为了研究南海海气湍流热通量的高频日内变化过程,本文利用2020年9月30日至11月12日国产新型漂流式海气界面浮标(Drifting Air-sea Interface Buoy,DrIB)的现场观测数据,估算了南海西部海气湍流热通量。结果显示:观测期间潜热通量均值为1...为了研究南海海气湍流热通量的高频日内变化过程,本文利用2020年9月30日至11月12日国产新型漂流式海气界面浮标(Drifting Air-sea Interface Buoy,DrIB)的现场观测数据,估算了南海西部海气湍流热通量。结果显示:观测期间潜热通量均值为125 W/m2,感热通量均值为15 W/m2。此外,发现平静天气条件与极端天气条件下湍流热通量控制因素有所变化,极端天气条件下风速异常项对湍流热通量异常的影响增强。本文还利用DrIB观测结果评估了现今较为先进的两种高分辨率再分析通量产品———欧洲中期天气预报中心(European Centre for MediumRange Weather Forecasts,ECMWF)第五代再分析产品(ECMWF Reanalysisv5,ERA5)和现代回顾分析的研究与应用第2版数据(Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications,version 2,MERRA2),发现ERA5与DrIB的相关性略高于MERRA2,但ERA5与MERRA2估算极端天气条件下海气湍流热通量的结果与直接观测结果仍有较大差异。展开更多
"雪龙"号极地科考船是推动我国极地科学考察事业发展的重要工具,"雪龙"号在数十次的极地科考过程中累积了大量的航迹数据,其中蕴含的巨大价值亟须挖掘。针对科考船的航迹分段是将科考船移动轨迹分为停留与行驶两部..."雪龙"号极地科考船是推动我国极地科学考察事业发展的重要工具,"雪龙"号在数十次的极地科考过程中累积了大量的航迹数据,其中蕴含的巨大价值亟须挖掘。针对科考船的航迹分段是将科考船移动轨迹分为停留与行驶两部分,合理的分段方法可以分离出信息更丰富的航迹段,有利于航迹知识提取。然而,由于原始航迹信息密度分布不均等原因,现有的航迹分段方法往往会造成分段过多等问题,结果并不理想。本文针对该问题,提出了一种针对科考航迹整体的时域差分(Time Domain Difference,TDD)分段方法。本方法基于时间域对航速进行差分处理,有效降低了因为航速波动频繁对分段结果的影响。同时,考虑到该方法的差分步长在航迹处理过程中的不明确性,本文将差分后航迹的路程损失和航速波动幅值进行归一化处理,提出了航迹差分时间步长的动态确定方法,并以速率阈值对航迹进行分段。最后本文以第29次南极科考航迹数据为例,将本方法与经典的具有噪声的基于密度的聚类方法DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)进行了比较,实验结果表明本文提出的方法可有效降低航迹分段时分段过多的问题,在分段准确性和时间效率等方面结果更优。展开更多
文摘为了研究南海海气湍流热通量的高频日内变化过程,本文利用2020年9月30日至11月12日国产新型漂流式海气界面浮标(Drifting Air-sea Interface Buoy,DrIB)的现场观测数据,估算了南海西部海气湍流热通量。结果显示:观测期间潜热通量均值为125 W/m2,感热通量均值为15 W/m2。此外,发现平静天气条件与极端天气条件下湍流热通量控制因素有所变化,极端天气条件下风速异常项对湍流热通量异常的影响增强。本文还利用DrIB观测结果评估了现今较为先进的两种高分辨率再分析通量产品———欧洲中期天气预报中心(European Centre for MediumRange Weather Forecasts,ECMWF)第五代再分析产品(ECMWF Reanalysisv5,ERA5)和现代回顾分析的研究与应用第2版数据(Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications,version 2,MERRA2),发现ERA5与DrIB的相关性略高于MERRA2,但ERA5与MERRA2估算极端天气条件下海气湍流热通量的结果与直接观测结果仍有较大差异。
文摘"雪龙"号极地科考船是推动我国极地科学考察事业发展的重要工具,"雪龙"号在数十次的极地科考过程中累积了大量的航迹数据,其中蕴含的巨大价值亟须挖掘。针对科考船的航迹分段是将科考船移动轨迹分为停留与行驶两部分,合理的分段方法可以分离出信息更丰富的航迹段,有利于航迹知识提取。然而,由于原始航迹信息密度分布不均等原因,现有的航迹分段方法往往会造成分段过多等问题,结果并不理想。本文针对该问题,提出了一种针对科考航迹整体的时域差分(Time Domain Difference,TDD)分段方法。本方法基于时间域对航速进行差分处理,有效降低了因为航速波动频繁对分段结果的影响。同时,考虑到该方法的差分步长在航迹处理过程中的不明确性,本文将差分后航迹的路程损失和航速波动幅值进行归一化处理,提出了航迹差分时间步长的动态确定方法,并以速率阈值对航迹进行分段。最后本文以第29次南极科考航迹数据为例,将本方法与经典的具有噪声的基于密度的聚类方法DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)进行了比较,实验结果表明本文提出的方法可有效降低航迹分段时分段过多的问题,在分段准确性和时间效率等方面结果更优。
