台湾海峡及其邻近海域海面温度锋的卫星遥感观测

使用1989~2001年的NOAA AVHRR图像,研究了我国台湾海峡及其邻近海域的海面温度锋.卫星遥感观测表明,该海域海面温度锋终年存在,锋面沿50~100 m等深线分布,西段呈西南西-东北东走向,东段以舌状向北突出,长约470 km.给出了该海域海面温度锋的多年月平均、季平均和年平均特征值.统计结果显示,锋的平均强度、平均最大强度和平均宽度分别为0.147,0.281℃/km和15.15 km.锋的各种特征存在明显的季节和年际变化.锋的不稳定性普遍存在,沿锋面常形成半环状的锋波,使锋面呈半环状波动分布.锋波形成的时间尺度约为1~7 d,锋的波长约为35~133 km,年平均波长为63 km,波幅为25~70 km.锋面的波动向北东北方向传播,并存在锋面整体向北东北的平移现象.     

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。     

利用卫星遥感资料对南海北部陆架海洋表层温度锋的分析

利用7年(1993～1999)月平均的SST卫星遥感资料，分析了南海北部陆架区域海洋表层温度锋在一年中的逐月变化特征，表明南海北部陆架海洋表层温度锋存在明显的季节内变化。结合风场的卫星遥感资料，分析了东北季风对南海北部陆架温度锋的影响，表明东北季风风速的增加有利于温度锋强度的增强。通过对黑潮南海流套入侵较强的1999年2月与流套入侵较弱的1998年2月的SST卫星遥感资料的对比分析，考察了黑潮南海流套的入侵对南海北部陆架温度锋的影响，结果表明黑潮流套的较强入侵能够增加陆架温度锋的强度，对温度锋的走向也会产生一定的影响。     

基于海温遥感资料的海洋锋检测方法

介绍了海洋锋的特点和本文选用的资料源,详细研究了海洋锋检测算法,给出了梯度和锋线检测结果,最后分析了东海黑潮锋季节变化规律,为基于海温遥感资料的海洋锋检测方法业务化应用提供参考。     

基于XML的海洋遥感卫星数据规范化研究

结合XML技术和海洋元数据标准,在分析遥感卫星地面站运行情况的基础上提出了一种基于XML的海洋遥感卫星数据格式,旨在为海洋遥感数据格式的规范化和为海洋遥感卫星数据的交换与集成奠定标准基础.     

一个基于卫星遥感数据的海洋大气地理信息系统平台软件--MAGIS

在分析海洋地理信息系统发展的推动力和形式的基础上，论述了研究和开发基于卫星遥感数据的开发型海洋大气地理信息系统(Marine and Atmospheric Geographical Information System，MAGIS)的意义；阐述了MAGIS系统的总体设计和工作流程以及总结了系统的特色并展望了系统的发展前景。     

我国卫星海洋遥感监测

卫星遥感是20世纪50年代发展起来的一种新技术.运用这项新技术,可以对浩瀚的海洋进行实时、全方位的立体监测,长期获得稳定可靠的海洋观测资料.本文介绍了我国卫星海洋遥感监测现状,包括对海上台风、海洋赤潮、海冰、溢油、海温、海岸带等方面的监测,还简要介绍了我国海洋卫星和海洋卫星遥感监测的未来发展.     

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。     

利用卫星观测海面信息反演三维温度场

基于历史观测的温盐剖面资料,采用回归分析方法统计出海面温度异常、海面动力高度异常与温度剖面异常之间的相关关系;然后利用高分辨率的卫星遥感海表面温度(SST)和卫星观测海面高度(SSH)信息重构了三维海洋温度场。在台湾岛周边海域建立了时间分辨率为天、空间分辨率为0.25°×0.25°的三维温度分析场。通过与实测资料的比较分析,文章所构建的分析场能够较好地描述海洋三维温度场的结构特征,能够较为真实地反映海洋的中尺度变化过程。该分析场可以作为海洋数值模式的初始场,也可以作为伪观测同化到海洋数值再分析和预报系统中,进而改善三维温、盐、流的数值再分析和预报。     

西北太平洋海洋温度锋生与锋消机制的初步研究

海洋锋面区域对气候变化以及海气耦合作用的影响非常显著,通过分析其形成机制,可以帮助进一步了解海洋与大气的相互作用过程以及其物理过程。利用Argo数据、NCEP/NCAR再分析数据和遥感风场数据对西北太平洋的混合层温度与温度锋面的变化机制进行了研究。基于海洋混合层的热量收支模型,发现在北太平洋区域的海洋混合层温度主要受到净热通量控制,同时还存在一个季节变化明显的温度锋面。9~2月为温度锋面加强时期,3~4月温度锋面变化不明显,而5~8月温度锋面则迅速减弱。根据研究,该温度锋面的加强与减弱主要是由于净热通量的南北差异造成的,而在净热通量中则以短波辐射通量与潜热通量为主要影响因子。     

利用Landsat数据反演近岸海水表层温度的大气校正算法

介绍了一种将大气效应考虑在内、利用Landsat TM、ETM+热红外数据进行近海岸海表水温反演的单窗算法.在该算法中,将地表气温、相对湿度等常规气象资料作为初始参数,根据对流层中大气温度随高度呈线性降低、水汽随高度呈指数衰减的规律,建立了估算平均大气温度及水汽含量的通用模式.通过与实测数据及MODIS Terra海表水温产品比较发现,该算法能够提高运用TM/ETM+TIR单波段数据进行近岸海表水温(SST)反演的精度:一方面,反演所得结果更接近于海表实际水温;另一方面,它在一定程度上剔除大气中的水汽对SST反演的影响,进而提高海表水温的温度对比度.该提出的大气校正算法只需地表大气温度及相对湿度资料,该算法也无需进行大气模式的界定.     

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。     

黑潮延伸体海表温度锋位置的变化特征

High spatial resolution sea surface temperature(SST) data from 1993 to 2013 are used to detect the position of the Kuroshio Extension sea surface temperature front(KEF) from 141°E to 158°E,and the seasonal,monthly and interannual-to-decadal variations of the KEF position are investigated.The latitudinal position of the KEF varies with longitudes:the westernmost part of the KEF from 141°E to 144°E is relatively stable,whereas the easternmost part from 153°E to 158°E exhibits the largest amplitude of its north-south displacement.In the light of the magnitudes of the standard deviations at longitudes,then the KEF is divided into three sections:western part of the KEF(KEFw,141°–144°E),central part of the KEF(KEFc,144°–153°E) and eastern part of the KEF(KEFe,153°–158°E).Further analysis reveals that the KEFw position is dominated by the decadal variability,while the KEFc and KEFe positions change significantly both on interannual and decadal time scales.In addition,the KEFw position is well correlated with the KEF path length.The possible mode leading to the decadal oscillation of the KEFw is further discussed.The KEFw position exhibits significant connections with the Pacific decadal oscillation(PDO) index and the north Pacific gyre oscillation(NPGO) index with a time lag of 40 and 33 months,respectively.     

卫星遥感海表温度资料和高度计资料的变分同化

利用国家气候中心正在发展的第二代全球海洋资料同化系统(BCC_GODAS2.0),针对多变量同化的协调性问题,发展了一种基于三维变分框架(3DVAR)下的高度计和海表温度(SST)相互约束的同化方法。该方法使海面高度和SST资料在同一个动力约束关系下进行同化。在一般方法中,海面高度和SST观测项是代价函数中2个独立的观测项,海面高度项引入动力高度计算公式,海表温度项用统计关系进行垂向投影。在代价函数的实际求解的计算过程中,虽然其总体积分效应受海面高度观测的约束,但整个水柱中各层温盐分析变量的调整是无序的。针对这个问题,文章提出一种新的同化方案。该方案将SST的观测项并入海面高度观测项中,海面高度的一部分,确切说是上层海洋部分,由SST决定,因此至少在SST的统计关系能影响到深度的上层海洋,在代价函数的求解过程中,温盐的调整是受较强的统计关系约束的,而这种统计关系的有效性已经在很多SST的同化试验中被其他学者广泛应用并证明。利用该方法,对1993—1997年的AVHRR卫星遥感海表温度资料进行变分同化试验,用TAO、OISST和SODA数据集进行检验证明,通过对卫星遥感资料的同化能够有效改进对海洋温度和盐度的估...     

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。     

利用海面温度和海面动力高度反演西太平洋月平均温度场

海水三维温度场是海洋研究和海洋工程领域中最重要的数据资料之一。本研究基于量纲分析法获得海面参数和海水内部温度剖面之间的函数关系,进而提出了一种利用海面温度和海面动力高度反演大洋月平均三维温度场的方法。本研究基于该方法估算了西太平洋海域0～1 000 m深度范围月平均三维温度场,并将反演结果与基于Argo资料获得的三维温度场进行了比较,其结果证明了该方法的有效性。     

Atmospheric correction of Landsat data for the retrieval of sea surface temperature in coastal waters

1IntroductionRemote sensingis an effective approach for esti-mation of the sea surface temperature(SST),andadvanced very high resolution radiometer(AVHRR)and moderate resolution imaging spectroradiometer(MODIS)thermal infared(TIR)data are widelyused in th…     

海雾卫星遥感监测研究进展

海雾导致能见度降低,给海上交通和海上作业造成极大威胁。卫星遥感是海雾监测不可或缺的重要技术手段。本文从海雾遥感监测的原理出发,首先介绍海雾的辐射特征和纹理特征,进而对近年来海雾遥感监测方面的研究进行回顾,包括海雾的识别探测研究和海雾物理特征量的反演研究,最后对海雾遥感监测中存在的一些问题进行了讨论。     

利用南极走航观测评估卫星遥感海表面温度

利用1989-2005年间南极走航观测的海表面温度,对目前3个主要的卫星反演的SST产品AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer),TMI(TRMM Microwave Imager)和AMSR-E(Advanced Microwave Scanning Radiometer for the Earth Observing System)进行了较为系统的评估,并着重检验了它们在南大洋的准确性.结果表明,AVHRR SST比观测数据偏冷,白天的偏差为-0.12℃,夜晚的偏差为-0.04℃,而且南大洋的冷偏差更为显著.TMI SST比观测数据明显偏暖,白天的偏差为0.48℃,夜晚的偏差为0.57℃,其温差ΔT受37GHz风速影响,在强风速(>6m/s)下这种影响仍然存在.AMSR-ESST比观测数据偏暖,白天的偏差为0.34℃,夜晚的偏差为0.27℃,而且南大洋的暖偏差相对较大.AMSR-E SST温差受水汽影响,并在南大洋随着水汽的增加而增加.通过进一步比较微波(AMSR-E和TMI)和红外(AVHRR)遥感的SST在2004年北半球冬季(即南半球夏季)的差别,发现微波遥感在热带(15°S-15°N)和南大洋区域(45°S以南)比红外遥感偏暖,而且在南大洋区域的偏差相对较大,相反在北半球中纬度区域(15°~40°N)偏冷.AMSR-E与AVHRR SST的温差,从白天到夜晚有减小的趋势,而TMI与AVHRR SST的温差无明显的变化.     

基于MTSAT卫星遥感的中国海及西北太平洋海域海表温度日增温研究

Hourly sea surface temperature(SST) observations from the geostationary satellite are increasingly used in studies of the diurnal warming of the surface oceans. The aim of this study is to derive the spatial and temporal distribution of diurnal warming in the China seas and northwestern Pacific Ocean from Multi-functional Transport Satellite(MTSAT) SST. The MTSAT SST is validated against drifting buoy measurements firstly. It shows mean biases is about –0.2°C and standard deviation is about 0.6°C comparable to other satellite SST accuracy. The results show that the tropics, mid-latitudes controlled by subtropical high and marginal seas are frequently affected by large diurnal warming. The Kuroshio and its extension regions are smaller compared with the surrounding regions. A clear seasonal signal, peaking at spring and summer can be seen from the long time series of diurnal warming in the domain in average. It may due to large insolation and low wind speed in spring and summer, while the winter being the opposite. Surface wind speed modulates the amplitude of the diurnal cycle by influencing the surface heat flux and by determining the momentum flux. For the shallow marginal seas, such as the East China Sea, turbidity would be another important factor promoting diurnal warming. It suggests the need for the diurnal variation to be considered in SST measurement, air-sea flux estimation and multiple sensors SST blending.