“海洋二号”有效波高数据在多源卫星高度计数据融合中的应用

利用反距离加权法根据不同的方案融合得到2011年10月1日至2012年3月8日"HY-2"和"Jason-1/2","ENVISAT"卫星高度计的10d平均波高,借助NDBC提供的浮标数据对融合结果进行验证和比较,结果表明:不同的融合结果均可以很好地反应海洋表面的真实情况;"HY-2"卫星高度计数据在多源卫星高度计数据融合中可以与其他卫星高度计数据一样发挥作用,甚至可以替代已经停止运行的"ENVISAT"参与多源卫星高度计数据融合。

卫星高度计海面风速的校准与验证

为了改善不同卫星高度计海面风速数据之间的一致性,以浮标数据为基准,对国内的HY-2A和国外的T/P、GFO、Jason-1、Envisat、Jason-2、CryoSat-2共7颗卫星高度计的海面风速数据进行了分析,给出了各个卫星高度计的海面风速校准公式,并对其校准效果进行了验证。验证结果表明:各个卫星高度计的海面风速在经过校准后,与浮标海面风速差异的均值和均方根都有所降低,其中HY-2A最为显著。经过校准后所有卫星高度计的海面风速与浮标海面风速差异的均值都在±0.2m/s以内。除了HY-2A、GFO和Jason-1,其余4颗卫星高度计校准后的海面风速与浮标海面风速差异的均方根都在1.6m/s以下。由此可以得出结论,利用本文的校准公式对各个卫星高度计(特别是HY-2A卫星高度计)的海面风速进行校准,可以有效减少其与浮标海面风速之间的差异。

海洋涡旋智能检测研究进展

海洋涡旋是一种常见的海洋现象,在全球海洋物质和能量的输运中起着重要作用。随着海洋研究技术手段的不断提升,各类海洋涡旋检测方法应运而生。传统涡旋检测方法应用广泛,但其过度依赖于专家经验设置阈值和持续的人工干预,存在检测误差较大、工作效率低以及全球普适性差等问题,难以适应复杂多变的海洋环境。当前人工智能快速发展,其在海洋涡旋智能检测中能够自动、快速地提取图像深层特征,有效解决海洋现象特征相似度高、几何差异大的问题。该文立足于当前海洋涡旋智能检测的发展现状,从编码器-解码器结构、全卷积神经网络、多尺度上下文方法和注意力机制等方面回顾了不同深度学习方法在海洋涡旋智能检测中的应用,以期为海洋涡旋研究提供一些启示和参考。

海洋涡旋自动探测几何方法、涡旋数据库及其应用

近10a来,海洋涡旋的自动探测和分析研究成为物理海洋学研究的前沿热点之一。本研究介绍了作者及其合作者最近几年发展的一系列基于海表面高度异常(Sea Surface Height Anomaly,SSHA)、海表温度(Sea Surface Temperature,SST)的欧拉型以及基于全球漂流浮标数据的拉格朗日型的涡旋自动探测几何方法、从欧拉型涡旋探测方法中发展出来的三维涡旋的自动探测方法和利用上述方法探测得到的结果建立的涡旋数据库。此外,本研究还介绍了涡旋数据库的应用,主要包括:分析黑潮延续体以及南加州湾的涡旋统计特征;以黑潮延伸区冷、暖两个中尺度涡旋为例,采用动态合成、带通滤波等方法,研究中纬度地区中尺度海洋涡旋对大气的强迫特征;在黑潮延续体采用合成分析方法得到了合成气旋和反气旋的三维结构并对涡旋调制下混合层深度进行探究;对涡旋诱导的输运、涡旋诱导的叶绿素变化进行的研究以及对阿拉伯海大涡进行的研究等。

人工智能海洋学发展前景

随着海洋观测数据和数值模式产品的爆发式增长,人工智能方法在海洋学研究中展现出巨大的潜能。该文首先回顾了海洋大数据科学的发展历程,并详细介绍了人工智能在海洋现象识别、海洋要素与现象预报、海洋动力参数估算、海洋预报误差订正和海洋动力方程求解中的研究现状。具体地,阐述了海洋涡旋、海洋内波和海冰等海洋现象的智能识别研究,海面温度、厄尔尼诺-南方涛动、风暴潮、海浪和海流的智能预测研究,数值模式中海洋湍流过程参数化方案的智能估算研究以及海浪、海流等海洋现象预报误差的智能订正研究。此外,还讨论了物理机制融合和傅里叶神经算子在海洋运动方程智能求解中的研究进展。该文立足于当前人工智能海洋学的发展现状,旨在全面展示人工智能技术在海洋学领域的优势和潜力,并聚焦于海洋数字孪生和人工智能大模型两个新兴的研究热点,展望未来人工智能海洋学的发展方向,为海洋学者提供启示和参考。

珠海市前山河污染物溯源预警理想数值实验研究

基于FVCOM(Finite-Volume Coastal Ocean Model)模式,采用拉格朗日粒子追踪方法和染色示踪方法开展珠海市前山河污染物溯源预警数值模拟研究,在理想条件下开展实验,模拟潮汐、风场和径流的不同组合对污染物移动的影响,对漂移路径和扩散情况的差异进行对比分析,并进行污染物溯源实验。结果表明:潮汐、风和径流均能显著影响污染物的移动,其中径流流量的作用尤为明显;上游更大流量河水的输入有助于快速排出污染物;水下释放的污染物在原地滞留时间更长,局部浓度较高,不易被稀释;污染物的分布范围更多取决于风向,而不是风速。溯源实验结果表明大部分溯源结果与污染物投放点相符,可以为进一步污染治理和研究提供参考。

基于Landsat-8的湛江东海岛地物分类研究

“宝钢湛江项目”的实施对近十年湛江东海岛的地物分布产生剧烈影响,尤其是工业用地。本文基于2013年、2017年和2021年的陆地卫星8号(Landsat-8)数据对湛江东海岛进行地物分类,研究该区域近十年的用地变化趋势。以2013年数据为参照:采用归一化水体指数(Normalized Difference Water Index,NDWI)模型和谱间关系模型实现水陆分离,比对选择分离效果较优者以提取东海岛岸线;对比最大似然法、神经网络法和支持向量机法3种监督分类方法,选择提取地物效果最优者应用于其余数据。基于Google earth在线地图及无人机实测数据构建验证点集,使用混淆矩阵进行精度评价。结果表明:谱间关系模型的水陆分离效果较优,提取海岛岸线的精确度有明显提升;支持向量机法的分类总体精度和Kappa系数最高,分类结果能较好地反映研究区的真实地物分布;汇总三年数据的分类结果,发现用于发展工业的土地面积增长突出且处于持续增长趋势。谱间关系模型与支持向量机法分别实现了对东海岛岸线和地物类型的准确提取,得出近十年研究区的用地变化趋势,能为研究区的用地规划提供参考。

基于ConvLSTM机器学习的风暴潮漫滩预报研究

风暴潮是指由强烈的大气扰动所导致的海面异常升高现象,由热带气旋引起的风暴潮常对沿海地区造成巨大的社会经济、人类活动和生命财产危害。依靠数据驱动的强非线性映射能力的机器学习方法较传统数值模式预报在耗费研究资源和计算时间上更具优势。本文选取广东省珠江口为研究区域,基于卷积长短时记忆网络(Convolutional LSTM network, ConvLSTM)机器学习算法展开风暴潮漫滩预报研究,利用由再分析资料驱动的数值模式产品构建了历史台风漫滩数据集,用于机器学习模型训练、验证和测试。研究了两种预报方式,一种是基于海表面高度场的自回归预报,另一种是依赖预报风场和初始海表面高度场进行的预报;它们可以实现基于数据驱动的风暴潮漫滩预报,其中自回归预报模型表现更优。相较于传统动力学数值预报,基于数据驱动的ConvLSTM预报模型结构更为轻便,所需驱动数据更少,在缺少边界条件、地形、径流等信号时,在短临预报中仍能基本复现数值模式模拟的结果。

湛江湾海域温排水温升分布及热环境容量模拟

【目的】研究湛江湾水域在湾内电厂温排水及潮汐影响下的温升分布情况及热环境容量,为湛江湾的治理、开发与规划提供科学依据。【方法】结合湛江湾内电厂实际排热布局,通过Delft3D建立能反映电厂温排水热力特性的三维数学模型,计算分析特征时刻湛江湾的温升情况,绘制特征时刻的温升分布图,并利用试算法计算湛江湾近海海域热环境容量与剩余热环境容量。【结果与结论】湾内三处电厂排热口附近均有一定的热量积累,3.5℃的温升包络面积在大潮涨、落憩时分别为0.96 km^(2)、1.4 km^(2);在小潮涨、落憩时分别为4.1 km^(2)、3.6 km^(2)。潮动力对半封闭海湾湛江湾温升过程起主导作用。大潮时高温升面积小,低温升面积大,小潮时反之。在现有的排放布局下,五里山港海洋保护区在大潮涨潮时,出现温升超过限制标准情况。热环境容量:京信电厂>湛江电厂>湛江钢铁电厂,京信电厂附近海域剩余热环境容量最大(66.4%),可适当加以开发利用;湛江电厂附近海域热环境容量已经超标77.6%,需削减排放量或改进工艺。

一个中国边缘海的风-浪-流预报系统

海洋预报是进行海上活动的安全保障,海洋预报系统技术已经成为现代海洋气象业务的技术支撑。海洋观测、数据同化、数值模拟和高性能计算机等技术的进步极大地推动着海洋业务化预报的发展。采用大气数值模式(WRF)、海洋数值模式(CROCO)和海浪数值模式(SWAN)的多模式高分辨率离线耦合方式,添加南京信息工程大学“海洋数值模拟与观测实验室”团队自主研发的一系列海洋模式参数化方案,包括浪致混合参数化方案、亚中尺度参数化方案、海山诱导混合参数化方案以及涡旋诱导的沿等密度面和跨等密度面混合参数化方案,并通过同化技术和最新的人工智能技术与观测资料相结合,构建一种面向中国边缘海的风浪流多参数耦合预报系统,用于海上风电功率的预报和其他海洋灾害预警。实际观测资料的验证表明,该预报系统能较准确地模拟海上风场、海流、海温、波浪、潮汐等海洋气象要素。同时实现了按需实时可视化全景展示。

海洋二号卫星高度计有效波高的验证与校准

本文选取与海洋二号(HY-2)卫星高度计同步的Jason-1和Jason-2有效波高数据以及同步的浮标数据对HY-2卫星高度计观测的结果进行验证,结果表明HY-2观测的有效波高存在0.3—0.4 m的误差;通过HY-2数据和同步的浮标数据的拟合得到HY-2数据的校准关系式,并比较校准后的HY-2有效波高数据与Jason-1和Jason-2数据,表明校准后的HY-2数据能够更好地反映海面的真实状况。

自主HY-2B卫星北极地区风场及有效波高产品交叉验证分析

HY-2B卫星海面风场及有效波高产品在北极地区的交叉验证是实现相关产品在高纬地区推广应用的重要前提,是检验我国自主海洋动力系列卫星产品质量及应用范围的重要环节。利用2018年发射的HY-2B卫星获取的风场和有效波高数据,开展了自主海洋动力卫星与国际同类卫星产品在北极地区的交叉验证分析。近两年的观测数据表明:①HY-2B卫星与MetOp-A卫星风速风向均具有高度的一致性,数据质量稳定,精度高。风速及风向相关系数分别达0.97和0.99,均方根误差分别低于1.03 m/s和12.28°。②HY-2B卫星与Jason-3卫星有效波高数据在北极地区给定时空范围内匹配对较少,但数据的一致性及精度均较高,二者相关性达0.99,均方根误差为0.28 m。③自主HY-2B卫星风场和有效波高产品与国际同类卫星产品在北极地区均具有高度的一致性,达到业务化运行的精度要求,相关产品可满足于北极等高纬地区海面风场和有效波高的推广应用。