• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

全球远洋海洋叶绿素的年代际趋势:整合多颗卫星、现场数据和模型的新评估。

Decadal trends in global pelagic ocean chlorophyll: A new assessment integrating multiple satellites, in situ data, and models.

作者信息

Gregg Watson W, Rousseaux Cécile S

机构信息

NASA Global Modeling and Assimilation Office Greenbelt, Maryland, USA.

NASA Global Modeling and Assimilation Office Greenbelt, Maryland, USA ; Universities Space Research Association Greenbelt, Maryland, USA.

出版信息

J Geophys Res Oceans. 2014 Sep;119(9):5921-5933. doi: 10.1002/2014JC010158. Epub 2014 Sep 11.

DOI:10.1002/2014JC010158
PMID:26213675
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC4508908/
Abstract

Quantifying change in ocean biology using satellites is a major scientific objective. We document trends globally for the period 1998-2012 by integrating three diverse methodologies: ocean color data from multiple satellites, bias correction methods based on in situ data, and data assimilation to provide a consistent and complete global representation free of sampling biases. The results indicated no significant trend in global pelagic ocean chlorophyll over the 15 year data record. These results were consistent with previous findings that were based on the first 6 years and first 10 years of the SeaWiFS mission. However, all of the Northern Hemisphere basins (north of 10° latitude), as well as the Equatorial Indian basin, exhibited significant declines in chlorophyll. Trend maps showed the local trends and their change in percent per year. These trend maps were compared with several other previous efforts using only a single sensor (SeaWiFS) and more limited time series, showing remarkable consistency. These results suggested the present effort provides a path forward to quantifying global ocean trends using multiple satellite missions, which is essential if we are to understand the state, variability, and possible changes in the global oceans over longer time scales.

摘要

利用卫星量化海洋生物学变化是一项主要的科学目标。我们通过整合三种不同方法,记录了1998年至2012年全球范围内的趋势:来自多颗卫星的海洋颜色数据、基于现场数据的偏差校正方法以及数据同化,以提供一个无采样偏差的一致且完整的全球表征。结果表明,在15年的数据记录中,全球远洋海洋叶绿素没有显著趋势。这些结果与之前基于SeaWiFS任务前6年和前10年的研究结果一致。然而,所有北半球海域(北纬10°以北)以及赤道印度洋海域的叶绿素均显著下降。趋势图显示了局部趋势及其每年的变化百分比。这些趋势图与之前仅使用单个传感器(SeaWiFS)和更有限时间序列的其他几项研究进行了比较,显示出显著的一致性。这些结果表明,目前的工作为利用多颗卫星任务量化全球海洋趋势提供了一条前进的道路,如果我们要在更长的时间尺度上了解全球海洋的状态、变异性和可能的变化,这是必不可少的。

https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/6c63/4508908/8e325251f029/jgrc0119-5921-f7.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/6c63/4508908/9e9b226509ff/jgrc0119-5921-f1.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/6c63/4508908/88e4fff58ccf/jgrc0119-5921-f2.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/6c63/4508908/e23d287ee9f2/jgrc0119-5921-f3.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/6c63/4508908/7c4e5157f987/jgrc0119-5921-f4.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/6c63/4508908/d17e80654f0e/jgrc0119-5921-f5.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/6c63/4508908/2b7f9d799f6a/jgrc0119-5921-f6.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/6c63/4508908/8e325251f029/jgrc0119-5921-f7.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/6c63/4508908/9e9b226509ff/jgrc0119-5921-f1.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/6c63/4508908/88e4fff58ccf/jgrc0119-5921-f2.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/6c63/4508908/e23d287ee9f2/jgrc0119-5921-f3.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/6c63/4508908/7c4e5157f987/jgrc0119-5921-f4.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/6c63/4508908/d17e80654f0e/jgrc0119-5921-f5.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/6c63/4508908/2b7f9d799f6a/jgrc0119-5921-f6.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/6c63/4508908/8e325251f029/jgrc0119-5921-f7.jpg

相似文献

1
Decadal trends in global pelagic ocean chlorophyll: A new assessment integrating multiple satellites, in situ data, and models.全球远洋海洋叶绿素的年代际趋势:整合多颗卫星、现场数据和模型的新评估。
J Geophys Res Oceans. 2014 Sep;119(9):5921-5933. doi: 10.1002/2014JC010158. Epub 2014 Sep 11.
2
Global trends in ocean phytoplankton: a new assessment using revised ocean colour data.海洋浮游植物的全球趋势:使用修订后的海洋颜色数据进行的新评估。
Remote Sens Lett. 2017;8(12):1102-1111. doi: 10.1080/2150704X.2017.1354263. Epub 2017 Jul 24.
3
CHLOROPHYLL ALGORITHMS FOR OCEAN COLOR SENSORS - OC4, OC5 & OC6.用于海洋颜色传感器的叶绿素算法 - OC4、OC5和OC6。
Remote Sens Environ. 2019 Aug;229:32-47. doi: 10.1016/j.rse.2019.04.021. Epub 2019 May 7.
4
Trends in ocean colour and chlorophyll concentration from 1889 to 2000, worldwide.1889 年至 2000 年全球海洋颜色和叶绿素浓度变化趋势。
PLoS One. 2013 Jun 12;8(6):e63766. doi: 10.1371/journal.pone.0063766. Print 2013.
5
Assessing the fitness-for-purpose of satellite multi-mission ocean color climate data records: A protocol applied to OC-CCI chlorophyll- data.评估卫星多任务海洋水色气候数据记录的适用性:应用于OC-CCI叶绿素数据的协议
Remote Sens Environ. 2017 Dec 15;203:139-151. doi: 10.1016/j.rse.2017.03.039.
6
From silk to satellite: half a century of ocean colour anomalies in the Northeast Atlantic.从丝绸到卫星:东北大西洋半个世纪的海洋颜色异常。
Glob Chang Biol. 2014 Jul;20(7):2117-23. doi: 10.1111/gcb.12457. Epub 2014 Apr 23.
7
Global climate-change trends detected in indicators of ocean ecology.海洋生态指标中检测到的全球气候变化趋势。
Nature. 2023 Jul;619(7970):551-554. doi: 10.1038/s41586-023-06321-z. Epub 2023 Jul 12.
8
Modeling ocean surface chlorophyll-a concentration from ocean color remote sensing reflectance in global waters using machine learning.基于机器学习的全球水域海洋颜色遥感反射率反演海洋表面叶绿素 a 浓度模型。
Sci Total Environ. 2022 Oct 20;844:157191. doi: 10.1016/j.scitotenv.2022.157191. Epub 2022 Jul 8.
9
On-orbit vicarious calibration of ocean color sensors using an ocean surface reflectance model.利用海洋表面反射率模型对海洋颜色传感器进行在轨替代定标。
Appl Opt. 2007 Aug 10;46(23):5649-66. doi: 10.1364/ao.46.005649.
10
Decadal changes in global phytoplankton compositions influenced by biogeochemical variables.全球海洋浮游植物组成受生物地球化学变量影响的十年变化。
Environ Res. 2022 Apr 15;206:112546. doi: 10.1016/j.envres.2021.112546. Epub 2021 Dec 10.

引用本文的文献

1
Ocean's largest chlorophyll-rich tongue is extending westward (2002-2022).海洋中最大的富含叶绿素的舌状物正在向西延伸(2002年至2022年)。
Nat Commun. 2025 Jan 2;16(1):103. doi: 10.1038/s41467-024-55650-8.
2
Fungal Abundance and Diversity in the Mariana Trench, the Deepest Ecosystem on Earth.地球上最深的生态系统——马里亚纳海沟中的真菌丰度与多样性
J Fungi (Basel). 2024 Jan 16;10(1):73. doi: 10.3390/jof10010073.
3
Global climate-change trends detected in indicators of ocean ecology.海洋生态指标中检测到的全球气候变化趋势。

本文引用的文献

1
The Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications, Version 2 (MERRA-2).现代时代研究与应用回顾分析第2版(MERRA-2)
J Clim. 2017 Jun 20;Volume 30(Iss 13):5419-5454. doi: 10.1175/JCLI-D-16-0758.1.
2
Climate-driven basin-scale decadal oscillations of oceanic phytoplankton.气候驱动的海洋浮游植物盆地尺度年代际振荡
Science. 2009 Nov 27;326(5957):1253-6. doi: 10.1126/science.1177012.
3
Climate-driven trends in contemporary ocean productivity.当代海洋生产力中由气候驱动的趋势。
Nature. 2023 Jul;619(7970):551-554. doi: 10.1038/s41586-023-06321-z. Epub 2023 Jul 12.
4
Effects of Climate Change on Chlorophyll in the Barents Sea: A Long-Term Assessment.气候变化对巴伦支海叶绿素的影响:长期评估
Biology (Basel). 2023 Jan 11;12(1):119. doi: 10.3390/biology12010119.
5
Phenological Responses to ENSO in the Global Oceans.全球海洋对厄尔尼诺-南方涛动的物候响应。
Surv Geophys. 2017;38(1):277-293. doi: 10.1007/s10712-016-9391-1. Epub 2016 Nov 9.
6
Net carbon emissions from African biosphere dominate pan-tropical atmospheric CO signal.非洲生物圈的净碳排放量主导着泛热带大气 CO 信号。
Nat Commun. 2019 Aug 13;10(1):3344. doi: 10.1038/s41467-019-11097-w.
7
Ocean colour signature of climate change.海洋颜色变化与气候变化的关系。
Nat Commun. 2019 Feb 4;10(1):578. doi: 10.1038/s41467-019-08457-x.
8
Global trends in ocean phytoplankton: a new assessment using revised ocean colour data.海洋浮游植物的全球趋势:使用修订后的海洋颜色数据进行的新评估。
Remote Sens Lett. 2017;8(12):1102-1111. doi: 10.1080/2150704X.2017.1354263. Epub 2017 Jul 24.
9
Simulating PACE Global Ocean Radiances.模拟全球海洋PACE辐射率。
Front Mar Sci. 2017;4:60. doi: 10.3389/fmars.2017.00060. Epub 2017 Mar 6.
10
Forecasting Ocean Chlorophyll in the Equatorial Pacific.预测赤道太平洋的海洋叶绿素含量。
Front Mar Sci. 2017;4:236. doi: 10.3389/fmars.2017.00236. Epub 2017 Jul 26.
Nature. 2006 Dec 7;444(7120):752-5. doi: 10.1038/nature05317.