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本文融合SIO(Scripps Institution of Oceanography)发布的垂线偏差、重力异常和垂直重力梯度数据及NCEI(National Centers for Environmental Information)发布的船载测深数据, 利用多层感知机神经网络(Multi-Layer Perceptron, MLP)建立南海海域(108°E—121°E, 6°N—23°N)分辨率为1'×1'的海底地形模型(MLP_Depth).首先, 将642716个船载测深控制点的位置信息与周围4'×4'格网点处的地球重力信息(垂线偏差、重力异常、垂直重力梯度)作为输入数据, 将船载测深控制点处实测水深值作为输出数据, 训练MLP神经网络模型, 训练结束时决定系数R2为99%, 平均绝对误差MAE为39.33 m.然后, 将研究区域内1'×1'格网正中心点处的输入数据输入于MLP模型中, 可得格网正中心点处的预测海深值.最后, 根据预测海深值建立研究区域范围内分辨率为1'×1'的MLP_Depth模型.将MLP_Depth模型预测水深与160679个检核点处实测水深对比, 其差值的标准差STD(75.38 m)、平均绝对百分比误差MAPE(5.89%)与平均绝对误差MAE(42.91 m)皆优于GEBCO_2021模型、topo_23.1模型、ETOPO1模型与检核点实测水深差值的STD(108.88 m、113.41 m、229.67 m)、MAPE(6.11%、6.94%、18.37%)与MAE(47.33 m、52.24 m、130.08 m).同时, 为了研究不同区域内利用该方法建立的海底地形模型的精度, 本文在研究区域内分别建立了A、B区域的海底地形模型(MLP_Depth_A、MLP_Depth_B).经过验证得: MLP_Depth_A、MLP_Depth_B相比于MLP_Depth模型具有更高的精度, 更能反应海底地形的变化趋势.
相似文献针对相对重力测量数据中存在的重力固体潮信号,本文提出将奇异谱分析方法(Singular Spectrum Analysis,SSA)应用到相对重力测量数据处理中,在不需要测站坐标等先验信息的条件下从相对重力数据中提取重力固体潮,提供了一种获取重力固体潮的新思路.采用模拟的相对重力数据进行实验,利用SSA方法和小波变换方法分别从模拟信号中提取重力固体潮并进行结果对比,SSA获取的重力固体潮与理论值残差RMS为0.3 μGal,小波方法获取的残差RMS为1.6 μGal.利用CG-5相对重力仪实测数据进行实验,提出一种利用SSA外推时间序列来削弱边界效应的新思路,实验结果显示采用这种方法后重力固体潮值与理论值残差序列的RMS和STD均有所减小.通过实验发现削弱边界效应后SSA提取的重力固体潮与采用Tamura潮波表计算的重力固体潮理论值残差RMS值为2.2 μGal.利用SSA提取的零点漂移值与最小二乘拟合得到的结果基本一致,十天内的差值小于0.4 μGal/d.
相似文献本文从日本沿岸选取了28个验潮站及联测的GPS站,利用奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis,SSA)和SSA+自回归滑动平均(Auto Regression Moving Average,ARMA)方法预测了2014—2018年的近海海平面变化和地壳垂直变化.并用同时段的验潮及GPS的实际测量值进行验证,结果显示,SSA+ARMA预测的相对海平面精度为0.0357~0.0607 m,地壳垂直运动的精度为0.0049~0.0077 m,绝对海平面的精度为0.0433~0.0683 m,且三者SSA+ARMA的预测结果均优于只用SSA预测的结果.在此基础上本文利用SSA+ARMA预测了日本沿岸2019—2023年的近海绝对海平面变化,结果显示,2019—2023年的平均海面高较往年(2014—2018)升高0.0353 m,2003—2023年绝对海平面的变化率为0.0039 m·a-1,预测结果较为理想.
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