广义地说,海洋涡旋(eddy)是受(准)地转位涡守恒方程控制的尺度小于Rossby波的海水旋转运动的总称,包括通常所说的漩涡(vortex)、涡流(swirl)、涡环(ring)、曲流(meander)、涡丝(filament)以及尾流(wake)等(
从海洋涡旋的基本特征出发,人们提出了对其进行有效识别与追踪的4种遥感原理:(1)温度异常;(2)物质示踪;(3)旋转流场;(4)闭合拓扑。首先,由于暖涡和冷涡分别存在以涡心为中心的海水温度正、负异常,这些异常在理想情况下可通达海洋表面,形成海面温度SST (Sea Surface Temperature)的同步异常,从而使其被星载红外传感器所探测。第二,由于涡旋具有较强的物质裹挟和输运能力,使得叶绿素、有机碳、浮游生物乃至海上浮冰等物理、生物、化学物质随之旋转和迁移,从而被具有一定水下穿透能力的光谱仪和海面成像能力的合成孔径雷达SAR (Synthetic Aperture Radar)所感知。第三,由于涡旋环流的地转效应,使其海面拓扑呈现较为稳定的闭合结构,且暖涡中心为海面高度SSH (Sea Surface Height)极大值,冷涡中心为极小值,从而能被雷达高度计所识别和追踪。第四,由于涡旋内部的海水流动可以形成顺时针或逆时针的旋转流场,以及引发表层海水辐散和辐聚的上升流和下降流,改变海面粗糙度和SSH,从而被SAR与雷达高度计等传感器所捕获。基于上述原理,人们在过去半个多世纪中利用各种可见光、红外和微波传感器发展了一系列海洋涡旋遥感的技术和方法,极大地推动了海洋科学乃至地球系统科学的发展。
20世纪60年代,率先问世的红外遥感为海洋观测带来了革命性变化。随后的70年代,SST异常探测揭开了涡旋遥感研究的帷幕。陆续发射的HR、VHRR、AVHRR等系列红外遥感器,大大推动了海洋涡旋研究的进展。发展至今,大致经历了目视解读、自动解译及智能解析等3个阶段(
涡旋红外遥感的发展阶段
阶段 | 方法 | 优点 | 不足 |
---|---|---|---|
目视解读 | 人工判读 | 准确率高 | 效率低 具有主观性 |
自动解译 | 边缘检测法 | 精度高 | 效率低 |
特征提取法 | 精度高 | 算法复杂度高 | |
等温线法 | 效率高 | 精度低 | |
智能解析 | 神经网络模型 | 效率高、精度高 | 无法进行机理解释 样本数据质量要求高 |
1970-01,搭载有高分辨率红外辐射计(HR-IR)的第一颗改进TIROS卫星的成功发射,开启了红外遥感海洋学研究的先河。
(
(
20世纪80年代后期,计算机技术的快速发展及其在科学研究中的率先应用,使涡旋红外遥感逐渐从人工解读迈向自动解译阶段。相关学者经过大量的数据分析与实验验证,提出了若干基于SST图像的涡旋自动解译算法,主要有边缘检测法、特征提取法和等温线法等。
(1)边缘检测法。边缘检测法一般是指由近似椭圆的分段圆弧曲线所构成的一种“逐步求精”的自动检测方法,主要利用曲线拟合和圆检测算法选定候选子区域,再通过图像灰度分割法确定出子区域中的涡旋位置。
(2)特征提取法。特征提取法即利用特定算法从连续的SST图像中计算特征速度,并在速度矢量场中定位识别涡旋,用尽可能少的新特征最大限度地包含更多有效的涡旋信息。以往学者开发了许多经典特征提取算法用于红外图像的涡旋自动检测,如可用于涡旋精细特征提取的小波变换算法(
(3)等温线法。海洋涡旋根据其所引起的SST异常又可分为暖涡和冷涡,因此有学者开发了等温线法进行涡旋检测,即在特定阈值下迭代SST等温线,通过对极值点和像素个数、形状误差和振幅范围进行条件筛选,来判定闭合等温线是否为涡旋边界。基于此原理,学者们进行了大量实验研究,如使用形状的多尺度分析来突出可能包含涡旋形状的等温线曲率区域(Lemonnier等,1994),或通过迭代SST等温线自动检测和表征涡旋相关结构(
海洋观测技术特别是红外遥感技术的发展,一方面为海洋涡旋研究提供了海量数据,另一方面也为涡旋信息的智能挖掘带来挑战。传统涡旋的识别分类研究多采用目视解译法、基于物理几何参数法及混合对比法,具有较高的主观性与随机性。海洋大数据作为大数据技术在海洋领域的实践,通过多层学习提取海洋模式中的有效信息,客观挖掘数据间的复杂关系,有效提高了数据处理效率与精度,为人工智能AI (Artificial Intelligence)技术在涡旋红外遥感中的应用带来新的契机。
20世纪八、九十年代是神经网络NN (Neural Network)技术发展的高峰期,当时,有海洋学者将多层感知器MLP (Multilayer Perceptron)这一经典NN模型用于SST数据的涡旋识别(
2010年前后,由于卫星高度计在涡旋探测中的成熟应用,这一时期的涡旋红外遥感研究相对减少。然而,传统测高技术经过近10年的发展,其在涡旋探测领域的应用正在进入“平台”期,红外遥感技术因其高精度和小尺度特性再次受到重视。作为图像识别领域中的主流深度学习算法,卷积神经网络CNN (Convolution Neural Network)通过局部连接、权值共享、下采样等优化网络结构,利用卷积层提取数据特征,实现从原始样本到目标的“端到端”建模,在对高维数据处理和特征提取中具有明显优势,因而在从海量SST图像数据中提取涡旋特征发挥了重要作用,其原理如
式中,*表示卷积,
总之,作为最早应用于海洋涡旋研究的一项遥感技术,红外遥感在涡旋识别、追踪以及特性分析等方面起到了先导作用,随着传感器性能的不断提升,红外遥感在海洋涡旋研究中仍具有很大潜力。且由于红外遥感观测易受大气和云层影响的特点,许多学者开始结合AI技术对多源融合数据进行涡旋智能检测,为提高涡旋识别水平提供了新的思路。
水色遥感,因其所感知的信号是太阳光经大气和水气界面后与水体成分发生相互作用的离水辐射,能被用于水体物质组分和含量的直接探测,而海洋水体组分和含量的变化则是海洋物理与生物地球化学过程的结果,故水体组分和含量信息可作为海洋物理与生物地球化学过程的重要示踪。对于涡旋,因存在上升流和下降流,除了SSH和SST异常外,还会因营养盐的差异导致上层水体浮游植物生物量的不同(叶绿素
自20世纪90年代末开始,为保持水色卫星数据的连续性,并在CZCS基础上进一步提升遥感器性能,在全球海洋大科学计划推动和海洋环境业务化监测需求下,以OCTS、SeaWiFS、MODIS、GLI、MERIS、COCTS、GOCI、VIIRS、OLCI等为代表的系列水色遥感器被陆续部署和发射。相比于CZCS,其波段数、光谱分辨率、灵敏度和信噪比等性能参数均得到一定改进,尤其是多源卫星融合数据产品的时空分辨率和数据获取率的实质性提升,为获取涡旋水色遥感的全球覆盖、连续累积的高质量数据源提供保证,加快推动了涡旋水色遥感的广泛应用和系统性研究。主要代表性成果包括:(1)从时间维度看,一方面开展涡旋海表Chl
虽然水色卫星遥感已成为涡旋生态学研究不可或缺的关键手段(
自1975年第一颗高度计卫星GEOS-3和1978年第一颗星载SAR卫星Seasat服役开始,微波遥感技术逐渐成为海洋涡旋探测的重要手段。它利用波长范围为1 mm—1 m的微波波段,可穿透云层,不易受气象条件影响,具有大范围、高分辨率、全天时、全天候等特点,能对全球海洋涡旋进行全方位跟踪观测。
雷达高度计,以卫星为载体,以海洋为遥测靶,通过向海面发射Ka、Ku等波段的微波信号,实现对风速、浪场、海洋重力场和大洋环流等海洋动力环境参数的有效监测。早期GEOS-3高度计的测距精度在长、短脉冲模式下分别约为50 cm和20 cm,采用高压缩比脉冲压缩技术的Seasat测距精度可达10 cm量级,随后TOPEX/Poseidon(T/P)通过控制卫星精密重复周期,并借助多个频率波段测量,将精度提升至2—6 cm。之后发射的Jason系列、Envisat等卫星通过与T/P轨道形成内插地面轨迹,实现了较高的重访速率以及稳定连续的遥感观测,并将精度进一步提升到2—3 cm(
涡旋识别是涡旋研究的基础,围绕这一领域,国内外学者相继提出一系列识别算法,包括:(1)
涡旋识别与追踪算法
类型 | 算法名称 | 优点 | 不足 |
---|---|---|---|
识别算法 | OW参数法 | 简单易实现 | 准确率较低 |
缠绕角法 | 准确率高 | 计算效率低 | |
流向法 | 准确率高 | 计算效率低,对数据分辨率要求高 | |
海面拓扑法 | 准确率高,应用 最为广泛 | 算法健壮性待提升 | |
拉格朗日拟序结构法 | 不依赖于参考坐标系 | 计算效率低 | |
追踪算法 | 最近邻法 | 方法简便 | 准确率低 |
相似度法 | 定量描述涡旋 相似性,准确率高 | 多种属性间权值 待优化 | |
像素重叠法 | 计算效率高, 易于操作 | 准确率低 |
(1)
式中,
(2)缠绕角法。
(3)流向法。流向法是基于涡旋旋转流场特点,在海流数据分辨率提高的基础上提出的。其基本原理是根据最大地转流速度确定涡旋边界,根据最小涡流速度确定涡心(
(4)海面拓扑法。海面拓扑法主要利用涡旋闭合拓扑性质,将SSH局部极值作为涡旋中心,并以最外侧符合筛选条件的闭合SSH等高线作为涡旋边界(
(5)拉格朗日拟序结构法。随着流体动力分析理论的发展,Haller和Beron-Vera(2013)提出了一种新的不依赖于参考坐标系的拉格朗日变分测地线理论来提取涡旋。该方法主要利用涡旋旋转流场和物质示踪特性,定义一个水体边界,边界内的水体不会随周围水体的拉伸剪切等变形而发生扩散或混合。随后,
本文对同一海区(黑潮延伸体区域)分别采用
涡旋的追踪算法一般是基于涡旋识别结果完成的,其关键在于相邻时间涡旋间的匹配度判断。目前常用的涡旋追踪算法主要有3种:(1)最近邻法(
基于高度计数据的涡旋数据集
序号 | 代表性文献 | 识别算法 | 追踪算法 | 数据链接 |
---|---|---|---|---|
1 | Chelton等,2011b | 海面 拓扑法 | 相似度法 | https://www.aviso.altimetry.fr/[2020-10] |
2 | Tian等,2020 | http://coadc.ouc.edu.cn/tfl/[2020-10] | ||
3 | Faghmous等,2015 | 最近邻法 | http://www.nature.com/sdata/[2020-10] | |
4 | 董昌明 等,2017 | http://omolup.nuist.edu.cn/[2020-10] |
(1)最近邻法。在研究早期,采用
(2)相似度法。最近邻法缺乏对涡旋相似性的定量描述,由此导致涡旋匹配的错误率增加。为了能够更加客观地追踪涡旋,
式中,
(3)像素重叠法。在最近邻法提出之后,为了降低计算复杂度,
高度计在中尺度涡旋中的应用主要聚焦在涡旋形态学、运动学和动力学等特征统计及规律揭示方面。
(1)形态学。涡旋形态学作为中尺度涡旋研究的基本科学问题,对其物理学、生物学效应具有重要意义,同时也是涡旋运动学与动力学研究的基础。长期以来,涡旋的海表形态被过度简化为各向同性的“圆”结构。
归一化分布
(2)运动学。涡旋运动学是研究海洋中温度、盐度、叶绿素等物理、生物、化学量转移及空间再分布的基础要素,在海洋能量级联研究中发挥着重要作用。1)纬向运动。从全球尺度上看,涡旋的基本运动形态是纬向运动,高度计观测结果揭示,约2/3涡旋的实际运动方向为西向,另有1/3为东向(
此外,海洋中西向传播的涡旋与Rossby波存在高度内在相关性,两者在海平面高度异常数据的时间—经度图中都表现为基本一致的西传特征。因此,在高度计数据中两者交织在一起(
(3)动力学。涡旋动力学是探究中尺度涡旋内在物理机制与发展规律的核心问题,同时也是认识它与其他海洋现象之间相互作用的突破口。作为海洋响应大尺度大气驱动的主要表现形式,地转涡旋约占海洋总动能的90%(
卫星高度计的发展,使中尺度涡旋的输运能力与动量评估成为可能。(1)在涡旋输运方面,
综上所述,卫星高度计为进一步认知海洋中尺度涡旋的形态学、运动学与动力学特征与规律发挥了至关重要的作用。然而,现有卫星高度计在水平观测分辨率和垂向剖面探测能力上仍存在不足。因此,建立由表及里的精细化海洋观测,是以涡旋为代表的海洋学研究对新一代卫星技术提出的迫切需求。
SAR是一种主动式微波成像雷达,波长依不同观测要求,涵盖L、C、X等波段,能通过探测海表面粗糙度等反演海洋的水文动力过程。随着多极化技术的发展,2014年发射的ALOS-2和2016年发射的GF-3 SAR影像分辨率可达1 m左右,是海洋涡旋探测的重要手段之一。
SAR垂直于轨道倾斜向下观测海洋,收集的信号主要来自海洋表面的后向散射波。当雷达参数稳定时,影响后向散射波强度的主要因素为海表面粗糙度:海表面光滑时,后向散射较弱;海表面粗糙时,后向散射较强。海洋涡旋通过裹挟示踪物、影响海表流场等方式改变海表面粗糙度,这会在SAR图像上生成独特的大面积椭圆形斑块或条带,通过这一原理可以识别涡旋。同时,基于上述原理的涡旋SAR探测容易受到海表面风场的影响,风速过大或过小时,海表面粗糙度趋于平均,涡旋信号不容易被SAR捕捉。总体来说,目前基于SAR图像探测海洋涡旋的方法可大致分为3类:
(1)示踪观测:当满足一些特定条件时,可直接从SAR图像中探测到涡旋。即当海表面存在天然示踪物,如海冰,浮游生物,石油泄漏等,重力波的阻尼作用使海水表面的波动减弱,导致SAR的后向散射强度减弱。若示踪物存在区域与涡旋海区耦合,示踪物在海洋涡旋的影响下呈现出特定分布形态并被SAR捕捉,即可通过识别示踪物来识别海洋涡旋(
(2)流场反演:在任意海域,都可依靠SAR图像反演海表面粗糙度,它受到涡旋流场引起的波—流相互作用调制而发生改变,这一变化可用来发现和探测涡旋。
(3)智能挖掘:近年来,为进一步提高SAR图像涡旋探测的效率和准确性,结合AI和深度学习等新技术,涡旋识别方法快速发展。相较传统方法,智能挖掘更多根据人为设计的特征或规则提取SAR图像数据中的信息,如深度卷积神经网络DCNN(Deep Convolutional Neural Networks)等方法不需要预先定义,而是从大量的SAR数据中挖掘鲁棒的涡旋特征,并最终实现快速识别(
以示踪观测、流场反演方法为代表,SAR可以探测海洋涡旋的位置、大小、形状、强度等基本信息。早期探测对象多为单个或少数涡旋,如
随着技术的进步,SAR分辨率提高、数据量增大,不再满足仅探测涡旋的基本特征信息。结合AI技术,SAR可以深入探测涡旋的内部结构及其演变规律,使其更多细节被发现。如
与卫星高度计等其他传感器不同,SAR的分辨率较高,覆盖范围较小,这使得SAR对海洋涡旋的探测具有更强的针对性。相对于中尺度涡旋而言,SAR图像更多地被用于观测亚中尺度(~10 km)及小中尺度(~1 km)涡旋。这类海洋涡旋尺度小、存活时间短、变化更快,其边缘多成丝状且不规律,产生原因也与中尺度涡旋有所不同。将来,会面对SAR数据量激增和传统涡旋识别算法对海表面风场要求更高等系列挑战,而创建多传感器融合的涡旋识别算法、结合深度学习等前沿技术来改进已有算法将十分必要(
近年来,随着各类遥感传感器性能的不断改进、多源卫星数据融合带来的时空分辨率的有效提升、长时间序列遥感观测数据的不断累积、数据产品反演算法的持续优化以及高效能计算机技术的同步发展,基于微波高度计(SSH)、微波辐射计(SST、云、降雨)、微波散射计(风矢量)、热红外(SST)、可见光水色(Chl
(1)涡旋的大气镜像耦合。涡旋因其海面温度异常及其对混合层扰动不对称导致的混合层深度“净增加效应”(
(a) SST(±0.04℃) (b) 风速(±0.01m/s) (c) 云量(±0.1%) (d) 降雨量 (±0.001mm/h)
(a) SST (±0.04℃) (b) Wind speed (±0.01m/s) (c) Cloud fraction (±0.1%) (d) Rain rate (±0.001mm/h)
图7 超过60万个涡旋的平均复合及其大气“印记”镜像图(白色圆圈代表涡核,黑线表示涡旋相关的海平面异常等值线 (
Fig.7 Mean composite maps of the >600,000 individual eddy and pattern of their atmospheric imprint (White circles mark the eddy core and black lines denote sea level anomaly contours associated with the eddy (
(2)涡旋与台风。海洋涡旋对台风的响应和反馈是最强烈的海气相互作用,开展其相关研究对深入认识涡旋与台风相互作用机制,进而实现台风强度的精确预报具有重要意义。21世纪初,卫星高度计在涡旋观测中的初步应用,使涡旋与台风的研究备受关注。但同样受限于卫星遥感数据时空分辨率较低及与涡旋匹配的台风数据集稀少等因素,相关工作只能聚焦于个例典型涡旋(具有较大振幅和半径)在某一次台风事件过境后的表层参数响应(如Chl
(1)涡旋与初级生产力。早期研究发现,全球海洋净初级生产量与垂直混合的营养供给量之间存在着明显差异,有关学者开始意识到涡旋是造成该“营养缺失”的主要因素,并较早地开展了涡旋与生态的交叉学科研究(
(2)涡旋与次级生产力。涡旋通过调制其内部Chl
时至今日,基于可见光、红外、微波等遥感手段,涡旋海洋学发展取得了令人欣喜的成就—开创性地建立了中尺度涡旋的识别与追踪方法,实现了海洋涡旋个体的全生命周期观测和涡旋群体的全球、跨年代际特征统计,辅助原位观测重构了中尺度涡旋的三维结构,发展了涡旋形态学、运动学和动力学,拓展了涡旋动力与海气耦合、海洋生态、生物地球化学等交叉学科领域,极大地丰富了涡旋海洋学的知识体系。但随着科学研究的深入,当前遥感手段在支撑涡旋相关的机理解释、定量化分析、模型参数化等方面遇到了前所未有的挑战,亟需在如下几个方面取得突破:(1)亚中尺度过程遥感观测。亚中尺度过程是海洋能量级联和物质传输的关键纽带,在海洋生物地球化学循环发挥中着重要作用。传统卫星高度计虽然具备全天时和全天候观测优势,但在其现有时空分辨率下探测到的涡旋只是冰山一角,仍有90%左右的涡旋不能被融合卫星高度计数据所捕获(
综上,针对海洋涡旋发展面临的上述挑战,发展新一代海洋卫星技术成为了必然选择(
(a) 干涉成像高度计 (
(a) Interferometric imaging altimeter (
图9 新一代卫星载荷
Fig.9 New generation satellite payloads