【摘 要】
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中尺度涡信息的提取包括涡旋的识别和轨迹追踪,其自动识别与追踪对于基于海量数据的中尺度涡分析十分重要。传统涡旋轨迹自动追踪方法一般需要预先设定搜索半径的阈值,存在一
【机 构】
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国防科技大学气象海洋学院,国家海洋局第二海洋研究所卫星海洋环境动力学国家重点实验室,94587部队,厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室,海军海洋测绘研究所
【基金项目】
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中国科学院战略性先导科技专项(A类)资助(XDA11010103);国家自然科学基金(41706021,41775053,41206002);国家海洋局第二海洋研究所专项资助(JG1416);中国博士后科学基金(2014M551711);江苏省自然科学基金(BK20151447)
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中尺度涡信息的提取包括涡旋的识别和轨迹追踪,其自动识别与追踪对于基于海量数据的中尺度涡分析十分重要。传统涡旋轨迹自动追踪方法一般需要预先设定搜索半径的阈值,存在一定的主观性。针对传统中尺度涡轨迹追踪方法存在的问题,论文从聚类的角度出发,提出基于密度峰值聚类算法实现对涡旋轨迹的自动追踪,并以南海中尺度涡追踪为例,将基于聚类的追踪算法与传统的相似度追踪算法进行比较分析。结果表明：（1）基于密度峰值聚类算法,可实现对海洋中尺度涡的自动追踪,该算法涡旋追踪准确率优于传统相似度算法;（2）该涡旋追踪算法对资料的完整
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