水域生(sheng)(sheng)態碳(tan)匯作為地球整個生(sheng)(sheng)態系統的(de)(de)重(zhong)要部(bu)分(fen)，是建立(li)未來碳(tan)匯計量(liang)新體系的(de)(de)重(zhong)要組成(cheng)部(bu)分(fen)。而浮(fu)游(you)植(zhi)(zhi)物(wu)(wu)是水域中的(de)(de)最(zui)主要的(de)(de)初級生(sheng)(sheng)產者，在(zai)區域尺度(du)(du)和全球尺度(du)(du)上影響著水域碳(tan)循(xun)環。同時浮(fu)游(you)植(zhi)(zhi)物(wu)(wu)細(xi)胞(bao)(bao)的(de)(de)碳(tan)含量(liang)與細(xi)胞(bao)(bao)的(de)(de)生(sheng)(sheng)物(wu)(wu)體積及豐度(du)(du)正相關，葉綠(lv)素也(ye)是通(tong)(tong)用的(de)(de)衡(heng)量(liang)浮(fu)游(you)植(zhi)(zhi)物(wu)(wu)生(sheng)(sheng)物(wu)(wu)量(liang)的(de)(de)重(zhong)要指標(biao)。因此通(tong)(tong)過浮(fu)游(you)植(zhi)(zhi)物(wu)(wu)流式細(xi)胞(bao)(bao)儀計算浮(fu)游(you)植(zhi)(zhi)物(wu)(wu)顆粒的(de)(de)生(sheng)(sheng)物(wu)(wu)體積、葉綠(lv)素含量(liang)等，可為研究浮(fu)游(you)植(zhi)(zhi)物(wu)(wu)生(sheng)(sheng)命周期(qi)及生(sheng)(sheng)物(wu)(wu)量(liang)變化，水體生(sheng)(sheng)態系統的(de)(de)物(wu)(wu)質循(xun)環和能量(liang)流動等提供理論(lun)數據(ju)支(zhi)撐。
1、使用CytoSense 測得(de)的總熒光與(yu)碳生物量的相關計算
參考文(wen)獻(xian)：Coupling physics and biogeochemistry thanks to high-resolution observations of the phytoplankton community structure in the northwestern Mediterranean Sea
在OSCAHR（Observing Submesoscale Coupling At High Resolution）項目巡航期間，用(yong)(yong)于(yu)耦合物(wu)(wu)理(li)-生(sheng)物(wu)(wu)-生(sheng)物(wu)(wu)地球(qiu)化學(xue)觀(guan)測和(he)(he)(he)以高(gao)時空分辨率對海洋(yang)表層進行(xing)采樣的(de)(de)新型平(ping)臺與衛星(xing)(xing)海洋(yang)顏色(se)圖像和(he)(he)(he)測高(gao)的(de)(de)實(shi)時分析(xi)相結合。在本文中，首(shou)先描述了(le)基于(yu)衛星(xing)(xing)數(shu)據和(he)(he)(he)連續海面測量的(de)(de)研(yan)究特征(zheng)的(de)(de)水文結構(gou)和(he)(he)(he)動(dong)力學(xue)。然后(hou)，基于(yu)單細胞(bao)水平(ping)和(he)(he)(he)高(gao)時空分辨率的(de)(de)分析(xi)，以自主方式(shi)研(yan)究了(le)相應的(de)(de)浮游(you)(you)植物(wu)(wu)群(qun)落(luo)結構(gou)和(he)(he)(he)分布(bu)。此外，還展(zhan)示了(le)浮游(you)(you)植物(wu)(wu)群(qun)落(luo)結構(gou)在研(yan)究結構(gou)內(nei)外的(de)(de)各個(ge)站點(dian)中的(de)(de)細尺度(du)垂直變化，從而形(xing)成了(le)一個(ge)三(san)維數(shu)據集，用(yong)(yong)于(yu)研(yan)究作用(yong)(yong)于(yu)浮游(you)(you)植物(wu)(wu)群(qun)落(luo)結構(gou)的(de)(de)物(wu)(wu)理(li)驅動(dong)機制。估計了(le)原(yuan)位生(sheng)長率，并研(yan)究了(le)兩種主要浮游(you)(you)植物(wu)(wu)物(wu)(wu)種原(yuan)綠球(qiu)藻和(he)(he)(he)聚球(qiu)藻的(de)(de)表觀(guan)初(chu)級(ji)生(sheng)產力（豐度(du)）。
通過將CytoSense記錄的原綠(lv)球藻(zao)、聚球藻(zao)、pico真核(he)生物（PicoE, PicoHighFLO, PicoHighFLR）納米真核(he)生物（NanoE、NanoFLO、NanoHighFLO）和微細胞浮游(you)生物（Microo、MicroHighFLO）組(zu)群細胞平均紅色熒(ying)光強(qiang)度（FLRm）乘以它們各(ge)自(zi)的豐度，得(de)出(chu)各(ge)組(zu)對紅色熒(ying)光的相(xiang)對貢(gong)獻FLRi。公式為：FLRi=（FLRm，i*Abundancei ). 綜合FLRTotal信號計算如下：
使用FLRi/FLRTotal比率估計了每一種浮游植物對總熒光信(xin)號的(de)貢獻。在連續表面(mian)熒光測量得出的(de)計算(suan)FLRTotal和Chl A濃度之間建立了顯著相關性（R2=0:80，n=144），與熒光計相比，CytoSense記錄的(de)FLR異常高(gao)。
原綠(lv)球(qiu)菌、聚球(qiu)藻、pico真核(he)(he)生物(wu)(wu)和納米真核(he)(he)生物(wu)(wu)群及(ji)其細(xi)胞(bao)(bao)(bao)(bao)(bao)豐度及(ji)碳(tan)配比(bi)對碳(tan)生物(wu)(wu)量進行(xing)了類似的計算（QC，calc，表2）。單個細(xi)胞(bao)(bao)(bao)(bao)(bao)C含量（QC，calc）根據(ju)異(yi)速生長回(hui)歸公式從(cong)平(ping)均(jun)細(xi)胞(bao)(bao)(bao)(bao)(bao)大小推導得出。QC,calc =a * Biovolumeb 得出：原綠(lv)球(qiu)藻細(xi)胞(bao)(bao)(bao)(bao)(bao)的平(ping)均(jun)C生物(wu)(wu)量為(wei)(wei)25fgC/cell，聚球(qiu)藻細(xi)胞(bao)(bao)(bao)(bao)(bao)的平(ping)均(jun)C生物(wu)(wu)量為(wei)(wei)109fgC/cell，pico 真核(he)(he)生物(wu)(wu)群的平(ping)均(jun)C生物(wu)(wu)量為(wei)(wei)1880fgC/cell，納米真核(he)(he)細(xi)胞(bao)(bao)(bao)(bao)(bao)的平(ping)均(jun)C生物(wu)(wu)量為(wei)(wei)9000 fgC/cell
上表(biao)計(ji)算(suan)了前向散(san)射(she)（FWS）、等效球(qiu)直徑（ESD）和(he)原綠(lv)球(qiu)藻、聚球(qiu)藻、pico真核生物（PicoE）和(he)納米真核生物（NanoE）的平均值(zhi)和(he)SD。
ESD=（log（Size）=0.309 *log(FWS）-1.853，n=17，r2=0.94），Size由已知(zhi)直(zhi)徑的二氧化(hua)硅校準珠獲得(de)。
假設細胞是球形的，生(sheng)物體積計算公式QC，calc=a*Biovolumeb，將(jiang)生(sheng)物體積（Biovolume）轉(zhuan)換為平(ping)均碳(tan)細胞配額（QC，calc）。其中a,b使(shi)用Menden Deuer和(he)Lessard（2000）發表的轉(zhuan)換因子。碳(tan)細胞配額（QC，lit）參考(kao)Campbell和(he)Shalapyonok等人的文獻(xian)。
2、通(tong)過(guo)綜合、多學科方法解(jie)決復雜的浮(fu)游植物觀測問(wen)題
浮(fu)游植物(wu)(wu)在海(hai)洋(yang)生(sheng)(sheng)(sheng)態系統中(zhong)(zhong)扮(ban)演著重要(yao)角色，是海(hai)洋(yang)中(zhong)(zhong)最重要(yao)的(de)(de)初(chu)級(ji)生(sheng)(sheng)(sheng)產(chan)者。盡管浮(fu)游植物(wu)(wu)僅占(zhan)全(quan)球光合活性(xing)碳（C）生(sheng)(sheng)(sheng)物(wu)(wu)量的(de)(de)0.2%，但它占(zhan)全(quan)球初(chu)級(ji)生(sheng)(sheng)(sheng)產(chan)力(li)的(de)(de)一半左右。它構成了(le)海(hai)洋(yang)食(shi)物(wu)(wu)網的(de)(de)基礎，并(bing)對(dui)(dui)全(quan)球生(sheng)(sheng)(sheng)物(wu)(wu)地球化學(xue)循(xun)環發揮(hui)著重要(yao)的(de)(de)控(kong)制作用(yong)。浮(fu)游植物(wu)(wu)參與(yu)了(le)大氣碳的(de)(de)長期捕(bu)獲，其在從(cong)海(hai)洋(yang)上層到深水的(de)(de)碳轉移中(zhong)(zhong)的(de)(de)作用(yong)突出了(le)其對(dui)(dui)氣候的(de)(de)影響（Boyce et al.，2010；Marinov et al.，2010）。在全(quan)球變化的(de)(de)背景(jing)下，主(zhu)要(yao)由于人為(wei)大氣CO2的(de)(de)增加，海(hai)洋(yang)浮(fu)游植物(wu)(wu)通過光合作用(yong)固定(ding)CO2并(bing)通過生(sheng)(sheng)(sheng)物(wu)(wu)泵將其輸出到海(hai)洋(yang)內(nei)部，在全(quan)球C循(xun)環中(zhong)(zhong)發揮(hui)著基礎性(xing)作用(yong)（De La Rocha and Passow，2007）。
海洋(yang)浮(fu)(fu)游(you)(you)(you)植物(wu)(wu)(wu)群落結構在組(zu)合、生(sheng)(sheng)理學和(he)分類(lei)(lei)學方面(mian)具(ju)有(you)(you)高(gao)度(du)異質(zhi)性(xing)(xing)。除了在碳循(xun)環(huan)中的(de)(de)(de)(de)作用(yong)(yong)外，浮(fu)(fu)游(you)(you)(you)植物(wu)(wu)(wu)還通過將大部分無機(ji)(ji)物(wu)(wu)(wu)轉(zhuan)化為(wei)(wei)有(you)(you)效(xiao)有(you)(you)機(ji)(ji)物(wu)(wu)(wu)（氮、磷、磷酸(suan)鹽、硅酸(suan)鹽、硫、鐵）以及確定海洋(yang)環(huan)境營養(yang)狀態的(de)(de)(de)(de)結構，在改變水團的(de)(de)(de)(de)生(sheng)(sheng)物(wu)(wu)(wu)地(di)球(qiu)化學性(xing)(xing)質(zhi)方面(mian)發(fa)揮著重(zhong)要(yao)(yao)作用(yong)(yong)。Le Quéré指出，在考(kao)慮(lv)浮(fu)(fu)游(you)(you)(you)植物(wu)(wu)(wu)群落結構對生(sheng)(sheng)物(wu)(wu)(wu)地(di)球(qiu)化學過程的(de)(de)(de)(de)影響(xiang)時，需(xu)考(kao)慮(lv)浮(fu)(fu)游(you)(you)(you)植物(wu)(wu)(wu)物(wu)(wu)(wu)種功能的(de)(de)(de)(de)重(zhong)要(yao)(yao)性(xing)(xing)（Le Quéréet al.，2005）。物(wu)(wu)(wu)種功能性(xing)(xing)即浮(fu)(fu)游(you)(you)(you)植物(wu)(wu)(wu)功能類(lei)(lei)型（PFT）是指在主要(yao)(yao)生(sheng)(sheng)物(wu)(wu)(wu)地(di)球(qiu)化學過程中具(ju)有(you)(you)相似的(de)(de)(de)(de)特性(xing)(xing)或(huo)響(xiang)應的(de)(de)(de)(de)劃分為(wei)(wei)一組(zu)，如N、P、Si、，C和(he)S循(xun)環(huan)（N循(xun)環(huan)的(de)(de)(de)(de)重(zhong)氮營養(yang)體，如藍藻(zao)；S循(xun)環(huan)的(de)(de)(de)(de)二甲基磺酰丙酸(suan)鹽產生(sheng)(sheng)菌，如棕囊藻(zao)；Si循(xun)環(huan)的(de)(de)(de)(de)硅化劑，如硅藻(zao)；C循(xun)環(huan)的(de)(de)(de)(de)鈣化劑，如球(qiu)藻(zao)，主要(yao)(yao)用(yong)(yong)于C循(xun)環(huan)的(de)(de)(de)(de)大小等級）。
此外(wai)，浮游(you)植(zhi)物(wu)(wu)細胞體積(ji)跨(kua)越9個數(shu)量級(ji)，從原綠球菌藍藻（~10-1μm3）到最大(da)的(de)硅(gui)藻（>108μm3）。浮游(you)植(zhi)物(wu)(wu)多樣(yang)性主要受溫度、營(ying)養物(wu)(wu)質、光照有效性、垂直穩定(ding)性和捕(bu)食等環境因(yin)素的(de)控制(zhi)，從而(er)形成了浮游(you)植(zhi)物(wu)(wu)多樣(yang)性的(de)生物(wu)(wu)地理學(xue)景象。
監測(ce)葉綠(lv)素(su)a的(de)濃度(du)變化(hua)經常被用于從(cong)遙(yao)(yao)感(gan)和(he)原位測(ce)量(liang)研(yan)究浮游植物(wu)的(de)時(shi)空變異性(xing)(xing)。然而，單(dan)一的(de)使(shi)用葉綠(lv)素(su)a 來量(liang)化(hua)和(he)鑒定大規模浮游植物(wu)具有一定的(de)局限性(xing)(xing)，且不能(neng)反映群(qun)落結構的(de)變化(hua)（Colin et al.，2004；Hirata al.，2011），也不能(neng)產生(sheng)可(ke)靠的(de)生(sheng)物(wu)量(liang)估計（Kruskopf & Flynn，2006）。有效研(yan)究精(jing)細尺度(du)結構及其相關的(de)物(wu)理-生(sheng)物(wu)-生(sheng)物(wu)地球化(hua)學機制，需要結合使(shi)用幾種互補的(de)方法，包括現場(chang)觀測(ce)和(he)采樣(yang)、遙(yao)(yao)感(gan)和(he)模型模擬(ni)。而評估控制精(jing)細生(sheng)物(wu)物(wu)理相互作用的(de)機制，必須進行高分辨率測(ce)量(liang)。
浮(fu)游(you)(you)植物功能類型、大(da)小類別和(he)特定(ding)葉綠素a濃度的(de)(de)代表性(xing)數(shu)據集(ji)已成為(wei)被(bei)積(ji)極研究的(de)(de)主題，可使(shi)用自(zi)動設備（如熒光光譜儀(yi)、粒子散射和(he)吸收光譜記(ji)錄儀(yi)器，或自(zi)動和(he)遠程控(kong)制掃描流(liu)式(shi)細(xi)(xi)胞儀(yi)（CytoSense））進行(xing)高頻、現場專用分析。在(zai)(zai)(zai)用于(yu)量(liang)化浮(fu)游(you)(you)植物豐度、群落(luo)結(jie)構和(he)動態的(de)(de)高頻原位(wei)技術中，CytoSense表現出獨特的(de)(de)先進性(xing)，可在(zai)(zai)(zai)單細(xi)(xi)胞水平上計數(shu)和(he)記(ji)錄細(xi)(xi)胞光學特性(xing)。可用于(yu)分析幾乎所有(you)的(de)(de)浮(fu)游(you)(you)植物大(da)小類別，并在(zai)(zai)(zai)側重于(yu)浮(fu)游(you)(you)植物群落(luo)結(jie)構動態的(de)(de)解析同時，還開(kai)發了應用于(yu)遙感(gan)數(shu)據的(de)(de)算法，用于(yu)描述浮(fu)游(you)(you)植物群的(de)(de)特征或尺(chi)寸等級（Sathyendranath al.，2004；Ciotti al.，2006；Nair al.，2008；Aiken al.，2008；Kostadinov al.，2009；Uitz al.，2010；Moisan al.，2012）。
3、海洋顏(yan)色遙感
衛星(xing)遙感測(ce)量大水體表面(mian)顏色和(he)反射信息(xi)(xi)，浮游植(zhi)物(wu)流(liu)式(shi)細(xi)胞(bao)儀(yi)可進行單細(xi)胞(bao)逐一分析，可產生(sheng)兆字(zi)節的信息(xi)(xi)量，實現浮游植(zhi)物(wu)群(qun)落(luo)結(jie)(jie)(jie)構的快速(su)分析與追蹤調查，為數(shu)據(ju)反演(yan)提供地面(mian)數(shu)據(ju)。同時(shi)由于其(qi)時(shi)間分辨率(lv)高(gao)，可以(yi)與衛星(xing)的過境時(shi)間相吻合(he)。幾種形式(shi)，不(bu)同階段的信息(xi)(xi)巧妙結(jie)(jie)(jie)合(he)則可以(yi)建(jian)立一種全面(mian)的觀測(ce)方法，結(jie)(jie)(jie)合(he)物(wu)理、氣象、生(sheng)物(wu)傳感器以(yi)獲得(de)更全面(mian)的生(sheng)態生(sheng)物(wu)信息(xi)(xi)。
在可見光譜中只有五個通道的結果表明(ming)，只要(yao)(yao)有足夠的數據建立必要(yao)(yao)的經驗關系，海洋(yang)顏色(se)測量可以用來區分主要(yao)(yao)的浮(fu)游植物類群(qun)。
參(can)考文獻: Remote sensing of phytoplankton groups in case 1 waters from global SeaWiFS imagery
從海洋顏(yan)色(se)遙(yao)感中(zhong)獲(huo)取粒子特(te)性(xing)的(de)(de)(de)算(suan)法有多種。基(ji)于(yu)相關(guan)性(xing)的(de)(de)(de)算(suan)法用于(yu)繪制葉綠(lv)(lv)素（O’Reilly，1998）、POC（Son，2009；Stramski，1999，2008）、PM（Vantrepotte，2011）、PIC（Balch，2007）和(he)浮游(you)植(zhi)(zhi)物(wu)功(gong)能群（Alvain，2005；IOCCG，2014）。它們(men)往往在(zai)公(gong)海條件(jian)下(xia)工(gong)作得(de)最(zui)好，在(zai)這(zhe)種條件(jian)下(xia)，浮游(you)植(zhi)(zhi)物(wu)和(he)相關(guan)成分共(gong)同變化(hua)并主要調節海洋顏(yan)色(se)的(de)(de)(de)假設是有效的(de)(de)(de)。除了經驗(yan)輸(shu)入外，還(huan)開發(fa)了半解析算(suan)法，該(gai)算(suan)法使用輻射傳輸(shu)理(li)論(lun)來(lai)反演公(gong)海中(zhong)的(de)(de)(de)光(guang)學成分。這(zhe)些算(suan)法通常獲(huo)得(de)非浮游(you)植(zhi)(zhi)物(wu)和(he)溶解物(wu)質的(de)(de)(de)綜(zong)合(he)吸收、浮游(you)植(zhi)(zhi)物(wu)吸收、相關(guan)葉綠(lv)(lv)素濃度和(he)后向散射系數（IOCCG，2006；Werdell，2013）。半分析算(suan)法提(ti)供了有關(guan)大小（Loisel，2006；Kostadinov，2009；Berwin，2011）和(he)浮游(you)植(zhi)(zhi)物(wu)組成的(de)(de)(de)信息（Kostadinov，2010年）。
隨著(zhu)最新的(de)衛星儀器(qi)和(he)(he)算(suan)法(fa)的(de)問(wen)世，內陸水域(yu)(yu)葉(xie)綠素a（CHL-a）的(de)遙感正朝著(zhu)常(chang)規操作的(de)方(fang)向發展。衛星檢索的(de)CHL-a最近符(fu)合《歐洲(zhou)水框架指令》（Bresciani et al.，2011）中規定(ding)的(de)監測(ce)要求。在儀器(qi)方(fang)面，使(shi)用(yong)中分(fen)辨(bian)率(lv)光(guang)譜輻射(she)計（如MERIS和(he)(he)MODIS）最為普遍。然而，與MODIS相(xiang)比，MERIS對紅色和(he)(he)近紅外（NIR）波(bo)長的(de)光(guang)譜分(fen)辨(bian)率(lv)可以(yi)更準確地(di)反演次生CHL-a吸收(shou)最大值，使(shi)其(qi)更適合富營養化水域(yu)(yu)（Odermatt et al.，2012）。
在(zai)(zai)算法方(fang)面，已(yi)經針(zhen)對光(guang)學(xue)復雜的內陸和沿(yan)海水域(yu)類型開發了(le)幾種(zhong)具(ju)體的方(fang)法，因為目前還沒有普遍適用的方(fang)法（IOCCG，2006，2009）。MERIS的神經網(wang)絡(luo)（NN）算法已(yi)在(zai)(zai)歐洲的各種(zhong)湖(hu)泊(bo)中得(de)到(dao)驗證(zheng)（Koponen，2008；Odermatt，2010；Ruiz Verdu，2008），盡管(guan)其他(ta)研究表明，它們可(ke)能在(zai)(zai)非(fei)常高的色素濃(nong)度下失敗，尤其是(shi)藍藻，有學(xue)者(zhe)對(dui)于垂直變(bian)化的浮游植物（Ballestero，1999年；Gordon，1992年；Stramska和(he)(he)Stramski，2005年）和(he)(he)藍藻濃度(du)（Kutser等人，2008年），模(mo)擬了這種(zhong)變(bian)化對(dui)反射量的影(ying)響。
以下網站(zhan)提供了一個(ge)資源，其中(zhong)包括使用(yong)(yong)海洋顏色(se)遙感進行各種海洋相關(guan)研究的(de)例子，以及(ji)許多案例研究：//www.ioccg.org/handbook.html。需要注(zhu)意的(de)是，許多基(ji)于(yu)海洋顏色(se)的(de)算(suan)(suan)法提供的(de)輸(shu)出沒有相關(guan)的(de)不確(que)定性。此外，使用(yong)(yong)特定區(qu)域在給定時間獲得的(de)特定數據調整的(de)經驗算(suan)(suan)法可能不適用(yong)(yong)于(yu)其他條件。
4、浮游(you)植物群落結構的原位和遙感觀測匹(pi)配方法
參考文(wen)獻：High-resolution analysis of a North Sea phytoplankton community structure based on in situ flow cytometry observations and potential implication for remote sensing
法國北里(li)爾大學海(hai)洋(yang)和地球科學實驗室，
法國維梅(mei)雷克(ke)斯(si)海(hai)岸大(da)學環境資源實驗室（LER），
英國環境、漁業和水產養殖科學中心（CEFAS）
荷蘭RWS水管理中心水生(sheng)物分(fen)析實驗室
法國艾克斯馬(ma)賽大學地中海(hai)海(hai)洋研究所（MIO）
PHYSAT方法(fa)基于識(shi)別(bie)由海洋顏色(se)傳感器測量(liang)(liang)的(de)(de)(de)(de)(de)離水輻射（nLw）光(guang)譜(pu)中(zhong)的(de)(de)(de)(de)(de)特定特征(zheng)。Alvain等人（2005年、2008年）對此進(jin)行了(le)(le)詳細描述。簡(jian)單地說，這(zhe)(zhe)種(zhong)(zhong)經驗方法(fa)首(shou)先是通過使(shi)用(yong)(yong)兩種(zhong)(zhong)同(tong)時和一(yi)致的(de)(de)(de)(de)(de)測量(liang)(liang)方法(fa)建立起(qi)來的(de)(de)(de)(de)(de)：nLw測量(liang)(liang)和診斷性浮游(you)植(zhi)物(wu)色(se)素(su)(su)的(de)(de)(de)(de)(de)原(yuan)(yuan)位測量(liang)(liang)。根據色(se)素(su)(su)分析確定了(le)(le)特定浮游(you)植(zhi)物(wu)群(qun)的(de)(de)(de)(de)(de)存在(zai)(zai)。在(zai)(zai)第一(yi)步(bu)(bu)中(zhong)，這(zhe)(zhe)種(zhong)(zhong)方法(fa)允許根據色(se)素(su)(su)清單，在(zai)(zai)可(ke)用(yong)(yong)的(de)(de)(de)(de)(de)原(yuan)(yuan)位數據集中(zhong)檢測出四種(zhong)(zhong)主要的(de)(de)(de)(de)(de)浮游(you)植(zhi)物(wu)群(qun)。只有在(zai)(zai)它(ta)們占優勢(shi)的(de)(de)(de)(de)(de)情況下(xia)(xia)，才首(shou)先檢測到四組（硅藻、納米真核(he)生物(wu)、聚球藻和原(yuan)(yuan)綠(lv)球藻）。請注意，這(zhe)(zhe)里的(de)(de)(de)(de)(de)“優勢(shi)”是根據Alvain等人（2005）的(de)(de)(de)(de)(de)定義使(shi)用(yong)(yong)的(de)(de)(de)(de)(de)，在(zai)(zai)這(zhe)(zhe)種(zhong)(zhong)情況下(xia)(xia)，給定的(de)(de)(de)(de)(de)浮游(you)植(zhi)物(wu)群(qun)是總(zong)診斷色(se)素(su)(su)的(de)(de)(de)(de)(de)主要貢(gong)獻者。這(zhe)(zhe)代表了(le)(le)使(shi)用(yong)(yong)其他潛在(zai)(zai)浮游(you)植(zhi)物(wu)原(yuan)(yuan)位分析的(de)(de)(de)(de)(de)局(ju)限性。在(zai)(zai)第二步(bu)(bu)中(zhong)，將412和555 nm之間的(de)(de)(de)(de)(de)一(yi)致遙感輻射異常（RAs）光(guang)譜(pu)轉換為特定的(de)(de)(de)(de)(de)歸一(yi)化(hua)離水輻射或RA光(guang)譜(pu)，以(yi)證明衛星信號(hao)的(de)(de)(de)(de)(de)二階(jie)可(ke)變(bian)性。這(zhe)(zhe)是通過將實際nLw除以(yi)平均nLw模(mo)型（nLwref）來實現的(de)(de)(de)(de)(de)，該模(mo)型僅取決于標準Chl a。
然(ran)后，使(shi)用(yong)(yong)一(yi)(yi)(yi)致的(de)(de)(de)nLw光(guang)譜和原(yuan)位(wei)分析表明，在(zai)(zai)(zai)原(yuan)位(wei)采樣(yang)期間采樣(yang)的(de)(de)(de)每一(yi)(yi)(yi)個主(zhu)要浮(fu)(fu)游(you)植物群在(zai)(zai)(zai)形狀和振幅上都與特定的(de)(de)(de)RA光(guang)譜相(xiang)關。基于(yu)此(ci)，我們(men)定義了一(yi)(yi)(yi)套標(biao)準(zhun)，以(yi)(yi)描述各組在(zai)(zai)(zai)其RA光(guang)譜中的(de)(de)(de)功能，首先是通(tong)過最(zui)(zui)小值和最(zui)(zui)大值方法，最(zui)(zui)近(jin)是使(shi)用(yong)(yong)神(shen)經元網(wang)絡分類工具（Ben Mustapha等(deng)人，2014）。這些標(biao)準(zhun)可以(yi)(yi)應(ying)用(yong)(yong)于(yu)全(quan)球(qiu)每日檔(dang)案，以(yi)(yi)獲(huo)得最(zui)(zui)常見的(de)(de)(de)主(zhu)要浮(fu)(fu)游(you)植物群的(de)(de)(de)全(quan)球(qiu)地圖。當一(yi)(yi)(yi)個月內沒有(you)一(yi)(yi)(yi)組浮(fu)(fu)游(you)植物占優勢(shi)時(shi)，這些像素與一(yi)(yi)(yi)個“身份不(bu)明”的(de)(de)(de)浮(fu)(fu)游(you)植物群有(you)關。在(zai)(zai)(zai)這項研究中，根據質量標(biao)準(zhun)選(xuan)擇遙(yao)感(gan)觀(guan)測(ce)(ce)，以(yi)(yi)確保Alvain等(deng)人（2005）所述的(de)(de)(de)PHYSAT的(de)(de)(de)高度(du)可信度(du)。因(yin)此(ci)，只有(you)在(zai)(zai)(zai)晴朗的(de)(de)(de)天(tian)空條件下，當氣溶(rong)膠光(guang)學(xue)厚度(du)低(di)于(yu)0.15時(shi)，才考慮像素。根據Vantrepotte et al.（2012）中描述的(de)(de)(de)光(guang)學(xue)類型學(xue)，通(tong)過關注浮(fu)(fu)游(you)植物為主(zhu)的(de)(de)(de)水(shui)域，將沉積(ji)物和/或有(you)色溶(rong)解有(you)機物（CDOM）的(de)(de)(de)影響降至最(zui)(zui)低(di)。因(yin)此(ci)，被(bei)歸類為渾(hun)濁(zhuo)的(de)(de)(de)水(shui)域被(bei)排除在(zai)(zai)(zai)經驗(yan)關系之外，因(yin)為PHYSAT方法目前不(bu)適用(yong)(yong)于(yu)此(ci)類區域。選(xuan)擇使(shi)用(yong)(yong)相(xiang)同標(biao)準(zhun)分類為非(fei)渾(hun)濁(zhuo)的(de)(de)(de)水(shui)域，并對(dui)其應(ying)用(yong)(yong)PHYSAT算法。為了將同步的(de)(de)(de)現(xian)場觀(guan)測(ce)(ce)和遙(yao)感(gan)觀(guan)測(ce)(ce)聯系起(qi)來(lai)，進行了一(yi)(yi)(yi)次配對(dui)演習。通過日復一日地比較原位CytoSense樣本（視為原位數據）和4.6 km分辨率MODIS像素（最高三級二元分辨率）之間的匹配點。當在MODIS像素中發現多個原位CytoSense樣本時，TFLR的平均值（a.u.cm?3）對每個浮游植物組進行了計算。
基于單細(xi)胞光學特性的浮(fu)游植(zhi)物(wu)(wu)群落(luo)結構的空(kong)間（km）和時間（小(xiao)時）尺度(du)數據集對于驗證從空(kong)間描述(shu)浮(fu)游植(zhi)物(wu)(wu)群落(luo)結構的方法非(fei)常重要。海洋算法需要關于(yu)水屬性和浮游植(zhi)物結構的(de)特定信息，并且依(yi)賴于(yu)現場(chang)觀測(ce)的(de)驗證，而現場(chang)觀測(ce)往往很復雜，并且受到(dao)天空條(tiao)件標(biao)準的(de)限制。
PHYSAT方(fang)(fang)法(fa)是建立在原位HPLC分析(xi)的主要(yao)浮游(you)植(zhi)物功(gong)能類型與RA之間的經驗關系基(ji)礎上。因此，該方(fang)(fang)法(fa)僅限于優勢案例，因為HPLC分析(xi)無(wu)法(fa)提(ti)供更多信息。
關(guan)于浮游植物群落結構(gou)的遙感天氣推斷仍有待建(jian)立，盡(jin)管進(jin)行了理論驗證(zheng)（Alvain et al.，2012），但仍依(yi)賴(lai)于重(zhong)要的現場數(shu)據點收集(ji)，以建(jian)立可靠(kao)的經驗關(guan)系。在這(zhe)項研(yan)究中，CytoSense的浮游植物高頻分析與PHYSAT方(fang)(fang)法的結合被證(zheng)明(ming)是一種(zhong)出色的校準方(fang)(fang)法。
它只(zhi)在兩個有效采樣(yang)日內提供(gong)了前所未有的(de)(de)匹(pi)配點（非渾濁水域與(yu)MODIS像素匹(pi)配的(de)(de)分析樣(yang)本(ben)數：38；06:00至(zhi)18:00之間使用的(de)(de)樣(yang)本(ben)數：15，相當于39.5%的(de)(de)盈利能力）與(yu)GeP&CO數據集(ji)的(de)(de)14%匹(pi)配點相比（Alvain等人，2005年）。
5、總結(jie)
使用帶有神經網(wang)絡(luo)算法的(de)(de)星載(zai)中分辨率成像光(guang)譜儀在光(guang)學(xue)復雜(za)的(de)(de)內陸水域具有很大的(de)(de)應用潛力。水生(sheng)系(xi)統(tong)的(de)(de)過程(cheng)發生(sheng)在很寬的(de)(de)時間(jian)尺度(du)上，從(cong)亞秒到幾十(shi)年(nian)不等。這些定(ding)義了科學(xue)測量的(de)(de)頻率、密度(du)和持續時間(jian)要求。
電子設備(bei)和傳感器的(de)發(fa)展使多參數(shu)剖面儀和固(gu)定位置系泊系統能(neng)夠進(jin)行采樣(yang)。這些(xie)數(shu)據(ju)(ju)，連同(tong)地球觀測(ce)衛星(xing)數(shu)據(ju)(ju)，提供了更廣闊的(de)湖泊圖(tu)片，但也(ye)揭示了許多有關系統如何(he)運作的(de)新問題。開(kai)發(fa)一種組合(he)式CytoBuoy流(liu)式細(xi)胞(bao)術及圖(tu)像分(fen)析(xi)技術，以(yi)自動化(hua)浮游植物(wu)。結合(he)用于(yu)(yu)自動數(shu)據(ju)(ju)分(fen)析(xi)的(de)新型機器學習技術，可以(yi)在(zai)短時間(jian)內監測(ce)物(wu)種豐度和環境(jing)條(tiao)件。觀察可以(yi)為環境(jing)相互依賴性和增(zeng)長周期(qi)的(de)研(yan)究提供信息。這些(xie)新方(fang)法還可以(yi)實現基于(yu)(yu)過(guo)程(cheng)的(de)預測(ce)，從(cong)幾周到幾十年(nian)的(de)時間(jian)尺(chi)度上預測(ce)湖泊社區如何(he)應對環境(jing)變化(hua)。
—— 參(can)考文獻(xian) ——
K.A. Sellegri, E. Nicosia, J. Freney, et al. , Scientific Reports, 2021, 11, 281.
A. T. Greer, J.C. Lehrter, B. M. Binder, et al. , Frontiers in Marine Sciences, 7, 2020, 542701.
A. Louchart, F. Lizon, A. Lefebvre, et al. , Continental Shelf Research, 2020, 195, 104056.
H. M. Aardema, M. Rijkeboer, A. Lefebvre, et al. , Ocean Science, 2019, 15, 1267–1285.
F. Lombard et al. , Frontiers in Marine Sciences, 2019.
G.C. Pereira, L.P. Andrade, R.P. Espíndola, et al. , Ecological Modelling, 2019, 409, 108733.
P. Marrec, G. Grégori, A. M. Doglioli, et al. , Biogeosciences, 2018, 15, 1579-1606
M.K. Thomas, S. Fontana, M. Reyes, et al. , PLoS ONE, 2018, 13(5): e0196225
S. Bonato, U. Christaki, A. Lefebvre, et al. , Estuarine, Coastal and Shelf Science, 2015, 154(5), 214-223
M. Thyssen, S. Alvain, A. Lefèbvre, et al. , Biogeosciences, 2015, 12, 4051–4066
D. Odermatt, F. Pomati, J. Pitarch, et al. . Remote Sensing of Environment,2012, 126, 232-239
G.C. Pereira, N.F.F. Ebecken. , Expert Systems with Applications,2011, 38(8), 9626-9632
J.C. Cury, F. V. Araujo, S. A. Coelho-Souza, et al. , PLoS One, 2011, 6(1), e16553
相關閱讀：
?
?
?
?
每個勞動的人都值(zhi)得(de)被尊重，勞動(dong)創造價值。澤泉科技祝您勞(lao)動節(jie)快樂(le)！