【摘 要】
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常规海况下星载散射计获取海面风场具有较高的精度，且广泛应用于目前海洋、气象和气候学研究与业务化应用当中。然而，高风速海况下，波浪破碎对散射计回波散射强度产生影响，导致按照常规方法获取德风场与真实风场存在偏差。本文针对波浪破碎下的散射计风场反演算法开展研究，聚焦地处西风带的南极绕极流(ACC)海域，通过引入海面白冠覆盖率与风速经验关系模型，利用神经网络法，构建了波浪破碎影响下的散射计风场反演新方法，
【机 构】
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中国科学院海洋研究所 海洋环流与波动重点实验室 青岛 266071;中国科学院大学 北京 100049
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常规海况下星载散射计获取海面风场具有较高的精度，且广泛应用于目前海洋、气象和气候学研究与业务化应用当中。然而，高风速海况下，波浪破碎对散射计回波散射强度产生影响，导致按照常规方法获取德风场与真实风场存在偏差。本文针对波浪破碎下的散射计风场反演算法开展研究，聚焦地处西风带的南极绕极流(ACC)海域，通过引入海面白冠覆盖率与风速经验关系模型，利用神经网络法，构建了波浪破碎影响下的散射计风场反演新方法，提高了高海况下的风场反演精度。本文结果可为提高南极绕极流区域风场精度，进而为极地区域乃至全球气候变化研究奠定基础。
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