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摘要随着我国对沿海地区的发展，人类活动增多，大量的污水排入海中，导致近海富营养化常常伴有赤潮现象的发生，而香港海域亦是赤潮高发区，因此对浮游植物的监测刻不容缓，而最能代表浮游植物的因素就是叶绿素浓度。本文基于Sentinel-3OLCI数据结合实测数据采用高斯过程回归(GPR)模型以及基于机器学习算法的C2RCC模型对香港海域2017-2018年逐月的叶绿素浓度进行反演并通过精度分析验证反演精度，通过反演结果分析香港海域在2017-2018年叶绿素浓度空间变化与季度差异以及产生差异的影响因素。研究结论如下：<br>　　(1)以Sentinel-3OLCI数据为基础采用GPR模型以及C2RCC模型对香港区域表层叶绿素浓度进行反演，并与实测数据对比得出2017-2018年GPR模型与实测数据平均相关性R2为0.68，C2RCC模型于实测数据平均相关性R2为0.51，说明GPR模型反演效果好于C2RCC模型。<br>　　(2)利用GPR模型来对2017-2018年香港海域逐月的表层、中层以及底层的叶绿素浓度进行反演并分析。根据反演结果可以发现两年间最高值出现在表层海域，最低值出现在底层海域，由此得到香港海域叶绿素空间分布特征从逐月的来看整体呈现明显的垂直递减的变化特征。年内的叶绿素浓度变化存在两次较为明显的峰值，呈现出低-高-更高-低的趋势。两年内最高值在2017年8月份表层平均叶绿素浓度为8.7μg/L，最低值在2018年10月份中层平均叶绿素浓度为0.8μg/L。两年间香港海域叶绿素浓度高值集中分布在牛尾海海域，吐露港及赤门海峡海域以及南区海域，其主要原因离海岸较近人类活动较为频繁水污染严重导致叶绿素浓度较高。<br>　　(3)根据GPR模型对2017-2018年香港海域的春、夏、秋和冬四个季度进行反演，可以得到香港海域的叶绿素浓度在季节性方面存在较明显的差异。整体叶绿素浓度值变化的季节大致为秋季>夏天>春季>冬天。2017-2018年，整个季节的平均叶绿素浓度呈低-高-高-低的趋势，在夏秋季节有较明显的高峰期，低值在春冬季节出现。从季节变化来看，在香港海域叶绿素含量浓度最高的两个海域分别是南区海域吐露港及赤门海峡海域，也是每年出现夏季赤潮发生频率最高的两个海域这种现象主要是夏季和秋天海表的温度更高，而且比较适合浮游植物的生长，导致叶绿素浓度上升，同时也伴随着洋流以及漩涡等导致海洋底部营养物质浮到海洋表层。