[发明专利]基于剖面观测数据的海洋内部温度场重建方法

说明书

本发明涉及一种基于剖面观测数据的海洋内部温度场重建方法，包括以下步骤：步骤S1：获取历史海洋观测的剖面数据，并对剖面数据进行格网化预处理，得到格网化剖面观测数据；步骤S2：通过预设比例随机选取格网化剖面观测数据作为交叉验证集，其余作为输入数据；步骤S3：根据输入数据集生成训练集和测试集；步骤S4：基于卷积自编码器神经网络对训练集进行迭代训练，构建卷积自编码器模型；步骤S5：将测试集输入到自编码器模型中，重建长时间序列的海洋温度数据。本发明提高了海洋内部温度时空观测分辨率与完整性，在海洋遥感及全球气候变化领域有较高的应用价值。

技术领域

本发明涉及遥感信息处理与应用领域，具体涉及一种基于剖面观测数据的海洋内部温度场重建方法。

背景技术

全球变暖的大背景下，人类越来越重视海洋内部热力结构变化。海洋温度和海洋热含量是表征海洋热力结构的重要参量，其中海洋温度是对全球海洋热力结构变化最直接的反映，是海气交互作用强烈程度的指标。海洋内部温度是海洋物理性质的关键变量，反映着海洋密度和层化结构，是全球洋流循环的主要驱动因素之一。近年来卫星遥感技术在海洋领域应用成效显著，但目前遥感在海洋领域大多应用于海表参量反演，无法直接观测海洋内部信息。纵观人类对海观测历史，主要的剖面观测仪器主要是一下几种，1967年以前主要以南森瓶（Nansen bottle）和机械深海温盐测量器（Mechanical bathythermographs，MBTs）为主；1968年后至21世纪初主要以抛弃式测温仪器（Xpendable Bathy Thermograph，XBT）为主；21世纪初期至今，以Argo浮标为主。受不同历史时期技术条件的限制，海洋观测剖面空间分布不均，时空分辨率较低。海洋内部动力过程具有时空多维度多尺度特点，基于现有历史观测资料填补历史观测的空白，重建长时序高时空覆盖率的海洋温度场对了解全球海洋的变化机制和过程非常重要。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于剖面观测数据的海洋内部温度场重建方法，为海洋环境与全球气候变化研究提供有力的数据支撑。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于剖面观测数据的海洋内部温度场重建方法，包括以下步骤：

步骤S1：获取历史海洋观测的剖面数据，并对剖面数据进行格网化预处理，得到格网化剖面观测数据；

步骤S2：通过预设比例随机选取格网化剖面观测数据作为交叉验证集，其余作为输入数据；

步骤S3：根据输入数据集生成训练集和测试集；

步骤S4：基于卷积自编码器神经网络对训练集进行迭代训练，构建卷积自编码器模型；

步骤S5：将测试集输入到自编码器模型中，重建长时间序列的海洋温度数据。

进一步的，所述步骤S1具体为：

获取海洋EN4 profile、Argo浮标数据、IAP时间序列格网温度和海表温度遥感数据,并进行空间范围统一处理；

统计IAP数据不同深度不同时相的极值，对EN4 profile进行极值检查；

将海表温度遥感数据、IAP数据、EN4 profile和Argo数据的时间分辨率统一为每月，利用最邻近插值将海表温度遥感数据空间分辨率统一为1°×1°；

剖面数据格网化处理中，0m、5m、和10m的格网深度范围拓展2m，20m和30m格网深度范围拓展5m，50~1000m的格网深度拓展10m。将检索到的格网中观测值取平均值代表格网温度值。

进一步的，所述步骤S2具体为：

每一时相二维稀疏分布的格网化剖面观测，构成三维时间序列的格网化剖面观测数据；