[口头报告]基于GNSS-R反演北极海冰密集度及其对预报的影响

基于GNSS-R反演北极海冰密集度及其对预报的影响
编号：2498 稿件编号：365 访问权限：仅限参会人 更新：2024-04-12 13:31:13 浏览：8次 口头报告

报告开始：2024年05月20日 10:15 （Asia/Shanghai）

报告时间：10min

所在会议：[S17] 主题17、冰冻圈科学 » [S17-4] 主题17、冰冻圈科学（20日上午，209）

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摘要
利用来自TechDemoSat-1卫星的GNSS-R（Global Navigation Satellite Systems Reflectometry）延迟-多普勒图像并考虑海冰和海洋相互作用，提出了一种基于深度神经网络反演北极海冰密集度的新方法。这种反演方法显示了未来GNSS-R应用于北极任务的潜力。与德国汉堡大学海冰密集度产品相比，在2016年3月和6月反演结果的均方根误差分别为0.0284和0.0415。当反演的GNSS-R海冰密集度作为被动微波遥感数据的补充数据被加入到同化中时，在一定程度上对北极海冰密集度预报精度的提升产生了积极影响。特别是在海冰融化区域及海冰边缘区，更多的观测带来了有帮助的细节信息。相比仅同化遥感数据，联合同化的区域均方根误差在24小时预报时间最大下降幅度达到约17%，在72小时内也在5%以上。
关键字
GNSS-R,海冰密集度,深度学习,海冰预报
报告人
杨璐
博士研究生 天津大学

稿件作者
杨璐 天津大学
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