海表盐度(Sea Surface Salinity, SSS)作为描述海洋基本性质的一个重要参量,在全球水循环和大洋环流中扮演着至关重要的角色,也是全球气候变化的一项重要指标。南海是我国最大的海域,也是西北太平洋最大的边缘海之一,其SSS变化将对南海的水动力环境、海洋环流及中国气候变化、海洋渔业等产生重要影响。卫星遥感是目前唯一可行的大范围、连续观测SSS的方法,克服了现场盐度数据远远不能满足研究需要的困难,成为获取该参量资料的有效手段。但由于南海特殊的地理位置与复杂的气候特征,严重影响了卫星遥感盐度在南海海域的数据准确度。论文主要用SMOS卫星数据与Argo等实测数据结合,辅以Aquarius/SAC-D卫星数据及SODA、HYCOM/NCODA数据集,进行南海SSS卫星遥感数据产品准确度评估及其特征分析,为下一步卫星遥感观测近岸SSS准确度的提高提供数据及观测基础。主要研究工作及成果如下：(1)使用2011年的SODA盐度数据,分析得到南海SSS的大致空间分布特征：南海SSS场整体上呈现出从东北到西南SSS值递减的团带状分布模式。高盐水舌从吕宋海峡及台湾海峡向南海入侵及收缩,近岸河口径流量的变化等,都会导致南海局部海域的盐度异常。(2)由南海各个季节SSS分布图可以看到,南海SSS值呈条带状分布,由北向南递减,并且SSS的季节差异非常明显,同时在不同的海域呈现出不同的季节变化特征。在利用最小二乘法对南海的SODA月平均SSS数据进行线性拟合分析SSS异常的变化趋势时显示,从1980年到2011年,南海SSS总体上呈现出下降的趋势。(3)使用EOF分析方法对南海的SODA月平均盐度数据进行时空分解。结果显示,第1模态EOF分析表明南海SSS在空间分布上的变化具有良好的整体一致性,变化同相位；第2、3模态EOF分析则表明南海不同区域SSS异常变化有所不同,其中,在南海北部和南部SSS异常变化大且呈反相关,在南海中部SSS异常变化小。(4)对于SMOS卫星的两个数据发布中心(法国海洋研究研究院SMOS卫星数据小组,Centre Aval de Traitement des Donnees SMOS, CATDS,和西班牙巴塞罗那专家中心,Barcelona Expert Center, BEC)发布的两套格网化产品数据,选取质量精度更高的CATDSV1.0的数据,将该数据与Argo等实测数据进行匹配,并采用统计学的方法对SMOS卫星CATDSV1.0数据准确度进行评估。结果表明：匹配数据的线性关系不显著,SMOS卫星CATDSV1.0盐度数据和Aquarius/SAC-D卫星L3 SMI盐度数据在南海的RMSE分约为0.8和0.689,且近岸卫星SSS数据相对于实测数据偏高,这很可能是由于近岸强风场和以及南海北岸陆地射频干扰(RFI)作用影响的结果。(5)进行SMOS卫星CATDSV1.0盐度数据小尺度变化分析,观察并验证实测数据与卫星数据之间由于空间不匹配而产生评估误差。研究结果显示：1°×1°空间网格内,不同位置浮标SSS在某些相同时间序列中明显存在一定的梯度变化,并且卫星数据与实测数据对比误差较大；同时,使用最接近原则的6个经纬度点的HYCOM日平均SSS变化趋势显示出相近而略有不同的特点,但对比浮标实测数据,仍呈现出了较大的差异。因此,降低空间不匹配的影响,可以在很大程度上提高卫星遥感准确性评估的适用性和有效性。
