BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  22,801,110
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

Các khoa học môi trường

Nguyễn Trịnh Đức Hiệu, Trần Thị Vân, Nguyễn Hữu Huân(1)

Biến động bức xạ quang hợp vùng biển nam Trung bộ từ dữ liệu vệ tinh

Change of photosynthetically available radiation on the coastal area of central Vietnam from satellite data

Tạp chí khoa học công nghệ giao thông vận tải

2019

31

40-47

1859-2724

Mô hình ARIMA, MODIS-Aqua, Bức xạ quang hợp, Ngôn ngữ R

ARIMA model, MODIS-Aqua, Photosynthetically available radiation, R language

Bức xạ quang hợp có chức năng kiểm soát sự sinh trưởng và phát triển của thực vật phù du, do đó nó có vai trò quan trọng trong hệ sinh thái biển. Bài báo sử dụng nguồn dữ liệu MODIS - Aqua trung bình tháng và mô hình ARIMA để thảo luận, đánh giá và dự báo biến động bức xạ quang hợp tại vùng biển Nam Trung Bộ giai đoạn 2007 - 2017. Kết quả nghiên cứu cho thấy bức xạ quang hợp dao động trong khoảng 15,01-79,26 Einstein/m2/day, trung bình đạt 43,78 ± 8,44 Einstein/m2/day. Bức xạ quang hợp biến thiên mạnh giữa các tháng và giữa các năm. Nó có tính chu kỳ biến thiên theo mùa, đạt giá trị cực đại trong mùa xuân và cực tiểu trong mùa đông. Phân bố không gian của chúng cũng khác nhau giữa các tháng khác nhau. Mô hình ARIMA đã được xây dựng để dự báo bức xạ quang hợp trong khoảng thời gian 2018 - 2020. Kết quả của bài báo cung cấp dữ liệu đầu vào phục vụ mô hình hóa năng suất sơ cấp trên biển.

Photosynthetically available radiation (PAR) has the function of controlling the growth and development of phytoplankton, so it plays an important role in marine ecosystems. This paper was based on MODIS - Aqua monthly data and ARIMA model to discuss, describe and forecast variation of PAR value on the coastal area of central Vietnam in 2007 - 2017. The results showed that the average photosynthetically available radiation was 43.78 ± 8.44 Einstein/m2/day, ranging from 15.01- 79.26 Einstein/m2/day. PAR value strongly varied between months and years. It expressed a seasonal variation, that was highest in spring and lowest in winter. Its spatial distribution also varied from month to month. The ARIMA model has been developed to forecast photosynthetic radiation for the period 2018 - 2020. The results of this paper provide input data for modeling marine primary productivity.

TTKHCNQG, CVv 391

Xem toàn văn
  • [1] Tang, W., Qin, J., Yang, K., Niu, X., Min, M., & Liang, S. (2017), An efficient algorithm for calculating photosynthetically available radiation with MODIS products,Remote sensing of environment, 194, 146-154.
  • [2] Nwokolo, S. C., & Amadi, S. O. (2018), A Global Review of Empirical Models for Estimating Photosynthetically Active Radiation,Trends in Renewable Energy, 4(2), 236-327
  • [3] (2014), MODIS Daily Mean Photosynthetically Available Radiation.,Retrieved 06-14, 2018, f-rom https://modis.gsfc.nasa.gov/data/dataprod/par.ph p
  • [4] Mueter, F., Shotwell, S., Atkinson, S., Coffin, B., Doyle, M., Hinckley, S., Waite, J. (2016), NORTH PACIFIC RESEARCH BOARD GULF OF ALASKA INTEGRATED ECOSYSTEM RESEARCH PROGRAM,
  • [5] Mangiafico, S. S. (2015), An R companion for the handbook of biological statistics, version 1.09c.,New Brunswick, NJ: Rutgers Cooperative Extension.
  • [6] Lee, Y. J., Matrai, P. A., Friedrichs, M. A., Saba, V. S., Antoine, D., Ardyna, M., Benoît‐Gagné, M. (2015), An assessment of phytoplankton primary productivity in the Arctic Ocean f-rom satellite ocean color/in situ chlorophyll‐a based models.,Journal of Geophysical Research: Oceans, 120(9), 6508-6541.
  • [7] Hyndman, R. J., & Athanasopoulos, G. (2014), Forecasting: principles and practice,OTexts
  • [8] Hoàng Trọng, & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS.,Đại học kinh tế thành phố Hồ Chí Minh
  • [9] Frouin, R., McPherson, J., Ueyoshi, K., & Franz, B. A. (2012), A time series of photosynthetically available radiation at the ocean surface f-rom SeaWiFS and MODIS data.,Paper presented at the Remote Sensing of the Marine Environment II.
  • [10] Feng, L., Qin, W., Wang, L., Lin, A., & Zhang, M. (2018), Comparison of Artificial Intelligence and Physical Models for Forecasting Photosynthetically -Active Radiation,Remote Sensing, 10(11), 1855.