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申请/专利权人：自然资源部第一海洋研究所

摘要：本发明涉及海洋生态模拟技术领域，具体涉及基于数据同化技术的海洋生态系统模拟与预测方法，包括以下步骤：初始化海洋生态模型，基于现有海洋生态系统数据，建立初步海洋生态系统模型；收集多源海洋环境观测数据以获取关于海洋温度、盐度、生物量的实时观测数据；应用数据同化技术将观测数据融合到海洋生态模型中；运行数据同化后的海洋生态系统模型进行动态模拟；模拟结果分析与验证；预测未来变化。本发明，增强了模型对当前海洋生态系统状态的反映，还提高了短期和长期预测的准确性和可靠性。

主权项：1.基于数据同化技术的海洋生态系统模拟与预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：初始化海洋生态模型，基于现有海洋生态系统数据，建立初步海洋生态系统模型，用于模拟海洋生物、化学和物理过程之间的相互作用；S2：收集多源海洋环境观测数据，包括卫星遥感数据、海洋浮标记录、船只采样，以获取关于海洋温度、盐度、生物量的实时观测数据；S3：数据预处理与同化，应用数据同化技术将观测数据融合到海洋生态模型中，以校正和优化模型的初始状态和参数；S4：执行模型模拟，在数据同化的基础上，运行数据同化后的海洋生态系统模型进行动态模拟，模拟过程中实时调整模型参数以适应新的观测数据，确保模型能反映实际海洋生态系统的变化；S5：模拟结果分析与验证，分析模拟结果，与独立的观测数据进行对比验证，评估模型的准确性和可靠性；S6：预测未来变化，利用数据同化后的海洋生态系统模型进行短期和长期的海洋生态系统变化预测；所述S1具体包括：S11，数据收集与分析：获取现有海洋历史气象数据、海洋生物多样性记录、历史水质测试结果以及海底地形图，识别关键的生态指标和变量，包括光照强度、水温、盐度、营养盐浓度、海流方向和速度；S12，模型构建：基于收集的数据和识别的关键生态指标，构建初步海洋生态系统模型，包括构建生物过程子模块、化学过程子模块以及物理过程子模块，分别模拟海洋生态系统中的生物、化学和物理过程，生物过程子模块模拟浮游生物生长和捕食动态，化学过程子模块模拟营养盐循环，物理过程子模块模拟海水流动和温度，构建生物过程子模块、化学过程子模块以及物理过程子模块的同时描述不同过程之间的相互作用；S14，模型校准和验证：通过将初步海洋生态系统模型的输出与独立的实测数据进行比较，对初步海洋生态系统模型进行校准和验证，根据比较结果，调整初步海洋生态系统模型参数，优化初步海洋生态系统模型结构；所述生物过程子模块的构建关注海洋生态系统中的初级生产者和次级生产者的动态变化，利用Lotka-Volterra方程来模拟生物群落的捕食-被捕食关系，包括：浮游植物生长方程：其中，P′是浮游植物数量的变化率，r是固有增长率，P是当前浮游植物的数量，K是环境容量，Z是浮游动物的数量，g是浮游动物对浮游植物的捕食率；浮游动物增长方程:Z′＝egPZ-mZ，其中，Z′是浮游动物数量的变化率，e是转换效率，m是浮游动物的自然死亡率；所述物理过程子模块模拟海洋水体的流动、温度，基于Navier-Stokes方程，表示为：海水流动方程:其中，u是流速向量，t是时间，ρ是海水密度，P是压力，v是动力粘度，表示梯度运算符；所述化学过程子模块关注海洋中营养盐的变化，通过反应方程来描述，营养盐的循环用以下方程表示：营养盐消耗和回收方程：N′＝-uNP+rD，其中，N′是营养盐浓度的变化率，N是当前营养盐浓度，D是死亡的浮游植物和动物造成的有机碎片，u是营养盐被浮游植物利用的速率，r是有机碎片分解回收营养盐的速率；所述描述不同过程之间的相互作用具体包括：物理对生物过程的影响：物理过程对生物过程有直接影响，通过修改LotkaVolterra方程来考虑温度对生长速率的影响：浮游植物生长方程考虑温度影响： 其中，rT是温度依赖的浮游植物固有增长率，KT是温度依赖的环境容量，表示温度T会影响浮游植物的生长速率和环境容量；生物对化学过程的影响：生物过程会消耗营养盐，影响化学过程，通过引入生物消耗项来修改营养盐循环方程：营养盐循环方程考虑生物消耗：N′＝-uNP+rD-bP，其中，bP项表示浮游植物生长对营养盐的消耗率，b是单位浮游植物生物量消耗营养盐的速率；物理对化学过程的影响：物理过程会影响化学物质的分布，通过对流扩散方程来描述这种影响：营养盐的对流扩散方程：其中，第一项表示由海水流动引起的营养盐的对流作用，项表示营养盐的扩散作用，D是扩散系数，u是海水流速；所述S3的数据同化技术具体包括：S31，设计观测运算子，将初步海洋生态系统模型状态变量映射到观测空间，以便将初步海洋生态系统模型输出与观测数据进行比较；S32，分析模型预测误差和观测误差的统计特性，包括误差的均值、协方差，统计特性用于权衡模型预测和观测数据在同化过程中的信任度；S33，同化算法实施，将预处理后的观测数据、观测运算子以及误差统计特性输入到数据同化算法中，数据同化算法将根据观测数据和模型预测之间的差异，自动调整模型状态和参数，以减小模型预测与实际观测之间的差异，根据数据同化结果，更新海洋生态模型的初始状态和参数；所述数据同化算法基于集合卡尔曼滤波，具体包括：初始化集合成员：从初始海洋生态系统模型状态生成一系列扰动状态，扰动状态共同构成初始集合，每个初始集合成员代表模型状态的一个实现概率，反映模型初始状态的不确定性，设有N个集合成员，初始状态为Xi0，其中i＝1,2,…,N；前向模型集合预报：对每个集合成员，运行模型直到下一个观测时间点，得到预报集合Xit；更新观测运算子：定义观测运算子H，将模型状态映射到观测空间，对于海洋环境观测数据，观测运算子确定模型变量与实际观测量之间的关系；观测数据同化：在观测时间点，利用集合卡尔曼滤波公式更新每个集合成员的状态，以融合观测数据，更新公式如下：a.计算集合的预报均值:b.计算集合的预报协方差矩阵： c.计算卡尔曼增益:Kt＝PtHTHPtHT+R-1，其中，R是观测误差协方差矩阵，反映观测数据的不确定性；d.更新集合成员:Xit＝Xit+Ktyt-HXit，其中，yt是在时间t的实际观测数据；误差的统计分析：计算数据同化后集合成员的均值和协方差，评估模型状态的不确定性，并根据需要调整模型参数。

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百度查询： 自然资源部第一海洋研究所 基于数据同化技术的海洋生态系统模拟与预测方法