STUDY ON MERGING MULTI-SENSOR SSTs OVER THE EAST ASIA Penggabungan multi sensor sst disepanjang Asia timur Abstrak KMA (Korean Meteorology Administrator) sudah menghasilkan SST dari geostasioner dan data satelit orbit kutub. Dalam kstudi ini, diteliti metoda penggabungan menggunakan sst yang berasal dari sensor infrared dan microwave dan dievaluasi ke akuratannya. SST di dapatkan dari sensor satelit yang berbeda dimana pertamakali berdasarkan regresi multi chanel, atau multi chanel SST (MCSST) dari MTSAT-1R, NOAA/AVHRR data dari Maret 2006 sampai Februari 2008 sepanjang kawasan asia timur. Dipergunakan algoritma Wentz untuk SST dari aqua/AMSR-E,. multi sensor satelit yang menderivasi SST menunjukan perbedaan karakteristik dalam ruang dan waktu. Dalam perbandingan dengan buoy SST untuk memvalidasi, RMSE dari MTSAT-1R, AVHRR dan AMSR-E adalah 0.75 oC, 0.62oC, dan 0.90oC secara berturut-turut. Karakteristik yang error digunakan dalam proses penggabungan. Pendekatan analisis objektif berdasarkan teori Gauss-Markov yang digunakan untuk penggabungan, dan kombinasi SST diproduksi di dasar harian dengan 25km untuk jarak 2007 Dalam perbandingan dengan OISST dimana adalah data rata-rata harian dengan resolusi spasial yang sama, bias dan RMSE dari SST yang digabungkan adalah -0.15oC dan 0.81oC. Pada tahun ini, resolusi spasial dinaikkan menjadi sekitar 5 km untuk periode yang sama. Dan bias dan RMSE adalah -0.05oC dan 1.04oC dibandingkan dengan buoy SST.
Pendahuluan Satelit berbasis SST telah digunakan untuk sistem peralamalan laut dan atmosfer dan studi tentang perubahan iklim global sebagai variable yang penting untuk pemahaman lebih baik antara interaksi laut dan atmosfer. Dengan demikian, penelitian ini ditunjukan untuk menggabungkan multi-sensor satelit yang berasal dari sepanjang asia timur dalam GHRSST (Group for High Resolution SST). GHRSST adalah kolaborasi internasional untuk peramalan laut untuk menunjukan penggabungan diperlukan akurarasi dengan resolusi SST yang tinggi. Tujuan dari GHRSST adalah untuk menyediakan data suhu permukaan laut kualitas terbaik untuk aplikasi di jangka pendek, menengah dan dekade / skala waktu iklim dalam biaya yang paling efektif dan efisien melalui kerjasama internasional dan inovasi ilmiah. Multi sensor satelit menunjukan karakteristik yang berbeda dalam ruang dan waktu. SST didapatkan dari instrument infrared yang memiliki resolusi spasial tinggi tapi deteksi awan yang sulit menjadi masalah. Disisi lain microwave data memiliki kemampuan untuk menembus awan sehingga memberikan pandangan yang tidak terganggu dari SST global dan angin permukaan tapi produk ini memiliki resolusi spasial yang rendah. Oleh karena itu, tujuan akhir dalam penelitian ini mengembangkan gabungan produk SST inframerah dan microwave untuk keguanaan yang lebih positif dari masing-masing jenis sensor. Dalam penelitian ini, kami mengevaluasi SST yang berasal dari data satelit MTSAT-1R, AVHRR/NOAA-17, 18 dan AMSR-E/Aqua dari maret sampai februari 2008 sepanjang kawasan asia timur. Juga, SST digabungkan dengan resolusi 25km dan 5km yang berasal dengan metode analisis obyektif berdasarkan teori Gauss-Markov (Guan dan Kawamura, 2003). Keuntungan dari penggabungan SST membuat penuh penggunaan area kosong di mana satu-sensor SST satelit tidak diproduksi oleh awan, curah hujan, kabut dan aerosol dll Data Informasi dan cakupan SST satelit yang diturunkan yang digunakan dalam penelitian ini menunjukkan pada Tabel 1 dan Gambar 1. Untuk menggabungkan SST multi-sensor, kami memilih MTSAT-1R, AVHRR / NOAA-17 & 18 dan AMSR-E / Aqua data sensor yang adalah mungkin untuk menerima langsung di KMA. The MCSST (Multiple-Channel Sea Surface Temperature) dihitung dari MTSAT-1R dan AVHRR data. Untuk memperoleh MCSST dari data satelit MTSAT-1R, suhu kecerahan untuk dua saluran inframerah termal digunakan. Panjang gelombang pusat untuk masing-masing saluran adalah 10,8 m dan 12,0 m. Data MCSST diambil dari MTSAT-1R atas wilayah Asia Timur diperoleh setiap 30 menit. Koefisien yang
digunakan untuk menghitung MCSST diperoleh dengan menggunakan regresi linear dari suhu kecerahan dan pelampung SST. Untuk memperoleh MCSST dari AVHRR, koefisien yang menerapkan nilai-nilai NOAA / NESDIS (National Oceanic & Atmospheric Administration / Nasional Satelit Lingkungan, Data, dan Information Service). SST dari AMSR-E Data dikumpulkan melalui produk ftp L2 diturunkan menggunakan Algoritma Wentz dari NSIDC (National Snow and Ice Data Center). Karakteristik untuk data setiap satelit dijelaskan lebih rinci dalam tabel 1. RMSEs SST berasal dari MTSAT-1R, AVHRR dan AMSR-E adalah 0,75 K, 0,62 K dan 0,9 K di kawasan Asia Timur dari Maret 2006 sampai Februari 2008, masing-masing. Hasilnya ditunjukkan pada tabel 2.
Figure 1 : The box is the coverage of MTSAT-1R and dot is buoy stations Kotak adalah cakupan MTSAT-1R dan titik adalah stasiun pelampung
Informasi dari geostasionary dan kutub orbit satelit yang digunakan dalam penelitian ini
Penggabungan Presesi Merging presesi Gambar 2 menunjukkan ketersediaan SST satelit yang diturunkan. AMSR-E SST berguna 40% rata-rata dan hal ini terendah di musim panas karena musim hujan dari bulan Juni sampai September.
Pendekatan analisis objektif berdasarkan teori Gauss-Markov digunakan untuk penggabungan, dan SST bergabung pertama kali diproduksi di setiap hari dengan 0,25 derajat ( 25km) di ruang angkasa. Proses penggabungan ini ditunjukkan pada Gambar 3 dan Gambar 4. Metode ini dirujuk sebagai sama dengan Guan dan Kawamura (2003) sebagai sama hanya SST satelit yang diturunkan berbeda.
Sistem pengambilan berbasis satelit multi-sensor SST
Validasi Penggabungan SST Pada tahun terakhir, gabungan SST itu diambil dari tahun 2007. Untuk mengevaluasi gabungan SST, kami menggunakan drifting buoy dan OISST dan data diambil dari NOAA/NESDIS. Resolusi spasial dan temporal OISST adalah 25 km dan data SST harian. Pertama, OISST dan gabungan SST yang resampled memiliki lintang dan bujur yang sama. Dibandingkan dengan OISST, bias dan RMSE yang -0,087 0C dan 0.830C. Untuk memvalidasi menggunakan buoy SST , gabungan SST adalah rata-rata data dalam 0.05° dengan buoy sebagai pusat. Untuk menghitung rata-rata harian SST permukaan, jumlah pengamatan pelampung selama satu hari lebih dari 10 dan jarak dari data ini kurang dari 0,25°. Distribusi rata-rata tahunan OISST dan gabungan SST dan scatter plot gabungan SST dan pelampung SST ditunjukkan pada Gambar 5. Dibandingkan dengan pelampung SST, bias dan RMSE yang -0,150C dan 0,810C.
Gambar 5. Distribusi rata-rata tahunan OISST / NESDIS, berbasis satelit multi-sensor SST / Nimr, distribusi perbedaan antara gabungan SST dan OISST dan scatter plot antara pelampung dan gabungan SST pada tahun 2007.
Pada tahun 2010, resolusi spasial gabungan SST ditingkatkan sekitar 5 km dengan menggunakan pendekatan yang sama. Untuk menyelidiki keakuratan, kita divalidasi SST gabungan menggunakan drifting buoy dan data diambil dari Met Office Ostia (SST Operasional dan Sea Analisis Ice). Resolusi spasial dan temporal Ostia SST adalah sekitar 6 km (20/01°) dan SST harian. Ostia SST dan merger SST juga resampled memiliki titik-titik grid yang sama. Dibandingkan dengan ostia SST, bias dan RMSE yang -0,05 0C dan 0,96 0C. Untuk memvalidasi menggunakan buoy SST, gabungan SST adalah data rata-rata dalam 0.05° dengan buoy sebagai pusat. Untuk menghitung rata-rata harian buoy SST, jumlah pengamatan buoy selama satu hari lebih dari 10 dan jarak dari data ini kurang dari 0,05°. Dibandingkan dengan pelampung SST, bias dan RMSE yang -0,050C dan 1,040C. Gambar 6 menunjukkan distribusi rata-rata tahunan dari Ostia SST dan bergabung SST dan scatter plot bergabung SST dan pelampung SST.
Gambar 6: Distribusi rata-rata tahunan dari Ostia / Met-Office, berbasis satelit multi-sensor SST / Nimr, distribusi perbedaan antara gabungan SST dan Ostia SST dan scatter plot antara buoy dan gabungan SST pada tahun 2007.
Ringkasan RMSE dari SST berasal dari MTSAT-1R, AVHRR dan AMSR-E masing-masing adalah 0,75 K, 0,62 K dan 0,9 K di kawasan Asia Timur dari Maret 2006 sampai Februari 2008, Pada tahun 2009, digunakan pendekatan secara analisis obyektif untuk menggabungkan SST multi-sensor setiap hari dengan resolusi spasial sebesar 25km , Keakuratan penggabungan SST sekitar 0,81 C terhadap SST pelampung ( dengan menggunakan alat Bouy yang berbentuk seperti pelampung ). Dibandingkan dengan OISST, RMSE sekitar 0,83 C, Pada tahun 2010, resolusi spasial bergabung SST ditingkatkan sekitar 5 km dan perbandingan hasil dengan (alat bouy)SST dan Ostia SST sekitar 1,04 C dan 0,96 C. Pada hasil validasi menurut lintang, itu menunjukkan bahwa RMSE mengalami peningkatkan di lintang tinggi Untuk meningkatkan akurasi untuk SST resolusi tinggi, itu harus dipertimbangkan karakteristik yang berbeda dari SST multi-sensor dalam ruang dan waktu seperti variasi diurnal dan sudut zenith satelit
