Name: investigating the relationship between sea surface chlorophyll and major features of the south china sea with satellite information
Uploaded: 2020-06-13T13:30:00
Duration: 10 min 28 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about Investigating the Relationship between Sea Surface Chlorophyll and Major Features of the South China Sea with Satellite Information at JoVE.com

الدعم المقدم من البرنامج الوطني الرئيسي للبحث والتطوير في الصين (رقم 2016YFC1401601)، برنامج بحوث الدراسات العليا والابتكار في الممارسة في مقاطعة جيانغسو (رقم 1. SJKY19_0415) بدعم من صناديق البحوث الأساسية للجامعات المركزية (رقم 2019B62814)، والمؤسسة الوطنية للعلوم الطبيعية في الصين (رقم 41890805، 41806026 و41730536) والدراسات البحرية والإيكولوجية المتقدمة المشتركة في خليج البنغال والمحيط الهندي الاستوائي الشرقي. ويقدر المؤلفون تقديم بيانات من مصادر منها الإدارة الوطنية للملاحة الجوية والفضاء (ناسا)، والمركز الأوروبي للتنبؤات الجوية المتوسطة المدى، ودائرة كوبرنيكوس لرصد البيئة البحرية() والإدارة الوطنية لدراسة المحيطات والغلاف الجوي.()

1 - حيازة مجموعة البيانات
<ol><li>SST و CHL<ol>
<li>تنزيل مجموعة بيانات من عمليات الرصد الساتلية لSST و CHL من MODIS-Aqua (podaac-tools.jpl.nasa.gov/)، حيث تبلغ الدقة المكانية لكل من مجموعتي البيانات 4.5 كم تقريباً على فترات يومية. ملاحظة: بنية الدلائل والبيانات التالية مجلد البرامج النصية المثال المتوفرة في الملفات التكميلية. تخزين ملفات .nc بيانات القمر الصناعي في مجلد 'البيانات'. إضافة المسار إلى مربع أدوات NetCDF في برنامج التحليل (أي MATLAB). حدد إضافة مع مجلدات فرعية لتضمين مسارات المجلد 'UTILITIES' ومجلداته الفرعية.</li>
		<li>تحديد الفترة الزمنية. للحفاظ على التناسق بين مجموعات البيانات المختلفة، استخدم نفس النطاق الزمني لكافة المعلمات. 1- ضبط النطاق الزمني استناداً إلى التغطية الزمنية واستخدام أطول فترة مراقبة بين مجموعات البيانات المختلفة. لهذا البروتوكول، قم بتنزيل 15 عامًا من البيانات من أكتوبر 2002 إلى سبتمبر 2017.</li>
		<li>تحديد التغطية المكانية. ملاحظة: منطقة الدراسة المصممة تتراوح بين 105 درجة شرق و 123 درجة شرقاً وبين 0 و25 درجة شمالاً.</li>
		<li>تحقق من إرشادات المعالجة المسبقة. قراءة الإرشادات في ملفات .nc فيما يتعلق بمتطلبات المعالجة المسبقة لبيانات SST و CHL (على سبيل المثال، ما إذا كان هناك حاجة إلى القياس). ملاحظة: مجموعة البيانات التي تم تحميلها تستبعد بالفعل البيانات على اليابسة وعلى بعد 5 كم من الساحل، وكذلك تلك الملوثة بالسحب.</li>
		<li>تحميل بيانات SST و CHL في برنامج التحليل. اكتب Read_MODIS_SST في إطار الأوامر لقراءة بيانات SST. وبالمثل، اكتب Read_MODIS_CHL في إطار الأوامر لقراءة البيانات CHL. تحويل البيانات CHL لوجيتماً لأن لديهم توزيع31سجل عادي. ملاحظة: تتضمن المتغيرات المحملة SST و CHL في ثلاثة أبعاد، تمثل موقع meridional، وموقع المناطق، والوقت بالأيام، على التوالي. يتراوح نطاق SSTs بين -2 و44، ويتراوح نطاق CHL بين 0.01 و 20.</li>
	</ol></li>
	<li>شذوذ مستوى سطح البحر (SLA)<ol>
<li>تحميل بيانات اتفاقية مستوى الخدمة اليومية مع دقة مكانية 25 كم من 2002-201732. ملاحظة: تصف اتفاقات مستوى الخدمة الفرق بين ارتفاعات سطح البحر المرصودة ومتوسط ارتفاع سطح البحر على مدى 20 عاماً (1993-2012) بالنسبة للبكسل المقابل. تتم معالجة بيانات اتفاقية مستوى الخدمة من قبل SSALTO/DUACS ويتم توزيعها عن طريق أرشفة البيانات الأوقيانوغرافية الساتلية والتحقق منها وتفسيرها (AVISO، https://www.aviso.altimetry.fr).</li>
		<li>قم بتحميل البيانات في برنامج التحليل. قم بتحميل بيانات اتفاقية SLA ليوم واحد عن طريق كتابة Read_SLA في إطار الأوامر. ملاحظة: المجلد 'البيانات' في الملفات التكميلية يتضمن فقط واحد إسناد نموذج في البرنامج النصي للتوضيح.</li>
	</ol></li>
	<li>سرعة الرياح<ol>
<li>الحصول على معلومات الرياح من منتج ERA-Inanalysis المؤقت، وهو مجموعة بيانات إعادة تحليل الغلاف الجوي العالمية التي وضعها المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى (ECMWF)33. تحميل بيانات الرياح للفترة نفسها (أكتوبر 2002 - سبتمبر 2017) للحفاظ على الاتساق مع بيانات CHL و SST. ملاحظة: مجموعة البيانات الريحية لها دقة مكانية تبلغ حوالي 25 كم، وقد تم استيفاءها من مجموعة البيانات الأصلية بدقة مكانية تبلغ حوالي 0.7 درجة.</li>
		<li>قم بتحميل البيانات في برنامج التحليل. اكتب Read_WindVector في إطار الأوامر لقراءة بيانات الرياح لشهر واحد. حساب المتوسط الشهري عن طريق حساب متوسط البيانات الأصلية، والتي هي في فترات 6 ح.</li>
	</ol></li>
	<li>الطوبوغرافيا<ol>
<li>تحميل بيانات الطبوغرافيا عالية الدقة من موقع المراكز الوطنية للمعلومات البيئية (NCEI, https://maps.ngdc.noaa.gov/viewers/wcs-client/). الدقة المكانية هي ~2 كم. الحصول على بيانات ETOPO1 لحجر الأساس في شكل XYZ لمنطقة الدراسة المختارة.</li>
		<li>قم بتحميل البيانات في برنامج التحليل. اكتب Read_topography في إطار الأوامر لتحميل بيانات التضاريس إلى برنامج التحليل.</li>
	</ol></li>
</ol>2. معالجة البيانات قبل
<ol><li>المتوسط الزمني<ol>
<li>نظرًا للتغطية السحابية الكبيرة في بيانات SST و CHL، استبدل البيانات الأصلية بمتوسط بيانات لمدة 3 أيام. للقيام بذلك، بعد تشغيل Read_MODIS_SST.m و Read_MODIS_CHL.m البرامج النصية (الخطوة 1.1.5) ، اكتب Temporal_average في إطار الأوامر لتشغيل البرنامج النصي.</li>
	</ol>
</li>
	<li>الاستيفاء في نفس الشبكة<ol>
<li>لأن الدقة المكانية غير متناسقة لمجموعات البيانات المختلفة، interpolate البيانات SST و CHL في شبكة مكانية هي نفس الرياح والشبكة المكانية SLA قبل إجراء مقارنات. بعد تشغيل Temporal_average.m والبرامج النصية Read_WindVector.m، اكتب Interpolation_grid في إطار الأوامر لتشغيل البرنامج النصي.</li>
	</ol>
</li>
	<li>الرياح الإجهاد والرياح الإجهاد حليقة<ol>
<li>اكتب Wind_stress_curl في إطار الأمر لحساب الضغط الرياح (WS) و حليقة الضغط الرياح (WSC) باستخدام المعادلات التالية: <img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/61172/61172equ01.jpg"> <img alt="Equation 2" src="/files/ftp_upload/61172/61172equ02.jpg"> حيث <img alt="Equation 10" src="/files/ftp_upload/61172/icon01.jpg"> هو متجه سرعة الرياح؛ هو <img alt="Equation 10" src="/files/ftp_upload/61172/icon02.jpg"> WS في نفس اتجاه المتجه الرياح؛ <img alt="Equation 10" src="/files/ftp_upload/61172/icon03.jpg"> <img alt="Equation 10" src="/files/ftp_upload/61172/icon04.jpg"> وWS في الاتجاهين الشرقي والشمالي، على التوالي؛ <img alt="Equation 10" src="/files/ftp_upload/61172/icon05.jpg"> هو كثافة الهواء (يساوي 1.2 كجم / م3) ؛ و C هو معامل السحب (يتم استخدام قيمة 0.0015) في ظروف الاستقرار محايدة34.</li>
	</ol>
</li>
	<li>المتوسطات الشهرية<ol>
<li>حساب سلسلة وقت SST و Wind و SLA الشهرية كمتوسطات 30 يوم في كل بكسل بكتابة Monthly_average لتشغيل البرنامج النصي. نظرًا لارتفاع معدل التغطية السحابية، استخدم متوسط 60 يومًا كسلسلة زمنية شهرية لـ CHL، بما في ذلك 30 يومًا قبل 30 يومًا من اليومالخامس عشر من الشهر.</li>
	</ol>
</li>
</ol>3. SST الكشف الأمامي
<ol><li>تنعيم مكاني<ol>
<li>اكتب Spatial_smoothing لتشغيل البرنامج النصي إلى متوسط البيانات SST ثلاثة أيام في كل بكسل. ملاحظة: تم تعريف كمية كبيرة من الضوضاء في بيانات SST. وهكذا، تم تخفيف البيانات بمتوسط مكاني 3 × 3. وعندما لا تتوافر بيانات في البيانات الأصلية التي يبلغ متوسطها 3 أيام، تم تعيين البيانات متوسط المكانية على أنها غير متوفرة.</li>
	</ol>
</li>
	<li>التدرج SST<ol>
<li>اكتب SST_gradient لتشغيل البرنامج النصي لحساب تدرجات SST المناطقية والمريديونية (أي Gx و Gyعلى التوالي) كفارق SST بين أقرب بيكسلين مقسومين على المسافة المقابلة عبر المعادلة (3). استخدم المتجه المتدرجة الذي تم الحصول عليه لحساب التدرج الكلي، G، كمعادلة تالية 1 (4). <img alt="Equation 3" src="/files/ftp_upload/61172/61172equ03.jpg"> <img alt="Equation 4" src="/files/ftp_upload/61172/61172equ04.jpg">
</li>
	</ol>
</li>
	<li>الحد الأقصى المحلي<ol>
<li>تعريف الجبهة باختبار قيمة التدرج SST: تسمية بكسل كـ بكسل أمامي محتمل إذا كانت القيمة أكبر من عتبة معينة. الحفاظ على أقصى بكسل محلي في نفس الاتجاه عمودي على اتجاه التدرج إذا كان هناك بكسل متصل بقيم أكبر من العتبة. هنا، حدد العتبة على أنها 0.035 درجة مئوية/كم بعد الدراسات السابقة10،28. ملاحظة: البرنامج النصي المطابق 'Local_maximum.m' متوفر في الملفات التكميلية.</li>
	</ol>
</li>
	<li>الاحتمال الأمامي الشهري (FP) ملاحظة: يصف الاحتمال الأمامي (FP) احتمال مراقبة الجبهة.<ol>
<li>حساب FP لمدى زمني معين (في هذه الحالة، فاصل شهري) ، بكتابة Monthly_FP لتشغيل البرنامج النصي. تقسيم تواجد الجبهات عند كل بكسل أثناء إطار زمني على عدد الأيام التي تكون خالية من السحب.</li>
	</ol>
</li>
</ol>4- التغير المكاني والزماني
<ol><li>دورة موسمية<ol>
<li>حساب الدورات الموسمية لعوامل مختلفة كمتوسطات مواسم مختلفة. حدد الفصول على النحو التالي: الشتاء من ديسمبر إلى فبراير، والربيع من مارس إلى مايو، والصيف من يونيو إلى أغسطس، والخريف من سبتمبر إلى نوفمبر. ملاحظة: لا تظهر الدورة الموسمية في هذه الدراسة؛ يتم استخدام الطريقة التالية لشرح التغير المكاني والزماني بدلاً من ذلك.</li>
	</ol>
</li>
	<li>دالة متعامدة تجريبية (EOF)<ol>
<li>إزالة المتوسط الزمني والبكسل غير المتوفر. قبل إجراء EOF، قم بطرح المتوسط العام عند كل بكسل واستبعاد المواقع التي تتجاوز فيها الملاحظات المفقودة 20٪ بسبب تغطية السحابة. تحميل البيانات بكتابة تحميل('Monthly_data_for_EOF.mat') في إطار الأوامر.</li>
		<li>تطبيق EOF لوصف المتغيرات المكانية والزمانية من معلمات مختلفة. اكتب Empirical_orthogonal_function.m لتشغيل البرنامج النصي لحساب حجم (Mag) و القيم الذاتية (Eig) والسعة (أمبير) من EOFs لمجموعة البيانات (أي سلسلة زمنية من متوسط شهري SST ، إجهاد الرياح ، حليقة إجهاد الرياح ، CHL ، وFP). ملاحظة: الدالة تتحلل سلسلة الوقت الشهرية في أوضاع مختلفة، والتي تتكون من أنماط المكانية والزمانية و التباين الموضح من قبل كل وضع يقلل مع زيادة عدد الوضع.</li>
	</ol>
</li>
</ol>5. العلاقة بين
<ol><li>الارتباط على النطاق الموسمي<ol>
<li>حساب الارتباطات بين عاملين باستخدام سلسلة الوقت الخاصة بهم في كل بكسل بكتابة Seasonal_correlation لتشغيل البرنامج النصي. نظرًا لعدم إزالة الدورة الموسمية، تحقق من أهمية الارتباط لجميع الارتباطات.</li>
	</ol>
</li>
	<li>ارتباط حقل شاذ<ol>
<li>حساب الارتباطات بين الشذوذ CHL الشهرية وعوامل أخرى مثل SST و WS و الجبهات وSS. الحصول على الشذوذ الشهري (أي الانحراف عن الوضع المتوسط) عن طريق طرح المتوسط العام لشهر المقابلة من سلسلة الوقت الشهري. اكتب Anomalous_correlation لتشغيل البرنامج النصي والحصول على الارتباطات.</li>
	</ol>
</li>
</ol>6. عرض المعلومات وحساب العلاقات
<ol><li>عرض معلومات الأقمار الصناعية.<ol>
<li>اكتب Sat_SCS_Fig3457 لتشغيل البرنامج النصي لإنشاء عرض معلومات القمر الصناعي، بما في ذلك SST و CHL والتوزيعات الأمامية. تعيين المجلد الحالي كـ 'البرامج النصية' حيث توجد البيانات 'Sat_SCS_data.mat'. ملاحظة: الشكل 1، الشكل 2، الشكل 3، والشكل 4 إظهار SST و CHL والجبهات والرياح والتضاريس للتاريخ المحدد كمثال.</li>
	</ol>
</li>
	<li>عرض نتيجة EOF بكتابة Sat_SCS_Fig890.m لتشغيل البرنامج النصي. ملاحظة: الشكل 5، الشكل 6، والشكل 7 يصفان الحجم المكاني، والمتوسط الشهري، وسلسلة الوقت من أول وضعين لـ CHL وSST والجبهات، على التوالي.</li>
	<li>حساب العلاقة بين CHL والعوامل الأخرى في الجداول الزمنية الموسمية و للحقول الشاذة بكتابة Sat_SCS_Fig1112.m لتشغيل البرنامج النصي. الحصول على خريطة الارتباط للمتغيرات الموسمية (الشكل 8) و الحالات الشاذة (الشكل 9).</li>
</ol>

ليس لدى أصحاب البلاغ ما يكشفون عنه.

وفي هذه الدراسة، يرد وصف للخصائص الرئيسية للنظم البحرية باستخدام عمليات الرصد الساتلية. واختيرت هذه الـ CHL، التي يمكن استخدامها لتمثيل إنتاج المحيطات، كعامل من العوامل المؤشرة. وقد تم بحث العوامل المتصلة بتقلبات الـ CHL باستخدام السلاسل الزمنية متوسطة شهرية، مثل SST، WS، WSC، FP وSLAS. ويرد وصف لثلاث خطوات حاسمة في هذه الدراسة: الحصول على بيانات ساتلية لبارامترات مختلفة، ووصف تغيراتها المكانية والزمانية عن طريق الـ EOF، وتحديد العلاقات المتبادلة بين العوامل المختلفة عن طريق حساب معاملات الارتباط. ويتضمن الإجراء المفصل الذي يبين تحديد التوزيع الجبهي اليومي، المستمد من ملاحظات SST. وقد تم تطوير نهجين رئيسيين للكشف عن SST الجبهة: طريقة التدرج10،38 وطريقة الرسم البياني39،40. ويستند أسلوب المدرج التكراري على نطاق مماثل من القيم لSTST، والتي يمكن استخدامها لتقسيم الكتل المائية إلى مجموعات مختلفة. يتم تعريف البيكسلات ذات القيم بين مجموعات مختلفة تمثل البيكسل في شريط انتقالي كواجهات. ومن ناحية أخرى، تفصل طريقة التدرج عدة أجسام مائية موحدة نسبياً على أنها وحدات بكسل ذات قيم تدرجية كبيرة. وأجريت دراسة مقارنة، ووجدوا معدلات أقل كاذبة باستخدام طريقة المدرج التكراري وعدد أقل من الجبهات الفائتة باستخدام طريقة التدرج41. في هذه الدراسة، تم اعتماد الطريقة المستندة إلى التدرج38 بعد الدراسات السابقة10،28. يمكن للخوارزمية تجنب تفكك الجبهة إلى أجزاء متعددة من الحافة عن طريق السماح للحجم أن ينخفض إلى مستوى أقل من عتبة أصغر. وبالإضافة إلى مجموعة البيانات الواردة هنا، يمكن استخدام عمليات رصد ساتلية أخرى، مثل مؤشر الهباء الجوي، مع اتباع نهج مماثل.
ويمكن تطبيق معظم الإجراءات مباشرة في مناطق أو مجموعات بيانات أخرى. قد يتم تعديل لتغيير عتبة الكشف الأمامي. لأن التدرج SST في SCS مقارنة مع النظام الحالي الحدود الشرقية28، تم تنفيذ عتبات نفس للدراسة الحالية. وكشفت دراسة سابقة أن التدرج SST من مجموعات البيانات المختلفة يمكن أن تختلف بقدر ثلاثة أضعاف42، مما يجعل الطريقة بطريقة أو بأخرى أقل موضوعية. وقد بحثت دراسات جوهرية الأنشطة الأمامية حول المحيطات العالمية28,43. وأفضل نهج للتحقق من صحة الجبهات هو مقارنتها بالملاحظات في الموقع. ووصف ياو44 التوزيع الأمامي الشهري لـ SCS. وكانت نتائجها متفقة تماماً مع القياسات في الموقع. وينبغي فحص التدرج الإجمالي وتعديله لأن قيمته قد تختلف تبعاً للدقة المكانية والأدوات. وبوجه خاص، يجب تحديث العتبة عند استخدام مجموعة بيانات SST أخرى. إن الفهم الأساسي للديناميات الإقليمية أمر أساسي لفهم النشوء الجبهي45و46و47. يمكن تطوير البرنامج النصي للكشف الأمامي من قبل مؤلفين فرديين استنادًا إلى الوصف الموجود في هذه الورقة.
وتوفر المعلومات الساتلية فهما شاملا للمعالم السطحية، ويمكن أن تساعد مقارنة النتائج مع عمليات الرصد في الموقع في تقييم المصداقية. غير أن عمليات الرصد الساتلية تقتصر على سطح المحيطات، مما يحد من تطبيق فهم الهيكل الرأسي للعمود المائي. في دراسة حديثة، كشفت عمليات الرصد الساتلية أن سطح CHL زاد بمقدار 15 مرة، ولكن القيمة العمودية المتكاملة زادت فقط بمقدار 2.5 مرة48. ويرجع هذا الاختلاف إلى تأثر القيمة السطحية بالآثار المشتركة لنمو العوالق النباتية و shoaling من MLD، مما أدى إلى قيمة غير قابلة للانتقاب على السطح. وبالتالي، قد لا تقدم ميزة السطح وصفا دقيقا لعمود المياه بأكملها. وبالإضافة إلى ذلك، يحد تأثير التغطية السحابية من عمليات الرصد المستمرة للسواتل. وبالتالي، يتم حساب السلاسل الزمنية الشهرية لعوامل مختلفة على مدى نفس المنطقة ونفس الفترة. وهذا من شأنه أن يضمن مصداقية حساب الارتباطات بين العوامل المختلفة. ومع ذلك، فإن أحداث الفترة القصيرة، مثل الأعاصير التي تستمر لبضعة أيام إلى أسبوع، لن تحل.
وبالمقارنة مع الدراسات السابقة، يمكن أن تقدم الطريقة المقترحة معلومات مكانية على مستوى البكسل، مما يمكن أن يساعد على تقييم الديناميات بطريقة أكثر تفصيلاً. بعض الدراسات السابقة متوسط SCS بأكمله كرقم واحد وحصل على سلسلة زمنية. وجدوا أن WS قوية بشكل غير عادي وSST عالية يمكن أن تحفز عالية بشكل شاذ CHL16، وهو ما يتفق مع النتيجة الحالية. ومع ذلك، لم يتم حل التباين المكاني في العلاقات. في هذه الدراسة، كان الارتباط على نطاق الحوض بين WS و CHL ضعيفًا في الحقل الشاذ. تم تحديد ارتباط كبير فقط لمناطق معينة، على سبيل المثال، في وسط SCS(الشكل 9B). وهكذا، فإن الطريقة الحالية تقدم وصفا شاملا للتحقيق في الاختلافات المكانية. وبالمثل، استخدمت ملاحظات من اثنين من العوامات بيو-أرغو وكشفت أن WSC لم ترتبط مع CHL التباين20. ومع ذلك، فإن مسارات العوامتين تقع فقط في مناطق معينة. في هذه الحالة، كان بالضبط داخل النطاق حيث الارتباط بين مستوى CHL وWSC لم يكن كبيرا (الشكل 8D). والطريقة المقترحة مفيدة جدا في حل مسألة الاعتماد المكاني بين العوامل، التي هي سمة أساسية للمحيط العالمي.
وباختصار، يمكن للطريقة المستخدمة هنا أن تصف بدقة التوزيع المكاني والتباين الزمني في معالم سطح المحيطات باستخدام عمليات الرصد الساتلية. مع زيادة دقة مجموعات البيانات الساتلية، يمكن تحديد المزيد من الميزات التفصيلية والتحقيق فيها، مما يتيح فهمًا عامًا للخصائص الإقليمية، بما في ذلك CHL و SST و SSH. ويمكن أن يساعد ارتباط السلاسل الزمنية الشهرية بين عوامل مختلفة في فهم علاقاتها الديناميكية والتأثير المحتمل على النظام الإيكولوجي49. ولأن الارتباط يمكن أن يختلف إلى حد كبير في مواقع مكانية مختلفة، فإن الطريقة المقترحة تقدم وصفاً مفصلاً وشاملاً. ويمكن تطبيق نهج مماثل على أي حوض من أحواض المحيطات في جميع أنحاء العالم، مما سيساعد كثيرا على تحسين فهم الديناميات والنظم الإيكولوجية البحرية.

10- وتوفر تكنولوجيا الاستشعار عن بعد مجموعات بيانات كبيرة ذات نطاقات مكانية كبيرة وفترات طويلة لوصف البيئات البحرية. مع تزايد دقة المكانية للأقمار الصناعية ، يتم حل الميزات التفصيلية الآن من النطاق الإقليمي إلى بضع مئات من الأمتار1،2. ويمكن تحقيق فهم أفضل للديناميات البحرية من خلال معظم عمليات الرصد الساتلية المحدثة3.
ومن خلال دمج أجهزة استشعار متعددة على منصة للاستشعار عن بعد، يمكن تقديم وصف شامل لبارامترات مختلفة. درجة حرارة سطح البحر (SST) هي المعلمة الأساسية التي لوحظت لأكثر من نصف قرن4. ومؤخرا، أصبحت عمليات الرصد المتعلقة بالكلوروفير -أ على سطح البحر متاحة ويمكن استخدامها لوصف الإنتاجية البحرية5. وتستخدم الأقمار الصناعية لقياس ارتفاع سطح البحر6،7، والتي ترتبط بقوة إلى mesoscale eddy الأنشطة في المحيط العالمي8،9. بالإضافة إلى الدوامات ، والأنشطة الأمامية مهمة أيضًا للتأثير على الديناميكيات الإقليمية والإنتاج الأساسي10.
وتركز الدراسة الحالية بشكل رئيسي على إيجاد إجراء موحد لوصف التوزيع المكاني والتباين الزمني لعوامل المحيطات المختلفة. في هذه الطريقة، يتم تحليل SST و CHL و SSH والبيانات الأمامية، والتي يتم اشتقاقها من تدرجات SST، لتحديد الأنماط. وتستخدم هذه البارامترات على وجه الخصوص لتمثيل إنتاجية المحيطات، وتُستحدث طريقة لدراسة العلاقة بين هذه المنطقة وبارامترات المحيطات الأخرى. وللتحقق من صحة هذه الطريقة، استخدمت الفترة الزمنية بين تشرين الأول/أكتوبر 2002 وسبتمبر/أيلول 2017 في بحر الصين الجنوبي لفحص جميع البارامترات. ويمكن استخدام هذه الطريقة بسهولة في مناطق أخرى في جميع أنحاء العالم لالتقاط أنماط المحيطات الرئيسية واستكشاف كيفية تأثير الديناميات البحرية على النظام الإيكولوجي.
وقد تم تعيين بحر الصين الجنوبي كمنطقة الدراسة بسبب ارتفاع معدل تغطيته نسبياً من عمليات الرصد الساتلية. وSCS وفيرة في الإشعاع الشمسي; وهكذا، يتم تحديد CHL أساسا من قبل توافر المواد الغذائية11،12. مع المزيد من المواد الغذائية التي يتم نقلها إلى طبقة euphotic، يمكن أن تزيد مستويات CHL13. خلط، التي تسببها الرياح، يمكن أن أعرض المواد الغذائية في سطح المحيط وتعزيز CHL14. ويهيمن على نظام الرياح الموسمية نظام الرياح الموسمية الذي يحدد الديناميات والنظام البيئي في المنطقة. الرياح الموسمية هي أقوى خلال فصل الشتاء15. في الصيف، والرياح تغيير الاتجاه وسرعة الرياح هي أضعف بكثير من تلك التي في الشتاء16،17. يمكن أن شدة الرياح تحديد قوة الاختلاط الرأسي، بحيث عمق طبقة مختلطة (MLD) يتعمق مع زيادة الرياح في فصل الشتاء ويصبح ضحل كما تنخفض الرياح في الصيف18. وهكذا، يتم نقل المزيد من المواد الغذائية في طبقة euphotic خلال فصل الشتاء عندما تكون الرياح قوية19 وCHL تصل إلى أعلى نقطة من السنة20،21.
بالإضافة إلى الرياح، يمكن أيضا تحديد MLD باستخدام عوامل أخرى، مثل SST و الحالات الشاذة مستوى سطح البحر (SLAs)، والتي تؤثر في نهاية المطاف على محتوى المواد الغذائية وCHL22. خلال فصل الشتاء، ويرتبط ضعف التدرج الرأسي مع انخفاض درجات الحرارة على السطح20. وMLD المقابلة عميقة ويمكن نقل المزيد من المواد الغذائية إلى أعلى; وهكذا ، فإن CHL في الطبقة السطحية عالية17. ويمكن أن يعزى اختلاف متزايد في مستويات CHL إلى الدوامات mesoscale، التي تحفز النقل الرأسي وخلط23. وعادة ما توجد Upwelling في الدوامات الإعصار المرتبطة بالاكتئاب SLAs8,9 وارتفاع تركيزات CHL24. وعادة ما توجد Downwelling في الدوامات المضادة للدراجات المرتبطة بـ SLAsمرتفعة 8,9 وتركيزات CHL الاكتئاب24. وبالنسبة للمواسم الأخرى، يصبح الـ MLD سطحياً، ويصبح الخلط ضعيفاً؛ وهكذا، يمكن ملاحظة انخفاض CHL على مدى غالبية الحوض25. الدورات الموسمية لمستويات CHL هي السائدة في وقت لاحق للمنطقة26.
وبالإضافة إلى الاختلاط، يمكن للواجهات وما يرتبط بها من التهيّب الساحلي أن يزيد من تعديل الـ CHL. الجبهة، التي تعرف بأنها حدود الكتل المائية المختلفة، مهمة لتحديد الدورة الإقليمية واستجابات النظام البيئي27. ويرتبط عادة Frontogenesis مع ارتفاع الساحلية والتقارب28،29، والتي يمكن أن تحفز المواد الغذائية ورفع نمو العوالق النباتية30. وقد تم تطوير خوارزميات مختلفة لتحديد الجبهات تلقائيا من عمليات الرصد الساتلية ، بما في ذلك الرسم البياني وأساليب التدرج SST. وقد اعتمد النهج الأخير في هذه الدراسة28.
إن الارتباط بين سلسلة زمنية بين CHL وعوامل مختلفة يقدم رؤى كبيرة لتحديد العلاقة بينهما. وتقدم الدراسة الحالية وصفا شاملا لكيفية استخدام عمليات الرصد الساتلية للكشف عن الديناميات البحرية الإقليمية المتصلة بالإنتاجية. ويمكن استخدام هذا الوصف كدليل لتحري العمليات السطحية في أي جزء من المحيط. يتضمن بنية هذه المقالة بروتوكول خطوة بخطوة متبوعاً نتائج وصفية في النص و الشكل. وتناقش فيما بعد إمكانية تطبيق هذا الأسلوب بالإضافة إلى مزاياه وسلبياته.

<table>
	<tbody>
		<tr>
			<td>Matlab</td>
			<td>MathWorks</td>
			<td>Matlab R2016</td>
			<td>https://www.mathworks.com/products/matlab.html; referred to analysis software in the protocol</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Sea surface chlorophyll</td>
			<td>NASA</td>
			<td>MODIS</td>
			<td>mg/mg3 (podaac-tools.jpl.nasa.gov)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Sea surface height</td>
			<td>AVISO</td>
			<td>AVISO</td>
			<td>meter (www.aviso.altimetry.fr)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Sea surface temperature</td>
			<td>NASA</td>
			<td>MODIS</td>
			<td>&#176;C (podaac-tools.jpl.nasa.gov)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Topography</td>
			<td>NOAA</td>
			<td>NGDC</td>
			<td>meter (maps.ngdc.noaa.gov/viewers/wcs-client/)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Wind</td>
			<td>ECMWF</td>
			<td>ERA-interim</td>
			<td>m/s (www.ecmwf.int/en/forecasts/datasets)</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

investigating the relationship between sea surface chlorophyll and major features of the south china sea with satellite information

10- وتوفر عمليات الرصد الساتلية نهجاً كبيراً في استقصاء معالم البارامترات البحرية الرئيسية، بما في ذلك الكلورو سطح البحر، ودرجة حرارة سطح البحر، وارتفاع سطح البحر، والعوامل المستمدة من هذه المعلمات (مثل الجبهات). 11- تُظهر هذه الدراسة إجراءً متدرجاً لاستخدام عمليات الرصد الساتلية لوصف البارامترات الرئيسية وعلاقاتها في المجالات الموسمية والشذوذة. وتُوضَّح هذه الطريقة باستخدام مجموعات بيانات ساتلية من 2002-2017 استُخدمت لوصف المعالم السطحية لبحر الصين الجنوبي. بسبب التغطية السحابية، تم استخدام متوسط البيانات الشهرية في هذه الدراسة. وقد طبقت وظيفة متعامد تجريبية لوصف التوزيع المكاني والتغيرات الزمنية لعوامل مختلفة. الرياح الموسمية تهيمن على التقلبات في الحوض. وهكذا، استخدمت الرياح من مجموعة بيانات إعادة التحليل للتحقيق في قوتها الدافعة على معلمات مختلفة. وكان التغير الموسمي في الـ CHL بارزاً ويرتبط بشكل كبير بعوامل أخرى في غالبية الـ SCS. في فصل الشتاء، والرياح الموسمية الشمالية الشرقية القوية تحفز طبقة مختلطة عميقة ومستوى عال من الكلورو في جميع أنحاء الحوض. وقد وجدت معاملات ارتباط هامة بين العوامل في الدورة الموسمية. في الصيف، تم العثور على مستويات عالية CHL في الغالب في SCS الغربية. وبدلاً من الاعتماد الموسمي، كانت المنطقة شديدة الديناميكية، وارتبطت العوامل بشكل كبير في الحقول الشاذة بحيث ارتبطت مستويات CHL المرتفعة بشكل غير عادي برياح قوية بشكل غير طبيعي وأنشطة أمامية مكثفة. وتقدم الدراسة إجراءً متدرجاً لاستخدام عمليات الرصد الساتلية لوصف المعايير الرئيسية وعلاقاتها في المجالات الموسمية والشذوذة. ويمكن تطبيق هذه الطريقة على المحيطات العالمية الأخرى، كما أنها ستساعد على فهم الديناميات البحرية.

Watch this Scientific Journal Video about Investigating the Relationship between Sea Surface Chlorophyll and Major Features of the South China Sea with Satellite Information at JoVE.com

Investigating the Relationship between Sea Surface Chlorophyll and Major Features of the South China Sea with Satellite Information

10- وتوفر الكلوروفير السطحي للبحر ودرجة الحرارة وارتفاع مستوى سطح البحر والرياح والبيانات الأمامية التي تم الحصول عليها أو المستمدة من عمليات الرصد الساتلية طريقة فعالة لتوصيف المحيطات. وتُعرض طريقة للدراسة الشاملة لهذه البيانات، بما في ذلك المتوسط العام، والدورة الموسمية، وتحليلات العلاقات المتبادلة، من أجل فهم الديناميات والنظم الإيكولوجية الإقليمية فهماً كاملاً.

التحقيق في العلاقة بين الكلوروفير السطحي البحري والسمات الرئيسية لبحر الصين الجنوبي بمعلومات عن الأقمار الصناعية

Satellite observations offer a great approach to investigate the features of major marine parameters, including sea surface chlorophyll (CHL), sea surface ...

وتوفر عمليات الرصد الساتلية نهجاً رائعاً لدراسة خصائص البارامترات البحرية الرئيسية، بما في ذلك الكلورو فيريل البحري ودرجة الحرارة، وارتفاع سطح البحر، والعوامل المستمدة من هذه البارامترات، مثل الجبهات. وتبين دراستنا كيفية استخدام الملاحظات الساتلية لوصف المعايير الرئيسية والعلاقات التي تربطها بها. واستُخدمت علوم البيانات الساتلية في عام 2002 إلى عام 2017 لوصف المعالم السطحية لبحر الصين الجنوبي.والمراقبة الساتلية للكلوروفير هي عامل يستخدم لحماية المحيطات. وتم بحث العوامل المتصلة بتقلبية الكلوروفير باستخدام السلاسل الزمنية. ويمكن تطبيق هذه الطريقة على المحيطات العالمية الأخرى، كما أنها ستكون مفيدة لفهم الديناميات البحرية والنظام الإيكولوجي.ونعرض إجراء خطوة بخطوة للحصول على بيانات ساتلية من بارامترات مختلفة تصف المتغيرات المكانية والزمانية وتحدد العلاقات المتبادلة بين العوامل المختلفة. يتم الحصول على المتغيرات المكانية والزمانية للبارامترات. وهي وظيفة متعامدة تجريبية، ويتم اكتساب العلاقة المتبادلة بين العوامل المختلفة بمعاملات الارتباط الصفري.بالنسبة لدرجات حرارة سطح البحر واقتناء بيانات الكلوروفير السطحي، قم بتنزيل مجموعة بيانات من عمليات الرصد الساتلية من MODIS Aqua، والتي تبلغ الدقة المكانية لكلتا المجموعتين من مجموعات البيانات حوالي 4.5 كيلومتر على فترات يومية. تخزين ملفات القمر الصناعي التي تم تنزيلها في مجلد البيانات وهيكل دليل المجلدات كما هو موضح. إضافة مسار مربع الأدوات لملف NetCDF في MATLAB وحدد إضافة مع المجلدات الفرعية لإحاطة مسارات مجلد البرامج النصية.سيظهر المسار لكافة الدلائل المطلوبة للبيانات والوظائف في مسار البحث MATLAB. ثم تحميل بيانات درجة حرارة سطح البحر في برنامج التحليل. للحصول على مجموعة بيانات الشذوذ مستوى سطح البحر، تحميل بيانات شذوذ مستوى سطح البحر اليومية مع دقة مكانية 25 كيلومترا من نفس الإطار الزمني وأدخل الأمر لتحميل بيانات شذوذ مستوى سطح البحر يوم واحد.للحصول على بيانات سرعة الرياح، قم بتنزيل بيانات الرياح من نفس الفترة الزمنية من منتج إعادة تحليل مؤقت لـ ERA وأدخل الأمر لقراءة بيانات الرياح لمدة شهر واحد. المتغيرات التي تم الحصول عليها u و v و الوقت تمثل كل السرعات في المنطقة والزوال والوقت المقابل على التوالي. وللوصول إلى مجموعة بيانات التضاريس، قم بتنزيل بيانات الطبوغرافيا عالية الدقة من موقع المراكز الوطنية للمعلومات البيئية وأدخل الأمر لتحميل بيانات التضاريس في برنامج التحليل.المتغيرات XX وYY و ZZ تشير إلى خط العرض، وخط الطول، والعمق المقابل على التوالي. نظراً للتغطية السحابية الكبيرة في درجة حرارة سطح البحر وبيانات الكلوروفير السطحية للبحر، استخدم الأمر لاستبدال البيانات الأصلية بمتوسط البيانات لمدة ثلاثة أيام. لأن الدقة المكانية غير متناسقة لمجموعات البيانات المختلفة، أدخل الأمر لاستيفاء درجة حرارة سطح البحر ومعطيات الكلوروفير سطح البحر في شبكة مكانية هي نفس الشبكة المكانية التي تقع على مستوى الرياح ومستوى سطح البحر.أدخل الأمر كما هو مبين لحساب إجهاد الرياح وتجعيد إجهاد الرياح. لحساب سلسلة وقت درجة حرارة سطح البحر والرياح ودرجة الشذوذ في مستوى البحر الشهرية كمتوسطات 30 يومًا لكل بكسل، أدخل الأمر كما هو مبين. لسلاسة المكانية، أدخل الأمر لتشغيل البرنامج النصي لتسهيل بيانات درجة حرارة سطح البحر المتوسط لمدة ثلاثة أيام في كل بكسل.لتحديد تدرج درجة حرارة سطح البحر، أدخل الأمر لتشغيل البرنامج النصي لحساب المنطقة والزوال جميع تدرجات درجة حرارة سطح البحر كفارق درجة حرارة سطح البحر بين أقرب بكسلين مقسومين على المسافة المقابلة. لتحديد الجبهة باختبار قيمة تدرج درجة حرارة سطح البحر، قم بتسمية البيكسل على أنه بكسل أمامي محتمل إذا كانت القيمة أكبر من عتبة معينة. لحساب الاحتمال الأمامي الشهري لمراقبة جبهة تحدث لفترة زمنية محددة، أدخل الأمر.لتحميل البيانات الشهرية للتحليل، أدخل الأوامر واطبق دالة متعامدة تجريبية لوصف المتغيرات المكانية والزمانية للمعلمات المختلفة. سيقوم البرنامج بحساب حجم الوظائف المتعامدة التجريبية لمجموعة البيانات، وقيمها الذاتية، ومدى اتساعها. لتحديد الارتباط على مقياس موسمي، أدخل الأمر لحساب الارتباطات بين عاملين باستخدام سلسلة الوقت الخاصة بهم في كل بكسل.ثم أدخل الأمر لحساب الارتباطات بين الشذوذ الشهري من الكلوروفير سطح البحر وغيرها من العوامل. لعرض معلومات القمر الصناعي، أدخل الأمر لتشغيل البرنامج النصي لتوليد عرض لمعلومات الأقمار الصناعية، بما في ذلك الكلوروفير سطح البحر، ودرجة الحرارة والرياح، ودرجة الشذوذ في مستوى سطح البحر والتوزيع الأمامي. أدخل الأمر لعرض نتيجة الدالة المتعامدة التجريبية.ثم أدخل الأمر كما هو مبين لحساب العلاقة بين الكلوروفيلي والعوامل الأخرى في الحقول الموسمية والشذوذة. 11 - للتضاريس أثر بارز على التوزيع المكاني لكلورو سطح البحر مع الكلوروفير السطحي العالي في البحر الذي يتوزع أساسا على ساحل بحر الصين الجنوبي حيث تكون التضاريس ضحلة. وتتأثر الرياح أيضا من قبل أوروغرافيا مع الجانب الإيجار من الجبال التي تتميز الرياح ضعيفة وحليقة الرياح البارزة الإجهاد التي تم تحديدها جنوب غرب بحر الصين الجنوبي.العتبات المطبقة هنا التقاط موقع الجبهة بشكل فعال وضمان تصوير حدود الكتل المائية بأكملها. في هذا التحليل، وظيفة متعامدة تجريبية واحد القبض على تباين كبير في الجزء الشمالي من بحر الصين الجنوبي. وأظهر المتوسط الشهري المقابل للسلسلة الزمنية أن الكلورو سطح البحر كان مرتفعا خلال فصل الشتاء ومكتئبا خلال فصل الصيف.المنطقة المجاورة للساحل الجنوبي الغربي كانت تتميز بحجم ضعيف، وكان التباين المقابلة ملتقطاً بشكل رئيسي بواسطة الوظيفة المتعامدة التجريبية الثانية. وكانت قيم الكلوروفير السطحي البحري مرتفعة في الصيف ومنخفضة في الشتاء، الذي كان أساسا خارج المرحلة مقارنة بالمنطقة الشمالية. في الواقع، أظهرت السلسلة الزمنية الشهرية للوظائف المتعامد التجريبية تباينًا موسميًا واضحًا مع وظيفة متعامدة تجريبية اثنين من الوظائف التقويمية التجريبية الرائدة واحدًا في حوالي أربعة أشهر.وتمثل الارتباطات بين الكلورو وعوامل أخرى العلاقات المتبادلة بين العوامل. فعلى سبيل المثال، في هذا التحليل، ترتبط درجة حرارة سطح البحر ارتباطاً سلبياً بالكلوروفير بينما يرتبط الإجهاد الريحي ارتباطاً إيجابياً بالكلوروفير. وهكذا، ارتبط الكلوروفير العالي بدرجة حرارة منخفضة وطاقة الرياح القوية لهذه البيانات.وتحديد تباين بارامترات المحيطات وبحث علاقتها بالكلوروفير أمران حاسمان وهامان بالنسبة لديناميات المحيطات والنظام الإيكولوجي البحري. الأنشطة الجبهية هي مهمة بشكل خاص لأن الكلوروفير العالية عادة ما يرتبط مع الجبهة. قد يحدث تعديل لتغيير عتبة الكشف الأمامي وأفضل نهج للتحقق من صحة الجبهة هو مقارنتها مع ملاحظات المعهد.وباختصار، يمكن استخدام الرصدات الساتلية لوصف التوزيع المكاني والتباين الزمني في معالم سطح المحيطات وصفا دقيقا. مع قرار متزايد من ميزات أكثر تفصيلا يمكن تحديدها والتحقيق في المستقبل.

Research

JoVE Journal

Environment

Protocol for Microplastics Sampling on the Sea Surface and Sample Analysis

بروتوكول للجزيئات البلاستيك الصغيرة أخذ العينات على سطح البحر وتحليل عينة

Microplastic pollution in the marine environment is a scientific topic that has received increasing attention over the last decade. The majority of ...

Preparation of Authigenic Pyrite from Methane-bearing Sediments for In Situ Sulfur Isotope Analysis Using SIMS

Preparation of Authigenic Pyrite from Methane-bearing Sediments for In Situ Sulfur Isotope Analysis Using SIMS

إعداد البايرايت أوثيجينيك من الرواسب الحاملة لغاز الميثان للنظائر في الموقع الكبريت في تحليل استخدام سيمز

Different sulfur isotope compositions of authigenic pyrite typically result from the sulfate-driven anaerobic oxidation of methane (SO4-AOM) and ...

Procedures of Laboratory Fumigation for Pest Control with Nitric Oxide Gas

الإجراءات المختبرية التبخير للسيطرة على الآفات مع غاز أكسيد النيتريك

Nitric oxide (NO) is a newly discovered fumigant for postharvest pest control. This paper provides detailed protocols for conducting NO fumigation on ...

Techniques for Investigating the Anatomy of the Ant Visual System

تقنيات التحقيق تشريح النظام المرئي النمل

This article outlines a suite of techniques in light microscopy (LM) and electron microscopy (EM) which can be used to study the internal and external eye ...

Specific and Accurate Detection of the Citrus Greening Pathogen Candidatus liberibacter spp. Using Conventional PCR on Citrus Leaf Tissue Samples

Specific and Accurate Detection of the Citrus Greening Pathogen Candidatus liberibacter  spp. Using Conventional PCR on Citrus Leaf Tissue Samples

محددة و "دقيقة كشف" spp. "الحمضيات تخضير الممرض" ليبيريباكتير Candidatus استخدام PCR التقليدية على "عينات الأنسجة أوراق الحمضيات"

Citrus greening, also known as huanglongbing, is a destructive citrus disease ravaging citrus farms globally. This disease causes asymmetrical yellow leaf ...

Methods for Image-based Surveys of Benthic Macroinvertebrates and Their Habitat Exemplified by the Drop Camera Survey for the Atlantic Sea Scallop

أساليب لإجراء الدراسات الاستقصائية المستندة إلى الصور ماكروينفيرتيبراتيس القاعية وموئلها يتجلى في إسقاط الاستقصاء الكاميرا التقوقع البحر المحيط الأطلسي

Underwater imaging has long been used in the field of marine ecology but decreasing costs of high-resolution cameras and data storage have made the ...

The Plant Infection Test: Spray and Wound-Mediated Inoculation with the Plant Pathogen Magnaporthe Grisea

The Plant Infection Test: Spray and Wound-Mediated Inoculation with the Plant Pathogen Magnaporthe Grisea

اختبار الإصابة بالنبات: الرش والجرح بوساطة التلقيح بمسببات الأمراض النباتية رمادية ماجنابورثي

Plants possess a powerful system to defend themselves against potential threats by pathogenic fungi. For agriculturally important plants, however, current ...

Experimental Study of the Relationship Between Particle Size and Methane Sorption Capacity in Shale

دراسة تجريبية للعلاقة بين حجم الجسيمات، والقدرة على امتصاص غاز الميثان في الصخري

The amount of adsorbed shale gas is a key parameter used in shale gas resource evaluation and target area selection, and it is also an important standard ...

Choice and No-Choice Bioassays to Study the Pupation Preference and Emergence Success of Ectropis grisescens

Choice and No-Choice Bioassays to Study the Pupation Preference and Emergence Success of Ectropis grisescens

الاختيار والمقايسة لا خيار لدراسة الأفضلية بوبيشن وظهور نجاح جريسيسسينس اكتروبيس

Many insects live above the ground as larvae and adults and as pupate below the ground. Compared to the above-ground stages of their life cycles, less ...

Design and Use of an Apparatus for Quantifying Bivalve Suspension Feeding at Sea

تصميم واستخدام جهاز لتحديد كمية التغذية تعليق ذات الصدفتين في البحر

As shellfish aquaculture moves from coastal embayments and estuaries to offshore locations, the need to quantify ecosystem interactions of farmed bivalves ...