文章摘要:本文利用果蝇优化广义回归神经网络算法FOAGRNN(Fruit fly optimization algorithm, FOA; Generalized regression neural net-work, GRNN)对SODA(Simple Ocean Data Assimilation)再分析数据进行训练，构建海表温度、盐度、海面高度与次表层温盐场之间的投影关系模型，并在全球范围使用SODA和卫星遥感数据评估了模型的应用性能。首先利用独立的2016年SODA海表数据作为模型输入进行理想重构试验，结果显示全球重构温盐平均均方根误差MRMSE分别为0.36℃和0.08‰，与WOA13资料相比减小约50%(60%)。然后，利用卫星观测的海表信息作为模型输入进行实际应用试验，并与Argo观测剖面进行比较评估。试验结果表明，重构模型能有效表征海水温盐特征，其中重构温盐MRMSE分别为0.79℃和0.16‰，相比WOA减小27%、11%。误差的垂向分布显示，重构温度RMSE从海表向下迅速增大至100m极值1.35℃，而后又迅速回落至250m处0.81℃，跃层往下不断减小；重构盐度RMSE基本随深度增大而减小，误差峰值位于25m附近，约为0.25‰。此外，Argo浮标跟踪分析和区域水团统计结果也表明模型能够较好地刻画海洋三维温盐场的内部结构特征。

文章关键词:果蝇优化广义回归神经网络算法,三维温盐场,重构,卫星观测数据,SODA再分析数据,

项目基金:国家自然科学基金项目(4177060056),

论文作者:聂旺琛¹ 陈志强¹ 何子康¹ 范开桂¹ 

作者单位:2. 南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海) 

论文分类号: TP183;P714

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