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在沿海水域的富营养化监测方法中,传统的走航取样法因范围局限、周期性弱而无法反映真实的污染情况。而海洋水色遥感技术可以突破空间和时间限制,高度灵活地采集研究区域的光谱数据以供分析。本研究以渤黄海为研究区,针对近海水体的光学特征,借鉴湖泊综合营养指数（Comprehensive Trophic Level Index,TLI）基本原理,构建了适用近海水质的综合营养指数(TLIcr)。此外,还通过分析近海水体的光学特性,建立了TLIcr的遥感反演模型,并应用此模型定量评价了研究区域的富营养化程度。具体研究内容如下:I.基于湖泊的TLI的构建思想,采用遥感数据统计得到年均极值,进而推导出各水质参数叶绿素a、总氮、总磷、透明度的分营养度公式;采用实测的202组数据,确定研究区水质各参数权重系数。将分营养度公式与权重系数相结合,得到适合于近海水质的富营养化评价指数。II.本文利用NQAA（Neural network‐based quasi‐analytical algorithm）方法计算近岸水体固有光学量,根据研究区水体的光学特征并采用主成分方法分析富营养指数与吸收系数的相关关系,应用主成分分析与多元线性回归技术建立反演模型。利用1/3的实测数据共67组以及与实测站位点相匹配的卫星数据共86组,对反演模型精度进行验证对比,结果表明a（490）、a（551）两个参数建立的反演模型效果最优,具有较高的拟合精度（R2=0.87）,且卫星影像验证集误差较小（MAPD=13.63%）,成功实现富营养化卫星产品的可信度评估。III.基于VIIRS数据及富营养反演模型,得到2012-2018年渤黄海海区域富营养化指数产品,进一步分析探讨了其年序列及2018年季节富营养化状态的时空变化特征以及驱动因素。通过对富营养变化趋势进行分析,结果表明近岸富营养程度高于远岸,渤海高于黄海,渤海中三个内湾高于渤海中部水域,季节变化富营养指数由高到低依次为冬季、秋季、春季、夏季。综上所述,本文得出的反演结果呈现近岸富营养程度高于远岸、渤海高于黄海、秋季高于夏季,符合近海富营养趋势,进一步验证了富营养指数反演模型的合理性、可行性和适用性。