基于注意力机制的HDC-BiGRU海表温度预测模型

海表温度（sea surface temperature,SST）是研究全球气候变化的重要地球物理参数,SST的精确预测对全球气候变化、海洋环境和渔业发展具有重要意义。为了提高SST的预测精度,基于时空特征的提取方法,本文提出具有注意力机制的HDC-BiGRU混合模型（HDC-BiGRU-AT,由编码器和解码器构成）,可以预测7天的SST。在模型编码阶段,混合空洞卷积（hybrid dilated convolution,HDC）能够提取SST的空间特征,双向门控循环神经网络（bidirectional gated recurrentunit,BiGRU）能够捕获SST的时序特征。通过加入注意力机制,对输出信息分配不同的权重（重要信息分配更高的权重系数）,进而实现信息编码,在解码阶段可以提高模型的预测精度。选取我国东海和南海海域的二维SST数据进行建模,实验结果表明,HDC-BiGRU-AT模型的误差指标值均低于已有的方法,充分验证了所提方法的可行性、有效性。     

基于STL的南海海表温度组合预测模型

海表温度（sea surface temperature,SST）是海洋科学研究的重要内容之一。SST的异常波动导致海洋灾害、气象灾害现象时有发生,SST的精确预测对海洋环境保护和海洋经济发展有重要意义。针对SST序列的季节性、非平稳性,首先利用周期趋势分解算法（seasonal-trend decomposition procedure based on loess, STL）对数据进行预处理,分解得到季节分量、趋势分量和残差分量子序列,依次选择相应的预测方法构建组合模型。季节分量应用具有时间嵌入编码模块的Transformer网络预测,充分挖掘序列全局信息,解决时间序列长时间依赖问题;趋势分量应用线性回归模型预测;残差分量应用自回归模型预测。选取南海海域单点SST数据,应用基于STL的SST组合预测模型建模,预测5 d的SST值。实验结果表明,本文模型在单点SST预测任务中,能够有效捕获SST变化规律,提高预测精度。     

基于阶段式时序注意力网络的PM2.5鲁棒预测

PM_2.5浓度的预测对于大气污染治理、改善环境质量等起到重要作用。受气象条件变化与大气污染物排放等多种因素的交叉影响,PM_2.5预测通常易受突变事件及噪声数据干扰。因此,基于对气象条件以及大气污染物与PM_2.5的相关性分析,提出阶段式时序注意力网络模型（staged temporal-attention network,STAN）,该方法融合多段注意力学习模块与循环神经网络,建模气象因素与大气污染物对PM_2.5浓度的交叉影响。统计分析北京市、上海市、广州市预测结果的绝对误差值,可知:1）对比广泛使用的单一类模型支持向量机（support vector machine,SVM）、长短期时序记忆方法（long short-term memory,LSTM）和多层感知机（multilayer perceptron,MLP）,STAN可达到10%以上的性能领先;对比最新的融合类模型U型网络（U-net）,STAN领先了7%的优势。2）以北京市冬季预测结果为例进行统计分析,STAN的预测值与实测值之间的拟合系数可有95.2%的性能领先。此外,在鲁棒性分析中发现,STAN在含有10%噪声的数据上进行预测,误差上升幅度仅为9.3%。结果表明:注意力机制与时序学习模块相结合能够深度挖掘PM_2.5变化规律并抑制噪声数据,且STAN模型可以进行PM_2.5浓度的鲁棒预测。     

一种基于深度学习的海表温度混合预测方法

海表温度（SST）是海洋水文的重要参数,准确预测SST对海洋经济发展与极端天气的预防都有重大意义。首先,针对SST序列数据的多噪声特点,采用变分模态分解方法（VMD）预处理,以减少噪声对预测结果的影响。其次,将卷积神经网络（CNN）与长短时记忆网络（LSTM）结合,同时提取SST序列的空间与时间特征,以提高预测精度。最...     

填海造地对港湾湿地环境影响研究的新视角

选择具有重要典型意义的沿海高度城市化及快速城市扩张地区港湾湿地为例,采取多学科方法交叉集成(环境科学、海岸海洋科学、景观生态学及地理信息科学)的研究途径,探索填海造地对港湾湿地景观格局及沉积环境的影响,即尝试从宏观尺度上研究填海造地影响下典型港湾湿地景观格局现状与时空演变,微观尺度上高分辨率提取填海造地影响下典型港湾湿地沉积物环境要素的时空变异信息,进而构建"填海造地环境行为驱动～港湾湿地环境响应"模型定量研究填海造地、港湾湿地景观格局及沉积环境要素三者之间的非线性时序关系及作用机制,为港湾地区科学填海、合理用海的有效管理提供科学依据.     

融合时空特征的PCA-PSO-SVM臭氧(O3)预测方法研究

针对目前臭氧预测方法未能考虑臭氧污染的区域性和在时间周期内的强自相关性的问题,提出一种融合时空特征的PCA-PSO-SVM臭氧组合预测模型.利用小波分析和系统聚类提取臭氧时间序列波动特征和站点空间分布相似性特征,并通过主成分分析和粒子群算法优化的支持向量机组合模型（PCA-PSO-SVM）对臭氧日最大8h平均浓度进行预测,以2016~2018年杭州市大气污染物观测数据和气象数据进行实验验证.结果表明：融合时空特征的PCA-PSO-SVM模型预测精度有较大提升,与未融合时空特征的PCA-PSO-SVM模型相比,精度提升19%.气象因素中温度对臭氧预测效果影响最大,在气象预报数据存在一定误差的情况下,提出的模型仍得到较高精度的预测效果,具备较好的鲁棒性.     

面向密闭空间内外温度的时序预测模型

目的 研究密闭空间条件下已知外部温度时间序列对内部实时温度的预测推理问题。方法 选取密闭空间内外温度时序预测典型场景,抽象为多变量时间序列预测问题,分析变量间的关联性和依赖性。借鉴特征融合、注意力机制、多任务模型等思路,结合物理机制与数据特征,基于长短期记忆网络基本网络单元,构建密闭空间内外温度时序预测模型,并在万宁、敦煌、漠河对某型密闭空间进行数据采样,基于三地数据集进行不同模型试验。结果 多变量模型比单变量模型具有更好性能,注意力机制对该场景没有显著性能提升,结合物理机制的模型结构设计充分考虑了变量之间的关联性和依赖性,能显著提升预测精度,双输入双输出的多变量时序预测模型具有相对最高的精度和最稳定的鲁棒性,是面向密闭空间内外温度时序预测的相对最优模型。结论 研究结论可指导密闭空间其他环境特征建模,研究思路可为其他多变量时序建模问题中变量之间的关联性、依赖性分析提供参考。     

FY-3C/VIRR数据中国周边海域区域SST反演算法开发

已有的验证结果显示风云三号C星（Fengyun-3C,FY-3C）搭载的可见光红外辐射仪（visible and infrared radiometer,VIRR）反演的业务化海洋表面温度（sea surface temperature,SST）产品存在较大偏差。根据FY-3C/VIRR的热红外通道设置,分别选择非线性SST算法（non-linear SST,NLSST）和三通道非线性算法（triple window NLSST,TNLSST）开发适用于中国周边海域的白天和夜间区域SST反演算法。通过对卫星热红外波段的亮温和现场数据进行晴空海洋匹配样本数据构建,利用回归拟合方法获得NLSST和TNLSST的算法系数。采用独立样本数据对区域算法进行验证,白天数据的偏差和标准差分别为0.082 ℃和0.633 ℃,夜间为?0.007 ℃和0.557 ℃。以OISST（optimum interpolation SST）为参考值,将区域算法反演的SST与国家卫星气象中心的业务产品进行对比,结果显示区域算法将白天SST的偏差和标准偏差从0.047 ℃和0.743 ℃减小到0.031 ℃和0.641 ℃,夜间从0.184 ℃和0.708 ℃减小到0.034 ℃和0.556 ℃。     

厦门海域海漂垃圾对海洋生态系统潜在生态风险研究

海洋垃圾漂浮于海面将影响海洋生物的光合作用和呼吸作用,对海洋生态系统的平衡与健康将产生潜在的风险。本文通过收集2009年厦门海域海漂垃圾清理与清运资料,系统地分析厦门岛海漂垃圾的来源和分布,以期揭示海漂垃圾对海洋生态环境的生态风险,提出切实合理的整治意见,为海洋管理和决策部门提供科学依据。     

雷达海杂波统计特性建模研究

介绍了海杂波统计特性建模的幅度特性、多普勒谱及空间相关这三个方面的研究状况,对各种建模的思路和模型效果进行了对比总结。对于幅度均值已有多个较为成熟的模型,但适用范围不同,结果差异也很大。幅度分布建模重点解决拖尾问题,复合建模是趋势。除平均谱外,开始研究短时多普勒谱。空间相关性建模主要建立空间相关长度与雷达及海洋参数间的联系,但是研究还不够全面。总的来看,已由单纯经验建模发展为力图在机理研究指导下有一定物理意义的建模。尽管海杂波建模效果愈来愈接近实际,但建模依然存在诸多问题。     

全球海洋初级生产力与海洋环境要素时空关联模式挖掘分析

全球海洋初级生产力在海洋环境要素的驱动下呈现不同的时空分布特征,但在不同的海域两者之间的关联模式并不清晰。本文从地理时空规则挖掘的角度,利用1998年1月—2016年12月之间的序列多源遥感产品数据,探讨了全球海洋初级生产力和海洋表面温度、海面高度异常、海面降雨、混合层深度和ENSO（El Ni?o-Southern Oscillation）事件的时空关联模式。研究结果表明:1）在西赤道太平洋,海面高度异常降低、海面降雨异常降低和混合层深度异常升高会提升真光层营养盐供应,致使海洋初级生产力的异常升高。2）在中赤道太平洋,海面高度异常升高、海面降雨异常升高和混合层深度异常降低会抑制真光层营养盐供应,致使海洋初级生产力的异常降低。3）在东赤道太平洋,海面高度异常升高和海面降雨异常升高会抑制真光层营养盐供应、混合层深度异常升高降低了铁元素含量,从而导致海洋初级生产力的异常降低。4）在南太平洋,浮游植物丰度与营养盐呈负相关,海洋表面温度异常升高/异常降低会提升/抑制微生物光合作用效率、海面高度的异常升高/异常降低会抑制/提升真光层营养盐供应,致使海洋初级生产力的异常升高/异常降低。5）厄尔尼诺事件相较于拉尼娜事件更容易引起海洋初级生产力的异常变化。     

我国海洋产业用海空间资源使用现状研究

提高海洋空间资源利用经济效率是建设海洋强国的重要举措。文章提出海洋产业用海分类体系,构建产业用海结构多样化指数、经济产值和经济效率数学模型,分析我国海洋产业用海空间资源使用现状,得出以下结论:（1）我国海洋产业以渔业、交通运输业、工程建筑业等传统海洋产业为主,且在空间上呈集中分布;（2）我国海洋产业用海结构多样化指数整体偏低,海洋空间资源使用经济产值省际差异明显;（3）海洋空间资源使用经济效率与多样化指数基本上呈正相关。     

海洋生态系统服务的内涵与分类

回顾了已有的(海洋)生态系统服务概念和服务分类体系。针对海洋生态系统自身的特点,从服务对象、物质基础、产生过程和实现途径4个方面重新界定了海洋生态系统服务的内涵。将海洋生态系统提供的服务归为15项,对每一项服务给出了相对明确的定义性描述。按服务内容的相关性和作用的相似性,将海洋生态系统服务分为供给服务、调节服务、文化服务和支持服务。按服务的空间差异性将海洋生态系统服务分为近岸海洋生态系统服务和大洋生态系统服务。在具体案例中,应根据研究区特点和研究目的合理选择服务分类体系。     

海洋环境PAHs研究进展:来源、分布及生物地球化学过程

作为一种持续产生的半挥发性有机污染物,多环芳烃（PAHs）可通过大气远距离传输、海-气交换、地表径流和石油泄漏等途径进入海洋环境中,并传输到远洋、极地和深海地区,目前已在海洋大气、水体、沉积物和海洋生物中发现了PAHs的踪迹。它们参与到物理传输、多介质分配和生物地球化学循环过程中,并对海洋生态系统产生一定程度的环境风险。本文综述了海洋环境中PAHs来源、分布、地球物理及生物地球化学过程的研究进展。     

ArcGIS在大气污染源排放清单建立中的应用研究

以重工业城市唐山为例,在收集已有排放源数据的同时,结合唐山市环境空气质量状况,利用地理信息系统(ArcGIS)对污染企业的位置及污染物排放量、浓度参数建立网格模型,采用反距离权重法及区位商法对污染源及污染物的空间分布进行估算分析,形成准确完善的多尺度、高时空分辨率大气污染源排放清单.为京津冀地区区域大气污染联防联控及2020年大气污染物区域消减计划打下数据基础.     

东海二甲基硫时空变化特征及影响因素分析

基于已建立的DMS广义可加混合模型(GAMM),采用东海现场实测数据和卫星遥感海表温度(SST)和局地校正叶绿素a(Chl-a)v5.0(LMCv5.0)数据,获得1998-2020年共23年的东海表层DMS数据集,分析了东海表层海水DMS浓度时空特征和影响因素.结果表明:东海表层海水DMS年平均浓度为2.67nmol/L,呈现外海低、近岸高的空间分布特征,并具有显著的季节变化:春夏季浓度较高,秋冬季浓度偏低.根据所获得的23年的数据,东海表层海水DMS浓度年际变化具有明显空间差异性,近岸呈现明显先上升后降低的年际变化特征,而外海的年际变化不明显.春、夏两季东海表层海水DMS浓度空间分布差异主要受Chl-a影响,秋、冬两季其差异主要受Chl-a和SST协同作用的影响.Chl-a是影响长江口及邻近海域DMS年际变化的主要因素,SST是影响苏北沿岸DMS年际变化的主要因素.河流输入的营养盐可能是长江口DMS的影响因素.春季(冬季)海表风速和长江口DMS存在相似(相反)年际变化特征.     

长江口生态环境问题及保护修复策略研究

长期以来,长江口生态环境问题凸显,成为区域高质量发展的瓶颈和短板。文章分析了长江口生态环境存在近岸海域污染严重、海洋生态系统问题突出、海洋突发事故风险仍然存在、公众亲海空间及品质有待提升等问题,提出要强化流域—海域污染协同控制、加强海洋生态保护修复、推进海洋环境风险防范与应急体系建设等对策建议。     

基于GWR模型的渭河流域植被覆盖度时空变化及驱动机理

渭河流域水土流失问题严重,生态环境脆弱,探究其植被覆盖度时空变化及其驱动机理具有重要意义。文章基于MODIS13Q1数据产品,辅以同期自然环境及社会发展数据,采用趋势分析法、空间自相关分析及地理加权回归模型,揭示了2001-2020年县域尺度下渭河流域植被覆盖度的时空变化及驱动机理。结果表明：（1）渭河流域植被覆盖度总体呈现明显上升趋势,年均增长速率为2.04%,空间上呈现出由东南向西北先减后增再减的变动趋势;（2）渭河流域植被覆盖度改善面积占流域总面积的78.81%,等级转移主要发生在相邻等级之间,但跳级转移现象也普遍存在;（3）渭河流域92个县域植被覆盖度呈现出显著的全局空间自相关性,且以H-H空间正相关为主,表明县域间植被覆盖度的提升具有较好空间溢出效应;（4）气温、降水、坡度、日照等因素总体上促进渭河流域植被覆盖度提升,而城镇化率、人口规模以及经济发展水平等因素则显著抑制了植被覆盖度改善,因素影响性质及强度存在空间差异。研究结果可为因地制宜地提高植被覆盖度,综合治理渭河流域提供理论依据。     

神东矿区AVHRR/NDVI的时空、开采强度和气候效应

研究采矿扰动区长时序、多维度NDVI变化趋势,有助于认识非自然生态区植被演替规律,对高强度开采条件下西北脆弱生态区地表植被自然修复和人工修复工作具有指导意义.研究通过设立直接影响区、间接影响区和自然生态校验区,利用长时序GIMMS AVHRR/NDVI（1981～2006）植被指数数据集,结合同期温度、降水和煤炭产量信息,从时间、空间、气候和开采强度方面开展对比分析,并以长时序MODIS NPP/NDVI（2000～2010）数据进行结果验证.时序分析表明,全球变化背景下,神东矿区植被生长季二度延长;空间分析表明,神东矿区NDVI增量低于缓冲区,缓冲区NDVI增量低于自然生态区;开采强度分析表明,随着神东矿区开采强度增强,NDVI增速放缓,增长速率低于自然生态区;气候变化分析表明,神东矿区NDVI受温度升高、降水减少共同作用,与温度相关性较高,与降水相关性较低;同期MODIS NPP/NDVI验证结果表现出与AVHRR/NDVI一致的规律性.     

多尺度PM_(2.5)分布特征的空间插值与遥感反演对比

精确识别污染物浓度的空间分布是进行区域大气污染防治的重要基础。利用MODIS卫星数据,采用基于地面气象和环境空气质量监测站点观测数据为基础的反演模型,反演获取2013年12月珠三角地区典型大气污染过程1 km分辨率的PM_(2.5)浓度数据,对比分析遥感反演及基于环境空气质量监测站点观测数据的空间插值方法对区域、城市和乡镇尺度PM_(2.5)浓度空间分布特征的再现效果差异。结果表明,珠三角地区PM_(2.5)遥感反演结果与地面观测数据的相关性达到0.74,相关性水平较好,遥感反演结果可描述区域、城市和乡镇尺度上PM_(2.5)污染浓度的空间分布特征,识别不同空间位置的污染程度差异;基于站点观测数据的空间插值方法对PM_(2.5)浓度空间分布特征的再现能力有限,在区域尺度PM_(2.5)浓度空间分布特征分析时效果尚可,在站点有限的城市和乡镇尺度分析中效果不佳,容易产生对高浓度污染地区的误判;在需要利用站点观测数据分析区域尺度PM_(2.5)浓度空间分布特征时,析取克里金、反距离权重或径向基函数插值方法的效果相对较好。