近岸海域叶绿素a浓度时空分布预测方法研究的任务书.docx

近岸海域叶绿素a浓度时空分布预测方法研究的任务书
任务书
任务名称：近岸海域叶绿素a浓度时空分布预测方法研究
任务背景：
随着海洋环境污染和全球气候变化的日益增加，近岸海域叶绿素a浓度监测和预测变得越来越重要。叶绿素a是海洋中最主要的叶绿素，其浓度可以用来反映水域中的浮游植物生长状况，是水质评价的重要指标之一。在这个任务中，我们将研究近岸海域叶绿素a浓度的时空分布预测方法。
任务目标：
1.系统梳理现有的近岸海域叶绿素a浓度监测数据和时空分布预测方法，并进行总结和分析。
2.基于机器学习、数据挖掘等技术，研发能够针对不同海域和不同季节的叶绿素a浓度进行预测的模型，同时结合物理定律等知识提高模型的精度和可靠性。
3.在所选取的海域，采取现场观测和实验验证的方法，对模型的准确性和可行性进行检验，最终达到可接受的精度和误差范围。
4.对研究结果进行完整的分析和总结，报告包括数据处理方法、模型架构、实验结果和评估、优化措施以及在实际应用中的效果等方面。
任务内容：
1.对现有的近岸海域叶绿素a浓度监测数据进行归纳总结，包括监测点、采样时间、采样频率、采样深度、叶绿素a浓度等。
2.评估现有的近岸海域叶绿素a浓度时空分布预测方法，包括插值法、回归法、神经网络法、贝叶斯模型等，总结比较其各自的优缺点和适用范围。
3.结合物理模型、机器学习和数据挖掘技术，针对不同海域、不同季节、不同气象条件和不同海水深度等因素，开发适当的叶绿素a预测模型，并进行模型参数优化和模型精度评估。
4.选定实验海域和监测点，采用定点观测和样本采集的方式，收集实验数据，验证模型的准确性和可行性。
5.利用实验数据，对模型进行再次验证和调整，并对模型的误差范围、预测精度、模型鲁棒性、可扩展性等方面进行评估和分析。
6.撰写报告，总结分析研究成果，包括数据处理和分析方法、模型设计和优化、实验结果和评估、应用前景和推广建议等。
任务要求：
1.具有海洋学、水文学、环境科学、气象学等相关领域的本科及以上学历和研究背景，具备一定的数学、统计和计算机科学知识；
2.对海洋环境和海洋生态有较为深入的了解，对水质检测和监测方法熟悉；
3.具有数据处理和挖掘、机器学习、模型优化等相关技术的实践经验，熟悉相关软件和工具，如Python、R语言等；
4.具有较强的学术研究能力，熟练掌握相关文献的阅读和分析方法；
5.具备团队协作能力和良好的沟通能力，能够积极主动地与国内外同行进行交流和合作；
6.认真负责，有较强的独立工作能力和创新意识，能够按时按质完成全部研究任务。
任务周期及经费：
本任务的预计周期为12个月，研究团队包括6名研究人员，每位研究人员每年预算为20万元，总经费预算为120万元。
任务交付：
1.任务书：10天内提交。
2.进度报告：每月报告一次进度，内容包括研究进展、困难和问题、下一步研究计划等。
3.中期报告：6个月后提交，内容包括数据和文献调研、模型设计和优化、实验验证等。
4.论文：完成任务后6个月内提交1-2篇论文，以第一作者或通讯作者的身份发表在SCI期刊上。
5.报告：完成任务后1个月内提交研究报告，包括任务背景、研究目标、实验设计、研究结果和评估、推广与应用等。
任务考核：
任务考核依据完成情况、交付文档质量、客户反馈等因素进行评估。具体评估结果以客户和项目组讨论商定为准。如果结果不符合要求，可以按照协议的规定调整经费和任务周期。