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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利一种黄海冷水团亚中尺度结构的观测方法及其观测系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121498636B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610023668.0，技术领域涉及：G01C13/00；该发明授权一种黄海冷水团亚中尺度结构的观测方法及其观测系统是由于方杰;郜梓铭;姜梓良;陈戈设计研发完成，并于2026-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种黄海冷水团亚中尺度结构的观测方法及其观测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及海洋观测及数据处理技术领域，具体为一种黄海冷水团亚中尺度结构的观测方法及其观测系统，包括以下步骤：步骤一：数据获取；通过波浪能剖面浮标搭载的温盐深仪获取多个剖面数据，将剖面数据导入观测系统，形成剖面数据的txt文件，作为原始数据；步骤二：特征识别与三维重构；采用python程序对原始数据进行处理，得到温度‑深度‑时间数组和盐度‑深度‑时间数组；联合进行特征识别、分析并重构亚中尺度现象的三维结构，通过重构的三维结构实现对黄海冷水团亚中尺度结构的观测。本发明通过集成波浪能剖面浮标与卫星遥感技术，实现对黄海冷水团边界亚中尺度过程的动态监测。

本发明授权一种黄海冷水团亚中尺度结构的观测方法及其观测系统在权利要求书中公布了：1.一种黄海冷水团亚中尺度结构的观测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：数据获取； 通过波浪能剖面浮标搭载的温盐深仪获取多个剖面数据，将剖面数据导入观测系统，形成剖面数据的txt文件，作为原始数据； 步骤二：特征识别与三维重构； 采用python程序对原始数据进行处理，得到温度-深度-时间数组和盐度-深度-时间数组；对温度-深度-时间数组和盐度-深度-时间数组联合进行特征识别、分析并重构亚中尺度现象的三维结构，通过重构的三维结构实现对黄海冷水团亚中尺度结构的观测； 步骤二中，特征识别与三维重构，包括以下步骤： 步骤21，对上升剖面的数据进行处理； 步骤22，基于频带分离的多尺度信号提取； 步骤23，动力特征识别，多源数据融合，复现亚中尺度结构的三维形态、空间位置及强度演变，实现从单点观测到三维场的重构； 步骤21中，对上升剖面的数据进行处理，包括以下步骤： 步骤211，将原始观测数据导入python程序； 步骤212，进行数据的解析与剖面方向筛选； 步骤213，剔除异常数据，并对噪声进行识别与清洗，得到清洗后数据； 步骤214，利用温度剖面和盐度剖面计算密度剖面： 根据清洗后的数据，绘制温度-深度-时间和盐度-深度-时间的剖面图； 步骤212中，python程序按行读取表格形式的原始数据，解析出时间、深度、温度及盐度数据，并将它们分别存入对应的温度-深度-时间数组和盐度-深度-时间数组中，通过温度-深度-时间数组和盐度-深度-时间数组构建原始数据的三维索引结构； 提取温度-深度-时间数组和盐度-深度-时间数组中的深度序列进行扫描，通过分析相邻时间步的深度变化梯度来判定浮标的运动状态：当深度随时间减小时，判定为上升剖面；筛选上升剖面进行数据处理； 步骤213中，选定上升剖面后，对温度-深度-时间数组和盐度-深度-时间数组中的数据，先剔除超出物理合理阈值的异常数据；然后采用中位数绝对偏差法对数据中的孤立尖峰噪声进行识别与清洗，得到清洗后数据； 其中，采用中位数绝对偏差法对数据中的孤立尖峰噪声进行识别与清洗，过程为：先计算所有数据点的中位数，再计算每个数据点与该中位数的绝对偏差，最后取所得的绝对偏差的中位数作为衡量数据离散程度的标准； 在剔除异常值后，采用拉格朗日二次插值算法对原始剖面数据进行重构，插值计算的数学模型构建如下： 首先，在原始观测序列中，选取与待插值目标深度x最邻近的三个已知实测点，分别记为、和，构建三个拉格朗日基函数、和，展开形式为： 随后，基于上述基函数构建二次插值多项式： 其中，上述公式中： x，为目标深度：指预设的标准等深网格上的深度值，以海面为起点、以5cm为固定间隔递增生成的标准深度序列中的具体数值； x0、x1、x2为观测深度：指原始数据集中，在垂直距离上与目标深度x最近的三个实际采样深度点； fx0、fx1、fx2为实测值：分别对应于观测深度x0、x1、x2处的温度或盐度实测数据； L2x为估算值：指通过插值计算得到的、位于目标深度x处的温度或盐度标准化数据； 步骤22中，采用四阶巴特沃斯带通滤波器对清洗后数据中的时间序列数据进行处理：先对时间序列进行正向滤波，再将滤波后的时间序列结果反转进行反向滤波，最终，输出周期范围在2至15天的亚中尺度温盐分量； 步骤23中，动力特征识别与三维场重构，包括以下步骤： 首先，计算海水的水平密度梯度，并结合由卫星SLA反演的流场计算OW参数；同时，计算锋生函数； 然后，将计算海水的水平密度梯度所得的高密度梯度区、负OW参数区以及正锋生函数区的空间交集，确认为亚中尺度锋面与涡旋相互作用的关键区域； 最后，利用最优插值法进行多源数据融合，重构亚中尺度现象的三维结构。

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