薛兆楠 馮 偉 陳 威 楊元元 閆昊明 鐘 敏

1 中國(guó)科學(xué)院精密測(cè)量科學(xué)與技術(shù)創(chuàng)新研究院大地測(cè)量與地球動(dòng)力學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，武漢市徐東大街340號(hào)，430077 2 中國(guó)科學(xué)院大學(xué)地球與行星科學(xué)學(xué)院，北京市玉泉路19號(hào)甲，100049 3 中山大學(xué)測(cè)繪科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，廣東省珠海市大學(xué)路2號(hào)， 519082 4 廣東省江門市住房和城鄉(xiāng)建設(shè)局，廣東省江門市江海一路83號(hào)，529040 5 鹽城師范學(xué)院，江蘇省鹽城市希望大道南路2號(hào)，224007

近年來(lái)，新型雷達(dá)測(cè)高技術(shù)迅速發(fā)展。美國(guó)宇航局(NASA)、法國(guó)航天局(CNES)、英國(guó)航天局(UKSA)和加拿大航天局(CSA)等聯(lián)合發(fā)起了SWOT(surface water and ocean topography)衛(wèi)星任務(wù)，將為全球地表水及海洋表面的精確測(cè)量提供重要觀測(cè)數(shù)據(jù)。SWOT衛(wèi)星采用寬刈幅干涉測(cè)量方法提供15 km或更高空間分辨率的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，從而表征海洋中尺度和亞中尺度動(dòng)力現(xiàn)象[1]。SWOT也將用于觀測(cè)全球面積大于250 m2的湖泊及寬度大于100 m的河流，以提供全球50%～60%的地表水時(shí)空變化信息[2]。

SWOT衛(wèi)星計(jì)劃于2022年發(fā)射，目前已有部分學(xué)者對(duì)SWOT衛(wèi)星任務(wù)的觀測(cè)能力進(jìn)行了預(yù)估[3-5]。本文選取中國(guó)南海及其周邊區(qū)域(2°～22°N，100°～120°E)，采用觀測(cè)系統(tǒng)模擬實(shí)驗(yàn)方法(observing system simulation experiments，OSSE)對(duì)SWOT觀測(cè)結(jié)果的精度等進(jìn)行模擬分析[6]，并詳細(xì)評(píng)估SWOT在整個(gè)南海地區(qū)不同空間和時(shí)間尺度上觀測(cè)海洋現(xiàn)象的能力。

1 數(shù)據(jù)及模擬器介紹

1.1 SWOT衛(wèi)星簡(jiǎn)介

SWOT衛(wèi)星的核心載荷是Ka波段雷達(dá)干涉儀(KaRIn)，該儀器有兩個(gè)合成孔徑雷達(dá) (SAR)天線，位于總長(zhǎng)10 m的基線兩側(cè)(https:∥swot.jpl.nasa.gov/resources/media)，可測(cè)量地面幅寬60 km。由于雷達(dá)信號(hào)入射角存在一定的視角，SWOT觀測(cè)數(shù)據(jù)在衛(wèi)星下方存在20 km的空白，為此SWOT衛(wèi)星將攜帶一個(gè)星下點(diǎn)傳統(tǒng)微波高度計(jì)來(lái)填補(bǔ)，同時(shí)星下點(diǎn)高度計(jì)可用于校準(zhǔn)和驗(yàn)證KaRIn觀測(cè)數(shù)據(jù)[7]。星下點(diǎn)的傳統(tǒng)測(cè)高方法依賴于返回波形前沿的功率和特定形狀，并且由于大氣的影響會(huì)導(dǎo)致信號(hào)在傳播過(guò)程中出現(xiàn)衰減；而SWOT衛(wèi)星采用的干涉技術(shù)依賴于測(cè)量2個(gè)雷達(dá)天線之間信號(hào)的相位差，從而大大提升了觀測(cè)的空間分辨率。

圖1對(duì)比了傳統(tǒng)星下點(diǎn)高度計(jì)(以Jason-2為例)和SWOT衛(wèi)星的21 d軌道覆蓋范圍(不包括星下點(diǎn)軌道)，可以看出，與Jason-2衛(wèi)星約315 km的軌道間距相比，SWOT衛(wèi)星的軌道覆蓋范圍提升顯著。目前的大部分研究都是通過(guò)不同軌道的多顆測(cè)高衛(wèi)星來(lái)觀測(cè)獲取二維海平面高度信息，可部分彌補(bǔ)高度計(jì)軌道間距過(guò)大這一缺點(diǎn)，而SWOT衛(wèi)星將直接提供高精度、高空間分辨率的二維寬刈幅海洋信息[8]。

圖1 21 d軌道覆蓋范圍Fig.1 21 d orbital coverage

1.2 海洋模式

本文使用的高分辨率海洋環(huán)流模式數(shù)據(jù)是由美國(guó)噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室(Jet Propulsion Laboratory, NASA)發(fā)布的ECCO2產(chǎn)品，該產(chǎn)品采用麻省理工學(xué)院環(huán)流模式(MITGCM)，同化了海平面高度、洋底壓力、表面風(fēng)應(yīng)力、海洋表面溫度及海洋剖面溫度鹽度等觀測(cè)數(shù)據(jù)。本文使用的是ECCO2產(chǎn)品中由Cube92模型輸出的全球每日平均海平面高度(sea surface height，SSH)數(shù)據(jù)，空間分辨率為0.25°×0.25°。SWOT衛(wèi)星預(yù)期達(dá)到的時(shí)間分辨率為21 d，本文選取2018-07-01～21的ECCO2 SSH數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬，為研究更長(zhǎng)時(shí)間下SWOT衛(wèi)星的觀測(cè)能力，選取2018-01-01～07-19共計(jì)200 d數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

1.3 SWOT海洋觀測(cè)誤差

本文在進(jìn)行SWOT模擬時(shí)考慮的誤差[9]包括：1)基線偏移誤差，是由干涉儀基線長(zhǎng)度發(fā)生變化而產(chǎn)生的。對(duì)于SWOT衛(wèi)星，采用平面方式進(jìn)行高程求解，基線長(zhǎng)度為笛卡爾坐標(biāo)系下YZ平面上2個(gè)天線連線的投影。2)KaRIn噪聲，隨到星下點(diǎn)的距離和有效波高的變化而變化。參考SWOT的相關(guān)文檔，本文假設(shè)有效波高為2 m。3)相位誤差，是由于2個(gè)雷達(dá)天線干涉信號(hào)路徑之間的相位變化而產(chǎn)生的誤差，與飛行系統(tǒng)和KaRIn組件有關(guān)。該誤差主要由系統(tǒng)性相位誤差和隨機(jī)性相位誤差組成，在模擬時(shí)認(rèn)為與兩條帶之間的相位誤差不相關(guān)。4)橫滾誤差，包括陀螺誤差和橫滾控制誤差。由于該誤差隨著條帶向外大致呈線性增長(zhǎng)，從而造成SWOT觀測(cè)的條帶局部?jī)A斜。SWOT攜帶高性能陀螺儀，能夠測(cè)量旋轉(zhuǎn)值從而減少橫滾誤差的影響。陀螺儀在測(cè)量旋轉(zhuǎn)值時(shí)會(huì)存在一定的誤差，而這一誤差被考慮進(jìn)SWOT模擬觀測(cè)中。5)路徑延遲誤差，即衛(wèi)星雷達(dá)信號(hào)在傳播時(shí)受大氣水分子、懸浮物及電子濃度的影響產(chǎn)生折射、散射甚至延遲，使所測(cè)距離與實(shí)際距離產(chǎn)生的偏差。由于Ka波段對(duì)水汽較為敏感，SWOT將搭載微波輻射計(jì)來(lái)探測(cè)水汽信息，從而降低水汽對(duì)Ka波段探測(cè)的影響。6)時(shí)間誤差。衛(wèi)星高度計(jì)是通過(guò)測(cè)量發(fā)射信號(hào)與回波信號(hào)之間的脈沖周期(時(shí)間間隔)計(jì)算距離，從而確定高程的，衛(wèi)星在軌觀測(cè)期間，衛(wèi)星攜帶的時(shí)鐘產(chǎn)生的頻率漂移會(huì)使時(shí)鐘脈沖周期發(fā)生變化，進(jìn)而產(chǎn)生誤差。

1.4 SWOT數(shù)據(jù)模擬

為獲取SWOT模擬觀測(cè)數(shù)據(jù)，本文使用JPL發(fā)布的SWOT模擬器(https:∥swot-simulator.readthedocs.io/en/doc-initiate_doc)，基于該模擬器，使用海洋模式SSH數(shù)據(jù)作為輸入，加入儀器誤差及路徑延遲誤差等影響因素，在沿軌的條帶上生成SWOT模擬觀測(cè)數(shù)據(jù)，并將模擬數(shù)據(jù)與輸入的模式真值數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比評(píng)估。首先以21 d的重訪周期、77.68°的軌道傾角及891 km的衛(wèi)星軌道高度為基本參數(shù)，模擬獲得SWOT衛(wèi)星的地面寬刈幅軌跡坐標(biāo)，生成2 km分辨率的模擬沿軌跡網(wǎng)格。將每日海洋模式SSH數(shù)據(jù)插值到對(duì)應(yīng)SWOT軌道網(wǎng)格中，得到SWOT時(shí)空域各軌道的SSH數(shù)據(jù)；加入隨機(jī)生成的SWOT觀測(cè)噪聲，得到21 d時(shí)間分辨率及2 km空間分辨率的SWOT模擬觀測(cè)數(shù)據(jù)。由于SWOT軌道特性等原因，會(huì)存在菱形的無(wú)觀測(cè)值區(qū)域(圖1(b))，需要對(duì)SWOT模擬觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行插值和平滑。本文選用最鄰近插值法填補(bǔ)菱形無(wú)觀測(cè)值區(qū)域，為盡可能消除SWOT觀測(cè)條帶誤差的影響，選用150 km的高斯濾波進(jìn)行平滑。通過(guò)對(duì)比處理的SWOT觀測(cè)數(shù)據(jù)與輸入的海洋模式數(shù)據(jù)，本文對(duì)SWOT衛(wèi)星在21 d和200 d時(shí)間尺度的觀測(cè)能力進(jìn)行了評(píng)估。此外，本文選取某一軌的SWOT模擬數(shù)據(jù)，進(jìn)一步評(píng)估了SWOT觀測(cè)亞中尺度海洋現(xiàn)象的能力。

2 結(jié) 果

2.1 SWOT海洋觀測(cè)誤差

圖2顯示了某一軌SWOT模擬SSH數(shù)據(jù)中各類誤差和總誤差的空間分布，可以看出，基線偏移誤差(圖2(a))、路徑延遲誤差(圖2(e))和時(shí)間誤差(圖2(f))對(duì)SSH的影響明顯小于相位誤差(圖2(c))和橫滾誤差(圖2(d))。表1(單位cm)進(jìn)一步給出了各項(xiàng)誤差和總誤差的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，其中相位誤差和橫滾誤差的標(biāo)準(zhǔn)差(STD)最高，對(duì)總誤差的影響最大，但這2種誤差會(huì)部分相互抵消，從最后的總誤差(圖2(g))中也可以反映出來(lái)。需要說(shuō)明的是，圖2中的沿軌方向存在寬度約20 km的觀測(cè)空白條帶，為星下點(diǎn)兩側(cè)各10 km的KaRIn載荷觀測(cè)空白區(qū)。

圖2 某一軌SWOT SSH觀測(cè)數(shù)據(jù)Fig.2 One track of simulated SWOT observations

如圖2(a)所示，基線偏移誤差對(duì)稱于星下軌跡，并且距離星下軌跡越遠(yuǎn)誤差越大，這種分布與圖2(d)的橫滾誤差相似，不同的是橫滾誤差兩側(cè)符號(hào)相反。圖2(b)的KaRIn誤差為隨機(jī)誤差，其空間分布呈噪點(diǎn)狀，且該誤差均值接近于零。如圖2(c)所示，相位誤差與基線偏移誤差和橫滾誤差的對(duì)稱性表現(xiàn)不同，基線偏移誤差和橫滾誤差主要受衛(wèi)星姿態(tài)影響，衛(wèi)星兩側(cè)天線會(huì)一起發(fā)生變化，因此兩條帶之間存在相關(guān)性；而相位誤差考慮僅受一側(cè)天線的影響，兩條帶之間不存在相關(guān)性。相位誤差作為影響較大的誤差，在距離星下軌跡較遠(yuǎn)的位置誤差最高約20 cm。如圖2(d)所示，橫滾誤差隨著時(shí)間的推移(即垂直星下軌跡方向距離的增加)線性增加，誤差可達(dá)13 cm。如圖2(e)所示，路徑延遲誤差在時(shí)間和空間上具有很大的變化性，這與大氣水汽的空間不確定性有關(guān)。

表1 某一軌模擬的SWOT SSH觀測(cè)數(shù)據(jù)中各項(xiàng)誤差和總誤差統(tǒng)計(jì)

將21 d每條軌道生成的誤差進(jìn)行空間疊加，獲得的誤差分布如圖3所示，相位誤差與橫滾誤差較其他誤差影響大，且誤差向條帶兩側(cè)增加，條帶邊緣處的誤差最高，導(dǎo)致條帶與條帶交接處存在跳躍。而KaRIn誤差和路徑延遲誤差由于具有隨機(jī)性，在條帶交接處不存在這類現(xiàn)象。圖3(g)為總誤差的空間分布，可以看出，其對(duì)SSH測(cè)量的影響最高可達(dá)30 cm。

圖3 模擬器生成的21 d各誤差空間分布Fig.3 The 21 d spatial map generated by the simulator

2.2 SWOT南海觀測(cè)結(jié)果

將§1.2中海洋模式ECCO2輸出的2018-07-01～21 SSH數(shù)據(jù)進(jìn)行平均，得到SSH真值(圖4(a))，并使用§1.4中SWOT 模擬器與§2.1中的模擬誤差進(jìn)行SWOT海洋觀測(cè)數(shù)據(jù)模擬，得到中國(guó)南海區(qū)域21 d平均SWOT觀測(cè)結(jié)果(圖4(b))。需要說(shuō)明的是，部分區(qū)域由于在21 d的周期內(nèi)被多次覆蓋，圖4(b)中展示的是多次覆蓋的平均觀測(cè)數(shù)據(jù)，可以看出，模擬的SSH數(shù)據(jù)存在空間不連續(xù)現(xiàn)象，這與各軌道觀測(cè)之間的時(shí)間滯后及軌道相關(guān)誤差有關(guān)。對(duì)比圖4(a)和4(b)可以看出，SWOT模擬觀測(cè)信號(hào)與真實(shí)信號(hào)在大尺度空間分布上十分相似，但存在最大約30 cm的差異。經(jīng)過(guò)二維高斯濾波(截?cái)?5 km)平滑處理后的SWOT觀測(cè)數(shù)據(jù)(圖4(c))與海洋模式之間的差異(圖4(e))，和未經(jīng)處理的觀測(cè)數(shù)據(jù)與海洋模式之間的差異(圖4(d))相比，條帶狀噪聲得到有效去除，與真實(shí)信號(hào)的差異更小[10]。

圖4 中國(guó)南海區(qū)域各類數(shù)據(jù)結(jié)果Fig.4 Results of various data in the south China sea

進(jìn)一步使用2018-01-01～07-19共計(jì)200 d的海洋模式真值數(shù)據(jù)對(duì)SWOT觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬。參考文獻(xiàn)[3]，以1 d為步長(zhǎng)，獲取每21 d的SWOT觀測(cè)空間分布，共得到179幅SWOT觀測(cè)格網(wǎng)數(shù)據(jù)。圖5(a)給出了該時(shí)間段未平滑的SWOT觀測(cè)數(shù)據(jù)和平滑后的觀測(cè)數(shù)據(jù)分別與對(duì)應(yīng)海洋模式真值的均方根誤差(RMSE)空間分布，由于SWOT以寬刈幅方式對(duì)海洋進(jìn)行觀測(cè)，條帶之間的誤差差異較大，均方根誤差在條帶交界處能達(dá)到20 cm，而條帶中間(即星下點(diǎn)軌跡附近)區(qū)域的均方根誤差相對(duì)較小，這也與圖3(g)的結(jié)果一致。在該研究時(shí)間段，未平滑的SWOT觀測(cè)數(shù)據(jù)與真值的均方根誤差的平均值為4 cm。進(jìn)一步對(duì)SWOT模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行二維高斯濾波(15 km窗口)平滑處理，海洋模式也作相同平滑[3]，如圖5(b)所示，在經(jīng)過(guò)空間平滑后，均方根誤差雖然仍呈一定的條帶狀分布，但SWOT觀測(cè)數(shù)據(jù)與真值的吻合程度有顯著提高，均方根誤差的平均值降低到2 cm。由此可見，空間平滑可以有效消除SWOT原始觀測(cè)的部分誤差，提高結(jié)果的可靠性。

圖5 ECCO2海洋模式輸出的SSH真值與SWOT模擬SSH結(jié)果的均方根誤差Fig.5 RMSE between the SSH from ECCO2 ocean model and the SWOT simulator

本文計(jì)算了平滑后SWOT觀測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)差和海洋模式輸出真值的標(biāo)準(zhǔn)差，結(jié)果如圖6所示，SWOT觀測(cè)能夠很好地捕捉南海東北部和泰國(guó)灣等地海平面的顯著變化信號(hào)。選擇信號(hào)變化強(qiáng)度不同的3個(gè)區(qū)域：南海東北部(區(qū)域1，18°～22°N，116°～120°E，圖6(a)黑框)、泰國(guó)灣(區(qū)域2，8°～12°N，100°～104°E，圖6(a)綠框)和南海南部(區(qū)域3，8°～12°N，112°～116°E，圖6(a)紫框)，獲取SSH變化時(shí)間序列(圖7)。如圖6所示，南海東北部(區(qū)域1)和泰國(guó)灣(區(qū)域2)均存在較大的海平面變化信號(hào)，但圖5(b)的誤差空間分布表明，泰國(guó)灣的SWOT海平面觀測(cè)誤差明顯小于南海東北部。由表2統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知，南海東北部的SWOT海平面觀測(cè)誤差為1.2 cm，而泰國(guó)灣的誤差為0.8 cm，這與海平面變化信號(hào)相對(duì)較小的南海南部(區(qū)域3)誤差(0.7 cm)一致。結(jié)合圖5(b)、6(a)和7可知，海平面變化信號(hào)本身的強(qiáng)度不會(huì)直接影響SWOT觀測(cè)的精度，SWOT觀測(cè)誤差空間分布呈南北條帶狀，主要與其寬刈幅的沿軌跡觀測(cè)模式有關(guān)，與原始信號(hào)強(qiáng)度沒有很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性。

圖6 平滑后的SSH標(biāo)準(zhǔn)差Fig.6 The standard deviation of SSH

圖7 3個(gè)區(qū)域海洋模式輸出和SWOT模擬的SSH變化時(shí)間序列Fig.7 Time series of SSH anomalies from SWOT simulator and ECCO2 ocean model inthree regions

表2 3個(gè)區(qū)域SWOT觀測(cè)和海洋模式模擬的SSH變化時(shí)間序列統(tǒng)計(jì)

2.3 SWOT沿軌觀測(cè)結(jié)果

為進(jìn)一步對(duì)SWOT觀測(cè)亞中尺度海洋現(xiàn)象的能力進(jìn)行評(píng)估，提取圖4(b)SWOT模擬數(shù)據(jù)中某一軌(軌道編號(hào)135)的SSH數(shù)據(jù)，對(duì)該數(shù)據(jù)進(jìn)行高斯濾波(半徑15 km)和網(wǎng)格重采樣(10 km×10 km)，并與2 km×2 km網(wǎng)格數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。如圖8所示，加入了模擬噪聲后的結(jié)果顯示，SWOT衛(wèi)星仍可較好地觀測(cè)該區(qū)域海平面高度，其中圖8(e)和8(f)為該軌道在2 km和10 km分辨率下SWOT模擬(圖8(a)、8(c))與海洋模式(圖8(b)、8(d))的差值。通過(guò)表3(單位m)可看出，2 km和10 km空間分辨率的SWOT模擬和海洋模式之間SSH差異的STD分別為0.03 m和0.02 m，相差不大。在2 km和10 km分辨率下，SWOT模擬SSH仍存在一定的噪聲影響，但兩者與海洋模式真值的接近程度類似。

表3 在2 km和10 km分辨率下SWOT觀測(cè)和海洋模式模擬的SSH統(tǒng)計(jì)

圖9為利用圖8相應(yīng)SSH數(shù)據(jù)計(jì)算得到的地轉(zhuǎn)流流速。由于SWOT觀測(cè)噪聲的影響，在2 km分辨率下SWOT觀測(cè)的地轉(zhuǎn)流存在較大高頻噪聲，從而導(dǎo)致亞中尺度渦流無(wú)法被很好地區(qū)分出來(lái)(圖9(e)中軌道南部地區(qū))；而在10 km分辨率下，SWOT觀測(cè)的地轉(zhuǎn)流信號(hào)更加平滑，與海洋模式結(jié)果的空間特征也更為接近。表4(單位m·s-1)進(jìn)一步對(duì)地轉(zhuǎn)流流速進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，在2 km空間尺度上，海洋模式和SWOT模擬觀測(cè)的差異STD為0.11 m/s；而在10 km空間尺度上，二者差異顯著降低，為0.06 m/s。由此可見，對(duì)于計(jì)算亞中尺度的地轉(zhuǎn)流，相較于2 km分辨率，10 km分辨率的差值結(jié)果可顯著降低SWOT觀測(cè)誤差的影響。

(a)2 km分辨率下SWOT模擬；(b)2 km分辨率下海洋模式；(c)10 km分辨率下SWOT模擬；(d)10 km分辨率下海洋模式；(e)SWOT模擬結(jié)果差異；(f)海洋模式結(jié)果差異圖8 某一軌2 km及10 km分辨率下SWOT模擬和海洋模式的SSH結(jié)果及差異對(duì)比Fig.8 SSH from SWOT simulator and ocean model on SWOT interpolatedon regular 2 km×2 km and interpolated 10 km×10 km grids

(a)2 km分辨率下SWOT模擬；(b)2 km分辨率下海洋模式；(c)10 km分辨率下SWOT模擬；(d)10 km分辨率下海洋模式；(e)SWOT模擬結(jié)果差異；(f)海洋模式結(jié)果差異圖9 某一軌2 km及10 km分辨率下SWOT模擬和海洋模式的SSH計(jì)算得到的地轉(zhuǎn)流流速及差異對(duì)比Fig.9 Geostrophic current field based on SSH from SWOT simulator and ocean model on SWOT interpolatedon regular 2 km×2 km and interpolated 10 km×10 km grids

表4 在2 km和10 km分辨率下SWOT觀測(cè)和海洋模式模擬的地轉(zhuǎn)流流速的統(tǒng)計(jì)

3 結(jié) 語(yǔ)

本文使用OSSE方法模擬了SWOT觀測(cè)數(shù)據(jù)，并與真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，從而評(píng)估SWOT在南海區(qū)域的海平面變化觀測(cè)能力。與傳統(tǒng)測(cè)高衛(wèi)星相比，SWOT衛(wèi)星采用寬刈幅干涉測(cè)量方式，能夠直接進(jìn)行二維觀測(cè)，可以更好地獲取海洋亞中尺度變化信息。未經(jīng)處理的SWOT模擬數(shù)據(jù)存在條帶狀觀測(cè)誤差，空間濾波可有效降低觀測(cè)誤差，提高SWOT觀測(cè)結(jié)果的空間連續(xù)性。

通過(guò)分析各類噪聲的影響后發(fā)現(xiàn)，相位誤差與橫滾誤差對(duì)SWOT的SSH觀測(cè)結(jié)果影響較大，在南海區(qū)域能夠達(dá)到20 cm和12.6 cm，且誤差向條帶兩側(cè)增加，距離星下點(diǎn)越遠(yuǎn)誤差越大。SWOT模擬觀測(cè)數(shù)據(jù)和海洋模式真值數(shù)據(jù)的均方根誤差呈條帶狀分布，在條帶交界處均方根誤差可達(dá)20 cm，而靠近星下點(diǎn)區(qū)域的均方根誤差很小。在研究時(shí)間段內(nèi)，兩者在南海的均方根誤差平均值為4 cm，經(jīng)過(guò)插值平滑后均方根誤差平均值降低到2 cm。通過(guò)對(duì)比平滑后SWOT觀測(cè)SSH的標(biāo)準(zhǔn)差和海洋模式真值的標(biāo)準(zhǔn)差發(fā)現(xiàn)，SWOT能夠很好地反映出大部分SSH顯著變化區(qū)域的信號(hào)。

進(jìn)一步選取信號(hào)變化不同的區(qū)域進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn)，SWOT觀測(cè)和海洋模式輸出的SSH差異與信號(hào)強(qiáng)度無(wú)關(guān)，而受寬刈幅沿軌觀測(cè)方式的影響較大。為研究SWOT觀測(cè)海洋亞中尺度現(xiàn)象的能力，提取SWOT的一條軌跡(左右50 km條帶)進(jìn)行2 km×2 km和10 km×10 km網(wǎng)格比較后發(fā)現(xiàn)，SWOT模擬的2 km分辨率地轉(zhuǎn)流信號(hào)受噪聲影響較大，亞中尺度海洋現(xiàn)象無(wú)法被很好地分辨出來(lái)；而10 km分辨率信號(hào)經(jīng)過(guò)平滑后更接近海洋模式的結(jié)果。

SWOT衛(wèi)星有望于2022年發(fā)射升空，對(duì)SWOT進(jìn)行模擬一方面可預(yù)先評(píng)估該衛(wèi)星的觀測(cè)能力，另一方面可為后續(xù)研究各類處理方法提供科學(xué)參考。后續(xù)將對(duì)SWOT探測(cè)中國(guó)南海區(qū)域年際和長(zhǎng)期海平面時(shí)空變化的能力進(jìn)行研究，以探討SWOT衛(wèi)星觀測(cè)海平面變化的潛力。