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Argo(Array for Real-time Geostrophic Oceanography)是海洋环境信息的重要来源之一,可通过自动剖面浮标、卫星定位和数据同化等技术获取大范围全球海洋上层之间的海温剖面资料。本文利用ConvGRU(Convolutional Gate Recurrent Unit)作为Argo温度的预测模型,以西北太平洋部分海域为研究区域,选取2004-2018年Argo数据作为训练数据,对2019年的0 m、50 m、100 m、200 m和300 m不同深度位置水平剖面进行了预测分析。研究结果表明：ConvGRU模型对Argo温度数据的变化趋势具有较好的模拟能力;预测模型的训练集和验证集的RMSE(root mean squared error)均值分别为0.0462℃和0.0463℃,MAE(mean absolute error)均值分别为0.0442℃和0.0450℃,其Acc(accuracy)都在99%以上;对于预测评估,RE(relative error)的误差范围为0.0228～0.0427,预测变化的空间特性与真实值的吻合程度较高。 相似文献
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推动黄河流域生态保护和高质量发展具有重要的战略意义。基于高质量发展理念构建经济-能源-生态-科技综合评价指标体系,运用熵值法对综合指数进行衡量,引入耦合协调模型测度2005—2019年黄河流域地区经济-能源-生态-科技耦合协调度,借助ArcGIS方法分析耦合协调度时空格局,并构建空间计量模型进一步揭示其影响因素。研究结果显示：1)从综合评价结果来看,黄河流域多数省份经济-能源-生态-科技发展水平呈现波动上升趋势,其中河南、四川综合发展水平上升幅度大于其他省份;2)从耦合协调度来看,黄河流域经济-能源-生态-科技耦合协调度处于中高水平,大多数省份耦合协调程度呈现波动上升趋势;3)在空间权重下黄河流域经济-能源-生态-科技耦合协调度存在显著的正向空间溢出效应,目标层指标中生态和能源是影响黄河流域耦合协调发展的重要因素,其中一级指标中经济质量、能源消费、环境治理、环境破坏和科技产出对耦合协调度影响相对较大。 相似文献
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