卫星微波遥感海表盐度数据误差分析及陆地污染校正

摘要

海洋盐度是影响水循环、大气环流和全球气候的重要海洋动力学参数。随着两颗海洋盐度测量卫星SMOS和Aquarius/SAC-D的相继成功发射，微波遥感海表盐度的精度在开阔海域已达到应用的精度需求，但在某些区域例如海岸和两极仍然存在不可忽视的误差。本文基于海表微波辐射模型和海表盐度反演算法，分别对盐度反演精度、卫星盐度测量方法与数据产品、陆地污染的影响与校正进行了分析。主要研究内容包括以下几方面。
　　本文根据建立的海表微波辐射传输模型和海表盐度反演算法，对影响盐度反演精度的误差来源（海表温度、海面风场、泡沫覆盖及测量亮温的误差）进行了分析，对SMOS盐度测量精度的仿真分析验证了，10天平均下1°×1°和2°×2°的空间分辨率可以达到0.2psu和0.1psu的盐度测量精度。接着利用SMOS-L1c亮温数据和对应的辅助数据进行了全球盐度反演，反演结果同SMOS-L2盐度数据对比发现58％的数据差异小于0.1psu，分析了两者的差异以及引起差异的原因。
　　SMOS和Aquarius同为L波段海洋盐度遥感卫星，但由于两颗卫星观测方式的不同，SMOS使用的唯一载荷为二维综合孔径辐射计MIRAS，而Aquarius采用的是实孔径辐射计加散射计的主被动联合观测，因而两颗卫星的数据处理算法不同，进一步导致了他们数据产品的差异。通过SMOS和Aquarius的L3级盐度数据产品之间的对比和与Argo浮标盐度数据的对比发现，两颗卫星的数据在月平均处理后相关程度有所提高。全球范围下，Aquarius盐度的测量精度优于SMOS；而在开阔海域，SMOS的表现则优于Aquarius；在靠近海岸的区域，Aquarius的测量精度则明显高于SMOS。
　　本文的一个主要研究方向是陆地污染对亮温测量的影响。近海的SMOS数据由于陆地的污染而存在大量的误差。将SMOS测量亮温中海面风场、海表温度和极化的影响抑制后，发现由陆地污染引起的SMOS亮温误差随距海岸距离的增加呈下降趋势。为了说明陆地污染对近海亮温的影响的原因，根据具体的地球物理参数和SMOS/MIRAS的天线阵列参数建立了SMOS近海亮温测量模型。仿真结果和SMOS数据的趋势吻合。当距海岸距离小于40km时，由于辐射计天线主瓣观测到了陆地，而陆地的温度要比海洋高得多，因此导致亮温误差值很高。在距离小于40km范围内，由于天线主瓣渐渐远离陆地而去观测海洋，所以亮温误差随距离的增加而急剧减小。当距离超过40km，近海亮温误差仍然存在，这是因为天线近旁瓣仍观测到陆地并对亮温有不可忽视的影响。在40~400km的距离范围内，天线的近旁瓣渐渐离开陆地，亮温误差也随距离的增加缓慢减小。当距离大于400km后，由于天线远旁瓣对亮温误差的影响十分微弱，所以陆地污染引起的亮温误差值渐渐趋近于0。
　　基于陆地污染的分析，提出了近海区域的陆地污染校正方法，并选取了中国南海区域的亮温和盐度数据进行校正。首先，分析了中国南海区域的亮温随距海岸距离和入射角的变化趋势，由于中国南海属于RFI污染区域，所以先统计了区域内的亮温异常值，并将距离大于40km的亮温异常值进行剔除。然后，依据中国南海附近陆地的地球物理参数计算了陆地的亮温贡献。最后，计算不同距离和入射角下中国南海陆地污染的校正量，并对SMOS测量亮温进行了校正，用校正后的亮温进行盐度反演得到校正后的盐度值。将校正前后的亮温和盐度的误差进行对比发现，经过陆地污染的校正后，中国南海区域的盐度反演精度从1.31psu提高到0.67psu。

目录

声明

1 绪论

1.1 海洋盐度遥感研究的背景及意义

1.2 海洋盐度遥感的国内外研究概况

1.3 论文研究内容及结构安排

1.4 论文主要创新点

2 微波遥感海表盐度方法

2.1 引言

2.2 海表微波辐射亮温模型

2.3 海表盐度反演算法

2.4 本章小结

3 基于SMOS数据的海表盐度测量误差分析

3.1 引言

3.2 测量参数的敏感度分析

3.3 海表盐度反演误差来源分析

3.4 SMOS盐度测量精度仿真分析

3.5 海表盐度反演数据分析

3.6 本章小结

4 SMOS与Aquarius盐度测量对比分析

4.1 引言

4.2 SMOS与Aquarius盐度测量方法对比

4.3 SMOS与Aquarius盐度产品比较

4.4 遥感数据与浮标数据比较

4.5 本章小结

5 陆地污染对近海盐度测量的影响分析

5.1 引言

5.2 SMOS近海数据的变化趋势

5.3 SMOS近海亮温测量模型

5.4 陆地污染引起的近海亮温误差仿真

5.5 本章小结

6 中国南海区域SMOS亮温与盐度数据校正

6.1 引言

6.2 中国南海SMOS数据分析

6.3 中国南海的陆地亮温贡献

6.4 中国南海SMOS数据校正

6.5 本章小结

7 全文总结与展望

7.1 本文研究内容总结

7.2 本文存在的不足

7.3 展望

致谢

参考文献

附录1 缩写词

附录2 数学符号

附录3 算法补充说明

附录4 攻读博士期间发表的主要论文