WindSat海溫產品與SVP浮標資料對比分析

朱恩澤

摘 要：本文利用SVP漂流浮標海面觀測資料對WindSat SST進行了對比驗證。全球尺度的對比分析顯示平均偏差為0.01℃，標準偏差約為0.56℃。總體看，WindSat海溫高于SVP海溫，標準偏差隨著年份增加有增大趨勢。

關鍵詞：海表面溫度；WindSat；SVP浮標；對比分析

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

李明等[ 2 ]利用SVP漂流浮標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據進行評估，發現AMSR-E SST較浮標觀測值偏低，夏季平均偏差約為0.004℃，標準偏差約為0.64℃，冬季平均偏差約為-0.06℃，標準偏差約為0.75℃。

Kachi等[ 3 ] [ 4 ]將AMSR-2 SST數據與GTS浮標海溫數據進行對比驗證，得到均方根誤差為0.56℃。

本文利用SVP漂流浮標數據對WindSat海溫產品進行對比驗證，分析WindSat海溫產品的精度及適用狀況。

1 數據及方法

1.1 WindSat數據

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衛星上發射升空，由美國國家海軍研究實驗室和海軍空間技術中心共同研制。計劃運行時間為3年，目前仍然在軌運行。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）。其產品有海表面溫度、海面風速、海面風向、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反演算法的基礎上增加了適合WindSat的通道設置和入射角的風向反演部分[ 5 ] [ 6 ]。本文使用的WindSat SST產品是由Remote Sensing System（RSS）處理發布的第7版全球每日格點數據，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漂流浮標數據

SVP（Surface Velocity Program）漂流浮標屬于全球漂流浮標計劃（Global Drifter Program， GDP），浮標測得數據由大西洋海洋和氣象實驗室（Atlantic Oceanographic & Meteorological Laboratory，AOML）下屬的漂流浮標數據協會（Difter Data Assembly，DAC）收集整理并進行質量控制后發布。過程中應用Kriging最優插值方法將數據插值到統一的6 h時間間隔[ 7 ]。

AMOL提供從1979年至今經過插值后的SVP海表面溫度和海水流速數據，數據每6個月更新一次。本文使用的SVP漂流浮標數據從AOML的官方網站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和漂流浮標數據SVP SST的整體比較結果，經過數據匹配總共得到761228組匹配數據組。圖中黑色直線代表y=x線。平均偏差約為0.01℃，標準偏差約為0.56℃。

為了探求WindSat SST與SVP SST間誤差大小隨海溫變化的關系，我們作出了WindSat-SVP SST的平均偏差和標準偏差隨浮標海溫變化的圖像（如圖2所示）。圖中實黑線表示不同實測溫度下衛星與浮標海溫的平均偏差，兩條虛線偏離平均偏差±1個標準偏差，虛線之間的距離表示兩倍標準偏差。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海溫值沒有明顯關系，但是當浮標測量海溫大于19℃時，標準偏差開始減小。

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之間平均偏差和標準偏差的月變化情況。圖中黑線表示平均偏差和標準偏差關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，這反映出WindSat SST總體上高于SVP SST。

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

綜觀標準偏差和平均偏差的變化情況，未發現顯著的季節規律。從2012年6月至2013年8月，標準偏差呈現出谷狀變化，特別是2013年5月的標準偏差明顯低于2007年以來的各月值，這可能是由于該時間段的樣本數量較少。

4 結語

WindSat SST和全球漂流浮標SVP SST數據在全球尺度的對比分析顯示平均偏差為0.01℃，標準偏差約為0.56℃，好于Meissner和Wentz在2007年的驗證結果（平均偏差約為-0.11℃，標準偏差約為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，且兩者之間標準偏差隨著年份增加有增大趨勢。

參考文獻：

[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].中國科學地球科學中國科學地球科學，2011（8）：1200-1210.

[2] 李明，劉驥平，張占海等.利用南大洋漂流浮標數據評估AMSR-E SST[J].海洋學報：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.