主题：【原创】我们行星的金羊毛—ARGO计划简说 -- 抱朴仙人

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ARGO剖面浮标数据质量控制过程剖析

童明荣1 刘增宏1,2 孙朝辉1,2 朱伯康1 许建平1,2

(1. 国家海洋局 第二海洋研究所,浙江 杭州 310012

2. 国家海洋局 海洋动力过程与卫星海洋学重点实验室,浙江 杭州 310012)

摘要: ARGO计划的观测目标是能取得精度分别为0.5oC和0.01 PSU的海水温度和盐度资料.然而,由于目前海水盐度是采用海水电导率间接导出的,而测量海水电导率的传感器很容易产生偏差.因此,必须对获得的ARGO数据进行质量控制.本文详细介绍了ARGO剖面浮标资料实时质量控制模式和延时质量控制模式及其采用的质量控制方法等.

关键词:ARGO计划;ARGO剖面浮标; 实时质量控制;延时质量控制

引言

国际ARGO计划于2000年初开始实施,它是一个全球性的海洋实时观测计划[1,2].计划在全球大洋中投放大约3000个ARGO剖面浮标,每年大约可以获得10万条温,盐度剖面资料.这些大量的,实时的观测资料将有助于(1)初始化气候预测模型,(2)研究气候变化对海洋的影响,(3)校准和检验卫星高度计资料,(4)增加对海洋及其在全球气候中的作用的了解.为此该计划一推出,就得到了包括中国在内的众多沿海国家的响应和支持.

ARGO计划的观测目标是能取得精度分别为0.5℃和0.01 PSU的海水温,盐度资料.然而,由于目前海水盐度还无法从海洋中直接测量获得,是采用海水电导率间接导出的.而测量海水电导率的传感器只要受到轻微的物理变形或油污等污染物的影响,其测量值就会出现较大的偏差.因此,要保持电导率传感器长期(4~5年)的测量精度,必须寻找一种理想的能提高已经布放的ARGO剖面浮标资料质量的方法.

众所周知,利用调查船进行CTD观测时,在航次之前,都要对CTD仪的温度和电导率传感器进行标定校正[3,4].然而,在用剖面浮标观测时,由于抛弃式的特性,难于对所携带的传感器进行经常性的标定校正,也很难确定在海洋中漂流后的传感器产生误差的原因.即使传感器测量误差已经很明显了,还是不能用传统的误差订正方法对ARGO浮标观测资料进行校正,因为人们难以得到与ARGO浮标观测相符合的现场实测资料.因此要保证ARGO资料的质量,新型传感器的研制和新的数据质量控制方法的开发都是十分必要的[5-8].

目前,国际ARGO计划根据不同的ARGO资料用户,建立了两个资料质量控制模式,一个称为"实时(24~72小时以内)质量控制模式",其特点是处理快速,时间短,资料精度一般,但已无明显错误,适用于海洋和天气业务预报部门或在海上从事捕捞作业的渔民等使用;另一个称为"延时质量(90天以内)控制模式",经过该模式处理的资料,其精度可以达到ARGO计划所要求的技术指标,资料质量可以得到可靠保证,适用于科学研究和海-气耦合模式,以及长期气候预报模式.本文对这两种质量控制模式作一详细介绍,以便广大ARGO资料用户对ARGO剖面浮标观测的资料质量有一比较全面的了解.

二,ARGO数据质量控制

1.实时质量控制

ARGO数据实时质量控制是由计算机根据程序自动完成的,按每周7天,每天24小时自动运行,其目的是能使用户可以在72小时内获得浮标观测的有效数据.该过程主要包括温,盐度及其相对于气候学的垂向斜率的统计检测,与同一浮标以前所测剖面的比较,以及浮标漂移速度检测等.

(1)平台识别码(ID)

全球ARGO资料中心要求任何一个在GTS(全球通讯系统)上发送ARGO数据的资料中心,都要为每个浮标准备一份表头文件.在此文件中,WMO(世界气象组织)编号要与每个浮标的PTT(平台发射机终端)编号相符.在正常情况下,不会在GTS上出现无ID的浮标.如果浮标PTT编号与正确的WMO编号不一致,则该浮标的数据就不能在GTS上发送.

(2)观测日期

要求浮标的观测日期和时间合理.规定年份要大于1997,月份要在1和12之间,日期要在1和31之间,小时在0到23之间,分在0到59之间.如果上述任何一项出错,则数据应当标上出错标志,此浮标的数据就不能在GTS上发送.

(3)浮标位置

要求浮标观测位置的经度和纬度合理.纬度范围为-90 ~90 ,经度范围为-180 ~180 .如果经度或者纬度没有通过测试,浮标位置应当标上出错标志,此浮标的数据同样不能在GTS上发送.

(4)海陆界面

要求浮标观测的纬度和经度位于海洋上.建议用分辨率至少5分的全球海底地形数据库,即ETOPO5/TerrainBase.该数据库可以从http://www.ngdc.noaa.gov/mgg/global/global.html下载.如果浮标显示的数据所对应的点不在海上,此浮标位置应当标上错误标志,数据就不能在GTS上发送.

(5)浮标漂移速度

浮标的漂流速度可以用相近的两个剖面的位置和时间推算得到.在任何情况下,假定浮标的漂流速度不超过3米/秒.如果超过了,那意味着浮标的位置或时间有误,或者浮标平台识别码出错了.只要查一下在正常情况下所获得的浮标的不同的位置,就容易看出错误的地点或者时间.如果所获的一组地点和时间数据中,某一时间和位置是合理正确的,则数据可以发送到GTS,否则把位置或时间或两者都标上错误标志,并且不能发送到GTS上.

(6)温,盐度值

此测试对温度和盐度的观测值进行粗略判断.观测值应当在海水可能的范围之内.温度在-2.5℃~40.0℃之间,盐度在0.0~41.0 PSU之间.如果观测值没有通过测试,则应标上错误标志;如果同一深度上的温度或者盐度之一没有通过测试,则该深度处的温度和盐度数据都要从GTS上剔除.

(7)目标区域

此测试适用于那些有更为严格的制约条件的特殊区域.例如红海的观测区域定为10 N,40 E;20 N,50 E;30 N,30 E;10 N,40 E等四点连线范围之内;地中海则定为30 N,40 E;40 N,35 E;42 N,20 E;50 N,15 E;40 N,5 E;30 N,6 W等七点连线范围之内.红海的温度限定在21.7~40.0℃,盐度在0.0~41.0 PSU.而地中海的温度在10.0~40oC,盐度在0.0~40.0 PSU.如果观测值没有通过测试,则标上错误标志.如果同一深度上的温度或盐度之一没有通过测试,则该深度上的温度和盐度数据都要从GTS上剔除.

(8)压力值

此测试要求观测剖面所反映的压力值是单调增加的(假定压力从最小到最大排列).如果有某一深度上出现压力值不变的情形,则除了第一个数值被保留外,该连续序列的其余数值都应当标上出错标志.如果在某一深度上压力值出现反转(即减小),则在剖面上所有反转的压力值都应当标上出错标志.所有标上出错标志的压力以及所有相应的温度和盐度数据都要从GTS上剔除.

(9)毛刺信号

在一组采样值中,出现某个值的大小与相邻值完全不同,这个值被称为毛刺,通常出现在海水突变层(或跃层)中,也有传感器受外界干扰信号影响所致.该测试没有考虑深度的变化,而是采用一个采样点,该采样点的温,盐度值随深度而变化.该测试要求利用下面的温度和盐度剖面计算公式来完成:测试值=|V2-(V3+V1)/2|-|(V3-V1)/2|,这里V2是尖峰值,V1和V3是前后两次的观测值.对于温度:当压力小于500分巴时,如果测试值超过6.0则V2标记为错误;当压力大于或等于500分巴时,如果测试值大于2.0则V2标记为错误.对于盐度:当压力小于500分巴时,如果测试值超过0.9则V2标记为错误;当压力大于或等于500分巴时,如果测试值大于0.3则V2标记为错误.如果观测值均没有通过测试,则标上出错标志;如果同一深度上的温度或盐度之一没有通过测试,则该深度处的温度和盐度数据都要从GTS上剔除.

(10)剖面顶部和底部的毛刺

这是毛刺检测的特殊方法,它将把观测剖面两端(开始和结束)的观测结果与相邻点的观测值作比较.在实际海洋中,一个剖面顶部(海面)或者底部(2000米层)相邻点的温度值之差不应当超过1oC,盐度值差则不应当超过0.5 PSU.如果观测值没有通过测试,则标上出错标志;如果同一深度上的温度或盐度之一没有通过测试,则该深度处的温度和盐度数据都要从GTS上剔除.

(11)梯度变化

垂向相邻的两次观测值相差太大时就不能通过该测试.该测试没有考虑深度的变化,而是采用一个采样点,该采样点的温,盐度值随深度而变化.该测试要求利用下面的温度和盐度剖面计算公式来完成:测试值=|V2-(V3+V1)/2|,这里V2是尖峰值,V1和V3是前后两次的观测值.对于温度,当压力小于500分巴时,如果测试值超过9.0则V2标记为错误;当压力大于或等于500分巴时,如果测试值大于3.0则V2标记为错误.对于盐度:当压力小于500分巴时,如果测试值超过1.5则V2标记为错误;当压力大于或等于500分巴时,如果测试值大于0.5则V2标记为错误.如果观测值没有通过测试,则标上出错标志;如果同一深度上的温度或盐度之一没有通过测试,则该深度上的温度和盐度数据都要从GTS上剔除.

(12)数位翻转

在剖面浮标中只有有限的数位用来存储温,盐度值,而用这些有限的数位可能不足以容纳海洋中遇到的所有情况.当存储值超过该数位的区域范围时,存储值会翻转回到此区域的低端;用该测试能检测出这种翻转.定义相邻深度的温度差大于10oC,盐度大于5 PSU,即可检测出数位翻转.没有通过测试的值标上出错标志.如果同一深度上的温度或盐度没有通过测试,则该深度上的温度和盐度数据都要从GTS上剔除.

(13)滞留值

该测试检查剖面上相同的温度或盐度值,即温度或盐度在一条剖面上没有变化,如果存在这种现象,这些观测值需标上出错标志,从GTS上剔除.

(14)密度反转

该测试要求首先应用UNESCO技术手册上的计算公式【9】,利用对应深度上的温,盐度计算出密度.然后,对同一剖面上相邻深度处的密度进行比较.如果在压力较大处计算得到的密度值小于压力较小处的密度值,温度和盐度值都应当标上出错标志.从而,深度,温度和盐度数据都要从GTS上剔除.

2. 延时质量控制

该程序主要针对几个月以内所收集的数据,目的是为研究人员提供高质量的数据.在这一过程中,有必要尽可能多的使用大洋上层的温盐数据,单个浮标的观测值必须要同其相邻浮标以及XBT,XCTD和TSG的数据进行比较后才可使用.该程序的另一个用途是利用每个浮标及相邻浮标的历史记录来检查该浮标的剖面数据正确与否.延时质量控制除在PC机上把由浮标获得的数据和用作质量控制标准的数据进行比较外还进行数据校正.

(1) 延时质量控制标准

毫无疑问,对ARGO数据进行校正和质量控制的最理想的方法是,利用海洋调查船在ARGO浮标观测的剖面附近水域得到的现场测量数据作为标准.然而这样的方法并不能应用于所有的ARGO浮标数据,所以必须找到其他的替代方法.一般认为,海洋深层的温度和盐度相对稳定.因此,对ARGO数据进行校正和质量控制的最现实的方法就是与ARGO浮标观测海域深层水中的气候学资料进行比较.

为了对ARGO数据进行有效的质量控制和校正,要求其标准的气候数据集的容量尽量的大,质量高.因此,采用了世界海洋数据图集(WOA98),全球水文数据中心等以及世界海洋环流实验(WOCE)计划等所提供的CTD数据.

ARGO浮标数据质量控制的气候学标准就是从上述两个气候学数据库发展出来的.所用的方法是:考虑到观测密度和水团结构的空间差异,把海洋分成若干个亚区.在1000米以下的深水层,水团的空间差异不象表面水层那么大,再考虑到海底地形,所以用相对较大的网格(一般是1o×1o).而在那些观测较少并且水团结构空间差异较大的地区,海底地形显得更为重要,所以就用相对精细的网格.地理方格的划分是通过多次试验和不断改进来确定的,同时也采用了一些规则,以利于数据库的操作,管理和升级.这些规则是:划分的基本单位(地理学单位)是1o×1o.但,如果一个1o×1o的网格被一条直线分开,那么两部分都算是地理学单位;表层水的一个亚区由一个单独的地理学单位组成或者由几个地理学单位互相结合而构成;深层水的一个亚区由一个表层水的单独的亚区组成或者由几个亚区互相结合而成.

计算出在每个亚区,每个预先设定好的密度方格内(大约是20个方格,尽管每个区域各不相同)温度和盐度的平均值和标准偏差.计算时,每个方格内的观测数据应超过30个.当在许多密度方格内数据数少于30个,就要改变密度方格和(或)亚区的设定.然而,由于要优先考虑水团结构的空间差异的重构,所以一些密度跃层的统计值将用少于30个数据来计算.通过在每个密度方格内用直线连续地连接温度和盐度平均值,就能得到每个亚区的平均温-盐剖面.同样,温-盐剖面的变化能从温度和盐度的标准偏差计算得到.于是,气候学平均温-盐剖面及每个地理方格的水团结构变化范围就能计算得到,水团空间分布就能够数字化.

由于诸如夏季加热和冬季变冷等原因,表层水的水团结构将会发生季节性变化.因此,应准备全年的标准和每个季节的标准,冬季(1-3月),春季(4-6月),夏季(7-9月),秋季(10-12月),以便进行分时段质量控制.

(2)延时质量控制方法

1)利用温-盐剖面集盐度偏差的直观检测

分析ARGO浮标的温-盐剖面随时间的变化,可以看到浮标存在"夏季休眠"现象,即浮标在夏季因为海面高温浮力小而不能正常返回水面.浮标在这段时间内可能根据其控制系统的操作指令在靠近海面处漂流,前后测得的盐度大约有0.02 PSU的偏差.尽管"夏季休眠"前后的浮标观测相距甚远,但是基于气候学数据得知,深层水团的地区变化非常小.盐度偏差被认为是由于传感器的灵敏度改变造成的.

因此,可以通过直观检测浮标获得的温-盐剖面集的盐度偏差来检测传感器的灵敏度变化,从而达到数据质量控制的目的.这个方法非常原始和简单,但整个过程必须手工完成,所以不适合处理大量的数据.此外,也存在数据处理者经验水平的不同而带来的人为误差.

2)与局地气候学数据比较

在每个亚区用历史剖面数据计算平均温-盐剖面及其变化范围,即建立局地气候学数据库.假设某区域气候学数据的变化范围为2(是标准偏差),如果气候学数据变化正常分布,观测到的数据应当有95%的概率在此范围之内.故若观测的数据不在这个范围之内,认为此数据在气候学上是不合理的.这个方法非常简单,所以很容易编制自动质量控制程序.但是这只适合于检测明显不合理的数据,并不能用来识别较小的盐度偏差.所以,该方法对数据的初始质量控制最有效.

3)与局地气候学盐度偏差的长期趋势比较

无论浮标在什么位置,只要传感器的灵敏度发生变化都会影响其观测,盐度值不是偏高就是偏低.这样,可以通过比较观测的盐度数据与当地气候学温-盐剖面的偏差的长期趋势,来检测浮标观测的盐度偏差.可以建立浮标盐度观测数据与当地气候学数据偏差的一个时间序列.在一些点上较明显的变化是由于浮标通过亚区边界的运动,导致温-盐参考剖面变化引起的.在"夏季休眠"之前,深层水盐度偏差几乎为0,尽管有时由于海洋中一些瞬时变化而显示出较大的偏差值,但还是会返回到0;相比之下,在传感器灵敏度发生变化之后,偏差值持续呈正值而不会返回0.这个对比说明了"夏季休眠"期间浮标测量时确实发生了盐度偏移.可见该方法可以有效地检测盐度偏移.

粗网格的结果相对稳定,因为它们受浮标移动的影响较小.因此,用粗网格观测长期趋势有较大的优势.在表层,由于与当地气候学的盐度偏差有相当大的临时变化,因此不能独立地用来检测ARGO浮标观测的盐度偏移.也就是说,当所得到的剖面是限于1000米水深之内,那就很难用这个方法来检测盐度偏移.

4)浮标稳定性统计检测

该方法是把ARGO浮标观测的结果集中绘制在同一张温-盐剖面图上.并用上述的气候学方法得到的一条温-盐剖面与之比较.如果新的测量完全在期望的平均温-盐剖面变化范围(2)之外,表明浮标上的传感器灵敏度已经发生改变.

由于浮标是在移动的,故很难用这种方法完全确定盐度偏移.因为,除了传感器误差会引起盐度偏移外,还受水团结构变化的影响,即浮标在不同的水体内,盐度同样会发生偏移.因此,这个方法如果应用在水团结构空间时间变化很大的区域就不会有效.

(3)延时质量控制程序的设计

前面叙述了4种数据质量控制的方法.可以看到,每个方法都有各自的优缺点,没有哪种方法特别有效.总的来说,后三种方法可以自动操作,但是数据评价的实际标准还没确定,所以当前的数据评价还必须依靠手工完成.在现阶段,最有效的质量控制程序应该是用第二种方法除去气候学异常数据,再用第三,四种方法检查浮标测量时是否发生了盐度偏移,并检测盐度偏移的信号;最后,用第一种方法评价其有效性并作出最后的结论.

(4)ARGO剖面浮标数据校正处理

经过上述方法的处理后,通常资料中依然存在一些较大的误差值.为此,可以用其它的数据订正方法来校正.值得一提的是,与用其他海洋观测仪器进行的资料校正相比,ARGO浮标数据的校正更有其特色.

1)校正方法

在盐度校正过程中,温度和压力传感器的变化可以忽略不计.实际上,盐度不仅依赖于密度还依赖于温度和压力,因此,没有上述假设,盐度校正就无法实现.盐度和密度的关系可由UNESCO给出的方程【9】(1983)得到.

此外,由于密度不仅随温度和盐度变化,也随压力改变,所以,为了定量分析密度偏差,必须除去压力对密度的依赖性.为此,根据现场温度和位温的关系,引入"位势密度":Cθ=cond(S,θ,Pref).这里,Cθ是把一水质点绝热地从取样压力(P)处移到一定的参考压力(Pref)层的密度值,参考压力(Pref)可以任意设定.现在就可以定量的估算浮标"夏季休眠"前后密度值偏差,也即引入位势密度使得对ARGO数据校正成为可能.

校正程序

首先,在每个亚区内,取中层和深层(800-2000dbar)水中的ARGO数据作为质量控制的标准数据,并用最小二乘法计算出位温(θ)和位密(Cθ)的 线性关系;其次,根据第一步得到的线性关系,从800dbar深处ARGO数据的位温中估计出位密的真值(Cθ_"true");第三,用最小二乘法计算得到位密的观测值(Cθ-obs)和"真"值的线性关系(校正方程):

Cθ_"true"=a x Cθ-obs +b

最后采用该校正方程对有问题的ARGO数据通过位密数据校正.再把经质量控制的位势密度转换成盐度.

值得提出的是,对于温-盐-深剖面仪(即CTD仪),目前已经有了一套较为完整的资料校正和处理方案.其中的一些方法对于ARGO浮标观测数据校正同样有效.例如利用中位数滤波技术来去掉一些误差较大的数据;用Fofonoff迟后订正法或者Grose迟后订正法消除"盐度尖峰";用滑动平均滤波器除去噪声;用线性内插对原始数据进行压缩处理等.这些方法在很多文献[3,4]中已有详细介绍,在此不再赘述.

三,结束语

发展ARGO浮标观测的目的是要长期,自动地获取深海大洋中的温,盐度剖面资料,但因其携带的电子传感器灵敏度随时间的推移会发生变化,故对每一个ARGO剖面浮标资料进行质量控制是十分必要的.对此,望引起ARGO计划管理部门和广大ARGO资料用户的高度重视.

参考文献:

[1] 许建平,朱伯康. 全球海洋观测计划(Argo)进入全面实施阶段[J]. 海洋技术,2001,20(3):9~16.

[2] 许建平. 阿尔戈全球海洋观测大探秘. 海洋出版社,2002.

[3] 许建平,苏纪兰. CTD资料质量控制浅析[J]. 海洋学报, 1999, 21 (1) : 126~132.

[4] 许建平. 温盐深剖面仪资料的校正和处理技术. 1987, 6 (4): 39~47.

[5] T.Kobayashi,Y.Ichikawa,Y.Takatsuki,T.Suga,N.Iwasaka,K.Ando,K.Mizuno,N.Shikama,and K.Takeuchi.2001.

Quality Control of Argo Data Based on High Quality Climatological Dataset (HydroBase) I. Argo Technical Report-FY2001. Japan Marine Science and Technology Center, 36~48.

[6] T.Kobayashi,Y.Ichikawa,Y.Takatsuki,T.Suga,N.Iwasaka,K.Ando,K.Mizuno,N.Shikama,and K.Takeuchi.2001.

Correction Method for Argo Data Based on HydroBase I-Introduction of Potential Conductivity-. Argo Technical Report-FY2001.Japan Marine Science and Technology Center,49~56.

[7] T.Kobayashi, Y.Ichikawa, Y. Takatsuki, K. Mizuno, N. and K.Takeuchi.2001.Construction of the Automated Data Processing and Delayed-Mode Quality Control System for Profiling Floats. Argo Technical Report-FY2001.Japan Marine Science and Technology Center,88~97.

[8] A.Inoue, M. Miyazaki, K. Izawa, K. Ando, Y. Takatsuki, K.Mizuno.2001.Stability of Water Temperature in the Conductivity and Temperature Calibration System and Results of Calibration Experiments. Argo Technical Report-FY2001.Japan Marine Science and Technology Center,9~17.

[9] SCOR Working Group 51. The acquisition, Calibration, and analysis of CTD data. UNESCO Technical Papers in Marine Science, 1998, 54.

Analysis of the Quality Control Process of the ARGO Profiling Float Data

Tong Mingrong1 Liu Zenghong1,2 Sun chaohui1,2 Zhu Bokang1 Xu jianping1,2

(1. Second Institute of Oceanography, SOA, Hangzhou 310012;

2. Key Lab of Ocean Dynamic Processes and Satellite Oceanography, SOA, Hangzhou 310012)

Abstract: The objective of the ARGO project is to obtain temperature and salinity data with the observation precision at least over 0.5℃ and 0.01PSU respectively. Conventionally, the salinity is derived from the conductance of the seawater indirectly, and the sensor to measure the conductance is easy to produce large drift. Therefore, quality control over the ARGO data must be carried out. This paper gives a detailed introduction to the procedures of Real-time and Delayed-mode quality control for ARGO data.

Key words: ARGO project; profiling float; Real-time quality control, Delayed-mode Quality control

基金项目:国家科技部基础研究重大项目前期研究专项(2001CCB00200)和国家海洋局资助项目.