包含溫度因子的海水地球物理模型函數建模研究

以SeaWinds散射計為例,利用其L2A衛星測量數據和相應的海面浮標測量數據,以溫度作為獨立變量,借助人工神經網絡首次嘗試建立了包含溫度因子的海水地球物理模型函數.建模實驗結果表明,在3-15m·s-1風速范圍內,對于兩種極化方式,后向散射系數先隨溫度的升高而增大,當風速大于某一數值后,又隨溫度的升高而減小,但兩種極化方式的轉折風速存在差異.該研究結果為海面微波散射機理認識的進一步深入和模型函數精度的進一步提高展示了潛在的可能途徑.

作 者： 解學通 陳克海 郭麗青 鄧孺孺 陳曉翔 XIE Xue-tong CHEN Ke-hai GUO Li-qing DENG Ru-ru CHEN Xiao-xiang   作者單位： 解學通,鄧孺孺,陳曉翔,XIE Xue-tong,DENG Ru-ru,CHEN Xiao-xiang(中山大學遙感與地理信息工程系,廣東,廣州,510275)

陳克海,CHEN Ke-hai(廣州市交通運輸管理局,廣東,廣州,510405)

郭麗青,GUO Li-qing(中山大學教學實驗中心,廣東,廣州,510275) 

刊 名： 熱帶海洋學報  ISTIC PKU 英文刊名： JOURNAL OF TROPICAL OCEANOGRAPHY  年，卷(期)： 2007 26(6)  分類號： P283.8 P733.6  關鍵詞： 風場反演   海面溫度   神經網絡   地球物理模型函數(GMF)  

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