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为建立一个高精度、高空间分辨率的逐日气温格点数据集,满足公共气象服务对于精确信息及实时信息的需要,利用2018年6—8月京津冀区域以及临近省区共3 974个国家级及区域气象观测站质控后的逐日气温资料,采用ANUSPLIN软件对逐日气温数据进行空间内插,得到了京津冀区域逐日气温格点数据集(0.01°×0.01°),并分别利用反距离权重插值法、普通克里金插值法、样条函数法对逐日气温数据进行空间插值,采用相关系数(Corr)、平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MRE)等作为评估指标来检验插值精度。结果表明:1) ANUSPLIN软件满足了空间插值对精度及曲面平滑度的要求,能直观体现京津冀区域气温由北向南递增的空间分布特征; 2) 4种插值方法中,基于ANUSPLIN软件的插值结果最优,相关系数平均达0.97,其样本误差在1℃之内占比为90.59%,MAE为0.46℃,MRE为1.81%; 3)插值误差较大的区域位于冀北高原、燕山丘陵及太行山脉一带,高海拔、低站点密度等是造成插值误差的主要原因。基于ANUSPLIN插值方法建立的逐日气温格点数据集具有分辨率高、空间插值误差小的优势,ANUSPLIN对气温的空间分布具有较好的预测能力。 相似文献
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基于GIS空间分析的海底表层沉积物粒度分布特征插值研究 总被引:3,自引:0,他引:3
为了对比研究不同空间插值方法在沉积物粒度空间分布表述上的精度及适用性,在2004年11月荣成宁津小型海湾-黑泥湾综合调查的基础上,探讨了表层沉积物粒度参数的空间插值,比较了IDW(反距离加权法)、Kriging(克里金插值法)、Spline(样条插值法)与NN(自然邻域法)4种GIS空间分析方法的特征、差异及实效性,并对影响插值结果准确性的因素进行分析。结果显示,在黑泥湾表层沉积物粒度结果的空间插值计算中,从插值准确性和空间表达能力两方面考虑,IDW,Spline,Kriging和NN中以IDW法较为适宜,但要考虑到"牛眼效应"的出现会与局部实际情况存在差异;Kriging法和NN法的插值结果准确性较高,但其空间表达能力稍逊;Spline法在近岸带表层沉积物粒度特征插值中的应用性相对较差。海洋调查要素空间分布的内在规律性是控制插值结果的主要因素,表层沉积物分布以长期稳定的潮流、地形特征为主导因素,呈现由岸向海条带状分布的特征。数据均匀分布区域的插值结果要优于边界区和突变区;另外,在选取的3个观察尺度上,不同插值方法的误差均与野外取样网格间距呈显著线性正相关。 相似文献
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为充分发挥监测数据的作用,进而科学评价海洋环境和促进生态修复,文章分别采用ArcGIS的普通克里金法、反距离权重法和含障碍的样条函数3种插值方法,对2017年11月镇海湾海水无机氮监测数据进行插值分析,并通过插值结果比对选出最优方案。研究结果表明:通过对照点监测数据的验证,含障碍的样条函数的插值结果相对误差较小,比普通克里金法和反距离权重法更适用于海岸线复杂和岛屿众多的监测区域;根据含障碍的样条函数的插值结果制作镇海湾海水无机氮浓度空间分布图,并应用属性数据计算海水无机氮各类水质面积,与相关公报结论相符;合理采用ArcGIS插值方法对监测数据进行制图和计算,水质评价结果直观、可靠且具有应用价值。 相似文献
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综合无机氮和活性磷酸盐的海水水质类别现状进行空间分区,拟合无机氮和活性磷酸盐全局半变异函数和局部半变异函数。通过留一交叉检验方法确定统计推断方法,无机氮采用分层克里金插值方法,使得平均绝对误差和误差方差最小;活性磷酸盐采用普通克里金插值方法,使得平均绝对误差和误差方差最小。原则上调整现有站位数的10%,综合考虑对无机氮和活性磷酸盐插值标准差的变化影响,以及对不同水质类别面积的影响,确定去掉冗余的7个历史站位。7个站位均分布在劣四类水区域的长江口南支、北支、和杭州湾北部近岸区域,这些区域站点密集,水体中各要素含量变化不大,水团混合较均匀。优化删减掉的7个站位调整到三类和四类水质分区中,或者无限制区域的优化调整,发现调整优化的站位主要分布在水质类别变化过渡的区域,因此,不同水质类别的分界带以及海域边界处是站位调整优化的关键区域。 相似文献
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我们用相对电导比法对现场采集的海水盐度进行精密测量,所得盐度值能与UNESCO(联合国教科文组织)标准统一。在圆腔H_(011)模式中通过微扰法测量了不同盐度海水的复介电常数,获得微波x波段(9370兆赫)海水的复介电常数与其盐度之间的关系。为了减小误差,提高精度,测量时对文献报导的方法做了若干改进,并已构成独立的方法。 相似文献
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海洋的盐度观测对于气候和海洋科学的研究有重要的意义,盐度的卫星遥感观测需要估计各种因素带来的误差影响。本文基于海面微波辐射理论和海水相对电容率等模型,采用蒙特卡洛模拟方法研究了在盐度遥感中温度误差、仪器误差以及风速误差对于后续的盐度反演的影响。通过计算温度误差产生的盐度误差,并与敏感性方法的对比发现,在低温低盐时温度误差对盐度反演误差的影响较大,2种方法的偏差较大;而在高温高盐时温度误差对盐度反演误差的影响较小,2种方法的偏差较小。辐射计仪器噪声对盐度误差的影响普遍在0.1psu以上,在低温低盐时可达0.5psu以上。风速误差对盐度反演误差的影响在水平极化状态下随入射角增大,在温度低于20℃时普遍超过1psu;在垂直极化状态下随入射角先减小后增大,在温度低于20℃以及较小的入射角下误差也会超过1psu。对误差的综合分析发现,采用垂直极化状态在高温时这2种误差的影响较小。研究发现,当入射角是45.6°和垂直极化状态下,对于3种典型海面状态(35℃和35psu,20℃和35psu,5℃和30psu),反演的盐度反演误差可达到0.162,0.153和0.444psu,达到了卫星单次扫描对盐度反演的误差要求。 相似文献
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海洋环境中平台钢腐蚀速率的三层BP 神经网络预测 总被引:3,自引:0,他引:3
利用三层BP神经网络预测海洋环境因素对材料的腐蚀速率的影响。结合实测的pH值、温度、溶解氧、盐度、生物附着等影响因素,分析了上述环境因素对平台钢腐蚀的影响,建立环境因素与腐蚀速率之间的映射关系,预测了平台钢在海洋环境中的腐蚀速率。结果表明,全浸区腐蚀速率预测误差为6.95%,潮差带腐蚀速率预测误差为4.2%,预测精度较高。说明利用三层BP神经网络预测钢在海水中腐蚀速率技术可行,具有较高的预测精度和应用价值。 相似文献
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温度和盐度是海洋中两个最基本的理化指标 ,在现代大洋中 ,海水温盐场的变化对现代的气候有重要的影响 ,如厄尔尼诺气候现象就是一个最好的证明。因此 ,为了更好地了解地质历史时期的古海洋环境 ,对海洋中古温度和古盐度的恢复 ,是重建古海洋环境的前提。大洋表层的海水盐度主要受蒸发 降水平衡、陆地淡水注入和上升流因素的影响。当蒸发大于降水时 ,盐度偏高 ,如现在的地中海和阿拉伯海等 ;当降水强于蒸发时 ,盐度降低 ,如现代的赤道太平洋。此外 ,河流冲淡水能使边缘海盆的海水盐度降低 ;冰期 间冰期的冰川溶水受全球冰体积的变化控制能… 相似文献
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基于综合环境因子的协同克里金法分析茎柔鱼资源丰度空间分布 总被引:2,自引:1,他引:1
茎柔鱼是我国重要的远洋捕捞对象之一,研究其资源丰度空间分布问题,有助于更好地理解茎柔鱼的生态习性,并提高我国鱿钓渔船的生产效率。本文利用上海海洋大学鱿钓技术组提供的2003-2012年6-9月秘鲁外海茎柔鱼捕捞数据,结合海表面温度(SST),海表面高度(SSH),海表面盐度(SSS)和叶绿素浓度(Chl a)进行协同克里金插值预测其资源丰度的空间分布。为了解决协同克里金插值中4个环境因子的权重问题,本文将4个环境因子进行归一化处理,利用主成分分析方法将其整合为单一综合环境因子,以此作为协变量。将综合环境因子与单位捕捞努力量渔获量(CPUE)进行相关性检验后进行协同克里金插值,根据平均误差(ME),均方根误差(RMSE)和标准化均方根(RMSSE)对插值结果评价,探讨此种方法的可行性。研究结果认为:(1)主成分分析方法获得的6-9月份的综合环境因子均与CPUE具有显著相关性;(2)6-7月份ME分别为0.002 6和0.002 5,预测准确性很高,平均预测结果稍高于实际观测值;而8-9月份的ME分别为-0.007 8和-0.000 2,预测准确性较高,平均预测结果稍低于实际观测值。6月份的RMSE估值精度最高,8月份的估值精度最低。6-7月份的RMSSE值小于1,说明都高估了预测的不确定性,8-9月份的RMSSE值大于1,说明都低估了预测的不确定性,则在6-9月份中的预测精度和准确性上会有一定程度的偏差。从ME、RMSE和RMSSE三者综合来看,6-9月的预测值具有一定的可靠性。 相似文献
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环渤海地区海水淡化发展呈现出规模大、发展速度快的趋势。基于环渤海地区海水淡化产业的发展现状,分析了海水淡化的浓盐水排放、固废物、温排水和化学污染物等问题对半封闭的渤海湾海洋环境的影响,并提出了环渤海地区海水淡化产业合理发展和布局的几点建议。 相似文献
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为实现同时测量海水的盐度温度,研制了2×2四端口微光纤耦合器型传感器。耦合器锥形过渡区激发的偶超模与奇超模在S均匀腰区传输时将逐渐累积相位差,产生干涉光谱。研究表明:波谷位置分别随着海水盐度、温度的改变而移动,得到了2个波谷的盐度灵敏度为1 418.00和1 600.00 pm/‰,温度灵敏度为-745.00和-778.00 pm/℃,建立了灵敏度矩阵。通过追踪这2个波谷位置,结合灵敏度矩阵,可实现对任意待测样品盐度、温度的同时测量,与盐度计、热电偶温度计实测数据的对比表明,此传感器具有很好的准确度。该盐度、温度双参数测量传感装置具有小尺寸、易制作和高灵敏度等优势,本研究为海洋环境及海洋动力现象的研究提供了一种新型的光学探测方法。 相似文献