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题名基于海洋气候数据集的区域海平面变化非线性预测
被引量：1
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作者
赵健
蔡瑞阳
孙伟富
杨俊钢
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机构
中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院
自然资源部第一海洋研究所
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出处
《海洋科学》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期69-78,共10页
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基金
国家重点研发计划项目(2016YFA0600102)。
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文摘
本文基于中国首套长时间序列、高精度、高时空一致性的全球海洋气候数据集产品,利用1993年1月至2015年12月的山东半岛近海海平面异常数据,构建了基于集合经验模式分解(EEMD)和长短期记忆神经网络(LSTM)的海平面非线性变化组合预测模型。EEMD可以得到海平面异常的各周期项、线性趋势及残差部分,LSTM模型可对其进行逐个预测并重构得到最终的海平面异常预测结果。EEMD-LSTM组合模型海平面异常预测的均方根误差仅为25.87 mm,取得了令人满意的效果。基于该组合模型预测2016—2025年山东半岛近海海平面上升速率将达到3.54 mm·a^(-1)。
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关键词
海平面变化
气候数据集
集合经验模式分解
长短期记忆神经网络
预测
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Keywords
sea level change
climate data records
ensemble empirical mode decomposition
long short-term memory
prediction
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分类号
P228
[天文地球—大地测量学与测量工程]
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题名海洋气候数据集生成与分析简介
被引量：5
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作者
张杰
孙伟富
杨俊钢
崔廷伟
张晰
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机构
自然资源部第一海洋研究所
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出处
《海洋科学进展》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期325-331,共7页
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基金
国家重点研发计划项目--海洋气候数据集生成与分析(2016YFA0600102)
全球变化与海气相互作用专项--南海SCS-YGST04区块海洋环境参数遥感调查Ⅱ期(GASI-02-SCS-YGST2-04)
东印度洋IND-YGST04区块海洋环境参数遥感调查Ⅱ期(GASI-02-IND-YGST2-04)和西太平洋PAC-YGST04区块海洋环境参数遥感调查Ⅱ期(GASI-02-PAC-YGST2-04)
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文摘
科技部的"十三五"重点研发计划项目"全球气候数据集生成及气候变化关键过程和要素监测"中资助了"海洋气候数据集生成与分析"课题,针对全球气候变化研究对全球海洋环境数据的需求,该课题拟基于国内外多源卫星遥感数据和现场观测资料,发展与全球气候变化相关的海面能量平衡、海洋动力环境参数与过程、海洋水色和海冰等数据产品生成技术,构建全球海洋气候数据集产品生成系统,生成我国首套长时间序列、高精度、高时空一致性的全球海洋气候数据集,为全球气候变化研究与应对提供海洋数据支撑和服务,提升我国在全球气候变化关键过程和要素方面的监测能力。
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关键词
气候数据集
遥感
全球海洋
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Keywords
Climate Data Records
remote sensing
global ocean
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分类号
P732.5
[天文地球—海洋科学]
TP79
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名中国1km分辨率生物气候要素空间分布数据集
被引量：8
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作者
魏临风
胡潇飞
程琦
吴星麒
倪健
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机构
浙江师范大学化学与生命科学学院
浙江金华山亚热带森林生态系统野外科学观测研究站
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出处
《中国科学数据（中英文网络版）》
CSCD
2022年第4期307-320,共14页
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基金
“第二次青藏高原综合科学考察研究”项目(2019QZKK04020302)。
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文摘
生物气候要素是一种反映生物与气候间综合关系的指标。在生态学研究中,生物气候要素常被用于阐释物种和植被与气候的相互关系,以及进一步模拟物种和植被的地理分布格局及其功能特征,但区域尺度的生物气候空间数据集却较少见报道。本研究基于ANUSPLIN插值获得的中国1 km分辨率的1951-1980年和1981-2010年两个时间段各30年平均气候要素空间分布数据集(气温、降水和日照百分率),计算了最冷月均温、最热月均温、极端最高温和极端最低温、大于0℃和5℃的年生长度日、生长季降水量、年均干旱指数和年均湿润指数9种生物气候要素,绘制其空间分布图,并统计分析其空间格局和变化趋势。比较分析表明,对应指标间变化幅度极小,且统计指标几近相同,故本数据集的误差主要来源于基础气候要素空间分布数据集,处理过程中的二次误差极小。本数据集可为物种和生态系统与气候关系的研究提供合理的环境机理解释,并为研究者使用生物气候要素模拟物种分布和植被结构与功能提供一条便捷多元的途径。
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关键词
生物气候要素
气候变化
植被分区
气候数据集
物种模拟
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Keywords
bioclimatic variables
climate change
vegetation region
climate dataset
species modelling
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分类号
P467
[天文地球—大气科学及气象学]
Q14
[生物学—生态学]
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