质点-网格海冰模式在渤海的数值预报试验

在海冰动力学和热力学的研究基础上,开发应用于渤海的质点-网格海冰模式.该模式采用质点-网格法,有效地避免了传统海冰模式的数值扩散问题.该模式采用冰厚分布函数取代传统渤海业务海冰预报模式中平整冰、堆积冰和开阔水的三类海冰分型.应用质点-网格海冰模式对2003年～2004年冬季渤海冰情进行了业务化逐日数值预报试验,并对预报结果进行统计检验和分析比较.     

海道测量潮汐计算与应用

研究了应用于海道测量的潮汐数值预报方法,研制了海道测量潮汐计算与应用软件系统,介绍了该系统的组成与主要功能以及有关数学模型的建立与计算方法。应用本文的方法,可解决船载水深测量和机载激光测深的水位改正问题。     

人类活动对徐闻灯楼角珊瑚礁生态系统的影响

珊瑚礁生态系统被认为是“热带海洋沙漠”中的绿洲,有着非常高的物种多样性和生物生产力,可为当地居民提供食物和生活来源,并为游客提供美丽的海底景观,还可保护岛屿和大陆的海岸线免受海浪侵蚀。但是,随着珊瑚礁的利用在不断的变化和增长,珊瑚礁的退化也是触目惊心的。世界上很多地方珊瑚的死亡和珊瑚礁的退化状况都有研究和报道。造成这种状况的原因很多,主要是两个方面:一个是自然压力,即自然环境的剧烈变化,如全球气候的变暖、长棘海星的数量剧增、厄尔尼诺事件以及强风暴、强烈泥沙活动与沉积事件和火山爆发等;另一个是人为的压力,也就是人类活动的影响,如采集、污水扩散、挖掘造成的再沉积等。     

南黄海中部全新世磁性铁质球粒富集层的发现和意义

国际上对于微玻璃陨石、磁性铁质球粒方面的研究取得了不少进展,包括研究其年代学、分布特征、矿物学特征、地球化学特征等[1~5].人们认为,形成这些微玻璃陨石、磁性铁质球粒的地质事件对生物灭绝、古气候、古环境演变有明显影响[3,6,7].     

基于空间自回归和空间聚类的渔情预报模型

作者针对远洋渔场渔情预报精度偏低的问题,提出一种基于空间自回归和空间聚类的渔情预报模型。该模型利用空间自回归对收集到的渔业历史数据进行预处理,然后通过空间聚类将所有数据样本根据地理位置分划成若干个区域,最后研究每个区域中环境数据与渔获数据之间的数学关系,各自建立栖息地适宜性指数模型(Habitat Suitability Index,HSI),并以印度洋大眼金枪鱼(Thunnus obesus)为例进行验证。结果表明,本模型的均方差为0.1742,与传统线性回归方法的均方差0.2363相比,能更好地表达海洋环境数据与渔获量之间的关系,预测精度显著提高。     

新一代区域海-气-浪耦合台风预报系统

依托国家重点基础研究（973）计划项目"上层海洋对台风的响应和调制机理研究",中国气象局上海台风研究所联合国家海洋局的相关单位,通过实施近海台风的外场观测科学试验、加强台风边界层（特别是海气相互作用）物理过程诊断分析及参数化方案等的研究,建立并改进了台风强度预报的海-气-浪耦合预报模式系统,并在此基础上发展了台风强度的集合预报技术,在历史典型台风个例和2016-2017年台汛期的业务化测试中表现出良好的预报性能。     

基于卫星遥感海温数据的南海SST预报误差订正

尝试利用卫星遥感高分辨率海表温度资料GHRSST (Group for High Resolution Sea Surface Temperature) 与海表温度(sea surface temperature, SST)数值预报产品之间的误差, 建立一种南海SST模式预报订正方法。首先, 利用南海的Argo浮标上层海温数据对GHRSST 海温数据进行验证, 结果表明两者之间均方根误差约为0.3℃, 相关系数为0.98, GHRSST 海温数据可用于南海业务化数值预报SST的订正。预报订正后的SST与Argo浮标海温数据相比, 24h、48h和72h的均方根误差均由0.8℃左右下降到0.5℃以内。与GHRSST 海温数据相比, 南海北部海域(110°E—121°E, 13°N—23°N)订正后的24h、48h和72h的SST预报空间误差均显著减小, 在冷空气影响南海期间或中尺度涡存在的过程中, SST预报订正效果也较为显著。因此, 该方法可考虑在南海业务化SST数值预报系统中应用。     

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。     

一个基于MOM的全球海洋数值同化预报系统

随着国家战略利益的拓展,国家对全球海洋环境预报保障的需求日益凸显。近年来,国家海洋环境预报中心研发并建立我国首个涵盖全球大洋的"全球海洋数值预报系统",该预报系统由MOM4全球海洋环流模式及三维变分同化系统组成。该系统的建立,实现了全球范围海洋环流预报业务全覆盖,为我国探索深海大洋环境的迫切需求提供有力保障,明显提升了我国海洋环境预报能力,体现了我国海洋数值预报技术的发展和进步。该系统的历史回报试验和业务化试运行结果表明其对全球海洋环境要素具有较好的预报能力,其预测结果已经在实际业务中得到了应用,在"雪龙号"极地遇险脱困、马航MH370失联飞机搜救等重大事件的预报保障任务中发挥了重要作用,为我国实施海洋强国战略,推进实施"21世纪海上丝绸之路"的战略构想,应对海上突发事件、维护国家海洋权益等各个方面提供有力的科技支撑和保障,并成为我国全球海洋预报业务的重要参考依据。     

威海沿岸海域潮汐特征分析

文章主要选取国家海洋局成山头海洋环境监测站1996—2016年的潮位、潮差月值资料,利用线性回归法,对威海沿岸海域近21年来的潮汐特征进行分析。结果表明:威海沿岸海域近21年的平均潮位、最高潮位、最低潮位、平均潮差、最大潮差整体上均呈上升的变化趋势,但气候倾向率各不相同,分别是2.57cm/(10a)、5.872cm/(10a)、4.137cm/(10a)、1.017cm/(10a)、2.604cm/(10a)。