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    基于機(jī)器學(xué)習(xí)的“藍(lán)?!睔庀笾笖?shù)建立及其影響因素分析

    2022-05-25 09:09:44蔡仕博夏靜雯趙曉彤
    氣象水文海洋儀器 2022年1期
    關(guān)鍵詞:象山港潮位藍(lán)海

    蔡仕博,王 杰,夏靜雯,趙曉彤,聞 丹

    (1.南京信息工程大學(xué),南京 210044;2.鄞州區(qū)氣象局,鄞州 315194)

    0 引言

    海水光學(xué)特性可以分為表觀光學(xué)性質(zhì)(Apparent Optical Properties,AOPs)和固有光學(xué)性質(zhì)(Inherent Optical Properties,IOPs)[1]。海水透明度作為描述海水光學(xué)特征的一個(gè)重要參數(shù),在軍事、漁業(yè)生產(chǎn)、海洋生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)等方面有著廣泛應(yīng)用[2-4]。在物理學(xué)中,海水透明度實(shí)際表示的是海水的光束衰減系數(shù);在海洋學(xué)中,海水透明度實(shí)則反映了海水的混濁程度[5]。因此從海洋學(xué)角度,海水透明度的變化一定意義上可以反映水色的變化。

    中國東海屬典型二類水體[6],水體光學(xué)特性復(fù)雜。長期以來,學(xué)者對(duì)東海海域透明度時(shí)空分布特征進(jìn)行了比較詳細(xì)的研究[7-13],研究發(fā)現(xiàn)東海海水透明度等值線大致呈南北向分布,透明度大小西低東高,且海水透明度有著明顯季節(jié)變化特征:夏季透明度高,春秋季次之,冬季最低。

    咸祥鎮(zhèn)位于鄞州東南部,臨近象山港,擁有近16 km的海岸線。在溫度、風(fēng)向、潮汐以及生態(tài)環(huán)境等有利的條件下,某些時(shí)段其海域海水透明度高、濁度低,非常清澈,呈現(xiàn)碧海藍(lán)天的宜人景致,這種現(xiàn)象稱為“藍(lán)?!爆F(xiàn)象?!八{(lán)?!爆F(xiàn)象的出現(xiàn),對(duì)當(dāng)?shù)芈糜螛I(yè)的發(fā)展起到了重要的促進(jìn)作用。但是“藍(lán)?!爆F(xiàn)象何時(shí)出現(xiàn)難以預(yù)測(cè),因此如何準(zhǔn)確預(yù)報(bào)“藍(lán)?!背蔀榱素酱鉀Q的難題。

    目前,已有眾多學(xué)者分析了水體內(nèi)懸浮物質(zhì)含量、風(fēng)浪、潮流擾動(dòng)、入海徑流等因素對(duì)海水透明度、濁度的影響,但是對(duì)于氣象條件因素的研究較少,且缺乏預(yù)測(cè)海水透明度的手段。因此,文章將選取以氣象要素為主的相關(guān)因素,以咸祥鎮(zhèn)附近象山港海域作為研究區(qū),分析各類因素對(duì)其海水透明度和海水濁度的影響,以此為預(yù)報(bào)咸祥“藍(lán)?!碧峁├碚撘罁?jù)。

    1 數(shù)據(jù)與方法

    1.1 研究區(qū)概況

    文章選取鄞州咸祥鎮(zhèn)附近的象山港海域作為海洋要素觀測(cè)站點(diǎn)。象山港是一個(gè)東北-西南向、深入內(nèi)陸約60 km的狹長形海灣,整體地形復(fù)雜。港內(nèi)潮汐屬正規(guī)半日潮,潮汐特點(diǎn)是港內(nèi)潮差較大,最大潮差5.65 m,漲潮歷時(shí)大于落潮歷時(shí)。港內(nèi)潮流屬不正規(guī)半日淺海流,以往復(fù)流形式為主,落潮流速大于漲潮流速,最大流速183 cm/s。外海浪對(duì)于象山港域影響較小,天氣系統(tǒng)不易對(duì)港內(nèi)風(fēng)浪形成破壞性威脅。港內(nèi)終年水色清澈,懸沙含量較低,平均值在0.01~0.4 kg/m3。

    1.2 觀測(cè)設(shè)備及數(shù)據(jù)

    海水透明度數(shù)據(jù)通過海水透明盤測(cè)量。透明度盤由一塊直徑30 cm的白色金屬圓盤、重物鉛錘和繩索組成,繩索上標(biāo)有刻度。在背光處將透明度盤垂直放入水中,直到觀察者肉眼剛好看不見為止,此時(shí)繩索上的讀數(shù)即為海水透明度[15]。

    文章用Hach 2100Q便攜式濁度儀測(cè)量海水濁度數(shù)據(jù),儀器量程為0~1000 NTU,最低量程分辨力為0.01 NTU,準(zhǔn)確度±2%。

    在咸祥鎮(zhèn)附近象山港海域選取3個(gè)站點(diǎn)進(jìn)行海水透明度及海水濁度觀測(cè),3個(gè)站點(diǎn)經(jīng)緯度分別為:29°39′52″E,121°50′8.10″ N(XX01);29°39′15″E,121°47′53″N(XX02);29°38′10.43″E,121°46′56.49″N(XX03)。

    文章中氣象數(shù)據(jù)來源于鄞州區(qū)氣象局,選取與海水觀測(cè)站點(diǎn)最為接近的咸祥鎮(zhèn)南頭漁村站的氣象數(shù)據(jù)。潮位差數(shù)據(jù)來源于寧波市海洋與漁業(yè)局。所有觀測(cè)資料的時(shí)間段為2018-08-25—2018-10-24。

    1.3 研究方法

    基于機(jī)器學(xué)習(xí)理論,對(duì)于數(shù)據(jù)集中的某個(gè)特征進(jìn)行預(yù)測(cè)本質(zhì)上屬于回歸問題。文章使用Python中的scikit-learn機(jī)器學(xué)習(xí)庫,利用多元線性回歸模型對(duì)海水透明度和濁度進(jìn)行預(yù)測(cè)。首先對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理,將“透明度、濁度、潮位差、極大風(fēng)速、海況、平均氣溫”等6項(xiàng)數(shù)據(jù)歸入數(shù)據(jù)集;然后根據(jù)整體樣本數(shù)量(165個(gè)),利用train_test_split將數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分,隨機(jī)抽取其中20%的樣本作為測(cè)試集,其余樣本作為訓(xùn)練集;再利用scikit-learn庫中的linear_model模塊,對(duì)海水透明度和海水濁度進(jìn)行回歸分析。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 海水透明度和濁度相關(guān)分析

    對(duì)3個(gè)海水觀測(cè)點(diǎn)海水透明度及濁度數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列分析,如圖1所示,其中橫軸時(shí)間為對(duì)應(yīng)的農(nóng)歷時(shí)間。從圖1中可以看出,XX01、XX02和XX03觀測(cè)點(diǎn)透明度的范圍分別在0.1~1.6 m、0.2~1.6 m和0.2~1.5 m,濁度的范圍分別為4~544 NTU、4.04~894 NTU和4.22~726 NTU。3個(gè)站點(diǎn)海水透明度與濁度均呈現(xiàn)明顯的負(fù)相關(guān)性,透明度的波峰波谷能較好對(duì)應(yīng)濁度波谷和波峰。農(nóng)歷初一或十五左右大潮時(shí),透明度較低出現(xiàn)波谷,濁度較高出現(xiàn)波峰;農(nóng)歷初七初八、廿二或廿三左右小潮時(shí),透明度出現(xiàn)波峰,濁度出現(xiàn)波谷。

    圖1 各站點(diǎn)透明度與濁度關(guān)系

    2.2 “藍(lán)海”氣象指數(shù)預(yù)報(bào)模型建立

    對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理后,使用scikit-learn庫中LinearRegression函數(shù)創(chuàng)建回歸器,使用train_test_split隨機(jī)分類后的訓(xùn)練集,對(duì)潮位差、極大風(fēng)速、海況等級(jí)、平均氣溫?cái)?shù)據(jù)與海水透明度和濁度分別進(jìn)行線性擬合,得到海水透明度和濁度預(yù)報(bào)模型:

    (1)

    (2)

    式中,海水透明度為Y1;海水濁度為Y2;潮位差為X1;極大風(fēng)速為X2;海況等級(jí)為X3;平均氣溫為X4。得到預(yù)報(bào)模型后,利用測(cè)試集對(duì)該模型進(jìn)行檢驗(yàn),得到圖2。圖中x軸表示樣本,y軸分別表示透明度(圖2a)和濁度(圖2b)。

    從圖2上看,海水透明度和濁度預(yù)報(bào)模型擬合效果較好。綜合考慮到濁度的取值范圍較大,以及透明度和濁度有著明顯的負(fù)相關(guān)性,因此文章擬定以海水透明度預(yù)報(bào)模型作為“藍(lán)?!睔庀笾笖?shù)預(yù)報(bào)模型。通過實(shí)際情況綜合考量,最終將“藍(lán)?!睔庀笾笖?shù)劃分為4個(gè)等級(jí):一般、良、優(yōu)、極優(yōu)。定義海水透明度0.1~0.4 m時(shí),“藍(lán)?!睔庀笾笖?shù)為一般;0.5~0.7 m時(shí),“藍(lán)?!睔庀笾笖?shù)為良;0.8~1.1 m時(shí),“藍(lán)?!睔庀笾笖?shù)為優(yōu);1.2 m及以上時(shí),“藍(lán)海”氣象指數(shù)為極優(yōu)。

    圖2 海水透明度及濁度預(yù)報(bào)模型檢驗(yàn)

    2.3 影響因素分析

    從兩個(gè)模型的量級(jí)可知,潮位差、海況等級(jí)、氣溫對(duì)海水透明度影響顯著,而海水濁度的主要影響因子是潮位差、極大風(fēng)速和氣溫。海況等級(jí)實(shí)際上表示的是風(fēng)浪大小,所以極大風(fēng)速在一定程度上可以代表海況等級(jí),由此可知?dú)鉁?、風(fēng)這兩個(gè)氣象要素,對(duì)海水透明度和海水濁度有明顯影響。

    其中,氣溫與海水透明度呈正相關(guān)性,與海水濁度呈負(fù)相關(guān),這可能是由于海氣交換,氣溫能直接影響海水溫度,海水溫度升高,海水垂直穩(wěn)定度更大,上下層海水不易混合,因此海水透明度更高。而風(fēng)力大小與海水透明度呈負(fù)相關(guān)性,與海水濁度呈正相關(guān),則可能是因?yàn)轱L(fēng)力大小直接影響風(fēng)浪大小,較大的風(fēng)浪會(huì)破壞海水的層化分布,在海水內(nèi)部形成渦動(dòng)混合,改變相對(duì)穩(wěn)定的懸浮體系,引起透明度的降低和濁度的升高。

    3 結(jié)束語

    文章從探尋氣象要素、潮汐要素等多種要素對(duì)海水顏色影響的角度出發(fā),利用實(shí)地觀測(cè)的透明度、海水濁度數(shù)據(jù),對(duì)鄞州區(qū)咸祥鎮(zhèn)附近海域進(jìn)行了研究分析?;跈C(jī)器學(xué)習(xí)理論,從數(shù)據(jù)分析的角度切入,對(duì)各類要素與海水透明度和濁度之間的關(guān)系進(jìn)行了定性分析,同時(shí)建立了咸祥“藍(lán)?!睔庀笾笖?shù)定量預(yù)報(bào)模型,這可以為未來海水透明度研究提供一種從氣象要素出發(fā)的預(yù)報(bào)思路。

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