatif klorofil ile korelasyon ise rüzgar gerilimi olumlu klorofil ile ilişkilidir. Böylece, yüksek klorofil düşük sıcaklık ve bu veriler için güçlü rüzgar ile ilişkili oldu.
Okyanus parametrelerinin değişkenliğini tespit etmek ve klorofil ile ilişkilerini araştırmak okyanus dinamiği ve deniz ekosistemi için kritik ve önemlidir. Yüksek klorofil genellikle ön ile ilişkili olduğu için frontal aktiviteler özellikle önemlidir. Ön algılama eşiğini değiştirmek için modifikasyon yapılabilir ve ön doğrulamak için en iyi yaklaşım enstitü gözlemleri ile karşılaştırmaktır.
Özetle, uydu gözlemlerini kullanarak doğru okyanus yüzey özellikleri mekansal dağılımı ve zamansal değişkenlik açıklayabilir. Daha ayrıntılı özelliklerin artan çözünürlüğü ile gelecekte tespit ve araştırılabilir.
