【摘要】：近年來(lái),伴隨著習(xí)近平總書記的“綠水青山就是金山銀山”的精辟倡導(dǎo),國(guó)家生態(tài)環(huán)境保護(hù)得到社會(huì)各界高度重視。水體富營(yíng)養(yǎng)化防治作為“綠水青山類課題”更是學(xué)界義不容辭的科研任務(wù)。葉綠素a是水體富營(yíng)養(yǎng)化評(píng)價(jià)的重要指標(biāo),它是浮游植物光合作用最主要的色素,也是衡量其生物量的重要參數(shù)。以衛(wèi)星遙感技術(shù)對(duì)葉綠素a濃度進(jìn)行反演估算具有范圍廣、時(shí)效性高、連續(xù)性強(qiáng)與經(jīng)濟(jì)成本低等優(yōu)勢(shì),目前在水生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)領(lǐng)域發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。長(zhǎng)時(shí)序連續(xù)同步觀測(cè)的衛(wèi)星遙感資料為葉綠素a濃度的時(shí)空變化規(guī)律與其對(duì)物理環(huán)境多尺度動(dòng)態(tài)變化的響應(yīng)機(jī)制研究提供了可靠的數(shù)據(jù)來(lái)源。然而,受到天氣條件、衛(wèi)星傳感器運(yùn)行故障等因素的影響,衛(wèi)星遙感葉綠素a濃度數(shù)據(jù)存在大量、無(wú)規(guī)律的缺失。另外,常見的時(shí)間分辨率較高的衛(wèi)星遙感葉綠素a濃度數(shù)據(jù)空間分辨率普遍偏低,無(wú)法提供小尺度區(qū)域具體信息,難以在區(qū)域尺度進(jìn)行應(yīng)用。這兩個(gè)問(wèn)題嚴(yán)重制約了衛(wèi)星遙感葉綠素a濃度資料的應(yīng)用,限制了水生態(tài)環(huán)境的遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)的推廣。因此,建立合理的數(shù)據(jù)重構(gòu)與降尺度方法,獲得高空間分辨率、完整的葉綠素a濃度數(shù)據(jù)集對(duì)擴(kuò)展遙感數(shù)據(jù)應(yīng)用廣度,提高遙感數(shù)據(jù)利用效率具有重要的意義。針對(duì)以上問(wèn)題,本文首先對(duì)傳統(tǒng)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的重構(gòu)算法經(jīng)驗(yàn)正交分解數(shù)據(jù)重構(gòu)(DINEOF)進(jìn)行改進(jìn),提出了可變模糊聚類DINEOF重構(gòu)算法(VF-DINEOF)。隨后,為實(shí)現(xiàn)小尺度水域遙感監(jiān)測(cè),提出了基于降尺度的遙感數(shù)據(jù)融合方法,有效提高了高時(shí)間分辨率衛(wèi)星遙感葉綠素a產(chǎn)品的空間分辨率。最后,利用上述方法,獲得了完整的葉綠素a濃度與相關(guān)環(huán)境因子遙感數(shù)據(jù)集,對(duì)渤海海域多年葉綠素a濃度時(shí)空變化特征與驅(qū)動(dòng)機(jī)制進(jìn)行了系統(tǒng)的研究與分析。全文主要內(nèi)容與成果如下:(1)基于傳統(tǒng)DINEOF算法對(duì)渤海海域2003～2014年MODIS衛(wèi)星遙感葉綠素a濃度日均值數(shù)據(jù)集進(jìn)行重構(gòu),并對(duì)重構(gòu)精度進(jìn)行分析。在此基礎(chǔ)上,針對(duì)原算法缺陷,將可變模糊集思想引入重構(gòu)過(guò)程。通過(guò)可變模糊聚類迭代模型對(duì)海域進(jìn)行深度分區(qū),提出了 VF-DINEOF重構(gòu)算法。改進(jìn)算法結(jié)果與原數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)提高了 10%,誤差降低了 50%,且改進(jìn)算法比原算法收斂快40%,方差貢獻(xiàn)率高6%,有效提高了重構(gòu)算法精度與模型運(yùn)行效率。(2)提出了基于降尺度的遙感數(shù)據(jù)融合方法,將分辨率4km的MODIS衛(wèi)星遙感葉綠素a濃度與分辨率30 m的Landsat 8 OLI波段反射率數(shù)據(jù)相融合,實(shí)現(xiàn)了研究區(qū)范圍內(nèi)2013～2014年春夏季葉綠素a濃度降尺度,并最終得到30 m分辨率的葉綠素a濃度的空間分布圖譜。利用海上現(xiàn)場(chǎng)采樣數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)融合結(jié)果進(jìn)行了精度分析,結(jié)果表明,數(shù)據(jù)融合結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)具有顯著線性相關(guān)關(guān)系,且誤差滿足35%精度要求,具有一定的可信度。降尺度數(shù)據(jù)融合結(jié)果能夠較好的反映研究區(qū)葉綠素a濃度空間分布,將MODIS L3葉綠素a濃度數(shù)據(jù)空間分辨率有效地提高至30m,更好的反映了研究區(qū)富營(yíng)養(yǎng)化基本情況。(3)應(yīng)用VF-DINEOF對(duì)遙感反演葉綠素a濃度與相關(guān)環(huán)境因子數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu),獲得時(shí)空全覆蓋、全系列的渤海海域全時(shí)空精細(xì)化衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)集,并對(duì)重構(gòu)葉綠素a數(shù)據(jù)時(shí)空動(dòng)態(tài)分布特征進(jìn)行分析。利用經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分析法,探明了其時(shí)空變化最主要的特征,在空間分布上,渤海表層葉綠素a濃度空間差異顯著,在靠近陸域、赤潮頻發(fā)的淺層水域濃度偏高。在季節(jié)變化上,葉綠素a濃度有明顯季節(jié)變化特征,渤海灣、萊州灣與遼東灣三個(gè)海灣均呈春、夏季雙峰分布,冬季量值最低。利用Mann-Kindle非參數(shù)檢驗(yàn)與Hurst指數(shù)綜合分析方法探求了葉綠素a年際長(zhǎng)期變化趨勢(shì)與未來(lái)發(fā)展態(tài)勢(shì)。渤海葉綠素a濃度演化的主要流動(dòng)軌跡具體表現(xiàn)為70%以上海域春、夏、冬季葉綠素a濃度呈持續(xù)增長(zhǎng)趨勢(shì),60%以上海域在秋季呈持續(xù)降低趨勢(shì)。葉綠素a在春、夏季與海表溫度正相關(guān),秋、冬季負(fù)相關(guān);春、夏、秋季與光合有效輻射負(fù)相關(guān);秋、冬季節(jié)與風(fēng)速負(fù)相關(guān)。另外,水動(dòng)力條件、徑流輸入、沿岸人類活動(dòng)、懸浮物濃度均在一定程度上影響葉綠素a濃度。近岸海域葉綠素a濃度偏高的特征反映了其富營(yíng)養(yǎng)化和赤潮問(wèn)題發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)較高,更加值得學(xué)界關(guān)注。
【圖文】：

逡逑本文的組織結(jié)構(gòu)框架如下圖１．１所示：逡逑緒論（第一章）逡逑Ｉ逡逑研宄區(qū)域水環(huán)境特點(diǎn)與資料采集逡逑（第二章）逡逑邐Ｉ邐Ｉ邐逡逑－邐基于可變模糊聚類的改進(jìn)、邐近岸海域葉綠素ａ多源遙感數(shù)據(jù)降、逡逑，邐ＤＩＮＥＯＦ數(shù)據(jù)重構(gòu)方法邐、邐／邐尺度融合方法邐、逡逑／邐（第三章／創(chuàng)新點(diǎn)１）邐＼邐／邐（第四章／創(chuàng)新點(diǎn)２）邐＼逡逑Ｉ邋￣｜邐￣邐＇邐＾１邐邐＾邐Ｉ邋－邐邐邋｜逡逑＼邋ＩｒＤｌＮＥＯＦ－！邐，逡逑＼邐Ｉ邋重構(gòu)試邐糊聚類邋Ｉ邋／邐＼、丨率Ｍ０ＤＩＳｔ￣ｉ邋ｌａｎｄｓａｔ邋］￣Ｉ邋／逡逑＼邋Ｌ驗(yàn)」Ｌ改進(jìn)１邋，邐、丨數(shù)據(jù)！！數(shù)據(jù)逡逑、１邐］邐一邐，逡逑＇邐邐邐ｒ逡逑ｚ邐ｓ．邐逡

２．２．１邐自然地理特征逡逑渤海位于我國(guó)大陸東部，是中國(guó)的內(nèi)海，其地理位置位于３７°０７＾４１°０（Ｔ邋Ｎ，，逡逑１１７°３５＇？１２１°１０＇Ｅ之間。其西、南、北三面被陸地包圍，僅東面與黃海相連（圖２．１）。逡逑渤海是陸架淺海盆地，海底地勢(shì)自渤海中部與渤海海峽起向萊州灣、渤海灣、遼東灣三逡逑個(gè)海灣平緩坡起，平均坡度０＇２８＂。渤海水深較淺，平均水深僅１８邋ｍ，１０邋ｍ以下淺海逡逑占渤海面積的２６％，其中以河口地區(qū)水深最淺，如海河口、遼河口水深約５邋ｍ，黃河口逡逑最淺水深僅為０．５邋ｍ；潮海最大水深約８６邋ｍ，位于澈海海峽老鐵山水道附近［８１］。逡逑－１４－逡逑
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：X87

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2680438