用于水色卫星性能跟踪的西北太平洋自然目标 优选研究

2021-11-03 11:41李尉尉李铜基朱建华
海洋技术学报 2021年4期
关键词:场区海区年际

李尉尉,李铜基,朱建华,韩 冰,高 飞

(国家海洋技术中心,天津 300112)

卫星遥感器辐射定标是获取准确可靠的水色遥感数据的重要条件。定标是确定遥感仪器入瞳处的辐射量与其输出的数字量之间的转换关系[1],但随着遥感器在轨时间的延长,其元器件存在老化及污染等情况,辐射性能会发生变化,为确保其定量化产品的应用,需要在卫星全寿命周期监测其辐射性能的变化[2]。而这其中最为经济可行的方案即是利用天然地物目标对其实施辐射性能跟踪[3-4]。同时,不同历史时期的卫星数据可组成长序列描述地球生物圈气候态的数据集(CDR),通过提供稳定的辐射基准——天然地物目标即是确保数据集生成的基础[5]。为此,寻找一系列空间分布均匀、海洋与大气光学特性年际稳定性高的海洋区域作为自然靶场,开展水色卫星遥感器定标检验和长期辐射性能跟踪是非常必要的[6-7]。

大洋中部环流形成的寡营养盐海区远离大陆,水色三要素浓度很低且以叶绿素浓度为主导,受陆源气溶胶影响小,气溶胶类型较稳定,水体环境变化幅度较小,是天然的水体光学辐射基准场[7]。2002年,FOUGNIE B等利用一年的SeaWiFS数据产品识别了15个海洋场点,并利用海洋和大气参数来表征场区特性[8]。2010年,FOUGNIE B等利用9年(1999—2007年)的SeaWiFS数据重新定义之前15个海洋场点的空间均匀性,提出了新的6块区域[8-9]。2012年,赵崴通过分析1998—2007年的SeaWiFS叶绿素、离水辐亮度和气溶胶产品数据,选择了符合条件的7个海区,作为开展大气瑞利散射(Rayleigh Scattering)定标研究的区域[10]。2017年,ZIBORDI G等利用1997—2010年的SeaWiFS数据找出建立适用于海洋水色观测计划的潜在系统替代定标场区位置,为CDR产品制作服务[5]。2019年,REVEL C基于FOUGNIE B筛选的6块区域来检查和提高Sentinel 2A和2B卫星绝对定标系数的准确性,开展了卫星绝对定标监测研究[11]。

在FOUGNIE B等利用1999—2007年的SeaWiFS数据提出6块寡营养盐区域的基础上,本文利用2008—2018年的中分辨率成像光谱仪(MODIS)数据,将6块区域之一的西北太平洋海域作为示范研究区域,从空间均匀度、季节变化性、年际稳定性3个方面对该区域进行优选和分析研究,以更新该区域的光学特征信息,服务于我国海洋水色卫星的长期性能跟踪。

1 数据和方法

1.1 卫星数据

本文采用美国国家航空航天局(NASA)发射的AQUA卫星MODIS的L3级数据(数据下载于https:// oceancolor.gsfc.nasa.gov/l3/)。L3级 标 准 产品包括各个波段的遥感反射率和叶绿素浓度等。MODIS的L3级数据是在L2级数据基础上剔除掉了无效标识,进行4 km网格化再通过月平均得到的。本文使用了2008—2018年共计11年的MODIS L3级月平均数据,包括412 nm、443 nm、488 nm、555 nm、667 nm波段的遥感反射率Rrs、叶绿素浓度Chla以及海表温度SST。本文选用Rrs描述目标海域的光学特征,选用Chla表达目标海域光学特性的主要因素,选用SST分析目标海域光学特性及Chla季节变化的温度影响。

1.2 研究方法

本文从空间和时间两个方面,综合空间均匀度、季节变化性、年际稳定性3个指标开展寡营养盐海区的优选和分析工作,空间均匀度不仅可以有效避免原位数据与卫星数据因观测尺度差异引入的误差,还可以有效提高星地匹配的概率;季节变化度用以表征星地匹配时辐射基准的置信度;年际稳定性用以表征靶场辐射基准的时效性。图1是本文的技术路线图。

图1 技术路线图

从空间均匀度上利用网格化分析和场区聚合规则对研究区域进行优选,对11年的MODIS L3级月平均数据分别进行网格化分析处理,以0.5°×0.5°划分网格,计算各网格Rrs和Chla的变异系数CV,即各网格Rrs或Chla的标准偏差与平均值的比值(CV=SD/Mean),CV是对区域空间异质性的定量描述。这种方法也是FOUGNIE B[8-9]、MOREL A[7]等所采用的方法。通过对研究区域Rrs数据的统计分析,同时遵循Rrs44310%的典型空间变异准则[8],建立了场区聚合的规则条件(表1),依据规则计算并分析各网格满足条件的情况,形成一块或几块较大形状规则的目标场区。

表1 场区聚合的规则

利用11年长时间序列数据,从季节变化性、年际稳定性对目标场区的Rrs、Chla、SST数据进行统计分析,得到该区域各要素的季节变化规律及敏感性、年际定标周期及每个月的Rrs、Chla平均值,从而最终确定优选场区。

2 场区空间均匀度分析

本文研究区域为139.5° E — 165.6° E,10° N — 22.7°N,属于西北太平洋副热带环流区,是海洋沙漠区,叶绿素常年较低,同时该区域又是涡旋和台风活动频繁区域,对全球碳循环、海洋渔业、海气相互作用以及气候变化都具有相当重要的影响[12]。

对西北太平洋(PacNW)海区分别进行网格化处理,依据场区聚合规则,识别出空间均匀度更优的海区。按照0.5°×0.5°划分网格,将PacNW场区划分成1378个网格,计算132个月每个网格范围的Rrs412、Rrs443、Rrs488、Rrs555以及Chla等要素的变异系数CV。依据场区聚合指标,给出了132个月每个网格各要素符合评价条件的情况(见图2)。由图2可见,在塞班岛以西海域,各要素的CV值均较大,同时,场区南部海域的CV值同样偏大。经综合分析,进一步确定目标海区PacNW_YX范围(如图中红色框所示),即148° E—165.5° E,13° N—22.5° N。

图2 PacNW场区各网格符合评价条件的情况,红框为目标海区

图3给出了目标海区PacNW_YX在132个月的Rrs412、Rrs443、Rrs488、Rrs555以及Chla等各要素的CV分布情况。可看出,Rrs412、Rrs443、Rrs488的CV在10%以内的区域达到99%以上,CV(Rrs555)在15%以内的区域达到96%以上,CV(Chla)在20%以内的区域达到99%以上,目标空间更加均匀。

图3 PacNW目标海区各参数CV分布情况

3 场区季节变化性分析

由目标海区PacNW_YX的遥感反射率光谱图(图4)可以看出,该区域呈现典型的一类水体光谱特征,从400~700 nm呈逐渐下降趋势,至近红外波段其值趋近于零,水体光学特征以叶绿素浓度为主导。

图4 MODIS卫星在PacNW_YX的遥感反射率光谱图 (2008年1月至2018年12月)

图5、图6分别给出了目标海区PacNW_YX的Rrs412、Rrs443、Rrs488、Rrs555、Rrs667以及Chla的长时间序列变化。11年间其数值分别介于0.0132~0.0192 sr-1、0.0101~0.0135 sr-1、0.0063~0.0078 sr-1、0.0011~0.0015 sr-1、0.0001~0.0002 sr-1、0.0322~0.0620 mg/m3之间,标准偏差σ分别为0.0012 sr-1、0.0007 sr-1、0.0003 sr-1、0.84×10-4sr-1、0.24×10-4sr-1以及0.0057 mg/m3,可以看出该场区呈现微弱的季节性变化,Rrs412、Rrs443、Rrs488呈现出冬季较低、夏季较高的现象,而Chla的变化正相反,呈现出冬季较高、夏季较低的规律,变化幅度小于50%。Rrs555、Rrs667数值相对更加稳定。

图5 2008—2018年MODIS卫星在目标海区各波段 Rrs平均值月际变化

图6 2008—2018年MODIS卫星在目标海区 Chla平均值月际变化

图7是目标海区PacNW_YX的SST的长时间序列变化,可看出,目标海区温度的每年最低值出现在2—3月份,范围在26~27 ℃之间,最高值出现在每年的7—9月,范围在29.1~30.3 ℃之间。从整体看,海表温度与叶绿素浓度呈负相关,这是因为浮游植物主要生长在海洋的上层水体中,而温度是控制上层水体层化的主要因素[6],夏季海水温度升高,限制营养盐的向上输送,从而影响浮游植物的生长,导致叶绿素值降低。

图7 2008—2018年MODIS卫星在目标海区 SST平均值月际变化

4 场区年际稳定性分析

大洋一类水体以叶绿素为主导,一类水体色素反演算法采用Rrs在443 nm与555 nm波段的比值来估算,所以本文通过分析Rrs443年际波动来评估目标海区PacNW_YX的年际稳定性。图8给出了该海区在11年间每月的平均值及标准差,1—12月的变异系数CV在0.031~0.053之间,表现出非常一致的年际变化,适合全年开展定标与遥感器辐射性能跟踪工作。因此,计算统计出该海区每个月波段遥感反射率和叶绿素浓度的平均值,见表3。

图8 2008—2018年MODIS卫星在目标海区的Rrs443 年际变化

表3 目标海区PacNW各波段遥感反射率和叶绿素浓度数值统计

5 结论

大洋中部环流形成的寡营养盐海区远离大陆,水色三要素浓度很低且以叶绿素浓度为主导,受陆源气溶胶影响小,气溶胶类型较稳定,水体环境变化幅度较小,是天然的水体光学辐射基准场,利用寡营养盐海区开展水色卫星遥感器定标检验和长期辐射性能跟踪是最为经济便捷的方式。本文以西北太平洋海区为例,利用2008—2018年共计11年的MODIS L3级月平均数据,从空间均匀度、季节变化性、年际稳定性上进行了场区更优化筛选,得到优选区域148° E—165.5° E,13° N—22.5° N。该区域各要素11年间变化幅度不大,呈微弱的季节性变化,其中Rrs呈现出冬季较低夏季较高的现象,Chla受SST影响,呈现冬季较高夏季较低的规律。同时,该区域表现出非常一致的年际变化,适合全年开展定标检验和遥感器辐射性能跟踪工作,文中给出了每个月Rrs和Chla的平均值。

利用自然地物作为光学辐射基准场具有经济便捷的优势,但需要长时序的跟踪和分析,以避免偶发因素的影响。本文的研究成果可服务于我国自主海洋水色卫星,将在后续研究中重点解决对我国HY1C、HY1D系列水色卫星的辐射性能跟踪问题。

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