【摘 要】
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海洋盐度对海洋环境模拟具有重要的影响,SMOS是国际上首颗提供全球大洋大范围盐度观测的卫星,开阔洋面上的盐度遥感观测已经在资料同化中得到成功应用,由于SMOS盐度观测在近岸（包括南中国海）和高纬度地区误差较大,还不能在海洋资料同化中有效应用。本文提出了基于广义回归神经网络的盐度修正算法,并利用该算法对SMOS盐度观测资料进行修正,通过修正,南海区域SMOS海表盐度和Argo最上层观测的偏差和RMS
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海洋盐度对海洋环境模拟具有重要的影响,SMOS是国际上首颗提供全球大洋大范围盐度观测的卫星,开阔洋面上的盐度遥感观测已经在资料同化中得到成功应用,由于SMOS盐度观测在近岸（包括南中国海）和高纬度地区误差较大,还不能在海洋资料同化中有效应用。本文提出了基于广义回归神经网络的盐度修正算法,并利用该算法对SMOS盐度观测资料进行修正,通过修正,南海区域SMOS海表盐度和Argo最上层观测的偏差和RMSE分别从0.155psu,0.415psu降低到了-0.007psu,0.112psu,在西北太平洋区域效果同样显著。本文首次将南海近岸的SMOS盐度资料应用于ROMS模式同化系统,通过设置在南中国海的六组同化对比实验,结果表明同化修正后的SMOS海表盐度可以有效改善海洋上层盐度的模拟。在南海区域的的影响深度为40m,在西太平区域的影响深度为160m。同时实验指出,海表盐度的同化对海表温度和海表高度场的模拟也有一定的调整作用。本文还在同化的基础上进行了观测影响和观测敏感性的分析,成功搭建了基于ROMS模式的南海区域物理过程敏感性分析框架。通过南海西边界流和关键断面的敏感性实验证明了其可靠性,结果表明,海表高度是影响南海区域西边界流调整的关键变量,这对进一步的观测网络的设计和提升南海区域海洋数值模拟的精度将会有促进作用。
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