您的位置: 专家智库 > >

国家自然科学基金(41076117)

作品数:3 被引量:14H指数:1
相关作者:殷晓斌王振占更多>>
相关机构:中国科学院中国科学院大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:天文地球更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇天文地球

主题

  • 3篇SMOS
  • 1篇盐度
  • 1篇遥感
  • 1篇太阳
  • 1篇年际
  • 1篇年际变化
  • 1篇综合孔径
  • 1篇综合孔径辐射...
  • 1篇纬度
  • 1篇卫星
  • 1篇亮温
  • 1篇海表
  • 1篇海水盐度
  • 1篇海洋区域
  • 1篇海洋遥感
  • 1篇高纬
  • 1篇高纬度
  • 1篇高纬度地区
  • 1篇SSS
  • 1篇CORREC...

机构

  • 2篇中国科学院
  • 1篇中国科学院大...

作者

  • 2篇王振占
  • 2篇殷晓斌

传媒

  • 1篇遥感技术与应...
  • 1篇遥感学报
  • 1篇Chines...

年份

  • 1篇2015
  • 1篇2014
  • 1篇2013
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
利用SMOS卫星数据反演海洋盐度方法研究被引量:13
2014年
以星载微波遥感的辐射传输方程为基础,利用SMOS(土壤湿度海洋盐度)卫星的L1C级亮温数据,通过与辐射传输模型模拟的亮温进行对比,评估及验证亮温的数据质量,建立了海洋盐度反演算法。通过分析2012年7月东南太平洋区域(45°~5°S,140°~90°W)的下降轨道数据,发现MIRAS亮温与模型模拟亮温之间总是存在几K的系统偏差,即OTT,因此提出了两种反演盐度的方法:一种是修正OTT偏差,使用入射角0°~55°的数据反演盐度;另一种是不修正OTT偏差,使用大入射角范围35°~55°的数据进行盐度反演。再通过利用MIRAS多角度信息,对亮温作二阶多项式拟合,减少随机噪声对反演的影响。最后采用最小二乘法,使得MIRAS的二阶拟合亮温与模型仿真亮温最接近,迭代反演盐度值。并将反演结果分别与欧空局的L2级盐度数据产品和Argo盐度数据进行比较,来验证反演算法。结果表明:修正OTT之后全角度数据反演的盐度值在50km×50km范围内、卫星过境前后5d,与Argo浮标盐度匹配比较的均值为1.38pss,标准差为0.35pss;不修正OTT,直接利用大入射角范围35°~55°的MIRAS亮温反演盐度,与Argo盐度误差均值为0.03pss,标准差为0.33pss;同时欧空局的L2级盐度与Argo盐度误差均值为0.26pss,标准差为0.38pss。可见利用大入射角范围的反演方法很好地反演了海洋盐度。
卢红丽王振占殷晓斌
关键词:海洋遥感SMOS综合孔径辐射计
太阳对SMOS卫星海表亮温偏差年际变化的影响被引量:1
2013年
利用欧洲空间局发布的土壤湿度和盐度卫星最新版本V5.04及V5.05的2010年5月至2012年4月的L1C级亮温数据,分析了其2维视场中存在的亮温偏差和年际变化。亮温偏差在视场中的分布不均匀并随季节变化。其年际变化超过1 K。太阳及其尾迹在视场中的位置随季节变化并对该卫星测量的亮温产生影响,是亮温偏差年际变化的主要来源。另外,太阳高度角的季节性变化会使该卫星天线的物理温度产生季节性变化,并通过天线模型使其测量亮温产生季节性偏差。
殷晓斌王振占
A method for correcting regional bias in SMOS global salinity products
2015年
Soil Moisture and Ocean Salinity(SMOS) Level 3(L3) sea surface salinity(SSS) products are provided by the Barcelona Expert Centre(BEC). Strong biases were observed on the SMOS SSS products, thus the data from the Centre Aval de Traitement des Données SMOS(CATDS) were adjusted for biases using a large-scale correction derived from observed differences between the SMOS SSS and World Ocean Atlas(WOA) climatology data. However, this large-scale correction method is not suitable for correcting the large gradient of salinity biases. Here, we present a method for the correction of SSS regional bias of the monthly L3 products. Based on the stable characteristics of the large SSS biases from month to month in some regions, corrected SMOS SSS maps can be obtained from the monthly mean values after removing the regional biases. The accuracy of the SMOS SSS measurements is greatly improved, especially near the coastline, at high latitudes, and in some open ocean regions. The SMOS and ISAS SSS data are also compared with Aquarius SSS to verify the corrected SMOS SSS data. The correction method presented here only corrects annual mean biases. The measurement accuracy of the SSS may be improved by considering the influence of atmospheric and ocean circulation in different seasons and years.
佟晓林王振占李青侠
关键词:海水盐度海洋区域SSS高纬度地区
共1页<1>
聚类工具0