التحقيق في العلاقة بين الكلوروفير السطحي البحري والسمات الرئيسية لبحر الصين الجنوبي بمعلومات عن الأقمار الصناعية
Summary
10- وتوفر الكلوروفير السطحي للبحر ودرجة الحرارة وارتفاع مستوى سطح البحر والرياح والبيانات الأمامية التي تم الحصول عليها أو المستمدة من عمليات الرصد الساتلية طريقة فعالة لتوصيف المحيطات. وتُعرض طريقة للدراسة الشاملة لهذه البيانات، بما في ذلك المتوسط العام، والدورة الموسمية، وتحليلات العلاقات المتبادلة، من أجل فهم الديناميات والنظم الإيكولوجية الإقليمية فهماً كاملاً.
Abstract
10- وتوفر عمليات الرصد الساتلية نهجاً كبيراً في استقصاء معالم البارامترات البحرية الرئيسية، بما في ذلك الكلورو سطح البحر، ودرجة حرارة سطح البحر، وارتفاع سطح البحر، والعوامل المستمدة من هذه المعلمات (مثل الجبهات). 11- تُظهر هذه الدراسة إجراءً متدرجاً لاستخدام عمليات الرصد الساتلية لوصف البارامترات الرئيسية وعلاقاتها في المجالات الموسمية والشذوذة. وتُوضَّح هذه الطريقة باستخدام مجموعات بيانات ساتلية من 2002-2017 استُخدمت لوصف المعالم السطحية لبحر الصين الجنوبي. بسبب التغطية السحابية، تم استخدام متوسط البيانات الشهرية في هذه الدراسة. وقد طبقت وظيفة متعامد تجريبية لوصف التوزيع المكاني والتغيرات الزمنية لعوامل مختلفة. الرياح الموسمية تهيمن على التقلبات في الحوض. وهكذا، استخدمت الرياح من مجموعة بيانات إعادة التحليل للتحقيق في قوتها الدافعة على معلمات مختلفة. وكان التغير الموسمي في الـ CHL بارزاً ويرتبط بشكل كبير بعوامل أخرى في غالبية الـ SCS. في فصل الشتاء، والرياح الموسمية الشمالية الشرقية القوية تحفز طبقة مختلطة عميقة ومستوى عال من الكلورو في جميع أنحاء الحوض. وقد وجدت معاملات ارتباط هامة بين العوامل في الدورة الموسمية. في الصيف، تم العثور على مستويات عالية CHL في الغالب في SCS الغربية. وبدلاً من الاعتماد الموسمي، كانت المنطقة شديدة الديناميكية، وارتبطت العوامل بشكل كبير في الحقول الشاذة بحيث ارتبطت مستويات CHL المرتفعة بشكل غير عادي برياح قوية بشكل غير طبيعي وأنشطة أمامية مكثفة. وتقدم الدراسة إجراءً متدرجاً لاستخدام عمليات الرصد الساتلية لوصف المعايير الرئيسية وعلاقاتها في المجالات الموسمية والشذوذة. ويمكن تطبيق هذه الطريقة على المحيطات العالمية الأخرى، كما أنها ستساعد على فهم الديناميات البحرية.
Introduction
10- وتوفر تكنولوجيا الاستشعار عن بعد مجموعات بيانات كبيرة ذات نطاقات مكانية كبيرة وفترات طويلة لوصف البيئات البحرية. مع تزايد دقة المكانية للأقمار الصناعية ، يتم حل الميزات التفصيلية الآن من النطاق الإقليمي إلى بضع مئات من الأمتار1،2. ويمكن تحقيق فهم أفضل للديناميات البحرية من خلال معظم عمليات الرصد الساتلية المحدثة3.
ومن خلال دمج أجهزة استشعار متعددة على منصة للاستشعار عن بعد، يمكن تقديم وصف شامل لبارامترات مختلفة. درجة حرارة سطح البحر (SST) هي المعلمة الأساسية التي لوحظت لأكثر من نصف قرن4. ومؤخرا، أصبحت عمليات الرصد المتعلقة بالكلوروفير -أ على سطح البحر متاحة ويمكن استخدامها لوصف الإنتاجية البحرية5. وتستخدم الأقمار الصناعية لقياس ارتفاع سطح البحر6،7، والتي ترتبط بقوة إلى mesoscale eddy الأنشطة في المحيط العالمي8،9. بالإضافة إلى الدوامات ، والأنشطة الأمامية مهمة أيضًا للتأثير على الديناميكيات الإقليمية والإنتاج الأساسي10.
وتركز الدراسة الحالية بشكل رئيسي على إيجاد إجراء موحد لوصف التوزيع المكاني والتباين الزمني لعوامل المحيطات المختلفة. في هذه الطريقة، يتم تحليل SST و CHL و SSH والبيانات الأمامية، والتي يتم اشتقاقها من تدرجات SST، لتحديد الأنماط. وتستخدم هذه البارامترات على وجه الخصوص لتمثيل إنتاجية المحيطات، وتُستحدث طريقة لدراسة العلاقة بين هذه المنطقة وبارامترات المحيطات الأخرى. وللتحقق من صحة هذه الطريقة، استخدمت الفترة الزمنية بين تشرين الأول/أكتوبر 2002 وسبتمبر/أيلول 2017 في بحر الصين الجنوبي لفحص جميع البارامترات. ويمكن استخدام هذه الطريقة بسهولة في مناطق أخرى في جميع أنحاء العالم لالتقاط أنماط المحيطات الرئيسية واستكشاف كيفية تأثير الديناميات البحرية على النظام الإيكولوجي.
وقد تم تعيين بحر الصين الجنوبي كمنطقة الدراسة بسبب ارتفاع معدل تغطيته نسبياً من عمليات الرصد الساتلية. وSCS وفيرة في الإشعاع الشمسي; وهكذا، يتم تحديد CHL أساسا من قبل توافر المواد الغذائية11،12. مع المزيد من المواد الغذائية التي يتم نقلها إلى طبقة euphotic، يمكن أن تزيد مستويات CHL13. خلط، التي تسببها الرياح، يمكن أن أعرض المواد الغذائية في سطح المحيط وتعزيز CHL14. ويهيمن على نظام الرياح الموسمية نظام الرياح الموسمية الذي يحدد الديناميات والنظام البيئي في المنطقة. الرياح الموسمية هي أقوى خلال فصل الشتاء15. في الصيف، والرياح تغيير الاتجاه وسرعة الرياح هي أضعف بكثير من تلك التي في الشتاء16،17. يمكن أن شدة الرياح تحديد قوة الاختلاط الرأسي، بحيث عمق طبقة مختلطة (MLD) يتعمق مع زيادة الرياح في فصل الشتاء ويصبح ضحل كما تنخفض الرياح في الصيف18. وهكذا، يتم نقل المزيد من المواد الغذائية في طبقة euphotic خلال فصل الشتاء عندما تكون الرياح قوية19 وCHL تصل إلى أعلى نقطة من السنة20،21.
بالإضافة إلى الرياح، يمكن أيضا تحديد MLD باستخدام عوامل أخرى، مثل SST و الحالات الشاذة مستوى سطح البحر (SLAs)، والتي تؤثر في نهاية المطاف على محتوى المواد الغذائية وCHL22. خلال فصل الشتاء، ويرتبط ضعف التدرج الرأسي مع انخفاض درجات الحرارة على السطح20. وMLD المقابلة عميقة ويمكن نقل المزيد من المواد الغذائية إلى أعلى; وهكذا ، فإن CHL في الطبقة السطحية عالية17. ويمكن أن يعزى اختلاف متزايد في مستويات CHL إلى الدوامات mesoscale، التي تحفز النقل الرأسي وخلط23. وعادة ما توجد Upwelling في الدوامات الإعصار المرتبطة بالاكتئاب SLAs8,9 وارتفاع تركيزات CHL24. وعادة ما توجد Downwelling في الدوامات المضادة للدراجات المرتبطة بـ SLAsمرتفعة 8,9 وتركيزات CHL الاكتئاب24. وبالنسبة للمواسم الأخرى، يصبح الـ MLD سطحياً، ويصبح الخلط ضعيفاً؛ وهكذا، يمكن ملاحظة انخفاض CHL على مدى غالبية الحوض25. الدورات الموسمية لمستويات CHL هي السائدة في وقت لاحق للمنطقة26.
وبالإضافة إلى الاختلاط، يمكن للواجهات وما يرتبط بها من التهيّب الساحلي أن يزيد من تعديل الـ CHL. الجبهة، التي تعرف بأنها حدود الكتل المائية المختلفة، مهمة لتحديد الدورة الإقليمية واستجابات النظام البيئي27. ويرتبط عادة Frontogenesis مع ارتفاع الساحلية والتقارب28،29، والتي يمكن أن تحفز المواد الغذائية ورفع نمو العوالق النباتية30. وقد تم تطوير خوارزميات مختلفة لتحديد الجبهات تلقائيا من عمليات الرصد الساتلية ، بما في ذلك الرسم البياني وأساليب التدرج SST. وقد اعتمد النهج الأخير في هذه الدراسة28.
إن الارتباط بين سلسلة زمنية بين CHL وعوامل مختلفة يقدم رؤى كبيرة لتحديد العلاقة بينهما. وتقدم الدراسة الحالية وصفا شاملا لكيفية استخدام عمليات الرصد الساتلية للكشف عن الديناميات البحرية الإقليمية المتصلة بالإنتاجية. ويمكن استخدام هذا الوصف كدليل لتحري العمليات السطحية في أي جزء من المحيط. يتضمن بنية هذه المقالة بروتوكول خطوة بخطوة متبوعاً نتائج وصفية في النص و الشكل. وتناقش فيما بعد إمكانية تطبيق هذا الأسلوب بالإضافة إلى مزاياه وسلبياته.
Protocol
Representative Results
Discussion
وفي هذه الدراسة، يرد وصف للخصائص الرئيسية للنظم البحرية باستخدام عمليات الرصد الساتلية. واختيرت هذه الـ CHL، التي يمكن استخدامها لتمثيل إنتاج المحيطات، كعامل من العوامل المؤشرة. وقد تم بحث العوامل المتصلة بتقلبات الـ CHL باستخدام السلاسل الزمنية متوسطة شهرية، مثل SST، WS، WSC، FP وSLAS. ويرد وصف لثلاث خطوات حاسمة في هذه الدراسة: الحصول على بيانات ساتلية لبارامترات مختلفة، ووصف تغيراتها المكانية والزمانية عن طريق الـ EOF، وتحديد العلاقات المتبادلة بين العوامل المختلفة عن طريق حساب معاملات الارتباط. ويتضمن الإجراء المفصل الذي يبين تحديد التوزيع الجبهي اليومي، المستمد من ملاحظات SST. وقد تم تطوير نهجين رئيسيين للكشف عن SST الجبهة: طريقة التدرج10،38 وطريقة الرسم البياني39،40. ويستند أسلوب المدرج التكراري على نطاق مماثل من القيم لSTST، والتي يمكن استخدامها لتقسيم الكتل المائية إلى مجموعات مختلفة. يتم تعريف البيكسلات ذات القيم بين مجموعات مختلفة تمثل البيكسل في شريط انتقالي كواجهات. ومن ناحية أخرى، تفصل طريقة التدرج عدة أجسام مائية موحدة نسبياً على أنها وحدات بكسل ذات قيم تدرجية كبيرة. وأجريت دراسة مقارنة، ووجدوا معدلات أقل كاذبة باستخدام طريقة المدرج التكراري وعدد أقل من الجبهات الفائتة باستخدام طريقة التدرج41. في هذه الدراسة، تم اعتماد الطريقة المستندة إلى التدرج38 بعد الدراسات السابقة10،28. يمكن للخوارزمية تجنب تفكك الجبهة إلى أجزاء متعددة من الحافة عن طريق السماح للحجم أن ينخفض إلى مستوى أقل من عتبة أصغر. وبالإضافة إلى مجموعة البيانات الواردة هنا، يمكن استخدام عمليات رصد ساتلية أخرى، مثل مؤشر الهباء الجوي، مع اتباع نهج مماثل.
ويمكن تطبيق معظم الإجراءات مباشرة في مناطق أو مجموعات بيانات أخرى. قد يتم تعديل لتغيير عتبة الكشف الأمامي. لأن التدرج SST في SCS مقارنة مع النظام الحالي الحدود الشرقية28، تم تنفيذ عتبات نفس للدراسة الحالية. وكشفت دراسة سابقة أن التدرج SST من مجموعات البيانات المختلفة يمكن أن تختلف بقدر ثلاثة أضعاف42، مما يجعل الطريقة بطريقة أو بأخرى أقل موضوعية. وقد بحثت دراسات جوهرية الأنشطة الأمامية حول المحيطات العالمية28,43. وأفضل نهج للتحقق من صحة الجبهات هو مقارنتها بالملاحظات في الموقع. ووصف ياو44 التوزيع الأمامي الشهري لـ SCS. وكانت نتائجها متفقة تماماً مع القياسات في الموقع. وينبغي فحص التدرج الإجمالي وتعديله لأن قيمته قد تختلف تبعاً للدقة المكانية والأدوات. وبوجه خاص، يجب تحديث العتبة عند استخدام مجموعة بيانات SST أخرى. إن الفهم الأساسي للديناميات الإقليمية أمر أساسي لفهم النشوء الجبهي45و46و47. يمكن تطوير البرنامج النصي للكشف الأمامي من قبل مؤلفين فرديين استنادًا إلى الوصف الموجود في هذه الورقة.
وتوفر المعلومات الساتلية فهما شاملا للمعالم السطحية، ويمكن أن تساعد مقارنة النتائج مع عمليات الرصد في الموقع في تقييم المصداقية. غير أن عمليات الرصد الساتلية تقتصر على سطح المحيطات، مما يحد من تطبيق فهم الهيكل الرأسي للعمود المائي. في دراسة حديثة، كشفت عمليات الرصد الساتلية أن سطح CHL زاد بمقدار 15 مرة، ولكن القيمة العمودية المتكاملة زادت فقط بمقدار 2.5 مرة48. ويرجع هذا الاختلاف إلى تأثر القيمة السطحية بالآثار المشتركة لنمو العوالق النباتية و shoaling من MLD، مما أدى إلى قيمة غير قابلة للانتقاب على السطح. وبالتالي، قد لا تقدم ميزة السطح وصفا دقيقا لعمود المياه بأكملها. وبالإضافة إلى ذلك، يحد تأثير التغطية السحابية من عمليات الرصد المستمرة للسواتل. وبالتالي، يتم حساب السلاسل الزمنية الشهرية لعوامل مختلفة على مدى نفس المنطقة ونفس الفترة. وهذا من شأنه أن يضمن مصداقية حساب الارتباطات بين العوامل المختلفة. ومع ذلك، فإن أحداث الفترة القصيرة، مثل الأعاصير التي تستمر لبضعة أيام إلى أسبوع، لن تحل.
وبالمقارنة مع الدراسات السابقة، يمكن أن تقدم الطريقة المقترحة معلومات مكانية على مستوى البكسل، مما يمكن أن يساعد على تقييم الديناميات بطريقة أكثر تفصيلاً. بعض الدراسات السابقة متوسط SCS بأكمله كرقم واحد وحصل على سلسلة زمنية. وجدوا أن WS قوية بشكل غير عادي وSST عالية يمكن أن تحفز عالية بشكل شاذ CHL16، وهو ما يتفق مع النتيجة الحالية. ومع ذلك، لم يتم حل التباين المكاني في العلاقات. في هذه الدراسة، كان الارتباط على نطاق الحوض بين WS و CHL ضعيفًا في الحقل الشاذ. تم تحديد ارتباط كبير فقط لمناطق معينة، على سبيل المثال، في وسط SCS(الشكل 9B). وهكذا، فإن الطريقة الحالية تقدم وصفا شاملا للتحقيق في الاختلافات المكانية. وبالمثل، استخدمت ملاحظات من اثنين من العوامات بيو-أرغو وكشفت أن WSC لم ترتبط مع CHL التباين20. ومع ذلك، فإن مسارات العوامتين تقع فقط في مناطق معينة. في هذه الحالة، كان بالضبط داخل النطاق حيث الارتباط بين مستوى CHL وWSC لم يكن كبيرا (الشكل 8D). والطريقة المقترحة مفيدة جدا في حل مسألة الاعتماد المكاني بين العوامل، التي هي سمة أساسية للمحيط العالمي.
وباختصار، يمكن للطريقة المستخدمة هنا أن تصف بدقة التوزيع المكاني والتباين الزمني في معالم سطح المحيطات باستخدام عمليات الرصد الساتلية. مع زيادة دقة مجموعات البيانات الساتلية، يمكن تحديد المزيد من الميزات التفصيلية والتحقيق فيها، مما يتيح فهمًا عامًا للخصائص الإقليمية، بما في ذلك CHL و SST و SSH. ويمكن أن يساعد ارتباط السلاسل الزمنية الشهرية بين عوامل مختلفة في فهم علاقاتها الديناميكية والتأثير المحتمل على النظام الإيكولوجي49. ولأن الارتباط يمكن أن يختلف إلى حد كبير في مواقع مكانية مختلفة، فإن الطريقة المقترحة تقدم وصفاً مفصلاً وشاملاً. ويمكن تطبيق نهج مماثل على أي حوض من أحواض المحيطات في جميع أنحاء العالم، مما سيساعد كثيرا على تحسين فهم الديناميات والنظم الإيكولوجية البحرية.
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
الدعم المقدم من البرنامج الوطني الرئيسي للبحث والتطوير في الصين (رقم 2016YFC1401601)، برنامج بحوث الدراسات العليا والابتكار في الممارسة في مقاطعة جيانغسو (رقم 1. SJKY19_0415) بدعم من صناديق البحوث الأساسية للجامعات المركزية (رقم 2019B62814)، والمؤسسة الوطنية للعلوم الطبيعية في الصين (رقم 41890805، 41806026 و41730536) والدراسات البحرية والإيكولوجية المتقدمة المشتركة في خليج البنغال والمحيط الهندي الاستوائي الشرقي. ويقدر المؤلفون تقديم بيانات من مصادر منها الإدارة الوطنية للملاحة الجوية والفضاء (ناسا)، والمركز الأوروبي للتنبؤات الجوية المتوسطة المدى، ودائرة كوبرنيكوس لرصد البيئة البحرية() والإدارة الوطنية لدراسة المحيطات والغلاف الجوي.()
Materials
| Matlab | MathWorks | Matlab R2016 | https://www.mathworks.com/products/matlab.html; referred to analysis software in the protocol |
| Sea surface chlorophyll | NASA | MODIS | mg/mg3 (podaac-tools.jpl.nasa.gov) |
| Sea surface height | AVISO | AVISO | meter (www.aviso.altimetry.fr) |
| Sea surface temperature | NASA | MODIS | °C (podaac-tools.jpl.nasa.gov) |
| Topography | NOAA | NGDC | meter (maps.ngdc.noaa.gov/viewers/wcs-client/) |
| Wind | ECMWF | ERA-interim | m/s (www.ecmwf.int/en/forecasts/datasets) |
References
- Behrenfeld, M. J., Falkowski, P. G. Photosynthetic rates derived from satellite-based chlorophyll concentration. Limnology and Oceanography. 42 (1), 1-20 (1997).
- Loisel, H., et al. Assessment and analysis of the chlorophyll-a concentration variability over the Vietnamese coastal waters from the MERIS ocean color sensor (2002-2012). Remote Sensing of Environment. 190, 217-232 (2017).
- Gohin, F., et al. Towards a better assessment of the ecological status of coastal waters using satellite-derived chlorophyll-a concentrations. Remote Sensing of Environment. 112 (8), 3329-3340 (2008).
- Bates, J. J., Smith, W. L. Sea surface temperature: Observations from geostationary satellites. Journal of Geophysical Research. 90, 11609-11618 (1985).
- Antoine, D., Andre, J., Morel, A. Oceanic primary production: 2. Estimation at global scale from satellite (Coastal Zone Color Scanner) chlorophyll. Global Biogeochemical Cycles. 10 (1), 57-69 (1996).
- Mason, E., Pascual, A., McWilliams, J. C. A new sea surface height-based code for oceanic mesoscale eddy tracking. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology. 31 (5), 1181-1188 (2014).
- Sterlini, P., De Vries, H., Katsman, C. A. Sea surface height variability in the North East Atlantic from satellite altimetry. Climate Dynamics. 47, 1285-1302 (2016).
- Chelton, D. B., Schlax, M. G., Samelson, R. M., De Szoeke, R. A. Global observations of large oceanic eddies. Geophysical Research Letters. 34, 15606 (2007).
- Chelton, D. B., Schlax, M. G., Samelson, R. M. Global observations of nonlinear mesoscale eddies. Progress in Oceanography. 91 (2), 167-216 (2011).
- Castelao, R. M., Wang, Y. Wind-driven variability in sea surface temperature front distribution in the California Current System. Journal of Geophysical Research: Oceans. 119 (3), 1861-1875 (2014).
- Pauly, D., Christensen, V., Sherman, K., Alexander, L. M., Gold, B. D. Stratified model of large marine ecosystems: A general approach and an application to the South China Sea. Large Marine Ecosystems: Stress, Mitigation, and Sustainability. , 148-174 (1993).
- Gao, S., Wang, H., Liu, G., Li, H. Spatio-temporal variability of chlorophyll a and its responses to sea surface temperature, winds and height anomaly in the western South China Sea. Acta Oceanologica Sinica. 32 (1), 48-58 (2013).
- Chen, Y. L. Spatial and seasonal variations of nitrate-based new production and primary production in the South China Sea. Deep-sea Research Part I. 52 (2), 319-340 (2005).
- Kahru, M., et al. Global correlations between winds and ocean chlorophyll. Journal of Geophysical Research. 115, 12040 (2010).
- Wu, C. R., Shaw, P. T., Chao, S. Y. Seasonal and Interannual Variations in the Velocity Field of the South China Sea. Journal of Oceanography. 54, 361-372 (1998).
- Liu, K. K., et al. Inter-annual variation of chlorophyll in the northern South China Sea observed at the SEATS Station and its asymmetric responses to climate oscillation. Biogeosciences. 10, 7449-7462 (2013).
- Yu, Y., et al. The variability of chlorophyll-a and its relationship with dynamic factors in the basin of the South China Sea. Journal of Marine Systems. 200, 103230 (2019).
- Qu, T., Du, Y., Gan, J., Wang, D. Mean seasonal cycle of isothermal depth in the South China Sea. Journal of Geophysical Research. 112, 02020 (2007).
- Chen, C. C., Shiah, F. K., Chung, S. W., Liu, K. K. Winter phytoplankton blooms in the shallow mixed layer of the South China Sea enhanced by upwelling. Journal of Marine Systems. 59, 97-110 (2006).
- Zhang, W. Z., Wang, H., Chai, F., Qiu, G. Physical drivers of chlorophyll variability in the open South China Sea. Journal of Geophysical Research: Oceans. 121, 7123-7140 (2016).
- Zeng, L., Wang, D., Chen, J., Wang, W., Chen, R. SCSPOD14, a South China Sea physical oceanographic dataset derived from in situ measurements during 1919-2014. Scientific Data. 3, 160029 (2016).
- Greer, A. T., Cowen, R. K., Guigand, C. M., Hare, J. A. Fine-scale planktonic habitat partitioning at a shelf-slope front revealed by a high-resolution imaging system. Journal of Marine Systems. 142, 111-125 (2015).
- Piontkovski, S. A., Nezlin, N. P., Alazri, A., Alhashmi, K. Mesoscale eddies and variability of chlorophyll-a in the Sea of Oman. Journal of Remote Sensing. 33 (17), 5341-5346 (2012).
- Kahru, M., Fiedler, P. C., Gille, S. T., Manzano, M., Mitchell, B. G. Sea level anomalies control phytoplankton biomass in the Costa Rica Dome area. Geophysical Research Letters. 34, 22601 (2007).
- Palacz, A. P., Xue, H., Armbrecht, C., Zhang, C., Chai, F. Seasonal and inter-annual changes in the surface chlorophyll of the South China Sea. Journal of Geophysical Research. 116, 09015 (2011).
- Tang, S., Liu, F., Chen, C. Seasonal and intraseasonal variability of surface chlorophyll a concentration in the South China Sea. Aquatic Ecosystem Health and Management. 17, 242-251 (2014).
- Fedorov, K. N. . The physical nature and structure of oceanic fronts. , 333 (1986).
- Wang, Y., Castelao, R. M., Yuan, Y. Seasonal variability of alongshore winds and sea surface temperature fronts in Eastern Boundary Current Systems. Journal of Geophysical Research: Oceans. 120 (3), 2385-2400 (2015).
- Chen, H. H., Qi, Y., Wang, Y., Chai, F. Seasonal variability of SST fronts and winds on the southeastern continental shelf of Brazil. Ocean Dynamics. 69 (11), 1387-1399 (2019).
- Woodson, C. B., Litvin, S. Y. Ocean fronts drive marine fishery production and biogeochemical cycling. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 112 (6), 1710-1715 (2015).
- Siegel, D. A., et al. Regional to global assessments of phytoplankton dynamics from the SeaWiFS mission. Remote Sensing of Environment. 135, 77-91 (2013).
- Ducet, N., Traon, P. Y. L., Reverdin, G. Global high-resolution mapping of ocean circulation from Topex/Poseidon and ERS-1/2. Journal of Geophysical Research-Atmospheres. 105 (8), 19477-19498 (2000).
- Dee, D. P., et al. The ERA Interim reanalysis: Configuration and performance of the data assimilation system. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. 137 (656), 553-597 (2011).
- Hellerman, S. Computations of wind stress fields over the Atlantic Ocean. Monthly Weather Review. 93 (4), 239-244 (1965).
- Xian, T., Sun, L., Yang, Y. J., Fu, Y. F. Monsoon and eddy forcing of chlorophyll-a variation in the northeast South China Sea. International Journal of Remote Sensing. 33 (23), 7431-7443 (2012).
- Hu, J. Y., Kawamura, H., Tang, D. Tidal front around the Hainan Island, northwest of the South China Sea. Journal of Geophysical Research. 108 (11), 3342 (2003).
- Chelton, D. B. Large-scale response of the California Current to forcing by the wind stress curl. CalCOFI Reports. 23, 130-148 (1982).
- Canny, J. A computational approach to edge-detection. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 6, 679-698 (1986).
- Cayula, J. F., Cornillon, P., Holyer, R., Peckinpaugh, S. Comparative study of two recent edge-detection algorithms designed to process sea-surface temperature fields. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 29 (1), 175-177 (1991).
- Cayula, J. F., Cornillon, P. Cloud detection from a sequence of SST images. Remote Sensing of Environment. 55 (1), 80-88 (1996).
- Ullman, D. S., Cornillon, P. Evaluation of Front Detection Methods for Satellite-Derived SST Data Using in Situ Observations. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology. 17 (12), 1667-1675 (2000).
- Oey, L., Chang, M. C., Huang, S., Lin, Y. C., Lee, M. The influence of shelf-sea fronts on winter monsoon over East China Sea. Climate Dynamics. 45, 2047-2068 (2015).
- Legeckis, R. A survey of worldwide sea surface temperature fronts detected by environmental satellites. Journal of Geophysical Research. 83 (9), 4501-4522 (1978).
- Yao, J., Belkin, I. M., Chen, J., Wang, D. Thermal fronts of the southern South China Sea from satellite and in situ data. International Journal of Remote Sensing. 33 (23), 7458-7468 (2012).
- Chen, G., et al. Eddy heat and salt transports in the South China Sea and their seasonal modulations. Journal of Geophysical Research. 117, 05021 (2012).
- Wang, G., Li, J., Wang, C., Yan, Y. Interactions among the winter monsoon, ocean eddy and ocean thermal front in the South China Sea. Journal of Geophysical Research. 117, 08002 (2012).
- Guo, L., et al. Enhanced chlorophyll concentrations induced by Kuroshio Intrusion Fronts in the Northern South China Sea. Geophysical Research Letter. 44 (22), 565-572 (2017).
- Xing, X. G., Qiu, G. Q., Boss, E., Wang, H. L. Temporal and Vertical Variations of Particulate and Dissolved Optical Properties in the South China Sea. Journal of Geophysical Research-Oceans. 124 (6), 3779-3795 (2019).
- Belkin, I. M., Cornillon, P., Sherman, K. Fronts in Large Marine Ecosystems. Progress in Oceanography. 81, 223-236 (2009).
