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作者：张昕玥;徐志豪;范文杰;陈凯恒;杨志峰;
单位：广东工业大学环境生态工程研究院广东省流域水环境治理与水生态修复重点实验室;广东工业大学生态环境与资源学院湾区生态安全与绿色发展广东省高等学校基础研究卓越中心;
摘要：研究中国近海溶解无机氮（DIN）浓度的精确时空监测，为理解海洋生态系统生物地球化学过程及近海水质评价与治理提供科学依据。结合卫星遥感影像与机器学习算法，构建中国近海DIN浓度遥感反演模型，通过递归特征消除法与网格搜索交叉验证法优化模型参数，重点分析渤海、黄海、东海和南海沿岸50 n miles范围内的典型近岸海域，并采用Spearman秩相关系数分析DIN浓度与人类活动指标的相关性。研究结果显示，模型在测试集上的决定系数（R~2）达0.836，平均绝对误差（M_(AE)）为0.047 mg/L。2003—2021年中国近海DIN浓度空间异质性显著：近岸高于远岸、封闭性海湾高于开敞性海域，渤海近岸浓度最高，为（0.315±0.045）mg/L，高于东海（0.200±0.006）mg/L和黄海（0.193±0.007）mg/L，南海相对较低，为（0.118±0.017）mg/L。DIN浓度呈现明显的季节性变化，近岸50 n miles海域冬季浓度最高，为（0.221±0.007）mg/L，夏季最低，为（0.155±0.005）mg/L，全年呈“先降后升”的单峰趋势。不同地区人类活动对DIN的影响不同：华东地区DIN浓度与废水排放、GDP正相关，华南受农业扩张与城市污染共同影响，华北与GDP、海水养殖负相关，东北无显著相关性。
关键词：溶解无机氮;机器学习;遥感反演;中国近海;时空动态
基金资助：国家自然科学基金重点项目(52239005)
