FY-3D MWRI在轨交叉辐射定标和海表温度反演

海表温度(sea surface temperature,SST)在气候监测、海洋学研究、渔业经济研究和污染监测等多个方面起着重要作用。本文利用风云三号D星(FY-3D)微波成像仪(Microwave Radiation Imager,MWRI)数据对海表温度进行了反演。首先,以全球降水测量(Global Precipitation Measurement,GPM)卫星微波成像仪(GPM Microwave Imager,GMI)作为参考传感器,采用基于海洋微波辐射传输模型(radiative transfer model,RTM)的双差异方法对FY-3D MWRI进行交叉辐射定标,消除了其在轨辐射定标偏差,为精确反演海表温度奠定了基础;然后,在波段选择的基础上提出耦合微波海表发射率的海表温度多波段反演新算法,与传统的多波段反演算法相比,新反演算法的均方根误差从0.74 K减少至0.69 K;最后,用新反演算法从2020年的FY-3D MWRI数据反演得到全球的海表温度,并用时空匹配的iQuam浮标数据和GMI海表温度产品对反演结果进行精度验证,误差分别为0.04±1.13 K和−0.07±1.18 K。另外,在相同的条件下,用传统多波段算法反演得到的海表温度的误差分别为0.30±1.17 K和0.10±1.17 K。新算法的理论精度和实际反演精度均优于传统的多波段算法,说明本文发展的耦合微波海表发射率的多通道反演新算法是有效和精确的。

黑潮延伸区系泊浮标海表pH的年际和季节变化

西北太平洋海表pH具有显著的长期酸化趋势和季节性变化。近十年来,位于黑潮延伸区的KEO浮标(144°36′E, 32°24′N)提供了丰富的观测数据。基于2008至2019年浮标海表实测盐度、温度、气压和CO_(2)分压数据,利用CO2SYS程序重建了近原位海表pH时间序列,并对其年际趋势和季节变化进行了分析讨论。结果表明,KEO站点2008年至2019年海表pH下降速率为(2.18±0.52)×10^(-3)/a,与日本周边海域pH下降速率趋势一致。气候态月平均pH在夏季最小,其季节变化与位于西北太平洋同一纬度的其他两个JMA(Japan Meteorological Agency)站点((137°E, 32°N)和(165°E, 32°N))相似。KEO站点的海表pH季节变化较邻近的近岸CL站点((140°22′E, 35°10′N),位于千叶县)更为显著。KEO站点海表pH最大下降速率发生在夏季(3.22±0.64)×10^(-3)/a,与秋季(2.55±0.44)×10^(-3)/a相当,其次发生在春季(1.89±0.42)×10^(-3)/a,最后在冬季(1.66±0.37)×10^(-3)/a,约为最大值的1/2。本研究所用时间序列较短(小于等于12年)且存在数据缺口,使得趋势计算具有较高不确定性,建议采用更长的时间序列进一步研究海洋酸化的年际和季节趋势差异。本研究有助于加深对黑潮延伸区海洋酸化的认识。

南海海表温度日变化特征及其影响因素研究

利用国家海洋环境预报中心的逐时海表温度(SST)数据和欧洲中期数值预报中心的ERA5数据集研究了南海海表温度日变化(DSST)的特征及其影响因素。研究结果表明:南海区域的DSST平均为0.56℃,总体呈纬向分布,近岸海域DSST幅度较大,但超过1.5℃的日增暖事件发生频次较少;南海DSST具有显著的季节变化特征,总体表现为春季最大(约0.7℃),冬季最小(约0.2~0.3℃);净辐射通量日变化和风速的季节变化是影响南海DSST季节变化的主要原因,南海月平均DSST与净辐射通量日变化的季节变化具有很好的一致性,DSST随着净辐射通量日变化的增加而增大,但DSST与风速的变化关系则相反;南海季风对南海DSST的季节变化也有着重要影响;南海SST具有明显的日循环特征,通常在每日16时到达峰值,08时到达谷值;影响南海SST日循环的主要因素为净辐射通量的日循环,风速日循环的影响相对较小。

海表温度对南沙海域鸢乌贼资源变动的影响

根据南沙海域2018—2019年鸢乌贼(Sthenoteuthis oualaniensis)灯光罩网渔获数据和海表温度(sea surface temperature,SST)遥感数据,研究SST对鸢乌贼资源变动的影响。经验正交函数分析(empirical orthogonal function,EOF)显示南沙海域SST季节变化明显,月均值在年内呈双峰型变化,峰值出现在5—6月和10月。2019年南沙海域发生厄尔尼诺,SST高温频率升高,年均值较2018年升高0.3℃。2018年鸢乌贼的单位捕捞努力量渔获量(catch per unit effort,CPUE)为春季(3—5月)高,夏季(6—7月)低,2019年CPUE为冬季(2月)高,夏季(6月)低。广义相加模型(generalized additive model,GAM)显示,月份、SST、纬度和经度4个因子对CPUE的总偏差解释度为55.0%,其中月份与SST的偏差解释度大于其他因子。鸢乌贼群体的适宜温度为27.5~29.5℃,SST超过29.5℃会导致CPUE降低。鸢乌贼渔场集中分布于10°N—12°N、113°E—116°E,各月渔场重心随温度发生变化,低温时东移,高温时西移。

基于SARIMA模型的近岸海表温度短期预报研究

基于石浦海洋站实测数据,采用周期性自回归积分滑动平均方法(SARIMA)构建了逐时海表温度短期预报模型,根据观测数据的周期特征和模型预报误差比选确定了模型参数。结果表明:与采用逐时观测数据作为输入的模型相比,采用逐0.5 h内插数据构建的SARIMA模型的预报结果与实测数据间的相位更为一致,预报误差更小,但进一步将输入数据的时间分辨率提高,72 h逐时预报精度提升不明显;研究还发现模型预报误差总体随输入数据时长的减小而增大;采用366 d逐0.5 h数据构建的SARIMA(2,0,2)(2,1,0)25模型的预报结果较优,0~24 h、24~48 h、48~72 h预报的平均绝对误差分别为0.176℃、0.350℃、0.520℃,相应的均方根误差分别为0.217℃、0.396℃、0.567℃。

南海海表盐度变化特征及机制研究

海表面盐度(Sea surface salinity,SSS)的变化机制复杂,主要受海气交换及海洋环流过程影响。南海SSS存在显著的年际及年代际变化,受厄尔尼诺与南方涛动(El Nino-Southern oscillation,ENSO)和太平洋十年涛动(Pacific decadal oscillation,PDO)的复合作用机制尚不明确。本文融合海洋再分析数据和卫星遥感数据,处理生成151 a(1871—2021年)的长期南海SSS数据集,采用EOF和相关分析等方法,分析了南海SSS的长期时空变化特征及机制。研究结果表明:近150年来,南海SSS整体变化不明显,但1940—1958年SSS显著上升(每10年上升0.31);珠江口和吕宋海峡受径流和黑潮作用,SSS变化幅度最大(每10年为-0.04和每10年为0.03);南海SSS整体变化主要由降水和黑潮控制,相关系数分别为-0.41和-0.49,南海陆架和近海海域SSS受河流径流影响显著,相关系数为-0.45;ENSO在年际尺度上控制南海的降水,PDO在年代际尺度上影响黑潮入侵南海的变化,当PDO正位相时,厄尔尼诺事件会导致降水减少,同时黑潮入侵南海强度增加,两者共同作用使南海SSS显著上升。本研究对理解南海海气交换和海洋环流变化有重要意义。

基于海表温度和随机森林的珠江流域干旱预报模型研究

海表温度(Sea Surface Temperature,SST)是干旱预报的主要因子之一,传统预报模型主要采用固定海域SST(如ENSO),未从全球大范围角度搜寻可利用的SST信号。通过回归分析筛选全球具有预报意义的SST区域,结合随机森林算法构建了一种气象干旱预报新模型,以珠江流域为例进行应用检验。结果表明:①该模型可有效预报干旱的时空变化规律,且预见期越长,预报精度相应下降;②非汛期干旱预报准确率高于汛期,沿海地区比内陆地区有更好的预报效果;③珠江流域干旱发生可能与典型的气候波动有关,如厄尔尼诺南方振荡和北大西洋振荡。

上海近岸海域赤潮特征分析及其对海表温度变化的响应

本文对1980—2019年上海近岸海域发生的164次赤潮灾害事件进行统计和分析,并采用Spearman秩相关系数法对40年间上海近岸海域赤潮与海表温度变化之间的关联性进行研究。结果表明,上海近岸海域赤潮的发生具有明显的时间和区域特征:20世纪80年代—21世纪10年代,上海近岸海域赤潮发生次数呈现先增加后减少的趋势,年均赤潮面积呈波动式减小-增大-减小趋势;赤潮发生时间主要集中在4—8月,且高发区域主要位于嵊泗列岛附近海域。引发赤潮的生物种类具有年代际演变规律,夜光藻(Noctiluca scintillans)逐渐被中肋骨条藻(Skeletonema costatum)和东海原甲藻(Prorocentrum donghaiense)所取代,同时还不断有新的赤潮藻种出现。相关性分析结果表明,上海近岸海域赤潮发生次数与海温异常和海温暖异常天数均呈显著的正相关关系,即区域平均海表温度越高赤潮发生次数越多。本研究通过对上海近岸海域赤潮灾害的多年统计分析,结合赤潮发生与海温增暖的相关性,清晰地描述了该海域赤潮的时空变化特征,为上海赤潮预警预报和防灾减灾工作提供了一定的参考。

基于均一化资料的南海沿海海表温度变化特征分析——以遮浪海洋监测站为例

采用加拿大环境部下属的气候研究中心所研发的惩罚最大T检验法并结合海洋监测站点的元数据信息,对南海沿岸的遮浪海洋监测站1961—2018年的海表温度(SST)序列进行均一化检验和订正,对该区域基于均一化订正之后的SST序列的气候年际和年代际变化特征进行了分析。结果表明:经均一化订正后的SST增温速率上升了0.05℃/10 a,由原来的0.12℃/10 a变为0.17℃/10 a,呈现显著的增暖趋势,表明非自然因素对月平均SST的影响导致了对该区域海水增温速率的低估。从年代际尺度上看,该地区1998年出现气候跃变,1998年之前遮浪海域的SST处于偏冷阶段,而1998年后出现短暂的停滞阶段,随后SST呈加速上升趋势,至今仍处于上升增暖阶段。

基于观测和再分析资料的气温、海表温度在江苏海域的比较分析

文章利用海洋台站观测资料,对3类再分析资料的气温、海表温度数据在江苏海域进行比较分析。结果表明:总体而言,气温、海表温度的再分析数据与观测数据均具有很高的一致性,且海表温度再分析数据与观测数据的一致性高于气温再分析数据;在3种再分析资料中,ERA5的可靠性优于JRA-55和NCEP;在离岸较远的外磕脚测点,再分析数据与观测数据的一致性高于另2个测点;在台风影响期间,吕四测点、外磕脚测点的再分析数据与观测数据更为接近,在更近岸的连云港测点,再分析数据与观测数据的差异更大;在冷空气造成的气温下降期间,再分析数据与观测数据的差异较小,但在气温缓步回升期间,吕四测点、外磕脚测点的再分析数据明显高于观测数据;在冷空气影响过程中,再分析数据反映的海表温度下降幅度明显低于观测数据。本研究可为再分析资料在江苏海域的适用性和可信度提供评估依据。

利用傅里叶光谱仪进行大观测角度下海表发射率测量

利用傅里叶光谱仪在大观测角度下(78°~86°)对海表发射率进行了测量实验。对测得的数据进行辐射定标后,利用气象站观测数据及当天的探空数据通过辐射传输模型MODTRAN进行了大气参数计算去除大气影响,得到海表发射辐射谱。根据结果分析可知,海表发射率在大角度时整体偏低,且受观测角度影响较大,观测角度越大,海表发射率值越小,测得的平均海表宽波段发射率范围为0.860 5~0.926 4,标准差为0.000 6~0.001 1;当大角度入射时,仪器视场角对海表发射率的测量结果影响也很大,大视场角下的海表发射率值SSE为0.900 7,明显大于小视场角下的海水发射率(0.860 5)。

天基海表精细探测微波载荷性能分析与展望

海表精细探测是海洋卫星未来发展的重要方向。介绍卫星海表参数探测的特点与优势,总结海表温度、海表高度、海表盐度等要素,分析天基探测载荷的发展现状。根据海表参数时空变化特性,分析高时空分辨率微波探测载荷性能需求。在此基础上,针对美国和欧洲相关卫星系统发展计划,分析了高时空分辨率、高精度天基微波探测载荷可实现性与未来发展趋势,针对海表精细探测天基微波载荷的发展提出了建议。

Himawari-8卫星云下海表温度反演的机器学习方法比较研究

针对Himawari-8卫星因云层覆盖导致云下位置海表温度缺失或者反演精度下降的问题,利用近红外波段瑞利校正后阈值递增方法,建立6种无云-有云混合的遥感-实测样本数据集,评估了3种机器学习算法多层感知机(multi-layer perceptron,MLP)、随机森林回归(random forest regression,RFR)和支持向量回归(support vector regression,SVR)的云下海表温度反演的性能。实验结果表明,当阈值为0.125(无云)时,R^(2)都超过了0.98;当阈值为0.4时,性能指标趋于平稳,MLP、RFR和SVR算法的R^(2)分别为0.80、0.81和0.76。通过阈值递增方式构建的阈值模型对无云区域的海表温度影响较小,能够确保无云区域的反演精度。随着阈值的递增,模型对有云区域出现不同程度的低估和反演精度的下降,但在无云区域的制图效果与葵花卫星海表温度产品一致性较高。该方法可以显著提高海表温度反演结果的空间覆盖率,使得研究区空间覆盖率从75%提高到99%。

FY-4A/AGRI海表温度产品和质量检验

风云四号气象卫星A星(FY-4A)是我国第2代静止气象卫星首发星,搭载的先进静止轨道辐射成像仪AGRI是迄今为止我国静止轨道最先进的辐射成像仪。海表温度产品是FY-4A/AGRI基础定量产品之一,采用非线性海表温度算法在业务系统实时反演得到。以现场实测海表温度数据为参考,选择观测时间为30 min、观测空间距离为4 km的时空匹配窗口,对FY-4A/AGRI海表温度产品进行质量检验,评估结果表明:质量为优的像元平均偏差为-0.45~-0.42℃,标准差为0.81~0.88℃,相关系数在0.985以上。以Himawari-8/AHI海表温度数据为参考,按观测时间为1 h、空间距离为4 km的时空匹配窗口,对FY-4A/AGRI海表温度进行质量检验,质量为优的像元平均偏差为-0.26~-0.07℃,标准差为0.68~0.82℃,两者相关系数在0.985以上,达到0.001显著性水平。

HY1C/1D海表温度对Terra/Aqua产品的可替代性分析

通过卫星遥感获取的海表温度(SST)产品已经成为海洋和大气研究中的重要数据源,我国海洋水色遥感卫星(HY1C和HY1D)的海洋水色水温扫描仪(COCTS)具有两个热红外通道,可反演全球SST遥感产品。对比Terra和Aqua卫星的中分辨率成像光谱仪(MODIS)的SST产品,分析COCTS海表温度产品对MODIS相应产品的可替代性。比较了两种卫星的全球SST单日和月平均融合产品的图像空间结构,分析了匹配像元SST值的离散度,统计了HY1C/1D的误差结果,讨论了HY1C与HY1D产品的一致性、不同质量控制方案对SST产品影响以及遥感产品质量对昼夜SST变化研究影响等问题。结果表明,以2020年6月SST(Terra)为真值,HY1C白天SST的单日全球遥感产品的平均偏差、绝对偏差、均方根误差和相关系数分别为0.04℃、0.60℃、0.78℃和0.98,夜晚SST的单日全球遥感产品的平均偏差、绝对偏差、均方根误差和相关系数分别为-0.16℃、0.78℃、0.95℃和0.86。以2020年6月SST(Aqua)为真值,HY1D白天SST的单日全球遥感产品的平均偏差、绝对偏差、均方根误差和相关系数分别为0.02℃、0.59℃、0.79℃和0.98,夜晚SST的单日全球遥感产品的平均偏差、绝对偏差、均方根误差和相关系数分别为-0.09℃、0.61℃、0.82℃和0.96。这些统计值可以通过严格的质量控制方案来减小,但海洋锋面等区域的有效数据率会随着质量控制的阈值变小而显著减小。COCTS的全球SST遥感图像与MODIS相应产品在空间分布上差异性很小,长时间序列遥感图像结果比较具有良好的时空稳定性,多种SST产品整体都表现出对MODIS同类产品具有良好的一致性和可替代性。通过对SST昼夜变化等方面研究,提出了遥感SST产品质量提升的发展方向,来提高其在海洋昼夜温度短期变化等相关海洋学研究的应用能力。

南海东北部中尺度涡对海表叶绿素a浓度的影响规律研究

基于南海东北部1998~2019年的多源卫星遥感数据和风场再分析数据,较系统地分析了南海东北部涡旋内部叶绿素a浓度的分布特征,通过量化统计和涡心坐标系参数合成等方法探究了中尺度涡对叶绿素a浓度变化的影响规律及潜在机制。结果表明:(1)南海东北部约有60%的中尺度涡旋内部存在叶绿素a浓度增加和减少的现象。(2)南海东北部中尺度涡内部叶绿素a扰动受到涡旋抽吸和涡致Ekman抽吸机制的共同调控,其中约有38%(39%)的暖(冷)涡内涡旋抽吸的贡献更大, 21%(24%)的暖(冷)涡内涡致Ekman抽吸的贡献更大。(3)南海东北部中尺度涡生命周期内的海表叶绿素a浓度变化存在显著的阶段性差异,在冷暖涡的生成期,涡旋抽吸的作用更为显著,而在冷暖涡的顶峰和消亡期,涡致Ekman抽吸的作用更为明显。上述研究结果有助于理解南海东北部初级生产力对中尺度涡的响应过程与机理,对认识海洋物理-生物耦合过程具有一定的参考价值和研究意义。

应用Attention-LSTM算法预测赤道太平洋浮标观测站位海表温度的方法

ENSO(El Nino/Southern Oscillation)是发生在赤道东太平洋海域重要的海气耦合现象,在全球气候变化中起着重要作用。当热带太平洋东部的海表温度(Sea Surface Temperature,SST)出现连续5个月以上的异常升温/降温现象,就会产生厄尔尼诺现象/拉尼娜现象。因此,研究和预测这一区域的SST动态具有重要的科学意义。本文采用输入层附加Attention机制的长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络(Attention-LSTM)模型,对多时段、多站位的热带太平洋观测浮标站位获取的厄尔尼诺年和拉尼娜年的SST数据进行一年的预测。研究发现:实验站位SST预测中,LSTM算法的均方误差在0.5℃左右,而Attention-LSTM算法的均方误差均不超过0.31℃,证明了Attention-LSTM算法的预测精度高于传统的LSTM模型;在发生ENSO现象年份的东太平洋海域不同站,Attention-LSTM算法对SST的春季预报障碍(Spring Predictability Barrier,SPB)现象也有一定的精度改善作用。

2014年东黄海海表温度季节变化分析

利用MODIS反演的海表温度数据以及东黄海区表面温度历史数据等,对2014年在25°~40°N、120°~128°E范围内的东海及黄海部分海域表层水温状况进行了分析和研究。结果表明:1、2014年东黄海表层水温的最大值约为35℃,于8月出现在台湾西南沿岸,表层水温的最小值于1月出现在黄海北部为-2^-1℃;2、2014年东黄海表层水温上半年长江口以北海域(包含长江口)的表层水温偏高,长江口以南海域的海表温度偏低,7~9月(夏季)长江口以南海域水温偏高,长江口以北海域略有偏低,10~12月大部分海域水温偏低;3、海表温度梯度与常年相比变化不大,仅在冬季时,黄海暖流的暖水舌前锋较常年的平均状态略有偏北;4、研究海域在5~6月增温最快,温度上升迅速,是引发赤潮的重要原因之一。

热带气旋快速加强与海表温度分布统计特征研究

为加强海表温度对热带气旋快速加强影响的认识,利用中国气象局上海台风研究所整编的热带气旋最佳路径数据集和欧洲中尺度天气预报中心提供的海温数据,选取1979-2019年期间的西北太平洋热带气旋,统计分析了海温和热带气旋强度快速变化的特征。研究结果表明:(1)约90%的热带气旋快速加强发生在夏季和秋季,分别占快速加强总次数的32.8%和56.4%,绝大部分热带气旋以跨越1个强度等级的快速加强为主,由强热带风暴快速加强到台风和由台风快速加强到强台风是出现次数较多的两种情况。(2)夏季大于28℃,秋季大于27.5℃的海表温度条件有利于热带气旋快速加强,较低强度等级的热带气旋需要更高的海表温度(> 29℃)才易出现快速加强;热带气旋快速移动有利于其中心处海温维持较高状态。(3)海温的时间变率在±0.2℃/(6 h)内,水平空间梯度低于0.4℃/(°)是热带气旋快速加强的有利条件;热带气旋强度越强,越需要平稳的海表温度环境。(4)热带气旋处于强热带风暴及以上级别时,仅利用海表温度条件对其是否发生快速加强的判断准确性较好。这一工作量化了有利于热带气旋加强的海表温度环境,为业务上基于海表温度定量预报热带气旋强度演变提供了一种技术参考。

海表浅层水体温度剖面测量设备研发与实现

海表水体温度是海洋的一个重要特征,为了得到海表浅层水体即海面以下0~10 m深度范围内水体的垂直温度剖面,本文设计了一种基于红外测温原理的接触式测量方式的海表浅层水体温度剖面测量设备。该设备使用红外热像仪测量与水体接触的导温片的温度来间接得到海水温度,并通过排布较为密集的导温片得到垂直分辨率较小的水体温度剖面,最小测温点间距可达2 cm。设备内部使用了校正黑体进行实时校正,得到较为精确的导温片温度。设备在实验室进行了黑体定标实验及实验室水槽模拟实验,测温精度可达±0.1℃。实验结果表明,该设备测量水体温度具有较好精度,且容易部署,可得到测量范围内海水垂直分辨率较小的温度剖面。该设备在一定程度上可以提高海水温度剖面垂直分辨率,可以为卫星观测海温的误差修正提供实地测量参考。