基于密度峰值聚类的中尺度涡轨迹自动追踪方法

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性依赖度较低,特别是对于存在部分缺损数据的情况仍能较准确追踪;(3)该追踪算法克服了传统涡旋追踪算法需要预先设定搜索半径阈值的问题,自适应性更强。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