赤道太平洋SMOS海表盐度数据的评估及借助神经网络的订正

• 作者: 原楠 唐声全 曾智 王炜东 陈学恩 高荣璐
• 来源期刊: 热带海洋学报
• 关键词: SMOS卫星 海表盐度 神经网络 赤道太平洋
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 海洋水文学
• 页码范围: 35-41
• 页数: 7页
• 分类号: P731.12
• 语种: 中文
• DOI: 10.11978/2014140

摘要

文章对土壤湿度和海洋盐度(soil moisture and ocean salinity, SMOS)卫星遥感所得2011~2012年赤道太平洋海域海表盐度数据进行了质量控制并首次分析了盐度反演误差的海洋动力过程影响因子,在此基础上引入神经网络方法对同时期的盐度数据进行了订正。研究发现,降水及其诱发的表面波会使盐度误差向负方向显著增长；海面风场导致的海面粗糙度会增大盐度误差,风速与盐度误差呈微弱正相关；海表温度变化则对盐度反演无影响。考虑降雨、风速等主要海洋动力过程影响因子,利用神经网络方法对2011年12月赤道太平洋海域的海表盐度数据进行了订正,其均方根误差由0.3837降到0.2441。结果发现,订正后的盐度数据不但消除了因降水等动力过程导致的盐度误差,亦在赤道太平洋海域揭示了原SMOS数据无法刻画的高盐舌现象。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈学恩	中国海洋大学海洋环境学院	47	183	8.0	10.0
2	曾智	中国海洋大学海洋环境学院	2	1	1.0	1.0
3	唐声全	中国海洋大学海洋环境学院	3	2	1.0	1.0
4	王炜东	中国海洋大学海洋环境学院	1	1	1.0	1.0
5	高荣璐	中国海洋大学海洋环境学院	1	1	1.0	1.0
6	原楠	中国海洋大学海洋环境学院	2	4	1.0	2.0