海洋研究
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ISSN: 3079-1529

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  • 利用多普勒频移反演ASAR海表面流速 下载:73 浏览:357
  • 候富城 孟俊敏 张晰 孙丽娜 《海洋研究》 2019年5期
  • 摘要:
    为研究中小尺度的海流,以美国西海岸附近海域为研究区域,采用欧空局ENVISAT ASAR IMS数据,首先利用频谱拟合法计算得到影像的多普勒质心;再通过影像的多普勒系数和斜距时间去除卫星与地球之间相对运动产生的多普勒频移,最终得到海表面多普勒质心异常.同时利用布拉格散射模型去除了布拉格波的影响,利用CMOD5模型计算海表面风场,根据风场与雷达视向速度的经验关系去除海面风场的影响,经空间投影,最终得到雷达径向的海表面流速,反演的流速主要分布于-0.3~0.6 m/s.利用研究区域附近的岸基高频地波雷达(HF-ra-dar)数据验证反演结果精度,结果表明,在HF-radar流速与ASAR反演流速-0.2~0.2 m/s差异范围内的标准误差和相关系数分别为0.1 m/s和0.81,反演结果与真实流速较为接近.ASAR反演流速和HF-radar流速结果均表明,在研究区域存在自西向东的沿岸流,最大径向流速达到0.6 m/s.因此,本文所使用的海表面流速反演方法准确有效,适合于中小尺度海流流速的反演.
  • 基于Jason-2校正辐射计的降雨率估计算法研究 下载:61 浏览:361
  • 王桂忠1 张杰1 孙伟富1 王晶2 《海洋研究》 2019年5期
  • 摘要:
    采用Jason-2校正辐射计的亮温数据与GPM Ku波段测雨雷达的降雨率数据,开展基于Jason-2校正辐射计的降雨率估计算法研究.为避免波束填充效应,对Ku波段测雨雷达降雨率数据进行网格化处理,分别构建3×3,5×5及7×7网格的建模数据集和验证数据集,通过建模数据集建立了3种基于校正辐射计的降雨率估计算法研究,并通过验证数据集进行检验.结果表明:对GPM Ku波段测雨雷达的降雨数据进行3×3,5×5及7×7的网格化处理,可以在降雨率估计算法研究时有效避免波束填充效应,7×7网格化处理方法效果最优.对3种不同的算法比对,发现利用校正辐射计3个通道亮温信息的线性组合形式估计降雨率效果最优,相对偏差可达42.33%.
  • 普里兹湾虎鲸回声定位信号脉冲间隔特征分析 下载:74 浏览:454
  • 黄龙飞 吕连港 姜莹 刘宗伟 杨春梅 《海洋研究》 2019年5期
  • 摘要:
    根据2017年中国第33次南极科考期间获取的普里兹湾虎鲸声信号观测资料,采用Teager能量算子法对虎鲸回声定位信号进行了检测,并分析了其脉冲间隔的统计特征.对115段回声定位信号的参数分析结果显示:脉冲间隔的范围为10.5~183.5 ms,均值与标准差分别为67.5和27.6 ms.进一步分析,发现脉冲间隔数值的变化具有显著的规律性,根据拟合表达式可以将信号分成5种类型:加速型、减速型、匀速型、先减速后加速型、先加速后减速型.其中减速型的总体占比最高,为58.3%;其次为匀速型与加速型,分别为20.0%,14.8%;其余2类占比最低,均仅为3.5%.普里兹湾虎鲸回声定位信号脉冲间隔规律性变化可能是虎鲸调节其信号以适应活动海域多海冰环境的结果.此外,加速型、减速型、匀速型与先减速后加速型、先加速后减速型的脉冲间隔参数存在较大差异,且后2种类型的-3 dB带宽以及峰值频率与脉冲间隔存在显著的负相关关系,这表明虎鲸在发出后两种类型的回声定位信号时处理的情况与前3种类型相比可能更为复杂与特殊.
  • 声速剖面反演预测方法 下载:82 浏览:503
  • 胡军 肖业伟 张东波 冷龙龙 《海洋研究》 2019年5期
  • 摘要:
    利用2006—2017年我国南海部分区域(112°~114°E,10°~12°N)的Argo观测数据,对该海区声速剖面进行了仿真分析和研究.在此基础上,利用遗传算法(GA)优化的径向基函数(RBF)神经网络建立反演预测模型(GA-RBF),结合海区表面实测温度和历史数据,研究了该区域2016—2017年的声速剖面实时预测情况,并获得该海区6月和12月的声速剖面平均均方根误差值为0.845 m/s和0.815 m/s;而采用平均声速剖面方法获得该海区6月和12月的声速均方根误差分别是2.393 m/s和2.176 m/s.仿真结果表明:基于GA-RBF网络模型并利用海区表面实测温度的反演预测结果更趋近实测声速剖面,该模型可用于海区垂直声速剖面的实时预测.
  • 海量数据驱动下的高分辨率海洋数值模式发展与展望 下载:63 浏览:480
  • 宋振亚1 刘卫国1 刘鑫1 苏天赟2 刘海行3 尹训强3 《海洋研究》 2019年5期
  • 摘要:
    海洋数值模式是定量描述海洋物理现象及其变化的数值模型,也是海洋与气候研究、预测的核心工具.随着海洋观测的不断投入与积累、对海洋认识的不断深入,特别是在高性能计算技术的支撑下,海洋数值模式已有了长足进步,正朝着高分辨率和多物理过程的方向发展.随着分辨率的提高、物理过程的细化,海洋数值模式的发展面临着多个方面的挑战.当前,海洋数据数量和种类不断增多,同时超级计算机、高性能计算和深度学习等技术的快速发展,为海洋数值模式的突破提供了机遇与挑战.本研究回顾了海洋数值模式的发展现状,梳理和分析了其发展中遇到的大规模高效并行计算和参数优化这两个关键问题,探讨和展望了当前海量数据驱动下海洋数值模式的发展趋势.提出计算负载均衡、计算与I/O重叠的并行流水线设计以及降低全局交换的算法改进是当前突破高分辨率海洋模式大规模高效并行效率的关键.从海洋科学、高性能计算以及深度学习深度交叉融合的角度,提出了实现海洋科学与深度学习相结合的6个途径,在此基础上,探讨了基于深度学习的参数化优化可能实现的途径.
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海洋研究  期刊指标
出版年份 2018-2025
发文量 669
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影响因子 0.806
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