数据驱动的时空过程建模及其约束下的多源SST遥感产品融合方法研究

项目名称： 数据驱动的时空过程建模及其约束下的多源SST遥感产品融合方法研究

项目编号： No.41401405

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 天文学、地球科学

项目作者： 朱瑜馨

作者单位： 淮阴师范学院

项目金额： 25万元

中文摘要： 目前单一传感器的SST遥感产品存在时空不完整、分辨率难以满足多尺度模型建模的需要、物理意义不一致等单方面或多方面的问题，全球海洋数据同化试验（GODAE）GHRSST-PP项目提出通过同化和融合现有SST产品，得到更高精度和时空分辨率的SST分布场。本项目拟以影响我国短期气候的关键区----亚印太交汇区为研究区，建立数据驱动的SST时空过程模型，以此为约束条件，将多源、多尺度MODIS和AMSR-E SST遥感产品通过稳健的固定阶数Kriging方法及时空层次贝叶斯方法进行融合，以得到多时空尺度的、空间连续的、高精度的SST融合数据集。重点研究数据驱动的SST时空随机效应过程模型的构建方法、多时空尺度SST遥感产品无缝转换方法、SST遥感产品不确定性的定量化方法、点位数据的空间代表性及遥感大数据量的高效计算方法。以为多时空尺度、连续完整的高精度SST遥感产品的获得提供科学的方法指导。

中文关键词： 数据驱动；时空随机效应；时空层次贝叶斯；尺度转换；不确定性

英文摘要： Satellite-derived Sea Surface Temperature (SST) with mullti-spatiotemporal-scale is increasingly important in the sea-atmospheric coupled system, and it has become an essential data source in the multi-scale numerical model. However, satellite-derived SST

英文关键词： data driven；spatiotemoral random effects；spatiotempoal Hierarchical Bayes；scale transformation；uncertainty