渤黃海水體漫衰減系數(shù)的遙感反演*

毛 穎,丘仲鋒，孫德勇，王勝強(qiáng)，路 穎，吳晨穎，岳小媛，葉之翩

(南京信息工程大學(xué)海洋科學(xué)學(xué)院，江蘇南京 210044)

渤黃海水體漫衰減系數(shù)的遙感反演*

毛 穎,丘仲鋒**，孫德勇，王勝強(qiáng)，路 穎，吳晨穎，岳小媛，葉之翩

(南京信息工程大學(xué)海洋科學(xué)學(xué)院，江蘇南京 210044)

【目的】針對(duì)中國渤黃海水體類型復(fù)雜的特性，建立一個(gè)同時(shí)適用于渾濁水域與清澈水域的漫衰減系數(shù)反演算法。【方法】利用2000年7月至2004年2月在中國近海海域現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量的238組光譜數(shù)據(jù)，針對(duì)渾濁水域與清澈水域分別建立漫衰減系數(shù)的半分析算法和經(jīng)驗(yàn)算法，并基于加權(quán)方法將兩算法結(jié)合，構(gòu)建水體聯(lián)合算法?！窘Y(jié)果】新建立的聯(lián)合算法精度較高且較為穩(wěn)定：算法的決定系數(shù)(R2)達(dá)到0.891，均方根誤差(RMSE)與平均絕對(duì)誤差(MAPE)分別為0.543 m-1，26.77%。在誤差敏感性分析中，半分析算法與經(jīng)驗(yàn)算法的MAPE與RMSE在6%和0.06 m-1以內(nèi)?！窘Y(jié)論】新的反演算法適用于我國渤黃海水體漫衰減系數(shù)Kd(490)的反演。

海洋光學(xué) 經(jīng)驗(yàn)算法 半分析算法 聯(lián)合算法

0 引言

【研究意義】水體漫衰減系數(shù)(Kd)是描述輻照度隨海水深度增加而衰減的重要海洋光學(xué)參數(shù)之一[1]。它與水體下行輻照度密切相關(guān)。清澈水體中，懸浮物、葉綠素等物質(zhì)含量較少，水體下行輻照度隨海水深度增加而衰減的趨勢(shì)小且呈現(xiàn)出穩(wěn)定的狀態(tài)，因此漫衰減系數(shù)較小且基本保持不變；渾濁水體中含有較多的懸浮物、泥沙等，下行輻照度衰減程度較大，因此漫衰減系數(shù)整體較大。當(dāng)水體出現(xiàn)分層的情況，且上層水體渾濁度小于下層水體渾濁度時(shí)，下行輻照度隨深度增加的衰減程度會(huì)在一定深度處增大，因此漫衰減系數(shù)會(huì)在一定深度處增大；而當(dāng)上層水體渾濁度大于下層水體時(shí)，則下行輻照度隨深度增加的衰減程度會(huì)到一定深度處減小，因此漫衰減系數(shù)會(huì)在到達(dá)一定深度后減小。研究漫衰減系數(shù)具有重要意義： 1)有助于反映水體環(huán)境狀況，計(jì)算水體透明度；2)漫衰減系數(shù)可以反映光在水體中的分布變化特征。因此，反演水體的漫衰減系數(shù)不僅有利于研究大面積水域的水體組分變化和光學(xué)特性，還有利于宏觀、動(dòng)態(tài)地監(jiān)測(cè)水體?！厩叭搜芯窟M(jìn)展】目前已有許多學(xué)者對(duì)漫衰減系數(shù)反演開展了研究。Austin等[2-3]首次利用統(tǒng)計(jì)回歸的方法建立了Kd(490)和藍(lán)、綠兩波段的離水輻亮度的統(tǒng)計(jì)關(guān)系；Mueller[4]基于SeaWiFS衛(wèi)星利用490 nm與555 nm波段的標(biāo)準(zhǔn)離水輻亮度來反演Kd(490)；王曉梅等[5]針對(duì)黃東海區(qū)域，利用555 nm與665 nm波段的遙感反射率以及490 nm與555 nm的遙感反射比，即(Rrs(555)+Rrs(665))以及(Rrs(490)/Rrs(555))來反演Kd(490)；張亭祿等[6]采用COASTLOOC與NOMAD數(shù)據(jù)集建立了漫衰減系數(shù)的經(jīng)驗(yàn)反演算法，結(jié)果表明經(jīng)驗(yàn)算法雖然簡單直接，但欠缺理論依據(jù)，當(dāng)反演的區(qū)域或時(shí)間不同時(shí)容易造成誤差。現(xiàn)有的漫衰減系數(shù)的經(jīng)驗(yàn)反演算法研究大多在開闊、清澈的水域即一類水體反演效果良好，但對(duì)于沿岸、內(nèi)陸等區(qū)域的渾濁水體處，即二類水體，反演效果相對(duì)較差；Lee等[7-8]首次提出利用水下的遙感反射比反演吸收系數(shù)和后向散射系數(shù)的算法，進(jìn)而建立漫衰減系數(shù)與吸收系數(shù)與后向散射散射系數(shù)之間的關(guān)系；Doron等[9]在此基礎(chǔ)上利用490 nm與709 nm波段的輻照度和反射率反演得到bb(490)，再進(jìn)一步得到a(490)，并最終反演出Kd(490)；吳婷婷等[10]在Doran算法的基礎(chǔ)上加入了光場(chǎng)分布系數(shù)?！颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】經(jīng)驗(yàn)算法在清澈水域中的反演精度和穩(wěn)定度效果較好，但在渾濁水域處反演效果并不理想。而半分析算法在渾濁水域反演效果優(yōu)于經(jīng)驗(yàn)算法，但在清澈水域處劣于經(jīng)驗(yàn)算法。就我國渤黃海水體而言，水體成分復(fù)雜，水體類型多樣，且輻照度衰減的影響因子不盡相同，可以建立一個(gè)適合于我國渤黃海水域精度高且穩(wěn)定的漫衰減系數(shù)反演模型。【擬解決的關(guān)鍵問題】通過Kd(490)=0.3 m-1對(duì)應(yīng)的555 nm與443 nm波段處的遙感反射比值(Rrs(555)/Rrs(443)=1.3)，將水體分成渾濁水域與清澈水域，并在渾濁水域處(Kd(490)>0.3 m-1，Rrs(555)/Rrs(443)>1.3)通過半分析算法的公式推導(dǎo)得到Kd(490),而在清澈水域處(Kd(490)<0.3 m-1，Rrs(555)/Rrs(443)<1.3)利用統(tǒng)計(jì)的方法建立Kd(490)的經(jīng)驗(yàn)算法，并最終將兩算法結(jié)合，形成聯(lián)合算法。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域

研究區(qū)域由渤海與黃海兩個(gè)區(qū)域組成。渤海是中國大陸東部的邊緣海，一面臨海，三面環(huán)陸，是一個(gè)近封閉的內(nèi)海，位于北緯37°07′～41°，東經(jīng)117°35′～122°15′。渤海平均水深較淺，海底地勢(shì)較為平緩，營養(yǎng)鹽豐富，主要以軟泥質(zhì)和泥沙為主，其東部通過渤海海峽與黃海相通，沉積物以淤泥和粉沙淤泥為主。渤海的水質(zhì)特征是自凈能力低，水體渾濁度較高。黃海位于渤海東側(cè)，南與東海相通，是太平洋西部的一個(gè)邊緣海同時(shí)也是一個(gè)近似經(jīng)向的半封閉淺海，位于北緯33°～41°，東經(jīng)118°～127°。黃海海域的平均水深要大于渤海海域，且其沿岸地區(qū)有大量的河流入海口，潮差大、潮流急，自岸向海沉積物由粗到細(xì)呈帶狀分布。該海域的營養(yǎng)鹽也較為豐富。

1.2 數(shù)據(jù)來源

1.2.1 現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)資料

238組實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的時(shí)間范圍是2000年7月至2004年2月,空間范圍是黃東海與珠江口附近的海域。測(cè)量的參數(shù)包括在490 nm波段的漫衰減系數(shù)以及不同波段的遙感反射比等。建模采用的數(shù)據(jù)分布為2000年7月下旬與2001年2月上旬，珠江口海岸及其鄰近海域22組；2001年3～5月，香港周圍珠江口，博寮海及牛尾海49組；2002年4月、8月、9月、11月，東海區(qū)域46組；2003年春、秋季，黃、東海區(qū)域100組；2004年1月、2月，大亞灣和大鵬灣以東海區(qū)21組；采樣站點(diǎn)如圖1所示。研究采集的數(shù)據(jù)時(shí)空跨度大，包含的水體類型復(fù)雜。

圖1 現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)[3]

Fig.1 In-situ stations in Bohai and Yellow Seas

1.2.2 MERIS衛(wèi)星資料

中等分辨率成像頻譜儀MERIS是目前水色傳感器中最有優(yōu)勢(shì)的傳感器之一，同時(shí)也是專門測(cè)量海洋及近岸水體水色的傳感器，因此MERIS的主要作用是觀測(cè)海水的顏色。MERIS傳感器在可見光/近紅外(390～1 040 nm)，設(shè)置了15個(gè)波段，帶寬范圍3.75～20 nm，在可見光波段平均帶寬為10 nm(文獻(xiàn)[11])。本文選取衛(wèi)星數(shù)據(jù)是2010年的Rrs(遙感反射比)，其波段分別選取為443 nm,490 nm,560 nm,665 nm,709 nm。

1.3 數(shù)據(jù)分析方法

以Matlab作為數(shù)據(jù)處理工具，以現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量得到的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，首先通過半分析算法推導(dǎo)得出吸收系數(shù)a與后向散射系數(shù)bb,進(jìn)而計(jì)算出490 nm處的漫衰減系數(shù)。公式如下：

Kd(λ)=(1+0.005θ0)a(λ)+4.18{1-0.52exp [-10.8a(λ)]}bb(λ)。

(1)

在對(duì)半分析算法反演精度的分析過程中發(fā)現(xiàn),在Kd(490)<0.3 m-1的區(qū)域內(nèi)，反演結(jié)果出現(xiàn)了明顯的低估現(xiàn)象。而基于前人的研究，Kd(490)<0.3 m-1的區(qū)域可視為清澈水域，因此在Kd(490)<0.3 m-1的區(qū)域內(nèi)，以555 nm和443 nm波段的遙感反射比反演Kd(490)建立經(jīng)驗(yàn)算法，并采用加權(quán)的方法將半分析算法與經(jīng)驗(yàn)算法合并。

1.4 評(píng)價(jià)指標(biāo)

在上述數(shù)據(jù)分析的過程中，將所得到的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，分別用于模型的建立和精度、穩(wěn)定度的檢驗(yàn)。檢驗(yàn)?zāi)Ｐ途刃璨捎脤?duì)數(shù)坐標(biāo)下的決定系數(shù)(R2)、均方根誤差(RMSE)與平均相對(duì)誤差絕對(duì)值(MAPE)，而用來判斷模型穩(wěn)定度則需采用均方根誤差(RMSE)與平均相對(duì)誤差絕對(duì)值(MAPE)。公式如下：

(2)

(3)

其中，y為反演值，x為實(shí)測(cè)值，N為樣本數(shù)，i代表第i個(gè)樣本。決定系數(shù)是相關(guān)系數(shù)的平方。

2 結(jié)果與分析

2.1 漫衰減系數(shù)半分析算法的建立

后向散射系數(shù)bb(λ)通?？梢员硎緸檩椪斩确瓷渎逝c吸收系數(shù)a(λ)的函數(shù)[12-13]。Doran等[9]的研究表明，490 nm波段處的后向散射系數(shù)bb(490)與波長為709 nm的輻照反射率R(709)有著線性相關(guān)關(guān)系?；诖耍瑢b(490)同R(665)建立相關(guān)關(guān)系：

(4)

(5)

bb(490)=C0+C1R(665)。

(6)

其中C0與C1可以被表示為

(7)

(8)

根據(jù)Babin等[14]，假定

a(665)≈aw(665)。

(9)

aw(λ)和bbw(λ)可參考Buiteveld等[15],

bbp(490)=B×bbp(710)，

(10)

其中B為常數(shù)，取1.13。又因?yàn)?/p>

(11)

(12)

bbp(710)=bb(710)-bbw(710)=

(13)

(14)

(15)

(16)

由上述公式可得

(17)

(18)

綜上

bb(490)=bbw(490)-

用具有一定厚度內(nèi)壁的沒有縫隙的鋼管，剛度和強(qiáng)度較強(qiáng)的接頭管并且保持關(guān)內(nèi)的直徑總體小于墻體的厚度10到20毫米。如果直徑低于這個(gè)范圍則采用30-50t的起重機(jī)進(jìn)行設(shè)備的起拔，如果接頭管的內(nèi)直徑厚度大于20毫米就需要用到專業(yè)的更大的起重機(jī)，以保障最終接頭管的接頭工作順利進(jìn)行。整體的起拔工作過程中，為使得工作在限制的時(shí)間內(nèi)完成，需要保證接頭管起拔工作在初凝之前完工。如果碰上混凝土的出現(xiàn)接頭管斷裂現(xiàn)象，依照高壓噴射所具備的特性可以及時(shí)的對(duì)斷裂處進(jìn)行補(bǔ)救。

(19)

(20)

其中f可視為常數(shù)，即f(λ)=0.335。

又由Lee等[16]提出的公式：

Kd(λ)=(1+0.005θ0)a(λ)+4.18{1-0.52exp [-10.8a(λ)]}bb(λ)，

(21)

聯(lián)立(20)式、(21)式、(22)式可推導(dǎo)得到

(22)

綜上，我們可以利用現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量得到的Rrs數(shù)據(jù)，推導(dǎo)得到Kdcb。

2.2 漫衰減系數(shù)半分析算法的檢驗(yàn)

利用238組數(shù)據(jù)對(duì)半分析算法反演結(jié)果進(jìn)行精度檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果表明R2=0.888，RMSE=0.595 m-1,MAPE=27.01%。從圖2可以看出，雖然實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與反演結(jié)果具有較好的一致性，較好地分布在1∶1的對(duì)角線上，但在Kd(490)<0.3 m-1的區(qū)域出現(xiàn)了低估現(xiàn)象，該現(xiàn)象也可在表1中直觀看出。

圖2 利用半分析算法反演出的Kd(490)與實(shí)測(cè)的Kd(490)的對(duì)比散點(diǎn)圖

Fig.2 Scatter diagram of the modelled and the measuredKd(490)

表1 半分析算法整體與分部精度比較

Table 1 The contrast between the accuracy of overall and parts of the semi-analytical algrorithm

算法AlgrorithmsR2RMSEMAPE(%)全半分析算法Thewholepartofthesemianalyticalalgrorithm0．88820．595027．01Kd(490)>0．3m-1部分半分析算法ThepartofsemianalyticalalgrorithminwhichthevaluesofKd(490)aremorethan0．3m-10．87680．596328．96Kd(490)<0．3部分半分析算法ThepartofsemianalyticalalgrorithminwhichthevaluesofKd(490)arelessthan0．3m-10．62800．056627．96

對(duì)半分析算法的穩(wěn)定度檢驗(yàn)時(shí)，引入100組平均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差符合5%的正態(tài)分布來進(jìn)行誤差敏感性分析[17]。從圖3和圖4看出，模型反演結(jié)果MAPE在5%以內(nèi)發(fā)生變化波動(dòng)，RMSE則在0.06 m-1以內(nèi)發(fā)生變化波動(dòng)，說明該半分析的穩(wěn)定性較好。

圖3 半分析算法誤差敏感性分析

Fig.3 The test of sensitivity of the semi-analytical algrorithm

2.3 漫衰減系數(shù)經(jīng)驗(yàn)算法的建立

由2.2節(jié)分析可知，半分析算法在Kd(490)<0.3 m-1的區(qū)域內(nèi)(清澈水域)出現(xiàn)了明顯的低估現(xiàn)象，因此嘗試在Kd(490)的低值區(qū)采用統(tǒng)計(jì)的方法進(jìn)行反演。

圖4 半分析算法添加100組隨機(jī)誤差后MAPE(a)與RMSE(b)的變化波動(dòng)

Fig.4 The variation of the MAPE (a) and RMSE(b) after adding 100 groups of random error to the semi-analytical algrorithm

漫衰減系數(shù)與遙感反射比在特定的范圍內(nèi)存在明顯的線性關(guān)系,且從漫衰減系數(shù)同555 nm與443 nm波段處的遙感反射比(圖5)，可以看出在Kd(490)<0.3 m-1處(對(duì)應(yīng)Rrs(555)/Rrs(443)<1.3的范圍內(nèi))，兩者之間存在著很好的線性相關(guān)。因此在Rrs(555)/Rrs(443)符合的范圍內(nèi)，建立Kd(490)的經(jīng)驗(yàn)反演算法。

圖5Kd(490)與Rrs(555)/Rrs(443)分布關(guān)系

Fig.5 The correlation of theKd(490) and the ratio betweenRrs(555) andRrs(443)

將符合條件數(shù)據(jù)中的70%的Rrs(555)/Rrs(443)與Kd(490)建立經(jīng)驗(yàn)算法，算法可表示為

Kd(490)=0.1453×

(Rrs(555)/Rrs(443))0.6957。

2.4 漫衰減系數(shù)經(jīng)驗(yàn)算法的檢驗(yàn)

將剩余符合條件的30%的數(shù)據(jù)代入(22)式進(jìn)行精度檢驗(yàn)與模型誤差敏感性分析檢驗(yàn)，在清澈水域計(jì)算出經(jīng)驗(yàn)算法的精度為R2=0.641，RMSE=0.021 m-1，MAPE=21.91%。模型誤差敏感性分析如圖6、圖7所示。

圖6 經(jīng)驗(yàn)算法誤差敏感性檢測(cè)

圖7 經(jīng)驗(yàn)算法添加100組隨機(jī)誤差后MAPE(a)與RMSE(b)的變化波動(dòng)

Fig.7 The variation of the MAPE(a) and RMSE(b) after adding 100 groups of random error to the empirical algrorithm

從圖6可以看到，引入100組隨機(jī)誤差以后的反演效果與未添加隨機(jī)誤差的反演效果差別不大。而圖7的結(jié)果表明，模型反演結(jié)果MAPE在3.5%以內(nèi)發(fā)生變化波動(dòng)，RMSE則在0.004 m-1以內(nèi)發(fā)生變化波動(dòng)，說明在清澈水域內(nèi)該統(tǒng)計(jì)算法穩(wěn)定。

此外通過與半分析方法Kd(490)<0.3 m-1

(Rrs(555)/Rrs(443)<1.3)范圍的精度比較發(fā)現(xiàn)：經(jīng)驗(yàn)算法的精度與穩(wěn)定度都有提高，因此決定在Rrs(555)/Rrs(443)<1.3的范圍內(nèi)采用經(jīng)驗(yàn)算法。

2.5 漫衰減系數(shù)聯(lián)合算法的建立

為了使Kd(490)在清澈水域與渾濁水域都有好的反演結(jié)果，將上述半分析算法與經(jīng)驗(yàn)算法聯(lián)合起來，并以Rrs(555)/Rrs(443)=1.05～1.5的區(qū)域作為算法的過渡區(qū)間，即當(dāng)Rrs(555)/Rrs(443)>1.55時(shí)采用半分析算法；當(dāng)Rrs(555)/Rrs(443)<1.05時(shí)采用經(jīng)驗(yàn)算法；當(dāng)1.05

采用經(jīng)驗(yàn)算法的權(quán)重：

半分析算法的權(quán)重：

因此在過度區(qū)域處聯(lián)合算法可表示為

Kdcb=w1×Kdempirical+w2×Kdsemianalytical。

2.6 漫衰減系數(shù)聯(lián)合算法的精度檢驗(yàn)

從圖8可以看出，算法結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的散點(diǎn)很好地分布在1∶1線附近。聯(lián)合算法的精度為R2=0.891，RMSE=0.543 m-1，MAPE=26.77%。

圖8 聯(lián)合算法反演結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的比較

Fig.8 The contrast between the results of combined modelled and measuredKd(490)

2.7 基于MERIS衛(wèi)星數(shù)據(jù)的渤黃海漫衰減系數(shù)的時(shí)空分布

圖9(a～d)為基于2010年MERIS L3衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，并利用本文中的聯(lián)合算法反演得到的渤黃海漫衰減系數(shù)Kd(490)的不同季節(jié)空間分布圖。圖9(a～d)對(duì)應(yīng)的季節(jié)分別為春、夏、秋、冬。

圖9Kd(490)不同季節(jié)空間分布反演結(jié)果圖(圖中白色部分為缺測(cè)值)

Fig.9 The variation of seasonalKd(490) distribution (The part of white means NAN)

從圖9可以看出Kd(490)的空間分布特點(diǎn)：從研究水域的沿岸向中心逐漸減小且渤海水域Kd(490)的值總體上要高于黃海水域Kd(490)的值。從春、夏、秋、冬4個(gè)季節(jié)的時(shí)間變化情況來看：春、夏季Kd(490)的低值區(qū)的范圍要明顯小于秋、冬季低值區(qū)的范圍。這與現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)到的漫衰減系數(shù)的時(shí)空分布范圍變化情況一致。

3 結(jié)論

本文基于現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，建立一個(gè)適用于不同水體類型的聯(lián)合反演算法。(1)利用2000年7月至2004年2月在中國近海海域現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量的238組光譜數(shù)據(jù)，分別在渾濁水域建立半分析算法，在清澈水域建立統(tǒng)計(jì)算法。(2)針對(duì)兩種不同的算法，分別計(jì)算其精度，同時(shí)引入100組隨機(jī)誤差來檢驗(yàn)算法的穩(wěn)定度，進(jìn)而將半分析算法與經(jīng)驗(yàn)算法通過加權(quán)的方法進(jìn)行結(jié)合，建立一種新的聯(lián)合算法。檢測(cè)結(jié)果表明：新建立的聯(lián)合算法精度相對(duì)較高且穩(wěn)定性好。最后利用MERIS衛(wèi)星2010年的Rrs數(shù)據(jù)反演得到了漫衰減系數(shù)的季節(jié)變化與空間分布特征，其反演結(jié)果分布與實(shí)測(cè)漫衰減系數(shù)的時(shí)空分布基本一致。

本文的研究所針對(duì)的Kd(490)反演的區(qū)域限于以二類水體為主的渤黃海區(qū)域，因此聯(lián)合算法的精度同半分析算法的精度相比提高不大；而且本研究建立的聯(lián)合算法是否適用于更多水體類型的海域有待進(jìn)一步的研究。

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(責(zé)任編輯：尹 闖)

A Novel Remote Sensing Algorithm for Estimating Diffuse Attenuation Coefficient in the Bohai Sea and Yellow Sea

MAO Ying,QIU Zhongfeng,SUN Deyong,WANG Shengqiang,LU Ying, WU Chenying,YUE Xiaoyuan,YE Zhipian

(School of Marine Science,Nanjing University of Information Science & Technology,Nanjing,Jiangsu,210044,China)

【Objective】Considering the complex characteristics of the Chinese Seas, a novel,rather high accuracy and stable algorithm was built to suit for both the clear water body and the turbid water body.【Methods】Based on in situ data around the coastal regions of China from January 2000 to February 2004,semi-analytical and empirical algorithms were developed for deriving diffuse attenuation coefficient in turbid and clear waters,respectively.Based on the method of weighting,these two algorithms were combined as a new algorithm.【Results】The retrieval result of the new combined algorithm shows that the correlation coefficient(R2) of the algorithm reaches 0.891,and the RMSE and the MAPE are 0.543 m-1and 26.77%,respectively.Furthermore,the precision and the stability of the algorithm are relatively good in model validation.【Conclusion】The new algorithm is suitable for the retrieval ofKd(490) in Bohai Sea and Yellow Sea.

marine optics,empirical algorithm,semi-analytical algorithm,combined algorithm

2016-09-11

毛 穎(1994-) ，女，碩士研究生,主要從事海洋光學(xué)研究。

*國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41276186，41576172，41506200),江蘇省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(BK20151526，BK20150914),江蘇省高校自然科學(xué)基金項(xiàng)目(15KJB170015)，“全球變化與海氣相互作用”專項(xiàng)(GASI03030101),江蘇省“青藍(lán)工程”優(yōu)秀青年骨干教師項(xiàng)目和南京信息工程大學(xué)大學(xué)生實(shí)踐創(chuàng)新訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目(201510300256，201510300073，201610300035，201610300064)資助。

http://www.cnki.net/kcms/detail/45.1206.G3.20161230.0934.002.html

P733.3

A

1005-9164(2016)06-0513-07

修回日期：2016-10-05

**通信作者：丘仲鋒(1979-),教授,主要從事物理海洋、海洋遙感等方面研究,E-mail：zhongfeng.qiu@nulst.edu.cn。

廣西科學(xué)Guangxi Sciences 2016,23(6):513～519

網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先數(shù)字出版時(shí)間：2016-12-30 【DOI】10.13656/j.cnki.gxkx.20161230.001