何恩业
- 作品数：29 被引量：75H指数：6
- 供职机构：国家海洋环境预报中心更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家科技重大专项更多>>
- 相关领域：环境科学与工程天文地球自动化与计算机技术生物学更多>>
- 一种赤潮网格化预报方法及系统
- 本申请提供一种赤潮网格化预报方法及系统，该方法包括，通过预设网格划分目标海域，得到网格数据文件；根据待预测监测数据和待预测网格数据文件，预测网格数据文件中每一格点的目标状态变量数据，同时生成不同种类赤潮对应的参数配置文件...
- 杨静何恩业季轩梁张思高姗郑静静蒋宇轩
- 物理生态联合作用下的黄海浒苔发展趋势预报系统及方法
- 本申请提供一种物理生态联合作用下的黄海浒苔发展趋势预报系统及方法，其中，该系统先下载外部强迫数据和浒苔卫星遥感数据，并根据外部强迫数据、浒苔卫星遥感数据、多尺度风流作用下的浒苔漂移计算参数和生物化学过程作用下的浒苔生长死...
- 季轩梁何恩业高姗杨静郑静静
- 文献传递
- 基于天气分型的赤潮预报方法研究——以福建沿海为例
- 2021年
- 以2001—2012年我国沿海赤潮相关资料为依据,对福建沿海赤潮的时空分布特征进行了分析。结果显示:4月第6候—7月第1候是福建沿海赤潮暴发的最盛期,赤潮高发海域为闽东北沿海和厦门近海,大面积赤潮主要发生在三沙湾、厦门和平潭海域。在此基础上,利用NCEP再分析资料,从大气环流形势诱发赤潮的角度出发,基于典型天气形势场相似法构建了福建沿海5—6月赤潮定量化预报模型。敏感性试验和预报检验结果表明,该模型能够在赤潮大面预报中获得较为满意的效果,预报检验准确率达55.8%,可以在赤潮业务预报中予以应用。此外,对模型生成的4种最易诱发福建沿海赤潮的天气类型:西南季风扰动型、高压脊控制型、东亚低槽扰动型和西太平洋副热带高压控制型分别做了个例分析,以期为赤潮预报研究提供参考。
- 何恩业李雪丁杨静高姗季轩梁
- 关键词：赤潮赤潮预报天气分型
- 基于MODIS的2019年中国南黄海绿潮生消过程分析被引量：2
- 2021年
- 基于MODIS影像数据,通过归一化植被指数法提取2019年绿潮信息,分析了水温和降水对浒苔生消过程的影响。结果表明:2019年浒苔灾害最早出现时间为4月下旬,最晚时间为9月中旬,绿潮生消过程总体分成5个阶段,分别为初期发育期(4月下旬—5月中旬)、中期生长期(5月中旬—6月上旬)、快速生长期(6月上旬—7月上旬)、成熟白化期(7月上旬—中旬)和快速消亡期(7月中旬—9月中旬)。6月23日,绿潮覆盖面积和分布面积均达到当年峰值,分别为780 km^(2)和59420 km^(2),水温为22℃。绿潮的覆盖面积变化随水温季节性的升高呈现先上升后下降的走势,降雨对绿潮覆盖面积的增长有一定的刺激作用。
- 刘旭田杰吴彬锋滕骏华何恩业
- 关键词：绿潮MODIS水温降雨
- 有害藻华的预测技术和防灾减灾对策研究进展被引量：7
- 2013年
- 有害藻华给海洋生物、海水养殖业、海洋环境和公共健康安全造成了极大的威胁,已经成为世界性的海洋环境灾害之一。近几十年,我国近海有害藻华的发生频率和发生规模不断扩大,给国家经济发展和公共医疗卫生造成了极大的经济损失和不利影响。主要介绍了国内外常用的有害藻华预测技术,并参考国内外有效的有害藻华防治措施,为我国有害藻华的防灾减灾工作提出建议。我国亟需逐步建立有害藻华综合预警报业务体系和完备的应急减灾体系,才能进一步提升有害藻华等海洋环境灾害的应对能力。
- 王丹刘桂梅何恩业李津
- 关键词：有害藻华防灾减灾
- 基于PCA-BP特征工程的近海单点海温预报技术及应用
- 2023年
- 本文将主成分分析方法(Principal Components Analysis,PCA)和误差后传(Back Propagation,BP)神经网络相结合,建立了一种PCA-BP特征工程的近海单点海温智能预报模型,并对山东荣成近岸海域气象数值预报产品和在线海温监测仪连续观测数据开展了释用技术研究和应用。2021年业务化运行结果显示:该预报模型具有占用内存小、运行速度快、预报误差低的优点,相比近岸基础单元数值预报和经验预报的24 h均方根误差降幅达1.0℃和0.8℃,均方根相对误差降幅达12%~14%,未来48 h和72 h的预报误差也降幅明显,预报计算时间小于10 s,并将预报时效进一步向前扩展了3 d,达到144 h。
- 何恩业李琼张聿柏匡晓迪王源朱现晔
- 关键词：海温预报主成分分析神经网络释用技术
- 基于BP神经网络方法的近岸数值海温预报释用技术被引量：11
- 2016年
- 为了提高近岸精细化海温预报精度,利用神经网络方法,分析了海温数值预报及观测数据在释用中的作用,研究了定点近岸海温影响因子的最优配置方案,建立了定点海温精细化数值预报释用模型,评估了释用模型性能。误差分析结果显示,数值海温产品及其观测在建模中起到了降低和稳定模型误差的作用;释用模型将定点数值预报的误差从2.2°C减少至0.7°C;预报误差较调训误差略高,但考虑到预报误差的稳定性,数值释用与人工经验预报水平持平,因此,该方法具有十分广阔的拓展空间和应用前景。
- 匡晓迪王兆毅张苗茵何恩业邓小花
- 关键词：释用人工神经网络近岸
- 基于串联深度神经网络的Chl-a浓度短期预报方法研究被引量：1
- 2021年
- 以浙江海洋保护区2019年5月生态浮标监测数据为基础,对叶绿素a(Chl-a)与各理化因子进行Pearson相关性分析,发现研究海域的Chl-a与溶解氧和pH呈显著正相关(P=0.01),与硝氮和磷酸盐呈显著负相关(P=0.05)。在此基础上,建立了一种串联深度神经网络(DNN)的Chl-a短期预报模型,该模型以5层神经网络为基本单元,采用前后串联方式构建了拥有6个隐层的DNN。实验结果显示:DNN模型能够较为准确地预测Chl-a浓度短期变化趋势,24 h和48 h预报结果的RMSE分别为1.25μg/L和2.43μg/L,MAE分别为1.03μg/L和1.99μg/L,相比于浅层网络预测精度更高。
- 何恩业李尚鲁杨静季轩梁高姗王丹
- 关键词：DNN神经网络叶绿素A
- 典型东海原甲藻赤潮过程的环境影响因子分析
- 2023年
- 近二十年来,东海原甲藻(Prorocentrum donghaiense)在我国东海频繁引发赤潮,并已成为该海域的主要赤潮原因种之一。为研究该赤潮藻种对环境因子变化的响应,基于2019年5月浙江沿海赤潮发生区生态浮标和海洋台站的环境要素连续观测数据,结合主成分分析方法,对三次东海原甲藻赤潮生消过程及其成因进行了分析和讨论。结果表明,(1)持续的升温、降压、较高的湿度、较强的向岸风、充沛的营养盐以及海水盐度下降均是浙江沿海这几次东海原甲藻赤潮的重要诱发因素;(2)赤潮暴发期间偏弱的风速,缓慢升高的水温和气温均利于赤潮的维持;(3)溶解氧、pH与赤潮生物量呈显著正相关,亚硝氮与赤潮生物量呈显著负相关,三者的变化推测主要是赤潮生物光合作用产物和有机体分解产物的增加所引起;(4)赤潮后期偏高的pH、较强风速、盐度回升、气压升高以及水体营养盐含量的骤降均可加速赤潮的消亡。研究结果对认识东海原甲藻赤潮成因和生消机理有一定的指导意义,可为今后该种赤潮预警防控提供借鉴。
- 何恩业王丹王丹李晓卢勇夺
- 关键词：东海原甲藻赤潮主成分分析叶绿素A环境因子
- 基于海温因子的传递函数模型在黄海绿潮规模预测中的应用被引量：1
- 2022年
- 为寻求基于海温生态因子的绿潮规模预测方法,采用2010—2019年国家卫星海洋应用中心黄海绿潮卫星遥感资料和日本气象厅融合海表温度数据,利用协整检验和Granger因果检验方法对绿潮覆盖面积和海温之间的长期均衡和因果关系进行分析。结果显示:两者间存在长期协整性,海温是绿潮规模变化的Granger原因。通过建立协整模型和传递函数模型,开展了海温对绿潮规模影响的定量计算实例研究。结果表明:两种模型均可有效地刻画2010—2017年绿潮规模的变化过程,2018—2019年绿潮规模的预测结果与遥感实况较吻合,体现了模型的可靠性和可移植性。传递函数模型预测结果的RMSE为160.94,MAE为109.70,整体略优于协整模型的RMSE(171.40)和MAE(122.48),说明数据经预白化处理后可提高预测精准度,海温与绿潮覆盖面积具有动态相关性。
- 刘旭梁颖祺王兆毅李志杰王峥季轩梁何恩业
- 关键词：绿潮海温协整模型GRANGER因果检验遥感
