海表面盐度的统计预测模型

发布时间：2017-12-16 15:07

  本文关键词：海表面盐度的统计预测模型

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【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 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。
【作者单位】： 中国海洋大学数学科学学院;
【基金】：中央高校基本科研业务费项目(201362031)资助~~
【分类号】：P731.1
【正文快照】： 近年来,人类活动对全球的气候变化产生了重要的影响,人们对气候变化的公众意识逐渐加强。极端的气候变化对全球水循环的影响越来越大,全球水循环在缓和气候变化上也起到了重要的作用。海表面盐度是研究大洋环流和海洋对全球气候影响的重要参量,研究其分布和变化规律对了解海洋

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1 ;第五节 海水中的亚硝酸盐[J];台湾海峡;1987年04期

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本文编号：1296460