【摘 要】
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海洋净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)长时间序列分析可获取NPP多年变化趋势、季节变化等动态信息,对海洋环境的监测与预报具有重要意义。本文以2003~2013年月际
【机 构】
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中国科学院深圳先进技术研究院数字所空间信息中心,深圳海洋环境大数据应用与分析工程实验室
【基金项目】
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深圳市未来产业专项资金资助项目(JSGG20150512145714247),深圳市科技创新委员会基础研究项目(JCYJ20170307170456535),深圳市知识创新计划资助项目(JCYJ20150831194835299).
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海洋净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)长时间序列分析可获取NPP多年变化趋势、季节变化等动态信息,对海洋环境的监测与预报具有重要意义。本文以2003~2013年月际尺度净初级生产力卫星遥感产品为数据源,通过奇异谱分析提取标准化净初级生产力时间序列的长期趋势和周期振荡特征。研究表明,①浮标监测数据的叶绿素a浓度、海表温度与MODIS的叶绿素a浓度、海表温度产品变化趋势基本一致,NPP时间序列产品可用于分析深圳近岸海域净初级生产力的变化趋势。②空间分布上,深圳西部海域的N
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