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( a$ j/ Y$ A4 ?; s1 K6 U* N5 G我国绿潮灾害时间序列特征的模拟与预测+ R7 o1 ]* {, j$ L+ U
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$ E( j# u1 L1 X6 y读书小笔记
. [7 G$ ^0 w( t4 m( c+ L! w+ V! ?. }作者：刘旭1 2 3 姜珊1 王峥1 梁颖祺1 何恩业1' j- D: ^- Y# M6 _7 K
单位：1. 国家海洋环境预报中心, 北京 100081;
& s9 t3 E* l# c6 O8 S2. 北京林业大学经济管理学院, 北京 100083;
$ k1 ~: l) m% d; K, K; s3. 自然资源部海洋灾害预报技术重点实验室 国家海洋环境预报中心, 北京 100081# Y6 f8 \0 q/ {1 R2 @9 @& \
分类号：X55
+ Q- x& p5 w3 X6 z8 h出版年·卷·期（页码）：2023·40·第二期（56-66）# P0 J* `! o; B
摘要：基于2010—2019年黄海绿潮卫星遥感影像资料，构建绿潮覆盖面积时间序列分析方法。将每年5月8日—8月7日成像条件较好的遥感监测数据预处理为周平均时间序列，将2010—2018年设定为模型训练集，2019年设定为模型验证集。基于Box-Jenkins法构建了差分整合自回归移动平均模型ARIMA（2，0，2）、加法季节性模型SARIMA（1，0，0）×（0，1，0）12和乘法季节性模型SARIMA（1，0，0）×（0，1，1）12，3个模型都通过模型白噪声检验和参数显著性检验，具有较好的模拟效果和可预测性。SARIMA（1，0，0）×（0，1，1）12的赤池信息准则值最小，2019年平均绝对误差为95.56 km2，均方根误差为156.74 km2，与ARIMA（2,0,2）相比，MAE提高12%，RMSE下降1.2%，SARIMA（1，0，0）×（0，1，0）12的预测精度最低，MAE和RMSE分别为115.12 km2和192.16 km2。* T% c/ Y: k+ C1 M- X3 s" d' v6 a
关键词：绿潮 差分整合自回归移动平均模型 时间序列法 遥感监测% F ?9 ?. R6 g7 c$ w0 {- V+ L
Abstract：Based on the satellite remote sensing images of green tide in the Yellow Sea from 2010 to 2019, an analysis method of the green tide coverage area time series is constructed in this paper. The remote sensing monitoring data with good imaging conditions from May 8th to August 7th each year is preprocessed into a weekly average time serie. The years from 2010 to 2018 are set as the model training set, and the year 2019 is set as the model validation set. Based on the Box-Jenkins method, the Autoregressive Integrated Moving Average ARIMA (2,0,2), additive seasonal model SARIMA (1,0,0)×(0,1,0)12 and multiplicative seasonal model SARIMA (1,0,0)×(0,1,1)12 are constructed, which all pass the model white noise test and parameter significance test with good simulation effect and predictability. Specially, the Akaike Information Criterion (AIC) value of SARIMA (1,0,0)×(0,1,1)12 is the smallest with the mean absolute error (MAE) and root mean squared error (EMSE) of 95.56 km2 and 156.74 km2, respectively in 2019, which improved Compared with ARMA (2, 0, 2), the MAE increases by 12% and the RMSE decreases by 1.2%. The prediction accuracy of SARIMA (1,0,0)×(0,1,0)12 is the lowest with the MAE and RMSE of 115.12 km2 and 192.16 km2, respectively.
& d) o) {/ m9 s; I$ J; W3 `Key words：green tide; ARIMA; SARIMA; time series; remote sensing monitor4 U" o. {8 V' A, E
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未来两天海洋环境预报9 \" _2 b5 q/ h9 I" @' e
预计明天，
5 n# @- G& f$ H5 C! g渤海有0.7到0.9米的轻浪；
. p3 r* }! L4 B, k黄海有1到1.6米的轻浪到中浪；
$ G: i7 Q$ z: Y+ D8 S; `0 D东海北部有1.3到2米的中浪；
$ Y% p1 V; Z0 O8 g! p# q' E东海南部、钓鱼岛附近海域、台湾海峡、台湾以东洋面有1到1.5米的轻浪到中浪；
! H& }: B! ` C巴士海峡有1到1.4米的轻浪到中浪；; z+ H* \/ W! ^/ p
南海北部、中部有1.1到1.4米的轻浪到中浪；
' }1 U# J1 M; v! |, U$ |, I南海南部有1.3到1.8米的中浪；3 g7 u" I/ X( m
北部湾有0.6到0.8米的轻浪。% m/ G7 @3 H% Y1 j! B0 x4 p
预计后天，
3 v# n& l9 Z2 c9 ?+ z# ?9 D7 a: o我国近海无大浪区。
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6月4~8日西北太平洋海浪数值预报0 d L( W! u' |. j& J; s
美丽海岛海域海况
D4 y1 l8 n. _: O预计明天，
6 @# R. @9 x$ _! i! N钓鱼岛、永暑礁附近海域有1.4~1.5米的中浪，较适宜乘船出行和海岛游玩；
$ H V9 O6 l& Y5 s6 z2 z: T+ N0 K, a我国其他各美丽海岛附近海域都是轻浪，海况不错，非常适宜乘船出行和海岛游玩。
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美丽海岛是指以下的35个海岛：- r, i1 V) O B" `2 X
觉华岛、长山群岛、菩提岛、长岛、刘公岛、灵山岛、秦山岛、连岛、崇明岛、嵊泗列岛、岱山岛、东极岛、普陀山、大陈岛、玉环岛、洞头岛、南麂岛、嵛山岛、三都岛、平潭岛、湄洲岛、东山岛、钓鱼岛、南澳岛、万山群岛、川山群岛、海陵岛、南三岛、东海岛、涠洲岛、分界洲岛、蜈支洲岛、永兴岛、黄岩岛、永暑礁。
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