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近几年来,在加大海洋预报电视制作系统资金投入的基础上,制作系统的软件和硬件方面都有了很大的改善。海洋预报电视节目制作、包装质量有了很大地提高,制作系统不断的完善,并且自主开发了海洋预报电视制作数据处理系统,解决了电视制作中的手工操作,形成了海洋预报电视节目制作的完整体系。 相似文献
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沿海欠发达县域在我国海洋区域经济和社会发展中不可忽视,全国沿海地区基本都存在欠发达县域,这也是许多海洋环境监测中心站负责的辖域和面临的工作局面。县域海洋预报工作的开展是我国海洋预报事业全面铺开的基石,而区域经济欠发达成为阻碍推进海洋预报工作的根本因素。由于县域是各省市防汛工作实施的重点和焦点,也是精细化海洋预报业务的关键突破点,研究县域海洋预报工作对发展海洋预报事业具有重要的意义。文章以霞浦海洋预报台为例,分析研究沿海欠发达县域的区域特点和海洋预报工作难点,根据实践总结其海洋预报信息服务模式,并提出扩展服务模式。 相似文献
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经过一年多的紧张筹备,天津海洋预报台自1999年5月1日起正式对天津地区发布海洋预报和海洋灾害警报。 4月30日上午在塘沽海洋站举行了天津海洋预报台揭牌仪式,市政协副主席周绍熹、国家海洋局原副局长杨文鹤等出席了揭牌仪式。 天津地处渤海西岸,海洋既是本市港口建 相似文献
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我国沿海各级预报台站有建立海洋预报公共发布平台的必要性.随着国家对海洋的日益重视、《海洋观测预报管理条例》的出台以及新技术的发展,沿海各级预报台站全面建立海洋预报公共发布平台的条件已经成熟.文章探讨了通过电视、广播、报纸、网站、微博、微信发布海洋预报的可行性. 相似文献
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21世纪初海洋预报系统发展现状和趋势 总被引：1，自引：0，他引：1
海洋预报是一切海上活动的基础,人类社会需求驱动着海洋预报的发展。海洋观测、数据同化、数值模拟和高性能计算机等技术的进步推动着全球海洋业务预报的发展。国际先进的海洋数值模式有NLOM、NCOM、HYCOM、NEMO、MOM、POM和ROMS等。在GODAE和GODAEOceanView项目期间,通过国际合作和交流,全球海洋业务预报系统得到快速发展。21世纪初,全球海洋预报系统水平分辨率最高达到1/32°,预报时效一般为一周,部分海洋预报系统能够预报诊断海洋涡旋和海洋锋等。未来海洋预报系统的分辨率和预报精度将继续提高,预报要素扩展到海洋生态和生物地球化学等学科。海洋数据同化技术、海洋物理过程参数化方案和模式耦合技术是推动海洋预报发展的重要研究方向。 相似文献
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“十二五”期间是我国海洋事业发展的重要战略机遇期,海洋的战略地位日益突出。海洋预报工作是海洋事业的重要组成部分,海洋经济发展、防灾减灾以及国防安全对海洋预报的需求越来越迫切,也越来越受到国家的重视。2012年春节前夕,中共中央政治局常委、国务院副总理李克强来到国家海洋环境预报中心慰问极地大洋考察队员并视察海洋预报等工作,在视察预报中心时,李克强副总理听取了预报中心关于海洋环境预警报等的工作汇报,视察了预报业务平台,听取了相关预报人员的介绍,询问了有关情况, 相似文献
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为实现对海面风速精确的短期预测,提出了一种基于长短期记忆(LSTM,long short-term memory)神经网络的短期风速预测模型,选取OceanSITES数据库中单个浮标站点采集的风速历史数据作为模型输入,经过训练设置最佳参数等步骤,实现了以LSTM方法,对该站点所在海区海面风速在各季节性代表月份海面风速的24h短期预测。同时通过不同预测时长的实验以及与BP(back propagation)神经网络神经网络和径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBF)的预测效果对比实验,证明了LSTM预测方法相比上述两种神经网络预测方法,在海表面风速预测应用中的优越性。最后通过多个海域对应的站点风速数据预测实验,证明了LSTM神经网络模型的普遍适用性,由相关系数和预测误差的分析可知该方法具备应对急剧变化数据的预测稳定性,可以作为海洋表面风速短期预测的一种可靠方法。 相似文献
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海冰管理是抵御寒区海洋资源开发海冰威胁的有效手段,海冰风险的准确、快速预测是海冰管理系统的关键组成部分。文中面向海冰管理中的冰情短时预测需求,明确了基于现场监测的海冰风险预测模式,开展了应用机械学习理论的海冰风险短时预测方法研究,并以渤海辽东湾海冰管理为例,讨论了神经网络与小波分解等非线性预测方法在冰情短时预测中的适用性。结果表明,时间序列小波神经网络在短时(6 h)冰厚预测中的预测精度与Elman神经网络相仿,而在24~48 h预测中的精度偏差较大;Elman神经网络在6 h、24 h与48 h的冰厚预测中均能保持较好的预测精度,在冰流速与来冰方向预测中,模型预测精度达到80%左右。 相似文献
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Forecast of storm surge by means of artificial neural network 总被引：1，自引：0，他引：1
Marzenna Sztobryn 《Journal of Sea Research》2003,49(4):317
This study describes the construction and verification of a model of sea level changes during a storm surge, applying artificial neural network (ANN) methodology in hydrological forecasting in a tideless sea where the variation of water level is only wind generated. Some neural networks were tested to create the forecast model. The results of ANN were compared with observed sea-level values, and with the forecasts calculated by different routine methods. The results of verification show that the neural network methodology could be successfully applied in the routine, operational forecast service. 相似文献
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Bias correction of sea surface temperature retrospective fore-casts in the South China Sea 总被引：2，自引：1，他引：1
Guijun Han Jianfeng Zhou Qi Shao Wei Li Chaoliang Li Xiaobo Wu Lige Cao Haowen Wu Yundong Li Gongfu Zhou 《海洋学报(英文版)》2022,41(2):41-50
Offline bias correction of numerical marine forecast products is an effective post-processing means to improve forecast accuracy. Two offline bias correction methods for sea surface temperature(SST) forecasts have been developed in this study: a backpropagation neural network(BPNN) algorithm, and a hybrid algorithm of empirical orthogonal function(EOF) analysis and BPNN(named EOF-BPNN). The performances of these two methods are validated using bias correction experiments implemented in the South... 相似文献
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海洋沉积物工程定名对于开展海洋工程建设具有重要作用,然而海底粉土和黏性土的定名受人为因素影响容易产生误差。使用人工神经网络的方法对黄河口埕岛海域284组细粒土数据进行了训练和学习,得到了只利用沉积物粒径质量分数进行定名的方法。结果表明,使用人工神经网络的方法能够有效地对沉积物进行工程定名。当网络含有5个输入层节点、9个隐藏层节点、3个输出层节点、训练函数为Scaled conjugate gradient时定名准确率最高,检验准确率高达97.7%。训练数据的数量是造成神经网络预测存在误差的重要因素,随着数据量的增加,网络的可靠性和通用程度将越来越高。 相似文献
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海洋环境中平台钢腐蚀速率的三层BP 神经网络预测 总被引：3，自引：0，他引：3
利用三层BP神经网络预测海洋环境因素对材料的腐蚀速率的影响。结合实测的pH值、温度、溶解氧、盐度、生物附着等影响因素,分析了上述环境因素对平台钢腐蚀的影响,建立环境因素与腐蚀速率之间的映射关系,预测了平台钢在海洋环境中的腐蚀速率。结果表明,全浸区腐蚀速率预测误差为6.95%,潮差带腐蚀速率预测误差为4.2%,预测精度较高。说明利用三层BP神经网络预测钢在海水中腐蚀速率技术可行,具有较高的预测精度和应用价值。 相似文献
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Forecasting of ocean wave heights, with warning time of a few hours or days, is necessary in planning many operation-related activities in the ocean. Such information is currently derived by numerically solving the differential equation representing wave energy balance. The solution procedure involved is extremely complex and calls for very large amounts of meteorological and oceanographic data. This paper presents a complementary and simple method to make a point forecast of waves in real time sense based on the current observation of waves at a site. It incorporates the technique of neural networks. The network involved is first trained by different algorithms and then used to forecast waves with lead times varying from 3 to 24 h. The results of different training algorithms are compared with each other. The neural output is further compared with the statistical AR models. 相似文献