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公开(公告)号：CN113052370B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202110277114.0
申请日：2021-03-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于时空经验正交函数的海洋环境要素统计预测方法，基于待分析预测海域的再分析数据，构建待分析空间的历年逐日海洋动力环境要素时空样本矩阵；利用小波包分解方法，将时空样本矩阵进行多时间尺度分析，得到不同时间尺度的时空样本矩阵；对不同时间尺度的时空样本矩阵进行时空经验函数分解，分别构建对应不同时间尺度的正交时空基底；采用正交时空基底构建面向海洋动力环境要素的时空统计预测模型；利用不同时间尺度的中长期时空分析预测结果进行重构，得到待分析空间的海洋动力环境要素中长期时空分析预测结果。本发明研制一种基于时空经验正交函数的海洋动力环境要素的中长期统计预测模型，提高海洋动力环境要素分析预报能力。
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公开(公告)号：CN110807293B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN201910958376.6
申请日：2019-10-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/28
Abstract: 本发明公开了一种基于度量标准的海流场几何可视化方法，用于进行二维稳态海流场的自适应流线绘制。首先为流线之间的局部相似性定义一种度量标准，然后使用此度量标准从稠密的候选种子点集合中增加流线。此种度量标准不仅考虑欧几里德距离，而且考虑到流线的形状和方向。如果没有明确的特征检测，本发明会自适应地突出几何感兴趣的区域。可以有效的显示出海流运动中的特征区域，有效的解决实际海流场在绘制过程中存在的模糊问题。
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公开(公告)号：CN110825803B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN201910958363.9
申请日：2019-10-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提出一种基于并查集和并行计算的海流可视化方法。该方法首先对海流数据随机生成的种子点根据区域划分为n个均等的种子点集，其次将这些种子点集进行并行积分，最后利用并查集结构将这n个种子点集合并后呈现出图像。此种方法很好的解决了大数据的情况下处理流线数据生成流线速度变慢的问题，在数据量较大的情况下，加快了绘制流线的速度并保证了图像显示效果。
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公开(公告)号：CN117112996A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310762810.X
申请日：2023-06-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F17/16
Abstract: 本申请涉及海洋气象数据同化技术领域，尤其涉及一种基于自适应尺度分解的海洋气象数据同化方法。获取原始数据集并且进行预处理，得到二维矩阵。基于经验正交函数分析方法EOF，针对初始矩阵进行降维，得到不随时间变化的空间模态。利用空间模态上个点的相关性构建空间自适应降尺度模型。针对空间自适应降尺度模型进行网格设置，得到优化多重网络。确定目标泛函并且进行分尺度同化，得到分析场。确定精度计算公式和精度阈值。获取待分析样本的样本观测值和样本分析值，计算精度。本申请通过EOF针对二维矩阵进行提取处理，得到了空间自适应降尺度模型，实现了自适应匹配空间特征的分尺度同化。
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公开(公告)号：CN111695250A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010498950.7
申请日：2020-06-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/20 , G06F113/08 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种内潮波特征提取方法，具体包括对海洋再分析资料进行预处理，采用对比再分析资料和实测资料的方式验证在研究区域内再分析资料提取内潮波信息的可靠性，根据等温线随时间的变化情况对研究时间段进行划分，利用等温线波动幅度数据进行内潮波特征信息的提取。本发明采用的再分析资料具有地理覆盖范围广、空间和时间分辨率高等优点，通过与实测资料的对比验证，再分析资料能够较好地反映出研究区域的内潮波情况，并将研究时间段根据水下等温线的波动情况进行了较为细致的划分，对划分后的时间段内的内潮波现象进行特征信息的提取，更加准确地反映出了内潮波的时间变化特征。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110825803A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201910958363.9
申请日：2019-10-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提出一种基于并查集和并行计算的海流可视化方法。该方法首先对海流数据随机生成的种子点根据区域划分为n个均等的种子点集，其次将这些种子点集进行并行积分，最后利用并查集结构将这n个种子点集合并后呈现出图像。此种方法很好的解决了大数据的情况下处理流线数据生成流线速度变慢的问题，在数据量较大的情况下，加快了绘制流线的速度并保证了图像显示效果。
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公开(公告)号：CN109840311A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201910038258.3
申请日：2019-01-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/18
Abstract: 基于最优观测时间窗口的耦合数据同化与参数优化方法，属于耦合气候模式系统的数据同化、参数优化与数值预报技术领域。针对传统耦合数据同化与参数优化方法存在的观测资源利用以及状态估计与参数优化精度的不足，本发明结合耦合模式自由积分状态的谱分析获取耦合模式状态的特征时间尺度，依据耦合模式状态的时间尺度设立最优观测时间窗口的大小。在基于最优观测时间窗口获取有效的大气与海洋观测数据的基础上引入观测窗口内时间权重系数，最大程度上提取有效的观测信息以拟合耦合模式状态的特征变率并忽略模式内部参数的时变特征并引入时间窗口内的时间平均系数，实现对模式参数的更加精确的估计与优化，强化耦合模式的大气与海洋的数值预报能力。
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公开(公告)号：CN109783932A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910032586.2
申请日：2019-01-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 一种结合最优观测时间窗口的强耦合数据同化方法，属于耦合气候模式系统的强耦合数据同化与数值预报技术领域。本发明结合耦合模式自由积分状态的谱分析获取耦合模式状态的特征时间尺度，并依据耦合模式状态的时间尺度设立最优观测时间窗口的大小；在基于最优观测时间窗口获取有效的大气与海洋观测数据的基础上，根据大气与海洋状态之间的自相关系数引入观测窗口内相关性权重系数，最大程度上提取有效的观测信息的同时减小时间与相关性差异；在基于最优观测时间窗口的弱耦合同化方案的稳态大气与海洋的耦合相关性系数，在传统强耦合同化方案中引入耦合相关性权重系数，实现对耦合模式状态的更加精确的估计强化耦合模式的大气与海洋的数值预报能力。
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