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搜索到616篇“ 海表面温度“的相关文章

基于深度学习方法使用海表面温度构建工业革命以来的印尼贯穿流流量序列被引量：1: 2025年; 印尼贯穿流连接热带太平洋和印度洋,对区域和全球气候系统至关重要,但在印尼贯穿流的长期变化研究中非常缺乏长时间序列。利用第六次国际耦合模式比较计划历史模拟数据对卷积神经网络深度学习模型进行训练和测试,基于海表面温度反演了印尼贯穿流的体积输运。结果表明,该模型反演的印尼贯穿流可再现其总方差的80%左右。进而结合数据,首次构建了1870~2023年长达154 a的印尼贯穿流流量时间序列。通过与潜标观测数据对比发现,反演结果与国际努沙登拉层化和输运计划(the international Nusantara stratification and transport,INSTANT)、印尼贯穿流监测项目(monitoring Indonesian throughflow,MITF)观测数据的相关系数分别为0.56与0.69,验证了该时间序列的可靠性。使用梯度加权类激活映射(gradient-weighted class activation mapping,Grad-CAM)与注意力机制研究了该模型中影响印尼贯穿流反演技巧的敏感性区域。; 辛林超胡石建; 关键词：海洋环流海表面温度卷积神经网络

基于时空增强型ConvGRU的海表面温度预测方法: 本发明涉及海表温度预测技术领域，公开了一种基于时空增强型ConvGRU的海表面温度预测方法，包括如下步骤：将欧洲中期天气预报中心的ERA5再分析数据获得的海表温度数据集进行预处理，并划分为训练集、验证集和测试集；将训练集...; 张煜昊孙伟富王冰馨王武礼

物理信息与数据驱动双流耦合海表面温度预测方法及系统: 本发明属于海温预测技术领域，公开了物理信息与数据驱动双流耦合海表面温度预测方法及系统，包括步骤S1、物理信息数据驱动双流耦合；步骤S2、物理方程约束；步骤S3、双流损失计算；本发明将多个物理特征作为输入，设计了物理信息数...; 叶敏刘熊宋宁马骏聂婕梁馨月

一种海表面温度测量方法: 本发明提供一种海表面温度测量方法，属于测量技术领域，包括计算得到海面平均辐射率和海水反射的辐射亮度；根据海面平均辐射率和海水反射的辐射亮度，得到传感器轴线方向的等效天空温度和等效海水辐射率；根据史蒂芬‑玻尔兹曼定律，获得...; 田斌察豪崔萌达

低秩和联合平滑性约束下的时变海表面温度重构方法: 2024年; 海表面温度对于海洋动力过程及海气相互作用等具有重要意义,是海洋环境关键要素之一。浮标是海表面温度观测的常用手段,但由于浮标在空间的分布不规则,浮标采集的海表面温度数据也呈现非规则性。另外,浮标在实际工作中难免存在故障,致使采集的海表面温度数据存在缺失。因此对存在缺失的非规则海表面温度数据进行重构具有重要意义。该文通过将海表面温度数据建立为时变图信号,利用图信号处理方法解决海表面温度缺失数据重构问题。首先,利用数据的低秩性和时域-图域联合变差特性构建海表面温度重构模型;其次,基于交替方向乘子法框架提出一种求解该优化模型的基于低秩和联合平滑性(LRJS)的时变图信号重构方法,并分析该方法的计算复杂度和估计误差的理论极限;最后,采用南海和太平洋海域海表温度数据对方法的有效性进行了评估,结果表明,与现有缺失数据重构方法相比,该文所提LRJS方法有更高的重建精度。; 李姣万腾汶邱伟; 关键词：海表面温度信号重构

利用长短期记忆网络LSTM对赤道太平洋海表面温度短期预报: 2024年; 海表面温度作为海洋中一个最重要的变量,对全球气候、海洋生态等有很大的影响,因此十分有必要对海表面温度(SST)进行预报。深度学习具备高效的数据处理能力,但目前利用深度学习对整个赤道太平洋的SST短期预报及预报技巧的研究仍较少。本文基于最优插值海表面温度(OISST)的日平均SST数据,利用长短期记忆(LSTM)网络构建了未来10天赤道太平洋(10°S~10°N,120°E~80°W)SST的逐日预报模型。LSTM预报模型利用1982~2010年的观测数据进行训练,2011~2020年的观测数据作为初值进行预报和检验评估。结果表明:赤道太平洋东部地区预报均方根误差(RMSE)大于中、西部,东部预报第1天RMSE为0.6℃左右,而中、西部均小于0.3℃。在不同的年际变化位相,预报RMSE在拉尼娜出现时期最大,正常年份次之,厄尔尼诺时期最小,RMSE在拉尼娜时期比在厄尔尼诺时期可达20%。预报偏差整体表现为东正、西负。相关预报技巧上,中部最好,可预报天数基本为10天以上,赤道冷舌附近可预报天数为4~7天,赤道西边部分地区可预报天数为3天。预报模型在赤道太平洋东部地区各月份预报技巧普遍低于西部地区,相比较而言各区域10、11月份预报技巧最低。总的来说,基于LSTM构建的SST预报模型能很好地捕捉到SST在时序上的演变特征,在不同案例中预报表现良好。同时该预报模型依靠数据驱动,能迅速且较好地预报未来10天以内的日平均SST的短期变化。; 张桃林鹏飞刘海龙刘海龙王鹏飞郑伟鹏李逸文王鹏飞陈铖; 关键词：海表面温度 SHORT-TERM 赤道太平洋

区域海表面温度预报方法及系统: 本发明属于海洋预报技术领域，涉及一种区域海表面温度预报方法及系统，所述方法步骤为：获取区域历史海表面温度数据；基于历史海表面温度构造图结构；基于图卷积神经网络模型和两个门控循环单元模型，以海表面温度的图结构为输入，以未来...; 郝玉姜万钧马云瑞

区域海表面温度预报方法及系统: 本发明属于海洋预报技术领域，涉及一种区域海表面温度预报方法及系统，所述方法步骤为：获取区域历史海表面温度数据；基于历史海表面温度构造图结构；基于图卷积神经网络模型和两个门控循环单元模型，以海表面温度的图结构为输入，以未来...; 郝玉姜万钧马云瑞

一种海表面温度预测方法及预测系统: 本发明提供了一种海表面温度预测方法及预测系统，涉及深度学习技术领域，包括以下步骤：分解海表面温度序列获得模型输入数据，模型输入数据由季节项、趋势项和剩余项组成；对模型输入数据进行归一化并卷积后，进行正向序列和反向序列的拼...; 查铖李媛媛姜楠喻佳陈家伟陶志影

一种基于DBN-SVR的海表面温度预测方法: 本发明涉及一种基于DBN‑SVR的海表面温度预测方法，包括以下步骤：⑴选取预测区域，获取海表面温度资料后截取相应区域的数据，经归一化处理得到处理后的数据；⑵处理后的数据作为输入层输入至DBN‑SVR模型中，并以平均绝对误...; 杨毅刘一博赵子琛郭树昌甘茹蕙李红

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