一种近海温跃层动态变化分析方法技术

本发明专利技术提供了一种近海温跃层动态变化分析方法，根据剖面浮标获取的近海海域一段时间内的温度剖面数据，首先进行降噪处理，通过对比前后两个相邻的深度数据的大小，还可以提取出所观测海域的深度范围；随后对上升剖面数据进行提取；再经过进一步的筛选与处理，完成数据的下采样和插值过程；进行历史数据的时间、空间特征匹配，获得对应阈值条件，依靠温度数据的斜率变化及阈值判断提取温跃层，并进行温跃层动态变化数据的提取与存储，根据时间与温跃层数据的索引值，对温跃层动态变化过程进行可视化展示，实现了对近海温跃层动态变化分析和近海温跃层动态变化过程的可视化，解决了难以准确计算温跃层和进行近海温跃层动态变化分析的问题。分析的问题。分析的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种近海温跃层动态变化分析方法


[0001]本专利技术涉及海洋测绘
，尤其涉及一种近海温跃层动态变化分析方法。

技术介绍

[0002]海洋温跃层是指海水中的温度要素在垂向上出现突变或不连续剧烈变化的水层，主要用于区分上下层海水的物理性质，近海温跃层一般在春季开始形成，在夏季到达峰值，在秋季开始消亡，在冬季基本上消失，温跃层在军事和生物环境领域至关重要，找到准确的跃层能够帮助我们合理的利用跃层，对于海水特性的采集及分析研究，国外要早于我国，近年来，我国也开始认识到研究温跃层的重要意义，越来越多的人开展对温跃层的研究，随着研究的不断深入，人们对海洋的剖面的精细化结构观测的需要愈加明显，而发展海洋观测装备成为观测海洋精细化结构的迫切需要。
[0003]但是，目前的海洋温度剖面数据主要依靠Argo浮标观测阵列、传感器节点等方法采集，但是这些观测方法获取到的温度剖面数据的精度较低，在分析温跃层时常常需要进行插值到理想精度再进行数据处理，这就会导致一些不必要的误差；精度很高的精细化观测会出现数据分布不均匀的情况，也会导致误差的产生，并且近海海水的温度受近海人类活动、太阳辐射以及大风的影响很大，在短时间内温跃层会发生较大的变化，对温跃层进行动态的分析是现在没有解决的一个问题。
[0004]目前，计算温跃层深度主要应用了以下几种方法：（1）S
‑
T法：S
‑
T法是用SST（海表面温度）减去0.5℃，得到的温度的值作为温跃层的上界，这种方法不能得出温跃层的下界，同时受时间、空间变化的影响较大，得出的结果的准确度较低。
[0005]（2）曲率极值点法：这种方法需要计算出温度垂直分布曲线的曲率，并绘制出垂直梯度上每一点处的曲率变化图，利用曲率极值的极大值和极小值来确定温跃层的上界和下界，这种方法对典型的强跃层结构的海区的温跃层的识别较为准确，但是难以确定准确的温跃层上、下界深度。
[0006]（3）垂直梯度法：这种方法在我国的《海洋调查规范》里有规定，在深水区的最小温度梯度值为0.05℃/m，在浅水区的最小温度梯度值为0.2℃/m，首先对采集处理后的温度求其垂向的温度梯度，温跃层为垂向梯度值大于或等于最低标准的水层，但是由于深水、浅水区的深度界定为200m，所以在深水、浅水区的交界处以及在大多数的浅水区用最小温度梯度值去判断温跃层往往有着很大的误差，所以要调整温度梯度值，这就需要大量的人工干预。
[0007]现有技术在利用精细化观测数据计算温跃层深度时，由于观测频率高和未知海况的干扰，会导致数据的垂向分布不均匀，甚至出现上下层数据错乱的情况，最终影响结果的准确性；并且对于不同时间不同海域的温跃层处理，现有技术都只使用同一个固定的判断阈值进行判断，没有考虑到近海的特殊性，近海有着很强的时间和空间特征，不同海域的海水垂向分布规律有着很大的差别；现有技术在计算时，在温跃层边界处会存在动荡的现象，
导致温跃层边界计算存在误差；现有技术也只能计算很长时间内的平均温跃层并展示，并不能将温跃层短时间内的动态变化展示出来。

技术实现思路

[0008]为了克服现有技术存在的缺点与不足，本专利技术提供一种近海温跃层动态变化分析方法，利用剖面浮标测得的精细化观测数据进行近海温跃层动态变化分析的方法，实现对近海温跃层动态变化分析和近海温跃层动态变化过程的可视化。
[0009]本专利技术提供一种近海温跃层动态变化分析方法，包括以下步骤：（1）将剖面浮标获取的近海海域一段时间内的温度剖面数据导入至计算机，形成近海海域水体温度、深度剖面数据的txt文件；（2）将txt文件中前后两个相邻的深度数据依次相减，当突然由正值变为负值或突然由负值变为正值，判断是否为剖面的最高点或最低点，如果是剖面的端点，则进行上升剖面和下降剖面的转换查找；如果不是剖面的端点，则判断为噪声数据将其删除；（3）利用python程序对降噪处理后的txt文件按照以下步骤进行处理：（3
‑
1）利用python程序打开降噪处理后的txt文件，按行读取打开的txt文件，并将时间、深度、温度数据分别存入数组，每个数据都会带有索引值，并且带有相同索引值的时间、深度、温度数据一一对应；（3
‑
2）对步骤（3
‑
1）中的深度数据的数组进行处理，实现剖面提取，具体过程如下：设定深度数据的数组的名字为Depth，从左往右扫描Depth数组，比较depth[i]与depth[i+1]大小，其中：i表示深度数据在数组中的位置，如果Depth[i]<Depth[i+1]，则记录为下降剖面，并赋予相应的标记；如果Depth[i]>Depth[i+1]，则记录为上升剖面，并赋予相应的标记，将一个相邻的下降剖面和上升剖面记为一个完整的剖面，并生成记录最大、最小深度和相应剖面分割的Depth[i]的下标索引的index值，通过此index值完成剖面的分割，由于剖面浮标在近海运动的特殊性质：下降过程是不规则运动。上升剖面是连续、匀速运动，所以在本方法中只提取上升剖面作为数据基础；利用前一步记录的分割索引将每个上升剖面的温度、深度与其对应的时间切割出来并分别存入一个一维数组中，再将所有的一维温度数组以元素的形式存入所有温度数组构成的二维数组中，随后依次将深度、时间的一维数组按顺序存入相对应的二维数组中；（3
‑
3）对步骤（3
‑
2）提取的每一个剖面进行处理，具体过程如下：（3
‑3‑
1）重复项剔除：以深度数据为基准，用python中的enumerate函数将整个深度数组转为索引序列，从上到下依次遍历每个深度数据，查找每个深度数据在索引序列中是否存在重复值，如果有重复值，返回此深度数据的索引下标，将所有返回的索引下标存入指定数组中，再将温度、时间数组中所对应的索引下标删除并对齐，完成重复项剔除；（3
‑3‑
2）错误值剔除：将步骤（3
‑3‑
1）中处理得到的数据导入；首先创建一个空数组nonIncreaseIndex，用于存储查出的错误值对应的索引值；依次遍历深度数组中的各深度数据，比较Depth[i]和Depth[i+1]，如果Depth[i]>Depth[i+1]，继续遍历，如果Depth[i]<Depth[i+1]，则将此时的索引值存入nonIncreaseIndex数组中；将深度、温度、时间数组中的nonIncreaseIndex数组所对应的索引下标的值删除并对齐，完成错误值剔除；（3
‑3‑
3）下采样：首先统计以10米为一个单位水层的各单位水层中的数据条数，将
所有水层数据存入nums[]数组中，找到nums[]数组中的最小值nums_min，以nums_min对应的水层为基准水层，进行其他水层的下采样操作；将各单位水层的四维矩阵（batch_size，深度，温度，时间）导入，利用Tensorflow封装的nn.avg_pool()函数将除本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种近海温跃层动态变化分析方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）将剖面浮标获取的近海海域一段时间内的温度剖面数据导入至计算机，形成近海海域水体温度、深度剖面数据的txt文件；（2）将txt文件中前后两个相邻的深度数据依次相减，当突然由正值变为负值或突然由负值变为正值，判断是否为剖面的最高点或最低点，如果是剖面的端点，则进行上升剖面和下降剖面的转换查找；如果不是剖面的端点，则判断为噪声数据将其删除；（3）利用python程序对降噪处理后的txt文件按照以下步骤进行处理：（3
‑
1）利用python程序打开降噪处理后的txt文件，按行读取打开的txt文件，并将时间、深度、温度数据分别存入数组，每个数据都会带有索引值，并且带有相同索引值的时间、深度、温度数据一一对应；（3
‑
2）对步骤（3
‑
1）中的深度数据的数组进行处理，实现剖面提取，具体过程如下：设定深度数据的数组的名字为Depth，从左往右扫描Depth数组，比较depth[i]与depth[i+1]大小，其中：i表示深度数据在数组中的位置，如果Depth[i]<Depth[i+1]，则记录为下降剖面，并赋予相应的标记；如果Depth[i]>Depth[i+1]，则记录为上升剖面，并赋予相应的标记，将一个相邻的下降剖面和上升剖面记为一个完整的剖面，并生成记录最大、最小深度和相应剖面分割的Depth[i]的下标索引的index值，通过此index值完成剖面的分割；利用前一步记录的分割索引将每个上升剖面的温度、深度与其对应的时间切割出来并分别存入一个一维数组中，再将所有的一维温度数组以元素的形式存入所有温度数组构成的二维数组中，随后依次将深度、时间的一维数组按顺序存入相对应的二维数组中；（3
‑
3）对步骤（3
‑
2）提取的每一个剖面进行处理，具体过程如下：（3
‑3‑
1）重复项剔除：以深度数据为基准，用python中的enumerate函数将整个深度数组转为索引序列，从上到下依次遍历每个深度数据，查找每个深度数据在索引序列中是否存在重复值，如果有重复值，返回此深度数据的索引下标，将所有返回的索引下标存入指定数组中，再将温度、时间数组中所对应的索引下标删除并对齐，完成重复项剔除；（3
‑3‑
2）错误值剔除：将步骤（3
‑3‑
1）中处理得到的数据导入；首先创建一个空数组nonIncreaseInd...

【专利技术属性】
技术研发人员：于方杰，梁志明，陈戈，
申请(专利权)人：中国海洋大学，
类型：发明
国别省市：