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近期论文

通过BGC-Argo观测的辐照度漫衰减系数验证卫星遥感算法

编辑 :邢小罡    时间 :2020-07-28 08:59:03    访问次数 :
    近日,邢小罡副研究员等在国际期刊Remote Sensing上发表了通过BGC-Argo浮标观测的辐照度漫衰减系数、真光层深度、等光照深度的全球数据库验证几种卫星遥感算法的研究成果。
    光照强度在海水中衰减的快慢,不仅决定了水体的真光层深度、等光照深度,还调控着叶绿素剖面的垂向分布、叶绿素极大值的深度、影响海洋初级生产力以及上层海洋的热吸收。表征水体光衰减程度的“漫衰减系数(Diffuse attenuation coefficient, Kd)”一直是海洋水色遥感反演的关键参量。在BGC-Argo出现之前,海洋水色遥感算法与产品的验证仅能依赖于船测数据,数据匹配量稀少;大量船测数据的集成又存在现场观测仪器不统一、人为操作水平不一、数据质量控制复杂等诸多问题。自BGC-Argo浮标出现以来,已积累了海量的现场辐射观测数据、传感器一致、无人为误差的影响,本研究首次使用全球BGC-Argo数据集开展了漫衰减系数相关的水色遥感算法与产品的验证。
对490nm的漫衰减系数(Kd(490))的验证结果表明,不论是经验算法还是半分析算法,MODIS反演的Kd(490)产品与BGC-Argo平台的观测数据非常统一。此外,本研究发现欧洲GlobColour发布的基于半分析算法的Kd(490)产品存在显著的系统性偏高。对光合有效辐射(PAR)的漫衰减系数(Kd(PAR))的验证结果表明,Lee et al.(2005)提出的基于表层固有光学量(IOPs)的遥感算法在层化水体出现低估,受此影响,其估算的真光层深度与等光照深度在贫营养海区显著偏高(图1)。目前,对于上述两个光学深度的遥感,基于叶绿素的遥感算法表现更好,虽然其在贫营养海区也存在一定的系统性低估(图1)。
    上述研究有利于继续推动卫星与BGC-Argo平台的协同应用、促进Kd(PAR)与真光层深度的遥感算法改进、以及目前的遥感产品在初级生产力模型以及生态动力学模拟应用中的误差评估。
    论文信息:Xing, X., Boss, E., Zhang, J., Chai, F. (2020). Evaluation of Ocean Color Remote Sensing Algorithms for Diffuse Attenuation Coefficients and Optical Depths with Data Collected on BGC-Argo Floats. Remote Sensing,12, 2367.doi:10.3390/rs12152367.
 
图1 BGC-Argo浮标观测的真光层深度(zeu,a和b)与等光照深度(z0.415,c和d)验证两种卫星遥感算法:基于表层叶绿素的经验算法(a和c)、基于表层固有光学量的半分析算法(b和d);数据点的颜色分别代表南大洋、副极地环流区、过渡区、红海、黑海、西地中海、东地中海、副热带环流区、北冰洋以及新喀里多尼亚附近海区;黑线代表1:1线;N、MAD、MAPD和MPD分别代表数据量、平均绝对偏差、平均绝对百分比偏差、平均百分比偏差