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公开(公告)号：CN117540559A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311519352.3
申请日：2023-11-15
Applicant: 国家海洋信息中心
IPC: G06F30/20 , G06F18/27 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及海洋三维温度场重构，具体涉及海表反演水下温度的非线性联合重构方法，包括以下步骤：收集国内外温盐均有的剖面现场观测资料以及卫星遥感资料，对收集的温盐现场和卫星遥感观测资料进行质量控制和预处理，形成基础观测资料集；基于步骤S1基础观测资料集，采用基于最小二乘法的非线性回归分析方法，构建SST和SLA反演温度剖面模型；将卫星实时观测的SST和SLA输入SST和SLA反演温度剖面模型，生成水下温度剖面实况分析场，提高海洋水下环境的实时/准实时保障能力。
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公开(公告)号：CN117454587A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311224633.6
申请日：2023-09-21
Applicant: 国家海洋信息中心
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明涉及海上环境监测技术领域，具体涉及一种基于改进的合成海洋剖面系统(Improved Synthetic Ocean Profile System，简称ISOP)‑海洋温盐重构产品的海洋声学环境实时分析方法，其包括以下步骤：一、ISOP温盐重构：沿海洋垂向划分为三层，并逐层重构温盐剖面的垂向映射模型；二、检测声速特征信息：根据ISOP结果，利用温盐剖面观测数据，通过声速经验公式计算目标海区的声速，获得声速剖面曲线，然后简化处理声速剖面，设置跃层梯度阈值，提取声跃层和声道轴特征信息；三、声传播数值建模：采用BELLHOP3D模型，计算声场三维空间能量分布。本申请具有能够准确计算海洋声速的跃变特征的效果。
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公开(公告)号：CN109614742A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811593352.7
申请日：2018-12-25
CPC classification number: G06F17/5009 , G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种海面高度持续性预测算法，采用自回归移动平均模型进行海面高度持续性预测；采用人工神经网络模型进行海面高度持续性预测；建立海面高度持续性统计预测模型。本发明的有益效果是以全球验潮站信息产品为主要数据源，通过多种统计方法进行海面高度持续性预测试验，建立海面高度持续性统计预测模型，且预测精度能够满足业务保障需求，为海洋环境安全保障提供技术支持。
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公开(公告)号：CN118442987A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410569812.1
申请日：2024-05-09
Applicant: 国家海洋信息中心
Abstract: 本发明公开了一种海洋次表层中尺度涡三维结构探测方法，涉及海洋环境监测技术领域，其技术方案要点是，包括以下步骤：S1、识别次表层中尺度涡三维结构；S11、二维涡旋融合识别；S12、三维涡旋垂向结构动态探测；S2、基于三维空间质心追踪次表层中尺度涡，本发明的方法涡旋识别率高、可实现次表层中尺度涡三维结构的自动探测。
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公开(公告)号：CN117874397A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410043096.3
申请日：2024-01-11
Applicant: 国家海洋信息中心
Abstract: 本发明公开了一种考虑要素场连续变化的海洋温盐水平网格化方法，包括以下步骤：步骤一：对全海域内每个水平网格的垂向各标准层搜索一定时空范围内的对应垂向层次的观测资料；步骤二：计算温度和盐度的均值；步骤三：计算温度和盐度的标准差；本发明的有益效果是：本发明将要素场连续变化因素考虑进水平网格化计算的过程中，并在搜索观测资料时，参考深度调整搜索时间范围，保证深层网格化计算同样能够有尽可能多的观测资料，有利于温盐要素的网格化计算。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104899448B
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201510312199.6
申请日：2015-06-09
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明属于实测海洋环境数据同化领域，具体涉及一种集合卡尔曼滤波静态局地化方案的自适应补偿方法。本发明包括：对大气海洋环境实测数据进行预处理；对每个观测资料，根据实时的观测系统，利用不同观测要素的观测误差、观测数目以及显著性水平，计算后续需要使用的阈值；顺序地同化所有的观测资料；计算其集合平均和集合扰动；计算观测余量并更新集合成员。本发明对集合卡尔曼滤波中的静态局地化方法进行了改进，有效地提取了观测信息中静态局地化方法未能提取的多尺度信息，显著提高了集合卡尔曼滤波的同化精度。
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公开(公告)号：CN105046046A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201510312198.1
申请日：2015-06-09
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明属于实测海洋环境数据同化领域，具体涉及一种集合卡尔曼滤波局地化方法。本发明包括：对大气海洋环境实测数据进行预处理；对每个观测资料，计算观测资料处的先验观测集合成员；计算观测的先验集合平均和方差；计算集合平均的观测增量；计算各个集合扰动的观测增量；将集合平均的观测增量投影到模式状态的集合平均上；将各个集合扰动的观测增量投影到模式状态的相应集合扰动上；获得集合成员分析场。本发明对集合卡尔曼滤波中的传统局地化方法进行了改进，有效地考虑了集合平均和集合扰动所代表的不同空间尺度，显著提高了集合卡尔曼滤波的同化精度。
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公开(公告)号：CN112884217B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202110157174.9
申请日：2021-02-04
Applicant: 国家海洋信息中心
Abstract: 一种基于多模型集成的海面高预报方法，步骤包括，S1：收集多源卫星融合资料，提取表层海洋环境多要素数据集；S2：对多要素数据集进行预处理和数据集划分，划分成训练集、测试集和验证集；S3：构建基于卷积递归神经网络的海面高多要素直接预报模型，得出海面高网格化预报时空序列；S4：基于海面高网格化预报结果和多要素数据集，通过构建好的海面高定点预报深度学习模型，得到海面高定点预报时间序列；S5：基于海面高网格化预报时空序列和海面高定点预报时间序列，得出订正后的海面高网格化分布；本发明将多源卫星观测资料构造成多要素数据集，以参与海面高网格化预报和海面高定点预报，使本发明获得更高的预报准确率和更长的预报时效。
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公开(公告)号：CN112884217A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110157174.9
申请日：2021-02-04
Applicant: 国家海洋信息中心
Abstract: 一种基于多模型集成的海面高预报方法，步骤包括，S1：收集多源卫星融合资料，提取表层海洋环境多要素数据集；S2：对多要素数据集进行预处理和数据集划分，划分成训练集、测试集和验证集；S3：构建基于卷积递归神经网络的海面高多要素直接预报模型，得出海面高网格化预报时空序列；S4：基于海面高网格化预报结果和多要素数据集，通过构建好的海面高定点预报深度学习模型，得到海面高定点预报时间序列；S5：基于海面高网格化预报时空序列和海面高定点预报时间序列，得出订正后的海面高网格化分布；本发明将多源卫星观测资料构造成多要素数据集，以参与海面高网格化预报和海面高定点预报，使本发明获得更高的预报准确率和更长的预报时效。
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公开(公告)号：CN117671195A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311634597.0
申请日：2023-12-01
Applicant: 国家海洋信息中心
Abstract: 本发明公开一种基于德洛内三角剖分算法的三维变分观测投影算子，本发明在三维变分同化框架下，基于德洛内三角剖分算法，发展了一种可适用于不规则网格的观测投影算子，对现有CORA1的三维变分同化模型中双线性插值观测投影算子进行了改进，使其可应用于具有不规则网格的业务化数值分析与预报系统的建设中。本发明的观测投影算子不仅能够同时适应规则与非规则背景场网格，而且拥有计算简便、运行高效的优点，可直接应有于三维变分同化模型，能够为业务化海洋分析与预报系统建设提供同化技术支撑。
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