2012—2016年可见光红外成像辐射仪(VIIRS)海表面温度产品精度检验分析
HY-2B扫描微波辐射计海温产品在典型区域的精度验证和分析
HY-2B扫描微波辐射计海温产品在典型区域的精度验证和分析周武;王士帅;林明森【期刊名称】《海洋通报》【年(卷),期】2022(41)5【摘要】“海洋二号B”卫星(HY-2B)于2018年10月25日发射,是我国第二颗海洋动力环境探测卫星,其上搭载有包括扫描微波辐射计(SMR)在内的多个载荷,海表面温度(SST)是SMR的主要产品之一。
本文分别利用NOAA提供的i Quam实测海温数据、CORIOLIS卫星WindSat反演的海温遥感产品、NCEP模式海温数据,在两个典型区域,对2020年1月1日至12月31日期间的HY-2B/SMR海温产品进行了验证,其中HY-2B/SMR与iQuam实测海温的Bias为0.004℃,RMSE 约为0.65℃,CORR高于0.95。
通过进一步分析,由区域A的分析结果总结了HY-2B/SMR海温产品精度随纬度变化的规律及其原因,同时,由区域B的分析结果计算出陆地、岛礁以及RFI对海温总体反演精度的影响约为0.1℃。
【总页数】9页(P510-518)【作者】周武;王士帅;林明森【作者单位】南方海洋科学与工程广东省实验室(广州);自然资源部空间海洋遥感与应用重点实验室;国家卫星海洋应用中心;航天宏图信息技术股份有限公司;中国海洋大学【正文语种】中文【中图分类】P731.11【相关文献】1.利用微波探测仪(ATMS)对在轨微波辐射计观测精度的模拟分析2.AW3D 30 m DSM数据质量分析及部分典型区域精度验证3.中国区域多源土地覆被遥感产品精度分析与验证4.台风天气条件下地基微波辐射计反演产品精度分析5.利用地基微波辐射计验证积雪微波辐射传输模型因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
红外辐射计在海水表面温度
红外辐射计在海水表面温度现场测量中的应用张乐中国海洋大学海洋遥感研究所，山东青岛(266003)摘 要： 海水表面温度是海洋研究中的重要参数。
本文介绍了红外辐射计测量温度的一般原理，同时结合海水的特点说明了红外辐射计在海水表面温度现场测量中的具体应用。
关键词：海水表面温度，红外辐射计，黑体校准1. 引 言海水表面温度是全球海-气系统最重要的变量之一。
它是重要的海洋参数，是气候变化的关键指标，并且广泛应用于描述海洋环流和动力学、上层海洋作用的研究、海洋-大气热交换, 及作为数字天气预报的一个边界条件。
在大范围获取海水表面温度需要通过卫星数据得到,然而卫星所得数据受到多种因素影响,需要在现场测量海水表面温度，收集大量验证数据来进行对比分析，所得验证数据的很大一部分就要通过现场测量利用红外辐射计来获得.本文就在红外辐射计测温的一般原理基础之上，结合海水的相关特点，介绍红外辐射计在现场测量海水表面温度中的应用。
2. 红外测温的一般原理在自然界中,当物体的温度高于绝对零度时,由于它内部热运动的存在,就会不断的向四周辐射电磁波,其中就包含了波段位于0.75μm ～100μm 红外线.物体的红外辐射能量的大小及其按波长的分布与它的表面温度有着十分密切的关系。
因此，通过对物体自身辐射的红外能量的测量，便能准确地测定它的表面温度.红外辐射计就是按照这个原理工作的.2.1辐照度和辐射率辐照度E 是指通过某一单位面积的辐射能通量，与波长有关，在单位波长内的辐照度称之为单色辐照度E λ，用公式表示如下：()dE E d λλλ=（1）辐射率L ω是指在三维空间中在给定方向单位立体角通过沿该方向的单位投影光源面积的辐射通量，与共建立体角的方向有关。
两者关系如下：222()0(,)co s sin E L d L d d πππλλωλωαθθαθα==⎰⎰⎰（2）其中θ是面元法线与入射光线的夹角，α是方位角。
在红外辐射计中主要用到辐射率的概念.每一个辐射计都有各自的视场角，只有在这个视场角，即立体角之内的辐射通量才能被辐射计接收到。
红外热像仪测试系统的研制与精度验证_李颖文
（ ） ＭＲＴＤｆ＝
｜ｄＴｆ＋ －ｄＴｆ－｜ ２Ｔｒａｎｓ其 中 ，Ｔｒａｎｓ为 平 行 光 管 的 红 外 透 过 率 。
４ 测试结果及精度验证
对红外平行光管装调的主要技术指标是要求 轴上点的波像差 ＲＭＳ小于１／２０λ（λ＝６３２．８ｎｍ）， 因此采用 数 字 化 的 激 光 干 涉 仪 完 成 红 外 的 装 调。 对离轴抛物镜部件和平面镜部件的装调均通过激 光 干 涉 仪 完 成 ，如 图 ２ 所 示 ，调 整 精 度 极 高 ，对 系 统 中各光学元件的调整以系统最终检测结果满足轴 上点波前精度要求为止。
第 １０ 卷 第 １ 期 ２０１２年２月
光学与光电技术
ＯＰＴＩＣＳ ＆ ＯＰＴＯＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ
文 章 编 号 ：１６７２－３３９２（２０１２）０１－００１３－０５
Ｖｏｌ．１０，Ｎｏ．１ Ｆｅｂｒｕａｒｙ，２０１２
红外热像仪测试系统的研制与精度验证
李颖文 杨长城 车驰骋 洪 韬
（华中光电技术研究所—武汉光电国家实验室，湖北 武汉 ４３００７３ ）
摘要 目前红外测试能力的建设主要依靠进口，设 备 价 格 昂 贵、供 货 周 期 长、维 修 困 难。 自 主 研 发的红外测试系统，采用 Ｔ 型离轴 折 返 式 平 行 光 管 减 小 杂 散 红 外 辐 射 的 影 响，采 用 多 帧 平 均 算 法 减 小 随 机 噪 声 的 影 响 ，采 用 黑 体 、靶 标 轮 和 平 行 光 管 的 一 体 化 结 构 设 计 减 小 环 境 温 度 对 平 行 光 管 焦 距 变 化 的 影 响 ，提 高 了 测 试 精 度 。 红 外 测 试 系 统 软 件 采 用 通 用 化 架 构 和 模 块 化 编 程 技 术 ，扩 展性好。该系统与某美国进 口 的 红 外 测 试 系 统 对 比，红 外 热 像 仪 ＮＥＴＤ 测 试 结 果 的 偏 差 小 于 ２０％ 。 测 试 过 程 和 测 试 配 置 可 自 动 化 ，大 大 提 高 了 批 量 测 试 效 率 。 测 试 系 统 成 本 低 ，性 能 与 国 外 同 类 产 品 相 当 ，性 价 比 高 ，具 有 广 阔 的 市 场 前 景 。 关 键 词 红 外 热 像 仪 ；测 试 系 统 ；研 制 ；精 度 验 证 中 图 分 类 号 ＴＮ２１ 文 献 标 识 码 Ａ
2.3 城镇化进程及其影响 教学设计(1)-湘教版高中地理必修第二册
第二章城镇和乡村第3节城镇化进程及其影响《城镇化进程及其影响》这节课是本章的第三课时,是对第二章前两节中所学知识的理解和应用。
在教材中完整地反映了地理学科的综合性。
本节课的知识来源于生活，又运用于生活，体现了新课程的理念。
本节课内容主要包括：城镇化、城镇化的地域差异、城镇化对地理环境的影响。
1.理解城市化的概念、主要标志，了解推动城市化发展的主要因素。
2.运用有关资料，概括城市化的进程和各阶段特点。
3.通过学习发达国家与发展中国家城市化的异同，培养学生辩证思维能力及科学的城市发展观。
1．城镇化的进程、城镇化的地域差异及其成因。
2．城镇化过程中出现的问题以及对应解决措施。
3．能举例说明城镇化对地理环境的影响。
教师准备：挂图、课件、投影仪等；发学案。
学生准备：结合学案课前预习。
【导入新课】教师课件展示《世界夜间灯光分布图》，并介绍：苏奥米国家极地轨道伙伴卫星（Suomi NPP）是美国最新一代气象卫星。
其搭载的可见光/红外成像辐射仪（VIIRS）传感器，能够过滤掉极光、森林火光等非城市灯光，捕获到城镇中居民点、车流、路灯等发出的低强度灯光。
教材图2-32是科研人员通过收集该卫星2016年多个月份的数据，合成得到的卫星影像。
读图思考：1．对照世界地图，看一看世界城市分布与夜间灯光分布是否一致。
2．世界上有的区域夜间灯光闪耀，有的区域夜间则一片漆黑。
夜间灯光分布为什么会有如此大的差异呢？【讲授新知】一、城镇化什么是城镇化？（通过图分析城镇化的内涵，本部分可以采取学生讨论→学生讲解→教师评价→教师总结的程序进行）1．城镇化概念：城镇化又叫城市化，是指人口和产业活动在空间上集聚、乡村地区转变为城市地区的过程。
2．城镇化表现（1）城镇人口占总人口的比重持续上升（2）劳动力从第一产业向第二、第三产业逐渐转移（3）建设用地规模不断扩大（4）乡村景观逐渐转化为城市景观（5）人们的生产方式、生活方式、文化、价值观念等随之发生显著变化。
VIIRS白天夜晚波段数据应用概况
VIIRS白天夜晚波段数据应用概况摘要：自从环境卫星平台出现以来，在可见光波段，利用日间反射光的测量方法已经成为地球观测辐射仪器的主要方法。
在夜晚，这些相同的光学波段的传感器长期被限制在热红外波段，而这些热红外波段，相对于许多的重要天气和气候要素，涵盖的性息太少。
自从环境卫星平台出现以来，在可见光波段，利用日间反射光的测量方法已经成为地球观测辐射仪器的主要方法。
在夜晚，这些相同的光学波段的传感器长期被限制在热红外波段，而这些热红外波段，相对于许多的重要天气和气候要素，涵盖的性息太少。
美国新一代极轨运行环境卫星系统预备卫星NPP上的可见光红外成像辐射仪套件（visible infrared imager radiometer suite，VIIRS）继承发展了美国国防气象卫星（DMSP）的OLS传感器的微光探测能力，提供了夜晚时分可见光和近红外的观测手段，该文简要介绍了VIIRS的白天/夜晚波段（day and night，DNB）数据的微光探测能力和应用概况。
关键词：NPP OLS VIIRS 微光探测DNB中图分类号：P73 文献标识码：A 文章编号：1674-098X （2015）04（c）-0042-02美国新一代极轨运行环境卫星系统预备卫星计划（National Polar-orbiting Operational Environmental Satellite System Preparatory Project，NPP）是极轨运行环境卫星系统（NPOESS）的预备项目。
在美国综合计划办公室（IPO）负责下，联合了国防部（DOD）、商务部（DOC）和国家航空航天局（NASA）多家部门[1]，旨在拓宽Terra和Aqua卫星探测能力，降低NPOESS的发射风险[2]。
然而由于严重的成本超支和研发拖期，2010年2月，NPOESS项目被重组[3]，NOAA 和NASA共同组建的联合极地卫星系统（JPSS）接手了NPP 的大部分工作，并以美国气象卫星之父的名字Suomi来命名。
遥感数字图像处理复习参考题汇总
复习参考题汇总1. 什么是图像？试述图像数字化的方法和步骤。
图像：即影像（image ）是人采用各种观测系统直接或间接获得，能够为人类视觉系统所感觉客观事物的空间分布和空间组织结构特征的表达、识别、模拟或者形象化的描述。
（包括image 和photo ）（此概念参考：Kenneth R. Castle, 1996，李弼程、彭天强、彭波等，智能图像处理技术，电子工业出版社，2004）图像的数字化过程，就是把一幅模拟图像划分成规则的格网单元或像素，以离散化的整型数的形式的形式为每一像素赋值，以表征其灰度值的大小，从而使图像连续的模拟信号转化为离散的数字信号。
具体包括采样和量化两个步骤；采样：对连续图像在水平、垂直两个方向上按照一定的间隔均匀采集对应空间单元上的入射辐射或反射辐射；量化与编码：用有限个整数值表示像元的灰度和色彩。
图像数字化的方法:1、测微密度计数字化、2、视频数字化、3、线/面阵列CCD 数字化、4、NAPP 数字化，5、传统的数字化等；测微密度计数字化：分平板式和卷筒式两类。
平板式一个定常发射已知数量的光的光源在平铺的影像上沿X 轴方向做横向机械移动，在影像和光源相对的另一侧有一个接收器来测量透过影像的光能。
当一条扫描线完成时，光源和接受器沿Y 方向移动一个步长△Y ,然后扫描与上一次平行并且是连续的区域。
接收器沿着每一条扫描线检测到的能量最终通过模数转换器，将电信号转换成数字信号。
整幅影像按照这种扫描方法扫描完后，就会生成一个用于数字影像处理的亮度矩阵。
如果一幅影像有多个需要数字化的彩色图层，那么可以使用一个彩色滤光器轮盘。
我们一般使用红绿蓝三种不同的滤光器分别扫描影像三次，将影像分为红绿蓝三个组成部分。
通过这三个组成部分的适当组合，最后矩阵配准应该是近似完美的，与原影像十分相似。
（注意，这种方法扫描影像时，其采样的尺寸小于12微米时，采样点的尺寸接近卤化银晶体颗粒的尺寸，因此影像上就会产生含有噪声的数字化数据。
VIIRS与MODIS海表面温度产品观测能力对比分析
第37卷第3期2019年7月海洋科学进展A D V A N C E S I N MA R I N E S C I E N C EV o l .37 No .3J u l y,2019V I I R S 与M O D I S 海表面温度产品观测能力对比分析刘伊格1,2,苗俊伟2,3,孙伟富2*,张 杰2,孟俊敏2(1.南京大学地理与海洋科学学院,江苏南京210023;2.自然资源部第一海洋研究所,山东青岛266061;3.山东科技大学测绘科学与工程学院,山东青岛266590)收稿日期:2018-02-07资助项目:国家重点研发计划项目 海洋气候数据集生成与分析(2016Y F A 0600102);全球变化与海气相互作用专项 东印度洋I N D -Y G S T 04区块海洋环境参数遥感调查Ⅱ期(G A S I -02-I N D -Y G S T 2-04)作者简介:刘伊格(1994-),女,河南洛阳人,硕士研究生,主要从事多源遥感S S T 融合方面研究.E -m a i l :l i u y g1225@163.c o m *通讯作者:孙伟富(1983-),男,山东招远人,助理研究员,博士,主要从事海洋遥感产品研制与分析方面研究.E -m a i l :s u n w e i f u @f i o .o r g.c n (王 燕 编辑)摘 要:以2015 2016年白天和夜间的V I I R S ,MO D I S -T e r r a 和MO D I S -A qu a 三个红外S S T 产品为研究对象,探讨了3个红外S S T 的全球覆盖情况,包括统计全年有效观测天数和每日全球海洋覆盖率,将3个红外S S T 与A r go 浮标在全球范围以及大西洋㊁印度洋㊁太平洋进行匹配统计分析,同时对匹配点平均偏差与标准偏差随纬度的变化进行研究,最后将3个红外S S T 进行交叉比对㊂结果表明:V I I R S 在白天和夜间全年观测到的最大有效观测天数高于MO D I S -T e r r a 和MO D I S -A qu a ,该数据白天观测到的范围最大㊁全球海洋覆盖率也最高,夜间3个红外S S T 观测范围和覆盖率差别不大;V I I R SS S T 产品在全球以及3个大洋统计中数据质量较MO D I S -T e r r a 和MO D I S -A q u a 更接近A r g o 浮标;3个数据白天的S S T 平均偏差和标准差随纬度变化除了南北高纬度地区,整体浮动相差不大,V I I R S 整体偏差在0ħ附近,MO D I S -A q u a 次之,MO D I S -T e r r a 大部分都在0ħ以下㊂夜间偏差与标准差随纬度变化平缓,在南北半球高纬度地区波动也小于白天㊂V I I R S 白天和夜间S S T 值都高于其他2个红外S S T ㊂白天,V I I R S 与MO D I S -A q u a 的温度值接近;夜间,则与MO D I S -T e r r a 的温度值接近㊂关键词:V I I R S ;MO D I S -T e r r a ;MO D I S -A q u a ;S S T ;A r go 浮标中图分类号:P 731.11;T P 79 文献标识码:A 文章编号:1671-6647(2019)03-0417-15d o i :10.3969/j.i s s n .1671-6647.2019.03.006引用格式:L I U Y G ,M I A OJW ,S U N W F ,e t a l .O b s e r v a t i o n a l c a p a b i l i t i e s c o m p a r i s o no f s e a s u r f a c e t e m pe r a -t u r e b y V I I R Sa n d MO D I S [J ].A d v a n c e s i n M a r i n eS c i e n c e ,2019,37(3):417-431.刘伊格,苗俊伟,孙伟富,等.V I I R S 与MO D I S 海表面温度产品观测能力对比分析[J ].海洋科学进展,2019,37(3):417-431.海表温度(S e aS u r f a c eT e m pe r a t u r e ,S S T )是表征地球气候系统状态的一个重要指标,作为海洋与大气的边界,常被用来进行天气预报和大气数值模拟,因此准确了解S S T 对于气候监测㊁研究和预报具有重要意义[1-2]㊂目前主要通过现场实测和卫星遥感两种方式获得S S T [3]㊂现场实测包括船舶㊁锚系浮标和漂流浮标等手段,这种方式受空间分布不连续㊁观测范围不广泛以及测量仪器稀少等因素的限制,无法获得大区域甚至全球海洋范围的数据㊂卫星遥感以其大面积㊁实时同步㊁连续且密集的观测优势成为研究全球S S T 的唯一有效手段㊂卫星获取S S T 主要包括红外遥感和微波遥感两种手段[4]㊂红外遥感获取的S S T 空间分辨率高,但是易受到云和气溶胶等的影响;微波遥感相比红外遥感,可以克服云和气溶胶的影响,但是其数据空间分辨率较低,且在近岸海域由于陆地信号的干扰易产生噪声㊂在这种情况下,将红外数据与微波数据的优势相结合,对2类数据进行融合可以在一定程度上提升数据的质量和时空分辨率㊂在2类数据进行融合之前,对每一类数据的空间分布以及精度进行对比,可为后续融合产品生成确定分析权重以及提高产品精度提供418海洋科学进展37卷参考依据[5]㊂国内外学者对不同红外传感器反演的S S T产品进行了验证和比较㊂R e y n o l d s等[6]验证了36ʎS~36ʎN 区域1997-12 2003-01的A V H R R(A d v a n c e dV e r y H i g hR e s o l u t i o nR a d i o m e t e r)数据;李娜等[7]研究了1998 1999年A V H R R数据在台湾地区的精度;郭鹏[8]利用实测数据与A V H R R㊁MO D I S(M o d e r a t eR e s-o l u t i o n I m a g i n g S p e c t r o r a d i o m e t e r)卫星S S T数据进行比较;孙凤琴等[9]选取西北太平洋海域,利用A r g o 浮标对A V H R R,MO D I S和T M I(T r o p i c a lR a i n f a l lM e a s u r i n g M i s s i o n's M i c r o w a v e I m a g e r)数据进行验证,结果表明2种红外数据比T M I微波数据更接近A r g o实测值;张阳等[10]基于A r g o浮标数据对MO D I S 月平均S S T产品在太平洋海域进行了质量评估;奚萌等[3]将西北太平洋海域的A V H R R,MO D I S-T e r r a和MO D I S-A q u aS S T产品与A r g o实测数据进行对比,并开展了红外S S T产品之间的交叉比对分析㊂目前,搭载在N P P(N a t i o n a l P o l a r o r b i t i n g P a r t n e r s h i p)卫星上的V I I R S(V i s i b l e a n d I n f r a r e d I m a g e r/R a d i o m e t e r S u i t e)红外传感器已经在轨运行了6a,作为MO D I S传感器的改进和拓展,其获取的S S T产品精度分析工作目前还较少,与MO D I S传感器的比较研究尚属空白,所以有必要探讨V I I R S与MO D I SS S T产品的时空覆盖差异及其精度情况㊂本文比较分析了2015年白天和夜间的V I I R S,MO D I S-T e r r a和MO D I S-A q u a三个红外S S T产品的全球覆盖差异,利用A r g o浮标为验证数据,对2015 2016年3个红外S S T在全球范围㊁大西洋㊁印度洋以及太平洋进行了精度验证,最后对3个红外S S T进行了交叉比对,以期评定3个产品的S S T观测能力,为红外S S T融合提供参考依据㊂1数据与方法1.1V I I R S/N P PV I I R S是搭载在N P P卫星上的水色传感器,可收集陆地㊁大气㊁冰层和海洋在可见光和红外波段的辐射图像㊂N P P卫星于2011-10-28发射升空,在地方时13:30过境,每4h经过赤道一次㊂V I I R S具有22个光谱波段,波段范围为0.3~14μm,星下点空间分辨率优于400m,具有3040k m的扫描带宽度,V I I R S在红外大气窗口的4个波段(表1)可以用来反演S S T㊂N A S A数据发布网站O c e a nC o l o rW e b提供V I I R SS S T 三级数据产品,包括白天和夜间的每日产品㊁8天平均产品㊁月平均产品以及年平均产品,空间分辨率包括4和9k m㊂根据该网站提供的产品质量评估[11],V I I R S三级产品与R e y n o l d sO I S S T产品差异在0.05K左右;与浮标比对偏差是负偏差,与船载海洋大气辐射干涉仪直接测量的海表层温度偏差是0.03ħ,标准偏差是0.196ħ㊂本文使用2015-01-01 2016-12-31的V I I R S每日白天和夜间S S T数据[12],空间分辨率为4k m,该数据基于改进的非线性算法[13],利用11和12μm热红外波段(对应MO D I S波段31和32)反演得到㊂表1V I I R S用于温度反演的波段特性T a b l e1 C h a r a c t e r i s t i c sb a n d s o fV I I R S f o r t e m p e r a t u r e i n v e r s i o n通道波长/μm对应MO D I S波段主要用途M123.61~3.7920海表温度M133.97~4.1322,23海表温度㊁火灾M1510.26~11.2631海表温度M1611.54~12.4932海表温度注:星下点分辨率为750m3期刘伊格,等:V I I R S 与MO D I S 海表面温度产品观测能力对比分析4191.2 M O D I S -T e r r a 和M O D I S -A qu a MO D I S 是搭载在太阳同步极地轨道卫星T e r r a 和A qu a 上的重要探测器,可以监测并且提供大气成分㊁海洋水色和温度等地球大气系统相关的信息[14]㊂T e r r a 卫星于1999-12-18发射升空,在地方时10:30左右过境;A q u a 卫星于2002-05-04发射升空,在地方时13:30左右过境㊂MO D I S 传感器共有36个光谱通道,波段范围覆盖可见光到热红外,其中有2个波段分辨率是250m ,主要用于对陆地观测;5个波段分辨率是500m ,其余29个波段中有5个温度探测通道,其波段特性见表2㊂O c e a nC o l o r W e b 提供2颗卫星(T e r r a 和A q u a )的MO D I SS S T 三级产品,包括白天和夜间的每日产品㊁8天平均产品㊁月平均产品以及年平均产品,分辨率包括4和9k m ㊂该网站提供的产品质量评估结果[11]显示,两颗星的MO D I S 三级产品与R e yn o l d sO I S S T 产品的差异在0.05K 左右;与浮标比对均呈现负偏差,与船载海洋大气辐射干涉仪相比,MO D I S -T e r r a 的偏差和标准偏差分别是0.042和0.494ħ,MO D I S -A q u a 是-0.058和0.481ħ㊂本文使用的MO D I S 数据来自该网站发布的每日白天和夜间S S T 数据[15-16],由11和12μm 热红外波段(对应V I I R S 通道段M 15和M 16)反演得到,时空分辨率以及S S T 反演算法与V I I R S 一致㊂表2 M O D I S用于温度反演的波段特性T a b l e 2 C h a r a c t e r i s t i c sb a n d s o fMO D I S f o rt e m pe r a t u r e i n v e r s i o n 通 道波长/μm 主要用途203.66~3.84海表温度223.92~3.98陆㊁云顶温度234.02~4.08陆㊁云顶温度3110.78~11.28海㊁陆㊁云顶温度3211.77~12.27海㊁陆㊁云顶温度注:星下点分辨率为1k m ;扫描刈幅为330k m1.3 A r go 浮标观测数据2000年正式实施的国际A r g o (A r r a y f o rR e a l -t i m eG e o s t r o p h i cO c e a n o g r a p h y )计划是一组分布在全球的自由漂流的剖面浮标阵列,每个浮标之间距离约为300k m ,每隔10d 左右上浮一次,其测量的海洋上层2000m 的海水温度和盐度等剖面资料通过卫星传送到陆地上的接收站[17]㊂本文根据卫星S S T 数据时间范围,选取2015-01-01 2016-12-31的A r go 浮标数据,由于浮标在0~1m 的温度资料筛选过后较少,数据量不足以开展更精确有效的匹配,所以参考孙凤琴等[9]和M a r c e l l o 等[18]的做法,选取A r g o 浮标在深度0~6m 的温度资料与卫星S S T 数据进行匹配验证㊂1.4 研究方法1.4.1 质量控制与匹配方法红外S S T 产品与浮标数据匹配前首先需要进行质量控制,O c e a nC o l o rW e b 发布的红外S S T 产品中带有质量标记(0~4,其中0代表质量最好㊁4代表质量最差),本文统一选取质量标记为0的S S T 数据,并根据红外S S T 的有效观测范围,选取温度值为-2~45ħ的数据[19]㊂通过数据匹配筛选出与A r go 浮标观测数据在同一时间段的卫星数据,数据匹配时,空间窗口为25k m (以A r go 浮标为中心),时间窗口为12h (白天时间段为06:00 18:00,夜间时间段为18:00 次日06:00)㊂根据3s i g m a 原则,当数据样本足够大,平均值(b i a s )ʃ3倍标准偏差(s t d )范围内的数据置信度水平可达到99.73%,所以将b i a s ʃ3s t d 范围外的数据认为是大误差数据,对其进行剔除[4,20],最后得到在全球范围以及大西洋㊁印度洋㊁太平洋的匹配数据对㊂1.4.2 验证方法本文用于判断红外S S T 与浮标数据之间差异的指标主要是平均偏差(b i a s )㊁绝对偏差(b i a s _a b s )㊁标准偏差(s t d )和均方根误差(r m s e )[21]㊂计算公式分别为b i a s =ðni =1(S i-I i)n,(1)420 海 洋 科 学 进 展37卷b i a s _a b s =ðni =1(Si-I i )n,(2)s t d =ðni =1[(S i -I i )-(S -I )]2n ,(3)r m s e =ðni =1(S i-I i )2n,(4)式中,S 为红外数据反演的S S T 值;I 为浮标测得的S S T 值;i 为第i 个匹配点,i =1,2, ,n ;n 为卫星与浮标数据匹配点总数㊂2 结果与分析2.1 红外S S T 产品时空覆盖率比较以2015年为例,比较3个红外S S T 的时空覆盖率差异,首先将格网点中有S S T 值的标记为1,无S S T值的标记为0,每日S S T 数据累加分别得到红外数据每个格网点白天和夜间的S S T 全年有效观测天数,如图1~图3所示㊂3个产品全年有效观测天数在白天和夜间均为南北半球中低纬度多㊁高纬度地区少,大洋洲东北沿岸㊁非洲沿岸以及非洲与欧洲接壤沿岸最多,全年有效观测天数图可反映出红外S S T 年覆盖范围分布㊂V I I R S 一年中白天能有效观测的最高天数是323d ,夜间是300d ,白天能观测到的范围大于夜间,白天除了南极大陆沿岸的罗斯冰架以及威德尔海西北部的拉森冰架外,其他海域均有观测㊂北冰洋大部分区域㊁南极两个冰架和南极大陆沿岸一些海域(图1)在夜间无法观测到;相比V I I R S ,MO D I S -T e r r a 全年最高有效观测天数较少,白天是295d ,夜间是292d ㊂MO D I S -T e r r a 的夜间有效观测范围与V I I R S 相当,白天观测范围无法到达北冰洋高纬度地区,观测到的南极地区也比V I I R S 少(图2);MO D I S -A qu a 全年观测最高天数与MO D I S -T e r r a 接近,白天是298d ,夜间是291d ㊂MO D I S -A q u a 白天在南北极能观测到的区域较MO D I S -T e r r a 多,夜间观测到的范围与前2个数据基本一致(图3)㊂整体来看,3个产品白天最高观测天数都多于夜间,V I I R S 观测到的最大天数高于其他2个产品㊂3个产品在白天能观测到的区域范围均大于夜间,白天V I I R S 产品观测到的范围最广,其次是MO D I S -A qu a ㊂3个数据夜间观测范围较一致,与白天观测范围差异主要在南北极,原因是3个红外S S T 产品白天和夜间的反演算法不同,夜间算法对于南北极海冰区域的取舍计算导致夜间S S T 产品在极地高纬度地区无有效数据㊂对于全年有效观测天数,中纬度海域以及大陆沿岸观测天数较多,南北极高纬度地区观测到的天数最少㊂综合分析发现V I I R S 白天和夜间有效观测天数是最高的,出现这种情况的原因是相比MO D I S 系列传感器,V I I R S 的扫描幅宽,达到3040k m ,而MO D I S 传感器的扫描幅宽是2330k m ㊂每日S S T 覆盖格网点总和除以全球海洋覆盖格网点总和分别得到3个红外S S T 在2015年白天和夜间的逐日S S T 全球海洋覆盖率,如图4所示㊂2015年白天MO D I S -T e r r a 与MO D I S -A q u a 的覆盖率基本一致,在0.2附近稳定波动,V I I R S 全年的覆盖率较高,在第1~165天覆盖率保持在0.26左右,第165~230天覆盖率呈现先上升后下降的变化,最大海洋覆盖率出现在第197天,达到0.36,之后开始下降恢复到0.25左右浮动(图4a )㊂出现这种差异的原因表现在:V I I R S 扫描幅宽较MO D I S -T e r r a 和MO D I S -A qu a 大,轨道间隙较小,故白天覆盖率高于MO D I S -T e r r a 和MO D I S -A qu a ;V I I R S 产品使用的云检测算法是在MO D I S -T e r r a 和MO D I S -A qu a 算法基础上的改进版本,该算法减少了误判成云的像素数量[22];在165~230d 这一3期刘伊格,等:V I I R S与MO D I S海表面温度产品观测能力对比分析421时间段由于北极海冰融化造成开阔水域面积增加,V I I R S产品相比其他2个数据能够覆盖到北极更高纬度的区域㊂3个红外S S T在2015年夜间覆盖率变化趋势较一致,但V I I R S产品覆盖率仍为最高,在第160天附近3个数据同时出现了波谷,推测可能是气候变化影响了卫星S S T数据质量导致的覆盖率下降(图4b)㊂MO D I S-T e r r a和MO D I S-A q u a在白天和夜间覆盖率都在0.2左右,V I I R S白天覆盖率比夜间大,原因可能是由于V I I R S白天和夜间反演算法中选择的参考S S T因子不同而造成了S S T覆盖率的差异㊂图1 V I I R SS S T全年有效观测天数F i g.1 C o v e r a g e d a y s o fV I I R SS S Ti n2015图2 MO D I S-T e r r aS S T全年有效观测天数F i g.2 C o v e r a g e d a y s o fMO D I S-T e r r aS S Ti n2015图3 MO D I S-A q u aS S T全年有效观测天数F i g.3 C o v e r a g e d a y s o fMO D I S-A q u aS S Ti n2015422海洋科学进展37卷图42015年红外S S T逐日全球海洋覆盖率F i g.4 D a i l y S S T g l o b a l o c e a n c o v e r a g e r a t e f o r i n f r a r e dd a t a i n20152.2红外S S T产品全球海洋精度评估图5和图6为红外S S T与A r g o浮标实测数据对比的散点图,可以看出各点基本均匀分布在y=x直线的周围,相关系数都达到0.99以上,表明红外S S T与实测数据一致性较强,3个红外S S T白天和夜间与浮标观测的温度之间均呈现显著的线性关系㊂依次计算V I I R S,MO D I S-T e r r a和MO D I S-A q u a白天S S T 与浮标的差值,该值介于(ʃ1)ħ的数据点分别占总数据的92.31%,92.22%和90.63%;介于(ʃ0.5)ħ的数据点分别占总数据的73.13%,67.90%和67.77%㊂计算夜间S S T与浮标数据的差值,该值介于(ʃ1)ħ的数据点分别占总数据的94.63%,91.57%和91.16%;介于(ʃ0.5)ħ的数据点分别占总数据的73.18%, 66.61%和64.76%㊂图5白天红外S S T与A r g o浮标数据的比较(中间是y=x线)F i g.5 S c a t t e r p l o t o f t h e d a y t i m e s a t e l l i t e d e r i v e da n dA r g om e a s u r e dS S T2015 2016年白天和夜间3个红外S S T与A r g o浮标匹配统计结果(包括匹配点数目㊁b i a s,b i a s_a b s, s t d以及r m s e结果)显示:白天V I I R S与A r g o相比,b i a s为-0.0116ħ,b i a s_a b s为0.3917ħ,s t d与r m s e分别为0.5438和0.5439ħ;MO D I S-T e r r a白天b i a s为-0.1703ħ,b i a s_a b s为0.4219ħ,s t d与r m s e分别为0.5478和0.5546ħ;MO D I S-A q u a在白天的b i a s为-0.0548ħ,b i a s_a b s,s t d和r m s e分别为0.4396,0.5936和0.5961ħ(表3,表4)㊂单从白天统计结果来看,3个红外S S T匹配点都呈现负偏差,表明红外S S T获得的温度值低于A r g o浮标,原因可能是:首先A r g o浮标测的是水体温度,红外S S T测的是水下1μm左右的海表层温度值,海表面发出长波辐射㊁海洋到大气的潜热以及感热输送均会使皮层温度3期刘伊格,等:V I I R S 与MO D I S 海表面温度产品观测能力对比分析423冷却,所以海表温度会比水体温度低[3,23];其次,用于比对的红外S S T 是卫星观测数据的平均,而A r go 浮标测得的温度值是观测网格内所有单点观测的瞬时S S T 的平均值,也会导致红外S S T 与浮标的偏差㊂在3个红外S S T 中,V I I R SS S T 的b i a s 最接近0ħ,其s t d 和r m s e 均在0.54ħ附近,相较其他2个S S T 较小,故V I I R S 白天S S T 相较MO D I S -T e r r a 和MO D I S -A qu a 更接近浮标观测值,数据质量更可靠㊂图6 夜间红外S S T 与A r go 浮标数据的比较(中间是y =x 线)F i g .6 S c a t t e r p l o t o f t h en i g h t t i m e s a t e l l i t e d e r i v e da n dA r gom e a s u r e dS S T 表3 白天红外S S T 与A r go 浮标匹配点统计结果T a b l e 3 S t a t i s t i c s o f t h e v a l i d a t i o no f d a y t i m e s a t e l l i t e d e r i v e dS S T w i t hA r god a t a 传感器t /年份匹配点数目/个b i a s/ħb i a s _a b s /ħs t d/ħr m s e/ħV I I R S 201519939-0.00740.38800.53820.5382201621052-0.01550.39520.54910.5493总计40991-0.01160.39170.54380.5439MO D I S -T e r r a201516019-0.14340.40970.54910.5481201619014-0.19300.43210.54560.5600总计35033-0.17030.42190.54780.5546MO D I S -A qu a 201516571-0.03330.43910.60340.6034201619271-0.07330.44010.58440.5890总计35842-0.05480.43960.59360.5961表4 夜间红外S S T 与A r go 浮标匹配点统计结果T a b l e 4 S t a t i s t i c s o f t h e v a l i d a t i o no f n i g h t t i m e s a t e l l i t e d e r i v e dS S T w i t hA r god a t a 传感器t /年份匹配点数目/个b i a s/ħb i a s _a b s /ħs t d/ħr m s e/ħV I I R S 201519748-0.23670.37740.43560.4957201621337-0.24460.37740.42990.4946总计41085-0.24080.37740.43270.4951MO D I S -T e r r a 201518162-0.30610.44130.48060.5698201620061-0.28710.42630.47430.5544总计38223-0.29610.43340.47740.5618MO D I S -A q u a 201517428-0.35490.46070.46590.5857201619597-0.33390.44920.45790.5668总计37025-0.34380.44930.46180.5758424海洋科学进展37卷夜间,V I I R S与A r g o浮标的b i a s是-0.2408ħ,b i a s_a b s是0.3774ħ,s t d和r m s e是0.4327和0.4951ħ;MO D I S-T e r r a的b i a s是-0.2961ħ,b i a s_a b s相比略大,为0.4334ħ,s t d以及r m s e分别是0.4774和0.5618ħ;MO D I S-A q u a在3个红外S S T中偏差最大,为-0.3438ħ,b i a s_a b s,s t d和r m s e分别为0.4493,0.4618和0.5758ħ㊂整体来看,3个红外S S T夜间偏差均为负值,s t d在0.45ħ左右,r m s e 则都为0.49~0.58ħ,V I I R S与其他2个红外S S T相比,精度较高㊂综上,3个红外S S T偏差都是负值,白天反演的S S T与实测数据更接近,该研究结果与奚萌等[3]及H o s o d a等[24]的研究结果一致㊂V I I R S白天㊁夜间的b i a s和r m s e在3个红外S S T中均是最小的,即V I I R S 的S S T数据比MO D I S-T e r r a和MO D I S-A q u a更接近A r g o浮标㊂由白天和夜间3个红外S S T与浮标实测数据的误差概率密度图(图7和图8)可以看出,误差基本分布在(ʃ1)ħ左右,主要分布在0.5ħ左右㊂其中夜间b i a s较白天数据较大,s t d普遍较小,表明夜间数据误差分布更集中㊂图7白天红外S S T与A r g o浮标数据误差概率密度图F i g.7 H i s t o g r a mo f b i a sb e t w e e nd a y t i m e s a t e l l i t e-d e r i v e da n dA r g o-m e a s u r e dS S T红外S S T白天和夜间的平均偏差与标准偏差随纬度变化如图9和图10所示,由于极地A r g o浮标数量稀少,匹配点最远只达到南北纬80ʎ附近㊂从图9可以看出,除了南北高纬度地区,3个红外S S T白天的b i a s 和s t d随纬度变化整体浮动不大,V I I R S整体偏差在0ħ附近,MO D I S-A q u a次之,MO D I S-T e r r a的偏差80%都在0ħ以下,这与表3中3个红外S S T的b i a s统计结果相一致㊂b i a s和s t d随纬度变化大致可以分为3部分:南北纬0ʎ~20ʎ时b i a s在(ʃ0.3)ħ变化,赤道附近5ʎ内红外S S T较A r g o浮标观测值偏高,表现为赤道处正偏差最大,赤道向南北方向中纬度地区逐渐减小;南北纬20ʎ~40ʎ时b i a s基本稳定在0ħ左右,3期刘伊格,等:V I I R S与MO D I S海表面温度产品观测能力对比分析425表明这些地区红外S S T与A r g o浮标观测最接近;在南北纬70ʎ~80ʎ时3个红外S S T b i a s都出现了明显波动,3个红外S S T的s t d随纬度变化较b i a s小,仅在南北半球高纬度地区波动较大㊂图8夜间红外S S T与A r g o浮标数据误差概率密度图F i g.8 H i s t o g r a mo f b i a sb e t w e e nn i g h t t i m e s a t e l l i t e-d e r i v e da n dA r g o-m e a s u r e dS S T夜间3个红外S S T的b i a s与s t d随纬度变化较白天平缓,在南北半球高纬度地区波动也小于白天,只有MO D I S-A q u a在68ʎS附近出现1.4ħ的最大负偏差㊂3个红外S S T夜间整体偏差<0ħ,即夜间红外S S T相对实测数据更低,这也印证了表4中的统计结果㊂图92015 2016年白天红外S S T平均偏差与标准偏差随纬度变化F i g.9 L a t i t u d i n a l v a r i a b i l i t y o f t h eb i a s a n d s t a n d a r dd e v i a t i o no f t h e s a t e l l i t e d e r i v e dd a y t i m eS S Tf r o m2015t o2016426 海 洋 科 学 进 展37卷图10 2015 2016年夜间红外S S T 平均偏差与标准偏差随纬度变化F i g .10 L a t i t u d i n a l v a r i a b i l i t y o f t h eb i a s a n d s t a n d a r dd e v i a t i o no f t h e s a t e l l i t e d e r i v e dn i gh t t i m eS S Tf r o m2015t o 20162.3 红外S S T 产品3个大洋精度评估2015 2016年3个红外S S T 与A r g o 浮标观测值在大西洋㊁印度洋和太平洋海域的白天与夜间匹配点统计结果见表5~表10㊂3个大洋中V I I R S 的匹配点数目最多,这与前述V I I R S 有效观测范围广的情况一致㊂从统计结果来看,3个大洋白天b i a s 均小于夜间,除了V I I R S 在太平洋是正偏差外,其他均为负偏差,这说明在3个大洋白天的红外S S T 值更接近A r go 浮标观测值,但相比浮标数据却普遍偏低㊂V I I R S 在白天和夜间的b i a s 于大西洋㊁印度洋和太平洋海域均为最小,白天的b i a s 依次为-0.0084,-0.0517和0.0020ħ,夜间的b i a s 依次为-0.2431,-0.2386和-0.2410ħ㊂MO D I S -A qu a 白天b i a s 次之,依次为-0.0713,-0.0985和-0.0338ħ,但是夜间在3个红外S S T 中最大,分别为-0.3267,-0.3335和-0.3537ħ㊂MO D I S -T e r r a 白天b i a s 最大,分别为-0.1552,-0.2237和-0.1549ħ,夜间b i a s 处于V I I R S 和MO D I S -A qu a 之间,为-0.2658,-0.2906和-0.3073ħ㊂V I I R S 除了白天在印度洋的r m s e 略大于MO D I S -T e r r a ,其他都处于3个红外S S T 中最小㊂综上,V I I R S 白天和夜间S S T 值与A r g o 浮标的偏差㊁偏差离散程度在3个大洋中均为最小,表明该数据质量优于其他2个红外S S T ㊂表5 白天红外S S T 与大西洋A r go 匹配点统计结果T a b l e 5 V a l i d a t i o n r e s u l t s o f s a t e l l i t e d e r i v e dd a y t i m eS S Ti n t h eA t l a n t i cO c e a nw i t hA r god a t a 传感器t /年份匹配点数目/个b i a s /ħb i a s _a b s /ħs t d/ħr m s e/ħV I I R S201531420.01100.40280.56880.568920164112-0.02310.41690.58680.5873总计7254-0.00840.41080.57930.5794MO D I S -T e r r a 20152630-0.11800.42580.56160.573920163742-0.18140.46000.58200.6096总计6372-0.15520.44590.57450.5951MO D I S -A q u a 20152477-0.05760.45630.62890.631620163752-0.08040.46810.62760.6327总计6229-0.07130.46340.62820.63233期刘伊格,等:V I I R S 与MO D I S 海表面温度产品观测能力对比分析427表6 白天红外S S T 与印度洋A r go 匹配点统计结果T a b l e 6 V a l i d a t i o n r e s u l t s o f s a t e l l i t e d e r i v e dd a y t i m eS S Ti n t h e I n d i a nO c e a nw i t hA r god a t a 传感器t /年份匹配点数目/个b i a s/ħb i a s _a b s /ħs t d/ħr m s e/ħV I I R S20154272-0.05540.39440.53660.539520164717-0.04820.41920.58770.5896总计8989-0.05170.40740.56400.5664MO D I S -T e r r a20153606-0.20140.40210.47600.516920164216-0.24280.43510.49680.5530总计7822-0.22370.41990.48780.5366MO D I S -A qu a 20153658-0.08100.44600.59380.599420164357-0.11310.45510.60940.6198总计8015-0.09850.45090.60260.6106表7 白天红外S S T 与太平洋A r go 匹配点统计结果T a b l e 7 V a l i d a t i o n r e s u l t s o f s a t e l l i t e d e r i v e dd a y t i m eS S Ti n t h eP a c i f i cO c e a nw i t hA r god a t a 传感器t /年份匹配点数目/个b i a s /ħb i a s _a b s /ħs t d/ħr m s e/ħV I I R S2015125250.00430.38210.52980.52982016122230.00040.37860.51920.5192总计247480.00200.38040.52460.5246MO D I S -T e r r a 20159783-0.12880.40830.53700.5523201611056-0.17800.42160.51490.5448总计20839-0.15490.41530.52600.5483MO D I S -A q u a 201510436-0.01070.43250.59930.5994201611162-0.05530.42490.55800.5607总计21598-0.03380.42860.57870.5797表8 夜间红外S S T 与大西洋A r go 匹配点统计结果T a b l e 8 V a l i d a t i o n r e s u l t s o f s a t e l l i t e d e r i v e dn i g h t t i m eS S Ti n t h eA t l a n t i cO c e a nw i t hA r god a t a 传感器t /年份匹配点数目/个b i a s/ħb i a s _a b s /ħs t d/ħr m s e/ħV I I R S20153072-0.23150.39740.47830.531420164168-0.25170.39250.46710.5306总计7240-0.24310.39460.47200.5309MO D I S -T e r r a20152978-0.29120.46320.51760.593920163879-0.25100.42710.49790.5576总计6857-0.26580.44280.50690.5736MO D I S -A qu a 20152835-0.34100.47140.48930.596420163824-0.31610.43790.46990.5663总计6659-0.32670.45220.47840.5793Copyright©博看网 . All Rights Reserved.428 海 洋 科 学 进 展37卷表9 夜间红外S S T 与印度洋A r go 匹配点统计结果T a b l e 9 V a l i d a t i o n r e s u l t s o f s a t e l l i t e d e r i v e dn i g h t t i m eS S Ti n t h e I n d i a nO c e a nw i t hA r god a t a 传感器t /年份匹配点数目/个b i a s/ħb i a s _a b s /ħs t d/ħr m s e/ħV I I R S20154682-0.23020.35830.39740.459320165499-0.24570.37010.39690.4668总计10181-0.23860.36470.39720.4633MO D I S -T e r r a20154497-0.30410.41080.42040.518920165178-0.27890.40020.42410.5076总计9675-0.29060.40520.42260.5129MO D I S -A qu a 20154290-0.34650.42850.40610.533820164968-0.32220.41780.41760.5274总计9258-0.33350.42280.41250.5304表10 夜间红外S S T 与太平洋A r go 匹配点统计结果T a b l e 10 V a l i d a t i o n r e s u l t s o f s a t e l l i t e d e r i v e dn i g h t t i m eS S Ti n t h eP a c i f i cO c e a nw i t hA r god a t a 传感器t /年份匹配点数目/个b i a s/ħb i a s _a b s /ħs t d/ħr m s e/ħV I I R S 201511994-0.24050.37970.43830.5000201611670-0.24150.37550.43100.4940总计23664-0.24100.37760.43470.4971MO D I S -T e r r a201510687-0.31100.44800.49340.5833201611004-0.30370.43830.48710.5740总计21691-0.30730.44310.49020.5786MO D I S -A qu a 201510303-0.36220.47120.48220.6031201610805-0.34560.44940.47090.5841总计21108-0.35370.46010.47650.59352.4 红外S S T 产品交叉比对由3个红外S S T 白天和夜间交叉的比对统计结果(表11和表12)可知,在白天,V I I R S 与MO D I S -T e r r a 的b i a s ,b i a s _a b s ,s t d 和r m s e 分别为0.0111,0.2526,0.3609和0.3601ħ,V I I R S 与MO D I S -A q u a 的统计结果依次是0.0299,0.2012,0.2823和0.2839ħ,MO D I S -T e r r a 和MO D I S -A q u a 则依次是-0.1621,0.3350,0.4677和0.4950ħ㊂可以看出,V I I R S 与MO D I S -A qu a 的统计结果在3组数据中最好,表明V I I R S 与MO D I S -A q u a 白天S S T 更接近㊂相较MO D I S -T e r r a 和MO D I S -A qu a ,V I I R S 白天S S T 值偏高㊂夜间交叉比对结果显示,V I I R S 与MO D I S -T e r r a 的S S T 值更接近,2个数据的b i a s 为0.0111ħ,但b i a s _a b s ,s t d 和r m s e 略差于V I I R S 与MO D I S -A q u a 的比对结果㊂综上,V I I R S 白天和夜间S S T 都高于其他2个数据,白天V I I R S 与MO D I S -A qu a 的S S T 较接近,夜间则与MO D I S -T e r r a 的S S T 较接近㊂Copyright©博看网 . All Rights Reserved.3期刘伊格,等:V I I R S 与MO D I S 海表面温度产品观测能力对比分析429表11 白天红外S S T 交叉比对匹配点统计结果T a b l e 11 I n t e r -c o m p a r i s o nb e t w e e n s a t e l l i t e d e r i v e dd a yt i m eS S T 比对传感器t /年份匹配点数目/个b i a s /ħb i a s _a b s /ħs t d /ħr m s e/ħV I I R S 与MO D I S -T e r r a 2015374658540.18980.35400.47010.50692016563066270.18990.33660.44590.4847总计937724270.18980.34560.45570.4937V I I R S 与MO D I S -A q u a 2015450594710.03340.20650.28410.28602016714565330.02770.19790.28120.2825总计1165160040.02990.20120.28230.2839MO D I S -T e r r a 与MO D I S -A qu a 201530347790-0.18450.34850.48200.5162201656662533-0.15010.32770.45930.4832总计87010323-0.16210.33500.46770.4950表12 夜间红外S S T 交叉比对匹配点统计结果T a b l e 12 I n t e r -c o m p a r i s o nb e t w e e n s a t e l l i t e d e r i v e dn i gh t t i m eS S T 传感器t /年份匹配点数目/个b i a s /ħb i a s _a b s /ħs t d /ħr m s e/ħV I I R S 与MO D I S -T e r r a 2015514527270.03270.25250.36110.3626201650294259-0.01090.25280.35930.3595总计1017469860.01110.25260.36090.3601V I I R S 与MO D I S -A q u a 2015640849130.11070.21440.27940.30052016631854270.06860.19940.27410.2826总计1272703400.08980.20700.27760.2918MO D I S -T e r r a 与MO D I S -A qu a 2015490393150.09840.27570.39630.40842016484453610.09700.26450.37950.3917总计974846760.09770.27020.38810.40023 结 论本文对2015年V I I R S ,M O D I S -T e r r a 和M O D I S -A qu a 三个红外S S T 产品白天和夜间在全球覆盖情况进行了研究,将3个红外S S T 在2015 2016年白天和夜间数据与A r go 浮标分别在全球范围以及大西洋㊁印度洋㊁太平洋进行匹配分析,统计了红外S S T 与浮标之间匹配点数目㊁b i a s ,b i a s _a b s ,s t d 和r m s e 的差异,探讨了白天和夜间的S S T 平均偏差与标准偏差随纬度的变化,最后进行了3个红外S S T 的交叉比对,结果表明:1)对于全年有效观测范围,3个红外S S T 白天能观测到的范围均大于夜间,白天V I I R S 产品能观测到的范围最广,夜间观测范围3个数据较一致㊂全年有效观测天数不论是白天还是夜间,都是南北半球中纬度海域以及大陆沿岸观测天数较多,南北极地区观测到的天数较少㊂全年观测到的最大天数V I I R S 高于其他2个产品;3个红外S S T 在白天的海洋覆盖率有较大差异,V I I R S 的海洋覆盖率最高,MO D I S -T e r r a 与MO -D I S -A q u a 覆盖率较为一致,3个数据夜间覆盖率整体趋势一致且差异较小㊂2)就全球范围以及3个大洋匹配结果而言,白天比夜间统计分析结果略好,说明红外S S T 白天与实测结果更接近;3个红外S S T 都呈现负偏差,表明红外S S T 相较浮标观测值偏低;V I I R S 白天和夜间的b i a s及r m s e 在3个红外S S T 中均最小,即V I I R S 的数据质量更接近A r go 浮标,该数据质量较好㊂3)除了南北半球高纬度地区,3个红外S S T 白天的平均偏差和标准偏差随纬度变化相差不大,V I I R S 整体偏差在0ħ附近,MO D I S -A qu a 次之,MO D I S -T e r r a 的b i a s 大部分都在0ħ以下㊂夜间b i a s 与s t d 随Copyright©博看网 . All Rights Reserved.430海洋科学进展37卷纬度变化较平缓,在南北半球高纬度地区波动明显小于白天㊂夜间3个红外S S T整体偏差<0ħ,红外S S T值比实测数据更低㊂4)与其他2个红外S S T相比,V I I R S白天和夜间的S S T值偏高,白天V I I R S与MO D I S-A q u a的S S T 值较接近,夜间则与MO D I S-T e r r a的S S T值较接近㊂MO D I S系列传感器最初设计使用寿命为5~6a,目前仍在轨运行但已超期服役10多a㊂V I I R S于2011年开始使用,作为MO D I S系列传感器的改进和替代,其S S T产品在覆盖范围以及精度方面都优于MO D I S系列传感器,未来可以作为MO D I S系列S S T产品的替代㊂参考文献(R e f e r e n c e s):[1] R E Y N O L D A SR W,S M I T H T M.I m p r o v e d g l o b a l s e as u r f a c e t e m p e r a t u r ea n a l y s e su s i n g o p t i m u mi n t e r p o l a t i o n[J].J o u r n a l o fC l i-m a t e,1994,7(6):929-948.[2] R E Y N O L D A SR W,R A Y N E R N A,S M I T H T M,e t a l.A n i m p r o v e d i ns i t ua n d s a t e l l i t e S S Ta n a l y s i s f o r c l i m a t e[J].J o u r n a l o f C l i-m a t e,2002,15(2002):1609-1625.[3] X IM,S O N G Q T,L I N MS,e t a l.C o m p a r i s o n i nm u l t i-i n f r a r e d p r o d u c t s o f s e a s u r f a c e t e m p e r a t u r e i nN o r t h w e s t P a c 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夜间灯光数据处理方法简介
夜间灯光数据包括三种年平均数据：平均可见灯光、 稳定灯光、无云灯光。一般采用最常用的稳定灯光 （Stable Lights）数据，该数据剔除了短暂的亮光， 且背景噪音也被识别并用0替换。数据的灯光灰度 值（DN）的范围从0到63，0表示没有灯光，63是 最大亮度值。一个地区的灯光亮度是其区域内部所 有栅格灰度值的总和，其中每一个栅格单元表示30 秒经纬格网（大约970多米）。首先采用韩向娣等 （2012）的做法对原始数据进行处理，夜间灯光数 据采用WGS_84 椭球体坐标系，考虑到中国的特点， 为了将投影面积变形最小，首先将该坐标系转换成 Krasovsky_1940_Albers投影坐标系。其次，使用 双线性采样方法重采样为1km格网栅格，同时用1： 400万国家基础地理信息中心的各地级行政区矢量 数据进行裁剪。最后，从上面得到的数据中提取研 究范围内的数据。
以上仅是DMSP/OLS夜间灯光数据的处理流程，该卫星数据属 于老一代夜间灯光遥感数据。而从2013年开始，美国地球观 测组织NOAA/NGDC发布了新一代夜间灯光数据NPP-VIIRS， 与DMSP数据（30弧秒）相比， NPP-VIIRS具有更高的空间分 辨率（15弧秒），并且也具有更强的光辐射探测能力，可以 有效地避免DMSP/OLS卫星数据出现的灯光过饱和问题（即 DMSP的最大值限定为63，因此很难区分大城市中心城区栅格 单元的灯光亮度差别，或称为“天花板问题”）。除了对高 值灯光亮度有区分外，VIIRS卫星对于较弱的灯光探测能力也 更强，因此其值域范围要比DMSP数据（0-63）更广。采集灯 光的时间范围不同，DMSP为夜间八点半到10点，而VIIRS为午 夜1点半。数据单位不同，DMSP的像元值为DN值，即影像灰 度亮度值，而VIIRS的像元值为平均辐射值乘以10亿，单位 为 nWcm-2sr-1
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应用海洋学学报
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｐｐｌｉｅｄ Ｏｃｅａｎｏｇｒａｐｈｙ
Ｖｏｌ３８，Ｎｏ２ Ｍａｙ，２０１９
２０１２—２０１６年可见光红外成像辐射仪（ＶＩＩＲＳ） 海表面温度产品精度检验分析
刘伊格１，２，孙伟富２，孟俊敏２，张 杰２，柯长青１
（１．南京大学地理与海洋科学学院，江苏 南京 ２１００２３；２．自然资源部第一海洋研究所，山东 青岛 ２６６０６１）
－０．０１５５℃，标准偏差为 ０．５１４０℃；夜间平均偏差是 －０．２２１４℃，标准偏差是 ０．４１８９℃，白天平
均偏差较夜间更接近 Ａｒｇｏ浮标的观测结果；ＶＩＩＲＳＳＳＴ在白天和夜间偏差均是夏季大于冬季；白天
ＶＩＩＲＳＳＳＴ在近赤道太平洋海域、近赤道印度洋海域要高于浮标观测的海温，夜间这些地区总体要
海域 ＶＩＩＲＳ低于 ＭＯＤＩＳＡｑｕａＳＳＴ。
关键词：海洋水文学；ＶＩＩＲＳ；ＳＳＴ；Ａｒｇｏ浮标；ＭＯＤＩＳ
ＤＯＩ：１０３９６９／Ｊ．ＩＳＳＮ．２０９５４文献标识码：Ａ
文章编号：２０９５４９７２（２０１９）０２０１５９１０
海表面温度（ＳＳＴ）是估算世界气候状况变化的 重要参数之一，作为常规的气候和天气测量，其在数 值天气预报、大气、海洋学以及其他学科中发挥着不 可替代的作用［１３］。获得 ＳＳＴ的手段主要包括传统 测量和遥感卫星反演，传统的 ＳＳＴ测量是通过漂流 浮标、系泊浮标和船测等手段进行，经常受到天气、 观测成本等因素的影响，空间和时间上受到很大程 度的限制［４５］。遥感具有大面积同步观测、速 度 快 且信息量大等优势，现已成为研究全球 ＳＳＴ不可或 缺的方式。遥感卫星反演 ＳＳＴ的方法主要有红外遥 感和微波遥感两种［６］，红外遥感具有较高的空间分 辨率，但是容易受到大气状况尤其是云层遮挡的影 响［７８］；微波遥感不受天气状况等的影响，可实现全 天候观测，但是空间分辨率较低且近岸海域极易受 到陆地信 号 的 干 扰［９］。 为 了 使 海 表 温 度 产 品 达 到 更好的精度以及实效性，结合红外和微波数据的优
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应用海洋学学报
３８卷
ＡＶＨＲＲ、ＭＯＤＩＳ以及 ＴＭＩ（ＴｒｏｐｉｃａｌＲａｉｎｆａｌｌＭｅａｓｕｒ ｉｎｇＭｉｓｓｉｏｎ’ｓＭｉｃｒｏｗａｖｅＩｍａｇｅｒ）ＳＳＴ的 升 轨 数 据， 发现 ３个数据平均偏差在 ±０．２℃，均方差在 ０．６～ ０．９℃［１４］；奚 萌 等 （２０１７）验 证 了 ＡＶＨＲＲ、ＭＯＤＩＳ Ｔｅｒｒａ和 ＭＯＤＩＳＡｑｕａ３个数据在西太平洋海域的精 度，结果显示平均偏差都在 ±０．２℃，均方根误差小 于 ０．８℃［１５］。搭载在 ＮＰＰ卫星上的 ＶＩＩＲＳ红外传 感器，已投入使用 ６ａ，验证 ＶＩＩＲＳＳＳＴ的工作至今 仍不多见，但是 ＶＩＩＲＳＳＳＴ作为 ＡＶＨＲＲ和 ＭＯＤＩＳ 系列的改进和拓展，是今后研究红外 ＳＳＴ的主要数 据来源，所以本研究选择 ＶＩＩＲＳＳＳＴ进行精度验证 探讨。本研究以 ＶＩＩＲＳ三级 ＳＳＴ全球网格产品与 Ａｒｇｏ浮标数据的一致性进行检验，利用 ＭＯＤＩＳＴｅｒ ｒａ和 ＭＯＤＩＳＡｑｕａＳＳＴ作为辅助验证数据，对 ＶＩＩＲＳ ２０１２—２０１６年间的 ＳＳＴ产品进行验证，从时间尺度 和空间尺度进行了全面的比对检验分析。
国内外学者对不同红外传感器反演的 ＳＳＴ进行 了许多 精 度 验 证 与 比 较。 Ｍａｔｈｕｒ等 （２００２）在 印 度 洋海域 对 ＥＲＳ１／ＡＴＳＲ ＳＳＴ开 展 了 验 证 分 析 ； ［１１］ Ｍａｒｃｅｌｌｏ等（２００４）将 ＭＯＤＩＳ和 ＡＶＨＲＲ／３与浮标数 据进行了验证比较［１２］；Ｈｏｓｏｄａ等（２００７）对 ＭＯＤＩＳ ＳＳＴ与 浮 标 数 据 进 行 了 比 对 分 析［１３］；孙 凤 琴 等 （２００７）利 用 Ａｒｇｏ浮 标 验 证 了 西 太 平 洋 海 域
收稿日期：２０１８０５２９ 基金项目：自然资源部东印度洋 ＩＮＤＹＧＳＴ０４区块海洋环境参数遥感调查Ⅱ期资助项目（ＧＡＳＩ０２ＩＮＤＹＧＳＴ２０４）；国家重点研发计划资助
项目（２０１６ＹＦＡ０６００１０２） 作者简介：刘伊格（１９９４—），女，硕士研究生；Ｅｍａｉｌ：ｌｉｕｙｇ１２２５＠１６３．ｃｏｍ 通讯作者：孙伟富（１９８３—），男，博士，助理研究员；Ｅｍａｉｌ：ｓｕｎｗｅｉｆｕ＠ｆｉｏ．ｏｒｇ．ｃｎ
点，将两种数据融合获得高分辨率全天候的 ＳＳＴ是 现在研究的热点［１０］，在融合之前有必要了解每种数 据的精度情况以便为融合提供分析权重等参考依 据。目前使用到的红外 ＳＳＴ产品主要有 ＮＯＡＡ气 象系列 卫 星 上 搭 载 的 改 进 的 甚 高 分 辨 率 辐 射 计 （ＡＶＨＲＲ）、Ｔｅｒｒａ和 Ａｑｕａ卫星上搭载的中分辨率成 像光谱仪（ＭＯＤＩＳ）以及国家极轨合作伙伴（ＮＰＰ）卫 星上 搭 载 的 可 见 光 红 外 成 像 辐 射 仪 （ＶＩＩＲＳ）传 感器。
低于浮标值，白天和夜间标准偏差空间分布差异较小；与 ＭＯＤＩＳＴｅｒｒａ和 ＭＯＤＩＳＡｑｕａＳＳＴ月平均
偏差对比显示，夏季在南半球 ＶＩＩＲＳ较 ＭＯＤＩＳＴｅｒｒａＳＳＴ偏暖强度减弱，冬季 ＶＩＩＲＳ较 ＭＯＤＩＳＴｅｒｒａ
ＳＳＴ在北半球中高纬度海域偏冷；夏季部分海域 ＶＩＩＲＳＳＳＴ较 ＭＯＤＩＳＡｑｕａ偏低，冬季则是大部分
摘要：本研究以 ２０１２—２０１６年 ５ａ间的可见光红外成像辐射仪（ＶＩＩＲＳ）海表面温度（ＳＳＴ）产品为研
究对象，利用 Ａｒｇｏ浮标为主要验证数据、ＭＯＤＩＳＴｅｒｒａ和 ＭＯＤＩＳＡｑｕａＳＳＴ为辅助验证数据，从时间
尺度和 空 间 尺 度 进 行 检 验 对 比 分 析，结 果 表 明：ＶＩＩＲＳＳＳＴ与 Ａｒｇｏ浮 标 白 天 的 平 均 偏 差 为
１ 数据与方法
１．１ ＶＩＩＲＳＳＳＴ产品 ＶＩＩＲＳ是搭载在 ＮＰＰ卫星上的对地观测仪器，