ARGO資料作為目前唯一實時/延時可用的全球尺度海洋三維觀測資料,為分析揭示海洋環(huán)境溫鹽分布和流場結(jié)構(gòu)、理解和深化海洋環(huán)境特性和氣候變化規(guī)律提供了關(guān)鍵的觀測事實基礎(chǔ),其蘊涵的豐富信息資源具有重要的科學(xué)意義和應(yīng)用價值。論文針對ARGO資料稀疏、零散、缺損等空間不規(guī)則和時間不連續(xù)固有弱點和應(yīng)用盲區(qū),開展了ARGO稀疏資料插值、缺損數(shù)據(jù)擬合和三維溫鹽場重構(gòu)等客觀再分析研究；開展了基于衛(wèi)星遙感資料和ARGO資料的海表流場估算以及三維流場的反演研究。為發(fā)掘和優(yōu)化利用ARGO信息資源及ARGO資料再分析應(yīng)用提供理論依據(jù)和技術(shù)手段；為深化海洋環(huán)境演變與氣候變化研究,改進(jìn)提高大氣、海洋環(huán)境要素的數(shù)值預(yù)報能力提供數(shù)據(jù)信息支持。 論文主要成果和創(chuàng)新點包括： (1)針對ARGO等稀疏資料的小尺度結(jié)構(gòu)和細(xì)節(jié)特征刻畫等實際問題,改進(jìn)和發(fā)展了分形插值方法模型,通過引入遺傳算法對分形插值參數(shù)(壓縮因子)優(yōu)化搜索,實現(xiàn)了插值參數(shù)的客觀優(yōu)選,改進(jìn)了分形插值方法對海洋稀疏要素場插值的合理性和有效性。 (2)提出了一種小樣本插值新方法-信息擴(kuò)散插值。該方法基于模糊映射思想,通過對稀少數(shù)據(jù)點的信息進(jìn)行模糊擴(kuò)散...

【文章頁數(shù)】：124 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究意義
    1.2 國內(nèi)外現(xiàn)狀與發(fā)展動態(tài)
    1.3 研究內(nèi)容
    1.4 論文結(jié)構(gòu)
第二章 海洋環(huán)境場細(xì)節(jié)刻畫-分形插值優(yōu)化
    2.1 概述
    2.2 分形插值
    2.3 研究資料
    2.4 分形插值參數(shù)的遺傳優(yōu)選
    2.5 改進(jìn)插值算法的對比實驗
    2.6 小結(jié)
第三章 小樣本數(shù)據(jù)分析—信息擴(kuò)散插值
    3.1 概述
    3.2 信息擴(kuò)散原理
        3.2.1 信息擴(kuò)散原理
        3.2.2 信息擴(kuò)散插值思想
    3.3 信息擴(kuò)散二維插值算法
    3.4 均勻信息擴(kuò)散-正態(tài)插值模型
    3.5 非對稱信息擴(kuò)散-橢圓插值模型
        3.5.1 二維“橢圓式”擴(kuò)散函數(shù)
        3.5.2 k與λ參數(shù)的確定
        3.5.3 多維“橢圓式”擴(kuò)散函數(shù)
    3.6 非對稱信息擴(kuò)散-概率插值模型
        3.6.1 二維“概率式”信息擴(kuò)散函數(shù)
        3.6.2 多維“概率式”擴(kuò)散函數(shù)
    3.7 算法試驗
    3.8 小結(jié)
第四章 三維溫鹽要素場重構(gòu)-時空插值
    4.1 概述
    4.2 時空權(quán)重插值
    4.3 時空權(quán)重插值的改進(jìn)算法
        4.3.1 常規(guī)時空插值存在問題
        4.3.2 可疑的時空插值結(jié)果剔除
        4.3.3 不同方向插值影響差異改進(jìn)
        4.3.4 基于觀測數(shù)據(jù)的權(quán)函數(shù)估計
    4.4 對比應(yīng)用試驗
        4.4.1 與WOA05的對比試驗
        4.4.2 與TAO的對比試驗
    4.5 小結(jié)
第五章 缺損信息擬合-奇異譜迭代插補
    5.1 概述
    5.2 DIN-EOF算法原理
    5.3 DIN-EOF算法試驗
    5.4 DIN-SSA/MSSA插補算法
    5.5 DIN-SSA/MSSA改進(jìn)算法-分段尋優(yōu)法
        5.5.1 DIN-SSA/MSSA存在問題
        5.5.2 算法改進(jìn)的基本思想
        5.5.3 分段尋優(yōu)的基本原理
        5.5.4 分段尋優(yōu)的計算步驟
    5.6 OLR迭代插補應(yīng)用試驗
        5.6.1 試驗資料
        5.6.2 試驗方案
        5.6.3 插補方法的應(yīng)用對比試驗
        5.6.4 改進(jìn)算法與常規(guī)算法對比
    5.7 ARGO鹽度場缺損插補
    5.8 小結(jié)
第六章 基于衛(wèi)星遙感資料的海表流場反演
    6.1 概述
    6.2 研究資料
        6.2.1 衛(wèi)星高度計資料
        6.2.2 衛(wèi)星遙感風(fēng)場數(shù)據(jù)
    6.3 研究方法
        6.3.1 Ekman流計算
        6.3.2 地轉(zhuǎn)流計算
    6.4 海表流場反演
        6.4.1 平均場對比分析
        6.4.2 緯向平均流場
    6.5 小結(jié)
第七章 基于ARGO資料的三維流場估算
    7.1 概述
    7.2 數(shù)據(jù)分析處理
        7.2.1 研究資料
        7.2.2 ARGO浮標(biāo)資料網(wǎng)格化
    7.3 流場估算原理與計算方案
    7.4 海洋流場反演估算
        7.4.1 基于ARGO資料的太平洋溫鹽場
        7.4.2 利用溫鹽場估算太平洋流場
    7.5 大西洋流場反演估算
        7.5.1 大西洋的ARGO溫鹽場
        7.5.2 基于溫鹽場估算的大西洋流場
    7.6 小結(jié)
第八章 全文總結(jié)
    8.1 主要研究成果
    8.2 論文創(chuàng)新點
    8.3 下一步的研究構(gòu)想
縮略語表
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文及科研成果
    一、發(fā)表的論文
    二、參與的科研項目



本文編號：4022266