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| license: cc-by-4.0
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| task_categories:
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| - image-to-image
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| tags:
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| - oceanography
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| - wave-spectrum
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| - wind-sea-swell
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| - wave-age
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| - directional-spectrum
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| # ATLAS-WDS-v2: Wave Directional Spectrum + Wind Field Dataset
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| 海浪方向谱 + 风场融合数据集 (v4.1 管线: 2010–2026, 同站 stdmet 风场, 跨源去重).
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| 每条样本同时含 **MEM / Fourier 两种重建方向谱**、**真实 UTC 时间**、
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| **同站(浮标自带 stdmet)风场 (u10, wdir)**、**逐点波龄判据 W(f,θ)**。
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| 样本按 `station + UTC` 去重 (文本/DODS 同一物理观测只一条, `source` 记来源)。
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| ## 字段
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| - `energy_mem`, `energy_fourier`: 展平的 47×72 方向谱 (固定均匀频率网格 0.02–0.5 Hz)
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| - `freqs_real`: 该样本的真实非均匀频率轴 (47,), 用于波龄判据相速计算
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| - `timestamp_utc`, `station`, `lat`, `lon`
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| - `has_wind`: 是否成功匹配到风场
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| - `u10` (m/s), `wdir` (deg true, FROM): 风速/风向 (has_wind=False 时为 NaN)
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| - `wave_age_map`: 展平的 W(f,θ)=1.2·(u10/c_p)·cos(θ−ψ), c_p=g/(2πf) (无风场为 NaN)
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| - `windsea_mask`: W>1 风浪区掩码
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| - `Hs`, `Tp`, `Dp`, `total_energy`: 由 MEM 谱积分得到
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| - `source`: ndbc_text / dods / cdip
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| ## 加载
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| ```python
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| from datasets import load_dataset
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| import numpy as np
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| ds = load_dataset("wuff-mann/ATLAS-WDS-v2", split="train")
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| s = ds[0]
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| E = np.array(s["energy_mem"], np.float32).reshape(s["n_freqs"], s["n_dirs"])
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| W = np.array(s["wave_age_map"], np.float32).reshape(s["n_freqs"], s["n_dirs"])
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| # 纯谱版: 用全量; 风场版: ds.filter(lambda x: x["has_wind"])
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| ```
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| ## 对照实验设计
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| - 纯谱基线: 全量, 忽略风场列
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| - 风场版: `has_wind=True` 子集, 用 `wave_age_map` 做强监督正则
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| - MEM vs Fourier: 同一批样本两种方向谱, 比较分割效果
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