一、热带太平洋西部及赤道暖水区的初级生产力（论文文献综述）
孙晓霞,郭术津,刘梦坛,李海波[1]（2021）在《印太交汇区浮游植物和浮游动物生态学研究进展》文中认为海洋浮游植物和浮游动物是海洋生态系统中的重要组成部分,支撑了整个海洋生态系统的正常运转。因此,海洋浮游植、动物的生态学研究有利于我们全面认识和了解一个海洋生态系统的状况。印太交汇区作为全球最大的海洋生物多样性中心,是国际上生物多样性研究的热点区域,但该区域对浮游生物生态学方面的研究较少,不利于我们深入认识该区域生物多样性中心形成的生态机制。本文针对当前国内、外关于印太交汇区浮游植、动物生态学研究的进展进行综述,介绍了印太交汇区的浮游植物群落结构、生物量、粒级组成和初级生产力水平,以及浮游动物群落结构特征、生物量分布及影响因素等,对未来印太交汇区浮游生态学研究的方向进行了展望,希望可以为该区域相关生态学研究提供借鉴和参考。
李和阳,林莉,郑滢,马勇[2]（2020）在《西太平洋叶绿素a浓度对气候变化响应概念模型初探》文中提出西太平洋海区浮游植物的分布受气候变化影响,在不同时空尺度上呈现不同的变化。本研究旨在通过对历史文献及数据资料分析,建立气候变化响应概念模型来探讨Chl-a、海水表面温度（SST）及营养盐如何响应长期气候变化。分析了西太平洋不同区域Chl-a与气候变化相关因子SST及海水营养盐（硝酸盐）的相关性,对模型参数进行选择及验证,来探讨该海区Chl-a是如何响应长期气候变化。结果表明,K2站位Chl-a浓度与SST、硝酸盐浓度呈显着正相关关系,与该海区存在上升流有关;而S1、XT站位均呈现负相关关系,可能与海水水温升高导致层化加剧、营养输入减少有关。本研究为进一步完善和优化西太平洋海区的浮游植物的气候变化响应模型奠定基础。
李璇,陈文忠[3]（2020）在《基于MODIS卫星遥感数据的西北太平洋初级生产力与环境参数的相关性》文中研究表明为掌握西北太平洋初级生产力的变化规律,科学预防赤潮灾害频发和海洋环境污染,保障海洋渔业等产业的发展,文章利用2007—2018年的MODIS卫星遥感数据,分别分析西北太平洋2个典型区域的叶绿素浓度、光合有效辐射、海表温度和净初级生产力的时空变化特征及其相关性,通过相关性对比分析不同区域净初级生产力的主要影响因素及其差异性,并根据异常气候条件（"厄尔尼诺"现象）年份的情况验证上述相关性结论。研究结果表明:区域A位于中高纬度的亲潮和黑潮寒暖流交界处,区域B受副热带环流和黑潮共同作用且台风较活跃,由于二者营养盐水平不同,净初级生产力的主要影响因素具有差异性;由于酶的活性受海表温度影响较大,营养盐浓度较高海域（区域A）的净初级生产力主要考虑海表温度的影响;营养盐浓度较低海域（区域B）的净初级生产力受叶绿素浓度和海表温度影响较大,其中与海表温度相关性较高的原因主要是叶绿素浓度（浮游植物生物量）受海表温度影响较大;2个区域的净初级生产力受光合有效辐射影响较小;异常气候条件年份（2015年）中,2个区域净初级生产力和相关环境参数的变化特征可验证上述相关性结论。
薛冰[4]（2017）在《春季季风间期东印度洋赤道及其邻近海域浮游植物群落结构年际变化》文中认为本文对2012、2014、2015及2016年春季季风间期东印度洋赤道及其邻近海域浮游植物群落结构的年内特征及年际变化进行了调查,希望为东印度洋提供一些基础的背景资料,为以后的研究奠定基础。本次调查共鉴定出浮游植物4门88属525种,其中硅藻门49属143种,甲藻门33属372种,金藻门4属6种,蓝藻门2属4种。本次调查出现物种的生态类型以热带外洋性种以及暖海外洋性种为主,说明该海区具有热带及亚热带气候特征。浮游植物细胞丰度从2012年到2016年分别为93.788 ×103 cells/ m3,64.362 ×103 cells/m3, 32.762 ×103cells/m3, 26.950 ×103cells/m3 （除 1107 站）,浮游植物细胞丰度呈现出逐年降低到的趋势,这很可能是逐年增强的厄尔尼诺现象造成的。浮游植物细胞丰度由硅藻及甲藻共同贡献。硅藻的分布是决定浮游植物分布的主要因素。2012年及2016年浮游植物细胞丰度最大值均出现在赤道的站位,2014浮游植物高值位于孟加拉湾南部与赤道平行的断面上,2015细胞丰度最大值出现在斯里兰卡附近的站位。2012年优势种为柔弱伪菱形藻、佛氏梯形藻、菱形海线藻、锥状施克里普藻、离心列海链藻、鼓形拟脆杆藻等;2014年优势种为佛氏梯形藻、地中海细柱藻、紧挤角毛藻、洛氏角毛藻、大西洋角毛藻那不勒斯变种、短刺角毛藻等;2015年优势种为柔弱伪菱形藻、鼓形拟脆杆藻、菱形海线藻、佛氏梯形藻、美丽漂流藻、离心列海链藻等;2016年优势种为大西洋角毛藻那不勒斯变种、柔弱伪菱形藻、鼓形拟脆杆藻、美丽漂流藻、短刺角毛藻、丛毛辐杆藻等。2012年到2016年的S-W多样性指数分别为5.26、5.04、5.20、5.14, Pielou均匀度指数分别为0.80、0.82、0.81、0.78。胞内植生藻细胞丰度降低,存在形态变化不大。鉴定出的三种束毛藻中铁氏束毛藻为绝对优势种。在这四年中,束毛藻藻丝体丰度最大值出现在2012年,其次为2016年,接着为2014年,2015年丰度值最低。每年三种束毛藻的分布趋势相似,但每年的变化趋势很大。相比于世界其他海区,本调查区域的藻丝体丰度较低。2014年束毛藻藻丝体丰度与盐度为明显的负相关。2012年与2016年间的浮游植物群落结构相似性最好。浮游植物与温度、盐度的关系不明显,优势种与蓝藻及温度、盐度的相关性年际变化较大,硅藻的相关关系较复杂,金藻的相关性较好,大多数优势种与蓝藻表现出正相关性。
朱敬萍,胡红美,顾蓓乔,虞宝存,李铁军,张玉荣,尤炬炬[5]（2014）在《浙江东极岛海域叶绿素a含量及与环境影响因子的相关分析》文中研究说明分别于2010年春季、夏季、秋季和2011年冬季对舟山东极岛海域进行4个航次的叶绿素a含量的初步调查,并对该海区叶绿素a含量的变化进行分析,还探讨了叶绿素a含量的分布,以及与环境因子之间的相互关系。调查结果表明,东极岛海域春季、夏季、秋季、冬季的叶绿素a含量平均值分别为5.450、3.697、2.699、2.143μg/L。Pearson相关性分析表明,整个调查海区,叶绿素a的含量与海区水温、盐度、透明度、悬浮物、高锰酸钾指数、溶解无机氮、硅酸盐等因素密切相关。
朱敬萍,顾蓓乔,周文滨,郭远明,胡红美[6]（2013）在《舟山电厂附近海域水体中叶绿素a含量的探讨》文中进行了进一步梳理对舟山电厂附近海域进行叶绿素a含量的初步调查,并对这该海区叶绿素a含量的变化进行分析,还探讨了叶绿素a含量的分布,以及与环境因子之间的相互关系。调查结果表明,舟山电厂附近海域5、12月两个月叶绿素a含量平均值为1.837μg/L,其中高潮时为1.482μg/L,低潮时为2.193μg/L。分析结果表明,整个调查海区,叶绿素a的含量与海区盐度、水温、光照、气温、透明度等因素密切相关,与高低潮的变化有关。舟山电厂附近海域叶绿素a含量结果表明舟山电厂附近海域水体水质状况良好,未发生水体富营养化。
沙慧敏,李小恕,杨文波,李继龙[7]（2009）在《用MODIS遥感数据反演东海海表温度、叶绿素a浓度年际变化的研究》文中研究说明利用MODIS获取的2002年7月—2007年12月卫星数据反演中国东海海域的海表温度（SST）和叶绿素a浓度信息,对东海海域的SST和叶绿素a浓度分布规律进行了分析。结果表明:东海海域的SST和叶绿素a浓度的分布具有明显的分区和季节变化特征。在年际间,不同海区的SST和叶绿素a浓度均呈周期性变化趋势。在空间上,SST呈现出由近岸向外海递增的趋势,南北温差大;叶绿素a浓度则呈现出由近岸向外海递减的分布趋势。东海叶绿素a浓度的分布与SST、河口径流、季节等因素有关。作者从宏观上分析了东海长时间序列的SST和叶绿素a浓度的变化特征,可为东海海洋初级生产力和海洋生态环境研究提供参考。
高爽[8]（2009）在《北黄海叶绿素和初级生产力的时空变化特征及其影响因素》文中提出叶绿素是浮游植物进行光合作用的主要色素,也是海洋中主要初级生产者（浮游植物）现存量的一个良好指标。海洋初级生产力代表着海区中浮游植物生产有机物质的能力,在全球碳循环中起着重要作用,对全球气候变化有着深远影响。对北黄海叶绿素和初级生产力的调查研究,不仅可以为深入了解与评估此海区的生物资源状况及可利用程度提供重要资料,还对此海域的水环境质量评估及海洋渔业经济发展规划具有重要参考价值。本文依据对2006.07 2007.10北黄海春、夏、秋、冬四个季节的调查结果,系统阐述了北黄海叶绿素a和初级生产力的空间分布和季节变化特征,分析了控制叶绿素和初级生产力变化的生物地球化学机制,同时,对中国陆架海的叶绿素和初级生产力进行了比较。本文还首次对北黄海初级生产力的不同估算模型进行了比对和优化,建立了适用于北黄海大面积初级生产力估算的模拟精度相对最优的生态学数理模型。通过荧光法测定叶绿素a,得到北黄海春、夏、秋、冬季表层叶绿素a的平均浓度分别为（1.026±0.907）mg·m-3、（0.779±0.640）mg·m-3、（1.849±1.584）mg·m-3和（0.652±0.508）mg·m-3。秋季值为全年最高,冬季最低,约为秋季的1/3。北黄海表层叶绿素分布最显着的特征是由近岸到海域中央叶绿素浓度逐渐降低,同时西部较封闭海域浓度大于东部开阔海域。这种分布格局的形成与北黄海的地形条件、水文动力以及营养盐的陆源输入密不可分。水柱叶绿素a含量春季平均值为（51.27±38.77）mg·m-2;夏季为（30.75±19.01）mg·m-2;秋季为（54.40±34.76）mg·m-2,居全年最高;冬季为（18.72±11.98）mg·m-2,为全年最低。水柱叶绿素的高值点多出现于深水区,其分布特征与表层叶绿素相比更多地受到光照强度、透明度等因素的制约。北黄海叶绿素垂直分布特征随季节变化而变化,典型特征为夏半年（4 10月）水体出现明显的温跃层,叶绿素次表层最大值（SCM）现象普遍存在;冬半年（11月至翌年3月）,由于受到强偏北风的影响,海水垂直混合均匀,故叶绿素的垂直分布也很均匀。由此可见,水体的物理特性对北黄海叶绿素垂直分布特征有着非常重要的影响。北黄海夏季磷酸盐为限制浮游植物生长的一个因素;冬季尽管无机氮和磷酸盐的比例符合浮游植物生长的需要,但两者可能同时成为限制因子。北黄海四个季节海表温度与表层叶绿素浓度均呈现负相关关系,春、夏、秋、冬的相关系数分别为-0.37（P = 0.01, n = 70）、-0.66（P = 0.01, n = 73）、-0.37（P = 0.01, n = 80）和-0.64（P = 0.01, n = 67）。以水柱叶绿素含量估算北黄海初级生产力,所得到的结果与实测值符合较好,拟合优度比Cadée和Hegeman（1974）的简化公式使用表层叶绿素对初级生产力进行估算在北黄海的应用高得多,优化后的模型四个季节的平均可决系数r2为0.80。估算初级生产力含量春季平均值为（2137.7±1612.7）mgC·m-2·d-1,是全年的极大值;夏季为（637.4±394.1）mgC·m-2·d-1;秋季为（996.8±636.9）mgC·m-2·d-1;冬季变化幅度小于其他季节,平均值（414.8±265.4）mgC·m-2·d-1,为四个季节中最低,仅约为春季初级生产力平均值的1/5。其分布特征随季节变化而变化。对夏季北黄海初级生产力和各影响因素的相关性分析得出,初级生产力与表层叶绿素的相关关系最强,其次是浮游动物和铵氮浓度,再次是磷酸盐。而其他因素则不成为初级生产力的决定因素,特别是浮游植物丰度与初级生产力的相关关系极其微弱。多元回归分析的结果进一步表明:在众多因素的共同作用下,对夏季北黄海初级生产力起决定作用的因素依次为磷酸盐、表层叶绿素浓度和硝酸盐（负相关）。显然,夏季北黄海浮游植物的生长受到磷酸盐的限制;表层叶绿素浓度和硝酸盐含量也对初级生产力的分布起一定的决定作用。
陈兴群,林荣澄[9]（2007）在《东北太平洋中国合同区的叶绿素a和初级生产力》文中研究指明根据东北太平洋中国合同区东区和西区从1994年至2003年6个航次（DY85-4,DY95-7,DY95-8,DY95-10,DY105-11和DY105-12.14）初级生产力调查资料编写.结果表明:次表层高值分布为叶绿素a分布的一般特征,从表层至水深50 m,数值为0.1 mg/m3左右,在水深50100 m上下,数值约在0.20.4 mg/m3之间,在水深大于100 m,特别是150 m以深数值逐渐减小为零;东区初级生产力（C）测值在76.8191.9 mg/（m2.d）,平均为116.1 mg/（m2.d）;西区的在73.1222.5 mg/（m2.d）,平均为127.1 mg/（m2.d）;在水深0125 m,0.22μm颗粒的微微型浮游植物的叶绿素a比例占叶绿素a总量的70%以上,而在水深125 m以深,占50%以下;反之,220μm和大于20μm两种粒级所占比例的和在0125 m深度范围占30%以下,在水深125m以深时为50%以上.调查显示东、西两区属于初级生产力比较低的海域.
丛丕福[10]（2006）在《海洋叶绿素遥感反演及海洋初级生产力估算研究》文中进行了进一步梳理海洋叶绿素浓度已成为衡量浮游植物的生物量和富营养化程度的最基本的指标，叶绿素浓度反演对海洋—大气系统中碳循环研究有重要意义，对海洋生态系统中初级生产力的研究也至关重要。海洋初级生产力是海洋生态系统的重要参量，它在一定程度上控制着海气界面二氧化碳的交换，是全球气候变化研究的重要目标。为此，在多个科研项目的支持下，进行了关于卫星遥感海洋叶绿素和海洋初级生产力的多方面研究，并发表了10多篇论文，本博士论文即是在这些研究基础上进行分析和总结的结果。 现有的叶绿素研究很多都是针对局部海区短期的研究，长时间序列的卫星数据正好可以弥补船测方式的不足，揭示海区的宏观环境变化特征。首先，在综合利用SeaWiFS和MODIS数据的基础上，本论文采用长时间序列数据对多年整个中国陆架海的叶绿素a浓度的变化情况进行研究和分析，并进行了对比分析，同时从影响机理方面也进行了探讨。研究发现中国陆架海的叶绿素a浓度在不同海区是随着季节变化的，各年之间呈现规则的周期性变化。东海海区叶绿素a浓度相对最高，年际变化较明显；南海海区年均值最低。在空间分布上整个中国海区呈现由近岸向外海递减的趋势，反演结果从宏观上揭示了中国陆架海的海洋叶绿素变化特征。 MODIS和SeaWiFS反演叶绿素浓度基本一致。在东海海区吻合最差，南海最好。而在三个不同海区，海表面温度和叶绿素a浓度显着负相关，说明海表面温度直接影响着叶绿素的分布，无疑海温是影响叶绿素a的分布主要因子之一。 其次，为了探索适合我国海区特点而较精确的算法，先采用BP神经网络法利用SeaWiFS数据，结合实测数据对建立我国海区的叶绿素反演模型进行了研究。结果表明，在叶绿素反演算法中神经网络方法以其对非线性过程的精确模拟而具有传统算法无可替代的优势，尤其是对传统遥感反演算法难度较大的二类水体。 除采用神经网络法外，我们还构造了新的光谱指数，来进行叶绿素反演研究。在进行包络线去除法分析叶绿素的光谱特征后，用兰绿光波段的辐射信息构成NDPI指数，然后利用SeaWiFS和COCTS来进行叶绿素a的反演研究。NDPI指数可以在一定程度上减小黄色物质和悬浮物的干扰，从而把叶绿素区别于其他物质的特性表现出来。在本研究中NDPI指数法优于直接波段比值法，通过它反演得到的渤海叶绿素a结果与前人的调查结果有较好的一致性。此外通过和SeaWiFS的对比，还对我国第一颗海洋水色遥感卫星的探测能力进行了研究和评
二、热带太平洋西部及赤道暖水区的初级生产力（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、热带太平洋西部及赤道暖水区的初级生产力（论文提纲范文）
（1）印太交汇区浮游植物和浮游动物生态学研究进展（论文提纲范文）
| 1 印太交汇区浮游植物生态学研究 |
| 1.1 浮游植物群落结构和粒径组成 |
| 1.2 浮游植物初级生产力 |
| 2 印太交汇区浮游动物生态学研究 |
| 2.1 印太交汇区中型浮游动物研究 |
| 2.2 印太交汇区微型浮游动物研究 |
| 3 展望 |
（2）西太平洋叶绿素a浓度对气候变化响应概念模型初探（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 研究海区概况 |
| 1.2 数据来源 |
| 1.3 分析方法 |
| 2 结果与讨论 |
| 2.1 气候变化响应模型的提出 |
| 2.2 模型参数的选择 |
| 2.2.1 光照 |
| 2.2.2 海表层水温 |
| 2.2.3 营养盐 |
| 2.2.4 季风与上升流 |
| 2.3 模型的建立与检验 |
| 2.3.1 SST与Chl-a浓度的变化 |
| 2.3.2 Chl-a浓度与硝酸盐的变化 |
| 2.3.3 相关性模型及验证 |
| 2.4 讨论 |
| 2.4.1 Chl-a浓度变化与SST |
| 2.4.2 营养盐与Chl-a浓度变化 |
| 2.4.3 Chl-a浓度变化与浮游植物群落结构 |
| 3 结论与展望 |
（3）基于MODIS卫星遥感数据的西北太平洋初级生产力与环境参数的相关性（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 数据和研究区域 |
| 1.1 数据 |
| 1.2 研究区域 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 各区域环境参数的变化特征 |
| 2.1.1 年平均分布 |
| 2.1.2 月平均变化 |
| 2.1.3 年际月平均变化 |
| 2.2 各区域环境参数的线性相关性 |
| 2.2.1 区域A |
| 2.2.2 区域B |
| 2.3 异常气候条件下相关性的验证 |
| 2.3.1 区域A |
| 2.3.2 区域B |
| 3 结语 |
（4）春季季风间期东印度洋赤道及其邻近海域浮游植物群落结构年际变化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 前言 |
| 1.1 浮游植物概述 |
| 1.2 调查海域概述 |
| 1.3 本研究的研究现状、目的及意义 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 调查站位设置 |
| 2.2 采样及分析方法 |
| 2.3 数据处理方法 |
| 3 实验结果与讨论 |
| 3.1 水文条件 |
| 3.2 浮游植物物种组成 |
| 3.3 浮游植物细胞丰度及平面分布 |
| 3.3.1 浮游植物细胞丰度 |
| 3.3.2 浮游植物平面分布 |
| 3.3.3 浮游植物硅甲藻比 |
| 3.3.4 浮游植物、硅藻、甲藻及硅甲藻丰度比值在温盐下的分布 |
| 3.4 优势种组成及分布 |
| 3.4.1 2012年优势种组成及分布 |
| 3.4.2 2014年优势种组成及分布 |
| 3.4.3 2015年优势种组成及分布 |
| 3.4.4 2016年优势种组成及分布 |
| 3.5 多样性指数 |
| 3.6 蓝藻组成及分布 |
| 3.6.1 胞内植生藻 |
| 3.6.2 束毛藻 |
| 3.7 优势种与蓝藻及环境因子间的关系 |
| 3.7.1 2012年优势种与蓝藻及环境因子间的关系 |
| 3.7.2 2014年优势种与蓝藻及环境因子间的关系 |
| 3.7.3 2015年优势种与蓝藻及环境因子间的关系 |
| 3.7.4 2016年优势种与蓝藻及环境因子间的关系 |
| 4 结论与展望 |
| 5 参考文献 |
| 6 论文发表情况 |
| 7 致谢 |
（5）浙江东极岛海域叶绿素a含量及与环境影响因子的相关分析（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 样品的采集 |
| 1.2 样品的预处理 |
| 1.3 统计分析 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 叶绿素a含量及相关环境理化因子调查结果 |
| 2.2 叶绿素a含量的分布和季节变化 |
| 2.2.1 叶绿素a含量的垂直分布 |
| 2.2.2 叶绿素a含量的季节变化 |
| 2.3 叶绿素a含量的变化与主要理化因子的相关性 |
| 2.3.1 叶绿素a与各理化因子间相关性分析 |
| 2.3.2 叶绿素a与水温、光照及透明度的关系 |
| 2.3.3 营养盐对叶绿素a含量的影响 |
| 3 小结 |
（6）舟山电厂附近海域水体中叶绿素a含量的探讨（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 样品的采集 |
| 1.2 样品的预处理 |
| 2 结果与讨论 |
| 2.1 舟山电厂附近海域的叶绿色a含量调查结果 |
| 2.2 叶绿素a含量的分布 |
| 2.2.1 叶绿素a含量的周日变化 |
| 2.2.2 叶绿素a含量随高低潮的变化 |
| 2.3 叶绿素a含量和一些生态和环境因子的关系 |
| 2.3.1 盐度、水温、光照和透明度 |
| 2.3.2 环境因子对叶绿素a含量的影响 |
| 2.4 叶绿素a含量与舟山电厂附近海域水体水质关系 |
| 3 结论 |
（7）用MODIS遥感数据反演东海海表温度、叶绿素a浓度年际变化的研究（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 数据来源 |
| 1.2 数据处理 |
| 1.2.1 数据处理软件平台 |
| 1.2.2 海表温度信息的提取 |
| 1.2.3 叶绿素a浓度信息的提取 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 东海叶绿素a浓度季节分布的特征 |
| 2.2 东海叶绿素的年际变化特征 |
| 2.3 SST的季节分布特征 |
| 2.4 东海SST的年际变化特征 |
| 2.5 典型区域叶绿素a浓度、SST年际变化分析 |
| 2.6 叶绿素a浓度与SST相关关系的分析 |
| 3 结束语 |
（8）北黄海叶绿素和初级生产力的时空变化特征及其影响因素（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 前言 |
| 1.1 立题依据和研究意义 |
| 1.2 研究背景和理论概述 |
| 1.2.1 北黄海概况 |
| 1.2.2 海洋叶绿素简介 |
| 1.2.3 海洋初级生产力简介 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国内研究现状 |
| 1.3.1.1 渤海研究现状 |
| 1.3.1.2 黄海研究现状 |
| 1.3.1.3 东海研究现状 |
| 1.3.1.4 南海研究现状 |
| 1.3.2 国外研究现状 |
| 1.4 研究构想与思路 |
| 2 实验部分 |
| 2.1 叶绿素分析 |
| 2.1.1 调查背景与站位布设 |
| 2.1.2 样品采集及测定 |
| 2.1.2.1 水样采集 |
| 2.1.2.2 水样过滤及滤膜保存 |
| 2.1.2.3 样品提取 |
| 2.1.2.4 荧光测定分析 |
| 2.1.3 数据计算 |
| 2.1.3.1 叶绿素a 浓度计算 |
| 2.1.3.2 水柱叶绿素a 含量计算 |
| 2.2 初级生产力分析 |
| 2.2.1 调查背景与站位布设 |
| 2.2.2 样品采集及测定 |
| 2.2.2.1 水样采集及分装 |
| 2.2.2.2 加 ~(14)C工作液 |
| 2.2.2.3 取总计数样 |
| 2.2.2.4 培养 |
| 2.2.2.5 样品过滤 |
| 2.2.2.6 放射性活度测定 |
| 2.2.3 数据计算 |
| 2.2.3.1 水样二氧化碳总浓度计算 |
| 2.2.3.2 加入~(14)C 量的计算 |
| 2.2.3.3 初级生产力计算 |
| 2.2.3.4 水柱初级生产力计算 |
| 2.2.3.5 同化系数计算 |
| 3 北黄海叶绿素时空分布特征及影响因素 |
| 3.1 叶绿素的平面分布特征 |
| 3.1.1 表层叶绿素浓度的平面分布特征 |
| 3.1.2 叶绿素含量的平面分布特征 |
| 3.2 叶绿素的垂直分布特征 |
| 3.3 叶绿素的季节变化特征 |
| 3.3.1 叶绿素平面分布的季节变化特征 |
| 3.3.2 叶绿素垂直分布的季节变化特征 |
| 3.4 与其他海区及历史数据的比较 |
| 3.5 叶绿素时空分布特征的影响因素 |
| 4 海洋初级生产力的估算 |
| 4.1 理论基础 |
| 4.2 估算模式 |
| 4.2.1 经验统计模型 |
| 4.2.2 生态学数理模型 |
| 4.3 北黄海初级生产力的估算 |
| 4.3.1 研究意义和可行性 |
| 4.3.2 估算过程 |
| 4.3.3 两种估算模式的比较 |
| 5 北黄海初级生产力时空分布特征及影响因素 |
| 5.1 初级生产力含量的空间分布特征 |
| 5.1.1 初级生产力实测值的空间分布特征 |
| 5.1.2 初级生产力估算值的空间分布特征 |
| 5.2 初级生产力含量的季节变化特征 |
| 5.3 与其他海区及历史数据的比较 |
| 5.4 初级生产力时空分布特征的影响因素 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 本文的创新点和不足之处 |
| 6.2.1 本文的创新点 |
| 6.2.2 本文的不足之处 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）东北太平洋中国合同区的叶绿素a和初级生产力（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 材料和调查方法 |
| 2.1 各航次调查站位 |
| 2.1 调查方法 |
| 3 结果 |
| 3.1 叶绿素a的垂直分布和粒级分布 |
| 3.1.1 东、西区叶绿素a垂直分布及变化比较 |
| 3.1.2 叶绿素a的粒级分布 |
| 3.2 初级生产力 |
| 4 讨论 |
| 4.1 浮游植物的垂直分布特征和粒级结构 |
| 4.2 调查海域与太平洋其他不同海域初级生产力的比较 |
（10）海洋叶绿素遥感反演及海洋初级生产力估算研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 综述 |
| 第一节 选题依据 |
| 1.1 研究意义 |
| 1.2 海洋遥感研究的优势 |
| 第二节 国内外研究现状 |
| 2.1 叶绿素研究 |
| 2.2 海洋初级生产力研究 |
| 第三节 研究中存在问题 |
| 第四节 论文研究目标和组织结构 |
| 第二章 海洋卫星与传感器介绍 |
| 第一节 海洋水色卫星的发展 |
| 第二节 SeaWiFS介绍 |
| 2.1 SeaWiFS性能参数 |
| 2.2 SeaWiFS各级数据介绍 |
| 第三节 COCTS介绍 |
| 第四节 MODIS介绍 |
| 第五节 SeaWiFS和 MODIS叶绿素算法的比较 |
| 第三章 海洋叶绿素遥感反演原理 |
| 第一节 海洋辐射传递理论 |
| 第二节 海洋遥感中大气校正原理 |
| 第三节 叶绿素a的光谱特征 |
| 第四章 卫星反演中国陆架海的叶绿素a变化分析 |
| 第一节 SeaWiFS反演中国陆架海的叶绿素a浓度 |
| 1.1 研究区 |
| 1.2 数据和算法 |
| 1.3 结果与讨论 |
| 第二节 MODIS反演中国陆架海的叶绿素a浓度 |
| 2.1 研究区 |
| 2.2 数据和算法 |
| 2.3 结果与讨论 |
| 第三节 SeaWiFS和 MODIS反演结果的比较分析 |
| 第四节 中国陆架海的叶绿素a浓度变化的影响分析 |
| 4.1 各海区海表温度变化 |
| 4.2 海洋叶绿素影响分析 |
| 第五节 小结 |
| 第五章 神经网络法反演叶绿素浓度研究 |
| 第一节 研究区和数据介绍 |
| 1.1 研究区概况 |
| 1.2 现场同步数据 |
| 1.3 SeaWiFS数据介绍和处理 |
| 第二节神经网络方法 |
| 2.1 方法描述 |
| 2.2 神经网络结构确定与计算 |
| 第三节 结果和分析 |
| 第四节 小结 |
| 第六章NDPI指数法反演海洋叶绿素浓度 |
| 第一节 基于 NDPI指数用 COCTS反演叶绿素a |
| 第二节 SeaWiFS和 COCTS基于 NDPI指数叶绿素浓度反演比较分析 |
| 第三节 小结 |
| 第七章 中国陆架海海洋初级生产力变化分析 |
| 第一节 理论基础 |
| 1.1 海洋初级生产力模型 |
| 1.2 VGPM模型 |
| 第二节 叶绿素反演模型 |
| 第三节 真光层的计算 |
| 第四节 数据介绍 |
| 第五节 海洋初级生产力验证和结果分析 |
| 5.1 海洋初级生产力的计算验证 |
| 5.2 结果分析 |
| 第六节 小结 |
| 第八章 结论和展望 |
| 第一节 结论 |
| 第二节 创新之处 |
| 第三节 研究中存在问题和展望 |
| 发表论文 |
| 主要参加项目 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、热带太平洋西部及赤道暖水区的初级生产力（论文参考文献）
- [1]印太交汇区浮游植物和浮游动物生态学研究进展[J]. 孙晓霞,郭术津,刘梦坛,李海波. 海洋与湖沼, 2021(02)
- [2]西太平洋叶绿素a浓度对气候变化响应概念模型初探[J]. 李和阳,林莉,郑滢,马勇. 应用海洋学学报, 2020(02)
- [3]基于MODIS卫星遥感数据的西北太平洋初级生产力与环境参数的相关性[J]. 李璇,陈文忠. 海洋开发与管理, 2020(04)
- [4]春季季风间期东印度洋赤道及其邻近海域浮游植物群落结构年际变化[D]. 薛冰. 天津科技大学, 2017(03)
- [5]浙江东极岛海域叶绿素a含量及与环境影响因子的相关分析[J]. 朱敬萍,胡红美,顾蓓乔,虞宝存,李铁军,张玉荣,尤炬炬. 浙江海洋学院学报(自然科学版), 2014(03)
- [6]舟山电厂附近海域水体中叶绿素a含量的探讨[J]. 朱敬萍,顾蓓乔,周文滨,郭远明,胡红美. 广州化工, 2013(18)
- [7]用MODIS遥感数据反演东海海表温度、叶绿素a浓度年际变化的研究[J]. 沙慧敏,李小恕,杨文波,李继龙. 大连水产学院学报, 2009(02)
- [8]北黄海叶绿素和初级生产力的时空变化特征及其影响因素[D]. 高爽. 中国海洋大学, 2009(11)
- [9]东北太平洋中国合同区的叶绿素a和初级生产力[J]. 陈兴群,林荣澄. 海洋学报(中文版), 2007(05)
- [10]海洋叶绿素遥感反演及海洋初级生产力估算研究[D]. 丛丕福. 中国科学院研究生院（遥感应用研究所）, 2006(12)