VIIRS与MODIS海表面温度产品观测能力对比分析

以2015—2016年白天和夜间的VIIRS,MODIS-Terra和MODIS-Aqua三个红外SST产品为研究对象,探讨了3个红外SST的全球覆盖情况,包括统计全年有效观测天数和每日全球海洋覆盖率,将3个红外SST与Argo浮标在全球范围以及大西洋、印度洋、太平洋进行匹配统计分析,同时对匹配点平均偏差与标准偏差随纬度的变化进行研究,最后将3个红外SST进行交叉比对。结果表明:VIIRS在白天和夜间全年观测到的最大有效观测天数高于MODIS-Terra和MODIS-Aqua,该数据白天观测到的范围最大、全球海洋覆盖率也最高,夜间3个红外SST观测范围和覆盖率差别不大;VIIRS SST产品在全球以及3个大洋统计中数据质量较MODIS-Terra和MODIS-Aqua更接近Argo浮标;3个数据白天的SST平均偏差和标准差随纬度变化除了南北高纬度地区,整体浮动相差不大,VIIRS整体偏差在0℃附近,MODIS-Aqua次之,MODIS-Terra大部分都在0℃以下。夜间偏差与标准差随纬度变化平缓,在南北半球高纬度地区波动也小于白天。VIIRS白天和夜间SST值都高于其他2个红外SST。白天,VIIRS与MODIS-Aqua的温度值接近;夜间,则与MODIS-Terra的温度值接近。     

2012—2016年可见光红外成像辐射仪（VIIRS）海表面温度产品精度检验分析

本研究以2012—2016年5 a间的可见光红外成像辐射仪（VIIRS）海表面温度（SST）产品为研究对象,利用Argo浮标为主要验证数据、MODIS Terra和MODIS Aqua SST为辅助验证数据,从时间尺度和空间尺度进行检验对比分析,结果表明：VIIRS SST与Argo浮标白天的平均偏差为-0.015 5℃,标准偏差为0.514 0℃;夜间平均偏差是-0.221 4℃,标准偏差是0.418 9℃,白天平均偏差较夜间更接近Argo浮标的观测结果;VIIRS SST在白天和夜间偏差均是夏季大于冬季;白天VIIRS SST在近赤道太平洋海域、近赤道印度洋海域要高于浮标观测的海温,夜间这些地区总体要低于浮标值,白天和夜间标准偏差空间分布差异较小;与MODIS Terra和MODIS Aqua SST月平均偏差对比显示,夏季在南半球VIIRS较MODIS Terra SST偏暖强度减弱,冬季VIIRS较MODIS Terra SST在北半球中高纬度海域偏冷;夏季部分海域VIIRS SST较MODIS Aqua偏低,冬季则是大部分海域VIIRS 低于MODIS Aqua SST。     

东南亚海域HY-1C SST数据评估与校正

海洋一号C卫星（HY-1C）是服务于海洋水色水温、海岸带和海洋灾害与环境监测的业务化应用卫星,是海洋遥感数据的重要来源,对中国HY-1C卫星红外辐射计在东南亚海域的SST观测数据开展评估与校正工作具有重要意义。本研究基于多源卫星SST数据和ARGO浮标测量温度数据,对中国HY-1C卫星在东南亚海域的SST数据进行了质量评估和改进工作。HY-1C SST数据的质量评估结果表明：HY-1C白天的平均偏差、标准差和均方根误差分别为–0.73℃、1.38℃和1.56℃,夜晚数据偏差分别为–0.95℃、1.57℃和1.83℃。与其他同类红外辐射计的数据质量对比发现HY-1CSST数据精度低于其他红外辐射计。采用月平均差值校正、SST分区域差值校正、SST分段校正3种校正方法对HY-1C SST数据质量进行改进,其中HY-1C SST分区域校正的质量提升最明显,标准差、均方根误差接近1℃,夜晚均方根误差比校正前降低了约0.8℃,白天和晚上均方根误差分别降低了32.52%和42.04%。     

HY1C/1D海表温度对Terra/Aqua产品的可替代性分析

通过卫星遥感获取的海表温度（SST）产品已经成为海洋和大气研究中的重要数据源,我国海洋水色遥感卫星（HY1C和HY1D）的海洋水色水温扫描仪（COCTS）具有两个热红外通道,可反演全球SST遥感产品。对比Terra和Aqua卫星的中分辨率成像光谱仪（MODIS）的SST产品,分析COCTS海表温度产品对MODIS相应产品的可替代性。比较了两种卫星的全球SST单日和月平均融合产品的图像空间结构,分析了匹配像元SST值的离散度,统计了HY1C/1D的误差结果,讨论了HY1C与HY1D产品的一致性、不同质量控制方案对SST产品影响以及遥感产品质量对昼夜SST变化研究影响等问题。结果表明,以2020年6月SST(Terra)为真值,HY1C白天SST的单日全球遥感产品的平均偏差、绝对偏差、均方根误差和相关系数分别为0.04℃、0.60℃、0.78℃和0.98,夜晚SST的单日全球遥感产品的平均偏差、绝对偏差、均方根误差和相关系数分别为-0.16℃、0.78℃、0.95℃和0.86。以2020年6月SST(Aqua)为真值,HY1D白天SST的单日全球遥感产品的平均偏差、绝对偏差、均方根误差和相...     

用HJ-1B IRS数据反演海表温度的2种辐射传输方程改进算法

针对使用NCEP再分析数据和辐射传输方程法反演SST出现偏差较大的问题,以HJ-1B SST反演为例,从修正大气透过率入手,提出中心点算法和均值点算法2种辐射传输方程改进算法。2种改进算法对大气透过率偏差和HJ SST反演偏差均有明显改善,反演的HJ SST与MODIS SST均呈现显著的一致性。MODIS SST验证表明2种改进算法的平均偏差和均方差在0.5 ℃左右;浮标SST验证表明均值点算法的反演精度较高,其平均偏差为0.55 ℃,而中心点算法的为0.81 ℃。     

基于最优插值和贝叶斯最大熵的海表温度融合方法研究

海表温度(sea surface temperature,SST)是影响全球气候的重要因素,在海洋科学研究中占有关键位置。论文基于MODIS红外、AMSR-2和HY-2A微波辐射计数据,分别利用最优插值和贝叶斯最大熵方法对SST数据进行融合,并用i Quam实测数据和Argo浮标数据对2015年SST融合数据进行检验。MODIS、AMSR-2、HY-2A辐射计SST的年平均空间覆盖率分别为15.0%,21.6%,22.0%,最优插值和贝叶斯最大熵融合SST产品的年平均空间覆盖率提高到98.6%和99.4%,融合产品空间覆盖率明显提高。与i Quam实测数据对比,最优插值和贝叶斯最大熵融合产品年平均偏差分别为0.07℃,0.04℃,均方根误差皆为0.78℃,其中3-7月最优插值融合产品的精度略优于贝叶斯最大熵融合产品,其它月份则相反;与Argo浮标数据对比,两种融合产品的均值偏差分别为0.06℃,0.01℃,均方根误差分别为0.77℃,0.75℃。整体上,贝叶斯最大熵融合产品的精度略优于最优插值融合产品,但计算成本较高。     

基于星载红外辐射计的北极海表温度数据对比分析

本文基于2016年MODIS(ModerateResolutionImagingSpectroradiometer)-Aqua、MODIS-Terra和VIIRS(Visible Infrared Imager Radiometer Suite)三种红外辐射计的海表面温度(Sea Surface Temperature,SST)数据,统计了北极地区红外SST1月和7月的覆盖率及有效覆盖天数,并与Argo(Arrayfor Real-timeGeostrophicOceanography)浮标数据进行了匹配验证,直观获取北极SST误差分布情况并研究SST遥感观测能力,为更好地了解北极地区从而应对气候变化提供一定的资料基础。结果表明,北极地区红外辐射计SST数据7月的覆盖率和有效观测天数均高于1月,1月三种数据相差不大,7月VIIRS的覆盖率和有效观测天数均优于MODIS-Aqua和MODIS-Terra,联合三种红外辐射计的覆盖率和有效观测天数相较于单星有所增加, 1月覆盖率最高为8%, 7月最高接近70%,表明多星联合探测是提高北极地区SST数据覆盖率和观测天数的有效方法;北极地区SST数据的误差普遍高于全球总体水平, VIIRS白天、夜间的均方根误差(E_(rms))均低于MODIS-Aqua和MODIS-Terra, MODIS-Aqua白天SST的E_(rms)高于MODIS-Terra,夜间则低于MODIS-Terra。综合来看, VIIRS在北极的覆盖率、有效观测天数及与浮标的匹配结果在三种红外辐射计中为最优。     

不同SST资料在海南岛和北部湾珊瑚白化预警中的适用性比较

近年来,受全球气候变化及极端天气的影响,全球范围频繁出现珊瑚礁白化现象,遥感SST已广泛应用于珊瑚白化的监测和预警中。海南岛近岸及北部湾海域的珊瑚礁近年也倍受白化压力,然而,遥感SST在海南岛近岸及北部湾海域珊瑚白化预警中的适用性尚不清楚。为此,本研究比较了3种常用的遥感SST数据(OISST、GHRSST和CoralTemp)在研究海域的异同及其在夏季珊瑚白化预警中的适用性。结果表明,GHRSST的SST最高、CoralTemp次之、OISST最低,OISST的偏差在2013年以前比较明显,GHRSST和CoralTemp在2003年之后比较接近;与浮标的现场观测值相比,2006—2020年CoralTemp的平均偏差和均方根误差分别为0.03℃和0.92℃,GHRSST为0.08℃和0.96℃,OISST为-0.25℃和1.21℃,CoralTemp在研究区域内更为准确;3种遥感SST计算的DHW与使用现场SST计算的趋势一致,CoralTemp的结果更为接近现场SST。因此,3种遥感SST资料中,CoralTemp相对来说更适用于研究海域。     

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℃。     

海表温度对南沙海域鸢乌贼资源变动的影响

根据南沙海域2018—2019年鸢乌贼(Sthenoteuthis oualaniensis)灯光罩网渔获数据和海表温度(sea surface temperature, SST)遥感数据,研究SST对鸢乌贼资源变动的影响。经验正交函数分析(empirical orthogonal function, EOF)显示南沙海域SST季节变化明显,月均值在年内呈双峰型变化,峰值出现在5—6月和10月。2019年南沙海域发生厄尔尼诺,SST高温频率升高,年均值较2018年升高0.3℃。2018年鸢乌贼的单位捕捞努力量渔获量(catch per unit effort, CPUE)为春季(3—5月)高,夏季(6—7月)低,2019年CPUE为冬季(2月)高,夏季(6月)低。广义相加模型(generalized additive model, GAM)显示,月份、SST、纬度和经度4个因子对CPUE的总偏差解释度为55.0%,其中月份与SST的偏差解释度大于其他因子。鸢乌贼群体的适宜温度为27.5～29.5℃,SST超过29.5℃会导致CPUE降低。鸢乌贼渔场集中分布于10°N—12°N、113°...     

西北太平洋红外辐射计海表温度数据交叉比对分析

本文将西北太平洋海域作为研究区域,以2003—2009年的三个海表温度(sea surface temperature,SST)红外产品(AVHRR Pathfinder/NOAA,MODIS/Terra和MODIS/Aqua)为研究对象,分别与Argo浮标数据进行了真实性检验,同时红外产品之间也进行了交叉比对分析。通过评定产品间的差异及使用条件,为融合产品数据源选取和权重分配提供参考依据,用以提高融合产品的数据质量。结果表明,三种红外数据与Argo浮标的平均偏差在±0.2°C之间,均方根误差小于0.8°C,且存在明显的季节性变化,白天的平均偏差均是夏季为正、冬季为负,夜间的平均偏差基本均为负偏差,冬季比夏季的偏差更大,冬季的均方根误差较小;三种红外数据之间的平均偏差在±0.1°C之间,均方根误差小于0.6°C;三个红外产品在空间上均能反映西北太平洋海域的海表温度变化趋势,三个产品之间无明显优劣差异;尽管红外数据的空间覆盖率偏低,但是它提供了高精度和高特征分辨率的数据产品,并弥补了近岸海域缺乏观测数据的不足。     

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.     

利用南大洋漂流浮标数据评估AMSR-E SST

利用AOML(Atlantic Oceanographical and Meteorological Laboratory)SVP漂流浮标的海表面温度数据,针对30°S以南的南大洋海域,对目前主要使用的微波遥感产品(AMSR-E,Ad-vanced Microwave Scanning Radiometer for the Earth Observing System)反演的SST进行了较为系统的评估。结果表明,AMSR-E SST比浮标数据偏冷,偏差为-0.01℃,标准差为0.70℃。夏季的偏差为0.004℃,标准差为0.64℃;冬季的偏差为-0.06℃,标准差为0.75℃,冬季的偏差和标准差较大。温差ΔT受流速影响,随着流速的增大而减小,且这种趋势在夏季更为显著。具备托伞结构的浮标与总体情况基本一致,而无托伞结构的浮标受流速的影响要大一些。同时,温差ΔT受水汽的影响,随着水汽的增加而减小,且这种影响在冬季更大一些。进一步对4个穿极和绕极浮标的追踪分析表明,温差ΔT受大洋海流系统的影响显著。在海流大的大西洋边界流和南极绕极流中,温差ΔT的不确定性要明显大于总体情况。     

VIIRS和AVHRR海表温度场空间精细度估算

对上层海洋次中尺度过程研究至关重要的卫星海表温度(Sea Surface Temperature,SST)场的空间精细度一直未受到足够重视。由于卫星SST产品反演噪声的影响和实测数据的缺乏等原因,目前对卫星SST场空间精细度的研究受到较大限制。本研究开发了一套估算卫星SST场空间精细度的方法,将Suomi National Polar-orbiting Partnership卫星Visible Infrared Imager Radiometer Suite(Suomi-NPP/VIIRS)和NOAA-15卫星Advanced Very High Resolution Radiometer(NOAA-15/AVHRR)Level-2 SST场的空间能量谱与长时间在同一航线反复观测的高空间分辨率实测海温数据的空间能量谱进行了比较。研究发现VIIRS SST场夜间沿扫描方向在1.5~50 km尺度对海表温度空间能量的分布特征和变化趋势描述准确,日变化导致VIIRS白天场次中尺度空间谱能量相对夜晚有所增加。AVHRR SST场空间谱能量在次中尺度相比VIIRS有较大升高。     

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).     

秘鲁外海茎柔鱼渔场分布与表温及表温距平值关系的初步探讨

根据2006年6~11月我国远洋船队秘鲁茎柔鱼生产统计及其表温(SST)、表温距平值(SSTA)数据,利用GIS软件ArcGIS9.0,对各月平均日产量(CPUE)和SST、SSTA关系的分布图进行绘制并分析,计算作业渔场重心。结果表明,6~8月的产量和CPUE比其他月份高。6~11月作业渔场在80°W~85°W,10°S~15°S,渔场重心在81°W~84°W,11°S~14°S。产量主要集中在12°~14°S海域,约占年总产量的72.72%,与2004-2005年有较大差异。6月作业渔场的SST为21~23℃,7、8月分别为19~21℃和18~20℃,9~11月为18~21℃。6月作业渔场的SSTA为0.1~0.2℃,7、8月分别为0.5~0.7℃,9~11月分别为0.2~0.6℃、1.0~1.4℃和0.4~0.7℃。研究认为,茎柔鱼渔场分布与SST、SSTA关系密切,可作为寻找中心渔场的海洋环境指标。     

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．     

多源星载辐射计SST数据对比分析

基于2018年4种红外辐射计(MODIS-Aqua,MODIS-Terra,VIIRS和AVHRR)的SST数据和3种微波辐射计(GMI,WindSat和AMSR2)的SST数据,分析了7种星载辐射计SST数据的全球覆盖情况,利用Argo数据对7种辐射计SST数据进行了真实性检验,并开展了微波产品、红外产品和Argo的...     

气候模式中海洋数据同化对热带降水偏差的影响

本文采用海洋卫星观测海表温度(SST)和海面高度异常(SLA)数据,对国家海洋局第一海洋研究所地球系统模式FIO-ESM(First Institute of Oceanography Earth System Model version 1.0)中海洋模式分量进行了集合调整卡尔曼滤波(EAKF)同化,对比分析了大气环流、湿度和云量对海洋数据同化的响应,探讨了海洋同化对热带降水模拟偏差的影响。结果表明:海洋数据同化能有效改善海表温度和上层海洋热含量的模拟,30°S~30°N纬度带内年平均SST的绝均差降低60%。同化后大气模式模拟的赤道两侧信风得到明显改善,上升气流在赤道以北热带地区增强而在赤道以南热带地区减弱,热带降水模拟的动力结构更为合理,水汽和云量分布也更切合实际。热带年平均降水的空间分布和强度在同化后均得到改善,赤道以南的纬向年平均降水峰值显著降低,降水偏差明显减小,同化后30°S~30°N纬度带内年平均降水绝均差降低35%。     

基于集合卡尔曼滤波的海表面温度融合研究

利用集合卡尔曼滤波法对2011-05-14太平洋区域(140°~150°E,15°~25°N)AMSRE SST和AVHRR SST数据与混合坐标海洋模型(HYCOM)SST融合,然后根据均值、方差、信息熵、梯度对融合结果图像质量进行分析,并用XBT现场SST数据对融合结果进行精度验证。结果显示,融合后SST图像未改变原始数据总体分布,均值接近原始数据,而且携带更丰富的信息,方差、信息熵分别为0.788 3℃2和4.787 8,在细节表现上也更突出,其梯度为0.136 8K/0.1°,远高于原始数据;融合精度也得到了提升,最大绝对误差、最小绝对误差和平均绝对误差分别为0.714 4,0.006 9和0.244 7℃,均方根误差为0.310 6℃,平均相对误差为0.88%。在与最优插值融合结果对比后发现,两者在分布上大致相同,且在细节和精度方面,集合卡尔曼滤波的结果优于最优插值法的结果。