基于多源参数合并的海洋数据分辨率优化分析
发布时间：2021-06-29 05:20
精准的高分辨率海洋环境数据,尤其是在低密度海面测量装置的海域中,对于渔业资源的规划和管理至关重要。为此以2009年1月至2010年12月收集的南海海域海表温度（Sea surface temperature,SST）数据为样本,采用逐次校正法（Successive correction method,SCM）对卫星遥感和海洋浮标所测得的海洋环境数据进行合并,以提高大尺度下的海洋环境数据分辨率,合并结果与最优插值（Optimal interpolation,OI）方法进行了比较。结果表明,SCM和OI方法的地图检测结果虽有相似的空间分布,但由空间统计分析可知,SCM方法的平均误差和平均绝对误差更接近;留一法交叉验证表明,SCM的均方根误差更小。因此,相比传统的OI方法,SCM通用性更强,可以增加校正的迭代平滑性,具备实时提供高分辨率精准的海洋环境数据的能力。
【文章来源】：数据采集与处理. 2020,35(05)北大核心CSCD
【文章页数】：10 页
【部分图文】：
中国南海某海域的海洋浮标位置分布
表1总结了在整个时间跨度内夏季和冬季的每种实施方法的参数δ和p。较小的δ值代表2个伽马分布之间的拟合更好，且大于0.1的p值表示从相同分布中抽取样本的假设无效。分布变换和空间变换效果最佳，其次分别是平均偏差校正和回归方程。在最后2个中，p值表示在夏季中拒绝零假设，而非在冬季。夏季的最佳δ值是通过分布变换方法获得的，而在冬季通过空间变换方法获得。如表1所示，当在具有均匀偏差值的区域中进行回归和空间变换校正算法时可能改善平均偏差的结果。关于回归校正技术，可使用其他类型的回归方程，但是否成功很大程度上与数据集所选的时间尺度相关。因此，考虑到冬季结果的相似性（δ参数）和分布变换方法得到的结果对夏季δ值的变异性，本文将采用分布变换方法。
使用所提出的SCM方法评估以获得最终的海表温度估算值。为了计算空间相关距离（式（3）中的参数R），海洋浮标数据的拟合由式（3）给出的模型来估计空间相关图。通过半变异函数分析已证实，海洋浮标测量的各向异性程度可忽略不计，因此可应用式（3）中的各向同性函数。图3显示了2个平均相关图，一个用于夏季，另一个用于冬季。该相关图仅是基于半变异函数并排除了块金效应的近似值，使用夏季6个月和冬季6个月（随机选择）的数据来计算平均值，再利用指数变异函数模型来描述观测值之间的空间相关性。对应于空间相关性0.5的距离，夏季约为100 km，冬季约为66 km。由于距离差的差异很小，最大值100 km将采用2个季节（R=0.5°）的相关距离。背景场是从NMSDC得到的遥感海表温度，水平分辨率为21 km×21 km。在SCM中仅使用1个相关距离和1次迭代，其中R=0.5°,γ=1。仅选择1个相关距离是由于：（1）在质量控制程序中减少了观测值和背景场的主要误差；（2）假设观测结果包含一个具有代表性的亚格尺度变异性样本(由于测量记录的丢失)；（3）在海表温度空间分布特殊的情况下，最终场应只反映较小尺度的背景场；（4）背景场（遥感海表温度）应该是在海洋浮标数据之上的最佳解决方案。否则，使用统计参数（如R2、ME和其他参数）和目视检查，最佳结果在一次迭代后获得。
【参考文献】：
期刊论文
[1]海表面温度时空变异特征及对验证误差影响[J]. 蒋锦刚,徐曜,聂晨晖,潘骁骏,周斌. 遥感学报. 2019(02)
[2]南海资源环境地理研究综述[J]. 张君珏,苏奋振,王雯玥. 地理科学进展. 2018(11)
[3]基于最优插值和贝叶斯最大熵的海表温度融合方法研究[J]. 丁润杰,赵朝方. 海洋技术学报. 2018(02)
[4]海洋遥感卫星数据库建立与应用[J]. 王冬,黄德森,刘洪刚,胡雅璐,宋可馨,刘润仲. 气象水文海洋仪器. 2017(02)
[5]2013年北太平洋公海秋刀鱼渔场与海洋环境的关系[J]. 张孝民,朱清澄,花传祥. 上海海洋大学学报. 2015(05)
[6]权重对空间插值方法的影响分析[J]. 王勇,李朝奎,陈良,郑拴宁. 湖南科技大学学报(自然科学版). 2008(04)
[7]最优插值法在海温数据同化中的应用研究[J]. 韩梅,魏亮. 海洋技术. 2008(04)
[8]应用分布转换法插补展延水文系列的探讨[J]. 吴燕,李松仕. 福州大学学报(自然科学版). 1986(04)
[9]平均发展速度偏差率及其水平法校正模型的研究[J]. 周雄鹏. 统计研究. 1984(02)
硕士论文
[1]空间数据预处理及插值方法对比研究[D]. 王子良.合肥工业大学 2010
本文编号：3255815
【文章来源】：数据采集与处理. 2020,35(05)北大核心CSCD
【文章页数】：10 页
【部分图文】：
中国南海某海域的海洋浮标位置分布
表1总结了在整个时间跨度内夏季和冬季的每种实施方法的参数δ和p。较小的δ值代表2个伽马分布之间的拟合更好，且大于0.1的p值表示从相同分布中抽取样本的假设无效。分布变换和空间变换效果最佳，其次分别是平均偏差校正和回归方程。在最后2个中，p值表示在夏季中拒绝零假设，而非在冬季。夏季的最佳δ值是通过分布变换方法获得的，而在冬季通过空间变换方法获得。如表1所示，当在具有均匀偏差值的区域中进行回归和空间变换校正算法时可能改善平均偏差的结果。关于回归校正技术，可使用其他类型的回归方程，但是否成功很大程度上与数据集所选的时间尺度相关。因此，考虑到冬季结果的相似性（δ参数）和分布变换方法得到的结果对夏季δ值的变异性，本文将采用分布变换方法。
使用所提出的SCM方法评估以获得最终的海表温度估算值。为了计算空间相关距离（式（3）中的参数R），海洋浮标数据的拟合由式（3）给出的模型来估计空间相关图。通过半变异函数分析已证实，海洋浮标测量的各向异性程度可忽略不计，因此可应用式（3）中的各向同性函数。图3显示了2个平均相关图，一个用于夏季，另一个用于冬季。该相关图仅是基于半变异函数并排除了块金效应的近似值，使用夏季6个月和冬季6个月（随机选择）的数据来计算平均值，再利用指数变异函数模型来描述观测值之间的空间相关性。对应于空间相关性0.5的距离，夏季约为100 km，冬季约为66 km。由于距离差的差异很小，最大值100 km将采用2个季节（R=0.5°）的相关距离。背景场是从NMSDC得到的遥感海表温度，水平分辨率为21 km×21 km。在SCM中仅使用1个相关距离和1次迭代，其中R=0.5°,γ=1。仅选择1个相关距离是由于：（1）在质量控制程序中减少了观测值和背景场的主要误差；（2）假设观测结果包含一个具有代表性的亚格尺度变异性样本(由于测量记录的丢失)；（3）在海表温度空间分布特殊的情况下，最终场应只反映较小尺度的背景场；（4）背景场（遥感海表温度）应该是在海洋浮标数据之上的最佳解决方案。否则，使用统计参数（如R2、ME和其他参数）和目视检查，最佳结果在一次迭代后获得。
【参考文献】：
期刊论文
[1]海表面温度时空变异特征及对验证误差影响[J]. 蒋锦刚,徐曜,聂晨晖,潘骁骏,周斌. 遥感学报. 2019(02)
[2]南海资源环境地理研究综述[J]. 张君珏,苏奋振,王雯玥. 地理科学进展. 2018(11)
[3]基于最优插值和贝叶斯最大熵的海表温度融合方法研究[J]. 丁润杰,赵朝方. 海洋技术学报. 2018(02)
[4]海洋遥感卫星数据库建立与应用[J]. 王冬,黄德森,刘洪刚,胡雅璐,宋可馨,刘润仲. 气象水文海洋仪器. 2017(02)
[5]2013年北太平洋公海秋刀鱼渔场与海洋环境的关系[J]. 张孝民,朱清澄,花传祥. 上海海洋大学学报. 2015(05)
[6]权重对空间插值方法的影响分析[J]. 王勇,李朝奎,陈良,郑拴宁. 湖南科技大学学报(自然科学版). 2008(04)
[7]最优插值法在海温数据同化中的应用研究[J]. 韩梅,魏亮. 海洋技术. 2008(04)
[8]应用分布转换法插补展延水文系列的探讨[J]. 吴燕,李松仕. 福州大学学报(自然科学版). 1986(04)
[9]平均发展速度偏差率及其水平法校正模型的研究[J]. 周雄鹏. 统计研究. 1984(02)
硕士论文
[1]空间数据预处理及插值方法对比研究[D]. 王子良.合肥工业大学 2010
本文编号：3255815
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