趙 娜，王霄鵬，李詠沙，姚鳳梅

(1.青島大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究中心，青島 266071；2.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)地球與行星科學(xué)學(xué)院，北京 100049； 3.中國(guó)科學(xué)院計(jì)算地球動(dòng)力學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100049)

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，海洋環(huán)境污染日益嚴(yán)重[1]。有害藻類(lèi)已成為水體環(huán)境污染的突出問(wèn)題[2]，危害人類(lèi)健康、海洋環(huán)境和物種平衡[3]。葉綠素a濃度(chlorophyll-a concentration, Chl-a)隨著有害藻類(lèi)的爆發(fā)和消失而急劇變化[4]，是評(píng)價(jià)有害藻類(lèi)密度的關(guān)鍵參數(shù)[5-6]。因此，通過(guò)了解Chl-a的時(shí)空變化，可以對(duì)海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)有一個(gè)更好的認(rèn)識(shí)，有助于減少經(jīng)濟(jì)損失。

監(jiān)測(cè)Chl-a的方法包括有針對(duì)性的船舶現(xiàn)場(chǎng)取樣運(yùn)動(dòng)和衛(wèi)星遙感觀測(cè)。由于浮游植物生長(zhǎng)速度快，海洋環(huán)境多樣，獲取長(zhǎng)期數(shù)據(jù)集成本高，原位采樣難以實(shí)現(xiàn)[7-8]，衛(wèi)星遙感具有大面積、長(zhǎng)時(shí)間、動(dòng)態(tài)檢測(cè)的優(yōu)勢(shì)，可以彌補(bǔ)原位監(jiān)測(cè)的不足，所以，遙感已被成功地應(yīng)用于監(jiān)測(cè)Chl-a的變化。Platt等[9]通過(guò)檢驗(yàn)海洋生態(tài)系統(tǒng)的各指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)遙感是獲取海洋水色生態(tài)指標(biāo)必不可少的工具；Chaves等[10]利用中分辨率成像光譜儀(moderate-resolution Imaging spectroradiometer,MODIS)數(shù)據(jù)進(jìn)一步探討了Chl-a的時(shí)空變化，并與現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量結(jié)果進(jìn)行了比較，研究證明衛(wèi)星可以提供關(guān)于Chl-a變化趨勢(shì)的可靠資料。利用遙感資料，很多學(xué)者研究了湖泊和海洋Chl-a的空間和季節(jié)分布。Zhang等[11]將太湖的Chl-a與MODIS波段2數(shù)據(jù)的反射率建立函數(shù)關(guān)系，分析了Chl-a的時(shí)空變化；Shen等[12]基于9年的海洋寬視場(chǎng)傳感器(sea-viewing wide field sensor, SeaWiFS)數(shù)據(jù)研究南海Chl-a的季節(jié)變化和空間分布特征?，F(xiàn)有的判別方法存在參數(shù)不確定性，而自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(self-organizing feature map, SOM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[13-14]具有穩(wěn)定性、無(wú)需外界給出評(píng)價(jià)參數(shù)，能夠給出向量間最有意義的特征。

浮游植物群落結(jié)構(gòu)的變化可能與環(huán)境因素有關(guān)，如風(fēng)、營(yíng)養(yǎng)、溫度、鹽度及上層營(yíng)養(yǎng)水平的變化[15]。因此，Chl-a的分布也受到這些因素的影響。Nishijima等[16]探索了不同深度下Chl-a在時(shí)間和空間尺度上的變化，發(fā)現(xiàn)營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)特別是磷的缺乏限制了浮游植物生物量的增加；Hao等[17]認(rèn)為兩個(gè)電站排放的熱水是大亞灣生態(tài)系統(tǒng)變化的驅(qū)動(dòng)因素，營(yíng)養(yǎng)、鹽度、溶解氧、化學(xué)需氧量等因素隨水溫的升高而變化，這些因素在短期內(nèi)影響了水質(zhì)和浮游植物生長(zhǎng)，長(zhǎng)期影響了水生生物和整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)；Mamun等[18]對(duì)榮山江總磷、總氮和懸浮物的時(shí)空分布進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)夏季風(fēng)主導(dǎo)了該流域養(yǎng)分濃度變化和藻類(lèi)生長(zhǎng)；Anusha等[19]也發(fā)現(xiàn)1—3月沙巴州海域西北海岸的Chl-a北季風(fēng)作用下有非常明顯的增加。以上研究表明，水溫和風(fēng)是影響海洋生態(tài)系統(tǒng)的重要因素，水溫和風(fēng)的微小變化會(huì)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生較大的環(huán)境影響[20]。

基于MODIS衛(wèi)星獲得的Chl-a數(shù)據(jù)，探索黃渤海15年Chl-a時(shí)間和空間分布特征，并使用SOM研究Chl-a時(shí)空變化模式能更穩(wěn)定、直觀地評(píng)價(jià)Chl-a變化趨勢(shì)。其次，利用廣義加性模型(generalized additive model, GAM)分析了海表溫度、風(fēng)速與Chl-a之間的線(xiàn)性和非線(xiàn)性關(guān)系，揭示了單因素和多因素對(duì)Chl-a變化的影響。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)域

黃渤海位于中國(guó)北部，是半封閉海域，渤海通過(guò)渤海海峽的狹窄通道與黃海相連。這種特殊的地理?xiàng)l件使海洋的水停留時(shí)間更長(zhǎng)，污染物的滯留時(shí)間更長(zhǎng)[21-22]。黃渤海受東亞季風(fēng)的影響，冬季以北風(fēng)和西北風(fēng)為主，夏季以南風(fēng)為主。水溫和光照條件的自然變化也導(dǎo)致浮游植物的生長(zhǎng)變化[23]。有許多注入黃渤海的大中型河流流經(jīng)大片的農(nóng)業(yè)區(qū)和工業(yè)區(qū)，為黃渤海帶來(lái)了大量的淡水和營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)。近海是漁業(yè)和水產(chǎn)養(yǎng)殖的重要區(qū)域，大量的營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)投入造成水體呈富營(yíng)養(yǎng)化狀態(tài)，近海岸附近尤為嚴(yán)重[24-25]。近幾十年來(lái)，黃渤海出現(xiàn)了有害藻類(lèi)大面積爆發(fā)的水質(zhì)問(wèn)題[26-27]。選擇圖1所示的3個(gè)不同地區(qū)作為研究區(qū)分析Chl-a的變化。

圖1 黃渤海地理位置及研究區(qū)示意圖Fig.1 Map of geographical location of Yellow sea and Bohai Sea

1.2 數(shù)據(jù)

Chl-a數(shù)據(jù)采用美國(guó)國(guó)家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)的MODIS Aqua Level3級(jí)Chl-a產(chǎn)品，空間分辨率為9 km，覆蓋時(shí)間范圍為2003年1月至2017年12月。2000年和2004年Chl-a海洋觀測(cè)寬視場(chǎng)傳感器的數(shù)據(jù)(SeaWiFS)被用來(lái)比較“調(diào)水調(diào)沙”工程前后Chl-a的變化[27]。還用了2003年1月至2017年12月的MODIS Level3級(jí)海表溫度(SST)和歐洲中期數(shù)值預(yù)報(bào)中心(European Centre for Medium-range Weather Forecasting,ECMWF)的海表風(fēng)場(chǎng)再分析數(shù)據(jù)。

1.3 研究方法

1.3.1 滑動(dòng)平均序列

(1)

(2)

(3)

式中：xi為第i個(gè)月的Chl-a；n為時(shí)間序列的長(zhǎng)度；k為移動(dòng)平均線(xiàn)的滑動(dòng)長(zhǎng)度。

1.3.2 SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

自組織映射是一種無(wú)監(jiān)督網(wǎng)絡(luò)，能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在規(guī)律從而主動(dòng)改變網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的參數(shù)[13]。一種常用的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包含輸入層和競(jìng)爭(zhēng)層。首先對(duì)輸出層各權(quán)向量賦予較小的隨機(jī)數(shù)并進(jìn)行歸一化處理；其次根據(jù)計(jì)算的歐式距離dj(t)尋找獲勝節(jié)點(diǎn)。

20世紀(jì)50年代末，美國(guó)語(yǔ)言學(xué)家約瑟夫·H·格林伯格打開(kāi)了語(yǔ)言學(xué)研究的一個(gè)新的領(lǐng)域——語(yǔ)言類(lèi)型學(xué)。該理論主要的觀點(diǎn)是在對(duì)人類(lèi)語(yǔ)言的機(jī)制和規(guī)則進(jìn)行概括總結(jié)時(shí)，必須要進(jìn)行跨語(yǔ)言驗(yàn)證，而要研究任何一種語(yǔ)言的特點(diǎn)都離不開(kāi)跨語(yǔ)言比較出的共性和類(lèi)型分類(lèi)的基礎(chǔ)。我國(guó)著名英語(yǔ)學(xué)者許國(guó)璋也提出：“過(guò)去的研究太過(guò)于強(qiáng)調(diào)漢語(yǔ)和歐洲語(yǔ)言之間的差異，而忽視了兩者之間的相同點(diǎn)?！盵1]近年來(lái)，語(yǔ)言類(lèi)型學(xué)逐漸風(fēng)靡，挖掘漢語(yǔ)和英語(yǔ)之間的共性和差異，掌握兩者之間的普遍特征成為潮流。

(4)

式(4)中：x={x1，x2，…，xn}表示輸入訓(xùn)練樣本；wij(t)為在時(shí)間t連接神經(jīng)元i到神經(jīng)元j的權(quán)值。最后，定義優(yōu)勝鄰域Nj*(t)以j*為中心確定t時(shí)刻的權(quán)值調(diào)整域，初始鄰域Nj*(t)較大，隨著訓(xùn)練時(shí)間收縮，優(yōu)勝鄰域的權(quán)值調(diào)整為

wij(t+1)=wij(t)+η(t,N)[xi-wij(t)]

(5)

式(5)中：η表示學(xué)習(xí)率。

1.3.3 廣義加性模型

GAM是由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)而非統(tǒng)計(jì)分布驅(qū)動(dòng)的非參數(shù)回歸模型，可擬合自變量與多個(gè)因變量的線(xiàn)性關(guān)系[28-29]。GAM最初是為了融合廣義線(xiàn)性模型和加法模型而開(kāi)發(fā)的，該模型將響應(yīng)變量Y與一些預(yù)測(cè)變量xi聯(lián)系起來(lái)，通過(guò)函數(shù)g將Y的期望值與預(yù)測(cè)因子聯(lián)系起來(lái)，即

(6)

函數(shù)f可以是參數(shù)形式的函數(shù)，也可以是非參數(shù)形式的函數(shù),參數(shù)可通過(guò)最小二乘法獲得。參數(shù)自由度(edf)、P、解釋率(deviance explained)和調(diào)整判定系數(shù)(R-adj)用來(lái)描述模型的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。其中，edf代表估計(jì)價(jià)值的自由度，并確定因變量與自變量的線(xiàn)性關(guān)系(edf=1時(shí)，表明該因素與Chl-a呈線(xiàn)性關(guān)系，edf越大表明該因素與Chl-a之間的非線(xiàn)性關(guān)系越強(qiáng))。P表示統(tǒng)計(jì)結(jié)果的顯著性水平，參照其評(píng)價(jià)各因素與因變量之間的相關(guān)性顯著水平。deviance explained和R-adj為模型對(duì)因變量總體變化的解釋率，值越接近1越好。

2 結(jié)果與討論

2.1 黃渤海Chl-a時(shí)空分布

2.1.1 Chl-a季節(jié)變化和空間分布

圖2顯示了2003—2017年各月Chl-a的空間和季節(jié)分布?？臻g上，渤海Chl-a明顯高于黃海并呈現(xiàn)從近海岸海域向深水海盆逐漸降低的變化趨勢(shì)。Chl-a變化受季節(jié)的影響，從12月到次年5月Chl-a逐漸增加；夏季(6—8月)山東半島海岸、遼東半島海岸和朝鮮半島海岸的Chl-a(>10 mg/m3)不斷增加，并在一年內(nèi)達(dá)到最高值。夏季和初秋(6—9月)黃海中部Chl-a明顯低于春季和冬季(12月—次年5月)。進(jìn)入過(guò)渡期(9—11月)，深海Chl-a逐漸增加，而近海岸和渤海Chl-a呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。

為了更深入地了解不同位置Chl-a的季節(jié)變化，選取了黃渤海如圖1所述的3個(gè)區(qū)域Chl-a的15年MODIS逐月均值和區(qū)域A的2000年、2004年SeaWiFS逐月Chl-a，如圖3所示。黃渤海(區(qū)域T)Chl-a在2月份出現(xiàn)最高值(>3.0 mg/m3)，9月份出現(xiàn)微弱高峰，7月份以最低[(2.1±0.2) mg/m3]。區(qū)域A在3月[(5.3±0.2) mg/m3]和9月[(5.5±0.2) mg/m3]均出現(xiàn)峰值，在11月至1月Chl-a相對(duì)較低。區(qū)域B 的Chl-a季節(jié)分布特征明顯，4月[(3.4±0.3) mg/m3]和10月[(2.2±0.3) mg/m3]出現(xiàn)兩個(gè)高峰，夏季最低。區(qū)域C也發(fā)現(xiàn)了類(lèi)似的季節(jié)模式，4月份最高[(3.9±0.2) mg/m3]，12月出現(xiàn)次高峰?？傮w來(lái)看，區(qū)域A的Chl-a在各月均高于區(qū)域B和C。

圖2 黃渤海海域2003—2017年近15年的Chl-a空間分布Fig.2 Spatial distribution of 15-year average of Chl-a in the Bohai Sea and Yellow Sea during 2003—2017

圖3 研究區(qū)近15年Chl-a月均值變化曲線(xiàn)Fig.3 Seasonal variation in recent 15-year averaged MODIS monthly Chl-a from January to December in study area

2.1.2 Chl-a的年際變化

2003—2017年3個(gè)子區(qū)域的Chl-a年際變化呈現(xiàn)出不同的格局，利用滑動(dòng)平均序列對(duì)Chl-a進(jìn)行平滑處理(圖4)。Chl-a呈現(xiàn)增長(zhǎng)速度降低的上升的趨勢(shì)。更具體地說(shuō)，區(qū)域T的Chl-a呈現(xiàn)先增加后下降而后又上升的變化趨勢(shì)。區(qū)域A的Chl-a在2010年達(dá)到最低且高于區(qū)域B和C。近15年來(lái)區(qū)域A變化幅度相對(duì)較小，區(qū)域B和C偏大。2008年，區(qū)域B和C的Chl-a出現(xiàn)最大峰值(11.37 mg/m3和8.20 mg/m3)，波動(dòng)幅度最大。

圖4 黃渤海Chl-a年際變化曲線(xiàn)Fig.4 Interannual variation of Chl-ain Bohai Sea and Yellow Sea

2.1.3 黃渤海Chl-a模式

利用SOM分析黃渤海Chl-a的時(shí)空變化規(guī)律，實(shí)驗(yàn)表明，2×2網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是多種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中最合理的。將SOM提取的模式1～4依次定義為清澈模式、低濃度模式、中濃度模式和高濃度模式(圖5)。從圖5可以看出，Chl-a在各模式下的分布存在差異性。在清澈模式下，Chl-a濃度普遍都比較低且渤海的Chl-a略高于黃海；低濃度模式的Chl-a覆蓋面積擴(kuò)大清澈面積減少，黃海北部、山東半島附近Chl-a明顯升高。從低濃度模式到中濃度模式，近海岸附近形成了濃度相對(duì)較高的環(huán)形帶。在高濃度模式下，整個(gè)海域的Chl-a普遍升高，高濃度Chl-a大面積集中在近海岸附近，山東半島、遼東半島、黃海西南沿岸尤為顯著，而黃海中部地區(qū)略微偏低。不同濃度模式下的Chl-a均從近海岸向深海盆地呈下降趨勢(shì)，這與圖2中的變化趨勢(shì)一致。

圖5 黃渤海海域Chl-a 模式特征分布Fig.5 Characteristic diagram of normalized Chl-a distribution pattern in study area

圖6 黃渤海海域近15年各月Chl-a模式分布圖Fig.6 Monthly variation of Chl-a modes in recent 15-year in the Bohai Sea and Yellow Sea

統(tǒng)計(jì)各月份不同模式出現(xiàn)的頻率，把頻率最高作為該月的主要模式(圖6)。結(jié)果表明，1月、11月和12月以低濃度模式為主，出現(xiàn)少量高濃度模式。2—4月以高濃度模式為主，5月為多模式并存的過(guò)渡月，以高濃度模式為主，低、中濃度模式為輔。與清澈模式占據(jù)主導(dǎo)地位的6、7月相比，8—10月濃度較高，主要處于中等濃度模式。春季以高濃度模式為主，夏季為清澈模式，5月和11月是多模式共存的過(guò)渡時(shí)期，這與春季高、夏季低的變化趨勢(shì)一致。

統(tǒng)計(jì)黃渤海每年不同模式出現(xiàn)的頻率，并以頻率最高的模式為該年主要模式(表1)。黃渤海2003—2008年呈現(xiàn)先升高后下降的趨勢(shì)，2009—2011年均保持高濃度模式，2012—2017年是先降后升再降的趨勢(shì)。

表1 黃渤海的Chl-a模式Table 1 The Chl-amodes in the Bohai Sea and Yellow Sea

2.2 SST和風(fēng)對(duì)Chl-a的影響

單個(gè)因素對(duì)Chl-a影響顯著性及模型的擬合優(yōu)度如表2所示。結(jié)果顯示，所有影響因素均在P<0.05水平下對(duì)Chl-a變化影響顯著，表明各影響因素單獨(dú)作為Chl-a變化的解釋變量具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。在區(qū)域T、B和C，SST對(duì)Chl-a變化的模型解釋率較高(30%～40%)，R-adj較大(0.303～0.400)表明SST與Chl-a變化構(gòu)建模型方程的擬合度較優(yōu)；風(fēng)速對(duì)Chl-a變化的解釋率較低，R-adj也較低，表明它們單獨(dú)對(duì)Chl-a變化的擬合優(yōu)度較差。Chl-a與SST、風(fēng)速之間存在非線(xiàn)性相關(guān)性(edf> 1)，區(qū)域B和C的影響因素與Chl-a非線(xiàn)性關(guān)系更為明顯。影響Chl-a變化的因子按照解釋率排序SST>風(fēng)速。

GAM模型擬合多個(gè)影響因素對(duì)Chl-a變化的結(jié)果(表3)表明區(qū)域T的SST和風(fēng)速對(duì)Chl-a變化的解釋率為39.3%，R-adj為0.373，模型的擬合程度較高，SST和風(fēng)速對(duì)Chl-a變化的解釋率較高。區(qū)域B的解釋率(43.8%)和R-adj(0.426)最大，模型擬合程度最好，區(qū)域C緊跟其后。區(qū)域A的SST和風(fēng)速對(duì)Chl-a變化影響最小，解釋率僅為12.2%。

表2 Chl-a與單影響因素的GAM模型分析結(jié)果Table 2 Results of GAM analysis between Chl-a and single influencing factors

表3 Chl-a與多影響因素的GAM模型分析結(jié)果Table 3 Result of GAM analysis between Chl-a and multi influencing factors

圖7 環(huán)境因素對(duì)Chl-a變化的影響Fig.7 Effect of environmental factors on the variation of Chl-a

通過(guò)對(duì)影響因素與Chl-a響應(yīng)變量間建立GAM模型，得到影響因素對(duì)Chl-a影響效應(yīng)圖(圖7)，縱軸表示平滑函數(shù)值，括號(hào)中的數(shù)字表示自由度，虛線(xiàn)表示可信區(qū)間的上下限，實(shí)線(xiàn)表示Chl-a平滑擬合曲線(xiàn)。當(dāng)區(qū)域A的SST高于15 ℃時(shí)，促進(jìn)浮游植物的生長(zhǎng)和Chl-a增加；SST低于15 ℃時(shí)，區(qū)域B和C的Chl-a增加。水溫的變化也會(huì)引起其他環(huán)境因素的變化，進(jìn)而影響浮游植物的生長(zhǎng)[30]。春季，海水的對(duì)流從深海海底帶來(lái)了豐富的營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)，溫度的升高有利于浮游植物的光合作用，浮游植物大量生長(zhǎng)繁殖導(dǎo)致Chl-a增加。SST在夏季繼續(xù)上升，氧氣、硅酸鹽、磷酸鹽等營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)的減少以及溫度過(guò)高抑制了浮游植物的生產(chǎn)和生長(zhǎng)，導(dǎo)致了Chl-a的降低。

風(fēng)對(duì)浮游植物的生長(zhǎng)有重要影響，風(fēng)速較低時(shí)，有利于浮游植物的繁殖與同聚集，Chl-a相對(duì)較高；風(fēng)速大于3 m/s時(shí)，Chl-a明顯降低，說(shuō)明風(fēng)速過(guò)大不利于Chl-a含量的提高(圖7)，與Arfi等[31]認(rèn)為風(fēng)速保持在一個(gè)相對(duì)較低的范圍內(nèi)，有利于浮游植物的繁殖，也使得遠(yuǎn)離海岸的浮游植物得以聚集，Chl-a含量相對(duì)較高的研究一致。夏季風(fēng)推動(dòng)黃海暖流，從南到北為浮游植物的生長(zhǎng)帶來(lái)了大量的營(yíng)養(yǎng)，浮游植物的大規(guī)模繁殖引起Chl-a的增加。除此之外，風(fēng)浪的攪動(dòng)會(huì)釋放出海床上隱藏的營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)，把它們帶到海面上，風(fēng)還會(huì)使表層浮游植物隨風(fēng)向移動(dòng)，改變地理位置，給某些海域帶來(lái)新的物種和生物量，這些綜合因素增加了沿海地區(qū)的Chl-a。另一方面，Chl-a在某種程度上也與風(fēng)速呈負(fù)相關(guān)。風(fēng)速過(guò)大擾亂了海水，導(dǎo)致水沉積物重新懸浮，湖泊渾濁，浮游植物可接受的光能減少，浮游植物能夠埋在懸浮沉積物的底部，如冬季風(fēng)帶來(lái)的冷水降低了水溫，限制了浮游植物的生長(zhǎng)，導(dǎo)致Chl-a含量降低[20]。

黃渤海的SST和風(fēng)速對(duì)Chl-a的變化的解釋率為39.3%(表3)，表明還有許多其他因子影響Chl-a的變化。沿海排放也是影響Chl-a變化的重要因素之一[19]。河流或降水會(huì)將攜帶高濃度的有機(jī)和無(wú)機(jī)物質(zhì)的廢水輸送到河口和近海岸，增加了附近的氮、磷和其他營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)，為浮游植物的繁殖和生長(zhǎng)提供了材料[15]。渤海中部和黃海Chl-a相對(duì)較高與沿海水域、黃渤海環(huán)流(包括暖流延伸、遼東沿海流和黃海沿岸流)和風(fēng)-潮-溫鹽環(huán)流之間的水交換有關(guān)，水交換可以增強(qiáng)沿海養(yǎng)分向渤海中部的輸送，從而促進(jìn)浮游植物的生長(zhǎng)，Chl-a增加。此外，黃渤海也是重要的海水養(yǎng)殖場(chǎng)，甲殼類(lèi)和魚(yú)類(lèi)豐富，可釋放溶解的養(yǎng)分和沉積物以及人工飼料的投入加劇了富營(yíng)養(yǎng)化的程度[20]，導(dǎo)致了Chl-a的增加。除此之外，政策主導(dǎo)的人類(lèi)活動(dòng)也對(duì)Chl-a有明顯影響(圖 8)。圖8顯示區(qū)域A 2000年的Chl-a最大值出現(xiàn)在春季，2004年的最大值出現(xiàn)在秋季，這是由于受到2002年6月開(kāi)始實(shí)施的黃河“調(diào)水調(diào)沙”工程的影響。“調(diào)水調(diào)沙”工程帶來(lái)了大量的營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)，增加了浮游植物的生物量和多樣性，其影響可以持續(xù)到9月，使得Chl-a在秋季出現(xiàn)最大值[24]

圖8 區(qū)域A在2000年和2004年SeaWiFS Chl-a月變化Fig.8 Monthly variation of SeaWiFS Chl-a in Region A during 2000 and 2004

3 結(jié)論

(1)利用MODIS Chl-a數(shù)據(jù)，采用滑動(dòng)平均序列、SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，研究了黃渤海Chl-a的時(shí)空分布。結(jié)果表明，Chl-a在近15年呈增長(zhǎng)速度降低的上升趨勢(shì)且存在明顯的季節(jié)變化。4月的Chl-a最高，為3.43 mg/m3, 7月最低為2.41 mg/m3, 區(qū)域A的Chl-a在9月濃度最高。空間分布表明，Chl-a從近海岸海域向深水海盆逐漸降低的變化趨勢(shì)。從春季到夏季，深海中的Chl-a呈下降趨勢(shì)；近海岸Chl-a持續(xù)上升直到10月份下降。將SOM模型提取的典型模式分為清澈模式和低、中、高濃度模式，從清澈模式到低、中、高濃度模式，Chl-a覆蓋面和濃度均逐漸增加，SOM提取的模式可以有效地闡明Chl-a在空間、季節(jié)和年際變化趨勢(shì)。

(2)根據(jù)GAM模型分析，Chl-a和SST與風(fēng)速之間存在顯著的非線(xiàn)性相關(guān)。當(dāng)溫度適宜時(shí)，SST促進(jìn)了Chl-a的升高。但當(dāng)溫度超過(guò)閾值時(shí)，浮游植物的生長(zhǎng)受到抑制，影響了Chl-a的增加。風(fēng)速降低有利于藻類(lèi)的漂移積累，導(dǎo)致Chl-a增加；其次，風(fēng)向影響Chl-a的分布。人類(lèi)的活動(dòng)也會(huì)影響Chl-a的濃度與分布。