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海面高度异常是反映海洋环境状况的主要变量之一。本文使用1993—2019年的融合月均海面高度异常数据,建立了基于深度学习的海面高度异常预测神经网络模型,提出了基于融合U型网络(U-Net)和卷积长短记忆网络(ConvLSTM)的中长期海面高度异常预报模型。在研究海域0.25°×0.25°的空间分辨率下,模型测试集预报结果的均方根误差和平均绝对误差分别为0.039 m和0.027 m,均优于全连接LSTM预报模型和ConvLSTM+CNN预报模型,为大中尺度的海面高度异常预报提供了新的方法。 相似文献
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根据临时验潮站观测到的一个月潮位资料通常能够分析得到11个分潮的调和常数。如果用所分析得到的调和常数与邻近站的Sa和Ssa的调和常数以及年平均海面做出潮汐预报,则在这一个月当中的平均海面的日变化将会反映出来,因而,潮位预报精度应该比仅由11个分潮和月平均海面所预报的潮位要高。本文对上述的问题进行论述。 相似文献
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河口潮汐过程受上游径流、外海潮波等综合因素影响,动力机制复杂,潮位预报难度大。本文提出了一种基于非稳态调和分析（NS_TIDE）和长短时记忆（LSTM）神经网络的混合模型,对河口潮位进行12~48 h短期预报。该模型首先对河口实测潮汐数据进行非稳态调和分析,通过与实测资料对比得到分析误差的时序序列;以此作为LSTM神经网络的输入数据,通过网络学习并预测未来12~48 h潮位预报误差,据此对NS_TIDE的预测结果进行实时校正。利用该模型对2020年长江口潮位过程进行了预报检验,结果表明混合模型12 h、24 h、36 h和48 h短期水位预报的均方根误差（RMSE）相比NS_TIDE模型至多分别降低了0.16 m、0.15 m、0.14 m和0.12 m;针对2020年南京站最高水位预测,NS_TIDE模型预报误差为0.64 m,而混合模型预报误差仅为0.10 m。 相似文献
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基于＂动力-统计＂预报方法的MEOFIS（精细化气象要素客观预报）平台以相关模式预报结果为基础,结合历史实况资料建立预报模型,实现站点的精细化预报.利用2009～2011年的T639模式产品和渤海湾北部相关观测站的数据积累统计建模,并对2012～2013年海面4个季节的气温和风速进行预报统计,对比分析该平台在海面气温和风速预报中的适用性.经客观检验,1℃误差范围内,海面各季节的气温和风速预报准确率均高于陆上的预报;海面日最高、日最低和逐3 h气温预报准确率均超过68%,秋季的日最高气温、逐3 h气温和冬季的日最低气温预报最为理想,准确率分别达86.8%、75.2%和78.9%,春季的气温预报整体不理想;显著性检验结果显示：和T639直接输出的结果相比,MEOFIS在各季节的气温预报中具有明显的订正能力.2 m/s误差范围内,过渡性季节春、秋季的日最大风速预报准确率均超过75.0%,夏季的预报效果较差,但逐3 h风速预报准确率最高,达78.0%,冬季的风速预报效果整体不佳;利用总体平均经验模态分解法（EEMD）对各月逐3 h的海面气温和风速预报误差做滤波处理,结果显示MEOFIS平台对这两要素的预报误差均存在明显的双周震荡波,通过滤波可以提高二者预报的准确率,且气温预报准确率的提高更大.预报偏差和方差小的季节,预报准确率的改善更为理想. 相似文献
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中国海及邻近海域卫星观测资料同化试验 总被引：4，自引：0，他引：4
利用1个基于POMgcs海洋模式和多重网格三维变分同化方法建立的中国海及邻近海域海面高与三维温盐流数值预报模型,通过一系列数值试验,研究了同化卫星测高和卫星遥感海面温度观测资料对该模型预报能力的影响。试验结果表明,同化卫星测高资料可明显改善海面高度与三维温度和盐度的分析预报效果,使1 200 m以上的温度预报误差减小0.16℃,并能有效提高对海洋中尺度现象的预报能力;同化卫星遥感海面温度对100 m以上的温度和盐度的预报效果有所改善,可使海面温度的预报误差减小10%。 相似文献
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针对舰船在漂航状态(停航不抛锚)时,海流计实测数据不准问题,基于天气海况条件良好的试验海区,分析海流计数据误差原因,提出流速矢量修正海流计实测数据的方法,将修正后结果与《T-D值表》潮流推算值对比发现:13:20时刻的流向误差为0.6%,流速误差为3%;14:20时刻流向误差为1.6%,流速误差为0%,修正效果理想,误差较低,所以此方法对于漂航状态海流测量数据的修正是有效的;由此可知在浅海、近岸海域,漂航状态的舰船在海面风较小时,海流计的测量数据经流速矢量修正后精度较高,可用性较强,可以解决漂航状态海流数据不准问题。 相似文献
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GEOSAT卫星遥感资料研究南海海面动力高度场和地转流场 总被引：10，自引：1，他引：9
利用GEOSAT卫星在1987年和1988年执行ERM任务的雷达高度计资料来分析获取南海海面动力高度偏差的季节分布.根据卫星轨道误差和海域的特点,提出了适用于内海及边缘海域的二维共线轨道校正法,由此方法而得出的南海海面动力高度偏差的季节分布表明,南海表层流场在夏季总的环流形势是反气旋式环流,而冬季是气旋式环流.分析的结果同海上常规调查资料的分析结果相比较表明,在海流季节变化信号较强的海区(如南海中部和北部海区),利用高度计资料能很好地反映该海区的海流季节变化特征. 相似文献
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基于系统构建工作[1],开展北印度洋风浪流数值预报系统后报和准业务化预报,并利用2013年9月—2014年3月共6个月的资料对预报结果进行了统计检验。结果显示北印度洋风浪流数值预报业务运行稳定可靠,大气模式(WRF)72 h预报的500 hPa位势高度距平相关系数达到89%,海浪模式(SWAN)的72 h有效波高预报的相对误差低于20%,海流模式(ROMS)的72 h海表温度预报的均方根误差在0.5℃左右;同时对2013年10月期间孟加拉湾的超级气旋风暴"PHAILIN"的预报结果进行了分析。该风、浪、流预报系统能够较好地预报"PHAILIN"的移动路径、最低气压及相应的海浪和海流过程。该系统的试运行和检验分析结果,对建立新一代海洋环境数值预报系统具有一定借鉴意义。 相似文献
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海流信息在海上航行、海洋资源勘探等方面有着重要的应用,传统的现场和遥感观测方式不能满足大面积、实时观测海流的要求。基于无人机平台的光学海洋遥感技术具有机动灵活、成本低、分辨率高的特点,近年来在海洋环境监测中得到应用。然而,由于小型无人机容易受飞行姿态、太阳耀斑等因素的影响,目前在海流观测方面还不成熟。本文提出了利用小型无人机获取高分辨率海面流场的方法,并分析不同因素对观测结果的影响。首先,对无人机获取的光学海面图像做预处理,消除几何成像和图像噪声等因素的影响,并通过分析图像灰度值均值的变化,减小太阳耀斑对图像的影响;然后,基于三维傅里叶变换和海浪的频散关系反演海流,并将反演结果与浮标实测的海流数据进行对比,验证了该方法的可靠性。其次,结合实验数据详细分析了不同因素对海流反演的影响:在本文的实验条件下(有效波高0.2～1.5m,波浪主波周期3.8～5.7s),当图像空间分辨率为0.15m、反演子图尺寸在波浪主波波长的2～3倍时,海流的反演误差较小;增加图像幅数和提高时间分辨率也有利于提高海流的反演精度。现场观测实验的结果表明,本文提出的无人机观测海流技术可以有效获取海流信息。 相似文献
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基于观测和再分析数据的LSTM深度神经网络沿海风速预报应用研究 总被引：3，自引：1，他引：2
基于海洋气象历史观测资料和再分析数据等,利用LSTM深度神经网络方法,开展在有监督学习情况下的海面风场短时预报应用研究。以中国近海5个代表站为研究区域,通过气象台站观测数据和ERA-Interim 6 h再分析数据构建数据集。选取21个变量作为预报因子,分别构建两个LSTM深度神经网络框架(OBS_LSTM和ALL_LSTM)。经与2017年WRF模式6 h预报结果对比分析,得出如下结论:构建的两个LSTM风速预报模型可以大幅降低风速预报误差,RMSE分别降低了41.3%和38.8%,MAE平均降低了43.0%和40.0%;风速误差统计和极端大风分析发现,LSTM模型能够抓住地形、短时大风和台风等敏感信息,对于大风过程预报结果明显优于WRF模式;两种LSTM模型对比发现,ALL_LSTM模型风速预报误差最小,具有很好的稳定性和鲁棒性,OBS_LSTM模型应用范围更广泛。 相似文献
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海—气相互作用与海流、风暴潮 总被引：3，自引：4，他引：3
从方法论上说,除潮汐以外,通常在处理海洋动力学问题时,大多撇开海洋对大气的影响,强调大气对海洋的主导作用,把大气运动当作诱发海水运动的唯一原动力,视海面风场为给定条件,而后用经验或半经验公式算出海面风应力场,作为施加于海水的强迫力。因此,一个成功的海浪、海流或风暴潮的预报,除了具备反映海水运动的主要物理性能的数学模型外,还必须以客观的、准确的海面风场的数值计算和预报为前提。由于问题的复杂性,迄今为止似乎还不能说在实用上已经提供了海面风的一种足够精确的估算或预报方法。海上气象观测资料,尤其是测风资料的稀少,给海面风应力的实际计算带来不少困难。 相似文献
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对夏季北黄海南部一定点高分辨率连续ADCP(Acoustic Doppler Current Profiler)海流实测资料,使用调和分析方法分解成3部分:不随时间变化的定常余流,周期性潮流和剩余流,再将潮流分解为正压潮流和斜压潮流。通过对实测海流中各组分的分析,结合同时期卫星反演海面风场资料,温度、盐度断面调查资料,得到以下结论:夏季该站点上层定常余流的主导动力控制因素是风应力,上层表现出明显的Ekman风海流特征,中、下层流速方向与表层流向基本成反向,体现出"上进下出"的垂向空间结构,定常流速最大位于近表层,可以达到5cm/s以上;各层的潮流类型均为正规半日潮流,主要半日潮潮流椭圆长轴的方向基本上呈东南-西北方向,其椭率在近底层达到最大值,中、上层较小;从能量角度分析该站点各海流组分,潮流与剩余流所占能量较大,平均起来看,潮流能量占测量海流能量的77%,而定常余流仅占0.6%,该点的斜压潮流较弱,平均斜压潮流能量仅占正压潮流能量的5%。 相似文献
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基于多元线性回归方法,利用2013-01-06的AMSR2辐射计亮温数据和红外-微波融合SST数据产品,开展了近海面气温反演算法研究,并用TAO,RAMA和PIRATA等浮标实测数据对近海面气温的反演结果进行检验。近海面气温反演结果误差情况:均方根误差为0.66℃,偏差为0.02℃,相关系数R为0.91,该误差结果表明所建立近海面气温反演算法较好的反映在60°S~60°N纬度范围内的近海面气温分布情况;同时为进一步确定不同纬度近海面气温反演的误差分布,将近海面气温反演结果与ECMWF再分析数据进行了对比分析,结果表明,从赤道起算,纬度每升高或降低1°,反演均方根误差约增大0.1℃。 相似文献
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海面倾斜与高程基准密切相关,它已经受到大地测量学界和海洋学界的重视.进一步讨论了大地水准的测量精度,指出了大地(几何)水准与沿海验潮资料的不符是由于海面的倾斜;分析了海面倾斜的机理,其中包括海流、海水密度分布、气压、台风引起的破碎波等的作用;提出了用海水异常密度的三维分布计算大地水准面的扰动,实质上它反映了海面的倾斜,该量占大地水准测量结果的73%,这进一步说明密度的异常乃是我国沿海海面倾斜的主要原因. 相似文献
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对港珠澳大桥岛隧工程施工海域2013年的潮汐观测资料进行调和分析,发现该海域潮汐特征为不正规半日潮,以M2分潮为主,其次为K1、O1、S2和P1等分潮;利用调和常数做预报时,分潮个数的选择会在一定程度上影响预报精度。结果表明:分潮由5个增加至25个可以明显改进预报效果,再增加几乎没有改进。选用25个分潮建立调和预报模型预报2014—2016年的潮位,同时对2012年的潮位做了回报,并与实测潮位进行对比。检验结果表明预报潮位与实测潮位趋势一致,大小基本吻合,3 a平均的均方根误差为0.16 m,可以作为施工潮位窗口的选择依据。对调和预报误差的进一步分析表明,误差主要来源于径流和风的影响,台风带来的风暴增水可以达到1.33 m。 相似文献