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海洋跃层的谱表达法及自适应识别 被引量:3

Spectral Expression and Self-adjusting Detection of Spring Layer
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摘要 提出了海洋跃层的全水层剖面谱表达法,通过海洋要素的垂直变化梯度零线和分布曲线把跃层形态、垂直变化过程及特征全面、系统、完整、准确地凸显出来;分别利用曲率区域最值和小波变换自适应检测法,将跃层谱峰根部的转折特征提取出来,确定了跃层与上下层水体的分界;从而形成了全面表征跃层自然属性特征的"五点三要素"法,即跃层上界点、强跃层上界点、跃层最值点、强跃层下界点、跃层下界点这五个跃层属性特征点和跃层最大强度、强跃层平均强度、跃层平均强度这三个跃层强度要素。基此,建立了一套关于跃层的定义、表达、确定和识别的系统方法,使得绘制系统而完整的跃层各类特征全海区分布图成为可能,为跃层研究和应用奠定了必要的基础。 A spectral method expressing the entire vertical profile of spring layer is proposed.With this method,the vertical characteristics of spring layer can be well expressed with the vertical distribution of the gradient of marine variables combined with a reference line though the zero point of this distribution.The upper and lower bounds can be determined by the minimum curvature of the spring layer spectrum and wavelet transform method,which can be defined as' Five points and three factors'.Five key elements of this method includes the upper bound of spring layer,upper bound of major spring layer,the maximum of spring layer,lower bound of major spring layer,and lower bound of spring layer;the three strength-related factors of spring layer are the maximum intensity of spring layer,average intensity of major spring layer and average intensity of spring layer.Based on this method,we can describe the spring layer and determine its characteristic objectively and comprehensively,which are helpful for studying the spring layer and its related applications.
出处 《海洋科学进展》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期328-336,共9页 Advances in Marine Science
基金 国家科技重大专项--南海北部内波流监测 预报 预警系统研究及应用(2016ZX 05057015) 海洋工程装备科研项目--500米水深油田生产装备TLP自主研发-内波流预警方案研究及内波流监测系统研制 国家自然科学基金项目--黄海暖流的多时相特征及其发生机制研究(41376038) 国家自然科学基金青年基金项目--东海黑潮三维结构及季节变化研究(40406009) 国家自然科学基金委员会-山东省人民政府联合资助海洋科学研究中心项目--海洋环境动力学和数值模拟(U1406404) 国家专项子课题--黑潮结构时空变化特征对中国近海环流的影响分析(GASI-03-01-01-02) 国家专项子课题--黑潮不稳定性及多核结构(GASI-IPOVAI-01-05) 国家重大科学研究计划项目--太平洋印度洋对全变暖的响应及其对气候变化的调控作用-热带太平洋印度洋海洋观测(2012CB955601) 海洋公益性行业科研专项--常用海底声纳测量仪器计量检测关键技术研究与示范应用(200905024)
关键词 跃层谱 端点检测 自适应识别 曲率 小波分析 五点三要素 spectrum of spring layer bound detection self-adjusting curvature wavelet transform analysis five points and three factors
  • 相关文献

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共引文献8

同被引文献22

引证文献3

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