海水温度相似预报方法研究与实现

发布时间：2020-10-24 02:55

　　 海水温度预报是海洋预报组成中的重要一环,要了解海洋中的动力场,温度场是个先决条件,同时它是认识和研究海洋生物以及地球的物理化学过程的一把钥匙,是大气和海洋预测预报系统的输入参数。本文利用统计预报(即根据统计学原理用概率论和数理统计的方法所作的预报)方法中的相似预报方法,通过在历史数据中寻找与当前预报因子相似的年份经过预报模型来进行海水温度的逐点预报,预报时间长度为一个月。首先,分析总结了统计预报的基本原理和方法。相似判据作为相似预报的关键,对预报结果有着举足轻重的作用,因此本文重点分析了常用的相似判据——海明距离、相似量和相似离度,并通过简单的样本数据分析比较了三种判据的性能,结果表明相似离度法在相似性选择上更优。其次,对海水温度特性进行了深入研究。基于NOAA的海表温度数据集,对海水温度的特性和相似性进行了分析,分析结果表明在海水温度历史数据中具有变化趋势相似的年份,能够进行相似预报。同时,基于相似性分析的海水样本数据,计算分析了海明距离、相似量和相似离度三种判据对相似海水温度样本间的选择能力,结果表明相似离度方法相比于海明距离和相似量方法,在海水温度样本间的‘形’和‘值’相似方面具有更优地选择能力,确立了基于相似离度方法来建立相似预报模型的思路。再次,建立了基于相似离度的海水温度逐点预报模型,设计了预报数据偏差订正方法。在此基础上,根据2016年2-12月南海海域海水温度相似预报试验,对影响预报结果的不同因素以及不同月份预报结果进行了分析。试验结果表明,在选择预报量前10天数据来做预报因子进行相似比较、选择所有年份数据进行加权集合平均预报时效果更优。同时在预报月份上,3、4、10、12月份预报数据与实际数据相关系数及误差均能达到较优的水平,其他月份在保持同等误差的情况下,相关性较差,但所有预报结果均优于气候态结果。最后,利用本文设计的相似预报方法,对南海海域相同区域的2017年2-12月的海水温度进行了预报,所有预报结果均优于气候态结果。同时,对2017年各月的预报结果进行了总结分析,分析结论与2016年各月海水温度预报分析结论一致。试验结果表明,利用相似预报方法进行海水温度逐点预报是可行和有效的。
【学位单位】：哈尔滨工程大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：P731.31
【部分图文】：

16图 3.1 OISST 数据分析产生过程第一种分析数据包含由 1981 年至今观测的海表温度数据，后者融合数据的年由 2001 年至今。在本文中使用的数据为第一种分析数据，即只含 AVHRR 观

哈尔滨工程大学硕士学位论文由于从 NOAA 下载的温度数据集为全球的 NetCDF 格式的海表温度数据[48]，如3.2 所示，实际使用中需要选取部分区域数据来使用，为方便 MATLAB 调用，将提取区域数据存储为 MATLAB 数据格式 mat 文件，从而得到 1982 年到 2017 年的区域温单日温度场数据集，区域范围为2.875 N 22.875 N ,107.625 E 120.125 E，如图 3所示，共包含 13149 个数据文件，为了保证预报结果，预报 2017 年温度时，可先利1982 年到 2016 年的数据统计出累年天平均场，也就是说，例如对于 4 月 1 日，利用 19年到2016年所有年份的4月1日的海表温度观测值平均出一个4月1日的平均场出来如图 3.4 所示，依此类推，可以得到 366 个累年天平均场，然后将所有年份（也包括 20年）的逐日观测场减去对应日期的天平均场，得到距平场，如图 3.5 所示（此处以 4 1 日温度为例进行了可视化展示）。之后的相似预报均是针对这些距平场开展的。

年）的逐日观测场减去对应日期的天平均场，得到距平场，如图 3.5 所示（此处以 4 月1 日温度为例进行了可视化展示）。之后的相似预报均是针对这些距平场开展的。图 3.2 OISST 单日全球海表温度图
【参考文献】

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本文编号：2853922