近日，中国科学院海洋研究所研究员尹宝树团队利用SCHISM数值模型，研究了潮流与波浪对悬浮泥沙浓度的影响机制。团队用机器学习方法在主要受潮汐潮流影响的封闭海湾构建了悬浮泥沙预测系统，实现了对悬浮泥沙浓度的有效预测。相关成果发表于国际学术期刊《海洋模拟》和《海洋污染通报》。
悬浮泥沙浓度是海洋生态系统中的一个关键参数，对沿海生态动力学的许多方面产生了重大影响。长期以来，国际学术界对悬浮泥沙浓度给予了大量关注。然而，潮流与波浪在各种环境和动态变化条件下对悬浮泥沙浓度变化的具体贡献仍不十分明确。为此，尹宝树团队深入研究了有无台风影响时潮流、波流相互作用底应力、波浪辐射应力、波浪破碎等对悬浮泥沙浓度变化的贡献度。
结果表明，在正常海况下，潮流是影响悬浮泥沙浓度变化的主要因素。在受台风影响期间，潮流与波浪对悬浮泥沙变化的贡献相当。其中，波浪轨道速度改变了底部摩擦应力，波浪辐射应力影响水体流速及湍流动能，波能在水平空间的变化改变了波能的传递。以上三种为波浪影响悬浮泥沙变化的主要机制，其他波流相互作用项对悬浮泥沙的影响较小。
对悬浮泥沙浓度的预测，采用数值模拟计算较慢、参数设置复杂，不确定性较大。为了解决这个难题，团队在上述机制研究的基础上，提出了将长期稳定的卫星观测数据与人工智能方法结合起来、构建悬浮泥沙浓度预测系统的设想，并结合深度学习模型进行了试验。
团队利用风速、潮流以及卫星遥感数据对卷积神经网络进行训练。训练结果表明，基于卷积神经网络模型预测系统的预测结果与卫星遥感数据在绝大部分区域都有 0.7以上的相关性，这表明，该系统可以实现对胶州湾悬浮泥沙浓度的有效预测。
中国科学院海洋研究所博士研究生谢建斌为论文第一作者，研究员冯兴如为论文通讯作者。该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、崂山国家实验室等项目联合资助。
论文相关信息：
https://doi.org/10.1016/j.ocemod.2024.102454.
https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2024.116255.
人工智能的进步 ChatGPT的兴起对今年的科学产生了深远影响。它的创造者，即位于美国旧金山的人工智能研究公司OpenAI，预计 近日，北京市政府办公厅发布了《北京市关于推动科技企业孵化器创新发展的指导意见》（以下简称《指导意见》）。12月19日， 12月16日至17日，由中国科学院高能物理研究所主办的南方先进光源指导委员会新能源与器件工作组研讨会在位于广东东莞的中 科技日报讯 （记者张梦然）美国罗切斯特大学研究人员报告了一种策略，用于了解在具有完全化学复杂性的溶剂中，分子如何失去 近日，记者从北京大学获悉，为进一步服务国家战略，充分凝聚学科优势力量，加强临床医学学科顶层设计以及医教研统筹力量，推动世 关于重点研发计划项目重大事项调整的公示 根据《湖南省创新型省份建设专项资金管理办法》（湘财教〔2023〕3号）和《 。本文链接：海洋所在机器学习和数值模拟结合研究获新进展http://www.sushuapos.com/show-11-13059-0.html
声明：本网站为非营利性网站，本网页内容由互联网博主自发贡献，不代表本站观点，本站不承担任何法律责任。天上不会到馅饼，请大家谨防诈骗！若有侵权等问题请及时与本网联系，我们将在第一时间删除处理。