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71.
浮游植物种群结构对了解海洋碳循环,生物多样性等研究具有重要意义。针对某种浮游植物种群生物量的研究,可以掌握浮游植物种群结构变化特征。本研究基于航次实测色素数据,利用CHEMTAX方法获取近海水体硅藻浓度信息,分析实测硅藻浓度数据的空间分布状态。对高斯模型中心波长和半波宽参数进行优化,结合高斯模型分解获取的高斯峰值,分析其与硅藻浓度之间的相关关系,并遴选相关系数较高的高斯峰值。利用不同数学函数,开展高斯峰值与硅藻浓度之间的关系模型构建研究,并结合精度指标(决定系数R2,中值误差ME)判定各数学函数模型的硅藻浓度反演精度,以提出最优的反演模型。研究结果表明:(1)实测硅藻浓度整体上呈现出近岸高,离岸低的空间分布特征,高值区域主要分布在渤海湾及长江口附近;(2)硅藻浓度反演模型精度较高,通过留一交叉验证法对模型进行验证,决定系数为0.79,中值误差为49%,p值小于0.001,该模型为后续开展卫星遥感反演硅藻浓度的工作奠定了基础。 相似文献
72.
地球物理模式函数GMF (Geophysical Model Function)在星载微波散射计海面风场反演中具有关键作用。本文以C波段MetOp/ASCAT散射计风场数据为参考数据,通过改进现有Ku波段NSCAT-4 GMF中后向散射系数对海面风速和风向的依赖关系,以及增加海表温度(SST)因子项,构建了适用于HY-2卫星微波散射计海面风场反演的NSCAT-5.HY-2 GMF。研究结果表明,相比NSCAT-4 GMF,采用NSCAT-5.HY-2 GMF反演得到的HY-2散射计海面风速与ASCAT散射计风速的一致性提高了约11%,特别是风速反演误差不再依赖于SST变化、不再呈现显著经向分布特点。本论文研究结果对进一步提升国内外其他Ku波段星载微波散射计数据的海面风场遥感应用具有重要参考价值。 相似文献
73.
为了提高使用SSM/I资料反演全球海面风速的精度,发展了一个新型的神经网络方法.在这个方法中,使用高风速、中、低风速状态和天气状态分类的方法分别训练神经网络,然后根据其类别的不同使用不同的神经网络计算风速.此方法较好地去除了由于高风速和云天天气状态下训练样本数据的缺少所产生的误差,改进了在高风速状态下反演风速值比实际风速偏低的情况,使得反演的高风速值被校正到了正常位置.本方法反演海面风速的值与浮标实测风速值之间的均方根误差达到1.60m/s. 相似文献