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海面高度异常 (SSHA) 作为重要的海洋要素,对研究海洋温盐剖面、海洋涡旋等海洋动力现象具有重要意义。然而,传统的海洋预测技术存在着预测时效过短、预测过程复杂等诸多问题,现有的机器学习预测方法也只针对几个点或区域
进行平均,忽略了很多重要信息。因此,本文提出了一种基于经验正交函数和 BP 神经网络 (一种机器学习方法) 的 SSHA预测模型 (EOF-BPNN) 来实现对起报时刻后 30 天的南海 SSHA 预测。首先,对 1993 年 1 月 1 日—2013 年 12 月 31 日的逐日 SSHA 数据进行距平归一化预处理,构建相关系数矩阵,并对该矩阵进行 EOF 分解,获取主成分。然后将主成分输入 BP神经网络进行训练,实现对主成分的预测。最后将主成分预测值与相应的空间模态结合,获取 SSHA 预测值。结果表明,相较于惯性预报和气候态预报,EOF-BPNN 模型不仅能够提供提前 30 天的较为精确的 SSHA 和相应的涡旋演化过程预报,且在整个南海区域拥有更高的 SSHA 相关系数,证明了 EOF-BPNN 模型具有较好的预测性能。 相似文献
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腐殖质(humic substances,简称HS)是地表普遍存在的天然有机物,对海洋中重要的微量营养元素-铁(Fe)的分布及生物地球化学循环具有重要的影响作用。本文对腐殖质的来源、分布及对海水中溶解态铁的迁移转化的影响做了总结,特别论述了其在河口及沿岸水域的行为。大量研究表明河口、沿岸及开放海水中溶解态铁分布的变化可以用腐殖质的浓度及其铁结合能力的变化来解释。腐殖质的络合作用不仅能够阻止溶解态铁(DFe)在河口、沿岸等水域被去除,而且能够通过洋流将DFe迁移至外海及大洋区域,此外还能增加铁的溶解度及对海水中浮游植物的生物可利用性,并且促进铁的氧化还原循环。研究还发现两者之间的络合强度受到盐度、pH等理化因素的影响。盐度是影响HS与DFe配合能力的重要影响因素,盐度增加,导致HS中可以与Fe配合的位点数量降低,配合总量呈现指数降低,而pH的增加可以增加HS与DFe的配合量。另外HS还能影响海水中DFe的氧化还原,并以此影响浮游植物对DFe的吸收利用。因此腐殖质对溶解态铁的有机络合作用是影响其海洋生物地球化学循环的一个重要参数,对进一步研究海水中腐殖质的浓度和分布具有重要的意义。 相似文献
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鸭绿江口溶解态铝的行为 总被引:1,自引:0,他引:1
讨论1996 年5 月枯水期鸭绿江口溶解态铝的含量及其分布特征。结果表明,鸭绿江口溶解态铝的含量介于0.81 ~3 .56μmol/L之间;在河海混合初期铝快速清除,其后则表现为与低浓度海水的简单混合。并认为河口中悬浮颗粒物的吸附解吸作用与胶态和有机结合态铝的絮凝是造成鸭绿江口水体中铝清除的主要原因。 相似文献
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选择性溶解-钒酸盐滴定法测定铀矿石及含铀岩石中六价铀 总被引:2,自引:0,他引:2
通过对铀矿石及含铀岩石中六价铀在碳酸盐体系中的溶解行为的试验研究,确定了矿样在密封条件下,六价铀与碳酸盐形成「UO2(CO3)3)」^4-而转入溶液,同铀(Ⅳ)、铁(Ⅱ)、铁(Ⅲ)等分离的最佳条件。制备液用亚铁还原-钒酸盐滴定法测定。对不同类型样品中的总铀、铀(Ⅳ)和铀(Ⅵ)进行测定,结果表明,本法简便易行,结果稳定,准确度、重现性好。 相似文献
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<正>确处理流体力学方程中的对流项对环流的数值模拟起着重要作用。采用数值实验的方式,采用不同的对流项处理方法,模拟了厦门湾潮流场,并将数模结果与物模模拟结果进行对比,分析不同对流项处理方式对厦门湾区域流态模拟结果的影响,以此为依据提出适合港湾的对流项处理方法。 相似文献