基于现场观测资料的卫星海表盐度网格化产品误差分析与质量评估

鲍森亮，张韧，2 *，王辉赞，3，王公杰，张明

（1.解放军理工大学气象海洋学院，江苏南京211101；2.南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心，江苏南京210044；3.国家海洋局第二海洋研究所卫星海洋环境动力学国家重点实验室，浙江杭州310012）



基于现场观测资料的卫星海表盐度网格化产品误差分析与质量评估

鲍森亮1，张韧1，2 *，王辉赞1，3，王公杰1，张明1

（1.解放军理工大学气象海洋学院，江苏南京211101；2.南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心，江苏南京210044；3.国家海洋局第二海洋研究所卫星海洋环境动力学国家重点实验室，浙江杭州310012）

摘要：自欧洲土壤湿度和盐度卫星S M O S和美国宝瓶座盐度卫星A quarius相继发射之后，多个数据中心发布了两颗卫星的海表盐度网格化产品，其中包括法国海洋研究院S M O S卫星数据小组发布S M O S Locean L3盐度产品、西班牙巴塞罗那专家中心发布S M O S B E C L4盐度产品和美国宇航局喷气动力实验室发布A quarius V3.0 C A P L3盐度产品。本文利用精确盐度现场观测资料从产品精度和模拟海洋现象能力两个方面对以上3种产品质量进行了评估。研究表明：（1）在精度方面，与盐度现场资料相比，A quarius C A P产品质量最高，产品盐度偏差和均方根误差全年稳定且偏差较小，部分海域达到了设计精度；S M O S两种卫星产品在全球海域偏差较不稳定，个别月份出现异常偏差值；S M O S产品在低纬和开阔海域的数据质量相对较高，但在高纬海域仍存在较大误差，需要进一步提升；（2）在刻画海洋现象方面，A quarius产品在热带太平洋较好刻画了淡池东缘盐度锋，S M O S B E C产品的刻画能力次之，S M O S Locean产品在热带太平洋充满了小尺度噪音，描述物理现象方面表现偏差。

关键词：卫星盐度；S M OS；Aquarius；质量评估；误差分析

1　引言

盐度在大洋环流、海气相互作用等全球大气、海洋过程中具有重要的作用。一方面，盐度影响制约着障碍层、深水水团形成以及温盐环流等海洋物理过程；另一方面，作为海-气交界面处的关键要素，盐度的季节和年际变化与海气相互作用现象息息相关，是理解和预测气候变化的必要信息［1］。

传统的盐度观测主要源自现场观测，如Argo漂流浮标、TA O-T RIT O N锚定系列，以及一些走航船调查等，但随着研究盐度现象的深入，现场观测盐度资料无论是在时间连续性，还是空间分辨率上都已远远不能满足科学研究的需要。值得庆幸的是，2009年和2011年，欧洲S M OS和美国Aquarius两颗卫星相继发射，实现了首次从太空进行遥感观测海面盐度，这两颗卫星以其前所未有的频率、精度和高覆盖率，为研究海洋热动力学过程，水循环和气候等提供了重要的新视野。

随着盐度卫星探测年份的延长和网格化产品的发布，越来越多的学者开始用卫星盐度资料来揭示海洋现象，如Yin等使用S M OS C AT DS中心发布的L O CE A N L3数据研究赤道不稳定波的盐度信号［2］，M aes等利用S M OS C AT DS中心发布的V02版L3盐度数据研究了赤道太平洋冷舌［3］，Köhler等使用S M OS BEC发布的L4数据评估了北大西洋海表盐度数据质量［1］，但在使用网格化数据时，大部分学者没有比较不同产品的质量和效果便直接使用。由于S M OS和Aquarius卫星的反演算法和不同数据中心订正误差的策略不同，无疑会造成不同网格化产品的质量差异。使用卫星数据前，必要的质量评估和校正是数据精度和科学发现有效性的保证［4］。

目前不少学者仍在开展盐度数据质量评估方面的研究，不过主要是针对S M OS卫星数据产品［5—6］，Aquarius卫星由于发射入轨时间较晚，相关的研究较少，尚没有针对这两颗卫星主要数据中心发布的官方网格化产品进行长时间序列质量对比分析。同时，目前针对卫星遥感网格化盐度产品的质量评估，主要是将其与实测盐度的网格化产品进行比较，该方法计算的误差除了卫星盐度产品本身误差外，还包含将实测盐度剖面数据进行网格化处理，可能产生的依赖空间和时间长度的误差［7］，对评估效果造成影响。为此，本文主要基于散点实测盐度数据，对最新发布的S M OS和Aquarius卫星网格化产品在全球海域和局部海域的数据精度以及对海洋现象模拟能力两个方面进行质量评估，为相关学者在选择盐度网格化产品研究海洋现象时提供借鉴和参考。

2　数据与方法

2.1S M OS卫星数据

S M OS卫星于2009年11月发射升空，基于独特的被动微波干涉成像技术，用L波段1.4 G Hz测量了地球表面的微波辐射，开拓了全新合成孔径天线技术测量海表盐度。S M OS卫星每3 d可以覆盖全球海域，每149 d循环一次（次循环18 d），空间分辨率为43 km［8］。

目前S M OS网格化产品主要由两个数据中心发布，分别是法国海洋开发研究院（C AT DS）与西班牙的巴塞罗那专家中心（BEC）。其中，法国C AT DS中心最新发布了S M OS C AT DS CEC L O CE A N_v2013产品（以下简称S M OS Locean），它是由欧空局（ESA）L2 v5数据再生成产品得到［9］。当前西班牙BEC中心发布的盐度产品包括L3和L4级。鉴于已有针对L3级产品的分析工作，并指出C AT DS L3级产品优于BEC L3级［4］。因此，本文的研究主要基于L4级产品。S M OS BEC L4级产品采用奇异值分析技术融合L3混合产品构建得到。奇异值分析技术适用于估计各尺度海洋结构中奇异成分的信号，特别适合于获得空间连续的遥感变量［1］。两个中心发布的卫星遥感盐度产品的空间分辨率均为0.25°×0.25°，时间分辨率为逐月平均。

2.2Aquarius卫星数据

Aquarius卫星于2011年6月发射，是美国航空航天局和阿根廷空间局的合作项目。与S M OS利用欧洲中期天气预报中心（EC M W F）提供的风速场来估计海表粗糙度不同的是，Aquarius搭载了一个主动微波雷达散射计用于同步探测海浪以进行海表粗糙度订正。在地表上方657 k m处，卫星大概每7 d覆盖全球，任务精度要求空间分辨率150 k m×150 k m，精度为0.2的月平均海表盐度场［10］。

本文使用的是Aquarius V3.6 C A P L3数据（以下简称Aquarius C A P），其时间分辨率为逐月平均，空间分辨率为1°×1°，此产品由应用“主动-被动联合算法”（C A P）的L2数据再生成得来。C A P算法主要利用辐射计和散射计上的实时数据，并通过最小化模型和观测数据间均方根误差来反演盐度场和风场。同时，Aquarius C A P V3.6版本对产品进行了SST依赖的盐度偏差订正，具体效果在第3部分讲述。

表1显示了各卫星盐度网格化产品的重要参数，其中S M OS BEC中心由于对S M OS L1盐度数据校正问题，未发布2014年10月、11月的L4级数据。

表1　各卫星盐度网格化产品参数表Tab.1 Parameters of satellite gridded products

2.3现场观测数据

本文所采用的实测数据集是由英国M et办公室哈德雷中心发布的E N4.11数据集，该数据集的剖面数据包含了1900-2015年间的C T D/X C T D、海洋站、剖面浮标、锚定浮标、Argo等多个平台的现场观测资料，其主要数据来源包括W O D09、G TSPP、G D A Cs，并经过预处理和一系列质量控制程序，得到经质量控制的剖面数据［11］，其盐度数据精度达0.01，远高于盐度卫星精度目标。图1中每月经质量控制的剖面数据达到两万多个，为验证卫星盐度数据质量提供了高覆盖率，有效保证验证结果的有效性。同时将这些剖面数据客观分析得到盐度月平均分析场数据，空间分辨率为1°×1°。

图1　2013年1月实测数据盐度剖面分布Fig.1 Distribution of salinity profiles ofinsitu data in January 2013

2.4数据匹配

考虑到海表盐度时间变化相对较慢，基于以上卫星盐度产品和现场数据集，我们将每月卫星网格化产品插值到现场实测剖面位置进行匹配，并计算平均偏差、均方根误差和相关系数作为盐度数据产品质量评价的指标。

3　盐度产品数据精度评估

由于各月份产品质量偏差基本类似，故我们选用2014年12月，来显示各产品数据基本情况。从图2知，3种产品在反映大尺度盐度特征上与实测数据吻合良好，反映的盐度特征有位于副热带南北大西洋和东南太平洋的高盐场，位于东太平洋冷池、南赤道印度洋和南太平洋辐合区的低盐场。Aquarius卫星资料经质量控制后剩余资料的覆盖范围要大于S M OS卫星，尤其在西北太平洋、北印度洋以及地中海区域，这主要与Aquarius产品质量订正中排除了近岸污染有关。S M OS产品海表盐度值在西北大西洋明显小于Aquarius产品和现场观测集，而在高纬度海区和开阔海域，3种产品与现场观测的相近。

为显示卫星产品与实测数据偏差值的全球分布，我们将3种卫星数据与E N4.11月平均分析场数据的差值进行了不同季节的分析。季节划分：春季为3-5月，夏季为6-8月，秋季为9-11月，冬季为12-2月。由图3可以看出，S M O S两种产品存在明显系统性偏差。首先，在几乎所有的大陆沿岸，S M O S产品与实测数据的偏差值都要大于A-quarius C A P产品，由于海洋表面盐度（SSS）被明显低估，从而在全球沿岸出现大片负异常区。其次，S M O S Locean在南太平洋区域存在明显负偏差，S M O S B E C在北大西洋区存在负偏差；3种产品的SSS在南大洋50°～60°S出现带状正异常区，尤以B E C产品最明显；在北太平洋北部A quarius产品存在正偏差，以春季最为明显，而S M O S两种产品在此处偏差随季节变化，两者在冬季存在明显负偏差，在其他3个季节有正偏差；对比分析表明，A-quarius C A P产品在3种产品中表现最好。全球各海域（北太平洋除外）所有季节，A quarius C A P产品均表现出稳定的数据质量，与实测数据的偏差最小。

根据卫星产品与实测数据偏差的全球分布，我们对3种卫星盐度产品的偏差分布有了定性的理解，但由于将实测盐度剖面数据进行网格化处理，则可能产生依赖空间和时间长度的误差，且这些误差难以消除，同时E N4.11数据集剖面数据在全球开阔海域有着极高的覆盖率。因此，为进一步定量评估卫星产品的精度，下面我们使用散点剖面盐度数据开展误差分析。

产品的偏差概率分布图和散点图分别如图4、图5所示。由概率密度分布图4可见3种产品盐度反演误差主要分布于-1～1范围内，基本呈高斯分布形态。不同的是Aquarius产品存在正的平均偏差（0.095），而S M OS的两个产品均呈现负的平均偏差，且偏差值较Aquarius C A P大（Aquarius：0.095，S M OS Locean：-0.274，S M OS BEC：-0.28）。

3种产品与实测盐度散点数据显著相关（图5），对比分析表明，Aquarius卫星C A P产品较之S M OS卫星的两个产品与实测数据表现出更高的相关性，相关系数r = 0.914。同时，Aquarius卫星C A P产品的线性回归的斜率最高，均方根误差最小，与实测数据最为吻合，S M OS BEC数据次之，S M OS Locean数据较差。

图2　2014年12月3种卫星海表盐度网格化产品与现场观测海表盐度空间分布Fig.2 Spatial distribution of monthly mean SSS values in December 2014 for three satellite salinity products and insitu data

图3　不同季节卫星数据与实测数据偏差值分布Fig.3 Distribution of seasonal differences between satellite products and insitu measurements

Aquarius C A P产品盐度偏差和均方根误差在全年稳定，与实测数据保持合理偏差（图6）。S M OS卫星两个产品盐度偏差较不稳定，个别月份出现较大异常偏差值，其中S M OS Locean资料在2013年10月出现较大偏差值，平均偏差绝对值达0.8而S M OS BEC资料两个异常偏差值分别出现在2014年1月和8月。从图6b均方根误差时间序列图仍能发现这一现象，这表明存在某些季节性过程影响了S M OS卫星反演质量。

图4　全球盐度偏差概率密度分布Fig.4 Probability distribution of the global salinity differences

图5　卫星数据与实测数据散点图（M BE为平均偏差，R M SE为均方根误差，r为相关系数，n为散点数）Fig.5 Scatterplots of satellite products and insitu data（M BE is the average deviation，R M SE is the root mean square error，ris the correlation coefficient，n is the number of scattered points）

图6　全球卫星盐度平均偏差（a）和均方根误差（b）时间序列图Fig.6 Time series of bias（a）and R M SE（b）of satellite products in global

为研究卫星数据在不同局部海域的质量情况，我们选取了几处有代表性的区域：（1）南印度洋海域（SI），代表开阔海域；（2）热带太平洋（TP），代表低纬海域，同样代表开阔海域；（3）亚马孙河口海域（A R M），代表SSS在该海域受到河流淡水冲击较为显著；（4）南美洲西海岸（S WA C），该海域代表近岸海域；（5）北大西洋（N A），代表高纬海域。各个海域位置情况如图7所示。为了对比不同区域，各产品质量随时间变化的表现情况，分别绘制了各海域不同产品与实测数据偏差和均方根误差的时间序列图，如图8、图9所示。

图7　研究区域选择Fig.7 Regions selected for study

在亚马孙河口海域（A R M）海域，3套产品的盐度数据均小于实测数据，尤其是S M OS卫星平均偏差值甚至能达到-1（图8a）。这主要是因为亚马孙河淡水的稀释：由于卫星数据测得的是海洋表层的盐度，而剖面实测数据测得的是1～10 m深层的盐度，因此，表层海水经过河水的稀释，盐度会低于更深层海水。3种产品盐度偏差值均在秋季达到最大。与热带太平洋（TP）低纬海域相比，在北大西洋（N A）高纬海域，3种产品的偏差增大，尤其是S M OS两种产品，平均偏差的绝对值由0.1增加到1（图8b）。对比低纬海区和高纬海区可用于质量验证的实测剖面数量，发现两者并无较大区别，说明并非因实测数据量减少而导致的误差。经分析这主要是由于L波段亮温对海表盐度的敏感度随海表温度的降低而降低，在高纬地区较低的亮温敏感度导致了卫星在低温海域数据质量下降［12］。而Aquarius产品在高纬偏差远小于S M OS，主要是由于Aquarius产品已经进行了依赖SST的偏差订正，但由图8b发现，相对于S M OS产品，Aquarius存在正偏差，说明此处仍有其他误差来源，例如无线电频率干扰（RFI）等。通过与图8a、b、e对比，图8c、d中3套产品与实测数据的盐度偏差值和均方根误差均大大减小，尤其在热带太平洋地区，平均偏差值稳定在-0.35～0.05，均方根误差小于0.6，这说明在低纬和开阔海域，卫星产品的数据质量较高。其中Aquarius C A P产品数据的偏差均小于S M OS产品，再次说明Aquarius在各海域与实测数据更为接近。

全球尺度和不同海域尺度3种卫星产品与实测盐度的平均偏差和均方根误差分布汇总如表2、表3所示。可见，无论是全球海域还是局部海域（除亚马孙河口区），C A P产品与实测盐度数据的偏差值和均方根误差都远低于S M OS两个产品，且在局地海域如南印度洋与实测数据均方根误差已低于设计精度0.2。而S M OS卫星的两种产品在全球尺度上与实测数据偏差相近，BEC产品均方根误差小于Locean产品，而在局部海域上，两种产品的表现各有优劣。

图8　各海域盐度偏差时间序列Fig.8 Time series of bias of satellite products in five selected regions

图9　各海域盐度均方根误差时间序列Fig.9 Time series of R M SE of satellite products in five selected regions

4　盐度产品海洋现象模拟能力评估

以上对遥感海表盐度产品的精度进行了对比，为进一步评估盐度产品的质量，还需要检验各产品在时空相关的框架下模拟海洋现象的能力。热带太平洋淡池东缘将西部的暖淡水和东部的冷盐水分开，长期存在非常明显的盐度锋区，标记了赤道淡池东缘的位置［13］，故我们将其用于遥感盐度资料刻画海洋现象能力的检验对象。

表2　卫星数据与实测数据平均偏差统计Tab.2 Statistics result of differences between satellite products andinsitu data

表3　卫星数据与实测数据均方根误差统计Tab.3 Statistics result of R M SE differences between satellite products andinsitu data

图10给出了热带西太平洋的海表盐度场。在海表，最显著的特征为S M OS Locean海表盐度场有着密集的小尺度结构，相较而言其他产品海表盐度场的形态则较为均匀光滑，描绘出的34.8盐度等值线清晰标示了淡池东缘盐度峰（W PSF）。S M OS BEC海表盐度场虽然其空间分辨率为0.25°，但其小尺度特征明显减少。同时其盐度分布与S M OS Locean整体一致而盐度值明显减小，主要体现在西北区域的负异常和东南区域的正异常的振幅都显著减少，这可能和S M OS BEC奇异值分析中使用了海表温度模板有关，其平滑了海表盐度场，潜在地削弱了海表盐度变率。

图11为2°S～2°N间平均海表盐度的经度时间分布，如图所示，不同海表盐度资料给出了大致相同的经度-时间图像，其中34.6等值线和35等值线标注了盐度锋：（1）对于盐度锋的位置：除S M OS Locean外，现场和遥感资料都表现出2013年5-7月间盐度锋较强西移，但遥感数据表现出盐度锋移动轨迹更为复杂，S M OS卫星两种产品在中东赤道太平洋的众多地区出现了35盐度等值线，体现出盐度的季节性变化；（2）对于盐度锋的强度：现场资料与遥感资料盐度锋强度均表现为夏季最小，秋季最大。其中现场资料中盐度锋位置盐度变化0.4（即34.6～35）的经度宽度约5°～15°，Aquarius盐度梯度与现场资料较为相近，S M OS Locean盐度锋经度宽度约3°～10°。而由于S M OS BEC资料在淡水池东缘盐度锋以东盐度的季节变化显著，部分锋面梯度无法分辨，但总体仍表现出春夏季较小，秋季最大。

图10　2013年1月热带西太平洋（5°S-10°N，150°E-160° W）海表盐度场（细黑线的等值线间隔为0.2，粗黑线为34.8等值线）Fig.10 Spatial monthly mean SSS fields in the tropical west Pacific（5°S-10°N，150°E-160°W）in December 2013（the contour interval of the thin black lines is 0.2，the bold black lines are the 34.8 isohalines）

为分清上述描述的特征是真正海洋现象的信号还是噪音，对这些海表盐度产品进行标准差分析（图12），并与TA O资料（图13）进行对比。

图11　2°S-2°N间平均海表盐度的经度时间分布图（粗白线表示34.6盐度等值线，虚白线表示35盐度等值线）Fig.11 Longitude/Time plots of SSS at 2°S-2°N（the bold white lines are the 34.6 isohalines，the dotted white lines are the 35 isohalines）

图12　2103-2014年各产品标准差空间分布图Fig.12 Spatial distribution of standard deviation of satellite products in 2013-2014

图12为2013-2014两年间3种产品与现场观测的标准差分布图。各产品方差分布形态基本相似，均存在两个大值区域，分别位于（0°，160°E）与（6°N，170°W）附近。通过对比得，S M OS BEC大值区域中心值较小，而S M OS Locean中心值明显偏大，甚至达到0.5，说明Locean产品数据在该区域较不稳定，随时间变化大，而（0°，160°E）处附近恰为淡池东缘盐度锋的位置。

TA O锚定浮标资料提供了上层海洋高时间分辨率的关于温盐流等要素的定点长时间观测序列，本文所用TA O资料时间分辨率为5 d平均。从图13中可知，Aquarius产品时间序列曲线与TA O资料最为接近，说明其较精确捕捉了站点盐度随时间的细微变化，S M OS BEC产品次之。S M OS Locean产品时间序列曲线波动与TA O差别较大，尤其在2013年8—12月，同时结合图11中Locean产品相对嘈杂的斑点状外观，以及图13中方差大值区域中心值明显偏大，可推知在热带太平洋S M OS Locean场充满了小尺度噪音，在描述物理现象方面能力偏弱。

图13　站点（0°，170°W）处各产品海表盐度时间序列图Fig.13 Time series of SSS at location of（0°，170°W）

5　结论

本文主要基于散点实测盐度数据，从产品数据精度和模拟海洋现象能力两个方面，对最新发布的S M OS和Aquarius卫星网格化产品在全球海域和局部海域进行质量评估。

研究表明，与盐度现场资料相比，Aquarius C A P产品精度最高，产品盐度偏差和均方根误差在全年稳定且偏差小，部分海域已达到设计精度，体现了A-quarius C A P产品的算法优势。

S M OS卫星产品在全球海域偏差较不稳定，个别月份出现较大异常偏差值。在低纬和开阔海域产品的数据质量相对较高，与实测数据保持合理的偏差，但在高纬和近岸海域，S M OS卫星网格化产品仍存在较大误差，需作进一步的订正处理。

对各种盐度产品模拟海洋能力的评估研究表明，遥感海表盐度定性地描述了西太平洋淡池东缘盐度锋在2013年6月前后较强西移过程。其中，Aquarius产品在热带太平洋较好刻画了淡池东缘盐度锋，能用于定量计算盐度锋位置和强度的季节变化。S M OS BEC产品由于平滑了海表盐度场以及无法用其定量计算盐度锋强度变化，刻画海洋能力次之。S M OS Locean产品在热带太平洋充满了小尺度噪音，在描述物理现象方面表现较差。

需要指出的是，C A P算法存在优势，且Aquarius数据精度高、对物理现象刻画描述良好，但遗憾的是2015年6月，由于该卫星的电力支持系统及姿态控制系统故障导致该卫星已提前终止工作，但针对其产品开展的误差特征和质量控制分析对于其后续产品或同类产品的优化应用仍有积极的参考借鉴意义。相比而言，S M OS卫星数据虽然其精度尚未达到设计要求，数据误差仍有待进一步订正，但其比Aquarius卫星提供了更高的时间和空间分辨率（S M OS：3～5 d，43 k m；Aquarius：7 d，100 k m），且随着观测亮温和反演模型校正以及多源数据融合等工作的深入开展，S M OS将提供精度更高，时间跨度更长的遥感海表盐度产品，进而推动E NSO循环和淡水通量等盐度相关领域的全新发展。

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鲍森亮，张韧，王辉赞，等.基于现场观测资料的卫星海表盐度网格化产品误差分析与质量评估［J］.海洋学报，2016，38（5）：34-45，doi：10.3969/j.issn.0253-4193.2016.05.004

Bao Senliang，Zhang Ren，W ang H uizan，et al.Bias estimation and assessment of satellite sea surface salinity gridded products based on insitu salinity measurements［J］.Haiyang Xuebao，2016，38（5）：34-45，doi：10.3969/j.issn.0253-4193.2016.05.004

Bias estimation and assessment of satellite sea surface salinity gridded products based on insitu salinity measurements

Bao Senliang1，Zhang Ren1，2，W ang H uizan1，3，W ang Gongjie1，Zhang Ming1
（1.Instituteof Meteorology and Oceanography，PLA University of Science & Technology，Nanjing 211101，China；2.Collaborative Innovation Center on Forecast Meteorological Disaster Warning and Assessment，Nanjing University of Information Science & Technology，Nanjing 210044，China；3.State Key Laboratory of Satellite Ocean Environment Dynamics，Second Instituteof Oceanography，State Oceanic Administration，Hangzhou 310012，China）

Abstract：With the launch of the Soil M oisture and Ocean Salinity（S M OS）and A merican Aquarius，different sea surface salinity（SSS）gridded products have been developed by several institutions，including S M OS Locean L3 data released by the Centre Aval de Traitement des Données S M OS（C AT DS）in France，S M OS BEC L4 data released by the Barcelona Expert Centre（BEC）in Spain and Aquarius V3.0 C A P L3 data released by N ASA Jet Propulsion Laboratory（JPL）.Based oninsitu salinity measurements，this paper assesses the performances ofthree satellite products on their accuracy and ability to depict ocean phenomena.The results show as follows：（1）In terms of accuracy of products，Aquarius C A P data are of best quality and have stable and low mean bias and R M SE，which have reached the design accuracy in some regions.The deviation of S M OS products is less stable，becoming abnormalin some months.S M OS products data are of relatively high quality in open ocean and low latitudes，but there are great errors in high latitudes，which needs further improvement.（2）The study of depicting physical phenomena shows that Aquarius data perform best in depicting the eastern edge of warm pool salinity front，S M OS BEC data take second place.S M OS Locean data are full of noise in the tropical Pacific，and describe the physical phenomena in poor performance.

Key words：satellite salinity；S M OS；Aquarius；assessment；bias estimate

*通信作者：张韧（1963—），男，四川省眉山市人，教授，博导，主要从事海洋资料分析处理和海洋水文保障研究。E-mail：zrpaper＠163.com

作者简介：鲍森亮（1992—），男，浙江省永嘉县人，主要从事盐度卫星资料分析处理研究。E-mail：13655178638＠163.com

基金项目：国家自然科学基金（41276088，41206002）。

收稿日期：2015-10-21；

修订日期：2015-12-15。

中图分类号：P731.12；P716+.14

文献标志码：A

文章编号：0253-4193（2016）05-0034-12