陳亞飛, 王曉春, 劉屹岷

?

中國(guó)近海海面高度異常資料再處理

陳亞飛1, 2, 王曉春1, 2, 劉屹岷3

(1. 南京信息工程大學(xué)海洋科學(xué)學(xué)院, 江蘇南京210044; 2.江蘇省海洋環(huán)境探測(cè)工程技術(shù)研究中心, 江蘇南京210044; 3. 中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所LASG, 北京100029)

衛(wèi)星海面高度異常產(chǎn)品再處理的研究多集中在歐洲和美國(guó)近海, 中國(guó)近海尚未有過(guò)。在產(chǎn)生AVISO(Archiving Validation and Interpolation of Satellite Oceanographic Data)全球0.25°多顆衛(wèi)星海面高度異常產(chǎn)品時(shí), 只用了1/3~1/2的部分沿軌資料, 給區(qū)域海洋動(dòng)力學(xué)研究造成了一定的限制。本研究嘗試?yán)枚囝w衛(wèi)星的所有沿軌資料及25個(gè)測(cè)潮站的觀測(cè)資料, 通過(guò)最優(yōu)插值方法產(chǎn)生一份新的中國(guó)近海海面高度異常資料。新資料的空間分辨率仍為0.25°, 但使用了來(lái)自3顆衛(wèi)星(Jason-1、Jason-2、CryoSat-2)的所有沿軌資料及25個(gè)測(cè)潮站的觀測(cè)資料。新資料的范圍為10°S~50°N、90°~160°E。新資料與AVISO資料的對(duì)比分析表明新資料更接近沿軌海面高度異常觀測(cè), 同時(shí)也更接近測(cè)潮站資料。與AVISO資料相比, 新資料與沿軌海面高度異常觀測(cè)的均方根誤差降低了10.03%, 與測(cè)潮站資料的均方根誤差降低了9.6%。

海面高度異常; 中國(guó)近海; 再處理; 高度計(jì); AVISO(Archiving Validation and Interpolation of Satellite Oceanographic Data); 測(cè)潮站

衛(wèi)星海面高度觀測(cè)在一定條件下可以分辨海洋中尺度渦旋。海面高度是反映海洋狀況的重要變量之一, 其遙感觀測(cè)主要是基于衛(wèi)星高度計(jì)。衛(wèi)星高度計(jì)是一種主動(dòng)式微波遙感器, 由發(fā)射器、接收器、計(jì)時(shí)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)組成。衛(wèi)星高度計(jì)的原理是通過(guò)發(fā)射器向地球表面發(fā)射脈沖信號(hào), 信號(hào)經(jīng)過(guò)地球表面反射后, 由接收器接收, 并由計(jì)時(shí)系統(tǒng)測(cè)量出發(fā)射脈沖與接收脈沖的時(shí)間差。根據(jù)測(cè)量出的時(shí)間差, 便可得到衛(wèi)星到海表面的距離。再由衛(wèi)星到參考橢球的距離減去衛(wèi)星到海表面的距離得到海面高度。經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展, 衛(wèi)星高度計(jì)對(duì)海面高度觀測(cè)的測(cè)量精度已達(dá)到厘米級(jí)別。1992年, 美國(guó)國(guó)家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration, NASA)和法國(guó)空間局國(guó)家空間研究中心(Centre National d’EtudesSpatiales, CNES)聯(lián)合發(fā)射了TOPEX/POSEIDON衛(wèi)星(簡(jiǎn)稱(chēng)T/P衛(wèi)星), 其上搭載的衛(wèi)星高度計(jì)測(cè)量精度達(dá)到3 cm[1]。2001年和2008年, Jason-1、Jason-2衛(wèi)星相繼發(fā)射升空, 作為T(mén)/P衛(wèi)星的延續(xù), Jason-1、Jason-2衛(wèi)星軌道與T/P衛(wèi)星完全相同。2010年, CryoSat-2衛(wèi)星發(fā)射升空, 盡管其設(shè)計(jì)主要用于觀測(cè)海冰狀況, 但同時(shí)可對(duì)海面高度進(jìn)行觀測(cè)。2011年8月, 我國(guó)成功發(fā)射了第一顆海洋動(dòng)力環(huán)境衛(wèi)星海洋二號(hào)(HY-2A), 其上搭載的衛(wèi)星高度計(jì)測(cè)量精度達(dá)到厘米級(jí)別, 可對(duì)全球海洋進(jìn)行全天候高精度的觀測(cè)。

衛(wèi)星高度計(jì)的資料空間覆蓋范圍廣、時(shí)空分辨率較高, 一定條件下可以較好的分辨海洋中尺度渦旋。Chelton等[2-3]通過(guò)分析AVISO(Archiving Validation and Interpolation of Satellite Oceanographic Data)提供的不同時(shí)間序列的衛(wèi)星高度計(jì)融合資料, 指出了全球海洋中尺度渦旋的分布特征及變化特點(diǎn)。衛(wèi)星高度計(jì)觀測(cè)采樣有其特點(diǎn), 比如T/P、Jason-1及Jason-2在沿軌方向空間采樣間隔為6 km, 但軌道間距離為200~300 km,約10 d重復(fù)觀測(cè)同一區(qū)域, 而CryoSat-2觀測(cè)重復(fù)周期為369 d。由于衛(wèi)星高度計(jì)觀測(cè)的采樣特點(diǎn)并且衛(wèi)星之間采樣特點(diǎn)的不同, 如何融合不同衛(wèi)星的觀測(cè)產(chǎn)生一個(gè)可供用戶(hù)方便使用的資料產(chǎn)品便是一個(gè)值得研究的問(wèn)題。法國(guó)的機(jī)構(gòu)AVISO及DUACS (Data Unification and Altimeter Combination System)在這方面做了大量的工作。

利用衛(wèi)星高度計(jì)資料對(duì)海洋中尺度渦旋的研究表明, 目前所用的衛(wèi)星高度計(jì)資料精度仍需提高。雖然AVISO提供的多衛(wèi)星海面高度異常融合資料提高了對(duì)海洋中尺度渦旋的分辨能力, 但仍存在一定的限制[4]。徐馳等[5]借助衛(wèi)星高度計(jì)資料對(duì)海洋中尺度渦旋進(jìn)行識(shí)別和追蹤, 指出目前所用的衛(wèi)星高度計(jì)資料尚不足以解析次中尺度的信號(hào), 需要更高精度的衛(wèi)星高度計(jì)資料。近年來(lái)利用衛(wèi)星高度計(jì)資料對(duì)我國(guó)近海區(qū)域中尺度渦旋也有研究[6-8]。Wang等[6]利用多衛(wèi)星融合高度計(jì)資料對(duì)南海中尺度渦的時(shí)空分布特征進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析。林宏陽(yáng)等[7]利用AVISO提供的衛(wèi)星高度計(jì)融合數(shù)據(jù)(Map of Sea Level Anomaly, MSLA)對(duì)南海及西北太平洋的中尺度渦旋活動(dòng)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。孫成學(xué)等[8]利用AVISO提供的融合T/P、Jason-1及ERS數(shù)據(jù)的產(chǎn)品揭示了冬季南海呂宋冷渦的雙渦結(jié)構(gòu), 但由于衛(wèi)星高度計(jì)資料無(wú)法準(zhǔn)確地刻畫(huà)渦旋形成的過(guò)程, 仍需要更加準(zhǔn)確的資料對(duì)呂宋冷渦開(kāi)展進(jìn)一步的研究。

衛(wèi)星高度計(jì)資料的采樣特點(diǎn)及誤差在一定程度上限制了海洋動(dòng)力學(xué)問(wèn)題的研究。由于多方面的原因, 比如干空氣、濕空氣訂正項(xiàng)、潮汐訂正項(xiàng)誤差的增加, 衛(wèi)星高度計(jì)在近岸區(qū)域的誤差較大, 在近岸區(qū)域的衛(wèi)星高度計(jì)資料再處理便十分必要。由歐洲及美國(guó)研究人員主導(dǎo)的Coastal Altimetry Workshop從2008年開(kāi)始便致力于推動(dòng)這方面的工作[9-10]。這些工作集中在雷達(dá)波形資料的再處理[11-12]、訂正項(xiàng)精度的提高[13]以及針對(duì)某一海域產(chǎn)生更精確的海面高度異常資料集[14]。但這些研究多集中在歐洲及美國(guó)近海, 在中國(guó)近海區(qū)域尚未開(kāi)展系統(tǒng)的工作。AVISO在2014年5月以后發(fā)布的沿軌資料便反映了這方面的研究成果。在新發(fā)布的沿軌資料中, 使用了新的平均海面高度(1993~2012年平均, MSS_CNES_ CLS2011, http: //www.aviso.fren/data/products/auxiliary- products/mss.html), 近岸區(qū)域干空氣、濕空氣訂正算法, 對(duì)沿軌資料用Lanzcos方法進(jìn)行了濾波, 并在數(shù)據(jù)統(tǒng)一方面也有了許多新的改進(jìn)[15]。AVISO除了提供融合多顆衛(wèi)星沿軌資料的全球產(chǎn)品外, 也開(kāi)始提供區(qū)域海洋產(chǎn)品, 比如地中海、黑海地區(qū)的網(wǎng)格點(diǎn)海面高度異常產(chǎn)品。但在產(chǎn)生全球網(wǎng)格點(diǎn)產(chǎn)品時(shí), AVISO只使用了1/3~1/2的部分沿軌資料。而針對(duì)中國(guó)近海的區(qū)域海洋產(chǎn)品目前還沒(méi)有。本研究嘗試?yán)肁VISO最新發(fā)布的多顆衛(wèi)星(Jason-1、Jason-2、CryoSat-2)所有沿軌資料及25個(gè)測(cè)潮站觀測(cè)資料, 通過(guò)最優(yōu)插值方法(Optimal Interpolation)產(chǎn)生一份新的中國(guó)近海海面高度異常資料產(chǎn)品。并將這一產(chǎn)品與AVISO資料、衛(wèi)星高度計(jì)沿軌資料及測(cè)潮站資料進(jìn)行了對(duì)比。本研究進(jìn)行資料再處理的海域?yàn)?0°S~50°N, 90°~160°E, 時(shí)間為2012年全年。本研究的方法可以很容易地用到其他時(shí)間段。

1 近海資料處理

1.1 衛(wèi)星沿軌資料

本研究中所用的Jason-1、Jason-2、CryoSat-2衛(wèi)星沿軌海面高度異常資料及AVISO 0.25°規(guī)則網(wǎng)格點(diǎn)海面高度異常資料產(chǎn)品(下文中簡(jiǎn)稱(chēng)為AVISO)均來(lái)自法國(guó)空間局國(guó)家空間研究中心的DUACS[15], 為第三級(jí)產(chǎn)品, 并非原始觀測(cè)數(shù)據(jù), 已經(jīng)進(jìn)行了不同衛(wèi)星高度計(jì)之間的軌道誤差校正, 使用了新的干空氣、濕空氣訂正算法。本文所使用衛(wèi)星高度計(jì)資料的時(shí)間范圍是2012年1月1日~2012年12月31日, 空間范圍是10°S~50°N, 90°~160°E。圖1為本文所用3顆衛(wèi)星沿軌海面高度異常資料的數(shù)量。Jason-1衛(wèi)星從2001年發(fā)射以來(lái), 到2012年已連續(xù)工作了12 a, 硬件設(shè)備開(kāi)始老化, 出現(xiàn)資料缺失的情形越來(lái)越多。如圖所示, 2012年2月17日~2012年2月28日和2012年3月4日~2012年5月7日, Jason-1衛(wèi)星沿軌資料出現(xiàn)大范圍缺失。經(jīng)統(tǒng)計(jì)可知, 在產(chǎn)生2012年中國(guó)近海海面高度異常資料產(chǎn)品時(shí), 平均每天使用Jason-1、Jason-2、CryoSat-2衛(wèi)星沿軌海面高度異常資料點(diǎn)分別約為1 766, 1 669, 1 552個(gè)。

1.2 測(cè)潮站資料

本研究中嘗試將測(cè)潮站資料與衛(wèi)星高度計(jì)資料進(jìn)行融合, 以有效地提高近海區(qū)域海面高度資料的精度。采用的測(cè)潮站資料來(lái)自夏威夷大學(xué)海平面資料中心(University of Hawaii Sea Level Center, http: // uhslc.soest.hawaii.edu), 在研究區(qū)域(10°S~50°N, 90°~160°E)內(nèi)選取了49個(gè)站點(diǎn)的2012年逐日海面高度觀測(cè)資料, 其中25站用于融合產(chǎn)生新產(chǎn)品, 其余24站用于評(píng)估新產(chǎn)品。

為與衛(wèi)星沿軌海面高度異常資料進(jìn)行融合, 我們將去掉潮汐信號(hào)的逐日海面高度觀測(cè)減去2012年平均值, 得到測(cè)潮站的海面高度異常。然后利用NCEP(National Centers for Environmental Prediction)提供的2012年日平均海平面氣壓再分析資料及公式

對(duì)測(cè)潮站海面高度異常觀測(cè)資料進(jìn)行了海平面氣壓校正, 其中,=9.806 m/s2,,為該站觀測(cè)氣壓值,為該站2012年海平面氣壓的平均值, 以上處理方法與Saraceno等[14]對(duì)測(cè)潮站資料處理方法類(lèi)似。最后, 對(duì)訂正后的逐日資料采取了11 d滑動(dòng)平均以去掉周期小于11 d的噪音, 這樣的處理使測(cè)潮站資料和Jason-1、Jason-2的采樣頻率相一致。

1.3 最優(yōu)插值方法

最優(yōu)插值方法是大氣海洋學(xué)中常用的一種資料處理方法。在衛(wèi)星高度計(jì)數(shù)據(jù)融合的研究中也得到了應(yīng)用[16]。傳統(tǒng)的最優(yōu)插值方法通常用白噪聲來(lái)表示測(cè)量誤差。然而, 通過(guò)分析傳統(tǒng)的最優(yōu)插值方法產(chǎn)生的海面高度異常產(chǎn)品, 發(fā)現(xiàn)沿著衛(wèi)星軌道的長(zhǎng)空間尺度誤差(long-wavelength)在傳統(tǒng)方法中不易表示, 比如T/P衛(wèi)星高度計(jì)沿軌方向長(zhǎng)空間尺度誤差的均方根達(dá)到3 cm[17]。這種誤差可引起垂直于衛(wèi)星軌道方向的海面高度梯度, 給地轉(zhuǎn)流的計(jì)算造成一定的誤差從而掩蓋海洋動(dòng)力學(xué)特征[18]。在進(jìn)行多衛(wèi)星高度計(jì)數(shù)據(jù)融合時(shí), 沿軌資料的軌道間距離減小, 使得海面高度梯度增大, 如果沿軌的長(zhǎng)空間尺度誤差不能被有效地去除, 產(chǎn)生的海面高度資料產(chǎn)品也將有較大的誤差。Le Traon等[19]提出了一種改進(jìn)的最優(yōu)插值方法, 該方法考慮了沿軌方向的長(zhǎng)空間尺度誤差。本研究中, 我們采用了這種最優(yōu)插值方法。

對(duì)于個(gè)不規(guī)則空間、時(shí)間采樣點(diǎn)上的海面高度異常觀測(cè)

其中為觀測(cè)誤差協(xié)方差矩陣。為觀測(cè)與估計(jì)值之間的協(xié)方差矩陣。的空間分辨率為0.25°×0.25°, 時(shí)間分辨率為1 d。

衛(wèi)星海面高度異常觀測(cè)之間的誤差協(xié)方差用公式(4)表述, 當(dāng)兩個(gè)觀測(cè)及來(lái)自不同軌道時(shí)

其中l(wèi)w為沿軌的長(zhǎng)空間尺度誤差。

其中為兩個(gè)觀測(cè)點(diǎn)之間的距離, 單位為km;為兩個(gè)觀測(cè)點(diǎn)之間時(shí)間上的間隔, 單位為d;,及2,2,lw為常數(shù), 在本方法中其值分別為=20 d,,2=0.017 m2,2=0.052,lw=0.12。

本研究在產(chǎn)生規(guī)則網(wǎng)格點(diǎn)海面高度異常產(chǎn)品時(shí), 將衛(wèi)星資料與測(cè)潮站資料進(jìn)行了融合。如前文所述, 測(cè)潮站資料在融合前去掉了2012年全年的平均, 進(jìn)行了海平面氣壓訂正及11 d的滑動(dòng)平均。在進(jìn)行最優(yōu)插值時(shí), 我們假定測(cè)潮站資料的觀測(cè)誤差相互獨(dú)立, 其誤差方差與沿軌海面高度異常相一致, 取為0.017 m2。

2 最優(yōu)插值產(chǎn)品

圖2表示了2012年1月6日中國(guó)近海海面高度異常產(chǎn)品的計(jì)算過(guò)程?？梢宰⒁獾紺ryoSat-2與Jason-1及Jason-2有著很不相同的采樣特點(diǎn), 這給衛(wèi)星沿軌資料的直接使用造成了一定困難。比如在黑潮延伸區(qū)(沿36°N, 140°E以東), 3顆衛(wèi)星的沿軌資料都表明, 在這一區(qū)有中尺度渦旋的活動(dòng), 海面高度異常有較大的空間變化, 但僅從每顆衛(wèi)星的海面高度異常很難給出渦旋活動(dòng)的全貌。利用最優(yōu)插值產(chǎn)生的規(guī)則網(wǎng)格點(diǎn)上的海面高度異常(圖2d、圖2e)可以給出這一區(qū)域渦旋活動(dòng)的全貌, 使用起來(lái)會(huì)更加方便。另外, 值得一提的是將測(cè)潮站資料與衛(wèi)星資料融合在一起(圖2e)并沒(méi)有在測(cè)潮站附近產(chǎn)生異常值, 這說(shuō)明最優(yōu)插值時(shí)選取的參數(shù)在合理范圍內(nèi)。

d. 只包括衛(wèi)星觀測(cè)資料產(chǎn)生的0.25°×0.25°網(wǎng)格點(diǎn)上海面高度異常產(chǎn)品(OI-SAT); e. 融合衛(wèi)星觀測(cè)及測(cè)潮站資料后的產(chǎn)品(OI)

d. 0.25 degree SLA product (OI-SAT) when only satellite observations were used; e. SLA product (OI) generated from the merging of both satellite observations and tide gauge data

2.1 沿軌資料與AVISO、OI-SAT及OI產(chǎn)品比較

我們用DUACS提供的CryoSat-2、Jason-1、Jason-2衛(wèi)星沿軌海面高度異常觀測(cè)資料與AVISO、OI-SAT及OI產(chǎn)品進(jìn)行了對(duì)比。比較前將0.25°規(guī)則網(wǎng)格點(diǎn)上的海面高度異常產(chǎn)品插值到當(dāng)日的沿軌資料點(diǎn)上, 圖3為海面高度異常產(chǎn)品與當(dāng)日沿軌資料的均方誤差。2012年全年平均, OI-SAT、OI產(chǎn)品在中國(guó)近海與沿軌資料的均方根誤差均為3.5 cm, 而AVISO產(chǎn)品在中國(guó)近海與沿軌資料的均方根誤差為3.9 cm, 如圖3a。因而新產(chǎn)生的OI產(chǎn)品更接近沿軌資料, 將誤差降低了10.3%。同時(shí)可看出, 與沿軌資料相比, OI與OI-SAT產(chǎn)品幾乎沒(méi)有差別, 這說(shuō)明融合測(cè)潮站與衛(wèi)星資料后, 測(cè)潮站資料的影響集中在站點(diǎn)附近。

圖3b為產(chǎn)生OI產(chǎn)品所使用3顆衛(wèi)星沿軌資料總量。由圖可知1月6日~2月16日沿軌資料總量波動(dòng)較大, 資料總量在2400~6000之間變動(dòng)。而2月17日~2月28日、3月4日~5月7日J(rèn)ason-1衛(wèi)星沿軌資料缺失, 所以沿軌資料總量維持在3 000左右。5月8日~12月26日沿軌資料總量維持在5 000左右?？傮w來(lái)說(shuō), 1月6日~5月7日沿軌資料總量維持在3 000左右, 而5月8日~12月26日沿軌資料總量維持在5 000左右。

比較圖3a和圖3b, 可以注意到沿軌資料數(shù)量會(huì)影響OI產(chǎn)品的質(zhì)量。1月6日~5月7日, 本研究所產(chǎn)生的新產(chǎn)品(OI-SAT、OI)與沿軌資料的平均均方根誤差為3.81 cm, AVISO與沿軌資料的平均均方根誤差為3.95 cm(圖3a); 新產(chǎn)品將誤差降低了3.54%, 此時(shí)段內(nèi)每天所用資料點(diǎn)個(gè)數(shù)約為3 840(圖3b)。而5月8日~12月26日, 新產(chǎn)品及AVISO與沿軌資料的平均均方根誤差分別為3.33, 3.87 cm(圖3a); 新產(chǎn)品將誤差降低了13.95%, 此時(shí)段內(nèi)每天所用資料點(diǎn)個(gè)數(shù)約為4 996(圖3b)。這表明, 沿軌資料的數(shù)量對(duì)新產(chǎn)品質(zhì)量有一定影響, 所用資料越多新產(chǎn)品OI與沿軌資料越接近。

2.2 24個(gè)獨(dú)立測(cè)潮站資料與AVISO、OI-SAT及OI產(chǎn)品比較

本研究產(chǎn)生的OI產(chǎn)品融合了夏威夷大學(xué)海平面資料中心提供的25個(gè)測(cè)潮站的觀測(cè)資料。為了更好地說(shuō)明新產(chǎn)品的質(zhì)量, 將AVISO、OI-SAT及OI產(chǎn)品插值到獨(dú)立的24個(gè)測(cè)潮站站點(diǎn)上, 與測(cè)潮站資料進(jìn)行對(duì)比。AVISO產(chǎn)品與24個(gè)測(cè)潮站觀測(cè)資料的平均均方根誤差為11.19 cm(圖4a), OI-SAT產(chǎn)品與測(cè)潮站觀測(cè)資料平均均方根誤差為10.17 cm(圖4b), 將誤差降低了9.12%。而OI產(chǎn)品與測(cè)潮站觀測(cè)資料平均均方根誤差為10.09 cm(圖4c), 與AVISO相比將誤差降低了9.83%。所以, 新產(chǎn)生的OI-SAT、OI產(chǎn)品更接近于測(cè)潮站觀測(cè)資料, 融合了測(cè)潮站資料的OI產(chǎn)品相對(duì)于AVISO產(chǎn)品更接近測(cè)潮站資料。

（1）將配置好的黑色橡膠混合料運(yùn)至攤鋪區(qū)域，開(kāi)始人工攤鋪，控制好攤鋪速度，以確保塑膠面層的密實(shí)度和平整度，將攪拌好的黑色橡膠顆粒用送料車(chē)送到鋪設(shè)地點(diǎn)，用刮尺攤鋪，均勻攤平。

2012年逐日比較也表明海面高度異常產(chǎn)品與測(cè)潮站資料的接近程度有明顯的不同(圖5)。AVISO產(chǎn)品與測(cè)潮站資料區(qū)別最大, 2012年平均均方根誤差為11.35 cm, 當(dāng)融合所有衛(wèi)星沿軌資料后, OI-SAT 產(chǎn)品與測(cè)潮站資料的年平均均方根誤差降為10.31 cm, 將衛(wèi)星沿軌資料與測(cè)潮站資料融合后, OI產(chǎn)品與測(cè)潮站資料的年平均均方根誤差為10.26 cm。這表明新的中國(guó)近海海面高度異常產(chǎn)品OI更加接近于測(cè)潮站資料, 減小了與測(cè)潮站觀測(cè)資料間的誤差。

當(dāng)把所有49個(gè)測(cè)潮站資料與3顆衛(wèi)星沿軌資料融合后, 規(guī)則網(wǎng)格點(diǎn)海面高度異常產(chǎn)品與測(cè)潮站資料的平均均方根誤差進(jìn)一步降低為5.57 cm。

3 結(jié)論

本研究融合了2012年中國(guó)近海海域3顆衛(wèi)星的所有沿軌海面高度異常資料及25個(gè)測(cè)潮站的資料, 嘗試產(chǎn)生一份新的規(guī)則網(wǎng)格點(diǎn)上的資料產(chǎn)品, 并使用AVISO產(chǎn)品、沿軌資料、及獨(dú)立的測(cè)潮站資料對(duì)新產(chǎn)品進(jìn)行了系統(tǒng)性的評(píng)價(jià)。結(jié)論如下:

1) 與AVISO產(chǎn)品相比, 融合3顆衛(wèi)星所有沿軌資料及測(cè)潮站資料的新產(chǎn)品OI更加接近沿軌資料, 將誤差降低了10.03%。是否融合測(cè)潮站資料對(duì)海面高度資料產(chǎn)品與沿軌資料的比較沒(méi)有顯著的影響, 這應(yīng)該與測(cè)潮站資料的數(shù)量在融合過(guò)程中只占很小的比例有關(guān)。

2) 與測(cè)潮站資料相比, AVISO產(chǎn)品與測(cè)潮站資料的區(qū)別最明顯。融合3顆衛(wèi)星所有沿軌資料的產(chǎn)品OI-SAT更接近測(cè)潮站觀測(cè)。融合3顆衛(wèi)星所有沿軌資料及測(cè)潮站資料的新產(chǎn)品OI最接近測(cè)潮站資料,與AVISO產(chǎn)品相比將誤差降低了9.6%。

3) 融合中使用沿軌資料的數(shù)量會(huì)對(duì)新產(chǎn)品OI質(zhì)量產(chǎn)生一定的影響, 當(dāng)使用的沿軌資料越多時(shí), 新產(chǎn)品OI越接近沿軌資料。

本研究中, 針對(duì)中國(guó)近海的衛(wèi)星海面高度異常資料與測(cè)潮站觀測(cè)的再處理及最優(yōu)融合尚屬首次, 在融合過(guò)程中仍存在一定不足。在產(chǎn)生海面高度異常觀測(cè)資料時(shí), 測(cè)潮站資料采用2012年觀測(cè)的平均值作為該站的平均海平面, 這與產(chǎn)生衛(wèi)星沿軌海面高度異常時(shí)所用平均海面高度(比如AVISO資料集MSS_CNES_CLS2011)不同, 但目前將MSS_CNES_ CLS2011插值到測(cè)潮站產(chǎn)生的誤差將更大。目前對(duì)于此問(wèn)題仍沒(méi)有統(tǒng)一的解決方案, 我們期待未來(lái)有更好的處理方式。

致謝: 毛龍江教授對(duì)本文初稿提出了有益建議。CryoSat-2、Jason-1、Jason-2衛(wèi)星沿軌數(shù)據(jù)及AVISO網(wǎng)格點(diǎn)數(shù)據(jù)來(lái)源于法國(guó)空間局國(guó)家空間研究中心(CNES); 測(cè)潮站數(shù)據(jù)來(lái)源于夏威夷大學(xué)海平面資料中心(UHSLC); 兩位審稿專(zhuān)家及編輯為本文修改提出了有益建議, 在此表示感謝。

[1] Fu L L, Christensen E J, YamaroneJr C A, et al. TOPEX/POSEIDON: Geophysical Evaluation[J]. J Geophys Res, 1994, 99: 24369-24381.

[2] Chelton D B, Schlax M G, Samelson R M, et al. Global observations of large oceanic eddies[J]. Geophysical Research Letters, 2007, 34(15): 87-101.

[3] Chelton D B, Schlax M G, Samelson R M. Global observations of nonlinear mesoscaleeddies[J]. Progress in Oceanography, 2011, 91(2): 167-216.

[4] Chavanne C P, Klein P. Can oceanic submesoscale processes be observed with satellite altimetry?[J]. Geophysical Research Letters, 2010, 37(22): 707-716.

[5] 徐馳, 陳桂英, 尚曉東, 等. 海洋中尺度渦旋源匯空間分布特征研究[J]. 熱帶海洋學(xué)報(bào), 2013, (2): 37-46. Xu Chi, Chen Guiying, Shang Xiaodong, et al. The spatial distribution of sources and sinks of ocean mesoscaleeddies[J]. Journalof Tropical Oceanography, 2013, 2: 37-46.

[6] Wang G, Su J, Chu P C. Mesoscale eddies in the South China Sea observed with altimeter data[J]. Geophysical Research Letters, 2003, 30(21): 6-1.

[7] 林宏陽(yáng), 胡建宇, 鄭全安. 南海及西北太平洋衛(wèi)星高度計(jì)資料分析: 海洋中尺度渦統(tǒng)計(jì)特征[J]. 臺(tái)灣海峽, 2012, 31(1): 105-113. Lin Hongyang, Hu Jianyu, Zheng Quanan. Satellite altimeter data analysis of the South China Sea and the northwest Pacific Ocean: statistical features of oceanic mesoscaleeddies[J]. Journal of Oceanography in Taiwan Strait, 2012, 31(1): 105-113.

[8] 孫成學(xué), 劉秦玉. 衛(wèi)星高度計(jì)資料揭示的冬季南海呂宋冷渦的雙渦結(jié)構(gòu)[J]. 熱帶海洋學(xué)報(bào), 2011, 30(3): 9-15. Sun Chengxue, Liu Qinyu. Double eddy structure of the winter Luzon Cold Eddy based onsatellite altimeter data[J]. Journalof Tropical Oceanography, 2011, 30(3): 9-15.

[9] Smith W H F, Strub T, Miller L. First Coastal Altimetry Workshop: Cooperative Institute for Oceanographic Satellite Studies/National Oceanic and Atmospheric Administration Coastal Altimeter Workshop; 5–7 February 2008, Silver Spring, Maryland[J]. Eos, Transactions American Geophysical Union, 2008, 89(40): 380.

[10] AndersenO B, ScharrooR. Range and geophysical corrections in coastal regions: and implications for mean sea surface determination[C]//Vignudelli. Coastal Altimetry. Berlin Heidelberg: Springer, 2011: 104-142.

[11] Deng X, Featherstone W E. A coastal retracking system for satellite radar altimeter waveforms: application to ERS-2 around Australia[J]. Journal of Geophysical Research Oceans, 2006, 111(C6): 285-293.

[12] Yang L, Lin M, Zhang Y, et al. Evaluation of retracking algorithms over China and adjacent coastal seas[C]//Vignudelli. Coastal Altimetry. Berlin Heidelberg: Springer, 2011: 453-471.

[13] Brown S. A novel near-land radiometer wet path-delay retrieval algorithm: Application to the Jason-2/OSTM advanced microwave radiometer[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2010, 48(4): 1986-1992.

[14] Saraceno M, Strub P T, Kosro P M. Estimates of sea surface height and near‐surface alongshore coastal currents from combinations of altimeters and tide gauges[J]. Journal of Geophysical Research, 2008, 113(C11): 2700-2707.

[15] Altimetry A. SSALTO/DUACS user handbook: (M) SLA and (M) ADT near‐real time and delayed time products[J]. Rep CLS‐DOS‐NT, 2009, 6: 51.

[16] De Mey P, Robinson A R. Assimilation of altimeter eddy fields in a limited-area quasi-geostrophic model[J]. Journal of Physical Oceanography, 1987, 17(12): 2280- 2293.

[17] Fu L L, Christensen E J, Yamarone C A, et al. TOPEX/POSEIDON mission overview[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans (1978–2012), 1994, 99(C12): 24369-24381.

[18] Mesias J M, Ted Strub P. An inversion method to determine ocean surface currents using irregularly sampled satellite altimetry data[J]. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 1995, 12(4): 830- 849.

[19] Le Traon P Y, Nadal F, Ducet N. An improved mapping method of multisatellite altimeter data[J]. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 1998, 15(2): 522-534.

[20] Bretherton F P, Davis R E, Fandry C B. A technique for objective analysis and design of oceanographic experiments applied to MODE-73[J]. Deep Sea Research and Oceanographic Abstracts, 1976, 23(23): 559-582.

Sea level anomaly reprocessing for Chinese coastal region

CHEN Ya-fei1, 2, WANG Xiao-chun1, 2, LIU Yi-min3

(1. School of Marine Sciences, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China; 2. Jiangsu Engineering Technology Research Center of Marine Environment Detection, Nanjing 210044, China; 3. LASG, Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029, China)Received：Aug. 8, 2015

sea level anomaly; Chinese coastal region; reprocessing; altimetry; AVISO(Archiving Validation and Interpolation of Satellite Oceanographic Data); tide gauge station

Research on reprocessing of satellite level anomalies have mainly focused on European and US coastal regions and to date no studies have been based on satellite sea surface height observations for the Chinese coastal region. Only 50% or 33% of along-track data were used when generating the AVISO(Archiving Validation and Interpolation of Satellite Oceanographic Data) 0.25 degree global sea level anomaly product, which caused certain restrictions in the regional application of the product. This study aims to use an optimal interpolation method with three satellite along-track observations and 25 tide gauge station observations to generate a new sea level anomaly product for the Chinese coastal region. The spatial resolution of the new data product is still 0.25 degrees, but in this study, all along-track observations from three satellites (Jason-1, Jason-2, and CryoSat-2) and 25 tide gauge stations are used. Our method is validated using data from 2012, and the domain of the new data product is 10°S~50°N and 90°E~160°E. The new data product is also validated using the AVISO product, along-track observations, and tidal gauge observations, and the analysis indicates that it is closer not only to along-track satellite observations but also to tide gauge station observations. In comparison with the AVISO product, the root mean square error (RMSE) between the new product and along-track satellite observations is reduced by 10.03%, and the RMSE between the new product and tidal gauge observations is reduced by 9.6%.

P72

A

1000-3096(2016)07-0000-09

10.11759/hykx20150818001

2015-08-18;

2016-02-17;

國(guó)家自然科學(xué)基金委項(xiàng)目(41328006); 南京信息工程大學(xué)啟動(dòng)經(jīng)費(fèi)項(xiàng)目(S8113046001); 2015江蘇雙創(chuàng)團(tuán)隊(duì); 江蘇高校優(yōu)勢(shì)學(xué)科建設(shè)工程資助項(xiàng)目(PAPD)

[Foundation: National Natural Science Foundation of China, No. 41328006; Nanjing University of Information Science and Technology Faculty Startup Fund, No. S8113046001; Program for Innovation Research and Entrepreneurship Team in Jiangsu Province 2015; the Priority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education Institutions (PAPD)]

陳亞飛(1990-), 男, 河南孟州人, 碩士, 研究方向?yàn)閰^(qū)域海洋數(shù)值模擬, E-mail: yafei.chen@aliyun.com; 王曉春,通信作者, 教授, 研究方向?yàn)楹庀嗷プ饔眉邦A(yù)報(bào), 區(qū)域海洋數(shù)值模擬及預(yù)報(bào), E-mail: xcwang@nuist.edu.cn

(本文編輯: 李曉燕)