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辽东湾海冰面积变化模拟和预测探讨

海洋学报 2009年第5期31卷 169-174页

作者：岳海波张杰纪永刚张晰中国海洋大学环境科学与工程学院山东青岛266100 国家海洋局第一海洋研究所山东青岛266061

1引言辽东湾是我国海冰冰情最重的海区,其周边分布了大量的油田,海冰面积的变化对海上油气勘探及海上生产等造成严重的灾害,因此需要开展对辽东湾海冰面积变化的模拟与预测研究,为海冰灾害的业务化监测提供服务。卫星遥感具有大面积、... 详细信息

1引言辽东湾是我国海冰冰情最重的海区,其周边分布了大量的油田,海冰面积的变化对海上油气勘探及海上生产等造成严重的灾害,因此需要开展对辽东湾海冰面积变化的模拟与预测研究,为海冰灾害的业务化监测提供服务。卫星遥感具有大面积、快速获取海冰冰情信息的技术优势,随着航天技术的发展,已逐渐成为海冰监测的一种重要手段[1—4],为海冰灾害预报及警报提供了有效的数据保障。我国的海冰冰情预报的主要工作有邓冰等[5]基于1951—2000年的渤海、黄海的海冰资料,利用小波分析和最优气候均态法对渤海、黄海的海冰冰情等级进行分析和预测;国家海洋环境预报中心连续多年对海冰冰情预报和冰情预警方面开展了研究工作[6—11];Yue等利用多年MODIS数据,分析了辽东湾海冰面积变化与环境条件间的内在联系,并指出温度是影响海冰面积变化的主要因素[12],但目前缺少定量化的海冰面积变化的模拟和预测。本文基于长时间序列遥感数据和现场实测气温,分析海冰面积与温度的定量关系,提出辽东湾海冰面积变化的模拟和预测方法。2辽东湾海冰面积变化模拟Yue等[12]在2008年提出影响海冰面积变化的主要因素是温度。本文利用2003-2007年的海冰实测面积(从遥...

关键词：辽东湾海冰海冰面积模拟与预测

基于长短时记忆神经网络的辽东湾海冰延伸期预报方法研究

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中国海洋大学学报（自然科学版） 2020年第6期50卷 1-11页

作者：焦艳黄菲高松刘清容冀承振王宁曹雅静于清溪中国海洋大学物理海洋教育部重点实验室山东青岛266100 自然资源部北海预报中心山东青岛266061 自然资源部北海信息中心山东青岛266061

通过合成分析和回归分析,研究了影响辽东湾海冰变化的局地和大尺度环流因子,并基于一种深度学习方法——长短时记忆神经网络(LSTM),建立了辽东湾海冰延伸期预报模型。结果表明,LSTM模型能较好地预报出未来15 d辽东湾海冰的总体发展趋势... 详细信息

通过合成分析和回归分析,研究了影响辽东湾海冰变化的局地和大尺度环流因子,并基于一种深度学习方法——长短时记忆神经网络(LSTM),建立了辽东湾海冰延伸期预报模型。结果表明,LSTM模型能较好地预报出未来15 d辽东湾海冰的总体发展趋势、浮冰外缘线离岸距离的振荡变化及峰值发生时间等关键特征,1~15 d预报的平均绝对误差为4.1~5.7 n mile①,均方根误差为5.4~7.5 n mile。LSTM模型的预报时效可达到15 d,较目前海冰数值预报(5~7 d)的时效延长一倍,且运算速度极快,能够节省大量的计算资源和时间成本。该模型的建立为利用深度学习方法开展海洋和气象预报提供了一种新思路。

关键词：辽东湾海冰延伸期预报长短时记忆神经网络深度学习

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北大西洋涛动对我国冬季辽东湾海冰的影响

海洋预报 2013年第6期30卷 51-57页

作者：李希茜韦冬妮王喜风国家海洋局南海预报中心广东广州510310 国家海洋局大连海洋环境监测中心站辽宁大连116015 大连海洋大学海洋科技与环境学院辽宁大连116023

利用经验正交函数分析NCEP1月份海平面气压确认冬季NAO为主要模态,在高压区和低压区分别取三个点的平均分别代表高压区和低压区的平均气压,标准化处理后,用这两者的差来代表冬季NAO指数。对该指数进行功率谱分析得出冬季NAO不仅有2—3年... 详细信息

利用经验正交函数分析NCEP1月份海平面气压确认冬季NAO为主要模态,在高压区和低压区分别取三个点的平均分别代表高压区和低压区的平均气压,标准化处理后,用这两者的差来代表冬季NAO指数。对该指数进行功率谱分析得出冬季NAO不仅有2—3年、8年的年际变率,还有50—70年的年代际变率。冬季NAOI与我国辽东湾底两个测点的冰量呈负相关,相关系数都达到-0.7,在对我国辽东湾海冰的预报时,可将NAOI考虑进去。

关键词：北大西洋涛动辽东湾海冰海冰预报

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辽东湾海冰类型SAR响应分析

辽东湾海冰类型SAR响应分析

基于Landsat-8和Sentinel-1A辽东湾海冰分类研究

第二届微波遥感技术研讨会

作者：纪永刚张杰孟俊敏国家海洋局第一海洋研究所国家海洋局第一海洋研究所国家海洋局第一海洋研究所

我国渤海北部的辽东湾,是我国纬度最高的海区、海冰冰情最重的海区,而SAR可提供较高空间分辨率的海冰遥感图像,是海冰监测的理想观测手段。本文通过对2005-2006年冬季辽东湾海冰双极化ENVISAT ASAR图像时间序列的统计,分析了不同极化方... 详细信息

我国渤海北部的辽东湾,是我国纬度最高的海区、海冰冰情最重的海区,而SAR可提供较高空间分辨率的海冰遥感图像,是海冰监测的理想观测手段。本文通过对2005-2006年冬季辽东湾海冰双极化ENVISAT ASAR图像时间序列的统计,分析了不同极化方式的SAR图像对辽东湾海冰的探测能力,并利用SAR图像,结合同步TM数据开展辽东湾不同类型海冰的电磁特性响应分析研究。

关键词：辽东湾海冰 SAR 交叉极化海冰类型响应

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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北京测绘 2019年第12期33卷 1486-1492页

作者：王姝力王志勇王磊山东科技大学测绘科学与工程学院山东青岛266590 西华师范大学国土资源学院四川南充637009

为研究辽东湾海冰类型特征,文中基于2016年2月9日的Landsat-8和Sentinel-1A数据,结合多光谱、归一化植被指数(NDVI)构建CART自动决策树(CART Automatic Decision Tree),并用灰度共生矩阵(GLCM)统计Sentinel-1ASAR数据的纹理信息特征,对比传统监督分类并验证两种遥感图像海冰分类精度。研究指出:对Landsat-8数据,基于CART自动决策树的分类精度最高,总精度达81.68%;而Sentinel-1ASAR数据,基于最大似然分类的总精度为73.88%,相比于CART自动决策树,其能获得更高的海冰分类精度。分析本研究可知,基于光学数据的CART自动决策树在海冰类型识别中占优,而最大似然分类在SAR数据中对海冰类型的识别度较好,本文为辽东湾海冰监测与预报提供了一种有希望的技术手段。

关键词：辽东湾海冰分类回归树(CART)之自动决策树灰度共生矩阵分类精度对比

基于纹理特征分析的辽东湾SAR影像海冰检测

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海洋科学进展 2008年第3期26卷 386-393页

作者：张晰张杰纪永刚中国海洋大学山东青岛266071 国家海洋局第一海洋研究所山东青岛266061

基于灰度共生矩阵(GLCM)开展辽东湾ENVISAT ASAR海冰影像的纹理特征分析研究。在纹理分析过程中,研究GLCM的方向、位移量和灰度量化级等参数对SAR海冰影像纹理特征的影响,得到适合辽东湾海冰检测的灰度共生矩阵参数的值及纹理统计特征... 详细信息

基于灰度共生矩阵(GLCM)开展辽东湾ENVISAT ASAR海冰影像的纹理特征分析研究。在纹理分析过程中,研究GLCM的方向、位移量和灰度量化级等参数对SAR海冰影像纹理特征的影响,得到适合辽东湾海冰检测的灰度共生矩阵参数的值及纹理统计特征量。利用BP神经网络分类法,建立辽东湾SAR影像的海冰检测方法,并结合MODIS影像和TM影像对该海冰检测方法的结果进行比较,验证其有效性。

关键词：辽东湾海冰 SAR 纹理分析灰度共生矩阵(GLCM)

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结合凝聚层次聚类的极化SAR海冰分割

遥感学报 2013年第4期17卷 887-904页

作者：于波孟俊敏张晰纪永刚国家海洋局第一海洋研究所山东青岛266061

针对全极化高分辨率合成孔径雷达(SAR)多噪声的特点,选择合适的海冰SAR影像纹理特征量,并基于凝聚层次聚类的思想,提出一种全极化SAR海冰分割方法。将该方法的结果与K-Means、迭代自组织聚类(ISODATA)和模糊C均值算法等经典分割方法相比... 详细信息

针对全极化高分辨率合成孔径雷达(SAR)多噪声的特点,选择合适的海冰SAR影像纹理特征量,并基于凝聚层次聚类的思想,提出一种全极化SAR海冰分割方法。将该方法的结果与K-Means、迭代自组织聚类(ISODATA)和模糊C均值算法等经典分割方法相比较,发现该方法的碎斑明显减少,且分割结果较为准确,证明了该方法的有效性。

关键词：海冰类型全极化SAR 纹理特征凝聚层聚类分割算法辽东湾海冰

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基于海洋石油平台的海冰监测系统

广西科学院学报 2017年第3期33卷 185-190页

作者：王华陈胜利王润李辉辉石岩宋积文王在峰中海油信息科技有限公司北京分公司北京100027

【目的】有效监测渤海辽东湾海冰状况,指导破冰船破冰,保障冬季冰期海洋石油平台的安全生产。【方法】在辽东湾石油平台上构建海冰测量系统,利用视频测冰技术、视频冰速测量技术及气象观测多种手段,在2011—2015年度连续4年冬季冰期观... 详细信息

【目的】有效监测渤海辽东湾海冰状况,指导破冰船破冰,保障冬季冰期海洋石油平台的安全生产。【方法】在辽东湾石油平台上构建海冰测量系统,利用视频测冰技术、视频冰速测量技术及气象观测多种手段,在2011—2015年度连续4年冬季冰期观测平台周边海冰形貌、范围、运动轨迹,并对监测数据进行分析,给出24h海冰预报。【结果】基于海洋石油平台的海冰监测系统对海冰冰量、冰厚、冰速、冰类型监测数据准确,通过数据分析可以对海冰实施年、月、周、24h预报,短期预报与实际情况基本相符合,其中24h预报准确率在95%以上。【结论】基于海洋石油平台的海冰监测系统是一套运行可靠的监测系统,能准确地观测海冰的运行趋势,为冬季渤海辽东湾的抗冰活动提供指导。

关键词：海冰监测海冰预报海冰辽东湾海冰平台冰期安全