奚萌,宋清濤,2,李文君,鄒斌,2,林明森,2*

西北太平洋海表溫度融合產(chǎn)品交叉比對分析

奚萌1,宋清濤1,2,李文君3,鄒斌1,2,林明森1,2*

(1.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.國家海洋環(huán)境監(jiān)測中心,遼寧 大連116023)

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2007-2014年的3個海表溫度融合數(shù)據(jù)(AVHRR OISST,MISST和OSTIA)的產(chǎn)品特性與Argo浮標進行了真實性檢驗,并對融合產(chǎn)品進行了交叉比對分析。結(jié)果表明,3個融合產(chǎn)品在空間尺度上均能反映西北太平洋海域的海表溫度變化趨勢。融合數(shù)據(jù)與Argo浮標的平均偏差在±0.1℃之間,均方根誤差小于0.9℃。融合數(shù)據(jù)與浮標數(shù)據(jù)存在明顯的季節(jié)性變化,其中冬季融合數(shù)據(jù)與浮標數(shù)據(jù)的平均偏差和均方根誤差較小。在高緯海域,融合產(chǎn)品和浮標存在正偏差。與另兩個融合產(chǎn)品相比,OSTIA的數(shù)據(jù)質(zhì)量與Argo浮標最為接近。3個融合產(chǎn)品在近岸和高緯海域差異較大,三者對海冰的標識和處理方式不同對融合結(jié)果也有影響。在2012年6月之前MISST和OSTIA的海表溫度數(shù)據(jù)質(zhì)量更為接近,但在此之后MISST存在系統(tǒng)誤差。紅外數(shù)據(jù)、微波數(shù)據(jù)和實測數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù),是制作高時空分辨率高精度海表溫度融合產(chǎn)品必不可少的要素。

海表溫度;融合產(chǎn)品;Argo數(shù)據(jù);西北太平洋;統(tǒng)計分析

1 引言

海表溫度(sea surface temperature,SST)作為海洋環(huán)境基礎(chǔ)參量之一,其時空變化規(guī)律對分析海洋在氣候系統(tǒng)和全球變化中的作用具有重要意義。目前獲取海表溫度有現(xiàn)場觀測和衛(wèi)星遙感兩種方式?，F(xiàn)場觀測易受到海況、儀器、船只和人員等多種因素的制約,獲取的數(shù)據(jù)量有限且時空覆蓋范圍小;而衛(wèi)星遙感具有可實現(xiàn)大面積同步測量、獲取速度快、更新周期短和信息量大等優(yōu)勢。衛(wèi)星遙感探測分為熱紅外遙感和被動微波遙感:熱紅外遙感產(chǎn)品空間分辨率高達1.1 k m,但其空間覆蓋率易受到天氣條件制約;被動微波遙感產(chǎn)品可實現(xiàn)全天候觀測,但空間分辨率低至25 k m且近岸海域易受陸地信號干擾無有效數(shù)據(jù)[1]。由此可見,為制作高時空分辨率和高精度的全天候近實時海表溫度產(chǎn)品,需克服現(xiàn)場觀測和單一衛(wèi)星傳感器獲取數(shù)據(jù)存在的局限性和差異性,結(jié)合不同衛(wèi)星傳感器的特點,對數(shù)據(jù)進行有效融合。對現(xiàn)有融合產(chǎn)品進行比對分析是為發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有產(chǎn)品存在的不足,探究改進方法。

近年來,國內(nèi)外有許多學(xué)者對海表溫度融合產(chǎn)品進行比對分析,如,Reynolds和Chelton[2]通過對不同空間分辨率融合產(chǎn)品的研究,發(fā)現(xiàn)在大梯度和觀測數(shù)據(jù)稀少的區(qū)域里,融合產(chǎn)品之間的偏差甚至能達到5℃。Martin等[3]利用GMPE系統(tǒng)(GHRSST multiproduct ensemble)對海表溫度融合產(chǎn)品數(shù)據(jù)與Argo浮標數(shù)據(jù)進行了比對分析,結(jié)果表明在全球范圍大部分融合產(chǎn)品的平均偏差在0.02～0.04℃之間,標準偏差小于0.7℃,其中OSTIA的標準偏差甚至小于0.5℃。Dash等[4]介紹了基于網(wǎng)絡(luò)平臺的L4-SQUAM系統(tǒng)(the L4 SST Quality Monitor)并監(jiān)測了13種海表溫度融合產(chǎn)品的質(zhì)量,最終發(fā)現(xiàn)由于各個融合產(chǎn)品有不同的處理方法,在高緯度海冰過渡地帶往往存在大于2℃的差異。蔣興偉等[5]展示了南大洋阿古拉斯回流與繞極環(huán)流交匯區(qū)域的6種不同融合產(chǎn)品(AVHRR OISST、AMSR+AVHRR OISST、NCODA、MISST、RTG-HR和 OSTIA),結(jié)果表明在紅外數(shù)據(jù)覆蓋率較好的情況下,微波數(shù)據(jù)不僅不能提供更多的海表溫度信息,反而會降低產(chǎn)品的空間解析能力。胡曉悅等[6]利用Argo、Argos現(xiàn)場觀測海表溫度,對OSTIA、MISST、MWSST以及NGSST 4種融合產(chǎn)品在南海及其周邊海域的適用性進行評估,發(fā)現(xiàn)它們在水深大于80 m的海區(qū)沒有顯著性差異,但彼此間的偏差會隨水深變淺而增大,且產(chǎn)品偏差存在季節(jié)性差異。在前人研究的基礎(chǔ)上,本文重點是對長時間序列融合產(chǎn)品的空間分布進行比對分析以便評定多源融合產(chǎn)品的優(yōu)劣,同時也展示了西北太平洋海域分析結(jié)果的空間分布和差異。本文的工作可以為日后融合產(chǎn)品的質(zhì)量控制和產(chǎn)品精度的提高提供重要的參考,同時也可以結(jié)合我國衛(wèi)星輻射計海表溫度數(shù)據(jù)和相關(guān)數(shù)據(jù)融合算法,為預(yù)報和應(yīng)用等部門提供高時空分辨率、高精度的海表溫度融合產(chǎn)品。

2 數(shù)據(jù)源及其介紹

全球海洋同化實驗計劃(Global Ocean Data Assi milation Experi ment,GODAE)專門成立了高分辨率遙感海表溫度融合小組GHRSST-PP(the GODAE High-Resolution Sea Surface Temperature Pilot Project)[7],采用不同的數(shù)據(jù)源、融合算法和時空分辨率發(fā)布了很多海表溫度融合產(chǎn)品。本文使用的數(shù)據(jù)源為3個融合產(chǎn)品海表溫度數(shù)據(jù)(AVHRR OISST、MISST和OSTIA)和Argo浮標數(shù)據(jù),研究時間范圍為2007-2014年,研究區(qū)域范圍為西北太平洋海域(0°～60°N,100°～160°E)。西北太平洋海域受副熱帶高壓和季風(fēng)系統(tǒng)影響臺風(fēng)高發(fā),黑潮經(jīng)該海域蜿蜒北上,氣候和水動力環(huán)境復(fù)雜多變,是海表溫度融合產(chǎn)品精度檢驗的理想海域。

2.1 AVHRR OISST

OISST產(chǎn)品是由Reynolds團隊制作的逐日海表溫度產(chǎn)品[8],包括AVHRR OISST和AVHRR+AMSR OISST兩種融合產(chǎn)品,空間分辨率為25 k m,網(wǎng)格間距為(1/4)°。由于AMSR-E衛(wèi)星天線故障,AVHRR+AMSR OISST產(chǎn)品從2011年10月5日起停止提供相應(yīng)產(chǎn)品。AVHRR OISST僅使用AVHRR紅外數(shù)據(jù)和實測數(shù)據(jù),首先利用實測數(shù)據(jù)修正白天遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)生的大尺度偏差,然后使用最優(yōu)插值算法(Opti mum Interpolation,OI)計算生成融合產(chǎn)品。

AVHRR OISST所使用的插值算法是Reynolds OI算法的第二個版本,主要是在第一版的基礎(chǔ)上增添了一些額外的時間平滑。時間平滑主要用來分析連續(xù)3天的遙感數(shù)據(jù),分析的日期定義為3天時間段的中間1天,其中中間1天的數(shù)據(jù)權(quán)重高于其他兩天。

2.2 MISST

MISST產(chǎn)品由RSS(Remote Sensing Systems)制作的全球每日平均海表溫度產(chǎn)品,空間分辨率為9 k m,全球數(shù)據(jù)格點數(shù)為4 096×2 048。MISST是以最優(yōu)插值算法為基礎(chǔ),并融合了能夠穿透云層的微波數(shù)據(jù)和高空間分辨率的紅外數(shù)據(jù)。其中,微波數(shù)據(jù)由TMI、AMSR-E(或AMSR-2)以及 WindSat提供,紅外數(shù)據(jù)由Terra和Aqua上搭載的MODIS提供。

MISST產(chǎn)品通過時間平滑來確定連續(xù)3天的遙感觀測數(shù)據(jù)中間1天的海表溫度。所有的白天觀測數(shù)據(jù)都由當(dāng)?shù)貢r間的風(fēng)速進行調(diào)整校正[9]。值得一提的是,MISST并不像AVHRR OISST和OSTIA兩個海表溫度融合產(chǎn)品直接使用實測數(shù)據(jù),因此MISST沒有校正基本溫度。但AMSR和TMI數(shù)據(jù)已經(jīng)通過浮標數(shù)據(jù)進行了校正和驗證,大尺度MODIS數(shù)據(jù)偏差也已通過AMSR數(shù)據(jù)調(diào)整校正。由于MISST在處理過程中沒有對數(shù)據(jù)進行充分的平滑濾波,導(dǎo)致海表溫度梯度分析結(jié)果會含有許多小尺度特征。

2.3 OSTIA

OSTIA是Met Office基于GHRSST-PP提供的數(shù)據(jù)發(fā)布的。OSTIA使用了AATSR數(shù)據(jù)、SEVIRI數(shù)據(jù)、AVHRR數(shù)據(jù)、AMSR數(shù)據(jù)、TMI數(shù)據(jù)和實測數(shù)據(jù),其空間分辨率為5 k m,網(wǎng)格間距為(1/20)°[10]。為了消除白天海表升溫帶來的誤差影響,所有輸入的數(shù)據(jù)均濾除了白天風(fēng)速小于6 m/s的觀測值。所有衛(wèi)星的海表溫度數(shù)據(jù)均參考并結(jié)合AATSR數(shù)據(jù)和浮標實測數(shù)據(jù)進行調(diào)整。OSTIA目前可提供全球均方根誤差小于0.6℃的近實時、高空間分辨率海表溫度數(shù)據(jù)。OSTIA在本文研究時間范圍內(nèi)缺少2007年8月1日和2011年9月19日兩天的海表溫度融合產(chǎn)品數(shù)據(jù)。

2.4 Argo

Argo計劃是旨在快速、準確的收集全球海洋上層的海水溫度、鹽度和海流等剖面資料,于1998年推出的全球海洋觀測計劃[11-12]。圖1為2007-2014年在西北太平洋海域Argo浮標的觀測點分布,這些觀測點均經(jīng)過質(zhì)量控制并插值到(1/4)°空間分辨率的空間網(wǎng)格,共計100 185個觀測數(shù)據(jù),能夠覆蓋研究海域的66.57%,日本海南部海域和北太平洋副熱帶環(huán)流區(qū)西部海域觀測頻次較高,在南海南部、東海、黃海、渤海和鄂霍茨克海等海域獲得的數(shù)據(jù)稀少。

圖1 2007—2014年西北太平洋Argo浮標海表溫度觀測點數(shù)分布Fig.1 SST observation points distribution of Argo SST during 2007 to 2014 in the Northwest Pacific Ocean

3 研究方法

3.1 匹配方法

本文選取水深0～1 m范圍內(nèi)的Argo浮標數(shù)據(jù),先剔除無質(zhì)量標識或包含錯誤地理及時間信息的數(shù)據(jù),并參考Marcello等[13]的做法對浮標數(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(1/4)°的均勻網(wǎng)格上,當(dāng)一個網(wǎng)格點包含多個數(shù)據(jù)時,需進行算術(shù)平均后作為網(wǎng)格點觀測值保留。由于浮標數(shù)據(jù)和融合數(shù)據(jù)的時間分辨率均為1 d,因此選取與融合產(chǎn)品在同一天內(nèi)的同一網(wǎng)格點的浮標海表溫度數(shù)據(jù)進行匹配?？臻g窗口的匹配參考Bailey和Werdell[14]的方法,具體如下:(1)以Argo浮標對應(yīng)的網(wǎng)格點為中心,選取5×5的空間網(wǎng)格作為空間窗口匹配融合數(shù)據(jù);(2)計算有效數(shù)據(jù)的均值X-和標準差σ,剔除X-±(1.5×σ)之外的數(shù)據(jù),以減少較異常數(shù)據(jù)對均值計算的影響;(3)重新計算均值和標準差,并計算方差系數(shù)CV=標準差/均值,若CV≤0.15,則通過均勻性判識。

AVHRR OISST、MISST和OSTIA 3個融合產(chǎn)品的空間網(wǎng)格間距各不相同,首先對MISST和OSTIA進行插值,將3個融合產(chǎn)品的網(wǎng)格間距統(tǒng)一為(1/4)°,選取時間窗口為1 d后,再分別進行交叉匹配。

3.2 比對方法

本文對海表溫度匹配點數(shù)據(jù)分別進行了平均偏差、絕對偏差、標準偏差和均方根誤差的統(tǒng)計分析[15]。平均偏差bias計算公式為:

式中,S和I表示不同融合產(chǎn)品或Argo浮標的海表溫度數(shù)據(jù);Si表示第i個匹配點海表溫度數(shù)據(jù)的大小;n表示匹配點海表溫度數(shù)據(jù)總數(shù),是兩種數(shù)據(jù)的系統(tǒng)偏差之間差異程度的量度。

絕對偏差abs_bias計算公式為:

由于離差被絕對值化,不會出現(xiàn)正負抵消的情況,因此能更好的反映系統(tǒng)偏差的實際情況。

標準偏差std計算公式為:

標準偏差反映了觀測的海表溫度數(shù)據(jù)之間的偏差相對于其平均偏差的離散程度,標準偏差越大則海表溫度數(shù)據(jù)的偏差分布越分散。

均方根誤差r mse計算公式為:

對產(chǎn)品之間特大或特小誤差非常敏感,能夠很好的反映出觀測結(jié)果的精密度。

4 結(jié)果與分析

4.1 融合產(chǎn)品海表溫度數(shù)據(jù)分布

由于融合產(chǎn)品的海表溫度數(shù)據(jù)均是全覆蓋,因此3個融合產(chǎn)品與Argo浮標匹配點數(shù)量,以及融合產(chǎn)品之間的匹配點數(shù)量基本一致?lián)?在高緯海域?qū)１鶚俗R方式不同,造成了各個融合產(chǎn)品之間匹配點數(shù)量的差異。

圖2和圖3分別為2014年7月2日(夏季)和12月27日(冬季)3個融合產(chǎn)品的海表溫度分布圖和海表溫度梯度分布圖[16]。定性比較各個海表溫度融合產(chǎn)品的單天海表溫度分布和梯度分布,結(jié)果表明3個融合產(chǎn)品均能明確反映西北太平洋海域夏季和冬季單日的海表溫度變化趨勢且比較一致,研究海域的溫度梯度變化冬季比夏季更明顯。

MISST融合產(chǎn)品由于在數(shù)據(jù)處理過程中缺少必要的中值濾波,相對于AVHRR OISST和OSTIA的海表溫度梯度分布,MISST的噪音更為明顯。在鄂霍茨克海西北部海域,相對于圖2d和圖2f,圖2b顯示的AVHRR OISST海表溫度偏高;圖3d比圖3b和圖3f中海冰邊緣的海表溫度梯度值明顯偏高,原因主要是不同產(chǎn)品在數(shù)據(jù)融合過程中對海冰的處理方式不同,這與Dush等[4]研究得到的現(xiàn)象一致。為減少海冰對融合數(shù)據(jù)的影響,在今后的融合算法中可以選取更豐富的數(shù)據(jù)源作為輸入數(shù)據(jù)以便增加觀測數(shù)據(jù)的覆蓋率,或者增加對高緯海域海表溫度數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制并對海冰單獨進行標識認定。

4.2 融合產(chǎn)品與實測海表溫度數(shù)據(jù)比對結(jié)果

表1至表3為3個融合產(chǎn)品分別與Argo浮標匹配點海表溫度的統(tǒng)計分析結(jié)果,包括匹配點數(shù)量、平均偏差、絕對偏差、標準偏差和均方根誤差。AVHRR OISST與Argo浮標存在-0.01℃的負偏差,MISST與Argo浮標存在-0.04℃的負偏差,OSTIA與Argo浮標存在0.04℃的正偏差。表1和表3表明,AVHRR OISST和OSTIA兩種融合產(chǎn)品與Argo浮標比對結(jié)果較為穩(wěn)定,平均偏差均沒有年際變化;但MISST與Argo浮標比對結(jié)果并不穩(wěn)定(表2),2012年以前都為正偏差,2012-2014年呈負偏差并逐年增大,說明在2012年以后MISST存在一定的系統(tǒng)誤差,可能是MISST中新引入的AMSR-2數(shù)據(jù)造成的。AVHRR OISST、MISST、OSTIA與Argo浮標的絕對偏差分別為0.49℃、0.45℃和0.44℃;AVHRR OISST、MISST、OSTIA與Argo浮標的標準偏差分別為0.76℃、0.69℃和0.71℃;AVHRR OISST、MISST、OSTIA與Argo浮標的均方根誤差分別為0.76℃、0.69℃和0.71℃。本文統(tǒng)計分析結(jié)果與Martin等[3]分析結(jié)果基本一致,但研究區(qū)域融合數(shù)據(jù)比對分析結(jié)果略差于全球數(shù)據(jù)。絕對偏差、標準偏差和均方根誤差結(jié)果均表明MISST和OSTIA略優(yōu)于AVHRR OISST,說明微波傳感器提供的微波數(shù)據(jù)能夠有效提高了海表溫度融合數(shù)據(jù)的產(chǎn)品質(zhì)量。與奚萌等[15-16]研究內(nèi)容相比較發(fā)現(xiàn),融合產(chǎn)品與Argo的統(tǒng)計分析結(jié)果介于兩種傳感器反演海表溫度的統(tǒng)計分析結(jié)果之間,優(yōu)于微波輻射計,略差于紅外輻射計。這說明融合產(chǎn)品通過多源數(shù)據(jù)的輸入、融合算法的時空平滑處理有效提高了覆蓋率,并沒有降低產(chǎn)品的精度,但也不會明顯改善產(chǎn)品質(zhì)量。

3個融合產(chǎn)品與Argo浮標匹配點的統(tǒng)計分析結(jié)果逐月演變?nèi)鐖D4所示,變化曲線基本一致,數(shù)據(jù)質(zhì)量相對穩(wěn)定;OSTIA與Argo浮標的正偏差更為明顯;AVHRR OISST的平均偏差更接近Argo觀測結(jié)果;自2012年6月之后,MISST與Argo浮標存在明顯的負偏差且波動較大,說明產(chǎn)品存在系統(tǒng)誤差需要校正,但由于MISST缺乏實測數(shù)據(jù)所以無法對遙感數(shù)據(jù)的大尺度偏差進行校正,因此這也顯示出實測數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)在融合產(chǎn)品中起到的重要作用。相對于Argo浮標,3個融合產(chǎn)品的海表溫度都存在明顯的季節(jié)性變化,平均偏差均是夏季為正、冬季為負,夏季的標準偏差和均方根誤差略大于冬季的結(jié)果,與微波輻射計[15]和紅外輻射計[16]檢驗結(jié)果一致。標準偏差和均方根誤差逐月演變結(jié)果顯示,在絕大部分月份MISST和OSTIA略好于AVHRR OISST,尤其在夏季差別表現(xiàn)的更為明顯。這是因為在夏季多云區(qū)域紅外數(shù)據(jù)會大量缺失,使用了微波數(shù)據(jù)的MISST和OSTIA可以改善融合產(chǎn)品的質(zhì)量,也進一步說明不同季節(jié)中云覆蓋率的變化對AVHRR OISST融合產(chǎn)品的質(zhì)量有顯著影響。因此,當(dāng)紅外傳感器無法提供有效數(shù)據(jù)時,微波傳感器提供的海表溫度數(shù)據(jù)是一種重要補充。2011年4-7月3種融合產(chǎn)品的平均偏差、標準偏差和均方根誤差明顯高于其他年份的同時段。通過對3個融合產(chǎn)品與Argo浮標的統(tǒng)計結(jié)果進行的比對分析可以看出,紅外數(shù)據(jù)、微波數(shù)據(jù)和實測數(shù)據(jù)在融合產(chǎn)品中都起到了必不可少的作用,因此,相比于AVHRR OISST和MISST的數(shù)據(jù)質(zhì)量,使用了這3類數(shù)據(jù)的OSTIA數(shù)據(jù)質(zhì)量與Argo數(shù)據(jù)更為接近。

表1 AVHRR OISST與Argo浮標海表溫度匹配點統(tǒng)計分析結(jié)果Tab.1 SST statistical analysis of matching points bet ween AVHRR OISST and Argo

表2 MISST與Argo浮標海表溫度匹配點統(tǒng)計分析結(jié)果Tab.2 SST statistical analysis of matching points bet ween MISST and Argo

表3 OSTIA與Argo浮標海表溫度匹配點統(tǒng)計分析結(jié)果Tab.3 SST statistical analysis of matching points bet ween OSTIA and Argo

圖2 融合產(chǎn)品單天海表溫度分布Fig.2 Daily SST distribution of merging productsa.2014年7月2日AVHRR OISST;b.2014年12月27日AVHRR OISST;c.2014年7月2日MISST;d.2014年12月27日MISST;e.2014年7月2日OSTIA;f.2014年12月27日OSTIAa.AVHRR OISSTfor 2 July 2014;b.AVHRR OISSTfor 27 December 2014;c.MISSTfor 2 July 2014;d.MISSTfor 27 December 2014;e.OSTIA for 2 July 2014;f.OSTIA for 27 December 2014

圖3 融合產(chǎn)品單天海表溫度梯度分布Fig.3 Daily SST gradient distribution of merging productsa.2014年7月2日AVHRR OISST;b.2014年12月27日AVHRR OISST;c.2014年7月2日MISST;d.2014年12月27日MISST;e.2014年7月2日OSTIA;f.2014年12月27日OSTIAa.AVHRR OISSTfor 2 July 2014;b.AVHRR OISSTfor 27 December 2014;c.MISSTfor 2 July 2014;d.MISSTfor 27 December 2014;e.OSTIA for 2 July 2014;f.OSTIA for 27 December 2014

圖4 2007—2014年融合產(chǎn)品與Argo浮標海表溫度匹配點統(tǒng)計分析結(jié)果逐月演變Fig.4 Monthly SST statistical analysis of matching points among merging products and Argo during 2007 to 2014,respectivelya.平均偏差;b.標準偏差;c.均方根誤差a.Bias;b.standard deviation;c.root mean square error

圖5 2007—2014年融合產(chǎn)品與Argo浮標海表溫度匹配點誤差棒分析Fig.5 SST error bar analysis of matching points among merging products and Argo during 2007 to 2014a.AVHRR OISST與Argo;b.MISST與Argo;c.OSTIA與Argoa.AVHRR OISST and Argo;b.MISST and Argo;c.OSTIA and Argo

圖5 為海表溫度誤差棒分析結(jié)果,展示的是在1℃溫度區(qū)間內(nèi)融合產(chǎn)品與Argo浮標的匹配點個數(shù)、平均偏差和標準偏差。在低溫區(qū)域(小于16℃),3種融合產(chǎn)品均與Argo浮標存在正偏差(大于0.1℃),且隨著溫度的降低偏差有增大的趨勢,標準偏差也均大于1℃。這部分匹配點主要集中在高緯海域(35°N以北),只占匹配點總數(shù)的14.1%,與微波輻射計反演的海表溫度結(jié)果在高緯海域得到的結(jié)論相似[15],與紅外輻射計反演的海表溫度結(jié)果略有不同[16],這說明輸入數(shù)據(jù)精度對融合產(chǎn)品精度有直接影響,在高緯海域紅外數(shù)據(jù)觀測點稀少,融合產(chǎn)品受微波數(shù)據(jù)影響較大。如果希望在低溫或多云區(qū)域內(nèi)得到高質(zhì)量的融合產(chǎn)品,一方面需要改進微波輻射計反演產(chǎn)品的質(zhì)量,另一方面應(yīng)增加紅外數(shù)據(jù)在融合過程中的權(quán)重系數(shù)。3個融合產(chǎn)品與Argo浮標匹配點主要分布在17～31℃的溫度區(qū)間,占匹配點總數(shù)的85.7%,最為集中的27～30℃占匹配點總數(shù)的43.4%。在16～30℃溫度區(qū)間,融合產(chǎn)品與Argo浮標的平均偏差比較一致(±0.1℃之間)。在25～32℃溫度區(qū)間,AVHRR OISST與Argo浮標的標準偏差小于0.7℃,占匹配點總數(shù)的58.1%;在27～32℃溫度區(qū)間,AVHRR OISST與Argo浮標的標準偏差小于0.5℃,占匹配點總數(shù)的47.4%。在23～32℃溫度區(qū)間,MISST與Argo浮標的標準偏差小于0.7℃,占匹配點總數(shù)的66.5%;在27～32℃溫度區(qū)間,MISST與Argo浮標的標準偏差小于0.5℃,占匹配點總數(shù)的47.4%。在23～32℃溫度區(qū)間,OSTIA與Argo浮標的標準偏差小于0.7℃,占匹配點總數(shù)的66.5%;在26～32℃溫度區(qū)間,OSTIA與Argo浮標的標準偏差小于0.5℃,占匹配點總數(shù)的53.2%。相對于AVHRR OISST和MISST,在相同的標準偏差范圍內(nèi),OSTIA有更寬廣的溫度區(qū)間。但總體上看,3種融合數(shù)據(jù)與浮標數(shù)據(jù)的偏差程度和離散程度均較小,數(shù)據(jù)質(zhì)量可靠。在高溫區(qū)域(大于30℃),3個融合產(chǎn)品與Argo浮標都存在負偏差(小于-0.1℃),且隨著溫度升高偏差增大;匹配點稀少,只占匹配點總數(shù)的4.0%。相比于MISST和OSTIA,AVHRR OISST與Argo浮標數(shù)據(jù)質(zhì)量差異更大。

造成海表溫度融合產(chǎn)品與浮標偏差的原因主要有以下幾方面:(1)Argo浮標數(shù)據(jù)測得是水下1 m的水體溫度,而融合產(chǎn)品的海表溫度是結(jié)合了觀測水下1μm的紅外數(shù)據(jù)和1 mm的微波數(shù)據(jù)計算而成,盡管對Argo浮標數(shù)據(jù)進行了質(zhì)量校正,但由于觀測深度不同仍會產(chǎn)生偏差[17];(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,皮溫與體溫的差異在冬季比夏季更小,海表溫度垂直結(jié)構(gòu)的季節(jié)變化也是融合數(shù)據(jù)和浮標數(shù)據(jù)產(chǎn)生偏差的原因;(3)Argo浮標數(shù)據(jù)是指時間窗口內(nèi)的瞬時溫度,而融合產(chǎn)品是按不同融合算法、時空尺度和質(zhì)量控制流程計算的日平均海表溫度,這必然會影響檢驗精度;(4)Argo浮標數(shù)據(jù)是(1/4)°的觀測網(wǎng)格內(nèi)所有單點觀測的海表溫度平均值,而融合產(chǎn)品海表溫度是網(wǎng)格化結(jié)果,即(1/4)°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,融合數(shù)據(jù)與浮標數(shù)據(jù)差異值會更大。由于西北太平洋海域有黑潮經(jīng)過,會產(chǎn)生諸多渦旋和鋒面,所以該海域海表溫度時空變化相對劇烈。

4.3 融合產(chǎn)品海表溫度數(shù)據(jù)交叉比對結(jié)果

表4至表6分別為2007-2014年MISST與AVHRR OISST、OSTIA與 AVHRR OISST、MISST與OSTIA的海表溫度數(shù)據(jù)匹配點統(tǒng)計分析結(jié)果;圖6、圖7、圖9和圖10分別為MISST與AVHRR OISST、OSTIA與AVHRR OISST、OSTIA與 MISST的平均偏差分布、均方根誤差分布、統(tǒng)計分析結(jié)果逐月演變和海表溫度誤差棒分析結(jié)果;圖8為2012年9月30日至10月13日AVHRR OISST的異常點海表溫度分布圖;圖11為2007-2014年異常值海表溫度觀測點分布。

表4 MISST與AVHRR OISST海表溫度匹配點統(tǒng)計分析結(jié)果Tab.4 SSTstatistical analysis of matching points bet ween MISST and AVHRR OISST

表5 OSTIA與AVHRR OISST海表溫度匹配點統(tǒng)計分析結(jié)果Tab.5 SST statistical analysis of matching points bet ween OSTIA and AVHRR OISST

表6 MISST與OSTIA海表溫度匹配點統(tǒng)計分析結(jié)果Tab.6 SST statistical analysis of matching points bet ween MISST and OSTIA

圖6 2007—2014年融合產(chǎn)品海表溫度匹配點平均偏差分布Fig.6 SST bias distribution of matching points among merging products during 2007 to 2014,respectivelya.MISST與AVHRR OISST;b.OSTIA與AVHRR OISST;c.MISST與OSTIAa.MISST and AVHRR OISST;b.OSTIA and AVHRR OISST;c.MISST and OSTIA

圖7 2007—2014年融合產(chǎn)品海表溫度數(shù)據(jù)匹配點均方根誤差分布Fig.7 SST root mean square error distribution of matching points among merging products during 2007 to 2014,respectivelya.MISST與AVHRR OISST;b.OSTIA與AVHRR OISST;c.MISST與OSTIAa.MISST and AVHRR OISST;b.OSTIA and AVHRR OISST;c.MISST and OSTIA

圖8 2012年9月30日至10月13日AVHRR OISST異常點海表溫度分布Fig.8 Abnor mal SST distribution of AVHRR OISST during 30 September 2012 to 13 October 2012

由圖6和圖7所示,近岸海區(qū)水汽、氣溶膠等復(fù)雜的大氣條件,泥沙懸浮物含量較高的水體,以及上升流、波浪破碎等諸多海洋動力因素,都會對衛(wèi)星傳感器接收到的海面輻射產(chǎn)生影響從而給遙感反演海表溫度的準確性帶來一定誤差,進而導(dǎo)致融合產(chǎn)品之間近岸數(shù)據(jù)差異較大,數(shù)據(jù)質(zhì)量較差。這一分析結(jié)果與Xie等[18]的研究結(jié)果一致,他們認為在水深小于80 m的東海陸架海域,產(chǎn)品之間的偏差會隨水深的減小而迅速增大,并且在水深40 m和80 m存在兩個較大斜率的拐點,因此大于80 m的海域海表溫度融合產(chǎn)品可獨立使用,但在近岸則需進一步修正。在高緯海域尤其是鄂霍茨克海海域,由于AVHRR OISST沒有使用微波數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù),其輸入數(shù)據(jù)覆蓋率遠低于其他兩個融合產(chǎn)品從而導(dǎo)致海表溫度偏高。因此在高緯海域AVHRR OISST與MISST、OSTIA的平均偏差比對結(jié)果會出現(xiàn)負偏差,均方根誤差也遠遠大于低緯海域。

在融合算法中[19],空間網(wǎng)格點上的分析值是由網(wǎng)格點的背景場值(又稱為預(yù)報值)加上修訂值而確定的,背景場值是前一天融合產(chǎn)品的分析值,其修訂值由相關(guān)半徑內(nèi)各觀測點的觀測值與背景場值的偏差加權(quán)求得,其權(quán)重系數(shù)(即最優(yōu)插值系數(shù))不是任意選擇的,應(yīng)該使得網(wǎng)格點分析值的誤差達到最小。公式如下:

式中,νam代表變量在空間網(wǎng)格點上的分析值;νem代表變量在空間網(wǎng)格點上的背景場值;K為權(quán)重系數(shù);νos代表變量在觀測點的觀測值;νes代表變量在觀測點的背景場值。

當(dāng)受到云覆蓋和氣溶膠的影響時,紅外數(shù)據(jù)會得到異常觀測值。若通過質(zhì)量控制沒有刪除該異常觀測值,而繼續(xù)將其作為正常值引入到融合算法中進行計算,則會導(dǎo)致融合產(chǎn)品的此分析點結(jié)果異常。如果第1天的融合結(jié)果異常,但第2天該區(qū)域得到正常觀測值時,融合產(chǎn)品會通過計算觀測增量修正背景場異常值,最終會得到第2天的正確值。但若該區(qū)域在第2天沒有獲得新的觀測值時,只能選用分析點相關(guān)半徑內(nèi)的其他觀測值來計算分析點的增量,即使這些觀測值正常,但在引入到融合算法時仍然無法消除和修正已經(jīng)存在的異常值,直到分析點有新的正確觀測值出現(xiàn)才會得到正確的融合結(jié)果。圖7a和7b中10°N,150°E存在異常值(圖內(nèi)紅圈所示),圖7c在該海域卻不存在異常值,這是由于2012年9月29日AVHRR OISST融合產(chǎn)品的受到17號“杰拉華”臺風(fēng)的影響,輸入數(shù)據(jù)AVHRR在該海域產(chǎn)生了異常,之后又一直受到云覆蓋沒有新的觀測數(shù)據(jù),直至10月13日獲得新的觀測值才完全修正了9月29日產(chǎn)生的異常值,如圖8所示。MISST和OSTIA由于有微波數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)和不同的質(zhì)量控制方法,因而避免了異常值的出現(xiàn)。

由圖9所示,比較 MISST與AVHRR OISST、OSTIA與AVHRR OISST、MISST與OSTIA的數(shù)據(jù)匹配點逐月演變統(tǒng)計分析結(jié)果。2012年6月之后MISST融合結(jié)果出現(xiàn)明顯負偏差,其他月份之間平均偏差不超過±0.3℃,AVHRR OISST、OSTIA在整個研究時間范圍內(nèi)數(shù)據(jù)質(zhì)量一直保持穩(wěn)定(圖9a)。從圖9b標準偏差的逐月演變過程可以看出,MISST與OSTIA的離散程度最小,MISST與AVHRR OISST的離散程度最大;也就是說MISST與OSTIA產(chǎn)品質(zhì)量更為接近,MISST與AVHRR OISST產(chǎn)品差異更大。將圖9與圖2比對發(fā)現(xiàn),融合產(chǎn)品之間比對的標準偏差和均方根誤差均小于與Argo浮標比對的結(jié)果。在3個融合產(chǎn)品與Argo浮標比對時出現(xiàn)的季節(jié)變化,卻沒有出現(xiàn)在3個融合產(chǎn)品的比對過程中,從而可以說明3個融合產(chǎn)品沒有因為海表溫度的季節(jié)變化產(chǎn)生質(zhì)量差異。

圖9 2007—2014年融合產(chǎn)品海表溫度匹配點統(tǒng)計分析結(jié)果逐月演變Fig.9 Monthly SST statistical analysis of matching points among merging products during 2007 to 2014,respectivelya.平均偏差;b.標準偏差;c.均方根誤差a.Bias;b.standard deviation;c.root mean square error

圖10 2007-2014年融合產(chǎn)品海表溫度匹配點誤差棒分析Fig.10 SST error bar analysis of matching points among merging products during 2007 to 2014,respectivelya.MISST與AVHRR OISST;b.OSTIA與AVHRR OISST;c.MISST與OSTIAa.MISST and AVHRR OISST;b.OSTIA and AVHRR OISST;c.MISST and OSTIA

圖11 2007—2014年AVHRR OISST異常值海表溫度觀測點分布Fig.11 Abnor mal SST observation points distribution of AVHRR OISST during 2007 to 2014

由圖10所示,3種融合產(chǎn)品之間的匹配點均主要分布在18～31℃的溫度區(qū)間,占匹配點總數(shù)的78.6%。其中27～30℃的匹配點占總數(shù)的47.8%。在低溫區(qū)域(小于6℃)MISST和OSTIA都與AVHRR OISST存在小于-0.1℃的負偏差,而MISST與OSTIA之間卻沒有出現(xiàn)這種情況。說明微波輻射計作為輸入數(shù)據(jù)修訂了高緯海域這部分數(shù)據(jù)負偏差。將圖10與圖3比對可以看出,MISST和OSTIA與Argo浮標數(shù)據(jù)依然存在偏差,只是相比于AVHRR OISST有所改善。在10～30℃溫度區(qū)間,3個融合產(chǎn)品之間的平均偏差較一致(±0.1℃之間)。在20～31℃溫度區(qū)間,MISST與AVHRR OISST標準偏差小于0.7℃,占匹配點總數(shù)的73.5%;在28～31℃溫度區(qū)間,MISST與AVHRR OISST標準偏差小于0.5℃,占匹配點總數(shù)的44.6%。在18～32℃溫度區(qū)間,OSTIA與AVHRR OISST標準偏差小于0.7℃,占匹配點總數(shù)的77.2%;在25～31℃溫度區(qū)間,OSTIA與AVHRR OISST標準偏差小于0.5℃,占匹配點總數(shù)的60.9%。在18～33℃溫度區(qū)間,MISST與OSTIA標準偏差小于0.7℃,占匹配點總數(shù)的77.2%;在26～32℃溫度區(qū)間,MISST與OSTIA標準偏差小于0.5℃,占匹配點總數(shù)的64.5%。說明在該溫度區(qū)間內(nèi)3種融合數(shù)據(jù)之間的偏差程度和離散程度都較小,數(shù)據(jù)質(zhì)量可靠。

在圖10a和10b中高于32℃且偏差大于1℃的匹配點共有2 683個,相對較稀少,不到匹配點總量的0.002 7%,MISST和OSTIA較AVHRR有明顯負偏差(小于-1.0℃),從圖11的觀測點分布來看,主要分布在上文提到的2012年9月29日至10月12日在10°N,150°E的異常值處,南海東部海域也是由于類似異常值引入導(dǎo)致海表溫度融合結(jié)果異常升高。

由以上融合產(chǎn)品之間交叉比對分析結(jié)果可以看出,與AVHRR OISST相比,MISST和OSTIA的海表溫度數(shù)據(jù)質(zhì)量更為接近。

5 結(jié)論

本文對西北太平洋海域2007-2014年的3個海表溫度融合產(chǎn)品(AVHRR OISST,MISST和OSTIA)以及Argo浮標的產(chǎn)品特性進行了介紹,并進行了交叉比對分析。為了評估融合產(chǎn)品的特性,計算了研究區(qū)域的融合產(chǎn)品單天海表溫度分布、單天海表溫度梯度分布、Argo浮標的觀測點數(shù)分布、統(tǒng)計分析結(jié)果逐月演變曲線、海表溫度誤差棒分析、以及融合產(chǎn)品之間的平均偏差分布和均方根誤差分布。結(jié)果表明:

(1)3個融合產(chǎn)品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。

(2)融合數(shù)據(jù)與Argo浮標的平均偏差在±0.1℃之間,均方根誤差小于0.9℃。但是融合數(shù)據(jù)與浮標數(shù)據(jù)卻存在季節(jié)性變化,從融合數(shù)據(jù)與浮標數(shù)據(jù)匹配點統(tǒng)計分析結(jié)果逐月演變曲線可以看出,融合數(shù)據(jù)與浮標數(shù)據(jù)冬季的平均偏差和均方根誤差較小,夏季偏差較大。在高緯海域,融合產(chǎn)品與Argo浮標存在正偏差。相比于AVHRR OISST和MISST,OSTIA的數(shù)據(jù)質(zhì)量與Argo浮標更接近。

(3)從2012年6月開始,MISST與Argo浮標、AVHRR OISST和OSTIA都存在偏差,使用時需要對其進行系統(tǒng)校正。相比AVHRR OISST和OSTIA,MISST也缺乏平滑處理,造成融合產(chǎn)品的溫度梯度偏大,噪音偏多。

(4)從平均偏差分布和均方根誤差分布可以看出,融合產(chǎn)品之間在近岸和高緯海域差異較大,需要進一步校正;對海冰的標識和處理也還需要改進。從整個比對分析過程可以看出,與AVHRR OISST相比,MISST和OSTIA的海表溫度數(shù)據(jù)質(zhì)量更為接近。

(5)作為融合產(chǎn)品的輸入數(shù)據(jù),紅外數(shù)據(jù)可以提高產(chǎn)品的特征分辨率,豐富產(chǎn)品的細節(jié)特征;微波數(shù)據(jù)的引入可以改善空間覆蓋率,彌補云對紅外數(shù)據(jù)的影響,降低異常值出現(xiàn)的概率;實測數(shù)據(jù)可以校正海表溫度大尺度偏差。因此為了制作高時空分辨率高精度的海表溫度融合產(chǎn)品,紅外數(shù)據(jù)、微波數(shù)據(jù)和實測數(shù)據(jù)都是必不可少的。

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Intercomparison analysis of merging sea surface temperature products for the Northwest Pacific Ocean

Xi Meng1,Song Qingtao1,2,Li Wenjun3,Zou Bin1,2,Lin Mingsen1,2

(1.National Satellite Ocean Application Service,State Oceanic Ad ministration,Beijing 100081,China;2.Key Laborator y of Space Ocean Remote Sensing and Applications,Beijing 100081,China;3.National Marine Environ mental Monitoring Center,Dalian 116023,China)

Sea surface temperature products are significant data sources for global ocean at mosphere systemstudies,and play an i mportant role for research and applications in marine related fields.Focusing on the Northwest Pacific Ocean,three merging SST products(AVHRR OISST,MISST and OSTIA)have been validated and compared with Argo,and interco mparison analysis among merging products during 2007 to 2014 in this paper.The results suggest that the overall trend of the variability changes of the three merging products is consistent in the study area.Bias is±0.1℃and root mean square error is less than 0.9℃bet ween merging products and Argo.Comparisons of merging data and buoy data have obvious seasonal cycles especially,bias and root mean square error are s maller in winter.There are positive deviation in the high latitude area.The data quality of OSTIAis moreideal than other merging products.The differences of data among merging products are relatively large in coastal and high latitude sea area.When seaiceis processed in different ways,merging products will be affected strongly.Before June 2012,the data qualities of SST are much closer bet ween MISST and OSTIA,but henceforth MISST exists system deviation.Infrared data,microwave data and situ data as input data are essential elements in order to produce high temporal-spatial resolution and high precision of merging SST products.

sea surface temperature;merging products;Argo data;the Northwest Pacific Ocean;statistical analysis

P716+.12;P731.11

A

0253-4193(2017)12-0136-17

奚萌,宋清濤,李文君,等.西北太平洋海表溫度融合產(chǎn)品交叉比對分析[J].海洋學(xué)報,2017,39(12):136-151,

10.3969/j.issn.0253-4193.2017.12.013

Xi Meng,Song Qingtao,Li Wenjun,et al.Intercomparison analysis of merging sea surface temperature products for the Northwest Pacific Ocean[J].Haiyang Xuebao,2017,39(12):136-151,doi:10.3969/j.issn.0253-4193.2017.12.013

2016-11-26;

2017-05-13。

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)”;國家基金委——山東省聯(lián)合基金項目“海洋環(huán)境動力學(xué)和數(shù)值模擬”(U1606405)。

奚萌(1985—),男,北京市人,助理研究員,從事海溫反演、數(shù)據(jù)融合方面研究。E-mail:xi meng@mail.nsoas.org.cn

*通信作者:林明森。E-mail:mslin@mail.nsoas.org.cn