中国海洋大学学报(自科版)

2016, v.46;No.257(08) 141-146

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海表面盐度的统计预测模型
Forecast Sea Surface Salinity Using Statistic Model Based on SMOS Data

赵红,李长军,殷一浩

摘要(Abstract):

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 5psu,1°×1°月平均精度为0.106 3psu,而SMOS卫星Level 2盐度产品的精度分别为0.585 5和0.181 9psu。同时将模型应用到验证数据集,得到了点对点精度为0.224 2psu,进一步说明模型具有很好的适应性和泛化能力。

关键词(KeyWords): 海表面盐度;SMOS卫星;数据挖掘;多元线性回归

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 中央高校基本科研业务费项目(201362031)资助~~

作者(Author): 赵红,李长军,殷一浩

DOI: 10.16441/j.cnki.hdxb.20140273

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