7月28日，国际遥感top期刊《RemoteSensing》在线刊登了中国海洋大学渔业海洋学实验室关于渔业遥感方面的最新研究成果“Improvement and Assessment of Ocean Color Algorithms in the Northwest Pacific Fishing Ground Using Himawari-8, MODIS-Aqua and VIIRS-SNPP”。该研究通过对三颗卫星的水色遥感数据算法在西北太平洋海域的表现进行区域性改进及后续评估，显著的改善了遥感叶绿素数据在西北太平洋区域的数据准确性以及覆盖率，进一步结合渔业作业点及海洋环境数据发现，叶绿素锋面同黑潮延伸体温度锋面以及秋刀鱼渔业作业点在空间上高度重合；同时，改进后的叶绿素数据对于中尺度涡旋以及ENSO气候具有更为灵敏的响应。因此，基于改进的遥感叶绿素产品，研究从海洋叶绿素时空变动角度，对西北太平洋渔场资源变动及气候和海洋学现象影响机制的研究有重要意义。
叶绿素是海洋浮游植物中的光合色素，其含量是体现海洋中浮游植物以及初级生产力分布的重要指标，同海洋碳汇、海洋中营养物质以及渔业资源的分布有着紧密的联系，可以进一步作为海洋中上层鱼类，尤其是秋刀鱼饵料的指示剂，对渔业资源分布和评估有重要意义。海洋中叶绿素浓度分布受到海温、海流、光照等多方面的影响，同时与海域浮游植物类群相关，其分布特点存在一定区域性特征，但是，光学遥感数据受到天气及云层等影响，存在着很大程度的缺失。
本研究通过结合西北太平洋实地调查数据，针对该区域进行遥感叶绿素数据的改进以及多源卫星数据的融合，在最终叶绿素产品的准确性以及覆盖率上都得到了较为显著的提升（图1）。进一步结合渔业作业点位数据、海洋气候及环境数据分析发现，改进后的叶绿素产品数据分布同黑潮延伸体具有较强的相关性，同时，渔业作业点的分布也与海温及叶绿素锋面十分吻合（图2）；改进后的叶绿素产品数据与中尺度涡旋的分布也呈现出相应的分布特点（图3）；在不同ENSO气候模式下，改进后的叶绿素产品数据对于改进前的数据有着不同的响应特点，能够更准确地反应出西北太平洋海区在不同气候背景下叶绿素的分布情况（图4）。研究为渔业及海洋学在西北太平洋海区的相关研究提供了更为精确的数据支持，为渔业资源变动及海洋学变化的解释提供了可靠的依据。
水产学院2021级博士生黄传杨为文章的第一作者，刘阳教授是通讯作者，本研究实测数据来源于实验室学生多年远洋出海调查，感谢青岛中泰远洋渔业公司提供科考渔船，另外，也感谢合作单位：中国海洋大学环境与生态教育部重点实验室庄昀筠副教授，自然资源部第二海洋研究所王云涛研究员，大地新亚(北京)科技有限公司等提供的叶绿素分析、Argo、卫星遥感等数据支持，本研究成果作为渔业遥感方向代表作之一，为产学研合作提供了典范。
文章链接：https://doi.org/10.3390/rs14153610
图1. 算法改进结果展示
图2. 叶绿素分布情况同黑潮延伸体及渔业作业点分布
图3. 中尺度涡旋分布及叶绿素浓度分布统计结果
图4. 不同气候情景下改进前后叶绿素产品数据分布差异
