[张贴报告]基于机器学习的琼东上升流时空变化预测

基于机器学习的琼东上升流时空变化预测
编号:2439 稿件编号:2899 访问权限:仅限参会人 更新:2024-04-12 12:38:45 浏览:427次 张贴报告

报告开始:2024年05月18日 08:47 (Asia/Shanghai)

报告时间:1min

所在会议:[SP] 张贴报告专场 » [sp7] 主题7、遥感与地理信息科学

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摘要
上升流是指海水从下层或次表层涌向表层或近表层的涌升现象。上升流会携带低温、高营养盐的水体到表面,导致海水叶绿素a质量浓度和海水表面温度的变化。通过将两者变化与琼东上升流进行联系,并预测琼东上升流出现的时间位置和强度。
通过卫星遥感数据和浮标观测数据结合,对琼东上升流区域进行验证和预测。浮标观测数据的训练和预测使用了长短期记忆模型,叶绿素a质量浓度的预测值与真实值的均方根误差值平均低于0.5。在卫星遥感数据中,本研究使用卷积神经网络-长短期记忆模型对目标区域进行训练和预测。当输入时长为7天,对未来1天的叶绿素a质量浓度预测残差值在1mg/m3以内。
 
关键字
叶绿素a,机器学习,琼东上升流,卫星遥感
报告人
刘明超
硕士研究生 中国海洋大学

稿件作者
赵化德 海南大学;国家海洋环境监测中心
刘明超 中国海洋大学
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