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Statistical tools for studying the temporal variations in chlorophyll-a concentration along the Southwest Bay of Bengal waters
Indian Journal of Geo-Marine Sciences ( IF 0.4 ) Pub Date : 2021-07-15
D Poornima, R Shanthi, T Thangaradjou, A Saravanakumar, R K Sarangi

Multivariate statistical analysis such as multiple linear regression (MLR) and principal component analysis (PCA) are used to study the effect of physico-chemical parameters on chlorophyll distribution along the southwest Bay of Bengal from January 2012 to June 2014. Physical properties recorded showed clear seasonal patterns in sea surface temperature (26.2 – 32.8 °C), salinity (24 – 36 PSU), pH (7.808 to 8.428), photosynthetic photon flux (522 – 1220.4 μM m-2s-1) with the minimum and maximum values during monsoon and summer seasons, respectively. In contrast, the chemical variables such as nitrite (0.15 to 2.35 μM), nitrate (1.02 to 6.58 μM), ammonia (0.11 – 5.22 μM), total nitrogen (1.04 to 11.58 μM), inorganic phosphate (0.16 – 2.97 μM), total phosphorus (0.55 – 8.60μM) and reactive silicate (2.00 to 23.95 μM) showed the minimum and maximum concentration during summer and monsoon seasons, respectively. The high and low chlorophyll (0.10 to 6.92 μg l-1) and dissolved oxygen (4.07 and 7.884 mg l-1) concentrations are observed during summer and pre-monsoon seasons, respectively. PCA found that nitrogenous nutrients and chlorophyll are positively loaded and sea surface temperature (SST) was negatively loaded in all the seasons except during summer season. Inter-comparison of modeled and in-situ chlorophyll-a (chl-a) concentration showed a significant correlation during monsoon season by 93 % of matchup with a R2 = 0.930, N = 60 and SEE = ±0.369 compared to other seasons. Regression analysis also predicted the positive influence of nitrate and ammonia and negative influence of SST with chl-a.

中文翻译:

研究孟加拉西南湾沿岸叶绿素 a 浓度随时间变化的统计工具

采用多元线性回归(MLR)和主成分分析(PCA)等多元统计分析,研究理化参数对2012年1月至2014年6月西南孟加拉湾沿线叶绿素分布的影响。物理性质记录显示清楚海面温度 (26.2 – 32.8 °C)、盐度 (24 – 36 PSU)、pH (7.808 至 8.428)、光合光子通量 (522 – 1220.4 μM m-2s-1) 的季节性模式,其最小值和最大值分别是季风和夏季。相比之下,亚硝酸盐(0.15 至 2.35 μM)、硝酸盐(1.02 至 6.58 μM)、氨(0.11 – 5.22 μM)、总氮(1.04 至 11.58 μM)、无机磷酸盐(0.16 – 2.97 μM)、总磷 (0.55 – 8.60μM) 和活性硅酸盐 (2.00 至 23. 95 μM) 分别显示夏季和季风季节的最小和最大浓度。分别在夏季和季风前季节观察到高和低叶绿素(0.10 至 6.92 μg l-1)和溶解氧(4.07 和 7.884 mg l-1)浓度。PCA 发现,除夏季外,所有季节的含氮营养物质和叶绿素均为正负荷,海面温度 (SST) 为负负荷。模拟和原位叶绿素 a (chl-a) 浓度的相互比较显示,与其他季节相比,93% 的季风季节与 R2 = 0.930、N = 60 和 SEE = ±0.369 存在显着相关性。回归分析还预测了硝酸盐和氨的正面影响以及 SST 与 chl-a 的负面影响。分别在夏季和季风前季节观察到高和低叶绿素(0.10 至 6.92 μg l-1)和溶解氧(4.07 和 7.884 mg l-1)浓度。PCA 发现,除夏季外,所有季节的含氮营养物质和叶绿素均为正负荷,海面温度 (SST) 为负负荷。模拟和原位叶绿素 a (chl-a) 浓度的相互比较显示,与其他季节相比,93% 的季风季节与 R2 = 0.930、N = 60 和 SEE = ±0.369 存在显着相关性。回归分析还预测了硝酸盐和氨的正面影响以及 SST 与 chl-a 的负面影响。分别在夏季和季风前季节观察到高和低叶绿素(0.10 至 6.92 μg l-1)和溶解氧(4.07 和 7.884 mg l-1)浓度。PCA 发现,除夏季外,所有季节的含氮营养物质和叶绿素均为正负荷,海面温度 (SST) 为负负荷。模拟和原位叶绿素 a (chl-a) 浓度的相互比较显示,与其他季节相比,93% 的季风季节与 R2 = 0.930、N = 60 和 SEE = ±0.369 存在显着相关性。回归分析还预测了硝酸盐和氨的正面影响以及 SST 与 chl-a 的负面影响。分别。PCA 发现,除夏季外,所有季节的含氮营养物质和叶绿素均为正负荷,海面温度 (SST) 为负负荷。模拟和原位叶绿素 a (chl-a) 浓度的相互比较显示,与其他季节相比,93% 的季风季节与 R2 = 0.930、N = 60 和 SEE = ±0.369 存在显着相关性。回归分析还预测了硝酸盐和氨的正面影响以及 SST 与 chl-a 的负面影响。分别。PCA 发现,除夏季外,所有季节的含氮营养物质和叶绿素均为正负荷,海面温度 (SST) 为负负荷。模拟和原位叶绿素 a (chl-a) 浓度的相互比较显示,与其他季节相比,93% 的季风季节与 R2 = 0.930、N = 60 和 SEE = ±0.369 存在显着相关性。回归分析还预测了硝酸盐和氨的正面影响以及 SST 与 chl-a 的负面影响。模拟和原位叶绿素 a (chl-a) 浓度的相互比较显示,与其他季节相比,93% 的季风季节与 R2 = 0.930、N = 60 和 SEE = ±0.369 存在显着相关性。回归分析还预测了硝酸盐和氨的正面影响以及 SST 与 chl-a 的负面影响。模拟和原位叶绿素 a (chl-a) 浓度的相互比较显示,与其他季节相比,93% 的季风季节与 R2 = 0.930、N = 60 和 SEE = ±0.369 存在显着相关性。回归分析还预测了硝酸盐和氨的正面影响以及 SST 与 chl-a 的负面影响。
更新日期:2021-07-15
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