WindSat海溫產(chǎn)品與SVP浮標(biāo)資料對(duì)比分析

朱恩澤

摘 要：本文利用SVP漂流浮標(biāo)海面觀測資料對(duì)WindSat SST進(jìn)行了對(duì)比驗(yàn)證。全球尺度的對(duì)比分析顯示平均偏差為0.01℃，標(biāo)準(zhǔn)偏差約為0.56℃?？傮w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(duì)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(duì)星載微波輻射計(jì)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(píng)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?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)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(duì)WindSat海溫產(chǎn)品進(jìn)行對(duì)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(gè)星載全極化微波輻射計(jì)，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(jì)劃運(yùn)行時(shí)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(gè)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(shí)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(jì)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(huì)（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(shí)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(gè)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(shí)間為2005年1月1日到2014年6月30日，時(shí)間分辨率為6 h。

2 總體對(duì)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(gè)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℃?？偟目?，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(shí)，標(biāo)準(zhǔn)偏差開始減小。

3 時(shí)間序列對(duì)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(shí)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(shí)間推移有增大的趨勢。在10年中，有64個(gè)月的平均偏差為正，46個(gè)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(shí)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(duì)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?？傮w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(píng)估AMSR-E SST[J].海洋學(xué)報(bào)：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.