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在过去的几十年,海洋科学家逐渐认识到即使是在物理和生物交互作用下的复杂海洋中仍然存在较为显著的生态分区,而通过分区后能更好地理解该生态区的生地化变化特点和相应的环境演变。本文利用近20年的卫星遥感Chl-a数据,使用非监督式方法—多项式回归混合模型,探索和获取合理且客观的南海生态分区,利用海色和Bio-Argo数据对比验证各分区的合理性并分析其生地化特征。首先,本文利用南海遥感气候态数据,使用非监督式方法-多项式回归混合模型的聚类方法先进行测试和误差分析,确定合适南海分区的参数。按照选取合适参数对预处理后的南海所有气候态Chl-a,使用上述聚类分析算法,把南海客观地划分为7个生态分区—K1为沿岸高值区,K2为混合作用主控的Chl-a高值区,K3为近岸高值和寡营养盐海区的过渡区,K4是吕宋西北海区的冬季藻华区,K5为中南半岛东南部海区,K6南海北部和东南部海区,K7位于中央海盆区。然后,对所得的南海生态分区,结合海表面高度、风场、温度、降雨等遥感数据以及混合层再分析数据,利用小波分析,获取个不同周期(季节性,年际)以及趋势项,并结合物理因子的变化解释分析原因。对于季节模态,由于南海受到冬季风和夏季风的主控,南海各海区还是存在较为明显的半年周期变动,但是年循环模态仍然是季节模态的主体,不同分区的季节性主控因子不同。对于年际模态,首要受到的是ENSO气候强迫的影响。厄尔尼诺事件发生时,南海整体海表温异常升高,使得南海海水层化明显,同时伴随着南海的季风和风应力旋度减弱,导致了南海整体风混合强度和上升流减弱,营养盐较正常年份偏低,不利于浮游植物的生长。对于趋势变化特征:南海大部分海区的Chl-a呈增长趋势,对于K1～K3近岸区的混合层呈下降趋势,最要的原因是在近岸的上升流加强,促进浮游植物增长的同时,使得MLD受到压迫,MLD下降。对于K4～K7,寡营养盐海区,主要受到风混合加强,使得夹带表层的营养盐增多,促进浮游植物增长。最后,利用Bio-Argo实测数据对比验证利用遥感数据分区的合理性。K7区的Chl-a含量最低,在夏季和冬季有所增长,存在永久性的SCM层;对于K6区,在南海北部冬季藻华爆发时期,SCM层被破坏,把这一深度丰富的营养盐和Chl-a带到表层,而且在靠近K4区冬季藻华爆发更强。混合层深度会受到涡旋变动的影响。在冷涡和涌升较强的吕宋西侧海区,虽然混合层深度受到涌升作用被抑制,但是受上层混合以及下层上涌的共同作用,容易产生强的藻华现象。