一种基于静止卫星的海面风矢量估测方法

参考大气动力学理论中风随高度、纬度的分布特征,提出一种基于静止卫星低层大气导风利用全连接神经网络估测海面风的新思路,构建基于卫星遥感数据的全连接神经网络海面风矢量估测模型,实现基于大气导风的海面风估测.基于GOES-16先进基线成像仪可见光通道0.5 km分辨率大气导风开展试验,并与2021年1月1日-12月31日北美近海岸和海上93个美国国家数据浮标中心浮标数据比对,结果表明:全连接神经网络估算得到基于大气导风的海面风风速均方根误差不大于1.5 m·s-1,较传统模型降低0.24 m·s-1.将模型应用于飓风场景,通过与2022年3个北大西洋飓风和3个东太平洋飓风共13个时次的再分析数据比对...

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Published in应用气象学报 Vol. 35; no. 2; pp. 225 - 236
Main Authors 张云开, 徐娜, 翟晓春, 张鹏
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国气象局中国遥感卫星辐射测量和定标重点开放实验室/国家卫星气象中心(国家空间天气监测预警中心),北京 100081 01.03.2024
中国气象科学研究院,北京 100081%许健民气象卫星创新中心,北京 100081
Subjects
fully-connected neural network
低层大气
low-level atmosphere
全连接神经网络
大气导风
sea surface wind vector
atmospheric motion vector
海面风矢量
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ISSN1001-7313
DOI10.11898/1001-7313.20240208

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Summary:参考大气动力学理论中风随高度、纬度的分布特征,提出一种基于静止卫星低层大气导风利用全连接神经网络估测海面风的新思路,构建基于卫星遥感数据的全连接神经网络海面风矢量估测模型,实现基于大气导风的海面风估测.基于GOES-16先进基线成像仪可见光通道0.5 km分辨率大气导风开展试验,并与2021年1月1日-12月31日北美近海岸和海上93个美国国家数据浮标中心浮标数据比对,结果表明:全连接神经网络估算得到基于大气导风的海面风风速均方根误差不大于1.5 m·s-1,较传统模型降低0.24 m·s-1.将模型应用于飓风场景,通过与2022年3个北大西洋飓风和3个东太平洋飓风共13个时次的再分析数据比对表明:基于大气导风的海面风风速均方根误差不大于1.1 m·s-1,相较于传统经验模型降低0.04 m·s-1,在低风速区无系统性偏差.
ISSN:1001-7313
DOI:10.11898/1001-7313.20240208