Drifter轨迹与FVCOM模型轨迹对比r数据处理方法的研究

摘要

Drifter监测洋流轨迹与FVCOM模型模拟轨迹对比可以发现模型不足,进而优化模型,对比的精度制约着模型优化的程度.针对Nearest洋流轨迹对比数据处理方法精度不高的问题,提出将Wachspress Interpolation、BP神经网络和加权平均3种数据处理方法用于drifter漂流轨迹与FVCOM模型轨迹对比,用分离速度与距离比作为精度指标.结果显示Wachspress Interpolation数据处理方法在分离速度与距离比方面都优于其他3种方法;BP神经网络受训练样本区域大小、样本数据影响以及模型点匹配限制,对比精度最差;Nearest与加权平均法对比效果介于两者之间.实验结果表明新提出的Wachspress Interpolation方法对比精度更高,更加适用于Drifter轨迹与FVCOM模型轨迹对比,该研究结论可应用于后续的模型优化.