卫星遥感海表温度反演结果再处理研究

针对东海渔区的海洋渔业应用,以中国东海渔区(121°～124°E,29°～32°N)NOAAlevel-2BSST反演数据为例,通过不同空间内插方法的对比分析,得到最优内插模型,继而获取海表温度图像和海温等值线图,为海洋渔业提供必要的基础资料。     

基于MODIS遥感影像的福建近岸海表温度反演

借助福建沿岸13个海洋台站的海表温度(SST)实测资料,选取相应时间的MODIS遥感影像,通过对4个相关变量的线性回归统计,建立了适用于福建近岸的SST区域反演模型,对建立的反演模型精度进行验证,并与SeaDAS模型的反演精度进行比较,SST区域反演模型的精度优于SeaDAS模型。利用该SST区域反演模型,对福建近岸的SST进行了遥感反演和时空变化分析。结果表明,福建近岸的SST与大陆沿岸流、南海暖流、台湾海峡东岸黑潮暖流的分布以及季节的变化密不可分。     

两种卫星遥感海面温度数据的处理技术

论文首先通过从网上获取AVHRR的2001年海面温度月平均数据和WOA01的海面温度季度平均数据资料,然后利用fortran程序读取数据和初步处理数据,并利用matlab软件和surfer作图工具绘制了两组不同数据的等值线图,最后对图像进行了分析,对比两组海面温度分布图。     

SMAP卫星的RBF神经网络海表盐度遥感反演

针对传统海表盐度遥感反演精度不高、影响因素较少等问题,本文基于SMAP(Soil Moisture Active Passive)卫星L2C(Level 2 C)数据、Argo(Array for Real-time Geostrophic Oceanography)数据和其他辅助数据,以太平洋部分海域（160°E～120°W,0°～30°N）为研究区域,综合考虑海面粗糙度以及白冠覆盖率等参量,利用径向基神经网络建立RBF亮温增量模型,并对平静海面亮温进行修正,然后基于Meissner-Wentz介电常数模型得到反演后的盐度值。验证结果表明：模型预测盐度和SMAP卫星盐度相对于Argo实测盐度的均方根误差分别为0.4和0.5,平均绝对误差分别为0.3和0.4。实验证明,利用RBF神经网络建立的亮温增量模型可以提高海表盐度反演的精度,对海表盐度反演具有实用意义。     

东海海表温度持续增温的机制

本文依据第5次耦合模式比较计划(CMIP5)中的8个模式历史模拟与典型浓度(RCP4.5)试验的结果,探讨了1980—1999年东海海表温度(SST)持续增加的原因,预估了未来东海SST对温室气体持续增加的响应。研究表明:这8个模式都能模拟东海在1980—1999年有显著的SST持续增暖现象,集合平均后这20年增暖的速率为2.25℃/100a。而在RCP4.5试验中,8个模式集合平均后在2006—2055年这50年期间东海SST增暖的速率为2.32℃/100a。在历史模拟中,在1980—1999年期间东海SST持续增长的主要原因是海洋平流热输送加强,而大气调整导致的海面热通量影响比海洋平流热输送的影响小一个量级。在单纯温室气体增加的RCP4.5试验中,除了海洋平流热输送外,由于大气调整导致海面潜热、感热释放减少也是SST持续升温的主要原因之一,其贡献可以与海洋平流热输送加强同量级。对比分析模式对过去的模拟和未来单一强迫的情景试验结果,可以初步确定,在1980—1999年期间由于太平洋年代际变化导致的东海黑潮平流热输送增加是该阶段东海SST持续增加的主要机制。     

利用卫星遥感海面温度、高度联合反演南海北部三维温度场

利用历史观测得到的温度剖面数据,通过严格筛选和插值,建立了南海北部的气候态垂向温度剖面。随后,利用回归统计分析的方法构建了海面温度异常(SSTA)、海面高度异常(SSHA)联合扩展温度剖面的经验回归模型,并采用卫星遥感得到的SST和SSH数据扩展了南海北部的三维海洋温度场,其时间分辨率为天,空间分辨率为0.25°×0.25°。通过与观测数据的对比研究,扩展得到的温度场可以较为准确地反映南海北部温度剖面的结构特征,并且能有效地体现出一些中尺度变化过程。结果表明,本研究反演得到的三维温度扩展场是较为可靠的,它可以作为海洋数值模型的初始场,实现现场观测数据和卫星遥感数据的互补,有助于更好地分析南海北部温度场的三维结构及变化特征。     

SMOS卫星遥感海表盐度资料处理应用研究进展

土壤湿度和海洋盐度卫星首次提供了覆盖全球的高频率、高精度、业务化的海表盐度产品,但其处理和延伸应用仍处于初级阶段,后续校准校正工作还将持续数年,如何及时把握其发展轨迹成为一个重要的科学问题.本研究从SMOS计划、数据概况、盐度反演算法、格点产品制作、多源数据融合和产品应用等方面,介绍和评述了SMOS计划及其海表盐度产品应用研究进展,着重分析了反演算法中的各种误差来源,对在轨2 a的运行情况进行了回顾、对未来的发展重点进行了展望,旨在为开发和应用SMOS产品提供参考.     

1945～2006年东中国海海表温度的长期变化趋势

通过对HadISST1资料1945～2006年海表温度(SST)的分析,发现在东中国海SST具有明显的长期升高的线性变化趋势,平均每年升高0.015℃,在这62 a共升高了0.9℃.其中,东海的升温现象最为突出,从福建和浙江两省沿岸向东北方向扩展的大片海域,是整个东中国海SST变化最大的所在.由于台湾海峡常年向北的流动和台湾岛东北侧向北的黑潮水入侵在1945～2006之间得到了相当程度的加强,它们对热量平流输运的增加有利于东中国海SST长期升高.同样起到促进作用的还有海面风场所控制的垂向卷夹过程.海面净热通量的变化抑制了东中国海SST的长期升高趋势.研究结果显示,东中国海SST的长期变化趋势极有可能是受到太平洋长期变化的影响.     

北太平洋海表温度及各贡献因子的变化

采用1958年1月至2007年12月SODA海洋上层温度的月平均资料,基于海温变化方程和统计分析方法,分析了北太平洋海表面温度(SST)异常特征及各局地因子贡献比例的变化。结果表明,伴随着1976/1977风场最强中心位置的南北移动,形成了两个北太平洋SST年际-年代际变化的异常中心:一个是位于30°N附近的副热带海盆内区,SST异常主要受风应力强度的主导;一个是位于40°N附近的副热带和副极地环流交汇区,SST异常主要受风应力旋度的位置即风场位置的影响。在副热带海盆内区,最强降温发生在1978-1982年,SST异常的主要局地贡献因子为海表热通量和经向平流,二者所占比例和约为50%~60%,均为同相增温或降温作用,余项所占比例约为20%~50%。在副热带和副极地环流交汇区,海盆内区和西部边界区的SST异常的跃变时间同为1975年,但是内区的垂直混合项的跃变时间早于西部5年左右。SST异常的主要贡献因子为海表热通量和经向平流,但在1983-1988年海温强降温期间,经向平流项贡献大于海表热通量项的贡献。两个区域的垂直混合项均为降温贡献,虽然量值小却显示出很强的年代际变化信号。平流项中经向平流最大,垂直平流最小。     

利用环境一号卫星热红外影像反演渤海海表温度

针对环境卫星热红外遥感影像,结合美国环境预报中心(NCEP)再分析数据,运用覃志豪单窗算法(MW),修订了该算法的主要参数计算公式,建立了反演海洋表面温度的流程.利用2009年10月4日渤海上空的热红外遥感影像进行反演试验,同时对比反演结果和美国中等分辨率成像光谱仪(MODIS)的海表温度产品(MOD28)之间的差异....     

Retrieval of Sea Surface Temperature from TRMM VIRS

The Visible and Infrared Scanner (VIRS) aboard the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) is a five-channel radiometer with wavelength from 0.6 to 12 μm. Daily 0.125° sea surface temperature (SST) data from VIRS were first produced at the National Space Development Agency (NASDA) for comparison with SST from TRMM Microwave Imager (TMI). In order to obtain accurate high spatial resolution SST for the merging of SST from infrared and microwave measurements, new SST retrieval coefficients of the Multichannel SST (MCSST) algorithm were generated using the global matchups from VIRS brightness temperature (BT) and Global Telecommunications System (GTS) SST. Cloud detection was improved and striping noise was eliminated. One-year global VIRS level-1B data were reprocessed using the MCSST algorithm and the advanced cloud/noise treatments. The bias and standard deviation between VIRS split-window SST and in situ SST are 0.10°C and 0.63°C, and for triple-window SST, are 0.06°C and 0.48°C. The results indicate that the reprocessing algorithm is capable of retrieving high quality SST from VIRS data. This revised version was published online in July 2006 with corrections to the Cover Date.     

Time-Dependent Spatial Wavenumber Spectra Derived from Merged Sea Surface Temperature Data

Monthly wavenumber spectra of sea surface temperatures (SST) have been estimated in two regions near the Kuroshio, in the recirculation and the Kuroshio Extension regions, using the merged SST product to determine the statistical parameter (spatial decorrelation scale) required for optimal interpolation of a high-resolution SST dataset. The two-dimensional wavelet transform was used for analysis. Estimates were made of daily mean and daily minimum SSTs. These do not significantly differ, which suggests that the same covariance matrix can be used for the daily mean and minimum in the merging procedure. The seasonality of wavenumber spectra is significant. There are also large differences between those in the recirculation region and in the Kuroshio Extension region. Therefore, it is recommended that the covariance matrix in the merging process for high-resolution SST dataset be defined as a function of time and space. Improvements of the merging methodology are discussed. This revised version was published online in July 2006 with corrections to the Cover Date.     

Spatial and Temporal Scale Variations of Sea Surface Temperature in the East Sea Using NOAA/AVHRR Data

Sea surface temperature fields in the East Sea are composed of various spatial structures such as eddies, fronts, filaments, turbulent-like features and other mesoscale variations associated with the oceanic circulations of the East Sea. These complex SST structures have many spatial scales and evole with time. Semi-monthly averaged SST distributions based on extensive satellite observations of SSTs from 1990 through 1995 were constructed to examine the characteristics of their spatial and temporal scale variations by using statistical methods of multi-dimensional autocorrelation functions and spectral analysis. Two-dimensional autocorrelation functions in the central part of the East Sea revealed that most of the spatial SST structures are anisotropic in the shape of ellipsoids with minor axes of about 90–290 km and major axes of 100–400 km. Two dimensional spatial scale analysis demonstrated a consistent pattern of seasonal variation that the scales appear small in winter and spring, increase gradually to summer, and then decrease again until the spring of the next year. These structures also show great spatial inhomogeneity and rapid temporal change on time scales as short as a semi-month in some cases. The slopes in spectral energy density spectra of SSTs show characteristics quite similar to horizontal and geostrophic turbulence. Temporal spectra at each latitude are demonstrated by predominant peaks of one and two cycles per year in all regions of the East Sea, implying that SSTs present very strong annual and semi-annual variations. This revised version was published online in August 2006 with corrections to the Cover Date.     

Improved Estimates of Wide-Ranging Sea Surface Temperature from GMS S-VISSR Data

We have developed an algorithm to estimate the wide-ranging Sea Surface Temperature (SST) data from the GMS-5 (Geostationary Meteorological Satellite) S-VISSR (Stretched-Visible Infrared Spin Scan Radiometer). Better SST estimates are realized by averaging the temporal variation of the VISSR calibration table and decreasing noise of the split-window terms using a spatial filter. The effects of the satellite zenith angle were examined in detail for better estimates, and VISSR-derived SSTs with root-mean-square (rms) error of 0.8 K were achieved using a new algorithm. The accuracy of SST estimates has been improved by using the temporal-spatial average of the split-window terms. Using the new techniques, we demonstrate that the hourly wide-ranging SST image data can be used to study the daily variations of SSTs in the Northern and Southern Pacific Oceans.     

利用遥感SST反演上层海洋三维温度场

通过统计相关分析验证了一个简单的温度参数模型在太平洋海域的较好适用性。基于Argo观测资料及WOA09气候态温度数据,采用最大角度法求得此模型的相关参数,并利用高分辨率卫星遥感海表温度反演了太平洋上层海域空间分辨率为1°×1°的气候态月平均三维温度场。与实测资料的比较分析表明反演结果是较为真实可靠的,并可作为海洋数值模式积分的初猜场,为实现现场观测(如:Argo)与卫星观测的优势互补,构建太平洋海域完整的三维温度分析场提供一种新途径。     

利用DINEOF方法重构缺测的卫星遥感海温数据

针对海温数据补缺问题提出一种基于经验正交函数(EOF)分解的缺测数据重构方法--经验正交函数插值法(DINEOF).此方法是一种自适应的EOF分解方法,不需要任何先验信息,并且能估算出重构数据的误差大小.奇异值(SVD)分解时采用了Lanczos算子以提高计算速度,并利用了交叉验证的算法以确定出重构时所需最优的EOF阶数.实测数据处理结果表明,DINEOF方法能很好地重构大面积的缺测数据,具有较高精度及实际可操作性.     

利用卫星资料分析黄海海表温度的年际与年代际变化

海表温度长期变化在一定程度上反映了海域的气候变化信号,卫星遥感资料是获取高时空分辨率水温长期变化的有效手段。基于国家海洋局1982—1999年黄海断面监测器测数据的2 954组水温数据对时空匹配的卫星(NOAA/AVHRR)反演海表温度(SST)进行校验,计算得到卫星反演SST系统偏差为(0.18±1.00)℃。卫星反演的水温空间分布以及长期变化趋势与器测趋势较为一致,可以用来研究海域SST长期变化规律。利用校验后1982-01～2011-08NOAA/AVHRR的SST数据,分析了该时段黄海冬夏季代表月2、8月海表水温的变化规律。结果显示:(1)近30a,黄海冬季水温有2次跃迁:1989—1990年由冷至暖的状态跃迁,2000-2001年出现由暖至冷的状态转变;1990年代冬季水温达最高,相比1880年代,水温升高1.07℃,新世纪水温稍有降低,水温较1990年代下降了0.53℃,温度变化较大区域位于北黄海、山东半岛沿岸,苏北浅滩毗邻海区,该区SST与局地经向风场存在显著正相关,且北极涛动通过影响冬季风间接影响黄海水温变化;(2)夏季海表水温在1994—1995年呈现由冷至暖的状态跃迁,冷、暖期水温相差0.57℃,水温变化较显著的区域为黄东海分界处,其具体变化机制需深入研究。     

协同克里格方法在东海表面温度场数据插值中的应用

首次将协同克里格方法引入到海洋水文插值计算中处理东海实验区2008-01—2008-03三个月抽稀后的月平均海表面温场数据。将温场数据分为趋势分量和剩余分量,最终采用两分量的估计值之和实现海表面温场数据的格网插值估计。结果表明：协同克里格方法比传统方法（趋势分析、移动平均、普通克里格插值）效果好。提出变差函数局部拟合的...