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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:陈茜茜 卢文芳 CHEN Xixi;LU Wenfang(Fujian Environment Protection Design Institute Co.,Ltd.,Fuzhou 350108,China;School of Marine Sciences,Sun Yat-Sen University,Zhuhai 519000,Guangdong,China)
机构地区:[1]福建省环境保护设计院有限公司,福州350108 [2]中山大学海洋科学学院,广东珠海519000
出 处:《亚热带资源与环境学报》2024年第3期156-162,共7页Journal of Subtropical Resources and Environment
基 金:中国科学院战略性先导科技专项(XDA23100503)。
摘 要:受制于数值模拟的复杂性,当前对闽江流域的研究大多将流域和海洋视为独立的两个系统各自开展,且缺少能够快速预报河口环境的技术手段。本研究构建了一个模拟闽江流域-河口的生态-动力耦合模型。模型以流域水文模型提供入海径流,利用Regional Ocean Modeling System(ROMS)模型模拟河口水动力,利用Carbon,Silicate,Nitrogen Ecosystem(CoSiNE)生态模块对闽江口海域的低营养级生态系统过程进行模拟,因而模型能够更好地再现闽江河口生态环境的多时空尺度变化。进而基于模型模拟结果作为学习数据,采用自组织神经网络(SOM)方法结合隐马尔科夫链(HMM)方法,建立了能够用于快速预测叶绿素场的轻量化预测框架。Constraint by the complexity of numerical models,current studies on the estuary of Minjiang River often separately treat two systems,the land and the ocean.This study developed a modeling system that simulates the watershed hydrodynamics,estuarine hydrodynamics,and the marine ecosystem.The system integrates a watershed model to simulate the hydrodynamics as riverine volume exports to the sea,and the Regional Ocean Modeling System(ROMS)to simulate ocean dynamics,and the Carbon,Silicate,Nitrogen Ecosystem(CoSiNE)model to simulate ocean environments and low-trophic-level ecosystem.Driven by these various components,the model system can better reproduce the multi-scale variabilities of the environment and ecosystem of Minjiang estuary.We further apply a newly proposed data-driven method with the combination of Self-Organization Map(SOM)and Hidden Markov Model(HMM)methods in the analog forecast of the surface chlorophyll distribution.
分 类 号:X52[环境科学与工程—环境工程]
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