基于美国国家航天局(NASA)发射的水瓶座(Aquarius/SAC-D)卫星和欧洲航天局(ERA)发射的土壤湿度与海洋盐度(SMOS)卫星的观测资料,以及Argo海表盐度资料,重点分析了阿拉伯海中北部海表盐度的季节和年际变化.年平均情况下,Argo、Aquarius和...基于美国国家航天局(NASA)发射的水瓶座(Aquarius/SAC-D)卫星和欧洲航天局(ERA)发射的土壤湿度与海洋盐度(SMOS)卫星的观测资料,以及Argo海表盐度资料,重点分析了阿拉伯海中北部海表盐度的季节和年际变化.年平均情况下,Argo、Aquarius和SMOS表现出相似的海表盐度分布形态,均表现了阿拉伯海中北部高达36.5 psu的高盐特征.阿拉伯海中北部海表盐度在2—3月出现最低值,在4月之后快速升高,并在夏季西南季风的成熟阶段达到最高.阿拉伯海中北部海表盐度显著的季节变化与季风风场引起的大量蒸发和平流输送相关.夏季风期间,Ras al Hadd急流将来自阿曼湾的高盐水向东向南输送到阿拉伯海中北部海域,使海表盐度升高并达到最高值;冬季风期间,冬季风环流系统在印度半岛西侧海域形成向北的低盐水输送,造成阿拉伯海中北部海表盐度降低.该低盐水平流在冬季风后期能够影响到阿曼海.阿拉伯海中北部海表盐度年际变化主要与季风驱动的季风环流系统的变化相关,尤其是冬季风期间向北流动的印度西侧沿岸流的强弱与该区域海表盐度年际变化关系密切.展开更多
针对传统海表盐度遥感反演精度不高、影响因素较少等问题,本文基于SMAP(Soil Moisture Active Passive)卫星L2C(Level 2 C)数据、Argo(Array for Real-time Geostrophic Oceanography)数据和其他辅助数据,以太平洋部分海域(160°E~1...针对传统海表盐度遥感反演精度不高、影响因素较少等问题,本文基于SMAP(Soil Moisture Active Passive)卫星L2C(Level 2 C)数据、Argo(Array for Real-time Geostrophic Oceanography)数据和其他辅助数据,以太平洋部分海域(160°E~120°W,0°~30°N)为研究区域,综合考虑海面粗糙度以及白冠覆盖率等参量,利用径向基神经网络建立RBF亮温增量模型,并对平静海面亮温进行修正,然后基于Meissner-Wentz介电常数模型得到反演后的盐度值。验证结果表明:模型预测盐度和SMAP卫星盐度相对于Argo实测盐度的均方根误差分别为0.4和0.5,平均绝对误差分别为0.3和0.4。实验证明,利用RBF神经网络建立的亮温增量模型可以提高海表盐度反演的精度,对海表盐度反演具有实用意义。展开更多
基于2015-09-2016-08 SMAP(Soil Moisture Active and Passive)卫星资料研究了中国近海海表盐度(Sea Surface Salinity, SSS)的空间分布。首先利用中国近海实测SSS数据对SMAP卫星资料进行验证,接着利用SMAP数据和长江大通水文站的径流...基于2015-09-2016-08 SMAP(Soil Moisture Active and Passive)卫星资料研究了中国近海海表盐度(Sea Surface Salinity, SSS)的空间分布。首先利用中国近海实测SSS数据对SMAP卫星资料进行验证,接着利用SMAP数据和长江大通水文站的径流量资料分别对夏季和冬季长江冲淡水的扩散特征进行研究,探讨长江径流量与长江口SSS的关系。结果表明:夏季和冬季SMAP资料与实测SSS资料的均方根误差分别为3.55和1.14,远小于SSS的季节变化;中国近海SSS的季节变化在长江口邻近海域表现得最为明显,夏季SSS达到最低,冬季达到最高,春秋季为过渡季节;长江冲淡水夏季向东北扩散,冬季沿岸向南扩散,且夏季扩散范围明显大于冬季;长江径流量与长江口附近海域SSS为负相关,夏季径流量较大,对应长江口SSS较低;冬季径流量较小,对应SSS较高。SMAP SSS资料同时、大范围的特征对长江冲淡水扩散的研究提供了新的可能性。展开更多
基金supported by the National Natural Science Foundation of China(41525019,41506019)the State Oceanic Administration of China(GASI-IPOVAI-02)~~
文摘基于美国国家航天局(NASA)发射的水瓶座(Aquarius/SAC-D)卫星和欧洲航天局(ERA)发射的土壤湿度与海洋盐度(SMOS)卫星的观测资料,以及Argo海表盐度资料,重点分析了阿拉伯海中北部海表盐度的季节和年际变化.年平均情况下,Argo、Aquarius和SMOS表现出相似的海表盐度分布形态,均表现了阿拉伯海中北部高达36.5 psu的高盐特征.阿拉伯海中北部海表盐度在2—3月出现最低值,在4月之后快速升高,并在夏季西南季风的成熟阶段达到最高.阿拉伯海中北部海表盐度显著的季节变化与季风风场引起的大量蒸发和平流输送相关.夏季风期间,Ras al Hadd急流将来自阿曼湾的高盐水向东向南输送到阿拉伯海中北部海域,使海表盐度升高并达到最高值;冬季风期间,冬季风环流系统在印度半岛西侧海域形成向北的低盐水输送,造成阿拉伯海中北部海表盐度降低.该低盐水平流在冬季风后期能够影响到阿曼海.阿拉伯海中北部海表盐度年际变化主要与季风驱动的季风环流系统的变化相关,尤其是冬季风期间向北流动的印度西侧沿岸流的强弱与该区域海表盐度年际变化关系密切.
文摘针对传统海表盐度遥感反演精度不高、影响因素较少等问题,本文基于SMAP(Soil Moisture Active Passive)卫星L2C(Level 2 C)数据、Argo(Array for Real-time Geostrophic Oceanography)数据和其他辅助数据,以太平洋部分海域(160°E~120°W,0°~30°N)为研究区域,综合考虑海面粗糙度以及白冠覆盖率等参量,利用径向基神经网络建立RBF亮温增量模型,并对平静海面亮温进行修正,然后基于Meissner-Wentz介电常数模型得到反演后的盐度值。验证结果表明:模型预测盐度和SMAP卫星盐度相对于Argo实测盐度的均方根误差分别为0.4和0.5,平均绝对误差分别为0.3和0.4。实验证明,利用RBF神经网络建立的亮温增量模型可以提高海表盐度反演的精度,对海表盐度反演具有实用意义。
文摘基于2015-09-2016-08 SMAP(Soil Moisture Active and Passive)卫星资料研究了中国近海海表盐度(Sea Surface Salinity, SSS)的空间分布。首先利用中国近海实测SSS数据对SMAP卫星资料进行验证,接着利用SMAP数据和长江大通水文站的径流量资料分别对夏季和冬季长江冲淡水的扩散特征进行研究,探讨长江径流量与长江口SSS的关系。结果表明:夏季和冬季SMAP资料与实测SSS资料的均方根误差分别为3.55和1.14,远小于SSS的季节变化;中国近海SSS的季节变化在长江口邻近海域表现得最为明显,夏季SSS达到最低,冬季达到最高,春秋季为过渡季节;长江冲淡水夏季向东北扩散,冬季沿岸向南扩散,且夏季扩散范围明显大于冬季;长江径流量与长江口附近海域SSS为负相关,夏季径流量较大,对应长江口SSS较低;冬季径流量较小,对应SSS较高。SMAP SSS资料同时、大范围的特征对长江冲淡水扩散的研究提供了新的可能性。
