【摘 要】
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上混合层深度是海洋上层热力结构特征的重要参数，是研究与热通量、碳循环、淡水通量、生物物理过程等相关的海洋声学、海洋生态、长期气候变化以及海气相互作用等学科的基础。
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上混合层深度是海洋上层热力结构特征的重要参数，是研究与热通量、碳循环、淡水通量、生物物理过程等相关的海洋声学、海洋生态、长期气候变化以及海气相互作用等学科的基础。
本文先利用11个南沙航次观测资料分析了南海南部海域上混合层季节变化特征，受风和海面净热通量的影响，该海域上混合层深度分布存在较明显的季节变化。为了探讨利用人工神经网络技术估算上混合层深度的方法，本文进而以海面的温度和风应力数据为输入，以上混合层深度为输出，采用BP神经网络(BPNN)和广义回归神经网络(GRNN)两种方法进行训练。海面温度取自航次调查的CTD资料，风应力资料由NCEP再分析风场资料计算得到，训练中使用的上混合层深度资料由实测CTD资料按常规定义计算所得。采用训练所得网络进行的验证实验显示，这两种人工神经网络预测的上混合层深度与常规定义方法计算所得结果的均方根误差都小于4m，平均相对误差也都小于10％。并且发现，GRNN的预测样本仿真结果的均方根误差要比BPNN方法小，较小误差范围内的样本所占比例多，线性相关也比BPNN好，平均绝对误差也比BPNN小。可见，GRNN的预测能力比BPNN更为理想，泛化能力更强，而BPNN需要多次试算才能获得比较好的预测效果。
本文利用海面温度和风应力估算上混合层深度的人工神经网络方法对越来越多的卫星遥感海面温度和风速资料的进一步应用具有重要的启示作用。
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