李永虹,劉童童,商少凌

(水聲通信與海洋信息技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(廈門大學(xué)),福建廈門361102)

?

南海區(qū)域Aquarius遙感海表鹽度V4產(chǎn)品精度探討

李永虹,劉童童,商少凌*

(水聲通信與海洋信息技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(廈門大學(xué)),福建廈門361102)

摘要：Aquarius/SAC-D衛(wèi)星,以實(shí)現(xiàn)海表鹽度(sea surface salinity,SSS)全球遙感觀測(cè)為目標(biāo),經(jīng)過算法的不斷改進(jìn),迄今已發(fā)布第4版產(chǎn)品(V4)．已有的檢驗(yàn)研究表明V1.3產(chǎn)品在全球最大的邊緣?！袊虾５木炔⑽催_(dá)到該產(chǎn)品的目標(biāo)精度,主要原因是射頻干擾(radio frequency interference,RFI)的影響．為探討新版數(shù)據(jù)在中國南海的精度，通過比較南海走航鹽度、Argo浮標(biāo)鹽度與Aquarius遙感SSS V4及舊版產(chǎn)品的差異,發(fā)現(xiàn)Aquarius遙感SSS V4與走航鹽度及Argo浮標(biāo)鹽度的均方根誤差(RMSE)分別為0.47和0.73,V4產(chǎn)品整體表現(xiàn)優(yōu)于V3及之前的版本,特別是在南海北部近岸高RFI海域,V4產(chǎn)品的偏差也小于V3,說明V4產(chǎn)品中RFI的影響相較于V3產(chǎn)品在一定程度上得到了有效的去除．同時(shí),分析表明Aquarius遙感SSS V4產(chǎn)品所揭示的南海SSS空間分布與季節(jié)變動(dòng)特征,與前人通過實(shí)測(cè)調(diào)查獲得的結(jié)論基本一致．

關(guān)鍵詞：海表鹽度;Aquarius;V4;南海

海水鹽度與海水溫度共同構(gòu)成最為基礎(chǔ)的海洋特征參數(shù),測(cè)量鹽度的意義,毋庸贅言．然而,多年來鹽度的獲取,一直只能依靠現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量,直到20世紀(jì)70年代,美國Skylab開始了從太空遙測(cè)鹽度的嘗試[1]．2009年11月,歐洲空間局(ESA)發(fā)射了全球首顆觀測(cè)土壤濕度和海水鹽度的SMOS衛(wèi)星．2011年6月,美國國家航空航天局(NASA)和阿根廷航天局(CONAE)合作發(fā)射了Aquarius/SAC-D衛(wèi)星．SMOS和Aquarius在重訪周期、空間分辨率和精度等方面各有所長,兩者的鹽度數(shù)據(jù)相互補(bǔ)充融合,可以獲取更高精度的全球鹽度圖[2-3]．從此,開啟了全球海水鹽度觀測(cè)的新時(shí)代．

Aquarius/SAC-D衛(wèi)星搭載有L波段主被動(dòng)聯(lián)合遙感器,目標(biāo)是提供空間分辨率為150 km,精度達(dá)到0.2的全球月平均海表鹽度(sea surface salinity,SSS)數(shù)據(jù)[4-6]．自2013年2月NASA發(fā)布全球SSS數(shù)據(jù)驗(yàn)證分析報(bào)告[7]以來,各區(qū)域的驗(yàn)證結(jié)果陸續(xù)得到報(bào)道．2014年Ratheesh等[8]用Argo浮標(biāo)鹽度驗(yàn)證得到在印度洋Aquarius遙感SSS V2日平均數(shù)據(jù)的均方根誤差(RMSE)約為0.45;王新新等[9]在中國南海采用Aquarius遙感SSS V1.3 L2數(shù)據(jù),與Argo浮標(biāo)鹽度數(shù)據(jù)比較,RMSE平均為0.62;在中國東海Kim等[10]指出Aquarius遙感SSS V2刈幅數(shù)據(jù)比溫-鹽-深儀(CTD)實(shí)測(cè)的鹽度偏低0.40～0.93．2014年6月,NASA發(fā)布了Aquarius V3,進(jìn)一步降低了反射星系輻射(reflected galactic radiation)、海表粗糙度、高射頻干擾(radio frequency interference,RFI)等因素的影響．隨后Aquarius V4數(shù)據(jù)于2015年7月發(fā)布,改進(jìn)了儀器、天線方向等的校正,進(jìn)一步消除了海表溫度(sea surface temperature,SST)的偏差,并改進(jìn)了輻射方向的修正方式以降低RFI的影響,全球檢驗(yàn)結(jié)果,L2數(shù)據(jù)的RMSE下降到0.28,月平均數(shù)據(jù)的RMSE低至0.17,達(dá)到衛(wèi)星設(shè)計(jì)時(shí)提出的精度目標(biāo)．但迄今為止,在中國南?！澜缱畲蟮倪吘壓Ｖ?尚不清楚經(jīng)過這一系列改進(jìn)之后新版數(shù)據(jù)的區(qū)域精度是否有所提高． 本研究將通過比較分析走航鹽度和Argo浮標(biāo)鹽度與Aquarius遙感SSS數(shù)據(jù),獲取該問題的答案,以期為應(yīng)用Aquarius遙感SSS數(shù)據(jù)于南海海洋學(xué)研究提供參考依據(jù)．

1數(shù)據(jù)及方法

1.1數(shù)據(jù)源

1.1.1遙感數(shù)據(jù)

1) SSS數(shù)據(jù).Aquarius采用帶3個(gè)喇叭饋源的2.5 m偏置拋物反射面天線系統(tǒng),形成分辨率分別為76 km×94 km，84 km×120 km，96 km×156 km的3個(gè)波束,共同作用使Aquarius的刈幅達(dá)到390 km．Aquarius遙感SSS數(shù)據(jù)下載自美國NASA的OceanColor網(wǎng)站(http:∥oceancolor.gsfc.nasa.gov/cgi/aquarius/)．為了與現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)間對(duì)應(yīng),同時(shí)選取了2012年V3和V4 L2的SSS數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)讀取程序read_aquarius_hdf_L2.pro下載自NASA JPL數(shù)據(jù)中心(http:∥podaac.jpl.nasa.gov/)．在SSS空間分布及季節(jié)變動(dòng)特征分析中,本研究下載的是V4的空間分辨率為1°的2011—2014年多年季節(jié)平均和月平均SSS數(shù)據(jù)．

2) 其他遙感數(shù)據(jù).在Aquarius遙感SSS精度的影響因素分析中,本研究使用了RFI、SST和降水?dāng)?shù)據(jù)．其中RFI分析數(shù)據(jù)采用Aquarius衛(wèi)星數(shù)據(jù)月平均分布圖像,由NASA Goddard Space Flight Center提供下載．SST和降水?dāng)?shù)據(jù),采用TRMM/TMI衛(wèi)星月平均數(shù)據(jù);風(fēng)場(chǎng)使用的是ASCAT(advanced scattero-meter)月平均數(shù)據(jù),均由NASA Ocean Vector Winds Science Team支持的Remote Sensing Systems發(fā)布,下載自http:∥www.remss.com．

1.1.2現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)

1) 走航鹽度數(shù)據(jù)來自國家基金委“南海多學(xué)科綜合調(diào)查”2012年4月南海春季共享航次和國家“973計(jì)劃”項(xiàng)目“中國近海碳收支、調(diào)控機(jī)理及生態(tài)效應(yīng)研究”2012年8月南海夏季航次．鹽度數(shù)據(jù)由GO8050(美國General Oceanics公司)走航式CO2分壓自動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)外接的OCEAN SEVEN On-Line Modules(意大利Idronaut公司)船用走航式多參數(shù)水質(zhì)測(cè)量?jī)x獲取(參見圖1中紅色圓形和藍(lán)色十字形標(biāo)識(shí))．

2) Argo剖面浮標(biāo)數(shù)據(jù)下載自NODC(National Oceanographic Data Center)的世界海洋數(shù)據(jù)庫2013(World Ocean Database 2013,WOD13,http:∥www.nodc.noaa.gov/OC5/SELECT/dbsearch/dbsearch.h￣t￣m￣l)．WOD13的剖面浮標(biāo)數(shù)據(jù)源包括Argo計(jì)劃和世界海洋環(huán)流實(shí)驗(yàn)(WOCE)計(jì)劃,本研究選取了剖面浮標(biāo)數(shù)據(jù)集中經(jīng)過WOD質(zhì)量控制和Argo原始質(zhì)量控制的2012年Argo剖面浮標(biāo)數(shù)據(jù)[11]．盡管Argo剖面浮標(biāo)測(cè)量的是海面到2 km深的剖面數(shù)據(jù),仍可用Argo剖面浮標(biāo)的最淺層鹽度數(shù)據(jù)來評(píng)估遙感SSS[12]．參照Drucker等[13]的方法,本研究選取1～7 m的最淺層鹽度數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證(參見圖1中黑色方形標(biāo)識(shí))．

3) WOA13 V2數(shù)據(jù)(World Ocean Atlas 2013 Version 2,http:∥www.nodc.noaa.gov/OC5/woa13/)是NODC提供的世界海洋現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)溫度、鹽度等在標(biāo)準(zhǔn)深層的年度、季節(jié)、月平均的一組客觀分析數(shù)據(jù)．本研究選取的是精度為0.25°的2005—2012年標(biāo)準(zhǔn)深度0 m的多年季節(jié)平均鹽度數(shù)據(jù)．

圖1　研究區(qū)域及站位分布圖Fig.1Map of the study region and the sampling stations

1.2方法

參考Aquarius項(xiàng)目組的遙感SSS有效性分析報(bào)告[7],為了得到較多的統(tǒng)計(jì)匹配有效數(shù)據(jù),放松空間窗口與時(shí)間窗口,遙感SSS和現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)匹配時(shí)間窗口是±3 d,空間窗口是75 km．

為了比較遙感SSS與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),本研究計(jì)算了偏差(δ)和RMSE．定義如下:

其中，xrs表示遙感反演值,xmea表示實(shí)測(cè)值,N為遙感與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)匹配的樣本數(shù)．

2結(jié)果及討論

2.1走航數(shù)據(jù)比較結(jié)果

首先對(duì)2012年4月與2012年8月 2個(gè)航次的走航數(shù)據(jù)與2012年Argo數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,采用時(shí)間窗口1 d,空間窗口10 km,共匹配92個(gè)站位,RMSE為0.27,偏差為-0.06,表明走航數(shù)據(jù)與Argo浮標(biāo)數(shù)據(jù)基本一致．

表1　南海走航數(shù)據(jù)與Aquarius遙感SSS匹配結(jié)果的統(tǒng)計(jì)分析

Tab.1　Error statistics between underway and Aquarius SSS

航次beamV3V4NδRMSENδRMSE2012-041111-0.550.6187-0.540.642111-0.670.7587-0.500.6231110.300.71870.540.91均值111-0.310.4487-0.170.412012-08132-0.370.4936-0.340.492320.971.86360.871.84332-0.310.4736-0.260.44均值320.100.57360.090.59總體1143-0.510.58123-0.480.602143-0.301.00123-1.001.123143-0.160.671230.310.80均值143-0.210.47123-0.090.47

另一方面,從圖3(a)可知,Aquarius遙感SSS和走航數(shù)據(jù)之間的線性相關(guān)性微弱,這與南海SSS數(shù)值分布區(qū)間較為集中有一定關(guān)系,所調(diào)查海域SSS數(shù)值基本分布在32～34之間,而開闊海域如熱帶太平洋則在32～37之間[7],數(shù)值區(qū)間跨度更大．進(jìn)一步對(duì)匹配數(shù)據(jù)的偏差進(jìn)行分析,如圖3(b)所示,總體偏差在±0.8之間,除了33.4附近的偏差為負(fù)值外,當(dāng)Aquarius遙感SSS≥33.2時(shí),偏差為正值;當(dāng)SSS<33.2時(shí),偏差均為負(fù)值．

圖2　絕對(duì)偏差空間分布圖Fig.2Spatial distribution of absolute deviations of Aquarius SSS

圖3　走航鹽度與Aquarius遙感SSS的比較Fig.3Comparison between underway and Aquarius SSS

圖4　Argo浮標(biāo)鹽度與Aquarius遙感SSS的比較Fig.4Comparison between Argo floats and Aquarius SSS

2.2Argo浮標(biāo)數(shù)據(jù)比較結(jié)果

2.3空間分布與季節(jié)變動(dòng)特征的比較

從圖5可以看出Aquarius遙感SSS與WOA13 V2鹽度在南海的多年季節(jié)平均分布大體一致,SSS范圍在32～34,總體呈沿岸低外海高的趨勢(shì)．受徑流沖淡水的影響,珠江、湄公河、拉惹河等河口區(qū)域SSS較低;受太平洋高鹽水的影響,冬季巴士海峽附近SSS最高;在114.5°E附近中沙群島以北存在一個(gè)SSS較為穩(wěn)定的區(qū)域(參見圖5(b)紅框);春、夏季西太平洋高鹽海水通過蘇祿海經(jīng)巴拉望島南北兩端進(jìn)入南海,這與毛慶文等[15]、王凡等[16]在南海的現(xiàn)場(chǎng)水文調(diào)查結(jié)果一致．

呂宋海峽120°～121°E記為L(Left),121°～122°E記為R(Right),并分為U(Up)、M(Middle)、D(Down)3個(gè)子區(qū)域．圖5　氣候態(tài)季節(jié)平均分布圖Fig.5Climatological seasonal mean

若聚焦于呂宋海峽這一太平洋與南海水交換的通道(圖5(b);空間位置見圖5插圖,120°～122°E),分6個(gè)小區(qū),分別為左上(LU)區(qū)、左中(LM)區(qū)、左下(LD)區(qū)和右上(RU)區(qū)、右中(RM)區(qū)、右下(RD)區(qū)．從表2可以看出,無論何季節(jié),RU、RD及LD區(qū)域的Aquarius遙感SSS基本在33.6以上,主要為太平洋高鹽海水;LU、LM及RM區(qū)域的SSS則小于33.6,主要是南海海水,及兩種海水的相互作用． 這與鮑獻(xiàn)文等[17]和黃企洲[18]的研究結(jié)論基本吻合．然而WOA13鹽度的分布并不完全支持這一結(jié)論,特別是在LU區(qū)域鹽度值偏低,可能是因?yàn)閃OA13是基于

表2　呂宋海峽Aquarius遙感SSS的季節(jié)平均值Tab.2　Seasonal average of Aquarius SSS in Luzon Strait

多源實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的客觀分析數(shù)據(jù),受限于現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量數(shù)據(jù)的不足,經(jīng)時(shí)空序列分析后的網(wǎng)格數(shù)據(jù)存在一定偏差,尤其在環(huán)境復(fù)雜多變的邊緣海,同時(shí)也與這2種數(shù)據(jù)源在時(shí)間區(qū)間上不一致有一定關(guān)系．

圖6　Aquarius遙感SSS氣候態(tài)月平均分布圖Fig.6Climatological monthly mean of Aquarius SSS

由圖6可知,從季節(jié)變化看,南海熱帶海洋性季風(fēng)氣候明顯,SSS分布主要受冬季東北季風(fēng)和夏季西南季風(fēng)影響．每年11月至翌年3月東北季風(fēng)盛行,12月太平洋的高鹽水舌從巴士海峽往西南移動(dòng)擴(kuò)展到西沙群島,同時(shí)南海東側(cè)補(bǔ)充流北上,低鹽海水沿東岸北上(參見圖6(l)紅色箭頭),到達(dá)呂宋島西北端;5月至9月盛行西南季風(fēng),低鹽海水從馬來西亞、泰國灣往東北方向移動(dòng),同時(shí)受臺(tái)風(fēng)等降水影響,北部SSS降低;南海整體SSS在10月達(dá)到最低值(參見圖6(j)紅色箭頭)．這與中國近海的區(qū)域海洋學(xué)基本相符[19]．

受現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查條件所限,前人多以局部海域的研究為主,比如南海北部沿岸、巴士海峽區(qū)域、以及南沙群島附近海域等．而通過Aquarius遙感SSS可以清楚地看到整個(gè)南海海盆尺度的SSS分布與變化,局部特征也與前人通過實(shí)測(cè)調(diào)查獲得的結(jié)論基本一致．因而就大尺度研究而言,Aquarius不失為一個(gè)基本可靠的數(shù)據(jù)來源．

3討論

全球不同海域不同版本Aquarius遙感SSS的驗(yàn)證結(jié)果列于表3,顯然,南海V4產(chǎn)品精度較舊版本有所提高,但仍然低于全球尺度開闊大洋檢驗(yàn)結(jié)果．由于Aquarius衛(wèi)星使用的是L波段(1.413 GHz)的微波輻射計(jì),衛(wèi)星數(shù)據(jù)精度可能受到RFI的影響;同時(shí)由SSS反演原理可以推知,亮溫精度、海表粗糙度等也在不同程度上影響到SSS的精度[9,20]．

表3　全球不同海域Aquarius遙感SSS L2產(chǎn)品檢驗(yàn)結(jié)果Tab.3　Error numbers of Aquarius L2 SSS in various waters

注：R為相關(guān)系數(shù).

3.1RFI

RFI是指頻率相近的目標(biāo)電磁波與干擾電磁波同時(shí)被衛(wèi)星傳感器接收時(shí),干擾電磁波對(duì)傳感器造成的干擾．Le Vine等[22-23]指出遙感SSS受到L波段RFI的影響,王新新等[20]對(duì)南海北部海域的RFI進(jìn)行檢測(cè),指出該區(qū)域?qū)儆谥囟任廴緟^(qū)域,存在多處RFI發(fā)射源,中強(qiáng)源主要集中分布在大珠三角和臺(tái)北等地區(qū)．

因此本研究以18°N為界,對(duì)RFI污染嚴(yán)重區(qū)域(北部區(qū)域)和污染較輕區(qū)域(南部區(qū)域)2個(gè)區(qū)域(如圖7所示),選取在本文2.1節(jié)中的2012年4月和8月航次的走航鹽度數(shù)據(jù)的絕對(duì)偏差進(jìn)行分析,絕對(duì)偏差大于0.6 的站位點(diǎn)全部都分布在北部區(qū)域．該結(jié)果表明,在RFI影響較小的南部區(qū)域數(shù)據(jù)表現(xiàn)稍好,由此可見,雖然Aquarius遙感SSS V4已經(jīng)在修正RFI影響方面進(jìn)行了改進(jìn),但在中國南海,RFI對(duì)遙感SSS反演的影響仍然沒有完全消除．

圖7　RFI影響分析Fig.7Impact analysis of RFI

3.2其他因素

根據(jù)Abe等[24]的研究,Aquarius遙感SSS在低溫和大風(fēng)區(qū)域偏差較大．Santos-Garcia等[25]及Ma等[26]也指出降水的分布和遙感SSS準(zhǔn)確度的空間分布有很大的相關(guān)性．本研究以2012年4月和8月航次的走航鹽度數(shù)據(jù)為例進(jìn)行分析,從圖8可以看出,實(shí)測(cè)站位所在海域的SST在30 ℃左右,溫度空間差異較小,而SST通常在小于5 ℃時(shí)對(duì)遙感SSS的影響較大[7,24]；由于南海處于熱帶,SST較高且季節(jié)變化較不明顯,所以南海海域SST對(duì)遙感SSS的精度并沒有顯著影響．

同時(shí)可以看到,遙感SSS絕對(duì)偏差大于0.6的數(shù)據(jù)點(diǎn)位置,與降水及風(fēng)場(chǎng)的空間分布并無明顯關(guān)聯(lián)(圖8)．然而,圖8所示降水及風(fēng)場(chǎng)分布,皆為月平均數(shù)據(jù),很可能無法體現(xiàn)這2種因素對(duì)SSS反演造成的影響,未來有必要在收集SSS、風(fēng)場(chǎng)、降水時(shí)空匹配數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上加以深入探討．

4結(jié)論

本研究選取2012年2個(gè)航次的走航鹽度數(shù)據(jù)及2012年Argo浮標(biāo)的鹽度數(shù)據(jù),與Aquarius衛(wèi)星的遙感SSS V3和V4產(chǎn)品進(jìn)行了比較,發(fā)現(xiàn)Aquarius遙感SSS V4優(yōu)于V3及之前的版本,V4不僅總體RMSE和偏差皆小于V3,在南海北部近岸高RFI海域,V4的偏差也小于V3．在中國南海Aquarius遙感SSS V4與走航鹽度及Argo浮標(biāo)鹽度的RMSE分別為0.47和0.73,低于開闊大洋的檢驗(yàn)精度,其主要原因可能是南海作為邊緣海,陸地環(huán)抱,RFI的影響相對(duì)嚴(yán)重,未能徹底消除．就該有限數(shù)據(jù)集的檢驗(yàn)結(jié)果看,Aquarius遙感SSS反演的單點(diǎn)精度尚難滿足南海海洋科學(xué)研究的要求,然而,其所揭示的時(shí)空特征與前人調(diào)查研究結(jié)果基本一致,所以Aquarius遙感SSS可考慮在謹(jǐn)慎求證的前提下應(yīng)用于南海大尺度研究．

致謝:對(duì)NASA提供的遙感數(shù)據(jù)，NODC提供的Argo浮標(biāo)數(shù)據(jù)，廈門大學(xué)戴民漢教授課題組提供的現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查鹽度資料,謹(jǐn)此致謝．

圖8　SST、降水及風(fēng)場(chǎng)的影響分析Fig.8Impact analysis of SST,precipitable water and wind field

參考文獻(xiàn)：

[1]LAGERLOEF G S E,SWIFT C T,LEVINE D M.Sea surface salinity:the next remote sensing challenge[J].Oceanography,1995,8(2):44-50.

[2]EUROPEAN SPACE AGENCY.Taking two bites at ocean salinity[EB/OL].[2015-09-17].http:∥www.esa.int/Our_Activities/Observing_the_Earth/SMOS/Taking_two_bites_at_ocean_salinity.

[3]ARETXABALETA A L,GOURRION J,BALLABRERA J,et al.Bridging the gap between surface salinity satellites:SMOS and Aquarius[C]∥European Space Agency.Proc.′ESA Living Planet Symposium′.Bergen,Norway:[s.n.],2010,SP-686:E11690.

[4]LAGERLOEF G S E,COLOMB F R,LE VINE D,et al.The Aquarius/SAC-D mission:designed to meet the salinity remote-sensing challenge[J].Oceanography,2008,21(1):68-81.

[5]LE VINE D M,LAGERLOEF G S E,COLOMB F R,et al.Aquarius:an instrument to monitor sea surface salinity from space[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2007,45(7):2040-2050.

[6]PELLERANO F A,PIEPMEIER J,TRIESKY M,et al.The Aquarius ocean salinity mission high stability L-band radiometer[C]∥IEEE International Symposium on Geoscience and Remote Sensing.New York:IEEE,2006:1681-1684.

[7]LAGERLOEF G S E,KAO H Y,MELNICHENKO O,et al.Aquarius salinity validation analysis,data version 2.0,AQ-014-PS-0016[R].Washington D C:Aquarius Project,2013.

[8]RATHEESH S,SHARMA R,SIKHAKOLLI R,et al.Assessing sea surface salinity derived by Aquarius in the Indian Ocean[J].IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters,2014,11(4):719-722.

[9]王新新,楊建洪,趙冬至,等.Aquarius/SAC-D衛(wèi)星鹽度數(shù)據(jù)在中國南海的準(zhǔn)確度評(píng)估[J].熱帶海洋學(xué)報(bào),2013,32(5):23-28.

[10]KIM S B,LEE J H,DE MATTHAEIS P,et al.Sea surface salinity variability in the East China Sea observed by the Aquarius instrument[J].Journal of Geophysical Research:Oceans,2014,119:7016-7028.

[11]BOYER T P,ANTONOV J I,BARANOVA O K,et al.World ocean database 2013,NOAA Atlas NESDIS 72[R].Silver Spring,Maryland:National Oceanographic Data Center Ocean Climate Laboratory,2013.

[12]BANKS C J,GOMMENGINGER C P,SROKOSZ M A,et al.Validating SMOS ocean surface salinity in the Atlantic with Argo and operational ocean model data[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2012,50(5):1688-1702.

[13]DRUCKER R,RISER S C.Validation of Aquarius sea surface salinity with Argo:analysis of error due to depth of measurement and vertical salinity stratification[J].Journal of Geophysical Research：Oceans,2014,119:4626-4637.

[14]LAGERLOEF G S E,KAO H Y,MEISSNER T,et al.Aquarius salinity validation analysis,data version 4.0,AQ-014-PS-0016[R].Washington D C:Aquarius Project,2015.

[15]毛慶文,王衛(wèi)強(qiáng),齊義泉,等.夏季季風(fēng)轉(zhuǎn)換期間南沙群島海域的溫鹽分布特征[J].熱帶海洋學(xué)報(bào),2005,24(1):28-36.

[16]王凡,趙永平,馮志綱,等.1998年春夏南海溫鹽結(jié)構(gòu)及其變化特征[J].海洋學(xué)報(bào),2001,23(5):1-13.

[17]鮑獻(xiàn)文,鞠霞,吳德星.呂宋海峽120°E斷面水交換特征[J].中國海洋大學(xué)學(xué)報(bào),2009,39(1):1-6.

[18]黃企洲.巴士海峽黑潮流速和流量的變化[J].熱帶海洋,1983,2(1):35-41.

[19]馮士筰,李鳳歧,李少菁.海洋科學(xué)導(dǎo)論[M].北京:高等教育出版社,1999:450-452.

[20]王新新.基于微波輻射計(jì)的南海海表鹽度遙感算法研究[D].大連:大連海事大學(xué)，2013：41-45.

[21]BUSALACCHI A,ALORY G,ARKIN P,et al.Satellite sea surface salinity error in the tropics[EB/OL].[2015-09-17].http:∥essic.umd.edu/joom2/index.php/publications/posters-2/555-satellite-sea-surface-salinity-error-in-the-tropics.

[22]LE VINE D M,LAGERLOEF G S E,TORRUSIO S E.Aquarius and remote sensing of sea surface salinity from space[J].Proceedings of the IEEE,2010,98(5):688-703.

[23]LE VINE D M,DE MATTHAEIS P,RUF C S.Aquarius RFI detection and mitigation algorithm:assessment and examples[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2014,52(8):4574-4584.

[24]ABE H,EBUCHI N.Evaluation of sea-surface salinity observed by Aquarius[J].Journal of Geophysical Research:Oceans,2014,119(11):8109-8121.

[25]SANTOS-GARCIA A,JACOB M M,JONES W L,et al.Investigation of rain effects on Aquarius sea surface salinity measurements[J].Journal of Geophysical Research:Oceans,2014,119(11):7605-7624.

[26]MA W T,YANG X F,YU Y,et al.Impact of rain-induced sea surface roughness variations on salinity retrieval from the Aquarius/SAC-D satellite[J].Acta Oceanologica Sinica,2015,34(7):89-96.

doi：10.6043/j.issn.0438-0479.201509021

收稿日期：2015-09-18錄用日期：2016-04-13

基金項(xiàng)目：國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973計(jì)劃)(2009CB421201)；國家自然科學(xué)基金(J1210050)

*通信作者：slshang@xmu.edu.cn

中圖分類號(hào):P 715.7;P 731

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：0438-0479(2016)04-0522-09

On the Performance of Aquarius Sea Surface Salinity V4 Product in the South China Sea

LI Yonghong,LIU Tongtong,SHANG Shaoling*

(Key Laboratory of Underwater Acoustic Communication and Marine Information Technology,Ministry of Education,Xiamen University,Xiamen 361102,China)

Abstract:Previous studies have demonstrated that the accuracy of Aquarius sea surface salinity (SSS) V1.3 product in the South China Sea (SCS),one of the largest marginal seas in the world,is far from being satisfied.It has been suggested to mainly result from radio frequency interference (RFI) from lands surrounding the SCS.It is not clear yet if there is any improvement in the newest SSS product,i.e.V4.Here in this study,we compared the V4 SSS product of Aquarius with concurrent in situ measured salinity data (both underway mapping and Argo floats data) in the South China Sea.Root mean square errors of 0.47 and 0.73,for underway and Argo data,respectively,were obtained,suggesting evident improvements of V4 over V3 and V1.3.Improvements were particularly seen in the northern SCS,where the influence of RFI was thought to be severe,suggesting that the removal of RFI in V4 was indeed efficient.In addition,the spatio-temporal features and seasonal dynamics seen from the V4 SSS were in general consistent with historical in situ reports.

Key words:sea surface salinity;Aquarius;V4;South China Sea

引文格式：李永虹,劉童童,商少凌.南海區(qū)域Aquarius遙感海表鹽度V4產(chǎn)品精度探討[J].廈門大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2016,55(4)：522-530.

Citation：LI Y H,LIU T T,SHANG S L．On the performance of Aquarius sea surface salinity V4 product in the South China Sea[J].Journal of Xiamen University(Natural Science)，2016,55(4)：522-530．(in Chinese)