卫星遥感业务系统海表温度误差控制方法

提高卫星遥感海表温度的反演精度是各种反演模型追求的目标,也是遥感系统业务化应用的关键.据相关文献报道,在晴空无云的条件下遥感海表温度的精度达到了0.5℃,但考虑到影响海表温度反演精度的多种因素,在遥感业务系统真正实现SST精度在1℃以内是非常困难的.在北太平洋渔场速报制作系统中,对遥感海表温度与船测温度误差统计显示均方根误差达到5.71℃,匹配点误差分布显示存在大量较大的负误差值,最大的为-17.2℃,遥感温度图也反映出存在片状温度低值区,这些区域很可能被错误地当作冷涡或冷锋区,严重干扰渔情分析,这些异常的温度误差很难通过海表温度反演模式和云检测技术来消除.采用一种标准海表温度参考图用于温度误差控制技术,可有效地检测温度反演异常值,将均方根值从5.71℃降低到1.75℃,如果采用2℃阈值控制计算均方根值,则海表温度精度达到0.785℃.该方法基本消除了遥感海表温度的低值现象,明显提高了遥感海表温度的精度,并已成功地应用于北太平洋渔区的海况速报产品制作中.     

台湾海峡MODIS遥感SST的初步验证

海表层温度（SST）是一个决定海气相互作用以及生物栖息条件适宜性的海洋环境关键参数,可以通过卫星遥感手段获取,对检验锋面多发、水文条件复杂的近岸区域卫星遥感SST产品的真实性,具有重要意义．本文采用大型海洋环境多层监测浮标获取的SST数据对台湾海峡MODIS遥感SST产品进行检验．结果表明,MODIS遥感与实测SST数据具有很好的一致性,两者的均方根误差为0．5l℃,平均偏差为一0．02℃,平均绝对偏差为0．42℃,相关系数为0．988;MODIS遥感与实测SST数据之间可能存在季节性差异,均方根误差以夏季最大．     

基于神经网络的南太平洋长鳍金枪鱼渔场预报

南太平洋长鳍金枪鱼是我国远洋渔业的重点捕捞对象;对南太平洋长鳍金枪鱼进行准确的渔场预报;可以提高捕捞效率;提高渔业的生产能力。本研究根据1993-2010年南太平洋长鳍金枪鱼的延绳钓生产数据以及海洋卫星遥感数据（海水表面温度;SST;海面高度;SSH）和ENSO（El Niño-Southern Oscillation）指标;采用DPS（data processing system）数据处理系统中的BP人工神经网络模型;以渔获产量（单位时间的渔获尾数）和单位捕捞努力量渔获量（CPUE;Catch per unit of effort）分别作为中心渔场的表征因子;并作为BP模型的输出因子;以月、经度、纬度、SST、SSH和ENSO指标等作为输入因子;分别构建4-3-1;5-4-1;5-3-1;6-5-1;6-4-1;6-3-1等BP模型结构;比较渔场预报模型优劣。研究结果表明;以CPUE作为输出因子的BP人工神经网络结构总体上较优;其中以6-4-1模型结构为最优;相对误差只有0.006 41。研究认为;以CPUE为输出因子的6-4-1结构的人工神经网络模型;能够准确预报南太平洋长鳍金枪鱼的渔场位置。     

海洋捕捞与海水养殖监管系统研究

文章针对海洋渔业由于过度捕捞造成渔业资源枯竭的问题,提出了一种基于海洋遥感(ORS)、全球定位系统(GPS)和海洋地理信息系统(MGIS)等高新技术的海洋捕捞与海水养殖监管系统设计方案,可以远程自动对海洋渔业区域的水质多参数信息和养殖环境视频信息进行综合采集、传输及监控,也可以自动采集传输渔船RFID身份识别信息、渔船AIS自动识别信息、渔船GPS定位信息和捕捞生产视频信息等,并通过海洋精细渔业专家系统ES进行渔业养殖监控、渔业环境资源监测评估、渔船船数和功率数控制和海洋捕捞生产渔情监测等。该系统可以实现海洋渔业精细化捕捞和海洋渔业精细化养殖,促进海洋渔业可持续发展。     

基于主成分和BP神经网络的智利竹筴鱼渔场预报模型研究

东南太平洋智利竹筴鱼Trachurus murphyi是我国大型拖网渔船队的重要捕捞对象。准确预报中心渔场是提高渔业生产能力的重要工作。本文根据2003—2009年我国船队在东南太平洋海域捕捞智利竹筴鱼的渔捞日志数据,结合海洋遥感获得的海表温度(SST)和海面高度(SSH)等海洋环境因子,利用主成分和BP神经网络方法对智利竹筴鱼中心渔场预报模型进行了研究。研究利用主成分分析法(PCA)得到累计贡献率在90%以上样本的主成分,综合考虑模型测试的精度与速度,基于原始样本和经PCA处理后的主成分分别建立了BP模型,其最优BP模型结构分别为5∶10∶1和3∶7∶1。研究结果表明,经PCA处理后的主成分所建立的BP神经网络模型在训练结果和测试结果上均要优于用原始样本建立的BP神经网络模型,两者的预报准确率分别为67%和60%。     

智利外海竹筴鱼中心渔场时空变动的初步研究

根据2005年3～12月14艘中国渔船在智利外海的竹筴鱼生产统计数据和卫星遥感反演的海表温度、叶绿素浓度,分析智利外海竹筴鱼中心渔场的时空变动以及渔场与环境因子的关系.结果表明,随着南半球秋季转入冬季,竹筴鱼中心渔场相应地由南向北、由东向西推移,10月份渔场达到最北端,春末夏初开始南撤;智利外海竹筴鱼渔场的表层水温大致为12～16℃,中心渔场为14～15℃,月间略有差异;渔场的叶绿素质量浓度大致为0.06～0.12 mg/m~3,当渔场的叶绿素质量浓度处于0.08～0.10 mg/m~3时,渔船作业频次和竹筴鱼产量最高.     

东海赤潮遥感自动监测系统开发与应用

赤潮是最严重的海洋灾害之一,它不仅破坏海洋渔业生产、恶化海洋环境、影响滨海旅游业,而且还会影响人类健康。卫星遥感技术具有覆盖范围广、重复率高、成本低廉等优势,近年来已成为赤潮监测不可或缺的重要手段。本研究利用C++语言建立了一套赤潮遥感监测系统。该系统能自动接收和处理遥感数据,并利用赤潮水体的光谱和固有光学量特征自动提取赤潮信息。在实际业务化应用中,该系统被国家监测部门采用,在2013年4月至9月东海赤潮高发期间,该系统制作了55期赤潮遥感监测产品,用于指导船舶现场监测工作,取得了良好的应用效果。利用本系统对近年来东海发生的27次大型赤潮事件进行了发生位置和面积的提取,并与现场观测结果进行比较。结果显示,系统对大部分赤潮范围的识别有较好的效果,对赤潮识别准确度大概在80%左右。     

基于栖息地指数的西北太平洋日本鲭渔情预报模型构建

根据2014?2017年5?11月西北太平洋公海灯光围网日本鲭(Scomber japonicus)生产数据，结合同期的环境遥感数据，分别基于捕捞量和作业次数，构建日本鲭栖息地适宜性指数(Habitat Suitability Index，HSI)模型。选取海表水温、海面高度异常和叶绿素a浓度，采用一元指数回归拟合，建立各个环境变量的适应性指数模型，并利用线性规划方法确定各环境因子的权重，从而提高日本鲭HSI模型对渔场的预报精度。利用2018年5?11月的实际捕捞数据对模型进行预报准确率验证，在基于渔获量和作业次数构建的HSI模型中，HSI大于0.7的海域，渔获量平均占比分别为77.29%、76.79%，这表明基于不同权重环境因子的HSI模型能够较好地预测西北太平洋公海日本鲭中心渔场。     

基于卫星测高与卫星测温的表层流产品生成方法应用评估

提高海洋表层流的精度与分辨率对于相关应用领域至关重要。研究引入海表面温度(sea surface temperature,SST)信息对高度计导出流场的改进效果,计算了2018年每日无间隔的全球海洋表层流速度。通过增加热量守恒方程约束,引入卫星测温产品,在地转流基础上生成表层流产品,并与现场漂流浮标速度比较,评估了使用多源卫星遥感获取海流的质量。研究表明,本文方法在不改变沿等温线的切向流速分量的前提下,沿等温线的法向流速分量得到了改进,方法能充分利用海表温度信息提取流场特征信息;方法不适用于海表面温度梯度较小区域,在梯度较大区域可获得明显改进;优化流场能更好地刻画海面海流变化,证明结合卫星测高与卫星测温可改善海洋表层流动;存在强烈中尺度活动和热梯度区域,增加SST观测能够弥补测高资料的不足。     

A New model to forecast fishing ground of Scomber japonicus in the Yellow Sea and East China Sea

The pelagic species is closely related to the marine environmental factors, and establishment of forecasting model of fishing ground with high accuracy is an important content for pelagic fishery. The chub mackerel(Scomber japonicus) in the Yellow Sea and East China Sea is an important fishing target for Chinese lighting purse seine fishery. Based on the fishery data from China's mainland large-type lighting purse seine fishery for chub mackerel during the period of 2003 to 2010 and the environmental data including sea surface temperature(SST), gradient of the sea surface temperature(GSST), sea surface height(SSH) and geostrophic velocity(GV), we attempt to establish one new forecasting model of fishing ground based on boosted regression trees. In this study, the fishing areas with fishing effort is considered as one fishing ground, and the areas with no fishing ground are randomly selected from a background field, in which the fishing areas have no records in the logbooks. The performance of the forecasting model of fishing ground is evaluated with the testing data from the actual fishing data in 2011. The results show that the forecasting model of fishing ground has a high prediction performance, and the area under receiver operating curve(AUC) attains 0.897. The predicted fishing grounds are coincided with the actual fishing locations in 2011, and the movement route is also the same as the shift of fishing vessels, which indicates that this forecasting model based on the boosted regression trees can be used to effectively forecast the fishing ground of chub mackerel in the Yellow Sea and East China Sea.     

南海外海鸢乌贼渔场范围与海洋环境的关系

为研究南海外海鸢乌贼渔场范围与海洋环境因子之间的联系,本文根据2013?2018年广西壮族自治区北海市灯光罩网渔船在南海外海的鸢乌贼生产数据和海洋环境遥感数据,对鸢乌贼渔场范围的时空分布与海表面温度(SST)、海表面高度(SSH)和海表面叶绿素a (Chl a)浓度的关系进行研究。结果表明:在5°～20°N,108°～118°E海域内,SST、SSH、Chl a 浓度3个环境因子对鸢乌贼渔场范围的时空分布影响较大。其适宜的SST、SSH、Chl a浓度分别为:25～31℃、46～80 cm、0.05～0.27 mg/m3,其渔场重心由南向北转移。此外,通过对2013?2018年1?12月的单位捕捞努力量渔获量(CPUE)与海洋环境因子的关系进行K-S检验,结果显示CPUE和海洋环境因子之间没有显著性差异,即SST、SSH、Chl a 浓度3个环境指标可以有效地表征鸢乌贼资源密度和中心渔场分布状况。     

表层水温结构变化对东南太平洋秘鲁鳀渔场的影响

秘鲁鳀（Engraulis ringens）是栖息于东南太平洋沿岸的小型中上层鱼类,掌握其渔场变化及其与海洋环境因子的关系有利于企业把握该渔业的生产情况。研究结合2005-2014年渔汛期间秘鲁各港口出港的船数及其所获得的秘鲁鳀渔获量和表层水温数据（海表面温度,sea surface temperature,SST）,以单位捕捞努力量的渔获量（catch per unit effort,CPUE）和捕捞努力量（Effort）数据构建的渔场指数（fishing ground index,FGI）为渔场指标,对秘鲁鳀的渔场类型进行分类,探讨水温结构变化对秘鲁鳀渔场的影响。方差分析表明:渔场指数在不同渔汛阶段（渔汛前期、中期和末期,P<0.01）和不同捕捞区域（北部、中部和南部,P<0.01）都有着极显著的差异。以表层水温大于20℃的海水是否入侵到近岸为标志,可以将秘鲁鳀渔场分成两种类型:大于20℃的海水没有入侵到沿岸（A型渔场）和入侵到沿岸（B型渔场）。研究表明,在渔汛前期和中期阶段,A型渔场的出现有利于渔场的形成,其中渔汛前期沿岸19℃或20℃等温线的出现以及渔汛中期沿岸18℃或19℃等温线的出现可以作为中心渔场形成的指标。     

基于案例推理的东海区鲐鱼中心渔场预报

根据1998～2005年的东海区上海、宁波、江苏和舟山四大渔业公司的鲐鱼(Pneumatophorus japonicus)生产统计数据以及同期的卫星资料反演的海表温度、叶绿素a浓度数据,利用案例推理方法,设定了上级结果的相似距对下级检索的影响权重因子,进一步研究渔场渔情的分析预报.通过试验性预报实例的预报结果与实际情况比较表明,预测精度达到75%,可以较好地反映出渔场的分布,为渔业资源的开发利用服务.     

利用西北印度洋船测数据评估基于卫星的海表面温度

本文描述了一次夏季在西北印度洋进行的调查船水文测量,用船测数据评估卫星海面表温度,并寻找影响海表面温度误差的主要因素。我们考虑了两种卫星数据,第一种是微波遥感产品——热带降雨测量任务微波成像仪TMI数据,另外一种是融合了微波,红外线,以及少部分观测数据的融合数据产品——可处理海表温度和海冰分析OSTIA数据。结果表明融合数据的日平均海表面温度的平均误差和均方根误差都比微波遥感小。这一结果证明了融合红外线遥感,微波遥感以及观测数据来提高海表面温度数据质量的必要性。此外,我们分析了海表面温度误差与各项水文参数之间的相关关系,包括风速,大气温度,想对湿度,大气压力,能见度。结果表明风速与TMI海表面温度误差的相关系数最大。而大气温度是影响OSTIA海表面温度误差最重要的因素;与此同时,想对湿度与海表面温度误差的相关系数也很高。     

The long-term variability of sea surface temperature in the seas east of China in the past 40 a

The global surface temperature change since the mid-19th century has caused general concern and intensive study. However, long-term changes in the marginal seas, including the seas east of China, are not well understood because long-term observations are sparse and, even when they exist, they are over limited areas. Preliminary results on the long-term variability of sea surface temperature (SST) in summer and winter in the seas east of China during the period of 1957-2001 are reported using the Ocean Science Database of Institute of Oceanology, Chinese Academy of Sciences, the coastal hydrological station in situ and satellite data. The results show well-defined warming trends in the study area. However warming and cooling trends vary from decade to decade, with steady and rapid warming trends after the 1980s and complicated spatial patterns. The distribution of SST variation is intricate and more blurred in the areas far away from the Kuroshio system. Both historical and satellite data sets show significant warming trends after 1985. The warming trends are larger and spread to wider areas in winter than in summer, which means decrease in the seasonal cycle of SST probably linked with recently observed increase of the tropical zooplankton species in the region. Spatial structures of the SST trends are roughly consistent with the circulation pattern especially in winter when the meridional SST gradients are larger, suggesting that a horizontal advection may play an important role in the long-term SST variability in winter.     

北部湾灯光罩网渔场时空分布与海洋环境关系分析 *

文章根据大型灯光罩网渔船调查数据和卫星遥感海面风场(Sea Surface Wind, SSW)、海表温度(Sea Surface Temperature, SST)和叶绿素a浓度(Chlorophyll a concentration, Chl a)资料, 基于广义线性模型(Generalized Linear Model, GLM)对北部湾渔业资源单位捕捞努力量渔获量(Catch Per Unit Effort, CPUE)进行标准化, 应用多元线性回归等方法, 对北部湾灯光罩网渔场的时空分布及其与海洋环境的关系进行了分析。结果表明, 北部湾灯光罩网渔场适宜SST为27~29℃, Chl a为0.5~1.5mg·m ^-3。较高资源量出现在10月份中上旬, 分布在18°—19°N及20°—21°N海域。北部湾灯光罩网渔场的时空分布与季风、19°N附近的暖水池和Chl a等环境因素有关。     

利用卫星遥感技术监测赤潮的研究

赤潮灾害的频繁发生，给海洋生态环境和海洋渔业经济造成了严重危害。卫星遥感技术的不断完善，为快速、有效地动态监测赤潮灾害提供了可能，通过卫星图片的校正、合成、分析、解释、判断分析，可以迅速连续地掌握赤潮的发生状况，对于研究防控和治理赤潮灾害有着十分重要的意义，本文就如何利用卫星遥感技术监测赤潮进行了探讨。     

基于GAM模型分析印度洋大眼金枪鱼和黄鳍金枪鱼渔场分布与不同环境因子关系

印度洋金枪鱼延绳钓渔业作为我国重要的远洋渔业之一，探究其渔场时空变动及与环境因子之间的关系十分必要。本文根据2016年1—6月收集的印度洋金枪鱼渔业生产数据，并结合卫星遥感获取的环境因子数据，运用ArcGIS和GAM模型分析了印度洋大眼金枪鱼和黄鳍金枪鱼渔场时空变动及与环境因子之间的关系。研究结果表明:大眼金枪鱼和黄鳍金枪鱼1—6月CPUE均呈现先减小后增加的趋势，4月均达最高值，分别为2.45尾/千钩和3.56尾/千钩，各月CPUE均存在显著性差异（P<0.001）；大眼金枪鱼和黄鳍金枪鱼渔场时空变动基本趋于一致，均为先向东北移动，后向西北移动，最后再向东北移动的趋势；GAM模型分析显示，大眼金枪鱼CPUE与模型因子的解释率为32.1%，纬度和250 m水深温度影响最显著，黄鳍金枪鱼CPUE与模型因子的解释率为37.2%，200 m水深温度影响最显著；协同分析表明，1—6月，印度洋金枪鱼延绳钓中心渔场分布于1°S~9.5°N，47°~64°E，且海表温度在29.3~30.8℃的海域。     

黄海水温垂直剖面的遥感反演与数值预报模型

基于黄海水温垂直剖面分层结构统计分析,建立了一个卫星遥感SST反演水温垂直剖面的参数化模式,以该模式反演数据作为一维数值预报模式的初值,同时用大气预报场资料作为预报模式的过程资料,发展了一个以卫星遥感资料作为主要输入量的黄海水温垂直剖面的数值预报模型.模型实现了利用卫星遥感资料反演预报黄海水温垂直剖面的目的,5 d时效的预报效果明显优于已往强温跃层数值预报模式.     

数据同化在浅海温度同步性调查中的应用

建立了一个功能较为完善的四维同化系统,解决了温度调查资料中存在的同步性问题。为了检验同化方法和模式程序的正确性,以及讨论同步性误差的校正效果,从同化结果与锚系调查数据、同化结果与遥感数据、比对断面均方根误差和海表平均温度4个方面进行了探讨,结果表明:1)同化结果与锚系调查数据对比显示,改进参数的NMC方法(来自美国国家气象中心)能够适用于长江口外海域中的温度四维同化,同化温度结果与锚系调查数据在变化趋势上一致,在数值上最大差异不超过0.4℃;2)同化结果与遥感数据对比显示,同化结果能够将调查资料推演到完整的时空范围,并具有较好的变化趋势和精度;3)根据比对断面均方根误差分析,调查资料中两个比对断面温度间的均方差误差为3.8℃,而同化结果与实测数据的均方根误差低于0.6℃,说明同化方法有效地降低了调查资料中的同步性误差;4)海表平均温度分析显示,同化结果能够避免调查不同步引起的各种温度斑块,并且其温度分布和锋面结构能够更如实地反映实际情况。