2020, Vol. 50
海水可以存贮、传输大量热量，海表温度是一个缓慢变化量，所以是探测气候变化趋势的指征量之一。海表皮温对海-气交接面热辐射交换的研究具有重要意义，国际上一致认为，利用卫星红外辐射计测得的海表皮温，便利性是传统测量手段无法比拟的[1]。卫星业务化运行已有30多年。这些数据对气候环境变化、海洋预测、大气模型、生态评估、海洋渔业、防灾减灾等的研究具有非常重要的作用。
虽然上述数据如此重要，但在印证卫星遥感方法获得的海表皮温方面，获得实时准确的现场数据仍然非常困难。现场数据的收集和分析是任何一个地球观测卫星计划中的重要部分[2-3]，决定了卫星任务成功与否[4]。利用浮标为主的接触式测量方法来印证卫星遥感获得的海表皮温必然引入海表皮温与水体体温的差别，因此误差较大。利用非接触式的船载红外辐射计，来获取印证红外卫星海表温度测量结果的定点测量值，是高精度印证卫星数据的唯一方法[5]。近年来多家科研单位进行了海表红外测温辐射计方面的研究，有代表性的是全自动船载红外辐射计ISAR(Infrared Sea Surface Temperature Autonomous Radiometer，ISAR)[6]等。
为了获取高精度海表温度数据，并发展自主知识产权的海表测温设备，中国海洋大学研制了高精度海表红外测温辐射测量系统OUCFIRST(The First Infrared Radiometer for measurements of Skin SST made by OUC，以下简称FIRST系统)，设备在科考船的安装如图 1所示。该系统使用热释电辐射传感器，内置扫描装置，分别测量海表、天空、以及内部标准黑体的辐射量，对测量的海表辐射进行实时校正，从而得到精确的海表辐射值，最终反演计算得到高精度的海表皮温。
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( 左前侧为FIRST，右后侧为ISAR。FIRST on the left and ISAR on the right. ) 图 1 FIRST系统在东方红2科考船上的安装情形 Fig. 1 Installation of radiometer on Dongfanghong 2 scientific research vessel |
本文介绍的海表红外测温辐射测量系统[7-8]，使用热释电辐射传感器KT15，测量海表、天空、以及内部标准黑体的辐射量，对测量的海表辐射进行实时校正，从而得到精确的海表辐射值，最终反演计算得到高精度的海表皮温[7]。FIRST系统的测量原理是和国际通行的辐射计测量原理近似，但设计上有所创新。
系统总体结构模块图见图 2，系统内部创新性地使用了可溯源的测温仪测量标准黑体的温度，在海上测量时，运用了干燥气体吹扫技术，并采用了自容式的仪器设计，整体测温精度高且环境适应性强，容易部署。本文介绍的FIRST系统，与进口设备ISAR同步测量了近2年的时间，获取了超过20个月的同步测量数据[8]，并参加了2016年在英国举行的联合观测实验，实验结果证明该系统具有较好的测量精度。此系统是国内报道的首台达到0.1 K测量精度的船载海表皮温测量仪器。
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图 2 总体结构模块图 Fig. 2 General structure block diagram |
利用红外辐射测量海表皮温，运用的是黑体辐射原理。普朗克提出了基于量子理论的黑体辐射定律，黑体的绝对温度和自发辐射强度的关系是：
| $ B\left( \lambda , T \right)=\frac{2\text{h}{{\text{c}}^{2}}}{{{\lambda }^{5}}}\frac{1}{\text{exp}[\text{hc}/(\text{k}T\lambda )]-1}。$ | (1) |
式中：B(λ, T)是光学辐射强度，λ是电磁波波长，T是黑体的绝对温度，真空光速c=2.998×108m·s-1，普朗克常量h=6.626×10-34J·s，波尔兹曼常量k=1.381×10-23J·K-1。
由式(1)可知，黑体辐射越强，说明黑体温度越高。将红外辐射转换为电信号的热释电传感器，前端安装有带通滤色片，滤色片的特性决定了哪部分的红外辐射会被探测到。FIRST系统采用滤色片是9.6~11.5 μm的光谱范围，适合常温范围的测温。在对海表进行测温时，按探测器的光谱响应范围并叠加带通滤色片的透过率曲线，结合海表与角度相关的辐射特性，以天顶角40°左右范围为探测角时，海表的发射率大约为0.98，因此有部分天空辐射会被辐射计探测到，引起测量误差[8-9]。在9.6~11.5 μm的光谱范围内和40°左右的探测角度内，将发射率[10-11]随角度的关系简化为平均值，并将黑体辐射公式内的波长范围和温度范围简化为平均值，可得[6]：
| $ {{\zeta }_{B~}}{{B}_{B~}}(SS{{T}_{\text{skin}}})=\{\text{ }{{S}_{\text{sea}}}-[1-{{\varepsilon }_{B~}}\left( \theta \right)]{{S}_{\text{sky}}}\}\text{ }\varepsilon {{_{B}^{-1}}_{~}}\left( \theta \right)。$ | (2) |
式中：ζB是在探测波长范围内简化的探测器的响应函数，BB(SSTskin)是海表自身的辐射强度，Ssea是观测海表时的信号，ζB(θ)是发射率随测量角度的函数，Ssky是观测天空时的信号。这就是FIRST系统的测量原理。
1.2 设计需求分析作为外场测量仪器，是必须要在精度、功耗、体积和重量、造价等几方面进行折衷，最后确定合理的设计方案，并进行实施。船载的海表红外测温辐射计，需求分析如下：
(1) 精度必须满足卫星SST对比、校准的需求。Ohring提出需要保证15~20年数据的一致性并且误差小于0.3 K[12]，结合市场容易购买的辐射量传感器的技术指标，能达到0.1 K的非制冷辐射传感器，是比较理想的选择。而仪器内部校准黑体的测温精度，应提高一个数量级，达到0.01 K。实验室对辐射计整体校准验证用的标准黑体，也应达到0.01 K的精度。以上精度都是可溯源至美国国家标准与技术研究院NIST的测温精度。
(2) 如果是船载测量，对于功耗参数一般容易满足。如果是应用在风力、太阳能的场合(比如浮标的应用)，低功耗就显得更为重要了。所以，FIRST系统的功耗定义为峰值功率100 W，平均功率低于50 W。
(3) 体积和重量决定了安装、调试的难易程度。在船只或者浮标平台上，拆装设备是有一定的难度和危险的。因此将尺寸、重量、外形设计的轻巧便于运输。造价是在保证运转可靠的前提下，尽量降低造价。
1.3 FIRST系统的主要结构和特点 1.3.1 内部标准黑体的设计和测温子系统的选择黑体选择了无氧铜材质，采用了内部突起锥形的形状，并涂覆有高发射率的黑体漆。突起部分的内部，有一个用于安装传感器的细长孔，孔径2.0 mm，小直径的孔对于黑体的温度均匀性影响较小，测温会比较准确。黑体外部有发泡EVA隔热材料做成的保温层，可以降低环境对黑体的温度影响，并且可以降低黑体恒温控制器的功耗。黑体温度的读取采用了FLUKE1524作为温度测量子系统的核心。这种成品测温仪，出厂时即可达到可溯源的0.01 K精度，配以可溯源的低温漂、高精度、小体积的热敏电阻温度传感器，可以把内部校准黑体的温度测得更为准确，并可减少溯源过程的传递次数，减少误差等级。在0~50 ℃环境温度范围内，经过校准的FLUKE1524在一年内可以做到±0.006 K的准确度，按年数据漂移小于±0.01 K/a。
1.3.2 内部通讯方式采用了模块化的设计和串行口总线的拓扑结构。由于各个主要子模块，均使用了串行口进行通讯，所以电路结构采用了以可切换的多路串行总线为主要的数据传输方式。挂接的主要器件有：辐射测量传感器模块、高精度测温仪FLUKE1524、姿态传感器、电机位置传感器、数据存储器。这些模块受微控制器的管理，接受指令、存储数据。
1.3.3 防潮措施设备内采用了干燥气体加压法的防潮措施。由于海面应用，较大的湿度会引起设备的受潮，导致电子器件腐蚀、绝缘电阻降低，从而降低了测量数据的准确性。FIRST系统使用了气泵、硅胶干燥剂、空气过滤器、导气管为主体的结构，把干燥气体打入到设备内部，形成了一种始终保持正压力的干燥环境(见图 3)。设备未发生过受潮、腐蚀的情况。在“东方红2”科考船搭载实验时，包括雨量监测器、监控海表的摄像头，也都进行了干燥气体加压保护。
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图 3 干燥气体加压防潮方案设计图 Fig. 3 Damp proof scheme using pressured dry air |
光路设计采用了扫描鼓的方案。扫描鼓上安装有硒化锌的窗口和镀金反射镜，将入射光路转折90°后，进入到热释电辐射传感器的镜头内, 设计图如图 4a和4b所示。这样设计的好处是，系统对外部只有一个光学窗口，该窗口保护了内部的镀金反射镜和传感器，不容易随着潮湿空气的侵蚀而引起反射率等光学参数的变化。另外，硒化锌窗口是可以方便快速更换的，不需要很复杂的拆卸就可以更换。这个方案的缺点是，每个航次都需要更换硒化锌窗口，增加了维护的费用。
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图 4a 扫描鼓的设计图 Fig. 4a Design of Scanning Drum |
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图 4b 扫描鼓探测海表的视场 Fig. 4b The scanning drum's field of view of the sea surface measurement |
防雨门采用了单侧可拆装的结构(见图 5)，这样的优点是可以方便快速更换保护窗口。外部的整体防雨门，在降雨或其它恶劣天气时，会由雨量计触发关闭，保护内部设备不受污染。
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图 5a 防雨门关闭状态 Fig. 5a Closing state of rainfall door |
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图 5b 防雨门打开状态 Fig. 5b Opening state of rainfall door |
对比实验结果，以2017年8月28日~9月24日的数据为例。这期间FIRST系统与进口设备ISAR挂载与东方红2号科考船，进行了25天的海上同步实验。仪器安装在罗经甲板上，具体安装位置可以参看图 1。实验取得的除降雨天气以外的所有数据的对比如图 6所示。数据平均偏差是-0.139 K (FIRST-ISAR)，测量标准差是0.166 K。使用FIRST系统测得的数据低于ISAR。使用用于校准的LR Tech Inc的标准黑体来标定2台设备，FIRST系统的测量结果稍低于标准黑体，但与标准黑体很接近，平均误差大约在-0.05 K，这也是FRIST系统的系统偏差，数据结果需要减去这个偏差。而ISAR的测量结果高于标准黑体，平均误差约为+0.11 K。这个与标准黑体的测试，是在经历出海返回时，窗口片有污染时测得的。
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图 6 FIRST系统与ISAR出海实验测量SST结果对比 Fig. 6 Comparison of SST results measured by FIRST and ISAR |
2台设备由于受安装位置、海风海浪、测量角度、测量时间周期等等的影响，有些在合理范围内的差异。进口设备是5 min一个测量循环，FIRST系统是3.5 min左右一个测量循环。
由数据可以得到结论，随着出海的日期的增加，数据误差有增大的趋势。经过分析得出的结论是，硒化锌的光学窗口由于受盐雾、潮气、灰尘等环境的影响，窗口镜片的透过率有所降低，导致光路的总透过率发生了变化，对测试结果产生了影响所致。本设备每次出海前、出海回港都会进行标准黑体定标测试，如果误差都在设定的允许范围之内，那即认为出海的数据是可靠的。如果回港后数据误差明显偏大，那经过分析后，要舍弃部分或全部航次的出海数据。
后期2台仪器进行了约2年的同步观测实验。从外场实验结果可知，本系统在环境自容式测量和数据准确度等方面，均达到了预期目标。
2.2 英国NPL对比实验结果欧空局ESA组织了一项名为“卫星地面温度基准参考测量”的计划。这个计划安排了13家单位各自研制或者购买的红外辐射测量仪器的对比实验，2016年6和7月期间在NPL(National Physical Laboratory)完成了这项名为FRM4STS (Fiducial Reference Measurements for Thermal Infrared Satellite Validation)的对比实验[13-15]。
FIRST辐射测量系统参加了实验室标准黑体比对实验和外场水面实测对比实验。如图 7a所示, NPL标准黑体设置于283 K附近时，FIRST系统的测量结果，平均误差是高于标准黑体6 mK; 如图 7b所示, 标准黑体设置于293 K附近时，FIRST系统的测量结果，测量结果平均误差是低于标准黑体27 mK，横轴为测量时间。数据上下的误差带是经理论计算得到的不确定度范围[13-14]。
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图 7a 283 K时NPL黑体与辐射计数据的对比[13-14] Fig. 7a External calibration of the FIRST radiometer using the NPL blackbody at 283 K[13-14] |
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图 7b 293 K时NPL黑体与辐射计数据的对比[13-14] Fig. 7b External calibration of the FIRST radiometer using the NPL blackbody at 293 K[13-14] |
在外场实验中，由于水表皮温无法用更精确的方法测得，因此采用了与所有参与的辐射系统测量的平均数据比对的验证方式[13-14]，各仪器与此均值进行对比。图 8是实测数据，表 1显示的是FIRST系统与10台参加对比辐射计的平均测量值的误差平均值[15]。外场水面测量结果在参测的10家单位中，FIRST系统测得的日间数据平均偏差为4 mK，是所有参测单位的最接近均值的仪器; 夜间数据平均偏差为65 mK，日夜误差平均值为33 mK，在参测单位中名列第2[15]。
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图 8 5天外场实验的8台不同辐射计的数据对比[15] Fig. 8 Plot of the difference of the WST measurements of eight participants from their arithmetic mean, over the five-day comparison period[15] |
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表 1 10台参加对比辐射计的平均测量值的误差平均值[15] Table 1 Difference of the mean of the average of the 10 radiometers averaged from the mean of the measurements of each radiometer averaged[15] |
经过实验室比对和FRM4STS外场实验对比可知，FIRST辐射测量系统达到了预期的研发目标，对于标准黑体的测温精度，优于0.1 K，达到预期目标。
3 结语本研究开发了海表红外测温辐射测量系统，该系统内部创新性地使用了可溯源的测温仪测量内部标准黑体温度，海上测量时，运用了干燥气体吹扫技术，并采用了自容式仪器设计，整体测温精度高且环境适应性强，容易部署。海表红外测温辐射测量系统挂载于东方红2号科考船进行长期测试实验，且该系统参加了2016年在英国举行的全球联合观测实验，海上观测实验和联合观测实验结果表明该系统具有较好的测量精度。为优化该系统，降低温度测量值的不确定度范围，下一步将开展不同海表皮温测量方法、系统测量速度的提高、设备体积小型化等方面的研究。
| [1] |
Donlon C J, Robinson I S. Observations of the oceanic thermal skin in the Atlantic Ocean[J]. Journal of Geophysical Research, 1997, 102: 18585-18606. DOI:10.1029/97JC00468
(  0) |
| [2] |
Kent E T, Forrester T, Taylor P K. A comparison of the oceanic skin effect parameterizations using ship-borne radiometer data[J]. Journal of Geophysical Research, 1996, 101: 16649-16666. DOI:10.1029/96JC01054
( 0) |
| [3] |
Yang M, Guan L, Qu L, et al. Comparison of suomi NPP VⅡRS SST product with shipboard skin SST measurements in the Northwest Pacific proc[J]. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2018(1): 5621-5624.
( 0) |
| [4] |
Noyes E J, Minnett P J, Remedios J J, et al. The accuracy of the AATSR sea surface temperatures in the Caribbean[J]. Remote Sens Environ, 2006, 101(101): 38-51.
( 0) |
| [5] |
Robinson I S, Donlon C J. Global measurement of sea surface temperature from space: Some new perspectives[J]. Journal of Atmospheric & Ocean Science, 2003, 9: 19-37.
( 0) |
| [6] |
Donlon C, Robinson I S, Reynolds M, et al. An infrared sea surface temperature autonomous radiometer (ISAR) for deployment aboard volunteer observing ships (VOS)[J]. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 2008, 25: 93-113. DOI:10.1175/2007JTECHO505.1
( 0) |
| [7] |
张凯临.海表温度红外辐射测量系统研制与实验[D].青岛: 中国海洋大学, 2016. Zhang K L. Development and Experiments of the Infrared Radiometer System for Sea Surface Temperature Measurements[D]. Qingdao: Ocean University of China, 2016. ( 0) |
| [8] |
Zhang K, Guan L, Yang M, et al. Autonomous infrared radiometer for sea surface skin temperature measurements[J]. Proc IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARS-S), 2018(4): 5632-5635.
( 0) |
| [9] |
Watts P D, Allen M R, Nightingale T J. Wind speed effects on sea surface emission and reflection for the along track scanning radiometer[J]. J Atmos Oceanic Technol, 1996, 13: 126-141. DOI:10.1175/1520-0426(1996)013<0126:WSEOSS>2.0.CO;2
( 0) |
| [10] |
Wu X Q, Smith W L. Emissivity of rough sea surface for 8~13 μm: Modeling and verification[J]. Appl Opt, 1997, 36: 2609-2619. DOI:10.1364/AO.36.002609
( 0) |
| [11] |
Yang M, Guan L, Zhang K, et al. Effect of emissivity on shipboard sea surface skin temperature measurements[J]. Proc IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016(1): 4653-4656.
( 0) |
| [12] |
Ohring G, Wielicki B, Spencer R, et al. Satellite instrument calibration for measuring global climate change: Report of a workshop[J]. Bull Amer Meteor Soc, 2005, 86: 1303-1313. DOI:10.1175/BAMS-86-9-1303
( 0) |
| [13] |
Theocharous E, Barker Snook I, Fox N P, et al. 2016 Comparison of IR Brightness Temperature Measurements in Support of Satellite Validation. Part 1: Blackbody Laboratory Comparison[R]. Teddington: National Physical Laboratory, 2017. http://www.frm4sts.org/wp-content/uploads/sites/3/2017/12/FRM4S-TS_D100_TR-2_Part1_Blackbody_23Jun17-signed.pdf.
( 0) |
| [14] |
Theocharous E, Fox N, Barker-Snook I, et al. The 2016 CEOS infrared radiometer comparison: Part Ⅱ: Laboratory comparison of radiation thermometers[J]. J Atmos Oceanic Technol, 2019, 36: 1079-1092. DOI:10.1175/JTECH-D-18-0032.1
( 0) |
| [15] |
Barker Snook I, Theocharous E, Fox N P, et al. 2016 Comparison of IR Brightness Temperature Measurements in Support of Satellite Validation. Part 3: Water Surface Temperature Comparison of Radiation Thermometers[R]. Teddington: National Physical Laboratory, 2017. http://www.frm4sts.org/wp-content/uploads/sites/3/2017/12/FRM4TS_D100_TR-2_Part3_WST_23Jun17-signed.pdf.
( 0) |