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非线性BP网络映射与赤道东太平洋海温预测 总被引：6，自引：0，他引：6
基于ＮＣＥＰ／ＮＣＡＲ再分析资料,利用人工神经网络ＢＰ模型及其优化算法,建立起了赤道太平洋纬向风和滞后的东太平洋海温之间的映射关系和预报模型,成功地模拟和仿真出了１９８２／１９８３、１９８６／１９８７年发生的强Ｅｌ Ｎｉｎｏ现象和１９８８年的强Ｌａ Ｎｉｎａ现象。结果表明,这种方法可有效用于辩识和反演辩识和反演复杂的大气、海洋动力系统及其预报模型。 相似文献
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本文通过统计相关分析,讨论了西太平洋低纬地区纬向垂直环境圈的长期变化与赤道太平洋东、西部海温场之间的耦合关系。 分析结果表明,西太平洋低纬地区纬向环流圈即沃克环流圈和沃克反环流圈的长期变化并不完全受赤道太平洋东西向海温梯度的控制.赤道太平洋东部海温的异常变化以及厄·尼诺现象的出现,与前期西太平洋西部-南海海温变化以及西太平洋纬向垂直环流圈的活动有密切的关系。 赤道太平洋西部的纬向环流圈的异常变化比东太平洋海温的异常变化要早2-3个月,即约一个季度。 相似文献
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1986—1987年厄尔尼诺-南方涛动事件形成发展过程分析 总被引：1，自引：0，他引：1
本文利用近期热带太平洋大气—海洋实测资料,对起始于1986年9月的厄尔尼诺(EI-Ni(?)o)-南方涛动(ENSO)事件作了初步分析,发观亦道太平洋月际STS距平、纬向风指数、平均海平面高度距平、南方涛动指数、地球射出长波辐射、大气环流遥相关型和西太平洋副热带高压等在这次ENSO事件发生前后均有显著变化。作者指出,这次ENSO事件中,赤道太平洋海温异常增暖不是象通常那样发生在春季和由南美沿岸向西发展,而是发生在秋季,且首先出现在中赤道太平洋日界线区,而后迅速向东发展,从海温异常增暖的强度和持续时间来看,这次ENSO事件基本属一次中等强度过程。 相似文献
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本文利用综合海洋大气资料(COADS)分析了西太平洋赤道地区风场的变化与埃尔尼诺的关系,发现埃尔尼诺发生前该地区纬向风有持续的东风距平,经向上有由赤道吹向高纬的经向风异常,造成了西高东低和赤道低两侧高的海平面分布.而在埃尔尼诺年该地纬向为西风距平,经向有由高纬指向赤道的经向风异常,造成暖水在赤道附近堆积.由此产生的开尔文波是东太平洋海面温度(以下简称海温)变暖的重要原因.特别值得指出的是,在埃尔尼诺年西太平洋赤道地区两次西风距平的峰值,两次由北向南的越赤道气流和两次近赤道台风的高潮对应于东太平洋海温的两个正距平高峰. 相似文献
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基于SODA再分析资料和TAO资料,利用EOF和统计分析等方法,分别研究了赤道太平洋海面纬向风应力异常和赤道太平洋上层纬向流异常的时空特征及其对西太平洋暖池纬向运移的影响。结果显示,赤道太平洋海面纬向风应力距平场第一模态具有2—5年的年际变化特征,其时空分布呈东、西向的反位相变化;而赤道太平洋上层纬向流距平场的第一模态则为1—2年的年和年际变化,且整个研究区域位相统一。纬向风应力和纬向流异常变化最显著的区域都在赤道中太平洋。相关分析显示,赤道中太平洋海面纬向风应力异常和赤道西太平洋上层纬向流异常分别对西太平洋暖池纬向运移有约2个月和4—6个月的超前影响,是暖池纬向运移的两个重要动力因素。回归分析表明,赤道中太平洋海面纬向风应力异常和赤道西太平洋上层纬向流异常对西太平洋暖池纬向运移有很好的预报意义。 相似文献
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利用EOF分析方法,讨论了最近20a赤道太平洋次表层温度、纬向流距平与厄尔尼诺的关系.结果表明:赤道太平洋海温距平EOF分析第一、二主分量占总量的近80%,其中第一主分量类似于厄尔尼诺模态,第二主分量类似于暖池模态;后一模态存在着突变和渐变两种过程,其中由冷位相变暖位相过程为渐变过程,而暖位相变冷位相过程为突变过程.厄尔尼诺事件是赤道西太平洋暖池突变过程的结果.赤道太平洋纬向流距平EOF的第二主分量代表赤道西太平洋潜流和东太平洋南赤道流的变化,这个模态存在着半年左右的振荡和与厄尔尼诺同位相的年际振荡两种频率.另外,它还存在明显的年代际变化.赤道西太平洋潜流和东太平洋南赤道流减弱是产生厄尔尼诺的必要条件.统计回归分析表明,赤道太平洋海温距平和纬向流距平EOF的第二特征向量的时间系数对厄尔尼诺和拉尼娜均有一定的预报意义. 相似文献
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热带太平洋海平面高度季节内振荡的空间分布特征 总被引：7，自引：1，他引：6
根据三年卫星高度计（ＴＯＰＥＸ／ＰＯＳＥＩＤＯＮ）资料和涡分辨率的海洋环流（ＰＯＰ）模式模拟计算的海平面高度资料,利用功率谱和最大熵谱的方法,揭示了热带太平洋海平面高度季节内振荡的空间分布特征。研究表明：准３０ｄ 周期的振荡集中出现在东太平洋（１６０°Ｗ 以东）赤道两侧,分别以５°Ｓ和５°Ｎ 为中心的纬向带状域中;准９０ｄ 振荡出现在分别以２０°Ｓ和２０°Ｎ为中心的南北二个纬向带状域中,北太平洋西部振荡最明显;准６０ｄ 振荡集中出现在分别以１０°Ｎ和１０°Ｓ为中心的带状海域中,北太平洋比南太平洋更明显,但比准９０ｄ 振荡信号弱;从ＴＯＰＥＸ资料分析还发现在赤道中太平洋（５°Ｎ～５°Ｓ,１７０°Ｗ～１２０°Ｗ）,准６０ｄ 振荡也较明显 相似文献
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近20年来,气象工作者一直把赤道东太平洋海温对我国汛期降水的影响作为海-气相互作用中的重要研究课题。陈烈庭(1977)研究了赤道东太平洋地区海温异常变化对我国汛期降水的影响;黄嘉佑(1989)利用相关矩方法分析了赤道东太平洋海温与我国夏季雨日之间的关系;魏风英等(1992)研究了赤道东太平洋海温等因子与长江流域夏季旱、涝之间的关系及各因子在旱、涝形成中的贡献。研究结果表明,赤道东太平洋海温对我国降水有显著影响。
南海地处赤道西太平洋边缘,是低纬热带海域,它位于季风气流上游,是我国夏季降水的水汽和各种能量的重要源地之一,因此该海域海表面温度(简称海温)的变化与季风环流的相互作用可直接影响我国东部低纬地区的降水。罗绍华等(1985)曾作过南海海温与长江中、下游夏季降水的相关分析,分析结果认为,南海前期海温变化与长江中、下游夏季降水有密切关系,即前期海温偏暖时,长江中、下游夏季降水往往偏多,反之,前期海温变冷时,降水少。但是,由于上述研究是利用1951-1972年的资料,而且仅限于长江中、下游地区与南海海温的相关分析,因而还不尽如人意。随着南海海温资料和我国降水资料的不断累积,为进一步深入研究南海海温变异与我国降水的关系提供更好的条件,本文试图通过分析南海前期各季海温与长江中、下游和东南沿海地区的降水关系,找出在海温影响下的降水分布特征及旱、涝出现规律,为长江中、下游和东南部地区旱、涝的长期预测提供依据。 相似文献
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本文根据北极海冰和赤道东太平洋海温资料与西太平洋副热带高压（简称副高，下同）进行时滞相关分析。结果表明，北极海冰与副高是负相关，赤道东太平洋海温与副高是正相关，两者对西太平洋副高的影响同等重要，对副高的预报有一定的参考价值。 相似文献
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厄尔尼诺和南方涛动(ENSO)是仅次于季节变化的最强年际气候变率信号,对全球气候和天气产生重要影响。准确、及时、有效地预报ENSO事件的发生和演变具有重大的实用意义。以中国科学院海洋研究所冠名的中等复杂程度海气耦合模式(IOCAS ICM),每月定期进行ENSO实时预报试验。IOCAS ICM实时预报结果目前收录于美国哥伦比亚大学国际气候研究所(IRI),以作进一步的集成分析和应用。该模式的大气部分是一个描述对海表温度(SST)年际异常响应的风应力异常经验模式,海洋部分包括了动力海洋模块、SST距平模块(嵌套于动力海洋模块中)和次表层上卷海温(T_e)距平模块三部分。IOCAS ICM的特点之一是开发了次表层海温反算优化这一创新技术,可有效改进热带太平洋SST异常的模拟和预报。IOCAS ICM和其他海气耦合模式的最新预报结果(以2017年9月为初条件)表明,2017年年末热带太平洋会处于一个SST冷异常态,最大变冷中心集中在赤道东太平洋,但并不足以达到拉尼娜(La Ni?a)事件的水平,SST冷异常可能会在2018年春季逐渐减弱,转化为中性状态。此外,本文还对四维变分资料同化方法(4D-Var)以及条件非线性最优扰动方法(CNOP)在IOCAS ICM中的应用进行了讨论。 相似文献
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西北太平洋柔鱼中长期预测方法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
为了能更好预测西北太平洋柔鱼的资源量, 选择合适的预测方法及开发相应的预测系统颇为重要。利用相关性分析, 筛选出在产卵区显著影响西北太平洋柔鱼资源量的关键网格点, 并采用这些网格点的海表温度、产卵区适宜温度所占面积的比例和单位努力捕获量等数据组织样本, 然后利用线性回归、BP 神经网络、RBF 神经网络和支持向量机等预测方法进行实验。结果表明: 在西北太平洋柔鱼中长期预测中, BP 神经网络要优于其他方法。以相关性分析和BP 神经网络为基础建立的西北太平洋柔鱼资源量预测系统是有效可行的。 相似文献
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类型丰富、时空分辨率高的海洋探测数据,为信号分解和机器学习算法的应用提供了可能。本文针对如何建立有效的海温预测模型这一问题,使用高时空分辨率的海表温度(SST)融合产品,引入信号处理领域的集合经验模态分解(EEMD)和机器学习领域的自回归积分滑动平均模型(ARIMA)。首先利用最适于分解自然信号的EEMD方法,将海温数据分解成多个确定频率的序列;再利用ARIMA分别对各个频率的序列进行预测,最后将各个序列的预测结果进行组合。该方法在丰富数据的支撑下,比以往直接使用海温数据所建立的预测模型精度更高,为更好地进行海温预测提供了新方法。 相似文献
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根据1999—2004年8—10月主渔汛期间我国鱿钓船在150—165°E海域的鱿钓生产数据,结合其表温及表温梯度,分别将作业次数百分比和单位渔船日产量作为适应性指数,利用算术平均法(AM)和联乘法(GM)分别建立基于表温因子(表温和表温水平梯度)的综合栖息地指数模型。结果表明,AM栖息地指数模型和GM栖息地指数模型均拟合较好,在HSI大于0.6的海域,1999—2004年间其作业次数平均比重分别在70%以上,平均日产量均在2t/d以上。但AM模型稍优于GM模型。利用2005年8—10月生产数据及表温资料对AM模型进行验证,分析认为作业渔场主要分布在HSI大于0.6海域,其作业次数比重达到80%以上,各月平均CPUE均在3.0t/d以上。研究表明,基于表温和表温水平梯度的AM栖息地模型能获得较好预测西北太平洋柔鱼中心渔场。 相似文献
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集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman filter, EnKF)是一种国内外广泛使用的海洋资料同化方案, 用集合成员的状态集合表征模式的背景误差协方差, 结合观测误差协方差, 计算卡尔曼增益矩阵, 有效地将观测信息添加到模式初始场中。由于季节、年际预测很大程度上受到初始场的影响, 因此资料同化可以提高模式的预测性能。本文在NUIST-CFS1.0预测系统逐日SST nudging的初始化方案上, 利用EnKF在每个月末将全场(full field)海表温度(sea surface temperature, SST)、温盐廓线(in-situ temperature and salinity profiles, T-S profiles)以及卫星观测海平面高度异常(sea level anomalies, SLA)观测资料同化到模式初始场中, 对比分析了无海洋资料同化以及加入同化后初始场的区别、加入海洋资料同化后模式提前1~24个月预测性能的差异以及对于厄尔尼诺-南方涛动(El Niño-southern oscillation, ENSO)预测技巧的影响。结果表明, 加入海洋资料同化能有效地改进初始场, 并且呈现随深度增加初始场改进越显著的特征。加入同化后, 对全球SST、次表层海水温度的平均预测技巧均有一定的提高, 也表现出随深度增加预测技巧改进越明显的特征。但加入海洋资料同化后, 模式对ENSO的预测技巧有所下降, 可能是由于模式误差的存在, 使得同化后的预测初始场从接近观测的状态又逐渐恢复到与模式动力相匹配的状态, 加剧了赤道太平洋冷舌偏西、中东部偏暖的气候平均态漂移。 相似文献
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基于Newton法优化ARMA模型参数的船舶升沉运动预测研究 总被引：1，自引：1，他引：0
为解决波浪补偿系统中时延现象导致的控制性能下降问题,通过建立Newton-ARMA模型提前预测船舶升沉运动来消除时延现象。首先设计卡尔曼滤波器对船舶升沉运动加速度信号进行降噪滤波处理;然后使用加速度二次积分模块将加速度信号转换为位移信号;最后建立自回归滑动平均(ARMA)模型,并使用牛顿(Newton)法对模型参数进行优化,得到船舶升沉运动的Newton-ARMA预测模型。仿真结果表明,Newton-ARMA模型对船舶升沉运动的预测时间可达10 s,预测误差随着预测时间的增加而增大; Newton-ARMA模型对二级海况、三级海况和四级海况下的船舶升沉运动平均预测精度分别达到89.43%、88.53%以及87.78%,远高于ARMA模型对船舶升沉运动预测的精度,说明采用Newton法优化ARMA模型参数可以显著提高船舶升沉运动的预测精度,也即Newton-ARMA模型对控制波浪补偿系统时延具有较好的补偿效果。 相似文献
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长鳍金枪鱼(Thunnusalalunga)是主要的经济性金枪鱼鱼种之一,其空间分布与环境因子存在着密切联系。利用2012—2019年印度洋长鳍金枪鱼生产数据和海洋环境数据,包括海表面温度(sea surface temperature, SST)、叶绿素浓度(chlorophyll a, chl a)和海表面盐度(sea surface salinity, SSS)构建印度洋长鳍金枪鱼时空分布神经网络模型。以空间(经度,纬度)、环境因子(SST, chl a, SSS)为解释变量,局部渔获量为因变量,变化隐含层节点数,构建了18个BP空间分布模型,并采用10×10交叉验证模型稳定性,以均方误差(meansquareerror,MSE)、平均相对方差(averagerelativevariance,ARV)以及拟合优度(R~2)作为不同模型精度与稳定性的评判标准,最终选取5-18-1(隐含层节点18)模型为最佳模型,其平均MSE值为0.02232,平均ARV值为0.511。利用最优模型预测结果与同期实际捕捞产量进行叠加对比发现两者具有一致性。环境因子敏感性分析表明海表温度显著影响印度洋长鳍金枪鱼渔场分布,其贡献率达到0.2。印度洋长鳍金枪鱼高精度BP神经网络时空分布模型为其资源的可持续开发与动态管理提供了一种新思路。 相似文献
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能耗是制约海洋设备在水下工作时长的关键因素。为进一步降低海洋动态观测设备嵌入式系统的动态功耗, 本文针对前人提出的用于预测空闲时间的指数平滑算法所存在的权重系数基于凑数法确定、算法难以适应大波动等问题, 设计了一种新的权重系数, 并构建了一种自适应的低功耗管理预测模型。当模型检测到预测的空闲时间超过工作和休眠状态切换的时间阈值后, 中央处理器关停系统的部分外设, 使系统进入低功耗休眠状态。仿真和单片机实验均表明,本文提出的低功耗管理预测模型能够有效地提高对处理器工作的空闲时间预测的准确性, 且面对突发状况具有良好的自适应性, 可显著降低嵌入式系统的功耗, 有效延长设备的工作时间。 相似文献