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加快打造原始創(chuàng)新策源地，加快突破關(guān)鍵核心技術(shù)，努力搶占科技制高點(diǎn)，為把我國(guó)建設(shè)成為世界科技強(qiáng)國(guó)作出新的更大的貢獻(xiàn)。

——習(xí)近平總書記在致中國(guó)科學(xué)院建院70周年賀信中作出的“兩加快一努力”重要指示要求

面向世界科技前沿、面向經(jīng)濟(jì)主戰(zhàn)場(chǎng)、面向國(guó)家重大需求、面向人民生命健康，率先實(shí)現(xiàn)科學(xué)技術(shù)跨越發(fā)展，率先建成國(guó)家創(chuàng)新人才高地，率先建成國(guó)家高水平科技智庫(kù)，率先建設(shè)國(guó)際一流科研機(jī)構(gòu)。

——中國(guó)科學(xué)院辦院方針

首頁(yè) > 科研進(jìn)展

新研究提出海氣熱通量反演模型

2025-07-25 海洋研究所

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語(yǔ)音播報(bào)

近日，中國(guó)科學(xué)院海洋研究所科研人員在衛(wèi)星遙感反演全球海氣熱通量方面取得進(jìn)展。

研究聚焦于提升海表面2米氣溫（Ta）和比濕（Qa）的遙感反演精度。這兩個(gè)變量是計(jì)算海氣感熱通量（SHF）和潛熱通量（LHF）的關(guān)鍵輸入，但傳統(tǒng)方法往往有面精度低、區(qū)域偏差大等問題。為此，研究團(tuán)隊(duì)提出了MPFNet模型，融合關(guān)鍵點(diǎn)特征和周圍空間矩陣信息，結(jié)合Fourier神經(jīng)算子與殘差網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了高精度的Ta與Qa反演。

MPFNet模型以AMSR2微波遙感數(shù)據(jù)為輸入，利用海表面溫度、風(fēng)速、水汽、云液態(tài)水、降雨率及經(jīng)緯度7個(gè)變量，捕捉局部和大尺度特征，并融合經(jīng)緯度信息增強(qiáng)模型空間泛化能力。MPFNet模型采用遷移學(xué)習(xí)的訓(xùn)練策略，利用ERA5再分析數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，再通過(guò)衛(wèi)星與浮標(biāo)匹配的觀測(cè)進(jìn)行微調(diào)優(yōu)化，提升了模型在不同海域中的穩(wěn)定性與準(zhǔn)確性。結(jié)果表明，相比于再分析產(chǎn)品、深度學(xué)習(xí)產(chǎn)品和混合產(chǎn)品，MPFNet模型在全球尺度上反演的Ta、Qa以及熱通量SHF和LHF均顯著提升。在2018年獨(dú)立測(cè)試集上，Ta和Qa的均方根誤差分別下降至0.59°C和0.87g/kg，較其他產(chǎn)品分別提升27%至41%和16%至33%；進(jìn)一步計(jì)算的SHF和LHF誤差也分別降低32%至36%和17%至31%，在熱帶和高緯海域均表現(xiàn)出較強(qiáng)的泛化能力。

同時(shí)，研究團(tuán)隊(duì)基于MPFNet模型生成了覆蓋11.5年（2012年7月至2023年12月）分辨率為0.25°的全球逐日Ta、Qa、SHF和LHF產(chǎn)品，為精細(xì)化海氣通量估算、氣候變化監(jiān)測(cè)和極端天氣預(yù)測(cè)提供了數(shù)據(jù)支撐。

相關(guān)研究成果發(fā)表在《IEEE地球科學(xué)與遙感學(xué)報(bào)》（IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing）上。研究工作得到國(guó)家自然科學(xué)基金等的支持。

MPFNet模型反演的Ta、Qa、SHF和LHF結(jié)果圖

近日，中國(guó)科學(xué)院海洋研究所科研人員在衛(wèi)星遙感反演全球海氣熱通量方面取得進(jìn)展。研究聚焦于提升海表面2米氣溫（Ta）和比濕（Qa）的遙感反演精度。這兩個(gè)變量是計(jì)算海氣感熱通量（SHF）和潛熱通量（LHF）的關(guān)鍵輸入，但傳統(tǒng)方法往往有面精度低、區(qū)域偏差大等問題。為此，研究團(tuán)隊(duì)提出了MPFNet模型，融合關(guān)鍵點(diǎn)特征和周圍空間矩陣信息，結(jié)合Fourier神經(jīng)算子與殘差網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了高精度的Ta與Qa反演。MPFNet模型以AMSR2微波遙感數(shù)據(jù)為輸入，利用海表面溫度、風(fēng)速、水汽、云液態(tài)水、降雨率及經(jīng)緯度7個(gè)變量，捕捉局部和大尺度特征，并融合經(jīng)緯度信息增強(qiáng)模型空間泛化能力。MPFNet模型采用遷移學(xué)習(xí)的訓(xùn)練策略，利用ERA5再分析數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，再通過(guò)衛(wèi)星與浮標(biāo)匹配的觀測(cè)進(jìn)行微調(diào)優(yōu)化，提升了模型在不同海域中的穩(wěn)定性與準(zhǔn)確性。結(jié)果表明，相比于再分析產(chǎn)品、深度學(xué)習(xí)產(chǎn)品和混合產(chǎn)品，MPFNet模型在全球尺度上反演的Ta、Qa以及熱通量SHF和LHF均顯著提升。在2018年獨(dú)立測(cè)試集上，Ta和Qa的均方根誤差分別下降至0.59°C和0.87g/kg，較其他產(chǎn)品分別提升27%至41%和16%至33%；進(jìn)一步計(jì)算的SHF和LHF誤差也分別降低32%至36%和17%至31%，在熱帶和高緯海域均表現(xiàn)出較強(qiáng)的泛化能力。同時(shí)，研究團(tuán)隊(duì)基于MPFNet模型生成了覆蓋11.5年（2012年7月至2023年12月）分辨率為0.25°的全球逐日Ta、Qa、SHF和LHF產(chǎn)品，為精細(xì)化海氣通量估算、氣候變化監(jiān)測(cè)和極端天氣預(yù)測(cè)提供了數(shù)據(jù)支撐。相關(guān)研究成果發(fā)表在《IEEE地球科學(xué)與遙感學(xué)報(bào)》（IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing）上。研究工作得到國(guó)家自然科學(xué)基金等的支持。MPFNet模型反演的Ta、Qa、SHF和LHF結(jié)果圖

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