一种基于BP神经网络方法的HY-2A散射计反演风场偏差订正方案

作者：潘微1 2 3  邢建勇1 3  万莉颖1 3

单位：1. 国家海洋环境预报中心, 北京 100081; 2. 厦门大学海洋与地球学院物理海洋学系, 厦门 361005; 3. 国家海洋环境预报中心 国家海洋局海洋灾害预报技术研究重点实验室, 北京 100081

关键词：HY-2A散射计 偏差订正 BP神经网络

分类号：P732.1

出版年·卷·期（页码）：2018·35·第二期（8-18）

摘要：

针对HY-2A散射计风矢量场数据，利用BP神经网络方法，引入NDBC浮标的降水海温等环境要素，对HY-2A散射计风场进行偏差订正。实验结果表明： BP神经网络方法对HY-2A散射计的风速风向均有较好的订正效果，能有效修正HY-2A的风速高估现象，风速平均偏差由2.32 m/s改善至0.25 m/s；同时通过敏感性试验，发现了各样本输入量以及各环境要素对实验结果的敏感性。

Aiming at HY-2A scatter meter wind vector field data,using BP neural network method,with the introduction of NDBC buoy environmental elements,including SST and precipitation,we have made a bias correction in the HY-2A scatter meter wind field.Experiment results show that the BP neural network method has a good correction effect on HY-2A scattering wind speed and direction,which can effectively alleviated HY-2A wind speed overestimation,with the mean bias improving from 2.32 m/s to 0.25 m/s.At the same time by sensitivity test,we find the sensitivity of experiment result with the sample size and environmental factors.

参考文献：

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