导读:本文包含了海洋中尺度涡旋论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:中尺度涡旋,欧拉,拉格朗日研究方法,南海涡旋,拉格朗日连贯涡旋
海洋中尺度涡旋论文文献综述
夏琼[1]（2018）在《典型海洋中尺度涡旋特征分析研究》一文中研究指出中尺度涡旋是海洋环流的重要组成部分,其空间尺度通常在几千米到几百千米,时间尺度在几周到几个月。作为连接大尺度运动与小尺度运动的纽带中尺度涡旋对海洋中的物质、能量、热量等的传播与混合起着重要作用,同时对海洋中多尺度的运动、海洋生态、大气环境、以及气候变化等都有着十分重要的影响。本论文从欧拉以及拉格朗日两个角度分别对南海中尺度涡旋以及阿古拉斯涡旋进行了研究。欧拉方法以及拉格朗日方法在中尺度涡旋的研究上各有利弊,欧拉方法更适合研究涡旋的短期特征而拉格朗日方法对长期存在的涡旋以及涡旋对水体输运的研究上远胜欧拉方法。我们首先用欧拉方法对南海中尺度涡旋进行了统计研究,后着重研究了南海偶极子,讨论了南海偶极子的可预报性并首次对其进行经验预报,然后讨论了ENSO对南海偶极子的影响;接着介绍了拉格朗日非线性动力系统理论以及方法,并且将其应用在阿古拉斯涡旋的研究上,发现阿古拉斯涡旋并不像过去人们认为的那样携带高温高盐的阿古拉斯洋流水体横跨大西洋,能够跨越大西洋的阿古拉斯涡旋只携带了很少一部分的阿古拉斯洋流水体,其携带的大部分水体都来自于大西洋。同时针对阿古拉斯涡旋个例的研究表明作为超级连贯涡旋的阿古拉斯涡旋,其周围存在能够不断吸收非连贯水体的短期连贯环带,使得涡旋可以将周围的非连贯水体转为连贯水体而成长。并且发现阿古拉斯涡旋之所以能够长期保持连贯与其强动能边界密不可分。(本文来源于《中国科学院大学(中国科学院海洋研究所)》期刊2018-06-01）
赵文涛,俞建成,张艾群[2]（2018）在《海洋中尺度涡旋观测任务中的水下滑翔机协同控制策略》一文中研究指出为了实现以水下滑翔机为平台,组队进行海洋中尺度涡旋的采样观测任务,提出了一种水下滑翔机队形协同控制方法.该控制方法可以使滑翔机能够完成以涡旋中心为圆心的预定圆形轨迹的循迹采样,同时在采样过程中能够使滑翔机保持任意预定的相对位置关系.首先,利用极坐标系对滑翔机的队形参数进行建模;然后根据队形参数提出对应的能量方程;最后通过最小化能量方程的导函数,制订相应的水下滑翔机航向控制律.通过建立仿真系统并对不同的轨迹参数进行仿真,在涡旋中心恒速运动和变速运动的情况下,载体均实现了对涡旋区域内不同半径圆形轨迹的跟踪采样观测任务,证明了该方法能够满足圆形预定轨迹上滑翔机队形保持的要求,为进行海洋中尺度涡旋区域组队观测采样提供了一种有效的队形控制方法.(本文来源于《机器人》期刊2018年02期）
郝滢洁[3]（2017）在《基于卷积神经网络的海洋中尺度涡旋检测算法研究》一文中研究指出中尺度涡又称为海洋“风暴”,对海洋能量和物质运输具有重大作用,具有重大的研究价值。传统的基于流场几何特征和高度异常值的涡旋检测算法不仅复杂度高,而且阂值设置受人为影响比较大,适用范围有限。卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是深度学习的算法之一[1],已经被广泛应用在图像的识别方面。本文致力于将卷积神经网络引入海洋中尺度涡旋检测,以期提高涡旋检测的效率和精确度。本文在基于对现有涡旋检测方法研究的基础上,结合卷积神经网络在图像识别方面的有效应用,将卷积神经网络引入到涡旋检测场景中,实现基于卷积神经网络的涡旋检测算法。研究内容主要分为两部分:一方面,本文实现基于流场几何特征和基于高度异常值的涡旋检测算法。分析海洋涡旋在流场和高度异常中的特征,以特征约束方式实现涡旋检测。对比分析两种算法的准确度以及误检和漏检的原因。结果证明:这两种算法实现较容易,但对计算机的计算性能比较高,阂值比较敏感,容易造成误检或漏检,检测准确率比较低,适合数据量较少的涡旋检测。另一方面,本文实现基于CNN的涡旋检测算法。在分析CNN原理和结构研究的基础上,将卷积神经网络应用到中尺度涡旋检测中。流场再分析数据(基于海洋数值模拟计算)可以精确表征中尺度涡的速度和方向但涡心不清晰,海面高度数据可以准确反映涡心位置但容易误检测。结合两种数据特点,利用高度异常值进行全局检测,刷选疑似涡旋中心点,利用流场几何特征构建检测样本集,对疑似涡心点进行局部检测,实现基于CNN的涡旋检测。最后将叁种方法检测结果进行对比和分析,结果表明:基于CNN的涡旋检测不仅准确率高,而且更加适合大数据背景下的涡旋检测。(本文来源于《山东科技大学》期刊2017-05-01）
徐驰,陈桂英,尚晓东,黄瑞新[4]（2013）在《海洋中尺度涡旋源汇空间分布特征研究》一文中研究指出借助卫星高度计数据,对中尺度涡进行识别和追踪;以16年内中尺度涡个数上的生消为判据,发现中尺度涡在除赤道外的全球大洋中生消频繁,但在海盆内区并没有明显的生成占优区或消亡占优区;而在中纬度近岸的狭窄东边界内中尺度涡生成居多,在另一侧近岸的狭窄西边界中尺度涡消亡居多。同时,我们以一阶斜压模态所对应的特征深度作为两层结构的内界面深度,并假定涡动能平均分配于正压模态和一阶斜压模态,计算得到了包含涡动能和涡有效重力位能的中尺度涡能量年平均净生成率和净耗散率,发现虽然海盆西边界是涡场能量耗散大于能量生成的区域,但强耗散过程实际上在海盆西侧内区的强流及其回流区均有发生。另外,中尺度涡生消个数差值的分布与中尺度涡能量净生成率和净耗散率的分布表明,虽然海盆东边界近岸区域内中尺度涡的生成居多,但该区域中尺度涡的能量偏弱,因此该区并非涡场能量的主要源区。(本文来源于《热带海洋学报》期刊2013年02期）
郑全安,袁业立[5]（1989）在《海洋中尺度涡旋在陆架上衰变的解析模式研究》一文中研究指出观测表明,进入陆架区的海洋中尺度涡旋的运动迅速衰变。这表现为涡旋表面积随时间不断扩展,而旋转角速度随时间逐渐衰减。本文从垂直层化,水平均匀的流体涡度方程出发,对上述过程进行了动力学分析。在考虑上、下边界层Ekman pump效应和侧向摩擦条件下,得出了涡旋表面积扩展和角速度衰减的解析模式。(本文来源于《中国科学(B辑 化学 生命科学 地学)》期刊1989年02期）
成松林[6]（1986）在《海洋中的“超新星”——中尺度涡旋》一文中研究指出超新星,是宇宙中一种天体,它爆发时能量很大,其亮度在几天内可增加几千万到上百亿倍.海洋里也有超新星爆发——中尺度涡旋,这至今还使海洋学家们感到迷惑不解.(本文来源于《大自然》期刊1986年03期）
海洋中尺度涡旋论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了实现以水下滑翔机为平台,组队进行海洋中尺度涡旋的采样观测任务,提出了一种水下滑翔机队形协同控制方法.该控制方法可以使滑翔机能够完成以涡旋中心为圆心的预定圆形轨迹的循迹采样,同时在采样过程中能够使滑翔机保持任意预定的相对位置关系.首先,利用极坐标系对滑翔机的队形参数进行建模;然后根据队形参数提出对应的能量方程;最后通过最小化能量方程的导函数,制订相应的水下滑翔机航向控制律.通过建立仿真系统并对不同的轨迹参数进行仿真,在涡旋中心恒速运动和变速运动的情况下,载体均实现了对涡旋区域内不同半径圆形轨迹的跟踪采样观测任务,证明了该方法能够满足圆形预定轨迹上滑翔机队形保持的要求,为进行海洋中尺度涡旋区域组队观测采样提供了一种有效的队形控制方法.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
海洋中尺度涡旋论文参考文献
[1].夏琼.典型海洋中尺度涡旋特征分析研究[D].中国科学院大学(中国科学院海洋研究所).2018
[2].赵文涛,俞建成,张艾群.海洋中尺度涡旋观测任务中的水下滑翔机协同控制策略[J].机器人.2018
[3].郝滢洁.基于卷积神经网络的海洋中尺度涡旋检测算法研究[D].山东科技大学.2017
[4].徐驰,陈桂英,尚晓东,黄瑞新.海洋中尺度涡旋源汇空间分布特征研究[J].热带海洋学报.2013
[5].郑全安,袁业立.海洋中尺度涡旋在陆架上衰变的解析模式研究[J].中国科学(B辑化学生命科学地学).1989
[6].成松林.海洋中的“超新星”——中尺度涡旋[J].大自然.1986