| 渤海海表面盐度神经网络反演研究 |
| |
| 作者姓名： | 刘振宇 孙伟富 陈磊 |
| |
| 作者单位： | 中南民族大学 资源与环境学院，湖北 武汉 430074;自然资源部第一海洋研究所 海洋物理与遥感研究室，山东 青岛 266061;中国科学院海洋研究所，山东 青岛 266071 ；中国石油大学（华东），山东 青岛 266580 ；中国科学院海洋大科学研究中心，山东 青岛 266071 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金重点项目“多模式一体化微波遥感技术及其风浪应用”（61931025） |
| |
| 摘 要： | 海表面盐度是研究海洋生态环境和全球气候变化的重要指标。基于多层神经网络，利用实测海表面盐度数据和MODIS-Aqua遥感反射率产品，针对渤海建立了海表面盐度的反演模型，随后通过该模型分析了2022年3月至2023年3月4个季度的渤海盐度时空变化。研究发现：模型的决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)分别为0.66和0.39，优于先前文献提出的多波段线性模型(0.39和0.60)。渤海盐度的时空分析表明：黄河冲淡水是影响渤海海表面盐度重要因素，它致使莱州湾和辽东湾的盐度长期降低；9月份以后随着渤海冷流沿山东半岛南下，随后向渤海海峡和北黄海方向扩散。
|
| 关 键 词： | 海表面盐度 渤海 神经网络 MODIS-Aqua |
| 收稿时间： | 2023/11/20 0:00:00 |
Retrieval of Sea Surface Salinity in the Bohai Sea by Neural Network |
| |
| Authors: | LIU Zhenyu SUN Weifu CHEN Lei |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
|
| 点击此处可从《》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《》下载免费的PDF全文 |
