混沌系统隐含频率检测方法研究及其在海洋资料分析中的应用

利用Guillermo的单时间序列重构相空间点概率密度的功率谱分析方法,对赤道日表层水温和青岛月气温的九点滑动平均资料进行了隐含频率检测,结果表明,赤道日表层水温隐含周期为23.3,10.5,7.7d,其他物理参量的震荡及青岛气温隐含周期10.,5.7,4.5,2.9a,3个月其他物理参量的震荡.     

相空间反演方法在表层水温预报中的应用

利用相空间理论及方法对渤、黄、东海共4个站位近十几年的旬平均SST进行分析。结果表明：表层水温具有混饨特性，其吸引子关联维数平均约为1．23、嵌入相空间维数为6（渤、黄海）和7（东海178号站位）、二阶Renyi熵平均约为3．7×10-4（1／d）及平均可预报时间尺度平均为27个点；基于以上分析结果运用相空间反演方法建立了旬平均SST的反演模型，并且在试预报的前5旬的最大相对误差约为4．2％。     

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     

南沙群岛海域近海面大气湍流混沌特性

混沌概念的提出,有必要研究大气湍流是否具有混沌行为。根据1994年9月18—30日南沙群岛海域渚碧礁（10°52＇N,114°04＇E）的近海面大气水平风速及气温的观测资料,计算和分析了有关诊断系统是否是混沌运动的特征量：关联维数、Lyapunov指数和关联熵。结果表明,南沙群岛海域近海面大气湍流是一种混沌运动。同时给出并讨论了其它一些结论。     

资料同化中的伴随方法及其在海洋中的应用

较系统地综述了资料同化中各种方法的分类,并着重说明了伴随方法的基本原理和具体实现步骤。并总结了伴随方法在海洋中的应用现状,并指出由于观测资料特别是遥感资料的日益丰富,伴随方法将有广泛地应用前景。     

单纯形投影算子理论及在资料分析中的应用Ⅱ.在表层水温和青岛气温预测中的应用

应用相空间理论对赤道单站日表层水温及青岛月平均气温的９点滑动平均资料进行了分析,结果表明：青岛月平均气温的９点滑动平均的相关维数和嵌入维数分别为５．８３、８,当反厄尔尼诺发生时赤道日ＳＳＴ的相关维和嵌入维数分别为３．９３、１１,当厄尔尼诺发生时其相关维数和嵌入维数分别为４．３７、９．揭示了无论是厄尔尼诺还是反厄尔尼诺发生赤道日ＳＳＴ都具有混沌特征,并且厄尔尼诺发生其内部结构复杂化使得支撑奇怪吸引子的雏数增加,而嵌入维数减少．这种现象是由于表层水温所隐含非线性作用显著增强所导致．根据以上分析结果应用单纯形投影算子（ｓｉｍｐｌｅｘ　ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ　ｏｐｅｒａｔｏｒ）预测方法对赤道单站日ＳＳＴ和青岛月平均气温的９点滑动平均资料进行了预测,其前８点最大相对误差分别为０．４２％,７．４％．     

混合最优化方法在潮汕坳陷重力资料反演中的应用

选用目前非线性方法中的2个研究热点——BP神经网络和模拟退火算法,用优化后的BP神经网络为主框架,结合位场反演的特点,在反演过程中引入模拟退火算法,这样既利用了BP神经网络具有指导学习的功能来提高局部搜索性能,也利用了模拟退火算法的概率突跳性来实现最终的全局收敛性,从而提高了反演的速度和精度。通过模型试验验证了其有效性之后,将该方法应用于珠江口盆地潮汕坳陷的重力资料反演,结果较好地反映了剖面的地质情况。     

卫星测高资料在反演海底地形中的应用

首先论述了利用卫星测高数据反演海底地形两类常用算法即解析算法和统计算法的基本原理和数学模型，在此基础上基于最小二乘配置理论，提出了统计算法的改进模型，使用新模型在南中国海地区进行了海底地形反演计算，并将反演结果与实际船测水深进行比对，进一步验证改进模型的可靠性和有效性。     

基于混沌时间序列法的平潭浪高预测研究

在混沌动力系统相空间重构的基础上,利用关联维数法和最大Lyapunov指数法,对平潭浪高时间序列进行混沌特性识别,并进行了预测.结果表明,浪高时间序列存在混沌现象,混沌时间序列法可应用于海浪预报的研究.     

分形方法在海洋溢油的气相色谱鉴别中的应用研究

将分形理论应用于溢油的气相色谱鉴别,建立了一种新的海洋溢油气相色谱鉴别方法。即首先采用小波分解将气相色谱图曲线分解至不同的尺度,计算各尺度曲线分量的分形维数,基于分形维数参量,采用欧几里得距离判断不同样品气相色谱曲线的近似程度,达到对溢油样品进行鉴别的目的。溢油事故实例数据分析表明,分形维数能较好的反映不同色谱曲线的差异,所建立的方法在筛选溢油样品时,能在一定程度上缩小鉴别范围,可作为溢油鉴别的一种有效辅助方法。     

波高时间序列的混沌特征提取

为了分析海浪混沌特征,在混沌动力系统相空间重构的基础上,利用关联维数法和最大Lyapunov指数法,对实验室波浪水池的实测波面高度时间序列进行混沌特性识别。结果表明,波高时间序列存在混沌现象,混沌理论可应用于海浪的研究。     

2.5维海洋非线性共轭梯度反演应用效果研究

为了研究频率域2.5维非线性共轭梯度反演在海洋天然气水合物探测中的实际应用效果,利用美国Scripps研究所在South Hydrate海域采集的可控源电磁探测数据进行2.5维非线性共轭梯度反演计算,结合其他地球物理方法在同一海区的研究结果,综合分析2.5维反演计算的准确性和有效性。结果表明,非线性共轭梯度反演能够清晰地反映出该区域海底面以下1~2 km地层的电导率结构分布,其局部反演结果与地震反射、地震层序、测井分析结果基本一致,且对小尺寸异常、浅层高阻体分辨力较强,尤其在海洋天然气水合物探测方面具有较大潜力。     

应用在海洋研究中的四维同化方法

本文从海洋数值模式的初始场、边界条件和模式误差三方面分析了四维同化方法的必要性,阐述了四维同化技术的含义、三种主要方法及其数学过程,并简单总结了在海洋研究中的应用情况。     

单纯形投影算子理论及在资料分析中的应用：Ⅱ.在表层水温和青岛气温 …

应用相空间理论对赤道单站日表层水温及青岛月平均气温的９点滑动平均资料进行了分析,结果表明：青岛月平均气温的９点滑动平均的相关维数和嵌入维数分别为５．８３、８,当反厄尔尼诺发生时赤道日ＳＳＴ的相关维和嵌入维数分别为３．９３、１１,当厄尔尼诺发生时其相关维数和嵌入维数分别为４．３７、９。揭示了无论是厄尔尼诺还是反厄尔诺发生赤道日ＳＳＴ都具有混沌特征,并且厄尔尼诺发生其内部结构复杂化使得支撑奇怪吸引子的     

现代海洋/大气资料同化方法的统一性及其应用进展

海洋／大气资料同化的理论基础是用数值模式作为动力学强迫对观测信息进行提炼，或者说，从包含观测误差(噪声)的空间分布不均匀的实测资料中依据动力系统自身的演化规律(动力学方程或模式)来确定海洋／大气系统状态的最优估计。本文对主要的现代海洋／大气资料同化方法，包括最优插值(()ptimal Interpolation，简称()Ⅰ)、变分方法(3—Dimensional Variational和4—Dimensional Variational，分别简称3DVAR和4DVAR)和滤波方法(Filtering)的原理、算法设计和实际应用进行系统地回顾，并对这些资料同化方法的优缺点进行分析和讨论。在滤波框架下，所有的现代资料同化方法都被统一了：()Ⅰ和3DVAR是不随时间变化的滤波器，4DVAR和卡曼滤波是线性滤波器，即非线性滤波的退化情形；而集合滤波能构建非线性的滤波器，因为集合在某种程度上体现了系统的非高斯信息。一个非线性滤波器的主要优点是能计算和应用随时间变化的各阶误差统计距，如误差协方差矩阵。将非线性滤波器计算的随时间变化的误差协方差矩阵引入到（）Ⅰ或4DVAR中，也许能实质性地改进这些传统方法。在实际应用中，方法的优劣可能取决于所选用的数值模式和可获得的计算资源，因此需针对不同的问题选取不同的资料同化方法。由于各种资料同化方法具有统一性，因此可建立测试系统来评价这些方法，从而对各种方法获得更深入的理解，改进现有的资料同化技术，并提高人们对海洋／大气环境的预测能力。     

互信息在海洋资料相关分析中的应用

为了揭示海洋资料的统计依赖特性,提出了一种基于互信息的定性分析方法,并对东海海表气温、气压及风速数据进行了分析。结果表明,在数据资料较长时,该方法能有效判定数据序列的线性、非线性相关特征,特别适合于复杂的海洋数据资料分析。     

海洋多要素长时间序列的motif规则树构建方法研究

对海洋数据进行挖掘能够有效地预测海洋灾害事件。海洋监测数据具有时序长、间隔短、多要素间强关联的特点,对长时间序列进行直接分析挖掘速度慢、效率低,现有方法大多采用符号化时间序列方法,但可能导致部分信息丢失且破坏 要素间的关联性。本文定义了时间序列 motif,用于发现时间序列中重复出现的,先前未知的局部信息,解决了符号化导致的信息丢失的问题,实现了时间序列 motif 的精确快速提取。通过构建 motif 规则树,实现了海洋多要素时间序列间强关联规则的挖掘。最后,给出关联规则评价参数,同随机游走数据对比后,证明了本文方法的有效性。     

贝叶斯判别方法在叠前反演数据解释中的应用

通过开展贝叶斯判别理论在叠前反演数据解释中的应用研究来提高储层预测的准确性。以岩石物理模拟、叠前反演处理和概率密度函数建立作为该技术的关键,基于贝叶斯理论利用测井和岩石物理模拟数据作为先验信息,利用反演成果作为基本数据估计不同岩相的分布概率。该技术充分利用概率和统计作为处理地质不确定性的工具定量解释繁多的叠前反演成果,用这种方法对岩相进行表征和识别,更加适合地质复杂性和多解性特点。火成岩储层预测中的应用表明,贝叶斯判别理论对储层含气性表征更加准确,解决了储层含气性预测难题。     

波阻抗反演在琼东南海域水合物检测中的应用

为了更好地研究天然气水合物的展布形态和赋存情况,对琼东南海域天然气水合物勘探区的地震资料进行波阻抗反演。首先利用基于精细速度分析的高分辨率层速度反演方法来建立低频阻抗模型,然后采用了基于波动方程Born近似的直接反演和基于模型优化的间接反演两种方法进行反演研究。结果表明,研究区数据体波阻抗高低分异明显,地质现象比较清楚,能够比较准确地反映地下水合物矿体的展布情况,且可靠性较高,可用于后续的水合物储层分析及综合研究。本文在无井约束的条件下,采用波阻抗反演技术开展适用于天然气水合物的识别研究,对未来的水合物勘探具有重要的现实意义。