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基于高分辨率再分析海流数据的三种涡旋识别方法在南海的评估
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作者 丁雅楠 石绥祥 +5 位作者 刘克修 张连新 但博 高志刚 宋帅 赵亚明 《海洋通报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期301-311,共11页
本文基于南海11 a逐日高分辨率再分析海流数据,利用三种涡旋识别方法——缠绕角(Winding Angle,WA)法、速度矢量几何(VectorGeometry,VG)法和OW(OkuboWeiss)参数法对南海中尺度涡进行识别和追踪,对比了三种方法对中尺度涡的探测能力,并... 本文基于南海11 a逐日高分辨率再分析海流数据,利用三种涡旋识别方法——缠绕角(Winding Angle,WA)法、速度矢量几何(VectorGeometry,VG)法和OW(OkuboWeiss)参数法对南海中尺度涡进行识别和追踪,对比了三种方法对中尺度涡的探测能力,并分析了在高分辨率再分析产品中的适用性。研究表明,产品空间分辨率的提高能够放大OW方法的W参数噪声,使该方法存在涡旋过量检测和涡旋分割现象,导致识别的涡旋数量偏多、半径偏小,涡旋平均成功探测率最低(76.2%);与OW方法相比,WA方法在一定程度上降低了涡旋过量探测率和漏判率,涡旋平均成功探测率提高至85.1%,但涡旋识别时间较长;与前两种方法相比,VG方法的涡旋平均成功探测率可达93.2%,综合评估参数(过量探测率×漏判率÷成功探测率)优势显著(4.5%),且计算高效。因此,在基于高分辨率再分析产品进行中尺度涡识别时,VG方法具有更加合理的涡旋探测结果和更强的适用性。 展开更多
关键词 涡旋识别 算法评估 高分辨率再分析 南海
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长短期记忆神经网络在叶绿素a浓度预测中的应用 被引量:9
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作者 石绥祥 王蕾 +1 位作者 余璇 徐凌宇 《海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期134-142,共9页
针对传统人工神经网络对叶绿素a浓度预测存在训练速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优,尤其是无法灵活的利用任意长度的历史信息对叶绿素a浓度进行预测等问题,本文根据海洋各要素与叶绿素a浓度之间的长短期依赖程度,对叶绿素a浓度与各... 针对传统人工神经网络对叶绿素a浓度预测存在训练速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优,尤其是无法灵活的利用任意长度的历史信息对叶绿素a浓度进行预测等问题,本文根据海洋各要素与叶绿素a浓度之间的长短期依赖程度,对叶绿素a浓度与各要素间的关系进行界定,分别将各要素与叶绿素a浓度之间的长期依赖关系与短期依赖关系分割开来,并且在长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络模型的基础上构建融合的LSTM预测模型,模型中的长期依赖关系与短期依赖关系分别使用不同的神经元,最终在模型的最上层进行长短期融合。本文选取三都澳站位的连续监测资料作为实验数据,实验结果表明本文构建的模型不仅具有训练误差下降快的优点,与其他3种经典的神经网络模型相比,预测精度也有显著提高。 展开更多
关键词 叶绿素A 融合的LSTM预测模型 多要素 神经网络
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基于深度学习的赤潮发生预报方法研究 被引量:2
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作者 余璇 石绥祥 +1 位作者 徐凌宇 王蕾 《海洋通报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期566-577,共12页
赤潮作为海洋灾害,对海洋渔业、生态、经济,以及人类生产、生活造成了严重影响。一直以来,赤潮受到研究者的广泛关注,但由于它的形成机制比较复杂,使得赤潮预报极具挑战性。针对赤潮预报的研究问题,本文收集了厦门海域赤潮发生前后的海... 赤潮作为海洋灾害,对海洋渔业、生态、经济,以及人类生产、生活造成了严重影响。一直以来,赤潮受到研究者的广泛关注,但由于它的形成机制比较复杂,使得赤潮预报极具挑战性。针对赤潮预报的研究问题,本文收集了厦门海域赤潮发生前后的海洋监测数据,结合皮尔逊相关系数、散布矩阵、复相关系数方法,分析多环境因子与赤潮发生多要素的关联情况,重点采用基于深度学习的LSTM与CNN融合方法,挖掘环境因子的时序依赖,发现序列数据的局部特征,对赤潮发生进行预报。在厦门一号和厦门二号数据集中,本方法在预报未来12 h内的赤潮情况时,RMSE、MAE误差分别达到0.5218、0.5043。通过协同对比模型进一步确定赤潮发生的预报概率,在两个数据集上的最终预报准确率分别为67.58%和63.49%。本研究为赤潮的分析预报提供了探索经验,证明了将深度学习方法应用于赤潮预报的可行性。 展开更多
关键词 深度学习 神经网络 赤潮 相关性分析 预报
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Research on cloud computing and services framework of marine environmental information management 被引量:3
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作者 shi suixiang LIU Yang +3 位作者 WEI Hongyu QIAO Baiyou WANG Guoren XU Lingyu 《Acta Oceanologica Sinica》 SCIE CAS CSCD 2013年第10期57-66,共10页
Based on the features of marine environmental data and processing requirements,a cloud computing architecture of marine environment information is proposed,which provides a new cloud technology framework for the integ... Based on the features of marine environmental data and processing requirements,a cloud computing architecture of marine environment information is proposed,which provides a new cloud technology framework for the integration and sharing of marine environmental information resources.A physical layer,software platform layer and an application layer are illustrated systematically,at the same time,a corresponding solutions for many difficult technical problems such as parallel query processing of multi-dimensional,spatiotemporal information,data slice storage,software service flow customization,analysis,reorganization and so on.A prototype system is developed and many different data-size experiments and a comparative analysis are done based on it.The experiment results show that the cloud platform based on this framework can achieve high performance and scalability when dealing with large-scale marine data. 展开更多
关键词 环境信息管理 计算体系结构 服务框架 海洋 环境信息资源 软件平台 并行查询处理 原型系统
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基于深度学习的赤潮发生预报方法研究
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作者 余璇 石绥祥 +2 位作者 徐凌宇 王蕾 YANG Fanlin 《Marine Science Bulletin》 2021年第2期36-56,共21页
赤潮作为海洋灾害,对海洋渔业、生态、经济,以及人类生产、生活造成了严重影响。一直以来,赤潮受到研究者的广泛关注,但由于它的形成机制比较复杂,使得赤潮预报极具挑战。针对赤潮预报的研究问题,本文收集了厦门海域赤潮发生前后的海洋... 赤潮作为海洋灾害,对海洋渔业、生态、经济,以及人类生产、生活造成了严重影响。一直以来,赤潮受到研究者的广泛关注,但由于它的形成机制比较复杂,使得赤潮预报极具挑战。针对赤潮预报的研究问题,本文收集了厦门海域赤潮发生前后的海洋监测数据,结合皮尔逊相关系数、散布矩阵、复相关系数方法,分析多环境因子与赤潮发生多要素的关联情况,重点采用基于深度学习的LSTM与CNN融合方法,挖掘环境因子的时序依赖,发现序列数据的局部特征,对赤潮发生进行预报。在厦门一号和厦门二号数据集中,本方法在预报未来12小时内的赤潮情况时,RMSE、MAE误差分别达到0.5218、0.5043。通过协同对比模型进一步确定赤潮发生的预报概率,在两个数据集上的最终预报准确率分别为67.58%,63.49%。本研究为赤潮的分析预报提供了探索经验,证明了将深度学习方法应用于赤潮预报的可行性。 展开更多
关键词 深度学习 神经网络 赤潮 相关性分析 预报
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Research on data pre-deployment in information service flow of digital ocean cloud computing
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作者 shi suixiang XU Lingyu +4 位作者 DONG Han WANG Lei WU Shaochun QIAO Baiyou WANG Guoren 《Acta Oceanologica Sinica》 SCIE CAS CSCD 2014年第9期82-92,共11页
Data pre-deployment in the HDFS(Hadoop distributed file systems) is more complicated than that in traditional file systems. There are many key issues need to be addressed, such as determining the target location of th... Data pre-deployment in the HDFS(Hadoop distributed file systems) is more complicated than that in traditional file systems. There are many key issues need to be addressed, such as determining the target location of the data prefetching, the amount of data to be prefetched, the balance between data prefetching services and normal data accesses. Aiming to solve these problems, we employ the characteristics of digital ocean information service flows and propose a deployment scheme which combines input data prefetching with output data oriented storage strategies. The method achieves the parallelism of data preparation and data processing, thereby massively reducing I/O time cost of digital ocean cloud computing platforms when processing multi-source information synergistic tasks. The experimental results show that the scheme has a higher degree of parallelism than traditional Hadoop mechanisms, shortens the waiting time of a running service node, and significantly reduces data access conflicts. 展开更多
关键词 服务流程 部署方案 数字海洋 海洋信息 计算平台 分布式文件系统 数据预取 目标位置
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“Digital earth” in support of an online oceanic educational public service and popularization
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作者 ZHANG Xin DONG Wen +2 位作者 JIANG Xiaoyi shi suixiang CHI Tianhe 《Acta Oceanologica Sinica》 SCIE CAS CSCD 2013年第5期82-86,共5页
According to the initial vision of "digital earth" (DE), the public should constitute a significant proportion of its users. However, to date, most of the studies and applications have focused on science, th... According to the initial vision of "digital earth" (DE), the public should constitute a significant proportion of its users. However, to date, most of the studies and applications have focused on science, the private sector and government. A DE-supported online oceanic educational public service and popularization system, iOcean, is studied. First, the vision for the public's engagement with "digital ocean" is described: an analysis is presented from four aspects, i.e., the space dimension, the time dimension, the state dimension and its relationship with human beings. Second, the technical framework of iOcean is discussed, including data updating and model computing, the data, the function, and the application layers. Third, two key technologies are studied in detail that will enable the construction of iOcean. More than half a million public viewers have used the current version's website. Practical demonstrations show that iOcean can bring virtual oceans to web browsers and desktops and construct a bridge between government departments and the general public. 展开更多
关键词 海洋教育 数字地球 公共服务 在线 WEB浏览器 空间维度 政府部门 推广体系
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