利用DINEOF方法重构缺测的卫星遥感海温数据

针对海温数据补缺问题提出一种基于经验正交函数(EOF)分解的缺测数据重构方法--经验正交函数插值法(DINEOF).此方法是一种自适应的EOF分解方法,不需要任何先验信息,并且能估算出重构数据的误差大小.奇异值(SVD)分解时采用了Lanczos算子以提高计算速度,并利用了交叉验证的算法以确定出重构时所需最优的EOF阶数.实测数据处理结果表明,DINEOF方法能很好地重构大面积的缺测数据,具有较高精度及实际可操作性.     

卫星遥感接收数据的管理与软件开发

卫星遥感接收数据是遥感影像应用的重要数据来源,因此对特殊格式的海量接收数据的存储和管理成为卫星遥感应用的重要环节。采用多层存储模式对数据分类、分级存储,建立空间数据库管理空间数据和属性数据。基于ArcEngine开发技术建立卫星接收数据管理平台,实现空间数据的快速查询和属性数据的自动入库等高效管理功能。     

数据库与实测数据融合实现对深海跃层的快速估算

海洋跃层的快速估计对于环境的态势评估具有重要意义,跃层估计的精度和估计所用时间是两个主要评估要素.基于实测的温度、密度和LEVITUS数据库中的温度、密度进行融合来对跃层进行快速估计,可通过实测数据对数据库的数据进行补充和修正,然后利用修正后的数据对跃层进行快速评估.结果表明,该方法可以大幅度地缩短跃层估计的时间和提高...     

基于扩散滤波的多尺度三维变分研究

将扩散方程引入三维变分分析,揭示了传统3D-VAR不能有效提取多尺度观测信息的根本原因,即观测导致的目标函数梯度在空间的不连续分布.将扩散滤波融入基于梯度的最优化算法,发展了基于扩散滤波的多尺度3D-VAR.海表面温度数据同化试验结果表明,新方法可从长波至短波有效地提取多尺度的观测信息.     

高度计波高数据同化对印度洋海域海浪模式预报影响研究

为提高海浪模式预报的精度,改善初始场是途径之一。研制了基于最优插值(OI)方法的海浪数据同化并行程序模块,并将其植入第三代海浪模式WAVEWATCH IIITM,建立了印度洋海域海浪同化预报方法,使用卫星高度计波高数据进行了同化预报试验。OI模块的并行设计使得植入同化模块的海浪模式仍能以并行方式运行。文中5°S以北印度洋海域为目标区域,嵌套在WAVE-WATCH IIITM的全球网格中,使得目标区域开边界条件得到较好解决。同化数据使用Jason-2高度计测量有效波高(SWH)沿轨数据。海浪同化预报模式由大气模式WRF(Weather Research andForecasting)输出的1小时一次的海面10 m风场驱动。将同化的模式结果(SWH)、无同化的模式结果(SWH)分别与高度计沿轨数据(SWH)进行比较,表明同化改善模式预报初始场的效果是明显的。以同化初始场出发进行海浪预报试验,结果表明,高度计波高数据同化在一定程度上可改进海浪短期预报的精度。     

基于模糊聚类的海水水质监测技术研究

海水水质监测数据纷繁复杂,为了在海量的数据中提取有效数据进行分析,采用模糊聚类实现对监测数据的分析处 理。对监测数据分析结构做了简要说明,接着分析模糊聚类C 聚类均值算法（FCM） 不足之处,提出了基于不完整数据样本 的FCM 算法,最后采用海水赤潮数据不完整样本进行实例仿真,实验证明,该算法在处理不完整样本数据时有一定的优势。     

海洋大数据处理软件体系结构设计

针对海洋数据格式与海洋信息应用系统的异构性,提出一种基于移动代码(Mobile code)的海洋大数据处理软件体系结构。首先,利用统一的网络服务接口与数据交换格式,规范海洋信息应用系统之间的数据访问与共享。其次,通过移动代码将海洋大数据的处理过程移至云端,提高信息处理效率。应用示例实现了异构海洋信息应用系统间的互操作,并且缩短了海量数据的处理时间,验证了该体系结构在海洋大数据处理中的通用性与有效性。     

2008年中国沿岸冬季寒潮激发陆架波的小波分析

This study applies the wavelet analysis to the tidal gauge records, alongshore winds, atmospheric temperature and pressure along the China coast in winter 2008. The analysis results show three events of sea level oscillations(SLOs) on the shelf induced by winter storms. The first event occurred from January 9 to 21. The SLO periods were double-peaked at 1.6–5.3 and 7.0–16.0 d with the power densities of 0.04–0.05 and 0.10–0.15 m2·d, respectively.The second event occurred from February 5 to 18. The SLO period was single-peaked at 2.3–3.5 d with power density of 0.03–0.04 m2·d. The third event occurred from February 20 to March 8. The SLO periods were doublepeaked at 1.5–4.3 and 6.1–8.2 d with the power densities of 0.08–0.11 and 0.02–0.08 m2·d, respectively. The SLOs propagated along the coast from Zhejiang in north to Guangdong in south. The phase speeds ranged about 9–29m/s from Kanmen to Pingtan, 5–11 m/s from Xiamen to Huizhou and 11–22 m/s from Huizhou to Shuidong. The dispersion relation of the SLOs shows their nature of coastal-trapped wave.     

基于DINEOF方法重构台湾海峡叶绿素a遥感缺失数据的初步研究

卫星遥感观测是研究海洋环境变化的一种重要方法,但由于观测周期和天气影响等原因,观测数据经常存在一定的缺失,这使得遥感数据在海洋环境连续变化的应用研究中受到一定的限制.为解决此问题,本文采用了经验正交函数分解插值方法(DINEOF)重建缺失的遥感观测数据.首先,基于Sea Wi FS(1998年1月至2010年12月)、MODIS-Aqua(2002年7月至2014年12月)和MODIS-Terra(2000年2月至2014年12月)三级叶绿素a月平均数据产品,按像素点平均的方法组合成原始资料集;其次,利用DINEOF方法重构该资料集的缺失部分,从而得到完整的1998~2014年台湾海峡及邻近海域叶绿素a浓度的月平均数据集;再通过分析重构影像与原始资料的时空误差和验证重构影像的时空变化特征等方法,评价了所用算法和重构数据集的合理性.结果表明:基于遥感组合数据,采用DINEOF方法重构的叶绿素a遥感影像,能够有效地反映研究海域叶绿素a浓度的时空变化规律.研究还表明,该方法操作简便,无需先验信息,且重构精度高,能有效重构大面积缺失的影像数据资料,为探索海洋环境和生态的长期变化规律提供了较好的基础.     

海洋卫星军民融合发展现状及几点思考

对比分析了国内外海洋卫星军民融合发展现状,指出了我国存在的主要差距,并分析造成这些差距和障碍的主要问题和症结所在,从标准体系融合、技术融合和数据融合三个方面提出我国海洋卫星军民融合发展思路,并结合发展思路提出了科学统筹、科技引领、开放协作、以人为本的军民融合发展举措,为海洋卫星军民融合发展提供了借鉴作用和决策支持。