一种近海生态环境数值预报方法及系统与流程

1.本技术涉及物理海洋及海洋生态动力学领域，具体而言，涉及一种近海生态环境数值预报方法及系统。


背景技术：

2.由于沿海地区人口和工业高度集中，大气与太平洋通过界面过程向近海传递强烈的气候变化信号，在高强度人类活动和气候变化共同影响下，开发适用于近海的生态环境数值预报系统，对于科学认识近海生态环境变异、提升海洋防灾减灾能力、完善海洋数值预报体系、推进生态文明建设等方面，都具有重要意义。
3.在现有技术中，针对近海生态环境数值预报系统主要涉及黄渤东海生态环境数值预报系统和西北太平洋生态环境数值预报系统，该两个系统皆是以区域海洋模型系统(regional ocean modelling system，简称roms)作为水动力环境背景场进行相应预报的。
4.然而，在实践中发现，目前的这种数值预报系统分辨率较低，并无法有效刻画渤、黄、东、南海生态环境之间的差异性。同时，以氮循环为核心的12个生态变量中并不包括渤、黄、东、南海生态环境的主要影响因素——磷要素，这也导致了现有数值预报系统的预报结果并不全面。


技术实现要素：

5.本技术实施例的目的在于提供一种近海生态环境数值预报方法及系统，能够更全面且有针对性地刻画渤、黄、东、南海生态环境，包括氮、磷、硅、氧、碳多源生物地球化学循环过程。氮是控制海洋生态系统结构、功能、物种组成和生物多样性的关键元素之一，海洋生态模式大多基于氮循环过程建立，进而开展近海生态环境数值预报方法及系统研究，本技术实施的近海生态环境数值预报方法及系统，在原有氮循环过程的基础上，扩充磷、硅、氧、碳多源生物地球化学循环过程，尤其是中国近海浮游植物生长必需元素的磷，作为水生生物赖以生存的基础营养盐，这些多源生物地球化学循环过程的刻画，有利于更准确、全面、细致刻画渤、黄、东、南海生态环境，实施近海生态环境数值预报方法及系统，提升预报产品的深度和广度。
6.本技术实施例第一方面提供了一种近海生态环境数值预报方法，包括：
7.获取海表温度数据、海表叶绿素a浓度数据、观测数据以及其它海洋数据，并根据所述海表温度数据、所述海表叶绿素a浓度数据、所述观测数据、所述其它海洋数据进行融合处理，得到用于数据同化的观测数据；
8.获取驱动场数据、开边界数据和各海域预测要求，根据所述各海域预测要求在所述驱动场数据中提取出未来120小时强迫场数据，根据所述各海域预测要求在所述开边界数据中提取出月平均开边界数据，根据所述各海域预测要求在和所述初始场数据中提取出每日初始场数据；
9.根据预设的各海域优化参数方案对物理模式和生态模式进行优化，并利用所述未
来120小时强迫场数据、所述月平均开边界数据以及所述每日初始场数据，耦合运行所述物理模式和所述生态模式，同时利用所述数据同化的观测数据，开展海表温度和叶绿素a浓度的数据同化修正模式初始场，得到物理模式模拟预报结果和生态模式模拟预报结果；
10.对所述物理模式模拟预报结果和所述生态模式模拟预报结果进行插值分层、海洋灾害与环境分析以及检验与归档，得到静态预报图、解释应用分析结果和校验归档结果。
11.在上述实施方式中，收集多种类的海洋相关数据，得到卫星遥感海表温度、叶绿素a浓度、观测数据以及其它海洋数据，利用相关数据制作驱动场、开边界以及初始场；然后再根据各海域优化参数方案对物理模式和生态模式进行优化，并利用驱动场、开边界以及初始场，耦合运行物理模式和生态模式，同时开展海表温度和叶绿素a浓度的数据同化修正模式初始场，得到物理模式模拟预报结果和生态模式模拟预报结果；最后再对物理模式模拟预报结果和生态模式模拟预报结果进行插值分层、海洋灾害与环境分析以及检验与归档，得到静态预报图、解释应用分析结果和校验归档结果。可见，开展这种实施方式，能够更全面且有针对性地刻画具有环境差异性和模型统一性的中国近海生态环境，包括氮、磷、硅、氧、碳多源生物地球化学循环过程(尤其是磷循环)，利于提高中国近海生态环境刻画的细致程度。
12.进一步地，所述获取驱动场数据、开边界数据和各海域预测要求，根据所述各海域预测要求在所述驱动场数据中提取出未来120小时强迫场数据，根据所述各海域预测要求在所述开边界数据中提取出月平均开边界数据，根据所述各海域预测要求在和所述初始场数据中提取出每日初始场数据，步骤包括：
13.获取驱动场数据和各海域预测要求，并根据所述各海域预测要求在所述驱动场数据中提取出物理模式和生态模式耦合模拟所需的未来120小时强迫场数据；
14.获取开边界数据和所述各海域预测要求，并根据所述各海域预测要求在所述开边界数据中提取出物理模式和生态模式耦合模拟所需的月平均开边界数据；
15.获取所述初始场数据和所述各海域预测要求，并根据所述各海域预测要求在所述初始场数据中提取出物理模式和生态模式耦合模拟所需的每日初始场数据。
16.进一步地，根据预设的各海域优化参数方案对物理模式和生态模式进行优化，并利用所述未来120小时强迫场数据、所述月平均开边界数据以及所述每日初始场数据，耦合运行所述物理模式和所述生态模式，同时利用所述数据同化的观测数据，开展海表温度和叶绿素a浓度的数据同化修正模式初始场，得到物理模式模拟预报结果和生态模式模拟预报结果，步骤包括：
17.基于物理预报模式，根据各海域优化参数方案对所述物理模式进行优化，利用所述未来120小时强迫场数据、所述月平均开边界数据、所述每日初始场数据，耦合运行所述物理模式和所述生态模式，得到物理模式模拟预报结果；其中，所述物理模式模拟预报结果包括每小时输出的水平uv流速、温度以及盐度；
18.基于生态预报模式，根据各海域优化参数方案对所述生态模式进行优化，利用所述未来120小时强迫场数据、所述月平均开边界数据、所述每日初始场数据，耦合运行所述物理模式和所述生态模式，得到生态模式模拟预报结果；其中，所述生态模式模拟预报结果包括每小时输出的chl1叶绿素a浓度、chl2叶绿素a浓度、大型浮游植物生物量、小型浮游植物生物量、中型浮游动物生物量、小型浮游动物生物量、颗粒氮含量、颗粒硅含量、硝酸盐浓
度、氨盐浓度、硅酸盐浓度、磷酸盐浓度、溶解无机碳浓度、海水总碱度和溶解氧浓度；
19.根据预设的各海域优化参数方案对所述物理模式和所述生态模式模拟预报结果进行优化，其中，所述各海域优化参数方案是基于渤黄海、黄东海以及南海三者各自的海洋生态系统结构、海洋生态系统功能以及时空演变规律确定的；
20.所述数据同化过程是在耦合运行物理模式和生态模式的同时，利用所述数据同化的观测数据，逐日开展海表温度的数据同化以及逐月开展叶绿素a浓度的数据同化，得到海表温度数据同化结果和叶绿素a浓度数据同化结果，利用所述同化结果修正物理模式和生态模式耦合模拟所需的初始场数据，参与耦合运行物理模式和生态模式，得到物理模式模拟预报结果和生态模式模拟预报结果。
21.进一步地，对所述物理模式模拟预报结果和所述生态模式模拟预报结果进行插值分层、海洋灾害与环境分析以及检验与归档，得到静态预报图、解释应用分析结果和校验归档结果，步骤包括：
22.对所述物理模式模拟预报结果和所述生态模式模拟预报结果进行插值分层，得到静态预报图；
23.对所述物理模式模拟预报结果和所述生态模式模拟预报结果进行海洋灾害与环境分析，得到解释应用分析结果；
24.对所述物理模式模拟预报结果和所述生态模式模拟预报结果进行校验与归档，得到校验归档结果。
25.本技术实施例第二方面提供了一种近海生态环境数值预报系统，所述近海生态环境数值预报系统包括：
26.数据收集处理子系统，用于获取海表温度数据、海表叶绿素a浓度数据、观测数据以及其它海洋数据，并根据所述海表温度数据、所述海表叶绿素a浓度数据、所述观测数据、所述其它海洋数据进行融合处理，得到用于数据同化的观测数据；
27.数据收集处理子系统，还用于获取驱动场数据、开边界数据和各海域预测要求，根据所述各海域预测要求在所述驱动场数据中提取出未来120小时强迫场数据，根据所述各海域预测要求在所述开边界数据中提取出月平均开边界数据，根据所述各海域预测要求在和所述初始场数据中提取出每日初始场数据；
28.预报模式运行子系统，用于根据预设的各海域优化参数方案对物理模式和生态模式进行优化，并利用所述未来120小时强迫场数据、所述月平均开边界数据以及所述每日初始场数据，耦合运行所述物理模式和所述生态模式，同时利用所述数据同化的观测数据，开展海表温度和叶绿素a浓度的数据同化修正模式初始场，得到物理模式模拟预报结果和生态模式模拟预报结果；
29.产品制作发布子系统，用于对所述物理模式模拟预报结果和所述生态模式模拟预报结果进行插值分层、海洋灾害与环境分析以及检验与归档，得到静态预报图、解释应用分析结果和校验归档结果。
30.进一步地，所述数据收集处理子系统包括：
31.卫星遥感海表温度数据收集处理模块，用于获取海表温度数据；
32.卫星遥感叶绿素a浓度数据收集处理模块，用于获取海表叶绿素a浓度数据；
33.观测数据收集处理模块，用于获取观测数据以及其它海洋数据；
34.所述卫星遥感海表温度数据收集处理模块、所述卫星遥感叶绿素a浓度数据收集处理模块、所述观测数据收集处理模块，用于根据各海域预测要求提取出数据同化所需的海表温度观测数据、叶绿素a浓度观测数据；
35.驱动场数据收集处理模块，用于获取驱动场数据和各海域预测要求，并根据所述各海域预测要求在所述驱动场数据中提取出物理模式和生态模式耦合模拟所需的未来120小时强迫场数据；
36.开边界数据收集处理模块，用于获取开边界数据和所述各海域预测要求，并根据所述各海域预测要求在所述开边界数据中提取出物理模式和生态模式耦合模拟所需的月平均开边界数据；
37.初始场数据收集处理模块，用于获取所述初始场数据和所述各海域预测要求，并根据所述各海域预测要求在所述初始场数据中提取出物理模式和生态模式耦合模拟所需的每日初始场数据。
38.进一步地，所述所述预报模式运行子系统包括：
39.roms物理模式运行模块，用于运行物理预报模式；所述物理预报模式用于根据各海域优化参数方案对所述物理模式进行优化，利用所述未来120小时强迫场数据、所述月平均开边界数据、所述每日初始场数据，耦合运行所述物理模式和所述生态模式，得到物理模式模拟预报结果；其中，所述物理模式模拟预报结果包括每小时输出的水平uv流速、温度以及盐度；
40.cosine生态模式运行模块，用于运行生态预报模式；所述生态预报模式用于根据各海域优化参数方案对所述生态模式进行优化，利用所述未来120小时强迫场数据、所述月平均开边界数据、所述每日初始场数据，耦合运行所述物理模式和所述生态模式，得到生态模式模拟预报结果；其中，所述生态模式模拟预报结果包括每小时输出的chl1叶绿素a浓度、chl2叶绿素a浓度、大型浮游植物生物量、小型浮游植物生物量、中型浮游动物生物量、小型浮游动物生物量、颗粒氮含量、颗粒硅含量、硝酸盐浓度、氨盐浓度、硅酸盐浓度、磷酸盐浓度、溶解无机碳浓度、海水总碱度和溶解氧浓度；
41.模拟预报结果优化模块，用于根据预设的各海域优化参数方案对所述物理模式和所述生态模式模拟预报结果进行优化，其中，所述各海域优化参数方案是基于渤黄海、黄东海以及南海三者各自的海洋生态系统结构、海洋生态系统功能以及时空演变规律确定的；
42.数据同化模块，用于在耦合运行物理模式和生态模式的同时，利用所述数据同化的观测数据，逐日开展海表温度的数据同化以及逐月开展叶绿素a浓度的数据同化，得到海表温度数据同化结果和叶绿素a浓度数据同化结果，利用所述同化结果修正物理模式和生态模式耦合模拟所需的初始场数据，参与耦合运行物理模式和生态模式，得到物理模式模拟预报结果和生态模式模拟预报结果。
43.进一步地，所述产品制作发布子系统包括：
44.静态预报图制作发布模块，用于对所述物理模式模拟预报结果和所述生态模式模拟预报结果进行插值分层，得到静态预报图；
45.模式输出数据解释应用模块，用于对所述物理模式模拟预报结果和所述生态模式模拟预报结果进行海洋灾害与环境分析，得到解释应用分析结果；
46.模式输出数据检验归档模块，用于对所述物理模式模拟预报结果和所述生态模式
模拟预报结果进行校验与归档，得到校验归档结果。
47.本技术实施例第三方面提供了一种电子设备，包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行本技术实施例第一方面中任一项所述的近海生态环境数值预报方法。
48.本技术实施例第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被一处理器读取并运行时，执行本技术实施例第一方面中任一项所述的近海生态环境数值预报方法。
附图说明
49.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对本技术实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
50.图1为本技术实施例提供的一种近海生态环境数值预报方法的流程示意图；
51.图2为本技术实施例提供的一种近海生态环境数值预报系统的结构示意图。
具体实施方式
52.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行描述。
53.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本技术的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
54.实施例1
55.请参看图1，图1为本实施例提供了一种近海生态环境数值预报方法的流程示意图。其中，该近海生态环境数值预报方法包括：
56.s101、获取海表温度数据、海表叶绿素a浓度数据、观测数据以及其它海洋数据，并根据海表温度数据、海表叶绿素a浓度数据、观测数据、其它海洋数据进行融合处理，得到用于数据同化的观测数据。
57.s102、获取驱动场数据和各海域预测要求，并根据各海域预测要求在驱动场数据中提取出物理模式和生态模式耦合模拟所需的未来120小时强迫场数据。
58.s103、获取开边界数据和各海域预测要求，并根据各海域预测要求在开边界数据中提取出物理模式和生态模式耦合模拟所需的月平均开边界数据。
59.s104、获取初始场数据和各海域预测要求，并根据各海域预测要求在初始场数据中提取出物理模式和生态模式耦合模拟所需的每日初始场数据。
60.本实施例中，实施上述步骤s102～步骤s104，能够获取驱动场数据、开边界数据和各海域预测要求，根据各海域预测要求在驱动场数据中提取出未来120小时强迫场数据，根据各海域预测要求在开边界数据中提取出月平均开边界数据，根据各海域预测要求在和初始场数据中提取出每日初始场数据。
61.s105、基于物理预报模式，根据各海域优化参数方案对物理模式进行优化，利用未来120小时强迫场数据、月平均开边界数据、每日初始场数据，耦合运行物理模式和生态模
式，得到物理模式模拟预报结果；其中，物理模式模拟预报结果包括每小时输出的水平uv流速、温度以及盐度。
62.s106、基于生态预报模式，根据各海域优化参数方案对生态模式进行优化，利用未来120小时强迫场数据、月平均开边界数据、每日初始场数据，耦合运行物理模式和生态模式，得到生态模式模拟预报结果；其中，生态模式模拟预报结果包括每小时输出的chl1叶绿素a浓度、chl2叶绿素a浓度、大型浮游植物生物量、小型浮游植物生物量、中型浮游动物生物量、小型浮游动物生物量、颗粒氮含量、颗粒硅含量、硝酸盐浓度、氨盐浓度、硅酸盐浓度、磷酸盐浓度、溶解无机碳浓度、海水总碱度和溶解氧浓度。
63.s107、根据预设的各海域优化参数方案对物理模式和生态模式进行优化，其中，各海域优化参数方案是基于渤黄海、黄东海以及南海三者各自的海洋生态系统结构、海洋生态系统功能以及时空演变规律确定的。
64.s108、在耦合运行物理模式和生态模式的同时，逐日开展海表温度的数据同化以及逐月开展叶绿素a浓度的数据同化，得到海表温度数据同化结果和叶绿素a浓度数据同化结果，利用同化结果修正物理模式和生态模式耦合模拟所需的初始场数据，参与耦合运行物理模式和生态模式，得到物理模式模拟预报结果和生态模式模拟预报结果。
65.本实施例中，实施上述步骤s105～步骤s108，能够根据预设的各海域优化参数方案对物理模式和生态模式进行优化，并利用未来120小时强迫场数据、月平均开边界数据以及每日初始场数据，耦合运行物理模式和生态模式，同时利用数据同化的观测数据，开展海表温度和叶绿素a浓度的数据同化修正模式初始场，得到物理模式模拟预报结果和生态模式模拟预报结果。
66.s109、对物理模式模拟预报结果和生态模式模拟预报结果进行插值分层，得到静态预报图。
67.s110、对物理模式模拟预报结果和生态模式模拟预报结果进行海洋灾害与环境分析，得到解释应用分析结果。
68.s111、对物理模式模拟预报结果和生态模式模拟预报结果进行校验与归档，得到校验归档结果；其中，数据同化结果是以6小时为一周期多周期数据。
69.本实施例中，实施上述步骤s109～步骤s111，能够对物理模式模拟预报结果和生态模式模拟预报结果进行插值分层、海洋灾害与环境分析以及检验与归档，得到静态预报图、解释应用分析结果和校验归档结果。
70.本实施例中，系统各海域采用统一的海洋水动力模型roms耦合海洋生态动力学模型cosine(carbon，silicon，nitrogen ecosystem)；采用统一的太平洋海域物理-生态耦合开边界嵌套以及统一的大气上表面强迫驱动场；采用统一的集合最优插值(enoi，ensemble optimal interpolation)等数据同化方法对海表温度、海表叶绿素浓度等多源观测数据同化；系统业务化运行方法采用统一的数据收集处理子系统、预报模型运行子系统、以及产品制作发布子系统，提供各海域既具有环境差异性又模型统一的三维海洋生态环境(叶绿素、溶解氧、硝酸盐、铵盐、磷酸盐、硅酸盐、ph等)数值预报产品。
71.本实施例中，该方法的执行主体可以为计算机、服务器等计算系统，对此本实施例中不作任何限定。
72.在本实施例中，该方法的执行主体还可以为智能手机、平板电脑等智能设备，对此
本实施例中不作任何限定。
73.本实施例中，针对近海生态环境数值预报系统主要涉及黄渤东海生态环境数值预报系统和西北太平洋生态环境数值预报系统，该系统将区域海洋模型系统(regional ocean modelling system，简称roms)作为水动力环境背景场，其海洋生态模型是建立在fennel模式基础上的。并且其考虑近海生态特征的参数优化，是以氮循环为核心进行考虑的，其含有12个生态变量，分别是：硝酸盐(no3)、铵盐(nh4)、叶绿素(chla)、浮游植物(phy)、浮游动物(zoop)、大碎屑氮(ldetn)、小碎屑氮(sdetn)、大碎屑碳(ldetc)、小碎屑碳(sdetc)、溶解氧(do)、无机碳(dic)、总碱度(talk)。其中，这些状态变量通过捕食和被捕食的关系构成一个食物网，经氮元素在食物网内进行物质循环和转化，黄渤东海生态环境数值预报系统的水平分辨率为1/15
°
、垂向30层；西北太平洋生态环境数值预报系统的水平分辨率为1/12
°
、垂向30层。可见，现有的海洋生态环境数值预报系统中没有体现出磷元素这一近海生态环境主要影响因素；而本方法能够体现出其没有体现的影响因素，从而实现相应的有益效果。
74.可见，实施本实施例所描述的近海生态环境数值预报方法，能够根据渤黄海、黄东海、南海生态环境区域差异性，采用独特的优化参数方案，从而使得该方法能够有效刻画出各海域生态环境之间的差异性，进而解决现有模型刻画不全面的问题；同时，该系统中模型统一且可参数方案调控，这将有利于后期对海洋生态环境数值预报业务化进行改进与提升；另一方面该种标准化的方法流程有利于后续比较检验与预报产品的解释应用分析；并且该方法还能够获得高分辨率海洋生态环境数值预报要素，解决现有模型分辨率低的问题。最后，该方法中的预报要素更全面，有利于提高海洋生态环境数值预报业务化能力，从而为防灾减灾提供系统且全面的海洋生态环境要素的预报产品。
75.实施例2
76.请参看图2，图2为本实施例提供的一种近海生态环境数值预报系统的结构示意图。如图2所示，该近海生态环境数值预报系统包括：
77.数据收集处理子系统210，用于获取海表温度数据、海表叶绿素a浓度数据、观测数据以及其它海洋数据，并根据海表温度数据、海表叶绿素a浓度数据、观测数据、其它海洋数据进行融合处理，得到用于数据同化的观测数据；
78.数据收集处理子系统210，还用于获取驱动场数据、开边界数据和各海域预测要求，根据各海域预测要求在驱动场数据中提取出未来120小时强迫场数据，根据各海域预测要求在开边界数据中提取出月平均开边界数据，根据各海域预测要求在和初始场数据中提取出每日初始场数据；
79.预报模式运行子系统220，根据预设的各海域优化参数方案对物理模式和生态模式进行优化，并利用未来120小时强迫场数据、月平均开边界数据以及每日初始场数据，耦合运行物理模式和生态模式，同时利用数据同化的观测数据，开展海表温度和叶绿素a浓度的数据同化修正模式初始场，得到物理模式模拟预报结果和生态模式模拟预报结果；
80.产品制作发布子系统230，用于对物理模式模拟预报结果和生态模式模拟预报结果进行插值分层、海洋灾害与环境分析以及检验与归档，得到静态预报图、解释应用分析结果和校验归档结果。
81.作为一种可选的实施方式，数据收集处理子系统210包括：
82.卫星遥感海表温度数据收集处理模块211，用于获取海表温度数据；
83.卫星遥感叶绿素a浓度数据收集处理模块212，用于获取海表叶绿素a浓度数据；
84.观测数据收集处理模块213，用于获取观测数据以及其它海洋数据；
85.卫星遥感海表温度数据收集处理模块211、卫星遥感叶绿素a浓度数据收集处理模块212或观测数据收集处理模块213，用于根据各海域预测要求提取出数据同化所需的海表温度数据、叶绿素a浓度数据；
86.驱动场数据收集处理模块214，用于获取驱动场数据和各海域预测要求，并根据各海域预测要求在驱动场数据中提取出物理模式和生态模式耦合模拟所需的未来120小时强迫场数据；
87.开边界数据收集处理模块215，用于获取开边界数据和各海域预测要求，并根据各海域预测要求在开边界数据中提取出物理模式和生态模式耦合模拟所需的月平均开边界数据；
88.初始场数据收集处理模块216，用于获取初始场数据和各海域预测要求，并根据各海域预测要求在初始场数据中提取出物理模式和生态模式耦合模拟所需的每日初始场数据。
89.在上述实施方式中，初始场数据收集处理模块216在根据各海域预测要求在初始场数据中提取出初始场预测数据之后，还可以触发开边界数据收集处理模块215在根据各海域预测要求获取开边界数据，也可以触发驱动场数据收集处理模块214在根据各海域预测要求获取驱动场数据。
90.本实施例中，卫星遥感海表温度数据收集处理模块211，负责收集mgdsst、ostia sst和avhrr-only sst，这些海表温度场数据的介绍详见附录。本模块每日收集下载用来数据同化的海表温度数据，处理形成下一日模拟预报的初始场，通过linux下载工具wget连接cmems ftp下载服务器下载，并结合下载平台运维管理模块监控维护下载过程。数据处理采用linux下的fortran程序，每日自动执行。
91.本实施例中，卫星遥感叶绿素a浓度数据收集处理模块212，负责收集oc-cci叶绿素a浓度数据，数据介绍详见附录。本模块每月收集下载用来数据同化的海表叶绿素a浓度数据，处理形成新的模拟预报的初始场，通过linux下载工具wget连接cmems ftp下载服务器下载，并结合下载平台运维管理模块监控维护下载过程。数据处理采用linux下的fortran程序，不定期手动执行。
92.本实施例中，观测数据收集处理模块213，负责收集浮标、监测站、argo等观测数据。本模块不定期收集下载数据，用来比较验证，通过linux下载工具wget连接cmems ftp下载服务器下载，并结合下载平台运维管理模块监控维护下载过程。数据处理采用linux下的fortran程序，以及windows下的手动处理执行。
93.本实施例中，驱动场数据收集处理模块214，负责收集预报模式运行需要的驱动场数据，包括ncep gfs和wrf，这些驱动场数据的介绍详见附录。本模块每日定时收集下载ncep gfs和wrf海洋上表面驱动场数据，并根据预报系统各海域具体要求，从中提取处理为本预报系统所需的未来120小时强迫场数据，数据处理采用linux下的fortran程序，每日定时自动执行。
94.本实施例中，开边界数据收集处理模块215，负责收集预报模式运行需要的开边界
数据，主要为物理模式roms耦合生态模式cosine太平洋海域模拟结果，通过linux下载工具wget连接cmems ftp下载服务器下载，数据每月定期收集处理物理模式roms耦合生态模式cosine太平洋海域模拟结果数据，并根据预报系统各海域具体要求，从中提取处理为本预报系统所需的月平均开边界数据。数据处理采用linux下的fortran程序，每月定期执行。
95.本实施例中，初始场数据收集处理模块216，负责收集预报模式运行需要的初始场数据，主要为woa、gdem、seawifs以及数据同化订正后的各海域初始场数据，这些初始场数据的介绍详见附录数据每日定时根据预报系统各海域具体要求，提取处理为本预报系统所需的每日初始场数据。数据处理采用linux下的fortran程序，每日定时执行。
96.作为一种可选的实施方式，预报模式运行子系统220包括：
97.roms物理模式运行模块221，用于运行物理预报模式；物理预报模式用于根据各海域优化参数方案对物理模式进行优化，利用未来120小时强迫场数据、月平均开边界数据、每日初始场数据，耦合运行物理模式和生态模式，得到物理模式模拟预报结果；其中，物理模式模拟预报结果包括每小时输出的水平uv流速、温度以及盐度；
98.cosine生态模式运行模块222，用于运行生态预报模式；生态预报模式用于根据各海域优化参数方案对生态模式进行优化，利用未来120小时强迫场数据、月平均开边界数据、每日初始场数据，耦合运行物理模式和生态模式，得到生态模式模拟预报结果；其中，生态模式模拟预报结果包括每小时输出的chl1叶绿素a浓度、chl2叶绿素a浓度、大型浮游植物生物量、小型浮游植物生物量、中型浮游动物生物量、小型浮游动物生物量、颗粒氮含量、颗粒硅含量、硝酸盐浓度、氨盐浓度、硅酸盐浓度、磷酸盐浓度、溶解无机碳浓度、海水总碱度和溶解氧浓度；
99.模拟预报结果优化模块223，用于根据预设的各海域优化参数方案对物理模式和生态模式模拟预报结果进行优化，其中，各海域优化参数方案是基于渤黄海、黄东海以及南海三者各自的海洋生态系统结构、海洋生态系统功能以及时空演变规律确定的；
100.数据同化模块224，在耦合运行物理模式和生态模式的同时，逐日开展海表温度的数据同化以及逐月开展叶绿素a浓度的数据同化，得到海表温度数据同化结果和叶绿素a浓度数据同化结果，利用同化结果修正物理模式和生态模式耦合模拟所需的初始场数据，参与耦合运行物理模式和生态模式，得到物理模式模拟预报结果和生态模式模拟预报结果。
101.本实施例中，roms物理模式运行模块221，负责开展物理预报模式的运行，roms物理模式的介绍详见附录，各海域根据各自海洋环境特点在水平与垂直分辨率网格、潮汐与径流开边界、垂向混合参数化方案等方面的设定具备各自海域环境特点，预报模式根据驱动场、开边界、初始场开展未来120小时的数值模拟预报，并每隔1小时输出水平uv流速、温度、盐度等模拟预报结果。
102.本实施例中，cosine生态模式运行模块222，负责开展生态预报模式的运行，cosine生态模式的介绍详见附录，各海域根据各自海洋环境特点在关键生态过程参数化方案、生物地球化学循环过程参数化方案的设定具备各自海域环境特点，预报模式根据驱动场、开边界、初始场，与roms物理模式耦合运行，开展未来120小时的数值模拟预报，并每隔1小时输出两种叶绿素(chl1、chl2)、两种大小的浮游植物(p1、p2)、两种大小的浮游动物(z1、z2)、颗粒氮(pon)、颗粒硅(bsi)、硝酸盐(no3)、氨盐(nh4)、硅酸盐(sioh4)、磷酸盐(po4)、溶解无机碳(dic)、海水总碱度(talk)和溶解氧(do)等模拟预报结果。
103.本实施例中，模拟预报优化模块223(或称为各海域关键生态过程参数化模块)，该模块是体现roms物理模式耦合cosine生态模式在各海域区域优化的关键模块，具有独立的优化参数方案，对渤黄海、黄东海、南海海域在海洋生态系统结构、功能及其时空演变规律的复杂性实现更加细致、切实的描述，展现了自主发展能够业务化运行的海洋生态数值预报系统的关键技术能力。
104.本实施例中，数据同化模块224(或称为enoi等数据同化方案模块)，负责针对海洋物理-生态耦合系统，探讨如何降低由于初始误差引起的预报结果的不确定性，在预报的初始场中叠加扰动，分析初始不确定性对预报结果的影响程度，开展卫星遥感海表温度和叶绿素a浓度数据的同化，修正物理-生态模式预报初始场，从而改进预报结果的可靠性。
105.作为一种可选的实施方式，产品制作发布子系统230包括：
106.静态预报图制作发布模块231，用于对物理模式模拟预报结果和生态模式模拟预报结果进行插值分层，得到静态预报图；
107.模式输出数据解释应用模块232，用于对物理模式模拟预报结果和生态模式模拟预报结果进行海洋灾害与环境分析，得到解释应用分析结果；
108.模式输出数据检验归档模块233，用于对物理模式模拟预报结果和生态模式模拟预报结果进行校验与归档，得到校验归档结果；其中，数据同化结果是以6小时为一周期多周期数据。
109.本实施例中，静态预报图制作发布模块231，负责利用预报模式运行子系统模拟结果插值分层数据，结合ncl画图软件，制作24，48，72，96，120时刻的表层，10米，20米，50米层等叶绿素、溶解氧、硝酸盐、铵盐、磷酸盐、硅酸盐和海水ph的预报图(不同海域垂向水层作图略有差别)，每日定时上传到发布网站。
110.本实施例中，模式输出数据解释应用模块232，用于基于温度、海流、硝酸盐、铵盐、磷酸盐、硅酸盐、叶绿素、溶解氧、ph等预报结果，结合海洋灾害与环境分析，例如包括海水低氧、酸碱度、富营养化、赤潮与绿潮等，开展预报结果的解释应用分析，为实际需求提供服务应用。
111.本实施例中，模式输出数据检验归档模块233，负责将模式每日直接输出的原始数据进行标准层插值，获取逐6小时预报场数据以及预报日当天和第二天的原始数据，标准层逐6小时预报场数据主要是用于静态预报图、模式输出数据解释应用以及预报检验使用；预报日当天和第二天的原始数据主要用于第二天预报的初始场使用。
112.在上述实施方式中，静态预报图制作发布模块231在得到静态预报图之后，还可以触发模式输出数据解释应用模块232对数据同化结果进行海洋灾害与环境分析，得到解释应用分析结果，也可以触发模式输出数据检验归档模块233对数据同化结果进行校验与归档，得到校验归档结果。
113.本技术实施例中，对于近海生态环境数值预报系统的解释说明可以参照实施例1中的描述，对此本实施例中不再多加赘述。
114.可见，实施本实施例所描述的近海生态环境数值预报系统，能够根据渤黄海、黄东海、南海生态环境区域差异性，采用独特的优化参数方案，从而使得该方法能够有效刻画出各海域生态环境之间的差异性，进而解决现有模型刻画不全面的问题；同时，该系统中模型统一且可参数方案调控，这将有利于后期对海洋生态环境数值预报业务化进行改进与提
升；另一方面该种标准化的方法流程有利于后续比较检验与预报产品的解释应用分析；并且该方法还能够获得高分辨率海洋生态环境数值预报要素，解决现有模型分辨率低的问题。最后，该方法中的预报要素更全面，有利于提高海洋生态环境数值预报业务化能力，从而为防灾减灾提供系统且全面的海洋生态环境要素的预报产品。
115.本技术实施例提供了一种电子设备，包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行本技术实施例1中的近海生态环境数值预报方法。
116.本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被一处理器读取并运行时，执行本技术实施例1中的近海生态环境数值预报方法。
117.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本技术的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
118.另外，在本技术各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
119.所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
120.以上所述仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
121.以上所述，仅为本技术的具体实施方式，但本技术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技术揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
122.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存
在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。