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11.
卫星遥感获取的海冰密集度观测资料中包含着空间多尺度信息。然而,多数传统的数据同化方法难以在海冰密集度变化较为复杂的海冰边缘区有效提取这些多尺度信息。为解决上述问题,本文设计了一种基于变分优化的逐步订正分析方法—空间多尺度递归滤波,该方法是逐步订正分析与最小化算法的结合,它能够从长波到短波依次提取观测中的各种空间尺度信息。与传统的客观分析相比,这种基于变分的多尺度分析方法不仅能够在最小化过程中一次性的提取出观测中的多尺度信息,而且能够方便合理的进行参数配置。单观测点同化试验的分析结果表明,空间多尺度递归滤波方法具有良好的观测信息空间传播能力。随后在二维海冰密集度的分析试验中,该方法能够较好的提取SSMI海冰密集度观测资料中的空间多尺度信息,进而获得高精度的海冰密集度分析结果。  相似文献   
12.
A new regional ocean reanalysis over multiple decades (1958–2008) for the coastal waters of China and adjacent seas has been completed by the National Marine Data and Information Service (NMDIS) under the CORA (China Ocean ReAnalysis) project. Evaluations were performed on three aspects: (1) the improvement of general reanalysis quality; (2) eddy structures; and (3) decadal variability of sea surface height anomalies (SSHAs). Results showed that the quality of the new reanalysis has been enhanced beyond ~40% (39% for temperature, 44% for salinity) in terms of the reduction of root mean squared errors (RMSEs) for which the reanalysis values were compared to observed values in the observational space. Compared to the trial version released to public in 2009, the new reanalysis is able to reproduce more detailed eddy structures as seen in satellite and in situ observations. EOF analysis of the reanalysis SSHAs showed that the new reanalysis reconstructs the leading modes of SSHAs much better than the old version. These evaluations suggest that the new CORA regional reanalysis represents a much more useful dataset for the community of the coastal waters of China and adjacent seas.  相似文献   
13.
14.
冰间湖内存在强烈的海-气相互作用和结冰析盐过程,在极区以及全球气候系统中起着重要作用。本文基于数字图像处理技术,从AMSR-E高分辨卫星遥感海冰密集度数据中提取了长时间序列的冰间湖变化信息,研究北极冰间湖内的净水面积、净水表面的净热通量(向上为正)、产冰量和产盐量的季节和年际变化,比较不同冰间湖区域之间的差异。研究结果表明:总净水面积分别在结冰初期和末期存在极大值,而由于总净水面积季节变化幅度不是很大,总产冰量和产盐量的季节变化主要受净热通量影响,在1月份存在极大值;在不同冰间湖区域内净水面积的季节变化中,进入结冰期越早的冰间湖内净水面积越快达到首次极大值;净热通量的年际变化趋势总体上是减小的,总净水面积是增加大的,其中靠近太平洋和大西洋入流口的冰间湖内净热通量减小的速率要比其他区域快,靠近亚欧大陆的冰间湖内净水面积增长速率要比其他区域大;总产冰量的年际变化同总净水面积基本一致,也是呈增加趋势。最后通过研究冰间湖的年际变化信息同海冰范围变化的相关性,发现如果连续多年冰间湖内年平均净热通量为负的异常,那么海冰范围将出现一次极小值。  相似文献   
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