一种计算及校正海洋要素均值的方法与流程

本发明涉及一种计算及校正目标海域海洋要素均值的方法，特别是涉及调查资料存在时空偏异的海洋化学要素均值计算及校正的一种方法，具体是应用小波分析的方法，分析海洋要素多时间尺度上的变化周期，分解海洋要素在多个时间尺度上的周期分量，利用数学模型拟合各个时间尺度上海洋要素周期分量的变化，由偏异海域调查资料估算目标海域海洋要素多频周期均值。

背景技术：

自20世纪50年代末以来我国开展了一系列海洋环境质量调查或监测，其中大型海洋环境调查主要包括20世纪50年代末的第一次全国海洋综合调查、70年代中期的第一次全国海洋污染基线调查、80年代初的全国海岸带及海涂资源综合调查、90年代初开展的全国海岛资源综合调查、90年代末开展的第二次全国海洋污染基线调查以及2006年开展的我国近海海洋综合调查与评价等。针对重点污染海域，国家海洋局及其他有关部门还先后组织开展了多次专项调查和重大研究专项，如20世纪70末的东海沿海水域污染调查、20世纪80年代中期的长江河口及其邻近海域污染物与营养盐的生物地球化学研究、20世纪90年代中期的黄渤海环境质量与生态变化研究、21世纪初的渤海典型环境负荷物的迁移、转化过程及环境容量研究等等。此外，20世纪60年代中期以来国家海洋局还在典型海域先后开展了海洋标准断面调查、海洋污染趋势性监测等长期监测计划；20世纪70年代以来国家环保总局所属主要沿海城市环保部门也相继开展了沿岸水域海洋环境质量监测。通过这些调查或监测，在水文、化学、生物、地质等学科的常规海洋环境要素方面获得宝贵资料。然而，从调查覆盖范围来看，只有渤海有为数不多的涉及整个海域的海洋要素分布数据资料，黄海、东海、南海的海洋要素分布资料绝大多数仅仅局限在部分重点或典型海域；此外，这些调查或监测的任务及执行单位各异，调查时间及站位的安排大多数缺乏系统性和可比性，因而难以利用这些资料在较长时间尺度上获得有价值的规律性认识。在全球变化的形势下，利用历史资料，从历史资料中获得海洋要素数值变化趋势，对于研究海洋环境的演变具有重要意义。目前非常需要系统分析利用这些宝贵调查资料的有效方法。

海洋环境质量管理需要明确目标海域海洋要素的平均值。理论上目标海域海洋要素平均值应等于海洋要素空间积分蓄存量除以海水总体积，即空域均值。应用数值解法由海洋要素空间积分蓄存量计算目标海域海洋要素空域均值时，不仅要求调查站位数量足够多，而且要求其空间布局相对均匀。然而在实际海洋环境质量调查或监测中，调查站位不仅数量有限，空间布局也往往不均匀，需要应用空间网格离散化方法估算目标海域海洋要素空域均值。然而，不同历史资料不仅调查站位设置不一致，调查范围也不尽相同，为与目标海域区别，称之为偏异海域，目标海域和偏异海域的海洋要素空域均值缺乏可比性，因而需要进行空间校正。

海洋环境质量管理不仅需要明确特定时间下目标海域海洋要素的空域均值，还需要掌握空域均值的时间变化趋势，目前一般应用一定时间尺度内多次调查数据的数学平均值表征海洋要素一定时间范围内的均值。然而，选择的时间尺度不同，所得的平均值往往存在较大差异，降低了不同时域的该时间尺度平均值的可比性。

由于潮汐运动、海洋环流、大气沉降、径流输入及生物地球化学过程等海洋学过程的周期性，海洋要素一定程度上呈现出日周期、月周期、年周期、气候周期等多频周期性变化，海洋要素数值也往往周期性的重现。如果按照海洋要素周期变化的时间尺度合理选择计算其时域平均值的时间尺度，所得的时域均值应该具有更大的稳定性和可比性。该时域均值在空间上应是一定海域海洋要素空间积分蓄存量的平均值，在时间上应是一定时间范围内海洋要素蓄存量时间积分的平均值。将目标海域(涵盖多个周期的)最小正周期内海洋要素蓄存量时空积分的平均值称为多频周期均值。理论上计算目标海域海洋要素多频均值，需要时间间隔保持一致的条件下，以一定频率连续测定该海洋要素瞬时值，然后积分求取平均值。应用数值解法计算目标海域海洋要素多频均值，不仅要求调查频率足够高，而且要求调查时间布局相对均匀。然而，在实际海洋环境质量调查或监测中，不仅调查频率不尽相同，调查时间间隔也不一致，甚至不连续，难以应用数值解法。

本发明方法能够依据海洋要素时空分布控制基本规律，充分利用历史调查资料，对调查海域上、调查时间上存在偏异的一系列历史资料进行校正分析，所得的海洋要素多频周期均值能更准确反映目标海域海洋要素的真实状况，这对于揭示目标海域海洋要素变化规律，尤其是近几十年来我国海洋要素的变化趋势，加深海洋要素时空分布规律的理解，具有重要的科学意义和应用价值。

技术实现要素：

本发明提供一种计算及校正海洋要素均值的方法，基于海洋要素时空分布态势的规律性，运用小波分析技术，结合模型拟合等手段，在时域和空域上校正偏异海域调查资料，按照海洋要素变化的多频周期选择时域均值计算的时间尺度，计算目标海域海洋要素多频周期均值，提高海洋要素时域均值的稳定性和可比性。

本发明采用的技术方案为：一种计算及校正海洋要素均值的方法，该方法包括以下步骤：

⑥目标海域海洋要素空间网格离散化

对于海洋要素调查数据具有高时空分辨率的目标海域，基于Kriging最优内插法，应用Matlab软件编制三维插值程序，将目标海域海洋要素站位调查资料空间网格离散化，得到一定时间序列的目标海域海洋要素网格化数据资料，计算每一调查时间下目标海域海洋要素空间平均值，得到目标海域海洋要素空域均值的时间序列资料。

⑦海洋要素多频周期分析

运用小波分析技术分析目标海域海洋要素网格化数据时间序列资料，分解海洋要素变化的不同时间尺度上的周期分量(P1，P2，P3，P4……)，获得多个时间尺度的变化周期(T1，T2，T3，T4……)，如日周期、月周期、年周期、气候周期等。

⑧偏异海域海洋要素周期分量网格值及空域均值的校正

对于仅与目标海域部分重合的偏异海域，其调查资料与目标海域存在时空偏异，需要校正。首先在目标海域选择海洋要素标准基准点，将目标海域海洋要素周期分量网格化数值都除以标准基准点的数值(式1)，得到海洋要素周期分量的归一化网格值：

其中，为目标海域海洋要素周期分量归一化网格值集合，为目标海域海洋要素周期分量网格值集合，为海洋要素周期分量标准基准点数值。

同样，将相同调查时间、相同周期的偏异海域海洋要素周期分量网格化，选择其空间范围内的中心网格作为偏异基准点，将网格化后的数据都除以偏异基准点值(式2)，得到偏异海域海洋要素周期分量的归一化网格值：

其中，为偏异海域海洋要素周期分量归一化网格值集合，为偏异海域海洋要素周期分量网格值集合，为海洋要素周期分量偏异基准点数值。

在目标海域和偏异海域的重合区域范围内，将目标海域海洋要素周期分量归一化网格值的均值除以偏异海域海洋要素周期分量归一化网格值的均值(式3)，得到归一化校正系数(γ)：

然后将整个偏异海域海洋要素周期分量的归一化网格值集合乘以校正系数(γ)(式4)，以偏异基准点为基准点的偏异海域海洋要素周期分量归一化网格值集合就转化为以标准基准点为基准点的海洋要素周期分量归一化网格校正值集合

将目标海域海洋要素周期分量归一化网格值集合和偏异海域海洋要素周期分量归一化网格校正值集合统称为“海洋要素周期分量场强”(ψ(E^BZ))。如果偏异海域和目标海域不存在重合区域，可以先校正为与目标海域有重合区域的其他偏异海域的归一化网格值，再乘以校正系数转换成“海洋要素周期分量场强”。这样通过空间校正可以建立起实际调查海域最大覆盖范围的“海洋要素周期分量场强”。

将偏异海域海洋要素周期分量网格值的均值除以同一空间范围内的“海洋要素周期分量场强”均值(式6)，就得到周期分量校正系数均值(λ)：

将目标海域的“海洋要素周期分量场强”网格值集合(ψ(E^BZ))和均值乘以校正系数均值(λ)(式7，式8)，就得到由偏异海域周期分量估算的目标海域周期分量的网格值集合(ψ(C))及空域均值

ψ(C)＝λ·ψ(E^BZ) (7)

对于只有平均值、没有具体调查站位的海洋要素历史资料数据，只要有确切的海区调查范围，在具有“海洋要素场强”的条件下，也可以得到由其校正的目标海域海洋要素空域均值。

⑨海洋要素周期分量时间变化的模型拟合

根据目标海域海洋要素周期分量随时间变化的规律，选择适当数学模型拟合周期分量空域均值随时间的变化(式9)，获得模型参数，对其进行时间积分，并求其均值(式10)，得到目标海域海洋要素周期分量时域均值

其中，f(t,α,β,m)为周期分量空域均值—时间变化模型，t为时间，α、β和m是模型参数，F(α,β,m)是f(t,α,β,m)在T时间范围内的定积分函数。

对于不同时域相同时间尺度上的海洋要素周期分量，其周期变化具有共同特征，模型f(t,α,β,m)的参数可分为可变参数(α)和不变参数(β,m)。α受时域周期分量大小的制约，在不同时域可能会有所变化；β和m表征模型曲线的形状和相对位置，在不同时域中基本不发生变化。对于调查频次较低的时域，可以采用相邻时域模型参数β和m的均值，仅拟合模型参数α。

对于与目标海域不完全重合的偏异海域的历史调查资料，首先校正其不同时间尺度上周期分量的空域均值然后在总结—t变化规律的基础上，选择适当模型，拟合模型参数，对时间进行积分并求周期的平均值，得到在目标海域的各周期分量时域均值。

⑩海洋要素多频周期均值的计算

计算目标海域海洋要素变化不同时间尺度若干周期(T1，T2，T3，T4……)的最小公倍数，获得海洋要素时域变化的最小正周期(T)，再由各周期分量的时域均值加权计算最小正周期内的海洋要素多频周期均值

其中，分别为周期T1、T2、T3、T4的周期分量时域均值，i、j、m、l为为周期T1、T2、T3、T4在最小正周期(T)范围内的周期数量。

本发明方法基于海洋学过程周期性和海洋要素空间分布态势规律性的认识，运用小波分析技术，分解海洋要素多个不同时间尺度的变化周期，提取多个时间尺度上的周期变化分量(周期分量)；基于海洋要素同周期同位相时空分布态势具有统计学上一致性的性质，对偏异海域海洋要素调查资料进行时空校正，用以计算目标海域海洋要素各周期分量的空域均值，利用数学模型拟合各周期分量空域均值的时间变化，进而通过时间积分计算海洋要素周期分量的时域均值，再由各周期分量时域均值计算最小正周期内目标海域海洋要素的多频周期均值。

有益效果：本发明利用海洋学过程的周期性和海洋要素空间分布态势的规律性认识，运用小波分析和数学模型拟合技术，计算海洋要素多频周期均值。本发明方法考虑海洋要素变化的周期性，明确了海洋要素时间维度上均值计算选择时间尺度的依据，从而提高了海洋要素均值计算的准确性和可比性。本发明方法能够依据海洋要素时空分布变化规律，对调查海域上、调查时间上存在偏异的一系列历史资料进行校正分析，所得的海洋要素多频周期均值更能接近目标海域海洋要素的真实状况，起到充分利用历史调查资料研究海洋要素变化规律的作用。本发明涉及的计算方法和数学工具都是该技术领域常用方法和工具，便于在广大环境监测和海洋管理部门推广使用。

附图说明

图1为海洋要素多频周期均值计算校正技术路线示意图；

图2为目标海域与偏异海域关系示意图——以黄海为例。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步说明。

一种计算及校正海洋要素均值的方法，将海洋要素的时间序列变化分解为多个周期分量的叠加，结合海洋要素周期分量同位相的时空分布态势在统计学上具有一致性的性质，能由偏异海域调查资料计算校正目标海域海洋要素周期分量空域均值，利用模型拟合海洋要素不同时间尺度上周期分量空域均值的变化，能校正目标海域海洋要素的各周期分量的时域均值，进而计算海洋要素多频周期均值(如图1)。目标海域海洋要素多频周期均值计算校正方法的可靠性，可以通过其计算结果的可靠性来检验，而计算结果的可靠性可以通过目标海域具有完整时间序列的调查资料来验证。

本发明方法具体包括以下步骤：

1、目标海域海洋要素空间网格离散化：

确定黄海E 120°-126°，N 33-35°范围海域为目标海域，以1981-2010年日间隔盐度时间序列资料作为研究资料，调查数据具有高时空分辨率。基于Kriging最优内插法，应用Matlab软件工具箱中griddata3函数编制三维插空间值程序，将目标海域盐度站点资料按网格尺度(长0.1经度，宽0.1纬度，深15m)插值离散化，得到1981-2008年时间序列下目标海域盐度空间离散化数据，计算每天目标海域盐度空域均值，得到目标海域盐度空域均值的时间序列资料。

2、海洋要素多频周期分析：

运用小波分析技术，采用Morlet小波分解1981-2008年时间序列下目标海域盐度网格化数据资料，获得盐度变化的月周期、年周期、气候周期(1mon，12mon，108mon)以及各周期分量的振幅(0.2psu，1.15psu，1.1psu，)。

结果分析：受地球自转、地月作用、日地作用等周期性运动的控制，海洋学过程包括潮汐运动、海洋环流、大气沉降、径流输入及生物地球化学过程等一定程度上呈现出日周期、月周期、年周期、气候周期等周期性变化，这些海洋学要素时空分布制约因素的周期性，使得海洋要素具有多频周期性变化，通过海洋要素多频周期分析，可以发现海洋要素变化的多频周期及各周期分量振幅。

3、偏异海域海洋要素周期分量网格值及空域均值校正：

确定黄海E 121.5°-126°，N 34.7°-39.2°范围海域为偏异海域A(如图2)，以1981-1991年周间隔盐度时间序列资料作为偏异海域A调查资料。由于调查海域中心网格周围的调查数据密度最高，插值结果更为可靠，因而把目标海域和偏异海域A的中心网格分别作为标准基准点和偏异基准点，将离散化后的调查数据(格点数据)归一化，得到目标海域盐度周期分量归一化网格值集合和偏异海域盐度周期分量归一化网格值集合

分别对处于重合海域A范围内的目标海域和偏异海域A的盐度周期分量归一化网格值求均值相除得归一化校正系数(γ)，然后将整个偏异海域A盐度周期分量归一化网格值集合乘以校正系数(γ)，得到以标准基准点为基准点的海洋要素周期分量归一化网格校正值集合由目标海域盐度周期分量归一化网格值集合和偏异海域盐度周期分量归一化网格校正值集合组成“盐度周期分量场强”(ψ(E^BZ))。将偏异海域A盐度周期分量网格值均值除以同一空间范围内的“盐度周期分量场强”均值得到周期分量校正系数均值(λ)。再将目标海域的“盐度周期分量场强”网格值集合(ψ(E^BZ))和均值乘以校正系数均值(λ)，就得到由偏异海域A盐度周期分量估算的目标海域周期分量的网格值集合(ψ(C))及空域均值

结果分析：同周期同位相“盐度周期分量场强”是盐度变化对地形条件、潮汐运动、海洋环流、大气沉降、径流输入及生物地球化学过程等周期性作用力的响应，体现了盐度空间分布态势的稳定性和规律性，也使得周期分量校正系数具有空间上的一致性，因此才有可能将目标海域的“盐度周期分量场强”网格值集合(ψ(E^BZ))和均值乘以校正系数均值(λ)，得到由偏异海域A盐度周期分量估算的目标海域周期分量的网格值集合(ψ(C))及空域均值

4、海洋要素周期分量时间变化的模型拟合：

根据目标海域盐度的月周期、年周期、气候周期周期分量空域均值随时间变化的规律，选择正弦函数拟合各周期分量空域均值随时间的变化，获得模型参数：

对周期分量空域均值时间变化函数进行积分，并求其均值，计算目标海域盐度月周期、年周期、气候周期的周期分量时域均值

结果分析：目标海域盐度的(月周期、年周期、气候周期)周期分量网格值集合，体现的是特定时刻下周期作用力(潮汐运动、海洋环流、大气沉降、径流输入及生物地球化学过程等)的空域分布态势及其空间非均属性，而基于偏异海域A调查资料校正得来的结果与基于目标海域调查资料直接计算得到的结果相比，误差范围在0.5％～15％之间，表明周期分量校正系数具有较好的空间一致性，周期作用力空间分布态势基本稳定。因此，应用空域均值可以较好表征盐度周期分量空间上的平均状态。

盐度周期分量空域均值随时间的变化，则体现的是一定空间里周期作用力的时域分布态势及其非均属性，然而盐度周期分量呈现月周期、年周期、气候周期等良好的周期性变化，表明周期作用力的时域分布态势基本稳定。因此，应用时域均值可以较好表征盐度周期分量时域上的平均状态。

5、海洋要素多频周期均值的计算及验证：

基于偏异海域A盐度1981-1991年空间网格离散化数据资料，通过空间校正得到目标海域1981-1991年盐度各周期分量的网格校正值集合(ψ(C))及空域均值应用正弦函数拟合目标海域校正得到的周期分量空域均值1981-1991年的时间序列与目标海域盐度周期分量空域均值1992-2008年的时间序列，得月周期、年周期、气候周期(1个月、12个月、108个月)的周期分量时域均值，计算得最小正周期为108个月，进而计算多频周期均值为32.6±0.2psu。

直接应用目标海域1981-2008年高时空分辨率的盐度数据资料，运用小波分析及模型拟合技术获得盐度变化的月周期、年周期、气候周期(1个月、12个月、108个月)的周期分量时域均值，计算多频周期均值为32.4±0.2psu，所得结果与基于偏异海域盐度资料校正结果的误差小于1％。

结果分析：将基于偏异海域A盐度时间序列资料校正计算的多频周期均值与基于目标海域盐度时间序列资料直接计算的多频周期均值进行对比，误差小于1％，二者没有显著性差异，从而验证了计算结果的可靠性来。

应用本发明的方法，基于偏异海域A盐度时间序列资料校正计算的多频周期均值与基于目标海域盐度时间序列资料直接计算的多频周期均值结果基本一致。这一结果进一步验证了由偏异海域海洋要素时间序列资料校正计算目标海域多频周期均值具有可操作性，计算结果具有较高的可靠性，同时也表明了本发明方法在海洋要素均值计算中具有较高的应用价值。

应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本实施例中未明确的各组成部分均可用现有技术加以实现。