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3套不同的SST再分析数据与中国近海浮标观测的对比研究 总被引：1，自引：0，他引：1
基于自然资源部浮标数据,通过分析均值差、均方根误差、相关系数和标准差偏差4个统计量,检验了2018年7月1日至8月6日全时段及该时段内3个台风（1808号台风“玛利亚”、1810号台风“安比”、1812号台风“云雀”）过境期间,3套海表面温度（Sea Surface Temperature,SST）再分析资料（OISST、OSTIA SST、RTG SST）在中国近海区域的可靠性。对比结果表明,在全时段内,3套SST再分析资料都能在一定程度上反映中国近海SST的基本状况,其中OSTIA SST资料同浮标实测SST数据的均值差为0.12℃、相关系数为0.94,均优于OISST资料（均值差为–0.85℃、相关系数为0.90）和RTG SST资料（均值差为–0.17℃、相关系数为0.86）。通过对比单个浮标数据发现,相较约80%的MF浮标实测SST数据,OSTIA SST资料都显著优于RTG SST资料和OISST资料,具有较高的可信度。在台风过境期间,较之RTG SST资料和OISST资料,OSTIA SST资料同大部分浮标实测数据的均值差绝对值及均方根误差更小、相关系数更大,表明在高海况条件下,OSTIA SST资料能更真实地反映中国近海SST的基本状况。 相似文献
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通过卫星遥感获取的海表温度（SST）产品已经成为海洋和大气研究中的重要数据源,我国海洋水色遥感卫星（HY1C和HY1D）的海洋水色水温扫描仪（COCTS）具有两个热红外通道,可反演全球SST遥感产品。对比Terra和Aqua卫星的中分辨率成像光谱仪（MODIS）的SST产品,分析COCTS海表温度产品对MODIS相应产品的可替代性。比较了两种卫星的全球SST单日和月平均融合产品的图像空间结构,分析了匹配像元SST值的离散度,统计了HY1C/1D的误差结果,讨论了HY1C与HY1D产品的一致性、不同质量控制方案对SST产品影响以及遥感产品质量对昼夜SST变化研究影响等问题。结果表明,以2020年6月SST(Terra)为真值,HY1C白天SST的单日全球遥感产品的平均偏差、绝对偏差、均方根误差和相关系数分别为0.04℃、0.60℃、0.78℃和0.98,夜晚SST的单日全球遥感产品的平均偏差、绝对偏差、均方根误差和相关系数分别为-0.16℃、0.78℃、0.95℃和0.86。以2020年6月SST(Aqua)为真值,HY1D白天SST的单日全球遥感产品的平均偏差、绝对偏差、均方根误差和相... 相似文献
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利用搭载在Aqua和Terra卫星上的MODIS(moderate resolution imaging spectroradiometer)、AMSR-E(advanced microwave scanning radiometer for the earth observing system)传感器测量反演的昼夜海表温度(SST),计算海表面日增温(sea surface diurnal warming),分析南海海表面日增温的短期和年变动特征。受观测平台过境时间、传感器测量SST方式、反演算法等影响,MODIS/Aqua计算的日增温幅度略大于AMSR-E/Aqua和MODIS/Terra,但在表征南海海表面日增温的时空分布特征以及变化趋势上三者并未见显著性差异。南海海表面日增温在时间分布上以冬季为最小,春季为最大;在空间分布上则是南部海域大于中部和北部海域,东部海域大于西部海域。春夏之交的吕宋海峡西北部尤其容易发生日增温事件。海表面日增温与太阳辐射、风速、云量等影响有关,其中风速与海表面日增温显著负相关。 相似文献
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本研究以2012—2016年5 a间的可见光红外成像辐射仪（VIIRS）海表面温度（SST）产品为研究对象,利用Argo浮标为主要验证数据、MODIS Terra和MODIS Aqua SST为辅助验证数据,从时间尺度和空间尺度进行检验对比分析,结果表明：VIIRS SST与Argo浮标白天的平均偏差为-0.015 5℃,标准偏差为0.514 0℃;夜间平均偏差是-0.221 4℃,标准偏差是0.418 9℃,白天平均偏差较夜间更接近Argo浮标的观测结果;VIIRS SST在白天和夜间偏差均是夏季大于冬季;白天VIIRS SST在近赤道太平洋海域、近赤道印度洋海域要高于浮标观测的海温,夜间这些地区总体要低于浮标值,白天和夜间标准偏差空间分布差异较小;与MODIS Terra和MODIS Aqua SST月平均偏差对比显示,夏季在南半球VIIRS较MODIS Terra SST偏暖强度减弱,冬季VIIRS较MODIS Terra SST在北半球中高纬度海域偏冷;夏季部分海域VIIRS SST较MODIS Aqua偏低,冬季则是大部分海域VIIRS 低于MODIS Aqua SST。 相似文献
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海表层温度（SST）是一个决定海气相互作用以及生物栖息条件适宜性的海洋环境关键参数,可以通过卫星遥感手段获取,对检验锋面多发、水文条件复杂的近岸区域卫星遥感SST产品的真实性,具有重要意义．本文采用大型海洋环境多层监测浮标获取的SST数据对台湾海峡MODIS遥感SST产品进行检验．结果表明,MODIS遥感与实测SST数据具有很好的一致性,两者的均方根误差为0．5l℃,平均偏差为一0．02℃,平均绝对偏差为0．42℃,相关系数为0．988;MODIS遥感与实测SST数据之间可能存在季节性差异,均方根误差以夏季最大． 相似文献
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西北太平洋红外辐射计海表温度数据交叉比对分析 总被引：6，自引：2，他引：4
本文将西北太平洋海域作为研究区域,以2003—2009年的三个海表温度(sea surface temperature,SST)红外产品(AVHRR Pathfinder/NOAA,MODIS/Terra和MODIS/Aqua)为研究对象,分别与Argo浮标数据进行了真实性检验,同时红外产品之间也进行了交叉比对分析。通过评定产品间的差异及使用条件,为融合产品数据源选取和权重分配提供参考依据,用以提高融合产品的数据质量。结果表明,三种红外数据与Argo浮标的平均偏差在±0.2°C之间,均方根误差小于0.8°C,且存在明显的季节性变化,白天的平均偏差均是夏季为正、冬季为负,夜间的平均偏差基本均为负偏差,冬季比夏季的偏差更大,冬季的均方根误差较小;三种红外数据之间的平均偏差在±0.1°C之间,均方根误差小于0.6°C;三个红外产品在空间上均能反映西北太平洋海域的海表温度变化趋势,三个产品之间无明显优劣差异;尽管红外数据的空间覆盖率偏低,但是它提供了高精度和高特征分辨率的数据产品,并弥补了近岸海域缺乏观测数据的不足。 相似文献
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《海洋技术学报》2015,(6)
利用2002-2013年MODIS/Aqua的Level 1B数据,经标准大气校正算法和叶绿素a浓度[chl-a]波段比经验算法(OC2M-HI),获得近12 a的胶州湾及青岛近海海域晴空的MOIDS/Aqua叶绿素a浓度。根据GOCI/COMS和MODIS/Aqua叶绿素a浓度产品在胶州湾及青岛近海交叉比较的结果[1],对2002-2013年的MODIS/Aqua[chl-a]进行了修正。基于修正后的MODIS/Aqua[chl-a]分析了胶州湾及青岛近海的叶绿素a浓度年变化特征。该海域的叶绿素a浓度大致呈现北高南低,湾内高于近海的特点,且每年空间分布趋势基本一致;近12 a的[chl-a]呈小的上升趋势,胶州湾的上升趋势大于青岛近海。胶州湾跨海大桥建设前,其附近区域叶绿素a浓度以0.47μg/L/year的趋势上升,基值为2.62μg/L;大桥开建及通车后,其附近叶绿素a浓度年变化趋势不明显,但基值明显增大(4.00μg/L)。 相似文献
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六种遥感海表温度产品的比对分析 总被引：5，自引：3，他引：2
海表温度(sea surface temperature, SST)产品是研究全球海洋大气系统的重要数据源, 在海洋相关领域的研究和应用方面具有重要价值。对2007年1和7月的六种不同SST产品(AVHRR-only, AMSR+AVHRR, NCODA, RSS, RTG-HR和OSTIA)在南大洋阿古拉斯回流(Agulhas Return Current, ARC)与绕极环流交汇区域的产品特性进行了比对统计分析, 包括SST分析、SST梯度分析、统计参数分析和波数谱分析。分析结果表明产品之间SST时空变化分布的整体趋势一致, RTG-HR在空间分布上过于平滑, OSTIA解析的大洋锋面最弱, RSS包含噪声较多, NCODA相对其他产品存在较大偏差。发现在AVHRR数据的覆盖率较好的情况下与以红外数据构建的AVHRR-only相比, AMSR数据并不能提供更多的SST信息, 反而会降低产品的空间解析能力。 相似文献
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为获取高空间分辨率与空间覆盖率的海表面温度(Sea Surface Temperature,SST)产品,基于最优插值方法,对微波辐射计Wind Sat、AMSR-E、ASMR2、HY-2 RM和红外辐射计MODIS、AVHRR的SST观测数据进行融合,生成了一种0.1°空间分辨率的每日SST融合产品,利用浮标数据在渤黄海区域进行了精度评估和修正,并分析了该区域的SST时空分布特征。结果表明:SST融合产品的在中国近海的精度为1.1℃,利用浮标数据修正后的精度略有改善;利用修正的SST产品对渤黄海区域SST分布特征进行了分析,分析结果显示,渤黄海海域冬季海温最为均匀,春季在海水升温过程中海温不均匀性明显。 相似文献
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海雾与低云的分离是当前海雾遥感监测的难点,为提高日间海雾监测的准确度和实时性,本文针对2015—2020年在渤海、黄海和东海的11次海雾过程,在分析海雾与低云在云特性、可见光反射率、亮温和亮温差及纹理特征差异的基础上,使用Terra/Aqua卫星MODIS(moderate resolution imaging spectroradiometer)传感器及S-NPP/NOAA-20卫星VIIRS(visible infrared imaging radiometer suite)传感器的云和反射率产品,建立基于云特性的多源卫星日间海雾探测模型,有效分离了海雾与低云。利用CALIOP(cloud aerosol lidar with orthogonal polarization)后向散射和垂直特征对模型进行精度验证,MODIS(Terra)、MODIS(Aqua)、VIIRS(S-NPP)海雾识别的召回率最高为0.97、0.96、0.89,VIIRS(NOAA-20)与VIIRS(S-NPP)精度相当,与VIIRS(S-NPP)一致性超过0.8的VIIRS(NOAA-20)海雾监测结果... 相似文献
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海表温度(sea surface temperature,SST)是影响全球气候的重要因素,在海洋科学研究中占有关键位置。论文基于MODIS红外、AMSR-2和HY-2A微波辐射计数据,分别利用最优插值和贝叶斯最大熵方法对SST数据进行融合,并用i Quam实测数据和Argo浮标数据对2015年SST融合数据进行检验。MODIS、AMSR-2、HY-2A辐射计SST的年平均空间覆盖率分别为15.0%,21.6%,22.0%,最优插值和贝叶斯最大熵融合SST产品的年平均空间覆盖率提高到98.6%和99.4%,融合产品空间覆盖率明显提高。与i Quam实测数据对比,最优插值和贝叶斯最大熵融合产品年平均偏差分别为0.07℃,0.04℃,均方根误差皆为0.78℃,其中3-7月最优插值融合产品的精度略优于贝叶斯最大熵融合产品,其它月份则相反;与Argo浮标数据对比,两种融合产品的均值偏差分别为0.06℃,0.01℃,均方根误差分别为0.77℃,0.75℃。整体上,贝叶斯最大熵融合产品的精度略优于最优插值融合产品,但计算成本较高。 相似文献
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针对使用NCEP再分析数据和辐射传输方程法反演SST出现偏差较大的问题,以HJ-1B SST反演为例,从修正大气透过率入手,提出中心点算法和均值点算法2种辐射传输方程改进算法。2种改进算法对大气透过率偏差和HJ SST反演偏差均有明显改善,反演的HJ SST与MODIS SST均呈现显著的一致性。MODIS SST验证表明2种改进算法的平均偏差和均方差在0.5 ℃左右;浮标SST验证表明均值点算法的反演精度较高,其平均偏差为0.55 ℃,而中心点算法的为0.81 ℃。 相似文献
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以印度洋北部海域为研究区域,分别从地理位置、温度曲线和反演精度3 个方面对AQUA 卫星上的MODIS 和
AMSR-E反演的海表温度特征进行了对比分析。其主要特征表现为MODIS SST 与AMSR-E SST 之间的差异随纬度变化较为
明显;在近岸区域,AMSR-E SST无法获得准确的海表面温度;MODIS SST 与AMSR-E SST 之间的差异随温度而不同;在本
次研究中,AMSR-E SST 反演精度总体优于MODIS SST。本次研究结果对利用热红外遥感和被动微波遥感进行海洋表面温度
的定量反演具有重要的参考价值。 相似文献
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针对数值预报和人工经验预报在近岸定点表层海温(sea surface temperature, SST)预报中预报准确度不高,将近岸台站定点SST预报转换为多元时间序列预测任务,应用卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)构建近岸台站定点SST时间序列变化模型,对近岸台站每日最高海温、最低海温、平均海温进行预报,并与人工经验方法和长短期记忆网络(long short-termmemory,LSTM)方法进行对比试验。结果显示,在测试数据中相比人工经验预报,CNN方法全年日最高海温预报平均绝对误差(mean absolute error, MAE)为0.36℃,平均下降0.14℃,均方根误差(root mean squared error, RMSE)为0.49℃,平均下降0.21℃,日最低海温预报MAE为0.36℃,平均下降0.17℃, RMSE为0.63℃,平均下降0.24℃,日平均海温预报MAE为0.30℃, RMSE为0.47℃,预报性能和LSTM模型预报性能相当。研究表明CNN应用于近岸SST预报具有可行性,能够有效地提高SST预报准... 相似文献
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本文基于Aqua/MODIS、Terra/MODIS和Envisat/MERIS多源卫星叶绿素a浓度产品,研究了客观分析融合方法,制作了西北太平洋海域(0°~50°N,100°~150°E)叶绿素a浓度融合产品,并从有效数据空间覆盖率和产品精度两个方面对融合方法进行了评价。与单传感器以及欧洲太空局发布的GSM模型业务化融合产品相比,客观分析融合产品空间覆盖率明显提高;与收集的2002-2012年间叶绿素a浓度实测数据比较,GSM模型业务化融合产品的匹配数据点为578个,偏差为-0.20 mg/m3,均方根误差为0.37 mg/m3,客观分析法融合产品的匹配数据点为1432个,偏差为-0.21 mg/m3,均方根误差为0.36 mg/m3。结果表明:本文研究的客观分析融合方法在保证融合产品精度的同时可显著提高产品的空间覆盖率,在海洋水色融合应用前景广阔。 相似文献
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利用南极走航观测评估卫星遥感海表面温度 总被引：3，自引：1，他引：2
利用1989-2005年间南极走航观测的海表面温度,对目前3个主要的卫星反演的SST产品AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer),TMI(TRMM Microwave Imager)和AMSR-E(Advanced Microwave Scanning Radiometer for the Earth Observing System)进行了较为系统的评估,并着重检验了它们在南大洋的准确性.结果表明,AVHRR SST比观测数据偏冷,白天的偏差为-0.12℃,夜晚的偏差为-0.04℃,而且南大洋的冷偏差更为显著.TMI SST比观测数据明显偏暖,白天的偏差为0.48℃,夜晚的偏差为0.57℃,其温差ΔT受37GHz风速影响,在强风速(>6m/s)下这种影响仍然存在.AMSR-ESST比观测数据偏暖,白天的偏差为0.34℃,夜晚的偏差为0.27℃,而且南大洋的暖偏差相对较大.AMSR-E SST温差受水汽影响,并在南大洋随着水汽的增加而增加.通过进一步比较微波(AMSR-E和TMI)和红外(AVHRR)遥感的SST在2004年北半球冬季(即南半球夏季)的差别,发现微波遥感在热带(15°S-15°N)和南大洋区域(45°S以南)比红外遥感偏暖,而且在南大洋区域的偏差相对较大,相反在北半球中纬度区域(15°~40°N)偏冷.AMSR-E与AVHRR SST的温差,从白天到夜晚有减小的趋势,而TMI与AVHRR SST的温差无明显的变化. 相似文献
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各种不同的观测资料有各自的特点,一种好的融合过程,必须把每一种资料的不同点与误差特点考虑进去.选用了Argo、MODIS、AVHRR、AMSRE、TMI等SST资料,应用增量变分法融合多源卫星SST资料,分析得到了中国近海高分辨率的SST分析产品.用最小二乘共轭梯度法求解三维增量变分法目标函数的最小化,并对三维增量变分法的实际应用方法作了说明.在相关性函数中,合理引入相关温度尺度参数后,能更好地利用SST分布场各点间的相关性与温度梯度场两者之间的关系.在实际应用中,根据前1天的分析温度值计算温度梯度函数,从而得到以实际温度场为基础确定的各向异性相关系数,解决了在大温度梯度区域与海岸上的相关系数的各向异性问题.使用三维增量变分法对AVHRR、MODIS、TMI、AMSRE的所有SST资料进行融合,从2006年融合得到的SST分析场可以明显地看出,多源融合SST分析场和TMI与AMSRE对应的3日平均SST的基本分布是一致的.多源SST融合集合了各卫星SST资料的优点,弥补了各卫星SST资料的不足,根据各种资料的准确度分配权重,最后通过最小二乘共轭梯度迭代法,得到了中国近海全覆盖的高分辨率的SST分析场.在近海区域实时观测资料少,各卫星资料的精度偏低且各卫星资料数据相互独立的情况下,多卫星资料融合有利于提高分析结果的准确性.因此要在近海区域得到实时的、准确的、高分辨率的SST分布就必须融合所有可融合的观测资料,本文在这方面做了初步有益的尝试. 相似文献
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为研究东部型和中部型两类厄尔尼诺(El Ni?o)事件与中国近海海表温度(sea surface temperature,SST)变化间的联系,基于中国科学院大气物理研究所连续80年(1940—2019年)的SST再分析数据,采用EOF分解、合成分析等方法做了初步分析,发现中国近海及毗邻海域近80年SST变化与全球变暖密切相关。并且两类El Ni?o事件对中国近海SST变化的影响存在显著差异。东部型El Ni?o事件发展过程中,中国近海及毗邻海域SST在发展年主要为负异常,衰退期为正异常;中部型ElNi?o事件发展过程中, SST变化区域差异大,发展年日本附近海域为正异常, 28°N以南为弱的负异常。两类El Ni?o事件引发西太平洋风场反气旋涡的时间、位置与强度等的不同,是造成中国近海风场与海表温度异常(sea surface temperature anomaly, SSTA)差异的主要原因。 相似文献
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西北太平洋海表温度融合产品交叉比对分析 总被引：2，自引：0，他引：2
海表温度产品是研究全球海洋大气系统的重要数据源,在海洋相关领域的研究和应用方面具有重要价值。以西北太平洋海域为研究区域,本文对2007-2014年的3个海表温度融合数据（AVHRR OISST,MISST和OSTIA）的产品特性与Argo浮标进行了真实性检验,并对融合产品进行了交叉比对分析。结果表明,3个融合产品在空间尺度上均能反映西北太平洋海域的海表温度变化趋势。融合数据与Argo浮标的平均偏差在±0.1℃之间,均方根误差小于0.9℃。融合数据与浮标数据存在明显的季节性变化,其中冬季融合数据与浮标数据的平均偏差和均方根误差较小。在高纬海域,融合产品和浮标存在正偏差。与另两个融合产品相比,OSTIA的数据质量与Argo浮标最为接近。3个融合产品在近岸和高纬海域差异较大,三者对海冰的标识和处理方式不同对融合结果也有影响。在2012年6月之前MISST和OSTIA的海表温度数据质量更为接近,但在此之后MISST存在系统误差。红外数据、微波数据和实测数据作为输入数据,是制作高时空分辨率高精度海表温度融合产品必不可少的要素。 相似文献