匡晓迪 作品数:18 被引量:51 H指数:4 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 教育部科学技术研究重点项目 更多>> 相关领域: 天文地球 自动化与计算机技术 环境科学与工程 更多>>
近海单点海温智能预报方法、装置及计算机可读存储介质 本申请实施例提供了一种近海单点海温智能预报方法、装置及计算机可读存储介质,包括:对于海温预报的预报时效中至少两个预测步长中的初始预测步长,获取待预报单点对应的气象预报日平均数据和当前海温日平均数据;基于预设海温预报因子种... 匡晓迪 何恩业 李竞时 张聿柏 李琼基于主成分分析和LSTM神经网络的海温预报模型 被引量:3 2023年 利用荣成、海阳两站的自建浮标海温观测数据以及区域大气模式WRF(Weather Research and Forecasting)的气象数值预报数据,基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)法和长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络,提出了适用于单站海表温度预报的PCALSTM海温预报模型。该模型可以提供24~120 h预报时效的海温预报,预测效果比数值模型和统计模型明显提高。 李竞时 匡晓迪 李琼 何恩业 张聿柏 袁承仪 张延琳关键词:主成分分析 海温预报 基于U-Net的海洋锋智能检测模型 2023年 海洋锋作为海洋中两种不同性质的水体之间的边界,对渔业和海洋环境保护等许多领域有重要影响,如何快速准确实现海洋锋的自动检测和识别对于海洋监测和预报具有重要的科学意义。将深度学习图像分割网络与提取锋面特征的方法相结合,利用基于U-Net架构的实例分割模型,分别建立海洋锋区和锋面中心线的智能检测模型,同时在编解码过程中采用残差学习单元对模型特征提取网络进行改进。研究结果表明,锋面智能检测模型能够准确提取先前锋面检测算法所识别的锋区和锋面中心线特征,Dice系数分别达到了0.92和0.97,达到了很好的检测效果。同时,利用不同锋面阈值得到的样本数据对模型进行训练,比较结果表明,降低样本集阈值之后模型精度有了显著的提升。 任诗鹤 韩焱红 李竞时 赵亚明 匡晓迪 吴湘玉 杨晓峰关键词:海表温度 CTD数据预处理、批处理的编程实现 被引量:4 2009年 根据人工剔除CTD数据的原理,通过Fortran语言编程,实现了数据剔除的程序自动实现,节省大量时间、大幅提高工作效率的同时,也避免了数据处理过程中的处理者主观因素对数据处理结果的影响,实现了数据处理的可重复性,使得CTD原始数据的批处理得以实现。从而,大大缩短了原始数据转化为经过质量控制且方便应用于科学研究的数据所需的时间,调查数据的科学价值,也因此得到及时、充分地体现。 郭心顺 匡晓迪 范洪涛关键词:批处理 南海相对涡度的时空变化特征分析 2019年 本文使用2014-2017年间逐日平均的法国Mercator中心全球高分辨率海洋数据集PSY4,探讨南海海域相对涡度与海盆尺度环流的时空变化特征。依照涡度的年平均剖面,在垂向上将南海分为:涡度为正的上层、涡度为负的中层和涡度为正的深层,对应了南海海盆尺度的“气旋式-反气旋式-气旋式”垂向环流。最为显著的相对涡度季节变化出现在南海的上层,最大冬、夏季差异达6.3×10^-7 s^-1,为该层内年平均相对涡度值1.7×10^-7 s^-1的3.7倍。在该层的内部,依照季节变化的幅度大小可以进一步划分为3个子层,其中季节变化幅度最大的为上200 m层。在中、深层,深度积分的涡度与海盆尺度环流分别具有“冬强夏弱”和“冬弱夏强”的季节变化特征,而涡度的年际差异可以与季节差异同等重要;逐月的涡度时间序列与吕宋海峡不同断面的水通量变化具有统计相关。 袁承仪 匡晓迪 李秀梅 李菲关键词:涡度 环流 基于概率估算的南海中尺度涡强度定级方法 被引量:1 2018年 根据预报工作的实际,选用中尺度涡振幅作为强度指标,首先用概率大小定义强度等级,然后将强度等级和衡量中尺度涡的强度量值——振幅的大小一一对应,给出中尺度涡强度分级方案的同时,提出了以风险评估为基本思路,以概率分布为主要工具的强度定级新方法。这一方法取代纯经验的指标设置,提供一种新的有依据的定级方法。基于实际工作需求,使用概率阈值21\15\10 cm定义中尺度涡强度等级,将中尺度涡强度分为4级。 匡晓迪 方长芳 李竞时 李云基于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 海上溢油行为与归宿数值预测技术研究进展 被引量:5 2017年 近年来,庞大的能源需求促使了我国海上石油运输业和开采业的井喷式发展,也加剧了海上溢油事故的风险。一次严重的溢油事故往往会给海洋环境造成不可逆转的伤害,给经济带来无法估量的损失。因此,开展海上溢油行为与归宿数值预测技术研究是非常有必要的,能够为海上溢油应急响应提供技术支撑。本文综述了海上溢油行为与归宿数值预测技术的发展过程以及相关研究成果,包括溢油物理扩展模型、溢油漂移与扩散模型、溢油风化模型以及溢油预测模型系统,为未来海上溢油应急响应工作提供理论依据。 李欢 李程 邵伟增 徐珊珊 董军兴 匡晓迪 张松 邓丽静关键词:海上溢油 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 南海中尺度涡年际变化特征及动力机制分析 被引量:14 2015年 基于Okubo-Weiss函数方法对20年高度计资料进行涡旋识别,分析了南海中尺度涡的时空分布,初步研究了中尺度涡旋活动的年际变化特征及其可能的动力机制。结果显示,南海中尺度涡旋活动具有较为显著的年际变化特征,通过对涡旋个数、涡区面积、涡动能计算分析表明涡旋活动与ENSO现象遥相关:南海中尺度涡活动在ElNio年较弱,在LaNia年较强。可用风场异常解释南海中尺度涡的年际变化与ENSO现象的负相关关系。ElNio期间南海年平均意义下的东北风场减弱,风应力旋度绝对值减小,从而导致了较弱的涡旋活动,相反LaNia期间强劲的风场导致了涡旋活动增强。 崔凤娟 匡晓迪 王玉关键词:中尺度涡 年际变化 ENSO