海洋盐度探测卫星的现状分析和未来趋势

殷小军 张庆君 王睿 张欢

（北京空间飞行器总体设计部，北京 100094）

海洋盐度探测卫星的现状分析和未来趋势

殷小军 张庆君 王睿 张欢

（北京空间飞行器总体设计部，北京 100094）

调研了ESA的“土壤湿度和海洋盐度”（SMOS）卫星和后续发展计划，以及NASA的“宝瓶座”（Aquarius）卫星；对比分析了SMOS和Aquarius卫星盐度测量数据的应用情况。结果表明：在低纬度地区，Aquarius卫星的盐度测量精度均优于SMOS卫星，但是在高纬度地区的盐度测量精度较差。针对2颗卫星在应用中存在的同步测量手段欠缺、射频干扰（RFI）等突出问题，提出了相应的解决途径，如增加同步测量和采用多种RFI检测抑制手段。最后，提出了海洋盐度探测卫星的发展趋势，如开展辐射计反演与遥感数据预处理技术、高精度外定标技术和高精度热控技术研究。

海洋盐度探测卫星；“土壤湿度和海洋盐度”卫星；“宝瓶座”卫星；同步测量；射频干扰

1 引言

海洋盐度的分布和变化与许多海洋现象密切相关，全球海洋盐度按月或按年的变化是气候系统中的关键因子。综合考虑盐度和温度的分布，不但可作为水团、锋面、涡流等中尺度海洋现象识别和预报的重要依据，而且可为气候变化和气象预报提供重要的数据源［1］。为了解决海面盐度数据匮乏的问题，ESA和NASA分别发射了“土壤湿度和海洋盐度”（SMOS）卫星和“宝瓶座”（Aquarius）卫星，用于海洋盐度测量。

本文在调研SMOS卫星及其后续发展计划，以及Aquarius卫星的基础上，利用SMOS卫星和Aquarius卫星获得的盐度测量数据对比分析了测量精度，总结了海洋盐度探测卫星的优势和存在的问题，提出了解决这些问题的途径，可供国内同类型卫星设计参考。

2 国外海洋盐度探测卫星

2.1 ESA的卫星

2.1.1 SMOS卫星

SMOS卫星是目前唯一能够同时对土壤湿度和海洋盐度变化进行测量的在轨卫星，于2009年11月发射升空［2］，2010年5月进入正式运行阶段。图1为SMOS卫星在轨示意。卫星设计指标见表1，其中盐度测量精度用于评价卫星数据反演精度，表示卫星观测获取的海面盐度与浮标等收集的实测数据差值的绝对值。

图1 SMOS卫星示意Fig.1 Sketch map of SMOS

表1 SMOS卫星的设计指标Table 1 Design indexes for SMOS

综合孔径微波成像辐射计（MIRAS）是搭载于SMOS卫星上的唯一有效载荷，工作中心频率为1.413GHz，分辨率为30～50km，幅宽为900km，是首个在轨运行的综合孔径辐射计［3－4］。辐射计采用Y型二维稀疏天线阵，由3个支臂组成，单臂的长度约为4.5m，整个系统含69副天线及约5000个数字相关单元，是目前复杂程度最高的综合孔径辐射计系统。辐射计的定标主要采用相关／非相关校正法，能有效地消除接收机通道的相位和幅度不一致性所引入的误差。

2.1.2 SMOSops卫星

SMOS业务系统（SMOS Operational System，SMOSops）卫星是ESA的下一代计划。为了提高测量精度，SMOSops卫星上增加了“全球卫星导航系统”（GNSS）接收机（GNSS－R）及X频段一维综合孔径微波辐射计——全极化干涉辐射计（FPIR），用于校正海面粗糙度，提高测量精度。图2为SMOSops卫星示意。

图2 SMOSops卫星示意Fig.2 Sketch map of SMOSops

被动高级合成孔径单元（PAU－SA）辐射计是ESA在SMOS卫星MIRAS系统设计的基础和经验上，针对海面盐度测量提出的一种改进型的综合孔径辐射计验证方案，计划安装在SMOSops卫星上。PAU－SA辐射计上集成了PAU－GNSS－R反射计，用于获取盐度测量相关的辅助数据。PAU－SA辐射计的天线阵结构为Y型，每个臂由8副天线和末端的一个天线模型构成，加上中心的1个单元，总共25副天线。此外，天线中间部分的4副天线加上另外的3副天线，组成1个PAU－GNSS－R天线阵列。PAU－GNSS－R通过数字波束合成（DBF）方式完成对“全球卫星导航系统”（GNSS）镜像反射信号的捕获。图3为PAU－GNSS－R的天线阵列示意。

图3 PAU－GNSS－R的天线阵列示意Fig.3 Antenna array of PAU－GNSS－R

2.1.3 SMOSops－H卫星

为了进一步提高L频段综合孔径微波辐射计的地面分辨率、测量灵敏度及射频干扰（RFI）抑制能力，ESA还提出一种全新的六边形阵列形式的综合孔径微波辐射计。它由120个单元天线组成，单元间距为L频段波长的0.767倍，其展开示意如图4所示，展开后等效口径为6.5m。

图4 天线展开示意Fig.4 Sketch map of antenna deployment

SMOSops－H卫星与SMOS卫星的主要指标对比，如表2所示。

表2 SMOSops－H卫星与SMOS卫星的主要指标对比Table 2 Main targets comparison between SMOSops－H and SMOS

2.2 NASA的卫星

NASA的Aquarius卫星（见图5）于2011年6月10日发射升空，用于执行观测全球海面盐度变化和海洋环流等科学任务。它是NASA和阿根廷航天局的合作项目，巴西、加拿大、法国、意大利等多国航天部门参与。Aquarius卫星的设计指标见表3。

图5 Aquarius卫星在轨工作示意Fig.5 Sketch map of Aquarius on orbit

Aquarius卫星采用L频段微波辐射计和L频段微波散射计联合的方式探测盐度。L频段微波辐射计具有高性能接收亮温的能力，采用实孔径推扫体制，测量幅宽为400km，空间分辨率为100km。L频段微波散射计测量的海面粗糙度用于修正海面亮温，内波束的分辨率为62km×68km，外波束的分辨率为75km×100km，幅宽约为390km。散射计和辐射计共用带有3个馈源的推扫式偏置抛物面天线，在时间上交替观测同一海面区域。两者的数据进行融合，获得的盐度测量数据比仅使用辐射计的精度更高［5－6］。

表3 Aquarius卫星的设计指标Table 3 Design targets for Aquarius

3 海洋盐度卫星的应用情况及分析

3.1 应用情况

正式发布的SMOS卫星盐度测量数据第1个版本为V3版，经过评估该版本，单次盐度测量精度为1.2PSU（50km），月平均盐度测量精度为0.6PSU（100km）。2012年底发布的V5版，改进了L1级亮温处理方法和L2级盐度反演算法。V5版的盐度测量精度较V3版有所提高，全球月平均盐度测量精度为0.4PSU（100km），在中低纬度，水温较高的大洋海区可以达到0.25PSU（100km）。图6是SMOS卫星盐度测量数据和世界海洋数据库（WOD）［7］盐度数据的差值，从结果可以得出：在各大洋开阔海域（亚热带大西洋、热带太平洋、南印度洋、南太平洋），热带和亚热带盐度测量精度约为0.3PSU（100km）；在寒冷海域，盐度测量精度约为0.5PSU（100km）。

自运行以来，Aquarius卫星的盐度测量精度得到了不断的改善，月平均盐度测量精度为0.27PSU（100km）。测量误差从2011年9月数据处理软件1.1版本的1.2PSU（100km）左右，降到2011年11月数据处理软件1.2版本的0.9PSU（100km），再降到2012年3月数据处理软件1.3版本的0.6PSU（100km）；到V2.0版数据，月盐度测量精度为0.3PSU（100km），季度盐度测量精度为0.27PSU（100km）；目前，V3.0版数据基本上能够实现中低纬度地区0.2PSU（100km）的盐度测量精度。图7是Aquarius卫星盐度测量数据和WOD盐度数据的差值，从结果可以得出：在各大洋开阔海域，热带和亚热带海域的盐度测量精度比寒冷海域的高，海陆交接面受到RFI的影响较小。

SMOS卫星和Aquarius卫星采用2种不同的观测体制，在技术上都取得了巨大进步。SMOS卫星的有效载荷取得的成就包括：①首次在轨验证了MIRAS技术在海面盐度测量中的应用能力；②采用二维综合孔径探测体制，对目标进行多入射角探测，显著地提高了盐度测量精度和RFI的检测能力。Aquarius卫星的有效载荷取得的成就包括：①实现了高稳定度、高灵敏度的辐射计测量技术；②增加散射计测量海面粗糙度，明显地提高了盐度测量精度。

图6 SMOS卫星海面盐度测量数据与WOD盐度数据的差值Fig.6 Sea surface salt difference between SMOS measurement data and WOD data

图7 Aquarius卫星海面盐度测量数据与WOD盐度数据的差值Fig.7 Sea surface salt difference between Aquarius measurement data and WOD data

3.2 存在问题及解决途径

3.2.1 存在问题

SMOS卫星的盐度测量精度设计值为月平均0.1PSU（100km），Aquarius卫星的设计值为0.2PSU（100km）。从图6和图7的可以看出：2颗卫星的盐度测量精度均未达到设计指标，而且在不同观测区域误差分布不同。在45°S～45°N，Aquarius卫星盐度偏差与标准差均小于SMOS卫星，Aquarius卫星在高纬度地区反演误差较大，但SMOS卫星数据比Aquarius卫星数据更能显示盐度随季节的变化。在中国近海区域RFI污染严重，南海北部海域沿岸存在多处RFI发射源，在混叠效应的作用下，南海海域内大多数区域的观测亮温均会受到不同程度的污染，严重制约了盐度测量精度的提高。

综合卫星数据的应用情况，SMOS卫星和Aquarius卫星存在的问题可总结为：①2颗卫星都未采用校正温度的同步测量手段；②2颗卫星都未能解决L频段RFI问题，导致部分测量数据精度受到影响；③SMOS卫星的有效载荷存在系统长时间漂移，且没有对天线采用温控技术，导致观测的亮温误差较大；④Aquarius卫星采用实孔径体制，其空间分辨率低，观测幅宽小，不能满足应用需求。

3.2.2 解决途径

（1）采用同步测量手段，包括观测海面温度和海面粗糙度，用于提高盐度探测精度。热红外和被动微波遥感均是实现海面温度观测的有效手段，也是获得海面温度最可靠的数据源。采用热红外遥感的手段观测海面温度，优点是观测精度高，缺点是容易受到天气等因素的影响；采用被动微波遥感（辐射计）的手段观测海面温度，优点是不受天气的影响，缺点是观测精度不够。因此，可采用两者相结合的方式，获取同步的海面温度数据。散射计可用于实现海面粗糙度的观测，由于粗糙度的大小与波长密切相关，因此可考虑采用与L频段微波辐射计波长接近的散射计观测海面粗糙度。

（2）采用高精度、高灵敏度测量手段，提高盐度测量精度。盐度测量对辐射测量精度有非常高的要求，须针对有效载荷关键部件开展工程样机研制，包括开展大型可展开高精度天线、高稳定度低噪声小型化相关接收机、多通道数字相关处理后端、内部定标网络等关键单机。高稳定度、低噪声、小型化相关接收机要求相关接收机具备相关接收能力，并且能满足多通道间±5°相位、±0.5dB幅度的一致性要求。多通道数字相关处理后端要能完成多路中频信号接收，完成上万次相关处理，具备RFI抑制功能，因此要求其多路接收相位一致性优于±1°、幅度优于±0.5dB，以及具备相应算法的处理能力。

（3）采用多种RFI检测抑制手段，降低RFI对L频段观测盐度精度的影响。RFI对盐度测量精度的影响来自2个方面：①陆地强干扰源通过旁瓣污染近岸海洋视场；②海洋上也存在少量来自船舶的RFI干扰源。可以通过多入射角识别RFI干扰，同时使用数字相关器实现频谱细分功能，用于检测RFI信号。

4 未来趋势

海洋盐度探测卫星的盐度测量数据具有巨大的应用需求及应用潜力，属于国际热点和前沿问题。当前，星载海洋盐度探测技术仍然处于研究阶段，探测手段及反演方法尚未完全成熟。通过分析国外海洋盐度探测卫星的应用情况和后续计划，本文总结海洋盐度探测卫星的发展趋势如下。

（1）海洋盐度反演与遥感数据预处理技术。根据辐射传输理论，L频段微波辐射计观测到的亮温，除受海面盐度影响外，还受海面温度、海面粗糙度、大气辐射、宇宙背景辐射等其他因素影响。盐度反演涉及到亮温模型、反演算法以及迭代的边界条件等一系列问题，目前仍然属于国际上的热点和难点问题。通过探测机理研究和系统仿真研究，要重点突破海面粗糙度修正技术、大气辐射修正技术、宇宙背景辐射修正技术，开展海面温度测量误差影响研究和海水介电常数模型改进研究，并以模型输出为基础研发海洋盐度反演算法。

（2）海洋盐度测量高精度外定标技术。测量盐度的有效载荷（如辐射计）要实现全天时工作，因此定标过程中应考虑各种因素，如大气温度、大气湿度、大气上行辐射等。辐射计在轨长期工作时，其不稳定性及周边环境等因素的影响，都会导致所测亮温出现误差，进而影响测量精度。因此，要开展海洋盐度探测卫星定标中关键技术的研究，通过机载盐度计观测数据、浮标／船只实测匹配数据、模型数据、仿真数据等多种手段，研究制定业务化的辐射计外定标工作方案，并研究业务化辐射计外定标算法。

（3）热控技术。高精度海洋盐度的测量依赖于L频段接收机的高精度、高稳定度，因而对各路接收机在轨的温度一致性及温度稳定性提出了很高的要求。接收机暴露在星体外部，在复杂的空间外热流条件下实现在轨温度稳定具有一定的技术难度，尤其是有效载荷在轨冷空定标模式下，相对于一般的机动侧摆，空间外热流变化大，将进一步增大高精度、高稳定性温控难度，因此高效的热控技术是接收机高精度和高稳定性的重要保障，也是影响整星成败的重要影响因素，应开展相关的研究工作。

（References）

［1］唐治华.国外海洋盐度与土壤湿度探测卫星的发展［J］.航天器工程，2013，22（3）：83－89 Tang Zhihua.Study on foreign ocean salinity and soil moisture detector satellite［J］.Spacecraft Engineering，2013，22（3）：83－89（in Chinese）

［2］T Jackson，A Hsu，A Van de Griend.Skylab L－band microwave radiometer observations of soil moisture revisited［J］.Int.Remote Sens.，2004，25（13）：2585－2606

［3］J Johnson，A Gasiewski，B Guner.Airborne radio frequency interference studies at C－band using a digital receiver［J］.IEEE Trans.Geosci.Remote Sens.，2006，44（7）：1974－1985

［4］C Ruf，S Gross，S Misra.RFI detection and mitigation for microwave radiometry with an agile digital detector［J］.IEEE Trans.Geosci.Remote Sens.，2006，44（3）：694－706

［5］U Narayan，V Lakshmi，T Jackson.A simple algorithm for spatial disaggregation of radiometer derived soil moisture using higher resolution radar observations［J］.IEEE Trans.Geosci.Remote Sens.，2006，44（6）：1545－1554

［6］E Anterrieu.On the detection and quantification of RFI in L1asignals provided by SMOS［J］.IEEE Trans.Geosci.Remote Sens.，2011，49（10）：3986－3992

［7］NOAA.World ocean database［EB／OL］.［2015－03－15］.www.nodc.noaa.gov／OC5／pr＿wod.html

（编辑：夏光）

Development Status and Trends of Sea Surface Salt Satellite

YIN Xiaojun ZHANG Qingjun WANG Rui ZHANG Huan
（Beijing Institute of Spacecraft System Engineering，Beijing 100094，China）

The paper investigates ESA’s SMOS satellite and its future plans，and NASA’s Aquarius satellite.The actual applications of the two satellites are analyzed，and the results show that the Aquarius’s data is more accurate than those of SMOS in low latitudes but is worse in other area.The two satellites have flaws which include shortage of synchronous observation method and existing of RFI（RF interference）.To solve the problems this paper puts forward some methods，such as increasing synchronous observation and detecting RFI.In the end the paper summarizes the trends of sea surface salt satellite which include the techniques of radiometer retrieve and remote sensing date preprocessing，high accuracy calibration and thermal control.

sea surface salt satellite；SMOS；Aquarius；synchronous measurement；RFI

V474.2

：ADOI：10.3969／j.issn.1673－8748.2016.01.016

2015－04－07；

：2015－06－18

国家自然科学基金（Y35011101B）

殷小军，男，工程师，从事卫星有效载荷总体设计工作。Email：yinxj＠lzb.ac.cn。