基于現場觀測資料的衛星海表鹽度網格化產品誤差分析與質量評估

鮑森亮，張韌，2 *，王輝贊，3，王公杰，張明

（1.解放軍理工大學氣象海洋學院，江蘇南京211101；2.南京信息工程大學氣象災害預報預警與評估協同創新中心，江蘇南京210044；3.國家海洋局第二海洋研究所衛星海洋環境動力學國家重點實驗室，浙江杭州310012）

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基于現場觀測資料的衛星海表鹽度網格化產品誤差分析與質量評估

鮑森亮1，張韌1，2 *，王輝贊1，3，王公杰1，張明1

（1.解放軍理工大學氣象海洋學院，江蘇南京211101；2.南京信息工程大學氣象災害預報預警與評估協同創新中心，江蘇南京210044；3.國家海洋局第二海洋研究所衛星海洋環境動力學國家重點實驗室，浙江杭州310012）

摘要：自歐洲土壤濕度和鹽度衛星S M O S和美國寶瓶座鹽度衛星A quarius相繼發射之后，多個數據中心發布了兩顆衛星的海表鹽度網格化產品，其中包括法國海洋研究院S M O S衛星數據小組發布S M O S Locean L3鹽度產品、西班牙巴塞羅那專家中心發布S M O S B E C L4鹽度產品和美國宇航局噴氣動力實驗室發布A quarius V3.0 C A P L3鹽度產品。本文利用精確鹽度現場觀測資料從產品精度和模擬海洋現象能力兩個方面對以上3種產品質量進行了評估。研究表明：（1）在精度方面，與鹽度現場資料相比，A quarius C A P產品質量最高，產品鹽度偏差和均方根誤差全年穩定且偏差較小，部分海域達到了設計精度；S M O S兩種衛星產品在全球海域偏差較不穩定，個別月份出現異常偏差值；S M O S產品在低緯和開闊海域的數據質量相對較高，但在高緯海域仍存在較大誤差，需要進一步提升；（2）在刻畫海洋現象方面，A quarius產品在熱帶太平洋較好刻畫了淡池東緣鹽度鋒，S M O S B E C產品的刻畫能力次之，S M O S Locean產品在熱帶太平洋充滿了小尺度噪音，描述物理現象方面表現偏差。

關鍵詞：衛星鹽度；S M OS；Aquarius；質量評估；誤差分析

1　引言

鹽度在大洋環流、海氣相互作用等全球大氣、海洋過程中具有重要的作用。一方面，鹽度影響制約著障礙層、深水水團形成以及溫鹽環流等海洋物理過程；另一方面，作為海-氣交界面處的關鍵要素，鹽度的季節和年際變化與海氣相互作用現象息息相關，是理解和預測氣候變化的必要信息［1］。

傳統的鹽度觀測主要源自現場觀測，如Argo漂流浮標、TA O-T RIT O N錨定系列，以及一些走航船調查等，但隨著研究鹽度現象的深入，現場觀測鹽度資料無論是在時間連續性，還是空間分辨率上都已遠遠不能滿足科學研究的需要。值得慶幸的是，2009年和2011年，歐洲S M OS和美國Aquarius兩顆衛星相繼發射，實現了首次從太空進行遙感觀測海面鹽度，這兩顆衛星以其前所未有的頻率、精度和高覆蓋率，為研究海洋熱動力學過程，水循環和氣候等提供了重要的新視野。

隨著鹽度衛星探測年份的延長和網格化產品的發布，越來越多的學者開始用衛星鹽度資料來揭示海洋現象，如Yin等使用S M OS C AT DS中心發布的L O CE A N L3數據研究赤道不穩定波的鹽度信號［2］，M aes等利用S M OS C AT DS中心發布的V02版L3鹽度數據研究了赤道太平洋冷舌［3］，K?hler等使用S M OS BEC發布的L4數據評估了北大西洋海表鹽度數據質量［1］，但在使用網格化數據時，大部分學者沒有比較不同產品的質量和效果便直接使用。由于S M OS和Aquarius衛星的反演算法和不同數據中心訂正誤差的策略不同，無疑會造成不同網格化產品的質量差異。使用衛星數據前，必要的質量評估和校正是數據精度和科學發現有效性的保證［4］。

目前不少學者仍在開展鹽度數據質量評估方面的研究，不過主要是針對S M OS衛星數據產品［5—6］，Aquarius衛星由于發射入軌時間較晚，相關的研究較少，尚沒有針對這兩顆衛星主要數據中心發布的官方網格化產品進行長時間序列質量對比分析。同時，目前針對衛星遙感網格化鹽度產品的質量評估，主要是將其與實測鹽度的網格化產品進行比較，該方法計算的誤差除了衛星鹽度產品本身誤差外，還包含將實測鹽度剖面數據進行網格化處理，可能產生的依賴空間和時間長度的誤差［7］，對評估效果造成影響。為此，本文主要基于散點實測鹽度數據，對最新發布的S M OS和Aquarius衛星網格化產品在全球海域和局部海域的數據精度以及對海洋現象模擬能力兩個方面進行質量評估，為相關學者在選擇鹽度網格化產品研究海洋現象時提供借鑒和參考。

2　數據與方法

2.1S M OS衛星數據

S M OS衛星于2009年11月發射升空，基于獨特的被動微波干涉成像技術，用L波段1.4 G Hz測量了地球表面的微波輻射，開拓了全新合成孔徑天線技術測量海表鹽度。S M OS衛星每3 d可以覆蓋全球海域，每149 d循環一次（次循環18 d），空間分辨率為43 km［8］。

目前S M OS網格化產品主要由兩個數據中心發布，分別是法國海洋開發研究院（C AT DS）與西班牙的巴塞羅那專家中心（BEC）。其中，法國C AT DS中心最新發布了S M OS C AT DS CEC L O CE A N_v2013產品（以下簡稱S M OS Locean），它是由歐空局（ESA）L2 v5數據再生成產品得到［9］。當前西班牙BEC中心發布的鹽度產品包括L3和L4級。鑒于已有針對L3級產品的分析工作，并指出C AT DS L3級產品優于BEC L3級［4］。因此，本文的研究主要基于L4級產品。S M OS BEC L4級產品采用奇異值分析技術融合L3混合產品構建得到。奇異值分析技術適用于估計各尺度海洋結構中奇異成分的信號，特別適合于獲得空間連續的遙感變量［1］。兩個中心發布的衛星遙感鹽度產品的空間分辨率均為0.25°×0.25°，時間分辨率為逐月平均。

2.2Aquarius衛星數據

Aquarius衛星于2011年6月發射，是美國航空航天局和阿根廷空間局的合作項目。與S M OS利用歐洲中期天氣預報中心（EC M W F）提供的風速場來估計海表粗糙度不同的是，Aquarius搭載了一個主動微波雷達散射計用于同步探測海浪以進行海表粗糙度訂正。在地表上方657 k m處，衛星大概每7 d覆蓋全球，任務精度要求空間分辨率150 k m×150 k m，精度為0.2的月平均海表鹽度場［10］。

本文使用的是Aquarius V3.6 C A P L3數據（以下簡稱Aquarius C A P），其時間分辨率為逐月平均，空間分辨率為1°×1°，此產品由應用“主動-被動聯合算法”（C A P）的L2數據再生成得來。C A P算法主要利用輻射計和散射計上的實時數據，并通過最小化模型和觀測數據間均方根誤差來反演鹽度場和風場。同時，Aquarius C A P V3.6版本對產品進行了SST依賴的鹽度偏差訂正，具體效果在第3部分講述。

表1顯示了各衛星鹽度網格化產品的重要參數，其中S M OS BEC中心由于對S M OS L1鹽度數據校正問題，未發布2014年10月、11月的L4級數據。

表1　各衛星鹽度網格化產品參數表Tab.1 Parameters of satellite gridded products

2.3現場觀測數據

本文所采用的實測數據集是由英國M et辦公室哈德雷中心發布的E N4.11數據集，該數據集的剖面數據包含了1900-2015年間的C T D/X C T D、海洋站、剖面浮標、錨定浮標、Argo等多個平臺的現場觀測資料，其主要數據來源包括W O D09、G TSPP、G D A Cs，并經過預處理和一系列質量控制程序，得到經質量控制的剖面數據［11］，其鹽度數據精度達0.01，遠高于鹽度衛星精度目標。圖1中每月經質量控制的剖面數據達到兩萬多個，為驗證衛星鹽度數據質量提供了高覆蓋率，有效保證驗證結果的有效性。同時將這些剖面數據客觀分析得到鹽度月平均分析場數據，空間分辨率為1°×1°。

圖1　2013年1月實測數據鹽度剖面分布Fig.1 Distribution of salinity profiles ofinsitu data in January 2013

2.4數據匹配

考慮到海表鹽度時間變化相對較慢，基于以上衛星鹽度產品和現場數據集，我們將每月衛星網格化產品插值到現場實測剖面位置進行匹配，并計算平均偏差、均方根誤差和相關系數作為鹽度數據產品質量評價的指標。

3　鹽度產品數據精度評估

由于各月份產品質量偏差基本類似，故我們選用2014年12月，來顯示各產品數據基本情況。從圖2知，3種產品在反映大尺度鹽度特征上與實測數據吻合良好，反映的鹽度特征有位于副熱帶南北大西洋和東南太平洋的高鹽場，位于東太平洋冷池、南赤道印度洋和南太平洋輻合區的低鹽場。Aquarius衛星資料經質量控制后剩余資料的覆蓋范圍要大于S M OS衛星，尤其在西北太平洋、北印度洋以及地中海區域，這主要與Aquarius產品質量訂正中排除了近岸污染有關。S M OS產品海表鹽度值在西北大西洋明顯小于Aquarius產品和現場觀測集，而在高緯度海區和開闊海域，3種產品與現場觀測的相近。

為顯示衛星產品與實測數據偏差值的全球分布，我們將3種衛星數據與E N4.11月平均分析場數據的差值進行了不同季節的分析。季節劃分：春季為3-5月，夏季為6-8月，秋季為9-11月，冬季為12-2月。由圖3可以看出，S M O S兩種產品存在明顯系統性偏差。首先，在幾乎所有的大陸沿岸，S M O S產品與實測數據的偏差值都要大于A-quarius C A P產品，由于海洋表面鹽度（SSS）被明顯低估，從而在全球沿岸出現大片負異常區。其次，S M O S Locean在南太平洋區域存在明顯負偏差，S M O S B E C在北大西洋區存在負偏差；3種產品的SSS在南大洋50°～60°S出現帶狀正異常區，尤以B E C產品最明顯；在北太平洋北部A quarius產品存在正偏差，以春季最為明顯，而S M O S兩種產品在此處偏差隨季節變化，兩者在冬季存在明顯負偏差，在其他3個季節有正偏差；對比分析表明，A-quarius C A P產品在3種產品中表現最好。全球各海域（北太平洋除外）所有季節，A quarius C A P產品均表現出穩定的數據質量，與實測數據的偏差最小。

根據衛星產品與實測數據偏差的全球分布，我們對3種衛星鹽度產品的偏差分布有了定性的理解，但由于將實測鹽度剖面數據進行網格化處理，則可能產生依賴空間和時間長度的誤差，且這些誤差難以消除，同時E N4.11數據集剖面數據在全球開闊海域有著極高的覆蓋率。因此，為進一步定量評估衛星產品的精度，下面我們使用散點剖面鹽度數據開展誤差分析。

產品的偏差概率分布圖和散點圖分別如圖4、圖5所示。由概率密度分布圖4可見3種產品鹽度反演誤差主要分布于-1～1范圍內，基本呈高斯分布形態。不同的是Aquarius產品存在正的平均偏差（0.095），而S M OS的兩個產品均呈現負的平均偏差，且偏差值較Aquarius C A P大（Aquarius：0.095，S M OS Locean：-0.274，S M OS BEC：-0.28）。

3種產品與實測鹽度散點數據顯著相關（圖5），對比分析表明，Aquarius衛星C A P產品較之S M OS衛星的兩個產品與實測數據表現出更高的相關性，相關系數r = 0.914。同時，Aquarius衛星C A P產品的線性回歸的斜率最高，均方根誤差最小，與實測數據最為吻合，S M OS BEC數據次之，S M OS Locean數據較差。

圖2　2014年12月3種衛星海表鹽度網格化產品與現場觀測海表鹽度空間分布Fig.2 Spatial distribution of monthly mean SSS values in December 2014 for three satellite salinity products and insitu data

圖3　不同季節衛星數據與實測數據偏差值分布Fig.3 Distribution of seasonal differences between satellite products and insitu measurements

Aquarius C A P產品鹽度偏差和均方根誤差在全年穩定，與實測數據保持合理偏差（圖6）。S M OS衛星兩個產品鹽度偏差較不穩定，個別月份出現較大異常偏差值，其中S M OS Locean資料在2013年10月出現較大偏差值，平均偏差絕對值達0.8而S M OS BEC資料兩個異常偏差值分別出現在2014年1月和8月。從圖6b均方根誤差時間序列圖仍能發現這一現象，這表明存在某些季節性過程影響了S M OS衛星反演質量。

圖4　全球鹽度偏差概率密度分布Fig.4 Probability distribution of the global salinity differences

圖5　衛星數據與實測數據散點圖（M BE為平均偏差，R M SE為均方根誤差，r為相關系數，n為散點數）Fig.5 Scatterplots of satellite products and insitu data（M BE is the average deviation，R M SE is the root mean square error，ris the correlation coefficient，n is the number of scattered points）

圖6　全球衛星鹽度平均偏差（a）和均方根誤差（b）時間序列圖Fig.6 Time series of bias（a）and R M SE（b）of satellite products in global

為研究衛星數據在不同局部海域的質量情況，我們選取了幾處有代表性的區域：（1）南印度洋海域（SI），代表開闊海域；（2）熱帶太平洋（TP），代表低緯海域，同樣代表開闊海域；（3）亞馬孫河口海域（A R M），代表SSS在該海域受到河流淡水沖擊較為顯著；（4）南美洲西海岸（S WA C），該海域代表近岸海域；（5）北大西洋（N A），代表高緯海域。各個海域位置情況如圖7所示。為了對比不同區域，各產品質量隨時間變化的表現情況，分別繪制了各海域不同產品與實測數據偏差和均方根誤差的時間序列圖，如圖8、圖9所示。

圖7　研究區域選擇Fig.7 Regions selected for study

在亞馬孫河口海域（A R M）海域，3套產品的鹽度數據均小于實測數據，尤其是S M OS衛星平均偏差值甚至能達到-1（圖8a）。這主要是因為亞馬孫河淡水的稀釋：由于衛星數據測得的是海洋表層的鹽度，而剖面實測數據測得的是1～10 m深層的鹽度，因此，表層海水經過河水的稀釋，鹽度會低于更深層海水。3種產品鹽度偏差值均在秋季達到最大。與熱帶太平洋（TP）低緯海域相比，在北大西洋（N A）高緯海域，3種產品的偏差增大，尤其是S M OS兩種產品，平均偏差的絕對值由0.1增加到1（圖8b）。對比低緯海區和高緯海區可用于質量驗證的實測剖面數量，發現兩者并無較大區別，說明并非因實測數據量減少而導致的誤差。經分析這主要是由于L波段亮溫對海表鹽度的敏感度隨海表溫度的降低而降低，在高緯地區較低的亮溫敏感度導致了衛星在低溫海域數據質量下降［12］。而Aquarius產品在高緯偏差遠小于S M OS，主要是由于Aquarius產品已經進行了依賴SST的偏差訂正，但由圖8b發現，相對于S M OS產品，Aquarius存在正偏差，說明此處仍有其他誤差來源，例如無線電頻率干擾（RFI）等。通過與圖8a、b、e對比，圖8c、d中3套產品與實測數據的鹽度偏差值和均方根誤差均大大減小，尤其在熱帶太平洋地區，平均偏差值穩定在-0.35～0.05，均方根誤差小于0.6，這說明在低緯和開闊海域，衛星產品的數據質量較高。其中Aquarius C A P產品數據的偏差均小于S M OS產品，再次說明Aquarius在各海域與實測數據更為接近。

全球尺度和不同海域尺度3種衛星產品與實測鹽度的平均偏差和均方根誤差分布匯總如表2、表3所示。可見，無論是全球海域還是局部海域（除亞馬孫河口區），C A P產品與實測鹽度數據的偏差值和均方根誤差都遠低于S M OS兩個產品，且在局地海域如南印度洋與實測數據均方根誤差已低于設計精度0.2。而S M OS衛星的兩種產品在全球尺度上與實測數據偏差相近，BEC產品均方根誤差小于Locean產品，而在局部海域上，兩種產品的表現各有優劣。

圖8　各海域鹽度偏差時間序列Fig.8 Time series of bias of satellite products in five selected regions

圖9　各海域鹽度均方根誤差時間序列Fig.9 Time series of R M SE of satellite products in five selected regions

4　鹽度產品海洋現象模擬能力評估

以上對遙感海表鹽度產品的精度進行了對比，為進一步評估鹽度產品的質量，還需要檢驗各產品在時空相關的框架下模擬海洋現象的能力。熱帶太平洋淡池東緣將西部的暖淡水和東部的冷鹽水分開，長期存在非常明顯的鹽度鋒區，標記了赤道淡池東緣的位置［13］，故我們將其用于遙感鹽度資料刻畫海洋現象能力的檢驗對象。

表2　衛星數據與實測數據平均偏差統計Tab.2 Statistics result of differences between satellite products andinsitu data

表3　衛星數據與實測數據均方根誤差統計Tab.3 Statistics result of R M SE differences between satellite products andinsitu data

圖10給出了熱帶西太平洋的海表鹽度場。在海表，最顯著的特征為S M OS Locean海表鹽度場有著密集的小尺度結構，相較而言其他產品海表鹽度場的形態則較為均勻光滑，描繪出的34.8鹽度等值線清晰標示了淡池東緣鹽度峰（W PSF）。S M OS BEC海表鹽度場雖然其空間分辨率為0.25°，但其小尺度特征明顯減少。同時其鹽度分布與S M OS Locean整體一致而鹽度值明顯減小，主要體現在西北區域的負異常和東南區域的正異常的振幅都顯著減少，這可能和S M OS BEC奇異值分析中使用了海表溫度模板有關，其平滑了海表鹽度場，潛在地削弱了海表鹽度變率。

圖11為2°S～2°N間平均海表鹽度的經度時間分布，如圖所示，不同海表鹽度資料給出了大致相同的經度-時間圖像，其中34.6等值線和35等值線標注了鹽度鋒：（1）對于鹽度鋒的位置：除S M OS Locean外，現場和遙感資料都表現出2013年5-7月間鹽度鋒較強西移，但遙感數據表現出鹽度鋒移動軌跡更為復雜，S M OS衛星兩種產品在中東赤道太平洋的眾多地區出現了35鹽度等值線，體現出鹽度的季節性變化；（2）對于鹽度鋒的強度：現場資料與遙感資料鹽度鋒強度均表現為夏季最小，秋季最大。其中現場資料中鹽度鋒位置鹽度變化0.4（即34.6～35）的經度寬度約5°～15°，Aquarius鹽度梯度與現場資料較為相近，S M OS Locean鹽度鋒經度寬度約3°～10°。而由于S M OS BEC資料在淡水池東緣鹽度鋒以東鹽度的季節變化顯著，部分鋒面梯度無法分辨，但總體仍表現出春夏季較小，秋季最大。

圖10　2013年1月熱帶西太平洋（5°S-10°N，150°E-160° W）海表鹽度場（細黑線的等值線間隔為0.2，粗黑線為34.8等值線）Fig.10 Spatial monthly mean SSS fields in the tropical west Pacific（5°S-10°N，150°E-160°W）in December 2013（the contour interval of the thin black lines is 0.2，the bold black lines are the 34.8 isohalines）

為分清上述描述的特征是真正海洋現象的信號還是噪音，對這些海表鹽度產品進行標準差分析（圖12），并與TA O資料（圖13）進行對比。

圖11　2°S-2°N間平均海表鹽度的經度時間分布圖（粗白線表示34.6鹽度等值線，虛白線表示35鹽度等值線）Fig.11 Longitude/Time plots of SSS at 2°S-2°N（the bold white lines are the 34.6 isohalines，the dotted white lines are the 35 isohalines）

圖12　2103-2014年各產品標準差空間分布圖Fig.12 Spatial distribution of standard deviation of satellite products in 2013-2014

圖12為2013-2014兩年間3種產品與現場觀測的標準差分布圖。各產品方差分布形態基本相似，均存在兩個大值區域，分別位于（0°，160°E）與（6°N，170°W）附近。通過對比得，S M OS BEC大值區域中心值較小，而S M OS Locean中心值明顯偏大，甚至達到0.5，說明Locean產品數據在該區域較不穩定，隨時間變化大，而（0°，160°E）處附近恰為淡池東緣鹽度鋒的位置。

TA O錨定浮標資料提供了上層海洋高時間分辨率的關于溫鹽流等要素的定點長時間觀測序列，本文所用TA O資料時間分辨率為5 d平均。從圖13中可知，Aquarius產品時間序列曲線與TA O資料最為接近，說明其較精確捕捉了站點鹽度隨時間的細微變化，S M OS BEC產品次之。S M OS Locean產品時間序列曲線波動與TA O差別較大，尤其在2013年8—12月，同時結合圖11中Locean產品相對嘈雜的斑點狀外觀，以及圖13中方差大值區域中心值明顯偏大，可推知在熱帶太平洋S M OS Locean場充滿了小尺度噪音，在描述物理現象方面能力偏弱。

圖13　站點（0°，170°W）處各產品海表鹽度時間序列圖Fig.13 Time series of SSS at location of（0°，170°W）

5　結論

本文主要基于散點實測鹽度數據，從產品數據精度和模擬海洋現象能力兩個方面，對最新發布的S M OS和Aquarius衛星網格化產品在全球海域和局部海域進行質量評估。

研究表明，與鹽度現場資料相比，Aquarius C A P產品精度最高，產品鹽度偏差和均方根誤差在全年穩定且偏差小，部分海域已達到設計精度，體現了A-quarius C A P產品的算法優勢。

S M OS衛星產品在全球海域偏差較不穩定，個別月份出現較大異常偏差值。在低緯和開闊海域產品的數據質量相對較高，與實測數據保持合理的偏差，但在高緯和近岸海域，S M OS衛星網格化產品仍存在較大誤差，需作進一步的訂正處理。

對各種鹽度產品模擬海洋能力的評估研究表明，遙感海表鹽度定性地描述了西太平洋淡池東緣鹽度鋒在2013年6月前后較強西移過程。其中，Aquarius產品在熱帶太平洋較好刻畫了淡池東緣鹽度鋒，能用于定量計算鹽度鋒位置和強度的季節變化。S M OS BEC產品由于平滑了海表鹽度場以及無法用其定量計算鹽度鋒強度變化，刻畫海洋能力次之。S M OS Locean產品在熱帶太平洋充滿了小尺度噪音，在描述物理現象方面表現較差。

需要指出的是，C A P算法存在優勢，且Aquarius數據精度高、對物理現象刻畫描述良好，但遺憾的是2015年6月，由于該衛星的電力支持系統及姿態控制系統故障導致該衛星已提前終止工作，但針對其產品開展的誤差特征和質量控制分析對于其后續產品或同類產品的優化應用仍有積極的參考借鑒意義。相比而言，S M OS衛星數據雖然其精度尚未達到設計要求，數據誤差仍有待進一步訂正，但其比Aquarius衛星提供了更高的時間和空間分辨率（S M OS：3～5 d，43 k m；Aquarius：7 d，100 k m），且隨著觀測亮溫和反演模型校正以及多源數據融合等工作的深入開展，S M OS將提供精度更高，時間跨度更長的遙感海表鹽度產品，進而推動E NSO循環和淡水通量等鹽度相關領域的全新發展。

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Bao Senliang，Zhang Ren，W ang H uizan，et al.Bias estimation and assessment of satellite sea surface salinity gridded products based on insitu salinity measurements［J］.Haiyang Xuebao，2016，38（5）：34-45，doi：10.3969/j.issn.0253-4193.2016.05.004

Bias estimation and assessment of satellite sea surface salinity gridded products based on insitu salinity measurements

Bao Senliang1，Zhang Ren1，2，W ang H uizan1，3，W ang Gongjie1，Zhang Ming1
（1.Instituteof Meteorology and Oceanography，PLA University of Science & Technology，Nanjing 211101，China；2.Collaborative Innovation Center on Forecast Meteorological Disaster Warning and Assessment，Nanjing University of Information Science & Technology，Nanjing 210044，China；3.State Key Laboratory of Satellite Ocean Environment Dynamics，Second Instituteof Oceanography，State Oceanic Administration，Hangzhou 310012，China）

Abstract：With the launch of the Soil M oisture and Ocean Salinity（S M OS）and A merican Aquarius，different sea surface salinity（SSS）gridded products have been developed by several institutions，including S M OS Locean L3 data released by the Centre Aval de Traitement des Données S M OS（C AT DS）in France，S M OS BEC L4 data released by the Barcelona Expert Centre（BEC）in Spain and Aquarius V3.0 C A P L3 data released by N ASA Jet Propulsion Laboratory（JPL）.Based oninsitu salinity measurements，this paper assesses the performances ofthree satellite products on their accuracy and ability to depict ocean phenomena.The results show as follows：（1）In terms of accuracy of products，Aquarius C A P data are of best quality and have stable and low mean bias and R M SE，which have reached the design accuracy in some regions.The deviation of S M OS products is less stable，becoming abnormalin some months.S M OS products data are of relatively high quality in open ocean and low latitudes，but there are great errors in high latitudes，which needs further improvement.（2）The study of depicting physical phenomena shows that Aquarius data perform best in depicting the eastern edge of warm pool salinity front，S M OS BEC data take second place.S M OS Locean data are full of noise in the tropical Pacific，and describe the physical phenomena in poor performance.

Key words：satellite salinity；S M OS；Aquarius；assessment；bias estimate

*通信作者：張韌（1963—），男，四川省眉山市人，教授，博導，主要從事海洋資料分析處理和海洋水文保障研究。E-mail：zrpaper＠163.com

作者簡介：鮑森亮（1992—），男，浙江省永嘉縣人，主要從事鹽度衛星資料分析處理研究。E-mail：13655178638＠163.com

基金項目：國家自然科學基金（41276088，41206002）。

收稿日期：2015-10-21；

修訂日期：2015-12-15。

中圖分類號：P731.12；P716+.14

文獻標志碼：A

文章編號：0253-4193（2016）05-0034-12