一种蓝眼泪监测预报方法、系统、设备及储存介质与流程

本发明涉及一种蓝眼泪监测预报方法、系统、设备及储存介质，属于海洋监测。

背景技术：

1、夜光藻(俗称“蓝眼泪”)既是我国近岸海域最常见的赤潮生物，也是福建海域出现频率最高的赤潮生物藻种之一，其中以平潭海域出现该种赤潮的次数最多。

2、蓝眼泪现象通常在特定的环境下出现，常与海洋生态系统的变化有关，尤其是在富营养化、海水温度升高、光照充足等条件下较为常见。其美丽的外观常吸引游客，但蓝眼泪的大量爆发可能对海洋环境带来负面影响，如引发赤潮，导致海洋生物缺氧甚至死亡。因此，蓝眼泪现象的监测和预报对海洋生态系统的管理与保护具有重要意义。

技术实现思路

1、为了解决上述现有技术中存在的问题，本发明提出了一种蓝眼泪监测预报方法、系统、设备及储存介质。

2、本发明的技术方案如下：

3、一方面，本发明提出了一种蓝眼泪监测预报方法，包括以下步骤：

4、采集目标海域的历史气象数据以及历史海洋数据，并对历史气象数据以及历史海洋数据进行预处理；

5、构建基于目标海域的水动力分析模型以及生态过程模拟模型耦合的蓝眼泪生长模型；

6、将预处理后的目标海域历史气象数据以及历史海洋数据输入蓝眼泪生长模型中得到蓝眼泪生长预测结果；

7、根据蓝眼泪生长预测结果进行预报。

8、作为本发明的优选实施方式，所述水动力分析模型基于常规河口运输模型构建，所述常规河口运输模型对目标海域水动力分析的具体步骤为：

9、建立控制方程包括：流体动力学方程、连续性方程、温度和盐度输运方程；

10、将控制方程离散为代数方程；

11、设置海域边界参数；

12、对代数方程进行求解，得到海域中的水动力分析结果。

13、作为本发明的优选实施方式，所述生态过程模拟模型基于水生生物地球化学模型构建，用于模拟目标海域内的营养盐、浮游植物生物量、浮游动物生物量、有机碎屑量的状态变量。

14、作为本发明的优选实施方式，所述蓝眼泪生长模型的训练步骤为：

15、通过水动力分析模型得到目标海域的水动力驱动场包括温度、盐度、流速以及水位；

16、通过水生生物地球化学模型模拟目标海域内的营养盐、浮游植物生物量、浮游动物生物量、有机碎屑量的状态变量；

17、结合往年蓝眼泪赤潮爆发时间及强度与爆发时的目标海域的温度、盐度、目标海域内的营养盐、浮游植物生物量、浮游动物生物量、有机碎屑量，分析蓝眼泪生长所需的条件；

18、同时根据目标海域的叶绿素分布、海流、风场数据分析蓝眼泪生长受外部因素的影响；

19、在蓝眼泪赤潮消亡阶段，通过对温度、营养盐和叶绿素浓度进行分析，得到蓝眼泪赤潮进入消亡阶段的外界条件；

20、通过对不同年份的蓝眼泪赤潮爆发模拟结果，对蓝眼泪生长模型的参数进行优化，直至蓝眼泪赤潮爆发的模拟规律与野外观测数据规律吻合，得到训练完成的蓝眼泪生长模型。

21、另一方面，本发明还提供了一种蓝眼泪监测预报系统，包括数据收集模块、蓝眼泪生长模型构建模块、蓝眼泪生长预测模块以及蓝眼泪预报模块。

22、所述蓝眼泪生长模型构建模块用于采集目标海域的历史气象数据以及历史海洋数据，并对历史气象数据以及历史海洋数据进行预处理；

23、所述蓝眼泪生长模型构建模块用于构建基于目标海域的水动力分析模型以及生态过程模拟模型耦合的蓝眼泪生长模型；

24、所述蓝眼泪生长预测模块用于将预处理后的目标海域历史气象数据以及历史海洋数据输入蓝眼泪生长模型中得到蓝眼泪生长预测结果；

25、所述蓝眼泪预报模块用于根据蓝眼泪生长预测结果进行预报。

26、作为本发明的优选实施方式，所述水动力分析模型基于常规河口运输模型构建，所述常规河口运输模型对目标海域水动力分析的具体步骤为：

27、建立控制方程包括：流体动力学方程、连续性方程、温度和盐度输运方程；

28、将控制方程离散为代数方程；

29、设置海域边界参数；

30、对代数方程进行求解，得到海域中的水动力分析结果。

31、作为本发明的优选实施方式，所述生态过程模拟模型基于水生生物地球化学模型构建，用于模拟目标海域内的营养盐、浮游植物生物量、浮游动物生物量、有机碎屑量的状态变量。

32、作为本发明的优选实施方式，所述蓝眼泪生长模型的训练步骤为：

33、通过水动力分析模型得到目标海域的水动力驱动场包括温度、盐度、流速以及水位；

34、通过水生生物地球化学模型模拟目标海域内的营养盐、浮游植物生物量、浮游动物生物量、有机碎屑量的状态变量；

35、结合往年蓝眼泪赤潮爆发时间及强度与爆发时的目标海域的温度、盐度、目标海域内的营养盐、浮游植物生物量、浮游动物生物量、有机碎屑量，分析蓝眼泪生长所需的条件；

36、同时根据目标海域的叶绿素分布、海流、风场数据分析蓝眼泪生长受外部因素的影响；

37、在蓝眼泪赤潮消亡阶段，通过对温度、营养盐和叶绿素浓度进行分析，得到蓝眼泪赤潮进入消亡阶段的外界条件；

38、通过对不同年份的蓝眼泪赤潮爆发模拟结果，对蓝眼泪生长模型的参数进行优化，直至蓝眼泪赤潮爆发的模拟规律与野外观测数据规律吻合，得到训练完成的蓝眼泪生长模型。

39、另一方面，本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明任一实施例所述的方法。

40、再一方面，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明任一实施例所述的方法。

41、本发明具有如下有益效果：

42、1、本发明通过蓝眼泪预测模型预测了蓝眼泪的生长规律和爆发机制，对港湾建设及海洋生态系统的管理提供了一定的技术支持。

技术特征：

1.一种蓝眼泪监测预报方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种蓝眼泪监测预报方法，其特征在于，所述水动力分析模型基于常规河口运输模型构建，所述常规河口运输模型对目标海域水动力分析的具体步骤为：

3.根据权利要求2所述的一种蓝眼泪监测预报方法，其特征在于，所述生态过程模拟模型基于水生生物地球化学模型构建，用于模拟目标海域内的营养盐、浮游植物生物量、浮游动物生物量、有机碎屑量的状态变量。

4.根据权利要求3所述的一种蓝眼泪监测预报方法，其特征在于，所述蓝眼泪生长模型的训练步骤为：

5.一种蓝眼泪监测预报系统，其特征在于，包括数据收集模块、蓝眼泪生长模型构建模块、蓝眼泪生长预测模块以及蓝眼泪预报模块。

6.根据权利要求5所述的一种蓝眼泪监测预报系统，其特征在于，所述水动力分析模型基于常规河口运输模型构建，所述常规河口运输模型对目标海域水动力分析的具体步骤为：

7.根据权利要求6所述的一种蓝眼泪监测预报系统，其特征在于，所述生态过程模拟模型基于水生生物地球化学模型构建，用于模拟目标海域内的营养盐、浮游植物生物量、浮游动物生物量、有机碎屑量的状态变量。

8.根据权利要求7所述的一种蓝眼泪监测预报系统，其特征在于，所述蓝眼泪生长模型的训练步骤为：

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至4所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至4所述的方法。

技术总结
本发明涉及一种蓝眼泪监测预报方法、系统、设备及储存介质，所述方法包括以下步骤：采集目标海域的历史气象数据以及历史海洋数据，并对历史气象数据以及历史海洋数据进行预处理；构建基于目标海域的水动力分析模型以及生态过程模拟模型耦合的蓝眼泪生长模型；将预处理后的目标海域历史气象数据以及历史海洋数据输入蓝眼泪生长模型中得到蓝眼泪生长预测结果；根据蓝眼泪生长预测结果进行预报。

技术研发人员：陈淳,林河山,姜龙,顾海峰,李剑平,姜德刚
受保护的技术使用者：自然资源部海岛研究中心
技术研发日：
技术公布日：2025/3/10