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2 `7 Y; |. r' Y8 g5 O 【引文格式】赵健. 中国南海及东海近海测高海平面变化监测与预测. 测绘学报，2020，49(5)：670-670. DOI: 10.11947/j.AGCS.2020.20190302
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中国南海及东海近海测高海平面变化监测与预测 : x1 j/ i* U S
赵健
$ R0 Q0 Y. K: X! ?* K1 X 中国石油大学(华东)地球科学与技术学院, 山东 青岛 266580
$ v/ ~1 a2 f3 x/ _& g- r 收稿日期：2019-07-15
5 o* q% I, `% c" r. q 基金项目：国家自然科学基金(41274035);中央高校基本科研业务费专项资金(18CX02066A) 5 e* n& h3 j9 ~( g. Y: W9 ]8 u
第一作者简介：赵健(1981-), 男, 2015年6月毕业于同济大学, 获工学博士学位(指导教师:沈云中教授), 研究方向为海洋空间信息技术与探测。E-mail:zhjian@upc.edu.cn 7 s0 N! L( v. L! H9 q5 B6 e
Sea level change monitoring and prediction using satellite altimetry in South China Sea and East China Sea coastal ocean
! U2 t6 M1 w ?! ` ZHAO Jian ) \. H* W# @0 H0 e) Y3 P
China University of Petroleum(East China), Qingdao 266580, China
( J. Q* [) z7 k: q First author: ZHAO Jian(1981—), male, received his doctoral degree from Tongji University on June 2015, majors in marine space information detection.E-mail:zhjian@upc.edu.cn.
5 ^7 `' T i: Z- l 卫星测高在开阔海域的回波信号符合Brown模型，其测距和求得的海面高精度较高。由于受多种因素的影响，在非开阔海域(如中国近海、南极海域等)求得的海面高精度偏低，限制了测高在这些区域的应用。本研究从波形理论出发，在系统分析不同类型反射面的波形重构算法基础上提出了基于波形分类的波形重构数据处理流程，探讨了适合不同反射面的波形重构算法；分别对南极Amery冰架近海、中国近海Envisat测高波形数据进行了重构处理；利用重构后的测高海平面变化数据，分析了中国近海海平面变化上升速率与周期特性；构建了神经网络模型对中国近海海域未来10~15年的海平面变化非线性趋势进行了预测。本文主要内容如下： 4 q7 C! E" R2 q) L" W
(1) 卫星测高近海回波信号波形分类及最佳波形重构算法的确定。系统探讨了回波信号波形分类的概念、识别流程，利用回波波形与反射面反射性质之间的对应关系，完善了波形分类技术。分析发现镜面和漫射波形是海洋的两种基本波形类型，可选取脉冲峰值PP作为波形分类指标。近岸海域存在不同的反射面，不同反射面需采用不同波形重构算法。利用波形重构后海面高中稳态海面地形及时变海面地形(高频噪声)的标准差等指标对重构海面高质量进行评价，作为最佳波形重构算法的选取指标。 3 D- L/ f( i i* R
(2) 卫星测高波形重构算法研究及偏差特性分析。系统总结了不同类型反射面(如冰盖、近海、开阔海域和海冰)的波形重构算法，建立了基于波形分类的中国近海Envisat波形重构数据处理流程。以南极Amery冰架附近海域、中国海南近海为试验区域，利用多种波形重构算法对Envisat RA-2测高波形数据进行重构分析，得到了不同波形对应的最佳波形重构算法。并对不同波形重构算法之间的系统偏差进行了分析，结果表明不同重构算法间存在系统偏差，且对于不同轨迹和不同周期都是稳定的，只要对系统偏差进行改正，就可融合不同重构算法获取的海面高。
4 A# E" q& u3 T" o [+ | (3) 中国近海测高重构海面高数据处理及海平面变化时空规律分析。深入研究了卫星测高海面高数据处理方法，对波形重构后得到的海平面变化时间序列，采用共线分析、随机动态分析、功率谱分析等方法分析海平面变化时空规律及趋势。利用重构后的测高海面高数据分析了中国近海海平面变化的线性趋势及周期特性。1993-2012年中国近海测高海平面平均上升速率为4.87 mm/a，其中，南海上升速率为4.42 mm/a，东海上升速率为3.22 mm/a，黄渤海上升速率为3.59 mm/a。不同海域海平面上升速率存在显著的区域差异，且总体呈现南高北低分布。 ; B& I+ `9 G& c1 n0 \
(4) 卫星测高海平面变化时间序列非线性预测。在总结多种神经网络预测模型的基础上，对神经网络模型在海平面变化非线性预测方面的实际应用效果进行了比较分析。以中国近海东海海域、南海海域为研究区域，利用波形重构后得到的测高海平面异常时间序列，建立了基于MLP、RBF和GRNN等神经网络的海平面变化预测模型，并与ARMA模型预测结果进行比对，获取中国近海未来10~15年的海平面变化趋势。2012年之后，中国东海海平面变化将保持波动上升趋势，年平均上升速率约为4.10 mm/a，预计到2030年，海平面将比2012年上升120~140 mm左右。2012年之后，中国南海海平面将保持加速上升趋势，年平均上升速率约为5.30 mm/a，预计到2030年，海平面将比2012年上升150~170 mm左右。 # A2 s4 |; z/ S7 {: ~% I) H
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