【摘 要】
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海洋牧场是实现渔业增殖与生态修复的有效手段,海洋牧场的建设与运行也与沿海海洋环境其他过程相互影响。为了更好地管理与评估海洋牧场的建设运行效果,需要对海洋牧场及其周边海域进行必要的监测。叶绿素a是海洋生态系统的重要参数之一,它能够有效地反映海域的初级生产力和生物量水平。因此,研究叶绿素a在海洋牧场周边海域的时空分布特征与驱动因素并对未来的叶绿素a浓度水平进行预测对海洋牧场及近海生态环境具有重要的意义
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海洋牧场是实现渔业增殖与生态修复的有效手段,海洋牧场的建设与运行也与沿海海洋环境其他过程相互影响。为了更好地管理与评估海洋牧场的建设运行效果,需要对海洋牧场及其周边海域进行必要的监测。叶绿素a是海洋生态系统的重要参数之一,它能够有效地反映海域的初级生产力和生物量水平。因此,研究叶绿素a在海洋牧场周边海域的时空分布特征与驱动因素并对未来的叶绿素a浓度水平进行预测对海洋牧场及近海生态环境具有重要的意义。水色遥感是海洋表层叶绿素a浓度的估计的常用手段之一,可进行高效大面积的连续时空观测。为了开发针对海洋牧场及其周边海域的局域性经验反演算法,以探究海洋牧场及其周边海域的叶绿素a的时空分布特征及驱动因素,并实现对目标海域叶绿素a浓度的预测。本文主要开展了以下工作:（1）在崖州湾海洋牧场及其周边海域,结合原位数据与遥感数据开发了局域叶绿素a波段比值经验反演算法,R~2达到0.74,并应用该算法生成了用于本文研究的相应叶绿素a产品。经空间分析发现研究区内叶绿素a具有显著的空间自相关性与高值聚类分布特点,其浓度在当地气候条件下呈现冬高夏低,东锣湾高于崖州湾的时空分布特征。（2）对HY-1C/D CZI与Landsat 8 OLI原始DN值进行了比较,二者相关系数r能达到0.6以上。选用MODIS Aqua的叶绿素a标准产品进行交叉检验表明,传感器间的均方根误差均在0.1左右。我们通过热点分析发现三者空间变化趋势大体相同,在局部CZI与OLI更接近。我们定义了趋势同步率指标（Synchronized Trend Rate,STR）,可用于描述时间序列变化趋势的一致性,2020年OLI与CZI叶绿素a月产品的STR值为0.55。（3）为了更好地描述叶绿素a整体分布特征,本文使用了三个百分位数创建了组合均值,比均值平稳性更佳。在检验了叶绿素a浓度组合均值序列的平稳性与纯随机性后,选用ARIMA模型进行预测。ARIMA（2,0,2）（1,1,1）[4]模型能够较好地拟合研究区内季度叶绿素a组合均值时间序列,对2021年四季度的点预测误差小于0.1 ug/L。
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