衛(wèi)星海表溫度日變化校正研究
發(fā)布時間:2022-01-15 04:20
白天由于太陽輻射的影響,海洋上層被加熱,從而出現(xiàn)海表溫度(Sea Surface Temperature,SST)日變化的情況。在多傳感器衛(wèi)星SST融合中,由于衛(wèi)星過境時間不同,需要考慮日變化的影響,如果未能正確考慮到SST的日變化,會使得數(shù)值天氣預(yù)報等模型出現(xiàn)錯誤。全球海洋數(shù)據(jù)同化實驗(the Global Ocean Data Assimilation Experiment,GODAE)團隊認為全球SST產(chǎn)品應(yīng)該提供基礎(chǔ)SST——沒有任何白天升溫影響的SST。為了確定該SST,必須要計算出白天的SST升溫幅度并將其從通過衛(wèi)星遙感獲得的數(shù)據(jù)中去除。本文首先利用紅外輻射計(Infrared Sea Surface Temperature Autonomous Radiometer, ISAR)現(xiàn)場測量的SST數(shù)據(jù)和東方紅2號科考船船舶遠程監(jiān)控管理系統(tǒng)(Vessel Manage System, VMS)中的海面風(fēng)速數(shù)據(jù),觀測SST日變化,分析其與海面風(fēng)速大小之間的關(guān)系。其次,利用Kawai經(jīng)驗?zāi)P头謩e對來自于美國Remote Sensing Systems公司的AMSR-E SST數(shù)據(jù)...
【文章來源】:中國海洋大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:60 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
SST日變化示意圖
3圖1-1 海洋上層垂向溫度結(jié)構(gòu)示意圖[17],(a)是晚上的情況,(b)是白天情況圖 1-2 SST 日變化示意圖SST日變化是相對于SSTfnd而言,在天氣狀況較好時,隨著一天中時間的推移,表層SST會出現(xiàn)周期性的變化規(guī)律,此時SST與SSTfnd之間的差值,本文記為ΔSST;而通常在下午的2到3點SST日變化會到達峰值,這時候的差值,則為一天中ΔSST的峰值。對于SSTfnd
Zeng 和Beljaars[33]提出了基于另一種更接近實際溫度垂直剖面分布假設(shè)的模型(圖1-3(b)[25]所示)。在暖溫層的溫度,由公式 1-4 定義:T z SSTDTSST T DT(1-4)其中,z 為深度,δ為皮溫層厚度,DT為暖溫層厚度,ν為經(jīng)驗參數(shù),F(xiàn)96 模型中,其數(shù)值為 1,在 Zeng-Beljaars 模型中為 0.3。此外,Gentnmann 等也對 F96模型中參數(shù)的計算進行了一些改進
【參考文獻】:
期刊論文
[1]AMSR被動微波數(shù)據(jù)介紹及主要應(yīng)用研究領(lǐng)域分析[J]. 毛克彪,覃志豪,李滿春,徐斌. 遙感信息. 2005(03)
碩士論文
[1]基于強局部加權(quán)回歸算法的電力設(shè)備老化評估[D]. 王國權(quán).華北電力大學(xué)(北京) 2009
本文編號:3589887
【文章來源】:中國海洋大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:60 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
SST日變化示意圖
3圖1-1 海洋上層垂向溫度結(jié)構(gòu)示意圖[17],(a)是晚上的情況,(b)是白天情況圖 1-2 SST 日變化示意圖SST日變化是相對于SSTfnd而言,在天氣狀況較好時,隨著一天中時間的推移,表層SST會出現(xiàn)周期性的變化規(guī)律,此時SST與SSTfnd之間的差值,本文記為ΔSST;而通常在下午的2到3點SST日變化會到達峰值,這時候的差值,則為一天中ΔSST的峰值。對于SSTfnd
Zeng 和Beljaars[33]提出了基于另一種更接近實際溫度垂直剖面分布假設(shè)的模型(圖1-3(b)[25]所示)。在暖溫層的溫度,由公式 1-4 定義:T z SSTDTSST T DT(1-4)其中,z 為深度,δ為皮溫層厚度,DT為暖溫層厚度,ν為經(jīng)驗參數(shù),F(xiàn)96 模型中,其數(shù)值為 1,在 Zeng-Beljaars 模型中為 0.3。此外,Gentnmann 等也對 F96模型中參數(shù)的計算進行了一些改進
【參考文獻】:
期刊論文
[1]AMSR被動微波數(shù)據(jù)介紹及主要應(yīng)用研究領(lǐng)域分析[J]. 毛克彪,覃志豪,李滿春,徐斌. 遙感信息. 2005(03)
碩士論文
[1]基于強局部加權(quán)回歸算法的電力設(shè)備老化評估[D]. 王國權(quán).華北電力大學(xué)(北京) 2009
本文編號:3589887
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