基于海洋浮標(biāo)數(shù)據(jù)的衛(wèi)星散射計(jì)海面風(fēng)場(chǎng)真實(shí)性檢驗(yàn)

中圖分類(lèi)號(hào)：P717；P237 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1002-4026（2025）03-0001-13

開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)志碼（OSID）

Validation of satellite scatterometer-derived sea-surface

wind fields based on ocean buoy data

LI Yunzhou1，23， ZHOU Maosheng1.3， ZHU Lin1.3， YU Dingfeng1.3， HAO Zengzhou1，3.4，LI Min'，WANG Juncheng1，2*， PAN Delu3，4 *

（1.InstituteofOceanographicIstrumentationQiluUniversityofThologyShadongAcademyfSciences）Qingdao6in; 2.Laoshan Laboratory，Qingdao26237，China;3AcademicianWorkstationofShandong Province，ShandongAcademyofScience， Jinan 250014，China 4.Second Institute of Oceanography，Ministry of Natural Resources，Hangzhou 31l2，China;）

收稿日期：2024-12-13

基金項(xiàng)目：山東省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（2023ZLYS01）；中國(guó)工程院戰(zhàn)略研究與咨詢(xún)項(xiàng)目（2024-DFZD-29、202-DFZD-35、2021-XBZD-13）；國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（2022YFC3104200）；山東省自然科學(xué)基金青年基金（ZR2023QD018）；齊魯工業(yè)大學(xué)（山東省科學(xué)院）人才科研項(xiàng)目（2023RCKY050）;齊魯工業(yè)大學(xué)（山東省科學(xué)院）科教產(chǎn)融合試點(diǎn)工程重大創(chuàng)新專(zhuān)項(xiàng)項(xiàng)目（2023HYZX01）;市自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目（23-2-1-72-zyyd-jch）;齊魯工業(yè)大學(xué)（山東省科學(xué)院）科教產(chǎn)融合試點(diǎn)工程基礎(chǔ)研究類(lèi)項(xiàng)目（2023PX103）

作者簡(jiǎn)介：厲運(yùn)周（1984—），男，副研究員，研究方向?yàn)楹Ｑ蟓h(huán)境觀測(cè)浮標(biāo)技術(shù)。E-mail：lyz@qlu.edu.cn共同第一作者，周茂盛（1993—），男，助理研究員，博士研究生，研究方向?yàn)楹Ｑ筮b感研究。E-mail：maosheng@ qlu.edu.cn

（204號(hào) ? 通信作者，王軍成，研究員，研究方向?yàn)楹Ｑ蟊O(jiān)測(cè)技術(shù)及儀器裝備。E-mail：wjc@ sdioi.com潘德?tīng)t，研究員，研究方向?yàn)楹Ｑ笏b感。E-mail：pandelu@ sio.org.cn

Abstract：Sea-surface wind fieldsare critical parametersin marine environments，influencing ocean circulation， meteorology，and climate dynamics.Toassessthe accuracy of satelie-derivedocean wind productsand characterize their erordistribution，this studyvalidates sea-surface windfieldretrievals usingacombinationofsateliteremotesensing and oceanbuoy measurements.Wind field estimates fromthe Advanced Scaterometer（ASCAT）aboard the European Organisation forthe ExploitationofMeteorological Satelites’MetOpseries were comparedagainst buoy observations from fourbuoydatabase including theU.S.National Data Buoy Center，et al.over the 2013—2022 period.Following data preprocessing and spatiotemporal colocation，statistical metrics—including mean bias，root-mean-square error，and correlationcoeffcients—were employed to evaluate ASCAT windfield accuracy.Results indicate strongagreement between ASCAT-derivedand buoy-measured windfields，withcorelation coeffcients of 0.928 for windspeedand 0.867for wind direction. The standard deviation of wind speed is 0.889m/s ，while that of wind direction is 22.168^° . Among buoy networks，NDBCsites exhibitedthemost stable wind speedand directiondeviations.Thisvalidation studyenhances the reliabilityof satelite-derivedwindfields，contributingtoimprovedweatherforecasting，climateresearch，ocean engineering，anddisasterwarning systems.Aditionaly，thefindingssupportthecontinuousrefinement of satelite payloads and retrieval algorithms.

Key words：ocean buoy；sea-surface wind；satelite remote sensing；validation；marine meteorology；marine environmental monitoring

海面風(fēng)場(chǎng)作為海洋氣象領(lǐng)域的重要研究對(duì)象，與臺(tái)風(fēng)、風(fēng)暴潮、氣旋等海洋氣象災(zāi)害密切相關(guān)[1]，在海洋氣候研究、海洋運(yùn)輸、漁業(yè)資源管理以及海洋能開(kāi)發(fā)等多個(gè)領(lǐng)域具有深遠(yuǎn)影響[2-4]。隨著全球氣候變化及海洋環(huán)境的日益復(fù)雜，海面風(fēng)場(chǎng)的準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)變得尤為關(guān)鍵。傳統(tǒng)的海面風(fēng)場(chǎng)觀測(cè)方法，如浮標(biāo)、船舶等，盡管具有較高的測(cè)量精度，但由于觀測(cè)范圍有限且數(shù)據(jù)離散性較大，難以滿(mǎn)足大范圍實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)需求[5]。因此，衛(wèi)星遙感技術(shù)憑借其廣泛的覆蓋范圍、較強(qiáng)的連續(xù)性和高效的數(shù)據(jù)采集能力，逐漸成為海面風(fēng)場(chǎng)監(jiān)測(cè)的重要手段。星載微波散射計(jì)作為目前獲取全球海面風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)的主要傳感器，已在多個(gè)研究和應(yīng)用中發(fā)揮了重要作用[6]。海洋衛(wèi)星散射計(jì)在衛(wèi)星運(yùn)行軌道上對(duì)海洋表面發(fā)射微波脈沖，并捕捉海面反射回來(lái)的微波脈沖以測(cè)量與海面粗糙度相關(guān)的海面后向散射系數(shù)，而散射計(jì)海洋風(fēng)場(chǎng)遙感的反演原理認(rèn)為海面小波動(dòng)與局地風(fēng)應(yīng)力平衡，進(jìn)而從海面后向散射系數(shù)提取海表風(fēng)場(chǎng)[7]。然而，衛(wèi)星反演的風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)在實(shí)際應(yīng)用中仍存在一定的不確定性，尤其是在其定量應(yīng)用之前，必須進(jìn)行嚴(yán)格的真實(shí)性檢驗(yàn)[8]。風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)的真實(shí)性檢驗(yàn)不僅能夠評(píng)估反演結(jié)果的準(zhǔn)確性，還能為后續(xù)數(shù)據(jù)的校正和優(yōu)化提供科學(xué)依據(jù)。

針對(duì)衛(wèi)星散射計(jì)海面風(fēng)場(chǎng)的檢驗(yàn)評(píng)估，國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)做了大量研究，通常將衛(wèi)星產(chǎn)品與浮標(biāo)觀測(cè)數(shù)據(jù)[9、海洋氣象綜合數(shù)據(jù)集[10]、海洋觀測(cè)站資料[]、氣象預(yù)報(bào)模型風(fēng)場(chǎng)[12]以及其他衛(wèi)星反演風(fēng)場(chǎng)[13]進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證。穆博等[14]認(rèn)為浮標(biāo)觀測(cè)數(shù)據(jù)與海洋衛(wèi)星風(fēng)矢量產(chǎn)品之間的匹配樣本相對(duì)較少，將氣象再分析資料作為風(fēng)場(chǎng)真值對(duì)中國(guó)海洋二號(hào)衛(wèi)星微波散射計(jì)的反演風(fēng)矢量的整體精度進(jìn)行檢驗(yàn)。朱金臺(tái)等[15]利用風(fēng)場(chǎng)信息對(duì)中國(guó)海洋二號(hào)衛(wèi)星散射計(jì)測(cè)量的后向散射系數(shù)進(jìn)行了定標(biāo)，并聯(lián)合氣象預(yù)報(bào)模型風(fēng)場(chǎng)及離岸距離超過(guò) 50km 的浮標(biāo)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)定標(biāo)后的反演風(fēng)場(chǎng)進(jìn)行了聯(lián)合驗(yàn)證。Wang等[1利用歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（European Centre for Medium-range Weather Forecasts，ECMWF）風(fēng)場(chǎng)再分析資料和浮標(biāo)風(fēng)資料，對(duì)中國(guó)海洋二號(hào)系列衛(wèi)星 Ku 波段散射計(jì)和歐洲氣象衛(wèi)星C波段散射計(jì)的反演風(fēng)場(chǎng)進(jìn)行了驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)了 Ku 波段散射計(jì)風(fēng)場(chǎng)產(chǎn)品由于地球物理模式函數(shù)沒(méi)有考慮海溫影響，存在海溫依賴(lài)的風(fēng)速偏差。王志雄等[17]通過(guò)改進(jìn)現(xiàn)有Ku 波段地球物理模式中后向散射系數(shù)對(duì)海面風(fēng)速和風(fēng)向的依賴(lài)關(guān)系，增加海表溫度因子項(xiàng)，對(duì)該海溫依賴(lài)風(fēng)速偏差進(jìn)行了校正。Bentamy 等[18]將浮標(biāo)和先進(jìn)散射計(jì)（Advanced Scatterometer，ASCAT）風(fēng)場(chǎng)與浮標(biāo)觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)ASCAT風(fēng)速和風(fēng)向的均方根誤差分別小于 1.72m/s 和 18^° 。Chou等[1]利用全球落風(fēng)探空儀分析了熱帶氣旋周?chē)?ASCAT風(fēng)速精度，發(fā)現(xiàn)風(fēng)速偏差和均方根差分別為 -1.7ms 和 5.3m/s 。Modi等[19]在印度洋海域利用浮標(biāo)數(shù)據(jù)等檢驗(yàn)了ASCAT風(fēng)場(chǎng)產(chǎn)品，針對(duì)離岸浮標(biāo)，風(fēng)速和風(fēng)向的平均偏差分別為0.39m/s 和 -4.0^° ，均方根誤差分別為 1.17m/s 和 25.0^° ，針對(duì)沿岸浮標(biāo)，風(fēng)速和風(fēng)向的平均偏差為 1.15m/s 和 -0.4^° ，均方根誤差分別為 2.1m/s 和 51^° 。Ricciardulli等[20]使用實(shí)測(cè)風(fēng)場(chǎng)和衛(wèi)星風(fēng)場(chǎng)在氣候數(shù)據(jù)記錄所需的精度范圍內(nèi)對(duì)歐洲氣象業(yè)務(wù)化衛(wèi)星（Meteorological Operational Satellite，MetOp）MetOp-A、MetOp-B、MetOp-C等3個(gè)C波段散射計(jì)進(jìn)行交叉驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)3個(gè)散射計(jì)之間可以實(shí)現(xiàn)很好的交叉校準(zhǔn)。Ribal等[2i]利用離岸距離超過(guò) 50km 的美國(guó)國(guó)家資料浮標(biāo)中心（National Data Buoy Center，NDBC）浮標(biāo)數(shù)據(jù)校準(zhǔn)了7個(gè)散射計(jì)觀測(cè)的1992—2018年的全球海洋風(fēng)速，不僅研究了散射儀和浮標(biāo)數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的差異，并將散射計(jì)與高度計(jì)風(fēng)場(chǎng)進(jìn)行了交叉驗(yàn)證。Jayaram 等[2]利用變分?jǐn)?shù)據(jù)分析方法根據(jù)海洋散射儀（Oceansat-2 Scatterometer，OSCAT）生成了2010—2013年的全球格網(wǎng)化海洋表面風(fēng)場(chǎng)的2日平均值，并利用ASCAT進(jìn)行對(duì)比分析，發(fā)現(xiàn)當(dāng)風(fēng)速為 3～8m/s 時(shí)精度最高。Indira等[23]利用浮標(biāo)及再分析資料對(duì)OSCAT和ASCAT海面風(fēng)場(chǎng)進(jìn)行了對(duì)比分析，發(fā)現(xiàn)兩個(gè)衛(wèi)星的風(fēng)速均方根誤差均小于 2m/s ，風(fēng)向均方根誤差均小于 20^° ，且ASCAT的誤差相對(duì)較小。陸地的后向散射顯著高于海面，在近岸地區(qū)，后向散射系數(shù)的陸地污染導(dǎo)致風(fēng)力反演結(jié)果不準(zhǔn)確[24]。已有研究為降低陸地污染的影響，在真實(shí)性檢驗(yàn)時(shí)通常將海洋像元的離岸距離最小值設(shè)為 50km 或100km ，然而ASCAT可以提供離岸 15～20km 的高質(zhì)量海面風(fēng)[25]。 Xu 等[26]首次利用中國(guó)近岸13個(gè)浮標(biāo)對(duì)2013年7月至2015年12月ASCAT近岸風(fēng)速產(chǎn)品進(jìn)行了驗(yàn)證，13個(gè)浮標(biāo)處的風(fēng)速偏差和均方根誤差的均值為 1.04m/s 和 1.92m/s 。其中5個(gè)浮標(biāo)離岸距離不足 20km，6 個(gè)介于 20～50km ，位于長(zhǎng)江入海口的1個(gè)浮標(biāo)匹配的風(fēng)速偏差和均方根誤差分別為 3.44m/s 和 4.06m/s ，去除該浮標(biāo)后的風(fēng)速偏差和均方根誤差的均值分別為 0.78m/s 和 1.51m/s ，但是實(shí)驗(yàn)沒(méi)有提供風(fēng)向的檢驗(yàn)指標(biāo)。為充分驗(yàn)證ASCAT在近岸復(fù)雜場(chǎng)景下的風(fēng)場(chǎng)反演性能，本研究突破傳統(tǒng)離岸距離限制，直接利用全距離域?qū)崪y(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)性驗(yàn)證，以揭示其空間一致性與誤差分布特征。

鑒于ASCAT海面風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)在全球氣候變化及海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)中的關(guān)鍵作用，本文提出一種融合多源浮標(biāo)觀測(cè)與衛(wèi)星協(xié)同的時(shí)空匹配優(yōu)化方法，以系統(tǒng)評(píng)估ASCAT風(fēng)場(chǎng)反演產(chǎn)品的準(zhǔn)確性。研究整合2013—2022年全球海洋浮標(biāo)觀測(cè)網(wǎng)數(shù)據(jù)，并將其與同期 MetOp-A/B/C 衛(wèi)星的 12.5km 分辨率L2級(jí)風(fēng)場(chǎng)產(chǎn)品進(jìn)行時(shí)空匹配。為降低觀測(cè)噪聲干擾，采用參數(shù)敏感性實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，通過(guò)設(shè)置差異化的時(shí)空匹配窗口（時(shí)間閾值：10、30.60min ;空間閥值： 12.5，37.5，62.5km） ），量化分析不同窗口下浮標(biāo)-衛(wèi)星數(shù)據(jù)的平均偏差、標(biāo)準(zhǔn)差及均方根誤差等統(tǒng)計(jì)量的響應(yīng)特征，進(jìn)而確立最優(yōu)時(shí)空匹配準(zhǔn)則。基于優(yōu)化后的匹配參數(shù)，進(jìn)一步揭示 ASCAT反演風(fēng)速與風(fēng)向誤差的空間分布規(guī)律，能夠?yàn)楹Ｑ髣?dòng)力環(huán)境研究提供科學(xué)依據(jù)。

1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

1.1 ASCAT反演風(fēng)場(chǎng)

ASCAT，作為歐洲氣象衛(wèi)星組織發(fā)射的 MetOp 系列極軌氣象衛(wèi)星（包括 MetOp-A、MetOp-B和 MetOp-C）上的核心載荷，集成了美國(guó)宇航局散射測(cè)量衛(wèi)星（National Aeronautics and Space Administration ScatterometerSatelite，NSCAT）、快速散射計(jì)（quick scaterometer，QuikSCAT）及歐洲 ERS 等散射計(jì)衛(wèi)星的先進(jìn)技術(shù)，并在性能上實(shí)現(xiàn)了超越。ASCAT采用C波段散射計(jì)，相較于 Ku 波段，其受云雨等自然因素干擾較小，能夠穩(wěn)定、實(shí)時(shí)地反演全球海面風(fēng)場(chǎng)信息。微波散射計(jì)測(cè)量的后向散射系數(shù)，是風(fēng)速、風(fēng)向、方位角、極化方式及人射角等多個(gè)參數(shù)的函數(shù)。通過(guò)應(yīng)用地球物理模型（如CMOD），可以從后向散射系數(shù)中解算出風(fēng)速和風(fēng)向。歐洲氣象衛(wèi)星應(yīng)用組織（https：//archive.eumetsat.int/）發(fā)布的 ASCAT業(yè)務(wù)風(fēng)場(chǎng)產(chǎn)品及后向散射系數(shù)數(shù)據(jù)，涵蓋了25.0km 和 12.5km 分辨率的海面數(shù)據(jù)，以及 12.5km 分辨率的近岸數(shù)據(jù)，且均可免費(fèi)獲取。散射計(jì)采用刈幅掃描觀測(cè)模式，其數(shù)據(jù)以離散采樣點(diǎn)形式沿軌道方向分布，MetOp-C衛(wèi)星及ASCAT風(fēng)速如圖1所示。本文旨在利用海洋浮標(biāo)測(cè)量的風(fēng)速、風(fēng)向數(shù)據(jù)，對(duì) MetOp系列衛(wèi)星搭載的ASCAT近岸海面風(fēng)場(chǎng)反演產(chǎn)品進(jìn)行真實(shí)性檢驗(yàn)。為此，實(shí)驗(yàn)下載了2013—2022年間的近岸衛(wèi)星風(fēng)場(chǎng)產(chǎn)品，以進(jìn)行后續(xù)的對(duì)比分析。

1.2 海洋浮標(biāo)

美國(guó)國(guó)家資料浮標(biāo)中心（NDBC）提供的風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)包括連續(xù)風(fēng)場(chǎng)和標(biāo)準(zhǔn)氣象風(fēng)場(chǎng)兩種類(lèi)型，其中連續(xù)風(fēng)場(chǎng)提供 10min 內(nèi)的風(fēng)速和風(fēng)向均值，而標(biāo)準(zhǔn)氣象風(fēng)場(chǎng)在海上提供 8min 均值、在陸地提供 2min 均值。本文選取后者作為衛(wèi)星風(fēng)場(chǎng)真實(shí)性檢驗(yàn)的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)，因其更貼近實(shí)時(shí)觀測(cè)需求。NDBC 標(biāo)準(zhǔn)氣象數(shù)據(jù)包含風(fēng)速、風(fēng)向、空氣溫度、海面溫度、有效波高及波向等參數(shù)，可通過(guò)其歷史數(shù)據(jù)平臺(tái)（htps：//www.ndbc.noaa.gov/historical_data.shtml）獲取。由于該平臺(tái)提供的浮標(biāo)數(shù)據(jù)文件未直接標(biāo)注站點(diǎn)經(jīng)緯度及風(fēng)速儀高度信息，需結(jié)合 NDBC 站點(diǎn)信息頁(yè)面（https：//www.ndbc.noa.gov/to_station.shtml）篩選出地理參數(shù)完整的站點(diǎn)，并下載2013—2022年的標(biāo)準(zhǔn)氣象數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，通過(guò)解析數(shù)據(jù)文件的字段排列規(guī)律，確定風(fēng)速、風(fēng)向?qū)?yīng)的字段編號(hào)，為后續(xù)數(shù)據(jù)匹配與驗(yàn)證提供結(jié)構(gòu)化輸入。

除了NDBC 浮標(biāo)數(shù)據(jù)，本文還獲取了熱帶大氣海洋陣列（Tropical Atmosphere Ocean Array，TAO）、非洲-亞洲-澳大利亞季風(fēng)分析研究浮標(biāo)陣列（Research Moored Array for African-Asian-Australian Monsoon Analysisand Prediction，RAMA）和熱帶大西洋預(yù)測(cè)與研究浮標(biāo)陣列（Prediction and Research Moored Array in theTropical Atlantic，PIRATA）的風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)均可從同一網(wǎng)站（htps：//www.pmel.noaa.gov/tao/drupal/disdel/）下載。與NDBC數(shù)據(jù)不同的是，這3種浮標(biāo)數(shù)據(jù)的文件名直接包含了站點(diǎn)的經(jīng)緯度信息，且文件內(nèi)部明確提供了風(fēng)速儀的高度信息。它們提供的風(fēng)速和風(fēng)向數(shù)據(jù)均為 10min 內(nèi)的觀測(cè)均值，且字段編號(hào)保持一致。在具體文件格式上，TAO浮標(biāo)的數(shù)據(jù)文件結(jié)構(gòu)固定，前4行為文件說(shuō)明;而RAMA 和PIRATA 浮標(biāo)的數(shù)據(jù)文件前5行是說(shuō)明部分，且部分站點(diǎn)的數(shù)據(jù)按時(shí)間分區(qū)存儲(chǔ)，除首個(gè)時(shí)間區(qū)外，其他時(shí)間區(qū)均附加了3行的說(shuō)明信息。因此，在進(jìn)行浮標(biāo)與衛(wèi)星數(shù)據(jù)的時(shí)空匹配時(shí)，需特別注意規(guī)避這些零散的說(shuō)明文字，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。

本文所用海洋浮標(biāo)如圖2所示，由于4種機(jī)構(gòu)的海洋浮標(biāo)型號(hào)并不統(tǒng)一，浮標(biāo)上搭載的風(fēng)速計(jì)高度沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，部分 3m 鐵餅和 6m 浮標(biāo)上的風(fēng)速儀位于海面以上約 5m 高處，而 10m 和 12m 浮標(biāo)上的風(fēng)速計(jì)則在海面以上 10m 高處，TAO、RAMA和PIRATA浮標(biāo)的風(fēng)速儀高度大致分 4m 和 3.5m 兩種。由于風(fēng)速儀的高度隨浮標(biāo)結(jié)構(gòu)變化很大，需要將風(fēng)速調(diào)整到 10m 的通用高度標(biāo)準(zhǔn)，風(fēng)速的高度轉(zhuǎn)換公式為[27]：

其中， w₁₀ 表示 10m 通用高度標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)速; z 表示浮標(biāo)風(fēng)速儀高度，當(dāng)風(fēng)速超過(guò) 7m/s 時(shí)， z₀ 取值 0.022m ，反之（204 z₀ 取值 0.002 3m 。

2 檢驗(yàn)方法

衛(wèi)星海面風(fēng)場(chǎng)的反演基于地球物理模型函數(shù)（如CMOD7），通過(guò)建立后向散射系數(shù)與海面 10m 高度處風(fēng)速、風(fēng)向的定量關(guān)系，結(jié)合最大似然估計(jì)等算法求解最優(yōu)風(fēng)矢量，并利用風(fēng)向模糊解消除技術(shù)生成最終產(chǎn)品。真實(shí)性檢驗(yàn)需將衛(wèi)星反演風(fēng)場(chǎng)與浮標(biāo)、岸基站等實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空匹配，通過(guò)計(jì)算平均偏差、標(biāo)準(zhǔn)差、均方根誤差和相關(guān)系數(shù)等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)評(píng)估反演系統(tǒng)的絕對(duì)精度與可靠性。由于ASCAT反演風(fēng)場(chǎng)產(chǎn)品不依賴(lài)固定經(jīng)緯度網(wǎng)格點(diǎn)，匹配時(shí)需同時(shí)考慮浮標(biāo)的經(jīng)緯度、時(shí)間信息以及衛(wèi)星風(fēng)場(chǎng)的對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)。由于衛(wèi)星產(chǎn)品與海面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)在時(shí)空采樣特性上存在差異，為確保衛(wèi)星觀測(cè)與海面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)在觀測(cè)時(shí)間、采樣區(qū)域以及觀測(cè)點(diǎn)測(cè)量時(shí)間、位置上的一致性，我們需要依據(jù)衛(wèi)星產(chǎn)品的空間分辨率以及海面風(fēng)場(chǎng)的時(shí)空變化特性，來(lái)設(shè)定一個(gè)恰當(dāng)?shù)臅r(shí)空匹配窗口。本文通過(guò)設(shè)置 10，30，60min 等3個(gè)時(shí)間閾值，以及1個(gè)像元、3個(gè)像元、5個(gè)像元3種空間閾值，組合成9種時(shí)空匹配窗口，通過(guò)對(duì)比各窗口樣本的整體精度確定最優(yōu)時(shí)間和空間匹配閾值。在此基礎(chǔ)上，利用最優(yōu)閾值篩選的匹配樣本分析誤差的空間分布規(guī)律，以揭示衛(wèi)星反演風(fēng)場(chǎng)的誤差特征。其中，空間閾值里的像元數(shù) M 表示衛(wèi)星像元位于以浮標(biāo)為中心點(diǎn)的 M*M 區(qū)域內(nèi)。ASCAT衛(wèi)星數(shù)據(jù)的真實(shí)性檢驗(yàn)處理流程如圖3所示。

本文實(shí)驗(yàn)包含數(shù)據(jù)預(yù)處理和真實(shí)性檢驗(yàn)兩大模塊。數(shù)據(jù)預(yù)處理涵蓋散射計(jì)L2B產(chǎn)品數(shù)據(jù)清洗與浮標(biāo)測(cè)量值篩選兩部分：針對(duì)衛(wèi)星數(shù)據(jù)，利用質(zhì)量標(biāo)志“wvc_quality_flag\"剔除降雨、陸地、冰面、波束噪聲高等17類(lèi)異常標(biāo)記數(shù)據(jù)，同時(shí)排除缺省值與無(wú)效值;針對(duì)海洋浮標(biāo)數(shù)據(jù)，依據(jù)“Quality Codes”質(zhì)量標(biāo)志篩選，僅保留高標(biāo)準(zhǔn)及默認(rèn)標(biāo)準(zhǔn)的風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)。

真實(shí)性檢驗(yàn)?zāi)K首先對(duì)9個(gè)時(shí)空匹配窗口獲取的樣本進(jìn)行質(zhì)量控制，隨后基于精度最高的樣本分析誤差空間分布特征，即不同浮標(biāo)位置對(duì)應(yīng)的風(fēng)場(chǎng)誤差規(guī)律。質(zhì)量控制以衛(wèi)星風(fēng)場(chǎng)均值和標(biāo)準(zhǔn)差為基準(zhǔn)，剔除偏離均值超過(guò)3倍標(biāo)準(zhǔn)差的粗差樣本。具體操作中，將樣本按照月度進(jìn)行存儲(chǔ)，1個(gè)像元的樣本僅在月度數(shù)據(jù)上執(zhí)行3倍標(biāo)準(zhǔn)差過(guò)濾;而3個(gè)或5個(gè)像元的樣本需分兩步處理：先對(duì)每日每個(gè)浮標(biāo)匹配的衛(wèi)星數(shù)據(jù)執(zhí)行1倍標(biāo)準(zhǔn)差預(yù)篩選，再對(duì)整合后的整體樣本實(shí)施3倍標(biāo)準(zhǔn)差的二次質(zhì)控，從而確保不同空間尺度下數(shù)據(jù)的可靠性與分析結(jié)果的有效性。整體精度分析時(shí)，采用的指標(biāo)主要包括平均偏差、平均絕對(duì)偏差、標(biāo)準(zhǔn)差、均方根誤差和相關(guān)系數(shù)，見(jiàn)公式（2）＼～（6）：

其中， Δ_?i=x_?i-y_?i 表示衛(wèi)星與浮標(biāo)的風(fēng)速/風(fēng)向差值， 為平均偏差， σ_ΔMAE 為平均絕對(duì)偏差， σ 為標(biāo)準(zhǔn)差，σ_RMSE 為均方根誤差， C_c 為相關(guān)系數(shù)， x_i 表示衛(wèi)星反演風(fēng)速/風(fēng)向， y_i 表示浮標(biāo)測(cè)量風(fēng)速/風(fēng)向， N 表示樣本數(shù)。

3 真實(shí)性檢驗(yàn)結(jié)果及分析

表1＼～3分別展示了1個(gè)像元、3個(gè)像元和5個(gè)像元對(duì)應(yīng)3種時(shí)間閾值下的ASCAT風(fēng)場(chǎng)檢驗(yàn)結(jié)果及樣本數(shù)。每個(gè)表格均展示了風(fēng)速、風(fēng)向的平均偏差、平均絕對(duì)偏差、標(biāo)準(zhǔn)差、均方根誤差和相關(guān)系數(shù)指標(biāo)，以及每個(gè)條件的樣本數(shù)。

由表1可知，1個(gè)像元對(duì)應(yīng)3種時(shí)間閾值的風(fēng)速平均偏差有正有負(fù)，風(fēng)向平均偏差均為正數(shù);風(fēng)速平均絕對(duì)偏差介于 0.49～0.69m/s ，而風(fēng)向介于 18.62～20.15^° ;風(fēng)速的標(biāo)準(zhǔn)差介于 0.89～1.10m/s ，風(fēng)向介于 20.85～25.53^° ：風(fēng)速的均方根誤差與標(biāo)準(zhǔn)差相比相差不大，風(fēng)向的均方根誤差比標(biāo)準(zhǔn)差大，幅度不足2;風(fēng)速的相關(guān)系數(shù)介于 0.85～0.92m/s ，而風(fēng)向的相關(guān)系數(shù)介于 0.77～0.83 。隨著時(shí)間閾值的改變，樣本數(shù)的變化顯著，MetOp-C的指標(biāo)變化相對(duì)較大。

由表2可知，3個(gè)像元對(duì)應(yīng)3種時(shí)間閾值的風(fēng)速和風(fēng)向的平均偏差有正有負(fù);風(fēng)速平均絕對(duì)偏差介于0.46～0.61m/s ，而風(fēng)向介于 11.24～14.55^° ;風(fēng)速的標(biāo)準(zhǔn)差介于 0.83～1.04m/s ，風(fēng)向介于 21.27～23.89^° ;風(fēng)速的均方根誤差與標(biāo)準(zhǔn)差相差不大，風(fēng)向的均方根誤差較標(biāo)準(zhǔn)差大，幅度不足 1.5^° ;風(fēng)速的相關(guān)系數(shù)介于 0.89～0.95 ，而風(fēng)向的相關(guān)系數(shù)介于 0.81～0.89 。相比1個(gè)像元的檢驗(yàn)結(jié)果，3個(gè)像元的各項(xiàng)指標(biāo)的數(shù)值均有所改進(jìn)。

由表3可知，5個(gè)像元對(duì)應(yīng)3種時(shí)間閾值的風(fēng)速和風(fēng)向的平均偏差均為正;風(fēng)速平均絕對(duì)偏差介于0.62～0.91m/s ，而風(fēng)向介于 22.30^°～22.49^° ；風(fēng)速的標(biāo)準(zhǔn)差介于 0.90～1.35m/s ，風(fēng)向介于 24.79^°～25.56^° ；風(fēng)速的均方根誤差介于 1.43～2.36m/s ，風(fēng)向的均方根誤差介于 26.25^°～29.10^° ;風(fēng)速的相關(guān)系數(shù)介于 0.84～0.90 ，而風(fēng)向的相關(guān)系數(shù)介于 0.75～0.82 。相比1個(gè)和3個(gè)像元的檢驗(yàn)結(jié)果，相關(guān)系數(shù)取值較低，其余指標(biāo)取值均較高。1個(gè)像元對(duì)應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果優(yōu)于5個(gè)像元，3個(gè)像元對(duì)應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果優(yōu)于一個(gè)像元。

在9個(gè)時(shí)空閾值中，3個(gè)像元 30min 的閾值組合更適合分析全球尺度的全距離域風(fēng)場(chǎng)精度，3顆衛(wèi)星的反演風(fēng)速、風(fēng)向的平均偏差分別為 -0.027m/s，-1.420^° ，平均絕對(duì)偏差分別為 0.505m/sAA.12.290° ，標(biāo)準(zhǔn)差分別約 ，均方根誤差分別為 ，相關(guān)系數(shù)分別為 0.929.0.867 。綜合前人的實(shí)驗(yàn)結(jié)果[18-0，28]，發(fā)現(xiàn)本文所得風(fēng)速的檢驗(yàn)指標(biāo)是可以接受的。進(jìn)一步整合3顆衛(wèi)星的匹配樣本，分析海洋浮標(biāo)-ASCAT風(fēng)速、風(fēng)向標(biāo)準(zhǔn)差的空間分布，分別如圖4、圖5所示。

結(jié)合圖2、圖4、圖5可知，美國(guó)沿岸的NDBC 浮標(biāo)位置處，風(fēng)速和風(fēng)向的標(biāo)準(zhǔn)差均相對(duì)較小，TAO 和PIRATA 浮標(biāo)處的風(fēng)速標(biāo)準(zhǔn)差相對(duì)較大，部分RAMA、PIRATA和 TAO位置的風(fēng)向標(biāo)準(zhǔn)差超過(guò) 20^° ，Modi 等[9在印度洋的實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)ASCAT-RAMA風(fēng)向的 δ_RMSE 也超過(guò) 20^° 。引起赤道附近浮標(biāo)風(fēng)場(chǎng)標(biāo)準(zhǔn)差較大的原因，一方面是由于浮標(biāo)維護(hù)頻率較近海和沿岸低，另一方面是熱帶氣旋等引起的遠(yuǎn)洋風(fēng)場(chǎng)高變率。總體而言，基于本文閾值進(jìn)行的風(fēng)場(chǎng)誤差空間分布是合理的。為了直觀顯示 MetOp 系列ASCAT風(fēng)場(chǎng)產(chǎn)品和3種熱帶浮標(biāo)陣列的誤差，我們挑選了歷年5月6月的匹配樣本，繪制了圖6所示的散點(diǎn)圖。

由圖6可知，除MetOp-A星的風(fēng)速標(biāo)準(zhǔn)差為 2.327m/s ，其他兩顆衛(wèi)星的風(fēng)速標(biāo)準(zhǔn)差均小于 1.8m/s ，但是3顆衛(wèi)星的風(fēng)向標(biāo)準(zhǔn)差都超過(guò)了 20^° 。通過(guò)對(duì)比Ricciardulli[20]繪制的MetOp-A 和MetOp-B與浮標(biāo)風(fēng)速的散點(diǎn)圖，發(fā)現(xiàn)當(dāng)浮標(biāo)風(fēng)速介于 3～5m/s 時(shí)，衛(wèi)星風(fēng)速也存在偏大的趨勢(shì)。在后續(xù)工作中，我們將不斷積累MetOp-C的風(fēng)場(chǎng)產(chǎn)品，重點(diǎn)關(guān)注風(fēng)速低于 10m/s 時(shí)的精度指標(biāo)，以及TAO、PIRATA、RAMA浮標(biāo)位置處ASCAT風(fēng)場(chǎng)誤差的季節(jié)變化，以定量分析熱帶氣旋等對(duì)風(fēng)向標(biāo)準(zhǔn)差等指標(biāo)的影響程度。

基于浮標(biāo)數(shù)據(jù)驗(yàn)證遙感反演風(fēng)速精度時(shí)，浮標(biāo)和遙感數(shù)據(jù)之間出現(xiàn)的差異可能部分源于浮標(biāo)在海上工作時(shí)受到的姿態(tài)晃動(dòng)影響[29]。由于海洋環(huán)境中的浮標(biāo)常處于搖擺和顛簸的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，動(dòng)態(tài)姿態(tài)的變化可能導(dǎo)致浮標(biāo)測(cè)量結(jié)果出現(xiàn)一定偏差，尤其是在測(cè)量風(fēng)速、風(fēng)向等參數(shù)時(shí)[30-31]，當(dāng)浮標(biāo)姿態(tài)不穩(wěn)定時(shí)，測(cè)得的風(fēng)速、風(fēng)向可能是實(shí)際風(fēng)速和浮標(biāo)運(yùn)動(dòng)的耦合結(jié)果[32]。因此，在復(fù)雜海洋環(huán)境中的對(duì)浮標(biāo)的運(yùn)動(dòng)姿態(tài)進(jìn)行精密測(cè)量，繼而基于姿態(tài)信息開(kāi)展浮標(biāo)測(cè)風(fēng)傳感器的誤差補(bǔ)償[33]，獲得精確的海面風(fēng)速、風(fēng)向測(cè)量結(jié)果，對(duì)于海洋衛(wèi)星遙感海面風(fēng)場(chǎng)進(jìn)行真實(shí)性檢驗(yàn)具有重要意義。

4結(jié)論

本文通過(guò)對(duì) 2013—2022 年間 NDBC 浮標(biāo)數(shù)據(jù)與 MetOp-A、MetOp-B、MetOp-C3 顆衛(wèi)星搭載的 ASCAT 海面風(fēng)場(chǎng)反演產(chǎn)品進(jìn)行時(shí)空匹配，開(kāi)展了ASCAT海面風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)的真實(shí)性檢驗(yàn)。得出以下結(jié)論：

（1）通過(guò)對(duì)比3種空間閾值和3種時(shí)間閾值的ASCAT近岸 12.5km 分辨率的全距離域風(fēng)場(chǎng)檢驗(yàn)指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)3個(gè)像元的檢驗(yàn)指標(biāo)優(yōu)于1個(gè)像元，3個(gè)像元對(duì)應(yīng) 30min 的閾值組合所得風(fēng)速風(fēng)向的檢驗(yàn)指標(biāo)最優(yōu)，三星的風(fēng)速和風(fēng)向標(biāo)準(zhǔn)差均值分別為 ，相關(guān)系數(shù)分別為 0.929.0.867 。

（2）通過(guò)整合3個(gè)像元 30min 的匹配樣本，研究了海洋浮標(biāo)-ASCAT風(fēng)速風(fēng)向標(biāo)準(zhǔn)差的逐浮標(biāo)分布情況，發(fā)現(xiàn)NDBC浮標(biāo)位置處的ASCAT風(fēng)速和風(fēng)向標(biāo)準(zhǔn)差相對(duì)較小，受浮標(biāo)維修頻率及熱帶氣旋等引發(fā)的熱帶風(fēng)場(chǎng)高變率等影響，TAO、PIRATA浮標(biāo)處的風(fēng)速標(biāo)準(zhǔn)差較大，TAO、PIRATA和RAMA浮標(biāo)處的標(biāo)準(zhǔn)差較大，其中RAMA風(fēng)向標(biāo)準(zhǔn)差超過(guò)25的站點(diǎn)較多。

5結(jié)語(yǔ)

海洋浮標(biāo)具備的長(zhǎng)時(shí)間、不間斷、全天候及定時(shí)測(cè)量風(fēng)速、風(fēng)向等參數(shù)的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，然而，在高動(dòng)態(tài)情況下，其測(cè)量精度將受到顯著影響。因此，下一步工作中將重點(diǎn)開(kāi)展浮標(biāo)在動(dòng)態(tài)環(huán)境下的高精度測(cè)風(fēng)關(guān)鍵技術(shù)研究，為海洋風(fēng)場(chǎng)的精確監(jiān)測(cè)提供堅(jiān)實(shí)支撐。另外，深入探索融合浮標(biāo)實(shí)地觀測(cè)數(shù)據(jù)與海洋衛(wèi)星遙感圖像的智能反演算法研究，利用變分技術(shù)對(duì)浮標(biāo)數(shù)據(jù)與遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，利用深度學(xué)習(xí)構(gòu)建智能反演模型，提高模型對(duì)海面風(fēng)場(chǎng)關(guān)鍵信息的捕捉和處理能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜海況條件下海面風(fēng)場(chǎng)的精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)。

參考文獻(xiàn)：

[1]CHOUKH，WUCC，LINSZ.Assessmentof the ASCATwinderrorcharacteristics byglobal dropwindsondeobservations[J].Journal of Geophysical Research： Atmospheres，2013，118（16）： 9011-9021. DOI：10.1002/jgrd.50724.

[2]陳坤堂，董曉龍，徐星歐，等．微波散射計(jì)反演海面風(fēng)場(chǎng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法研究[J]．遙感技術(shù)與應(yīng)用，2017，32（4）：683-690.DOI：10.11873/j.issn.1004-0323.2017.4.0683.

[3]張東翔.多源衛(wèi)星海面風(fēng)場(chǎng)產(chǎn)品檢驗(yàn)及融合研究[D].長(zhǎng)沙：國(guó)防科技大學(xué)，2018.DOI：10.27052/d.cnki.gzjgu.2018.001026.

[4]REMMERS T，CAWKWELL F，DESMOND C，et al. The potential of advanced scaterometer（ASCAT） 12.5km coastalobservationsforofsorewindfarmsiteselectioninIrish waters[J].Energies，2019，12（2）：206.DOI：10.3390/en2020206.

[5]蔣璐璐，姚日升，王毅，等.基于浮標(biāo)站和ERA5再分析資料的浙江沿海臺(tái)風(fēng)浪特征分析[J].海洋技術(shù)學(xué)報(bào)，2024，43（1）：1-9. D0I：10.3969/j.issn.1003-2029.2024.01.001.

[6]林文明，郎姝燕，趙曉康，等.中法海洋衛(wèi)星散射計(jì)近海岸海面風(fēng)場(chǎng)反演研究[J].海洋學(xué)報(bào)，2021，43（10）：115-123.

[7]葉小敏，林明森，宋慶君.基于現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)數(shù)據(jù)的衛(wèi)星雷達(dá)高度計(jì)海面風(fēng)速和有效波高真實(shí)性檢驗(yàn)方法研究[J]。遙感技術(shù)與應(yīng)用，2014，29（1）：26-32.D0I：10.11873/j.issn.1004-0323.2014.1.0026.

[8]周嘉陵，沈樹(shù)勤，曾明劍，等.QuikSCAT風(fēng)矢量資料在黃海洋面的真實(shí)性檢驗(yàn)及應(yīng)用[J]．科學(xué)技術(shù)與工程，2010，10（35） ： 8670-8675. D01：10.3969/j.issn.1671-1815.2010.35.008.

[9]楊曉君，張?jiān)龊?ASCAT洋面風(fēng)資料在中國(guó)北方海域的真實(shí)性檢驗(yàn)[J]．海洋預(yù)報(bào)，2014，31（5）：8-12.DOI：10.11737/j.issn.1003-0239.2014.05.002.

[10]王東良，姚小海，孟雷，等.海洋二號(hào)衛(wèi)星散射計(jì)風(fēng)場(chǎng)產(chǎn)品真實(shí)性檢驗(yàn)及分析[J].海洋預(yù)報(bào)，2014，31（4）：47-53.DOI：10.11737/j.issn.1003-0239.2014.04.007.

[11]仇月萍，許大志，陸希.HY-2A散射計(jì)風(fēng)場(chǎng)在南海海域的檢驗(yàn)和分析[J]．海洋預(yù)報(bào)，2018，35（4）：25-33.DOI：10.11737/j.issn.1003-0239.2018.04.004.

[12]WANG ZX，ZOUJH，STOFFELENA，etal.Scaterometersea surface wind productvalidationforHY-2C[J].IEEJouralofSelected Topicsin Aplied Earth Observationsand Remote Sensing，2021，14：6156-6164.DOI： 10.1109/JSTARS.2021.3087742.

[13]ZHENG MW，LIXM，SHAJ.Comparisonofsea surface wind fieldmeasuredbyHY-2Ascaterometerand WindSatin global oceans[J]. Journal of Oceanology and Limnology，2019，37（1） ： 38-46. DOI：10.1007/s00343-019-7347-2.

[14]穆博，林明森，彭海龍，等.HY-2衛(wèi)星微波散射計(jì)反演風(fēng)矢量產(chǎn)品真實(shí)性檢驗(yàn)方法研究［J]．中國(guó)工程科學(xué)，2014，16 （6） ： 39-45. D01：10.3969/j.issn.1009-1742.2014.06.006.

[15]朱金臺(tái)，董曉龍，云日升.利用浮標(biāo)和 NWP 風(fēng)場(chǎng)對(duì) HY-2 散射計(jì)聯(lián)合定標(biāo)驗(yàn)證[J]．電子學(xué)報(bào)，2015，43（11）：2237- 2242. DOI：10.3969/j.issn.0372-2112.2015.11.015.

[16]WANG Z X，STOFFELENA，ZOUJH，etal.Validationof newseasurface wind products from scaterometers onboardthe HY2B and MetOp-C satelites[J].IEEE Transactionson Geoscience and Remote Sensing，2020，58（6）：4387-4394.DOI：10. 1109/TGRS.2019.2963690.

[17]王志雄，鄒巨洪，林明森，等.HY-2衛(wèi)星微波散射計(jì)海面風(fēng)場(chǎng)地球物理模式函數(shù)研究[J].遙感學(xué)報(bào)，2023，27（4）：871-880.

[18]BENTAMY A，CROIZE-FILLON D，PERIGAUD C.Characterization of ASCAT measurements based on buoy and QuikSCAT wind vector observations[J]. Ocean Science， 2008，4（4） ： 265-274. DOI：10.5194/os-4-265-2008.

[19]MODIA， MUNAKA S K，HARIKUMAR R，et al. Evaluation of winds from SCATSAT-1 and ASCATusing buoys in the Indian Ocean[J]. Journal of the Indian Society of Remote Sensing，2021，49（8）：1915-1925.DOI：10.1007/s12524-021-01335-4.

[20]RICCIARDULLI L，MANASTER A. Intercalibration of ASCAT scaterometer winds from MetOp-A，-B，and-C，forastable climate data record[J]. Remote Sensing，2021，13（18）： 3678.DOI：10.3390/rs13183678.

[21]RIBALA，YOUNGIR.Calibrationandcrossvalidationof globaloceanwindspeedbasedonscaterometerobservations[J]. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology，2020，37（2）：279-297.DOI：10.1175/jtech-d-19-0119.1.

[22]JAYARAM C，UDAYA BHASKARTV S，SWAIN D，et al. Oceansat-2 scaterometer（OSCAT）wind fields over the global oceans[J].Procedingsof theNationalAcademyof Sciences，India SectionA：PhysicalSciences，2O17，87（4）：797-806. DOI： 10.1007/s40010-017-0449-3.

[23]RANI SI，DAS GUPTA M，SHARMA P，et al. Intercomparison of oceansat-2 andASCAT winds within situ buoyobservations and short-term numerical forecasts[J].Atmosphere-0cean，2014，52（1）：92-102.DOI：10.1080/07055900.2013.869191.

[24]OWEN MP，LONGDG.Land-contaminationcompensationforQuikSCATnear-coastal windretrieval[J].IEE Transactionson Geoscience and Remote Sensing，2009，47（3）： 839-850. DOI：10.1109/TGRS.2008.2005633.

[25]VERHOEF A，PORTABELLA M，STOFFELEN A. High-resolution ASCAT scaterometer winds near the coast[J].IEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，2012，50（7） ： 2481-2487.DOI：10.1109/TGRS.2011.2175001.

[26]XUQ，LIYZ，LIXF，etal.Impactof shipsandocean frontsoncoastalseasurface wind measurements fromtheadvanced scatterometer[J].IEEE Jourmal of Selected Topics in Applied Earth ObservationsandRemote Sensing，2O18，11（7）：2162- 2169. DOI：10.1109/JSTARS.2018.2817568.

[27]謝小萍，魏建蘇，黃亮.ASBAT 近岸風(fēng)場(chǎng)產(chǎn)品與近岸浮標(biāo)觀測(cè)風(fēng)場(chǎng)對(duì)比[J]．應(yīng)用氣象學(xué)報(bào)，2014，25（4）：445-453. DOI：10.3969/j.issn.1001-7313.2014.04.007.

[28]YANG JG，ZHAGJ. Comparisonofoceansat-2 scattrometer winddata with global mored buoysand ASCATobservationJ]. Advances in Mete0rology，2019，2019：1651267. DOI：10.1155/2019/1651267.

[29]LIYZ，WANGJC.Technicaldevelopmentofoperational insitumarine monitoringandresearchonitskeygenerictechologies in China[J]. Acta Oceanologica Sinica，2023，42（10） ： 117-126. DOI：10.1007/s13131-023-2207-5.

[30]王軍成，厲運(yùn)周.我國(guó)海洋資料浮標(biāo)技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用[J]．山東科學(xué)，2019，32（5）：1-20.DOI;10.3976/j.isn.1002- 4026.2019.05.001.

[31]LIYZ，HUANGSX，YANS，etal.Variational reconstructionandsimulationexperimentsof seasurface windfieldforoean data buoy[J]. Journal of Ocean University of China，2024，23（3）： 577-582. DOI：10.1007/s11802-024-5698-6.

[32]LIYZ，YANGFA，LIST，etal.Influenceofsix-degre-of-fredom motionofalarge marinedata buoyon windspeed monitoring accuracy[J]. Journal of Marine Science and Engineering，2023，11（10）：1985.DOI：10.3390/jmse101985.

[33]王軍成，厲運(yùn)周，楊英東，等.海洋資料浮標(biāo)姿態(tài)信息測(cè)量技術(shù)研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)[J]．海洋與湖沼，2023，54（05）： 12301247