【摘 要】
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本文利用先进微波扫描辐射计2（Advanced Microwave Scanning Radiometer 2,AMSR2）2012年7月到2020年12月的亮温观测数据,基于反向传播（Backpropagation,BP）神经网络方法反演全球海面风速、海表温度、近海表气温以及露点温度。在此基础上还探究了单参数和多参数BP神经网络结构对反演效果的影响。我们利用晴天和云天条件下AMSR2多通道（6.
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本文利用先进微波扫描辐射计2（Advanced Microwave Scanning Radiometer 2,AMSR2）2012年7月到2020年12月的亮温观测数据,基于反向传播（Backpropagation,BP）神经网络方法反演全球海面风速、海表温度、近海表气温以及露点温度。在此基础上还探究了单参数和多参数BP神经网络结构对反演效果的影响。我们利用晴天和云天条件下AMSR2多通道（6.9-36.5 GHz）亮温数据、国家数据浮标中心（National Data Buoy Center,NDBC）和热带大气海洋项目（Tropical Atmosphere Ocean Project,TAO）浮标观测数据以及欧洲中期天气预报中心再分析数据（ECMWF Reanalysis v5,ERA5）的匹配数据集对所构建的BP神经网络进行训练和验证。利用单参数BP神经网络反演的海面风速、海表温度、近海表气温以及露点温度与浮标实测数据和再分析数据对比的均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）分别为1.14 m/s、1.06 oC、1.23 oC以及1.62 oC。利用多参数BP神经网络反演的海面风速、海表温度、近海表气温以及露点温度与浮标实测数据和再分析数据对比的RMSE分别为1.13 m/s、1.02 oC、1.20 oC以及1.57 oC。利用缺少对海面风速和海表温度敏感的低频通道的FY-3C微波成像仪亮温数据结合多参数BP神经网络反演结果的均方根误差分别为1.51 m/s、1.59 oC、1.53 oC以及1.76 oC。所以对海面风速和海表温度敏感的6.9 GHz和7.3 GHz两个低频通道不仅会影响这两个参数的反演效果,也会影响近海表气温和露点温度的反演精度。随后利用前三个海气界面气象参数和由近海表气温和露点温度估算的相对湿度,结合改进的块体参数化方法COARE 3.5计算感热通量和潜热通量。利用单参数BP神经网络反演的海气界面气象要素估算海气热通量与浮标和再分析数据相比的RMSE分别是18.66 W/m~2和39.91 W/m~2,利用多参数BP神经网络反演海气界面气象要素估算的感热通量和潜热通量与浮标和再分析数据相比的RMSE分别是18.13 W/m~2和39.56 W/m~2。由此可见,多参数BP神经网络反演四个海气界面气象要素以及估算海气热通量的能力都要比单参数BP神经网络的能力更强、准确性更高。接下来,我们利用位于中国南海北部的永兴海气通量塔2016年2月到2017年1月的观测值进一步验证多参数BP神经网络反演海气界面气象要素的能力,由对比结果我们可知夏秋两季的结果要比春季和冬季更接近观测值。我们的结果证实了通过BP神经网络方法结合AMSR2观测亮温数据获取全球瞬时海气界面气象要素和感热通量及潜热通量成为可能。本文还研究了利用长短期记忆（Long Short-Term Memory,LSTM）神经网络预测海气界面气象要素的效果。实验方案选取位于墨西哥湾的3个NDBC浮标站点（42020浮标、42019浮标以及42003浮标）,根据浮标观测的海面风速、海表温度、近海表气温和露点温度的历史时间序列数据对这四个海气界面气象要素进行1-10天时间尺度预测。发现对于海面风速、近海表气温和露点温度这三个气象要素而言,预测结果与实测数据比较的RMSE会随预测时间尺度的增加而增加,并且站点C的预测精度明显高于站点A和B。我们还对利用LSTM神经网络预测南海区域永兴观测塔的海气界面气象要素进行了研究。预测海面风速、海表温度、近海表气温和相对湿度的均方根误差都随着预测尺度的增加而增加,其中海表温度预测误差明显高于墨西哥湾预测海表温度的误差,可能是复杂地形、季风、厄尔尼诺和南方涛动（El Ni?o-Southern Oscillation,ENSO）现象和海洋中尺度涡旋共同作用的结果。
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