极区海冰密集度AMSR-E数据反演算法的试验与验证

海冰密集度是极区海冰监测的重要参数,目前分辨率最高的微波海冰密集度产品为德国Bremen大学发布的针对AMSR-E 89 GHz频段数据利用ASI算法反演的网格数据。为实现中国极区遥感产品从无到有的战略步骤,本文针对AMSR-E 89GHz频段微波数据的ASI算法,进行了插值算法、系点值和天气滤波器一系列试验。针对北极海区,着重对影响反演结果的主要参数——纯冰和纯水的亮温极化差异阈值,即系点值(P₁和P₀)进行了2009年全年的统计分析。研究表明,2009年北极纯冰和纯水的代表区域P₁和P₀年平均值分别为10.0 K和46.67 K;2 K以上的系点值差异引起的海冰密集度差别较为显著;同样的系点值差异在不同极化差异P取值范围对海冰密集度的影响也不同。通过统计确定的系点值推算并修正了海冰密集度反演公式,对2009年全年北极海冰密集度进行了反演,并与Bremen大学产品进行了比较。继而对白令海和楚科奇海12个晴空下MODIS可见光样本数据进行反演,以验证AMSR-E冰密集度反演结果,并对误差原因进行了分析。本研究反演结果与MODIS样本比对的误差略小于Bremen大学的反演产品,空间平均误差为3.84%,空间平均绝对误差10.83%。     

中分辨率成像光谱仪的海冰密集度遥感反演

海冰信息在船舶运输、天气预报和全球气候预测等领域都起着重要作用.一直以来微波遥感是卫星监测海冰密集度的主要手段,目前基于可见光遥感的中分辨率海冰密集度产品还较少,其中只有NOAA发布了相关业务化产品,但其所采用的算法对低密集度海冰反演准确性仍存在提升空间.本文在Liu提出的算法基础上进行改进,提出了最邻近像素法确定纯冰...     

北极遥感海冰密集度数据的比较和评估

本文利用2012年夏季中国第五次北极科学考察期间雪龙船在北极东北航道走航观测的海冰密集度数据(OBS-SIC),初步评估了7种基于被动微波遥感的海冰密集度产品(PM-SIC)。7种PM-SIC因传感器和反演方法不同,分辨率差异较大(4—25 km)。在海盆尺度的海冰范围反演上7种PM-SIC基本相同,但对小范围浮冰区的反演差异较大。与MODIS可见光图像对比发现,MASAM数据(4 km)对局部小区域海冰刻画较好,是研究近岸区域或海峡岛屿海冰覆盖范围或面积时的首选产品;7种PM-SIC纬向平均后对比分析显示,不同PM-SIC对网格内是否存在海冰的判断基本一致,但对网格内海冰所占的比例(密集度)判断差异较大。结合OBS-SIC按航线、区域、密集度大小3种不同情况对7种PM-SIC进行分类定量评估,结果表明基于AMSR2传感器的AMSR2/ASI和AMSR2/Bootstrap数据与OBS-SIC偏差较小,平均偏差约±1%,均方根偏差仅11%和12%;而SSMIS/NT数据的偏差最大,平均偏差约–15%,均方根偏差为21%,其严重低估了网格内的海冰密集度值;因此具有更高分辨率的AMSR2/ASI数据(6.25 km)是关注海冰密集度大小时的首选产品。     

利用多源数据对海冰密集度反演的算法验证

海冰密集度对全球气候变化研究有重要的意义,其反演结果的验证工作也被广泛关注,但结合多源数据反演,同时对两种算法验证的研究较少的现状,该文利用ASPeCt船测海冰密集度数据对Bootstrap算法和NASA Team(NT)算法基于SSM/I数据估算的海冰密集度精度进行验证,并与MODIS影像反演获得的海冰密集度进行对比。研究结果显示两种海冰密集度算法获得的反演结果与ASPeCt船测值偏差分别为2.26%和7.27%,均方根误差分别为11.39%和12.32%。相比之下,MODIS结果与ASPeCt船测海冰密集度比较得到偏差为3%,均方根误差为5.21%。Bootstrap算法、NT算法与ASPeCt船测值比较的偏差和均方根误差显示两种算法精度相近;由于MODIS数据分辨率与ASPeCt船测数据相近,所以其反演精度较优;但因时空分辨率的限制,各种结果都具有一定的不确定性。     

利用ICESat/GLAS数据研究北极海冰干舷高度

北极海冰变化受全球气候变化影响明显,海冰的变化不仅体现在面积上,而且也体现在厚度上。利用海冰干舷高度可以反演海冰厚度,冰、云和陆地高程卫星/地球科学激光测高系统(ice,cloud and land elevation satellite/geoscience laser altimeter system,ICESat/GLAS)提供了高精度的海冰高程信息。利用ICESat/GLAS测高数据,提取了2003~2008年部分时间段北极区域海冰的干舷高度,分析了2003~2008年间北极海冰季节性以及年际变化特征。结果表明,北极海冰干舷高度呈下降趋势,并且在2007年夏季减少趋势最为明显。对北极海冰在2007年迅速减少的原因进行了探讨,并利用仰视声呐实测数据对干舷高提取算法存在的系统性偏差进行了讨论与分析。     

南极海冰边界AMSR-E密集度产品精度检验

根据海冰船测目视观测标准在MODIS影像上提取模拟的海冰边界,并利用相应的MODIS海冰密集度验证AMSR-E海冰密集度产品在海冰边界的精度。研究结果表明,海冰边界像素上,AMSR-E海冰密集度的平均值与15%阈值存在显著差异,且AMSR-E与MODIS海冰密集度的相关性很弱(R2≤0.2),基于ASI的海冰反演算法在夏季低估边界海冰密集度。考虑整个冰区(包括多年冰、一年冰、新冰和开阔海域)的截线分析显示,AMSR-E与MODIS海冰密集度存在较好的线性关系(夏季R2=0.82,冬季R2=0.81),AMSR-E海冰密集度在20%~30%区间的误差最大。     

2000—2015年北极夏季反照率变化及其与海冰密集度的关系

作为影响极区热平衡的关键因素,北极反照率会对北极气候与环境变化产生重要影响。采用CLARA-A2-SAL(The CM SAF Cloud,Albedo and Radiation)反照率产品分析2000—2015年北极夏季反照率月尺度和年尺度的时空变化,并探索北极反照率与海冰密集度的关系。结果表明,近15年间北极夏季反照率降幅达到12.20%,8月反照率下降趋势最显著,每10年减少0.040;随着海冰的融化,北极夏季反照率发生由高到低的变化;北极中央密集冰区与周边海域的反照率变化呈现出显著的空间差异性;北极反照率与海冰密集度呈稳定的正相关。研究北极反照率的时空变化及其影响因素可为解释海冰变化成因、预测北极海冰变化趋势提供参考。     

基于Landsat8的海冰表面温度反演算法研究

Landsat8影像被广泛应用于陆地表面温度的提取,但基于Landsat8的海冰表面温度产品依旧空缺,且无标准算法可循。基于Landsat8卫星搭载的TIRS传感器获取的热红外波段影像,利用3种常用的劈裂窗算法分别进行海冰表面温度反演,并将结果与浮标实测海冰表面温度数据和MODIS海冰表面温度产品进行了对比和验证。与浮标数据相比,DU C等的算法平均绝对误差和均方根误差最小,分别为1.718 6 K和2.621 3 K,可作为海冰表面温度反演的标准算法;而Jiménez-Mu?oz J C等的算法结果与MODIS冰温产品最为接近,适用于需与已有的MODIS冰温产品联合使用的情况,且两种算法的精度均优于已有的MODIS冰温产品;JIN M J等的算法在研究区域表现不佳。同时,与浮标数据相比,所有基于卫星影像反演的冰温产品在数值上总体偏低。     

北极重要海峡气温—海冰密集度影响滞后效应分析

全球变暖导致北极海冰的面积与厚度逐步减小,这一趋势为北极通航提供了可能,北极航道在北极地缘环境格局中的战略地位日益提升。北极地区的重要海峡作为“冰上丝绸之路”运输的重要交通枢纽,其冰情变化在北极航道的开通中起到直接影响作用。本研究以北极地区东北航道和西北航道上14个重要海峡近35年的海冰密集度为研究对象,采用分布式滞后非线性模型,研究海冰表面气温对北极重要海峡海冰密集度变化的阈值和滞后效应。研究结果表明：（1）除白令海峡、尤戈尔斯基沙尔海峡和喀拉海峡以外,其他11个海峡气温对海冰密集度变化的影响都存在高温阈值,并且其阈值集中在-10℃附近;（2）高温对于海冰密集度变化的影响存在0—3月的滞后期,而低温的滞后期为0—4月;（3）14个海峡在非线性滞后模型中表现出不尽相同的滞后效应,存在空间异质性特征。滞后期内高温影响最为剧烈的是维利基茨基海峡,相对累积效应值为-3.34%（-5.6% — -1.1%）;（4）整体上看,东北航道滞后有效期与西北航道相比较长,东北航道受温度影响的滞后效应值比西北航道的要大,且在高纬环境地区,高温对海冰密集度的相对变化的影响较为明显。     

基于形态学的海冰外缘线自动提取

海冰外缘线是一个描述北极海冰快速变化的重要指示参数,对近岸冰区航行保障和海冰灾害预警具有实际意义。本文首先基于形态学中的方法分别识别数据中的主体冰域、主体水域和碎冰区。其次利用可变图像闭运算方法将较大碎冰与主体冰区合并,最后再利用连通域方法提取海冰外缘线。该方法可适用于任何冰水二值数据集,包括海冰密集度产品数据、卫星图像、航拍图像以及其他冰水混合数据。本文基于AMSR-E海冰密集度数据,利用此方法提取了北冰洋10个区域的海冰外缘线,与15%海冰密集度等值线比较表明,本文方法能够保留较大面积的碎冰区域,并将其与主体冰域合并处理,因此所提取的海冰外缘线在衡量大尺度海冰范围方面更为合理。     

FY-3B/MWRI和Aqua/AMSR-E海冰密集度比较及印证

本文对2011-07-01—2011-09-30风云三号B星(FY-3B)搭载的微波成像仪MWRI(Microwave Radiometer Imager)和Aqua卫星搭载的微波扫描辐射计AMSR-E(Advanced Microwave Scanning Radiometer for Earth Observing System)观测数据获取的海冰密集度产品进行比较及印证。首先,逐日比较FY-3B/MWRI和Aqua/AMSR-E区域平均海冰密集度;其次,逐月比较FY-3B/MWRI和Aqua/AMSR-E月平均海冰密集度;最后,使用Aqua卫星搭载的中等分辨率成像光谱辐射计MODIS数据进行印证。MWRI和AMSR-E比较结果为(1)MWRI与AMSR-E逐日区域平均海冰密集度变化趋势一致,MWRI海冰密集度均高于AMSR-E,7—9月MWRI与AMSR-E逐日平均偏差月平均值分别为8.55%、7.67%、2.58%,逐日标准差月平均值分别为12.16%、12.08%、10.43%,二者差异逐月减小。(2)MWRI与AMSR-E月平均海冰密集度差呈现逐月递减趋势,7—9月MWRI与AMSR-E逐月平均偏差分别为7.37%、6.53%、1.51%,逐月标准差分别为4.61%、4.36%、3.64%,MWRI与AMSR-E差异逐月减小的原因是二者在密集度较低的边缘区域差异较大,而夏季随着边缘区域海冰的融化,二者差异逐渐减小。MWRI和AMSRE海冰密集度与MODIS印证结果为:(1)密集度小于95%情况下,MWRI与AMSR-E海冰密集度均比MODIS偏高,AMSR-E更接近MODIS,MWRI高估,误差较大。(2)密集度大于等于95%情况下,MWRI与AMSR-E海冰密集度均比MODIS偏低,AMSR-E偏低更多,MWRI结果更好。     

FY-3C微波成像仪海面温度产品算法及精度检验

海洋表面温度(SST)是海洋学和气候学一个十分重要的物理因子,而卫星被动微波遥感能够穿透云层,实现全天候、大范围观测,因此利用中国FY-3C微波成像仪(MWRI)反演SST具有重要意义。FY-3C MWRI SST产品采用统计算法,首先利用MWRI降水和海冰产品剔除含降水和海冰的像元,之后选择时空间隔0.2 h和0.2°离海岸100 km以外的FY-3C MWRI观测亮温与浮标观测值进行匹配,再将全球在空间上分为4个纬度带,时间上分为12个月,并分升轨和降轨,分别建立浮标海温观测结果和MWRI亮温之间的统计关系,实现对SST的估算。将|估算海温-30年月平均海温|≥2.5 K的像元标识为51,发现这些像元基本分布在陆地边缘地区及大风速地区,剔除标识为51的像元后的精度验证结果表明:与全球浮标资料相比,FY-3C MWRI SST轨道产品升轨精度为–0.02±1.22 K,降轨精度为–0.15±1.28 K;与全球分析场日平均海温OISST相比,FY-3C MWRI SST日产品升轨精度为0.00±1.03 K,降轨精度为–0.09±1.08 K。微波辐射计的性能及其定位定标精度、上游卫星产品(降水检测和海冰检测)的精度、陆地的干扰及高风速对微波信号的影响均会造成SST估算误差,如何改进算法中风速大于12 m/s时的估算精度是下一步的工作重点。     

利用FY-3B MWRI遥感数据反演南极海冰表面积雪厚度

海冰表面积雪厚度是冰冻圈和全球气候系统的重要组成部分,在海洋、海冰和大气的能量传输中起着关键的作用。针对目前缺乏南极海冰表面积雪厚度国产卫星遥感数据产品的问题,本文探索应用FY-3B MWRI被动微波亮温数据开展南极海冰表面积雪厚度的遥感反演研究。结果表明基于2016年FY-3B MWRI 18.7 GHz、36.5 GHz垂直极化亮温及海冰密集度数据,采用Comiso03模型反演的积雪厚度结果较Markus98更好,与AWI2016年部署在威德尔海的浮标(2016S31、2016S37、2016S40)观测的积雪厚度同日同像元对比的偏差为-1.72 cm。FY-3B MWRI反演的2016年南极海冰表面积雪厚度与美国雪冰数据中心发布的GCOM-W1 AMSR-2积雪厚度产品整体上具有较好的一致性(时空平均偏差为-0.11 cm、相关系数为0.90),积累期和稳定期(4—10月)两者差异较小(时空平均偏差为-0.81 cm,相关系数为0.93),消融期(11月—次年3月)差异较大(时空平均偏差为2.76 cm,相关系数为0.85),差异主要分布在威德尔海北部和东南极冰边缘区。开展FY-...     

利用船测数据以及Landsat-7 ETM+影像评估南极海冰区AMSR-E海冰密集度

利用第26次中国南极科学考察期间收集的海冰密集度船基观测资料以及由Landsat-7 ETM+得到的海冰密集度来验证AMSR-E南极海冰区海冰密集度产品的精度。AMSR-E海冰密集度与船基目视观测的海冰密集度存在着一定的线性关系(R²=0.816), 但两者匹配得并不是很好。与ETM+海冰密集度相比,AMSR-E数据趋向于低估海冰密集度,在25景晴空条件下的ETM+影像中,平均海冰密集度偏差(AMSR-E海冰密集度-ETM+海冰密集度)从-5.33%到-21.5%,而相应的均方根误差RMSE (Root Mean Squared Errors)从13.7%到33.8%。依据Landsat-7 ETM+ 海冰分类,AMSR-E数据海冰密集度最大的误差产生于新冰区。     

基于组合超快星历GPS数据的实时可降水量反演

针对静态模式下GPS水汽反演存在的实时性不强、时间分辨率较低、反演代表性较差等问题,利用组合超快星历GPS数据进行实时动态可降水量反演研究。根据组合超快星历,利用假设检验法识别和剔除预报星历中的粗差卫星,采用动态模糊度分解方法基于单历元实时反演获得可降水量;对比实验结果显示,动态模式偏差值约为1.5 mm,精度约下降40%,在反演允许范围内。该方法在恶劣天气短临预报中有一定实际应用价值。     

2002年—2011年北极海冰时空变化分析

基于2002年—2011年AMSR-E海冰密集度数据,分析了北极海冰的时空变化特征及其原因。结果表明海冰外缘线面积每年减小8.28×104km2,下降趋势最快的季节为夏季,下降速度是1979年—2006年的两倍多,而且海冰密集度也在降低。2003年、2004年的冰情相对较重,2007年海冰面积最小。长期冰在2002年—2010年间减少了近30%,减少的区域主要在波弗特海、楚科奇海、东西伯利亚海、拉普贴夫海、喀拉海以及由这些边缘海向北极方向延伸的北冰洋的广大区域,长期冰减少的地方大部分为季节性海冰增加的地方。海冰面积与年平均气温之间有显著的负相关关系,随着全球气候变暖的加剧,这种减小趋势将会持续。     

南极海冰密集度多源数据的交叉检验

通过研究交叉检验船测样点上的7种不同尺度的海冰密集度数据,发现相同时间和相同空间尺度的海冰密集度值吻合度最高,不同时间不同尺度的海冰密集度值的相关性较弱。由数据获取时间不同引起的密集度差异在高分辨率数据上体现明显。真实船测点与伪船测点之间的吻合度不高,受观测者主观因素、天气条件、影像处理质量和伪船测点提取方法的影响。虽然伪船测点方法在海冰边界研究中具有快速、大面积提取边界点的优势,但需要控制提取算法中的误差传播。     

从航空数字影像提取北极海冰形态参数的方法研究

在 1999年 7月至 9月的中国首次北极科学考察中 ,对北极密集冰区进行了航空数字相机遥感观测 ,获得一批高分辨率的不同类型海冰数字影像。探讨了利用数字影像分析海冰形态参数的方法。利用这些方法不仅可以分析海冰边缘、密集度、冰水比例等常规参数 ,而且可以获得卫星遥感尚无法探测的一些海冰形态的新参数 ,这些参数将增加对不同类别海冰的认识 ,对于研究北极融冰过程和冰区的海气相互作用提供有价值的手段和分析方法。给出的方法可以应用到中国渤海海冰和其它海域海冰的研究。     

HY-2A校正微波辐射计水汽数据的精度检验和校正

海洋二号卫星(HY-2A)校正微波辐射计(CMR)水汽产品是全球海洋水汽探测的重要数据源,对于全球天气系统演变和气候变化研究具有重要意义.以ECMWF数据为参考,对2015年CMR海洋、陆地、海冰等不同标识的水汽数据进行了全面的精度检验,分析了CMR海面水汽数据精度的时空分布特征,并对极地海域CMR陆地+海冰异常水汽数...     

2002年——2011年北极海冰时空变化分析

基于2002年-2011年AMSR-E海冰密集度数据, 分析了北极海冰的时空变化特征及其原因。结果表明海冰外缘线面积每年减小8.28×10⁴ km², 下降趋势最快的季节为夏季, 下降速度是1979年-2006年的两倍多, 而且海冰密集度也在降低。2003年、2004年的冰情相对较重, 2007年海冰面积最小。长期冰在2002年-2010年间减少了近30%, 减少的区域主要在波弗特海、楚科奇海、东西伯利亚海、拉普贴夫海、喀拉海以及由这些边缘海向北极方向延伸的北冰洋的广大区域, 长期冰减少的地方大部分为季节性海冰增加的地方。海冰面积与年平均气温之间有显著的负相关关系, 随着全球气候变暖的加剧, 这种减小趋势将会持续。