بررسی شوری سطحی آب خلیج‌فارس با استفاده از داده‌های ماهواره‌ای سنجنده‌های مودیس و سنجنده گمانه‌زن مایکروویو پیشرفته واحدB

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشکده علوم و فنون دریایی، دانشگاه هرمزگان، بند عباس

2 دانشکده علوم و فنون دریایی،دانشگاه هرمزگان، بندرعباس

3 دانشکده علوم و فنون دریایی،دانشگاه هرمزگان،؛ بندرعباس

4 پژوهشگاه ملی اقیانوس شناسی و علوم جوی، تهران

چکیده

این مقاله به بررسی و برآورد تغییرات شوری سطحی آب خلیج‌فارس با استفاده از داده‌های ماهواره‌ای بر مبنای روشی جدید می‌پردازد. هدف و نوآوری اصلی این کار پژوهشی آن است که بر مبنای  روش‌های آماری مناسب و قابل‌اعتماد  از توانایی داده‌های  سنجش از راه دور ماهواره‌ای برای برآورد کم‌هزینه، آسان و در بازه زمانی مناسب جهت تعیین شوری سطح خلیج‌فارس  استفاده می‌کند. در این تحقیق  از داده‌های ماهواره‌ای سنجنده مودیس و سنجنده گمانه‌زن مایکروویو پیشرفته واحدB  استفاده شده است و الگوریتم آماری جدیدی برای آنالیز داده‌های آن‌ها ارائه شده است. الگوریتم جدید مبتنی بر روش رگرسیون خطی چندگانه در نرم‌افزار آماری R  است. داده‌های موردمطالعه به مدت یک سال  جمع‌آوری شده است و برمبنای الگوریتم پیشنهادی  در این  نرم‌افزار مورد تحلیل قرار گرفته است. نتایج حاصل از پردازش داده‌ها بر مبنای روش پیشنهادی حاکی از آن است که استفاده از داده‌های ماهواره‌ای  سنجنده‌ های یادشده  برای تعیین الگوی شوری سطحی آب خلیج‌فارس دقت کافی را دارند، همچنین بر مبنای روش جدید پیشنهادی  می‌توان یک پایگاه داده آماری مفید و با دقت مناسب ایجاد نمود.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Investigation of Sea Surface Salinity in the Persian Gulf Using Data of MODIS and AMSU-B Sensors

نویسندگان [English]

  • maryam dabestani 1
  • Mahdi Mohammad Mahdizadeh 2
  • Abualhasan Gheybi 3
  • Jafar Azizpour 4
1 hormozgan university
2 University of Hormozgan
3 University of Hormozga
4 Ocean Science Research Center,Nowshahr
چکیده [English]

This Paper Investigates and estimates the variations of sea surface salinity (SSS) in the Persian Gulf using moderate resolution imaging spectro-radiometer (MODIS) data on the Aqua satellite and the advanced microwave sounding Unit-B (AMSU-B) sensor on the NOAA-16 satellite in order to use remote sensing science for a more efficient and with more time distribution of salinity in the Persian Gulf. In this research a multiple-linear regression model in R software was developed using the data of MODIS and AMSU-B sensors. The data were obtained during a period of one year and fed to the R software. After processing the data in the R software, the correlation coefficient (R2) for salinity was calculated between field data and MODIS and AMSU-B sensors data. The correlation coefficients for MODIS and AMSU-B sensors were 0.86 and 0.85, respectively. Also, root mean square error (RMSE) between satellite data and in Situ data for salinity using MODIS and AMSU-B sensors were 0.62 Psu and 0.07 Psu respectively. The results show the accuracy of sensors for determining the sea surface salinity pattern in this study.

کلیدواژه‌ها [English]

  • "SSS"
  • "Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer sensor data"
  • "Advanced Microwave Sounding Unit -B sensor data"
  • "multi-linear regression"
  • "Persian Gulf
[1] Koblinsky CJ, Hildebrand P, LeVine D, Pellerano F, Chao Y, Wilson W, Yueh S, Lagerloef G. Sea surface salinity from space: Science goals and measurement approach. Radio Science. 2003 Aug;38(4).
 [2] Ahn YH, Shanmugam P, Moon JE, Ryu JH. Satellite remote sensing of a low-salinity water plume in the East China Sea. In Annales geophysicae atmospheres, hydrospheres and space sciences. 2008 Jul 28; 26(7): 2019–203 . 
[3] Klemas V. Remote sensing of sea surface salinity: an overview with case studies. Journal of Coastal Research. 2011 Jul 6;27(5):830-38.
[4] Khorram S. Remote sensing of salinity in the San Francisco Bay Delta. Remote Sensing of Environment. 1982 Mar 1;12(1):15-22.
[5] Font J, Camps A, Ballabrera-Poy J. Microwave aperture synthesis radiometry: paving the path for sea surface salinity measurement from space. In Remote sensing of the European seas. 2008 Apr 30.
[6] Marghany M, Hashim M. Retrieving seasonal sea surface salinity from MODIS satellite data using a Box-Jenkins algorithm. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. 2011 Jul 24.
[7] Qing s, Zhang J, Cui T, Bao Y. Retrieval of sea surface salinity with MERIS and MODIS data in the Bohai Sea. Remote Sensing of Environment. 2013 Sep 1;136:117–25.
[8] Ramlan NE, Marghany M, Van Genderen J, Hashim M. Simulation of tsunami effects on sea surface salinity using MODIS satellite data. Earth and Environmental Science .2014 Aug 10 .
 [9] Korosov A, Counillon F, Johannessen JA. Monitoring the spreading of the Amazon freshwater plume by MODIS, SMOS, Aquarius, and TOPAZ. Journal of Geophysical Research: Oceans. 2015 Jan 1;120(1):268-83.
[10] امینی یاسر، علی‌پور عباس. برآورد آب معادل برف در استان کرمان جهت مدیریت منابع آب با استفاده از داده‌های سنجش از دور مایکروویو غیرفعال به روش شبکه‌های عصبی مصنوعی و تکنیک‌های رگرسیون چندگانه. مجله علمی-پژوهشی اطلاعات جغرافیایی. 1396؛ 26(102): 67-80.
[11] Reynolds RM. Physical oceanography of the Gulf, Strait of Hormuz, and the Gulf of Oman—Results from the Mt Mitchell expedition. Marine Pollution Bulletin. 1993 Jan 1;27:35-59.
[12] Dorgham MM. Environmental conditions and phytoplankton distribution in the Arabian Gulf and Gulf of Oman. 1986 September; 1989(31):36-53.
[13] Urquhart EA, Zaitchik BF, Hoffman MJ, Guikema SD, Geiger EF. Remotely sensed estimates of surface salinity in the Chesapeake Bay: a statistical approach. Remote Sensing of Environment. 2012 Aug 1;123:522-31.
[14] Wong MS, Lee KH, Kim YJ, Nichol JE, Li Z, Emerson N. Modeling of suspended solids and sea surface salinity in Hong Kong using Aqua/MODIS satellite images. Korean Journal of Remote Sensing. 2007;23(3):161-9.
[15] Marghany M. Examining the least square method to retrieve sea surface salinity from MODIS satellite data. 2010;40(30):377-86.
[16] Daqamseh ST, Shattri M, Mahmud M, Pirasteh S, Marghany AR, Zailani MK. Monitoring ocean parameters using MODIS satellite data. Far East Journal of Ocean Research. 2009.
[17] بختیارکیا مسعود. برآورد الگوریتم شوری سطح آب دریای عمان با استفاده از تصاویر سنجنده MODIS. ارائه شده در: مجموعه مقالات اولین کنفرانس ملی سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی در علوم زمین؛ 1395 فروردین 24-26؛ شیراز، ایران.
[18] Marghany M. Linear algorithm for salinity distribution modelling from MODIS data. In 2009 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium .2009 Jul 12.
[19] Morel A, Mueller JL. Normalized water-leaving radiance and remote sensing reflectance: Bidirectional reflectance and other factors. Ocean Optics Protocols for Satellite Ocean Color Sensor Validation. 2002 Feb;2:183-210.