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HY-1D COCTS海表温度反演与印证

遥感学报 2023年第4期27卷 953-964页

作者：刘铭坤管磊刘凡莉刘建强中国海洋大学信息科学与工程学部海洋技术学院青岛266100 中国海洋大学三亚海洋研究院三亚572024 青岛海洋科学与技术试点国家实验室区域海洋动力学与数值模拟功能实验室青岛266071 自然资源部国家卫星海洋应用中心北京100081 自然资源部空间海洋遥感与应用重点实验室北京100081

海洋一号D (Haiyang-1D,HY-1D)卫星于2020年6月成功发射,与海洋一号C (Haiyang-1C,HY-1C)卫星形成上、下午卫星组网,是中国HY-1系列卫星在轨业务化运行的海洋遥感卫星。HY-1D卫星上搭载的海洋水色扫描仪COCTS (Chinese Ocean Color and ... 详细信息

海洋一号D (Haiyang-1D,HY-1D)卫星于2020年6月成功发射,与海洋一号C (Haiyang-1C,HY-1C)卫星形成上、下午卫星组网,是中国HY-1系列卫星在轨业务化运行的海洋遥感卫星。HY-1D卫星上搭载的海洋水色扫描仪COCTS (Chinese Ocean Color and Temperature Scanner)有两个热红外通道,波段范围分别为10.30—11.40μm和11.40—12.50μm,可用于海表温度SST (Sea Surface Temperature)观测。本文采用HY-1D COCTS热红外通道的观测亮温,基于大气辐射传输模拟计算,开展云检测和SST反演算法研究,对2021年1月西北太平洋海域的COCTS观测数据进行SST反演,并采用现场实测和同步卫星数据对反演得到的COCTS SST进行印证。COCTS与现场实测SST的比较结果表明,二者的平均偏差为-0.04℃,标准偏差为0.45℃。且COCTS与iQuam的SST偏差与SST以及大气水汽总量之间没有明显的依赖关系。COCTS与搭载在Suomi NPP卫星上的可见光红外成像辐射计VIIRS (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite) SST产品的比较结果表明,二者的平均偏差为-0.05℃,标准偏差为0.49℃。基于以上算法得到的HY-1D COCTS西北太平洋海域的SST具有较高的精度,与国际海表温度产品达到了相当的水平。

关键词：遥感 HY-1D COCTS 海表温度云检测反演印证

热带气旋快速加强与海表温度分布统计特征研究

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海洋学报 2023年第9期45卷 1-9页

作者：肖婷廖菲傅桂文高晓荣广州市气象台广东广州511430 广东省佛山市高明区气象局广东佛山528500 中国气象局广州热带海洋气象研究所/广东省区域数值天气预报重点实验室广东广州510640

为加强海表温度对热带气旋快速加强影响的认识,利用中国气象局上海台风研究所整编的热带气旋最佳路径数据集和欧洲中尺度天气预报中心提供的海温数据,选取1979-2019年期间的西北太平洋热带气旋,统计分析了海温和热带气旋强度快速变化的... 详细信息

为加强海表温度对热带气旋快速加强影响的认识,利用中国气象局上海台风研究所整编的热带气旋最佳路径数据集和欧洲中尺度天气预报中心提供的海温数据,选取1979-2019年期间的西北太平洋热带气旋,统计分析了海温和热带气旋强度快速变化的特征。研究结果表明:(1)约90%的热带气旋快速加强发生在夏季和秋季,分别占快速加强总次数的32.8%和56.4%,绝大部分热带气旋以跨越1个强度等级的快速加强为主,由强热带风暴快速加强到台风和由台风快速加强到强台风是出现次数较多的两种情况。(2)夏季大于28℃,秋季大于27.5℃的海表温度条件有利于热带气旋快速加强,较低强度等级的热带气旋需要更高的海表温度(> 29℃)才易出现快速加强;热带气旋快速移动有利于其中心处海温维持较高状态。(3)海温的时间变率在±0.2℃/(6 h)内,水平空间梯度低于0.4℃/(°)是热带气旋快速加强的有利条件;热带气旋强度越强,越需要平稳的海表温度环境。(4)热带气旋处于强热带风暴及以上级别时,仅利用海表温度条件对其是否发生快速加强的判断准确性较好。这一工作量化了有利于热带气旋加强的海表温度环境,为业务上基于海表温度定量预报热带气旋强度演变提供了一种技术参考。

关键词：热带气旋海表温度快速加强

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一种基于深度学习的海表温度混合预测方法

海洋环境科学 2022年第5期41卷 791-798页

作者：韩莹孙凯强张栋王乐豪谈昊然南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044

海表温度(SST)是海洋水文的重要参数,准确预测SST对海洋经济发展与极端天气的预防都有重大意义。首先,针对SST序列数据的多噪声特点,采用变分模态分解方法(VMD)预处理,以减少噪声对预测结果的影响。其次,将卷积神经网络(CNN)与长短时记... 详细信息

海表温度(SST)是海洋水文的重要参数,准确预测SST对海洋经济发展与极端天气的预防都有重大意义。首先,针对SST序列数据的多噪声特点,采用变分模态分解方法(VMD)预处理,以减少噪声对预测结果的影响。其次,将卷积神经网络(CNN)与长短时记忆网络(LSTM)结合,同时提取SST序列的空间与时间特征,以提高预测精度。最后,本文提出了一种基于深度学习并融合了去噪模块的SST预测模型,选取我国东海海域的SST进行实证研究。通过与基线模型、现有模型的对比,证明了本文模型不但在SST的预测精度方面提升明显,而且具有较好的鲁棒性。

关键词：海表温度变分模态分解长短时记忆网络卷积神经网络

南印度洋海表温度距平冬季重现特征与机制的初步分析

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海洋学报 2022年第6期44卷 37-47页

作者：董岳滕辉邱云林新宇自然资源部第三海洋研究所海洋动力学研究室福建厦门361005

本文主要利用1958–2016年GECCO2等资料通过超前/滞后相关分析方法,分析了南印度洋海表温度距平(SSTA)冬季-冬季重现的时空特征,并探讨了海洋和大气强迫对其形成的贡献。结果显示,SSTA冬季-冬季重现主要发生在南印度洋15°S以南海域,特... 详细信息

本文主要利用1958–2016年GECCO2等资料通过超前/滞后相关分析方法,分析了南印度洋海表温度距平(SSTA)冬季-冬季重现的时空特征,并探讨了海洋和大气强迫对其形成的贡献。结果显示,SSTA冬季-冬季重现主要发生在南印度洋15°S以南海域,特别是在马达加斯加岛至澳大利亚西南部之间的海域(15°~45°S,70°~100°E)重现信号最为显著。重现信号除了主要发生在次年冬季外,在部分海域重现信号发生较早,可在次年秋季发生并持续至随后的冬季。进一步分析表明,混合层深度冬深夏浅的变化(即海洋重现机制)是研究海域SSTA冬季重现的主因。另外,在马达加斯加岛南部海域和澳大利亚西南部海域海面净热通量对SSTA的重现也有直接的贡献。

关键词：南印度洋海表温度冬季重现季节变化

FY-4A/AGRI海表温度产品和质量检验

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应用气象学报 2023年第3期34卷 257-269页

作者：崔鹏王素娟陆风肖萌国家卫星气象中心/国家空间天气监测预警中心北京100081 许健民气象卫星创新中心北京100081 中国气象局中国遥感卫星辐射测量和定标重点开放实验室北京100081

风云四号气象卫星A星(FY-4A)是我国第2代静止气象卫星首发星,搭载的先进静止轨道辐射成像仪AGRI是迄今为止我国静止轨道最先进的辐射成像仪。海表温度产品是FY-4A/AGRI基础定量产品之一,采用非线性海表温度算法在业务系统实时反演得到... 详细信息

风云四号气象卫星A星(FY-4A)是我国第2代静止气象卫星首发星,搭载的先进静止轨道辐射成像仪AGRI是迄今为止我国静止轨道最先进的辐射成像仪。海表温度产品是FY-4A/AGRI基础定量产品之一,采用非线性海表温度算法在业务系统实时反演得到。以现场实测海表温度数据为参考,选择观测时间为30 min、观测空间距离为4 km的时空匹配窗口,对FY-4A/AGRI海表温度产品进行质量检验,评估结果表明:质量为优的像元平均偏差为-0.45~-0.42℃,标准差为0.81~0.88℃,相关系数在0.985以上。以Himawari-8/AHI海表温度数据为参考,按观测时间为1 h、空间距离为4 km的时空匹配窗口,对FY-4A/AGRI海表温度进行质量检验,质量为优的像元平均偏差为-0.26~-0.07℃,标准差为0.68~0.82℃,两者相关系数在0.985以上,达到0.001显著性水平。

关键词： FY-4A/AGRI 海表温度质量控制

1901—2016年印太海域海表温度的偏差订正及数据集研制

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地球物理学报 2019年第6期62卷 2001-2015页

作者：陈丽凡孙丞虎张冬斌曹丽娟李维京国家气象信息中心北京100081 国家气候中心北京100081 南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044

海表温度系统性观测偏差的订正是开展长历史序列网格化海表温度气候数据产品研制的关键.本文在引入美国SR02海表温度偏差订正方法的基础上,结合国家气象信息中心自主研发的全球海表观测定时值数据集,进行了相关参数的优化改进,从而研制... 详细信息

海表温度系统性观测偏差的订正是开展长历史序列网格化海表温度气候数据产品研制的关键.本文在引入美国SR02海表温度偏差订正方法的基础上,结合国家气象信息中心自主研发的全球海表观测定时值数据集,进行了相关参数的优化改进,从而研制了1901-2016年印度洋-太平洋核心海域月平均2°×2°分辨率的海表温度偏差订正数据集.对海温偏差订正量的时空分布特征分析表明,基于自主研制的基础数据和优化改进的方法求解的偏差订正量能有效反映海表温度观测手段的历史变迁,以及海表温度系统性偏差随季节变化的规律.同时,与ERSST订正量的对比表明,由于优化改进后的方法其阈值计算随空间样本而变,因而其局地变化特征的表现能力更强,且其订正量在观测手段转型期的变化更为明显.相较订正前的海表温度距平(SSTA)场,订正后的SSTA资料与ERSSTv5SSTA间的偏差误差和均方根误差均有明显降低.其中,偏差误差的缩减比例在37.7%~87.9%之间,均方根误差可降低0.06℃.此外,与国际同类产品的对比表明,本文发展的SSTA订正数据集与国际同类SSTA产品序列的相关系数不低于0.97,且变化趋势类似.从差异对比上看,除中高纬东亚大陆近海区域外,本文的偏差订正数据集与国际上同类产品的SSTA差异基本在-0.2~0.2℃之间.

关键词：海表温度偏差订正印太海域数据产品气候变化

应用Attention-LSTM算法预测赤道太平洋浮标观测站位海表温度的方法

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海洋科学进展 2023年第2期41卷 207-219页

作者：邱钰丁军航徐腾飞官晟青岛大学自动化学院山东青岛266071 自然资源部第一海洋研究所山东青岛266061 山东省工业控制技术重点实验室山东青岛266071 自然资源部海洋环境科学与数值模拟重点实验室山东青岛266061 山东省海洋环境科学与数值模拟重点实验室山东青岛266061 青岛海洋科学与技术试点国家实验室区域海洋动力学与数值模拟功能实验室山东青岛266237

ENSO(El Nino/Southern Oscillation)是发生在赤道东太平洋海域重要的海气耦合现象,在全球气候变化中起着重要作用。当热带太平洋东部的海表温度(Sea Surface Temperature,SST)出现连续5个月以上的异常升温/降温现象,就会产生厄尔尼诺现... 详细信息

ENSO(El Nino/Southern Oscillation)是发生在赤道东太平洋海域重要的海气耦合现象,在全球气候变化中起着重要作用。当热带太平洋东部的海表温度(Sea Surface Temperature,SST)出现连续5个月以上的异常升温/降温现象,就会产生厄尔尼诺现象/拉尼娜现象。因此,研究和预测这一区域的SST动态具有重要的科学意义。本文采用输入层附加Attention机制的长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络(Attention-LSTM)模型,对多时段、多站位的热带太平洋观测浮标站位获取的厄尔尼诺年和拉尼娜年的SST数据进行一年的预测。研究发现:实验站位SST预测中,LSTM算法的均方误差在0.5℃左右,而Attention-LSTM算法的均方误差均不超过0.31℃,证明了Attention-LSTM算法的预测精度高于传统的LSTM模型;在发生ENSO现象年份的东太平洋海域不同站,Attention-LSTM算法对SST的春季预报障碍(Spring Predictability Barrier,SPB)现象也有一定的精度改善作用。

关键词：海表温度厄尔尼诺拉尼娜长短时记忆(LSTM) Attention机制春季预报障碍(SPB)

HY1C/1D海表温度对Terra/Aqua产品的可替代性分析

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海洋学报 2023年第3期45卷 97-112页

作者：毛志华张贤良刘建强丁静陈鹏朱乾坤黄海清马力自然资源部第二海洋研究所卫星海洋环境动力学国家重点实验室浙江杭州310012 中国科学院上海技术物理研究所上海200083 南方海洋科学与工程广东省实验室(广州) 广东广州511458 国家卫星海洋应用中心北京100081

通过卫星遥感获取的海表温度(SST)产品已经成为海洋和大气研究中的重要数据源,我国海洋水色遥感卫星(HY1C和HY1D)的海洋水色水温扫描仪(COCTS)具有两个热红外通道,可反演全球SST遥感产品。对比Terra和Aqua卫星的中分辨率成像光谱仪(MOD... 详细信息

通过卫星遥感获取的海表温度(SST)产品已经成为海洋和大气研究中的重要数据源,我国海洋水色遥感卫星(HY1C和HY1D)的海洋水色水温扫描仪(COCTS)具有两个热红外通道,可反演全球SST遥感产品。对比Terra和Aqua卫星的中分辨率成像光谱仪(MODIS)的SST产品,分析COCTS海表温度产品对MODIS相应产品的可替代性。比较了两种卫星的全球SST单日和月平均融合产品的图像空间结构,分析了匹配像元SST值的离散度,统计了HY1C/1D的误差结果,讨论了HY1C与HY1D产品的一致性、不同质量控制方案对SST产品影响以及遥感产品质量对昼夜SST变化研究影响等问题。结果表明,以2020年6月SST(Terra)为真值,HY1C白天SST的单日全球遥感产品的平均偏差、绝对偏差、均方根误差和相关系数分别为0.04℃、0.60℃、0.78℃和0.98,夜晚SST的单日全球遥感产品的平均偏差、绝对偏差、均方根误差和相关系数分别为-0.16℃、0.78℃、0.95℃和0.86。以2020年6月SST(Aqua)为真值,HY1D白天SST的单日全球遥感产品的平均偏差、绝对偏差、均方根误差和相关系数分别为0.02℃、0.59℃、0.79℃和0.98,夜晚SST的单日全球遥感产品的平均偏差、绝对偏差、均方根误差和相关系数分别为-0.09℃、0.61℃、0.82℃和0.96。这些统计值可以通过严格的质量控制方案来减小,但海洋锋面等区域的有效数据率会随着质量控制的阈值变小而显著减小。COCTS的全球SST遥感图像与MODIS相应产品在空间分布上差异性很小,长时间序列遥感图像结果比较具有良好的时空稳定性,多种SST产品整体都表现出对MODIS同类产品具有良好的一致性和可替代性。通过对SST昼夜变化等方面研究,提出了遥感SST产品质量提升的发展方向,来提高其在海洋昼夜温度短期变化等相关海洋学研究的应用能力。

关键词：海表温度 COCTS-HY1C/1D MODIS-Terra/Aqua 可替代性

基于注意力机制的HDC-BiGRU海表温度预测模型

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海洋环境科学 2022年第6期41卷 947-956页

作者：王丽娜葛鹏刘会滔宋悦董昌明南京信息工程大学人工智能学院/未来技术学院江苏南京210044 南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海) 广东珠海519080 南京信息工程大学海洋科学学院江苏南京210044

海表温度(sea surface temperature,SST)是研究全球气候变化的重要地球物理参数,SST的精确预测对全球气候变化、海洋环境和渔业发展具有重要意义。为了提高SST的预测精度,基于时空特征的提取方法,本文提出具有注意力机制的HDC-BiGRU混... 详细信息

海表温度(sea surface temperature,SST)是研究全球气候变化的重要地球物理参数,SST的精确预测对全球气候变化、海洋环境和渔业发展具有重要意义。为了提高SST的预测精度,基于时空特征的提取方法,本文提出具有注意力机制的HDC-BiGRU混合模型(HDC-BiGRU-AT,由编码器和解码器构成),可以预测7天的SST。在模型编码阶段,混合空洞卷积(hybrid dilated convolution,HDC)能够提取SST的空间特征,双向门控循环神经网络(bidirectional gated recurrentunit,BiGRU)能够捕获SST的时序特征。通过加入注意力机制,对输出信息分配不同的权重(重要信息分配更高的权重系数),进而实现信息编码,在解码阶段可以提高模型的预测精度。选取我国东海和南海海域的二维SST数据进行建模,实验结果表明,HDC-BiGRU-AT模型的误差指标值均低于已有的方法,充分验证了所提方法的可行性、有效性。

关键词：海表温度注意力机制混合空洞卷积双向门控循环神经网络编码器-解码器