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相似文献
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1.
王新新  王祥  赵建华  范剑超  王进  韩震 《海洋学报》2017,39(11):141-147
SMOS卫星数据发布以来,相关学者针对海表盐度数据开展了大量的真实性检验工作,但是在受无线射频干扰(RFI)影响海域开展的相关工作很少。本文以西太平洋海域为研究区域,选择合理的时空匹配窗口,将WOD13实测海表盐度数据与SMOS卫星单轨海表盐度数据进行数据匹配,采用统计学方法开展SMOS卫星数据真实性检验,并分析RFI对SMOS卫星数据的影响。结果表明,SMOS卫星受分布在西太平洋沿岸射频干扰源的影响,RFI污染高风险区单轨L2数据准确度相对较低,最优仅为3.45,RFI污染低风险区的卫星数据准确度最优为1.07,可见,RFI对单轨卫星数据准确度的影响很大,最终导致西太平洋海域西部大面积海域数据缺失,尤其是中国近海海域,如何检测和减缓RFI对卫星数据的影响是亟待解决的问题。  相似文献   

2.
海表面盐度SSS(Sea Surface Salinity)是研究大洋环流和海洋对气候影响的重要参量、是决定海水基本性质的重要因素之一。卫星微波遥感可以满足盐度研究过程中大范围、连续观测的需要。目前,由欧洲空间局设计开发的SMOS(Soil Moisture and Ocean Salinity)卫星于2009年发射成功,并且根据它的观测数据和物理机制反演出了海表面盐度的相关产品。但结果显示,在某些近海岸区域(如中国南海海域)受陆地RFI等诸多因素的影响,基于卫星遥感物理机制反演得到的盐度产品的精度较低。本文的主要目的是利用中国海洋大学"东方红2"科学考察船的走航数据、SMOS卫星数据,针对中国南海海域提出了用BP神经网络预测海表面盐度的方法,并用实测Argo浮标、WOA13的盐度数据对模型进行适应性评估。结果表明,模型产品相对于"东方红2"实测盐度数据的均方根误差(RMSE)是0.21,而SMOS的SSS1产品、SSS2产品和SSS3产品的精度分别为1.90、1.93和1.91。同时,在验证数据集中,模型预测数据相对于Argo浮标实测盐度数据的均方根误差(RMSE)是0.50,而SMOS的SSS1产品、SSS2产品和SSS3产品的精度分别为1.83、1.83和1.84。此模型具有良好的适应性和泛化能力,为海表面盐度的反演和预测提供了一个不依赖于物理机制的新方法。  相似文献   

3.
为了建立高精度的海洋表面盐度预测模型,采用BP神经网络的方法,针对SMOS卫星level 1C级亮度温度数据和辅助数据建立了一种海表面盐度预测模型,以ARGO浮标观测值作为海表盐度实测值来检验新模型预测结果的准确度,同时利用验证集对模型的精度进行验证。结果表明:通过新模型预测的海表盐度(SSS0)比SMOS卫星的3个粗糙度模型盐度产品(SSS1,SSS2,SSS3)精度高;SSS0,SSS1,SSS2,SSS3与ARGO浮标实测盐度(SSS ARGO)的均方根误差分别为0.8473,2.0417,2.0288和2.0805,平均绝对误差分别为0.7553,1.4226,1.4216和1.4566,SSS0与SSS ARGO的均方根误差和绝对平均误差值都明显小于SSS1,SSS2和SSS3与SSS ARGO的;由此可见,建立的海表盐度预测模型精度较高。新模型为海表盐度的反演算法提供了新思路。  相似文献   

4.
海表面盐度是研究海洋对全球气候影响以及大洋环流的重要参量之一,而卫星遥感技术是获取海表面盐度数据的最有效方法.目前,L波段的SMOS和Aquarius/SAC-D遥感卫星正在用于探测海表面盐度,并根据卫星观测数据和物理机制反演出海表面盐度的产品.但在某些近陆地区域,由于淡水流入及陆地射频(RFI)等因素影响,卫星反演盐度的产品精度较低.文中利用“东方红2号”科学考察船的实测数据、SMOS卫星数据,首次针对中国南海海域提出了用贝叶斯网络模型计算海表面盐度,并用验证数据集(实测Argo盐度)对模型进行适应性评估.经过计算,模型误差和验证误差分别为0.47 psu和0.45 psu,而相应的SMOS Level 2产品的精度分别为1.90 psu和1.82 psu.此模型为海表面盐度的计算提供了一个新方法.  相似文献   

5.
海表盐度(Sea Surface Salinity,SSS)是研究海洋对全球气候影响的重要参量,欧洲航天局(European Space Agency,ESA)设计研发的SMOS(Soil Moisture and Ocean Salinity)是专用于探测海水盐度的卫星之一。受射频干扰(Radio Frequency Interference, RFI)等因素的影响,SMOS卫星盐度产品的精度难以达到预期效果。为了提高SMOS卫星海表盐度产品精度,本文提出一种基于深度神经网络的海表盐度反演算法。以太平洋中部海域(150°E~180°,5°~30°N)为研究区域,利用Argo浮标实测盐度数据为参考真值,将SMOS卫星L1C、L2级产品与Argo盐度数据进行时空匹配。并根据海洋遥感和辐射传输理论,选取亮温(Brightness Temperature,TB)、海表温度(Sea Surface Temperature,SST)、降雨率(Rain Rate,RR)、波高(Significant Wave Height,SWH)、纬向风速(Zonal Wind Speed,ZWS)、经向风速(Meridional Wind Speed,MWS)和蒸发量(Evaporation,Eva)七个影响盐度的重要参数,利用K折交叉验证法,构建了深度神经网络(Deep Neural Network, DNN)模型,对SMOS卫星L2级数据进行反演。实验结果表明,利用本文算法计算得到的海表盐度数据平均绝对误差为0.159,均方根误差为0.195,均明显优于SMOS盐度产品精度,本文提出的算法能够提供更精准的海表盐度产品。  相似文献   

6.
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   

7.
自欧洲土壤湿度和盐度卫星SMOS和美国宝瓶座盐度卫星Aquarius相继发射之后,多个数据中心发布了两颗卫星的海表盐度网格化产品,其中包括法国海洋研究院SMOS卫星数据小组发布SMOS Locean L3盐度产品、西班牙巴塞罗那专家中心发布SMOS BEC L4盐度产品和美国宇航局喷气动力实验室发布AquariusV3.0 CAP L3盐度产品。本文利用精确盐度现场观测资料从产品精度和模拟海洋现象能力两个方面对以上3种产品质量进行了评估。研究表明:(1) 在精度方面,与盐度现场资料相比,Aquarius CAP 产品质量最高,产品盐度偏差和均方根误差全年稳定且偏差较小,部分海域达到了设计精度;SMOS两种卫星产品在全球海域偏差较不稳定,个别月份出现异常偏差值;SMOS产品在低纬和开阔海域的数据质量相对较高,但在高纬海域仍存在较大误差,需要进一步提升;(2) 在刻画海洋现象方面,Aquarius产品在热带太平洋较好刻画了淡池东缘盐度锋,SMOS BEC产品的刻画能力次之,SMOS Locean产品在热带太平洋充满了小尺度噪音,描述物理现象方面表现偏差。  相似文献   

8.
以西太平洋为研究区域,利用Argo浮标表层盐度观测值(5 m)对SMAP卫星获得的2016年海表面盐度反演质量进行了评估。首先将西太平洋2016-01—12期间的每日和每月SMAP卫星SSS数据与Argo实测SSS数据进行匹配,然后利用最小二乘线性回归法对其进行相关性分析,并对误差的分布特征进行了研究。结果表明:SMAP SSS与Argo SSS之间具有极显著的正相关关系;每日Argo浮标数据(WMO ID:2901520,WMO ID:2901548)和SMAP SSS的变化趋势基本一致,前者均方根误差(RMSE)、偏差(Bias)和相关系数(r)分别为0.43, 0.34和0.71,后者RMSE,Bias和r分别为0.41,0.26和0.69;研究区域内全年RMSE值处于0~0.35,在西太平洋南部海域偏差较大,这可能是由于该海域小岛众多,缺少Argo实测数据,导致其网格化的盐度存在较大误差。除夏季外,研究区域的大部分海域,RMSE都小于0.25。在海表盐度较低的海域,两者的对比结果误差较大,该现象在夏秋两季尤为显著。  相似文献   

9.
针对传统海表盐度的物理机制反演模型拟合过程复杂且反演精度不高等问题,借助大范围、全天时、L波段探测的SMAP卫星微波海洋遥感产品,以北太平洋(135°~165°E,15°~45°N)范围为研究海域,利用深层神经网络(Deep Neural Network,DNN)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)建立海表盐度(Sea Surface Salinity,SSS)遥感反演模型。验证结果表明:DNN与SVM模型测试集反演SSS与Argo(Array for Real-time Geostrophic Oceanography)实测SSS的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)分别为0.1790和0.2570,平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)为0.1293和0.1821,最小绝对误差为0.6426和2.0380,最大绝对误差为1.3241和2.3732,反演模型数据与实测Argo数据拟合后的的相关系数分别为0.89和0.84。总体来看,DNN模型比SVM模型的反演精度更高,但两者均显著提高了SMOS盐度产品精度,能够为相关研究提供数据支撑。  相似文献   

10.
以2016年SMAP 8日均、月均海表盐度(Sea Surface Salinity, SSS)产品与SMOS日均、月均SSS产品为研究对象,基于Argo浮标实测盐度数据与Argo月均盐度网格产品,进行了质量评估,并开展了SMAP和SMOS盐度遥感产品间的交叉比对。结果表明:SMAP 8日均、月均SSS产品均比SMOS日均、月均SSS产品更接近于Argo盐度数据;SMAP SSS产品在12个月里的标准差均小于SMOS SSS产品,SMAP SSS产品年均偏差与标准差在大部分海域小于SMOS SSS产品,除高纬度地区,4种SSS产品与Argo数据的平均偏差和标准差随纬度变化浮动不大;SMAP 8日均、月均与SMOS日均、月均产品的年平均SSS空间分布特征一致,SMAP 8日均与SMOS日均、SMAP与SMOS月均SSS产品间的年平均偏差在全球范围内总体在-0.50~0.50,标准差总体为0~1.00。  相似文献   

11.
In this study, sea surface salinity(SSS) Level 3(L3) daily product derived from soil moisture active passive(SMAP)during the year 2016, was validated and compared with SSS daily products derived from soil Moisture and ocean salinity(SMOS) and in-situ measurements. Generally, the root mean square error(RMSE) of the daily SSS products is larger along the coastal areas and at high latitudes and is smaller in the tropical regions and open oceans. Comparisons between the two types of daily satellite SSS product revealed that the RMSE was higher in the daily SMOS product than in the SMAP, whereas the bias of the daily SMOS was observed to be less than that of the SMAP when compared with Argo floats data. In addition, the latitude-dependent bias and RMSE of the SMAP SSS were found to be primarily influenced by the precipitation and the sea surface temperature(SST). Then, a regression analysis method which has adopted the precipitation and SST data was used to correct the larger bias of the daily SMAP product. It was confirmed that the corrected daily SMAP product could be used for assimilation in high-resolution forecast models, due to the fact that it was demonstrated to be unbiased and much closer to the in-situ measurements than the original uncorrected SMAP product.  相似文献   

12.
海表盐度是研究海洋变化及其气候效应重要的物理量。本文将2018年SMAP卫星的月均、日均海表盐度产品分别与Argo月均网格化产品、实时散点盐度数据进行比较,评定其精度,并分析全球海表盐度分布特征。结果表明:SMAP卫星月均产品RMSE为0.17,BIAS为0.11,STD为0.17,R为0.98,t检验呈显著相关;SMAP卫星日均产品RMSE为0.28,BIAS为0.23,STD为0.26,R为0.81,相较月均产品,精度较低。SMAP卫星月均产品偏差在中纬度海域较小,在高纬度海域较大;SMAP卫星日均产品偏差在太平洋海域为-0.6~0.6,在地中海海域超过1.0。全球海表盐度在25.0~40.0之间,沿纬度方向呈带状分布,其中大西洋海表盐度普遍高于太平洋和印度洋。  相似文献   

13.
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   

14.
Using sea surface salinity(SSS)observation from the soil moisture active passive(SMAP)mission,we analyzed the spatial distribution and seasonal variation of SSS around Changjiang River(Yangtze River)Estuary for the period of September 2015 to August 2018.First,we found that the SSS from SMAP is more accurate than soil moisture and ocean salinity(SMOS)mission observation when comparing with the in situ observations.Then,the SSS signature of the Changjiang River freshwater was analyzed using SMAP data and the river discharge data from the Datong hydrological station.The results show that the SSS around the Changjiang River Estuary is significantly lower than that of the open ocean,and shows significant seasonal variation.The minimum value of SSS appears in July and maximum SSS in December.The root mean square difference of daily SSS between SMAP observation and in situ observation is around 3 in both summer and winter,which is much lower than the annual range of SSS variation.In summer,the diffusion direction of the Changjiang River freshwater depicted by SSS from SMAP is consistent with the path of freshwater from in situ observation,suggesting that SMAP observation may be used in coastal seas in monitoring the diffusion and advection of freshwater discharge.  相似文献   

15.
This paper proposes a new method to retrieve salinity profiles from the sea surface salinity(SSS) observed by the Soil Moisture and Ocean Salinity(SMOS) satellite. The main vertical patterns of the salinity profiles are firstly extracted from the salinity profiles measured by Argo using the empirical orthogonal function. To determine the time coefficients for each vertical pattern, two statistical models are developed. In the linear model, a transfer function is proposed to relate the SSS observed by SMOS(SMOS_SSS) with that measured by Argo, and then a linear relationship between the SMOS_SSS and the time coefficient is established. In the nonlinear model, the neural network is utilized to estimate the time coefficients from SMOS_SSS, months and positions of the salinity profiles. The two models are validated by comparing the salinity profiles retrieved from SMOS with those measured by Argo and the climatological salinities. The root-mean-square error(RMSE) of the linear and nonlinear model are 0.08–0.16 and 0.08–0.14 for the upper 400 m, which are 0.01–0.07 and 0.01–0.09 smaller than the RMSE of climatology. The error sources of the method are also discussed.  相似文献   

16.
海面粗糙度对于海洋工程和海洋军事都非常重要,但对海面粗糙度的现场观测资料非常少, 这大大制约了对海面粗糙度的认识。利用 TOPEX 高度计风速资料实现了对海面粗糙度的反演,并利用 1993 年和1998 年两年的资料对西北太平洋海域的海面粗糙度进行了研究。  相似文献   

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