CN113792091A - 一种海表温度数据归一化质量检验方法 - Google Patents

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贾树泽
张鹏
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Abstract

本发明公开了一种海表温度数据归一化质量检验方法,该方法为:气象卫星海温数据判识和解析,按照极轨气象卫星和静止气象卫星观测特点分类处理,得到有效卫星海温数据以及观测时间、观测范围等辅助信息;依据卫星海温观测时间和观测范围,将时间和空间分布各不相同的卫星海温数据和格点分析场海温转换到具有可比性的时间和空间范围内,采用时空匹配、插值技术,获取并解析高精度分析场海温,处理得到卫星海温和分析场海温时空匹配数据集;根据匹配结果,选择感兴趣区域,根据海温质量标识,分质量等级统计误差,计算质量检验指标。本发明可以利用具有全球覆盖且质量均一优点的分析场海温资料,对风云系列卫星反演海温数据进行一体化的质量检验。

Description

一种海表温度数据归一化质量检验方法
技术领域
本发明涉及气象遥感技术领域,具体来说,涉及一种海表温度数据归一化质量检验方法。
背景技术
中国的海岸线长,海洋国土面积大,国内用户对海洋环境监测、海洋资源开发以及海洋气象预报有很大需求。提高风云气象卫星的应用水平亟待解决的问题之一是做好数据处理方面的研究工作;由于卫星辐射测量误差、反演算法误差、地气系统辐射相互影响的存在,导致反演的产品总是存在误差,需要通过产品的质量检验工作来比对、分析反演产品精度。
目前风云气象卫星系列,已经发展出了两类四个系列。其中地球静止轨道气象卫星包括“风云二号”和“风云四号”两个系列,极轨气象卫星包括“风云一号”和“风云三号”两个系列。当前,在“风云二号”、“风云四号”“风云三号”三个系列中都实时生成卫星反演海温业务产品,目前国家卫星气象中心已经初步具备海温产品的检验能力,但是受到极轨、静止卫星观测特点以及实时业务运行的限制,未考虑采用一体化的检验源数据。海温产品质量检验所选的检验源数据各不相同,很难给出归一化的海温质量评价标准。设计采用统一的检验源进行海温质量检验,将弥补现有系统海温产品质量检验的局限性,检验结果有更好的参考性和说服力,可客观横向比较各种海温产品的优劣,为实际业务应用提供独立判据。
发明内容
针对相关技术中的上述技术问题,本发明提出一种海表温度数据归一化质量检验方法,能够克服现有技术的上述不足。
为实现上述技术目的,本发明的技术方案是这样实现的:
一种海表温度数据归一化质量检验方法,该方法包括以下步骤:
S1 读取气象卫星海温数据,按照极轨气象卫星和静止气象卫星观测特点分类处理,得到有效的卫星海温数据以及观测时间、观测范围、产品等级、质量等级等辅助信息;
S2 时间匹配,依据卫星海温观测时间,按照时间匹配规则,获取高精度分析场海温文件并进行解析,得到海温、经度、纬度等数据集;
S3 空间匹配,依据卫星海温观测范围,按照空间匹配规则,进行分析场海温空间匹配、投影插值处理,构建卫星海温和分析场海温时空匹配数据集;
S4 根据匹配数据集,选择感兴趣区域,根据海温质量标识,分质量等级统计误差,计算质量检验指标。
进一步地,所述的海表温度数据归一化质量检验方法还包括:
S5 根据匹配数据集和计算的质量检验指标,进行质量检验结果图表输出。
进一步地,所述读取气象卫星海温数据,按照极轨气象卫星和静止气象卫星观测特点分类处理为:读取风云系列卫星海温数据,进行海温数据解码预处理,得到有效卫星海温数据。
进一步地,所述时间匹配为:基于风云系列卫星海温数据观测时间,依据时间阈值选取限定时间范围内的高精度分析场海温。
进一步地,所述空间匹配为:获取风云系列卫星海温数据地理位置信息,采用投影插值算法将高精度分析场海温数据进行投影变化、重采样后和风云系列卫星海温数据空间匹配。
进一步地,所述分质量等级统计误差,计算质量检验指标为:将时空匹配后的风云系列卫星海温数据和高精度分析场海温数据依据卫星海温质量等级进行统计分析,分别计算质量检验指标。
进一步地,所述质量检验指标包括平均偏差、均方根误差。
本发明的有益效果:本发明可以利用具有全球覆盖且质量均一优点的分析场海温资料,对风云系列卫星反演海温数据进行一体化的质量检验;可以针对静止卫星和极轨卫星各自的观测特点设置合理的时空匹配规则,采用统一检验源数据对静止卫星业务海温和极轨卫星业务海温进行归一化质量检验,为业务海温产品及卫星反演海温产品研发提供一体化的质检环境,便于持续不断地改善卫星反演海温产品的质量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例所述的海表温度数据归一化质量检验方法的流程图;
图2是根据本发明实施例所述的基于CMC日分析场海温的FY4A/AGRI SST误差统计结果。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,根据本发明实施例所述的海表温度数据归一化质量检验方法,该方法包括以下步骤:
S1 读取气象卫星海温数据,按照极轨气象卫星和静止气象卫星观测特点分类处理,得到有效的卫星海温数据以及观测时间、观测范围、产品等级、质量等级等辅助信息;
S2 时间匹配,依据卫星海温观测时间,按照时间匹配规则,获取高精度分析场海温文件并进行解析,得到海温、经度、纬度等数据集;
S3 空间匹配,依据卫星海温观测范围,按照空间匹配规则,进行分析场海温空间匹配、投影插值处理,构建卫星海温和分析场海温时空匹配数据集;
S4 根据匹配数据集,选择感兴趣区域,根据海温质量标识,分质量等级统计误差,计算质量检验指标。
S5 根据匹配数据集和计算的质量检验指标,进行质量检验结果图表输出。
其中,所述读取气象卫星海温数据,按照极轨气象卫星和静止气象卫星观测特点分类处理为:读取风云系列卫星海温数据,进行海温数据解码预处理,得到有效卫星海温数据。
所述时间匹配为:基于风云系列卫星海温数据观测时间,依据时间阈值选取限定时间范围内的高精度分析场海温。
所述空间匹配为:获取风云系列卫星海温数据地理位置信息,采用投影插值算法将高精度分析场海温数据进行投影变化、重采样后和风云系列卫星海温数据空间匹配。
所述分质量等级统计误差,计算质量检验指标为:将时空匹配后的风云系列卫星海温数据和高精度分析场海温数据依据卫星海温质量等级进行统计分析,分别计算质量检验指标。
实施例1
采用本发明的海表温度数据归一化质量检验方法对FY4A 海表温度产品进行质量检验:
(1)FY4A 海表温度产品技术指标如表1所示:
表1 产品技术指标
仪器 产品名称 产品范围 产品分辨率 产品时效 处理时效
AGRI SST 全圆盘 星下点4KM 40时次/天 3分15秒
(2)测试所用数据为:
2019年11月8日~2019年11月16日,FY4A标称实时海表温度产品;
2019年11月8日~2019年11月16日,来自加拿大CMC的日分析场海温;
(3)质量检验方法为:
S1 时间匹配:基于FY4A SST 选取同一天的CMC日分析场海温;
S2 空间插值:对0.1°×0.1°全球范围的CMC日分析场海温进行双线性插值,得到FY4A标称全圆盘CMC日分析场海温;
S3 精度比对:FY4A SST减去插值后的标称全圆盘CMC日分析场海温,并在此基础上根据FY4A海温质量等级进行统计分析,分别计算优良差三个质量等级的偏差、均方根误差;
S4 根据匹配结果文件和计算的质量检验指标,进行质量检验结果图表输出,质量检验结果如图2和表2所示:以2019年11月08日~2019年11月16日共8天CMC日分析场海温数据作为参考海温,对FY4A SST产品进行分级质量检验,质量等级为优的像元,占全样本的66%左右,产品偏差-0.09℃,均方根误差0.80℃。
表2 FY4A/AGRI SST误差统计表
Figure 160687DEST_PATH_IMAGE002
综上所述,借助于本发明的上述技术方案,本发明可以利用具有全球覆盖且质量均一优点的分析场海温资料,对风云系列卫星反演海温数据进行一体化的质量检验;可以针对静止卫星和极轨卫星各自的观测特点设置合理的时空匹配规则,采用统一检验源数据对静止卫星业务海温和极轨卫星业务海温进行归一化质量检验,为业务海温产品及卫星反演海温产品研发提供一体化的质检环境,便于持续不断地改善卫星反演海温产品的质量。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种海表温度数据归一化质量检验方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1 读取气象卫星海温数据,按照极轨气象卫星和静止气象卫星观测特点分类处理,得到有效的卫星海温数据以及观测时间、观测范围、产品等级、质量等级;
S2 时间匹配,依据卫星海温观测时间,按照时间匹配规则,获取高精度分析场海温文件并进行解析,得到海温、经度及纬度数据集;
S3 空间匹配,依据卫星海温观测范围,按照空间匹配规则,进行分析场海温空间匹配、投影插值处理,构建卫星海温和分析场海温时空匹配数据集;
S4 根据匹配数据集,选择感兴趣区域,根据海温质量标识,分质量等级统计误差,计算质量检验指标。
2.根据权利要求1所述的海表温度数据归一化质量检验方法,其特征在于,进一步包括:
S5 根据匹配数据集和计算的质量检验指标,进行质量检验结果图表输出。
3.根据权利要求1所述的海表温度数据归一化质量检验方法,其特征在于,所述读取气象卫星海温数据,按照极轨气象卫星和静止气象卫星观测特点分类处理为:读取风云系列卫星海温数据,进行海温数据解码预处理,得到有效卫星海温数据。
4.根据权利要求3所述的海表温度数据归一化质量检验方法,其特征在于,所述时间匹配为:基于风云系列卫星海温数据观测时间,依据时间阈值选取限定时间范围内的高精度分析场海温。
5.根据权利要求4所述的海表温度数据归一化质量检验方法,其特征在于,所述空间匹配为:获取风云系列卫星海温数据地理位置信息,采用投影插值算法将高精度分析场海温数据进行投影变化、重采样后和风云系列卫星海温数据空间匹配。
6.根据权利要求5所述的海表温度数据归一化质量检验方法,其特征在于,所述分质量等级统计误差,计算质量检验指标为:将时空匹配后的风云系列卫星海温数据和高精度分析场海温数据依据卫星海温质量等级进行统计分析,分别计算质量检验指标。
7.根据权利要求1所述的海表温度数据归一化质量检验方法,其特征在于,所述质量检验指标包括平均偏差、均方根误差。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117371316A (zh) * 2023-10-09 2024-01-09 北京大学重庆大数据研究院 基于深度学习的静止卫星太阳短波辐射反演方法及可读存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109668635A (zh) * 2019-01-16 2019-04-23 中国人民解放军61741部队 海表温度融合方法与系统
CN111090834A (zh) * 2019-12-24 2020-05-01 国家卫星海洋应用中心 海洋观测数据产品质量离线检验方法、装置及服务器
KR20200059085A (ko) * 2018-11-20 2020-05-28 서울대학교산학협력단 해양 표층 표류부이 관측 수온자료와 인공위성 적외영상자료를 활용한 해양 표층 해수면온도 산출 방법
CN113033063A (zh) * 2021-05-24 2021-06-25 航天宏图信息技术股份有限公司 海表温度的反演方法、装置、电子设备及存储介质
CN113111936A (zh) * 2021-04-07 2021-07-13 成都信息工程大学 一种卫星数据融合的气温估算方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200059085A (ko) * 2018-11-20 2020-05-28 서울대학교산학협력단 해양 표층 표류부이 관측 수온자료와 인공위성 적외영상자료를 활용한 해양 표층 해수면온도 산출 방법
CN109668635A (zh) * 2019-01-16 2019-04-23 中国人民解放军61741部队 海表温度融合方法与系统
CN111090834A (zh) * 2019-12-24 2020-05-01 国家卫星海洋应用中心 海洋观测数据产品质量离线检验方法、装置及服务器
CN113111936A (zh) * 2021-04-07 2021-07-13 成都信息工程大学 一种卫星数据融合的气温估算方法
CN113033063A (zh) * 2021-05-24 2021-06-25 航天宏图信息技术股份有限公司 海表温度的反演方法、装置、电子设备及存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
王素娟 等: "《FY-3C/VIRR海表温度产品及质量检验》", 《应用气象学报》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117371316A (zh) * 2023-10-09 2024-01-09 北京大学重庆大数据研究院 基于深度学习的静止卫星太阳短波辐射反演方法及可读存储介质
CN117371316B (zh) * 2023-10-09 2024-08-09 北京大学重庆大数据研究院 基于深度学习的静止卫星太阳短波辐射反演方法及可读存储介质

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