基于深度学习的赤潮发生预报方法研究

赤潮作为海洋灾害,对海洋渔业、生态、经济,以及人类生产、生活造成了严重影响。一直以来,赤潮受到研究者的广泛关注,但由于它的形成机制比较复杂,使得赤潮预报极具挑战性。针对赤潮预报的研究问题,本文收集了厦门海域赤潮发生前后的海洋监测数据,结合皮尔逊相关系数、散布矩阵、复相关系数方法,分析多环境因子与赤潮发生多要素的关联情况,重点采用基于深度学习的LSTM与CNN融合方法,挖掘环境因子的时序依赖,发现序列数据的局部特征,对赤潮发生进行预报。在厦门一号和厦门二号数据集中,本方法在预报未来12 h内的赤潮情况时,RMSE、MAE误差分别达到0.521 8、0.504 3。通过协同对比模型进一步确定赤潮发生的预报概率,在两个数据集上的最终预报准确率分别为67.58%和63.49%。本研究为赤潮的分析预报提供了探索经验,证明了将深度学习方法应用于赤潮预报的可行性。     

赤潮成因及预报方法

随着沿海工业、农业的迅速发展,赤潮作为海洋灾害之一出现频率越来越大,造成的损失 也日益严重;已经引起人们的特别关注。本文拟就赤潮的特点与产生机理进行分析并结合实例 及国内外研究经验与结果对其预报方法作了初步概括与探讨。     

赤潮成因及预报方法

随着沿海工业,农业的迅速发展,赤潮作为海洋灾害之一出现的频率越来越大,造成的经济损失也日益严重,已经引起人们的特别关注。本文拟就赤潮的特点与产生机理进行分析,并结合实例及国内外研究经验与结果对其预报方法作初步概括与探讨。     

赤潮预报的人工神经网络方法

基于渤海湾赤潮观测数据(2003年5月~9月),对藻类浓度与环境因子进行了相关性分析,选择出影响藻类浓度的主要环境因子,然后对主要环境因子作主成分分析,在主成分分析的基础上,建立了一个用于赤潮预报的人工神经网络模型。     

赤潮的研究和预报

赤潮灾害对我国沿海养殖业造成了巨大的经济损失，对海洋生态环境也产生了极大的破坏，威胁了滨海旅游业的发展。为了更全面地了解赤潮灾害，防治赤潮灾害，本文对赤潮灾害的特点进行初步研究并总结了目前使用的赤潮预报方法。     

开展预报研究 控制赤潮灾害

近十年来，赤潮已成为全球性一大海洋灾害，许多滨海国家都面临着由它带来的社会经济和人类健康的严重威胁。如80年代加拿大政府颁布了夏秋之交（赤潮高发季节）禁止市场出售食用海洋贝类，并规定按期检测海洋贝内中麻痹性贝毒的含量，如每百克含量超过80Vg就禁止来捕。一些受赤潮灾害较重的国家为防止赤潮发生，投入大量的资金，开展预报和对策研究。如日本在ig75～1990年，投资高达300多亿日元，其中对策研究占42％。同时，加强法制建设，制订各种有机污染物排放标准，确定各特定水域的环境容量，合理分配排放总量，采用这些措施已取得了…     

基于天气分型的赤潮预报方法研究——以福建沿海为例

以2001-2012年我国沿海赤潮相关资料为依据,对福建沿海赤潮的时空分布特征进行了分析.结果 显示:4月第6候-7月第1候是福建沿海赤潮暴发的最盛期,赤潮高发海域为闽东北沿海和厦门近海,大面积赤潮主要发生在三沙湾、厦门和平潭海域.在此基础上,利用NCEP再分析资料,从大气环流形势诱发赤潮的角度出发,基于典型天气形势场...     

长江口溶解氧赤潮预报简易模式

在海洋浮游生物中,有很多单细胞微小生物,由于异常地急剧繁殖,并高度密集在一起,从而引起海水变色的现象,称谓“赤潮”.目前,普遍认为赤潮的发生与海水中磷、氮等营养盐、铁、锰等微量元素以及某些有机化合物的大量增加有关[l];另外,还与水体的停滞和气象条件密切联系[2,3].赤潮的发生意味着生态平衡的破坏.     

一种基于深度学习的热带气旋路径集成预报方法

本文提出了一种基于深度学习的热带气旋(tropical cyclone,TC)路径集成预报方法.该方法以长短期记忆深度网络为模型构架,利用前4个时刻(24 h,间隔6 h)及当前时刻的TC路径记录,以及由不同环境因素所计算的方向预报因子作为输入,分别直接预报和间接(通过预报移动速度)预报路径,集成两者预报结果实现时效为...     

叶绿素α预报赤潮原理探索

首次提出并探索了采用单一参数叶绿素a进行赤潮短期预报的原理和技术.该原理主要以叶绿素α大于某一基准值时连续2d是否呈指数增长来判定未来1～3 d内是否会发生赤潮.对于任何海区,都仅基于叶绿素α基准值和增长速率下限两个常数即可进行预报操作.     

基于串联深度神经网络的Chl-a浓度短期预报方法研究

以浙江海洋保护区2019年5月生态浮标监测数据为基础,对叶绿素a(Chl-a)与各理化因子进行Pearson相关性分析,发现研究海域的Chl-a与溶解氧和pH呈显著正相关(P=0.01),与硝氮和磷酸盐呈显著负相关(P=0.05)。在此基础上,建立了一种串联深度神经网络(DNN)的Chl-a短期预报模型,该模型以5层神经网络为基本单元,采用前后串联方式构建了拥有6个隐层的DNN。实验结果显示:DNN模型能够较为准确地预测Chl-a浓度短期变化趋势,24 h和48 h预报结果的RMSE分别为1.25μg/L和2.43μg/L,MAE分别为1.03μg/L和1.99μg/L,相比于浅层网络预测精度更高。     

基于深度学习的GF-1卫星WFV影像赤潮探测方法

赤潮是我国主要的海洋生态灾害,有效监测赤潮的发生和空间分布对于赤潮的防治具有重要意义。传统的赤潮监测以低空间分辨率的水色卫星为主,但是其对于频发的小规模赤潮存在监控盲区。GF-1卫星WFV影像具有空间分辨率高、成像幅宽大和重访周期短等优点,在小规模赤潮监测中表现出较大的潜力。然而,GF-1卫星WFV影像的光谱分辨率较低,波段少,传统面向水色卫星的赤潮探测方法无法应用于GF-1卫星WFV数据。而且赤潮具有形态多变、尺度不一的特点,难以精确提取。基于此,本文提出了一种面向GF-1卫星WFV影像的尺度自适应赤潮探测网络（SARTNet）。该网络采用双层主干结构以融合赤潮水体的形状特征与细节特征,并引入注意力机制挖掘不同尺度赤潮特征之间的相关性,提高网络对复杂分布赤潮的探测能力。实验结果表明,SARTNet赤潮探测精度优于现有方法,F1分数达到0.89以上,对不同尺度的赤潮漏提和误提较少,且受环境因素的影响较小。     

基于人工神经网络的赤潮预测模型

本文利用非线性时间序列预测模型,将海洋预报和人工神经网络BP算法相结合,提出了基于神经网络的海洋预报模型;运用改进的三层BP(Back Propagation)神经网络模型对海洋气象进行赤潮灾害监测和预报;同时针对仿真结果进行分析,结果表明该模型具有较好的预测能力。     

基于机器学习的海洋环境预报订正方法研究

结合中尺度数值模式WRF预报数据和ERA5再分析资料,利用机器学习方法对WRF预报场的风场、温度、气压进行预报订正。采用ERA5作为真值,与原始WRF预报相比,利用随机森林模型可以将预报结果整体均方根误差降低44%以上,利用深度神经网络模型可以将预报结果整体均方根误差降低34%以上。通过随机森林模型实验得到不同输入特征对预报要素的影响程度,分析了关键的预报订正因子。     

基于C/S架构的业务化赤潮漂移扩散预报

以风场、三维海流场数值预报结果作为输入强迫,建立了赤潮漂移扩散数值预报模型,并开发了相应的软件模块。模块基于C/S(客户端/服务器端)架构,通过数值模拟技术以及GIS、WebServices等信息技术,实现"提交预报请求—数值模式计算—预报结果可视化—预报产品生成"自动化赤潮漂移与扩散预报工作流程。该预报模块具备数据预处理、人机交互参数输入、数值模式计算、预报结果可视化和预报产品制作功能。以长江口附近海域历史赤潮为例进行后报试验,预测了赤潮藻团在风与流场共同作用下的漂移路径变化,结果与实际监测情况一致。该模块的业务化应用能进一步完善现有的赤潮预报系统,将成为赤潮防灾减灾的有力工具。     

基于长短时记忆神经网络的辽东湾海冰延伸期预报方法研究

通过合成分析和回归分析,研究了影响辽东湾海冰变化的局地和大尺度环流因子,并基于一种深度学习方法——长短时记忆神经网络(LSTM),建立了辽东湾海冰延伸期预报模型。结果表明,LSTM模型能较好地预报出未来15 d辽东湾海冰的总体发展趋势、浮冰外缘线离岸距离的振荡变化及峰值发生时间等关键特征,1～15 d预报的平均绝对误差为4.1～5.7 n mile~①,均方根误差为5.4～7.5 n mile。LSTM模型的预报时效可达到15 d,较目前海冰数值预报(5～7 d)的时效延长一倍,且运算速度极快,能够节省大量的计算资源和时间成本。该模型的建立为利用深度学习方法开展海洋和气象预报提供了一种新思路。     

我国沙尘暴与赤潮的相关性研究

总结了近十几年来我国北方沙尘暴和近海赤潮的危害和发生趋势 ,并对两者间的相关性做了初步分析。结果显示 :我国东海和南海赤潮的发生受沙尘暴的影响很小 ,而黄海和渤海赤潮的发生与北方的沙尘暴有一定的相关性。要正确估价沙尘暴对海洋生态系 (包括赤潮 )的影响 ,必须对沙尘暴的迁移规律、入海通量以及沙尘暴粒子在海洋中的物化反应做详细的调查和研究。     

赤潮的危害和预测预报

近岸水域有机物污染,引起海水富营养化是形成赤潮的主要原因。近年来,我国沿海赤潮频发,不仅给渔业生产、海水养殖业带来重大损失,而且破坏了海洋环境,危及人类的健康。对赤潮的观测和监测是开展赤潮预测预报的基础,应加强对时有发生赤潮潜在海区的经常性观测和监测,卫星遥感监测赤潮是目前所采用的一种先进技术。对赤潮的预测分为长期预测、中期预测和短期预测,根据观测结果发布长、中、短期预报应加强对赤潮的防治方法和技术的研究,避免或减少赤潮造成的危害。