【摘 要】
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海洋环境影响着水下声传播和潜水器航行,对目标检测与定位、水下通信和对抗等活动具有重要意义。各类水下参数现场测量设备具有时间和空间上的局限性,越来越难以满足水声探测和对抗的需要,如何快速准确获取水下环境参数成为近年来海洋研究领域的热点问题。海洋遥感观测数据具有时间上的连续性和空间上的广域性,且与海洋水体参数之间存在相关性,通过卫星遥感数据重构水下环境已经成为众多学者的研究方向。由于观测卫星在设计时就
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海洋环境影响着水下声传播和潜水器航行,对目标检测与定位、水下通信和对抗等活动具有重要意义。各类水下参数现场测量设备具有时间和空间上的局限性,越来越难以满足水声探测和对抗的需要,如何快速准确获取水下环境参数成为近年来海洋研究领域的热点问题。海洋遥感观测数据具有时间上的连续性和空间上的广域性,且与海洋水体参数之间存在相关性,通过卫星遥感数据重构水下环境已经成为众多学者的研究方向。由于观测卫星在设计时就不可避免的带来系统误差,造成观测结果较实际情况存在误差,而这些误差对海洋水下环境实时分析模型的预测结果会造成影响,研究这些影响,可以为卫星设计提供参考数据。针对上述问题,本课题首先利用多元线性回归方法评估卫星观测误差对温度重构场的影响,通对在中国南海海域的海面高度异常（SLA）数据,海面温度（SSTA）数据用控制变量的方法添加不同的误差进行海水温度场的重构,找到了重构效果最优时SLA和SSTA添加的误差量,为海洋遥感卫星设计提供参考数据。其次,研究构建海水温度场重构模型的算法,在对原始数据进行数据清洗工作后,用支持向量回归经验正交分解（svr-EOF）,lightgbm（Light Gradient Boosting Machine）,一维变分算法分别构建三种海水温度场的重构模型,并用Argo实测数据对模型在50m,100m,500m进行了初步的测试,验证了模型的有效性。最后,使用均方根误差（RMSE）和决定系数（R~2）两项评价指标对三种模型进行评判,利用Argo原始数据测试三种重构模型的性能,探究了不同重构模型的优越性。并通过分析海表参数与海洋温度间的相关性以及中尺度涡的分布,探究了各海表要素和中尺度涡与模型重构性能和误差分布间的联系。
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