[发明专利]一种海表漂浮浒苔消亡天数的预测方法

说明书

本发明公开了一种海表漂浮浒苔消亡天数的预测方法，包括如下步骤：步骤一，将浒苔消亡期分为m个时期P_1～m，P₁代表浒苔最大面积后1～t天，P₂代表浒苔最大面积后(t+1)～2t天，P₃代表浒苔最大面积后(2t+1)～3t天，…，P_m代表浒苔最大面积后((m‑1)t+1)～mt天，m和t的取值根据海域内历年海表漂浮浒苔消亡天数确定；统计历年m个时期内的浒苔消亡率多年均值步骤二，将及待预测年份的浒苔最大日覆盖面积输入预估模型，预测浒苔消亡天数。本发明所公开的预测方法可以实现浒苔消亡天数的准确预估，为相关政府部门制定相应的绿潮防控策略及合理地配置防控资源等提供技术支撑。

技术领域

本发明涉及海洋监测技术领域，特别涉及一种海表漂浮浒苔消亡天数的预测方法。

背景技术

近年来，海洋大型藻类泛滥，且影响范围逐步变大，比如常见的绿潮，就是在一定的环境条件下，海水中的机会型大型藻类如浒苔暴发性生长和聚集而形成的一种生态灾害(Valiela等，1997；Fletcher，1996)。自2007年，我国南黄海海域已连年周期性大规模暴发绿潮。南黄海绿潮因其持续时间长、影响海域广、清理难度大的特点，被认为是世界上最大规模的绿潮灾害(Zhou等，2015；Liu等，2009)。绿潮爆发对沿海地区的经济和生态环境造成严重影响：绿潮藻浒苔在沿岸聚集，被海浪卷到海岸，破坏海岸的景观生态环境，对该地区的旅游业、海洋运输业和渔业商业等造成严重损失；浒苔分解过程中，释放大量营养盐，腐败过程中，产生H₂S等有毒气体，影响海洋浮游动植物群落结构，破坏海洋生态系统的平衡，甚至造成生态威胁。

通过对绿潮的科学分析，进而治理、清除是人们急需要解决的。绿潮分布区域巨大，卫星遥感是目前有效的监测手段。绿潮的遥感监测主要有两种方式：光学遥感和微波遥感。光学遥感监测绿潮的原理是自然海水和浒苔覆盖的海水表面在可见光和近红外波段的光谱具有明显差异(Ramsey等，2012)，微波遥感监测浒苔的原理是有浒苔覆盖的海水比自然海水的海表面粗糙，形成的后向散射信号较强(顾行发等，2011)。利用两者之间的差异，可将浒苔与自然海水区分开，达到绿潮监测的目的。目前对绿潮的遥感应用，主要集中在绿潮的遥感监测算法、绿潮的起源与演变过程、绿潮的驱动机制等方面，对绿潮的起源及早期发展过程逐步清晰：南黄海绿潮是典型的跨区域生态灾害，起源于苏北浅滩紫菜养殖区，紫菜筏架回收过程中，附着在筏架上的绿藻被刮落；刮落绿藻入海后，在合适的温度、光照、营养盐环境下，迅速繁殖；并在风场和流场的驱动下，由南向北漂移至山东半岛；漂移过程中大规模暴发，至7、8月份开始衰退。

每年绿潮漂移至山东半岛近海，相关政府部门均会投入大量的人力、物力进行浒苔的海上拦截、打捞以及沙滩清理工作。然而目前针对绿潮消亡过程的系统性科学分析较少。如此大的工作量及资金投入，给相关部门制定防控策略及资源配置方案带来了极大挑战。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供了一种海表漂浮浒苔消亡天数的预测方法，以达到实现浒苔消亡天数的准确预估，为相关政府部门制定相应的绿潮防控策略及合理地配置防控资源等提供技术支撑的目的。

为达到上述目的，本发明的技术方案如下：

一种海表漂浮浒苔消亡天数的预测方法，包括如下步骤：

步骤一，将浒苔消亡期分为m个时期P_1～m，P₁代表浒苔最大面积后1～t天，P₂代表浒苔最大面积后(t+1)～2t天，P₃代表浒苔最大面积后(2t+1)～3t天，…，P_m代表浒苔最大面积后((m-1)t+1)～mt天，m和t的取值根据海域内历年海表漂浮浒苔消亡天数确定；统计历年m个时期内的浒苔消亡率多年均值

步骤二，将及待预测年份的浒苔最大日覆盖面积输入预估模型，预测浒苔消亡天数，具体包括：