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台灣周邊水域 MODIS 之遙測水溫 驗證之研究

台灣周邊水域 MODIS 之遙測水溫 驗證之研究. Validation of SST from MODIS for waters around Taiwan. 指導教授：李明安 博士 學生：林慧珊 學號： T95470005. 前言 材料方法 預期成果與討論 預期進度 參考資料. 前言. SST(sea surface temperatur) 表水溫. - 海洋氣象學 全球的水溫異常變動 氣候對水溫異常的反應 短期 (1~10 day) 氣候預測 水團形成及對流 海洋動力學 污染的研究. 前言. 研究動機與目的.

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台灣周邊水域 MODIS 之遙測水溫 驗證之研究

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Presentation Transcript

  1. 台灣周邊水域MODIS之遙測水溫驗證之研究 Validation of SST from MODIS for waters around Taiwan 指導教授：李明安 博士 學生：林慧珊 學號：T95470005

  2. 前言 • 材料方法 • 預期成果與討論 • 預期進度 • 參考資料

  3. 前言 SST(sea surface temperatur)表水溫 - 海洋氣象學 • 全球的水溫異常變動 • 氣候對水溫異常的反應 • 短期(1~10 day)氣候預測 • 水團形成及對流 • 海洋動力學 • 污染的研究

  4. 前言 研究動機與目的 SST可由現場浮標及衛星遙測取得，由於海洋是浩瀚無垠，現場觀測SST無法像遙測一樣，有長時間、高取樣、廣範圍的優點，因此遙測取得SST早已被廣泛運用。 不過遙測的SST會受到許多因素的影響，例如大氣的吸收，測量儀器的靈敏度及雜訊…等，因此遙測所觀測到的SST必須做一校正，以降低誤差。 目前最常用來量測海面溫度的是美國NOAA系列衛星上所酬載的輻射儀AVHRR，近幾年有另一個較新的水溫觀察儀器MODIS酬載於美國TERRA和AQUA衛星上。在台灣周圍海域，有關AVHRR獲得的SST已經有相當多的確認及校正的研究，而MODIS SST的研究僅有少部份，因此希望透過本研究，對於在台灣周圍海域MODIS所獲得的水溫做一確認及驗證，以期有益於相關研究的利用。

  5. 材料方法 • SST測量工具 1. in-situ a. Bouy---SEATS (南海時間序列研究) b. CTD----ORⅠ,ORⅡ,ORⅢ (海研1,2,3號) 2. Satellite a. AVHRR on NOAA b. MODIS on TERRA ,AQUA

  6. SEATS location 以海研3號每2個月至測站A1做定點、1-2日的密集(每隔4-6小時) 採樣、並分析與CTD資料收集，以了解測量項目短週期之變化。 1999年將測站從A1站移至S1站 ，主要考量A1站靠近呂宋的海域位處湧升流區，其水文環境變化，受到的影響可能過大；另外，新測站(S1或kk1)位於『南海季風實驗(SCSMEX)』的 ”海下浮球自動偵測系統”錨定測站上，原在此測站量測的結果，不但時間長、涵蓋時間尺度(time scale)完整，並可作為日後研究結果的比較。 http://www.ncor.ntu.edu.tw/SEATS/

  7. CTD No.

  8. Sensor Scan Direction （Pixel direction） 1 2048 HRPT data receiving start (Line = 1 ) HRPT data receiving stop (Line = variable ) Satellite Moving Direction （Line direction）

  9. 材料方法 • SST取得及校正 1. match-up data selection - 蒐集2005.01~2007.12的資料做驗證 - in-situ 和 satellite 的觀察時差需在 1 – 3 小時之內 - Satellite 的有效資料必須是85% cloud-free

  10. 材料方法 • SST取得及校正 2. Cloud detection 紅外線測量會受到大氣裡各種成分的影響，例如：CO2、H2O(g)、O3、N2O、CO…的影響，其中CO2、H2O(g)最重要。二氧化碳的量與分布大致一定，至於水蒸氣則在最底層，厚度約10km，其隨著緯度變化之不同而異，其對於SST的測量會產生嚴重誤差。因此必須先偵測雲的存在與否，過濾有雲的image，取得有效資料。

  11. 材料方法 • SST取得及校正 3.大氣校正演算法 紅外線所偵測之溫度變化通常較實際溫度低。因此，大氣修正之意義即在評估可能之吸收原因及吸收比率，並進一步補正使接近真實的溫度。 以有效的match-up data，利用MCSST演算法(如下) ，取得相關的係數及SST。 SST = a1+a2BT11 + a3 (BT11 ﹣BT12) + a4(BT11﹣BT12) ＊(Secθsza ﹣1)

  12. 預期成果與討論 • Satellite和 in-situ觀測的SST經回歸後成線性相關 • 時序的bias 及 RMSEs分別為 ±0.5K及 1k之內 • 針對 MODIS-SST 及 AVHRR-SST作一比較

  13. Reference :Kohtaro Hosoda and Hiroshi Murakami – ”Validation of near-real-time SST from MODIS in the ocean around in Japan”,2005 Time-series of biases and RMSEs between the MODIS MCSST and buoy bulk-SST. Comparison of MODIS estimated SST and buoy measurements.

  14. 預期進度

  15. 參考資料 • Kohtaro Hosoda and Hiroshi Murakami --”Validation of near-real-time SST from MODIS in the ocean around in Japan”,2005 • Christopher J. Merchant *, James J. Simpson , Andrew R. Harris –” A cross-calibration of GMS-5 thermal channels against ATSR-2”,2002 • Javier Marcello, Francisco Eugenio, Alonso Hernández--“Validation of MODIS and AVHRR/3 Sea Surface Temperature retrieval algorithms”,2004 • 李明安—”遙感探測學Remote Sensing”,(2006/02) • Ming-An Lee, Yi Chang, Futoki Sakaida, Hiroshi Kawamura,Chao-Hsiung Cheng, Jui-Wen Chan, Iris Huang—” Validation of Satellite-Derived Sea Surface Temperatures for Waters around Taiwan”,2005 • 郭國新, 曾忠一 --”利用GMS 的新頻道求取海溫和雲參數” • http://www.ncor.ntu.edu.tw/SEATS/ • http://www.ncor.ntu.edu.tw/odbs/Physics/ctd/ctdcast.html

  16. 報告完畢 敬請指教

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