【摘 要】
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文章对土壤湿度和海洋盐度（soil moisture and ocean salinity, SMOS）卫星遥感所得2011-2012 年赤道太平洋海域海表盐度数据进行了质量控制并首次分析了盐度反演误差的海洋动力
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文章对土壤湿度和海洋盐度（soil moisture and ocean salinity, SMOS）卫星遥感所得2011-2012 年赤道太平洋海域海表盐度数据进行了质量控制并首次分析了盐度反演误差的海洋动力过程影响因子, 在此基础上引入神经网络方法对同时期的盐度数据进行了订正.研究发现, 降水及其诱发的表面波会使盐度误差向负方向显著增长; 海面风场导致的海面粗糙度会增大盐度误差, 风速与盐度误差呈微弱正相关; 海表温度变化则对盐度反演无影响.考虑降雨、风速等主要海洋动力过程影响因子, 利用神经网络方
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