一种基于海温观测数据的全水深海温参数化重构方法

技术领域

本发明涉及一种全水深海温参数化重构方法，尤其是一种基于海温观测数据的全水深海温参数化重构方法。

背景技术

目前，大部分海域的海洋温度观测数据，存在随意性和空间分布不均匀性，在垂直方向是以指定深度存储。现有技术中，为了得到全水深海温数据，采用的方法大都是直接对多源观测资料进行客观分析。但这种方法，在观测数据稀疏的区域，插值效果差。因此，有必要设计出一种基于海温观测数据的全水深海温参数化重构方法，能够依据实际海洋温度要素成层分布的物理现象，构建三层海温参数化模型，通过参数化模型系数集进行客观分析，得到标准网格点上的三层海温参数化模型。

发明内容

发明目的：提供一种基于海温观测数据的全水深海温参数化重构方法，能够依据实际海洋温度要素成层分布的物理现象，构建三层海温参数化模型，通过参数化模型系数集进行客观分析，得到标准网格点上的三层海温参数化模型。

技术方案：本发明所述的基于海温观测数据的全水深海温参数化重构方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，对经过质量控制后的海温观测剖面数据进行垂向标准化处理，以获得标准层化海温数据；

步骤2，利用标准层化海温数据构建三层海温参数化模型；

步骤3，对三层海温参数化模型进行系数求解，再对三层海温参数化模型进行合并，获得整层观测剖面的海温参数化模型。

进一步的，步骤1中，进行垂向标准化处理的具体是采用三次Hermite插值方法将海温剖面数据插值到0～6600m深度范围的78个标准层上。

进一步的，步骤1中，78个标准层的分布具体为：0～10m深度每间隔2m为一层，10～100m深度每间隔5m为一层，100～200m深度每间隔10m为一层，200～300m深度每间隔20m为一层，300～400m深度每间隔50m为一层，400～1800m深度每间隔100m为一层，1800～6600m深度每间隔200m为一层。

进一步的，步骤2中，构建的三层海温参数化模型包括上层海温参数化模型、中层海温参数化模型以及深层海温参数化模型，其中，上层海温参数化模型适用于0～400m深度范围，中层海温参数化模型适用于200～2450m深度范围，深层海温参数化模型适用于对2000m以下深度范围。

进一步的，步骤2中，构建的上层海温参数化模型根据深度分为第一海温参数化模型以及第二海温参数化模型，第一海温参数化模型为从表层到季节性跃层底的海温参数化模型，模型表达式为：

式中，T

第二海温参数化模型为从季节性跃层底至水下400m的海温参数化模型，模型表达式为：

T

式中，T

进一步的，步骤2中，构建的中层海温参数化模型为七次正交多项式，表达式为：

T

式中，

进一步的，步骤2中，构建的深层海温参数化模型均采用二次多项式进行构建，表达式为：

T

式中，T

进一步的，步骤3中，在对三层海温参数化模型系数进行求解时，利用非线性最小二乘法对三层海温参数化模型进行拟合获得模型的系数。

进一步的，步骤3中，在对三层海温参数化模型进行合并时，具体步骤为：

将上层海温参数化模型和中层海温参数化模型合并在一起：利用温度校正函数对上层海温参数化模型和中层海温参数化模型合并深度处的温度进行校正，且上层海温参数化模型从400米向上进行校正，中层海温参数化模型从400米向下进行校正；

将中层海温参数化模型和深层海温参数化模型合并在一起：利用温度校正函数对中层海温参数化模型和深层海温参数化模型合并深度处的温度进行校正，且中层海温参数化模型从2000米向上进行校正，深层海温参数化模型从2000米向下进行校正。

进一步的，温度校正函数为：

T

式中，β＝δ|Z-H

本发明与现有技术相比，其有益效果在于：通过构建的海温观测数据的全水深参数化模型，从而得到海洋温度数据的全水深分布，能够有效解决海洋温度数据的全水深垂向分布不易获取的问题，为高精度获取海洋温度数据垂向分布提取提供了一种有效方法。

附图说明

图1为本发明的方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明技术方案进行详细说明，但是本发明的保护范围不局限于所述实施例。

实施例1：

如图1所示，本发明公开的基于海温观测数据的全水深海温参数化重构方法包括如下步骤：

步骤1，对经过质量控制后的海温观测剖面数据进行垂向标准化处理，以获得标准层化海温数据；

步骤2，利用标准层化海温数据构建三层海温参数化模型；

步骤3，对三层海温参数化模型进行系数求解，再对三层海温参数化模型进行合并，获得整层观测剖面的海温参数化模型。

利用实际海洋海温要素成层分布的物理现象构建三层海温参数化模型，通过参数化模型系数集进行客观分析，得到标准网格点上的三层海温参数化模型，从而构建出海温网格化数据集，实现全水深海温参数化重构。

进一步的，进行垂向标准化处理的具体是采用三次Hermite插值方法，将海温剖面数据插值到0～6600m深度范围的78个标准层上。

采用三次Hermite插值方法不仅能够保证插值节点上的插值函数值与观测值相同，而且能够保证二者在节点上具有相同的导数值。在进行具体插值操作时，采用只有两个节点的三次Hermite插值，设两个插值点为(x

H

采用基函数的方法来构造H

H

式中，l

表1插值点上基函数的函数值和导数值

由上表可知，l

l

式中r、s为待定常数，由l

又因l’

将r、s代入式(5)式得：

同理，可得到插值基函数为l

对于q

q

式中，w为待定常数，由q’

代入式(9)，得：

同理，可得到插值基函数q

则，l

式中，t

将l

进一步的，步骤1中，78个标准层的分布具体为：0～10m深度每间隔2m为一层，10～100m深度每间隔5m为一层，100～200m深度每间隔10m为一层，200m～300m深度每间隔20m为一层，300～400m深度每间隔50m为一层，400～1800m深度每间隔100m为一层，1800～6600m深度每间隔200m为一层。

进一步的，步骤2中，构建的三层海温参数化模型包括上层海温参数化模型、中层海温参数化模型以及深层海温参数化模型，其中，上层海温参数化模型适用于0～400m深度范围，用于对0～400m深度进行海温垂直结构多参数表达；中层海温参数化模型适用于200～2450m深度范围，用于对进行400～2000m深度进行海温垂直结构多参数表达；深层海温参数化模型适用于对2000m以下深度范围，用于对进行2000m以下深度进行海温垂直结构多参数表达。

进一步的，构建的上层海温参数化模型根据深度分为第一海温参数化模型以及第二海温参数化模型，第一海温参数化模型为从表层到季节性跃层底的海温参数化模型，模型表达式为：

式中，T

第二海温参数化模型为从季节性跃层底至水下400m的海温参数化模型，模型表达式为：

T

式中，T

进一步的，步骤2中，中层海温参数化模型是通过离散点的正交多项式构造的，具体为：

T

式中，

进一步的，步骤2中，构建的深层海温参数化模型均采用二次多项式进行构建，具体为：

T

式中，T

进一步的，步骤3中，对三层海温参数化模型进行系数求解时，利用非线性最小二乘法对三层海温参数化模型进行拟合获得三个模型的系数。通过最小二乘方法，用v个观察点来拟合有e个参数的非线性模型(v＞e)。实质就是通过线性方法来逼近模型，再通过连续迭代提取参数。考虑v个数据点的集合(x

这里，残差g

g

当梯度为0时，S出现最小值。因模型包含e个参数，则有e个梯度方程：

在非线性系统中，导数

此处，t是迭代次数，增量Δμ的矢量称之为偏移矢量。在每次迭代中，通过逼近μ

雅克比矩阵J，是一个关于常量、独立变量和参数的函数，因此随着迭代步骤的变化而变化。这样，按照线性化模型，

把上述表达式代入梯度方程得：

整理上式，可得v个齐次线性方程，即正态方称组：

正态方程组写成矩阵形式为：

(J

当观察值的可靠性不一致时，最小化平方加权和表示为：

因为对角加权矩阵W的每个元素应该等于测量方差的倒数，则正态方程组可写为：

(J

Δμ可以通过Cholesky分解求得，参数值可以通过迭代来更新：

μ

式中，k是迭代次数。若出现发散的情况，可以通过引入系数f来减小偏移矢量：

μ

系数f可以通过搜索来进行优化。

求解过程中的病态和收敛问题可以通过发现靠近最优值的初始参数估值来改善。初始参数估值可以通过计算机模拟来确定。

进一步的，步骤3中，在对三层海温参数化模型进行合并时，具体为：

将上层海温参数化模型和中层海温参数化模型合并在一起：利用温度校正函数对上层海温参数化模型和中层海温参数化模型合并深度处的温度进行校正，且上层海温参数化模型从400米向上进行校正，中层海温参数化模型从400米向下进行校正；

将中层海温参数化模型和深层海温参数化模型合并在一起：利用温度校正函数对中层海温参数化模型和深层海温参数化模型合并深度处的温度进行校正，且中层海温参数化模型从2000米向上进行校正，深层海温参数化模型从2000米向下进行校正。

进一步的，温度校正函数为：

T

式中，β＝δ|Z-H

如上所述，尽管参照特定的优选实施例已经表示和表述了本发明，但其不得解释为对本发明自身的限制。在不脱离所附权利要求定义的本发明的精神和范围前提下，可对其在形式上和细节上做出各种变化。