近年來,隨著海洋勘探技術的大力興起,溢油等海洋污染事故頻發(fā),對生態(tài)環(huán)境造成了嚴重的破壞。提高海洋污染預報能力,對海洋生態(tài)環(huán)境的保護和人類的生存具有重大的意義。海上浮油等污染物的預報大多是從模型的正演模擬角度出發(fā)。受到模型的初邊值、參數以及數值格式的限制,對污染物進行長時間的追蹤會產生較大的誤差。目前,變分數據同化是一種能夠反演模型狀態(tài)的有效方法,該方法將觀測數據與模型變量以優(yōu)化的方式結合起來。針對海洋溢油追蹤問題的特殊性以及難點,本文采用水平集方程作為污染輸運模型,圍繞著同化衛(wèi)星遙感觀測中的擴散范圍信息提出了多種有效的方法,可以對初始輪廓進行準確地重構。此外,為了提高海表流場的重建效果,提出了基于字典學習的稀疏約束型圖像同化方法。實際的數值測試對所提出方法的可行性加以驗證。具體內容如下:首先,考慮到海洋浮油遙感觀測的特殊性,難以獲取濃度測量信息,本文將水平集方法引入變分同化框架中。建立了輪廓信息匹配的極小化泛函,將水平集模型與觀測資料中的污染范圍信息結合起來。根據伴隨理論,推導出此新型目標泛函關于初始輪廓的梯度。數值結果表明,該方法可以同化僅含有輪廓信息的海洋溢油觀測資料,并且能夠提高浮...

【文章頁數】：113 頁

【學位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題來源
    1.2 課題研究的目的和意義
    1.3 研究現(xiàn)狀
        1.3.1 海洋溢油污染物追蹤
        1.3.2 界面追蹤
        1.3.3 海表流場重建
        1.3.4 變分數據同化
    1.4 本文的主要研究內容及安排
第2章 基于水平集的拓撲同化方法
    2.1 引言
    2.2 水平集方法及正問題
    2.3 拓撲同化算法
        2.3.1 觀測算子
        2.3.2 伴隨理論與梯度計算
    2.4 數據均一化型拓撲同化
    2.5 數值模擬
        2.5.1 拓撲數據同化實驗設置
        2.5.2 拓撲同化數值測試與結果
    2.6 本章小結
第3章 基于最優(yōu)傳輸理論的拓撲同化方法
    3.1 引言
    3.2 最優(yōu)傳輸理論與二次Wasserstein距離
    3.3 W-2距離型拓撲數據同化
    3.4 數值模擬
        3.4.1 二次W距離型拓撲同化實驗設置
        3.4.2 二次W距離型拓撲同化測試與結果
    3.5 本章小結
第4章 基于字典學習的稀疏約束型圖像數據同化
    4.1 引言
    4.2 結構字典學習
        4.2.1 框架與緊框架
        4.2.2 數據驅動緊框架
    4.3 海表流場重建與基于結構字典的稀疏約束型變分同化
        4.3.1 流場重建四維變分同化模型
        4.3.2 基于渦量結構字典的稀疏約束型數據同化模型
        4.3.3 分裂Bregman迭代算法
        4.3.4 實際海洋動力學模型
        4.3.5 梯度計算
    4.4 數值模擬
        4.4.1 動力學模型及同化實驗設置
        4.4.2 流場重建的同化測試與結果
    4.5 本章小結
結論
參考文獻
攻讀博士學位期間發(fā)表的論文及其他成果
致謝
個人簡歷



本文編號：4016754