卫星微波遥感海表盐度数据误差分析及陆地污染校正

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海洋盐度是影响水循环、大气环流和全球气候的重要海洋动力学参数。随着两颗海洋盐度测量卫星SMOS和Aquarius/SAC-D的相继成功发射,微波遥感海表盐度的精度在开阔海域已达到应用的精度需求,但在某些区域例如海岸和两极仍然存在不可忽视的误差。本文基于海表微波辐射模型和海表盐度反演算法,分别对盐度反演精度、卫星盐度测量方法与数据产品、陆地污染的影响与校正进行了分析。主要研究内容包括以下几方面。本文根据建立的海表微波辐射传输模型和海表盐度反演算法,对影响盐度反演精度的误差来源(海表温度、海面风场、泡沫覆盖及测量亮温的误差)进行了分析,对SMOS盐度测量精度的仿真分析验证了,10天平均下??11?和??22?的空间分辨率可以达到0.2psu和0.1psu的盐度测量精度。接着利用SMOS-L1c亮温数据和对应的辅助数据进行了全球盐度反演,反演结果同SMOS-L2盐度数据对比发现58%的数据差异小于0.1psu,分析了两者的差异以及引起差异的原因。SMOS和Aquarius同为L波段海洋盐度遥感卫星,但由于两颗卫星观测方式的不同,SMOS使用的唯一载荷为二维综合孔径辐射计MIRAS,而Aquarius采用的是实孔径辐射计加散射计的主被动联合观测,因而两颗卫星的数据处理算法不同,进一步导致了他们数据产品的差异。通过SMOS和Aquarius的L3级盐度数据产品之间的对比和与Argo浮标盐度数据的对比发现,两颗卫星的数据在月平均处理后相关程度有所提高。全球范围下,Aquarius盐度的测量精度优于SMOS;而在开阔海域,SMOS的表现则优于Aquarius;在靠近海岸的区域,Aquarius的测量精度则明显高于SMOS。本文的一个主要研究方向是陆地污染对亮温测量的影响。近海的SMOS数据由于陆地的污染而存在大量的误差。将SMOS测量亮温中海面风场、海表温度和极化的影响抑制后,发现由陆地污染引起的SMOS亮温误差随距海岸距离的增加呈下降趋势。为了说明陆地污染对近海亮温的影响的原因,根据具体的地球物理参数和SMOS/MIRAS的天线阵列参数建立了SMOS近海亮温测量模型。仿真结果和SMOS数据的趋势吻合。当距海岸距离小于40km时,由于辐射计天线主瓣观测到了陆地,而陆地的温度要比海洋高得多,因此导致亮温误差值很高。在距离小于40km范围内,由于天线主瓣渐渐远离陆地而去观测海洋,所以亮温误差随距离的增加而急剧减小。当距离超过40km,近海亮温误差仍然存在,这是因为天线近旁瓣仍观测到陆地并对亮温有不可忽视的影响。在40~400km的距离范围内,天线的近旁瓣渐渐离开陆地,亮温误差也随距离的增加缓慢减小。当距离大于400km后,由于天线远旁瓣对亮温误差的影响十分微弱,所以陆地污染引起的亮温误差值渐渐趋近于0。基于陆地污染的分析,提出了近海区域的陆地污染校正方法,并选取了中国南海区域的亮温和盐度数据进行校正。首先,分析了中国南海区域的亮温随距海岸距离和入射角的变化趋势,由于中国南海属于RFI污染区域,所以先统计了区域内的亮温异常值,并将距离大于40km的亮温异常值进行剔除。然后,依据中国南海附近陆地的地球物理参数计算了陆地的亮温贡献。最后,计算不同距离和入射角下中国南海陆地污染的校正量,并对SMOS测量亮温进行了校正,用校正后的亮温进行盐度反演得到校正后的盐度值。将校正前后的亮温和盐度的误差进行对比发现,经过陆地污染的校正后,中国南海区域的盐度反演精度从1.31psu提高到0.67psu。
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