...
  • 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>うみ >Development of Algorithms for Estimating the Seasonal Nitrate Profiles in the Upper Water Column of The Sagami Bay, Japan
【24h】

Development of Algorithms for Estimating the Seasonal Nitrate Profiles in the Upper Water Column of The Sagami Bay, Japan

机译：日本相模湾上水柱季节性硝酸盐分布估算算法的开发

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

We propose a method to estimate nitrate (NO_3~-) profiles in the upper water column of the Sagami Bay, Japan, using surrogate oceanographic data such as temperature, salinity and chlorophyll α (Chl α) . Analysis of a 10 year (June 1999-November 2008) dataset revealed that variations in nitrate profiles were associated with seasonal variations of water column structure in the upper 200m of the Sagami Bay. The upper 200m water column structure could be separated into three layers; the surface mixed layer, the intermediate layer, and the deeper layer. The surface mixed layer showed distinct seasonal variability in depth, while the deeper layer than (σ_θ=26, located at depths between 130-160m, showed little seasonal variability. Warm and less saline water in the surface mixed layer and the upper intermediate layer during summer and fall indicated that this water was influenced by seasonal heating and freshwater input, and the large variation at these depths indicated the spatial heterogeneity of the water. When the seasonal variability of nitrate and its predictor variables was taken into account, nitrate concentrations in the upper two layers could be reproduced for each season on the basis of temperature and Chl α. In the deeper layer, nitrate could be explained without seasonal classification on the basis of temperature and salinity. The empirical algorithms for nitrate in the three layers were used to construct nitrate profiles for four seasons in the Sagami Bay. When the performance of the algorithm was tested against an independent data set, the coefficient of determination and root mean square difference between measured and estimated nitrate in each season ranged between 0.92~0.98 and 1.3~1.6μM, respectively.To our knowledge, this is the first study that demonstrates that nitrate profiles in the upper 200m coastal oceanic waters can be reproduced based on temperature, salinity and Chl α data. These latter datasets are now routinely measured on various platforms, such as ships, floats, gliders, and buoys, using CTD and Chl α sensors and hence these algorithms could greatly aid in biogeochemical cycle studies in the oceanic environments, especially in highly dynamic coastal regions.%水温，塩分，クロロフィルα（Chl α）などの海洋データを用いて，相模湾の上層の硝酸塩プロファイルを推定すrnる方法を提唱した。1999年6月から2008年11月までの10年間のデータセットの解析で，相模湾の上層200mの硝酸塩rnのプロファイルはそこでの季節的な変動によることが明らかとなった。上層200mは，表層混合層，中層，深層のrn3つの層に分けることができた。表層混合層は季節的な変動が大きかった。一方，深度130-160mに分布するけσ_θ＝26rn以深の深層では季節変動が少なかった。表層混合層と中層上部の水は，夏と秋に暖かく低塩分だったため，季節的なrn加熱と淡水流入に影響され，さらにその大きな変動はその水の空間的な不均一性を表すと考えられた。硝酸塩とそのrn予測変数の季節的な変動を考慮し，上部の二層の硝酸塩濃度はそれぞれの季節ごとに水温とChlαで表すことができrnた。深層の硝酸塩は季節的に分けず水温と塩分で説明できた。三層の硝酸塩の経験的アルゴリズムで，相模湾の四季rnの硝酸塩プロファイルを推定した。アルゴリズムのパフォーマンスを独立のデータセットで評価したところ，各季節rnの硝酸塩の測定値と推定値の決定係数と二乗平均平方根差は，それぞれ0.92～0.98と1.3～1.6 μMであった。rn　われわれの知識では，これは沿岸域の上層200mにおける硝酸塩プロファイルを，水温，塩分，Chlαデータで再rn現した初めての研究である。このようなデータベースは現在，船，フロート，グライダー，プイなど様々なプラットrnフォーム上のCTDとChl αセンサーで測定されるため，このようなアルゴリズムは非常に変動の激しい沿岸域のようrnな海洋環境の生物地球化学循環の研究を助けるだろう。
机译：我们提出了一种使用替代海洋学数据（例如温度，盐度和叶绿素α（Chlα））估算日本相模湾上水柱中硝酸盐（NO_3〜-）剖面的方法。对10年（1999年6月至2008年11月）数据集的分析表明，相模湾上游200m处硝酸盐剖面的变化与水柱结构的季节性变化有关。上部200m水柱结构可分为三层。表面混合层，中间层和更深层。表面混合层在深度上表现出明显的季节变化，而比（σ_θ= 26）更深的层在130-160m之间的深度则没有明显的季节变化。夏秋季节表明该水受季节加热和淡水输入的影响，在这些深度处的大变化表明水的空间异质性，当考虑硝酸盐的季节变化及其预测变量时，硝酸盐的浓度可以根据温度和Chlα在每个季节重现上两层，在较深的层中，可以根据温度和盐度对硝酸盐进行解释，而无需按季节分类，使用三层中的硝酸盐经验算法在相模湾构建四个季节的硝酸盐剖面图。 dent数据集，每个季节测得的硝酸盐和估计的硝酸盐之间的测定系数和均方根差分别在0.92〜0.98和1.3〜1.6μM之间。据我们所知，这是第一项研究表明根据温度，盐度和Chlα数据，可以复制出200m的沿海高位海洋水域。现在，使用CTD和Chlα传感器在各种平台（例如船，浮标，滑翔机和浮标）上常规测量这些后继数据集，因此这些算法可以极大地帮助海洋环境中的生物地球化学循环研究，尤其是在高度动态的沿海地区。％水温，塩分，クロロフィルα（Chlα）などの海洋データを用いて，相模湾の上层の硝酸塩プロファイルを推定すrnる方法を提唱した。1999年6月から2008年11月までの10年间上层200mは，表层混合层，中层，深层のrn3つの层に分けること一方，深度130-160mに分布するけσ_θ＝ 26rn以深の深层では季节変动が少なかった。表层混合层と中层上部の水は，夏と秋に暖かく低塩分だったため，季节的なrn加热と淡水流入に影响され，さらにその大きな変动はその水の空间的な不均一性を表すと考えられた。的な変动を考虑し，上部の二层の硝酸塩浓度はそれぞれの季节ごとに水温とChlαで表すことができrnた。深层の硝酸塩は季节的に分けず水温と塩分で说明できた。の硝酸塩の経験的アルゴリズムで，相模湾の四季rnの硝酸塩プロファイルを推定した。平方根差は，それぞれ0.92〜0.98と1.3〜1.6μMであった。rnわれわれの知识では，これは沿岸域の上层200mにおける硝酸塩プロファイルを，水温，塩分，Chlαデータで再rn现した初めての研究では。このようなデータベースは现在，船，フロート，グライダー，プイなど様々なプラットrnフォーム上のCTDとChlαセンサーで测定されるため，このようなアルリズムは非常に変动の激しい沿岸域のようrnな海洋环境の生物地球化学循环の研究を助けるだろう。

著录项

  • 来源
    《うみ》 |2010年第2期|p.71-86101|共17页
  • 作者

    Andreas A. HUTAHAEAN; Joji ISHIZAKA; Akihiko MORIMOTO; Jota KANDA; Naho HORIMOTO; Toshiro SAINO;

  • 作者单位

    Graduate School of Environmental Studies, Dept. of Earth & Environmental Sciences, Nagoya University, Japan Agency for Marine and Fisheries Research (BRKP-WILNON) , Jakarta, Indonesia;

    Hydrospheric and Atmospheric Research Center (HyARC), Nagoya University, Japan;

    Hydrospheric and Atmospheric Research Center (HyARC), Nagoya University, Japan;

    Dept. of Ocean Sciences, Tokyo University of Marine Science and Technology, Japan;

    Dept. of Ocean Sciences, Tokyo University of Marine Science and Technology, Japan;

    Research Institute for Global Change (RIGC) , Japan Agency for Marine-Earth Sciences and Technology (JAMSTEC), Yokosuka, Japan Japan Science and Technology Agency (JST), Kawaguchi, Japan;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    nitrate algorithm, mixed layer depth, water mass, sagami bay-Japan;

    机译：硝酸盐算法;混合层深度;水量;相模湾-日本;

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号