[口头报告]渤海表层悬浮体多时空尺度变化:基于机器学习方法的研究

渤海表层悬浮体多时空尺度变化:基于机器学习方法的研究
编号:2795 稿件编号:124 访问权限:私有 更新:2023-04-12 16:27:33 浏览:342次 口头报告

报告开始:2023年05月07日 09:44 (Asia/Shanghai)

报告时间:12min

所在会议:[6B] 6B、海洋地球科学 » [6B-2] 6B-2 海洋地球科学

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摘要
渤海是黄河沉积物重要的“汇”,是河口-陆架海沉积环境体系研究的典型范例,其悬浮沉积物在不同时空尺度下的分布、输运及主控机制是揭示陆架海沉积模式、探讨河流演化与海洋环境演变耦合关系的核心,也是海洋科学的关注热点。然而,传统数据的模糊化、粗放化和原有技术方法的局部性、模糊性制约了渤海悬浮体时空分布趋势的认知,也难以支撑对变化的复杂水沙-环境-气候条件下悬浮体控制机制的定量研究。如何获取标准统一的高时空分辨率数据,讨论悬浮体对环境信号的时空差异性响应,已成为当前研究的重要前沿问题。
在与包括K-Nearest Neighbor、支持向量机和深度神经网络在内的多种机器学习算法进行对比后,本文提出了一种名为SatelliteFixer的全新数据驱动方法,用于预测卫星数据的缺失值。这将有助于长期连续生成具有较高分辨率的时间和空间分析数据。与其他方法相比,随机森林对观测数据波动的预测更为充分,耗时更短。通过应用2002-2019年渤海和部分北黄海的MODIS数据和GOCI数据,并通过航次实测数据进行拟合和约束后,训练后的SatelliteFixer能够实现18年内日均悬浮泥沙浓度的反演结果。模型结果表明,研究区域之间的悬浮体浓度存在明显差异。利用更全面和准确的悬浮泥沙分布数据,可以计算出受风、浪、流和潮汐等环境因素影响的18年平均浓度在0.81 mg/L至38.95 mg/L之间变化。
 
关键字
悬浮泥沙,渤海,机器学习
报告人
李昭颖
青岛海洋科学与技术试点国家实验室

稿件作者
李昭颖 青岛海洋科学与技术试点国家实验室
王厚杰 中国海洋大学
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