应用月平均sst资料对遥感反演数据进行质量控制

MODIS遥感反演SST的对比测试和分析技术报告

概述：

利用浮标资料对MODIS的SST(海表面温度)反演的结果进行对比测试，是SeaDAS 卫星遥感项目的一个重要目标。目的是利用浮标实测海温资料对SST 反演结果进行校正，以减少反演结果的误差，扩大海温遥感反演产品的使用范围，为更好的利用卫星遥感资料服务于海洋监测工作建立一个良好的基础。

技术背景

MODIS（中等分辨率成像光谱仪）是一个拥有36 个通道的可见光和红外波段光谱辐射计，波段范围从0.345 μm（可见光）到14.235μm（热红外）。各通道的量化等级为12Bits。

MODIS 第1 和第2 通道的空间分辨率为250 米，第3 到第7 通道的空间分辨率为500 米，其余通道的空间分辨率为1000 米，扫描观测宽度达2330 公里可以同时提供反映海洋水色，叶绿素、悬浮物浓度等海洋特征信息。

MODIS被两颗对地观测卫星(AQUA和TERRA)作为有效负载，其中TERRA 是上午星、AQUA是下午星。

我单位目前使用SeaDAS5.0软件进行MODIS数据处理。SeaDAS 5.0反演海表面温度的算法是美国航空航天局NASA开发的“迈阿密探路人”算法，有两套，分别利用了3.7μm和11μm附近的两个红外大气窗口。其中昼间使用11μm算法，即利用11.03μm,12.03μm通道，夜间使用3.7μm和11μm通道。由于昼间观测数据不仅可提供海表面温度，而且可提供叶绿素等海洋水色数据，我单位目前仅接收和处理MODIS的昼间数据。我们的比测试验也是针对昼间的11μm算法。

“迈阿密探路人”在11μm的海温反演算法如下：

其中，SST是反演的海表面温度，T31是第31通道（11.03μm）的辐射亮温，T32是第32通道（12.03μm）的辐射亮温。θ是卫星天顶角。C1~C4是四个系数。

SeaDAS软件中内置的各个系数估计值如下：

表1:MPSST算法的系数

图１:MPSST算法反演获得的东海区域海表面温度图(2007.10.24 2:38UTC)

为了对遥感反演获得的海表面温度进行对比测试，需要选择合适的其它测量手段，要求这些测量手段有足够的时间分辨率，同时又有较高的精度。

目前，现场测量海温的方法主要有：岸站、志愿船、资料浮标。

其中，岸站受地理条件限制，测量的海水温度是近岸水温，受大陆、岛屿的地温影响较大。志愿船不但资料较少，时间上不连续，空间分布有不确定性，难以和遥感资料匹配。最适于海表面温度对比测试的测量手段是海洋资料浮标。

国家海洋局东海分局在我国近海布置了3个大型海洋浮标。这些资料浮标直接测量水面下20-30厘米的海水温度，平时每3小时传输一次水温资料。

海洋资料浮标由锚系固定，布放完成后坐标基本不变动，这给进行对比测试带来了方便。

在了解了遥感反演算法和选择了合适的对比测量手段后，我们就可以设计和实施海温对比测试。

对比测试的方案设计

遥感反演数据和浮标测量数据进行对比的前提是：在时间和空间上具有可比性。最理想的情况是，遥感反演数据和浮标测量数据的时间差和空间距离都为0。

但事实上，由于卫星轨道精度存在误差，卫星遥感传感器分辨率的问题，遥感反演数据不可能完全吻合浮标测量数据。因此，必须容许卫星遥感数据和浮标测量的数据在时间和空间范围内有一定的误差，我们总的要求是，用于进行遥感对比的数据本身和真实海表面温度之间的误差限不能大于1度。

表3：选择遥感数据比测的时间和空间标准

通常，海表面温度的时间变化率不超过1摄氏度/小时，空间变化率不超过0.4度/千米。因此，符合上述标准的数据，其误差限可以表达为E = sqrt(e1^2+e2^2+em^2)（其中E是总误差限，e1是时间误差限，在我们这里约为±0.25,e2是空间误差限，约为±0.8,em是仪器测量精度的误差限，为±0.5），因此，估计由于时间、空间和浮标测量仪器引入的误差，其误差限为±1.01度。基本符合要求。

未经质控的遥感反演SST数据的对比测试结果

从2007年3月3日到2007年7月27日，147天内，共选取符合筛选标准的数据71组，进行了对比测试，全部数据细节详见附件1。

表４：未经质控的遥感反演数据对比测试结果摘要

从上表可以看到，如果对遥感反演获得的SST不做任何处理，其误差标准差可达8℃多，其应用价值很低。

造成这种情况的原因是多方面的，东海海域是陆缘海，由于海水的深度较浅,太阳加热的作用比较明显、沿岸上空的大气状况比较复杂，尤其云量较多时，对红外辐射吸收严重。因此，未经质控的数据不宜直接作为海温遥感产品使用。

应用月平均SST资料对遥感反演数据进行质量控制

为了对遥感反演数据进行质量控制，一条合理的思路是，通过经验判定合理的数据区间，将明显不合理的数据丢弃，这样能够大大改善遥感数据的质量。

海水的热容量巨大，日温差波动范围小，每月的波动范围也十分有限。我们通过统计F09浮标2004-2006三年的资料1的发现，浮标测量的月度海温极值偏离当月海温平均值一般不超过4℃，从不超过5℃，而月度海温极值距多年的

1其中缺少2004年4、5月份资料

月平均海温值的偏差一般不超过3℃，从不超过4℃。

2

由此，我们可以采取这样的质量控制措施：遥感反演的海温，在当月海温多年平均值±5℃范围内的，是有效数据，通过质量控制，否则，判定为是无效数据，不做处理。在浮标定点的海域，使用浮标多年的月度平均数据作为平均月海温3，在没有浮标资料覆盖的海域，可采用大范围海温等温线图资料，同时质量控制门限可放宽到多年平均值±6℃范围。

经质量控制的遥感SST数据的对比测试结果和回归分析

在符合筛选标准的全部71条数据中，通过质量控制的共计49条，占69%，这说明选取的质量控制标准宽严适度，既考虑了数据的可靠性，又兼顾了遥感数据的可获取性。

3，摘要如下：

表６：未经质控的遥感反演数据对比测试结果摘要

可见，通过质量的数据减少了误差，提高了数据的可靠性。

为了进一步提高海温遥感的精度，我们用经过质控的遥感反演的SST和浮标测得的海温分别作为自变量和函数进行了线性回归分析,得到了根据反演SST 结果预测实际海表面温度的线性回归方程。

2F17和F18布置时间短，只取得了1年的资料，没有多年的月海温平均值。

3这些数据已经求出，见附件2