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WindSat海溫產(chǎn)品與SVP浮標(biāo)資料對比分析

2016-05-30 16:45:54朱恩澤
科技風(fēng) 2016年17期

朱恩澤

摘 要:本文利用SVP漂流浮標(biāo)海面觀測資料對WindSat SST進(jìn)行了對比驗(yàn)證。全球尺度的對比分析顯示平均偏差為0.01℃,標(biāo)準(zhǔn)偏差約為0.56℃。總體看,WindSat海溫高于SVP海溫,標(biāo)準(zhǔn)偏差隨著年份增加有增大趨勢。

關(guān)鍵詞:海表面溫度;WindSat;SVP浮標(biāo);對比分析

海表面溫度SST(sea surface temperature)是海洋科學(xué)以及大氣科學(xué)研究中的重要參數(shù),在海-氣相互作用和氣候變化過程中起著關(guān)鍵作用[ 1 ]。

李明等[ 2 ]利用SVP漂流浮標(biāo)海溫資料對星載微波輻射計AMSR-E在30°S以南的南大洋海域海表面溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行評估,發(fā)現(xiàn)AMSR-E SST較浮標(biāo)觀測值偏低,夏季平均偏差約為0.004℃,標(biāo)準(zhǔn)偏差約為0.64℃,冬季平均偏差約為-0.06℃,標(biāo)準(zhǔn)偏差約為0.75℃。

Kachi等[ 3 ] [ 4 ]將AMSR-2 SST數(shù)據(jù)與GTS浮標(biāo)海溫數(shù)據(jù)進(jìn)行對比驗(yàn)證,得到均方根誤差為0.56℃。

本文利用SVP漂流浮標(biāo)數(shù)據(jù)對WindSat海溫產(chǎn)品進(jìn)行對比驗(yàn)證,分析WindSat海溫產(chǎn)品的精度及適用狀況。

1 數(shù)據(jù)及方法

1.1 WindSat數(shù)據(jù)

WindSat是全球首個星載全極化微波輻射計,于2003年1月搭載在Coriolis衛(wèi)星上發(fā)射升空,由美國國家海軍研究實(shí)驗(yàn)室和海軍空間技術(shù)中心共同研制。計劃運(yùn)行時間為3年,目前仍然在軌運(yùn)行。WindSat傳感器具有6.8GHz、10.7GHz、18.7GHz、23.8GHz和37.0GHz的5個頻段,其中10.7GHz、18.7GHz和37.0GHz為全極化通道,6.8GHz和23.8GHz只是雙極化通道(垂直和水平極化)。其產(chǎn)品有海表面溫度、海面風(fēng)速、海面風(fēng)向、大氣水汽含量、云水含量和降水量等。

WindSat的反演算法為多元線性回歸算法,是在AMSR-E反演算法的基礎(chǔ)上增加了適合WindSat的通道設(shè)置和入射角的風(fēng)向反演部分[ 5 ] [ 6 ]。本文使用的WindSat SST產(chǎn)品是由Remote Sensing System(RSS)處理發(fā)布的第7版全球每日格點(diǎn)數(shù)據(jù),空間分辨率為0.25°×0.25°,時間為2005年1月1日至2014年6月30日。

1.2 SVP漂流浮標(biāo)數(shù)據(jù)

SVP(Surface Velocity Program)漂流浮標(biāo)屬于全球漂流浮標(biāo)計劃(Global Drifter Program, GDP),浮標(biāo)測得數(shù)據(jù)由大西洋海洋和氣象實(shí)驗(yàn)室(Atlantic Oceanographic & Meteorological Laboratory,AOML)下屬的漂流浮標(biāo)數(shù)據(jù)協(xié)會(Difter Data Assembly,DAC)收集整理并進(jìn)行質(zhì)量控制后發(fā)布。過程中應(yīng)用Kriging最優(yōu)插值方法將數(shù)據(jù)插值到統(tǒng)一的6 h時間間隔[ 7 ]。

AMOL提供從1979年至今經(jīng)過插值后的SVP海表面溫度和海水流速數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)每6個月更新一次。本文使用的SVP漂流浮標(biāo)數(shù)據(jù)從AOML的官方網(wǎng)站http://www.aoml.gov/phod/dac/dacdata.php獲得,時間為2005年1月1日到2014年6月30日,時間分辨率為6 h。

2 總體對比

圖1是2005年1月1日至2014年6月30日10年間WindSat SST和漂流浮標(biāo)數(shù)據(jù)SVP SST的整體比較結(jié)果,經(jīng)過數(shù)據(jù)匹配總共得到761228組匹配數(shù)據(jù)組。圖中黑色直線代表y=x線。平均偏差約為0.01℃,標(biāo)準(zhǔn)偏差約為0.56℃。

為了探求WindSat SST與SVP SST間誤差大小隨海溫變化的關(guān)系,我們作出了WindSat-SVP SST的平均偏差和標(biāo)準(zhǔn)偏差隨浮標(biāo)海溫變化的圖像(如圖2所示)。圖中實(shí)黑線表示不同實(shí)測溫度下衛(wèi)星與浮標(biāo)海溫的平均偏差,兩條虛線偏離平均偏差±1個標(biāo)準(zhǔn)偏差,虛線之間的距離表示兩倍標(biāo)準(zhǔn)偏差。從圖中可以看出,平均偏差一直為正,約0.1℃。總的看,平均偏差的范圍為-5~5℃,WindSat SST和SVP SST間平均偏差大小和浮標(biāo)海溫值沒有明顯關(guān)系,但是當(dāng)浮標(biāo)測量海溫大于19℃時,標(biāo)準(zhǔn)偏差開始減小。

3 時間序列對比

圖3是2005年1月至2014年6月10年間WindSat SST和SVP SST之間平均偏差和標(biāo)準(zhǔn)偏差的月變化情況。圖中黑線表示平均偏差和標(biāo)準(zhǔn)偏差關(guān)于時間的一次線性回歸。平均偏差范圍大約為-0.08℃到0.09℃。一次線性回歸線顯示平均偏差隨著時間推移有增大的趨勢。在10年中,有64個月的平均偏差為正,46個月的平均偏差為負(fù),這反映出WindSat SST總體上高于SVP SST。

圖3也顯示出WindSat SST相比較于實(shí)測值SVP SST,負(fù)偏差在冬季出現(xiàn)的概率較大,而每年最大的正偏差幾乎都出現(xiàn)在夏季。兩種資料之間的標(biāo)準(zhǔn)偏差隨著年份增加有增大趨勢,在2005~2007年間增加尤為明顯。

綜觀標(biāo)準(zhǔn)偏差和平均偏差的變化情況,未發(fā)現(xiàn)顯著的季節(jié)規(guī)律。從2012年6月至2013年8月,標(biāo)準(zhǔn)偏差呈現(xiàn)出谷狀變化,特別是2013年5月的標(biāo)準(zhǔn)偏差明顯低于2007年以來的各月值,這可能是由于該時間段的樣本數(shù)量較少。

4 結(jié)語

WindSat SST和全球漂流浮標(biāo)SVP SST數(shù)據(jù)在全球尺度的對比分析顯示平均偏差為0.01℃,標(biāo)準(zhǔn)偏差約為0.56℃,好于Meissner和Wentz在2007年的驗(yàn)證結(jié)果(平均偏差約為-0.11℃,標(biāo)準(zhǔn)偏差約為0.66℃)。WindSat SST和SVP SST間平均偏差大小隨海表面溫度大小變化不明顯。總體看,WindSat SST高于SVP SST,且兩者之間標(biāo)準(zhǔn)偏差隨著年份增加有增大趨勢。

參考文獻(xiàn):

[1] 王雨,劉鵬,李天奕等.TMI反演海溫與Hadley中心海溫資料的氣候尺度比較分析[J].中國科學(xué)地球科學(xué)中國科學(xué)地球科學(xué),2011(8):1200-1210.

[2] 李明,劉驥平,張占海等.利用南大洋漂流浮標(biāo)數(shù)據(jù)評估AMSR-E SST[J].海洋學(xué)報:中文版,2010,32(6):47-55.

[3] Kachi M, Naoki K, Hori M and Imaoka K.AM-SR2 validation results.Geoscience and Remote Sen-sing Symposium (IGARSS),2013IEEE Internation-al.Melbourne,VIC:IEEE:2013,831-834.

[4] Kachi M,Shibata A,Murakami H, et al. Japanese GHRSST activities and the AMSR2 SST Validations[J].Egu General Assembly,2014,16.

[5] Meissner T,Wentz F.Ocean retrievals for WindSat: radiative transfer model,algorithm,validation[C]// OCEANS,2005.Proceedings of MTS/IEEE.IEEE,2005:4761-4764.

[6] Meissner T, Wentz F. High quality sea surface temperature from the windsat radiometer: algorithm and validation[C]// Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2007. IGARSS 2007. IEEE International. IEEE, 2007:862-864.

[7] Hansen D V,Herman A.Temporal sampling requirements for surface drifting buoys in the tropical Pacific[J]. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology,1989,6(4):599-607.

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