【摘 要】
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随着大气CO2的急剧增加,海水不断酸化,破坏了海洋生态系统平衡,导致海洋生态系统发生不可逆转的变化,从而影响到人类社会发展。海水pH值能直接反映海水酸化程度,因此海水pH的实时监测迫在眉睫。目前海水pH监测数据稀缺,无法建立长时间序列的空间分布,利用易获数据进行表层海水pH反演建模是有效方法。北太平洋对全球气候变化起着至关重要的作用,因此对北太平洋表层海水pH进行反演建模是十分重要的。除了大气CO
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随着大气CO2的急剧增加,海水不断酸化,破坏了海洋生态系统平衡,导致海洋生态系统发生不可逆转的变化,从而影响到人类社会发展。海水pH值能直接反映海水酸化程度,因此海水pH的实时监测迫在眉睫。目前海水pH监测数据稀缺,无法建立长时间序列的空间分布,利用易获数据进行表层海水pH反演建模是有效方法。北太平洋对全球气候变化起着至关重要的作用,因此对北太平洋表层海水pH进行反演建模是十分重要的。除了大气CO2浓度增高是导致海洋酸化的最主要的因素之外,海水温度、海水盐度、海水溶解氧浓度、表层海水二氧化碳分压、海水总碱度等因子也会影响海水pH值的变化。本论文基于数据量较大的实测表层海水的多种参数数据（走航数据和站点数据）,如海表面温度（SST）、海表面盐度（SSS）、二氧化碳分压（p CO2）、溶解氧（DO）和总碱度（TA）,利用线性回归建模和BP神经网络建模方法,对北太平洋近岸海域（黄海、东海、南海、日本海、北太平洋东岸海域）、北太平洋大洋以及北太平洋整体海区进行表层海水pH值建模,并利用建好的最佳模型对北太平洋表层海水pH值进行估算,从而分析1999-2018年北太平洋表层海水pH的时空分布特征。结论如下:1)北太平洋东岸海域、北太平洋大洋以及北太平洋整体海域模型的决定系数R2均超过0.9,这是因为三个海域反演建模中使用的数据是站点数据,具有较强稳定性和可靠性。北太平洋东岸的最佳线性回归模型是:pH=8.7970–0.0068*SST–0.0069*SSS–0.0010*p CO2,该模型是所有模型中的最佳反演模型,不仅决定系数R2高达0.9810,而且四季验证中误差也较小。其次是北太平洋整体海域的表层海水pH与SST-SSS-p CO2的BP神经网络模型,其决定系数为0.9768,四季验证的误差也较小。北太平洋大洋的最佳模型是pH-SSS-p CO2 BP神经网络模型,决定系数达到0.9743,但不适用于春季。2)利用走航实测数据反演的模型拟合度较站点实测数据反演的模型差。黄海的最佳反演模型是pH=9.2338–0.0112*SST–0.0286*SSS–0.0206*DO,决定系数R2为0.8755,在春、秋、冬季的适用性高;东海的最佳模型是BP神经网络模型—pH-SST-SSS-DO模型,该模型决定系数为0.8711,但仅适用于夏季和秋季;南海的建模结果是所有模型中最差的,最佳模型pH=8.3857-0.0116*SSS+0.0520*DO-0.0264*TA的决定系数才为0.7060。日本海的最佳反演模型是pH=7.9459+0.0058*SST–0.0110*SSS+0.0767*DO,决定系数R2为0.8451,适用于春、夏、冬三季。3)本文利用两种建模方法:线性回归建模和BP神经网络建模方法。BP神经网络建模时,每次建模结果都不相同,而线性回归建模只会有一种建模结果,相比之下线性回归建模更加方便;从本文建模过程可知,BP神经网络的拟合优度在大多数情况下会比线性回归高,但在进行季节适用性验证中,线性回归建模更适用于多个季节,这是因为BP的过拟合现象,虽然模型拟合度高,但适用性却不断下降。4)利用北太平洋整体海域的最佳BP神经网络模型（pH-SST-SSS-p CO2）,对1999-2018年北太平洋表层海水pH值进行估算。从空间分布来看,北太平洋表层海水pH值表现为西北向东南逐渐递减的趋势,近岸海水酸化严重;从年际变化来看,北太平洋表层海水pH值不断下降,20年间pH值下降约0.03;从季节变化来看,夏季表层海水pH值最低,冬季海水pH值最高,秋季海水酸化最为严重,春季海水酸化程度最轻。
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