采用卫星测高数据SLA,通过对相同时间内不同卫星的数据以及同一卫星不同时间段的数据处理结果进行分析,来探讨卫星的识别能力和南海中尺度涡的时空分布规律。通过分析ENVISAT和Jason-2高度计2009年数据资料所识别出的eddy可以得出,在时...采用卫星测高数据SLA,通过对相同时间内不同卫星的数据以及同一卫星不同时间段的数据处理结果进行分析,来探讨卫星的识别能力和南海中尺度涡的时空分布规律。通过分析ENVISAT和Jason-2高度计2009年数据资料所识别出的eddy可以得出,在时间上,南海中尺度涡具有季节分布特征,即冬、夏季的中尺度涡具有明显的典型的分布特征,而春、秋季节的冷暖涡数量相差不大,具有过渡特征;在空间上,南海eddy多分布在越南东南部以及14°N^18°N,111°E^113°E海域。通过分析ENVISAT、Jason-2和j1n(Jason-1 on its new orbit)的3颗卫星融合数据,与单颗卫星相比,发现融合数据具有更强的识别能力,可以监测出更多的涡流。展开更多
文摘采用卫星测高数据SLA,通过对相同时间内不同卫星的数据以及同一卫星不同时间段的数据处理结果进行分析,来探讨卫星的识别能力和南海中尺度涡的时空分布规律。通过分析ENVISAT和Jason-2高度计2009年数据资料所识别出的eddy可以得出,在时间上,南海中尺度涡具有季节分布特征,即冬、夏季的中尺度涡具有明显的典型的分布特征,而春、秋季节的冷暖涡数量相差不大,具有过渡特征;在空间上,南海eddy多分布在越南东南部以及14°N^18°N,111°E^113°E海域。通过分析ENVISAT、Jason-2和j1n(Jason-1 on its new orbit)的3颗卫星融合数据,与单颗卫星相比,发现融合数据具有更强的识别能力,可以监测出更多的涡流。