检索结果-南通市图书馆

海洋二号卫星扫描辐射计海洋参数反演算法研究

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中国工程科学 2014年第6期16卷 70-82页

作者：王振占鲍靖华李芸谌华国家空间科学中心北京100190 中国科学院研究生院北京100049

针对海洋二号(HY-2)卫星扫描辐射计,利用辐射传射方程模拟,建立了海面温度、海面风速、大气水汽含量、大气液态水含量和雨率的反演算法,并利用扫描辐射计在轨数据对上述参数进行反演。经过对反演的海面温度和风速全球产品的真实性检验表... 详细信息

针对海洋二号(HY-2)卫星扫描辐射计,利用辐射传射方程模拟,建立了海面温度、海面风速、大气水汽含量、大气液态水含量和雨率的反演算法,并利用扫描辐射计在轨数据对上述参数进行反演。经过对反演的海面温度和风速全球产品的真实性检验表明,算法合理可行,能够反演大气海洋参数,反演精度满足设计指标需求。目前,其他参数的反演产品的检验还在进行,而且反演算法还要根据对辐射计测量值定标的深入而进一步优化。

关键词： HY-2卫星微波辐射计海洋参数反演算法

2016年夏季长江口邻近海域海洋参数的数据分析

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厦门大学学报（自然科学版） 2020年第S01期59卷 69-74页

作者：梁洲潘扬航张锦辉董洪哲谭丽菊中国海洋大学化学化工学院山东青岛266100

于2016年7月19—24日,在长江口邻近海域5个连续站获取了温度、盐度、营养盐浓度、化学需氧量、叶绿素a浓度和总悬浮颗粒物浓度等18个海洋参数数据,通过综合运用K值聚类、斯皮尔曼相关性分析及主成分分析法等,划分了夏季在122.7°E附近... 详细信息

于2016年7月19—24日,在长江口邻近海域5个连续站获取了温度、盐度、营养盐浓度、化学需氧量、叶绿素a浓度和总悬浮颗粒物浓度等18个海洋参数数据,通过综合运用K值聚类、斯皮尔曼相关性分析及主成分分析法等,划分了夏季在122.7°E附近的水团分布情况,并进一步探究了各海洋参数间的相关性及其驱动力.结果表明:夏季长江口调查海域可划分为3个水团,初步判断为长江冲淡水、陆架混合水以及两者相互混合而成的水团;海洋参数主要受物质垂向输送、浮游植物生产和悬浮颗粒物3个因素控制.

关键词：长江口数据科学海洋参数

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用穿孔纸带现场记录海洋参数

海洋技术 1979年第3期 57-64页

作者：洪忠渝山东海洋学院

一、问题的提出随着海洋科学技术的发展,测量海洋参数的各种海洋仪器也逐步走向自动化和数字化。海洋资料的日益增多以及海洋研究工作的逐步深入,在处理资料时,已普遍地利用电子计算机。目前在国内,由于资料几乎全是文字记载,需要用电... 详细信息

一、问题的提出随着海洋科学技术的发展,测量海洋参数的各种海洋仪器也逐步走向自动化和数字化。海洋资料的日益增多以及海洋研究工作的逐步深入,在处理资料时,已普遍地利用电子计算机。目前在国内,由于资料几乎全是文字记载,需要用电子计算机处理时,必须先将文字资料抄录,人工将资料穿成孔带,然后才能送入电子计算机进行处理。这种大量繁琐的劳动将

关键词：穿孔机直接记录温盐脉冲分配器钻巷机计算机穿孔纸带海洋参数

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同方期刊数据库

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海洋传感器网络参数自适应时间同步算法

通信学报 2017年第A01期38卷 67-72页

作者：郭瑛王进新青岛科技大学信息科学技术学院山东青岛266061

针对部署环境复杂多变的海洋传感器网络,根据不同海洋参数对水声通信的影响,设计海洋参数自适应时间同步(OPA-Sync,ocean parameter adaptive time synchronization)算法。通过参数调节来提高时间同步算法对不同海洋环境的适应性,并对... 详细信息

针对部署环境复杂多变的海洋传感器网络,根据不同海洋参数对水声通信的影响,设计海洋参数自适应时间同步(OPA-Sync,ocean parameter adaptive time synchronization)算法。通过参数调节来提高时间同步算法对不同海洋环境的适应性,并对算法进行了优化,提高运算效率。仿真表明,OPA-Sync可以适应不同的海洋条件,在同步精度和能效方面都优于现有算法。

关键词：传感器网络海洋参数自适应时间同步

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海洋及电离层参数模型预测方法研究

海洋及电离层参数模型预测方法研究

作者：陈学坤哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

海洋及电离层的研究对社会发展一直具有十分重要的作用,作为地球重要组成部分,对于海洋及电离层的研究很早就已经开始了。海洋在带给国家和社会经济效益的同时也伴随着台风、海啸等严重的自然灾害,对沿海地区经济发展以及人民生命安全... 详细信息

海洋及电离层的研究对社会发展一直具有十分重要的作用,作为地球重要组成部分,对于海洋及电离层的研究很早就已经开始了。海洋在带给国家和社会经济效益的同时也伴随着台风、海啸等严重的自然灾害,对沿海地区经济发展以及人民生命安全具有重大威胁。海洋参数是用来描述海洋特性的重要手段,通过预测海洋相关参数可以达到预先发现异常变化进行早期预警的目的,此外,在台风、海啸灾害发生时,电离层的参数也同样会发生一定的变化,因此,分别对海洋以及电离层参数进行预测,分析其变化以及趋势对于自然灾害早期预警以及日常海上活动均具有十分重要的意义。本文主要研究内容是通过对获取的海洋以及电离层参数数据进行分析,深入研究海洋以及电离层参数的特性,选择合适相关参数后分别建立海洋及电离层参数的预测模型。实现对海洋以及电离层参数的可靠预测。通过预测结果获知接下来一段时间的参数变化,不仅可以用于海啸、台风等灾害预警,也可以为船只出行,海上救援提供参考信息。本文具体工作如下:首先,对时间序列分析以及深度学习的方法和原理进行了系统的理论分析,阐述时间序列建模的主要优点,必要条件以及主要的模型。对深度学习的相关概念以及循环神经网络传播过程和存在的不足进行分析。除此之外,对海洋以及电离层基本结构进行阐述,对描述海洋以及电离层特性的相关参数进行分析,选择参数进行预测。其次,本文提出利用差分自回归滑动平均模型以及深度学习长短期记忆网络模型对海洋以及电离层参数进行模型建立的方案,对两种模型的具体建模步骤进行详细分析,然后进行参数数据的预处理,在模型建立成功后通过模型残差检验等方式检验模型建立的可靠性,同时通过均方根误差对模型预测精度进行评价。最后,本文分别对建立的两个海洋参数预测模型以及两个电离层参数预测模型进行对比分析。仿真结果表明,通过深度学习长短期记忆网络建立的海洋参数预测模型以及电离层参数预测模型在趋势和预测精度上比差分自回归滑动平均预测模型效果更好。

关键词：海洋参数电离层参数时间序列分析深度学习预测