張春華，李松，劉洪偉，李冰，宋晶晶

（1.61741部隊(duì)，北京 100094；2.91977部隊(duì)，北京 100081；3.32039部隊(duì)，北京 100091）

風(fēng)云三號(hào)衛(wèi)星微波成像儀[1]可全天候監(jiān)測(cè)臺(tái)風(fēng)等強(qiáng)對(duì)流天氣，獲取大氣可降水總量、云中液態(tài)水含量、地面降水量等重要信息。利用全球亮溫?cái)?shù)據(jù)，可以得到全天候洋面風(fēng)速和溫度、冰雪覆蓋、陸表溫度和土壤水分等重要地球物理參數(shù)。

海表溫度產(chǎn)品是全球海洋數(shù)據(jù)同化中心最重要的分析產(chǎn)品之一，具有很好的高分辨率和空間細(xì)節(jié)的海表溫度數(shù)據(jù)，主要應(yīng)用于短期數(shù)值天氣預(yù)報(bào)和長(zhǎng)期氣候變化檢測(cè)，以及海洋監(jiān)測(cè)、預(yù)報(bào)和海-氣耦合模型系統(tǒng)[2-5]。有關(guān)衛(wèi)星遙感海表溫度數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)主要是將現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和衛(wèi)星海表溫度數(shù)據(jù)在時(shí)間和空間上進(jìn)行匹配，以確定數(shù)據(jù)之間的偏離程度，動(dòng)態(tài)地對(duì)衛(wèi)星產(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行分析和評(píng)估，對(duì)于改進(jìn)完善處理算法模型，提高產(chǎn)品的質(zhì)量和可信度具有重要的研究意義[6-9]。

為確保產(chǎn)品質(zhì)量保證要求，ANSI/IEEE 730.1—1989中要求“所有活動(dòng)的安排和計(jì)劃都必須為產(chǎn)品質(zhì)量保證提供足夠的置信度，即項(xiàng)目或產(chǎn)品要與所建立的技術(shù)要求相符”。國(guó)外ERS-1/2 SAR和EOS MODIS均有專門的機(jī)構(gòu)對(duì)衛(wèi)星產(chǎn)品進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估。美國(guó)國(guó)家海洋和大氣局（NOAA）和環(huán)境衛(wèi)星數(shù)據(jù)與服務(wù)中心（NESDIS）的基于 Web的準(zhǔn)實(shí)時(shí) SST監(jiān)測(cè)系統(tǒng)SQUAM作為全球主要SST產(chǎn)品的通用監(jiān)測(cè)工具[10]，已實(shí)現(xiàn)了對(duì)L2、L3、L4 SST的誤差圖像、直方圖、時(shí)間序列等全面的準(zhǔn)實(shí)時(shí)質(zhì)量監(jiān)測(cè)。晴空海洋紅外輻射及SST監(jiān)測(cè)網(wǎng)MICROS也實(shí)現(xiàn)了基于Web的準(zhǔn)實(shí)時(shí)CRTM模擬晴空紅外輻射及ACSPO SST監(jiān)測(cè)[11]。

我國(guó)氣象衛(wèi)星產(chǎn)品質(zhì)量評(píng)價(jià)和質(zhì)量控制體系已經(jīng)初步建立。隨著我國(guó)極軌氣象衛(wèi)星和靜止氣象衛(wèi)星都從試驗(yàn)階段進(jìn)入業(yè)務(wù)運(yùn)行階段，關(guān)于氣象衛(wèi)星產(chǎn)品質(zhì)量評(píng)價(jià)和質(zhì)量控制的研究也迫在眉睫。張春桂等[12]將臺(tái)灣海峽海域西岸MODIS SST反演產(chǎn)品與觀測(cè)站點(diǎn)和浮標(biāo)的實(shí)測(cè) SST對(duì)反演結(jié)果進(jìn)行了檢驗(yàn)。孫鳳琴等[13]作了多傳感器海表溫度數(shù)據(jù)的對(duì)比分析，但是沒(méi)有對(duì)衛(wèi)星和Argo浮標(biāo)5~6 m表層的海表溫度進(jìn)行對(duì)比。李娜[14]對(duì)不同分辨率、不同算法的AVHRR海表溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行了對(duì)比分析，但是沒(méi)有對(duì)誤差來(lái)源進(jìn)行深入研究。

由于海表溫度受到各方面因素的影響，其變化是一個(gè)復(fù)雜的物理過(guò)程，會(huì)導(dǎo)致海表溫度的物理變化本身呈現(xiàn)非線性。微波傳感器探測(cè)到的亮溫取決于海表面溫度、鹽度、與風(fēng)速相關(guān)的海面粗糙度、在高風(fēng)速狀態(tài)下波浪破碎產(chǎn)生的白冠和氣泡等[15]。因此，海表溫度產(chǎn)品檢驗(yàn)方面，不僅要考慮降水、水汽、太陽(yáng)輻射等因素造成的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)體溫差值，還要考慮不同風(fēng)速的影響[16]。

在具體的檢驗(yàn)過(guò)程中，文中根據(jù)產(chǎn)品質(zhì)量標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)，剔除降水、海冰等受影響區(qū)域，只考慮有效觀測(cè)區(qū)域中某一因素（例如風(fēng)速、太陽(yáng)輻射）對(duì)海表溫度變化的影響。利用全球海-氣綜合數(shù)據(jù)集（ICOADS），對(duì) FY-3C MWRI海面溫度產(chǎn)品進(jìn)行檢驗(yàn)，并對(duì)不同風(fēng)速及太陽(yáng)輻射（白天、夜晚）條件下的檢驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析。

1 資料介紹

1.1 FY-3 MWRI反演產(chǎn)品

風(fēng)云三號(hào)衛(wèi)星 MWRI產(chǎn)品由國(guó)家衛(wèi)星氣象中心生產(chǎn)[17]，通過(guò)風(fēng)云衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)服務(wù)網(wǎng)（http:// satellite.cma.gov.cn/portalsite/default.aspx）下載。海面溫度產(chǎn)品包含軌道產(chǎn)品和日、旬、月融合產(chǎn)品，見(jiàn)表1。由于軌道產(chǎn)品具有較高的時(shí)效性和空間分辨率，在產(chǎn)品檢驗(yàn)、多源數(shù)據(jù)融合等領(lǐng)域具有較高的應(yīng)用價(jià)值，文中檢驗(yàn)所用的數(shù)據(jù)為海面溫度軌道產(chǎn)品。

表1 風(fēng)云三號(hào)微波成像儀海面溫度產(chǎn)品Tab.1 MWRI SST products of FY-3 satellite

海面溫度軌道產(chǎn)品采用HDF格式存儲(chǔ)，除文件名稱、觀測(cè)時(shí)間等全局文件屬性數(shù)據(jù)外，還包含數(shù)據(jù)質(zhì)量（Data Quality）、經(jīng)度（Longitude）、緯度（Latitude）、降水（Rain_Status）、海面溫度（SST_ORBIT）、掃描線時(shí)間（Scan Time）、海冰（Sea ice_Status）等科學(xué)數(shù)據(jù)集。

1.2 海-氣綜合數(shù)據(jù)集（ICOADS）

國(guó)際海-氣綜合數(shù)據(jù)集（International Comprehensive Ocean-Atmosphere Data Set，ICOADS）[18]，是收集量最大的海洋表面數(shù)據(jù)集，目前的最新版本是R3.0。該數(shù)據(jù)集是由許多國(guó)家的數(shù)據(jù)集加工合并而成的，包括來(lái)自船只（商業(yè)、海軍、研究）的測(cè)量或觀測(cè)數(shù)據(jù)、系泊浮標(biāo)和漂浮浮標(biāo)數(shù)據(jù)、海岸站點(diǎn)數(shù)據(jù)以及其他海洋臺(tái)站數(shù)據(jù)等。

自2017年10月6日以后，ICOADS數(shù)據(jù)集的存儲(chǔ)格式為netCDF4，主要變量有海表溫度、氣溫、風(fēng)場(chǎng)、氣壓、云量等氣象、海洋要素，覆蓋全球，取樣密度隨觀測(cè)日期及觀測(cè)點(diǎn)地理位置等不同。ICOADS觀測(cè)和統(tǒng)計(jì)的相關(guān)數(shù)據(jù)集以月為基礎(chǔ)進(jìn)行總結(jié)存儲(chǔ)。

2 產(chǎn)品質(zhì)量檢驗(yàn)

2.1 算法介紹

文中利用 ICOADS數(shù)據(jù)分別對(duì) FY-3C MWRI SST白天（降軌）和夜間（升軌）產(chǎn)品進(jìn)行檢驗(yàn)，并對(duì)不同風(fēng)速區(qū)間的檢驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析。首先，對(duì)FY-3C MWRI SST數(shù)據(jù)和ICOADS數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制，剔除無(wú)效值；然后，對(duì)兩類數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空配準(zhǔn)；再后，對(duì)配準(zhǔn)像元窗口內(nèi)的海溫進(jìn)行均勻性約束；最后，根據(jù) ICOADS數(shù)據(jù)中的風(fēng)速要素，對(duì)不同風(fēng)速條件下的配準(zhǔn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。統(tǒng)計(jì)的指標(biāo)主要包括均方根誤差（RMSE）、絕對(duì)誤差（AE）、偏差（Bias）等統(tǒng)計(jì)參數(shù)。流程如圖1所示。

圖1 FY-3C MWRI SST產(chǎn)品質(zhì)量檢驗(yàn)流程Fig.1 Flow chart of FY-3C MWRI SST quality inspection

2.2 質(zhì)量控制

1）FY-3C MWRI SST產(chǎn)品質(zhì)量控制。主要包括無(wú)效像元剔除和近岸數(shù)據(jù)剔除兩部分。

（1）無(wú)效像元剔除。FY-3C MWRI SST產(chǎn)品質(zhì)量標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)（Data Quality）用不同的值對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行標(biāo)識(shí)：1—觀測(cè)值無(wú)效像元；2—降水像元；3—海冰像元；4—估算值超限像元，即估算值不在271.15~308.15內(nèi)的像元；50—|估算海溫-30年月平均海溫|<2.5 K的像元；51—|估算海溫-30年月平均海溫|≥2.5 K 的像元；6—陸地像元。文中僅對(duì)質(zhì)量標(biāo)識(shí)為 50，即估算海溫與 30年月平均海溫差小于2.5 K的像元進(jìn)行誤差統(tǒng)計(jì)。

（2）近岸數(shù)據(jù)剔除。由于微波儀器分辨率低的限制，在陸地與海洋交界處存在嚴(yán)重的近岸污染，所以將水深200 m以前的區(qū)域資料進(jìn)行剔除。

2）ICOADS數(shù)據(jù)質(zhì)量控制。ICOADS數(shù)據(jù)記錄每條數(shù)據(jù)的觀測(cè)、標(biāo)識(shí)、時(shí)間、經(jīng)度、緯度、海溫、流速、風(fēng)場(chǎng)等參數(shù)。文中使用的要素包括海溫和風(fēng)速，海表溫度和風(fēng)速無(wú)效值填充為-9999。當(dāng)某一條數(shù)據(jù)記錄這2個(gè)變量為無(wú)效值時(shí)，刪除該條記錄。

2.3 時(shí)空配準(zhǔn)

時(shí)空配準(zhǔn)通過(guò)時(shí)間配準(zhǔn)（twin）和空間配準(zhǔn)（Rwin）進(jìn)行誤差統(tǒng)計(jì)，主要包括時(shí)間粗批準(zhǔn)、空間配準(zhǔn)和時(shí)間精配準(zhǔn)3個(gè)步驟。

1）時(shí)間粗配準(zhǔn)。FY-3軌道周期約為102 min，單個(gè)升軌或降軌數(shù)據(jù)的對(duì)地觀測(cè)時(shí)間約為51 min。以FY-3C MWRI SST第一條掃描線時(shí)間t1和最后一條掃描線時(shí)間tN（tN≈t1+51 min）為判斷依據(jù)，得到測(cè)量時(shí)間[t1-twin,tN+twin]的所有實(shí)測(cè)資料Drifte= ［D1,D2,… ,DN］，即衛(wèi)星觀測(cè)和實(shí)際測(cè)量時(shí)間粗配準(zhǔn)結(jié)果。

2）空間配準(zhǔn)。根據(jù)浮標(biāo)Di所在的位置，對(duì)FY-3C MWRI SST地理信息數(shù)據(jù)[Lon,Lat]進(jìn)行搜索，尋找與實(shí)測(cè)點(diǎn)Di距離小于Rwin且最近的SST數(shù)據(jù)。常用的計(jì)算距離公式[19]包括：

為減小計(jì)算量，采用街區(qū)距離作為判據(jù)。假設(shè)實(shí)測(cè)點(diǎn)Di的位置為（LatDi,LonDi），反演海溫像素點(diǎn)Psst的位置為（Latsst,Lonsst），對(duì)地理信息數(shù)據(jù)[Lon,Lat]進(jìn)行搜索，得到距離實(shí)測(cè)點(diǎn)Di小于Rwin且最近的FY-3C SST數(shù)據(jù)Psst，即衛(wèi)星觀測(cè)和實(shí)測(cè)資料空間配準(zhǔn)結(jié)果。

3）時(shí)間精配準(zhǔn)。對(duì)于滿足條件2）的實(shí)測(cè)點(diǎn)Di和反演海溫像素點(diǎn)Psst，時(shí)間精配準(zhǔn)的主要目的是將海溫像素點(diǎn)所在掃描線的時(shí)間與浮標(biāo)測(cè)量時(shí)間進(jìn)行精確配準(zhǔn)。具體方法為：對(duì)海溫像素點(diǎn)Psst所在的掃描線時(shí)間與實(shí)測(cè)點(diǎn)Di的測(cè)量時(shí)間進(jìn)行對(duì)比，如果兩者時(shí)間差

2.4 配準(zhǔn)數(shù)據(jù)集約束

衛(wèi)星觀測(cè)的每個(gè)像元值為觀測(cè)視場(chǎng)內(nèi)的空間平均，而現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量代表的是很小范圍的局地特性。觀測(cè)尺度效應(yīng)的存在要求待檢驗(yàn)的地球物理參數(shù)在一定范圍內(nèi)是基本穩(wěn)定的，以實(shí)現(xiàn)衛(wèi)星與實(shí)測(cè)值之間可靠的比較。考慮到定位的誤差以及水體的空間變化性，空間窗口選取為配準(zhǔn)數(shù)據(jù)集海溫像素點(diǎn)Psst(i,j)為中心3×3像素的“+”區(qū)域內(nèi)數(shù)據(jù)（如圖2所示），對(duì)窗口內(nèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行均勻性判斷。

圖2 配準(zhǔn)像元均勻性約束窗口選擇Fig.2 Window selection of registration pixels by uniformity constraint

1）當(dāng)“+”區(qū)域內(nèi)存在質(zhì)量標(biāo)記不等于 50的像元時(shí)，對(duì)該點(diǎn)不進(jìn)行計(jì)算。

2）當(dāng)“+”區(qū)域內(nèi)所有像素質(zhì)量標(biāo)記均為 50，計(jì)算“+”區(qū)域內(nèi)像元的均值μ和標(biāo)準(zhǔn)差σ。如果存在數(shù)值在μ±3σ之外的像元，對(duì)該點(diǎn)不進(jìn)行計(jì)算。

2.5 配準(zhǔn)樣本統(tǒng)計(jì)與分析

根據(jù)FY-3 MWRI海面風(fēng)場(chǎng)產(chǎn)品，對(duì)不同風(fēng)速條件下的配準(zhǔn)數(shù)據(jù)集均方根誤差（RMSE）、偏差（Bias）、絕對(duì)誤差（AE）統(tǒng)計(jì)。

1）風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)配準(zhǔn)。根據(jù)配準(zhǔn)數(shù)據(jù)集Psst(i,j)的經(jīng)緯度信息，得到相同位置FY-3 MWRI海面風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)，以風(fēng)速12 m/s為判斷標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)風(fēng)速區(qū)間為0~12 m/s和大于12 m/s的配準(zhǔn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類。

2）配準(zhǔn)數(shù)據(jù)集統(tǒng)計(jì)分析。分別對(duì)不同風(fēng)速區(qū)間配準(zhǔn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，統(tǒng)計(jì)指標(biāo)主要包括均方根誤差、偏差、絕對(duì)誤差。

均方根誤差：

偏差：

絕對(duì)誤差：

式中：yi為FY-3C MWRI SST匹配樣本點(diǎn)海溫值；xi為匹配樣本點(diǎn)實(shí)測(cè)海溫值，1≤i≤N，N為匹配樣本個(gè)數(shù)。

3 算法試驗(yàn)

以2018年3月19日FY3C MWRI SST軌道產(chǎn)品“FY3C_MWRID_ORBT_L2_SST_MLT_NUL_201802 01_1450_025KM_MS.HDF”為例進(jìn)行算法說(shuō)明。根據(jù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的掃描線時(shí)間數(shù)據(jù)（Scan Time），衛(wèi)星對(duì)地觀測(cè)第一條掃描線時(shí)間為2018年2月1日14∶50∶31，最后一條掃描線時(shí)間為 2018年2月1日15∶42∶12。設(shè)定時(shí)間窗口twin=20 min，對(duì) 2018年 2月1日14∶30~16∶02時(shí)間范圍內(nèi)的浮標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，完成時(shí)間粗配準(zhǔn)，得到 1220個(gè)配準(zhǔn)實(shí)測(cè)資料（如圖3所示），黑點(diǎn)為測(cè)量時(shí)間在2018年3月3日02∶23~03∶55內(nèi)的實(shí)測(cè)位置。

圖3 FY-3C MWRI SST和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)間粗配準(zhǔn)后結(jié)果（1220個(gè)實(shí)測(cè)點(diǎn)）Fig.3 Rough temporal registration of FY-3C MWRI SST product and ICOADS measured data (1,220 measured points)

完成時(shí)間粗配準(zhǔn)后，對(duì)海溫和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行空間配準(zhǔn)和時(shí)間精配準(zhǔn)，如圖4和圖5所示。空間配準(zhǔn)后得到的實(shí)測(cè)點(diǎn)為23個(gè)，經(jīng)過(guò)時(shí)間精配準(zhǔn)后得到的實(shí)測(cè)點(diǎn)為12個(gè)。

圖4 FY-3C MWRI SST和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)空間配準(zhǔn)后結(jié)果（23個(gè)實(shí)測(cè)點(diǎn)）Fig.4 Spatial registration of FY-3C MWRI SST product and ICOADS measured data (23 measured points)

圖5 FY-3C MWRI SST和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)間精配準(zhǔn)后結(jié)果（12個(gè)實(shí)測(cè)點(diǎn)）Fig.5 Precise temporal registration of FY-3C MWRI SST product and ICOADS measured data (12 measured points)

配準(zhǔn)后的反演海溫和實(shí)測(cè)溫度比較如圖6所示。對(duì)配準(zhǔn)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行結(jié)果統(tǒng)計(jì)和分析，均方根誤差為2.64，偏差為1.53。

圖6 匹配數(shù)據(jù)集溫度比較Fig.6 Comparison of registration data

4 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果分析

取時(shí)間窗口20 min，空間窗口0.3°，利用ICOAD數(shù)據(jù)對(duì)2017.09—2018.03期間的FY-3 MWRI SST產(chǎn)品進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)圖7和表2。之所以選取2017.09—2018.03共9個(gè)月份的產(chǎn)品進(jìn)行檢驗(yàn)，是因?yàn)镕Y-3C MWRI SST產(chǎn)品在2017年8月中旬開(kāi)始改用新算法，新算法于2017年9月開(kāi)始業(yè)務(wù)運(yùn)行[20]，將反演精度提高到了1.2 K以內(nèi)。

表2 FY-3C MWRI SST與ICOADS實(shí)測(cè)資料誤差統(tǒng)計(jì)結(jié)果Tab.2 The monthly error statistics of FY-3C MWRI SST orbital products and ICOADS measured data

圖7 2018.01—2018.06匹配點(diǎn)溫度比較Fig.7 Comparison of registration data from 2018.01 to 2018.06

檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表3—8，經(jīng)分析得出如下結(jié)論。

表3 ICOADS實(shí)測(cè)溫度和FY-3C MWRI降軌（白天）海溫產(chǎn)品對(duì)比Tab.3 The monthly statistical results of FY-3C MWRI SST descending orbital products and ICOADS measured data

1）總體來(lái)看，MWRI SST升軌精度為(0.107±1.278) K，絕對(duì)誤差為0.950 K；降軌精度為(-0.153±1.692) K，絕對(duì)誤差為1.186 K。FY-3C MWRI SST產(chǎn)品升軌精度優(yōu)于降軌精度，是由于白天海洋表面非均勻加熱，導(dǎo)致衛(wèi)星估算海溫與實(shí)測(cè)海溫之間差異小于夜間。

2）以風(fēng)速12 m/s為界分別進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，結(jié)果表明：當(dāng)風(fēng)速小于 12 m/s時(shí)，MWRI SST升軌精度為(0.1043±1.3092) K，絕對(duì)誤差為0.914 K；降軌精度為(-0.193±1.596) K，絕對(duì)誤差為1.143 K，升軌精度優(yōu)于降軌。當(dāng)風(fēng)速大于12 m/s時(shí)，MWRI SST升軌精度為(0.247±1.713) K，絕對(duì)誤差為1.364 K；降軌精度為(0.098±2.129) K，絕對(duì)誤差為1.703 K。雖然降軌平均偏差較小，但其絕對(duì)誤差大于升軌，且均方根誤差達(dá)到了 2.129。從單個(gè)月份計(jì)算結(jié)果來(lái)看，降軌5個(gè)月份的平均偏差絕對(duì)值超過(guò)了0.3。因此，風(fēng)速小于12 m/s時(shí)的精度優(yōu)于大于12 m/s時(shí)的精度。當(dāng)風(fēng)速均小于12 m/s時(shí)，升軌精度優(yōu)于降軌。

3）進(jìn)一步將風(fēng)速小于 12 m/s的樣本劃分為0~6 m/s和6~12 m/s進(jìn)行分析。對(duì)于升軌數(shù)據(jù)，當(dāng)風(fēng)速小于6 m/s時(shí)，MWRI SST精度為(0.168±1.211) K，絕對(duì)誤差為0.885 K；當(dāng)風(fēng)速為6~12 m/s時(shí)，MWRI SST精度為(0.234±1.515) K，絕對(duì)誤差為1.128 K。風(fēng)速6~12 m/s時(shí)的精度優(yōu)于小于6 m/s時(shí)的精度。這也是由于白天低風(fēng)速（0~6 m/s）條件下的太陽(yáng)輻射導(dǎo)致衛(wèi)星估算海溫與實(shí)測(cè)海溫之間差異大于 6~12 m/s風(fēng)速條件下的溫度差異。

表4 不同風(fēng)速下ICOADS實(shí)測(cè)溫度和FY-3C MWRI降軌（白天）海溫產(chǎn)品對(duì)比（0~12 m/s, >12 m/s）Tab.4 The monthly statistical results of FY-3C MWRI SST descending orbital products and ICOADS measured data at different wind speed 0~12 m/s, >12 m/s

表5 不同風(fēng)速下ICOADS實(shí)測(cè)溫度和FY-3C MWRI降軌（白天）海溫產(chǎn)品對(duì)比（0~6 m/s, 6~12 m/s）Tab.5 The monthly statistical results of FY-3C MWRI SST descending orbital products (day) and ICOADS measured data at different wind speed 0~6 m/s, 6~12 m/s

表6 ICOADS實(shí)測(cè)溫度和FY-3C MWRI升軌（晚上）海溫產(chǎn)品對(duì)比Tab.6 The monthly statistical results of FY-3C MWRI SST ascending orbital products (night) and ICOADS measured data

表7 不同風(fēng)速下ICOADS實(shí)測(cè)溫度和FY-3C MWRI升軌（晚上）海溫產(chǎn)品對(duì)比(0~12 m/s, >12 m/s)Tab.7 The monthly statistical results of FY-3C MWRI SST ascending orbital products (night) and ICOADS measured data at different wind speed 0~12 m/s, >12 m/s

表8 不同風(fēng)速下ICOADS實(shí)測(cè)溫度和FY-3C MWRI升軌（晚上）海溫產(chǎn)品對(duì)比(0~6 m/s, 6~12 m/s)Tab.8 The monthly statistical results of FY-3C MWRI SST ascending orbital products (night) and ICOADS measured data at different wind speed 0~6 m/s, 6~12 m/s

5 結(jié)論

文中主要介紹了 FY－3C MWRI海面溫度產(chǎn)品檢驗(yàn)方法，并對(duì)不同風(fēng)速及太陽(yáng)輻射（白天、夜晚）條件下的檢驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析。結(jié)果表明，太陽(yáng)輻射、風(fēng)速均會(huì)造成海表溫度和實(shí)測(cè)溫度之間的差別，特別是在白天晴空微風(fēng)和風(fēng)速較大的情況下。因此，利用實(shí)測(cè)海溫來(lái)對(duì)衛(wèi)星估算的海溫產(chǎn)品進(jìn)行檢驗(yàn)存在局限性，是一種相對(duì)檢驗(yàn)。通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法，將長(zhǎng)時(shí)間序列時(shí)空配準(zhǔn)的觀探測(cè)資料和衛(wèi)星產(chǎn)品進(jìn)行比較，能夠動(dòng)態(tài)地對(duì)衛(wèi)星產(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行相對(duì)的分析和評(píng)估，對(duì)于改進(jìn)完善處理算法模型，提高產(chǎn)品的質(zhì)量和可信度具有重要的參考價(jià)值。