基于OS071X测波雷达的波浪探测分析

文章利用舟山海洋环境监测站2014年第16号台风"凤凰"过境影响期间,对OS071X测波雷达和3m波浪浮标在同一海域内的波浪探测资料进行了对比验证。通过分析,OS071X测波雷达探测反演的有效波高、周期与3m波浪浮标探测结果对比,二者按先后顺序的均方根误差分别为0.27m和0.29m,相关系数分别为0.93和0.90。结果表明,OS071X测波雷达系统的探测精度得到了验证,能够满足实时探测近岸海域波浪的需求。     

Comparative analysis of significant wave height between a new Southern Ocean buoy and satellite altimeter

中国于2019年第35次南极考察中,首次在南大洋布放了锚系实时综合观测浮标(西风带海洋环境监测浮标,WEMB),为深入了解此海区的海洋环境变化提供了宝贵资料.国家海洋技术中心WEMB研究团队基于AVISO公开发布的多颗卫星高度计L3产品,通过数据配对,误差统计和最小二乘线性拟合等方法,对西风带海洋环境监测浮标的有效波高数据误差进行了分析与校正.校正后的浮标有效波高统计显示西风带常年处于大浪以上海况,观测期间内57％处于巨浪海况,并且伴随有高度相关的大风天气.     

GNSS浮标海面高测量中海浪的影响分析

以骑浪式浮标为对象,研究了海浪对于GNSS浮标测量海面高的影响。以单向规则波的形态简化模拟了海浪以及GNSS浮标随海浪的运动过程。在某固定海况条件下,比较了浮标天线参考点高不同时海面高测量误差;在浮标天线参考点高固定的条件下,比较了不同海况时海面高测量误差;给出了GNSS浮标在卫星高度计定标应用中的建议。结果表明:浮标测量海面高误差与天线参考点高成正比,海浪周期越长、波高越小时,测量误差越小;天线参考点高为5 cm,海浪振幅为1 m、周期为7 s、传播速度为5 m/s时,测量海面高平均比实际海面高低0.4 mm;相同浮标在小于3~4级的海况条件下,由海浪引起的海面高测量偏差约在1 mm以内,对于卫星高度计定标工作而言,该误差影响可以忽略。     

HRCLDAS-V1.0和ERA5海面风场对比评估分析

基于2020年中国近海31个浮标的逐小时数据,使用统计分析方法对中国气象局高分辨率陆面数据同化系统(HRCLDAS-V1.0)和欧洲中期天气预报中心第5代全球大气再分析数据(ERA5)海面风场进行了系统的检验,检验结果表明：两者在我国近海均具有较高的可信度,风速平均绝对误差(MAE)分别为1.16 m/s和1.09 m/s,风向MAE分别为23°和22°。随着风力增大两者的风速准确度均有所降低,当风力等级≥10级时,前者准确度优于后者;对于风向而言,随着风力增大,两者准确度均升高。此外,选取2020年典型的两次冷空气过程和2008号台风“巴威”过程,检验两者在不同天气过程影响下的准确度,两类融合产品均能较好地再现冷空气过程引起的风向变化,而对不同强度的冷空气过程下的风速反映存在差异;对于台风引起的大风,在风速较低时两者风速均具有不错的表现,但HRCLDAS-V1.0对峰值强度的表现优于ERA5。     

一个Argo剖面浮标的观测过程及其资料应用探讨

提取了一个在海上长达5年的Argo剖面浮标观测资料,对观测资料进行评估和质量控制,通过对浮标观测资料进行综合分析,帮助人们了解Argo浮标的观测过程及其资料的应用.     

基于浮标资料的中国东部海域最大波高特征分析

利用原国家海洋局2010—2015年的浮标资料,计算渤、黄、东海有效波高和最大波高的线性关系,并通过1992—2011年共20 a的数值模拟有效波高资料计算中国东部海域各月的2.5 m、4 m、6 m以上最大波高频率和最大波高月极值分布。结果发现:中国东部海域由北至南,最大波高与有效波高的比值逐渐增大;最大波高频率和最大波高月极值空间分布均由渤海、黄海至东海逐渐增大,最大波高频率的极值12月最大,4或5月最小,最大波高月极值9月最大,4月最小。其时空分布表明:受不同天气系统影响,夏秋季台风较多,容易出现极值较大的最大波高;秋冬季冷空气较强,虽然最大波高极值相对较小,但大浪持续时间长、频率大、影响范围广。     

我国海洋锚系浮标数据异常值检测方法研究——以QF110和QF306为例

利用统计学相关理论和测量数据连续性特点,综合运用极值法则、莱以特法则、局部法则和观测误差控制,初步提出了海洋浮标数据异常值检测方法。基于锚系浮标QF110和QF306观测数据,开展了海面风速、气压、气温、有效波高等异常值检测。结果表明:两个浮标2018年要素观测数据异常值与有效观测量之比低于0.3%,数据质量稳定性均较好;QF110浮标数据缺失少但数值离散度相对较大,QF306浮标则相反,其数据缺失相对较多但量值整体分布较好。     

基于Argo浮标的西太平洋SMAP卫星海表面盐度数据质量评估

以西太平洋为研究区域,利用Argo浮标表层盐度观测值(5 m)对SMAP卫星获得的2016年海表面盐度反演质量进行了评估。首先将西太平洋2016-01—12期间的每日和每月SMAP卫星SSS数据与Argo实测SSS数据进行匹配,然后利用最小二乘线性回归法对其进行相关性分析,并对误差的分布特征进行了研究。结果表明:SMAP SSS与Argo SSS之间具有极显著的正相关关系;每日Argo浮标数据(WMO ID:2901520,WMO ID:2901548)和SMAP SSS的变化趋势基本一致,前者均方根误差(RMSE)、偏差(Bias)和相关系数(r)分别为0.43, 0.34和0.71,后者RMSE,Bias和r分别为0.41,0.26和0.69;研究区域内全年RMSE值处于0～0.35,在西太平洋南部海域偏差较大,这可能是由于该海域小岛众多,缺少Argo实测数据,导致其网格化的盐度存在较大误差。除夏季外,研究区域的大部分海域,RMSE都小于0.25。在海表盐度较低的海域,两者的对比结果误差较大,该现象在夏秋两季尤为显著。     

基于Landsat8的海冰表面温度反演算法研究

Landsat8影像被广泛应用于陆地表面温度的提取,但基于Landsat8的海冰表面温度产品依旧空缺,且无标准算法可循。基于Landsat8卫星搭载的TIRS传感器获取的热红外波段影像,利用3种常用的劈裂窗算法分别进行海冰表面温度反演,并将结果与浮标实测海冰表面温度数据和MODIS海冰表面温度产品进行了对比和验证。与浮标数据相比,DU C等的算法平均绝对误差和均方根误差最小,分别为1.718 6 K和2.621 3 K,可作为海冰表面温度反演的标准算法;而Jiménez-Mu?oz J C等的算法结果与MODIS冰温产品最为接近,适用于需与已有的MODIS冰温产品联合使用的情况,且两种算法的精度均优于已有的MODIS冰温产品;JIN M J等的算法在研究区域表现不佳。同时,与浮标数据相比,所有基于卫星影像反演的冰温产品在数值上总体偏低。     

利用GPS拖体在万山区域测量平均海面技术研究

Wanshan area has been chosen to be the specified field to calibrate and validate(Cal/Val) the HY-2 altimeter and its follow-on satellites. In March 2018, an experiment has been conducted to determine the sea surface height(SSH) under the HY-2 A ground track(Pass No. 203). A GPS towing-body(GPS-TB) was designed to measure the SSH covering an area of about 6 km×28 km wide centered on the HY-2 A altimeter satellite ground track. Three GPS reference stations, one tide gauge and a GPS buoy were placed in the research area, in order to process and resolve the kinematic solution and check the precision of the GPS-TB respectively. All the GPS data were calculated by the GAMIT/GLOBK software and TRACK module. The sea surface was determined by the GPS-TB solution and the tide gauge placed on Zhiwan Island. Then the sea surface of this area was interpolated by Arc GIS10.2 with ordinary Kriging method. The results showed that the precision of the GPS-TB is about 1.10 cm compared with the tide gauge placed nearby, which has an equivalent precision with the GPS buoy. The interpolated sea surface has a bias of –1.5–4.0 cm with standard deviation of 0.2–2.4 cm compared with the checking line. The gradient of the measured sea surface is about 1.62 cm/km along the HY-2 orbit which shows a good agreement compared with the CLS11 mean sea surface(MSS). In the Cal/Val of satellites, the sea surface between the tide gauge/GPS buoy and the footprint of altimeter can be improved by this work.