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1.
基于ARGO资料的MTSAT海温产品误差分析 总被引：2，自引：0，他引：2
利用全球海洋观测网计划ARGO浮标的表层海温测量值分析了MTSAT卫星的海温反演误差。结果显示,平均绝对误差为0.73℃,均方根误差为0.885℃,满足应用需要;海温反演异常点多分布在30°N以北的高纬区域。为了确保海温产品数据的可靠性,需要通过数据误差控制技术来检测和控制海表温度反演的异常值,影像边缘和高纬地区的区域数据应谨慎使用。 相似文献
2.
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
3.
南半球微波遥感SST与Argo浮标NST的异同分析 总被引：2，自引：0，他引：2
利用Argo剖面浮标观测得到的近表层温度数据(NST),与两种卫星微波传感器(TMI和AMSRE)反演的海表温度(SST)进行较为系统的对比分析。结果表明,在南半球海域SST与NST虽存在显著的线性关系,但两者之间的差异(△T)还是十分明显的。无论是TMI还是AMSR-E反演的SST,与Argo NST相比,△T均存在昼夜和季节变化:△T夜间较白天大,冬季达到最大,而春季则是最小。此外,△T还表现出沿纬线呈带状分布的特征。进一步研究表明,造成南半球海域SST与NST的差异主要由风速所致,且与海面流速和大气水汽含量也有一定的关系。为此,建议改进卫星遥感SST反演方法,缩小其与实测NST之间的差异,从而为南半球乃至全球海域多源SST融合提供更加可靠的统计学依据。 相似文献
4.
卫星遥感海表温度资料和高度计资料的变分同化 总被引：3，自引：0，他引：3
利用国家气候中心正在发展的第二代全球海洋资料同化系统(BCC_GODAS2.0),针对多变量同化的协调性问题,发展了一种基于三维变分框架(3DVAR)下的高度计和海表温度(SST)相互约束的同化方法。该方法使海面高度和SST资料在同一个动力约束关系下进行同化。在一般方法中,海面高度和SST观测项是代价函数中2个独立的观测项,海面高度项引入动力高度计算公式,海表温度项用统计关系进行垂向投影。在代价函数的实际求解的计算过程中,虽然其总体积分效应受海面高度观测的约束,但整个水柱中各层温盐分析变量的调整是无序的。针对这个问题,文章提出一种新的同化方案。该方案将SST的观测项并入海面高度观测项中,海面高度的一部分,确切说是上层海洋部分,由SST决定,因此至少在SST的统计关系能影响到深度的上层海洋,在代价函数的求解过程中,温盐的调整是受较强的统计关系约束的,而这种统计关系的有效性已经在很多SST的同化试验中被其他学者广泛应用并证明。利用该方法,对1993—1997年的AVHRR卫星遥感海表温度资料进行变分同化试验,用TAO、OISST和SODA数据集进行检验证明,通过对卫星遥感资料的同化能够有效改进对海洋温度和盐度的估... 相似文献
5.
近年来，受全球气候变化及极端天气的影响，全球范围频繁出现珊瑚礁白化现象，遥感SST已广泛应用于珊瑚白化的监测和预警中。海南岛近岸及北部湾海域的珊瑚礁近年也倍受白化压力，然而，遥感SST在海南岛近岸及北部湾海域珊瑚白化预警中的适用性尚不清楚。为此，本研究比较了3种常用的遥感SST数据（OISST、GHRSST和CoralTemp）在研究海域的异同及其在夏季珊瑚白化预警中的适用性。结果表明，GHRSST的SST最高、CoralTemp次之、OISST最低，OISST的偏差在2013年以前比较明显，GHRSST和CoralTemp在2003年之后比较接近；与浮标的现场观测值相比，2006—2020年CoralTemp的平均偏差和均方根误差分别为0.03 ℃和0.92 ℃，GHRSST为0.08 ℃和0.96 ℃，OISST为-0.25 ℃和1.21 ℃，CoralTemp在研究区域内更为准确；3种遥感SST计算的DHW与使用现场SST计算的趋势一致，CoralTemp的结果更为接近现场SST。因此，3种遥感SST资料中，CoralTemp相对来说更适用于研究海域。 相似文献
6.
Argo浮标观测已成为全球海洋观测系统的重要支柱,但因缺乏表层观测,使得Argo观测资料在海洋和大气研究中的应用仍有一定的局限性。基于一个简化的海洋温度参数模型,由Argo剖面观测及气候态数据所确定的垂向海洋温度参数,得到表层与次表层温度的函数关系,进而利用太平洋海域的Argo次表层温度数据来推算表层温度场。其中,海温参数模型的相关参数采用最大角度法求得,利用此方法得到的混合层深度,温跃层梯度,温跃层下边界等参数较以往的迭代法更精确。与传统采用外插方式得到的表层温度场及卫星反演的SST相比,推算的Argo表层温度与GTSPP、Argo NST等实测资料的标准差有了显著地降低;与Argo NST现场观测数据的相关性分析也表明,推算的表层温度与实测资料有着更好地一致性;通过相关分析检验,在理论上验证了在太平洋海域利用海温参数模型推算海表温度的可行性。本研究为弥补当前Argo资料缺乏表层观测的缺陷,构建完备的Argo网格化温度数据集提供了新途径,具有重要的科学意义和应用价值。 相似文献
7.
《海洋技术学报》2023,(3)
海水表面温度是研究气候变化的重要参数，具有重要研究意义。为了选出适用于近海海域的最优温度反演算法，本文基于Landsat8卫星遥感数据，以北部湾海域为研究区，对比分析了包括辐射方程传输法（RTM）、单窗算法（MW）、单通道算法（SC）、线性劈窗算法（SW1）和非线性劈窗算法（SW2）在内的海表温度反演算法的反演精度并进行了敏感性分析。同时本文利用劈窗协方差−方差比值法（SWCVR）来反演大气水汽含量数据，减少了温度反演过程中对外部数据的依赖，研究结果表明：（1）基于Landsat8 TIRS数据的SWCVR法进行大气水汽含量反演的效果较好，误差约在0.5 g/cm2；（2）与实测海温数据相比SW2与SC算法精度较高，误差约为0.6 K；RTM与SW1算法次之，误差约为1.6 K与1.9 K；MW算法精度较低，误差约为2.5 K；（3）与AVHRR SST产品进行相比两种劈窗算法的精度较高，误差约为1 K和1.3 K，SC算法精度较劈窗算法略低，误差约为1.4 K左右，RTM与MW算法精度较低，误差约为2 K与3 K；（4）SW2算法对参数的敏感性最低，其次是SC算法、SW1算法与MW算法，RTM算法的敏感性最高。 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
10.
“海洋二号B”卫星（HY-2B）于2018年10月25日发射,是我国第二颗海洋动力环境探测卫星,其上搭载有包括扫描微波辐射计（SMR）在内的多个载荷,海表面温度（SST）是SMR的主要产品之一。本文分别利用NOAA提供的iQuam实测海温数据、CORIOLIS卫星WINDSAT反演的海温遥感产品、NCEP模式海温数据,在两个典型区域,对2020年1月1日至2020年12月31日期间的HY-2B/SMR海温产品进行了验证,其中HY-2B/SMR与iQuam实测海温的Bias为0.004℃,RMSE为0.65℃左右,CORR高于0.95。通过进一步分析,由区域A的分析结果揭示出HY-2B/SMR海温产品精度随纬度变化的规律及其原因,同时,由区域B的分析结果揭示出陆地、岛礁以及RFI对海温总体反演精度的影响约为0.1℃。 相似文献
11.
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
12.
Hiroshi Kawamura Huiling Qin Kohtaro Hosoda Futoki Sakaida Chunhua Qiu 《Journal of Oceanography》2010,66(6):855-864
Producing high-quality match-ups coupling the Japanese geostationary satellite, Himawari-6 (H6), and buoy SST observations,
we have developed the new SST retrieval method. Kawamura et al. (2010) developed the previous version of SST product called MTSAT SST, which left several scientific/technical questions.
For solving them, 6,711 algorithm tuning match-ups with precise navigation and 240,476 validation match-ups are generated
for covering all seasons and wide ocean coverage. For discriminating the previous MTSAT SST, we call the new version of SST
H6 SST. It is found that the SZA dependences of MTSAT SST algorithm are different from area to area of SZA > 40–50° N/S. The
regionally different SZA dependences are treated by dividing the H6 disk coverage into five areas by the latitude lines of
40° N/S first and the longitude lines of 100° K and 180° K. Using the algorithm tuning match-ups, Nonlinear SST (NLSST) equations
are derived for all of the five areas. Though the sun zenith angle dependency correction term is also examined, there is no
significant regional difference. Therefore, this term is used in the H6 SST algorithm again. The new H6 SST equation is formed
by the areal NLSST and the sun zenith angle dependency term for each area. The statistical evaluation of H6 SST using the
validation match-ups show the small negative biases and the RMS errors of about 0.74° K for each area. For the full H6 disk,
the bias is −0.1° K and the RMS error 0.74° K. The histogram of H6 SST minus the in situ SST for each area has a similar Gaussian shape with small negative skewness, and the monthly validation of H6 SST for each
area is consistent with those for the whole period and the histograms 相似文献
13.
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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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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Assessment of the initial sea surface temperature product of the scanning microwave radiometer aboard on HY-2 satellite 总被引：4，自引：3，他引：1
ZHAO Yili ZHU Jianhu LIN Mingsen CHEN Chuntao HUANG Xiaoqi WANG He ZHANG Youguang PENG Hailong 《海洋学报(英文版)》2014,33(1):109-113
HY-2 satellite is the first satellite for dynamic environmental parameters measurement of China,which was launched on 16th August 2011.A scanning microwave radiometer（RM） is carried for sea surface temperature（SST）,sea surface wind speed,columnar water vapor and columnar cloud liquid water detection.In this paper,the initial SST product of RM was validated with in-situ data of National Data of Buoy Center（NDBC） mooring and Argo buoy.The validation results indicate the accuracy of RM SST is better than 1.7 C.The comparison of RM SST and WindSat SST shows the former is warmer than the latter at high sea surface wind speed and the difference between these SSTs is depend on the sea surface wind speed.Then,the relationship between the errors of RM SST and sea surface wind speed was analyzed using NDBC mooring measurements.Based on the results of assessment and errors analysis,the suggestions of taking account of the affection of sea surface wind speed and using sea surface wind speed and direction derived from the microwave scatteromter aboard on HY-2 for SST product calibration were given for retrieval algorithm improvement. 相似文献
16.
Sea surface temperature observation by Global Imager (GLI)/ADEOS-II: Algorithm and accuracy of the product 总被引：1，自引：0，他引：1
Futoki Sakaida Kohtaro Hosoda Masao Moriyama Hiroshi Murakami Akira Mukaida Hiroshi Kawamura 《Journal of Oceanography》2006,62(3):311-319
A sea surface temperature (SST) retrieval algorithm for Global Imager (GLI) aboard the ADEOS-II satellite has been developed.
The algorithm is used to produce the standard SST product in the Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA). The algorithm
for cloud screening is formed by combinations of various types of tests to detect cloud-contaminated pixels. The combination
is changed according to the solar zenith angle, which enables us to detect clouds even in the sun glitter region in daytime.
The parameters in the cloud-detection tests have been tuned using the GLI global observations. SST is calculated by the Multi-Channel
SST (MCSST) technique from the detected clear pixels. Using drifting buoy measurements, match-up data are produced to derive
the coefficients of the MCSST equations and to examine their performance. The bias and RMSE of the GLI SST are 0.03 K and
0.66 K for daytime and, −0.01 K and 0.70 K for nighttime, respectively. 相似文献
17.
Hiroshi Kawamura Huiling Qin Futoki Sakaida Riza Yuliratno Setiawan 《Journal of Oceanography》2010,66(1):61-70
An algorithm has been developed for retrieving sea surface temperature (SST) from hourly data transmitted from the Japanese
Advanced Meteorological Imager (JAMI) aboard a Japanese geostationary satellite, Multi-functional Transport Satellite (MTSAT)-1R.
Threshold tests screening cloudy pixels are empirically adjusted to cases of daytime with/without sun glitter, and nighttime.
The Non-Linear SST (NLSST) equation, including several new additional terms, is used to calculate MTSAT SST. The estimated
SST is compared with drifting and moored buoy measurements, with the result that the bias of the MTSAT SST is nearly 0.0°K.
The root mean square (rms) error is about 0.8°K, and it is 0.7°K under the condition that the satellite zenith angle is less
than 50°. It is demonstrated that the hourly MTSAT SST produced by the algorithm developed here captures diurnal SST variations
in the equatorial sea in mid-November 2006. 相似文献
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The effects of sea surface temperature(SST) data assimilation in two regional ocean modeling systems were examined for the Yellow Sea(YS). The SST data from the Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis(OSTIA) were assimilated. The National Marine Environmental Forecasting Center(NMEFC) modeling system uses the ensemble optimal interpolation method for ocean data assimilation and the Kunsan National University(KNU) modeling system uses the ensemble Kalman filter. Without data assimilation, the NMEFC modeling system was better in simulating the subsurface temperature while the KNU modeling system was better in simulating SST. The disparity between both modeling systems might be related to differences in calculating the surface heat flux, horizontal grid spacing, and atmospheric forcing data. The data assimilation reduced the root mean square error(RMSE) of the SST from 1.78°C(1.46°C) to 1.30°C(1.21°C) for the NMEFC(KNU) modeling system when the simulated temperature was compared to Optimum Interpolation Sea Surface Temperature(OISST) SST dataset. A comparison with the buoy SST data indicated a 41%(31%) decrease in the SST error for the NMEFC(KNU) modeling system by the data assimilation. In both data assimilative systems, the RMSE of the temperature was less than 1.5°C in the upper 20 m and approximately 3.1°C in the lower layer in October. In contrast, it was less than 1.0°C throughout the water column in February. This study suggests that assimilations of the observed temperature profiles are necessary in order to correct the lower layer temperature during the stratified season and an ocean modeling system with small grid spacing and optimal data assimilation method is preferable to ensure accurate predictions of the coastal ocean in the YS. 相似文献
19.
海表温度是表征海洋表层热力状况的重要海洋参数,日均全天候覆盖的海温观测数据可为服务台风监测及其他海洋灾害时空演变的精细化预报提供数据支撑。可见光红外扫描辐射计和中分辨率光谱成像仪反演的海温产品具有较高的空间分辨率,但是红外遥感反演的海温产品受到云、雾和霾的影响,在云下存在大面积、无规律的缺值;微波辐射计反演的海温产品空间分辨率低,但可穿透云层,实现全天候海温观测。本文基于风云三号B、C、D三颗极轨气象卫星红外和微波遥感仪器反演的海温资料,利用经验正交函数插值法(DINEOF)重构得到全球海表温度产品。与全球分析场日平均海温OISST数据进行比较可知：原始海温资料的均方根误差为0.59~0.70℃,DINEOF重构后海温资料均方根误差降至0.10~0.34℃;相关系数从0.33~0.48提升到0.78~0.98。多传感器重构海温数据空间分布上连续可信,能够监测不同季节的海温变化特征及暖池空间模态。风云三号气象卫星微波遥感的加入显著提升了重构海温的空间连续覆盖率和时间分辨率。 相似文献