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利用AMSR-E资料反演实时海面气象参数的个例 总被引:1,自引:0,他引:1
利用2005年1月的AMSR-E卫星资料作为一个例子,探讨了AMSR-E的12个通道的亮温与海表温度、海面气温、湿度及风速4个气象参数的关系,把亮温通道分3大类组合分别进行参数模拟,确定模拟这4个气象参数最合理的通道组合,并利用多参数回归方法建立海表温度、海面气温、湿度及风速与亮温之间的经验关系.反演结果与TAO浮标实测资料进行了比较,实时海表温度、海面气温、湿度及风速的均方根差分别为0.53℃、0.74℃、3.2%和1.1m/s.是一个利用卫星资料同时反演四个参数(海表温度、海面气温、湿度及风速)的成功例子,为计算海气热通量提供了数据,并为实时观测和研究气候变化提供了一种简单而有效的方法. 相似文献
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目的 西北太平洋是我国远洋渔船从事大规模商业性捕捞的重要作业海域,也是中尺度涡的活跃区域,因此中尺度涡的提取方法研究对渔场分析有十分重要的意义。传统的研究方法多依赖栅格数据进行涡旋提取,并用标准圆形来拟合涡旋,难以提取涡旋的多核结构,本研究对此进行了改进。方法 利用海表面高度异常数据,充分考虑海洋涡旋形状多样性以及矢量数据结构的优点,结合过去研究中的涡旋约束条件,基于无阈值的闭合等值线法,确定涡旋边界和中心,实现对西北太平洋黑潮延伸区的不规则矢量涡旋的提取。结果 由于原始的海表面高度异常栅格数据图最接近海洋中涡旋实际存在的形状和位置,因此分别以1997年6月1日、2000年6月1日、2003年6月1日、2006年6月1日、2009年6月1日、2015年6月1日的涡旋提取结果为例与同一时间同一研究区域内原始海表面高度异常数据栅格图以及传统研究方法中标准圆形的涡旋提取结果进行比较。选取1994年6月1日的提取结果为例,同等比例放大同一位置涡旋,计算重叠率,重叠率的最大值为89%,最小值为22%,平均重叠率为65%。结果表明,本文的提取结果更接近海洋中涡旋的实际形状和位置,且精度更高。结论 本文基于海洋卫星高度计的涡旋提取方法,充分考虑了海洋涡旋形状不规则的特点,综合了矢量数据结构的优点,更符合海洋中涡旋的实际形状和位置,比传统方法得到的结果具有更高的准确性和易用性,适用于涡旋与渔场关系的研究。 相似文献
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为了用较小的数据量重构出保留细节结构的高分辨率海表温度(SST)图像,对海表温度脊线和谷线、温度梯度脊线以及残差图像脊线进行采样,与陆地边界以及矩形域的边缘一起作为边界条件,利用Laplace方程的9点差分形式,对海域中所有的结点迭代计算,重构出海表温度场。选取了2012年5月份东海以及西太平洋海域的MODIS 三级产品的月平均海表温度进行了采样与重构试验,结果表明,复原图像与原图像误差最大绝对值为0.3960℃ ,回放等值线与原等值线叠合吻合较好,说明该方法进行海表温度场重构具有可行性。 相似文献
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提出了基于边界外部压力的二值图像结构化骨架提取方法。先标记出二值图像的边界,判断各个边界点的受力情况,通过三个条件判断各个边界点是否为骨架单元。迭代这一过程,直到没有新的骨架单元产生,即得到初步的骨架结构。通过对骨架中3×3区域内骨架形状分析,对骨架中的冗赘单元进行查找并删除。将该方法得到的骨架结构图与软件Matlab 6.5骨架提取函数(Bwmorph)得到的骨架结构进行了比较,表明用该方法得到的结果比Matlab 6.5中得到的骨架线条更平滑,而且细小分枝更少。将该方法应用到海表温度锋面的提取上,结果显示锋面位置与结构准确,说明利用该方法进行骨架提取是可行的。 相似文献
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基于SSM/I数据的神经网络方法反演海面风速 总被引:4,自引:1,他引:4
研究了单参数神经网络(SANN)模型、多参数神经网络(MANN)模型及复合多参数神经网络(CMANN)模型对使用SSM/I数据反演海面风速精度的影响,并对增加85.5GHz垂直和水平极化亮温作为输入项对反演精度的提高进行了验证.重点发展了一种新型的CMANN算法,并分析了它在不同风速范围下的反演效果.随着风速的增加,反演风速的精度也有提高,高风速(≥15m/s)较低风速有更小的风速误差.比较表明,此方法的反演效果优于以往的各种SSM/I反演风速算法.反演风速的范围为0~25m/s,在晴天和云天混合状况下反演风速与实测风速的均方根误差为1.61m/s,晴天则达到1.46m/s. 相似文献
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