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摘要： 针对用传统的参数模型进行海况偏差估计存在较大误差的问题,提出一种分段建模的方法来改进对海况偏差的估计。根据全球范围内有效波高和风速的纬度方向分布,确定以20°为分段间隔,将全球划分为6个纬度区间。基于Jason\|2高度计数据,根据泰勒展开,以有效波高和风速为变量,在各纬度区间分别构建海况偏差估计参数模型。用解释方差、拟合度和残差评价检验模型,并与传统参数模型的估计结果以及Jason-2高度计GDR中非参数估计结果进行了比对,结果表明:纬度分段参数模型的估计结果较之传统方法在各纬度区间均有提升,在低纬度区域尤为明显。在保证参数模型优势的同时达到了与非参数方法相当的估计精度。说明本文所建纬度分段参数模型能够有效提高全球范围内海况偏差的估计精度以及海表面高度的校正水平。 关键词： 雷达高度计;  海况偏差;  有效波高(SWH);  风速;  纬度分段;  参数模型     Abstract: The traditional parametric models of estimating the sea state bias may result errors,so a segmented modeling method was presented to improve the estimations of the sea state bias.Based on the latitudinal distributions of the significant wave height and wind speed,the global area was divided into 6 different latitude ranges at the segmented interval of 20°.According to Taylor expansion,the parametric models as the function of significant wave height and wind speed were established in each latitude range based on the Jason\|2 altimeter data。The performances of this model were evaluated by the explained variances and the residuals.Compared with the estimations of the traditional parametric model under the same dataset,the results showed that the segmented parametric model of latitude was superior to the latter,especially in low\|latitude regions.And the precision of this model is near the nonparametric estimations in Jason\|2 altimeter GDR.These suggested that the segmented parametric model of latitude can effectively increase the precision of the sea state bias estimations,further improve the correction level of the sea surface height.

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