海洋所在機器學(xué)習(xí)和數(shù)值模擬結(jié)合研究懸浮泥沙方面獲新進展
近日,海洋所尹寶樹研究團隊利用SCHISM數(shù)值模型,研究了潮流與波浪對懸浮泥沙濃度的影響機制。基于上述認(rèn)識,用機器學(xué)習(xí)方法在主要受潮汐潮流影響的封閉海灣構(gòu)建了懸浮泥沙預(yù)測系統(tǒng),實現(xiàn)了對懸浮泥沙濃度的有效預(yù)測。相關(guān)成果發(fā)表于國際學(xué)術(shù)期刊Ocean Modelling和Marine Pollution Bulletin。
懸浮泥沙濃度是海洋生態(tài)系統(tǒng)中的一個關(guān)鍵參數(shù),對沿海生態(tài)動力學(xué)的許多方面產(chǎn)生了重大影響。長期以來,國際學(xué)術(shù)界對懸浮泥沙濃度給予了大量關(guān)注。然而,潮流與波浪在各種環(huán)境和動態(tài)變化條件下對懸浮泥沙濃度變化的具體貢獻仍不十分明確。為此,尹寶樹研究團隊深入研究了有無臺風(fēng)影響時潮流、波流相互作用底應(yīng)力、波浪輻射應(yīng)力、波浪破碎等對懸浮泥沙濃度變化的貢獻度。
結(jié)果表明,在正常海況下,潮流是影響懸浮泥沙濃度變化的主要因素。在受臺風(fēng)影響期間,潮流與波浪對懸浮泥沙變化的貢獻相當(dāng)。其中,波浪軌道速度改變了底部摩擦應(yīng)力,波浪輻射應(yīng)力影響水體流速及湍流動能,波能在水平空間的變化改變了波能的傳遞。以上三種為波浪影響懸浮泥沙變化的主要機制,其他波流相互作用項對懸浮泥沙的影響較小。

圖1 不同波流相互作用機制對懸浮泥沙濃度的影響
對懸浮泥沙濃度的預(yù)測,采用數(shù)值模擬計算較慢、參數(shù)設(shè)置復(fù)雜,不確定性較大。為了解決這個難題,研究團隊在上述機制研究的基礎(chǔ)上,提出了將長期穩(wěn)定的衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)與人工智能方法結(jié)合起來、構(gòu)建懸浮泥沙濃度預(yù)測系統(tǒng)的設(shè)想,并結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型進行了試驗。

圖2 深度學(xué)習(xí)模型結(jié)構(gòu)圖
研究團隊利用風(fēng)速(ERA5)、潮流(SCHISM結(jié)果)以及衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)(GOCI)對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)進行訓(xùn)練。訓(xùn)練結(jié)果表明,基于CNN模型預(yù)測系統(tǒng)的預(yù)測結(jié)果與衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)在絕大部分區(qū)域都有 0.7以上的相關(guān)性,表明該系統(tǒng)可以實現(xiàn)對膠州灣懸浮泥沙濃度的有效預(yù)測。

圖3 深度學(xué)習(xí)模型預(yù)測值與衛(wèi)星數(shù)據(jù)的對比
中國科學(xué)院海洋研究所博士研究生謝建斌為論文第一作者,馮興如研究員為論文通訊作者。研究得到了國家重點研發(fā)計劃、國家自然科學(xué)基金、嶗山國家實驗室等項目聯(lián)合資助。
論文信息:
Xie J, Feng X*, Gao G. (2024). Variation of suspended-sediment caused by tidal asymmetry and wave effects[J]. Ocean Modelling. doi: https://doi.org/10.1016/j.ocemod.2024.102454.
Xie J, Feng X*, Gao T, et al. (2024). Application of Deep Learning in Predicting Suspended Sediment Concentration: A Case Study in Jiaozhou Bay, China[J]. Marine Pollution Bulletin. doi: https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2024.116255.
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