(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210853328.2 (22)申请日 2022.07.08 (71)申请人 天津城建大 学 地址 300384 天津市西青区津静公路26号 申请人 国家海洋环境监测中心 (72)发明人 张娜　徐圣凯　许宁　王立涛　 许钊　 (74)专利代理 机构 天津市鼎和专利商标代理有 限公司 12101 专利代理师 蒙建军 (51)Int.Cl. G01D 21/02(2006.01) G06F 17/15(2006.01) (54)发明名称 一种高风险冰块追 踪预测方法及预测系统 (57)摘要 本发明公开了一种高风险冰块追踪预测方 法及预测系统， 属于海洋环境数据监测技术领 域， 所述高风险冰块的冰厚为大于或等于3m的重 叠冰； 其特征在于， 追踪预测方法包括： S1， 基础 数据的获取； S2， 高风 险冰块识别； S3， 水动力学 要素的计算； S4， 海冰要素的计算； S5， 潮汐模型 和海冰模型的耦合； S6， 修改拉格朗日粒子追踪 模型； S7， 依据计算不同耦合时间的高风险冰块 粒子信息， 对高风险冰块粒子运动轨迹的追踪， 当达到设定的结束时间时， 计算终止。 通过采用 上述技术方案， 本发明能够得到高风险冰块在 风、 潮和流作用下的运移轨迹， 从而实现高风险 冰块的追 踪、 预测与溯源。 权利要求书4页 说明书10页 附图10页 CN 115235544 A 2022.10.25 CN 115235544 A 1.一种高风险冰块追踪预测方法， 所述高风险冰块的冰厚为大于或等于3m的重叠冰； 其特征在于， 追踪预测方法包括： S1， 基础数据的获取： 获取包括地形水深、 大气强迫数据、 开边界数据、 初始场数据、 浮冰尺寸及移动速度数 据； 所述大气强迫数据包括风速、 风向和海表面气压； 所述开边界数据包括潮位和海温； 所 述初始场数据包括反演冰厚、 冰 浓度和冰速； S2， 高风险冰块识别： S201、 基于实测冰厚数据和CA RT决策树法对海冰厚度与海冰短波宽带反射率的关系进 行修正； S202、 建立海 冰短波宽带反射 率与MODIS可 见光、 近红外和热红外波段之间的关系； S203、 对MODIS卫星的可见光、 近红外和热红外波段进行海冰厚度的反演， 作为数值预 测系统的初始场输入条件， 以及高风险冰块追踪目标源； S3， 水动力学要素的计算： 运行基于动量方程和连续性方程的潮汐模型， 在水平方向使用Smagorinsky公式进行 计算， 在垂向使用Mellor ‑Yamada 2.5阶湍流闭合模 型进行计算， 潮汐模型在水平方向采用 三角形非结构化网格对控制方程进行离散， 在垂向上使用σ 坐标系对不规则底部地形进行 分层计算， 通过循环计算动量方程和连续性方程， 得到水动力学要 素； 所述水动力学要素包 括潮位和海表面 流速； S4， 海冰要素的计算： 将所述潮位和海表面流速传输到海冰模型的海冰动力学方程， 循环计算得到海冰浓度 和冰速； S5， 潮汐模型和海 冰模型的耦合： 将S3中的海表面流速分量u1、 v1和S4中的海冰浓度用于耦合求解冰和水共存海域的表 面应力关系， 利用海表面应力 分量和潮位共同更新下一个时刻潮汐模型中的流速分量， 从 而实现潮汐模型和海 冰模型的实时耦合； S6， 修改拉格朗日粒子追踪模型； 将S5中耦合模拟的冰速， 替换拉格朗日粒子追踪模型的常微分方程中原始读取的流速 变量， 作为动力条件驱动高风险冰块粒子运动， 垂向流速设置为0； S7， 依据计算不同耦合时间的高风险冰块粒子信息， 对高风险冰块粒子运动轨迹的追 踪， 当达到设定的结束时间时， 计算终止 。 2.根据权利 要求1所述的高风险冰块追踪预测方法， 其特征在于： 在S1中， 从MODIS卫星 250m～1km空间分辨率的遥感数据中反演获取冰厚数据； 在S2中， 基于JZ9 ‑3和JZ20‑2海洋 平台得到实测冰厚数据。 3.根据权利要求2所述的高风险冰块追踪预测方法， 其特征在于： 在S2中， 海冰厚度与 海冰短波宽带反射 率的关系为： αshort＝ δ[1‑k×exp(‑μH)]    (1) 修正后海冰短波宽带反射 率与MODIS可 见光、 近红外和热红外波段之间的关系为：权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115235544 A 2其中， αshort为海冰短波宽带反射率； δ为最大海冰厚度反射率； k为相关系数， k＝1 ‑asea/ δ， asea为海水的反射率； μ为反射率的衰减系数； H为海冰厚度； B1～B6分别是MODIS反射率第1 ～6波段； B31是MODIS散射 率第31波段。 4.根据权利要求3所述的高风险冰块追踪预测方法， 其特征在于： 所述循环计算动量方 程为： 所述连续 性方程为： 式中， x、 y和z分别代表笛卡尔坐标系的东向、 北向和垂向坐标轴； u、 v和w分别是x、 y和z 轴的流速分量； ρ0为参考密度； ρ 是海水的密度； P是压强； f是科氏力参数； g是重力加速度； Km 是垂向涡粘系数。 Fu， Fv分别代表东向和北向的水平动量项； z＝ζ(x,y,t)， ζ 是潮位。 5.根据权利要求4所述的高风险冰块追踪预测方法， 其特征在于： 在S4中， 循环计算方 程为： 其中， σ 为 内部应力张量； m代表单位面积冰的质量之和； g代表重力加速度； f为科氏力； ui和vi分别代表x方向和y方向的冰速； ζ是潮位； σij是内部应力张量， 下标1、 2和 i、 j分别代 表x和y方向上 的分量； Ai为0‑1之间的冰浓度； τx,w和 τx,i分别为x方向上 的海面风应力和冰 应力； τy ,w和τy ,i分别为y方向上的海面风应力和冰应力； Cw为风阻 力系数 ， Ci为冰阻力系数； uw、 vw分别为x、 y方向风速分量； ρa、 ρw权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115235544 A 3