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由“表”及“里”——通过表层数据推算海洋内部的新方法
发布日期:2019-5-31      浏览次数:536

        我实验室严晓海教授团队于2019年5月18日在Remote Sensing of Environment(RSE)期刊发表题为“Subsurface temperature estimation from remote sensing data using a clustering-neural network method”的研究论文,为深海遥感前沿领域提供了新方法。RSE(2018年影响因子IF=6.457)为环境科学大类一区、Top期刊,为遥感类影响因子最高、最具权威的国际期刊,主要发表地球遥感观测的理论、应用和方法相关的原创研究。

       该研究创新性地运用模糊聚类和人工神经网络联用的方法,使用海洋表层的温度、海面高度和风场等多源卫星遥感数据反演全球、多时相、多层位、深至1900米的海洋次表层温度场,突破了海洋表层对卫星遥感观测的束缚,拓展了卫星遥感对海观测维度,进一步发展了基于卫星观测的深海遥感技术。研究还通过一系列敏感性实验,优化了该方法的多个参数,有效提高了对次表层海温的估算精度,与包括随机森林在内的经典方法相比反演精度更高。该研究成果能够进一步应用于海洋动力和气候变化研究,为人类社会应对地球系统气候变化和全球海洋增暖提供数据和方法上的支撑。

        该论文的第一作者为卢文芳博士,通讯作者为严晓海教授,苏华副研究员为合作通讯作者。卢文芳博士和苏华副研究员曾分别为严晓海教授团队的优秀博士(2017年获厦门大学/美国特拉华大学海洋学双博士)和博士后(2015年出站),现均就职于福州大学。

        严晓海教授长期从事海洋遥感、物理海洋和气候变化的研究和教学工作,在海洋遥感尤其是深海遥感领域有深厚造诣及出色成果,享有很高的国际学术声誉。近五年来,团队已在深海遥感与全球变化领域发表了30余篇SCI论文,包括2篇RSE、1篇Earth's Future、3篇Journal of Geophysical Research: Oceans 在内的多篇国际顶级期刊论文,并受邀为Remote Sensing 期刊(IF=3.406)的“深海遥感”增刊担任客座编辑。

        全文链接:https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.04.009

       论文来源:Wenfang Lu, Hua Su, Xin Yang, Xiao-Hai Yan. Subsurface temperature estimation from remote sensing data using a clustering-neural network method. Remote Sensing of Environment. 2019, doi: org/10.1016/j.rse.2019.04.009.

        严晓海教授团队相关论文精选:

        Enhui Liao, XiaoHai Yan, Yuwu Jiang, and Autumn N. Kidwell. (2018). New findings on the route of heat transport between the Indo-Pacific and Southern Ocean. Climate Dynamicsdoi: 10.1007/s00382-018-4436-4

        Hua Su, Linjin Huang, Wene Li, Xin Yang, and Xiao-Hai Yan. (2018). Retrieving Ocean Subsurface Temperature Using a Satellite-Based Geographically Weighted Regression Model. Journal of Geophysical Research: Oceans, doi: 10.1029/2018jc014246

         Xiao-Hai Yan., Tim Boyer., Kevin Trenberth., Thomas R. Karl., Shang-Ping Xie., Veronica Nieves., Ka-Kit Tung., and Dean Roemmich. (2016). The global warming hiatus: Slowdown or redistribution? Earth's Future, doi: 10.1002/2016ef000417