风云三号卫星微波成像仪海面温度产品检验

张春华，李松，刘洪伟，李冰，宋晶晶

（1.61741部队，北京 100094；2.91977部队，北京 100081；3.32039部队，北京 100091）

风云三号卫星微波成像仪[1]可全天候监测台风等强对流天气，获取大气可降水总量、云中液态水含量、地面降水量等重要信息。利用全球亮温数据，可以得到全天候洋面风速和温度、冰雪覆盖、陆表温度和土壤水分等重要地球物理参数。

海表温度产品是全球海洋数据同化中心最重要的分析产品之一，具有很好的高分辨率和空间细节的海表温度数据，主要应用于短期数值天气预报和长期气候变化检测，以及海洋监测、预报和海-气耦合模型系统[2-5]。有关卫星遥感海表温度数据的检验主要是将现场实测数据和卫星海表温度数据在时间和空间上进行匹配，以确定数据之间的偏离程度，动态地对卫星产品质量进行分析和评估，对于改进完善处理算法模型，提高产品的质量和可信度具有重要的研究意义[6-9]。

为确保产品质量保证要求，ANSI/IEEE 730.1—1989中要求“所有活动的安排和计划都必须为产品质量保证提供足够的置信度，即项目或产品要与所建立的技术要求相符”。国外ERS-1/2 SAR和EOS MODIS均有专门的机构对卫星产品进行质量评估。美国国家海洋和大气局（NOAA）和环境卫星数据与服务中心（NESDIS）的基于 Web的准实时 SST监测系统SQUAM作为全球主要SST产品的通用监测工具[10]，已实现了对L2、L3、L4 SST的误差图像、直方图、时间序列等全面的准实时质量监测。晴空海洋红外辐射及SST监测网MICROS也实现了基于Web的准实时CRTM模拟晴空红外辐射及ACSPO SST监测[11]。

我国气象卫星产品质量评价和质量控制体系已经初步建立。随着我国极轨气象卫星和静止气象卫星都从试验阶段进入业务运行阶段，关于气象卫星产品质量评价和质量控制的研究也迫在眉睫。张春桂等[12]将台湾海峡海域西岸MODIS SST反演产品与观测站点和浮标的实测 SST对反演结果进行了检验。孙凤琴等[13]作了多传感器海表温度数据的对比分析，但是没有对卫星和Argo浮标5~6 m表层的海表温度进行对比。李娜[14]对不同分辨率、不同算法的AVHRR海表温度数据进行了对比分析，但是没有对误差来源进行深入研究。

由于海表温度受到各方面因素的影响，其变化是一个复杂的物理过程，会导致海表温度的物理变化本身呈现非线性。微波传感器探测到的亮温取决于海表面温度、盐度、与风速相关的海面粗糙度、在高风速状态下波浪破碎产生的白冠和气泡等[15]。因此，海表温度产品检验方面，不仅要考虑降水、水汽、太阳辐射等因素造成的卫星遥感数据与实测数据体温差值，还要考虑不同风速的影响[16]。

在具体的检验过程中，文中根据产品质量标识数据，剔除降水、海冰等受影响区域，只考虑有效观测区域中某一因素（例如风速、太阳辐射）对海表温度变化的影响。利用全球海-气综合数据集（ICOADS），对 FY-3C MWRI海面温度产品进行检验，并对不同风速及太阳辐射（白天、夜晚）条件下的检验结果进行分析。

1 资料介绍

1.1 FY-3 MWRI反演产品

风云三号卫星 MWRI产品由国家卫星气象中心生产[17]，通过风云卫星遥感数据服务网（http:// satellite.cma.gov.cn/portalsite/default.aspx）下载。海面温度产品包含轨道产品和日、旬、月融合产品，见表1。由于轨道产品具有较高的时效性和空间分辨率，在产品检验、多源数据融合等领域具有较高的应用价值，文中检验所用的数据为海面温度轨道产品。

表1 风云三号微波成像仪海面温度产品Tab.1 MWRI SST products of FY-3 satellite

海面温度轨道产品采用HDF格式存储，除文件名称、观测时间等全局文件属性数据外，还包含数据质量（Data Quality）、经度（Longitude）、纬度（Latitude）、降水（Rain_Status）、海面温度（SST_ORBIT）、扫描线时间（Scan Time）、海冰（Sea ice_Status）等科学数据集。

1.2 海-气综合数据集（ICOADS）

国际海-气综合数据集（International Comprehensive Ocean-Atmosphere Data Set，ICOADS）[18]，是收集量最大的海洋表面数据集，目前的最新版本是R3.0。该数据集是由许多国家的数据集加工合并而成的，包括来自船只（商业、海军、研究）的测量或观测数据、系泊浮标和漂浮浮标数据、海岸站点数据以及其他海洋台站数据等。

自2017年10月6日以后，ICOADS数据集的存储格式为netCDF4，主要变量有海表温度、气温、风场、气压、云量等气象、海洋要素，覆盖全球，取样密度随观测日期及观测点地理位置等不同。ICOADS观测和统计的相关数据集以月为基础进行总结存储。

2 产品质量检验

2.1 算法介绍

文中利用 ICOADS数据分别对 FY-3C MWRI SST白天（降轨）和夜间（升轨）产品进行检验，并对不同风速区间的检验结果进行分析。首先，对FY-3C MWRI SST数据和ICOADS数据进行质量控制，剔除无效值；然后，对两类数据进行时空配准；再后，对配准像元窗口内的海温进行均匀性约束；最后，根据 ICOADS数据中的风速要素，对不同风速条件下的配准数据集进行统计分析。统计的指标主要包括均方根误差（RMSE）、绝对误差（AE）、偏差（Bias）等统计参数。流程如图1所示。

图1 FY-3C MWRI SST产品质量检验流程Fig.1 Flow chart of FY-3C MWRI SST quality inspection

2.2 质量控制

1）FY-3C MWRI SST产品质量控制。主要包括无效像元剔除和近岸数据剔除两部分。

（1）无效像元剔除。FY-3C MWRI SST产品质量标识数据（Data Quality）用不同的值对数据质量进行标识：1—观测值无效像元；2—降水像元；3—海冰像元；4—估算值超限像元，即估算值不在271.15~308.15内的像元；50—|估算海温-30年月平均海温|<2.5 K的像元；51—|估算海温-30年月平均海温|≥2.5 K 的像元；6—陆地像元。文中仅对质量标识为 50，即估算海温与 30年月平均海温差小于2.5 K的像元进行误差统计。

（2）近岸数据剔除。由于微波仪器分辨率低的限制，在陆地与海洋交界处存在严重的近岸污染，所以将水深200 m以前的区域资料进行剔除。

2）ICOADS数据质量控制。ICOADS数据记录每条数据的观测、标识、时间、经度、纬度、海温、流速、风场等参数。文中使用的要素包括海温和风速，海表温度和风速无效值填充为-9999。当某一条数据记录这2个变量为无效值时，删除该条记录。

2.3 时空配准

时空配准通过时间配准（twin）和空间配准（Rwin）进行误差统计，主要包括时间粗批准、空间配准和时间精配准3个步骤。

1）时间粗配准。FY-3轨道周期约为102 min，单个升轨或降轨数据的对地观测时间约为51 min。以FY-3C MWRI SST第一条扫描线时间t1和最后一条扫描线时间tN（tN≈t1+51 min）为判断依据，得到测量时间[t1-twin,tN+twin]的所有实测资料Drifte= ［D1,D2,… ,DN］，即卫星观测和实际测量时间粗配准结果。

2）空间配准。根据浮标Di所在的位置，对FY-3C MWRI SST地理信息数据[Lon,Lat]进行搜索，寻找与实测点Di距离小于Rwin且最近的SST数据。常用的计算距离公式[19]包括：

为减小计算量，采用街区距离作为判据。假设实测点Di的位置为（LatDi,LonDi），反演海温像素点Psst的位置为（Latsst,Lonsst），对地理信息数据[Lon,Lat]进行搜索，得到距离实测点Di小于Rwin且最近的FY-3C SST数据Psst，即卫星观测和实测资料空间配准结果。

3）时间精配准。对于满足条件2）的实测点Di和反演海温像素点Psst，时间精配准的主要目的是将海温像素点所在扫描线的时间与浮标测量时间进行精确配准。具体方法为：对海温像素点Psst所在的扫描线时间与实测点Di的测量时间进行对比，如果两者时间差

2.4 配准数据集约束

卫星观测的每个像元值为观测视场内的空间平均，而现场测量代表的是很小范围的局地特性。观测尺度效应的存在要求待检验的地球物理参数在一定范围内是基本稳定的，以实现卫星与实测值之间可靠的比较。考虑到定位的误差以及水体的空间变化性，空间窗口选取为配准数据集海温像素点Psst(i,j)为中心3×3像素的“+”区域内数据（如图2所示），对窗口内数据进行均匀性判断。

图2 配准像元均匀性约束窗口选择Fig.2 Window selection of registration pixels by uniformity constraint

1）当“+”区域内存在质量标记不等于 50的像元时，对该点不进行计算。

2）当“+”区域内所有像素质量标记均为 50，计算“+”区域内像元的均值μ和标准差σ。如果存在数值在μ±3σ之外的像元，对该点不进行计算。

2.5 配准样本统计与分析

根据FY-3 MWRI海面风场产品，对不同风速条件下的配准数据集均方根误差（RMSE）、偏差（Bias）、绝对误差（AE）统计。

1）风场数据配准。根据配准数据集Psst(i,j)的经纬度信息，得到相同位置FY-3 MWRI海面风场数据，以风速12 m/s为判断标准，对风速区间为0~12 m/s和大于12 m/s的配准数据集进行分类。

2）配准数据集统计分析。分别对不同风速区间配准数据集进行统计分析，统计指标主要包括均方根误差、偏差、绝对误差。

均方根误差：

偏差：

绝对误差：

式中：yi为FY-3C MWRI SST匹配样本点海温值；xi为匹配样本点实测海温值，1≤i≤N，N为匹配样本个数。

3 算法试验

以2018年3月19日FY3C MWRI SST轨道产品“FY3C_MWRID_ORBT_L2_SST_MLT_NUL_201802 01_1450_025KM_MS.HDF”为例进行算法说明。根据数据存储的扫描线时间数据（Scan Time），卫星对地观测第一条扫描线时间为2018年2月1日14∶50∶31，最后一条扫描线时间为 2018年2月1日15∶42∶12。设定时间窗口twin=20 min，对 2018年 2月1日14∶30~16∶02时间范围内的浮标数据进行筛选，完成时间粗配准，得到 1220个配准实测资料（如图3所示），黑点为测量时间在2018年3月3日02∶23~03∶55内的实测位置。

图3 FY-3C MWRI SST和实测数据时间粗配准后结果（1220个实测点）Fig.3 Rough temporal registration of FY-3C MWRI SST product and ICOADS measured data (1,220 measured points)

完成时间粗配准后，对海温和实测数据进行空间配准和时间精配准，如图4和图5所示。空间配准后得到的实测点为23个，经过时间精配准后得到的实测点为12个。

图4 FY-3C MWRI SST和实测数据空间配准后结果（23个实测点）Fig.4 Spatial registration of FY-3C MWRI SST product and ICOADS measured data (23 measured points)

图5 FY-3C MWRI SST和实测数据时间精配准后结果（12个实测点）Fig.5 Precise temporal registration of FY-3C MWRI SST product and ICOADS measured data (12 measured points)

配准后的反演海温和实测温度比较如图6所示。对配准的数据集进行结果统计和分析，均方根误差为2.64，偏差为1.53。

图6 匹配数据集温度比较Fig.6 Comparison of registration data

4 数据统计结果分析

取时间窗口20 min，空间窗口0.3°，利用ICOAD数据对2017.09—2018.03期间的FY-3 MWRI SST产品进行检验，结果见图7和表2。之所以选取2017.09—2018.03共9个月份的产品进行检验，是因为FY-3C MWRI SST产品在2017年8月中旬开始改用新算法，新算法于2017年9月开始业务运行[20]，将反演精度提高到了1.2 K以内。

表2 FY-3C MWRI SST与ICOADS实测资料误差统计结果Tab.2 The monthly error statistics of FY-3C MWRI SST orbital products and ICOADS measured data

图7 2018.01—2018.06匹配点温度比较Fig.7 Comparison of registration data from 2018.01 to 2018.06

检验结果见表3—8，经分析得出如下结论。

表3 ICOADS实测温度和FY-3C MWRI降轨（白天）海温产品对比Tab.3 The monthly statistical results of FY-3C MWRI SST descending orbital products and ICOADS measured data

1）总体来看，MWRI SST升轨精度为(0.107±1.278) K，绝对误差为0.950 K；降轨精度为(-0.153±1.692) K，绝对误差为1.186 K。FY-3C MWRI SST产品升轨精度优于降轨精度，是由于白天海洋表面非均匀加热，导致卫星估算海温与实测海温之间差异小于夜间。

2）以风速12 m/s为界分别进行统计，结果表明：当风速小于 12 m/s时，MWRI SST升轨精度为(0.1043±1.3092) K，绝对误差为0.914 K；降轨精度为(-0.193±1.596) K，绝对误差为1.143 K，升轨精度优于降轨。当风速大于12 m/s时，MWRI SST升轨精度为(0.247±1.713) K，绝对误差为1.364 K；降轨精度为(0.098±2.129) K，绝对误差为1.703 K。虽然降轨平均偏差较小，但其绝对误差大于升轨，且均方根误差达到了 2.129。从单个月份计算结果来看，降轨5个月份的平均偏差绝对值超过了0.3。因此，风速小于12 m/s时的精度优于大于12 m/s时的精度。当风速均小于12 m/s时，升轨精度优于降轨。

3）进一步将风速小于 12 m/s的样本划分为0~6 m/s和6~12 m/s进行分析。对于升轨数据，当风速小于6 m/s时，MWRI SST精度为(0.168±1.211) K，绝对误差为0.885 K；当风速为6~12 m/s时，MWRI SST精度为(0.234±1.515) K，绝对误差为1.128 K。风速6~12 m/s时的精度优于小于6 m/s时的精度。这也是由于白天低风速（0~6 m/s）条件下的太阳辐射导致卫星估算海温与实测海温之间差异大于 6~12 m/s风速条件下的温度差异。

表4 不同风速下ICOADS实测温度和FY-3C MWRI降轨（白天）海温产品对比（0~12 m/s, >12 m/s）Tab.4 The monthly statistical results of FY-3C MWRI SST descending orbital products and ICOADS measured data at different wind speed 0~12 m/s, >12 m/s

表5 不同风速下ICOADS实测温度和FY-3C MWRI降轨（白天）海温产品对比（0~6 m/s, 6~12 m/s）Tab.5 The monthly statistical results of FY-3C MWRI SST descending orbital products (day) and ICOADS measured data at different wind speed 0~6 m/s, 6~12 m/s

表6 ICOADS实测温度和FY-3C MWRI升轨（晚上）海温产品对比Tab.6 The monthly statistical results of FY-3C MWRI SST ascending orbital products (night) and ICOADS measured data

表7 不同风速下ICOADS实测温度和FY-3C MWRI升轨（晚上）海温产品对比(0~12 m/s, >12 m/s)Tab.7 The monthly statistical results of FY-3C MWRI SST ascending orbital products (night) and ICOADS measured data at different wind speed 0~12 m/s, >12 m/s

表8 不同风速下ICOADS实测温度和FY-3C MWRI升轨（晚上）海温产品对比(0~6 m/s, 6~12 m/s)Tab.8 The monthly statistical results of FY-3C MWRI SST ascending orbital products (night) and ICOADS measured data at different wind speed 0~6 m/s, 6~12 m/s

5 结论

文中主要介绍了 FY－3C MWRI海面温度产品检验方法，并对不同风速及太阳辐射（白天、夜晚）条件下的检验结果进行了分析。结果表明，太阳辐射、风速均会造成海表温度和实测温度之间的差别，特别是在白天晴空微风和风速较大的情况下。因此，利用实测海温来对卫星估算的海温产品进行检验存在局限性，是一种相对检验。通过统计方法，将长时间序列时空配准的观探测资料和卫星产品进行比较，能够动态地对卫星产品质量进行相对的分析和评估，对于改进完善处理算法模型，提高产品的质量和可信度具有重要的参考价值。