浮游植物吸收系数是海洋光学研究中重要的参数。
该参数随着海区以及时间不同呈现较大的差异。
为了更好地表征该参数，探讨了聚类法在浮游植物吸收系数非线性模型中的应用,修正了非线性模型中浮游植物吸收特性随区域性变化带来的误差。
通过计算不同波段的反射率二阶导光谱和吸收系数光谱的自适应指数（ARI）发现555~681nm波段的反射率二阶导光谱可以较好地表征吸收系数光谱的光谱特征。
因此，以555~681nm的反射率二阶导光谱为聚类分析样本对数组进行聚类分析。
通过实测数据对聚类法进行了验证，结果证明该方法可以较好地表征浮游植物吸收系数（均方根误差大于0.79）。
该研究是应用光学遥感方法提取浮游植物信息及海水光学特征必不可少的基础研究。

基于2016—2018年渤海、黄海和东海7个航次中采集的实测遥感反射率和浮游植物色素浓度数据,利用静止海洋水色成像仪(GOCI)遥感反射率产品建立中国近海水体中总叶绿素a、叶绿素b、总叶绿素c、光保护类胡萝卜素和光合有效类胡萝卜素浓度的反演模型,并进一步得到2014—2018年渤海、黄海和东海各色素浓度分布图。
研究结果显示:采用遥感反射率波段组合建立的反演模型可实现色素浓度的定量反演,建立的模型反演精度较高(R2＞0.72)。
由卫星反演结果可以看出,浮游植物色素浓度全体呈由近岸向离岸水域递减的趋势,并存在显著的季节变化特征。
本文建立的浮游植物色素浓度反演模型,可为深入认识我国近海水体浮游植物种群结构及时空变化规律提供方法支撑。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。