【摘 要】
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针对传统海表盐度遥感反演精度不高、影响因素较少等问题，本文基于SMAP（Soil Moisture Active Passive）卫星L2C（Level 2 C）数据、Argo（Array for Real-time Geostrophic Oceanography）数据和其他辅助数据，以太平洋部分海域（160°E～120°W,0°～30°N）为研究区域，综合考虑海面粗糙度以及白冠覆盖率等参量，利
【基金项目】
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自然资源部全球变化与海气相互作用专项（二期）资助项目——海洋动力系统多尺度相互作用及其参数化评估； 国家自然科学基金委员会-山东省人民政府联合基金项目——海量数据驱动下的高分辨率海洋数值模式关键算法研究（U1806205）；
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针对传统海表盐度遥感反演精度不高、影响因素较少等问题，本文基于SMAP（Soil Moisture Active Passive）卫星L2C（Level 2 C）数据、Argo（Array for Real-time Geostrophic Oceanography）数据和其他辅助数据，以太平洋部分海域（160°E～120°W,0°～30°N）为研究区域，综合考虑海面粗糙度以及白冠覆盖率等参量，利用径向基神经网络建立RBF亮温增量模型，并对平静海面亮温进行修正，然后基于Meissner-Wentz介电常数模型得到反演后的盐度值。验证结果表明：模型预测盐度和SMAP卫星盐度相对于Argo实测盐度的均方根误差分别为0.4和0.5，平均绝对误差分别为0.3和0.4。实验证明，利用RBF神经网络建立的亮温增量模型可以提高海表盐度反演的精度，对海表盐度反演具有实用意义。
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