Monte-Carlo模拟与经验路径模型预测台风极值风速的对比

台风是我国东南沿海区域每年发生的严重自然灾害之一。本文分别采用传统的Monte-Carlo模拟方法以及较为先进的经验路径模拟方法预测中国东南沿海区域台风的极值风速(10 m高度处10 min平均值),并对两种方法的预测结果进行了对比。本文将东南海岸线向内陆扩展约200 km的区域划分为0.25°×0.25°的网格,以每个网格点作为研究点。首先采用Monte-Carlo模拟方法产生每个研究点1 000年间的虚拟台风事件。然后采用经验路径模型方法构建了西北太平洋1 000年的热带气旋事件集,采用模拟圆方法从中提取对各个研究站点有影响的台风事件。接着采用Yan Meng风场模型计算每个研究点台风的最大风速,构成极值风速序列。最后采用极值分布模型预测每个研究点不同重现期的极值风速,并对两种不同方法预测的结果进行了对比。研究发现在研究区域的内陆侧经验路径方法预测的风速略高于Monte-Carlo模拟方法预测的结果,而在海岸沿线一带经验路径方法预测的结果略低,这主要是由两种方法构造的虚拟台风的中心压强存在差异以及模型本身的不确定性造成的。本文的研究结果可以为防灾减灾系统提供有益的参考。     

时间序列分析模型在黄海南部小黄鱼资源量预测中的应用

本文选取2003?2014年黄海南部帆式张网小黄鱼渔获量的监测数据,运用时间序列分析模型ARIMA (1,2,0)进行拟合及预测,并用2015?2016年小黄鱼年单位捕捞努力量渔获量值进行验证。结果显示,2003?2014年的小黄鱼年单位捕捞努力量渔获量模拟值与真实值接近,相关系数为0.881 (p<0.05),相关性显著;2015年和2016年预测值分别为47.66 kg/网和49.16 kg/网,与实际值(51.10 kg/网和40.05 kg/网)相对误差分别为6.73%和22.75%,总体相对误差为14.74%。表明ARIMA (1,2,0)模型对黄海南部小黄鱼渔获量时间序列的变化趋势进行拟合和预测是可行的,在短期预测方面更具优势。不同时间序列数据ARIMA模型的p、d、q值不尽一致,在数据分析时不能简单地套用固定模型,应根据相关理论指导和分析,确定适宜的p、d、q值。     

中国沿海小黄鱼种群动力学及其空间异质性研究

小黄鱼是我国近海四种最重要的经济鱼类之一,在过去的几十年中小黄鱼种群及其两个地理亚种群经历了巨大的变化。小黄鱼的种群动力学研究,对于维持这一重要渔业的可持续管理是至关重要的。目前仅有的两个小黄鱼种群动力学模型只涵盖了较短的时间,且没有关注其空间差异。本文研究了1968年至2015年间黄渤海和东海小黄鱼的种群动力学模型,包含和不包含空间分层结构的两种贝叶斯模型被用于分析其种群动力学的大尺度空间异质性。本文分析了不同的假设,来研究小黄鱼种群动力学潜在的变化趋势。研究结果表明小黄鱼种群动力学特征具有明显的时间和空间变化。种群的增长速度从20世纪八十年代开始增加,而可捕系数从1981年到2015年增加了两倍多。与黄渤海亚种群相比,东海的小黄鱼亚种群生长速度更快,遭受的捕捞压力也更大。基于最大可持续产量MSY的参考点表明,无论是整个小黄鱼种群还是两个亚种群,近年来都有非常高的过度捕捞风险。因此我国小黄鱼的渔业管理急需更加保守的管理策略,同时考虑其地域差异。本文所用的方法可以应用于其他种类的资源评估和渔业管理,尤其是具有空间异质性和数据有限的种类。     

无人船运动控制方法综述

为实现无人船海上自主作业,无人船运动控制的快速性、准确性以及鲁棒性亟待提高。首先从全驱动控制和欠驱动控制角度,分别概括了国内外无人船航向控制、航速控制、轨迹跟踪控制以及路径跟踪控制的主流控制方法。其次,归纳总结了处理海洋环境不确定扰动的研究进展,包括扰动的建模和消除、抑制扰动的主流方法。最后,总结了无人船运动控制现状与存在的问题,并从工程应用和理论研究两个角度对未来的研究方向进行了展望。     

獐子岛岩相潮间带大型海藻有机碳含量及δ13C值的季节变化特征

为研究岩相潮间带大型海藻有机碳含量及δ~(13)C值的季节变化特征,分别于2016年11月(秋)和2017年2月(冬)、5月(春)、8月(夏)对獐子岛岩相潮间带(39°01′E,122°43′N)的大型海藻进行调查,并对其有机碳含量和δ~(13)C值进行分析。结果表明:共鉴定出大型海藻3门49种,其中红藻门24种,占总数的48.98%;褐藻门17种,占总数的34.69%;绿藻门8种,占总数的16.33%。大型海藻种类数为春季(35种)冬季(24种)=夏季(24种)秋季(23种)。不同种类海藻体内的有机碳含量为15.54%～35.03%,δ~(13)C值在–33.42‰～–7.43‰之间变动。不同季节海藻体内有机碳含量为冬季春季夏季秋季,δ~(13)C值为夏季春季冬季秋季。     

基于大数据分析下的气候模型

为研究全球变暖与极寒天气间的关系,对加拿大13个省代表性测站10年的观测数据进行时空变化趋势分析,采用经验正交函数（EOF）寻找海洋表面温度历史数据的变化规律。另外利用BP神经网络建立了年平均温度、日降水量与地球吸热、散热、海表面温度、当地纬度间的关系,预测未来25年气候的变化,并建立了“极寒天气”与气候变化的关系模型。研究表明：高纬度地区温度、降水量普遍较低,同经度地区的温度差异较小且降水量变化不大;加拿大地区温度呈周期性变化,符合北半球的季节变化特征;北大西洋的东部与其他海洋的温度是反相关的,西太平洋南北回归线附近的海洋表面温度升高;“极寒天气”出现频率与气候变化有一定关系,局地极寒现象与全球变暖的大趋势并不矛盾。本研究为人们认识和理解“全球变暖”提供了一个新的思路。     

中国海岛型旅游目的地生态安全综合评价与障碍因素研究

从可持续发展的视角,基于驱动力-压力-状态-影响-响应的DPSIR模型构建了海岛型旅游目的地生态安全评价体系,选取中国12个县级地域单元的海岛作为研究区,通过TOPSIS模型对其2018年的生态安全水平进行测度,并根据其贴近度指数划分为不安全、较不安全、比较安全、安全4个等级,引用障碍度模型对影响海岛型旅游目的地生态安全的障碍因素进行诊断分析。结果表明:(1)洞头区、崇明区、定海区的生态安全等级为不安全;平潭县、嵊泗县、普陀区、玉环市和南澳县为较不安全;长岛县和岱山县为较安全;长海县和东山县为安全状态,研究区内海岛型旅游目的地的生态安全面临着较大威胁。(2)压力系统中海岛脆弱性和响应系统中生态保护力度是生态安全水平提升的主要障碍因素,而自然灾害对海岛的损害、环保资金支持力度不足以及有限的海岛空间承载量又是其中最关键的因素。基于障碍因素的诊断,提出了生态安全水平提升的策略,为保障我国海岛的生态安全提供实证参考。     

孟加拉湾及其毗邻海域中尺度涡旋活动的冬、夏季差异

基于1993—2017年从卫星高度计资料中识别出来的中尺度涡轨迹数据集,对冬、夏季孟加拉湾涡旋的源地和性质进行了研究。研究表明孟加拉湾西部、安达曼海和孟加拉湾通往赤道的出口处的中尺度涡旋活动呈现显著的季节性差异。安达曼海在冬、夏季从北往南中尺度涡旋分别以“反气旋涡-气旋涡-反气旋涡”和“气旋涡-反气旋涡-气旋涡”的格局分布。不同源区涡旋的季节性生长过程有明显差异。孟加拉湾西部的涡旋在夏季生长迅速但消散缓慢,斯里兰卡冷涡生长缓慢但消散迅速。不同源区涡旋半径和振幅大小有不同的特征。孟加拉湾西部,无论冬、夏季,反气旋涡的振幅、半径都比气旋涡大;夏季季风漂流区,气旋涡半径比反气旋涡小但是振幅比反气旋涡大;安达曼海内无论冬、夏季都是最北侧聚集区涡旋的半径和振幅最大。孟加拉湾内生命史为30~40 d的涡旋数量最多,生命史在100 d以上的涡旋主要分布在孟加拉湾西部。     

南海北部海域油气勘探保障建设选址适宜性研究

为分析南海北部海域油气勘探保障建设选址的适宜性,在广泛研究备选区特征资料的基础上,基于层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)原理,以自然环境因素、开发环境因素、基础设施与投资情况以及其他因素作为一级评判准则,建立了包括12项二级评判准则的递进层次结构模型,并以永兴岛、赵述岛和晋卿岛作为3个假定备选区,来验证分析评价模型的有效性和可靠性。AHP评判结果显示,3个备选区的整体优劣指数依次为0.587 1, 0.212 1, 0.200 8;AHP模型的一致性比例CR值为0.020 3。通过分析和筛选影响远海油气勘探保障建设的选址因子,构建基于AHP原理的选址评价模型,可用于分析评价南海北部岛礁油气勘探保障建设选址的适宜性。     

一种利用浮标站资料改进海浪模式有效波高预报的方法

基于浮标站海浪历史数据,利用回归分析方法建立了海浪数值模式有效波高预报产品的一元二次回归方程订正统计模型。通过2017年7月1日-2018年10月10日期间业务试运行结果发现:订正方程能有效改善有效波高数值预报产品的预报精度,且预报时效越短订正效果越显著。其中,第6~11 h预报时效内的订正前后平均绝对误差值减小0.17~0. 241 m,第6~18 h预报时效内订正前后均方根误差减小幅度为0.103~0. 28 m。这说明应用订正统计模型对海浪模式输出产品进行订正,也是改进海浪模式预报准确率的一种有效途径。