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21.
叶绿素a浓度是一种表征水体富营养化程度的重要参数,其已经成为水体水质评价的重要指标,它的研究对赤潮、绿潮等的监测预报具有重要意义。基于GOCI卫星获取的水色遥感资料,先对L1B数据进行了大气校正等影像预处理,然后利用OC2、OC3G和YOC 3种叶绿素反演算法反演了东海叶绿素a浓度,并用实测资料对3种反演算法结果进行验证分析,通过反演值与实测值之间的平均绝对误差、平均相对误差和相关系数对3种算法反演精度进行了比较,其中YOC算法的平均绝对误差为0.39 mg·m-3,平均相对误差为42.47%,相关系数为0.88,是3种算法中平均绝对误差和平均相对误差最小、相关系数最高的,因此确定YOC算法反演东海叶绿素a浓度是最优的。进而,利用YOC算法从GOCI卫星获取的高时间分辨率水色遥感信息反演了2011-2017年的东海叶绿素a浓度,并分析叶绿素a浓度的昼变化特征,基本上表现为:一日内从08∶30到15∶30,叶绿素a浓度先升高再降低,在10∶30左右达到峰值,此结果与藻类气泡调节浮力机制理论基本吻合。  相似文献   
22.
针对渔船监控的需要,设计了一种低功耗的航迹记录仪.该仪器采用MSP430F149作为主控芯片,将从GPS接收模块获取渔船位置信息经整理和变换格式后储存在FLASH存储芯片中,作为记录航迹,并可以通过无线方式实现数据的非接触读写,进行航迹数据读取,读写距离可达800 m.在采用多种降低功耗措施后,可以在一节容量为19000 mAh的锂电池供电的情况下实现长达6个月以上的航迹记录.还具有体积小、造价低、免维护等优点,满足了渔政检查人员非登临渔船就可获取历史航迹记录和长记录周期的需求.  相似文献   
23.
西北印度洋大眼金枪鱼渔场预报模型建立与模块开发   总被引:1,自引:0,他引:1  
根据1990—2003年印度洋大眼金枪鱼延绳钓渔业数据和美国国家海洋和大气管理局提供的海表温度、叶绿素-a历史环境数据,应用环境因子叠加方法,构建了西印度洋大眼金枪鱼渔场预报模型,用于金枪鱼渔场预报。分析得出各月适宜海表温度、叶绿素-a浓度范围和历史高产区空间位置;导入实时海表温度、叶绿素-a等遥感栅格数据,分别提取适宜海表温度、适宜叶绿素-a浓度和历史高产区的空间栅格数据集,最后在空间上对3种栅格数据进行空间叠加并取交集。交集所指空间区域即为大眼金枪鱼潜在渔场位置。通过精度检验,表明该模型渔场预报精度为60.5%。并以VC++6.0工具为开发平台,对此模型进行了设计开发,实现了模块预报西北印度洋大眼金枪鱼渔场。  相似文献   
24.
北太平洋柔鱼渔场资源与海洋环境关系的季节性变化   总被引:3,自引:0,他引:3  
利用我国2002—2012年5—11月北太平洋鱿钓渔业的生产资料, 结合同期卫星遥感反演技术获取的海表温度(SST)、海水叶绿素(Chl-a)、海流等数据, 运用产量重心法和广义加性模型(GAM), 分析了北太平洋公海柔鱼渔场渔获量变化与海洋环境关系的季节性变化。研究结果显示北太平洋柔鱼5—6月渔场重心位于中、东部渔场, 在168°~171°E、38°~39°N的范围;7—11月集中在西部渔场, 重心位于150°~160°E、40°~44°N的范围, 渔场重心伴随着明显的季节性变化。通过GAM模型综合分析发现整个渔汛期的北太平洋柔鱼渔场最适SST范围为14~19 ℃;最适Chl-a范围为0.22~0.55 mg·m-3;集中的经度范围为154°~157°E;集中出现的纬度范围为41°~44°N。柔鱼活动呈现每年北上索饵洄游和南下活动产卵洄游, 与环境因素的关系表现出不同的特征, 尤其是SST相关性最好, 从5月到9月SST与渔场重心的关系在北上时呈正相关, 从9月到11月南下时为负相关, 呈现明显的季节性变化。另外海流对渔场的影响甚为重要, 高产渔场一般位于黑潮、亲潮交汇区域的黑潮前锋、亲潮向背一侧附近, 随着暖、寒流的此消彼长而变化。  相似文献   
25.
中国近海捕捞机动渔船航次特征数据挖掘   总被引:1,自引:0,他引:1  
为加强渔船进出港管理和捕捞渔获物监管,解决信息上报中主观性大,报告信息错误、虚假报告等问题,利用北斗船位数据记录渔船出海作业的时间、位置、航速、航向等信息,通过航次特征数据挖掘,分析了港口格网、岸线点与北斗船位终端记录轨迹的空间关系,提取到2.5万余艘渔船的39.98万个航次数据,并利用船位点球面距离累加计算航程,利用...  相似文献   
26.
基于Kriging方法Argo数据重构太平洋温度场研究   总被引:7,自引:0,他引:7  
采用Kriging算法,将2007年1~12月份期间获得的太平洋海域的Argo剖面浮标资料重新构成3°×3°的月平均海温场。重构的温度场能较好地揭示太平洋暖流区、西边界流系的季节性变化和西边界流系强温度锋面。将插值数据与同一时期的实测数据进行比较。结果表明Kriging算法得到的海表温度最大误差0.7℃,平均误差0.3℃,平均相对误差0.7%,平均标准误差0.06℃,计算结果令人满意。进一步利用重构的太平洋表层及水下4个断面的温度场分析了太平洋海域的温度分布格局及季节变化,赤道海区表层暖水占主体,随着水深增加,东部冷水迅速往东扩展,在200 m时冷水基本把北上的太平洋暖水切断。  相似文献   
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