海表温度（SST）是重要的海洋水文参数。对其进行精准预测在海洋相关领域中至关重要。深度学习强大的分析能力使其近年来广泛应用于SST预测中，但SST时间序列波动性和随机性的特点使其精准预测仍然具有挑战性。首先，采用变分模态分解（VMD）作为去噪模块，降低SST序列噪声对预测结果的影响。进而，为了解决深度模型在SST预测中存在的滞后现象，采用迁移学习的方法，将长短时记忆网络（LSTM）与宽度学习系统（BLS）相结合，使用LSTM作为BLS的特征映射结点，提高了预测精度。最终，提出了一种基于VMD-LSTM-BLS的SST预测模型。选取我国东海海温进行实例验证。通过与基准模型支持向量机、LSTM、门控循环单元以及现有的深度模型进行比较，证明了提出模型在SST预测中具有相对稳定、高效的优势，为SST预测的发展提供了新思路。

海表温度(SST)是平衡地表能量及衡量海水热量的重要指标,SST的高精度预测对全球气候、海洋环境及渔业具有重要意义。极端气候条件下,SST序列呈现明显的非平稳性,传统方法进行海表温度预测(SSTP)时难度大,且精度较低。基于经验模态分解(EMD)算法分解后的SST子序列非平稳性明显降低,且门控循环(GRU)神经网络作为一种常见的机器学习预测模型,参数较少、收敛速度更快,不易在训练过程中出现过拟合现象。结合EMD模型和GRU模型的优势,提出了一种基于EMD-GRU的SST预测模型。为验证所提模型预测效果,对5条不同长度的SST序列进行了多组对比实验。实验结果表明:与直接使用循环神经网络(RNN)、长短期记忆模型(LSTM)、门控循环神经网络(GRU)的模型相比,所提模型预测结果的多尺度复杂度更低;所提模型预测结果的均方差(MSE)和平均绝对误差(MAE)均有不同程度的降低。为验证数据序列长度对预测精度的影响,设计了补充实验。实验结果表明:预测长度越长精度效果越差;通过EMD算法对序列进行处理后,效果均得到了提升,且在预测长度变长的情况下,效果提升较为明显。

针对我国海洋遥感定标检验技术, 提出海洋水体皮温-体温模型, 将海洋皮温测量精度提高至0.3℃.模型皮温数据来源于自主研制架设在南海北部PY-301石油平台上的无人值守自动多波段红外辐射系统, 通过标准黑体标定、光阑校正、天空光校正, 使海水皮温测量精度优于±0.5℃.基于模型分析了风速对海洋皮温和体温差值的影响, 并用所提模型与Donlon模型对海洋皮温测量值进行风速修正, 修正后两者偏差分别为－0.007 6±0.297 1℃和0.044 6±0.324 8℃.结果证明该模型有效且能够提高海洋皮温的测量精度.

海面温度场建模与求解是海面红外仿真的前提和基础。针对海面换热复杂、海水传热迟滞等特点, 本文提出一种基于有限差分的海面红外温度场迭代建模方法。该方法在详细分析海面温度成因的基础上, 从环境温湿度入手, 对太阳辐射、大气辐射、大气传导换热、蒸发潜热等项和海水各层之间的传热计算, 建立热平衡与热传导方程, 利用有限差分方法进行建模, 仿真计算一天 24 h范围内的海水温度曲线, 并通过多次迭代计算解决了海水初始温度设定问题。实验结果表明, 本文提出的算法充分考虑了海水传热的迟滞效应, 仿真生成一天范围内的海面温度稳定曲线, 通过多次迭代解决初始温度获取困难、算法时效性不强等问题, 最后与实测温度进行对比, 结果较符合实际, 验证了算法的有效性。

海表温度(sea surface temperature, SST)对海洋科学的研究具有重要意义。通过卫星遥感反演是获得SST数据的方法之一。 基于C#和IDL语言构建针对EOS/MODIS数据的海表温度反演软件,讨论软件的功能,同时给出具体的反演处理过程。最后以我国 南海海域为例,将软件反演结果与实测数据对比。结果显示,反演结果与实测数据的线性相关系数约为0.91,标准误差约为0.7℃。 反演结果以期对海洋开发探测提供参考。

建立适于FY-3A卫星的海表温度业务化反演算法并验证其精度.采用覆盖我国渤海及北黄海的长时间序列现场观测数据及相应FY-3A VIRR数据，建立了适于FY-3A VIRR海表温度反演的分裂窗算法.独立样本数据验证表明，算法平均误差为0.78 ℃，RMSE为0.93.

基于环境减灾卫星的热红外波段数据, 采用普适性单通道温度反演算法反演了田湾核电厂附近海域海面温度, 反演结果与MODIS海面温度产品具有一致性, 然后依据反演所得海面温度分布图, 对不同季节和不同潮汐条件下温排水的分布特征进行了分析, 结果表明, 夏季温升超过3℃的区域明显小于冬季, 夏季温排水沿海岸单向扩散, 冬季的温升区域呈扇形分布；低潮时温排水扩散范围明显增大, 温升超过3℃的区域面积超过高潮时的4倍.

针对我国海洋遥感定标检验技术的研究，设计了一种能够自动测量海水表面温度的多波段红外辐射系统，其分辨率优于0.1 ℃，精度优于±0.5 ℃。系统采用了4个波段，即3.5~4.0 μm，8~13 μm，10.3~11.3 μm和11.5~12.3 μm。内部光学系统通过两个不同温度的参考黑体进行实时校正，保证光学系统被盐雾沉积后也不影响整个系统的精度。另外，为了防止恶劣天气对系统的影响，还设计了一个由雨量传感器触发的自动保护罩。通过实验室标定和岸边实验对系统精度和稳定性进行了实验验证。

定量分析了反演海表温度的单通道物理法对海水比辐射率、海面风速、海水盐度、大气透过率、大气上下行辐射等参数的敏感性，发现海水比辐射率、大气透过率对算法精度影响较大，是单通道物理法反演海表温度的主要误差来源.在不同的波段，单通道物理法对参数敏感性也有较大差别，中红外波段的敏感性要小于热红外波段.为了验证单通道物理法的可行性、精度及参数敏感性分析的结果，选择墨西哥湾海域2009年全年夜间MODIS实测数据进行实验.结果表明，中红外波段的单通道物理法反演海表温度的精度高于热红外波段，达到MODIS劈窗算法海表温度标准产品同等精度，这与参数敏感性分析的结果一致.由于中红外波段单通道物理法精度较高，一方面，可以满足常规的业务观测需求，为海表温度反演提供新的技术手段；另一方面，可用来标定劈窗算法系数，弥补海洋现场观测站位空间分布不足的问题.

采用边缘探测技术测量布里渊频移量的误差会对海表温度测量精度带来很大影响。文章根据布里渊频移量与海表温度之间的关系以及边缘探测技术的测量原理,建立了边缘探测技术中布里渊频移量的测量误差与海表温度精度的理论模型,分析了边缘探测技术对海表温度测量精度的影响。仿真结果表明,在布里渊频移量为7.2～7.9GHz的范围内,布里渊频移量的最大测量误差约为0.33MHz,根据布里渊频移量反演的海表温度测量精度为0.0105℃。该研究对海表温度的监测系统设计有着很好的指导意义。