论文摘要
风速是重要的海洋状态参数之一,对海面风速的准确提取是实现海洋环境监测和沿海工程应用的重要保证。目前,作为新兴海洋环境监测设备,高频雷达在风速提取方面仍然存在挑战。本文提出了一种基于人工神经网络的风速提取方法,利用历史浮标测量海态数据训练风速提取网络,实现风速与有效波高、波周期、风向及时间因素之间的非线性映射。测试结果表明了这一网络在时间和空间上的稳定性;进而将已训练的网络应用到便携式高频地波雷达OSMAR-S的风速反演中,得到的风速与浮标测量风速间的相关系数达到0.849,均方根误差为2.11 m/s。这一结果明显优于常规由浪高反演风速的SMB方法,验证了该方法在高频雷达风速反演中的可行性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 蔡佳佳,曾玉明,周浩,文必洋
关键词: 风速反演,人工神经网络,高频地波雷达
来源: 海洋学报 2019年11期
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 气象学,海洋学
单位: 武汉大学电子信息学院
基金: 国家自然科学基金（61371198）,国家重大科学仪器设备开发专项（2013YQ160793）
分类号: P732
页码: 150-155
总页数: 6
文件大小: 2044K
下载量: 132
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