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渤海和黄海北部工程设计冰厚变化趋势分析
1
作者
王安良
赵倩
+3 位作者
隋俊鹏
唐茂宁
王慧
刘煜
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期659-664,共6页
针对渤海和黄海北部沿岸风电、光伏和核电等新兴能源中的工程海冰设计问题,本文研究了重现期冰厚及其在大气候背景下的变化趋势。本文分析72 a冰级时间序列表明渤海和黄海北部总体冰情等级呈明显下降趋势;在此影响下,基于20 a渤海和黄...
针对渤海和黄海北部沿岸风电、光伏和核电等新兴能源中的工程海冰设计问题,本文研究了重现期冰厚及其在大气候背景下的变化趋势。本文分析72 a冰级时间序列表明渤海和黄海北部总体冰情等级呈明显下降趋势;在此影响下,基于20 a渤海和黄海北部海冰多源观测数据和精细化海冰数值预报资料,研究发现不同重现期冰厚较之前海冰区划值存在不同程度的降低。此外,不同场址设计冰厚受当地海洋环境条件影响较大,单一参考海冰区划值可能存在较大误差。研究表明:针对特定作业地点的工程设计冰厚,需要有针对性地开展精细化评估并考虑大气候背景变化的影响,才能为相关工程海冰参数设计提供更加可靠的依据。
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关键词
渤海
黄海北部
工程海冰
冰情
设计厚度
变化趋势
重现期
海冰区划
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职称材料
基于U-Net的海洋锋智能检测模型
被引量：
1
2
作者
任诗鹤
韩焱红
+4 位作者
李竞时
赵亚明
匡晓迪
吴湘玉
杨晓峰
《空间科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期1091-1099,共9页
海洋锋作为海洋中两种不同性质的水体之间的边界,对渔业和海洋环境保护等许多领域有重要影响,如何快速准确实现海洋锋的自动检测和识别对于海洋监测和预报具有重要的科学意义。将深度学习图像分割网络与提取锋面特征的方法相结合,利用基...
海洋锋作为海洋中两种不同性质的水体之间的边界,对渔业和海洋环境保护等许多领域有重要影响,如何快速准确实现海洋锋的自动检测和识别对于海洋监测和预报具有重要的科学意义。将深度学习图像分割网络与提取锋面特征的方法相结合,利用基于U-Net架构的实例分割模型,分别建立海洋锋区和锋面中心线的智能检测模型,同时在编解码过程中采用残差学习单元对模型特征提取网络进行改进。研究结果表明,锋面智能检测模型能够准确提取先前锋面检测算法所识别的锋区和锋面中心线特征,Dice系数分别达到了0.92和0.97,达到了很好的检测效果。同时,利用不同锋面阈值得到的样本数据对模型进行训练,比较结果表明,降低样本集阈值之后模型精度有了显著的提升。
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关键词
海洋锋
海表温度
深度学习
U-Net
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职称材料
题名
渤海和黄海北部工程设计冰厚变化趋势分析
1
作者
王安良
赵倩
隋俊鹏
唐茂宁
王慧
刘煜
机构
国家海洋环境预报中心自然资源部海洋灾害预报技术重点实验室
中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期659-664,共6页
基金
国家自然科学基金项目(42176208).
文摘
针对渤海和黄海北部沿岸风电、光伏和核电等新兴能源中的工程海冰设计问题,本文研究了重现期冰厚及其在大气候背景下的变化趋势。本文分析72 a冰级时间序列表明渤海和黄海北部总体冰情等级呈明显下降趋势;在此影响下,基于20 a渤海和黄海北部海冰多源观测数据和精细化海冰数值预报资料,研究发现不同重现期冰厚较之前海冰区划值存在不同程度的降低。此外,不同场址设计冰厚受当地海洋环境条件影响较大,单一参考海冰区划值可能存在较大误差。研究表明:针对特定作业地点的工程设计冰厚,需要有针对性地开展精细化评估并考虑大气候背景变化的影响,才能为相关工程海冰参数设计提供更加可靠的依据。
关键词
渤海
黄海北部
工程海冰
冰情
设计厚度
变化趋势
重现期
海冰区划
Keywords
Bohai Sea
Northern Huanghai Sea
engineering sea ice
sea ice condition
sea ice design thickness
evolution trend
return period
sea ice zones
分类号
TV122 [水利工程—水文学及水资源]
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职称材料
题名
基于U-Net的海洋锋智能检测模型
被引量：
1
2
作者
任诗鹤
韩焱红
李竞时
赵亚明
匡晓迪
吴湘玉
杨晓峰
机构
国家海洋环境预报中心自然资源部海洋灾害预报技术重点实验室
中国气象局公共气象服务
中心
北京市北京
中国科学院空天信息创新研究院遥感科学
国家
重点
实验室
出处
《空间科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期1091-1099,共9页
基金
国家自然科学基金项目(41806003)
遥感科学国家重点实验室开放基金项目(OFSLRSS202219)
国家重大科技基础设施项目“地球系统数值模拟装置”共同资助。
文摘
海洋锋作为海洋中两种不同性质的水体之间的边界,对渔业和海洋环境保护等许多领域有重要影响,如何快速准确实现海洋锋的自动检测和识别对于海洋监测和预报具有重要的科学意义。将深度学习图像分割网络与提取锋面特征的方法相结合,利用基于U-Net架构的实例分割模型,分别建立海洋锋区和锋面中心线的智能检测模型,同时在编解码过程中采用残差学习单元对模型特征提取网络进行改进。研究结果表明,锋面智能检测模型能够准确提取先前锋面检测算法所识别的锋区和锋面中心线特征,Dice系数分别达到了0.92和0.97,达到了很好的检测效果。同时,利用不同锋面阈值得到的样本数据对模型进行训练,比较结果表明,降低样本集阈值之后模型精度有了显著的提升。
关键词
海洋锋
海表温度
深度学习
U-Net
Keywords
Oceanic fronts
Sea surface temperature
Deep learning
U-Net
分类号
P731.1 [天文地球—海洋科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
渤海和黄海北部工程设计冰厚变化趋势分析
王安良
赵倩
隋俊鹏
唐茂宁
王慧
刘煜
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于U-Net的海洋锋智能检测模型
任诗鹤
韩焱红
李竞时
赵亚明
匡晓迪
吴湘玉
杨晓峰
《空间科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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职称材料
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参考文献
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