| 基于追踪数据的全球中尺度涡旋偶极子自动识别方法 |
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| 引用本文： | 田丰林,苑忠浩,刘巍,程领骑,陈戈.基于追踪数据的全球中尺度涡旋偶极子自动识别方法[J].海洋学报,2021,43(1):122-136. |
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| 作者姓名： | 田丰林 苑忠浩 刘巍 程领骑 陈戈 |
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| 作者单位： | 中国海洋大学信息科学与工程学院,山东青岛 266100;青岛海洋科学与技术试点国家实验室,山东青岛 266237;自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室,广东深圳 518034;中国海洋大学信息科学与工程学院,山东青岛 266100;青岛市计量技术研究院,山东青岛 266100;中国海洋大学信息科学与工程学院,山东青岛 266100;青岛海洋科学与技术试点国家实验室,山东青岛 266237 |
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| 基金项目： | 国家重点研发项目(2016YFC1401008,2016YFC1402608);国家自然科学基金重点项目(42030406);山东省海洋科技基金(2018SDKJ0102-08);国家重点研发计划(2017YFA0603203);自然资源部重点研究项目(KF202005085);中欧龙计划5科技合作项目(58393)。 |
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| 摘 要： | 海洋中的涡旋在传播过程中相互吸引并以偶极子的形式进行传播是一种常见的海洋现象，这些偶极子在输送海水、养分和其他物质方面发挥着重要作用。本文提出了一种基于海表面高度异常数据得到的涡旋轨迹数据的全球偶极子自动识别方法。通过使用K–D树切割空间的方法，对1993年1月至2016年9月间的涡旋轨迹数据进行计算，共发现了生命周期超过了60 d的86 662对向西运动的偶极子和30 590对向东运动的偶极子。结合提取结果，本文对偶极子在全球范围内的特性进行了统计分析，并结合海表面温度异常、盐度异常数据验证了自动识别算法的可靠性。最后，本文分析了具有伴随时间长、传播速度快、纠缠传播特点的偶极子传输模式和传播特性。
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| 关 键 词： | 偶极子 K—D树 涡旋追踪 涡旋识别 |
| 收稿时间： | 2020-03-16 |
An automatic recognition algorithm of global mesoscale dipole based on eddy tracking data |
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| Tian Fenglin,Yuan Zhonghao,Liu Wei,Cheng Lingqi,Chen Ge.An automatic recognition algorithm of global mesoscale dipole based on eddy tracking data[J].Acta Oceanologica Sinica (in Chinese),2021,43(1):122-136. |
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| Authors: | Tian Fenglin Yuan Zhonghao Liu Wei Cheng Lingqi Chen Ge |
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| Institution: | 1.School of Information Science and Engineering, Ocean University of China, Qingdao 266100, China2.Pilot National Laboratory for Marine Science and Technology (Qingdao), Qingdao 266237, China3.Key Laboratory of Urban Land Resources Monitoring and Simulation, Ministry of Natural Resources, Shenzhen 518034, China4.Qingdao Institute of Measurement Technology, Qingdao 266100, China |
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| Abstract: | It is a common ocean phenomenon that eddies attract each other and propagate in the form of dipole mode,and these dipoles play an important role in transporting seawater,nutrients and other substances.In this paper,a global dipole pair automatic recognition method based on the eddy trajectory data is proposed.By using the K–D tree for cutting space,the eddy trajectory data are calculated from January 1993 to September 2016,and a total of 86662 westward moving dipoles and 30590 eastward moving dipoles with a life cycle of more than 60 days are found.The global characteristics of the dipole that we detected are analyzed,and the reliability of the automatic recognition algorithm is verified by the comparison and test with sea surface temperature anomaly and sea surface salinity anomaly.Finally in this paper,the transmission modes and characteristics of dipoles are analyzed,including the characteristics of long life,high propagation speed and entanglement trajectory. |
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| Keywords: | dipole K–D tree eddy tracking eddy recognition |
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