用机器学习、卫星、热力学和原位观测改进部分冰覆盖预测制造技术

一种预测水体上的冰覆盖的计算机实现的方法，包括：用热力学模块生成第一冰覆盖预测，以及用机器学习模块生成第二冰覆盖预测。将第一冰覆盖预测与第二冰覆盖预测相组合以生成组合冰覆盖预测。基于组合冰覆盖预测与冰覆盖观测的比较，计算误差统计，并且基于误差统计来更新组合冰覆盖预测。来更新组合冰覆盖预测。来更新组合冰覆盖预测。

【技术实现步骤摘要】
用机器学习、卫星、热力学和原位观测改进部分冰覆盖预测


[0001]本公开一般涉及人工智能和机器学习系统，更具体地，涉及用于预测水体上的部分冰覆盖的方法和系统。

技术介绍

[0002]许多湖泊和海洋的一部分在冬季结冰。冰作为大气与水之间的缓冲，影响热通量和动量、气体的交换和光的穿透。这对水和营养物质的运动及其生物学进化具有深远的影响。对冰覆盖的可靠预测可以确保更准确地模拟在冰覆盖月份期间的流体动力学以及营养物质、化学和生物学。
[0003]然而，冰覆盖通常是部分的，即，水体的一部分被冰覆盖，而剩余部分是开放的水。部分冰覆盖可以存在数天、数周、甚至数月，并且冰覆盖随着天气变化而膨胀和收缩。在这段时期，水体的一些部分被暴露在大气中，而水体的其它部分具有这种冰覆盖缓冲。这对水循环有局部影响，并且如果部分冰覆盖存在许多天，则有更普遍的影响。
[0004]目前，使用流体动力学模型来模拟水的运动。为了准确地模拟在延长的部分冰覆盖时期的流体动力学，流体动力学模型需要冰覆盖的空间范围的知识。

技术实现思路

[0005]根据各种实施本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种预测水体上的冰覆盖的计算机实现的方法，包括：用热力学模块生成第一冰覆盖预测；用机器学习模块生成第二冰覆盖预测；将所述第一冰覆盖预测和所述第二冰覆盖预测相组合以生成组合冰覆盖预测；基于所述组合冰覆盖预测与冰覆盖观测的比较，计算误差统计；以及基于所述误差统计，更新所述组合冰覆盖预测。2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述热力学模块包括用于生成所述第一冰覆盖预测的流体动力学模型和一个或多个热力学方程。3.根据权利要求2所述的计算机实现的方法，还包括：基于所述误差统计，更新所述流体动力学模型。4.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述机器学习模块包括经训练的模型和用于生成所预测的本地天气状况的模块。5.根据权利要求4所述的计算机实现的方法，还包括：基于所述误差统计，向所述经训练的模型提供反馈环路。6.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，还包括：应用权重和阈值以根据所述第一冰覆盖预测和所述第二冰覆盖预测来生成所述组合冰覆盖预测。7.根据权利要求6所述的计算机实现的方法，其中，所述权重和阈值被应用于定义所述水体的表面面积的每个网格单元。8.根据权利要求6所述的计算机实现的方法，其中，基于在一年中的预定义时段来分别定义用于每个网格单元的所述权重和阈值。9.根据权利要求6所述的计算机实现的方法，其中，基于树的模型被用于优化所述组合冰覆盖预测。10.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，还包括：用观测设备来执行对在所述水体处的冰覆盖的直接观测。11.根据权利要求10所述的计算机实现的方法，其中，基于所述组合冰覆盖预测和对冰在定义所述水体的表面面积的网格单元处是否存在的观测，优化所述观测设备的行进路径。12.根据权利要求11所述的计算机实现的方法，还包括：当基于所述组合冰覆盖预测和所述观测设备的所述观测而出现关于冰覆盖的不一致时，更新所述行进路径。13.根据权利要求10所述的计算机实现的方法，其中，所述观测设备是原位自动化观测设...

【专利技术属性】
技术研发人员：C，
申请(专利权)人：国际商业机器公司，
类型：发明
国别省市：