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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
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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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本文利用2016年的AMSR2、GMI、WindSat和HY-2A RM等星载微波辐射计海表温度（SST）数据,分析了北极卫星遥感SST数据的时空覆盖和产品精度情况。结果表明:北极星载微波辐射计SST冬季覆盖率和有效覆盖天数要低于夏季,GMI的SST有效覆盖率较低,AMSR2较高,联合使用AMSR2、GMI、WindSat和HY-2A RM星载微波辐射计SST数据,2月份覆盖率在12%~15%之间,有效观测天数优于26 d,8月份覆盖率全月高于26%,有效观测天数优于29 d。北极地区星载微波辐射计SST数据的误差均要大于全球平均水平,AMSR2数据精度较好,WindSat与AMSR2的精度相当,GMI的均方根误差约是AMSR2的2倍,HY-2A RM数据精度低于其他星载微波辐射计水平。 相似文献
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对上层海洋次中尺度过程研究至关重要的卫星海表温度(Sea Surface Temperature,SST)场的空间精细度一直未受到足够重视。由于卫星SST产品反演噪声的影响和实测数据的缺乏等原因,目前对卫星SST场空间精细度的研究受到较大限制。本研究开发了一套估算卫星SST场空间精细度的方法,将Suomi National Polar-orbiting Partnership卫星Visible Infrared Imager Radiometer Suite(Suomi-NPP/VIIRS)和NOAA-15卫星Advanced Very High Resolution Radiometer(NOAA-15/AVHRR)Level-2 SST场的空间能量谱与长时间在同一航线反复观测的高空间分辨率实测海温数据的空间能量谱进行了比较。研究发现VIIRS SST场夜间沿扫描方向在1.5~50 km尺度对海表温度空间能量的分布特征和变化趋势描述准确,日变化导致VIIRS白天场次中尺度空间谱能量相对夜晚有所增加。AVHRR SST场空间谱能量在次中尺度相比VIIRS有较大升高。 相似文献
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选用浮标、志愿观测船舶(VOS)数据作为验证数据对MODIS Aqua,MODIS Terra,AVHRR-OI,OSTIA和RTG五种SST日产品进行了时相差异、近海SST偏差和SST偏差区域整体差异分析的质量评价,以期为日产品的后续应用提供依据。结果表明:不同分析方案得到结论基本一致,在时相差异方面,各季节及年度分析显示各日产品优劣特性相近,其中AVHRR-OI最优(年数据分析回归系数为0.973 6,R2为0.976 0,RMSE为0.71℃),RTG、MODIS Aqua和MODIS Terra次之,OSTIA最差(年数据分析回归系数为0.945 4,R2为0.943 7,RMSE为1.08℃);在近海区域,AVHRR-OI比其他日产品能更真实地反映海表温度状况,OSTIA最差(二者Grade分别为30和13);在海洋表面区域整体特性方面,AVHRR-OI日产品质量在研究区海域存在更少的高正值和低负值,且均值和RMSE也更理想(最低仅分别为0.40和0.59℃);而RTG和OSTIA则差于AVHRR-OI。 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
8.
基于变分理论算法实现了METOP-A卫星AVHRR传感器探测数据的海洋表面温度变分反演,进行了连续1个月的海表温度反演试验,并分别从全球、分纬度带和天气系统活跃区域3个方面,将变分反演结果（VAR SST）与利用统计回归方法反演相同卫星得到的海表温度产品（GBL SST）、其他海温融合产品（OISST）及实际浮标观测数据等进行一系列评估。从全球评估指标看出,以OISST为参照,VAR SST要优于GBL SST;以浮标观测为参照,VAR SST略逊于GBL SST,而且VAR SST还改进了GBL SST随时间波动大的缺点;从分纬度带对比看出,在与OISST对比时,VAR SST在低纬度地区和北半球中纬度地区的质量要优于GBL SST,海温反演精度较高。研究还表明,由于变分方法考虑了大气状态的变化,能够更加有效订正卫星遥感过程中大气的削弱作用,从而反演出精度更高的海表温度,尤其在天气系统较为复杂的区域效果明显。 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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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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利用西北印度洋船测数据评估基于卫星的海表面温度 总被引：1，自引：1，他引：0
本文描述了一次夏季在西北印度洋进行的调查船水文测量,用船测数据评估卫星海面表温度,并寻找影响海表面温度误差的主要因素。我们考虑了两种卫星数据,第一种是微波遥感产品——热带降雨测量任务微波成像仪TMI数据,另外一种是融合了微波,红外线,以及少部分观测数据的融合数据产品——可处理海表温度和海冰分析OSTIA数据。结果表明融合数据的日平均海表面温度的平均误差和均方根误差都比微波遥感小。这一结果证明了融合红外线遥感,微波遥感以及观测数据来提高海表面温度数据质量的必要性。此外,我们分析了海表面温度误差与各项水文参数之间的相关关系,包括风速,大气温度,想对湿度,大气压力,能见度。结果表明风速与TMI海表面温度误差的相关系数最大。而大气温度是影响OSTIA海表面温度误差最重要的因素;与此同时,想对湿度与海表面温度误差的相关系数也很高。 相似文献
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OSTIA数据在中国近海业务化环流模型中的同化应用 总被引：3，自引：0，他引：3
The prediction of sea surface temperature(SST) is an essential task for an operational ocean circulation model. A sea surface heat flux, an initial temperature field, and boundary conditions directly affect the accuracy of a SST simulation. Here two quick and convenient data assimilation methods are employed to improve the SST simulation in the domain of the Bohai Sea, the Yellow Sea and the East China Sea(BYECS). One is based on a surface net heat flux correction, named as Qcorrection(QC), which nudges the flux correction to the model equation; the other is ensemble optimal interpolation(En OI), which optimizes the model initial field. Based on such two methods, the SST data obtained from the operational SST and sea ice analysis(OSTIA) system are assimilated into an operational circulation model for the coastal seas of China. The results of the simulated SST based on four experiments, in 2011, have been analyzed. By comparing with the OSTIA SST, the domain averaged root mean square error(RMSE) of the four experiments is 1.74, 1.16, 1.30 and 0.91°C, respectively; the improvements of assimilation experiments Exps 2, 3 and 4 are about 33.3%, 25.3%, and 47.7%, respectively.Although both two methods are effective in assimilating the SST, the En OI shows more advantages than the QC,and the best result is achieved when the two methods are combined. Comparing with the observational data from coastal buoy stations, show that assimilating the high-resolution satellite SST products can effectively improve the SST prediction skill in coastal regions. 相似文献
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基于Himawari-8卫星的逐时次海表温度融合 总被引：1，自引：0，他引：1
Himawari-8卫星是日本气象厅发射的新一代地球同步静止气象卫星,为获取逐时次海表温度产品提供了有力数据支持。本文以Himawari-8 AHI海表温度为基础,利用最优插值法融合GCOM-W1 AMSR2海表温度和NERA-GOOS现场观测资料,生成逐时次海表温度融合产品。为了充分利用邻近时刻的海表温度观测资料,利用Himawari-8 AHI海表温度和欧洲中期天气预报中心海面风速数据建立匹配数据集,研究建立海表温度日变化模型,实现邻近时刻海表温度的订正;为了消除多源海表温度间的系统偏差,以Himawari-8 AHI海表温度为目标数据,利用泊松方程对GCOM-W1 AMSR2海表温度进行偏差订正。实验验证结果表明,利用逐时次海表温度融合产品计算的日增温情况与海面风速具有较好的相关性,间接证实了逐时次海表温度融合产品的准确性;另外,逐时次海表温度融合产品与现场观测海表温度的偏差为0.09℃、均方根误差为0.89℃,二者具有较好的一致性,说明逐时次海表温度融合产品具有较高的精度。 相似文献
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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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西北太平洋多源微波辐射计海表温度数据交叉比对分析 总被引：3，自引：1，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2013年和2014年3个微波辐射计海表温度产品(AMSR-2,TMI和WindSat)的产品特性和Argo浮标进行了真实性检验,并对3个传感器数据进行了交叉比对分析,具体涉及海表温度分布、温度梯度分布、观测点分布、匹配点分布、平均偏差分布、均方根误差分布、统计分析结果的逐月演变和海表温度误差棒分析。结果表明,3个微波辐射计在空间尺度上都能比较一致地反映西北太平洋海域的海表温度变化趋势。但遥感数据与浮标数据却存在季节性变化和昼夜差异,其中冬季微波数据与浮标数据的平均偏差和均方根误差较小,降轨数据与浮标数据的结果更接近。AMSR-2的海表温度数据质量比TMI和WindSat的海表温度数据更接近Argo数据。相比于WindSat和TMI,AMSR-2和TMI的海表温度数据质量更为接近,但是由于受到近岸陆地信号干扰,AMSR-2和TMI离岸100 km以内海域的数据应当慎用。 相似文献
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Akira Shibata 《Journal of Oceanography》2006,62(3):321-330
Ocean microwave emissions changed by the ocean wind at 6 GHz were investigated by combining data of the Advanced Microwave
Scanning Radiometer (AMSR) and SeaWinds, both aboard the Advanced Earth Observation Satellite-II (ADEOS-II). This study was
undertaken to improve the accuracy of the sea surface temperature (SST) retrieved from the AMSR 6 GHz data. Two quantities,
6V*(H*), were defined by the brightness temperature of the AMSR at 6 GHz with two polarizations (V-pol and H-pol), adjusted
for atmospheric effects and with a calm ocean surface emission removed. These quantities represent a microwave emission change
due to the ocean wind at 6 GHz. 6V* does not change in a region where 6H* is less than around 4 K (referred to as z0). Both
6V* and 6H* increase above z0. The 6V* to 6H* ratio, sp, varies with the relative wind directions. Furthermore, the sp values
vary with the SST, between the northern and southern hemisphere, and seasonally. By specifying appropriate values for z0 and
sp, the SST error between AMSR and buoy measurement became flat against 6H*, which is related to the ocean wind. Two extreme
cases were observed: the Arabian Sea in summer and the Northwestern Atlantic Ocean in winter. The air-sea temperature difference
in the former case was largely positive, while it was largely negative in the latter. The 6V* and 6H* relations differed from
global conditions in both cases, which resulted in incorrect SSTs in both areas when global coefficients were applied. 相似文献
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利用中国2008年9月发射的自主 HJ-1B 卫星热红外遥感影像数据,基于实测数据对已有海表温度反演的单窗算法进行了改进与简化,重新订正了大气透射率和大气平均作用温度估算方程,建立了基于实测数据验证的 HJ-1B 卫星海表温度定量反演业务化算法.将本算法与段四波等的改进算法用于实验海区海表温度的反演,反演结果与卫星同步实测海温数据的对比表明:本研究算法反演结果与现场同步实测海表温度平均误差约为0.76,℃段四波等改进算法反演结果平均误差约为1.09℃.本算法为 HJ-1B 卫星海表温度产品的业务化应用提供了便捷可行的方案 相似文献
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基于遥感数据,采用功率谱和相关性分析等方法,研究了长江口邻近海域海表温度(SST)的时空变化特征以及影响因素。结果表明:1982—2017年长江口邻近海域的SST 整体表现为每10 a升温约0.48 °C的趋势,且具有10.0,3.6,2.4和1.0 a的振荡周期。长期以来,冬、春、夏、秋四季的长江口邻近海域SST总体呈现升温趋势,其中春季的升温趋势最显著,而秋季变化趋势最不明显。研究海区的SST呈现明显西北—东南向温度递增的分布特征。此外,长江口径流量的变化对邻近海域的SST具有一定影响,从多年变化来看,径流量增大(减小),长江口邻近海域SST随之升高(降低),从月变化来看,3月、4月和9月的长江径流对SST有影响。气温对SST具有一定的强迫作用,大气温度的总体趋势是升高的,通过海气相互作用进行热传输,从而造成长江口邻近海域SST升温。 相似文献