台湾海峡狭纹马鲛(Scomberomorus commerson)分布的气候驱动变化：遥感海洋学视角

为解决高光谱遥感中因紧凑型光谱仪波长分辨率低、噪声干扰导致的叶绿素和类胡萝卜素含量估算难题，研究人员通过分形阶导数分析法（设定分维数0.7–0.9），实现了茶树叶片色素含量的精准预测。结果显示：叶绿素估算误差3.18 μg cm?2（相对RMSE 7.6%，RPD 2.61），类胡萝卜素0.78 μg cm?2（相对RMSE 7.5%，RPD 1.97），为作物健康监测提供创新技术路径。

　　

气候变化正悄然重塑台湾海峡狭纹马鲛(Scomberomorus commerson)的洄游版图，这项研究巧妙运用遥感海洋学技术，揭示了水温异常与鱼类种群分布的空间关联。与此同时，在植物生理监测领域，科学家们另辟蹊径采用分形阶导数分析(fractal-order derivative analysis)——将分形维度精细调控在0.7至0.9区间，成功攻克了紧凑型光谱仪(coarse wavelength resolution spectrometers)在检测茶树叶片色素时的技术瓶颈。叶绿素(chlorophyll)含量预测精度达3.18微克每平方厘米（相对均方根误差7.6%），类胡萝卜素(carotenoid)则稳定在0.78微克每平方厘米，性能偏差比(RPD)分别达到2.61和1.97的优异水平。这项跨学科突破不仅为海洋生态学研究提供新范式，更开辟了农作物精准管理的技术新赛道。