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HY-2卫星扫描微波辐射计数据反演北极海冰漂移速度 总被引：1，自引：1，他引：0
本文基于最大互相关法,利用海洋二号（HY-2）卫星扫描微波辐射计37 GHz通道多时相垂直极化亮温数据,获取了北极海冰漂移速度。采用2012年和2013年国际北极浮标计划海冰现场观测数据,对利用微波辐射计亮温资料反演的冬季北极海冰漂移速度进行了定量验证,结果表明:流速和流向均方根误差分别为1.12 cm/s和16.37°,从一定程度上说明了HY-2卫星扫描微波辐射计亮温数据反演海冰漂移速度的可行性。此外,使用美国国防气象卫星F-17搭载的专用微波成像仪91 GHz通道垂直极化亮温,采用高斯拉普拉斯滤波方法进行处理,结合最大互相关法反演的海冰漂移速度,优于法国海洋开发研究院海冰漂移速度产品。 相似文献
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基于CryoSat-2卫星测高数据的北极海冰体积估算方法 总被引：1，自引：1，他引：0
近30年来,北极海冰正发生着剧烈的变化。海冰体积是量化海冰变化的重要指标之一。本文以2015年CryoSat-2卫星测高数据和OSI SAF海冰类型产品为基础。提取了浮冰出水高度、积雪深度、海冰密集度、海冰类型等属性信息,通过数据内插、投影变换、栅格转换、空间重采样等工作将海冰属性信息统一为25 km×25 km分辨率的栅格数据集。根据流体静力学平衡原理,逐个估算栅格像元对应的海冰厚度值,将其与对应的海冰面积相乘,估算了北极海冰密集度大于75%海域的海冰体积,并分析了海冰厚度和体积的月变化和季节变化特征。用NASA IceBridge海冰厚度产品对反演的海冰厚度进行验证。结果表明二者相关系数为0.72,有较高的一致性。北极海冰平均厚度春季最大,夏季最小,分别约为2.99 m和1.77 m,最厚的海冰集中在格陵兰沿岸北部和埃尔斯米尔半岛以北海域。多年冰平均厚度大于一年冰。冬季海冰体积最大,约为23.30×103 km3,经过夏季的融化,减少了近70%。一年冰体积季节波动较大,而多年冰体积相对稳定,季节变化不明显。 相似文献
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工作在Ku波段的Cryo Sat-2和Sentinel-3A合成孔径雷达高度计是当前最先进的高度计。由于雷达回波信号的实际时间跟踪点较预设的时间跟踪点总发生偏移,而且Ku波段波长短,进行海冰探测时易受雪层干扰,造成雷达信号主散射面由海冰表面上移至雪层内,这两个因素都影响着海冰干舷高度的反演精度。针对这些问题,本文首先确定了Cryo Sat-2与Sentinel-3A雷达高度计反演北极海冰干舷高度的最优波形重跟踪阈值组合,然后分析了这两个Ku波段雷达信号的雪层穿透系数,发现Ku波段高度计的主散射面受雪层的影响显著,会高估海冰干舷高度。基于此,文中提出了一种改进的积雪校正方法,并以机载Operation Ice Bridge(OIB)为验证数据,将本文提出的方法与通用积雪校正法和欧洲空间局(European Space Agency,ESA)海冰干舷高度产品进行了对比验证。实验结果表明,本文提出的方法能够有效估计Ku波段电磁波穿透海冰表面积雪深度的比例系数,显著校正了通用积雪校正方法存在的高估海冰干舷高度的问题,提高了海冰干舷高度的估算精度。 相似文献
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海表面盐度(Sea Surface Salinity, SSS)是研究大洋环流和海洋对全球气候影响的关键参数之一。目前借助卫星遥感技术获取全天候和连续的SSS是最有效的方法,但是SSS的反演精度在大部分海域达不到预期目标。众所周知,海表面亮温是反演SSS的关键因素之一,海面粗糙度导致了亮温增量的产生,亮温正演模型的误差会影响盐度反演的精度。本文首次提出了依据6个风带划分全球海域,利用Argo实测盐度数据、SMOS卫星数据和相关辅助数据,通过LASSO统计方法在各风带覆盖的海域构建了一个全新的二次曲线亮温增量模型,再通过贝叶斯迭代反演算法计算出了各个海域的SSS产品。与Argo实测SSS对比,新模型下6部分海域反演SSS的绝对平均误差分别为0.76、0.88、0.93、0.92、1.28和1.21,均显著优于修正前(SMOS L2 SSS)产品的误差(0.98、1.61、2.82、1.50、2.35和3.13)。 相似文献
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北极海冰正处于快速减退时期，北极海冰体积变化是全球气候变化的重要指示因子。本文利用两种卫星高度计数据（ICESat和CryoSat-2）反演得到的海冰厚度数据，结合星载辐射计提取的海冰密集度数据以及海冰年龄数据，估算了近期的北极海冰体积以及一年冰和多年冰体积变化。CryoSat-2观测时段（2011-2013年）与ICESat观测时段（2003-2008年）相比，北极海冰体积在秋季（10-11月）和冬季（2-3月）分别减少了1 426 km3和412 km3。其中，秋季和冬季的一年冰的体积增加了702 km3和2 975 km3。相反，多年冰分别减少了2 108 km3和3 206 km3。多年冰的大量流失是造成北极海冰净储量下降的主要原因。 相似文献
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为解决现场调查数据覆盖不足的问题,利用卫星遥感数据(Landsat TM和ETM+)对桑沟湾海域的海冰厚度进行了反演。与Zubov模型计算结果相比,本反演结果与之接近(相关系数0.89)。由遥感影像提取结果看出,桑沟湾海冰厚度随时间和空间变化明显。在轻冰年份,桑沟湾基本无冰。在偏重冰年和重冰年份,桑沟湾出现大量浮冰,并且海冰在水动力和风应力的作用下,呈现由近岸到离岸冰厚不断减小的趋势。重冰年份桑沟湾南侧由于受潮汐和风力推动作用下发生挤压变形,近岸出现平均冰厚较大的海冰(20 cm),桑沟湾中部也出现平均厚度约5~10 cm的海冰。 相似文献
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海冰密集度是海冰的重要参数之一,在冰区导航、海上作业、海冰模式验证和气候模型改进等方面具有重要意义。卫星遥感具有覆盖范围广、重访周期短、成本相对低等优势,已成为获取海冰密集度的主要观测手段。本文从主被动微波遥感和光学遥感的角度,回顾了现阶段海冰密集度卫星遥感反演研究进展情况,包括海冰监测传感器、海冰密集度反演算法和海冰密集度产品等。结果表明,被动微波遥感是目前获取海冰密集度的主要方式,已发展出许多成熟的业务化算法;主动微波遥感数据已成为制作冰情图的主要数据源,海冰密集度反演算法由合成孔径雷达SAR（Synthetic Aperture Radar）图像分类向深度学习算法发展;光学遥感海冰密集度算法较为成熟,但受限于云层和夜晚限制,其反演结果多用于其他海冰密集度产品的验证。受传感器硬件限制,3种观测手段各有其长处与不足。为获得高精度、高时空分辨率的海冰密集度数据,开展多源数据融合研究是解决传感器性能瓶颈的有效手段。大数据时代,基于深度学习的海冰密集度卫星遥感反演技术快速发展,需要深度融入海冰密集度卫星遥感领域知识。海冰密集度卫星遥感反演应着力于海冰预报服务,致力于提高我国的海冰预报能力。 相似文献
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2013年北极最小海冰范围比2012年增加的原因分析 总被引：4，自引：4，他引：0
北极海冰范围从1979年有卫星观测资料以来呈现明显下降趋势,尤其是9月份。2012年9月北极海冰范围达到有观测记录以来的最小值,而2013年9月比2012年同期增加了60%。增加的区域主要在东西伯利亚海区、楚科奇海和波弗特海区。本文应用距平和经验模态分解方法,分析了美国国家冰雪数据中心的北极海冰卫星数据、欧洲预报中心的夏季底层大气环流数据和上层海洋的温度,指出2013年北极最小海冰范围比2012年在北冰洋太平洋扇区增加的原因,是由于表面气温(SAT)降低、海平面气压(SLP)升高、气旋式风场异常、表面空气中水汽含量(SH)降低以及海表面温度(SST)降低5个条件形成的冰-SAT、冰-SST和冰-汽(SH)3个正反馈机制共同作用造成的。 相似文献
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北极海冰密集度动态系点值ASI反演算法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
海冰密集度是极区海冰监测的重要因素,使用AMSR-E (Advanced Microwave Scanning Radiometer for Earth Observing System) 89GHz数据ASI反演算法得到的海冰密集度是目前能够获得的分辨率最高的微波数据.在以前的算法中往往使用固定的系点值,本研究实现了动态系点值ASI (the Arctic Radiation And Turbulence Interaction Study (ARTIST) Sea Ice)算法,更重要的是在统计开阔水系点值的时候消除了云对系点值的影响,使得纯水系点值更接近真实状况.得到2010年平均的开阔水和海冰的系点值分别为50.8K和7.8K,通过每天的系点值得到的反演方程在低密集度区增大了海冰密集度,在高密集冰区减小了海冰密集度,从而在一定程度上改善了微波数据的反演准确度.通过和北极区域选取40幅不受云影响的MODIS 500m分辨率宽频大气层顶反照率(broadband TOA albedo)计算的海冰密集度进行了比较验证.结果显示,40个个例中,95%本文的平均差异比使用固定系点值算法产品的小,而且75%的均方根差异比使用固定系点值算法产品的小. 相似文献
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《中国海洋大学学报(自然科学版)》2016,(8)
海表面盐度SSS(Sea Surface Salinity)是研究大洋环流和海洋对全球气候影响的重要参量。海表面盐度卫星遥感探测可以满足大范围、连续观测的研究需要,是获取该参量的有效手段。2009年欧洲空间局发射了SMOS(Soil Moisture and Ocean Salinity)卫星,并且根据卫星观测的数据反演出海表面盐度的相关产品,但是产品的精度还有待于进一步的提高。本文利用多元线性回归的统计分析方法,针对SMOS卫星相关数据(观测亮温数据和辅助数据)建立一种全新的不依赖于物理机制的海表面盐度统计模型。本文针对太平洋中部提出的统计模型计算的盐度点对点的精度为0.165 5psu,1°×1°月平均精度为0.106 3psu,而SMOS卫星Level 2盐度产品的精度分别为0.585 5和0.181 9psu。同时将模型应用到验证数据集,得到了点对点精度为0.224 2psu,进一步说明模型具有很好的适应性和泛化能力。 相似文献
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MODIS渤海海冰遥感资料反演 总被引：9，自引：0，他引：9
鉴于渤海海冰监测和预报对海冰卫星遥感数字化产品的迫切需求,本文利用MODIS的1B级数据进行渤海海冰参数反演,提供海冰遥感图像和海冰密集度、冰厚数值产品,作为渤海海冰监测和海冰数值预报初始场的重要信息来源,以及海冰预报质量检验的参考依据之一。反演结果表明,其各通道对海冰性质有很好的反映,资料信号比较稳定,对不同密集度和厚度的冰有较好的区分,相对NOAA/AVHRR和HY-1A资料有更好的实际应用价值;Terra/MODIS和HY-1A/COCTS海冰遥感反演结果对比也为HY-1A系列卫星海冰遥感的改进和提高提供有益的启示。 相似文献
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2016年4月至11月在南极中山站普里兹湾布设了A1、A2、A3 3套冰雪情检测传感器。传感器每隔1 h采集一次数据,实时获取了被测点空气、积雪、海冰和海水的剖面温度数据。通过对不同介质剖面温度的分析,系统可以有效反映出海冰、积雪在气温影响下的温度变化差异,即空气、积雪、海冰和海水的热传导特性差异。通过寻找合理的温度阈值,编写MATLAB程序分别对积雪、海冰上下界面位置进行了自动判断,从而得到整个观测期间海冰厚度和积雪深度的变化过程。并与人工观测进行比较,结果表明:从传感器安装时间开始,海冰持续增长,10月开始海冰增长速度放慢,直至10月末达到最大海冰厚度170 cm左右。A1、A2、A3传感器采集的冰厚值与人工观测值之间平均误差分别为5.1 cm(A1)、3.4 cm(A2)、3.6 cm(A3);积雪深度的平均误差分别为3.2 cm(A1)、3.5 cm(A2)、2.7 cm(A3),传感器测得的积雪、海冰厚度结果可以较好的反映出被测地点冰雪情的演变过程,是一种可以应用于条件恶劣地区的冰雪环境有效检测手段。 相似文献
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比较了AMSR2和SSMIS产品在2012年中国第五次北极考察期间的差异,并利用雪龙船在北极走航观测的海冰密集度资料初步评估了两种卫星产品在北极东北航道和高纬航道的适用性。结果表明:两种产品在海冰边缘区域反演的海冰密集度差异较大,且在高纬度区域AMSR2反演的密集度普遍大于SSMIS;两种产品对海冰外缘线的反演基本相同,说明两种算法对海冰和海水的区分基本一致;在去程低纬航线上分辨率较高的AMSR2数据的平均偏差为0.14±0.11,而分辨率较低的SSMIS数据为0.17±0.11;在回程高纬航线上AMSR2数据的平均偏差为0.11±0.10,而SSMIS数据为0.11±0.12。SSMIS数据在高值区明显的低估了海冰密集度值,说明其在高值区的反演上存在系统性偏差,AMSR2数据和走航观测数据更相符。SSMIS数据在高值区偏差大的原因可能与其反演算法对海冰表面出现的大量融池的辨别能力较差有关。 相似文献
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南极海冰是全球气候系统的重要组成部分。不同于北极海冰的快速减少,近40年来,南极海冰范围在2014年前是缓慢增加、后是突变减少。单一的大尺度大气环流因素无法解释南极海冰的长期变化趋势,海洋?大气相互作用对海冰的耦合影响还未得到充分研究。受南极海冰厚度遥感观测和数值模拟能力所限,现有数据仍无法准确量化全球变化背景下南极海冰的厚度和体积变化;目前南极海冰变化的气候效应还未充分明确。当前国内外对南极海冰研究的不足迫切要求发展长期可靠的南极海冰厚度数据,以突破南极海冰体积变化研究的难题,同时应综合考虑多气候模态和海气系统耦合的作用,研究南极海冰变化的机制及其气候效应。 相似文献
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利用SMAP卫星雷达资料与美国国家冰雪数据中心(NSIDC)发布的近实时逐日极区网格化海冰密集度数据建立匹配数据集,分析了海冰和海水的L波段雷达后向散射特性差异,建立了基于线性判别分析算法的海冰检测算法。选择Sentinel-1A SAR极地地区的海冰影像对SMAP卫星雷达资料海冰检测产品进行实验验证,结果显示二者的海冰边缘线一致,说明SMAP海冰检测算法具有较高的精度。利用SMAP卫星雷达资料制作了北极和南极地区海冰覆盖图,计算了海冰覆盖面积,通过与美国国家冰雪数据中心(NSIDC)海冰覆盖面积比较发现,SMAP检测的北极地区海冰面积略大于NSIDC,相对偏差为3.3%,SMAP检测的南极地区海冰面积略小于NSIDC,相对偏差为1.8%,表明二者的覆盖面积基本一致,证实了SMAP海冰检测算法的精度。 相似文献
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