单纯形投影算子理论及在资料分析中的应用 Ⅰ.在方程模型资料预测中的应用

本文根据混沌系统奇怪吸引子在相空间中的伸缩和折叠的几何特征,建立了单纯形投影算子（simplexprojectionoperator）预测方法．该方法主要侧重考虑了被预测点的局部非线性特征及Lyapunov特征指数,避免了传统预测函数和方程的模拟问题,减少了模拟参量．对Lorenz方程和Logistic映射资料进行预测分析的结果表明,此方法简单易行,缩短了计算时间,在预测时问尺度及精度上具有较强的预测能力．     

单纯形投影算子理论及资料分析中的应用：I.在方程模型资料预测中的应用

本文根据混沌系统奇怪吸收子在相空间中的伸缩和折叠的几何特征,建立了单纯形投影算子（ｓｉｍｐｌｅｘｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎｏｐｅｒａｏｒ）预测方法,该方法主要侧重考虑了被预测点的局部非线性特征及Ｌｙａｐｕｎｏｖ特征指数,避免了传统预测函数和方程的模拟问题,减少了模拟参量,在Ｌｏｒｅｎｚ方程和Ｌｏｇｉｓｔｉｃ映射资料进行预测分析的结果表明,此方法简单易行,缩短了计算时间,在预测时间尺度及精度上具有较强的预     

多元自适应样条回归预报浮游植物总量分析

在浮游植物总量与环境因子的定量关系研究中,使用了多元自适应样条回归模型。基于2003年5-9月渤海湾地区浮游植物总量及各种环境因子的实测数据,经过与投影寻踪回归模型预报结果对比,表明多元自适应样条回归很好地反映了浮游植物总量与环境因子定量关系并且是预报赤潮的较好模型。     

面向海洋时序数据异常模式发现的多视图协同可视分析

如何发现多要素海洋环境时序数据中蕴含的由自然现象导致的异常模式,进而实现对海洋事件发生的有效预测,是一个亟待解决的问题。本文提出了一种面向海洋环境时序数据异常模式挖掘的多视图协同可视分析方法,首先计算出多要素数据间的相似性矩阵,通过多维标度法(Multi-Dimensional Scaling, MDS)投影降维,将投影结果通过密度聚类（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, DBSCAN）生成时序MDS聚类视图,表达多要素数据的时序特征,用于发现多要素叠加后的异常模式;其次,再基于相似性矩阵计算每个要素熵值,生成与时序MDS聚类视图对应的多要素信息熵视图,表达每个要素在时序上的不确定性,用于确定不同要素对异常模式的贡献度;最后,针对异常模式,提供由对应原始数据投影生成的焦点平行坐标视图,进一步的分析要素之间的相关性强弱和数据内部具体的变化趋势。将本文方法应用于东山台站（23.9N、117.5E）、遮浪台站（22.6N、115.5E）附近海洋数据,发现数据由台风造成的异常模式和要素之间的相关性,证明本文提出的多视图可视分析方法的有效性,方法具备发现多要素时序数据蕴含的异常模式的能力。     

基于KPCA-RBF模型的风暴潮灾害经济损失预测

作为破坏性最强的海洋灾害,风暴潮灾害每年都给我国沿海地区造成了巨大的经济损失,运用科学的方法模型合理预测风暴潮灾害经济损失对指导沿海地区的防灾减灾工作意义深远。本文基于风暴潮灾害的成灾特点建立了风暴潮灾害直接经济损失预评估指标体系,由于评估指标数据高度非线性,采用核主成分分析（KPCA）对高维非线性数据进行降维优化,并利用径向基函数（RBF）神经网络对降维后的数据进行训练,从而实现对风暴潮灾害直接经济损失的预测。选取广东省1996—2018年的32个风暴潮灾害损失样本对模型进行仿真测试,结果表明,KPCA-RBF预测模型集成了核主成分分析和径向基函数神经网络的优势,预测结果精度高,学习收敛速度快,对风暴潮灾害数据序列有较好的非线性拟合能力。     

"海上丝绸之路"沿岸国家海洋综合风险分析与量化评估——以菲律宾为例

在"21世纪海上丝绸之路"重大战略构想的背景下,结合东盟国家对海上丝绸之路的重要作用。本文从海洋经济和海洋环境的角度对东盟国家存在的海洋综合风险进行评估分析,这对我国加强对东盟国家的认识,规避来自海洋方面的风险,更好地与其进行合作具有重要意义。主要针对东盟四国构建了评价海洋综合风险的指标体系;在此基础上,提出了基于改进的投影寻踪方法的海洋综合风险评估模型,以东盟四国中的菲律宾作为代表开展实验验证,最终得到菲律宾的海洋综合风险等级,并依据评级结果对我国与菲律宾的合作提供辅助建议。     

灰色系统GM（1，1）模型改进的建模方法

分析灰色系统ＧＭ（１，１）模型建模中所存在的问题，提出以现代非线性回归分析的方法改进ＧＭ（１，１）模型的建模方法．实例计算表明该方法优于传统的建模方法。     

2000年度海冰会商会在唐山市召开

国家海洋环境预报中心于２０００年１１月６～７日在河北省唐山市主持召开了２０００年度海冰预测会商会。来自国家海洋局、海洋石油、海军等部门的领导、预报技术人员和科研、生产管理人员共３０多位代表出席了会议。会议对１９９９年度渤海及黄海北部冰情进行了总结。实测资料表明，１９９９年２月～２０００年３月渤海及黄海北部冰情为常年，局部海区较常年偏重。与会专家对２０００年１２月～２００１年３月渤海和黄海北部冰情趋势进行了预测与会商。专家们认为今冬明春渤海北部冰情为常年略重，渤海南部及黄海北部冰情为常年略轻。同时…     

赤潮预测的人工神经网络方法初步研究

赤潮是一种由多因素综合作用引发的生态异常现象,具有突发性及非线性等特点。对其进行预测预报一直是海洋科学研究的热点。探讨了应用人工神经网络原理进行赤潮预测的方法,简要介绍了BP和RBF算法的基本原理,用2种算法对不同海域赤潮生物与环境因子之间非线性和不确定性的复杂关系进行学习训练和预测检验,并与传统的统计方法进行了比较。结果表明：人工神经网络方法在模拟和预测方面优于传统的统计回归模型,具有较强的模拟预测能力及实用性,值得进一步探索。     

基于快速行进算法的南海内波传播模型

南海内波水平二维空间位置的估计和预测具有应用价值。一个简单而精确的估计南海非线性内孤立波地理位置的经验模型已由Jackson(2009)提出,该模型将快速行进算法应用于海洋内波传播并给出内波相速度与深度关系的经验模式函数。本文尝试用KdV方程计算非线性内波相速度,以探讨海水层化对相速度和内波传播的影响。初步结果表明,海水层化的时空差异在内波传播过程中不可忽略。本文进一步将考虑海水层化的非线性内波相速度代替文献中的经验模式函数,建立不依赖于现场实测数据的基于快速行进算法的南海内波传播模型,并给出计算个例。本文模型的计算结果从个例来看与文献一致。     

基于多变量LSTM神经网络模型的PDO指数预测研究

利用1921–2020年的海平面气压、海平面高度、热含量数据以及海冰密集度作为太平洋年代际振荡（Pacific Decadal Oscillation, PDO）指数的预报要素,建立了关于PDO指数时间序列预测的多变量长短期记忆（Long Short Term Memory, LSTM）神经网络模型,对比分析了2011–2020年不同时间序列预测模型的PDO指数预测结果,最后利用多变量LSTM神经网络模型实现了2021–2030年的PDO指数预测。结果显示,多变量LSTM神经网络模型的预测值与观测值经过交叉验证后的平均相关系数和均方根误差分别为0.70和0.62;PDO未来10年将一直处于冷位相,PDO神经网络指数出现两次波动,于2025年出现最小值。相比于其他时间序列预测模型,本文采用的多变量LSTM神经网络模型预测结果误差小、拟合效果好,可以作为一种新型的预测PDO指数的手段。     

A new parameterization of surface drag in the marginal sea ice zone

A parameterization of subgridscale surface fluxes over the marginal sea ice zone which has been used earlier in several studies is modified and applied to a nonhydrostatic mesoscale model. The new scheme accounts for the form drag of ice floes and is combined with a so-called flux averaging method for the determination of surface fluxes over inhomogeneous terrain. Individual fluxes over ice and water are calculated as a function of the blending height. It is shown by comparison with observations that the drag coefficients calculated with the new parameterization agree well with data. The original scheme strongly overestimates the form drag effect. An improvement is mainly obtained by an inclusion of stratification and by use of a more adequate coefficient of resistance for individual ice floes. The mesoscale model is applied to off-ice flows over the polar marginal sea ice zone. The model results show that under certain meteorological conditions the form drag can have a strong influence on the near-surface wind velocity and on the turbulent fluxes of momentum. Four case studies are carried out. The maximum influence of form drag occurs in the case with strong unstable stratification and with wind oblique to the ice edge. Under these conditions the wind stress on sea ice is modified by at least 100% for ice concentrations less than 50% if form drag is taken into account.     

海冰动力学过程的数值模拟

讨论了海冰动力学性质并阐述决定海冰漂移的动量平衡,冰脊和水道形成及确定冰应力与形变、强度之间关系的海冰流变学.提出了模拟海冰动力学过程的数值模式,模式中冰厚分布由开阔水、平整冰和堆积冰3种要素表示.在这3要素的预报方程中引入形变函数,采用一种参数化方法模拟冰脊和水道.为了表示冰内相互作用,将海冰作为一种非线性粘性可压缩物质,采用粘-塑性本构关系.本文还概述和讨论了模式中所采用的数值方法,应用此模式模拟了渤海、波罗的海的波的尼亚湾和拉布拉多海的冰漂移.渤海冰漂移模拟结果明显地显示出潮周期变化,还模拟了渤海的冰脊和水道,进行了海冰流变学参数的敏感性试验.并将此冰模式与大气模式和边界层模式联接,给出渤海海冰预报结果.     

基于高光谱遥感的渤海海冰厚度半经验模型

Sea ice thickness is one of the most important input parameters for the prevention and mitigation of sea ice disasters and the prediction of local sea environments and climates. Estimating the sea ice thickness is currently the most important issue in the study of sea ice remote sensing. With the Bohai Sea as the study area, a semiempirical model of the sea ice thickness(SEMSIT) that can be used to estimate the thickness of first-year ice based on existing water depth estimation models and hyperspectral remote sensing data according to an optical radiative transfer process in sea ice is proposed. In the model, the absorption and scattering properties of sea ice in different bands(spectral dimension information) are utilized. An integrated attenuation coefficient at the pixel level is estimated using the height of the reflectance peak at 1 088 nm. In addition, the surface reflectance of sea ice at the pixel level is estimated using the 1 550–1 750 nm band reflectance. The model is used to estimate the sea ice thickness with Hyperion images. The first validation results suggest that the proposed model and parameterization scheme can effectively reduce the estimation error associated with the sea ice thickness that is caused by temporal and spatial heterogeneities in the integrated attenuation coefficient and sea ice surface. A practical semi-empirical model and parameterization scheme that may be feasible for the sea ice thickness estimation using hyperspectral remote sensing data are potentially provided.     

Numerical simulation for dynamical processes of sea ice

ＮｕｍｅｒｉｃａｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｆｏｒｄｙｎａｍｉｃａｌｐｒｏｃｅｓｓｅｓｏｆｓｅａｉｃｅＷｕＨｕｉｄｉｎｇ，ＢａｉＳｈａｎ，ＺｈａｎｇＺｈａｎｈａｉａｎｄＬｉＧｕｏｑｉｎｇ（ＲｅｃｅｉｖｅｄＭａｙ１６，１９９６；ａｃｃｅｐｔｅｄＪａｎｕａｒｙ...     

一种海冰热力过程参数化方案

由于海冰热力过程太复杂,难于精确计算冰面和水面热量收支方程中的每一项,并且净热量收支比每项小得多,因此难以确定海冰热力一动力模式中的净热通量。本文根据渤海的水文气象观测,详细分析了太阳短波辐射、长波辐射、云量、感热和潜热等对海冰热力增长函数的贡献,给出了一种海冰热力过程的参数化方案。并选取２个典型的个例进行了对比研究。模拟结果表明,该参数化方案能较好地模拟渤海海冰的热力过程。     

基于CART决策树的星载GNSS-R海冰检测方法

针对星载GNSS-R海冰检测中阈值选取的问题,基于DDM观测数据提取4个敏感特征参数,构建特征参数组合,采用CART决策树方法,通过与实际观测数据训练,构建了GNSS-R海冰检测决策树模型,利用北极附近海域的TDS-1卫星观测数据进行海冰检测计算,通过与实际观测数据比对验证,结果表明检测成功率为98.86%,初步说明了该算法的有效性。该算法能够解决星载GNSS-R海冰检测中阈值确定问题,可为业务化应用奠定基础。     

再谈海冰边缘区域中尺度涡旋形成机制——非线性平流

利用三维海洋模式与二维海冰模式耦合,研究海冰边缘区域中尺度涡旋形成最重要的机制之一——非线性平流机制。二维海洋模型模拟结果表明,非线性平流机制在水深比较浅的时候更加重要。不同于把海洋考虑成一个正压流体的二维模型,三维海洋模型中海冰通过海-冰相互作用直接影响海洋表层。我们发现在三维海洋模型实验中,中尺度涡旋和海洋表面抬升都对水深变化敏感。海流速度的垂直结构表面,当海水变浅,各层海流都变得更快。相同风应力作用相同时间之后,表面抬升与海水深度成反比关系。同时我们还发现由于垂直运动,在三维海洋模型实验结果中,海面抬升非常小,只有二维海洋模型实验结果的1%。垂直运动是三维海洋模型和二维海洋模型实验结果不同的根本原因。     

Ocean circulation and sea ice distribution in a finite element global sea ice–ocean model

A newly developed global Finite Element Sea Ice–Ocean Model (FESOM) is presented. The ocean component is based on the Finite Element model of the North Atlantic (FENA) but has been substantially updated and extended. In addition to a faster realization of the numerical code, state-of-the-art parameterizations of subgrid-scale processes have been implemented. A Redi/GM scheme is employed to parameterize the effects of mesoscale eddies on lateral tracer distribution. Vertical mixing and convection are parameterized as a function of the Richardson number and the Monin–Obukhov length. A finite element dynamic-thermodynamic sea ice–model has been developed and coupled to the ocean component. Sea ice thermodynamics have been derived from the standard AWI sea ice model featuring a prognostic snow layer but neglecting internal heat storage. The dynamic part offers the viscous-plastic and elastic-viscous-plastic rheologies. All model components are discretized on a triangular/tetrahedral grid with a continuous, conforming representation of model variables. The coupled model is run in a global configuration and forced with NCEP daily atmospheric reanalysis data for 1948–2007. Results are analysed with a slight focus on the Southern Hemisphere. Many aspects of sea ice distribution and hydrography are found to be in good agreement with observations. As in most coarse-scale models, Gulf Stream transport is underestimated, but transports of the Kuroshio and the Antarctic Circumpolar Current appear realistic. The seasonal cycles of Arctic and Antarctic sea ice extents and Antarctic sea ice thickness are well captured; long- and short-term variability of ice coverage is found to be reproduced realistically in both hemispheres. The coupled model is now ready to be used in a wide range of applications.     

基于Hough变换原理的海冰厚度识别方法

作为主要海冰参数之一的海冰厚度对海冰灾害评估和极地船舶与冰区海洋工程结构设计具有重要意义。采用船侧视频图像对海冰厚度进行自动识别是提取海冰参数的重要方式。本文采用基于Hough变换的机器视觉方法对海冰翻转过程中的表面轮廓线进行识别,从而自动获取海冰厚度参数。根据海冰图像特征制定了图像边缘识别?近似线段识别?海冰轮廓线段组识别的计算流程。在线段组识别过程中,根据海冰的几何特征建立了由夹角、长度及间距参数相关联的3个识别参数所组成的判断条件。为验证方法的可靠性,将该方法用于“雪龙”号第八次北极科考的走航实测数据中,结果表明,3个识别参数均具有最优阈值。当低于最优值时提高阈值可增加有效识别率;而高于最优值时提高阈值则会导致误判率增大,采用最优阈值可使冰厚识别率达到90%以上。因此,采用基于Hough变换的冰厚识别方法可实现对海冰厚度的实时监测。