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新型潮汐调和分析算法在浙江近海短期潮位分析中的应用
1
作者
周华民
潘海东
+4 位作者
严聿晗
梁亮
陈俐骁
高海峰
倪冉
《海洋学报》
北大核心
2025年第2期29-40,共12页
传统调和分析方法受限于瑞利准则,需半年数据以分辨8大主要分潮(M_(2)、S_(2)、N_(2)、K_(2)、K_(1)、O_(1)、P_(1)、Q_(1))。对于短期潮位资料,未分辨的分潮需采用附近长期潮位站资料的差比关系来推算。而浙江近海公开的长期潮位资料匮...
传统调和分析方法受限于瑞利准则,需半年数据以分辨8大主要分潮(M_(2)、S_(2)、N_(2)、K_(2)、K_(1)、O_(1)、P_(1)、Q_(1))。对于短期潮位资料,未分辨的分潮需采用附近长期潮位站资料的差比关系来推算。而浙江近海公开的长期潮位资料匮乏,使得无法从短期资料中准确提取主要分潮。本文引入的新型潮汐调和分析算法,基于各主要分潮间内在联系所建立的平滑函数,突破瑞利准则限制,显著减少了所需潮位资料长度,特别适用于短期资料丰富的海域。本研究将该算法应用于浙江沿海多岛屿海域,对小于15 d的潮位资料进行试验。结果表明:石浦站8大主要分潮的调和常数与传统调和分析方法得到的结果总体接近,而所需资料长度从8760 h减少至336 h,可用于理论深度基准面等特征参数的计算。采用该算法分析浙江沿海潮位的8大主要分潮时,建议数据长度在5 d以上。
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关键词
浙江近海
多岛屿
短期潮位
调和分析
潮汐导纳
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职称材料
基于深度学习和Sentinel-1卫星影像的北极海冰分类精度和影响因素
被引量：
1
2
作者
邵志远
赵杰臣
+4 位作者
解龙翔
牟芳如
肖静
刘敏君
陈雪婧
《海洋学研究》
CSCD
北大核心
2024年第3期119-130,共12页
海冰类型是极地海冰的重要属性之一,多年冰的物理性质较一年冰有着显著差异,因此识别海冰类型对极地气候变化研究和冰区船舶航行保障意义重大。卫星遥感是获取多时序、大范围海冰信息的有效手段。该文以北极西北航道和东北航道为研究区...
海冰类型是极地海冰的重要属性之一,多年冰的物理性质较一年冰有着显著差异,因此识别海冰类型对极地气候变化研究和冰区船舶航行保障意义重大。卫星遥感是获取多时序、大范围海冰信息的有效手段。该文以北极西北航道和东北航道为研究区域,基于3个深度学习模型(ResNet、Vision Transformer、Swin Transformer)对Sentinel-1卫星双极化合成孔径雷达影像进行海冰分类研究。结果表明,8×8像素切片数据集的海冰分类效果优于其他尺寸切片数据集;对假彩色合成图像进行偏移量处理能够有效地减少噪声对海冰分类的影响;在3个深度学习模型中,Swin Transformer模型分类精度最高,整体准确率和Kappa系数均在98%以上。比较多年冰密集度数据发现,3个模型的结果与AMSR2的偏差均小于10%。
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关键词
人工智能
神经网络
Swin
Transformer
海冰分类
多年冰
北极航道
合同孔径雷达
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职称材料
题名
新型潮汐调和分析算法在浙江近海短期潮位分析中的应用
1
作者
周华民
潘海东
严聿晗
梁亮
陈俐骁
高海峰
倪冉
机构
浙江省水利河口研究院(浙江省海洋规划设计研究院)
自然资源部第一海洋研究所
宁波上航测绘股份有限公司
出处
《海洋学报》
北大核心
2025年第2期29-40,共12页
基金
国家自然科学基金(42076178)
浙江省水利河口研究院院长基金(ZIHE22Q012)。
文摘
传统调和分析方法受限于瑞利准则,需半年数据以分辨8大主要分潮(M_(2)、S_(2)、N_(2)、K_(2)、K_(1)、O_(1)、P_(1)、Q_(1))。对于短期潮位资料,未分辨的分潮需采用附近长期潮位站资料的差比关系来推算。而浙江近海公开的长期潮位资料匮乏,使得无法从短期资料中准确提取主要分潮。本文引入的新型潮汐调和分析算法,基于各主要分潮间内在联系所建立的平滑函数,突破瑞利准则限制,显著减少了所需潮位资料长度,特别适用于短期资料丰富的海域。本研究将该算法应用于浙江沿海多岛屿海域,对小于15 d的潮位资料进行试验。结果表明:石浦站8大主要分潮的调和常数与传统调和分析方法得到的结果总体接近,而所需资料长度从8760 h减少至336 h,可用于理论深度基准面等特征参数的计算。采用该算法分析浙江沿海潮位的8大主要分潮时,建议数据长度在5 d以上。
关键词
浙江近海
多岛屿
短期潮位
调和分析
潮汐导纳
Keywords
Zhejiang offshore
multi-island
short-term tidal records
harmonic analysis
tidal admittance
分类号
P722.4 [天文地球—海洋科学]
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职称材料
题名
基于深度学习和Sentinel-1卫星影像的北极海冰分类精度和影响因素
被引量：
1
2
作者
邵志远
赵杰臣
解龙翔
牟芳如
肖静
刘敏君
陈雪婧
机构
哈尔滨工程大学青岛创新发展基地
青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
宁波上航测绘股份有限公司
哈尔滨工程大学极地海洋声学与技术应用教育部重点实验室
出处
《海洋学研究》
CSCD
北大核心
2024年第3期119-130,共12页
基金
哈尔滨工程大学青年科学家培育基金项目(79000012/006)
山东省泰山学者工程资助项目(2023)。
文摘
海冰类型是极地海冰的重要属性之一,多年冰的物理性质较一年冰有着显著差异,因此识别海冰类型对极地气候变化研究和冰区船舶航行保障意义重大。卫星遥感是获取多时序、大范围海冰信息的有效手段。该文以北极西北航道和东北航道为研究区域,基于3个深度学习模型(ResNet、Vision Transformer、Swin Transformer)对Sentinel-1卫星双极化合成孔径雷达影像进行海冰分类研究。结果表明,8×8像素切片数据集的海冰分类效果优于其他尺寸切片数据集;对假彩色合成图像进行偏移量处理能够有效地减少噪声对海冰分类的影响;在3个深度学习模型中,Swin Transformer模型分类精度最高,整体准确率和Kappa系数均在98%以上。比较多年冰密集度数据发现,3个模型的结果与AMSR2的偏差均小于10%。
关键词
人工智能
神经网络
Swin
Transformer
海冰分类
多年冰
北极航道
合同孔径雷达
Keywords
artificial intelligence(AI)
neural network
Swin Transformer
sea ice classification
multi-year ice
Arctic Passage
synthetic aperture radar(SAR)
分类号
P731.15 [天文地球—海洋科学]
P714 [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
新型潮汐调和分析算法在浙江近海短期潮位分析中的应用
周华民
潘海东
严聿晗
梁亮
陈俐骁
高海峰
倪冉
《海洋学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于深度学习和Sentinel-1卫星影像的北极海冰分类精度和影响因素
邵志远
赵杰臣
解龙翔
牟芳如
肖静
刘敏君
陈雪婧
《海洋学研究》
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
统计分析
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