红外和微波辐射计反演海表面温度的比较

介绍了红外辐射计和微波辐射计测量海表面温度的原理,分析了它们各自在反演海表面温度时的差异。在全球范围的海表面温度的遥感监测中,红外辐射计和微波辐射计的遥感精度受到多种因素影响。传感器本身的噪音、算法反演精度、传感器分辨率、搭载卫星的全球覆盖率等自身因素使辐射计的探测资料产生差别;大气状况、海面风速、测量海洋不同深度海水的表征温度等外界因子也同时影响着红外辐射计和微波辐射计的遥感精度。了解红外波段和微波波段的辐射计在各方面的优劣,有助于发挥各自特长,有效提高卫星监测海表面温度的精度。     

热红外测量海表面温度中的ε修正

提出了一种简单的用红外辐射计获得海表面温度的方法。该方法应用了一个快速、均匀搅拌的水浴与一支精密的水银温度计，获取海表面温度的反演系数(又称等效比辐射率)，避开了海水辐射率、大气温度和红外辐射计的响应函数等问题。在未知辐射率、大气温度、响应函数的情况下，仍可得到高于0.2℃的精度。     

台湾海峡海表面温度的遥感反演及精度检验

海表面温度(SST)是海洋-大气系统中一个十分关键的物理量。SST为海洋学课题的研究提供了一种直观的指示量[1],在海洋捕捞中SST是寻找中心渔场的指标之一,可为渔业部门提供鱼类的回游路线和渔场的位置信息[2]。SST制约着海面和大气的热量、动量和水汽交换,是研究大气环流和气候变化[3]甚至台风移动路径[4]等气象学课题的一个重要因子。因此,SST在海洋学和气象学研究中占有非常重要的地位,此外SST对海洋运输、海洋污染、海上油气资源开发、海滨核电站建设等方面的影响近年来也倍受关注。     

东海海表面温度长期变化趋势研究

通过对卫星海表面温度资料的分析，研究了东海表面温度的长期变化趋势。发现东海存在41个月左右的变化周期，并与ENSO有一定的关系。海表面温度变异最大的区域在东海北部由长江口至济州岛南部区域。     

用4波段红外辐射计现场测量海表面温度

文章详细介绍了4波段红外辐射计（CE312）的标定方法、现场测量方法以及数据处理方法等。分析了给测量数据带来误差的原因以及减小其值的方法。给出了辐射温度反演方程和用本文叙述方法处理现场数据的结果及误差，讨论了在工作中要特别注意的几个问题。     

用于遥感测温的双通道红外辐射计

本文介绍了一种用于遥感温度测量的、且与目前大多数星载红外遥感器波段相一致的双通道红外辐射计。该辐射计采用碲镉汞做为探测器。它可用于温度测量,其同步测量数据可用于星载红外遥感器的定标和数据的真实性检验。本文介绍了总体方案、精度计算及光、机、电和数据处理等部分的设计方法。     

基于浮标实测数据的WindSat海洋反演产品精度分析

To evaluate the ocean surface wind vector and the sea surface temperature obtained from Wind Sat, we compare these quantities over the time period from January 2004 to December 2013 with moored buoy measurements. The mean bias between the Wind Sat wind speed and the buoy wind speed is low for the low frequency wind speed product(WSPD_LF), ranging from –0.07 to 0.08 m/s in different selected areas. The overall RMS error is 0.98 m/s for WSPD_LF, ranging from 0.82 to 1.16 m/s in different selected regions. The wind speed retrieval result in the tropical Ocean is better than that of the coastal and offshore waters of the United States. In addition, the wind speed retrieval accuracy of WSPD_LF is better than that of the medium frequency wind speed product. The crosstalk analysis indicates that the Wind Sat wind speed retrieval contains some cross influences from the other geophysical parameters, such as sea surface temperature, water vapor and cloud liquid water. The mean bias between the Wind Sat wind direction and the buoy wind direction ranges from –0.46° to 1.19° in different selected regions. The overall RMS error is 19.59° when the wind speed is greater than 6 m/s. Measurements of the tropical ocean region have a better accuracy than those of the US west and east coasts. Very good agreement is obtained between sea surface temperatures of Wind Sat and buoy measurements in the tropical Pacific Ocean; the overall RMS error is only 0.36°C, and the retrieval accuracy of the low latitudes is better than that of the middle and high latitudes.     

北极星载微波辐射计海表温度遥感观测能力分析

本文利用2016年的AMSR2、GMI、WindSat和HY-2A RM等星载微波辐射计海表温度（SST）数据,分析了北极卫星遥感SST数据的时空覆盖和产品精度情况。结果表明:北极星载微波辐射计SST冬季覆盖率和有效覆盖天数要低于夏季,GMI的SST有效覆盖率较低,AMSR2较高,联合使用AMSR2、GMI、WindSat和HY-2A RM星载微波辐射计SST数据,2月份覆盖率在12%~15%之间,有效观测天数优于26 d,8月份覆盖率全月高于26%,有效观测天数优于29 d。北极地区星载微波辐射计SST数据的误差均要大于全球平均水平,AMSR2数据精度较好,WindSat与AMSR2的精度相当,GMI的均方根误差约是AMSR2的2倍,HY-2A RM数据精度低于其他星载微波辐射计水平。     

海面表层水温与表皮水温的相关研究

海洋水温是海洋研究的重要参数之一.本文介绍了"表皮温度"和"表层温度"的不同概念,分析了表皮和表层温度不同的产生机理,初步建立了两个温度之间的关系式,分析了回归方程产生的误差.     

卡尔曼滤波在卫星红外、微波海表温度数据融合中的应用

卫星红外波段测量海表温度具有空间分辨率高的优点,但受云的影响而导致数据空间覆盖率低;微波辐射计具有全天候、穿透性优势,但空间分辨率低,而且近岸区域受到陆地电磁波的干扰,不能反演有效的海表温度.由于单一卫星传感器获取的数据存在一定的局限性和差异性,因此根据不同卫星传感器的特点,将红外、微波传感器卫星数据进行数据融合具有重要的实际应用意义.卡尔曼滤波是一种最优化自回归数据处理算法,本文将卡尔曼滤波法应用于红外和微波卫星海表温度数据融合研究,给出全天候、高分辨率的海表温度.研究区域为西北太平洋区域:10°N～50°N,105°E～145°E,研究数据时间为2008年3月.     

Study of 19-year Satellite Sea Surface Temperature Variability along the West Coast of India

The seasonal and interannual variation of upwelling along the west coast of India between 8°N and 24°N was studied for the period 1985 through 2003 using NOAA-AVHRR sea surface temperature data. The seasonal migration of pronounced upwelling, which follows the seasonal shift of the winds in southwest monsoon period and northeast monsoon, was confined. The temporal mean sea surface temperature images clearly show the upwelling season, as does the seasonal sea surface temperature anomaly. These dominate features of the upwelling system are also the most variable, with most of the variance being explained by the seasonal cycle. Quasi-cyclic behavior of seas surface temperature on interannual scales has also been observed.     

Cross-Calibration and Long-Term Monitoring of the Microwave Radiometers of ERS,TOPEX, GFO,Jason, and Envisat

The radiometers on board the satellites ERS-1, TOPEX/Poseidon, ERS-2, GFO, Jason-1, and Envisat measure brightness temperatures at two or three different frequencies to determine the total columnal water vapor content and wet tropospheric path delay, a major correction to the altimeter range measurements. In order to asses the long-term stability of the path delay, the radiometers are calibrated against vicarious cold and hot references, against each other, and against several atmospheric models. Four of these radiometers exhibit significant drifts in at least one of the channels, resulting in yet unmodeled errors in path delay of up to 1 mm/year, thus limiting the accuracy at which global sea level rise can be inferred from the altimeter range measurements.     

Cross-Calibration and Long-Term Monitoring of the Microwave Radiometers of ERS, TOPEX, GFO, Jason, and Envisat

The radiometers on board the satellites ERS-1, TOPEX/Poseidon, ERS-2, GFO, Jason-1, and Envisat measure brightness temperatures at two or three different frequencies to determine the total columnal water vapor content and wet tropospheric path delay, a major correction to the altimeter range measurements. In order to asses the long-term stability of the path delay, the radiometers are calibrated against vicarious cold and hot references, against each other, and against several atmospheric models. Four of these radiometers exhibit significant drifts in at least one of the channels, resulting in yet unmodeled errors in path delay of up to 1 mm/year, thus limiting the accuracy at which global sea level rise can be inferred from the altimeter range measurements.     

2017 年中国近海海温和气温气候特征分析

2017 年,全球平均海表温度较常年值偏高0.29~0.43 ℃,是自1960 年以来第三热的年份,仅次于2015 和2016 年,同时是没有厄尔尼诺事件影响的全球海洋最热年。1960-2017 年,中国近海年平均海表温度呈显著波动上升趋势,每十年升高0.16 ℃。2017 年中国近海年平均海表温度较常年值偏高0.64 ℃,是自1960 年以来的中国近海第二最热年份,仅次于1998 年。基于国家海洋局沿海海洋观测台站资料分析,1960-2017 年,中国沿海年平均海表温度以每十年0.15 ℃的速率上升（高于全球平均海表温度的升温速率每十年0.11 ℃）。2017 年中国沿海海表温度较常年值偏高0.8 ℃,是1960 年有记录以来的最高值,比2015 年所创的最高纪录高0.2 ℃。1965-2017 年,中国沿海年平均气温以每十年0.30 ℃的速率上升。2017年中国沿海气温较常年值偏高1.1 ℃,也是1965 年有记录以来的最高值,比2016 年高0.2 ℃。     

基于Landsat8TIRS数据的海表温度反演算法对比

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。     

东亚冬季气温的年际变化特征及其与海温和海冰异常的关系

通过谐波分析的方法,对东亚31个冬季(1980—2010年)的气温提取年际变化分量(周期小于8a部分)进行EOF分析。结果发现:在年际变化的时间尺度上,东亚冬季气温表现为高纬模态和低纬模态2个主要模态,它们一起可以解释总方差73%的变化。进一步分析表明,在年际变化尺度上,与气温变化的高纬模态相联系的大气环流表现为显著的北极涛动(AO)负位相分布,海平面气压场上西伯利亚高压和阿留申低压北移,对流层中层东亚大槽西移,高层西风急流向西北方向移动;副热带北太平洋和阿拉斯加湾的海表面温度(SST)变化呈偶极子振荡分布,这种准两年的周期振荡对这一模态的出现有一定的预示意义。而与气温变化的低纬模态相联系的大气环流表现为类AO正位相分布,与之相关的西伯利亚高压和阿留申低压南移,对流层中层东亚大槽东移,高层的西风急流则是向东南方向移动;赤道东太平洋的SST异常可能对这一模态的形成有一定的作用,而东亚近海的SST则更多是被动地改变。此外,海冰异常变化与东亚冬季气温变化的联系主要体现在:在前夏和前秋,东西伯利亚海-波弗特海海冰异常减少(增加)对应着随后东亚冬季气温变化的高纬模态(低纬模态),而冬季东亚气温变化的高纬模态(低纬模态)又与后期春季北极东半球的海冰异常增加(减少)具有较好的相关性,此外白令海和鄂霍次克海的海冰异常变化是伴随东亚冬季气温变化产生的。