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申请/专利权人：南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海);国家海洋环境预报中心

摘要：本发明提供了一种海水酸化预警预报方法、系统及电子设备，涉及海水酸化预警预报领域，包括：获取预警预报数据，其中所述预警预报数据包括风速、大气二氧化碳分压、海水温度、盐度、磷酸盐、硅酸盐、海水表面二氧化碳分压、海水pH的至少一个；输入所述预警预报数据至基于TensorFlow框架的训练后的LSTM模型，以完成对海水酸化的预警预测，获得预测结果。本发明通过多个判断指标，基于LSTM模型完成对海水酸化的预警预测，可以实现针对全海水空间范围、连续、未来长时间尺度下海水酸化的预警预报，满足海水酸化预警预报的融合观测的需求。

主权项：1.一种海水酸化预警预报方法，包括：获取预警预报数据；其特征在于，其中所述预警预报数据包括风速、大气二氧化碳分压、海水温度、盐度、磷酸盐、硅酸盐、海水表面二氧化碳分压、海水pH；输入所述预警预报数据至基于TensorFlow框架的训练后的LSTM模型，以完成对海水酸化的预警预测，获得预测结果，包括：根据历史数据集，构建输入因子，所述历史数据集包括风速、大气二氧化碳分压、海水温度、盐度、营养盐、海水表面二氧化碳分压、海水pH；根据所述输入因子，通过时序性倒传递算法，对初步LSTM模型进行训练，得到训练后的LSTM模型；其中所述LSTM模型的输入因子为预测日期及其前2天的所述历史数据集的子集，所述训练后的LSTM模型的输出为预测日期的酸化或钙化指标，所述钙化指标包括多个预测日期的钙化速率，形成钙化速率样本库；基于所述钙化速率样本库和海水酸化阈值，对每个实时监测站点海水酸化现象进行评估，以形成所述预测结果；根据所述预测结果，获取标准层格点数据；根据所述标准层格点数据，更新所述训练后的LSTM模型为海水酸碱度计算模型；获取实时观测信息，所述实时观测信息包括海温、盐度、硝酸盐、铵盐、磷酸盐、硅酸盐、海水表面二氧化碳分压；根据所述实时观测信息，基于DNN框架订正并更新所述训练后的LSTM模型，订正所述预测结果。

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