NOAA/AVHRR卫星海表温度在西北太平洋的印证及分析

本文详细分析了TeraScan系统反演NOAA/AVHRR卫星海表温度的过程,解决了反演过程中的海陆匹配问题和云检测过程中的误检、漏检问题,处理得到2002年(5°～45°N)、(105°～150°E)区域内的卫星海表温度数据.利用东北亚地区海洋观测系统NEAR-GOOS提供的现场海表温度数据做比较,印证NOAA/AVHRR海表温度在西北太平洋海域的精度,并分析其误差产生的来源.     

HYCOM模式对赤道及北太平洋海表温度的模拟

根据2种海气通量数据集(COADS、ECMWF)和2种海气通量块体参数化方案(常数块体参数化方案和非常数块体参数化方案)的不同结合,构成4组数值实验,使用HYCOM数值模式分别模拟了赤道及北太平洋的气候态海表温度。实验结果表明:(1)非常数块体参数化方案优于常数块体参数化方案;在太平洋40°N～20°S区域内,采用前者得到的年平均海表温度比Pathfinder卫星资料高约0.21℃,而采用后者得到的年平均海表温度比Path-finder卫星资料高约0.63℃。(2)HYCOM数值模式很好地模拟了赤道及北太平洋的气候态海表温度变化及西太平洋暖池空间分布的月变化。特别是实验2(采用COADS数据集和非常数块体参数化方案),在太平洋40°N～20°S区域内,冬、春两季平均SST仅比Pathfinder卫星数据集高0.02℃。(3)不同海气通量数据会对模拟结果产生明显影响。对比采用COADS数据集的实验2结果与采用ECMWF数据集的实验4结果可以发现,在模拟区域的西北部,实验2比实验4的年平均SST高约1℃;在模拟区域的东南部,实验4比实验2的年平均SST高约1℃。两者差的最大值出现在58°N、140°E附近及中国渤海,实验2比实验4的年平均SST高约4℃。     

基于Himawari-8卫星的逐时次海表温度融合

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。     

HYCOM模式对赤道及北太平洋海表温度的模拟

本文使用HYCOM数值模式,根据两种海气通量数据集(COADS、ECMWF)和两种海气通量块体参数化方案(常数块体参数化方案和非常数块体参数化方案)的不同结合,构成4组数值实验,分别模拟了赤道及北太平洋的气候态海表温度.实验结果表明:1)在本文的实验中,非常数块体参数化方案优于常数块体参数化方案;在太平洋40°N-20°S区域内,采用前者得到的年平均海表温度比Pathfinder卫星资料高约0.21 °C,而采用后者得到的年平均海表温度比Pathfinder卫星资料高约0.63 °C.2)HYCOM数值模式很好的模拟了赤道及北太平洋的气候态海表温度变化及西太平洋暖池空间分布的月变化.特别是实验2(采用COADS数据集和非常数块体参数化方案),在太平洋40°N - 20°S区域内,冬春两季平均SST仅比Pathfinder卫星数据集高0.02 °C.3)不同的海气通量数据会对模式结果产生明显的影响.对比采用COADS数据集的实验2结果与采用ECMWF数据集的实验4结果可以发现,在模拟区域的西北部,实验2比实验4的年平均SST高约1 °C;在模拟区域的东南部,实验4比实验2的年平均SST高约1 °C.两者差的最大值出现在58°N、140°E附近及中国渤海,约为4 °C(实验2比实验4的年平均SST高约4 °C).     

西北太平洋海表温度融合产品交叉比对分析

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。     

拖曳式CTD用于校准卫星红外SST的技术优势分析及方案设计

海表温度(SST)是海气相互作用的重要指标,是反映海气间热和气体交换的动力要素.卫星海表温度测量的主要手段之一是利用海面红外辐射,而与卫星遥感数据同步和准确的海面温度实测数据是建立卫星海表温度测量反演算法的关键.论述了应用拖曳式CTD数据校正卫星红外SST的优势与方法,为SST校正提供了有益的补充.     

夏季舟山上升流长期遥感观测与分析

舟山海域夏季常年存在上升流,且强度、范围等具有年际变化。本文利用2002—2011年7—8月份的海表温度和叶绿素a浓度数据,研究了舟山夏季上升流区域的物理特征、年际变化;此外,利用上升流区域与外海的海表温度差值以及对应的叶绿素a浓度分布范围,定义了上升流的边界。研究结果显示,舟山海域夏季海表温度明显低于外围海域,范围在29°～31°N,122°～123°E,中心平均温差在1.5℃。7月份的叶绿素a浓度均值达到6.6 mg/m³,且上升流区域和非上升流区域叶绿素a浓度差异大,表明上升流处于强势期。8月份的叶绿素a浓度均值达到6.4 mg/m³,但各年份间的差异较大,具有明显的年际变化特征。结合叶绿素a浓度分布特征和海表温度差值数据,可定义7月份的舟山上升流边界温度阈值为0.75℃,8月份阈值为0.5℃。     

“百合”台风对海表温度及水色环境影响的遥感分析

利用SeaWiFS及NOAA卫星资料,基于均值合成算法,分析了"百合"台风对海表温度(SST)、海表叶绿素a浓度及海水透明度的影响,结果表明,整个研究海域(22°～30°N、121°～131°E)的平均SST从台风前的25.48℃下降到22.45℃,平均下降幅度为12.95%.在台风盘旋的中心区域(26°～28°N、123°～127°E),SST平均下降了5.40℃,下降幅度达21.20%,SST下降最大的是9月14日,整个研究海域平均SST仅为13.48℃.整个研究海域海表叶绿素a浓度在台风期间有较大的增加,从台风前的0.425 mg/m3(平均值)上升到0.537 mg/m3,平均增长26.35%.除浙江近海外,台风核心区域海表叶绿素a浓度增幅最大,达1.695倍,表明台风风力越强,台风停留时间越长,对海表叶绿素a浓度增加的贡献就越大.这一增加有利于海洋生物的生长,有利于提高初级生产力和改善海洋生态环境.在"百合"台风期间,海水透明度却有一定程度的降低,从台风前的16.84 m(平均值)下降至台风后的12.67 m,平均降幅为24.76%,降幅最大的是24°～26°N、125°～127°E区块,平均下降了7.96 m,降幅高达47.6%;总体上台风核心区域南部的海水透明度降幅大于区域北部,台风核心区域东南部的海表叶绿素a浓度增幅大于区域东北部.同时,对整个研究海域分割成2°×2°大小的区块,以每个区块的海表叶绿素a浓度、SST和海水透明度的均值代表该区块的值,对台风前、后海表叶绿素a浓度、SST和海水透明度的变化进行相关性分析,发现海表叶绿素a浓度的变化与SST和海水透明度均呈负相关性,且台风期间海表叶绿素a浓度增加的百分比与相应区块海水透明度下降的百分比之间的相关系数达0.821.     

基于DINEOF的风云极轨气象卫星海表温度重构方法研究

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。     

HJ-1B 卫星海表温度定量反演业务化算法研究——以中国北部海区为例

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