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Polar Sea Ice Identification and Classification Based on hy-2a/scat Data

Journal of Ocean University of China 2022年第2期21卷 331-346页

作者： XU Rui ZHAO Chaofang ZHAI Xiaochun ZHAO Ke SHEN Jichang CHEN Ge Department of Marine Technology Ocean University of ChinaQingdao 266100China Laboratory for Regional Oceanography and Numerical Modeling&Department of Satellite Engineering Pilot National Laboratory for Marine Science and Technology(Qingdao)Qingdao 266100China National Satellite Meteorological Center Beijing 100081China

In this paper,a Bayesian sea ice detection algorithm is first used based on the hy-2a/scat data,and a backpropagation(BP)neural network is used to classify the Arctic sea ice *** the implementation of the Bayesian sea ice detection algorithm,linear sea ice model parameters and the backscatter variance suitable for hy-2a/scat were *** sea ice extent obtained by the Bayesian sea ice detection algorithm was projected on a 12.5 km grid sea ice map and validated by the Advanced Microwave Scanning Radiometer 2(AMSR2)15%sea ice concentration *** sea ice extent obtained by the Bayesian sea ice detection al-gorithm was found to be in good agreement with that of the AMSR2 during the ice growth ***,the Bayesian sea ice detection algorithm gave a wider ice edge than the AMSR2 during the ice melting *** the sea ice type classification,the BP neural network was used to classify the Arctic sea ice type(multi-year and first-year ice)from January to May and October to De-cember in *** results between the hy-2a/scat sea ice type and Equal-Area Scalable Earth Grid(EASE-Grid)sea ice age data showed that the hy-2a/scat multi-year ice extent variation had the same trend as the EASE-Grid *** errors,defined as the ratio of the mismatched sea ice type points between hy-2a/scat and EASE-Grid to the total sea ice points,were less than 12%,and the average classification error was 8.6%for the study period,which indicated that the BP neural network classification was a feasible algorithm for hy-2a/scat sea ice type classification.

关键词： sea ice hy-2a/scat sea ice identification sea ice type Bayesian sea ice detection BP neural network

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基于hy-2a/scat数据的西北太平洋台风应用研究

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中国海洋大学学报（自然科学版） 2018年第A1期48卷 192-198页

作者：孙如瑶赵朝方中国海洋大学信息科学与工程学院山东青岛266100

本文用国产卫星海洋二号散射计(hy-2a/scat)的数据对2012—2014年发生在西北太平洋的67个台风在台风最大风速、台风大小和结构方面进行探索性研究。结果表明,hy-2a/scat数据在对弱台风(风速小于20m/s)的最大风速估计整体偏高。用风速15... 详细信息

本文用国产卫星海洋二号散射计(hy-2a/scat)的数据对2012—2014年发生在西北太平洋的67个台风在台风最大风速、台风大小和结构方面进行探索性研究。结果表明,hy-2a/scat数据在对弱台风(风速小于20m/s)的最大风速估计整体偏高。用风速15m/s对应的半径(R_(15))定义台风大小并将台风分为大中小三个类别,得到了hy-2a/scat观测的台风大小的月平均分布,从台风数量的月分布直方图发现,中型台风数量最多且多发生于每年8—10月份。利用瑞金涡旋模型公式导出半径的计算公式,将hy-2a/scat海面风场数据相关参数代入公式求得相应半径值,与从hy-2a/scat数据中提取的半径R_(15)相结合进行对比分析,结果证明hy-2a/scat海面风场数据可以很好地应用于台风结构方面的研究。

关键词： hy-2a/scat 台风最大风速台风大小风场结构模型

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基于hy-2a/scat数据极地海冰检测方法研究

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中国海洋大学学报（自然科学版） 2019年第10期49卷 140-149页

作者：赵朝方徐锐赵可中国海洋大学信息科学与工程学院山东青岛266100 青岛海洋科学与技术国家试点实验室区域海洋动力学与数值模拟功能实验室山东青岛266011

本文基于hy-2a/scat数据,采用贝叶斯算法、线性判别算法、支持向量机算法、基于主成分分析(Principal component Analysis,PCA)的BP神经网络算法对极地地区的海冰进行检测,并将检测结果与SSMIS海冰密集度数据进行比较。结果表明:四种检... 详细信息

本文基于hy-2a/scat数据,采用贝叶斯算法、线性判别算法、支持向量机算法、基于主成分分析(Principal component Analysis,PCA)的BP神经网络算法对极地地区的海冰进行检测,并将检测结果与SSMIS海冰密集度数据进行比较。结果表明:四种检测算法得到的海冰边界介于SSMIS 0%~30%海冰密集度边界之间。在高风速条件下,海冰和海水的后向散射特征区分不明显可能造成冰水误判,以2013年9月16日北极海冰检测为例,贝叶斯算法检测结果误判最少,其次为基于PCA的BP神经网络算法,线性判别和支持向量机两种算法误判率较高。考虑到检测算法的运行效率和冰水误判率,选择贝叶斯算法和支持向量机算法进行海冰面积的季节趋势分析,两种算法得到的海冰面积变化趋势都能反映季节性变化,且在海冰生长季支持向量机算法探测的海冰面积与SSMIS 15%密集度海冰范围保持较好的一致性。

关键词： hy-2a/scat 海冰检测贝叶斯线性判别支持向量机神经网络

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hy-2a散射计数据在台风“苏力”海表面风场结构研究中的应用

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海洋湖沼通报 2017年第2期 39-47页

作者：赵勇赵朝方孙如瑶中国海洋大学海洋遥感研究所山东青岛266100

以西北太平洋2013年第7号超强台风"苏力"为例,基于台风风场分解原理并采用改进的Tikhonov正则化原理进行数值微分,结合台风散度场和涡度场的分布规律,应用hy-2a/scat散射计海表面风场数据对台风"苏力"进行了中心定位、路径追踪、台风背... 详细信息

以西北太平洋2013年第7号超强台风"苏力"为例,基于台风风场分解原理并采用改进的Tikhonov正则化原理进行数值微分,结合台风散度场和涡度场的分布规律,应用hy-2a/scat散射计海表面风场数据对台风"苏力"进行了中心定位、路径追踪、台风背景风场提取和台风径向、切向风提取和分析。结果表明,结合散度场和涡度场进行台风中心定位的方法所得到的台风中心与联合台风警报中心JTWC最优路数据相比较,误差合理。文中所提取得到的实际(相对)径向风场和切向风场的分布特征验证了早期飞机侦测所得到部分结论。归一化切向风廓线呈瑞金涡流分布,归一化径向风廓线呈倒置的高斯分布模型。

关键词： hy-2a/scat 台风中心定位风场结构

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