聯(lián)合浮標(biāo)與衛(wèi)星數(shù)據(jù)的赤潮預(yù)警與決策服務(wù)——以浙江近岸海域?yàn)槔?pdf

1、赤潮是我國(guó)近岸海域多發(fā)的自然災(zāi)害之一，科學(xué)地了解赤潮的發(fā)生規(guī)律、進(jìn)行實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地預(yù)警預(yù)報(bào)、災(zāi)害驗(yàn)證以及時(shí)空變化監(jiān)控對(duì)于赤潮的應(yīng)急決策至關(guān)重要。本文選取浙江近岸海域高濁度、復(fù)雜多變的水體為研究對(duì)象，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘、地理信息系統(tǒng)、遙感反演等技術(shù)，旨在從真正意義上實(shí)現(xiàn)點(diǎn)（浮標(biāo)監(jiān)測(cè)）、線(xiàn)（船舶監(jiān)測(cè)）、面（遙感監(jiān)測(cè)）多源數(shù)據(jù)的融合應(yīng)用，探索一個(gè)切實(shí)可行的技術(shù)框架與方法體系用于浙江近岸海域赤潮災(zāi)害的預(yù)警與決策服務(wù)。本文的研究?jī)?nèi)容具體為:
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2、)赤潮災(zāi)害監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)時(shí)空分析與關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。針對(duì)海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)領(lǐng)域存在的海量數(shù)據(jù)利用率不高的問(wèn)題，本文對(duì)15年長(zhǎng)時(shí)序的船舶監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和相關(guān)性分析，并結(jié)合資料分析識(shí)別了赤潮特征因子（pH、溶解氧與葉綠素a）和環(huán)境限制因子（溫度、鹽度、降雨、強(qiáng)風(fēng)），再利用多維關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法提取了不同海域不同時(shí)段赤潮暴發(fā)時(shí)這些關(guān)鍵因子所處的狀態(tài)，為赤潮的預(yù)警預(yù)報(bào)提供科學(xué)的時(shí)空判據(jù)。
　　(2)考慮時(shí)間序列相似性的赤潮災(zāi)害實(shí)時(shí)預(yù)警預(yù)報(bào)。

3、考慮到船舶監(jiān)測(cè)和衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)在赤潮實(shí)時(shí)預(yù)警上的瓶頸，本文基于實(shí)時(shí)浮標(biāo)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)提出了一種基于特征點(diǎn)的分段赤潮預(yù)警時(shí)間序列相似性度量算法，該算法與關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘結(jié)果聯(lián)合后形成了一套“粗過(guò)濾-精匹配-檢驗(yàn)”的赤潮信號(hào)識(shí)別模式，能夠自動(dòng)化、高精度地識(shí)別赤潮早期預(yù)警和赤潮發(fā)生預(yù)報(bào)信號(hào)，并搜索出歷史時(shí)序庫(kù)中最相似的赤潮事件供災(zāi)害處理參考。模式對(duì)臺(tái)州大陳浮標(biāo)和溫州南麂浮標(biāo)的應(yīng)用準(zhǔn)確率高達(dá)77.8％和88.3％。
　　(3)基于多時(shí)相GOCI影像的

4、高渾濁水體赤潮遙感提取算法構(gòu)建。鑒于赤潮發(fā)生時(shí)水體光譜特征發(fā)生變化的特點(diǎn)，本文分析了靜止衛(wèi)星GOCI影像中赤潮水體、高濁度水體和清潔水體的波譜特征，基于識(shí)別出的443nm-555nm波段的波譜凹陷建立了赤潮水體的自動(dòng)化遙感識(shí)別指數(shù)RrcH。利用RrcH進(jìn)行赤潮的時(shí)空監(jiān)控結(jié)果表明RrcH與浮標(biāo)實(shí)測(cè)的Chl-a具有極好的相關(guān)性(r=0.9410，p＜0.01)，且與浮標(biāo)預(yù)警信號(hào)在時(shí)間軸上高度一致。對(duì)赤潮面積提取的結(jié)果表明本研究提出的算法可以