海表面盐度的高精度预测模型

作者：王颖超; 柳青青^*; 李洪平; 赵红

来源：海洋科学进展, 2021, 39(01): 37-44.

• 海表盐度
• BP神经网络
• SMOS卫星
• ARGO浮标

为了建立高精度的海洋表面盐度预测模型,采用BP神经网络的方法,针对SMOS卫星level 1C级亮度温度数据和辅助数据建立了一种海表面盐度预测模型,以ARGO浮标观测值作为海表盐度实测值来检验新模型预测结果的准确度,同时利用验证集对模型的精度进行验证。结果表明:通过新模型预测的海表盐度(SSS0)比SMOS卫星的3个粗糙度模型盐度产品(SSS1,SSS2,SSS3)精度高;SSS0,SSS1,SSS2,SSS3与ARGO浮标实测盐度(SSSARGO)的均方根误差分别为0.847 3,2.041 7,2.028 8和2.080 5,平均绝对误差分别为0.755 3,1.422 6,1.421 6和1.456 6,SSS0与SSSARGO的均方根误差和绝对平均误差值都明显小于SSS1,SSS2和SSS3与SSSARGO的;由此可见,建立的海表盐度预测模型精度较高。新模型为海表盐度的反演算法提供了新思路。

• 单位
  中国海洋大学