海洋牧场环境信息综合监测系统的设计与实现

为实时掌握海洋牧场环境参数的动态变化和养殖生物的活动状态,采用海洋环境因子及水下影像采集和传输技术,以自制浮标平台为载体,在有效解决多路传感器数据并行采集及远程传输、水下摄像头承载装置的防水密封、水下影像数据远程传输等关键技术的基础上,研发了海水养殖环境信息综合监测系统。结果表明:该系统同时调用多个串口进行数据采集,能保证在一个时间节点上多参数水质数据的及时采集和准确性;采用丁腈橡胶材料构成的压紧螺母式电缆密封装置能有效防止海水的渗漏和腐蚀;解码板的分辨率设置为QCIF或者CIF模式,最大码率设置为120 kbps,帧率设置为8~15时,图像的流畅和清晰度较为适中。研究表明,该系统可用于海洋牧场水环境因子监测和水下养殖生物实时监测。

基于近海雷达与AIS探测目标融合算法研究

利用岸基雷达站的雷达传感器以及船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)所获取的目标信息,针对近岸海域目标密集的特点,提出了一种提高雷达与AIS信息融合精度的算法。该算法在将雷达基于站心球坐标系的位置信息转换成AIS基于WGS 84坐标系的位置信息实现空间配准、以及将AIS航迹的时间通过外推法与雷达航迹时间统一起来的基础上,首先采用目标位置及航速的欧氏距离判别法,剔除一部分不符合条件的目标数据,减少参与融合的数据量,然后进一步采用模糊数学中的柯西型隶属度函数及统计加权法对航迹相似度判断。研究结果表明,本文所提出的融合算法适用于目标较密集的近海海域。

混合驱动模式在C语言程序设计课程教学中的实践

本文将"问题驱动"和"应用驱动"构成的混合模式引入C语言程序设计本科课程教学中,旨在使学生通过问题解决的过程来获得成就感,提高学习编写程序的自信心;结合应用需求,引导学生把重要的理论知识点融入到相应代码的编写中,提高学生对知识应用的掌握能力。实践表明:混合驱动下的教学模式,有助于学生和教师的互动,增强了学生学习的兴趣,有助于编程能力和创新能力的培养。

大学生课外科技活动实践模式探讨

课外科技活动是大学生创新能力和创新思维培养的一个重要环节,具有不受学时数限制且运行方式灵活的特点。通过对课外科技活动的现状进行分析,以现有的活动形式所设立的目标为出发点,从"大学生网管员"和"科技创新活动小组"两个方面入手,对大连海洋大学大学生课外科技活动进行了实践探索,逐步形成了固定的运作模式。经过四年的运行和实践,这些模式取得了良好的效果。

石油污染水体油浓度及后向散射系数垂向变化特性分析

【目的】探讨石油污染水体油浓度及后向散射系数垂向分布特性,为研究石油类污染水体水下光场变化奠定基础。【方法】于2018年8月25-27日在大连港采用站点固定、时间随潮汐变化的观测方式,测量不同深度的油物质和悬浮物浓度,以及含油水体的后向散射系数(backscattering coefficient, bb)。【结果】油浓度随深度的变化比较复杂,未呈现明显的逐渐下降或者逐渐升高的趋势;不同波段的bb随着深度的变化趋势是一致的;在量级上,bb值最小对应的波段是700 nm,其次是590 nm波段,最大是510、470、442和420 nm,且这4个波段的bb值差别不大;水体后向散射系数bb随深度的变化可以分为陡增型、平缓增加型和单峰型等三种类型。【结论】在含油水体中油浓度和后向散射系数的垂向变化受到潮汐的影响,处于不同涨落潮时不同来向的海水其组分含量不同;石油物质通过吸附在悬浮颗粒物表面形成一个双层结构,共同影响着水体的后向散射系数。

威海市褚岛北部海域生化参数分布特征及相关性分析

根据2017年7月14日、9月1日和9月3日在山东省威海市褚岛北部海域现场测定的数据,对叶绿素Chl-a、化学需氧量CODmn、溶解氧DO和酸碱度p H等海水生化参数的时空变化特征及相关性展开分析。分析结果表明:(1)在3次测量中,7月14日整个测试海域Chl-a和CODmn浓度处于低值,DO和p H处于高值状态,其中6号站点DO达到9.08 mg/L,p H达到8.10;9月1日整个测试海域中Chl-a和CODmn浓度处于高值,其中12号站点叶绿素浓度达到5.04 mg/m3,CODmn达到0.755 mg/L,p H和DO处于低值状态;9月3日的观测值,Chl-a和CODmn数值与7月14日相近,p H和DO数值与9月1日相近;(2)从空间上看,在整个测试海域中,Chl-a、CODmn和p H的高值区有单峰和双峰型;DO的高值区基本是单峰型;(3)从3个航次整体测量数据来看,Chl-a与CODmn、DO和p H相关性不显著;CODmn与DO有显著相关性,但与p H相关性不显著,DO和p H相关性显著,从具体航次测量数据来看,这些生化参数之间的关系展现出复杂性。

养殖水体环境参数随潮汐变化特征及相关性分析——以湛江特呈岛东近岸海域为例

利用2018年4-5月在湛江特呈岛东边海域养殖区内测定的数据,以及海事服务网提供的潮汐数据,分析了研究区域潮汐、流速和流向的变化规律,研究了溶解氧(Dissolved Oxygen,DO)、化学需氧量CODMn(Chemical Oxygen Demand)、二氧化碳CO2浓度和pH等海水环境参数随潮汐变化的特征以及相关性,建立了分别利用DO和pH值来估算海水CO2浓度的新算法,平均估算精度分别达到90%和95%。分析结果表明:(1)研究区域呈现不规则半日潮,流速随潮汐变化分为正相关和负相关两种类型;流向随着潮汐变化基本是东南与西北向;(2) CODMn的变化完全取决于涨落潮过程,涨潮时CODMn值逐渐下降,而落潮过程CODMn值逐渐上升;(3) CO2浓度呈现出明显的日变化,在午后数值达到最低值,不完全受制于潮汐过程的控制;(4) DO和pH两者的变化趋势高度一致,其变化过程与CO2浓度变化过程正好相反;(5)同一地点的海洋环境参数随潮汐涨落有很大的变异性,因而在进行空间大面海洋环境参数调查时,用某时刻的值代表该点的全天情况会出现较大的误差。

定量遥感地表净辐射通量所需大气下行长波辐射估算模型改进

利用半湿润季风气候类型夏季近地层气象观测资料,对得到广泛应用的十种晴天大气下行辐射估算模型和两种昙天大气下行辐射估算模型进行检验。指出其中Iziomon(2003)晴天大气下行辐射估算模型是半湿润季风气候类型夏季较适用的估算模型。然而,在有云天空,Iziomon(2003)昙天估算模型误差比较大。本文依据实测资料,对Iziomon(2003)昙天大气下行辐射估算模型进行修正,修正后的模型估算值与实测值非常接近。由于应用常规气象站的大气温湿度来估算大气下行辐射仅代表近地层大气对其的贡献,不能反映整层大气的贡献,尤其在近地层与高空大气的水汽状况不一致时,上述模型将有较大的误差。为此本文结合Iziomon(2003)晴天模型中大气比辐射率的表达式,提出了运用红外辐射计以37°高度角对天空的观测值,来推算大气下行辐射的新方法。小汤山的试验数据表明,新模型的反演精度优于上述传统模型。

应用CDOM光学特性估算水体COD--以辽宁省盘锦市双台子河和辽东湾为例

有色可溶性有机物(chromophoric dissolved organic matter,CDOM)是水体中一类重要的光吸收物质,在水色遥感中,其光学特性主要以440 nm处的吸收系数和光谱斜率来表征,利用这些光学特性进行水环境要素遥感反演具有较广泛的应用前景。化学需氧量(chemical oxygen de-mand,COD)是指以化学方法(锰法和铬法)测量水样中需被氧化的还原性物质的量,而水体中的还原性物质主要以有机物为主,因此COD是反映水体中有机污染程度的一个重要参数。根据2008年5月和2009年8月在辽宁省盘锦市境内双台子河和入海口获取的CDOM吸收系数和水体表观光谱数据,结合现场COD分析数据,首先对COD与水体CDOM吸收系数进行相关性分析,结果表明有机污染物对水体吸收系数的影响主要体现在黄色物质吸收系数的光谱特性上;其次,确定表征有机污染水体CDOM吸收光谱特性指数模型的光谱斜率S;第三,针对环境一号卫星(HJ-1)/CCD传感器,建立利用其第一波段和第三波段遥感反射比反演表征CDOM浓度在440 nm处的CDOM光吸收系数ag(440)的模式;第四,建立应用CDOM光学特性估算水体COD的遥感模式;最后将模式应用于辽东湾,获取河流和近岸水体COD空间分布专题图。

利用LANDSAT/TM热红外通道反演地表温度的三种方法比较

利用北京2004年1月28日、4月1日、4月17日、5月19日和7月6日过境的5景LANDSAT/TM影像和实测探空数据,分别运用大气辐射传输模型、覃志豪(2001)单窗算法和Jimёnez-Mu?oz&Sobrino(2003)单窗算法反演北京城区地表温度。通过对反演结果进行对比分析,结果表明,覃志豪(2001)单窗算法与基于探空数据的辐射传输方程法结果具有较好的一致性。提出在没有实时探空数据情况,对只有一个热红外通道的LANDSAT/TM数据源采用覃志豪(2001)单窗算法反演地表温度,精度是可以接受的。

HJ-1B／IRS水温反演模型及监测示范

利用2008～2009年期间约10景HJ-1B/IRS热红外波段遥感数据和过境时刻相应的气象观测数据,以EOS/MODIS温度产品为参照,在单窗算法的基础上,基于水体目标对该算法的参数进行修正,建立HJ-1B/IRS水体温度反演模型;将该模型反演的水体温度及采用单窗算法参数计算的温度与EOS/MODIS温度产品进行比较结果表明:采用单窗算法参数计算出的水体温度与EOS/MODIS温度产品的绝对平均误差为7.84℃;采用本研究得到的参数所反演的温度与EOS/MODIS温度产品的绝对平均误差为0.83℃。将水温反演模型应用于辽东湾区域,实现对该区域水温的动态监测。

珠江口海域a_g(440)遥感模式研究及应用

有色可溶性有机物质（Coloured Dissolved Organic Matter,CDOM）直接影响着海水的光学性质,为水体有机污染物含量遥感反演的基础参数之一。在水色遥感研究领域,一般用440nm波长位置的吸收系数ag（440）来表示其浓度,因而建立ag（440）遥感反演模式,对于掌握相关海域CDOM浓度的空间变化规律及进一步提取其他水环境参数具有重要的作用。利用2013年11月和2014年2月两个航次在珠江口海域现场采集的表观光学量及固有光学量数据,建立了基于HJ-1/CCD卫星传感器的ag（440）遥感反演模型,并应用于珠江口海域,得到该区域2012年1月至2014年6月晴天CDOM浓度空间动态分布图。研究结果表明：（1）现场测定的珠江口海域ag（440）在0.1-0.3m-1,且不同断面ag（440）呈现出一定的规律性变化;（2）利用现场实测数据对遥感模式估算值进行验证,计算出估算值的相对误差为9%,表明所建立模式具有较高的准确率;（3）遥感反演的CDOM空间分布数据与实测数据得到的分布特征基本吻合,整个珠江口及其邻近海域ag（440）的数值范围为0.07-0.31m-1,而且珠江口西部海域ag（440）高于中部和东部海域。

石油污染水体荧光图谱特征分析

石油类物质对水体吸收系数的影响主要通过黄色物质(CDOM)体现出来,CDOM和石油类物质皆具有荧光基团,如果两者的荧光图谱各自特征明显的话,那么有望利用荧光技术分离出水中石油物质和CDOM各自对水体总吸收系数的贡献,从而提高水体石油类物质含量的遥感反演精度。以大连周边海水和山区水库水为自然水体本底,分别与取自采油污水厂和炼油污水厂的污水进行混合配比,利用试验数据分析了仅含CDOM、含油与CDOM混合、仅含石油三种水样的荧光图谱特征,旨在为利用荧光技术分离出水中石油物质和CDOM各自对水体总吸收系数的贡献提供依据。分析结果表明:(1)自然水体中,海水的CDOM具有三个典型荧光峰,分别位于Ex:225-230nm/Em:320~330nm,Ex:280nm/Em:340nm和Ex:225-240nm/Em:430~470nm,为海水叶绿素碎屑物所致;淡水具有两典型荧光峰,分别位于:Ex:240~260nm/Em:420~450nm和Ex:310~350nm/Em:420~440nm,为陆源物质所致;(2)用正己烷萃取后的仅含油水样,具有1~3个荧光峰,分别位于Ex:220~240nm/Em:320-340nm,Ex:270~290nm/Em:310~340nm和Ex:220~235nm/Em:280~310nm,为各自烃类成分所致;(3)在自然水体中混入油污水后,含油和CDOM的水样荧光图谱呈现出一个非常强的荧光峰,位于Ex:230~250nm/Em:320~370nm,为CDOM和石油类物质荧光成分共同作用所致。

反演地表温度三要素获取途径研究及其应用价值

根据2002年和2004试验中,利用红外辐射计获取的地表辐射温度、方向比辐射率仪获取的地表比辐射率和长波辐射计秋取的大气下行辐射等试验数据,探讨了反演地表温度所需三要素的获取途径;对地表辐射温度的热方向性进行研究,分别建立30°、60°和90°高度角辐射温度观测值与半球积分值的回归方程;在给出几种温度的详细定义之后,计算了考虑及不考虑大气下行辐射和地表比辐射率影响所对应的温度,比较了它们之间的差值,并从理论上分析了造成差值的原因;进一步讨论大气下行辐射、地表比辐射率对地表温度反演结果的影响。

油砂混合水体后向散射系数光谱贡献分离算法Ⅰ:实验理论

在石油类污染水体中,油会吸附在悬浮颗粒物表面而形成一个双层结构,影响水体后向散射系数光谱特征,分离水体石油类物质与悬浮颗粒物对后向散射系数光谱的贡献,能提高水体石油类污染后向散射理论模型的准确性。将美国Wyatt公司生产DAWN HELEOSⅡ18角度散射测量仪、美国SEQUOIA公司生产的LISST-100xB粒径仪和美国Hobilabs公司的后向散射仪HydroScat-6Sprctral Backscattering Sensor(HS6)联动观测,构成后向散射系数光谱测量系统,分别测量不同水样的散射强度电压值、粒径分布及粒径浓度、后向散射系数等参数,提出了利用Mie散射理论计算未知折射系数物质的体散射函数β(λ,θ)的新思路及分离后向散射系数光谱的算法。选择已知折射系数m的石英砂作为颗粒物与采自不同油田区域的油污水进行配比,获取不同特性水样,测定相关数据。首先,根据Mie散射理论计算出各样本对应的水体体积散射函数β(λ,θ);其次,建立的DAWN HELEOSⅡ18角度激光散射仪测定散射强度对应的电压值V(θ)转化为体积散射函数β(λ,θ)的关系式;再次,根据最优化方法估算出油砂混合的等效折射系数mos以及油的折射系数mo;最后,利用β(λ,θ)和估算的mos值及mo计算出各类样本的后向散射系数bb(λ),分别建立油污水bb,o(λ)和石英砂bb,s(λ)与油砂混合总bb,os(λ)的分离算法。分离算法的建立一方面提高了水体石油类污染后向散射理论模型的准确性,另外一方面拓展了米散射理论在海洋水色遥感中的应用。

运用热惯量估算大气下行长波辐射的遥感方法——以Landsat/TM为例

利用2004年北京小汤山精准农业示范基地星地同步试验中获取的自动气象站和红外辐射计观测资料,建立Landsat卫星过境时刻地表辐射温度T和空气温度T0的关系式,利用北京21个常规气象站观测资料,以及2004年5景TM图像,建立热惯量与大气水汽压的经验关系式,将获取的两个关系式代入得到广泛引用的Izionmon(2003)晴天大气下行辐射估算模型中,率先提出了根据像元的热惯量、地表辐射温度等遥感参数反演像元大气下行辐射的空间估算模型。通过利用实际测量值,对一个点的大气下行辐射估算值反演的地表净辐射通量和利用逐个像元估算的大气下行辐射估算值反演结果精度验证表明:利用逐个像元的大气下行辐射值估算地表净辐射通量,比利用单一大气下行辐射值来估算,精度提高了9.5%。这表明利用热惯量和地表辐射温度等遥感参数来估算非遥感参数大气下行辐射的思路是可行的,而且有应用前景。

大连港海域油含量时空变化特征分析

为了掌握东北原油与成品油转运基地——大连港海域油含量的时空分布特征,于2018年8月25—27日采用连续性测量的方式,获取了大连港海域3个站点分别在0、3、5、10、15 m深度30个观测时刻的油含量、流速和流向等数据,分析了大连港海域油含量随潮汐的变化特征,并建立了油含量的时间变化模型,修正了水体石油污染归一化遥感反射比指数NDPRI(Normalized difference petroleum remote sensing reflectance index)反演水中石油含量的遥感模式,将该模式应用于2018年8月25日过境的Landsat 8卫星数据中,反演出大连港海水表层的油含量,并分析了其空间分布特征。结果表明:由于各站点观测时间处于不同的涨落潮时刻,水体的流向和流速不同,导致油含量随时间变化比较复杂;油含量随时间的变化可以用6次方多项式函数来描述;利用修正的NDPRI遥感模型反演的油含量值与实测值比较接近,表明修正后的模型适用于该海域;从空间分布上来看,大连港海域油含量空间分布具有明显的差异,浓度值的变化范围为0.4~5.0 mg/L,紧贴沿岸的海域油含量相对较低,鲇鱼湾东边及三山岛的东边、北边呈现高值区,而大窑湾、三山岛西侧及A站点的南边为低值区。研究表明,本研究中所建立的油含量遥感反演模型,反演效果较好,适用于大连港海域油含量的提取。

海洋技术专业实践教学体系改革与实践

以"培养创新、创业复合型应用人才"为导向,立足于科学性与可操作性,从"实践教学内容","认识实习基地建设"、"课外科研活动"和"毕业(设计)论文"四个方面,对大连海洋大学海洋技术本科专业实践教学体系进行改革和实践,体现其专业特色。

干旱区水环境叶绿素遥感估算模式

利用2006年10月14～18日在甘肃省庆阳市境内环江、柔远河和马莲河实测的水体波谱数据，模拟水色卫星传感器波段，根据目前广泛应用于各种水色卫星传感器的五种叶绿素浓度估算模式计算叶绿素含量；利用平均绝对误差（MAE）、均方差（RMSE）、一致性指数（IA）和线性相关系数（LCC）等模式性能检验指标，结合与光谱数据测定同步获取的叶绿素含量分析数据，对模式性能进行评价，试图从地面遥感的角度来深入分析这些模式的应用精度；模式的性能分析结果表明：（1）Clark（1997）具有最小MAE和RMSE，最大的IA和LCC，因而是比较适用研究区域叶绿素浓度的估算模式；（2）虽然Clark（1997）性能相对来说比较高，但是估算误差仍在37％以上。进一步利用本次实验中获取的26个样本数据，对Clark（1997）模式参数进行优化和改进，得到了修正后的模式，并利用预留的8个叶绿素实测样本进行验证，对优化后的模式进行的对比分析，结果表明精度提高了16％。

基于LSTM网络的海水石油污染含量遥感预测模型

【目的】建立一种基于美国陆地卫星Landsat遥感数据和长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络的海洋石油污染含量预测模型。【方法】利用1984-2020年在大连新港海域过境的Landsat卫星所采集的可见光-近红外波段(0.45~0.90μm)光谱数据,基于LSTM网络,分别建立空间分辨率为30 m、时间分辨率为8 d的4波段遥感反射比Rrs预测模型,并对预测模型所涉及的神经网络层数、隐藏神经元节点数和回溯时间步长等超参数进行优化;在4波段Rrs预测值的基础上,结合基于水体石油污染归一化遥感反射比指数(normalized difference petroleum remote sensing reflectance index,NDPRI)的石油含量遥感反演模型,对海域石油污染含量Co值进行预测。【结果】对于蓝光、绿光、红光和近红外4个波段,神经网络层数依次取3、3、4和3层,隐藏神经元节点取64、96、64和96个,回溯时间步长皆取6 d为最优;根据2021年1-5月现场的Co测量值,对LSTM网络预测值进行精度分析,平均相对误差为9.17%。【结论】基于LSTM网络建立的Co预测模型具有较好的精度,所预测的结果可弥补在有云情况Co数据缺失的问题,也可为相关Co未来动态演变研究提供一种新技术手段。