• 我们基于整个MODIS-Aqua数据集计算了生物群落位置的平均状态。大约有20种不同类型的生物群落(取决于分析的时间段)。其中一些显示出与Longhurst(1998)首次描述的生物群系/省的显著相似性。然而，由于我们的分析不依赖于长期的气候分析来定义区域，我们可以检查这些省份随时间的演变，以及沿边界的高度详细的相互作用。
• 我们已经用现场船舶轨迹和众所周知的气候指数验证了我们预测的省界位置。我们已经核实了北大西洋、南太平洋、赤道上升流区和地中海的边界位置。这五个地区的水文特征不同，因此我们相信我们的方法在全世界都适用。
• 我们制作了两个省份随时间分布的时间序列，一个是MODIS-Aqua，另一个是SeaWiFS/AVHRR组合。MODIS-Aqua时间序列从2002年1月到2006年12月显示了这些省份在5年期间的季节变化。

大陆架上的光学性质是复杂的，浮游植物、彩色溶解有机物(CDOM)和非藻类颗粒的贡献是可变的。在过去几年中，通过远程或实地观测获得的光学数据量迅速增加。事实证明，这些观测结果非常有效地描绘了目前同化于数值预报模式的传统物理资料中不明显的水文特征。

在这个项目中，来自罗格斯大学、伍兹霍尔海洋研究所、达尔豪斯大学和加州州立理工大学的研究人员正在共同努力，将物理和光学观测与模型相结合，以增强我们对海岸过程的理解。

该项目的主要目标是:

• 提高海洋颜色预报能力;
• 利用海洋颜色观测揭示在水文领域不易看到的特征，从而改进物理模型。

为了实现这些目标，我们目前正在努力:

• 数据同化技术的发展和改进，其中包括物理和光学数据的使用;
• 我们观测能力的不断扩大。这包括使用国际卫星星座(热图像，海洋颜色和合成孔径雷达)，嵌套CODAR阵列提供横跨整个大西洋中部海域的每小时表面速度图，以及能够测量现场物理和光学特性的沿海auv(滑翔机和remus)船队;
• 用耦合模式研究大西洋中部湾海洋物理与光学的关系。

x波段碟形天线(右)安装于2003年秋，收集来自美国宇航局Aqua和Terra卫星的MODIS数据，以及来自印度海洋卫星的海洋颜色数据。

数据被处理成各种产品(即海面温度，海洋颜色等)，然后转换成jpeg图像，方便下载和观看。每个产品页面都有详细的产品说明。海洋表面温度是我们最大的图像库，其图像可追溯到1993年。叶绿素浓度图像可以追溯到2001年。我们的其他图像档案始于2004年。

海洋学正在用一种分布式的、基于观测站的方法来扩大过去两个世纪以来基于船只的探险科学，在这种方法中，科学家们不断地与仪器、设施和其他科学家互动，以远程探索地球-海洋-大气系统。为了向美国海洋科学研究界提供对海洋进行持续、长期和适应性测量所需的基础设施，美国国家科学基金会(NSF)海洋科学部发起了海洋观测倡议(OOI)。
在大范围的空间和时间尺度上对偶发性海洋过程的常规、长期测量对于解决与地球气候、地球动力学和海洋生态系统有关的科学问题至关重要。创新的海洋观测站提供了前所未有的电力、通信和实时传感器网络，将推动科学创新，提供教育和推广能力，这将极大地影响公众对海洋科学的普遍理解和态度。
OOI包括三个分布但相互关联的观测站，跨越全球、区域和沿海尺度，当数据结合在一起时，将允许科学家研究一系列由社区强调的高优先级过程。OOI网络基础设施(CI)构成了将三种类型的海洋观测站和相关传感器连接和绑定成一个连贯的系统的综合要素。
OOI CI的目标是提供一个由天文台、实验室、教室和设施组成的综合联邦系统，以实现OOI的使命。通过OOI向研究科学家提供的基础设施将包括海底电缆与水柱固定和移动系统相结合。海洋观测倡议还包括统一的项目管理、数据传播和存档以及对海洋观测科学的长期成功至关重要的教育和推广活动等组成部分。OOI CI的愿景是为OOI用户(从科学界开始)提供一个系统，使其能够简单而直接地使用OOI资源来实现其科学目标。这一愿景包括直接访问上述仪器数据、控制和操作活动，以及与其他科学家、机构、项目和学科无缝协作的机会。

COSEE-NOW建议利用海洋观测系统(OOS)产生的信息作为一个强大的平台，提高公众对海洋的认识，并激发公众对海洋研究的支持。

COSEE-NOW的使命是利用变革性的海洋研究和有效的教育实践来激励学生和公众进行海洋探索、发现和管理。

COSEE- now已经确定了三个关键的投资领域，这些领域结合了项目pi的资源和经验，以促进高质量的OOS教育和公共宣传(EPO)，并为COSEE网络做出贡献。

目标包括:

• 评估OOS目标受众的知识和需求:pi建议对目标受众进行调查，包括K-16年级的学生/教师、政策/决策者和具有科学素养的公众，了解他们对OOS的认识、知识和态度。这些需求评估的结果将使COSEE-NOW和OOS EPO提供者能够开发有用的产品，同时提高对OOS及其与这些受众的相关性的认识。
• 改善OOS社区中科学家和教育工作者之间的协作和协调。这项提议的工作将支持现有OOS网络中的EPO项目，同时帮助制定计划中的OOS举措。我们的工作将增加科学数据和知识的有效翻译和传播给更广泛的受众，并改善OOS界科学家之间有效教育实践的使用。
• 提高公众对海洋观测系统的认识。COSEE-NOW对外致力于通过创新的媒体产品、K-12课堂应用和自由选择的学习环境，建立公众对OOS的认识。通过这一目标，我们期望在各种目标受众中提高对OOS和海洋素养概念的认识。

COSEE主题-网络海洋世界(NOW)可以作为一种工具，在天文台继续从愿景过渡到现实的过程中提供教育领导。COSEE的工作将成为EPO与现有的以及新的观测站、可视化和网络基础设施技术相关的合作活动的探路者，这些技术将在未来五到十年内上线。

COSEE NOW将解决已确定的OOS社区需求，包括发展教育领袖社区，创建连贯的教育产品集合，以及实施将这些产品和信息传递给目标用户群体的战略。此外，我们将提供连接海洋观测站的科学和社会需求的桥梁，同时促进教与学，扩大代表性不足的受众的参与，加强教育基础设施，并将我们的成果传播给教育工作者和科学家。

核心工作人员将确保中心的目标得以实现，并将召集咨询委员会和工作组。项目合作伙伴将管理特定的中心任务。由于COSEE的协作和合作性质将有助于在相关领域筹集资金，未来将包括更多的项目合作伙伴。

COSEE-NOW及其合作伙伴、目标和宗旨已经集结和组织起来，以满足OOS科学界和EPO社区在本提案的支持信中所述的需求。我们之前在COSEE网络的经验，在OOS EPO方面的良好记录，以及我们对成功合作伙伴关系质量的理解，将有助于我们履行本提案中概述的任务。

海洋网络的成功将通过提高对海洋的科学认识和提高人类社会对海洋的认识来衡量。拟议中的COSEE-NOW将建立科学家与教育工作者之间的伙伴关系，以创建一个网络化的海洋世界。

• 提高MTS和沿海及海上作业的安全性，利用安全投资来提高经济绩效;
• 改进对海洋领域事件的应急反应;和
• 提高MTS、海上作业和沿海环境的弹性。

“我走进了我们的控制室，那里可以看到华丽的海景。有来自卫星上的遥感器的最新全球图片，有不断变化的地下变量地图，有显示我们所有斯洛克姆科学平台位置和状态的图表，我很满意，我们对海洋的观察比其他任何地方都更深入、更深入。”亨利·斯托梅尔(1989)

全球海洋开发一直是推动人类社会发展的根本因素。从历史上看，几个世纪以来，人类一直依靠船只提供生活、旅行和探索海洋的平台。继船舶之后，海洋探测的下一个重大技术进步是卫星遥感的发展。20世纪70年代的这场革命提供了一个全球概观的视角，从根本上改变了我们对世界表面海洋的看法。在过去十年中，海洋机器人的出现引领了海洋学的下一次技术革命。这些机器人提供了海洋的大型地下图像。我们沿海海洋观测实验室致力于推动机器人革命向前发展。

2006年在立陶宛，美国国家海洋和大气管理局的里克·斯宾拉德博士让我们坐了下来。他看着我们，开始了谈话，“为了你们国家的利益，你们必须激励下一代的科学家和工程师，我想让你们带着机器人穿越大洋盆地。”从那以后，我们与韦伯研究公司合作，专注于斯普林拉德博士面临的挑战。我们相信，利用机器人在海洋中建立永久存在是激励下一代科学家和工程师的有力工具。因此，我们希望发展长时间飞行，并让年轻科学家在他们的本科阶段进行这些任务。我们相信，向年轻人展示科学、工程和探索是最有回报的职业是至关重要的。

光学性质是复杂的，代表了浮游植物、彩色溶解有机物(CDOM)、海洋和大气来源的非藻类颗粒的可变贡献。对于像地中海这样的封闭内陆海来说，这些因素的相对作用尤其复杂。从卫星收集区域海洋颜色数据至关重要，这些数据必须与空间地下测量相补充。配备一系列物理/光学传感器包的自主平台的发展提供了巨大的潜力。当与适当的光学传感器套件相结合时，Slocum海岸滑翔机是一个理想的平台。滑翔机的实用性导致了滑翔机操作中心(GOC)的发展，它允许世界上任何地方的操作员远程控制和可视化滑翔机数据，这些数据也可以很容易地与数值模型数据输出和/或遥感图像合并。

滑翔机的数据将说明地中海大气尘埃的重要性。大气来源的营养物质的重要性已经得到证明，其对海洋生态和生产力的作用也经常被假设。例如，在地中海，据推测来自撒哈拉和北欧国家的沙尘占新产量的15%，占地中海初级总产量的14%;然而，记录沉积及其与初级生产力在时间(周至月)和空间(100-1000公里)尺度上的关系一直很困难。这迫使工作人员依赖遥感;然而，这些方法容易受到尘埃的影响，这些尘埃模仿了卫星图像中浮游植物的存在。海洋颜色算法使用遥感反射率来估计叶绿素a的浓度。在非常清澈的水中，灰尘的存在会影响经验算法的准确性。考虑到这一点，海洋信号与大气尘埃有关，是与刺激的浮游植物生产力有关，还是仅仅是尘埃本身?我们必须在相关的空间尺度(100公里)和时间尺度(月)上量化沙尘对寡营养水域原位光学特性和生物群落的影响。

考虑到这些利益，我们将在这个项目中:

• 使用韦伯滑翔机舰队提供区域地下物理和光学数据集，以支持2008年秋季和2009年春季在地中海进行的舰载NASA、北约和ONR的工作。
• 协调一支装有各种传感器的滑翔机船队的活动，以量化地中海沿岸和近海水域的物理水文;
• 演示基于网络的滑翔机GOC，在为期一个月的实验中，舰队控制权在船上的操作员、拉斯宾西亚北约设施的人员和美国的科学家和学生之间转移。
• 利用数据了解地中海的物理和光学动力学，重点是了解大气衍生的亚微米尘埃颗粒和浮游植物对确定衍生卫星数据产品的相对重要性。

这一国际伙伴关系的重点是开发技术，以记录和了解沿海水域的变化如何影响挪威海岸和西南巴伦支海的生物资源和生态。极地生态系统在上个世纪经历了巨大的变化。变暖的气温正在融化永久冻土，增加河流流量，并使北极冰层变薄。很难通过自然变率来解释这些变化，人类活动已被牵扯进来;然而，低频盆地尺度旋回和幕式事件的作用仍然是一个悬而未决的问题。此外，船舶交通量增加，石油和天然气的生产和运输也在亚北极地区扩大。巴伦支海也受到来自大河(鄂布河、勒拿河和叶尼塞河)和俄罗斯军事设施的污染，这些设施一直是核废料的来源。所有这些都是影响沿海水域的复杂国际问题，跨越多个时空尺度，需要收集相关的空间时间序列数据

在海洋中收集连续时间序列数据的挑战是艰巨的，因为只有表面可以用天基遥感或岸基雷达获得。物理水文和生物地球化学参数是高度可变的，并且在广泛的空间和时间尺度(米到几千公里，小时到几十年)上耦合，使用传统的采样方法无法充分采样。这就需要发展地下机器人网络。需要时间序列观测来解决与偶发性事件以及在季节、年和年代际尺度上发生的事件相关的参数的平均值和方差。未来十年的这种伙伴关系将为全面了解生物地球化学循环和时间趋势奠定基础，从而能够开发、参数化、初始化和验证全球沿海生物地球化学模型。目标是建立一个联合本科项目，让国际学生骨干成为部署尖端新型机器人网络的实施团队，以研究南极潜在的气候反应。

拟议的国际合作侧重于挪威沿海洋流对南巴伦支海物理海洋学和生物地球化学的影响。灰线表示主要洋流。黑点线表示冬季平均气候海冰范围。红色实线表示每月将使用auv组合进行跨海岸调查。破碎的红线表示在春季或夏季过程研究期间进行的沿岸朗格测量(每次测量由箭头指定)。蓝色实线表示现有的和资助的岸基水面挪威水面电流雷达巢。

• 已知发生在当地称为“皮钦丘”的地点的潮汐产生的内波的垂直和水平位移。
• 建立由内波引起的光学和微生物调制。
• 想象一下波浪冲击莫纳岛大陆架边缘的情景。

最后，这种从滑翔机获取实时数据的能力对于21世纪海洋动力学和生物学研究的自适应采样要求至关重要。

• 描述纽约光的中大陆架锋的垂直结构及其时间变率，以及它如何响应地面风和热通量的强迫。
• 为了确定关于中陆架锋面形成的两种相互竞争的理论，即Ou等人(2003)的TD机制和Chapman和Lentz(1994)的BBL机制是否充分解释了观察结果。
• 确定前缘抑制跨陆架水性质交换的程度。

绘制浮游植物的浓度和生产力的能力是了解地球生物地球化学的关键。虽然在利用海洋颜色技术绘制浮游植物浓度图方面取得了很大进展，但测量速率过程的能力仍然很困难。我们的团队一直在开发探索世界海洋的新平台(电缆和机器人)。由于这些技术代表了海洋勘探的未来，因此必须为这些平台开发新的传感器。浮力驱动的滑翔机代表了最具挑战性的平台，因为这些系统需要具有最小功率需求的小型传感器。因此，这个项目的目标是开发一种新的传感器，可以测量浮游植物的健康状况，这种传感器可以携带在Webb Slocum滑翔机上。在过去的十年中，叶绿素荧光测量为控制海洋浮游植物生理和初级生产的因素提供了前所未有的见解。该技术依赖于主动刺激和检测在微毫秒时间尺度上诱导和随后的叶绿素荧光量的松弛。对诱导可变荧光的分析提供了一套全面的浮游植物的荧光和光合参数。由此，可以推断出光合作用状态的详细情况。 The measured parameters provide the basis to model gross primary productivity and assess the impact of environmental stresses. This project will build a miniature Fluorescence Induction and Relaxation (FIRe) System for Webb Gliders. This project will demonstrate the FIRe mounted on a Webb Glider.

我们迄今的成果:

• FIRe原型机已经建造完成。它将被安装到滑翔机中。初步部署目前定于2008年8月。
• 为了提高滑翔机的动力能力，开发了一种新的锂有效载荷，并通过将滑翔机从新泽西州飞到加拿大哈利法克斯进行了测试。部署的博客可以在http://blog.i-cool.org/．
• FIRe原型机将用于研究大西洋中部海域秋冬季节浮游植物的生理。目的是评估大风暴对浮游植物健康的影响。

• 安全、高效的航行和海上作业;
• 高效的石油和有害物质泄漏轨迹预测和清理，
• 监测、预测和减轻海岸灾害，
• 军事行动,
• 搜索和救援，以及
• 预测有害藻华、缺氧条件和其他生态系统或水质现象。

这项研究的目标是开发新的基础设施、理论、算法、工程解决方案和跨学科课程，以解决海洋学未来的挑战问题。具体目标包括:

• 开发、部署和评估一个原型普遍动态海洋学生态系统，该系统集成了传感器、网络、观测站和计算算法，以实现海洋学的动态数据驱动研究，特别是对新泽西州海岸缺氧和缺氧的研究。
• 发展跨学科研究课程，为学生提供快速扩展的研究网络和正在建设的应用天文台所需的技能。

• 利用auv的高频多波束声纳开发新的声学技术来测量鱼类聚集，并与中频多波束声纳进行比较;
• 将中频声双基和后向散射与高频多波束和分波束后向散射以及两者与鱼类活动联系起来
• 将引起声散射的鱼类与物理和生物海洋学联系起来

背景:裂流环流

在美国沿海地区，离岸流是导致海洋溺水和救援事件的头号原因。根据美国救生协会(USLA)的数据，2003年，71%的冲浪区救援事件，即12,137起事件，是由于激流造成的。离岸流是强烈的近岸特征，跨岸速度约为1米/秒，沿岸尺度为数十米。裂口形成的机制包括波底边界相互作用、波波相互作用和波流相互作用(Dalrymple, 1975;Dalrymple, 1978;Sonu, 1972)。海岸流是由波浪破碎产生的辐射应力驱动的。这个理论发展得很好。较不完善的是表层跨大陆架流的理论，即离岸流。加州的方法是使用高频雷达电流作为外部边界来驱动内部大陆架模型。 Wave height, period, and direction are a second input required at the boundary. Increased wave and current observations nearshore will help researchers to better understand the conditions favorable for rip current formation, and ultimately provide the necessary boundary conditions to predict rip currents.

项目目标和目的

1. 该项目的主要目标是加强现有的遥感测量技术，提供近岸波浪和海流的实时连续测量。这些数据将有利于关注近岸波浪/洋流相互作用的研究，并可直接纳入现有的国家气象局冲浪区预报。迄今为止，总的地表水流数据需要至少两个地点的重叠，限制了近岸的覆盖范围。同样，浅水的波浪观测有限，特别是对低频系统。为此，我们提出了一个为期两年的项目，该项目将在新泽西州桑迪胡克的罗格斯大学现有的高频雷达测试台上开发和评估增强的近岸波和当前产品。
2. 算法增强(电流和波浪):虽然高频雷达电流和波浪数据已提供给多个用户，包括新泽西州Mount Holly的NWS WFO，但这些数据仅适用于假设深水色散和无波折射的产品。随着水深或操作频率的降低，水深效应变得更加重要。对于这些情况，必须将波的全部色散和折射综合到波和流的估计中。波浪进入浅水时发生折射，色散关系发生变化。后向散射信号的一阶和二阶区域都受到了影响。因此，波浪和水流的估计必须根据浅水进行校正。
   评估高频雷达得到的近岸波和桑迪胡克试验台的当前观测。桑迪胡克站点为波浪和当前产品的开发和评估提供了一个极好的测试平台。标准系统、中系统和远程系统分别在1公里、3公里和6公里的尺度上连续采样洋流和海浪。部署在桑迪胡克的所有三个站点代表了世界上部署的绝大多数高频雷达系统。这里开发的产品可以过渡到新泽西海岸和世界各地的其他系统。

南极半岛西部(WAP)正在经历地球上一些最剧烈的气候变化。在过去的半个世纪里，WAP地区经历了冬季变暖的趋势，是全球平均水平的5.4倍。理解这些变化是极其困难的，我们正在观察的前所未有的变化可能是未来海洋潜在变化的预兆。
随着海洋生态系统的变化，发展解决这些变化和了解对人类影响的能力是海洋学的号角。传统的取样方式是不够的，必须集中精力发展能够在恶劣环境下作业并能在海上长期维持的网络。拟议的机器人网络将提供社区所需的关键进展。我们还强调，拟议的网络是模块化的，可以重新安置到任何沿海大陆架，并按比例扩大到盆地规模。
我们将结合物理/生物地球化学机器人采样，在生态相关的空间尺度上实现基于船舶的自适应采样。机器人网络还将在船舶不可用时提供生态系统数据。我们把这种灵活而智能的网络称为达尔文集群。在相关尺度上，达尔文集群将提供一个由传感器和仪器组成的长期原位网络，其运作方式类似于一个由“工人”机器人组成的分布式昆虫蜂巢网络，所有这些机器人都具有特定的能力，能够集体协作地满足一个集中的、基于海岸的“大脑”的特定需求。
收集的数据将为数值生态系统模拟提供关键的空间数据。我们建议利用机器人来研究大气强迫、物理混合与浮游植物浓度、代谢和多样性之间的动力学相互作用。这些数据将与更高营养水平的主动和被动声学采样相结合。这个机器人网络的采样策略将是灵活的，以便随着生态系统对海洋物理力量的反应而进化，在飞行中进行调整。最初将优先考虑南极半岛沿线的“生物热点”，这些地区是生物地球化学、浮游植物生产力和更高营养水平捕食(浮游动物、企鹅、鲸鱼、海豹)的关键地区。当船只在附近时，机器人网络数据也将允许自适应采样。这项工作将直接利用美国国家科学基金会赞助的长期生态研究(LTER)项目，该项目正在沿着WAP进行。