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摘要:
海表面盐度(Sea Surface Salinity,SSS)是研究大洋环流和海洋对全球气候影响的关键参数之一.目前借助卫星遥感技术获取全天候和连续的SSS是最有效的方法,但是SSS的反演精度在大部分海域达不到预期目标.众所周知,海表面亮温是反演SSS的关键因素之一,海面粗糙度导致了亮温增量的产生,亮温正演模型的误差会影响盐度反演的精度.本文首次提出了依据6个风带划分全球海域,利用Argo实测盐度数据、SMOS卫星数据和相关辅助数据,通过LASSO统计方法在各风带覆盖的海域构建了一个全新的二次曲线亮温增量模型,再通过贝叶斯迭代反演算法计算出了各个海域的SSS产品.与Argo实测SSS对比,新模型下6部分海域反演SSS的绝对平均误差分别为0.76、0.88、0.93、0.92、1.28和1.21,均显著优于修正前(SMOS L2 SSS)产品的误差(0.98、1.61、2.82、1.50、2.35和3.13).
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文献信息
篇名 基于风带的海表面亮温增量统计模型
来源期刊 中国海洋大学学报(自然科学版) 学科 数学
关键词 SMOS卫星 亮温增量 海表面盐度 风带 LASSO 二次曲线回归模型
年,卷(期) 2019,(10) 所属期刊栏目 研究论文
研究方向 页码范围 150-158
页数 9页 分类号 O212
字数 6851字 语种 中文
DOI 10.16441/j.cnki.hdxb.20180005
五维指标
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 王颖芝 中国海洋大学数学科学学院 4 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
SMOS卫星
亮温增量
海表面盐度
风带
LASSO
二次曲线回归模型
研究起点
研究来源
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期刊影响力
中国海洋大学学报(自然科学版)
月刊
1672-5174
37-1414/P
大16开
青岛市松岭路238号
24-31
1959
chi
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4553
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47584
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