海表面盐度的统计预测模型

• 作者: 李长军 殷一浩 赵红
• 来源期刊: 中国海洋大学学报（自然科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 海表面盐度 SMOS卫星 数据挖掘 多元线性回归
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 141-146
• 页数: 6页
• 分类号: P731.1|O212.1
• 字数: 4468字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16441/j.cnki.hdxb.20140273

摘要

海表面盐度SSS(Sea Surface Salinity)是研究大洋环流和海洋对全球气候影响的重要参量.海表面盐度卫星遥感探测可以满足大范围、连续观测的研究需要,是获取该参量的有效手段.2009年欧洲空间局发射了SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity)卫星,并且根据卫星观测的数据反演出海表面盐度的相关产品,但是产品的精度还有待于进一步的提高.本文利用多元线性回归的统计分析方法,针对SMOS卫星相关数据(观测亮温数据和辅助数据)建立一种全新的不依赖于物理机制的海表面盐度统计模型.本文针对太平洋中部提出的统计模型计算的盐度点对点的精度为0.165 5 psu,1°×1°月平均精度为0.106 3 psu,而SMOS卫星Level 2盐度产品的精度分别为0.585 5和0.181 9 psu.同时将模型应用到验证数据集,得到了点对点精度为0.224 2 psu,进一步说明模型具有很好的适应性和泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵红	中国海洋大学数学科学学院	11	28	4.0	5.0
2	李长军	中国海洋大学数学科学学院	20	10	2.0	2.0
3	殷一浩	中国海洋大学数学科学学院	1	0	0.0	0.0