排序方式： 共有14条查询结果，搜索用时 15 毫秒
1.
2.
基于密度峰值聚类的中尺度涡轨迹自动追踪方法 总被引：1，自引：1，他引：0
中尺度涡信息的提取包括涡旋的识别和轨迹追踪，其自动识别与追踪对于基于海量数据的中尺度涡分析十分重要。传统涡旋轨迹自动追踪方法一般需要预先设定搜索半径的阈值，存在一定的主观性。针对传统中尺度涡轨迹追踪方法存在的问题，论文从聚类的角度出发，提出基于密度峰值聚类算法实现对涡旋轨迹的自动追踪，并以南海中尺度涡追踪为例，将基于聚类的追踪算法与传统的相似度追踪算法进行比较分析。结果表明:（1）基于密度峰值聚类算法，可实现对海洋中尺度涡的自动追踪，该算法涡旋追踪准确率优于传统相似度算法；（2）该涡旋追踪算法对资料的完整性依赖度较低，特别是对于存在部分缺损数据的情况仍能较准确追踪；（3）该追踪算法克服了传统涡旋追踪算法需要预先设定搜索半径阈值的问题，自适应性更强。 相似文献
3.
4.
基于1993-2012年Aviso海面高度异常资料识别中尺度涡,计算南海海域涡动能比,并结合涡旋移动轨迹对气旋涡、反气旋涡的时空分布特征进行分析。结果表明,涡动能比能直观刻画区域涡旋活跃程度,结合涡旋移动轨迹后能有效反映涡旋演变过程。冬季季风期,南海中尺度涡最为活跃,反气旋涡、气旋涡交错分布在南海东部。台湾岛西南反气旋涡大多向西北方向移动,少数在气旋涡作用下向西南方向移动。越南东部涡旋呈偶极子分布,夏秋季北部是气旋涡,南部是反气旋涡,冬季北部是反气旋涡,南部是气旋涡。 相似文献
5.
Addressing the difficulties of scattered and sparse observational data in ocean science,a new interpolation technique based on information diffusion is proposed in this paper.Based on a fuzzy mapping idea,sparse data samples are diffused and mapped into corresponding fuzzy sets in the form of probability in an interpolation ellipse model.To avoid the shortcoming of normal diffusion function on the asymmetric structure,a kind of asymmetric information diffusion function is developed and a corresponding algorithm-ellipse model for diffusion of asymmetric information is established.Through interpolation experiments and contrast analysis of the sea surface temperature data with ARGO data,the rationality and validity of the ellipse model are assessed. 相似文献
6.
基于AVISO卫星高度计数据计算得到的地转流场,利用SOM神经网络对吕宋海峡海面涡度场与地转流场进行特征分析,研究吕宋海峡上层流场的变化特征。结果表明:在SOM 2×2的网络结构实验中,4个分类结果的空间形态类似于气候态的季节分布形式,其中冬季型可以由11月延续至次年3月,夏季型在5月至9月都会存在。时间序列显示分类结果存在年际变化信号,其中在ENSO较强的年份,季节变化信号明显。SOM 3×4网络结构的结果显示,12个分类结果可以分为4类,即冬季型、春季型、夏季型、秋季型。每种类型内的分类图形形态存在差别;在时间上,分类图形存在连续性,并集中出现在某个月份。时间序列显示季节变化信号与年际变化信号同时存在。 相似文献
7.
8.
9.
10.