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卫星海表温度日变化校正研究

作　者: 滕伟成
导　师: 管磊
学　校: 中国海洋大学
专　业: 海洋信息探测与处理
关键词: 海表温度日变化西北太平洋 NOAA AVHRR Aqua AMSR-E
分类号: P732.1
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

白天由于太阳辐射的影响,海洋上层被加热,从而出现海表温度(Sea Surface Temperature,SST)日变化的情况。在多传感器卫星SST融合中,由于卫星过境时间不同,需要考虑日变化的影响,如果未能正确考虑到SST的日变化,会使得数值天气预报等模型出现错误。全球海洋数据同化实验(the Global Ocean Data Assimilation Experiment,GODAE)团队认为全球SST产品应该提供基础SST——没有任何白天升温影响的SST。为了确定该SST,必须要计算出白天的SST升温幅度并将其从通过卫星遥感获得的数据中去除。本文首先利用红外辐射计(Infrared Sea Surface Temperature Autonomous Radiometer, ISAR)现场测量的SST数据和东方红2号科考船船舶远程监控管理系统(Vessel Manage System, VMS)中的海面风速数据,观测SST日变化,分析其与海面风速大小之间的关系。其次,利用Kawai经验模型分别对来自于美国Remote Sensing Systems公司的AMSR-E SST数据和美国NASA JPL PODACC的NOAA AVHRR Pathfinder SST数据,在西北太平洋海域内对SST日变化的情况进行校正。结果显示,由于受到所研究区域以及使用数据不同等因素的影响,模型计算得到的结果相和实际情况相比,误差较大。分别利用2008年AMSR-E SST和AVHRR Pathfinder SST数据、相对应的AMSR-E风速和通过计算得出的太阳辐射强度数据对Kawai模型系数在西北太平洋海域内重新回归拟合,并利用2009年的相关数据进行验证。结果显示,对于AMSR-E数据,模型计算所得SST日变化大小与其数据本身计算所得的结果误差为0±0.38°C(平均偏差为0°C,标准偏差为0.38°C,下同),而AVHRR Pathfinder结果的误差为-0.02±0.21°C。模型较好的达到了对西北太平洋海域的SST日变化情况估算的目的。最后,将模型应用于2009年AMSR-E SST和AVHRR SST数据,并对其应用结果进行了探讨。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
1 前言  10-18
  1.1 本文的研究背景  10-11
  1.2 海表温度日变化概念及其影响因素  11-13
    1.2.1 海表温度日变化  11-13
    1.2.2 海表温度日变化的主要影响因素  13
  1.3 海表温度日变化研究模型  13-16
    1.3.1 经验模型  13-15
    1.3.2 数值模型  15-16
    1.3.3 经验及数值模型比较  16
  1.4 本文研究内容  16-18
2 现场测量数据观测分析海表温度日变化  18-28
  2.1 常用海表温度现场测量方法  18-19
  2.2 红外海表温度自动辐射计简介  19-24
    2.2.1 仪器简介  19-21
    2.2.2 现场测量仪器的安装与测试  21-24
  2.3 海表温度日变化情况分析  24-27
  2.4 小结  27-28
3 卫星数据简介及其预处理  28-34
  3.1 卫星数据简介  28-31
    3.1.1 Aqua 卫星、AMSR-E 数据简介  28-30
    3.1.2 NOAA 系列卫星、AVHRR 数据简介  30-31
  3.2 卫星数据预处理  31-32
    3.2.1 AMSRE 数据的预处理  31
    3.2.2 AVHRR 数据的预处理  31-32
  3.3 日平均太阳辐射强度计算  32-33
  3.4 小结  33-34
4 海表温度日变化经验模型的研究  34-44
  4.1 西北太平洋海域经验模型的应用  34-37
    4.1.1 应用Gentemann 模型对AMSR-E 数据进行校正  34-35
    4.1.2 应用Kawai 模型对AMSR-E 数据进行校正  35-36
    4.1.3 应用Kawai 模型对AVHRR 数据进行校正  36-37
  4.2 Kawai 模型系数的重新拟合及结果验证  37-42
    4.2.1 AMSR-E 数据的Kawai 模型系数重新拟合  38-40
    4.2.2 AVHRR 数据的Kawai 模型系数重新拟合  40-42
  4.3 误差分析  42-43
  4.4 小结  43-44
5 重新回归系数后模型的实际应用  44-53
  5.1 AMSR-E SST 数据的日变化校正  44-48
  5.2 AVHRR SST 数据的日变化校正  48-52
    5.2.1 AMSR-E 与SSM/I 海面风速数据的融合  48-49
    5.2.2 AVHRR 模型的应用  49-52
  5.3 小结  52-53
6 结束语  53-55
参考文献  55-59
致谢  59-60
个人简历  60
发表的学术论文  60

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