金濤勇 劉文軒 姜衛(wèi)平 楊連俊 肖明宇

1 武漢大學(xué)測(cè)繪學(xué)院，湖北 武漢，430079

2 湖北珞珈實(shí)驗(yàn)室，湖北 武漢，430079

3 地球空間環(huán)境與大地測(cè)量教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北武漢，430079

4 武漢大學(xué)衛(wèi)星導(dǎo)航定位技術(shù)研究中心，湖北武漢，430079

海平面及其變化與機(jī)制是當(dāng)今地球科學(xué)和氣候研究關(guān)注的共同問題。海平面變化是海洋動(dòng)力熱力過程的綜合反映［1］，是氣候變化最具代表性的指示器［2］。隨著氣候變暖，如何應(yīng)對(duì)海平面上升帶來的一系列災(zāi)害問題（如風(fēng)暴潮劇增、海水侵蝕、洪澇災(zāi)害等）已成為國(guó)際社會(huì)，尤其是沿海國(guó)家的重要議題［3］。海平面變化觀測(cè)值是進(jìn)行海平面變化預(yù)測(cè)和海洋模式研制的重要基礎(chǔ)，是評(píng)估全球氣候模型預(yù)報(bào)結(jié)果的有效工具，是認(rèn)識(shí)全球氣候變化、服務(wù)海洋災(zāi)害預(yù)報(bào)等的支撐［4］。

衛(wèi)星測(cè)高是目前高效獲取高精度全球海面高及其變化的關(guān)鍵技術(shù)，相對(duì)驗(yàn)潮站觀測(cè)技術(shù)，具有快速全球覆蓋的特點(diǎn)，開啟了全球海平面變化研究的新時(shí)代［5］。自1969年提出衛(wèi)星測(cè)高概念，經(jīng)過50余年的發(fā)展，衛(wèi)星測(cè)高技術(shù)經(jīng)歷了脈沖有限雷達(dá)測(cè)高、激光雷達(dá)測(cè)高、合成孔徑雷達(dá)測(cè)高和合成孔徑雷達(dá)干涉測(cè)高等模式的發(fā)展，已在大地測(cè)量學(xué)、海洋學(xué)和氣候?qū)W等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。迄今為止，歐美和中國(guó)共發(fā)射了23顆搭載各類測(cè)高儀的衛(wèi)星。其中，T/P、Jason?1/2/3、Sentinel?6MF系列測(cè)高衛(wèi)星沿著幾乎完全相同的地面軌跡提供約±66°緯度范圍內(nèi)的海面高觀測(cè)數(shù)據(jù)，而且擁有高達(dá)2 cm的海面高測(cè)量精度，是當(dāng)前研究全球平均海平面變化的首選測(cè)高衛(wèi)星系列［6］；ERS?1/2、Saral、Sentinel?3A/3B系列測(cè)高衛(wèi)星空間覆蓋范圍拓展到緯度±82°，雖然海面高測(cè)量精度略低，但可以得到部分極區(qū)的觀測(cè)數(shù)據(jù)，且地面覆蓋軌跡更多，也是海平面變化研究的重要數(shù)據(jù)。此外，針對(duì)極區(qū)應(yīng)用的ICESat、ICESat?2、CryoSat?2衛(wèi)星，采用激光雷達(dá)測(cè)高、合成孔徑雷達(dá)測(cè)高以及合成孔徑雷達(dá)干涉測(cè)高等模式，獲得了極區(qū)和部分困難地區(qū)的更多高精度海平面變化觀測(cè)數(shù)據(jù)，是上述兩個(gè)系列的重要補(bǔ)充。

衛(wèi)星測(cè)高數(shù)據(jù)已成為海平面變化研究的關(guān)鍵，主要用于確定1993年至今的全球海平面變化，因衛(wèi)星觀測(cè)具有快速全球覆蓋的特點(diǎn)，不僅可以得到全球平均海平面變化序列，還可以得到格網(wǎng)海平面變化序列。此外，聯(lián)合長(zhǎng)期觀測(cè)的驗(yàn)潮站數(shù)據(jù)，還可以得到長(zhǎng)期的格網(wǎng)海平面變化序列。這些數(shù)據(jù)為確定全球平均海平面變化趨勢(shì)、驗(yàn)證海平面上升是否加速、預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)海洋災(zāi)害等提供了重要保證。本文對(duì)利用衛(wèi)星測(cè)高數(shù)據(jù)確定的1993年以來的現(xiàn)今全球平均海平面變化與高分辨率格網(wǎng)海平面變化，以及近百年格網(wǎng)海平面變化的相關(guān)進(jìn)展進(jìn)行梳理，以期為后續(xù)研究提供參考。

1 現(xiàn)今全球平均海平面變化研究進(jìn)展

全球平均海平面變化是質(zhì)量流入（如兩極冰蓋和陸地冰川融化）和密度變化（如熱膨脹）導(dǎo)致的海洋水量變化，是全球氣候變化的重要指標(biāo)［7?10］。全球平均海平面變化研究的前提是獲得其高精度變化序列［11?13］和不確定性度［14?16］。自1991年以來，T/P、Jason?1/2/3、Sentinel?6MF系列任務(wù)和ERS?1/2、Saral、Sentinel?3A/3B系列任務(wù)定期對(duì)全球海平面進(jìn)行測(cè)量，經(jīng)過精確的相互校準(zhǔn)，可提供近30年的連續(xù)觀測(cè)數(shù)據(jù)。當(dāng)前，國(guó)際上主要有6個(gè)科研機(jī)構(gòu)在持續(xù)發(fā)布基于衛(wèi)星測(cè)高的現(xiàn)今全球平均海平面變化序列，分別是美國(guó)宇航局（National Aeronautics and Space Administration,NASA）戈達(dá)德太空飛行中心（God?dard Space Flight Center，GSFC）、美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局（National Oceanic and Atmospheric Admin?istration，NOAA）、澳大利亞聯(lián)邦科學(xué)與工業(yè)研究組織（Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization，CSIRO）、法國(guó)航天局衛(wèi)星海洋學(xué)數(shù)據(jù)存檔 中 心（Archivage，Validation et Interprétation des données des Satellites Océanographiques，AVISO）、美國(guó)科羅拉多大學(xué)（University of Colorado）和歐洲航天局（European Space Agency，ESA）海平面氣候變化倡議（sea level climate change initiative，SL_CCI）小組。其中，前5個(gè)全球平均海平面變化序列均由±66°緯度范圍內(nèi)的T/P系列測(cè)高數(shù)據(jù)計(jì)算得到，除CSIRO更新至2019年12月外，其余機(jī)構(gòu)仍在不斷更新；而SL_CCI序列在T/P系列測(cè)高數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，添加移除了軌道誤差和偏差的ERS?1/2、Envisat、Cryosat?2和Saral衛(wèi)星測(cè)高數(shù)據(jù)，覆蓋范圍拓展到緯度±82°，但僅更新至2015年12月。

在考慮冰后回彈改正下，各機(jī)構(gòu)所確定的1993年至今的全球平均海平面變化速率基本相同，約為3.3~3.5 mm/a，不確定度約為0.4 mm/a。各機(jī)構(gòu)確定的全球平均海平面變化速率存在較小差異，其產(chǎn)生的主要原因?yàn)楹Ｃ娓叽_定的各項(xiàng)誤差改正不同［17，18］和全球平均海面高變化序列確定的方法不同［15，16］。這些全球平均海平面變化序列的確定主要是利用重復(fù)軌道測(cè)高任務(wù)的海面高觀測(cè)值進(jìn)行地理平均。例如，科羅拉多大學(xué)的方法是將沿軌海面高觀測(cè)值按緯度余弦進(jìn)行加權(quán)，而AVISO的方法則是首先將沿軌海面高觀測(cè)值劃分為2°×2°的格網(wǎng)產(chǎn)品，再對(duì)每個(gè)格網(wǎng)按緯度余弦進(jìn)行加權(quán)。研究表明，由衛(wèi)星軌道傾角導(dǎo)致的經(jīng)線方向的采樣缺失是影響全球平均海平面變化估計(jì)精度的重要因素，最佳全球平均海平面變化估計(jì)可以通過具有經(jīng)向延伸的多任務(wù)衛(wèi)星星座得出［19］。因此，理論上格網(wǎng)海面高產(chǎn)品相對(duì)沿軌海面高觀測(cè)值具有更為均勻的空間覆蓋，在保證格網(wǎng)海面高精度的情況下，獲得的全球平均海平面變化精度更高，但格網(wǎng)化方法不可避免存在誤差［20］。平均海平面變化速率的不確定度估計(jì)主要有兩種方法：①評(píng)估獲取海面高觀測(cè)值時(shí)幾乎所有的不確定性來源，包括地球物理校正、衛(wèi)星軌道誤差和不同衛(wèi)星之間的校準(zhǔn)偏差等，將相關(guān)的不確定性傳播到全球平均海平面變化估計(jì)，并考慮不同不確定性來源之間的時(shí)間相關(guān)性［14］。②通過比對(duì)衛(wèi)星測(cè)高和驗(yàn)潮站數(shù)據(jù)來估計(jì)衛(wèi)星測(cè)高數(shù)據(jù)，確定全球平均海平面變化速率的不確定度［21，22］。

基于衛(wèi)星測(cè)高數(shù)據(jù)確定全球平均海平面變化序列的研究表明，全球平均海平面不僅線性上升，而且呈加速上升狀態(tài)［23?27］。世界氣候研究計(jì)劃估計(jì)的海平面上升加速度為0.10 mm/a2，該結(jié)果與相關(guān)研究的結(jié)果（0.12±0.07 mm/a2［13］和0.084±0.025 mm/a2［14］）較為一致。不同衛(wèi)星測(cè)高任務(wù)的全球平均海平面變化數(shù)據(jù)集（T/P系列衛(wèi)星和ERS系列衛(wèi)星）確定的上升加速度分布高度相似，但在格陵蘭島周圍出現(xiàn)了明顯的負(fù)加速度［28］。估計(jì)全球平均海平面上升加速度的方法基本一致，首先利用最小二乘擬合方法去除與海洋、大氣和大陸之間水質(zhì)量交換相關(guān)的季節(jié)性和年際信號(hào)；然后利用經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)方法去除以厄爾尼諾?南方濤動(dòng)和太平洋年代際振蕩為代表的年代際信號(hào)（對(duì)加速度的影響可達(dá)0.033 mm/a2）；最后以最小二乘二次擬合二次項(xiàng)系數(shù)的兩倍作為上升加速度［13，28］。加速度的精確確定是十分具有挑戰(zhàn)性且復(fù)雜的難題，因?yàn)殛懙厮畠?chǔ)量、海洋熱比容和冰蓋質(zhì)量損失等驅(qū)動(dòng)因素的年代際變化可能會(huì)“偽裝”成平均海平面變化的加速度，而且大型火山的噴發(fā)會(huì)產(chǎn)生階段性變化，高度計(jì)觀測(cè)海面高的誤差也會(huì)有一定影響。

2 高分辨率格網(wǎng)現(xiàn)今海平面變化研究進(jìn)展

不同區(qū)域的海平面變化與全球平均海平面變化趨勢(shì)并不一致，在全球氣候變暖及極端事件頻發(fā)的大背景下，高分辨率的海平面變化格網(wǎng)數(shù)據(jù)對(duì)定量研究不同區(qū)域的變化特征十分重要，并已得到廣泛應(yīng)用，包括南極繞極流［29］、大西洋經(jīng)向翻轉(zhuǎn)環(huán)流［30］、中尺度渦流［31］監(jiān)測(cè)等。由于測(cè)高衛(wèi)星的工作模式，沿軌觀測(cè)值之間存在空白，需要進(jìn)行插值以獲得高分辨率的格網(wǎng)產(chǎn)品。當(dāng)前，國(guó)際上發(fā)布的高分辨率格網(wǎng)現(xiàn)今海平面變化產(chǎn)品主要有SL_CCI［18］；AVISO通過哥白尼海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)服務(wù)和哥白尼氣候變化服務(wù)發(fā)布的多星數(shù)據(jù)融合與高度計(jì)組合系統(tǒng)（data unifi?cation and altimeter combination system，DUACS）數(shù)據(jù)集［32］；NASA海洋物理分布式數(shù)據(jù)存檔中心發(fā)布的地球系統(tǒng)氣候研究（making earth system data re?cords for use in research environments，MEa SUREs）數(shù)據(jù)集。

其中，SL_CCI和DUACS數(shù)據(jù)集分別提供時(shí)間分辨率為1月和1天的（1/4）°×（1/4）°全球格網(wǎng)數(shù)據(jù)，均采用了最優(yōu)插值方法進(jìn)行插值［33，34］，該方法同時(shí)顧及沿軌觀測(cè)值的時(shí)間和空間相關(guān)性，并根據(jù)海洋中尺度渦流引起的海平面變化，利用海平面變化信號(hào)時(shí)空相關(guān)函數(shù)［35］，考慮不同測(cè)高衛(wèi)星的誤差水平，在一定時(shí)空尺度上利用最優(yōu)插值或集合最優(yōu)插值計(jì)算得到格網(wǎng)海平面變化，受認(rèn)可度較高。MEa?SUREs數(shù)據(jù)集采用了克里金插值方法進(jìn)行插值，在構(gòu)建出全球海洋上各個(gè)格網(wǎng)點(diǎn)位置及其周邊點(diǎn)的協(xié)方差函數(shù)后，計(jì)算得到時(shí)間分辨率為5天的（1/6）°×（1/6）°全球格網(wǎng)數(shù)據(jù)［36］，與全球61個(gè)長(zhǎng)時(shí)間序列驗(yàn)潮站相比，移去趨勢(shì)誤差后的標(biāo)準(zhǔn)差為3.1 cm。

在地中海等典型區(qū)域，部分學(xué)者對(duì)其他一些衛(wèi)星測(cè)高海平面變化數(shù)據(jù)格網(wǎng)化方法的可行性和有效性進(jìn)行了探索。Grgi?等［37］在地中海區(qū)域?qū)Ρ攘嘶瑒?dòng)平均、反距離加權(quán)、多項(xiàng)式擬合等10種常用格網(wǎng)化方法的插值效果，認(rèn)為反距離加權(quán)略微優(yōu)于其他插值方法；Yang等［38］采用深度置信網(wǎng)絡(luò)對(duì)Jason?1/2沿軌數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)后，估計(jì)驗(yàn)潮站處的海平面值，與驗(yàn)潮站實(shí)測(cè)值進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)深度置信網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性優(yōu)于克里金插值、反距離加權(quán)和連續(xù)曲率張力樣條的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，且深度置信網(wǎng)絡(luò)能捕捉到更多的海平面空間細(xì)節(jié)特征。此外，還有一些學(xué)者基于海洋數(shù)值模式，分析了數(shù)據(jù)同化方法和插值方法的效果。Lopez?Radcenco等［39］利用西地中海業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)系統(tǒng)數(shù)值模式模擬出日均高分辨率海平面異常場(chǎng)的合成地面實(shí)況數(shù)據(jù)集，通過觀測(cè)系統(tǒng)仿真實(shí)驗(yàn)得到測(cè)高衛(wèi)星模擬值，比較了模擬數(shù)據(jù)同化方法和最優(yōu)插值方法的插值效果，結(jié)果表明，與最優(yōu)插值相比，模擬數(shù)據(jù)同化方法重構(gòu)的海平面異常均方根誤差和相關(guān)性分別優(yōu)化了42%和14%。Beau?champ等［40］使用NATL60高分辨率海洋模式模擬了北大西洋兩個(gè)重點(diǎn)區(qū)域的海面高數(shù)據(jù)，并將其作為觀測(cè)系統(tǒng)仿真實(shí)驗(yàn)中的參考值，采樣出衛(wèi)星測(cè)高虛擬觀測(cè)值后，將其與參考值進(jìn)行比較，比較了最優(yōu)插值法、模擬數(shù)據(jù)同化法、數(shù)據(jù)內(nèi)插經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)法［41］以及端到端的卷積自編碼器法和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的吉布斯能量法對(duì)衛(wèi)星測(cè)高虛擬觀測(cè)值的插值效果。與最優(yōu)插值相比，其他幾種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法對(duì)日均海平面高均方誤差的相對(duì)優(yōu)化達(dá)到40%，尤其是在灣流區(qū)域。同時(shí)，與模擬數(shù)據(jù)同化法和數(shù)據(jù)內(nèi)插經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)法相比，引入吉布斯能量概念后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法具有更好的重構(gòu)性能。

3 高分辨率格網(wǎng)長(zhǎng)期海平面變化研究進(jìn)展

利用衛(wèi)星測(cè)高技術(shù)獲取的連續(xù)海平面變化數(shù)據(jù)僅限于約1993年至今，時(shí)間長(zhǎng)度約為30年，難以用于確定海平面變化的年際和年代際等低頻率特征［42］，也會(huì)影響海平面上升速率及其加速度的精確確定。因此，海平面變化的低頻率多尺度特征一直是國(guó)際上研究的熱點(diǎn)問題［43］。其中，長(zhǎng)時(shí)間的全球海平面變化序列獲取是關(guān)鍵。驗(yàn)潮站觀測(cè)的海平面變化時(shí)間長(zhǎng)，但全球分布稀疏、不均勻。聯(lián)合驗(yàn)潮站和衛(wèi)星測(cè)高等數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu)是獲取長(zhǎng)時(shí)間全球海平面變化序列的主要方法。

高分辨率格網(wǎng)長(zhǎng)期海平面變化的重構(gòu)方法主要有兩類：①基于卡爾曼濾波或者高斯過程回歸的概率統(tǒng)計(jì)方法［44?46］。冰川和冰蓋的質(zhì)量損失、陸地 水儲(chǔ)量變化等因素使得海平面變化呈現(xiàn)不均勻的空間分布特征。利用海平面指紋方法可確定這些因素對(duì)長(zhǎng)期海平面變化在空間尺度上的貢獻(xiàn)［47］，而短期測(cè)高數(shù)據(jù)僅用于比對(duì)和校正。②聯(lián)合衛(wèi)星測(cè)高確定格網(wǎng)海平面變化和長(zhǎng)期驗(yàn)潮站數(shù)據(jù)的約化空間最優(yōu)插值（reduced space optimal interpolation，RSOI）方法［48?50］。根據(jù)基函數(shù)計(jì)算的不同，RSOI方法還可以分為以下兩種：①經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)（empirical orthog?onal function，EOF）重構(gòu)方法［48，51，52］；②循環(huán)平穩(wěn)經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)（cyclo?stationary empirical orthogonal func?tion，CSEOF）重構(gòu)方法［53?55］。其重構(gòu)原理都是將衛(wèi)星測(cè)高得到的全球格網(wǎng)海平面變化序列利用EOF或CSEOF方法進(jìn)行分解，以得到表征空間變化特征的模態(tài)，并假定空間變化特征模態(tài)是平穩(wěn)的，進(jìn)而選取長(zhǎng)時(shí)間觀測(cè)的驗(yàn)潮站數(shù)據(jù)，編輯處理后計(jì)算相同格網(wǎng)內(nèi)的平均海平面變化序列，選取一定個(gè)數(shù)的空間變化模態(tài)插值到驗(yàn)潮站點(diǎn)上，采用最小二乘平差求解驗(yàn)潮站數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的表征時(shí)間變化特征的主成分，再通過選取的空間模態(tài)和求解的主成分重構(gòu)得到驗(yàn)潮站數(shù)據(jù)有效時(shí)間內(nèi)的全球格網(wǎng)海平面變化序列。文獻(xiàn)［48］和文獻(xiàn)［53］中確定的兩個(gè)典型重構(gòu)結(jié)果分別由CSIRO和NASA噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室物理海洋數(shù)據(jù)分發(fā)存檔中心提供。其中，前者提供了1880—2013年的重構(gòu)全球1°×1°格網(wǎng)月平均海平面變化序列，后者提供了1950—2009年時(shí)間分辨率為7天的重構(gòu)全球（1/2）°×（1/2）°格網(wǎng)海平面變化序列。

其他相關(guān)研究引入和比較了更多的數(shù)據(jù)和方法。引入的輔助數(shù)據(jù)逐漸增多，比如從單變量［53］到雙變量［56］再到多變量［57］；引入的插值方法也更多，比如最優(yōu)插值、Delaunay插值、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。Wenzel等［58］不僅利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識(shí)別特性在時(shí)域填補(bǔ)了缺失值，還在空間域?qū)y(cè)高數(shù)據(jù)從區(qū)域海平面變化外推到全球?；贒elaunay線性三角化，Nitzke等［59］提出一種數(shù)據(jù)依賴的基于最小誤差準(zhǔn)則的站點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)三角化方法，通過可獲取的控制數(shù)據(jù)使用整數(shù)線性規(guī)劃的精確算法學(xué)習(xí)最小誤差三角化，再應(yīng)用學(xué)習(xí)到的三角化計(jì)算分段線性曲面模型，認(rèn)為結(jié)合最小誤差和K階Delaunay三角化可以在幾何上使三角形更加穩(wěn)固。該方法在用驗(yàn)潮站和衛(wèi)星測(cè)高數(shù)據(jù)重構(gòu)海面高方面更具優(yōu)勢(shì)。Strassburg等［60］詳細(xì)比較了EOF和CSEOF兩種方法，認(rèn)為CSEOF方法在復(fù)現(xiàn)全球平均海平面變化和海洋氣候指數(shù)的變化方面更優(yōu)，受到驗(yàn)潮站有限分布和高頻信號(hào)的影響更少。然而，在聯(lián)合重構(gòu)中，由于衛(wèi)星測(cè)高和驗(yàn)潮站確定海平面變化的基準(zhǔn)、精度差異，以及對(duì)于海平面變化空間特征的穩(wěn)定性假設(shè)等，對(duì)重構(gòu)結(jié)果會(huì)產(chǎn)生一定影響。因此，長(zhǎng)期海平面變化重構(gòu)還存在以下問題：

1）驗(yàn)潮站數(shù)據(jù)使用的是局部基準(zhǔn)而不是全球基準(zhǔn)，而衛(wèi)星測(cè)高數(shù)據(jù)是相對(duì)參考橢球的全球基準(zhǔn)。驗(yàn)潮站數(shù)據(jù)一般受到板塊垂直運(yùn)動(dòng)的影響，可采用長(zhǎng)期地質(zhì)觀測(cè)數(shù)據(jù)、冰后回彈模型和GPS板塊運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行改正，由于不能獲得所有驗(yàn)潮站位置處的地質(zhì)數(shù)據(jù)和GPS觀測(cè)數(shù)據(jù)，通常采用冰后回彈模型進(jìn)行改正。為了解決基準(zhǔn)不一致的問題，Church等［51］使用差分海面高進(jìn)行重構(gòu)，使得數(shù)據(jù)變化與基準(zhǔn)無關(guān)，之后向前累加，使得重疊時(shí)間的平均振幅和測(cè)高數(shù)據(jù)一致，然而向前積分有可能產(chǎn)生較大的累積誤差。Ray等［61］則提出了一種基準(zhǔn)擬合方法來解決問題，設(shè)置驗(yàn)潮站的垂直基準(zhǔn)為待求參數(shù)，可以較好地限制誤差，然而該方法對(duì)數(shù)據(jù)連續(xù)性有一定要求，由于驗(yàn)潮站數(shù)據(jù)有很多缺失，仍然不夠穩(wěn)定。Svendsen等［62］對(duì)基準(zhǔn)擬合方法進(jìn)行改進(jìn)，結(jié)合測(cè)高數(shù)據(jù)對(duì)驗(yàn)潮站數(shù)據(jù)進(jìn)行基準(zhǔn)調(diào)整，考慮了每個(gè)站點(diǎn)的完整性，使重構(gòu)不易受到偏移的影響。

2）為了解釋全球平均海面高變化的長(zhǎng)期趨勢(shì)，Church等［51］增加了一個(gè)虛擬的均勻EOF（EOF0）用以代表過去全球大洋的時(shí)變空間平均信號(hào)。這個(gè)步驟的優(yōu)勢(shì)是避免了該信號(hào)泄漏到不同的EOFs中，擾亂重構(gòu)［49］。對(duì)RSOI方程的理論分析和敏感性實(shí)驗(yàn)顯示，EOF0的引入使得長(zhǎng)期趨勢(shì)的重構(gòu)更穩(wěn)定，但是妨礙了年際間?年代際變化的重構(gòu)［63］。反之，如果不引入EOF0，則更能捕捉變化特征，但會(huì)導(dǎo)致長(zhǎng)期趨勢(shì)不準(zhǔn)確［64］。因此，EOF0的引入對(duì)于區(qū)域重構(gòu)各有優(yōu)劣，但是對(duì)高分辨率長(zhǎng)期全球海平面變化重構(gòu)至關(guān)重要［65］。

3）在驗(yàn)潮站數(shù)量比較少的情況下，利用統(tǒng)計(jì)方法可以得到海平面變化長(zhǎng)期趨勢(shì)穩(wěn)健、光滑的估計(jì)，及其不確定度，但無法重構(gòu)年際間變化［66］。利用RSOI方法可以重構(gòu)年際間到年代際變化［63，67，68］，但無法精確估計(jì)長(zhǎng)期趨勢(shì)［45］。兩種方法都不能恢復(fù)全球和區(qū)域海平面變化的全頻譜［63］，這一問題導(dǎo)致不同重構(gòu)結(jié)果在20世紀(jì)70年代之前有較大差異［69，70］。因此，Dangendorf等［71］提出了一種融合重構(gòu)方法，在不同的時(shí)間尺度上選擇對(duì)應(yīng)的最佳方法，即結(jié)合卡爾曼濾波的低頻海面高信息和RSOI的高頻信息產(chǎn)生1900—2015年的全球和區(qū)域重構(gòu)海面高。將每一個(gè)驗(yàn)潮站通過卡爾曼濾波重構(gòu)得到的低頻信號(hào)（截止周期15年）作為趨勢(shì)改正，將殘余值和經(jīng)過類似處理的測(cè)高數(shù)據(jù)用于迭代的RSOI重構(gòu)，基于分段回歸模型，利用表面風(fēng)應(yīng)力、海面壓力、海表溫度和相鄰站點(diǎn)作為預(yù)測(cè)因子以最小化RSOI重構(gòu)中的偏差。

4 總結(jié)與展望

近30年來，衛(wèi)星測(cè)高技術(shù)在確定全球海平面變化方面取得了眾多令人矚目的研究成果，為理解全球氣候變化做出了重要貢獻(xiàn)?？傮w來說，主要表現(xiàn)在以下3個(gè)方面：

1）多源多代衛(wèi)星測(cè)高數(shù)據(jù)，特別是T/P系列測(cè)高數(shù)據(jù)，確定了高精度的全球平均海平面變化序列，進(jìn)而得到1993年至今的全球平均海平面上升速率約為3.3~3.5 mm/a，其上升加速度約為0.08~0.12 mm/a2，增強(qiáng)了對(duì)全球氣候變化影響的認(rèn)知。

2）聯(lián)合多源多代衛(wèi)星測(cè)高數(shù)據(jù)，利用最優(yōu)插值或克里金插值等方法獲取了（1/6）°~（1/4）°空間分辨率，1~5天時(shí)間分辨率的全球格網(wǎng)海平面變化序列，同時(shí)，也有一些針對(duì)高分辨率區(qū)域海平面變化的時(shí)空插值方法研究，為區(qū)域海平面變化特征和海洋災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)提供了重要數(shù)據(jù)支撐。

3）聯(lián)合衛(wèi)星測(cè)高數(shù)據(jù)的高空間覆蓋與驗(yàn)潮站等海洋數(shù)據(jù)長(zhǎng)時(shí)間觀測(cè)的特點(diǎn)，重構(gòu)了近百年的空間分辨率在（1/2）°~1°之間，時(shí)間分辨率最高為7天的全球格網(wǎng)海平面變化序列，促進(jìn)了對(duì)海平面變化的年際和年代際低頻特征，以及與厄爾尼諾等極端氣候事件相關(guān)性的認(rèn)知。

衛(wèi)星測(cè)高技術(shù)通過全天時(shí)、全天候、全球覆蓋的連續(xù)觀測(cè)獲取了全球海面高及其變化信息，但受限于其局限性，海平面變化研究仍然存在一些問題。例如，微波雷達(dá)高度計(jì)觀測(cè)足跡大，導(dǎo)致在近岸、島嶼和極區(qū)等復(fù)雜區(qū)域海面高精度較低；激光雷達(dá)高度計(jì)觀測(cè)足跡小，但因?qū)Ｃ婢哂写┩感远档土撕Ｃ娓哂^測(cè)精度；測(cè)高衛(wèi)星持續(xù)觀測(cè)時(shí)間較短，難以獲得長(zhǎng)周期的海平面變化特征。同時(shí)，新型測(cè)高技術(shù)也在不斷涌現(xiàn)。合成孔徑雷達(dá)高度計(jì)的沿軌觀測(cè)間距約有300 m，已成為現(xiàn)今測(cè)高衛(wèi)星的主要載荷。合成孔徑雷達(dá)干涉高度計(jì)可直接獲得高分辨率二維海面高觀測(cè)值，有望在陸地和冰蓋邊緣等區(qū)域獲得更多有效觀測(cè)數(shù)據(jù)，并克服星下點(diǎn)高度計(jì)觀測(cè)海面高變化時(shí)間和空間分辨率不可兼得的難題。全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)反射測(cè)量（global navigation satellite sys?tem?reflectometry，GNSS?R）技術(shù)具有多信號(hào)源、寬覆蓋等特點(diǎn)，在海面高測(cè)量領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景，已有多顆相關(guān)衛(wèi)星發(fā)射。此外，隨著衛(wèi)星測(cè)高任務(wù)的不斷實(shí)施，全球覆蓋的海面高數(shù)據(jù)積累越來越多，揭示海平面變化更多未知的多尺度時(shí)空特征將成為可能，例如風(fēng)暴潮等高頻海平面變化特征、年代際等低頻海平面變化特征、區(qū)域海平面變化差異原因等?？傮w上，衛(wèi)星測(cè)高技術(shù)的發(fā)展和未來任務(wù)規(guī)劃的目的是不斷提高時(shí)空分辨率和觀測(cè)精度，以滿足在中小尺度上更精細(xì)和更長(zhǎng)期認(rèn)知海洋的科學(xué)需求。