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题名南海北部次表层叶绿素最大值年际变化特征分析
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作者
王仁政
单正垛
孟思雨
宫响
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机构
青岛科技大学数理学院
中国海洋大学环境科学与工程学院
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出处
《热带海洋学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期63-75,共13页
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基金
国家自然科学基金项目(U1906215)。
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文摘
次表层叶绿素最大值(subsurface chlorophyll maxima,SCMs)广泛存在于全球各海域,该最大值层往往具有较高的海洋初级生产力和新生产力,因此研究其年际变化特征对深入理解气候变化影响下海洋生态系统变化有重要意义。本文采用一维物理-生态耦合模型(one-dimensional physical-biological coupled model,MEM-1D)较好地模拟了1994—2019年南海北部海盆区海温、盐度、营养盐和叶绿素的垂向分布,并采用3种统计方法,分别从整体趋势、不同时间尺度及显著变化三方面分析了SCMs特征因子(强度、深度和厚度)的年际变化特征。总体而言1994—2019年SCMs强度整体减小趋势较弱(趋势斜率S<0),具体表现为先减小(1994—2004年)后增大(2005—2012年)再减小(2013—2019年),其中1999—2004年显著变小;SCMs深度呈变深趋势(趋势斜率S>0),1994—2011年逐渐变深,之后逐渐变浅,但变化不显著;SCMs厚度整体呈增大趋势,1999年起显著变大。相关分析发现,海表面温度在年际变化上与SCMs特征因子间不存在相关性(P>0.05);海表面温度对SCMs的影响主要表现在季节尺度上,SCMs深度和强度均与海表面温度呈一致性变化。季节性差分自回归滑动平均模型对SCMs三个特征因子的拟合效果较好,平均绝对百分比误差分别为5.33%(强度)、0.62%(深度)、2.49%(厚度),模型可用于对SCMs特征因子变化趋势的预测。
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关键词
次表层叶绿素最大值
趋势统计分析
时间序列模型
数值模拟
南海北部
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Keywords
subsurface chlorophyll maximum
trend statistical analysis
time series model
numerical simulation
northern South China Sea
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分类号
X145
[环境科学与工程—环境科学]
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