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基于机器学习的琼东上升流时空变化预测
ID：2439
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-12 12:38:45 Hits：1755
Poster Presentation
Start Time：2024-05-18 08:47（Asia/Shanghai）
Duration：1min
Session：SP 张贴报告专场 »
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Abstract
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。
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。
Keywords
叶绿素a,机器学习,琼东上升流,卫星遥感
Speaker
刘明超
硕士研究生 中国海洋大学Submission Author
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Important Date
-
Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
-
May 20 2024
Registration deadline
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自然资源部第三海洋研究所
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