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摘要:
The sea ice concentration observation from satellite remote sensing includes the spatial multi-scale information. However, traditional data assimilation methods cannot better extract the valuable information due to the complicated variability of the sea ice concentration in the marginal ice zone. A successive corrections analysis using variational optimization method, called spatial multi-scale recursive filter (SMRF), has been designed in this paper to extract multi-scale information resolved by sea ice observations. It is a combination of successive correction methods (SCM) and minimization algorithms, in which various observational scales, from longer to shorter wavelengths, can be extracted successively. As a variational objective analysis scheme, it gains the advantage over the conventional approaches that analyze all scales resolved by observations at one time, and also, the specification of parameters is more convenient. Results of single-observation experiment demonstrate that the SMRF scheme possesses a good ability in propagating observational signals. Further, it shows a superior performance in extracting multi-scale information in a two-dimensional sea ice concentration (SIC) experiment with the real observations from Special Sensor Microwave/Imager SIC (SSMI).
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篇名 A variational successive corrections approach for the sea ice concentration analysis
来源期刊 海洋学报(英文版) 学科
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年,卷(期) 2020,(9) 所属期刊栏目
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海洋学报(英文版)
月刊
0253-505X
11-2056/P
16开
北京海淀区大慧寺路8号
1982
eng
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