赤潮是我國近岸海域多發(fā)的自然災害之一,科學地了解赤潮的發(fā)生規(guī)律、進行實時準確地預警預報、災害驗證以及時空變化監(jiān)控對于赤潮的應急決策至關重要。本文選取浙江近岸海域高濁度、復雜多變的水體為研究對象,結合數據挖掘、地理信息系統、遙感反演等技術,旨在從真正意義上實現點（浮標監(jiān)測）、線（船舶監(jiān)測）、面（遙感監(jiān)測）多源數據的融合應用,探索一個切實可行的技術框架與方法體系用于浙江近岸海域赤潮災害的預警與決策服務。本文的研究內容具體為:（1）赤潮災害監(jiān)測大數據時空分析與關聯規(guī)則挖掘。針對海洋環(huán)境監(jiān)測領域存在的海量數據利用率不高的問題,本文對15年長時序的船舶監(jiān)測數據進行了 SOM神經網絡和相關性分析,并結合資料分析識別了赤潮特征因子（pH、溶解氧與葉綠素a）和環(huán)境限制因子（溫度、鹽度、降雨、強風）,再利用多維關聯規(guī)則挖掘算法提取了不同海域不同時段赤潮暴發(fā)時這些關鍵因子所處的狀態(tài),為赤潮的預警預報提供科學的時空判據。（2）考慮時間序列相似性的赤潮災害實時預警預報。考慮到船舶監(jiān)測和衛(wèi)星遙感監(jiān)測在赤潮實時預警上的瓶頸,本文基于實時浮標監(jiān)測數據提出了一種基于特征點的分段赤潮預警時間序列相似性度量算法,該算法與... 

【文章來源】：浙江大學浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：149 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

圖１．１?２０１５年我國沿海發(fā)現赤潮次數和累計面積月度分布（國家海洋局，２０１５）??Ｆｉｇｕｒｅ?１．１?Ｔｈｅ?Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ?ｏｆ?ｒｅｄ?ｔｉｄｅｓ?ｉｎ?Ｃｈｉｎａ?ｉｎ?２０１５?（ＳＯＡ，?２０１５）??

次趨勢性年度監(jiān)測，主要包括水質、沉積物和生物王大塊內容。趨勢性監(jiān)測站點覆蓋整??個浙江近岸海域，監(jiān)測站位數量從２００２年至２０１６年根據調查任務及站位優(yōu)化的目的存??在一定的調整，總體上呈現逐年增加的趨勢。圖１．３是２０１５年的３３９個監(jiān)測站點的分??布圖，從圖中可Ｗ看出籃測站點整體分布較為均勻，但在人類活動較為頻繁的近岸海域??（如杭州灣、王口灣、象山潛尊）站點布設較遠岸更為密集，另外有較多監(jiān)測站點分布??在浙狂省海域區(qū)劃的邊界上。??２２??

ｃ＾?Ｋｉｌｏｍｅｔｅｒｓ??圖１．２浮標監(jiān)測站點分布圖??Ｆｉｇｕｒｅ?１．２?Ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ?ｏｆ?１７?Ｂｕｏｙｓ?ｉｎ?Ｚｈｅｊｉａｎｇ?Ｃｏａｓ化?１?Ｗａｔｅｒｓ??（２）船舶現場監(jiān)測??本研究中采用的船舶現場監(jiān)測數據來源于浙江省海洋環(huán)境監(jiān)測預報中吃、，主要包括??趨勢性監(jiān)測和赤潮監(jiān)控區(qū)監(jiān)測。??ａ）趨勢性監(jiān)測??趨勢性監(jiān)測數據來源于各級海洋環(huán)境監(jiān)測中記于每年３、５、８、１０月期間開展的４??次趨勢性年度監(jiān)測，主要包括水質、沉積物和生物王大塊內容。趨勢性監(jiān)測站點覆蓋整??個浙江近岸海域，監(jiān)測站位數量從２００２年至２０１６年根據調查任務及站位優(yōu)化的目的存??在一定的調整，總體上呈現逐年增加的趨勢。圖１．３是２０１５年的３３９個監(jiān)測站點的分??布圖，從圖中可Ｗ看出籃測站點整體分布較為均勻，但在人類活動較為頻繁的近岸海域??（如杭州灣、王口灣、象山潛尊）站點布設較遠岸更為密集，另外有較多監(jiān)測站點分布??在浙狂省海域區(qū)劃的邊界上。??２２??

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：2984775