西北太平洋多源遥感风场数据融合研究

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海面风场是海气交互界面的重要物理参数,与海洋中绝大多数的海水运动密切相关。海面风场还是海气相互作用的重要媒介,调节了海水和大气之间的物质以及能量输送,对全球气候调节也有着十分重要的作用。传统的海面风场观测主要是通过现场观测,包括通过船舶、海上浮标及沿岸站等手段。由于常规观测手段的具有一定的局限性,不仅成本高,而且对于时间和空间上连续性的需求难以满足,卫星遥感技术的发展使得大规模海面风场的持续监测成为可能。目前散射计和辐射计是进行大规模海面风场遥感反演的主要传感器。散射计是遥感观测海面风场的重要手段,该传类感器能够实现海面风场的全天候观测[1]。此外,全极化微波辐射计不仅可以对一些传统的海洋物理量进行测量,还实现了海面风场参数的被动遥感测量[2]。针对不同的风速范围,微波散射计和微波辐射精度也是有所不同的,两类传感器相结合综合用于海面风场研究有很强的互补性,克服了单一传感器的不足。在不同的传感器数据源融合的过程中,由于覆盖范围和数据质量的问题会出现分辨率不一致和数据丢失的现象,这就需要根据已有的风场数据进行插值,以得到覆盖更全面的分辨率更高的风场数据。常用的插值方法有整体插值和局部插值,局部插值相对来说精度更高,计算量小,因此本文选用的插值方法都是局部插值。常用的局部插值方法有很多。Shepard[3]提出一种改进的反距离插值算法,该方法的相邻点由距离和点数综合决定,有效地降低了计算的复杂性和计算量,克服了由于整体插值引起的条件太多而不稳定的缺点;随后,李正泉[4]提出了一种考虑方向遮蔽性反距离插值的方法,并将该算法应用在降雨插值计算中,研究表明该方法消除了反距离插值中出现的孤立圆现象。本文在这一基础上使用的是考虑方向遮蔽性的Shepard插值方法,这样增大了计算量。Koch[5]考虑了一种客观分析的插值方法,Barnes插值,并且对案例里的不同参数进行了讨论,证明该简单的插值方式可以获得可靠的数据。该方法在早年就已经被广泛应用,尤其是数值预报中[6]。以上提到的插值方法适用于小范围的插值,不完全适用于西北太平洋这种大面积的画面风场数据的获取。因此,本文提出了一种新的插值方法,以此为基础对西北太平洋风场数据进行融合。本文的研究结果主要包含四个方面的内容:(1)应用本文所用的方法得到西北太平洋海域的2016年全年的海面10米高度处整个海域的、覆盖全面的、分辨率更高(0.125°×0.125°)的风场数据融合结果,而且对于边缘数据或数据分布不均匀的区域考虑了位于插值点不同相对位置的样本点的权重受到不同程度的遮蔽效应的影响,有效地降低了数据融合的误差。(2)西北太平洋海域东西和南北方向海面风场数据的年变化情况,海面夏季平均风速略低于冬季平均风速,冬季大风出现的频率相对于夏季来说也是偏高的,在同一个经度上,年平均风速由南向北逐渐增大,大风出现的频次也逐渐增高,在同一纬度上,年平均风速从近岸到沿海逐渐降低,大风出现的频次稍低。(3)根据西北太平洋2016年全年海面风场随季节变化的情况,可以看出该海域具有明显的季风现象,春季和冬季的风场分布随季节性变化最为明显,冬季平均风速最高,夏季平均风速最低。(4)与WindSat辐射计观测的海面月平均数据相比,风场分布趋势基本一致,全年风速数据相关系数是0.84,均方根误差是0.54m/s,风场数据融合结果与RSS数据中心的数据相比相似度较高。融合结果与赤道附近的浮标数据相比,数据相关系数是0.71,均方根误差是1.16m/s,与ECMWF数据中心提供的再分析数据相比,风向分布情况明显一致,风速均方根误差较大,为1.91m/s。
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