CN111814371A - 一种基于船载实测数据的海水温度场构建方法 - Google Patents

一种基于船载实测数据的海水温度场构建方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于船载实测数据的海水温度场构建方法，包括下列步骤，导入背景场数据，对实测数据进行质量控制；实测数据有效值提取；对已有历史数据进行处理，计算协方差矩阵；垂直动态分析；构建水平协方差矩阵；水平动态分析；建立三维温度场。本发明在满足数据同化实测海水温度信息的前提下，结合船舶航行的实际情况，设计了可便捷计算的实况分析算法，算法的限制少，对数据的校正程度高，使用便捷，可满足船舶及其它海上平台对海水温度场的使用要求。

Description

一种基于船载实测数据的海水温度场构建方法
技术领域
本发明属于海洋温度场构建领域，通过数据同化的方法，结合背景参数库，反演得到三维温度场的方法。
背景技术
三维温度场反演技术对商业航运、科学研究等提供了重要支持。温度场的结构对海洋中的环流结构、水团组成、海洋生产力、沿岸物质输运等产生重要的影响，在入海口和沿岸海域附近往往会产生很强的锋面现象，在近海海域会出现较强的季节性跃层，深海洋盆中存在稳定的永久性温跃层，这些海洋现象对航行、探测等会产生重要的影响。
数据同化是在考虑数据时空分布和对模型、观测做出误差估计的基础上，在动态运行过程中融合新的观测数据的方法，最终目的是形成具有空间、时间和物理一致性的数据集。数据同化一般包含4个基本要素：1模拟自然界真实情况的物理模型；2状态量的直接或间接观测数据；3通过数据同化不断将新观测数据融入到过程模型中，校正模型参数，提高同化精度；4定量分析模型和预测值的不准确性。
本技术在满足数据同化基本要素的前提下，结合船舶航行的实际情况，设计了可实时计算的实况分析算法。算法的限制少，对数据的校正程度高，使用便捷，可供船舶在全球海域使用。
发明内容
本发明是要提出一种结合实测数据和背景场数据，提供高分辨率高精度的三维温度场法，解决实时三维温度场问题。
为解决上述技术问题，本发明的基于船载实测数据的海水温度场构建方法，包括下列步骤，
(1)背景场构建；
(2)实测温度实时分析；
(3)构建垂直协方差矩阵；
(4)垂直动态分析；
(5)构建水平协方差矩阵；
(6)水平动态分析；
(7)建立水平高分辨率温度场。
所述背景场构建步骤中，在船舶出行前，预装背景场数据，根据船舶出行时长选择适当的背景场数据；对背景场数据进行数据质量控制及转码统一格式，确保二者的时空分辨率、存储变量的类型和方式一致。
所述实测温度实时分析方法步骤具体包括以下计算过程，
三维插值部分首先解决了平面二维插值问题，利用距离反比插值法得到当前位置与周围临近的网格点间的关系，即平面权重系数矩阵；将观测位置与背景场该位置之间的变化量，通过平面权重系数矩阵插值到临近网格点上；根据各网格点与其他各点间的协方差矩阵，计算每个格点引起的增量在整个平面上造成的变化，并将其叠加得到整体平面总的变化；
利用距离反比插值方法求取观测点到网格点之间的权重，若观测点位置为O(x,y)，与其临近的格点位置为B1(x1,y1)、B2(x2,y2)、B3(x3,y3)、B4(x4,y4)，计算其每个点到观测点的距离d1、d2、d3、d4，则每个位置的权重为wi：
Figure BDA0002558137000000021
若观测位置的观测值为ΔXt，那么二维插值后临近格点的观测值wi*ΔX，则将观测点的增量转变为周围格点的增量，对周围格点逐个进行动态分析。
所述构建垂直协方差矩阵方法步骤具体包括以下计算过程：
根据背景场的不同，利用背景场数据，按照月度进行划分，构建各个格点的观测数据的时间序列，计算各个深度逐个格点与海域其他格点的协方差矩阵，得到逐月不同深度的垂直协方差矩阵；利用同样的方式，计算同一经纬度上不同深度格点间的垂向协方差矩阵；进而得到整个海域不同深度的协方差矩阵参数库，协方差矩阵的时间长度为d*Y，其中d代表每个月份的天数，Y代表历史数据的时间长度；
不同层的温度时间序列信息记为t1,t2,…,tn，对任意两组时间序列求协方差，得到协方差系数cij，协方差的计算方法如下：
cij＝E[(ti-E[ti])(tj-E[tj])]
得到垂直协方差矩阵，记为VerMatrix：
Figure BDA0002558137000000031
其中cij表示第i层的温度信息和第j层温度信息的协方差系数。
所述垂直动态分析方法具体包括下列步骤，
首先，根据垂向剖面格点的经纬度坐标，重新进行海洋中各点的垂向协方差矩阵计算；得到不同位置深度的协方差矩阵，并对矩阵进行筛选，将其中陆地或海底的部分进行剔除，保留海水部分完成协方差矩阵的更新；
在不考虑观测误差的情况下，利用距离反比的方式对权重系数进行求取；根据观测数值及历史背景场的垂向数据，获取其同化增量，根据增益系数K计算出垂向各点的变化，其同化方程可以简写为：
Ta＝Tb+K·[Y-H·Tb]
K＝B·HT·(H·B·HT)-1
其中，Ta为分析得到的结果，Tb为背景场，Y为观测量，H为权重系数矩阵，B为协方差矩阵。
所述构建水平协方差矩阵步骤具体包括以下计算过程：
根据背景场的不同，利用背景场数据，按照月度进行划分，构建各个格点的观测数据的时间序列，计算观测点与周围海域其他格点的协方差矩阵，得到逐月不同空间点的水平协方差矩阵；进而得到整个海域不同位置点的水平协方差矩阵参数库，协方差矩阵的时间长度为d*Y，其中d代表每个月份的天数，Y代表历史数据的时间长度；
不同层的温度时间序列信息记为t1,t2,…,tn，对任意两组时间序列求协方差，得到协方差系数cij，协方差的计算方法如下：
cij＝E[(ti-E[ti])(tj-E[tj])]
得到垂直协方差矩阵，记为HonMatrix：
Figure BDA0002558137000000032
其中cij表示观测点周边海域，第i个空间点的温度信息和第j个空间点温度信息的协方差系数。
所述水平动态分析方法包括下列步骤，
水平格点的目标泛函应采用如下形式：
Figure BDA0002558137000000041
其中，Xt表示当前位置的观测信息，Xb是当前位置的背景场，Y周围海域的动态分析场，Yb是周围海域的背景场；
对上式进行转换可以得到周围海域动态分析场的计算公式：
Figure BDA0002558137000000042
Figure BDA0002558137000000043
其中，cov(X,Y)为当前位置与周围海域各点的协方差矩阵，D(X)为当前位置的方差；
根据每个格点的动态分析结果，将周围海域的变化量Yi进行叠加，得到全部变化量ΔY，在此基础上叠加背景场即可到的水平动态分析结果：
Ya＝ΔY+Yb
其中，Ya是当前位置周围海域的动态分析场，ΔY是动态分析量，Yb是周围海域的历史背景场。
所述建立水平高分辨率温度场步骤中，对实况分析后的三维温度场进行三次样条插值计算，将低分辨率的温度网格数据插值为高分辨率温度场数据。
本发明在满足数据同化基本要素的前提下，结合船舶航行的实际情况，设计了可实时计算的实况分析算法，算法的限制少，对数据的校正程度高，使用便捷，可供船舶在全球海域使用。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1是本发明的温度场实况分析流程图。
图2是距离反比插值方法。
具体实施方式
本发明结合实测数据和背景场数据，提供时空连续的三维温度场法，包括以下几个步骤：
步骤一：背景场构建
在船舶出行前，预装岸预报***，根据船舶出行时长选择适当的背景场数据。将背景场数据进行质量控制及转码统一格式，确保二者的时空分辨率、存储变量的类型和方式一致。
步骤二：实测温度实时分析；
三维插值部分首先解决了平面二维插值问题，利用距离反比插值法得到当前位置与周围临近的网格点间的关系，即平面权重系数矩阵。将观测位置与背景场该位置之间的变化量，通过平面权重系数矩阵插值到临近网格点上。根据各网格点与其他各点间的协方差矩阵，计算每个格点引起的增量在整个平面上造成的变化，并将其叠加得到整体平面总的变化。如图1所示。
利用距离反比插值方法求取观测点到网格点之间的权重，若观测点位置为O(x,y)，与其临近的格点位置为B1(x1,y1)、B2(x2,y2)、B3(x3,y3)、B4(x4,y4)，计算其每个点到观测点的距离d1、d2、d3、d4，则每个位置的权重为wi：
Figure BDA0002558137000000051
若观测位置的观测值为ΔXt，那么二维插值后临近格点的观测值wi*ΔX，则将观测点的增量转变为周围格点的增量，对周围格点逐个进行动态分析。
步骤三：垂直动态分析
根据背景场的不同，利用背景场数据，按照月度进行划分，构建各个格点的观测数据的时间序列，计算各个深度逐个格点与海域其他格点的协方差矩阵，得到逐月不同深度的垂直协方差矩阵。利用同样的方式，计算同一经纬度上不同深度格点间的垂向协方差矩阵。进而得到整个海域不同深度的协方差矩阵参数库，协方差矩阵的时间长度为d*Y，其中d代表每个月份的天数，Y代表历史数据的时间长度。
不同层的温度时间序列信息记为t1,t2,…,tn，对任意两组时间序列求协方差，得到协方差系数cij，协方差的计算方法如下：
cij＝E[(ti-E[ti])(tj-E[tj])]
得到垂直协方差矩阵，记为VerMatrix：
Figure BDA0002558137000000061
其中cij表示第i层的温度信息和第j层温度信息的协方差系数。
步骤四：垂向实况分析
垂向动态分析是针对海洋中某一位置的垂向剖面进行分析，即根据观测点的位置完成当前位置各深度的动态分析，利用数据同化的思想将观测信息与历史协方差矩阵进行整合，根据权重系数矩阵，计算出垂向剖面格点的动态变化，进而完成垂向剖面的动态分析。
首先，根据垂向剖面格点的经纬度坐标，重新进行海洋中各点的垂向协方差矩阵计算。得到不同位置深度的协方差矩阵，并对矩阵进行筛选，将其中陆地或海底的部分进行剔除，保留海水部分完成协方差矩阵的更新。
在不考虑观测误差的情况下，利用距离反比的方式对权重系数进行求取。根据观测数值及历史背景场的垂向数据，获取其同化增量，根据增益系数K计算出垂向各点的变化，其同化方程可以简写为：
Ta＝Tb+K·[Y-H·Tb]
K＝B·HT·(H·B·HT)-1
其中，Ta为分析得到的结果，Tb为背景场，Y为观测量，H为权重系数矩阵，B为协方差矩阵。
步骤五：构建水平协方差矩阵
根据背景场的不同，利用背景场数据，按照月度进行划分，构建各个格点的观测数据的时间序列，计算观测点与周围海域其他格点的协方差矩阵，得到逐月不同空间点的水平协方差矩阵。进而得到整个海域不同位置点的水平协方差矩阵参数库，协方差矩阵的时间长度为d*Y，其中d代表每个月份的天数，Y代表历史数据的时间长度。
不同层的温度时间序列信息记为t1,t2,…,tn，对任意两组时间序列求协方差，得到协方差系数cij，协方差的计算方法如下：
cij＝E[(ti-E[ti])(tj-E[tj])]
得到垂直协方差矩阵，记为HonMatrix：
Figure BDA0002558137000000071
其中cij表示观测点周边海域，第i个空间点的温度信息和第j个空间点温度信息的协方差系数。
步骤六：水平动态分析
调取水平协方差矩阵，进行水平动态分析，得到附近海域的三维温度场。实况分析是指在考虑数据时空分布以及观测和背景场的基础上,利用协方差矩阵及观测位置与背景场之间的误差，进行动态实况分析，,以改善动态模型状态的估计精度，提高模型分析能力。水平格点的目标泛函应采用如下形式：
Figure BDA0002558137000000072
其中，Xt表示当前位置的观测信息，Xb是当前位置的背景场，Y周围海域的动态分析场，Yb是周围海域的背景场。
对上式进行转换可以得到周围海域动态分析场的计算公式：
Figure BDA0002558137000000073
Figure BDA0002558137000000074
其中，cov(X,Y)为当前位置与周围海域各点的协方差矩阵，D(X)为当前位置的方差。
根据每个格点的动态分析结果，将周围海域的变化量Yi进行叠加，得到全部变化量ΔY，在此基础上叠加背景场即可到的水平动态分析结果：
Ya＝ΔY+Yb
其中，Ya是当前位置周围海域的动态分析场，ΔY是动态分析量，Yb是周围海域的历史背景场。
步骤七：建立水平高分辨率温度场
对重新构建后的三维温度场进行三次样条插值，得到高分辨率温度场数据，得到动态分析结果。

Claims (8)

1.一种基于船载实测数据的海水温度场构建方法，其特征在于：包括下列步骤，
(1)背景场构建；
(2)实测温度实时分析；
(3)构建垂直协方差矩阵；
(4)垂直动态分析；
(5)构建水平协方差矩阵；
(6)水平动态分析；
(7)建立水平高分辨率温度场。
2.根据权利要求1所述的基于船载实测数据的海水温度场构建方法，其特征在于：所述背景场构建步骤中，在船舶出行前，根据船舶出行时长选择适当的背景场数据，背景场数据选用岸基数据预报产品；将背景场数据进行数据质量控制及转码统一格式，存储变量的类型和方式一致。
3.根据权利要求1所述的基于船载实测数据的海水温度场构建方法，其特征在于：所述实测温度实时分析方法步骤具体包括以下计算过程，
三维插值部分首先解决了平面二维插值问题，利用距离反比插值法得到当前位置与周围临近的网格点间的关系，即平面权重系数矩阵；将观测位置与背景场该位置之间的变化量，通过平面权重系数矩阵插值到临近网格点上；根据各网格点与其他各点间的协方差矩阵，计算每个格点引起的增量在整个平面上造成的变化，并将其叠加得到整体平面总的变化；
利用距离反比插值方法求取观测点到网格点之间的权重，若观测点位置为O(x,y)，与其临近的格点位置为B1(x1,y1)、B2(x2,y2)、B3(x3,y3)、B4(x4,y4)，计算每个点到观测点的距离d1、d2、d3、d4，则每个位置的权重为wi：
Figure FDA0002558136990000011
若观测位置的观测值为ΔXt，那么二维插值后临近格点的观测值wi*ΔX，则将观测点的增量转变为周围格点的增量，对周围格点逐个进行动态分析。
4.根据权利要求3所述的基于船载实测数据的海水温度场构建方法，其特征在于，所述构建垂直协方差矩阵方法步骤具体包括以下计算过程：
利用背景场数据，按照月度进行划分，构建各个格点的观测数据的时间序列，计算各个深度逐个格点与海域其他格点的协方差矩阵，得到逐月不同深度的垂直协方差矩阵；利用同样的方式，计算同一经纬度上不同深度格点间的垂向协方差矩阵；进而得到整个海域不同深度的协方差矩阵参数库，协方差矩阵的时间长度为d*Y，其中d代表每个月份的天数，Y代表历史数据的时间长度；
不同层的温度时间序列信息记为t1,t2,…,tn，对任意两组时间序列求协方差，得到协方差系数cij，协方差的计算方法如下：
cij＝E[(ti-E[ti])(tj-E[tj])]
得到垂直协方差矩阵，记为VerMatrix：
Figure FDA0002558136990000021
其中cij表示第i层的温度信息和第j层温度信息的协方差系数。
5.按照权利要求4所述的基于船载实测数据的海水温度场构建方法，其特征在于：所述垂直动态分析方法具体包括下列步骤，
首先，根据垂向剖面格点的经纬度坐标，重新进行海洋中各点的垂向协方差矩阵计算；得到不同位置深度的协方差矩阵，并对矩阵进行筛选，将其中陆地或海底的部分进行剔除，保留海水部分完成协方差矩阵的更新；
在不考虑观测误差的情况下，利用距离反比的方式对权重系数进行求取；根据观测数值及历史背景场的垂向数据，获取其同化增量，根据增益系数K计算出垂向各点的变化，其同化方程可以简写为：
Ta＝Tb+K·[Y-H·Tb]
K＝B·HT·(H·B·HT)-1
其中，Ta为分析得到的结果，Tb为背景场，Y为观测量，H为权重系数矩阵，B为协方差矩阵。
6.按照权利要求1所述的基于船载实测数据的海水温度场构建方法，其特征在于：所述构建水平协方差矩阵步骤具体包括以下计算过程：
利用背景场数据，按照月度进行划分，构建各个格点的观测数据的时间序列，计算观测点与周围海域其他格点的协方差矩阵，得到逐月不同空间点的水平协方差矩阵；进而得到整个海域不同位置点的水平协方差矩阵参数库，协方差矩阵的时间长度为d*Y，其中d代表每个月份的天数，Y代表历史数据的时间长度；
不同层的温度时间序列信息记为t1,t2,…,tn，对任意两组时间序列求协方差，得到协方差系数cij，协方差的计算方法如下：
cij＝E[(ti-E[ti])(tj-E[tj])]
得到垂直协方差矩阵，记为HonMatrix：
Figure FDA0002558136990000031
其中cij表示观测点周边海域，第i个空间点的温度信息和第j个空间点温度信息的协方差系数。
7.按照权利要求1所述的基于船载实测数据的海水温度场构建方法，其特征在于：所述水平动态分析方法包括下列步骤，
水平格点的目标泛函应采用如下形式：
Figure FDA0002558136990000032
其中，Xt表示当前位置的观测信息，Xb是当前位置的背景场，Y周围海域的动态分析场，Yb是周围海域的背景场；
对上式进行转换可以得到周围海域动态分析场的计算公式：
Figure FDA0002558136990000033
Figure FDA0002558136990000034
其中，cov(X,Y)为当前位置与周围海域各点的协方差矩阵，D(X)为当前位置的方差；
根据每个格点的动态分析结果，将周围海域的变化量Yi进行叠加，得到全部变化量ΔY，在此基础上叠加背景场即可到的水平动态分析结果：
Ya＝ΔY+Yb
其中，Ya是当前位置周围海域的动态分析场，ΔY是动态分析量，Yb是周围海域的历史背景场。
8.按照权利要求1所述的基于船载实测数据的海水温度场构建方法，其特征在于：所述建立水平高分辨率温度场步骤中，对实况分析后的三维温度场进行三次样条插值计算，将低分辨率的温度网格数据插值为高分辨率温度场数据。
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