浮游藻类物候遥感监测研究进展OA北大核心

浮游藻类广泛分布于海洋和内陆水体生态系统中,其生长和发育过程具有明显的时空异质性,对气候变化的响应也极为复杂。藻类物候描述了其在长期适应气候、水质和人类干预等因素下的周期性变化,从而形成一种与环境条件相适应的生长发育节律。它主要包括藻类的出现时间、增长高峰以及减少或消亡的时间等特征。遥感技术通过高时空分辨率持续获取叶绿素a浓度数据(浮游藻类生物量的表征参数),实现对藻类物候的长期监测。本文详细地回顾了近年来遥感藻类物候监测和提取方法的进展,指出目前存在的问题与不足,并对未来的发展趋势进行展望。首先,回顾了现有卫星遥感提供大范围时空连续的藻类生长信息。其次,总结了浮游藻类物候阶段的监测,以及估计藻类特定物候阶段的方法。同时,介绍了用于遥感时间序列估算藻类物候的常用数据处理方法,探讨了浮游藻类物候特性的变化趋势。最后,探索了可能影响藻类物候变化的因素和驱动机制。基于以上分析,本文指出未来藻类物候遥感的研究应重点关注:(1)开发并验证适用于不同水域环境的通用算法,结合机器学习等智能算法改进物候模型,提高物候监测精度和算法的业务化应用水平;(2)结合数值模型和生态系统动态模型,深入研究浮游藻类物候背后的驱动机制。