【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及海洋环境预报研究领域，尤其是涉及首次将海洋环境参数的逐日气候态与机器学习模型相融合，改进海洋环境预报效果。
技术介绍
1、海洋环境预报对于海上生产、环境保护、海洋经济、灾害响应和科学研究等方面至关重要。在过去的研究中，已经使用逐日气候态进行了气候变化预报[1]。逐日气候态是一种基于历史气象或海洋要素的统计数据，在预测气候变化方面通常表现良好，尤其是在气候条件相对稳定的情况下。但海洋环境是受多种因素控制的复杂过程，其变化不仅受到太阳辐射、大气温度和风速等气象因素的影响，还受到海洋表面特性、海流、地形等地球系统要素的相互作用影响，其内部存在的中小尺度动力学过程也不可忽略。这种复杂的调控网络使海洋环境成为一个高度动态的非线性系统，限制了逐日气候态的预报效果。数值模式也是海洋环境预报的重要手段，是通过物理方程组建模来模拟海洋系统中的动力学过程，以预测海洋环境的未来变化。然而数值模型通常受到多种因素的影响，包括复杂的地形、边界条件的不确定性以及参数化方案的近似性，其预测精度会受到一定程度的限制。
2、近年来，机器学习技术...
【技术保护点】
1.一种逐日气候态与机器学习模型相融合的海洋环境预报方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的海洋环境预报方法，其特征在于，步骤1中，所述海洋环境参数包括海洋表面温度、海洋盐度、海表面高度和海洋流速中的一种或多种；所述空间位置是指预报的海域范围；所述时间范围是指预报的起始时间和时长。
3.根据权利要求1所述的海洋环境预报方法，其特征在于，步骤4-1)中，所述神经网络模型包括卷积神经网络、长短期记忆神经网络和转换器模型中的一种。
4.根据权利要求1所述的海洋环境预报方法，其特征在于，步骤4-2)中，基于动力机理分析或是...
【技术特征摘要】
1.一种逐日气候态与机器学习模型相融合的海洋环境预报方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的海洋环境预报方法，其特征在于，步骤1中，所述海洋环境参数包括海洋表面温度、海洋盐度、海表面高度和海洋流速中的一种或多种；所述空间位置是指预报的海域范围；所述时间范围是指预报的起始时间和时长。
3.根据权利要求1所述的海洋环境预报方法，其特征在于，步骤4-1)中，...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。