文献类型：期刊文章

作　　者：赵娜[1] 王霄鹏[1] 李咏沙[1] 姚凤梅[2,3]

ZHAO Na;WANG Xiao-peng;LI Yong-sha;YAO Feng-mei(Remote Sensing Information and Digital Earth Center,College of Computer Sciences and Technology,Qingdao University,Qingdao 266071,China;College of Earth and Planetary Sciences,University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China;Key Laboratory of Computational Geodynamics,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China)

机构地区：[1]青岛大学计算机科学技术学院遥感与数字地球研究中心,青岛266071 [2]中国科学院大学地球与行星科学学院,北京100049 [3]中国科学院计算地球动力学重点实验室,北京100049

出　　处：《科学技术与工程》

基　　金：国家自然科学基金(31571565,31671585);山东省自然科学基金重大基础研究项目(ZR2017ZB0422)。

年　　份：2020

卷　　号：20

期　　号：17

起止页码：7101-7107

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：基于2003—2017年黄渤海海域中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)卫星遥感数据,利用自组织映射(self-organizing feature map,SOM)神经网络模型研究叶绿素a浓度(chlorophyll a concentration,Chl-a)的典型分布模式,分析Chl-a变化趋势,并利用广义加性模型(generalized additive model,GAM)研究其与环境因子的关系。结果表明:黄渤海Chl-a存在明显的季节性变化,7月份浓度最低,为2.41 mg/m^3,4月份浓度最高,为3.43 mg/m^3;Chl-a呈现从近海岸海域向深水海盆逐渐降低的变化趋势;将SOM模型提取的典型模式分为清澈、低浓度、中浓度和高浓度模式,这些模式有效地阐明了2003—2017年黄渤海Chl-a在时间上存在春季高、夏季低的变化趋势,Chl-a高值区主要分布在河流的入海口及近海岸;利用GAM模型发现海表温度(sea surface temperature,SST)、风速与Chl-a之间存在显著的非线性关系,SST、风速对Chl-a变化的解释率为39.3%,SST对Chl-a变化的影响比风速更大;人类活动的增加对黄渤海Chl-a变化也起着重要的作用。

关 键 词：叶绿素a  自组织映射(SOM)神经网络  广义加性模型(GAM)  海表温度 海表风场  黄渤海

分 类 号：X145]