一种全息海洋背景场实现方法与流程

1.本发明涉及海上仪器设备测试、海洋科学试验领域，尤其涉及一种全息海洋背景场实现方法。


背景技术：

[0002][0003]
历史、当下、未来环境背景场的数据感知与预测是海上测试的支撑基础。目前，我国初步构建的海洋观测网主要针对大尺度研究，但对于中小尺度的海上试验局部过程的观测还不够，且数据无法实时传输；涵盖海面、水体和海底的立体观测体系尚在探索阶段，以传统的观测手段与技术为主；空间布局上以区域内的点、线为主，存在数据孤岛，缺乏全水深、一体化、实时、高时空分辨的观测能力；多数设备未与数字技术充分融合，仅按照测试对象要求给出相关数据，数据量不够丰富，且不具备智能性；背景场信息感知能力欠缺，观测系统积累的数据和待研究对象的自身工作状态无法有效共享、全面呈现。
[0004]
另一方面，海洋动力环境涉及不同时空尺度的多源动力要素以及各要素间的相互作用，动力机制复杂，非线性显著，观测设备布放密度、数值建模精度、计算准确率、实效性的提升难度大。随着数据挖掘、人工智能等新技术的涌现，上述问题有了新的解决思路。相比传统基于物理过程的模型，基于数据特征的人工智能模型具有发掘数据隐藏特征的优势，具备可迁移性、协同性、灵活性，且计算效率高，可作为现有观测与计算方法的优化补充，从而实现更快、更准、更便捷的海洋信息时空拓展与感知预测。


技术实现要素：

[0005]
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种全息海洋背景场实现方法。
[0006]
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种全息海洋背景场实现方法，包括以下步骤：s1，通过海上观测模块提取有效的实时观测数据，进行数据同化处理，并将实时观测数据导入至高精度数值计算模块；s2，通过高精度数值计算模块进行数据计算，验证数据的准确性，若计算结果的误差小于10%，则将结果导入三维数字映射模块和人工智能大数据处理模块，若计算结果的误差大于10%，则将结果模型参数调试模块，进行二次数据同化，且将实时观测数据和结果数据进行对比验证；s3，通过人工智能大数据处理模块对实时观测数据和结果数据进行分析挖掘，并进行学习训练数据，更新数据库；s4，通过人工智能大数据处理模块对模型参数调试模块进行修正，s5，通过三维数字映射模块对结果数据的解析，构造时-空连续数字背景场。
[0007]
优选地，所述s1中海上观测模块包括空天观测、水体观测、海底观测、数据预处理
四个内容，所述空天观测、水体观测和海底观测形成空-海-地海上立体观测数据集。
[0008]
优选地，所述s2中高精度数值计算模块的基础模型为海洋-大气-波浪-泥沙水生态数学物理耦合模型，所述海洋-大气-波浪-泥沙水生态数学物理耦合模型建立在实时观测数据和学习训练数据之上。
[0009]
优选地，所述高精度数值计算模块的计算原理是基于海洋动力的复杂物理过程，且需要综合考虑多动力要素间的双向耦合效应，所述高精度数值计算模块包含气象模块、水动力模块和波浪模块。
[0010]
优选地，所述s3中人工智能大数据处理模块的模型基础是基于数据、图像特征与关联的神经网络模型，与高精度数值计算的海洋动力物理过程模型交叉融合，形成智能化的海洋数值计算模型。
[0011]
优选地，所述人工智能大数据处理模块处理的数据包括实时观测数据、历史数据和学习训练数据，所述人工智能大数据处理模块的功能包含cnn-lstm深度神经网络与积累实时观测数据和历史数据。
[0012]
优选地，所述s4中模型参数调试模块基于高精度数值计算模型。
[0013]
优选地，所述s5中三维数字映射模块的核心技术为数字孪生技术，所述三维数字映射模块的映射形式为背景场环境要素的一维时间序列、二维平面场、各深度剖面图、三维时空动画。
[0014]
本发明具有以下有益效果：能准确描述试验海域的中小尺度环境参数变化，解决装置、仪器、设备在海上试验测试过程中对所在海域原始背景场的精准感知与提前预测问题，为得到科学的、正确的测试性能评价提供可靠基础数据、过程输入、验证/校核条件；能提供高分辨率且可视化的完整背景场，解决仅依赖于现场观测无法以点代面且成本昂贵的问题，为背景场环境要素变化在网络空间中的具象化、可视化重现提供解决方案。
[0015]
（1）基于最优海上观测布点，形成空-海-地海上立体观测数据集，解决背景场的多要素、多尺度、全天候的数据验证问题；（2）基于高精度数值计算，搭建海洋-大气-波浪双向耦合的细尺度、高精度计算模型，解决区域小尺度范围的模拟精度问题；（3）基于人工智能大数据处理，提供有价值的同化数据，解决计算资源、模拟可靠性、预测时效的优化问题；（4）基于三维数字映射，建立由历史数据、实时数据、派生数据的形成的完备可靠的海洋背景场信息。
附图说明
[0016]
图1为本发明提出的一种全息海洋背景场实现方法的执行流程图。
[0017]
图2为本发明提出的全息海洋背景场实现方法的构成示意图。
[0018]
图3为本发明提出的海上观测内容的构成示意图。
[0019]
图4为本发明提出的高精度数值计算模型框架的结构示意图。
[0020]
图5为本发明提出的cnn-lstm神经网络的结构示意图。
具体实施方式
[0021]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0022]
参照图1-5，一种全息海洋背景场实现方法，包括以下步骤：s1，通过海上观测模块提取有效的实时观测数据，进行数据同化处理，并将实时观测数据导入至高精度数值计算模块；s2，通过高精度数值计算模块进行数据计算，验证数据的准确性，若计算结果的误差小于10%，则将结果导入三维数字映射模块和人工智能大数据处理模块，若计算结果的误差大于10%，则将结果模型参数调试模块，进行二次数据同化，且将实时观测数据和结果数据进行对比验证；s3，通过人工智能大数据处理模块对实时观测数据和结果数据进行分析挖掘，并进行学习训练数据，更新数据库；s4，通过人工智能大数据处理模块对模型参数调试模块进行修正，s5，通过三维数字映射模块对结果数据的解析，构造时-空连续数字背景场。
[0023]
本发明中，s1中海上观测模块包括空天观测、水体观测、海底观测、数据预处理四个内容，如图3所示，其作用是建立多要素综合的立体观测网，为下一步高精度数值计算提供用于海洋背景场要素定标、校验、同化等有价值的实测数据。
[0024]
（1）空天观测内容为利用卫星、无人机、海上平台作为观测仪器载体，获取海面以上区域风速、风向、气温、气压、降水、能见度等气象环境要素的实时观测数据。其中，卫星观测可搭建大范围全覆盖数据平台；无人机观测用于面尺度上对卫星数据进行直接定标和补充；而海上平台观测则用于现场原位数据的高精度溯源、定标与检验。
[0025]
（2）水体观测内容为利用浮标、潜标作为观测仪器载体，获取海水温度、盐度、水位、波浪、海流、浊度、溶解氧、叶绿素、噪声、光谱、水质等水体环境要素的实时观测数据。浮标观测一般可满足基本观测要求，并可依据观测精度进行移动；潜标不易受海面环境影响，在深海探测、长期定点等有实际试验需求时增设。
[0026]
（3）海底观测内容为利用海床基作为观测仪器载体，搭载各种动力、生态、声学、电磁学等探测设备仪器，构建海底基准与定位导航系统、海底声学监测系统、海底非声学探测系统，实时获取区域海底活动和信息。
[0027]
（4）数据预处理内容为利用有线通信或4g/5g无线通信，将各观测模块的多源异构实测原始数据汇集，进行集成、清洗、变换、归约等预处理工作。
[0028]
空天观测、水体观测和海底观测形成空-海-地海上立体观测数据集。
[0029]
本发明中，s2中高精度数值计算模块的基础模型为海洋-大气-波浪-泥沙水生态数学物理耦合模型，海洋-大气-波浪-泥沙水生态数学物理耦合模型建立在实时观测数据和学习训练数据之上，其作用是实现目标海域全覆盖、多尺度、连续性的模拟刻画海洋动力要素的时空分布特征和物理演变规律，提高海洋背景场数据信息的分辨率，实现海上观测单元得到的一维点位时序数据拓展到多维场信息的立体解析与孪生再现。
[0030]
高精度数值计算模块的计算原理是基于海洋动力的复杂物理过程，且需要综合考虑多动力要素间的双向耦合效应，高精度数值计算模块包含气象模块、水动力模块和波浪模块，模拟计算得到目标海域的风场、水位、波浪场、流场、海水温盐场等各种变量；另外，水
动力模块还包含泥沙与水生态两个子模块，可根据待解决问题的需求，调用泥沙子模块模拟泥沙输移、海床演变，调用水生态子模块模拟生物化学要素的扩散、传播、沉降等动力过程。
[0031]
高精度数值计算的模型模块逻辑框架如图4所示，三大模块间存在双向参数传递和物理量交换。气象模块为模型提供高精度气象动力要素，计算结果主要包括风场、大气表层气压、相对湿度、温度、海表热辐射通量、降水等，为水动力模块和波浪模块计算提供所需的海表边界条件；水动力模块计算的海表温度结果为气象模块提供大气底边界条件，计算的海平面高度、三维流场、底面粗糙度等结果传递给波浪模块；波浪模块的计算结果主要为波长、波龄、波高、波周期、波浪破碎、能量耗散等波浪参数，影响气象模块大气边界层处的切应力计算，以及与水动力模块的波-流耦合作用通过波浪涡度力、波浪辐射应力的参数化表达进行量化。
[0032]
高精度数值计算模型的收敛性与准确性，依托于海上观测的实测数据及人工智能大数据处理的历史数据的训练校正，同时不断引入最新的实测数据对计算模型进行优化调整。
[0033]
本发明中，s3中人工智能大数据处理模块的模型基础是基于数据、图像特征与关联的神经网络模型，与高精度数值计算的海洋动力物理过程模型交叉融合，形成智能化的海洋数值计算模型，人工智能大数据处理模块处理的数据包括实时观测数据、历史数据和学习训练数据，人工智能大数据处理模块的功能包含cnn-lstm深度神经网络与积累实时观测数据和历史数据，模型运用cnn-lstm深度神经网络，如图5所示，从空间和时间纬度对高精度数值计算模型中不同精度网格的长时序计算结果进行特征训练学习，建立各动力要素在不同时间、空间精度条件下的统计学映射关系，代替数值网格的嵌套加密，实现由神经网络模型对区域高精度要素场的信息捕捉与短时预测，从而节约计算资源，提高计算效率。
[0034]
随着海上观测的实测数据和历史数据的不断积累，数据库样本的不断更新，通过数据的快速读取、精准挖掘，反哺于高精度数值计算模型，为基于物理过程的数值计算模型提供有价值的同化数据，从而提高数值模拟可靠性，降低模拟误差。
[0035]
本发明中，s4中模型参数调试模块基于工智能大数据处理模块。
[0036]
本发明中，s5中三维数字映射模块的核心技术为数字孪生技术，以海上观测的实时观测数据集，高精度数值计算的派生数据集，以及经人工智能大数据处理学习预测的历史数据集、预测数据集为输入条件，构建与目标海域背景场的历史、实时、未来状态相映射的多维数据关系，形成完整映射真实物理场的时-空连续的数值背景场，实现海底地形、海流、潮汐、波浪、温度、盐度、重力场、磁场、海表气象等多源数据要素的管理分析、全息重构、可视化展示与预测决策功能。
[0037]
三维数字映射模块的映射形式为背景场环境要素的一维时间序列、二维平面场、各深度剖面图、三维时空动画。
[0038]
本发明可通过以下操作方式阐述其功能原理，本发明提出“全息海洋模式”，是海洋背景场立体化、连续化、精细化、可视化的一种实现方法。“海洋背景场”指目标海域的空间范围在无试验对象影响下的环境基础物理信息，包括但不限于海底地形、水位、海流、波浪、风况、降水、温度、盐度、能见度、浊度等要素；“全息”指上述背景场物理变量在空间立体和时间过程的连续的、数值的表现；该方法的核
心为利用最优的海上观测测点布设方式，结合高精度海洋数值模式及基于大数据的神经网络学习，构建用于连续描述场变量过程的数据集。
[0039]
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种全息海洋背景场实现方法，其特征在于，包括以下步骤：s1，通过海上观测模块提取有效的实时观测数据，进行数据同化处理，并将实时观测数据导入至高精度数值计算模块；s2，通过高精度数值计算模块进行数据计算，验证数据的准确性，若计算结果的误差小于10%，则将结果导入三维数字映射模块和人工智能大数据处理模块，若计算结果的误差大于10%，则将结果模型参数调试模块，进行二次数据同化，且将实时观测数据和结果数据进行对比验证；s3，通过人工智能大数据处理模块对实时观测数据和结果数据进行分析挖掘，并进行学习训练数据，更新数据库；s4，通过人工智能大数据处理模块对模型参数调试模块进行修正，s5，通过三维数字映射模块对结果数据的解析，构造时-空连续数字背景场。2.根据权利要求1所述的一种全息海洋背景场实现方法，其特征在于，所述s1中海上观测模块包括空天观测、水体观测、海底观测、数据预处理四个内容，所述空天观测、水体观测和海底观测形成空-海-地海上立体观测数据集。3.根据权利要求1所述的一种全息海洋背景场实现方法，其特征在于，所述s2中高精度数值计算模块的基础模型为海洋-大气-波浪-泥沙水生态数学物理耦合模型，所述海洋-大气-波浪-泥沙水生态数学物理耦合模型建立在实时观测数据和学习训练数据之上。4.根据权利要求3所述的一种全息海洋背景场实现方法，其特征在于，所述高精度数值计算模块的计算原理是基于海洋动力的复杂物理过程，且需要综合考虑多动力要素间的双向耦合效应，所述高精度数值计算模块包含气象模块、水动力模块和波浪模块。5.根据权利要求1所述的一种全息海洋背景场实现方法，其特征在于，所述s3中人工智能大数据处理模块的模型基础是基于数据、图像特征与关联的神经网络模型，与高精度数值计算的海洋动力物理过程模型交叉融合，形成智能化的海洋数值计算模型。6.根据权利要求5所述的一种全息海洋背景场实现方法，其特征在于，所述人工智能大数据处理模块处理的数据包括实时观测数据、历史数据和学习训练数据，所述人工智能大数据处理模块的功能包含cnn-lstm深度神经网络与积累实时观测数据和历史数据。7.根据权利要求1所述的一种全息海洋背景场实现方法，其特征在于，所述s4中模型参数调试模块基于工智能大数据处理模块。8.根据权利要求1所述的一种全息海洋背景场实现方法，其特征在于，所述s5中三维数字映射模块的核心技术为数字孪生技术，所述三维数字映射模块的映射形式为背景场环境要素的一维时间序列、二维平面场、各深度剖面图、三维时空动画。

技术总结
本发明公开了一种全息海洋背景场实现方法，涉及海上仪器设备测试、海洋科学试验领域，包括通过海上观测模块提取有效的实时观测数据，进行数据同化处理，并将实时观测数据导入至高精度数值计算模块。本发明能准确描述试验海域的中小尺度环境参数变化，解决装置、仪器、设备在海上试验测试过程中对所在海域原始背景场的精准感知与提前预测问题，为得到科学的、正确的测试性能评价提供可靠基础数据、过程输入、验证/校核条件；能提供高分辨率且可视化的完整背景场，解决仅依赖于现场观测无法以点代面且成本昂贵的问题，为背景场环境要素变化在网络空间中的具象化、可视化重现提供解决方案。方案。方案。


技术研发人员：史宏达 唐筱宁 梁丙臣 曲娜
受保护的技术使用者：海博泰科技（青岛）有限公司
技术研发日：2023.08.16
技术公布日：2023/9/23