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基于長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遼東灣海冰延伸期預(yù)報(bào)方法研究

發(fā)布時(shí)間:2021-07-12 01:05
  通過(guò)合成分析和回歸分析,研究了影響遼東灣海冰變化的局地和大尺度環(huán)流因子,并基于一種深度學(xué)習(xí)方法——長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM),建立了遼東灣海冰延伸期預(yù)報(bào)模型。結(jié)果表明,LSTM模型能較好地預(yù)報(bào)出未來(lái)15 d遼東灣海冰的總體發(fā)展趨勢(shì)、浮冰外緣線離岸距離的振蕩變化及峰值發(fā)生時(shí)間等關(guān)鍵特征,1~15 d預(yù)報(bào)的平均絕對(duì)誤差為4.1~5.7 n mile,均方根誤差為5.4~7.5 n mile。LSTM模型的預(yù)報(bào)時(shí)效可達(dá)到15 d,較目前海冰數(shù)值預(yù)報(bào)(5~7 d)的時(shí)效延長(zhǎng)一倍,且運(yùn)算速度極快,能夠節(jié)省大量的計(jì)算資源和時(shí)間成本。該模型的建立為利用深度學(xué)習(xí)方法開展海洋和氣象預(yù)報(bào)提供了一種新思路。 

【文章來(lái)源】:中國(guó)海洋大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,50(06)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】:11 頁(yè)

【部分圖文】:

基于長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遼東灣海冰延伸期預(yù)報(bào)方法研究


試驗(yàn)4-1預(yù)報(bào)結(jié)果及檢驗(yàn)

基于長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遼東灣海冰延伸期預(yù)報(bào)方法研究


RNN與LSTM的結(jié)構(gòu)對(duì)比

氣象圖,海洋環(huán)境,氣象,過(guò)程


強(qiáng)增長(zhǎng)過(guò)程中,氣溫呈先降后升的趨勢(shì),強(qiáng)過(guò)程前2 d至前1 d下降幅度最大,當(dāng)天氣溫最低。由于氣溫為負(fù)值,積溫呈單調(diào)下降趨勢(shì),但在強(qiáng)過(guò)程前1~0 d下降速率最大。海溫也呈單調(diào)下降的趨勢(shì),在強(qiáng)過(guò)程前2天至前1天下降幅度最大,由于在冰情較為嚴(yán)重時(shí)海溫維持在冰點(diǎn)附近,因此海溫的合成場(chǎng)降溫幅度較氣溫偏小。海平面氣壓呈現(xiàn)先升后降的趨勢(shì),結(jié)合氣溫變化趨勢(shì)可知,海冰生成源地有冷空氣經(jīng)過(guò),強(qiáng)增長(zhǎng)過(guò)程當(dāng)天氣壓最高。從10 m風(fēng)來(lái)看,強(qiáng)增長(zhǎng)過(guò)程前4 d起海冰源地由西南風(fēng)轉(zhuǎn)為東北風(fēng)并逐漸增強(qiáng),前1 d風(fēng)速增至最大,而后風(fēng)速明顯減小,并轉(zhuǎn)為冷空氣后部的西南風(fēng)。強(qiáng)消融過(guò)程中,海冰源地各要素的變化與強(qiáng)增長(zhǎng)過(guò)程基本相反。氣溫先升后降,前2天至前1天升幅最大,當(dāng)天氣溫最高。積溫在消融過(guò)程前變化不大,即氣溫接近0 ℃。海溫前期持平后期略有增長(zhǎng),消融過(guò)程的海溫低于增長(zhǎng)過(guò)程是由于消融過(guò)程多發(fā)生于冰情最嚴(yán)重之后,海溫已經(jīng)降至最低,并開始逐漸上升。海平面氣壓先降后升,表明強(qiáng)消融過(guò)程受地面低壓系統(tǒng)的影響。10 m風(fēng)以西南風(fēng)為主,在強(qiáng)過(guò)程前1 d達(dá)到最大值。

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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博士論文
[1]渤海海冰數(shù)值預(yù)報(bào)關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用[D]. 劉煜.中國(guó)海洋大學(xué) 2013

碩士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的氣象預(yù)測(cè)研究[D]. 楊函.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017



本文編號(hào):3278874

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