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基于时序相关性分析方法的浮标异常数据识别 总被引：1，自引：0，他引：1
海洋生态浮标异常数据的实时早期监测识别是保证观测数据质量的关键。本研究通过对浙江沿海浮标多年数据的分析，发现了与传统跳变异常数据不同的渐变异常数据类型。该异常类型呈现出在时序变化过程中连续平稳，但随时间逐渐偏移，最后整体偏离正常的分布特征，并且单一参数的分析方法无法对此异常进行有效识别。因此本研究利用海洋环境参数中酸碱度(pH)、溶解氧(DO)和叶绿素(Chla)三者的多参数相关性规律，提出了在一定时序上两两参数间相关性是稳定甚至是一致的假设，将8 天时间窗口的两两相关系数(R8 d)和前后两天R8 d之差的绝对值(ΔR)作为相关性和稳定性核心指标，建立了基于相关性的渐变异常数据自动识别方法。为浮标传感器渐变异常的早期识别提供了一个新的思路，有助于提升海洋生态浮标异常数据的自动化监测能力。 相似文献
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党的十八大以来,以习近平同志为核心的党中央高度重视生态文明建设,将其纳入“五位一体”的总体布局中,把生态文明建设上升到国家意志。国家海洋局顺应时代潮流,运用战略思维,对全国海洋管理工作做出长远规划,海洋站“一站多能”作为管理工作的技术支撑作用愈显重要。文章介绍了海洋站“一站多能”提出的背景及内涵,并运用马克思主义哲学方法论,分析了“一站多能”建设过程中存在的主要问题及产生的原因,进而有针对性地提出了相应的对策建议,为“一站多能”建设工作提供参考。 相似文献
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基于Himawari-8数据的夜间海雾识别 总被引：1，自引：0，他引：1
海雾是一种发生在海面的灾害性天气现象,掌握海雾的分布与生消变化,能有效地减少海雾带来的危害。卫星遥感观测具有近实时、大范围覆盖、连续观测等特点,特别是高时间分辨率的静止卫星观测系统,能够对海雾的发生?发展?消亡过程进行动态跟踪观测。本文以2018?2019年黄、渤海发生的海雾事件为样例,利用日本静止气象卫星Himawari-8（H-8）红外辐射数据,分析海雾的多通道红外亮温辐射特性,通过不同波段差和波段比组合,定义海雾和晴空水体分离指数、海雾和一般云系分离指数、多通道亮温差斜率指数以及中红外亮温纹理指数,提出基于多指数概率分布的夜间海雾监测算法;算法分别应用于H-8和韩国静止气象卫星GEO-KOMPSAT2A（GK-2A）数据,对2020年2?6月发生的6次海雾事件多时次卫星观测识别出的海雾位置分布和覆盖面积进行对比实现互验证,结果表明,本文提出的夜间海雾监测算法能有效地实现夜间海雾的识别;选择2020年4月29日夜间H-8和GK-2A 每10 min一次连续观测数据的监测结果,对海雾的发生区域进行跟踪分析,清晰地展现出此次海雾事件的发生、发展演变过程,说明算法能清楚地监测出各时段海雾的分布,跟踪海雾的发展变化,可为海上大雾的防灾减灾提供科学依据和决策基础。 相似文献
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