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申请/专利权人：大连海洋大学
摘要：本发明公开了一种用于大蚝养殖海域盐度的预测方法，涉及大数据分析技术领域，包括以下步骤：确定盐度预测研究区，获取GSHHG岸线数据和ETOPO1水深数据，并结合实测水深数据，制作高精度研究区地形文件；基于高精度地形文件，制作初始输入文件和潮汐驱动文件，进而建立水动力模型；基于水动力模型提供的海流结果，结合ERA5提供的上强迫场、河流径流量和CEMEMS提供的温盐场构建研究区盐度数值模型；基于盐度数值模型，利用GFS提供的预报数据，预报研究区的盐度值，并利用可视化技术将研究区不同纬度的预报盐度值直观显示。本发明通过预测大蚝养殖海域的盐度变化，使养殖者能及时了解养殖环境的动态变化，有助于预防大蚝因盐度波动可能导致的疾病和死亡风险。
主权项：1.一种用于大蚝养殖海域盐度的预测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1，确定盐度预测研究区，获取GSHHG岸线数据和ETOPO1水深数据，并结合实测水深数据，制作高精度研究区地形文件；步骤2，基于高精度地形文件，制作初始输入文件和潮汐驱动文件，并利用FVCOM模型建立研究区的水动力模型，比较模拟的潮汐和实测潮汐数据；步骤3，采集研究区的实测河流径流量、温度和盐度数据制作河流文件，并提取研究区的蒸发数据、降水数据、热通量数据和大气风场数据，制作上强迫场文件；步骤4，根据水动力模型的起止时间，下载水动力模型起始时间点的数据，制作模型初始温盐场文件，基于水动力模型起止时间，获取CMEMS海洋月均数据，提供开边界温盐场，并结合水动力模拟数据，制作盐度模拟的开边界文件；步骤5，根据FVCOM模型建立研究区的盐度模型，比较模拟的盐度和实测盐度数据，分析盐度模拟值与观测值的对比值；步骤6，获取GFS海洋预报数据，并对GFS海洋预报数据和上强迫场文件的关联数据进行处理，输入到盐度模型中进行模拟，得到预测的盐度数值，并确定大蚝养殖的风险预警等级。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连海洋大学 一种用于大蚝养殖海域盐度的预测方法
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