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白天由于太阳辐射的影响,海洋上层被加热,从而出现海表温度(Sea Surface Temperature,SST)日变化的情况。在多传感器卫星SST融合中,由于卫星过境时间不同,需要考虑日变化的影响,如果未能正确考虑到SST的日变化,会使得数值天气预报等模型出现错误。全球海洋数据同化实验(the Global Ocean Data Assimilation Experiment,GODAE)团队认为全球SST产品应该提供基础SST——没有任何白天升温影响的SST。为了确定该SST,必须要计算出白天的SST升温幅度并将其从通过卫星遥感获得的数据中去除。本文首先利用红外辐射计(Infrared Sea Surface Temperature Autonomous Radiometer, ISAR)现场测量的SST数据和东方红2号科考船船舶远程监控管理系统(Vessel Manage System, VMS)中的海面风速数据,观测SST日变化,分析其与海面风速大小之间的关系。其次,利用Kawai经验模型分别对来自于美国Remote Sensing Systems公司的AMSR-E SST数据和美国NASA JPL PODACC的NOAA AVHRR Pathfinder SST数据,在西北太平洋海域内对SST日变化的情况进行校正。结果显示,由于受到所研究区域以及使用数据不同等因素的影响,模型计算得到的结果相和实际情况相比,误差较大。分别利用2008年AMSR-E SST和AVHRR Pathfinder SST数据、相对应的AMSR-E风速和通过计算得出的太阳辐射强度数据对Kawai模型系数在西北太平洋海域内重新回归拟合,并利用2009年的相关数据进行验证。结果显示,对于AMSR-E数据,模型计算所得SST日变化大小与其数据本身计算所得的结果误差为0±0.38°C(平均偏差为0°C,标准偏差为0.38°C,下同),而AVHRR Pathfinder结果的误差为-0.02±0.21°C。模型较好的达到了对西北太平洋海域的SST日变化情况估算的目的。最后,将模型应用于2009年AMSR-E SST和AVHRR SST数据,并对其应用结果进行了探讨。