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相似文献
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1.
海表面温度预报在海洋相关领域具有重要的实用价值,随着遥感信息采集技术的不断发展和完善,区域内海表面温度数据采集的完整性得到了保障。现今大多数方法在预报海表面温度时,只考虑了海表面温度的时间相关性,并未利用其空间相关性,使得预报精度受到限制。针对该问题,本文将区域内每天的海表面温度数据作为一个矩阵输入模型,便于时间和空间信息的提取,并提出了CA-ConvLSTM模型来预报海表面温度。该模型首先利用卷积层对海表面温度矩阵进行局部特征提取,然后通过注意力模型为矩阵序列分配权重,将权重与矩阵序列对应相乘得到加权特征序列,最后,利用ConvLSTM进行预报,获得未来一天或五天内的海表面温度。通过实验确定模型的结构、输入尺寸和k值,再将CA-ConvLSTM与SVR、LSTM和ConvLSTM进行对比。实验结果表明:CA-ConvLSTM的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)和预报精度(Prediction Accuracy,PACC)指标均要优于其他三种预报方法,验证了本文方法的有效性。  相似文献   

2.
日本鲭(Scomber japonicus)是西北太平洋重要的鱼类资源之一,科学预测日本鲭的资源丰度有利于其资源的合理开发和利用。本研究依据日本渔业机构提供的1987–2012年日本鲭太平洋群体的资源量数据,结合产卵场和渔场的海洋环境数据以及气候因子,使用广义加性模型对影响日本鲭太平洋群体的海洋环境和气候因子进行分析,筛选出有显著影响的因子并建立该群体的资源量预测模型。结果表明,与该群体资源量有显著关系的影响因子有:北极涛动指数、太平洋年代际振荡指数、渔场海表面高度、渔场海表面盐度和渔场海表面温度。基于赤池信息准则筛选出的4个资源量预测模型分析表明,包含北极涛动指数、渔场海表面高度和渔场海表面温度的模型有较好的预测效果,该模型的验证结果也通过了t检验(P<0.05),可用于日本鲭太平洋群体资源量的预测。  相似文献   

3.
针对海面变化预测时间序列模型中趋势组份和周期(准周期)组份的提取和预测问题,基于吴淞站1955~2001年月平均潮位序列,采用小波分析(WA)与自回归(AR)模型相结合的方案,对小波分解的不同尺度分量序列,借助于时间序列模型进行分量预测,再对它们进行叠加建立预测模型,进行了月平均潮位预测试验.以1955~1996年数据为基础建立模型,1997~2001年数据作为验证,结果表明两种方法的结合使用显示了较好的效果,具有较高的精度.  相似文献   

4.
针对数值模式和统计学习方法在海表面温度(SST)建模中的不足,将长短时记忆循环神经网络(LSTM-RNN)应用于SST的建模。使用研究海区24 a月平均的SST和太阳辐射、风场、蒸发降水等物理参数,通过LSTM-RNN构建西太平洋研究海区SST时间序列变化模型,用于预报研究海区下个月SST。建立了两个模型model1和model2,model1仅使用SST数据作为model2的对照,model2使用SST和其他物理参数。结果表明:model2在验证数据中的MAE为0. 15℃,RMSE为0. 19℃,相关性系数为0. 978,和model1相比总体准确性提升31%,表明LSTM-RNN应用于SST建模是可行的; LSTM-RNN可以建立其他物理参数与SST的关系,从而显著提升海水表面温度模型的准确性。  相似文献   

5.
红外和微波辐射计反演海表面温度的比较   总被引:1,自引:0,他引:1  
介绍了红外辐射计和微波辐射计测量海表面温度的原理,分析了它们各自在反演海表面温度时的差异。在全球范围的海表面温度的遥感监测中,红外辐射计和微波辐射计的遥感精度受到多种因素影响。传感器本身的噪音、算法反演精度、传感器分辨率、搭载卫星的全球覆盖率等自身因素使辐射计的探测资料产生差别;大气状况、海面风速、测量海洋不同深度海水的表征温度等外界因子也同时影响着红外辐射计和微波辐射计的遥感精度。了解红外波段和微波波段的辐射计在各方面的优劣,有助于发挥各自特长,有效提高卫星监测海表面温度的精度。  相似文献   

6.
针对海洋中的海浪高度数据存在非线性和非平稳性的特点,海浪高度的预测就变得相对复杂。基于变分模态分解(VMD),在引入注意力机制(AM)的基础上,对传统长短期记忆(LSTM)神经网络算法进行了改进,提出了一种基于混合模型的海浪高度预测算法。算法通过预处理、预测和重构3个主要步骤,对海浪高度的时间序列进行预测。为了比较和说明,以太平洋东北海盆海域和马尾藻海域的4个站点浮标数据进行实验。实验结果表明,本文提出的混合模型(VALM)将海浪高度数据分解为更平稳和更规则的子序列;可以更好的区分数据之间的重要程度,并能够携带更多信息的数据;与支持向量回归(SVR)、人工神经网络(ANN)和LSTM等模型进行比较,VALM模型的预测效果最好且具备一定的鲁棒性。  相似文献   

7.
半潜平台在复杂海洋环境作用下,会发生不规则的六自由度运动响应。这种平台运动的不规则性和随机性对平台作业、栈桥控制以及直升机起落等造成极大的不确定和未知风险。因此,在极短期内准确快速预报平台运动响应对深海浮式平台作业和设备安全具有重要的实际意义。然而目前针对浮式平台运动响应的计算主要是基于势流理论,对确定波浪激励下的平台一阶运动和二阶慢漂运动进行求解,计算的时效性不能满足实际需求。此外,还需要对入射波浪时历进行准确预报,导致平台运动响应准确计算更加困难。针对上述难题,提出了基于EMD-LSTM模型进行平台运动极短期预报的方法。该方法以半潜平台模型试验数据为研究对象,首先对平台运动响应的时间序列进行预处理,接着采用经验模态分解算法(EMD)将时间序列分解成相对平稳的分量,再利用长短期记忆(LSTM)神经网络可以处理复杂非线性长时间序列的优点,对时间序列进行训练预测,最后进行仿真,同时与传统LSTM模型与EMD-BP模型进行对比,仿真结果表明基于EMD-LSTM模型的平台极短期预报方法精度较高,该方法是可行的,具有工程应用的实际意义。  相似文献   

8.
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   

9.
利用卫星遥感获取海表面温度实时性强,但其数据质量随大气环境而波动;利用同化技术求解的海表面温度局部精度高,但覆盖面与实时性差.鉴于两种技术适应不同情况,拟使用信息融合技术实现两者优势互补,即根据各自的优势和局限性对数据点进行一致性评价和加权融合计算,在提高精度的同时对结果的不确定性进行量化和评价.以我国东部海域海表温度为例的采样试验结果表明,融合法更适应复杂的环境.  相似文献   

10.
基于HadISST、ERSST和OISST 3种再分析海表面温度数据集,对CESM1全球气候预测系统模拟的重点海域海温的主要模态进行了评估。结果表明,模式能够基本再现再分析资料表征的海表面温度异常时空特征,5个关键海区海表面温度异常EOF分析前两个模态,超前1个月的后报结果均有较高的可预报性。特别是热带太平洋第一模态(ENSO模态),超前3个月的后报与再分析相关系数能够达到0.79,能够为ENSO的预报提供宝贵参考。模式不可避免的存在较多误差,空间上表现为海表面温度异常(SSTA)显著区域的范围以及位置的差异,特别值得注意的是热带印度洋SSTA第一模态存在一个伪印度洋偶极子模态,同时此海区也是3种再分析资料SSTA第一模态空间差异最大的区域;时间序列上均表现出异常高频信号和异常波动情况,误差的大小通常是由同化、超前1月后报、超前3月后报逐渐增大,体现出初始误差随着积分逐渐积累的特征。热带大西洋SSTA第一模态时间序列前5年的位相存在明显偏差,将其剔除后,其时间序列与再分析资料的相关性有实质性改善。  相似文献   

11.
张新宇  韩佳  王骁  石爱国 《海洋学报》2019,41(11):15-24
为探索海浪波面信息的实时预报方法,以三阶非线性薛定谔(NLS)方程的逆散射变换求解为基础,通过理论推导,给出了一种由实测波高时历数据计算其NLS方程本征值的方法,进一步实现了对波浪包络时空演变的预报。通过预报结果与实测波列的比对,验证了方法的有效性和准确性。该方法可为船舶或海上平台的大浪预警,以及为大波浪中海上作业寻找窗口期等提供一条新的技术途径。  相似文献   

12.
为了建立高精度的海洋表面盐度预测模型,采用BP神经网络的方法,针对SMOS卫星level 1C级亮度温度数据和辅助数据建立了一种海表面盐度预测模型,以ARGO浮标观测值作为海表盐度实测值来检验新模型预测结果的准确度,同时利用验证集对模型的精度进行验证。结果表明:通过新模型预测的海表盐度(SSS0)比SMOS卫星的3个粗糙度模型盐度产品(SSS1,SSS2,SSS3)精度高;SSS0,SSS1,SSS2,SSS3与ARGO浮标实测盐度(SSS ARGO)的均方根误差分别为0.8473,2.0417,2.0288和2.0805,平均绝对误差分别为0.7553,1.4226,1.4216和1.4566,SSS0与SSS ARGO的均方根误差和绝对平均误差值都明显小于SSS1,SSS2和SSS3与SSS ARGO的;由此可见,建立的海表盐度预测模型精度较高。新模型为海表盐度的反演算法提供了新思路。  相似文献   

13.
本文提出一种基于支持向量回归的统计预报方法,通过经验正交分解对原始数据矩阵进行时空分解,提取出空间模态和时间系数。由于海面高度变化具有非线性、大惯性的特点,对时间系数进行小波分析,能有效滤除其中的高频信号,得到表征海面高度变化的低频信号。利用支持向量回归方法对小波分解后的低频信号构建预报模型。最后,进行小波重构,还原时间序列长度,实现未来7天的海面高度预报。通过黑潮附近海域的海面高度预报结果验证,该预报方法的预报效果优于整合滑动平均自回归预报方法。本文通过机器学习的算法实现了海面高度的预报,为海洋预报方法提供了新的思路。  相似文献   

14.
An empirical orthogonal function analysis has been applied to solving the forecast problem of the monthly mean sea surface temperature for the East China Sea and the adjacent waters. The data matrix of the original sea surface temperature fields can be separated into two components, /'. e. the spatial and the temporal components. According to the properties of its spatial component that almost does not change with time and through the extrapolation of its temporal component, the prediction for large area sea surface temperature will be achieved. The time coefficients for temporal component are predicted by means of traverse and vertical time series method.On the basis of forecasting for these two years, it has been proved that the method objectively reflected the internal relations and interactions of sea surface temperature among the stations of water area. The results of the suggested method are better than the predicted method for a collection of each individual stations. The mean absolute error of p  相似文献   

15.
东海及其外缘海域表层海水温度场的热状况直接影响着我国海洋资源的开发与利用,尤其是近年来随着外海远洋渔场的不断开发,对海洋环境预报的要求日益迫切,为此开展了大面积表层海水温度预报的研究.大面积表层海水温度预报,实际上是一个温度场的预报.若用热动力学数值模式的计算方法直接求解这个多维的非线性问题,目前还是比较困难的.  相似文献   

16.
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   

17.
青岛海雾的气候特征和预测研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
使用青岛市气象台近30年(1971-2000年)的气象观测资料,对青岛沿海发生的海雾进行了详细的气候统计和分析,揭示青岛海雾发生的基本气候特征;同时通过对青岛平流海雾发生时的天气图分析,得出入海高压的后部型和低压或倒槽的前部型及均压场型这三类地面天气形势场最容易导致青岛平流海雾的出现;最后根据平流海雾发生的特征,用逐步回归方法对平流海雾的预报因子进行了筛选,在此基础上,利用SVM(Support Vector Machines)的分类方法对青岛雾季发生的平流冷却海雾的预测进行了研究,预测结果表明了SVM方法对青岛雾季发生的平流冷却海雾有着较好的业务预报效果,为青岛海雾的预报提供了1种新的途径.  相似文献   

18.
本文对具有动力定位深海采矿船高海情下的运动响应及运动特性开展研究。针对具有6个推进器构成的动力定位系统,考虑高海情及空载和满载两种典型工况,基于推力最小和运动最小条件,应用卡尔曼滤波器结合线性二次型最优控制理论的控制算法优化推力,进行动力定位系统的参数整定,实时优化调整推力的方向和大小,计算采矿船高海情下的运动和推力的时间历程响应和分析运动特性。经计算,得到了深海采矿船空载和满载工况在高海情下实施海上定位的浪向及需要的推力大小,确定了采矿船动力定位系统在高海情下的适应性,评估了高海情下深海采矿船的定位能力。  相似文献   

19.
程玉鑫  艾未华  孔毅  赵现斌 《海洋科学》2015,39(12):157-164
在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)海面风场反演中,基于风条纹影像纹理特征的海面风向反演方法精度高,但是依赖于图像风条纹的存在,而外部风向信息与SAR资料时空分辨率不易匹配、精度较低,从而影响大面积、高分辨率海面风场反演的精度。针对此问题,提出一种将SAR图像风条纹线性纹理特征与外部风向信息相结合的星载SAR海面风向获取方法,在SAR影像线性纹理特征明显的区域采用二维连续小波变换得到高精度的海面风向,其余区域采用与之时空相匹配的数值预报模式风向填充;并利用地球物理模型函数进一步得到海面风速,进而实现高精度、大范围海面风场的反演。为验证本文方法的有效性,利用ENVISAT/ASAR数据进行风场反演试验,并将反演结果与浮标实测数据进行比对。结果表明:在线性纹理特征明显的区域,小波方法的反演精度优于快速傅里叶变换(FFT)法和数值预报模式风向;外部风向精度略低,但与SAR观测资料时空匹配性较好,弥补了风条纹风向的不足。二者的结合为星载SAR海面风场反演的业务化应用提供了支持。  相似文献   

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