[發明專利]一種基于大數據的海洋生物多樣性統計方法

在審

• 申請號: 201911120694.1
• 申請日: 2019-11-15
• 公開（公告）號: CN111159246A
• 公開（公告）日: 2020-05-15
• 發明（設計）人: 蔡航
• 申請（專利權）人: 西安海的電子科技有限公司
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06Q10/04;G06Q50/26
• 代理公司: 西安弘理專利事務所 61214
• 代理人: 張皎

1.一種基于大數據的海洋生物多樣性統計方法，其特征在于，將海洋環境監測任務按照站位信息或區域信息下發至監測站位或監測區域，從所述監測站位或監測區域中查詢所述海洋環境監測任務的成果數據模型；利用所述成果數據對所述海洋環境監測任務的完成狀況進行評估。具體包括以下步驟：

步驟1：海洋漁業數據的獲取與更新：包括各類海洋水體環境數據,氣候數據以及漁業捕撈:產量數據的獲取及更新；

步驟2：數據特征的提取：數據特征提取主要運用統計方法來構建，提取出海洋生物的種類以及數量信息；

步驟3：數據處理：通過對以海洋浮游植物為基礎的食物鏈，以及海洋流場、海水表面溫度、海水鹽度、pH值等海洋環境數據和各種海洋魚類捕獲量上市量數據的深入研究，發掘它們之間的關系；

步驟4：預測模型的建立：根據數據的完整程度以及豐盈情況，采取融合多種挖掘技術來構建模型。

2.根據權利要求1所述的一種基于大數據的海洋生物多樣性統計方法，其特征在于，所述步驟4中構建模型的具體步驟為：

步驟4.1，基于待分析和預測海洋的再分析資料，構建歷年逐日海洋統計再分析樣本矩陣；

步驟4.2，基于步驟1得到的歷年逐日海洋統計再分析樣本矩陣，將海洋各類要素的季節信號與非季節信號進行分離，得到歷年逐日的海洋再分析距平樣本矩陣；

步驟4.3，基于步驟2信號分離之后的歷年逐日的海洋再分析距平樣本矩陣，構建海洋多要素時空四維正交模態；

步驟4.4，基于步驟3得到的海洋多要素時空四維正交模態，構建海洋多要素中長期統計預測模型。

3.根據權利要求1所述的一種基于大數據的海洋生物多樣性統計方法，其特征在于，所述預先劃分的區域為：從其中所述海洋環境監測任務中包括監測要素、監測參數、監測時間及監測頻率。

4.根據權利要求1所述的一種基于大數據的海洋生物多樣性統計方法，其特征在于，所述其中所述評估包括區域評估、站位評估、組織單位評估及海區評估。

5.根據權利要求1所述的一種基于大數據的海洋生物多樣性統計方法，其特征在于，所述第一聲音傳感器與所述傳感器陣列中的第三聲音傳感器的連線。

6.根據權利要求1所述的一種基于大數據的海洋生物多樣性統計方法，其特征在于，所述模型可通過調整參數用于漁情預報，多樣性檢測。