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| 1 | 海洋涡旋自动探测几何方法、涡旋数据库及其应用显示文摘近10a来,海洋涡旋的自动探测和分析研究成为物理海洋学研究的前沿热点之一。本研究介绍了作者及其合作者最近几年发展的一系列基于海表面高度异常(Sea Surface Height Anomaly,SSHA)、海表温度(Sea Surface Temperature,SST)的欧拉型以及基于全球漂流浮标数据的拉格朗日型的涡旋自动探测几何方法、从欧拉型涡旋探测方法中发展出来的三维涡旋的自动探测方法和利用上述方法探测得到的结果建立的涡旋数据库。此外,本研究还介绍了涡旋数据库的应用,主要包括:分析黑潮延续体以及南加州湾的涡旋统计特征;以黑潮延伸区冷、暖两个中尺度涡旋为例,采用动态合成、带通滤波等方法,研究中纬度地区中尺度海洋涡旋对大气的强迫特征;在黑潮延续体采用合成分析方法得到了合成气旋和反气旋的三维结构并对涡旋调制下混合层深度进行探究;对涡旋诱导的输运、涡旋诱导的叶绿素变化进行的研究以及对阿拉伯海大涡进行的研究等。 | 董昌明 蒋星亮 徐广珺 季巾淋 林夏艳 孙文金 王森 | 2017 | 海洋科学进展2017，35，4： | 20 |
| 2 | 海洋涡旋遥感:进展与挑战显示文摘海洋涡旋数量大、分布广、含能高、裹挟强,是研究物质循环、能量级联和圈层耦合的理想载体。对涡旋的全生命周期追踪观测成为21世纪以来海洋遥感领域最重要的进展之一,并引发了新一轮涡旋研究的热潮。本文从涡旋的温度异常、物质示踪、旋转流场和闭合拓扑等特征出发,简述了红外辐射计、可见光扫描仪、微波高度计、合成孔径雷达等遥感技术在涡旋观测中的机理和方法,重点阐述了卫星高度计涡旋识别与追踪算法及其在涡旋形态学、运动学和动力学中的应用。基于虚拟星座下的多参数遥感,介绍了涡旋在海洋、大气、生态等交叉学科领域的前沿应用和最新进展。指出当前涡旋遥感发展面临的亚中尺度、垂直结构、跨学科研究等3大挑战,展望了新一代遥感技术在未来海洋科学特别是涡旋海洋学研究中的应用前景。 | 陈戈 杨杰 田丰林 陈树果 赵朝方 唐军武 刘颖洁 王祎诺 苑忠浩 何遒 曹川川 | 2021 | 遥感学报2021，25，1： | 4 |
| 3 | 黑潮延伸体区域50~100 km涡旋分布特征显示文摘本文使用基于热成风速度的涡旋识别拓展方法,通过海表面温度数据对黑潮延伸体区域50~100 km涡旋进行研究,发现50~100 km涡旋主要分布在黑潮延伸体流轴两侧,气旋涡和反气旋涡的寿命、半径分布具有一致性。气旋涡多出现在35°N以北,反气旋涡在35°N以南比较集中,与尺度较小的中尺度涡旋分布特征较为相似。冬夏两季涡旋地理分布存在一定差异,主要与不同季节该区域海表温度梯度及风应力旋度的变化有关。35°N以南50~100 km涡旋数量的季节性变化与风速大小的季节性变化存在明显的正相关性。35°N以南50~100 km涡旋三倍半径内风速异常和风应力旋度归一化表明,气旋涡对应风速负异常而反气旋涡对应风速正异常,反气旋涡的产生依赖于风应力负旋度,气旋涡的生成与风应力正旋度有关。 | 钱思佳 于方杰 陈戈 | 2021 | 海洋科学2021，45，11： | 2 |
| 4 | 多源数据中尺度涡三维结构分析方法研究显示文摘作为重要的海洋中尺度现象之一,中尺度涡的研究受到人们的关注和重视。随着数值模式的进一步发展、卫星资料的累积、时间更长以及更多更有效的海上实测数据的取得,使得综合利用实测资料、卫星遥感资料、再分析/数值预报产品等数据源,对中尺度涡进行自动识别与三维结构分析成为中尺度涡研究的主要方向之一。在前期对卫星遥感资料中尺度涡自动检测算法进行研究的基础上,开展多源资料中尺度涡三维结构分析方法研究,以表面漂流浮标运动轨迹为中尺度涡的判定依据,综合利用高度计观测、红外遥感观测、以及再分析/数值预报产品分析中尺度涡三维结构信息,在此基础上,提出中尺度涡研究的发展方向,为全面分析中尺度涡的时空特性提供技术途径,为中尺度涡的动力机制研究奠定基础。 | 张春华 安文韬 邵连军 赵钊 方乐 | 2019 | 海洋技术学报2019，38，2： | 2 |
| 5 | 基于机器学习的海洋中尺度涡检测识别研究综述显示文摘海洋中尺度涡是一种重要的海洋中尺度现象,在海洋环流、物质能量传输中发挥重要作用,对舰船航行安全、水声通信等也具有重要的影响。高效准确地检测识别出海洋中尺度涡无论对于物理海洋认知还是海洋开发利用都有着重要的研究价值。传统涡旋检测识别方法依赖专家经验设计的单一阈值,具有显著的主观性。随着深度学习的兴起,机器学习方法在涡旋检测识别的准确性和自动化程度上表现出一定的优势。通过总结与对比分析现有基于机器学习的检测识别方法,为发展海洋中尺度涡检测识别的研究提供系统认知和参考依据。 | 张家灏 邓科峰 聂腾飞 任开军 宋君强 | 2021 | 计算机工程与科学2021，43，12： | 1 |
| 6 | A new automatic oceanic mesoscale eddy detection method using satellite altimeter data based on density clustering显示文摘The mesoscale eddy is a typical mesoscale oceanic phenomenon that transfers ocean energy. The detection and extraction of mesoscale eddies is an important aspect of physical oceanography, and automatic mesoscale eddy detection algorithms are the most fundamental tools for detecting and analyzing mesoscale eddies. The main data used in mesoscale eddy detection are sea level anomaly(SLA) data merged by multi-satellite altimeters' data.These data objectively describe the state of the sea surface height. The mesoscale eddy can be represented by a local equivalent region surrounded by an SLA closed contour, and the detection process requires the extraction of a stable closed contour structure from SLA maps. In consideration of the characteristics of mesoscale eddy detection based on SLA data, this paper proposes a new automatic mesoscale eddy detection algorithm based on clustering. The mesoscale eddy structure can be extracted by separating and filtering SLA data sets to separate a mesoscale eddy region and non-eddy region and then establishing relationships among eddy regions and mapping them on SLA maps. This paper overcomes the problem of the sensitivity of parameter setting that affects the traditional detection algorithm and does not require a sensitivity test. The proposed algorithm is thus more adaptable. An eddy discrimination mechanism is added to the algorithm to ensure the stability of the detected eddy structure and to improve the detection accuracy. On this basis, the paper selects the Northwest Pacific Ocean and the South China Sea to carry out a mesoscale eddy detection experiment. Experimental results show that the proposed algorithm is more efficient than the traditional algorithm and the results of the algorithm remain stable. The proposed algorithm detects not only stable single-core eddies but also stable multi-core eddy structures. | Jitao Li Yongquan Liang Jie Zhang Jungang Yang Pingjian Song Wei Cui | 2019 | Acta Oceanologica Sinica2019，38，5： | 1 |
| 7 | 东海黑潮周边中尺度涡的分布、运动规律以及生成机制显示文摘为了探究东海黑潮周边涡旋分布、形成机理及运动规律,基于法国国家空间研究中心(CNES)卫星海洋学存档数据中心(AVISO)的中尺度涡旋数据集展开了研究。首先,统计了近27年东海黑潮周边的涡旋分布,发现在黑潮弯曲海域产生了650个涡旋,在黑潮中段海域产生了271个涡旋,其中直径100~150 km之间的涡旋数量最多,涡旋振幅主要集中在2~6 cm。其次,分析了东海黑潮的运动路径和涡运动过程,结果表明,黑潮气旋式弯曲海域内侧易产生气旋涡,且移动路径较长,如台湾东北海域黑潮流轴气旋式弯曲处产生的涡旋,其平均位移达到了87.6 km;当反气旋式弯曲海域内侧产生反气旋涡时,涡旋往往做徘徊运动。黑潮中段海域的涡旋呈现出气旋涡在黑潮主轴西侧、反气旋涡在黑潮主轴东侧的极性对称分布特征,两类涡都沿黑潮主轴向东北方向移动。最后,结合再分析的流场、海面高度数据,讨论了涡旋运动规律和生成机制。黑潮弯曲处涡旋的生成与黑潮流体边界层分离有关,奄美大岛南部到冲绳岛西侧的黑潮逆流对黑潮中段海域涡的极性对称分布起到了关键作用,涡旋在运动过程中通常经历生长、成熟和衰变三个阶段。 | 李志超 郭俊如 宋军 白志鹏 富砚昭 蔡宇 王喜风 | 2022 | 海洋学研究2022，40，4： | 0 |
| 8 | 基于深度学习的SAR影像海洋涡旋检测算法对比分析显示文摘为探究不同类型深度学习目标检测算法在亚中尺度和小尺度海洋涡旋检测中的性能,本文利用ERS-1/2、ENVISAT、Sentinel、GF-3和ALOS-2等卫星影像,构建了一个包含亚中尺度与小尺度海洋涡旋的SAR影像数据集,涵盖了多源、多尺度的海洋涡旋目标。基于构建的数据集,分别采用RetinaNet、Faster R-CNN和Cascade R-CNN三种深度学习目标检测网络进行实验,并对3种网络的检测速度、检测精度与抗背景干扰能力开展综合性对比分析。实验结果表明,检测速度方面,RetinaNet网络更快,每秒检测帧率为19.4;检测精度方面,Faster R-CNN精度为0.797 5,比RetinaNet和Cascade R-CNN更高;抗背景干扰方面,Cascade R-CNN的抗背景干扰能力更强,在涡旋目标分布密集且与背景区分度较低的情况下,能够正确检测出更多的涡旋。 | 贾翊文 荆文龙 杨骥 舒思京 李勇 邓应彬 | 2024 | 海洋科学进展2024，42，1： | 0 |
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