1. 本选题研究的目的及意义
叶绿素a作为浮游植物进行光合作用的关键色素，其浓度能够直接反映水体初级生产力的变化，是评价水体富营养化程度的重要指标之一。
江苏近海沿岸水域作为经济发达、人口密集的区域，近年来面临着日益严峻的陆源污染和过度捕捞等压力，水体富营养化问题突出，叶绿素a浓度时空变化呈现出复杂的特点，对海洋生态环境和水产资源的可持续发展构成威胁。
开展江苏近海沿岸叶绿素a浓度的时空分布特征研究，有助于深入了解该区域水体富营养化现状和发展趋势，识别关键影响因素，为制定科学合理的海洋环境保护和管理措施提供理论依据。
2. 本选题国内外研究状况综述
叶绿素a浓度是海洋生态环境研究的重要指标之一，国内外学者对其开展了大量的研究工作。
1. 国内研究现状
国内学者对叶绿素a浓度的研究主要集中在以下几个方面：利用遥感技术监测叶绿素a浓度的时空变化，例如，利用MODIS数据对中国近海叶绿素a浓度进行长时间序列分析，揭示其季节变化和年际变化特征；分析影响叶绿素a浓度变化的关键因素，例如，研究长江径流量、风场、海表温度等因素对叶绿素a浓度的影响；探讨叶绿素a浓度与赤潮等海洋生态灾害的关系，例如，分析叶绿素a浓度异常变化与赤潮发生之间的联系。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将利用遥感技术，获取江苏近海沿岸长时间序列的叶绿素a浓度数据，并结合气象、水文等数据，分析江苏近海沿岸叶绿素a浓度的时空分布特征及其影响因素。
1. 主要内容
1.江苏近海沿岸叶绿素a浓度的时空变化特征分析：分析叶绿素a浓度的月变化、季节变化、年际变化以及空间分布特征，并绘制叶绿素a浓度时空分布图。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：1.数据收集与预处理：收集江苏近海沿岸MODIS遥感影像数据、气象数据、水文数据等，对数据进行质量控制、几何校正、大气校正等预处理，并建立研究区地理数据库。
2.叶绿素a浓度提取：采用合适的遥感反演模型，从MODIS遥感影像中提取叶绿素a浓度信息，并进行精度验证。
3.时空变化特征分析：利用统计分析、时间序列分析、空间分析等方法，分析江苏近海沿岸叶绿素a浓度的月变化、季节变化、年际变化以及空间分布特征，并绘制叶绿素a浓度时空分布图。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.综合利用多源数据，包括遥感数据、气象数据、水文数据等，构建江苏近海沿岸叶绿素a浓度时空分布数据库，为研究该区域水体富营养化问题提供数据支撑。
2.采用先进的遥感反演模型，提高叶绿素a浓度提取精度，为准确分析叶绿素a浓度的时空变化特征提供保障。
3.结合统计分析、时间序列分析、空间分析等多种方法，深入分析江苏近海沿岸叶绿素a浓度的时空变化特征及其影响因素，揭示叶绿素a浓度变化的驱动机制。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 王震, 曹文熙, 张传松, 等. 2001—2018年中国近海叶绿素a浓度时空变化特征[J]. 海洋环境科学, 2021, 40(2): 177-185.
2. 张运洁, 汪俊峰, 白雁, 等. 近20年江苏近岸海域叶绿素a浓度时空变化及其影响因素[J]. 海洋环境科学, 2022, 41(3): 393-401.
3. 刘艳霞, 石强, 孙伟富, 等. 南黄海叶绿素a浓度时空分布及其与环境因子的关系[J]. 海洋环境科学, 2019, 38(4): 525-532.
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