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上海海洋大学:提出基于时空序列模式挖掘和机器学习”风暴潮灾害

发布时间:2019-07-05 02:48 来源:未知 编辑:admin

  风暴潮(含近岸浪)是我国较严重的海洋灾害之一,单次潮灾范围可达几十到上千公里,过程维持数小时到上百小时。及时提供高精度预报,可为海洋防灾减灾决策赢得先机。然而,受天气、海洋、地理等诸多要素的影响,风暴潮演进过程和潮灾效应复杂多变。迄今为止,国内外仍未突破风暴潮初始与过程参数的预估技术,高质量数值预报方案的编制及优化问题变得极具挑战性。

  针对这一问题,由上海海洋大学黄冬梅教授领衔的智慧海洋科研团队经多年的产学研联合攻关,突破了“风暴潮演进信息获取”“海量多源异构风暴潮灾害数据云存储”“风暴潮灾害分析模型协同计算”等一系列关键技术,提出了基于时空序列模式挖掘和机器学习的风暴潮灾害信息获取技术,实现了数值预报方案人机交互式编制与多套预报方案的优化遴选,将风暴潮预报作业周期由数小时提高到准实时级,居国内领先水平,解决了风暴潮灾害预见期前信息获取难问题。

  此外,他们基于混合云的风暴潮海量多源异构数据存储与管理技术,还解决了PB级统计、监测、再现等多元数据的一致性管理、质量控制和安全问题,建立了上至国家海洋局、下至监测台站群的统一数据视图和单一访问接口,提高了数据共享与交换能力。他们提出的基于Ocean-Artifact的风暴潮灾害分析模型及协同计算技术,解决了天气、海洋、地理、近岸工程多模型耦合计算中的复杂流程编排、一致性接口描述和大数据并行计算问题,实现了计算效率翻两番增长,风暴潮灾害大数据多粒度协同计算能力已居国际领先水平。该项目将亮相第19届工博会高校展区。

  该团队已积累大量我国近海风暴潮数据,实现了以国家海洋局东海预报中心、国家海洋局北海信息中心、上海海洋大学为主的多数据中心混合云存储管理。此外,围绕以上研究,科研团队已经取得了专利18项,软件著作权47项,发表SCI论文24篇。

  据悉,项目成果已在20余家涉海企事业单位推广,成功应用于上海洋山港建设、临港新城防灾、“数字海洋”上海示范区建设、部队战备保障等重大工程项目,并在东海、北海、南海等海域业务化环境监测、风暴潮及近岸浪灾害预测预报中发挥了重大作用,提升了我国海洋防灾减灾能力,为我国蓝色经济发展保驾护航。该项目获得了2016年上海科技进步奖二等奖。

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