李 靜吉淵明岳建平彭剛躍宋亞宏

（1.河海大學(xué)地球科學(xué)與工程學(xué)院，江蘇南京 210098；2.浙江省測(cè)繪科學(xué)技術(shù)研究院，浙江杭州 310012）

基于衛(wèi)星測(cè)高技術(shù)的浙江近海平均海面高模型建立

李 靜1，吉淵明2，岳建平1，彭剛躍1，宋亞宏1

（1.河海大學(xué)地球科學(xué)與工程學(xué)院，江蘇南京 210098；2.浙江省測(cè)繪科學(xué)技術(shù)研究院，浙江杭州 310012）

利用Jason?2衛(wèi)星與SARAL／AltiKa衛(wèi)星的Waveform數(shù)據(jù)，研究一種新的測(cè)高數(shù)據(jù)粗差剔除方法，即剔除不在預(yù)定軌跡的海面高后，參考擬合各Pass每個(gè)Cycle的海面高值，對(duì)測(cè)高數(shù)據(jù)分段剔除粗差，以提高近海衛(wèi)星數(shù)據(jù)的可用性；經(jīng)過交叉點(diǎn)平差，進(jìn)一步削弱徑向軌道誤差和海平面時(shí)變信號(hào)；采用“移去?恢復(fù)”法得到較高精度的離散海面高；采用徑向基函數(shù)法格網(wǎng)化離散海面高，建立2.5′×2.5′格網(wǎng)分辨率的平均海面高模型；將所得模型與驗(yàn)潮站提供的海面高比較，均方根為±0.017m，與MSS?CNES?CLS11比較，標(biāo)準(zhǔn)差為±0.070 m。研究結(jié)果表明，采用本文方法建立的浙江近海平均海面高模型精度可靠。

衛(wèi)星測(cè)高技術(shù)；粗差剔除；浙江近海；平均海面高模型；Jason?2衛(wèi)星；SARAL／AltiKa衛(wèi)星

平均海面的確定是大地測(cè)量學(xué)和物理海洋學(xué)研究的重要內(nèi)容。相對(duì)于參考橢球，平均海面由大地水準(zhǔn)面和海面地形兩部分組成，因而可以用來研究海域大地水準(zhǔn)面、地球形狀、重力場(chǎng)模型等問題［1］。衛(wèi)星測(cè)高技術(shù)以其所能提供豐富海面高信息的特點(diǎn)，在平均海面的研究中被廣大學(xué)者所采用［2?5］。在開闊的深海區(qū)域，衛(wèi)星測(cè)高數(shù)據(jù)受陸地、島嶼、水底地形起伏、地球物理和硬件響應(yīng)等因素影響小，而當(dāng)衛(wèi)星地面軌跡靠近海岸時(shí)，其受陸地、海底、地球物理因素等影響，導(dǎo)致測(cè)高數(shù)據(jù)含有較大的噪聲。如何處理近海測(cè)高衛(wèi)星數(shù)據(jù)，成為計(jì)算高精度、高分辨率平均海面高模型的關(guān)鍵技術(shù)。

針對(duì)近海區(qū)域，一些研究者結(jié)合驗(yàn)潮站數(shù)據(jù)與全球平均海面高模型進(jìn)行“移去?恢復(fù)”，本文利用Jason?2衛(wèi)星與SARAL／AltiKa衛(wèi)星的Waveform數(shù)據(jù)，根據(jù)浙江近海的測(cè)高數(shù)據(jù)特點(diǎn)，采用一種新的數(shù)據(jù)剔除方法，結(jié)合驗(yàn)潮站數(shù)據(jù)，研究建立浙江近海平均海面高模型。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)

1.1 浙江海域概況

浙江海岸線總長(zhǎng)6400余km，居中國(guó)海岸線長(zhǎng)省份首位。浙江海域面積26萬km2，有沿海島嶼3000余個(gè)。面積大于500m2的海島有3061個(gè)，是中國(guó)島嶼最多的省份。該區(qū)域岸長(zhǎng)水深，可建萬噸級(jí)以上泊位的深水岸線達(dá)290.4km（占全國(guó)數(shù)量的1／3以上），可建10萬噸級(jí)以上泊位的深水岸線達(dá)105.8 km［6］。本文以領(lǐng)?；€為界，將向內(nèi)一側(cè)的水域視為近海研究區(qū)域。

1.2 測(cè)高數(shù)據(jù)

采用AVISO發(fā)布的Waveform數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，目前，該數(shù)據(jù)產(chǎn)品已具有較好的數(shù)據(jù)質(zhì)量。Jason?2衛(wèi)星重復(fù)周期約10d，每運(yùn)行一個(gè)周期為一個(gè)Cycle，每個(gè)Cycle中包含254個(gè)Pass文件，文件中包含了衛(wèi)星高度、測(cè)距、對(duì)流層改正、電離層改正、后向散射系數(shù)及風(fēng)速等數(shù)據(jù)項(xiàng)［7?8］。Jason?2衛(wèi)星的Pass62及Pass240弧段經(jīng)過了研究區(qū)，選擇數(shù)據(jù)自2009年3月至2014年3月。SARAL／AltiKa是印度空間研究組織和法國(guó)國(guó)家太空研究中心共同合作、于2013年2月發(fā)射的用于海洋測(cè)量任務(wù)的衛(wèi)星，該衛(wèi)星重復(fù)周期為35d，每個(gè)Cycle中包含1002個(gè)Pass文件，同樣包含衛(wèi)星高度、測(cè)距、對(duì)流層改正、電離層改正、后向散射系數(shù)及風(fēng)速等數(shù)據(jù)項(xiàng)［9］。SARAL衛(wèi)星的Pass92、Pass178、Pass277、Pass363、Pass636、Pass735、Pass821及Pass907弧段經(jīng)過研究區(qū)，對(duì)Jason?2衛(wèi)星的地面軌跡起到了很好的補(bǔ)充作用，選擇數(shù)據(jù)自2013年3月至2014年3月。為了在共線平均處理中能夠更好地消除海平面變化信號(hào)，所選數(shù)據(jù)均為周年數(shù)據(jù)。衛(wèi)星數(shù)據(jù)與驗(yàn)潮站數(shù)據(jù)分布合理，可滿足計(jì)算要求。

2 數(shù)據(jù)分析及處理

2.1 數(shù)據(jù)分析

測(cè)高數(shù)據(jù)已進(jìn)行包括濕對(duì)流層改正、干對(duì)流層改正、電離層改正、固體潮改正、極潮改正、海況改正、海潮改正、逆氣壓改正、風(fēng)速改正等多項(xiàng)預(yù)處理。以SARAL衛(wèi)星Pass277的Cycle2為例進(jìn)行分析，圖1為經(jīng)過預(yù)處理的經(jīng)度與海面高，圖2為經(jīng)過預(yù)處理的經(jīng)度與緯度。

由圖1可見，數(shù)據(jù)有隔斷現(xiàn)象，產(chǎn)生該現(xiàn)象的原因是近海區(qū)域有島礁，衛(wèi)星經(jīng)過島礁與經(jīng)過水域的數(shù)據(jù)編輯標(biāo)準(zhǔn)不同，本文提取的是水域數(shù)據(jù)，故產(chǎn)生不連續(xù)現(xiàn)象。圖3中的海面高有明顯粗差，產(chǎn)生該現(xiàn)象的原因是數(shù)據(jù)受陸地回波污染，這也與數(shù)據(jù)隔斷處存在粗差相吻合。由于本研究區(qū)域范圍較小，衛(wèi)星在該區(qū)域的地面軌跡可視為直線，由圖2可見，衛(wèi)星地面軌跡存在偏差。

2.2 粗差剔除

基于以上分析，本文研究一種粗差剔除方法，以提高近海區(qū)域衛(wèi)星測(cè)高數(shù)據(jù)的可用性。由于所涉及研究區(qū)域較小，衛(wèi)星在該區(qū)域的地面軌跡可視為直線。對(duì)測(cè)高數(shù)據(jù)經(jīng)緯度進(jìn)行最小二乘擬合，剔除偏離擬合軌跡一定距離的點(diǎn)，結(jié)果如圖3所示。

近海區(qū)域平均海面變化較為平緩，首先對(duì)1個(gè)Cycle的經(jīng)度與海面高進(jìn)行最小二乘擬合，剔除偏離1 m的海面高。由圖1可見，數(shù)據(jù)隔斷處存在粗差，故對(duì)1個(gè)Cycle分段最小二乘擬合，并剔除粗差值。具體如下：（a）相鄰2點(diǎn)的經(jīng)度差大于設(shè)定閾值時(shí)，進(jìn)行分段。（b）參考對(duì)整個(gè)Cycle擬合時(shí)每段的海面高，插值出分段后每段起始、中間與結(jié)束處的海面高，并進(jìn)行擬合。（c）對(duì)分段后的數(shù)據(jù)進(jìn)行最小二乘擬合，求其與整體擬合時(shí)相同經(jīng)度處海面高的偏差，對(duì)這些偏差值的絕對(duì)值求平均，若平均值大于1 m則以整體擬合為標(biāo)準(zhǔn)，剔除偏離0.5m的海面高；否則以分段擬合為標(biāo)準(zhǔn)，剔除偏離0.5 m的海面高，結(jié)果如圖4所示。由圖4可直觀看出，經(jīng)過剔除粗差，提高了海面高的平滑性，表明上述方法有效。

對(duì)測(cè)高數(shù)據(jù)進(jìn)行共線平均，可以削弱海面高的時(shí)變影響和大范圍海洋學(xué)異?，F(xiàn)象（如厄爾尼諾和拉尼娜現(xiàn)象）所引起的測(cè)高數(shù)據(jù)短波誤差。交叉點(diǎn)不符值反映的是軌道徑向誤差，它的確定對(duì)交叉點(diǎn)平差至關(guān)重要，其精度主要由交叉點(diǎn)位置決定［10?12］。本文采用基于快速排斥和跨立試驗(yàn)的計(jì)算機(jī)圖形學(xué)方法來直接求解全弧段交叉點(diǎn)的精確位置。該方法避免了全球范圍運(yùn)用多項(xiàng)式擬合求解造成的誤差，同時(shí)也解決了人為分段效率低的問題［13］。表1為剔除粗差前后交叉點(diǎn)不符值（“—”代表該衛(wèi)星未形成交叉點(diǎn)）。

由表1可見，在近海區(qū)域RMS＝16.353m，顯然存在粗差。經(jīng)過粗差剔除，RMS＝0.485m，表明上述方法可以有效地剔除粗差，獲得較高精度的海面高。

本文參考文獻(xiàn)［14］進(jìn)行測(cè)高數(shù)據(jù)交叉點(diǎn)平差。Jason?2衛(wèi)星與Saral衛(wèi)星RMS改正前為0.041 m，改正后為0 m；Saral衛(wèi)星與Saral衛(wèi)星RMS改正前為0.485m，改正后為0.249m。

2.3 “移去?恢復(fù)”法

“移去?恢復(fù)”法基本思路是：用衛(wèi)星測(cè)高方法得到離散海面高，內(nèi)插得到驗(yàn)潮站處的海面高值，并將其與驗(yàn)潮站處海面高值求差；將所得到的殘差采用一定的方法進(jìn)行擬合，得到衛(wèi)星測(cè)高點(diǎn)處的海面高殘差值；在擬合后的海面高殘差值基礎(chǔ)上，對(duì)海面高進(jìn)行恢復(fù)。本文基于150個(gè)驗(yàn)潮站提供的平均海面高值，采用“移去?恢復(fù)”法，得到了浙江近海離散海面高值。

2.4 格網(wǎng)化

為獲得較高的格網(wǎng)化精度，利用多種方法進(jìn)行測(cè)高數(shù)據(jù)的格網(wǎng)化，并進(jìn)行交叉驗(yàn)證，驗(yàn)證結(jié)果見表2。

由表2可知，徑向基函數(shù)法格網(wǎng)精度最好，均方根誤差為±0.017m，且標(biāo)準(zhǔn)誤差和標(biāo)準(zhǔn)差均為最小。故選擇徑向基函數(shù)對(duì)測(cè)高數(shù)據(jù)進(jìn)行格網(wǎng)化，格網(wǎng)分辨率為2.5′×2.5′。將浙江近海平均海面高繪制成等值線柵格圖如圖5所示。

3 精度評(píng)定

以本文建立的平均海面高模型插值出驗(yàn)潮站的平均海面高進(jìn)行驗(yàn)證，數(shù)據(jù)對(duì)比結(jié)果如表3所示。

由表3可知，本模型在驗(yàn)潮站處與驗(yàn)潮站的平均海面高差值中的平均值為-0.002 m，最大差值為0.046 m，最小差值為-0.143m，均方根為±0.017 m，表明本模型精度可靠。牛軛港等115個(gè)站點(diǎn)差值絕對(duì)值在0.010 m以內(nèi)，表中未予以顯示。

以本文建立的平均海面高模型與國(guó)際上具有代表性的CLS系列的平均海面高模型對(duì)比?？紤]到有些點(diǎn)的誤差較大，將差值大于 3倍RMS的數(shù)據(jù)刪除以后（剔除0.33%），本文計(jì)算的浙江近海平均海面高模型與MSS?CNES?CLS11平均值差值為-0.003 m，均方根差值為±0.070m，標(biāo)準(zhǔn)差差值為±0.070 m，證明本模型精度是可靠的。

4 結(jié) 語

通過分析測(cè)高數(shù)據(jù)在近海區(qū)域的特征，研究了一種新的數(shù)據(jù)粗差剔除方法，經(jīng)粗差剔除提高近海衛(wèi)星數(shù)據(jù)的可用性。經(jīng)過交叉點(diǎn)平差，進(jìn)一步削弱了徑向軌道誤差和海平面時(shí)變信號(hào)。采用“移去?恢復(fù)”法得到較高精度的離散海面高，采用徑向基函數(shù)法格網(wǎng)化離散海面高，最終建立2.5′×2.5′格網(wǎng)分辨率的平均海面高模型。將所得模型與驗(yàn)潮站提供的海面高比較，均方根為±0.017 m；與MSS?CNES?CLS11比較，標(biāo)準(zhǔn)差為±0.070m。結(jié)果表明本模型正確，且精度可靠。

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Establishment of mean sea surface height model for Zhejiang coastal areas based on satellite altimetry technique

LI Jing1，JI Yuanming2，YUE Jianping1，PENG Gangyue1，SONG Yahong1
（1.College of Earth Science and Engineering，Hohai University，Nanjing 210098，China；2.Zhejiang Academy of Surveying and Mapping，Hangzhou 310012，China）

Based on the Waveform data from Jason?2 and SARAL／AltiKa satellites，a new method of eliminating the gross error of altimetry data was developed.By eliminating the sea surface height that was not in the predetermined trajectory，the gross error in each segment of altimetry data was eliminated according to the sea surface height in each cycle of each Pass file，in order to improve the usability of satellite data in coastal areas.Through crossover adjustment，the time?varying signals for the radial orbit error and sea level were further weakened.The discrete sea surface height with high accuracy，which was obtained with the remove?restore technique，was gridded using the radial basis function method.A mean sea surface height model with grid resolutions of 2.5′×2.5′was established.The root mean square error between the sea surface height data from the established model and the data from tidal stations is±0.017m，and the standard deviation between the established model and MSS?CNES?CLS11 was±0.070m.The results show that the established mean sea surface height model for Zhejiang coastal areas is reliable.

satellite altimetry technique；gross error elimination；Zhejiang coastal areas；mean sea surface height model；Jason?2 satellite；SARAL／AltiKa satellite

P228

A

1000-1980（2015）04-0356-05

10.3876／j.issn.1000-1980.2015.04.014

2014-1104

李靜（1992—），女，山東菏澤人，碩士研究生，主要從事衛(wèi)星大地測(cè)量研究。E?mail：hhu_lj＠sina.com