(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111269295.9 (22)申请日 2021.10.2 9 (71)申请人 中国人民解 放军61540 部队 地址 100020 北京市朝阳区民族园路8号 (72)发明人 陈建　安玉柱　张伟涛　陈璇　 闫恒乾　白成祖　沈晓晶　 (74)专利代理 机构 北京高沃 律师事务所 1 1569 代理人 董领逊 (51)Int.Cl. G06F 17/13(2006.01) G06F 17/12(2006.01) G06F 17/14(2006.01) G06F 17/18(2006.01) G06F 30/27(2020.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种基于海洋实测数据的表层准地转重构 方法及系统 (57)摘要 本发明涉及一种基于海洋实测数据的表层 准地转重构方法及系统， 该方法包括： 采集海洋 各个深度的数据作为训练集； 以所述训练集中海 表数据作为输入， 海表以下各个深度的数据作为 输出训练SQG算 法、 isQG算法和SQG‑mEOF‑R算法， 获得海洋水下数据预测模型； 获得卫星观测的海 表数据； 采用随机森 林回归模型校正卫星观测的 海表数据， 获得校正后的海表数据； 将所述校正 后的海表数据中每天的海表数据的月气候态背 景场替换为日变化的背景场， 获得背景场替换后 的海表数据； 将所述背景场替换后的海表数据输 入所述海洋水下数据预测模型， 获得海表以下各 个深度的对应海洋数据。 本发明提高了重构的数 据精度和鲁棒 性。 权利要求书2页 说明书8页 附图3页 CN 114238847 A 2022.03.25 CN 114238847 A 1.一种基于海洋实测数据的表层准 地转重构方法， 其特 征在于， 包括： 采集海洋各个深度的数据作为训练集； 以所述训练集中海表数据作为输入， 海表以下各个深度的数据作为输出训练SQG算法、 isQG算法和SQG ‑mEOF‑R算法， 获得海洋水 下数据预测模型； 获得卫星观测的海表数据； 采用随机森林回归 模型校正卫星观测的海表盐度， 获得 校正后的海表盐度； 将所述校正后的海表数据的月气候态背景场 替换为日变化的背景场， 获得背景场 替换 后的海表数据； 校正后的海表数据包括校正后的海表盐度； 将所述背景场 替换后的海表数据输入所述海洋水下数据 预测模型， 获得海表以下各个 深度的对应海洋数据。 2.根据权利要求1所述的基于海洋实测数据的表层准地转重构方法， 其特征在于， 所述 训练集中各个深度的数据包括世界海洋地图集中温度或盐度， 以及Argo全球观测V3.0数据 集中的温度或盐度剖面观测数据。 3.根据权利要求1所述的基于海洋实测数据的表层准地转重构方法， 其特征在于， 所述 卫星观测的海表数据包括Reynol ds OISST v2.1数据集的海表温度数据、 欧洲航天局气候 变化倡议SSS v1.8数据集的海表盐度数据以及数据统一和高度计组合系统的绝对动力拓 扑数据。 4.根据权利要求2所述的基于海洋实测数据的表层准地转重构方法， 其特征在于， 所述 采用随机森林回归 模型校正卫星观测的海表盐度， 获得 校正后的海表盐度， 具体包括： 以卫星观测的海表温度数据、 海表盐度数据、 绝对动力拓扑数据、 经度和纬度为输入， 以对应的近海表盐度为输出训练随机森林回归模型， 获得训练好的随机森林回归模型； 所 述近海表盐度为A rgo全球观测V3.0数据集中最浅层的盐度； 将卫星观测的海表温度、 海表盐度、 绝对动力 拓扑、 经度和纬度输入所述训练好的随机 森林回归 模型， 获得 校正后的海表盐度。 5.根据权利要求1所述的基于海洋实测数据的表层准地转重构方法， 其特征在于， 所述 日变化的背景场的获得还 包括： 以从卫星观测的绝对动力拓扑数据、 近海表盐度、 近海表温度、 经度和纬度为输入， 海 表以下各个深度的盐度或温度为输出训练多 元线性回归模型， 获得训练好的多元线性回归 模型； 所述近海表盐度为Argo全球观测V3.0数据集中最浅层的盐度， 所述近海表温度为 Argo全球观测V3.0数据集中最浅层的温度； 将卫星观测的每天的校正后的海表盐度、 海表温度、 绝对动力 拓扑数据、 经度和纬度输 入多元线性回归模型， 将所述多元线性回归模型 的输出进行低通滤波， 获得对应日变化背 景场。 6.一种基于海洋实测数据的表层准 地转重构系统， 其特 征在于， 包括： 训练集数据采集模块， 用于采集海洋各个深度的数据作为训练集； 海洋水下数据预测模型获得模块， 用于以所述训练集中海表数据作为输入， 海表以下 各个深度的数据作为输出训练SQG算法、 isQG算法和SQG ‑mEOF‑R算法， 获得海洋水下数据预 测模型； 卫星观测的海表数据获得模块， 用于获得卫星观测的海表数据；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114238847 A 2数据校正模块， 用于采用随机森林回归模型校正卫星观测的海表盐度， 获得校正后的 海表盐度； 背景场替换模块， 用于将所述校正后的海表数据的月气候态背景场 替换为日变化的背 景场， 获得背景场替换后的海表数据； 校正后的海表数据包括校正后的海表盐度； 各个深度的海洋数据获得模块， 用于将所述背景场 替换后的海表数据输入所述海洋水 下数据预测模型， 获得海表以下 各个深度的对应海洋数据。 7.根据权利要求6所述的基于海洋实测数据的表层准地转重构系统， 其特征在于， 所述 训练集中各个深度的数据包括世界海洋地图集中温度或盐度， 以及Argo全球观测V3.0数据 集中的温度或盐度剖面观测数据。 8.根据权利要求6所述的基于海洋实测数据的表层准地转重构系统， 其特征在于， 所述 卫星观测的海表数据包括Reynol ds OISST v2.1数据集的海表温度数据、 欧洲航天局气候 变化倡议SSS v1.8数据集的海表盐度数据以及数据统一和高度计组合系统的绝对动力拓 扑数据。 9.根据权利要求7所述的基于海洋实测数据的表层准地转重构系统， 其特征在于， 所述 数据校正模块， 具体包括： 随机森林回归模型训练单元， 用于以卫星观测的海表温度数据、 海表盐度 数据、 绝对动 力拓扑数据、 经度和纬度为输入， 以对应的近海表盐度为输出训练随机森林回归模型， 获得 训练好的随机森林回归模型； 所述近海表盐度为Argo全球观测V3.0数据集中最浅层的盐 度； 数据校正单元， 用于将卫星观测的海表温度、 海表盐度、 绝对动力拓扑、 经度和纬度输 入所述训练好的随机森林回归 模型， 获得 校正后的海表盐度。 10.根据权利要求6所述的基于海洋实测数据的表层准地转重构系统， 其特征在于， 所 述背景场替换模块还 包括： 多元线性 回归模型训练单元， 用于以从卫星观测的绝对动力 拓扑数据、 近海表盐度、 近 海表温度、 经度和纬度为输入， 海表以下各个深度的盐度或温度为输出训练多元线性回归 模型， 获得训练好的多元线性回归模型； 所述近海表盐度为Argo全球观测V3.0数据集中最 浅层的盐度， 所述近海表温度为A rgo全球观测V3.0数据集中最浅层的温度； 日变化背景场获得单元， 用于将卫星观测的每天的校正后的海表盐度、 海表温度、 绝对 动力拓扑数据、 经度和纬度输入多元线性回归模型， 将所述多元线性回归模型 的输出进行 低通滤波， 获得对应日变化背景场。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114238847 A 3