多传感器卫星海表温度数据的印证与交叉比较
遥感技术具有覆盖范围广、可对同一区域重复观测等特点，为全球海洋的观测研究提供了便利。卫星遥感对海洋表面温度(Sea Surface Temperature，SST)的观测精度是关系到全球气候预测的关键因素之一，不同的星载传感器具有不同的测量精度，显而易见，卫星SST数据的印证和不同SST数据集的之间的交叉印证工作是必不可少的，一方面可以提高不同传感器卫星SST反演产品的精度，促进数据产品的业务化应用，另一方面为SST数据融合、气候分析等工作提供一定的科学依据。本文工作主要对卫星SST数据在全球不同区域的相关印证分析研究进行了调研、综述，并以西北太平洋为研究的目标区域，使用2005年的多传感器卫星SST产品及相关现场实测数据，经过数据的预处理、质量控制、数据匹配等处理后，采用统计方法，比较分析了卫星数据集与现场实测的浮标数据的一致性、差值特征、不同数据集之间的差值特征和误差来源。
首先对多传感器卫星海表温度产品(Satellite SSTs)与现场实测浮标数据(BuoySST)进行了印证分析。中国海洋大学卫星地面站接收的NOAA/AVHRR卫星遥感数据的两种SST反演算法产品MCSST和NLSST分别在西北太平洋印证的结果如下：MCSST和NLSST都要比现场实测数据温度低，MCSST的年平均偏差(BuoySST-MCSST)白天和晚上分别是0.23℃、0.36℃，年标准偏差白天和晚上分别为0.88℃、0.93℃;NLSST的精度相比于MCSST有所提高，年平均偏差(BuoySST-NLSST)白天和晚上分别为0.04℃、0.25℃，年标准偏差变化不大，白天和晚上分别为0.87℃、0.93℃；对卫星天顶角小于45°的观测数据反演的NLSST的印证结果是年平均偏差白天和晚上分别为-0.16℃、0.13℃，年标准偏差也有所提高，白天和晚上分别为0.73℃、0.80℃，因此在SST的交叉印证中采用此数据集进行比较。对NOAA/NASA AVHRR Pathfinder SST(PFSST)、Aqua&Terra/MODIS SSTs(AquaSST、TerraSST)及Aqua/AMSR-E SST这四种数据集分别与BuoySST印证的结果是年平均偏差(BuoySST-Satellite SSTs)分别为：PFSST的是-0.08℃/-0.08℃(白天/晚上，下同)、AquaSST的是-0.120C/0.340C、TerraSST的是0.00℃/0.11℃、 AMSR-E SST的是-0.20℃/-0.18℃；年标准偏差分别为：PFSST的是0.60℃/0.68℃、AquaSST的是0.67℃/0.76℃、TerraSST的是0.69℃/0.74℃、AMSR-E SST的是0.64℃/0.67℃。结果表明红外数据集除MCSST、NLSST和AquaSST在晚上的年平均偏差明显较大外，其余数据集的年平均偏差都较小；AMSR-ESST总体比实测数据温度高。
其次对不同卫星SST数据集进行了交叉印证，分析了不同数据集之间的差值特征。总体上，卫星天顶角小于45°的观测数据反演的NLSST数据在晚上都要比其他数据集温度低，在白天比其他红外数据集温度高，AquaSST与NLSST的年平均偏差较小，AMSR-E SST与NLSST的年平均偏差最大；AMSR-E SST要比红外数据集温度高。从两两数据集差值的空间分布图中也可以看出PFSST与MODIS SSTs的两个数据集的一致性最好，除AquaSST晚上的数据外，标准偏差和平均偏差都比较低，没有明显的高正值和低负值的分布，且有一定的区域特征，季节性变化明显。不同的测量原理、不同的反演算法、不同的时空分辨率、不同大气状况的影响等都是误差的主要来源。
各传感器的算法反演的温度产品具有较好的一致性。在实际使用的过程中，有必要对AVHRR LAC SST数据进行进一步的云检测算法的改进和反演系数的订正工作；在多传感器海表温度的高精度应用中，如气候变化研究、海表温度数据融合，需要考虑不同传感器获取的海表温度的订正，以提供高精度的产品。
多传感器卫星;遥感技术;海表温度数据;印证;交叉
中国海洋大学
硕士
物理海洋学(海洋技术)
管磊
2008
中文
P717;P716.12;P715.6
64
2008-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）