南极海域潮汐模型研究进展及精度评定

极地潮汐对海冰动力学和漂浮冰架的研究起着重要的作用。现有的海洋潮汐模型在浅海和极地海域的精度远低于开阔深海海域。本文总结了全球潮汐模型在南极海域的研究进展,环南极海域潮汐模型的构建方法以及南极半岛(Antarctic Peninsula)、罗斯海(Ross Sea)海域、龙尼-菲尔希纳冰架(Filchner-Ronne Ice Shelf, FRIS)、威德尔海(Weddell Sea)海域、埃默里冰架(Amery Ice Shelf, AIS)5个典型区域的潮汐模型构建方法。评价了FES2014、TPXO9、CATS2008以及区域潮汐模型在南极海域的精度以及在南极半岛、罗斯海海域、威德尔海海域、埃默里冰架4个典型区域的精度。FES2014和AntPen模型在南极半岛区域模型精度较高,和方根误差(RootSum Squares, RSS)分别为8.61 cm和7.46 cm。TPXO9和RIS_Optimal模型在罗斯海海域精度较高, RSS分别为5.62 cm和6.21 cm, TPXO9模型在威德尔海海域以及埃默里冰架精度最高, RSS分别为18.33 cm和12.77 cm。

山东邻海长周期分潮对深度基准面的影响分析

利用潮汐模型NAO.99Jb和FES2014确定了山东邻海的深度基准面模型并对其精度进行了评估,结果表明,NAO.99Jb模型确定的深度基准值L10的中误差为23.28 cm,FES2014模型确定的深度基准值L13的中误差为34.37 cm,长周期分潮的相对误差过大导致加入长周期分潮改正项后深度基准值中误差分别增大了11.04 cm和12.38 cm,较其他分潮对深度基准值精度的影响更明显,所以基于潮汐模型构建深度基准面模型时,长周期分潮部分必须加入实测数据改正。进一步采用山东邻海13个长期验潮站实测数据,定量地分析了长周期分潮对深度基准面确定的影响,结果表明,长周期分潮改正项的量值介于13.89~22.39 cm,平均改正值为18.03 cm,在深度基准值中占比达到15.15%。因此,长周期分潮改正对深度基准面的精确确定研究贡献较大,准确的长周期分潮模型是构建高精度深度基准面模型的基础。

基于BP神经网络的太阳黑子年均值预测

以1700年至2008年间太阳黑子数年均值为研究对象,在数字信号处理及神经网络的基础上,分析归一化自相关函数以及离散傅里叶变换(DFT)后的图像特征,得到可靠的太阳黑子活动周期,以此周期为依据设置参数建立BP(back propagation)神经网络,将已有的随机时间样本进行分组训练和验证预测,拟合神经网络输出预测值与实际值并计算其拟合优度,验证了将BP神经网络应用在太阳黑子活动方面有较高的科学性和可行性。