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基于水文气象参数的南海西部叶绿素a估算
1
作者 郑媛宁 李彩 +5 位作者 周雯 许占堂 施震 张现清 刘聪 赵金成 《热带海洋学报》 北大核心 2025年第2期18-29,共12页
文章以叶绿素a(Chlorophyll-a,Chl-a)的低成本、高精度估算为目标,利用近十年南海西部调查航次数据,基于随机森林(random forest,RF)算法,以水文气象条件的变化对海洋生化过程的影响及贡献为基础,以水文气象参数(hydro-meteorological p... 文章以叶绿素a(Chlorophyll-a,Chl-a)的低成本、高精度估算为目标,利用近十年南海西部调查航次数据,基于随机森林(random forest,RF)算法,以水文气象条件的变化对海洋生化过程的影响及贡献为基础,以水文气象参数(hydro-meteorological parameters,HMPs)作为输入数据,构建Chl-a的低成本估算模型对南海西部表层Chl-a进行了估算。为验证基于水文气象参数估算Chl-a的可靠性,利用准分析算法(quasi-analytical algorithm,QAA)以实测固有光学特性参数为基础,推导得到原位遥感反射率(remote sensing reflectance,R_(rs))。在此基础上,结合海洋颜色4(ocean color 4,OC4)、Aiken和Tassan等经典水色产品经验算法对Chl-a进行了估算及评价,评价结果表明OC4算法的估算精度最高,R^(2)可达0.438。与RF模型0.568的R^(2)比较不难看出,得益于HMPs的大数据量,基于HMPs的RF模型其Chl-a估算结果表现出较为优秀的稳定性和泛化性,与实测结果的空间分布一致性更好。通过对特征参数重要性进行研究发现,盐度是基于HMPs估算Chl-a的机器学习模型中最重要的特征变量,其次依次是温度、风与气压,贡献率最低的是相对湿度。 展开更多
关键词 叶绿素A 水文气象 机器学习 南海
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SSPs情景下华南地区海平面上升淹没风险分析
2
作者 王晨旭 姜彤 +3 位作者 陈思蓉 董志博 黄金龙 苏布达 《气候变化研究进展》 北大核心 2025年第4期519-528,共10页
全球气候变暖,海平面持续上升,以红树林为特色的华南地区海岸带生态系统面临着严峻考验。依据历史海平面观测数据和基于多个气候模式结果预估的海平面上升数据,结合土地利用数据,探索低辐射强迫(SSP1-2.6)、中辐射强迫(SSP2-4.5)以及高... 全球气候变暖,海平面持续上升,以红树林为特色的华南地区海岸带生态系统面临着严峻考验。依据历史海平面观测数据和基于多个气候模式结果预估的海平面上升数据,结合土地利用数据,探索低辐射强迫(SSP1-2.6)、中辐射强迫(SSP2-4.5)以及高辐射强迫(SSP5-8.5)情景下海平面变化趋势及其淹没风险,结果如下:(1)1995—2022年,华南沿海海平面呈持续上升趋势,平均上升速率为3.96 mm/a,高于同期全球平均约3.3 mm/a的海平面上升速率。预计华南地区平均海平面持续上升,不同情景下21世纪末期(2080—2100年)相对于基准期(1995—2014年)分别上升0.46[0.31~0.58]m、0.54[0.36~0.71]m和0.72[0.55~0.89]m。(2)21世纪末期3种情景下将有23.5万(SSP1-2.6)~36.8万(SSP5-8.5)hm^(2)的海岸带因海平面上升而被淹没,淹没超过1.0 m水深的地区主要集中在珠江三角洲、海南东北部以及广西东南部等地。(3)土地利用维持在2020年水平的情景下,受淹没面积最大的土地类型为建设用地(4.82万~7.16万hm^(2));红树林受淹比例很高(0.99万~1.43万hm^(2)),占其总面积的39%~57%。研究成果可为制定全面的海岸带综合管理规划和针对性土地利用调整策略提供科学依据,以实现保护红树林生态功能、保障区域生态安全和推动经济社会高质量发展的多重目标。 展开更多
关键词 海平面上升 淹没风险 SSPs情景 土地利用 华南地区
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基于风云三号系列卫星数据的北极海冰密集度反演产品的对比分析
3
作者 张大千 张录军 +1 位作者 储敏 张熠 《极地研究》 北大核心 2025年第1期55-71,共17页
本文将中国国家卫星气象中心提供的风云三号系列卫星(FY-3B、FY-3C和FY-3D)中提取的多卫星组合序列海冰密集度(sea ice concentration,SIC)产品(FY-3数据集),美国国家海洋和大气管理局提供的0.25°逐日SIC产品(OISST数据集)及美国... 本文将中国国家卫星气象中心提供的风云三号系列卫星(FY-3B、FY-3C和FY-3D)中提取的多卫星组合序列海冰密集度(sea ice concentration,SIC)产品(FY-3数据集),美国国家海洋和大气管理局提供的0.25°逐日SIC产品(OISST数据集)及美国国家冰雪数据中心提供的MASAM2和SSMISSIC产品(MASAM2数据集和SSMIS数据集)进行对比分析。结果表明:(1)FY-3数据集、OISST数据集和MASAM2数据集在大西洋扇区的平均均方根误差分别为0.15、0.13和0.13,在太平洋扇区的平均均方根误差分别为0.13、0.11和0.12,主要差异来自FY-3数据集对9月SIC数值的异常高估;(2)FY-3数据集的海冰范围偏差在全时段小于OISST数据集,2016年后小于MASAM2数据集,最小平均绝对百分比偏差为2.5%,在边缘冰区范围方面,FY-3数据集和MASAM2数据集在太平洋扇区存在严重低估(标准化平均偏差为45%);(3)FY-3数据集与OISST数据集的质量相当,与MASAM2数据集相比还有一定差距,尤其在长序列SIC反演产品方面。因此,建议在如何消除多颗卫星间的数据不一致性方面投入更多的开发研究工作。 展开更多
关键词 风云3卫星反演 海冰密集度 边缘冰区 对比分析 北极
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海上风电场单桩与人工鱼礁空间布局的流场数值模拟研究
4
作者 韩树伟 李大伟 +2 位作者 茅烨男 唐衍力 王欣欣 《海洋科学》 北大核心 2025年第3期64-83,共20页
聚焦于山东省昌邑市三峡300 MW海上风电融合试验示范项目,本文探讨海上风电场与海洋牧场的融合发展新模式。基于该项目背景,研究在海上风电设施周围布设人工鱼礁,以实现海上风电与海洋牧场的有机结合。利用计算流体动力学建模并通过Flu... 聚焦于山东省昌邑市三峡300 MW海上风电融合试验示范项目,本文探讨海上风电场与海洋牧场的融合发展新模式。基于该项目背景,研究在海上风电设施周围布设人工鱼礁,以实现海上风电与海洋牧场的有机结合。利用计算流体动力学建模并通过Fluent数值模拟,对海上风电单桩基础与人工鱼礁周围的流场效应进行了详细分析。研究通过改变人工鱼礁的投放规模、鱼礁与桩基的距离(G/D)、礁体间纵向距离(T/L)、礁体间横向距离(P/L)以及空间布局,系统考察了不同工况条件下,人工鱼礁与桩基周围流场效应的变化。结果表明,增加G/D和P/L可显著增强上升流效果,并减少剪切力的不均匀分布。较大的T/L有助于剪切力的均匀分布,但可能导致局部背涡流增强,进而影响结构的稳定性。 展开更多
关键词 海上风电 人工鱼礁 流场效应 数值模拟 空间布局
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基于时间卷积网络和长短期记忆网络的混合模型海面温度预测研究
5
作者 赵煜 王律钧 +1 位作者 姚志刚 陈文凯 《中国海洋大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第9期147-157,共11页
本研究提出了一种基于时间卷积网络(TCN)和长短期记忆网络(LSTM)的混合模型——TCN-LSTM,以提高海表温度(SST)的预测精度。通过在四个海洋站的敏感性实验,分析了超参数对模型稳定性的影响。通过控制迭代次数、TCN卷积核数量和LSTM神经... 本研究提出了一种基于时间卷积网络(TCN)和长短期记忆网络(LSTM)的混合模型——TCN-LSTM,以提高海表温度(SST)的预测精度。通过在四个海洋站的敏感性实验,分析了超参数对模型稳定性的影响。通过控制迭代次数、TCN卷积核数量和LSTM神经元数量等关键参数,并运用方差分析(ANOVA)方法,本文发现所有p值均大于0.05,这表明不同参数对平均绝对百分比误差(MAPE)的影响不显著,支持了模型的相对稳定性。TCN-LSTM模型结合了TCN在局部特征提取和LSTM在捕获长期依赖关系方面的优势,使其能够有效学习SST数据中的重要特征。在未来7 d的海面温度预测中,TCN-LSTM模型展现出优越的适应性和泛化能力,其相关评价指标表现优异。此外,通过比较不同超参数组合下的预测性能,验证了模型的一致性与可靠性。本研究为SST预测提供了一种新颖的方法论框架,尽管主要集中于单变量时间序列模型,但未来研究将考虑多变量模型和时空特征提取,以进一步提升整体预测精度。 展开更多
关键词 海温预测 深度学习模型 时间卷积网络 长短期记忆网络
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CMIP6模拟北极海冰面积变化能力评估
6
作者 胡舒涵 丁瑞昌 +2 位作者 吴昊煜 赵传湖 黄菲 《极地研究》 北大核心 2025年第2期212-224,共13页
全球变暖背景下,北极海冰呈现融化和退缩加速的趋势,如何预测未来北极海冰面积(seaicearea,SIA)变化成为当今的研究热点。本文综合考虑SIA变化和模式物理约束条件指标,评估了48个CMIP6模式模拟北极SIA变化的能力,将这些模式分为优秀、... 全球变暖背景下,北极海冰呈现融化和退缩加速的趋势,如何预测未来北极海冰面积(seaicearea,SIA)变化成为当今的研究热点。本文综合考虑SIA变化和模式物理约束条件指标,评估了48个CMIP6模式模拟北极SIA变化的能力,将这些模式分为优秀、良好、中等和较差4类,并对21世纪近期(2015—2040年)、中期(2041—2070年)和远期(2071—2100年)的海冰变化进行比较分析。结果表明,(1)综合上述两种评估指标遴选出的性能优秀模式的集合均值能很好地模拟历史时期的海冰变化,CMIP6模拟结果的离散程度显著降低,未来SIA变化预估的不确定性也大大减少。(2)性能优秀模式的集合均值结果显示,在21世纪近期,冬春季SIA减少缓慢,而夏秋季SIA减少较快。21世纪中远期,在共享社会经济路径(sharedsocioeconomic pathways, SSP)2-4.5情景下,北极9月几乎无冰,但全年海冰下降趋势有所减缓;在SSP5-8.5情景下,北极SIA全年减少速率大,夏秋季将呈无冰状态。(3)在SSP2-4.5和SSP5-8.5两种情景下,北极的第1个夏季无冰年很有可能分别出现在2037年和2033年。 展开更多
关键词 CMIP6 北极海冰面积 共享社会经济路径 应对变化评估
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广州海域精细化海洋灾害数值预警报系统的构建与应用
7
作者 马荣华 陈海韵 +7 位作者 罗阳 曾志豪 温嘉勋 张丽 叶成瑶 李冬冬 陈小云 来志刚 《海洋预报》 北大核心 2025年第3期103-113,共11页
为提升广州市海洋预警监测能力,基于FVCOM水动力模式、结构网格和非结构网格版本的SWAN海浪模式、WRF气象模式、SWAT流域水文模式,采取多模式耦合+多尺度+嵌套的方法构建了自动化运行的广州海域精细化海洋灾害数值预警报系统。该数值预... 为提升广州市海洋预警监测能力,基于FVCOM水动力模式、结构网格和非结构网格版本的SWAN海浪模式、WRF气象模式、SWAT流域水文模式,采取多模式耦合+多尺度+嵌套的方法构建了自动化运行的广州海域精细化海洋灾害数值预警报系统。该数值预报系统实现了潮位、潮时、波高、波周期、波向、水温、盐度、海流等要素的48 h预报,以及风暴潮、海浪灾害和咸潮入侵的预警。经评估,该系统预报的各项参数与实测吻合良好,预报结果具有较高的可靠性。 展开更多
关键词 海洋灾害 预警报 海浪 风暴潮 咸潮入侵 广州海域
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北极海洋短期和中长期预报模型研究进展
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作者 查宇凡 张瑜 +1 位作者 陈长胜 徐丹亚 《极地研究》 北大核心 2025年第1期118-136,共19页
北极海洋系统是地球气候系统的重要组成部分,其水文变化及海洋环流会对北极乃至全球的自然环境、生态系统等产生深远的影响。北极海洋正在发生快速变化,而数值模式在预报和预估北极海洋的未来变化方面发挥着至关重要的作用。然而,不同... 北极海洋系统是地球气候系统的重要组成部分,其水文变化及海洋环流会对北极乃至全球的自然环境、生态系统等产生深远的影响。北极海洋正在发生快速变化,而数值模式在预报和预估北极海洋的未来变化方面发挥着至关重要的作用。然而,不同数值模式之间的设置存在分辨率、初始场条件、驱动力和大气强迫等相关因素的差异,导致各个模式之间存在较大的差异。基于数值模型间存在的上述差异性,本文系统梳理了目前国内外有关北极海洋短期和中长期预报模型的研究进展,重点探索了海水温度、盐度、海洋环流以及水位等因素的精度及其未来预估变化,在前人研究的基础上,展望了对未来数值模型在北极海洋预报和预估方面有待解决的问题。 展开更多
关键词 北极地区 海洋 预报 预估 模型
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东南极海域海冰长期变化特征分析
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作者 郭元戎 高立宝 +1 位作者 郭桂军 孔彬 《极地研究》 北大核心 2025年第2期198-211,共14页
南极海冰在全球气候系统中扮演着至关重要的角色,南极海冰变化对地球物质能量平衡和生态系统有重要影响。西南极海域海冰变化机制已获得较为深入的研究,但东南极海域海冰的长期变化仍然缺乏系统性研究。本研究基于1979—2024年欧洲中期... 南极海冰在全球气候系统中扮演着至关重要的角色,南极海冰变化对地球物质能量平衡和生态系统有重要影响。西南极海域海冰变化机制已获得较为深入的研究,但东南极海域海冰的长期变化仍然缺乏系统性研究。本研究基于1979—2024年欧洲中期天气预报中心第五代再分析数据(ERA5),聚焦东南极海域(30°E—120°E,50°S—70°S),从时间和空间两个维度揭示东南极海域海冰的长期变化特征。研究表明,过去几十年东南极海域的海冰具有显著的南北不对称性变化趋势,以3500 m等深线为界,南部海域的海冰密集度和海冰覆盖面积显著增长(0.772%·(10 a)^(-1),2700 km^(2)·(10 a)^(-1)),而北部海域的海冰密集度和海冰覆盖面积显著下降(–0.756%·(10 a)^(-1),–21300 km^(2)·(10 a)^(-1));春季和冬季的海冰变化是该海域海冰南北不对称响应的主要贡献季节;春季和冬季海冰变化的第二模态是该海域出现南北不对称性变化的主要贡献模态。近年来(尤其2014年后)东南极北部海冰密集度下降愈加显著(–7.066%·(10 a)^(-1)),南部与北部海域的海冰密集度变化趋势分化加剧,为东南极海冰变化的研究提供了更全面的认识。 展开更多
关键词 海冰密集度 空间分布 季节差异 长期变化 东南极
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基于ICESat-2数据的东南极Drygalski冰舌崩解前干舷特征提取
10
作者 郭怡心 王显威 《极地研究》 北大核心 2025年第2期171-188,共18页
干舷是估算南极冰舌厚度和体积的关键变量,其变化能间接指示冰舌的生长、稳定性及崩解过程。2022年初,东南极罗斯海域Drygalski冰舌(Drygalski Ice Tongue,DIT)发生了崩解,由于缺乏崩解前DIT出水高度和出水高度变化数据,对深入研究DIT... 干舷是估算南极冰舌厚度和体积的关键变量,其变化能间接指示冰舌的生长、稳定性及崩解过程。2022年初,东南极罗斯海域Drygalski冰舌(Drygalski Ice Tongue,DIT)发生了崩解,由于缺乏崩解前DIT出水高度和出水高度变化数据,对深入研究DIT的崩解过程造成困难。本文基于ICESat-2/ATLAS数据开发出一种新的冰舌干舷提取技术(主要包括干舷初始高程计算、测量足迹位置校正、干舷年际变化校正及数据插值成图等),提取DIT崩解前干舷及分布特征,并利用南极洲参考高程模型对其开展精度评估。干舷提取结果表明,DIT上游具有较厚的干舷分布,沿着冰舌流动方向逐渐变薄,呈现显著的基底渠道特征;DIT干舷与南极洲参考高程模型较为一致(R=0.86,ERMSE=3.92 m),但高估了大部分薄冰的干舷(<10 m)。本文方法可为南极其他冰舌冰架干舷的卫星遥感反演、深入了解南极冰舌崩解机制和质量平衡提供参考。 展开更多
关键词 南极 冰舌干舷 冰舌崩解 卫星遥感 ICESat-2
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基于XGBoost和SHAP的海滩波浪爬高预测研究 被引量：1
11
作者 张建 丁佩 +1 位作者 刘楷操 路川藤 《海洋预报》 北大核心 2025年第2期1-8,共8页
海滩波浪爬高预测是海岸侵蚀防护和防灾减灾的关键技术支撑。针对现有经验公式在精确度、泛化性等方面的不足,将极限梯度提升模型XGBoost引入到波浪爬高预测中,利用1400多个来自实验室和现场观测的海滩波浪爬高数据,通过贝叶斯优化进行... 海滩波浪爬高预测是海岸侵蚀防护和防灾减灾的关键技术支撑。针对现有经验公式在精确度、泛化性等方面的不足,将极限梯度提升模型XGBoost引入到波浪爬高预测中,利用1400多个来自实验室和现场观测的海滩波浪爬高数据,通过贝叶斯优化进行超参数调整,建立基于XGBoost的海滩波浪爬高预测模型。此外,还将可解释机器学习框架SHAP与XGBoost模型结合,以挖掘波浪爬高预测结果的关键特征。评估结果表明:XGBoost模型的决定系数为0.957,均方根误差为0.384 m,显著优于其他经验公式,整体预测可靠稳定;SHAP分析也表明XGBoost模型的预测趋势符合真实走向,且Iribarren数在海滩波浪爬高预测中起着关键作用。 展开更多
关键词 机器学习 波浪爬高 极限梯度提升模型 贝叶斯优化 可解释机器学习框架
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北极东北航道通航窗口计算与分析 被引量：1
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作者 刘艳花 何亚文 +1 位作者 冯都贤 李永恒 《海洋预报》 北大核心 2025年第1期23-31,共9页
使用美国冰雪中心发布的海冰密集度数据集,对1979-2022年北极区域海冰密集度数据进行时空分析;提出基于Dijkstra最短路径算法的通航窗口改进算法,计算并分析了东北航道的通航窗口,确定了通航航道及周期;进一步分析并确定了影响东北航道... 使用美国冰雪中心发布的海冰密集度数据集,对1979-2022年北极区域海冰密集度数据进行时空分析;提出基于Dijkstra最短路径算法的通航窗口改进算法,计算并分析了东北航道的通航窗口,确定了通航航道及周期;进一步分析并确定了影响东北航道通航性的关键区域。研究结果表明:1979-2022年北极区域海冰密集度持续减少,年减少约0.18%;1979-2022年间共有25年存在通航窗口,平均通航窗口起始多在7月下旬-8月上旬,结束多在10月上中旬,周期变化较大;影响东北航道通航期的关键区域为中段海域。 展开更多
关键词 北极海冰 东北航道 DIJKSTRA算法 通航窗口
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长江下游潮汐河段高精度潮位预报方法比较研究
13
作者 夏明嫣 张帆一 +3 位作者 闻云呈 夏云峰 胡庆芳 侍翰生 《水资源保护》 北大核心 2025年第4期159-168,共10页
针对长江下游高水位主控因素的沿程变化,采用非稳态潮汐调和分析(NS_TIDE)模型、非稳态潮汐调和分析与自回归模型修正(NS_TIDE-AR)组合方法、Transformer深度学习模型、水动力学模型、水动力学模型结合集合卡尔曼滤波(HM-EnKF)同化方法... 针对长江下游高水位主控因素的沿程变化,采用非稳态潮汐调和分析(NS_TIDE)模型、非稳态潮汐调和分析与自回归模型修正(NS_TIDE-AR)组合方法、Transformer深度学习模型、水动力学模型、水动力学模型结合集合卡尔曼滤波(HM-EnKF)同化方法预报长江下游潮位,并对比了各种方法对长江下游沿线站点潮位预报的精度和在不同条件下的适用性。结果表明:相同条件下Transformer深度学习模型的潮位预报精度最高且最稳定,NS_TIDE-AR组合方法与HM-EnKF同化方法的精度较为接近,NS_TIDE模型和水动力学模型误差相对较大;NS_TIDE-AR组合方法、Transformer深度学习模型、HM-EnKF同化方法均能较好地预报洪水期长江下游潮位,NS_TIDE-AR组合方法不适用于风暴潮期间的潮位预报。 展开更多
关键词 洪水 风暴潮 潮位预报 非稳态潮汐调和分析 Transformer深度学习模型 水动力学模型 长江下游
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基于LSTM的北极海冰范围多步预测策略研究
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作者 王漫漫 邹斌 +3 位作者 石立坚 曾韬 张颖 路敦旺 《海洋预报》 北大核心 2025年第1期11-22,共12页
已有研究对北极海冰范围开展单步预测,而多步预测及其策略研究有待进一步探索。使用1979-2022年的北极月平均海冰范围数据,采用长短期记忆网络(LSTM)深度学习方法,结合递归(Recursive)、直接(Direct)、多输入多输出(MIMO)和Seq2Seq策略... 已有研究对北极海冰范围开展单步预测,而多步预测及其策略研究有待进一步探索。使用1979-2022年的北极月平均海冰范围数据,采用长短期记忆网络(LSTM)深度学习方法,结合递归(Recursive)、直接(Direct)、多输入多输出(MIMO)和Seq2Seq策略实现对未来12个月北极海冰范围的多步预测。结果表明:24个月为模型的最佳输入长度;与另外3种基本的多步预测策略相比,Seq2Seq策略对12个月北极海冰范围预测的准确性更好,均方根误差为3.30×10^(5)km^(2)。 展开更多
关键词 北极海冰范围 长短期记忆网络 多步预测策略 Seq2Seq策略
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基于卷积神经网络的渤黄海海浪波高场预报模型构建与训练方法研究
15
作者 徐维真 李锐 +3 位作者 胡伟 崔学荣 许超 王宁 《海洋通报》 北大核心 2025年第1期1-14,共14页
针对目前海浪智能预报模型训练要素单一、对海浪自然特征考虑不足等问题,提出了多种基于卷积神经网络的渤黄海有效波高场的预报方法并分别予以讨论。根据渤、黄海海浪有效波高的变化特点,提出分季节、考虑地形、风涌浪分离、逐时预报四... 针对目前海浪智能预报模型训练要素单一、对海浪自然特征考虑不足等问题,提出了多种基于卷积神经网络的渤黄海有效波高场的预报方法并分别予以讨论。根据渤、黄海海浪有效波高的变化特点,提出分季节、考虑地形、风涌浪分离、逐时预报四个预报方法和一种边界处理方法,分别建立对应的预报模型,并用Optuna算法对模型的超参数进行优化。利用均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)、空间均方根误差(Spatially Averaged Root Mean Square Error,SARMSE)分析实验结果发现,采用全部风速和有效波高数据训练的模型预报误差较大,大部分区域的RMSE在0.200 m以上,黄海南部区域的RMSE在0.300 m以上,SARMSE为0.231 m。采用五种方法均可降低模型的预报误差:分季节预报中各个季节预报结果的整体RMSE均有所下降,春、夏、秋、冬四个季节的SARMSE分别为0.181 m、0.180 m、0.192 m、0.185 m;考虑地形的影响后RMSE下降最明显的区域位于黄海南部,SARMSE为0.202 m;风涌浪分离的预报结果SARMSE为0.199 m,风浪波高的预报效果优于涌浪;对24 h波高进行逐时预报的SARMSE为0.172 m,相对于24 h直接预报可有效降低误差;通过扩大预报区域可将SARMSE降至0.208 m。通过本研究发现,在模型构建和训练中增加对于多训练要素和海浪特征的考虑,可以提高渤黄海有效波高的预报精度,相较于直接采用风速和有效波高预报的效果更好。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 有效波高 海浪智能预报 物理机制 边界问题
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基于Holland参数化风场模型的浙江沿海台风浪数值模拟
16
作者 陈沛贤 赵红军 +2 位作者 王俊达 张万威 杨洁 《海洋科学》 北大核心 2025年第3期1-14,共14页
参数化风场模型在台风浪的模拟后报中有着广泛应用,其中关键风场参数的参数化方案直接影响着台风浪场模拟的准确性。为确定适合浙江海域台风浪模拟的Holland风场关键参数(包括风速剖面参数B和最大风速半径参数Rmax)组合的最佳方案,本文... 参数化风场模型在台风浪的模拟后报中有着广泛应用,其中关键风场参数的参数化方案直接影响着台风浪场模拟的准确性。为确定适合浙江海域台风浪模拟的Holland风场关键参数(包括风速剖面参数B和最大风速半径参数Rmax)组合的最佳方案,本文采用第三代海浪数值模型SWAN(Simulating WAve Nearshore),对自2011年以来影响浙江沿海的10次典型台风浪事件进行了数值模拟。利用4场台风期间气象站和波浪浮标的实测资料,分别从风速和有效波高角度对B和Rmax的不同组合方案进行了率定分析,确定并推荐了一组最佳参数组合;进一步依据Jason卫星在10场台风影响下的有效波高观测资料,验证了推荐方案对波浪场空间分布的模拟效果。结果显示:相较于参数B,参数Rmax的不同表达式对台风风速和有效波高模拟的影响更为显著;Willoughby的Rmax表达式与Powell的B表达式结合使用时,能实现最符合实际的风速和有效波高随时间变化的模拟,并可较好地再现台风浪场的空间分布特征,模拟结果较实测值的相关系数可达0.90。 展开更多
关键词 浙江沿海 台风浪 Holland参数化模型 风速剖面参数 最大风速半径参数
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再分析数据集模拟印尼贯穿流的验证研究
17
作者 李奥杰 张永垂 +3 位作者 胡王江 王宁 洪梅 闫恒乾 《海洋预报》 北大核心 2025年第4期11-25,共15页
印尼贯穿流(ITF)连通着太平洋和印度洋,且具有显著的时空变化特征,但现有再分析数据集对其描述的能力尚不清楚。利用布放在入流和出流的系泊潜标,对多套再分析数据模拟的ITF流场结构、最大流速、最大流速深度等要素变化特征进行验证。... 印尼贯穿流(ITF)连通着太平洋和印度洋,且具有显著的时空变化特征,但现有再分析数据集对其描述的能力尚不清楚。利用布放在入流和出流的系泊潜标,对多套再分析数据模拟的ITF流场结构、最大流速、最大流速深度等要素变化特征进行验证。结果表明:CMEMS再分析数据表现较好,在望加锡海峡、帝汶海峡和翁拜海峡处与观测数据的相关系数分别为0.70、0.50和0.42,能够再现ITF对气候事件的响应;HYCOM再分析数据表现次之,其主要缺点是不能模拟出帝汶海峡和翁拜海峡300 m以下的流场结构;OFES再分析数据对望加锡海峡和翁拜海峡流速的模拟均偏小。 展开更多
关键词 印尼贯穿流 海峡通道 系泊数据 再分析数据 数据验证
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秋季巴伦支海-喀拉海海冰面积异常对渤海、黄海冰情的影响
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作者 刘鑫 赵倩 +4 位作者 李大超 陈海军 初宇峰 聂晓文 隋俊鹏 《海洋预报》 北大核心 2025年第1期32-37,共6页
利用美国国家冰雪数据中心海冰覆盖面积月平均数据、美国气象环境预报中心/美国国家大气研究中心月平均再分析资料和渤海、黄海冰情等级数据,研究了秋季巴伦支海-喀拉海海冰面积异常对渤海、黄海冰情的影响。结果表明:去趋势的秋季巴伦... 利用美国国家冰雪数据中心海冰覆盖面积月平均数据、美国气象环境预报中心/美国国家大气研究中心月平均再分析资料和渤海、黄海冰情等级数据,研究了秋季巴伦支海-喀拉海海冰面积异常对渤海、黄海冰情的影响。结果表明:去趋势的秋季巴伦支海-喀拉海海冰面积与渤海、黄海冰情等级呈显著的负相关,相关系数为-0.54;秋季巴伦支海-喀拉海海冰面积异常偏少,有利于高纬度冷空气南下,冷空气活动频繁造成冬季我国北方地区气温偏低,导致渤海、黄海冰情偏重,反之亦然;若前期秋季巴伦支海-喀拉海海冰面积呈负异常,则冬季渤海、黄海发生严重冰情的概率较大,近42年冬季渤海、黄海冰情等级在3级以上的年份,前期秋季巴伦支海-喀拉海海冰面积均为负异常。因此,前期秋季巴伦支海-喀拉海海冰面积可以作为我国冬季渤海、黄海冰情的预测因子。 展开更多
关键词 海冰 渤海、黄海 巴伦支海-喀拉海 冰情预测
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融合PSO和注意力的海上落水人员漂移轨迹预测模型研究
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作者 白鹤 李钰 +1 位作者 张默 张心如 《海洋预报》 北大核心 2025年第5期86-94,共9页
精准预测海上落水人员的漂移轨迹,对于遇险人员的应急救援尤为重要。为解决传统统计模拟方法过度依赖模型参数的问题,提出一种基于数据驱动的深度学习预测模型。综合考虑海上风场和洋流等因素对海上漂浮目标的影响,采用差分移动平均法... 精准预测海上落水人员的漂移轨迹,对于遇险人员的应急救援尤为重要。为解决传统统计模拟方法过度依赖模型参数的问题,提出一种基于数据驱动的深度学习预测模型。综合考虑海上风场和洋流等因素对海上漂浮目标的影响,采用差分移动平均法减少标签数据中的噪声,将注意力(Attention)机制引入长短期记忆网络(LSTM),有效捕捉时间序列中的周期性和趋势性运动规律,再结合粒子群算法(PSO)优化Attention-LSTM模型,得到集成的海上漂流目标轨迹预测模型PSO-Attention-LSTM,利用其对35个仿真人体模型在4850个时间步上的海上漂移轨迹数据进行建模并计算预测误差。结果显示:该模型经度和纬度方向上的均方根误差分别为0.0245°和0.0173°,平均位移误差为4.844 km,最终位移误差为7.031 km。消融实验证明在均方根误差、平均位移误差和最终位移误差3个评价指标上,该模型均优于对比模型。 展开更多
关键词 海上搜救 漂移轨迹 差分移动平均 PSO-Attention-LSTM模型
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融合图卷积和注意力机制的GRU海面温度预测模型
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作者 王丽娜 宋悦 +2 位作者 王旭东 吕路莹 董昌明 《海洋科学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1-12,共12页
海面温度(sea surface temperature,SST)是影响海洋气候变化的关键因素之一,SST的精确预测对海洋气象、航海等相关领域具有重要意义。为同时捕获空间和时间相关性,本文提出了一种融合图卷积(graph convolution,GC)和注意力机制的门控循... 海面温度(sea surface temperature,SST)是影响海洋气候变化的关键因素之一,SST的精确预测对海洋气象、航海等相关领域具有重要意义。为同时捕获空间和时间相关性,本文提出了一种融合图卷积(graph convolution,GC)和注意力机制的门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)海面温度预测模型(graph convolutional recurrent unit-attention mechanism,GCRU-ATT)。GC将海洋表面空间构建成图形的拓扑结构,有效地挖掘数据特有的空间特征。首先,将门控循环单元中的矩阵乘法替换为图卷积运算,构成门控图卷积(graph convolutional recurrent unit,GCRU)层;应用GCRU层搭建模型主要结构,以提取数据的时空信息;其次,引入注意力机制为GCRU层输出信息分配不同的权重。最终,使用一个全连接的输出层输出海面温度预测结果。选取东海和渤海海域的SST数据建模,实验结果表明GCRU-ATT模型鲁棒性好,且其误差指标值低于已有的方法,预测精度较高。 展开更多
关键词 海面温度 图卷积 门控循环单元 注意力机制
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