西北太平洋多源微波輻射計海表溫度數(shù)據(jù)交叉比對分析

奚萌，宋清濤，2，林明森，李文君

(1.國家海洋局 國家衛(wèi)星海洋應(yīng)用中心，北京 100081; 2.國家海洋局空間海洋遙感與應(yīng)用研究重點實驗室，北京 100081；3.國家海洋局 國家海洋環(huán)境監(jiān)測中心，遼寧 大連 116023)

?

西北太平洋多源微波輻射計海表溫度數(shù)據(jù)交叉比對分析

奚萌1，宋清濤1，2，林明森1，李文君3

(1.國家海洋局 國家衛(wèi)星海洋應(yīng)用中心，北京 100081; 2.國家海洋局空間海洋遙感與應(yīng)用研究重點實驗室，北京 100081；3.國家海洋局 國家海洋環(huán)境監(jiān)測中心，遼寧 大連 116023)

摘要：海表溫度產(chǎn)品是研究全球海洋大氣系統(tǒng)的重要數(shù)據(jù)源，在海洋相關(guān)領(lǐng)域的研究和應(yīng)用方面具有重要價值。以西北太平洋海域為研究區(qū)域，本文對2013年和2014年3個微波輻射計海表溫度產(chǎn)品(AMSR-2，TMI和WindSat)的產(chǎn)品特性和Argo浮標(biāo)進行了真實性檢驗，并對3個傳感器數(shù)據(jù)進行了交叉比對分析，具體涉及海表溫度分布、溫度梯度分布、觀測點分布、匹配點分布、平均偏差分布、均方根誤差分布、統(tǒng)計分析結(jié)果的逐月演變和海表溫度誤差棒分析。結(jié)果表明，3個微波輻射計在空間尺度上都能比較一致地反映西北太平洋海域的海表溫度變化趨勢。但遙感數(shù)據(jù)與浮標(biāo)數(shù)據(jù)卻存在季節(jié)性變化和晝夜差異，其中冬季微波數(shù)據(jù)與浮標(biāo)數(shù)據(jù)的平均偏差和均方根誤差較小，降軌數(shù)據(jù)與浮標(biāo)數(shù)據(jù)的結(jié)果更接近。AMSR-2的海表溫度數(shù)據(jù)質(zhì)量比TMI和WindSat的海表溫度數(shù)據(jù)更接近Argo數(shù)據(jù)。相比于WindSat和TMI，AMSR-2和TMI的海表溫度數(shù)據(jù)質(zhì)量更為接近，但是由于受到近岸陸地信號干擾，AMSR-2和TMI離岸100 km以內(nèi)海域的數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)慎用。

關(guān)鍵詞：海表溫度；微波輻射計；Argo浮標(biāo)；西北太平洋；統(tǒng)計分析

1引言

海表溫度(Sea Surface Temperature，SST)是研究大氣、海洋以及海-氣交換的重要物理參量之一。監(jiān)測海表溫度的分布及其時空變化規(guī)律，對理解海洋在氣候系統(tǒng)中的作用具有重要意義。目前獲取海表溫度的方式有現(xiàn)場觀測和衛(wèi)星遙感兩種方式，其中遙感探測又分為熱紅外遙感和被動微波遙感。單一衛(wèi)星傳感器獲取的數(shù)據(jù)存在一定的差異性和局限性，熱紅外遙感海表溫度產(chǎn)品空間分辨率高，但是空間覆蓋率受到天氣條件制約，微波遙感海表溫度產(chǎn)品可以實現(xiàn)全天候觀測，但空間分辨率較低(25 km)，而且在近岸海域微波接收天線旁瓣受陸地信號干擾無法獲取準(zhǔn)確觀測值[1]。由此可見海表溫度產(chǎn)品要達到更好的實效性，更高的精度，光靠紅外遙感或者微波遙感都無法獨自完成。因此結(jié)合不同衛(wèi)星傳感器的特點，取長補短，將紅外、微波獲取的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)融合，獲取高分辨率全天候近實時的海表溫度產(chǎn)品是目前研究熱點之一。在數(shù)據(jù)融合之前，對多源數(shù)據(jù)的空間分布進行比對分析和偏差校正，為融合產(chǎn)品輸入數(shù)據(jù)質(zhì)量控制、制定分析權(quán)重和提高產(chǎn)品精度提供參考依據(jù)。尤其是可以結(jié)合我國第一顆海洋動力環(huán)境衛(wèi)星HY-2A衛(wèi)星掃描微波輻射計海表溫度數(shù)據(jù)，為相關(guān)預(yù)報、應(yīng)用部門提供高時空分辨率、高精度的海表溫度產(chǎn)品。

國內(nèi)外有許多學(xué)者對微波遙感反演的海表溫度特征進行過比對分析的研究。Stammer等[2]、Gentemann等[3]、Parekh等[4]對TMI和浮標(biāo)數(shù)據(jù)進行了比對分析；Hosoda和Murakami[5]對2003年4月至10月全球AMSR(微波輻射計)和GLI(紅外輻射計)海表溫度數(shù)據(jù)進行了比對分析，發(fā)現(xiàn)兩者的差異不僅隨地理位置變化，同時還受水汽、衛(wèi)星天頂角及海面風(fēng)場的影響；Qiu和Wang[6]對中國南海北部AVHRR、TMI與浮標(biāo)海表溫度數(shù)據(jù)進行了交叉比對；王雨等[7]對1998-2006年TMI和Hadley海表溫度數(shù)據(jù)的氣候尺度進行了比較分析，結(jié)果表明兩者存在明顯的地域性特征和季節(jié)變化；李明等[8]利用AOML的SVP漂流浮標(biāo)對30°S以南的南大洋海域AMSR-E海表溫度數(shù)據(jù)進行了比對分析，結(jié)果表明兩者的差異受到流速影響，隨著流速的增大而減?。槐R少磊等[9]利用Argo剖面浮標(biāo)的近表層溫度數(shù)據(jù)對南半球的AMSR-E和TMI海表溫度數(shù)據(jù)進行了比對分析，結(jié)果表明，晝夜和季節(jié)變化、風(fēng)速、海面流速和大氣水汽含量都會對比對結(jié)果產(chǎn)生影響；孫鳳琴等[10]選取西北太平洋海域2002年7月至2005年12月的Argo浮標(biāo)數(shù)據(jù)對AVHRR、MODIS和TMI海表溫度升軌數(shù)據(jù)進行了驗證，結(jié)果表明TMI較紅外數(shù)據(jù)與實測值偏離程度最高，偏離范圍較大。在前人研究的基礎(chǔ)上，本文不僅評定了多源微波數(shù)據(jù)的優(yōu)劣，并展示了分析結(jié)果的空間分布。

2數(shù)據(jù)源及其介紹

本文使用了2013年和2014年西北太平洋海域(0°～60°N，100°～160°E)的3個微波輻射計海表溫度二級數(shù)據(jù)(AMSR-2，TMI和WindSat)以及Argo浮標(biāo)數(shù)據(jù)。該海域受副熱帶高壓和季風(fēng)系統(tǒng)影響，是臺風(fēng)高發(fā)區(qū)，包含世界上第二暖流——黑潮由該海域蜿蜒北上，氣候和水動力環(huán)境復(fù)雜多變，適合用于微波輻射計海表溫度產(chǎn)品的精度檢驗。

2.1AMSR-2

搭載在JAXA研制的GCOM-W1衛(wèi)星上的AMSR-2傳感器于2012年5月18日發(fā)射成功。AMSR-2是AMSR-E的后續(xù)微波傳感器，儀器參數(shù)基本一致，增加了7.3 GHz頻道。AMSR-2在6.9～89.0 GHz范圍內(nèi)有7個頻率(6.93 GHz、7.3 GHz、10.65 GHz、18.7 GHz、23.8 GHz、36.5 GHz和89.0 GHz)，均為垂直和水平極化通道，監(jiān)測范圍2.7～340 K，平均軌道高度約為700 km，觀測刈幅為1 450 km，衛(wèi)星傾角為98°，運行周期為99 min，在下午1：30左右穿過赤道。

RSS提供的AMSR-2每日格點海表溫度數(shù)據(jù)(版本7.2)，由每日平均圖(分為升軌和降軌數(shù)據(jù))、3日平均圖、周平均圖和月平均圖組成。空間分辨率為0.25°×0.25°，格點數(shù)為1 440×720，其完整數(shù)據(jù)還包括海面風(fēng)速(兩個不同的輻射通道)、大氣水汽、云水含量和降水率。

2.2TMI

TMI(TRMM Microwave Imager)搭載在由美國NASA和日本NASDA共同研制的試驗衛(wèi)星TRMM上，于1997年11月27日發(fā)射成功。TMI改良自美國DMSP系列衛(wèi)星上的微波輻射成像儀(SSM/I)，是一個多通道雙極化被動微波傳感器，具有5個頻率(10.65 GHz、19.35 GHz、21.3 GHz、37.0 GHz和85.5 GHz)，除21.3 GHz為垂直極化，其他頻率均為垂直和水平極化通道。TMI帶有適于反演海表溫度的10.65 GHz低頻通道，使其成為第一個能夠穿透云層準(zhǔn)確測量海表溫度的微波輻射計。TRMM衛(wèi)星在半赤道軌道上自西向東運行，可以釆集到40°S～40°N范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)[11]。

RSS提供的TMI每日格點海表溫度數(shù)據(jù)(版本7.1)，由每日平均圖(分為升軌和降軌數(shù)據(jù))、3日平均圖、周平均圖和月平均圖組成?？臻g分辨率為0.25°×0.25°，格點數(shù)為1 440×320，覆蓋了全球范圍內(nèi)40°S～40°N地區(qū)，其完整數(shù)據(jù)還包括海面風(fēng)速、大氣水汽、云水含量和降水率。

2.3WindSat

WindSat搭載在Coriolis衛(wèi)星上，于2003年1月6日發(fā)射成功。WindSat是首顆星載全極化微波輻射計，具有5個頻率，其中6.8 GHz和23.8 GHz為垂直和水平極化通道，10.7 GHz、18.7 GHz和37.0 GHz為全極化通道，可以測量全部4個Stokes參數(shù)。WindSat數(shù)據(jù)可以用來反演海表溫度、海面風(fēng)速、海面風(fēng)向、水汽總量、云中液態(tài)水總量、降水率、海冰密集度和冰期等諸多參數(shù)。

RSS提供的WindSat每日格點海表溫度數(shù)據(jù)(版本7.01)，由每日平均圖(分為升軌和降軌數(shù)據(jù))、3日平均圖、周平均圖和月平均圖組成?？臻g分辨率為0.25°×0.25°，格點數(shù)為1 440×720，其完整數(shù)據(jù)還包括海面風(fēng)速和風(fēng)向、大氣水汽、云水含量和降水率。

2.4Argo

Argo(Array for Real-time Geostrophic Oceanography)是于1998年推出的一個大型海洋觀測計劃[12—13]，目的是快速、準(zhǔn)確、大范圍收集全球海洋上層的海水溫、鹽度剖面資料。Argo計劃的實施，有助于準(zhǔn)確、全面地了解全球氣候的變化，對分析大洋漁場的形成、漁業(yè)資源的分布具有重要意義，目前Argo數(shù)據(jù)已經(jīng)在海洋溫度場研究、大洋環(huán)流模式、海洋資料同化等領(lǐng)域被廣泛地應(yīng)用，取得了諸多研究和應(yīng)用成果[14]。實現(xiàn)長期、自動、實時和連續(xù)獲取全球海洋水深上層溫、鹽剖面和海流的資料。

圖1所示為在西北太平洋海域經(jīng)過質(zhì)量控制后插值為0.25°×0.25°空間分辨率的Argo浮標(biāo)于2013年和2014年的觀測點分布，共30 080個(2013年15 956個、2014年14 124個)觀測數(shù)據(jù)，兩年僅可覆蓋研究區(qū)域40.12%(2013年24.02%、2014年22.82%)左右的海域，主要集中在西北太平洋海域，在中國南海南部、東海、黃海、渤海和鄂霍茨克海等海域數(shù)據(jù)稀少，無法檢驗該海域反演的微波海表溫度數(shù)據(jù)質(zhì)量。

圖1　2013年和2014年Argo浮標(biāo)海表溫度觀測點分布Fig.1　SST observation points distribution of Argo during 2013 and 2014

3研究方法

3.1匹配方法

為了方便對Argo浮標(biāo)與微波輻射計海表溫度數(shù)據(jù)進行匹配，首先，選取深度0～1 m范圍內(nèi)，剔除沒有質(zhì)量標(biāo)識或包含錯誤地理及時間信息的Argo浮標(biāo)數(shù)據(jù)，盡管選取的浮標(biāo)數(shù)據(jù)已經(jīng)進行了質(zhì)量標(biāo)識，但是在應(yīng)用過程中發(fā)現(xiàn)其中仍然包含明顯觀測誤差的數(shù)據(jù)存在，參考Marcello等[15]的做法對浮標(biāo)數(shù)據(jù)進行了修訂和剔除；再根據(jù)空間就近點原則將其經(jīng)緯度信息和時間信息逐日插值到空間分辨率為0.25°×0.25°的均勻網(wǎng)格上，當(dāng)一個網(wǎng)格點包含多個數(shù)據(jù)時，進行算術(shù)平均后作為網(wǎng)格點觀測值保留。由于獲取的Argo浮標(biāo)數(shù)據(jù)時間信息只精確到天，因此選取與3個微波輻射計白天、夜間和晝夜平均數(shù)據(jù)的時間窗口在同一天同一網(wǎng)格點的浮標(biāo)海表溫度數(shù)據(jù)進行匹配。按照匹配方法，AMSR-2與Argo浮標(biāo)2013年和2014年在研究區(qū)域共有19 662個匹配數(shù)據(jù)(2013年10 503個、2014年9 159個)；TMI與Argo浮標(biāo)共有19 573個匹配數(shù)據(jù)(2013年10 260個、2014年9 313個)，與AMSR-2匹配點個數(shù)相近，因為Argo浮標(biāo)主要集中在中低緯度海域，高緯區(qū)域比較稀少，相比于其他兩個輻射計TMI恰恰在中低緯度海域觀測頻次較高；WindSat與Argo浮標(biāo)共有13 406個匹配數(shù)據(jù)(2013年7 256個、2014年6 150個)，遠少于其他兩個輻射計與浮標(biāo)的匹配點。

由于3個微波輻射計海表溫度二級產(chǎn)品都是空間分辨率為0.25°×0.25°的均勻網(wǎng)格產(chǎn)品，因此對時間窗口在±1 h以內(nèi)的同一空間網(wǎng)格點海表溫度數(shù)據(jù)進行匹配。圖2所示為2013年和2014年在西北太平洋海域AMSR-2與TMI、WindSat與TMI的海表溫度數(shù)據(jù)匹配點分布。AMSR-2與TMI共有2 067 858個匹配數(shù)據(jù)(2013年998 068個、2014年1 069 790個)，在一些近岸海域(水深不大于100 km)存在稀少的匹配點；WindSat與TMI共有1 280 698個匹配數(shù)據(jù)(2013年631 708個、2014年648 990個)，遠少于AMSR-2與TMI的匹配點個數(shù)；AMSR-2與WindSat在西北太平洋海域±1 h的時間窗口內(nèi)沒有匹配點。由于海表溫度產(chǎn)品的網(wǎng)格特點，隨著緯度的升高，產(chǎn)品的匹配點增多。

3.2比對方法

圖2　 2013年和2014年微波輻射計海表溫度匹配點分布Fig.2　SST matching points distribution of microwave radiometer during 2013 and 2014a.AMSR-2與TMI，b.WindSat與TMIa.AMSR-2 and TMI，b.WindSat and TMI

4結(jié)果與分析

4.1微波輻射計與實測海表溫度數(shù)據(jù)比對結(jié)果

表1～表3為2013年和2014年3個微波輻射計白天、夜間及晝夜平均數(shù)據(jù)與Argo浮標(biāo)匹配點海表溫度統(tǒng)計分析結(jié)果，包括匹配點個數(shù)、平均偏差、絕對偏差、標(biāo)準(zhǔn)偏差和均方根誤差；圖3～圖6為2013年和2014年3個微波輻射計與Argo浮標(biāo)匹配點海表溫度平均偏差、絕對偏差、標(biāo)準(zhǔn)偏差和均方根誤差的逐月演變；圖7為海表溫度誤差棒分析結(jié)果，并以1℃為間隔統(tǒng)計了各溫度區(qū)間微波輻射計與Argo浮標(biāo)數(shù)據(jù)匹配點個數(shù)。

表1　AMSR-2與Argo浮標(biāo)海表溫度匹配點統(tǒng)計分析結(jié)果

續(xù)表1

表2　TMI與Argo浮標(biāo)海表溫度匹配點統(tǒng)計分析結(jié)果

表3　WindSat與Argo浮標(biāo)海表溫度匹配點統(tǒng)計分析結(jié)果

圖3　2013年和2014年微波輻射計與Argo浮標(biāo)海表溫度匹配點平均偏差逐月演變Fig.3　Monthly SST bias analysis of matching points between microwave radiometer and Argo during 2013 and 2014a.白天， b.夜間， c.平均a.Day， b.night， c.averaged

圖4　2013年和2014年微波輻射計與Argo浮標(biāo)海表溫度匹配點絕對偏差逐月演變Fig.4　Monthly SST absolute bias analysis of matching points between microwave radiometer and Argo during 2013 and 2014a.白天， b.夜間， c.平均a.Day， b.night， c.averaged

圖5　2013年和2014年微波輻射計與Argo浮標(biāo)海表溫度匹配點標(biāo)準(zhǔn)偏差逐月演變Fig.5　Monthly SST standard deviation analysis of matching points between microwave radiometer and Argo during 2013 and 2014a.白天， b.夜間， c.平均a.Day， b.night， c.averaged

圖6　2013年和2014年微波輻射計與Argo浮標(biāo)海表溫度匹配點均方根誤差逐月演變Fig.6　Monthly SST mean square error analysis of matching points between microwave radiometer and Argo during 2013 and 2014a.白天， b.夜間， c.平均a.Day， b.night， c.averaged

圖7　2013年和2014年微波輻射計與Argo浮標(biāo)海表溫度匹配點誤差棒分析Fig.7　SST error bar analysis of matching points between microwave radiometer and Argo during 2013 and 2014a.AMSR-2與Argo， b.TMI與Argo， c.WindSat與Argoa.AMSR-2 and Argo， b.TMI and Argo， c.WindSat and Argo

圖8　2013年和2014年微波輻射計海表溫度觀測點數(shù)分布(a.AMSR-2, b.TMI, c.WindSat)Fig.8　SST observation points distribution of microwave radiometer SST during 2013 and 2014(a.AMSR-2, b.TMI, c.WindSat)

圖9　2014年10月30日微波輻射計海表溫度分布Fig.9　Daily SST distribution of microwave for 30 October 2014a.AMSR-2白天， b.AMSR-2夜間， c.TMI白天， d.TMI夜間， e.WindSat白天， f.WindSat夜間a.AMSR-2 day， b.AMSR-2 night， c.TMI day， d.TMI night， e.WindSat day， f.WindSat night

圖10　2014年1月和7月微波輻射計月平均海表溫度分布Fig.10　Monthly averaged SST distribution of microwave radiometer for January 2014 and July 2014 a.AMSR-2 1月， b.AMSR-2 7月， c.TMI 1月， d.TMI 7月， e.WindSat 1月， f.WindSat 7月a.AMSR-2 January， b.AMSR-2 July， c.TMI January， d.TMI July， e.WindSat January， f.WindSat July

圖11　2014年1月和7月微波輻射計月平均海表溫度梯度分布Fig.11　Monthly averaged SST gradient distribution of microwave radiometer for January 2014 and July 2014a.AMSR-2 1月， b.AMSR-2 7月， c.TMI 1月， d.TMI 7月， e.WindSat 1月， f.WindSat 7月a.AMSR-2 January， b.AMSR-2 July， c.TMI January， d.TMI July， e.WindSat January， f.WindSat July

由表1～表3所示，AMSR-2與Argo浮標(biāo)存在0.153 1℃的正偏差(2013年為0.156 7℃、2014年為0.149 0℃)，而TMI、WindSat與Argo浮標(biāo)平均偏差結(jié)果比較一致(小于0.05℃)，說明AMSR-2與Argo浮標(biāo)存在一定的系統(tǒng)偏差；絕對偏差結(jié)果TMI略大于其他兩個微波輻射計，都在0.5℃左右；標(biāo)準(zhǔn)偏差和均方根誤差結(jié)果也比較一致，都是AMSR-2最優(yōu)，WindSat次之，TMI最差；從升降軌的比對分析中可以看出，3個微波輻射計都存在升軌數(shù)據(jù)比降軌數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析結(jié)果略差的情況出現(xiàn)，說明夜間的輻射計反演與實測數(shù)據(jù)結(jié)果更接近。

由圖3～圖6所示，3個微波輻射計與Argo浮標(biāo)的統(tǒng)計分析結(jié)果逐月演變曲線基本一致，數(shù)據(jù)質(zhì)量穩(wěn)定；與Argo浮標(biāo)海表溫度存在明顯的季節(jié)性變化和晝夜差異，夏季的平均偏差、絕對偏差、標(biāo)準(zhǔn)偏差和均方根誤差相比于冬季的結(jié)果略大，個別月份均方根誤差差異超過了1.0℃；升軌數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析結(jié)果季節(jié)變化大于降軌數(shù)據(jù)；相比于TMI和WindSat，AMSR-2與Argo浮標(biāo)的正偏差更為明顯；TMI的升軌和降軌數(shù)據(jù)與Argo浮標(biāo)的平均偏差都有較明顯的季節(jié)性變化，夏季比冬季的平均偏差更大，而AMSR-2和WindSat的降軌數(shù)據(jù)季節(jié)性變化并不明顯；TMI與Argo浮標(biāo)的絕對偏差、標(biāo)準(zhǔn)偏差和均方根誤差均略大于(0.07℃左右)另兩個微波輻射計數(shù)據(jù)，主要是由于降軌數(shù)據(jù)產(chǎn)生的差異。通過對3個微波輻射計與Argo浮標(biāo)的統(tǒng)計結(jié)果進行的比對分析可以看出，盡管AMSR-2的海表溫度與浮標(biāo)有0.15℃左右的正偏差，但是絕對偏差、標(biāo)準(zhǔn)偏差和均方根誤差均小于其他兩個微波數(shù)據(jù)，說明AMSR-2的海表溫度數(shù)據(jù)質(zhì)量相比于TMI和WindSat的海表溫度數(shù)據(jù)與Argo數(shù)據(jù)更為一致。

由圖7所示，可以清楚的看出在每個溫度區(qū)間3個微波輻射計與Argo浮標(biāo)數(shù)據(jù)的匹配點個數(shù)、平均偏差和標(biāo)準(zhǔn)偏差。3個微波輻射計與Argo浮標(biāo)匹配點主要集中在18～31℃；在低溫區(qū)域(小于15℃)與Argo浮標(biāo)都存在正偏差，且隨著溫度降低偏差增大；其中TMI數(shù)據(jù)偏差較大，由于匹配點中存在個別數(shù)據(jù)質(zhì)量不理想，并且區(qū)間內(nèi)匹配點數(shù)量不足40個，造成個別溫度區(qū)間偏差超過1℃；在14～29℃溫度區(qū)間海域，與Argo浮標(biāo)平均偏差比較一致(小于±0.2℃)；在大于26℃海域，匹配點足夠多時，與Argo浮標(biāo)都有更理想的平均偏差(小于±0.1℃)和標(biāo)準(zhǔn)偏差(小于0.7℃)，說明微波數(shù)據(jù)與浮標(biāo)數(shù)據(jù)偏差程度和離散程度都很小，數(shù)據(jù)質(zhì)量可靠。

造成微波輻射計與浮標(biāo)偏差的原因主要有以下幾方面：(1)由于Argo浮標(biāo)數(shù)據(jù)是水下1 m的水體溫度，而微波輻射計測量的是海面以下1 mm左右海表層溫度，盡管對Argo浮標(biāo)數(shù)據(jù)進行了質(zhì)量校正，但是觀測深度不同依然會導(dǎo)致偏差的產(chǎn)生[16]；(2)西北太平洋海域海洋表層和次表層的溫度差異存在明顯的季節(jié)變化，因此，海表溫度垂直結(jié)構(gòu)的季節(jié)變化也是造成遙感數(shù)據(jù)和浮標(biāo)數(shù)據(jù)存在季節(jié)性差異的一個重要原因；(3)Argo浮標(biāo)數(shù)據(jù)是指時間窗口為24 h的所有觀測資料的平均值，而微波輻射計海表溫度產(chǎn)品是每天兩個時次觀測資料的平均值，這必然會影響檢驗精度；(4)Argo浮標(biāo)是0.25°×0.25°的觀測網(wǎng)格內(nèi)所有單點觀測的海表溫度平均值。微波輻射計海表溫度是一個像素，即0.25°×0.25°的觀測網(wǎng)格內(nèi)觀測海表溫度的平均值，在海表溫度梯度變化較大的區(qū)域，遙感數(shù)據(jù)與浮標(biāo)數(shù)據(jù)必然會存在一定差異，而西北太平洋海域有黑潮經(jīng)過，產(chǎn)生諸多渦旋和鋒面，造成海表溫度時空變化劇烈；(5)白天由于太陽輻射的加熱作用，海表溫度升高，故微波數(shù)據(jù)要高于浮標(biāo)數(shù)據(jù)，而夜間輻射冷卻效應(yīng)則導(dǎo)致相反結(jié)果，這種差異在晴空尤其明顯；(6)微波遙感海表溫度反演算法是利用不同頻率微波亮溫與多種物理量之間的函數(shù)關(guān)系來完成多參數(shù)的同時反演，對于這種同步反演方式，反演結(jié)果會受到其他反演量(如風(fēng)速、水汽、云水或降水)的干擾，而這些變量均存在明顯的季節(jié)變化。

4.2微波輻射計海表溫度數(shù)據(jù)交叉比對結(jié)果

由圖8所示，2013年和2014年在西北太平洋海域AMSR-2共有22 262 459個觀測點(2013年11 016 401個，2014年11 246 058個)，相比于其他兩個輻射計觀測點最多；AMSR-2平均每天可以覆蓋研究區(qū)域60%左右的海域，全年可以覆蓋90%左右的海域，覆蓋最全。但是從圖5可以看出，AMSR-2在近岸海域的數(shù)據(jù)(水深不大于50 km)剔除不徹底，需要進一步處理。TMI共有20 065 528個觀測點(2013年10 030 665個，2014年10 034 863個)，受衛(wèi)星軌道影響，在高緯區(qū)域(大于40°N)沒有觀測數(shù)據(jù)，但是可以在0°～40°N區(qū)域提供更多數(shù)據(jù)，尤其是25°～40°N區(qū)域；TMI平均每天可以覆蓋研究區(qū)域55%左右的海域，全年可以覆蓋75%左右的海域，同樣存在近岸數(shù)據(jù)剔除不徹底的情況。WindSat共有13 394 985個觀測點(2013年6 629 980個，2014年6 765 005個)，遠少于其他兩個輻射計，主要是由于傳感器觀測刈幅大小，以及制作二級海表溫度產(chǎn)品時進行質(zhì)量控制剔除數(shù)據(jù)造成的；WindSat平均每天可以覆蓋研究區(qū)域41%左右的海域，全年可以覆蓋80%左右的海域。

由圖9～圖11所示，定性比較各個微波輻射計的逐日、月平均海表溫度分布和海表溫度梯度分布，結(jié)果表明3個傳感器都能在空間尺度上反映西北太平洋海域的海表溫度變化趨勢，并且比較一致，西北太平洋海域的溫度梯度冬季比夏季明顯。3個微波輻射計的網(wǎng)格化海表溫度產(chǎn)品的空間分辨率都是0.25°×0.25°；都剔除了近岸海域受陸地電磁波干擾和降雨影響的海表溫度數(shù)據(jù)，其中WindSat剔除的較多，離岸100 km以內(nèi)的數(shù)據(jù)全部剔除，其他兩個微波

輻射計只剔除了岸50 km以內(nèi)的數(shù)據(jù)。TMI受衛(wèi)星軌道影響在高緯海域(大于40°N)沒有觀測數(shù)據(jù)；WindSat受傳感器刈幅及數(shù)據(jù)處理方法的影響，觀測點比其他兩個微波輻射計稀少；鄂霍茨克海的西部在1月有海冰覆蓋，因此沒有海表溫度觀測數(shù)據(jù)。

表4　AMSR-2與TMI浮標(biāo)海表溫度匹配點統(tǒng)計分析結(jié)果

表5　WindSat與TMI浮標(biāo)海表溫度匹配點統(tǒng)計分析結(jié)果

圖12　2013年和2014年微波輻射計海表溫度匹配點平均偏差分布Fig.12　SST bias distribution of matching points among microwave radiometer during 2013 and 2014a. AMSR-2與TMI，b. WindSat與TMIa. AMSR-2 and TMI, b. WindSat and TMI

圖13　2013年和2014年微波輻射計海表溫度匹配點均方根誤差Fig.13　SST rmse distribution of matching points among microwave radiometer during 2013 and 2014a. AMSR-2與TMI，b. WindSat與TMIa. AMSR-2 and TMI, b. WindSat and TMI

圖14　2013年和2014年AMSR-2、WindSat分別與TMI海表溫度匹配點統(tǒng)計分析結(jié)果逐月演變Fig.14　 Monthly SST statistical analysis of matching points among AMSR-2, WindSat and TMI during 2013 and 2014, respectively

圖15　2013年和2014年微波輻射計海表溫度匹配點誤差棒分析Fig.15　 SST error bar analysis of matching points among microwave radiometer during 2013 and 2014a. AMSR-2與TMI，b. WindSat與TMIa. AMSR-2 and TMI, b. WindSat and TMI

由圖12和圖13所示，AMSR-2較TMI在大洋海域數(shù)據(jù)質(zhì)量接近，海表溫度偏低，其中在大洋溫度變化平緩的海域存在負偏差，而在黑潮延伸體等溫度梯度較大的區(qū)域存在正偏差，且在溫度梯度較大的海域，均方根誤差更大。AMSR-2較TMI在近岸海域溫度偏低，尤其是在離岸75 km以內(nèi)的海表溫度數(shù)據(jù)，均方根誤差甚至超過1.5℃，是由于在此區(qū)域微波信號依舊受近岸陸地射頻影響，相應(yīng)的微波反演海表溫度存在一定的不確定性，使得反演結(jié)果異常升高[17]。因此，在實際應(yīng)用過程中應(yīng)將AMSR-2和TMI離岸75 km以內(nèi)海域的海表溫度數(shù)據(jù)進行剔除，離岸100 km以內(nèi)海域的海表溫度數(shù)據(jù)謹(jǐn)慎使用；在近岸海域TMI比AMSR-2數(shù)據(jù)質(zhì)量置信度更低。相比于AMSR-2與TMI，WindSat較TMI在研究海域存在正偏差，平均偏差、絕對偏差、標(biāo)準(zhǔn)偏差和均方根誤差差異更大。WindSat與TMI在近岸海域(水深小于100 km)沒有出現(xiàn)負偏差的現(xiàn)象，這是由于WindSat二級海表溫度數(shù)據(jù)已經(jīng)對近岸海域進行了更大空間范圍的剔除，因此與TMI數(shù)據(jù)在近岸海域沒有匹配點。

由圖14所示，比較AMSR-2與TMI、WindSat與TMI的統(tǒng)計分析結(jié)果逐月演變過程，不存在3個微波輻射計與Argo浮標(biāo)比對時出現(xiàn)的明顯季節(jié)性變化，月份之間平均偏差不超過±0.3℃，絕對偏差、標(biāo)準(zhǔn)偏差和均方根誤差也均小于與Argo浮標(biāo)的比對結(jié)果。AMSR-2與TMI的統(tǒng)計分析結(jié)果均略小于WindSat與TMI的統(tǒng)計分析結(jié)果。

由圖15所示，匹配點也主要集中在18～31℃區(qū)間。在高于32℃的匹配點，AMSR-2和WindSat較TMI有明顯負偏差(大于1.0℃)，標(biāo)準(zhǔn)偏差大于1.0℃，匹配點稀少，占AMSR-2和TMI匹配點總量的0.056 3%；占WindSat和TMI匹配點總量的0.012 1%。在22～30℃區(qū)間，AMSR-2、WindSat與TMI數(shù)據(jù)匹配點最多，占匹配點總量的75%左右。質(zhì)量也最為接近，平均偏差小于±0.2℃，標(biāo)準(zhǔn)偏差小于0.6℃。在6～16℃區(qū)間，AMSR-2與TMI存在-0.28℃左右的負偏差，且均方根誤差在1℃左右，數(shù)據(jù)質(zhì)量較差，占匹配點總量的5.10%，主要集中在黃海北部、日本海南部以及黑潮延伸體部分海域，主要原因是受到陸地信號干擾，WindSat與TMI在該溫度區(qū)間沒有出現(xiàn)這種情況。在3～8℃區(qū)間，WindSat與TMI有較明顯的正偏差，占匹配點總量的0.324 0%。

由以上交叉比對分析結(jié)果可以看出，AMSR-2和TMI相比于WindSat和TMI的海表溫度數(shù)據(jù)質(zhì)量更一致。

5結(jié)論與討論

本文對西北太平洋海域2013年和2014年的3個微波輻射計海表溫度產(chǎn)品(AMSR-2，TMI和WindSat)以及Argo浮標(biāo)的產(chǎn)品特性進行了介紹，并進行了交叉比對分析。為了評估微波遙感產(chǎn)品的特性，計算了研究區(qū)域的微波輻射計單天升降軌海表溫度分布、月平均海表溫度分布、月平均海表溫度梯度分布、3個微波輻射計和Argo浮標(biāo)的觀測點分布、統(tǒng)計分析結(jié)果的逐月演變曲線、海表溫度誤差棒分析、以及輻射計之間的匹配點分布、平均偏差分布和均方根誤差分布。結(jié)果表明，3個微波輻射計在空間尺度上都

能比較一致的反映西北太平洋海域的海表溫度變化趨勢，但是遙感數(shù)據(jù)與浮標(biāo)數(shù)據(jù)卻存在季節(jié)性變化和晝夜差異。從微波數(shù)據(jù)與浮標(biāo)數(shù)據(jù)匹配點統(tǒng)計分析結(jié)果逐月演變曲線可以看出，冬季微波數(shù)據(jù)與浮標(biāo)數(shù)據(jù)的平均偏差和均方根誤差較小，降軌數(shù)據(jù)與浮標(biāo)數(shù)據(jù)結(jié)果更接近。盡管AMSR-2數(shù)據(jù)與Argo浮標(biāo)數(shù)據(jù)存在0.15℃正偏差，但是AMSR-2的數(shù)據(jù)質(zhì)量相比于TMI和WindSat更接近Argo數(shù)據(jù)。從逐月演變曲線和海表溫度誤差棒分析可以看出，相比于WindSat和TMI，AMSR-2和TMI的海表溫度數(shù)據(jù)質(zhì)量更為接近。AMSR-2數(shù)據(jù)質(zhì)量最優(yōu)，空間覆蓋率更高；TMI可以在中低緯度海域提供更多數(shù)據(jù)；但是由于受到近岸陸地電磁波干擾，AMSR-2和TMI離岸100 km以內(nèi)海域的海表溫度數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)謹(jǐn)慎使用，在應(yīng)用過程中最好進行剔除。

參考文獻：

[1]蔣興偉， 宋清濤. 海洋衛(wèi)星微波遙感技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀與展望[J]. 科技導(dǎo)報， 2010， 28(3): 105-111．

Jiang Xingwei， Song Qingtao. Satellite microwave measurements of the global oceans and future missions[J]. Science Guide， 2010， 28(3): 105-111．

[2]Stammer D， Wentz F J， Gentemann C. Validation of microwave sea surface temperature measurements for climate purposes[J]. Journal of Climate，2010，16(1)：73-87．

[3]Gentemann C L， Wentz F J， Mears C A， et al. In situ validation of tropical rainfall measuring mission microwave sea surface temperatures[J]. Journal of Geophysical Research Oceans，2004， 109(C4): 249-260．

[4]Parekh A， Sharma R， Sarkar A. A comparative assessment of surface wind speed and sea surface temperature over the Indian Ocean by TMI， MSMR， and ERA-40[J]. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology， 2007， 24(6): 1131-1142．

[5]Hosoda K， Murakami H. Difference characteristics of sea surface temperature observed by GLI and AMSR aboard ADEOS-Ⅱ[J]. Journal of Oceanography， 2006， 62(3):339-350．

[6]Qiu C， Wang D. Validation of AVHRR and TMI-derived sea surface temperature in the northern South China Sea[J]. Continental Shelf Reseach， 2009， 29(20): 2358-2366．

[7]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)， 2011(8): 1200-1210．

Wang Yu， Liu Peng， Li Tianyi， et al. Climatologic comparison of HadISST1 and TMI sea surface temperature datasets[J]. Science China: Earth Sciences， 2011(8): 1200-1210．

[8]李明， 劉驥平， 張占海， 等. 利用南大洋漂流浮標(biāo)數(shù)據(jù)評估AMSR-E SST[J]. 海洋學(xué)報， 2010， 32(6): 47-55．

Li Ming， Liu Jiping， Zhang Zhanhai， et al. Evaluation of AMSR-E SST in the Southern Ocean using drifting buoy data[J]. Haiyang Xuebao， 2010， 32(6): 47-55．

[9]盧少磊， 許建平， 劉增宏. 南半球微波遙感SST與Argo浮標(biāo)NST的異同分析[J]. 海洋預(yù)報， 2014(1): 1-8．

Lu Shaolei， Xu Jianping， Liu Zenghong. Analysis of the differences between microwave remote sensing SST and Argo NST in the Southern Hemisphere[J]. Marine Forecasts， 2014(1): 1-8．

[10]孫鳳琴， 張彩云， 商少平， 等. 西北太平洋部分海域AVHRR、TMI與MODIS遙感海表層溫度的初步驗證[J]. 廈門大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)， 2007， 46(S1): 1-5．

Sun Fengqin， Zhang Caiyun， Shang Shaoping， et al. Primary validation of AVHRR/MODIS/TMI SST for part of the Northwest Pacific[J]. Journal of Xiamen University (Natural Science)， 2007， 46(S1): 1-5．

[11]Wentz F J， Gentemann C， Smith D， et al. Satellite measurements of sea surface temperature through clouds[J]. Science， 2000， 288(5467): 847-850．

[12]Argo Science Team. Argo: The global array of profiling floats， in Observing the Oceans in the 21st Century[R]. GODAE Project Office， 2001: 248-258．

[13]Roemmich D， Owensw B. The Argo Project: global ocean observations for understanding and prediction of climate variability[J]. Oceanography， 2000， 13(2): 45-50．

[14]楊勝龍， 周甦芳， 崔雪森， 等. Argo數(shù)據(jù)研究應(yīng)用現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[J]. 海洋漁業(yè)， 2007， 29(4): 223-228．

Yang Shenglong， Zhou Sufang， Cui Xuesen， et al. The application area and products of the Argo profile floats data[J]. Marine Fisheries， 2007， 29(4): 223-228．

[15]Marcello J， Eugenio F， Hernandez A. Validation of MODIS and AVHRR/3 sea surface temperature retrieval algorithms[J]. Geoscience and Remote Sensing Symposium， 2004， 2: 839-842．

[16]Ricciardulli L， Wentz F J. Uncertainties in sea surface temperature retrievals from space: Comparison of microwave and infrared observations from TRMM[J]. Journal of Geophysical Research，2004，109(C12)，481-497.

[17]Donlon C， Gentemann C， Wentz F J. Measuring surface temperature with microwave sensors[J]. Backscatter， 2001， 12: 37-39．

Intercomparison analysis of multi-microwave radiometer sea surface temperature data for the Northwest Pacific

Xi Meng1，Song Qingtao1，2，Lin Mingsen1,Li Wenjun3

(1.NationalSatelliteOceanApplicationService，StateOceanicAdministration，Beijing100081，China;2.KeyLaboratoryofSpaceOceanRemoteSensingandApplications，Beijing100081，China；3.NationalMarineEnvironmentalMonitoringCenter,StateOceanicAdministration,Dalian116023,China)

Abstract:Sea surface temperature (SST) products are important data sources for global ocean atmosphere system studies， and of great importance for research and applications in marine related fields. Focusing on the Northwest Pacific， three microwave radiometer SST products (AMSR-2， TMI and WindSat) have been analyzed and compared with Argo during 2013 and 2014 in this paper， and intercomparison analysis among seniors. It includes SST analysis， SST gradient analysis， the observation point analysis， the matching point analysis， bias analysis， root mean square error analysis， monthly statistics analysis and SST error bar analysis. The results suggest that the overall trend of the variability changes of the three microwave radiometer SST products is consistent in the Northwest Pacific. Remote sensing data and buoy data have seasonal cycles. The SST data quality of AMSR-2 is more ideal than TMI and WindSat. The difference of SST data quality between AMSR-2 and TMI is smaller than WindSat and TMI. However， for sea area within 100 km of offshore， whether to use the data gathered by AMSR-2 and TMI needs to be taken into consideration．

Key words:sea surface temperature; microwave radiometer; Argo data; the Northwest Pacific; statistical analysis

收稿日期：2015-06-29；

修訂日期：2016-03-27。

基金項目：海洋公益性行業(yè)科研專項經(jīng)費項目——HY-2衛(wèi)星海洋動力環(huán)境探測數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)技術(shù)系統(tǒng)與示范(201305032)；基金面上項目“大氣對小尺度海表溫度結(jié)構(gòu)的響應(yīng)”(41276019)。

作者簡介：奚萌(1985—)，男，北京市人，助理研究員，從事海洋遙感應(yīng)用研究。E-mail:ximeng@mail.nsoas.org.cn

中圖分類號:P716+.12；P731.11

文獻標(biāo)志碼：A

文章編號：0253-4193(2016)07-0032-16

奚萌，宋清濤，林明森，等. 西北太平洋多源微波輻射計海表溫度數(shù)據(jù)交叉比對分析[J]. 海洋學(xué)報， 2016， 38(7): 32-47， doi:10.3969/j.issn.0253-4193.2016.07.004

Xi Meng， Song Qingtao，Lin Mingsen, et al. Intercomparison analysis of multi-microwave radiometer sea surface temperature data for the Northwest Pacific[J]. Haiyang Xuebao， 2016， 38(7): 32-47， doi:10.3969/j.issn.0253-4193.2016.07.004