赤潮相关因子的卫星遥感探测与赤潮预报的可行性探讨

讨论遥感探测赤潮相关因子的技术方法以及现阶段遥感观测手段的不足之处 ,认为赤潮的监测和预报须依靠多层次的海洋观测系统和多学科的综合研究才能实现 ,其中 ,多层次的海洋观测手段是关键 ,建立有效的海洋综合观测系统是预报赤潮的必要条件 (如正在建设中的珠江口、上海海洋立体观测示范技术系统 ) ,利用已有的综合技术实现赤潮的预报是完全可能的 .

基于BP神经网络模型的福建海域赤潮预报方法研究

赤潮往往给渔业生产和人类的生命安全造成极大的危害,但由于赤潮的成因十分复杂,对其进行预报非常困难。本研究收集了福建海区2000年至2016年发生的219个赤潮案例有效数据,应用BP神经网络人工智能模型建立了其与气温、降水、风速、气压和日照5个气象因子的非线性关系,并将这些赤潮案例数据与相应的气象指标按闽东、闽中和闽南3个海区,分别输入模型进行学习、训练与预测。结果显示:1)闽东海区53个训练样本45个预测正确,正确率达84.91%,3个模拟预测样本全部正确;2)闽中海区69个训练样本58个预测正确,正确率达84.06%,4个模拟预测样本全部正确;3)闽南海区85个训练样本的运算预测结果63个正确,正确率74.12%,5个模拟预测样本全部正确,达到预期的结果。研究表明,以气象因子为自变量采用BP神经网络模型对赤潮的发生进行预测是可行的,该方法可为赤潮的预测提供新的途径。

探讨运用多元回归分析预报赤潮

对大亚湾澳头水域 19972 0 0 1年赤潮监测资料的统计分析 ,发现可以以潮汐、风向、天气状况和水温作为影响赤潮发生的重要因子 ,用参数表征各因子的权重 ,建立多元回归方程 ,并绘制出赤潮生物的变化趋势图。可根据现场的生物观测资料分析 ,预报在生物高峰期是否将发生赤潮。该预报方法 ,可对陆源污染不明显 ,水质状况较稳定、浮游植物种群丰富的半封闭溺谷湾海水增养殖区的赤潮预报提供参考。

西太平洋副热带高压的变动对我国赤潮发生的影响分析

根据1933—2012年间我国海域赤潮发生的相关记录和数据,分析了西太平洋副热带高压对我国海域赤潮发生的影响,赤潮多发区集中在西太副高北界和地面锋区带海域。3大海区赤潮发生次数与西太副高的相关程度不同:东海>渤、黄海>南海。西太副高偏强、位置异常偏西、脊线偏南年份东海赤潮发生次数会偏多,渤、黄海赤潮发生次数会偏少。反之,西太副高偏弱、位置异常偏东、脊线偏北年份东海赤潮发生次数会偏少,渤、黄海赤潮发生次数会偏多。

基于物联网的赤潮监测系统

近海赤潮的频繁爆发对海洋环境和海洋经济产生了极大的破坏力,对赤潮的监测与预报尤为重要。为了能够实时快速地监测赤潮发生前的水质的变化情况,利用物联网技术,设计了近海赤潮环境的监测系统。在该系统中综合运用无线传感网络技术、嵌入式计算技术、移动通信技术、GPS技术,对赤潮发生的重灾区进行动态监控,移动传感模块可以与数字与和模拟类传感器相连接,可监测多个水体参数,能够准确的提供海水的盐度、温度、流速、叶绿素等参数的变化梯度。该系统采用C/S构架实施数据的发布和数据用户界面的显示及交互,利用ArcGIS Map实现用户的交互界面,达到对赤潮爆发灾情的预报。

探讨影响赤潮的物理因子及其预报

通过多年对广东沿海港湾赤潮发生机理的探讨 ,归纳出引发赤潮的主要物理因子 ,并深入研究潮汐变化与赤潮形成的关系。作者认为在沿海一些半封闭的海湾 ,在月赤纬偏小期间发生大潮易引发赤潮。大亚湾澳头水域 4～ 5月份大潮后多呈现不正规全日潮 ,易出现赤潮生物高峰期 ,较明显的赤潮从发生至消退的全过程往往跨越一个潮水期。根据实践经验总结 ,作者提出利用潮汐变化规律对大亚湾澳头水域 2 0 0 1年 5月份可能出现的赤潮初始阶段作尝试性预测 ,并在赤潮初始阶段通过对水域的浮游生物优势种和当地天气的变化趋势加强观测、研究 ,希望能对赤潮暴发作出较准确的预报。

赤潮监控预警系统的研究

赤潮是目前已知的海洋最大的生态灾害之一,它危及海洋渔业资源,破坏海洋生态环境,因此建立了多种预警模型综合运用的赤潮预警系统。在赤潮监控预警业务分析的基础上,集成浮标、船载快速监测、航空遥感监测、卫星遥感监测等多种监测手段,实时获取监控海区的赤潮相关各要素的状况与动态变化数据,开展赤潮监测数据的综合处理分析、评价等信息产品制作与服务技术,分析确定赤潮生消过程中的关键影响要素。该预警系统可以通过赤潮预测预报技术研究,实时或准实时地监测赤潮环境要素状况与动态变化,提供实时监测数据和综合信息,并能对重点监控区进行赤潮监控预警。

透明度作为赤潮预警监测参数的初步研究

调查实验数据显示 ,在一定条件下 ,透明度与浮游植物密度和种类之间有着一定的关系。浮游植物密度低时透明度高 ,浮游植物密度高时透明度低。认为可以尝试使用透明度作为赤潮预警监测或短期预报的参数。透明度值 1.6m可以作为赤潮预警的标准值进行试点。

厦门西港引发有害硅藻水华磷的阈值研究

1995年10月，在厦门市国家海洋局第三海洋研究所的陆基水池中，应用海洋围隔生态系实验技术，研究了在无海流、盐度等因子干扰的情况下，磷的形态、分布及其与浮游植物生物量的相关性。结果表明，海水中的可溶性无机磷（DIP）随时间里指数函数减少。浮游植物生物量主要与可溶性无机磷密切相关：[Chl－a]=A×e-B[PO4]，这种相关的浮游植物生物量表现2d左右的滞后现象。还探讨了限制浮游植物增殖的DIP的最低浓度为0．3－04μmol／L，从DIP表现浓度估算浮游植物可能达到的最大生物量为[Chl－a]=10mg／m3，并由此估算出引发中肋骨条藻赤潮的DIP的阈值为1．2μmol／L，作为赤潮预测预报的参考。

赤潮灾害监测预报研究综述

近海赤潮灾害的频繁暴发严重破坏海洋生态平衡和海洋环境。概述了国内外赤潮监测和预报状况,着重介绍了利用卫星遥感进行赤潮预报的方法;总结了赤潮遥感预报目前仍存在的问题,指出基于机理和生态过程的赤潮预报模型将是重点研究方向。

基于天气分型的赤潮预报方法研究——以福建沿海为例

以2001—2012年我国沿海赤潮相关资料为依据,对福建沿海赤潮的时空分布特征进行了分析。结果显示:4月第6候—7月第1候是福建沿海赤潮暴发的最盛期,赤潮高发海域为闽东北沿海和厦门近海,大面积赤潮主要发生在三沙湾、厦门和平潭海域。在此基础上,利用NCEP再分析资料,从大气环流形势诱发赤潮的角度出发,基于典型天气形势场相似法构建了福建沿海5—6月赤潮定量化预报模型。敏感性试验和预报检验结果表明,该模型能够在赤潮大面预报中获得较为满意的效果,预报检验准确率达55.8%,可以在赤潮业务预报中予以应用。此外,对模型生成的4种最易诱发福建沿海赤潮的天气类型:西南季风扰动型、高压脊控制型、东亚低槽扰动型和西太平洋副热带高压控制型分别做了个例分析,以期为赤潮预报研究提供参考。

一个基于Web的赤潮预报专家系统设计方案

文章提出一个基于Web的赤潮预报专家系统设计方案并探讨了其实现方法

浙江海区赤潮发生前期气象因子的统计分析

本文利用2002年5-6月的赤潮纪录,及逐日的温度、气压和降水等气象要素实测资料,分析了浙江海域赤潮发生前期有关气象要素的变化特点:以及赤潮发生时,不同气象因子分布的统计特征。结果表明:浙江海域赤潮的发生有明显的地域特征,在不同海区,利于赤潮发生的气象条件是不同的。

赤潮的危害和预测预报

近岸水域有机物污染 ,引起海水富营养化是形成赤潮的主要原因。近年来 ,我国沿海赤潮频发 ,不仅给渔业生产、海水养殖业带来重大损失 ,而且破坏了海洋环境 ,危及人类的健康。对赤潮的观测和监测是开展赤潮预测预报的基础 ,应加强对时有发生赤潮潜在海区的经常性观测和监测 ,卫星遥感监测赤潮是目前所采用的一种先进技术。对赤潮的预测分为长期预测、中期预测和短期预测 ,根据观测结果发布长、中、短期预报应加强对赤潮的防治方法和技术的研究 。

渤海赤潮预测的研究现状及展望

近年来,我国沿海地区赤潮越来越频繁,对生态环境、海水养殖业及人类健康造成了很大的威胁。本文总结 了目前国内外赤潮预测的研究现状,提出了赤潮预测预警的概念模型,并展望了今后的研究重点。

泉州湾赤潮藻类优势种细胞密度回归方程研究

于2006年5-11月对东海泉州湾赤潮监控区四个监测站位开展赤潮常规监测。根据监测结果,分别以各站位23项水质理化生物环境因子指标为自变量,相应赤潮藻类优势种的细胞密度为因变量,进行多元逐步回归分析,建立了各站位优势种中肋骨条藻(Skeletonema costatum)、太平洋海链藻(Thalassiosira pacifica)、微小原甲藻(Prorocentrum minimum)、尖刺拟菱形藻(Pseudo-nitzschia pungens)、丹麦细柱藻(Leptocylindrus danicus)和旋链角毛藻(Chaetoceros curvisetus)等的细胞密度多参量回归方程。结果表明,所有回归方程的复相关系数都接近于1,方差分析的结果均为回归极显著,表明所建立的回归方程可作为相应赤潮优势种细胞密度预报方程的高度有效性,将对今后泉州湾的赤潮预报提供良好的指导作用。

海洋生态预报的研究进展与发展应用

从介绍海洋生态预报的概念和作用开始,根据赤潮、绿潮、水母暴发、珊瑚白化等海洋生态灾害的致灾种类和涉及的富营养化、低氧和致病菌等灾害指标,阐述了国内外近年来海洋生态预报的研究进展,进而探讨了河口区、陆架海以及全球大洋等不同海域差异所涉及的海洋生态预报的发展应用,论述了经验预报、统计预报和数值预报等海洋生态预报的国内外研究进展与实际应用,最后展望提出海洋生态预报在未来发展中面临的挑战和亟需解决的关键科学问题。

基于人工神经网络的浮游植物密度预测模型研究

基于人工神经网络在赤潮预测中应用的基础,利用遗传算法对其网络结构进行优化之后,用于预测浮游植物密度有良好的成效,对赤潮预警系统的研究有实际的应用价值。文章介绍了浮游植物密度预测的人工神经网络模型和经过优化后的人工神经网络预测计算。

GRNN和遗传算法在赤潮预报中的应用操作

本文探讨了基于神经网络和遗传算法的赤潮预报模型,根据已有的海洋水质监测数据,运用统计学和人工智能的方法对赤潮预报进行了实际尝试。并将预测效果与传统的回归分析以及基于Fisher 判别准则的判别分析进行了比较。结果证明,这种方法在赤潮预测预报方面有一定的应用价值。