基于BP神经网络的HY-2A散射计的风反演精度订正研究

发布时间：2020-07-22 13:36

【摘要】：海洋二号卫星是我国自主研制的第一颗海洋动力环境卫星,其搭载的微波散射计(H2SCAT)可提供大量实时海面风场资料数据,而海面风场数据在海洋环境数值预报中必不可少,但由于Ku波段雷达的物理特性,H2SCAT风场的反演精度会受到降水等环境要素影响。本文的目标就是考虑降水等环境要素对HY-2A散射计反演风场精度的影响,对HY-2A散射计风场进行精度分析并通过BP神经网络对其进行偏差订正,以改进HY-2A散射计反演风场的质量。利用2012-2014年三年间的多源风矢量资料,包括NDBC浮标、TAO的浮标观测的风场资料数据以及ERA-Interim再分析风场资料数据,匹配对应的CMORPH降水资料,开展了 2012-2014年的HY-2A散射计的近实时海面风场资料在有降水的情况下的精度分析,统计了平均偏差、均方根误差、标准差,分析了 H2SCAT针对不同资情况;创新性地利用BP神经网络对HY-2A散射计风矢量场进行了偏差订正,按照风速大小分析了 HY-2A散射计风矢量场与各浮标资料风场的残差分布情况;同时,设计敏感性试验,以探究神经网络输入样本量以及各输入要素中的环境要素对订正结果的敏感性。结果表明:HY-2A散射计的反演风速对于3种不同资料风速都呈现出高估现象,而风向呈现不规则的非线性变化;经过BP神经网络的偏差订正后,HY-2A散射计反演风场精度尤其是风速得到了较大提高,在对数据量足够大的ERA-Interim再分析风场数据做了 19组敏感性试验后,HY-2A风速平均偏差由0.99m/s平均降低到了 0.01m/s,最小降低到0.2×10-3 m/s;输入样本中的环境要素中同时包括海温和降水时的订正效果比只包括其中之一环境要素的模型的订正效果要好;将海浪数据加入订正数据集中,对HY-2A散射计风速数据也会起到一定的订正效果;在一定输入样本量内,随着样本量的逐渐增加,平均偏差会逐渐减小,订正效果会越好,但超过一定量后会产生过拟合现象,随着输入样本量的逐渐增加,平均偏差没有一直减小而是出现波动且整体上逐渐增大。
【学位授予单位】：厦门大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP183;P715.6
【图文】：

ＴＡＯ（ｔｒｏｐｉｃａｌ邋ａｔｍｏｓｐｈｅｒｅ邋ｏｃｅａｎ）浮标网，由大约７０个锚系浮标组成［７１１。逡逑本次研宄所用为热带大气海洋项目（ＴＡＯ）的３０个锚系浮标数据，同样是逡逑２０１２年１月１日？２０１４年１２月３１日浮标观测数据，它们的分布位置见图２．２。ＴＡＯ浮逡逑标的风速仪高度不同，分别是ＡＴＬＡＳ浮标的４米和ＴＲＩＴＯＮ浮标的３．５米。逡逑本次研究所用到的ＴＡＯ浮标数据包括浮标观测的风速、风向及海温资料。其中，逡逑对所用到的浮标风矢量数据同样进行了邋１０米中性风的转换＝逡逑１２逡逑

逦９０Ｗ逦６０Ｗ逡逑图２．１邋ＮＤＢＣ浮标分布图逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２．１邋Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ邋ｏｆ邋ＮＤＢＣ邋ｂｕｏｙｓ逡逑２．１．３邋ＴＡＯ浮标观测数据逡逑国外己经将锚系浮标观测技术扩展到深远海，如印度洋、南北极、赤道附逡逑近等。随着海洋环境监测要求的不断增加和提高，建立了大区域、高密度、多参逡逑数、多功能的海洋浮标监测网，如美国ＮＤＢＣ用于热带海洋大气观测的逡逑ＴＡＯ（ｔｒｏｐｉｃａｌ邋ａｔｍｏｓｐｈｅｒｅ邋ｏｃｅａｎ）浮标网，由大约７０个锚系浮标组成［７１１。逡逑本次研宄所用为热带大气海洋项目（ＴＡＯ）的３０个锚系浮标数据，同样是逡逑２０１２年１月１日？２０１４年１２月３１日浮标观测数据，它们的分布位置见图２．２。ＴＡＯ浮逡逑标的风速仪高度不同，分别是ＡＴＬＡＳ浮标的４米和ＴＲＩＴＯＮ浮标的３．５米。逡逑本次研究所用到的ＴＡＯ浮标数据包括浮标观测的风速、风向及海温资料。其中

图２．３邋ＢＰ人工神经网络逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２．３邋ＢＰ邋ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ邋ｎｅｕｒａｌ邋ｎｅｔｗｏｒｋ逡逑李世萍等采用ＢＰ神经网络建立了人工观测风速资料序列的订正模型，并进逡逑行了模拟效果的验证检验。其模型结果表明：利用ＢＰ神经网络建立的风速资料逡逑序列订正模型能够对风速达到较高精度的订正，模型拟合的风速差值相对于订正逡逑前风速差值呈明显的减小趋势，达到了较好的订正效果，这将对建立风速观测资逡逑料的均一性时间序列有着非常重要的参考价值风暴潮增水与众多影响因素逡逑之间有着密切关系，卢君峰等利用ＢＰ神经网络建立起厦门沿海的风暴潮风水预逡逑报的人工神经网络模型，该模型的预报效果良好，所预报的风暴潮增水基本能够逡逑反映实际变化趋势，亦有较高的预报精度，适用性较好［６４］。樊彦国等采用遥感逡逑技术和ＢＰ神经网络技术，结合野外实测的盐渍土光谱特征和实验室化验的土壤逡逑

【参考文献】

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1 林明森;张有广;袁欣哲;;海洋遥感卫星发展历程与趋势展望[J];海洋学报;2015年01期

2 王波;李民;刘世萱;陈世哲;朱庆林;王红光;;海洋资料浮标观测技术应用现状及发展趋势[J];仪器仪表学报;2014年11期

3 王东良;姚小海;孟雷;张维凯;;海洋二号卫星散射计风场产品真实性检验及分析[J];海洋预报;2014年04期

4 陈双;刘韬;;国外海洋卫星发展综述[J];国际太空;2014年07期

5 张增海;曹越男;刘涛;赵伟;;ASCAT散射计风场在我国近海的初步检验与应用[J];气象;2014年04期

6 蒋兴伟;林明森;宋清涛;;海洋二号卫星主被动微波遥感探测技术研究[J];中国工程科学;2013年07期

7 李世萍;孔令彬;肖玮;田梦;张文煜;;基于BP神经网络的风速观测资料序列订正模型[J];兰州大学学报(自然科学版);2013年03期

8 王慧鹏;王春明;项杰;李健;刘春霞;;QuikSCAT卫星散射计矢量风检验及南海月平均风场特征分析[J];气象科学;2014年01期

9 毛健;赵红东;姚婧婧;;人工神经网络的发展及应用[J];电子设计工程;2011年24期

10 樊彦国;侯春玲;朱浩;武腾腾;孙元芳;;基于BP神经网络的盐渍土盐分遥感反演模型研究[J];地理与地理信息科学;2010年06期

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1 马昕;降雨对波浪成长和海气界面湍流及其相互作用的实验研究[D];中国海洋大学;2013年

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1 张凯;基于航海雷达的动态环境下海面风场反演方法研究[D];哈尔滨工程大学;2015年

本文编号：2765886