海洋学报

站点编号	站点名称	大洋	纬度	经度	数据可用率
016A	Rikitea	太平洋	23.133°S	134.950°W	94%
043B	Palmyra-B	太平洋	5.883°N	162.083°W	100%
654A	Currimao	太平洋	17.983°N	120.483°E	99%
103C	Port Louis-C	印度洋	20.150°S	57.500°E	99%
108B	Male-B，Hulule	印度洋	4.183°N	73.533°E	96%
110B	Muscat-B	印度洋	23.633°N	58.567°E	95%
228A	Tenerife	大西洋	28.483°N	16.233°W	96%
283C	Fortaleza-C	大西洋	3.717°S	38.483°W	100%
777A	Puerto Plata	大西洋	19.800°N	70.700°W	100%

站点编号	站点名称	大洋	纬度	经度	数据可用率
016A	Rikitea	太平洋	23.133°S	134.950°W	94%
043B	Palmyra-B	太平洋	5.883°N	162.083°W	100%
654A	Currimao	太平洋	17.983°N	120.483°E	99%
103C	Port Louis-C	印度洋	20.150°S	57.500°E	99%
108B	Male-B，Hulule	印度洋	4.183°N	73.533°E	96%
110B	Muscat-B	印度洋	23.633°N	58.567°E	95%
228A	Tenerife	大西洋	28.483°N	16.233°W	96%
283C	Fortaleza-C	大西洋	3.717°S	38.483°W	100%
777A	Puerto Plata	大西洋	19.800°N	70.700°W	100%

周期	时间范围	轨道文件数
重复轨道任务
E109	2015年11月21日至2015年12月4日	188
E110	2015年12月7日至2017年12月19日	278
E111	2015年12月19日至2016年1月2日	192
E112	2016年1月2日至2016年1月16日	151
E113	2016年1月16日至2016年1月28日	208
E114	2016年1月30日至2016年2月13日	288
E115	2016年2月13日至2016年2月27日	386
E116	2016年2月27日至2016年3月12日	144
E117	2016年3月12日至2016年3月15日	54
大地测量任务
G001	2016年3月24日至2016年9月8日	4 332
G002	2016年9月8日至2017年2月23日	4 372

周期	时间范围	轨道文件数
重复轨道任务
E109	2015年11月21日至2015年12月4日	188
E110	2015年12月7日至2017年12月19日	278
E111	2015年12月19日至2016年1月2日	192
E112	2016年1月2日至2016年1月16日	151
E113	2016年1月16日至2016年1月28日	208
E114	2016年1月30日至2016年2月13日	288
E115	2016年2月13日至2016年2月27日	386
E116	2016年2月27日至2016年3月12日	144
E117	2016年3月12日至2016年3月15日	54
大地测量任务
G001	2016年3月24日至2016年9月8日	4 332
G002	2016年9月8日至2017年2月23日	4 372

站点编号	大洋	纬度	经度	数据可用率	最高相关系数	最小标准差/m	最大标准差/m	平均标准差/m
016A	太平洋	23.133°S	134.950°W	94%	0.739 4	0.053 4	0.065 3	0.060 10
043B	太平洋	5.883°N	162.083°W	100%	0.668 1	0.061 9	0.072 3	0.065 98
654A	太平洋	17.983°N	120.483°E	99%	0.837 2	0.078 5	0.140 6	0.109 80
103C	印度洋	20.150°S	57.500°E	99%	0.898 7	0.070 0	0.091 7	0.087 30
108B	印度洋	4.183°N	73.533°E	96%	0.762 4	0.062 3	0.267 5	0.140 00
110B	印度洋	23.633°N	58.567°E	95%	0.652 1	0.076 1	0.226 0	0.127 20
228A	大西洋	28.483°N	16.233°W	96%	0.516 8	0.059 3	0.100 8	0.083 98
283C	大西洋	3.717°S	38.483°W	100%	0.296 0	0.039 2	0.067 0	0.052 35
777A	大西洋	19.800°N	70.700°W	100%	0.721 3	0.055 2	0.129 2	0.078 75

站点编号	大洋	纬度	经度	数据可用率	最高相关系数	最小标准差/m	最大标准差/m	平均标准差/m
016A	太平洋	23.133°S	134.950°W	94%	0.739 4	0.053 4	0.065 3	0.060 10
043B	太平洋	5.883°N	162.083°W	100%	0.668 1	0.061 9	0.072 3	0.065 98
654A	太平洋	17.983°N	120.483°E	99%	0.837 2	0.078 5	0.140 6	0.109 80
103C	印度洋	20.150°S	57.500°E	99%	0.898 7	0.070 0	0.091 7	0.087 30
108B	印度洋	4.183°N	73.533°E	96%	0.762 4	0.062 3	0.267 5	0.140 00
110B	印度洋	23.633°N	58.567°E	95%	0.652 1	0.076 1	0.226 0	0.127 20
228A	大西洋	28.483°N	16.233°W	96%	0.516 8	0.059 3	0.100 8	0.083 98
283C	大西洋	3.717°S	38.483°W	100%	0.296 0	0.039 2	0.067 0	0.052 35
777A	大西洋	19.800°N	70.700°W	100%	0.721 3	0.055 2	0.129 2	0.078 75

基于验潮站资料的HY-2A测高数据质量评定

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侯恺昕 ¹ , 张胜军 ¹^,^* , 孔祥雪 ²

海洋学报 | 海洋信息科学 2019,41(7): 136-142

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海洋学报 | 海洋信息科学 2019, 41(7): 136-142

基于验潮站资料的HY-2A测高数据质量评定

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侯恺昕¹, 张胜军¹^,^*, 孔祥雪²

作者信息

¹ 东北大学资源与土木工程学院，辽宁沈阳 110819

² 辽宁省地震局，辽宁沈阳 110031

侯恺昕（1996—），女，广西壮族自治区桂林市人，从事卫星测高数据质量评定研究。E-mail：houkaixin0610@163.com

通讯作者:

*张胜军，男，讲师，主要从事卫星测高数据处理及应用研究。E-mail：zhangshengjun@mail.neu.edu.cn

Quality assessment of HY-2A altimeter data through tide gauge comparisons

Kaixin Hou¹, Shengjun Zhang¹^,^*, Xiangxue Kong²

Affiliations

¹ College of Resources and Civil Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, China

² Liaoning Earthquake Agency, Shenyang 110031, China

出版时间: 2019-07-25 doi: 10.3969/j.issn.0253-4193.2019.07.012

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摘要

收起

验潮站资料为评定卫星测高海面高度观测值的精度提供了有效途径。基于数据编辑准则筛选出HY-2A数据，通过引入NCEP实时大气压模型，解决了HY-2A卫星任务后期测高数据产品中部分干对流层延迟项和大气逆压校正项不可用的问题。在此基础上，将HY-2A海面高观测值与验潮站数据进行时空匹配，在选取的9个站点上进行了相关系数和标准差计算。结果表明，两者相关系数平均约为0.676 9，最优可达0.898 7，平均标准差为0.089 5 m。整体验证结果表明，HY-2A卫星测高数据质量符合设计指标，达到预期水平，为海洋重力场反演等应用研究提供了新的可靠数据源。

关键词

海洋二号 / 卫星测高 / 验潮站 / 质量评价

Abstract

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The tide gauge data provide an effective way to evaluate the accuracy of satellite altimeter data. The HY-2A data are filtered based on the data edited criterion and the model of real-time atmospheric pressure provided by NCEP are used to solve the problem caused by the unavailable dry tropospheric correction and inverse barometer correction in the later stage of the HY-2A exact repeat mission (ERM). By matching the HY-2A altimeter data and the tide gauges data in temporal and spatial, the correlation coefficient and standard deviation between the two kinds of altimeter data are calculated in the nine selected tide gauges area. According to the analysis results, the average correlation coefficient is about 0.676 9, the optimum is up to 0.898 7, and the average standard deviation is 0.089 5 m. The results show that the quality of HY-2A satellite altimetry data meet the design target and achieve the expected level. It provides a new reliable data source for the application research of the marine gravity field inversion.

Key words

HY-2A / satellite altimetry / tide gauges / quality assessment

引用本文

侯恺昕, 张胜军, 孔祥雪. 基于验潮站资料的HY-2A测高数据质量评定. 海洋学报, 2019 , 41 (7) : 136 -142 . DOI: 10.3969/j.issn.0253-4193.2019.07.012

Kaixin Hou, Shengjun Zhang, Xiangxue Kong. Quality assessment of HY-2A altimeter data through tide gauge comparisons[J]. Haiyang Xuebao, 2019 , 41 (7) : 136 -142 . DOI: 10.3969/j.issn.0253-4193.2019.07.012

正文

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1 引言

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2011年，中国首颗海洋动力环境监测卫星—海洋二号（HY-2A）在太原卫星发射中心成功发射。HY-2A为海洋、气候、测绘等相关领域的研究提供了重要的微波遥感数据基础，是我国实现完善海洋立体观测系统的重要一环^[1]。作为中国首颗搭载微波高度计的海洋卫星，HY-2A的定轨、测距精度达到国际先进水平，根据设计指标其海表面高度观测精度达到4 cm^[2]，有效波高探测精度达到分米级^[3]。

作为我国首颗海洋动力环境监测卫星，HY-2A的运行状况及数据质量受到国内外广泛关注。考虑到测高卫星的空间特性，获取可靠的卫星测高观测值，需要经过海况、潮汐、信号传播路径延迟、大气负荷效应等方面的修正^[4]。为了给定测高卫星海面高度观测值可靠的质量评价，可以采用单星自交叉点检核、多星互交叉点检核、验潮站定标检核等方式。目前已有针对HY-2A分发的临时地球物理数据（Interim Geophysical Data Records，IGDR）产品的质量分析^[5]，验证了HY-2A的IGDR产品质量稳定性并提出了改进建议^[6]。本文主要针对HY-2A分发的包含波形数据的遥感地球物理数据（Sensor Geophysical Data Records，SGDR）产品进行质量评定。

验潮站资料的数据采集频率和数据精度相较于测高卫星更高，观测时间连续性更好，通过在时间、空间尺度与卫星测高观测序列同步匹配，可以进行定标检核及精度评定。因而将验潮站资料与卫星测高观测值关联匹配并解算海面高度观测不符值的相关处理十分重要。本文将联合验潮站数据和HY-2A测高数据进行预处理、时刻匹配、相关系数统计及标准差计算，为后续HY-2A测高数据产品的应用研究提供支撑依据。

2 实验数据预处理

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本文研究使用的HY-2A卫星数据是从国家卫星海洋应用中心官方申请的二级数据产品，通过提取卫星地面轨迹处的经纬度、观测时间、轨道高、测距值及校正项等相关信息，可以获取采样率为1 Hz的海表面观测值，进而将卫星获取的观测值与验潮站数据进行比较。本文使用的验潮站数据从美国夏威夷大学海平面数据研究中心（University of Hawaii Sea Level Center，UHSLC）官方网站下载。

2.1 验潮站数据预处理

由于记录时序中断，部分验潮站观测资料序列包含无效数据，因此验潮站数据预处理的首要步骤是筛除无效数据并从HY-2A卫星数据产品中筛选观测时段重合的站点共计79个。根据验潮站数据时间周期的连贯性、站点分布区域和数据可用率，本文选择9个验潮站点作为示例分析，选取的站点分布如图1所示，站点详细信息见表1。

由于高纬度地区海冰的显著影响，本文拟评定中低纬度海域获取的HY-2A观测数据，因此示例验潮站选取时排除了北冰洋海域的站点，针对太平洋、印度洋、大西洋各选取3个验潮站点进行质量评定。参考站点的选取顾及开阔海域及大陆沿岸等典型情况，以确保不同地理环境和不同海域情况对验证结果的影响能够得到正确分析。

2.2 HY-2A数据预处理

本文使用的HY-2A数据为重复轨道任务（Exact Repeat Mission，ERM）末期的cycle E109～E117（以下简称为E109～E117），共计1 889个轨道文件，时间范围为2015年11月21日至2016年3月15日，以及大地测量任务（Geodetic Mission，GM）cycle G001和cycle G002（以下简称为G001和G002），分别包含4 332以及4 372个轨道文件，时间范围为2016年3月24日至2017年2月23日。具体数据信息见表2^[7]。

HY-2A数据预处理的第一步是剔除测距值等关键信息缺失的数据文件，在获得的11 136个轨道数据文件中，信息缺失文件数为654个，剔除比例约为0.059%^[8]。同时，为了分析HY-2A测高数据可靠观测值的质量，参考TOPEX/Poseidon卫星不同纬度带平均海面高度的取值范围，考虑各个测量周期海平面高度异常值在±2 m范围外的数据作为异常值^[9]，逐周期筛选剔除，并利用GMT成图分析，选取HY-2A重复轨道任务和大地测量任务单个典型周期为例，可用测量值的地理空间分布如图2所示。

为了获得HY-2A卫星海平面高度观测值，需要从二级数据产品中提取经纬度、观测时间、轨道高、测距值及各校正项信息。HY-2A数据产品完整度高，个别周期由于NCEP数据格式变化，存在干对流层校正项和大气逆压校正项缺失问题，顾及二者对海表面高度估算具有显著影响，本文予以单独考虑。本文研究过程中拟采用新的实时大气压模型重新解算，并通过干对流层校正项和大气逆压校正项对未缺失的HY-2A数据产品进行检核，详见第3小节。

3 测高数据误差校正

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在HY-2A数据预处理过程中，针对观测时段内HY-2A卫星提供的干对流校正项以及大气逆压校正项数据对缺失部分进行重新计算。

3.1 干对流延迟量校正

干对流层延迟改正项PD_dry的计算公式如下^[10]。

(1)

${{P}}{D_{\rm dry}} = 0.227\;7{P_0}\left( {1 + 0.002\;6\cos2\varphi } \right),$

式中，

$\varphi $

为星下点地面的纬度；P₀可以根据经验选取平均海面大气压值1.013 3 × 10⁵ Pa，或采用美国国家环境预报中心（National Centers for Environmental Prediction，NCEP）提供的实时大气压数据^[11]。

3.1.1 不同大气压值下干对流延迟校正

为了对比P₀取不同值的情况下干对流层延迟校正项的可靠性，研究选取HY-2A卫星早期重复轨道任务中干对流层校正项可用的cycle 0059数据产品进行对比分析。

针对示例轨道文件，将采样点按照1:50降采样之后的对比结果如图3所示。当P₀取NCEP提供的实时大气压值时，干对流层延迟校正项计算结果与HY-2A自带的干对流层延迟校正项对比得到相关系数为0.864 2，标准差为0.013 8 m。显著优于P₀选取平均海面大气压值时的相关系数0.467 2和标准差0.020 5 m。

经与完整的HY-2A业务化产品中的干对流层校正项数据比较，本研究设计的利用NCEP实时大气压数据改正和替换HY-2A卫星数据产品中无效的干对流层延迟改正项的方案正确，因此后续获取海面高观测值时采用NCEP模型计算干对流延迟改正。

3.2 大气逆压校正

与干对流层延迟校正项的情况类似，HY-2A任务后期数据产品中提供的大气逆压校正项同样不可用，本文将根据大气压模型数据和下式^[10]重新计算大气逆压校正项：

(2)

${{IB}} = - \frac{1}{{{\rho _w}g}}\left( {{P_a} - \overline {{P_a}} } \right) = - 0.994\;8\left( {{P_a} - \overline {{P_a}} } \right),$

式中，P_a为实时海面大气压值，由NCEP模型提供；

$\overline {{P_a}}$

为平均海面大气压值，包含3种不同选取方法：（1）根据中纬度经验平均值，取参考大气压值

$\overline {{P_{a1}}}$

为1.013 3 × 10⁵ Pa^[12]；（2）

$\overline {{P_a}}$

取加权当前cycle的大气压平均值；（3）根据自带的大气逆压校正量反算大气压平均值

$\overline {{P_G}}$

，再与NCEP实时大气压值加权计算得到

$\overline {{P_{a3}}} $

。

同样以cycle 0059为例，根据测高数据的时空信息计算匹配的NCEP实时海面大气压值；当

$\overline {{P_a}}$

取cycle 0059内大气压加权平均值的情况下，得到

$\overline {{P_{a2}}}$

为1.014 × 10⁵ Pa；根据示例数据可用的大气逆压改正项反算的加权平均海面大气压值

$\overline {{P_{a3}}}$

为1.014 3 × 10⁵ Pa；由于高纬度的大气压测量值与标准大气压值偏差较大，因此截取纬度范围为55°S～55°N的大气压值再次取平均，得到

$\overline {{P_{a4}}}$

为1.015 3 × 10⁵ Pa。

将

$\overline {{P_{a1}}}$

、

$\overline {{P_{a2}}}$

、

$\overline {{P_{a3}}}$

、

$\overline {{P_{a4}}}$

分别带入式（2），对比计算结果表明

$\overline {{P_a}}$

的选取导致大气逆压校正项的计算差异量级在0.1 mm左右。为了简化计算过程，在后续HY-2A卫星数据质量评定过程中统一选取1.014 3 × 10⁵ Pa作为海面大气压平均值。

综上，根据选定海面大气压平均值，结合NCEP模型提供的实时大气压数据，能够获取更新的大气逆压校正项。与干对流层延迟改正项对比类似，本文将重新解算的大气逆压校正结果与cycle 0059 pass 0001自带的大气逆压校正项进行检核，并按照1:50比例进行降采样作图对比分析，如图4所示。

从图4中可以看出，大气逆压校正项计算值与检核值整体拟合情况较好，高纬度地区拟合程度略有下降；进一步的统计结果表明，二者相关系数达到0.967 0，标准差约为0.024 8 m。上述对比分析表明，本节采用的大气逆压校正项的重新解算过程及结果是可靠的，可应用于后续的HY-2A质量评价过程中。

4 测高数据质量评定

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4.1 质量评定流程

基于验潮站资料的卫星测高数据质量评价关键步骤在于观测序列的时空范围同时匹配。空间匹配通过将卫星测高数据格网化至验潮站邻近的格网点处完成，时间匹配则是通过将验潮站数据降采样至卫星观测采样间隔来实现。以印度洋的Male-B，Hulule验潮站（编号108B，以下简称108B）为例，介绍本文所使用的测高数据质量评定流程，具体分为5个步骤^[13]：

（1）大气压值匹配：NCEP每6 h提供一组全球格网化大气压模型数据，经向、纬向分别划分为192和94个格网（格网间距约为2°）。根据测高观测值的经纬度及时间信息，为每一个测高观测值计算相应的实时海面大气压值。

（2）验潮站数据提取：选取UHSLC中心提供的印度洋逐日采样文件作为验潮站数据基础。根据UHSLC提供的数据编码，提取108B站点的经纬度、观测时间和海表面高度数据。

（3）筛选区域内卫星数据：从所选卫星测高周期文件中筛选108B站点坐标经纬度±5°范围内的卫星测高点并重新解算干对流层延迟项校正项和大气逆压校正项。统计HY-2A卫星测高数据时间范围，以15 d为1周期，得到符合格网化半径要求的所有卫星数据点。

（4）时空关联格网化处理：选定拟合半径为1 m，平滑因子为2.0，格网化经纬度间距为1°。将筛出的卫星测高点坐标格网化，得到4个格网点的采样结果。

（5）验潮站数据降采样：根据HY-2A卫星格网化数据的采样周期对验潮站数据进行降采样，使两者在时间范围匹配。

基于上述流程，格网化处理获取的卫星测高观测序列和降采样后的验潮站资料可以实现时空匹配关联，通过统计两者之间的相关系数及标准差信息，进而实现HY-2A测高数据的质量评价。

4.2 质量评定结果

基于选定的HY-2A卫星测高数据和选取的9个示例验潮站资料，按照上述流程分别计算并统计它们之间的相关系数和标准差，结果见表3。站点的格网化卫星数据与验潮站数据对比结果如图5所示。

表3统计结果显示，印度洋103C站点相关性最好，相关系数为0.898 7，同时印度洋站点普遍相关性较好，平均值达到0.771 1。从海域范围分析，开阔海域观测值的平均相关系数为0.717 1，优于近岸点观测值的平均相关系数0.626 7。

大西洋283C站点相关系数明显低于其他站点，将其坐标展于地图上，如图6所示。此站点到最近大陆距离约为0.6 km，属于近岸海域，对比相关性最好的103C站点，距离最近大陆约为1 865.8 km，为典型的开阔海域站点。283C站点陆地一侧没有数据，HY-2A卫星观测资料在格网化过程中的相对其他站点其空间分布不够合理，从而影响了测高数据计算结果。

5 结论

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本文基于卫星测高原理与测高误差分析，联合验潮站数据对HY-2A卫星测高数据进行了质量评价。针对HY-2A卫星测高数据误差项中的干对流层延迟项及大气逆压校正项不可用的问题，引入实时大气压数据重新解算改正项，结果表明，干对流层延迟项改正的计算值与参考值之间相关系数约为0.864 2，标准差为0.013 8 m；大气逆压改正的计算值与参考值的相关系数达到0.967 0，标准差约为0.024 8 m，证明了针对数据产品中改正项不可用时的更新方案是合理可靠的。

在此基础上，验证了重复轨道任务末期和大地测量任务的多个周期的卫星测高数据质量，两者之间相关系数最优值为0.898 7，9个站点位置的平均标准差为0.089 5 m。初步分析结果表明，印度洋数据与验潮站数据相关性最优；近岸点观测值相关性与标准偏差相对开阔海域较差。整体验证结果表明HY-2A卫星测高数据质量符合设计指标，达到预期水平。HY-2A卫星相比传统测高卫星采用更新的轨道倾角及重复周期设计，进一步丰富了卫星测高观测值的地面轨迹分布，将为未来海洋重力场模型的构建提供新的可靠数据源。

基金

收起

国家自然科学基金（41804002）；中央高校基本科研业务专项资金资助项目（N170103009）；武汉大学地球空间环境与大地测量教育部重点实验室开放基金（17−01−04）。

参考文献

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文献

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参考文献引证文献

排序方式：

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2019年第41卷第7期

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文章信息

doi: 10.3969/j.issn.0253-4193.2019.07.012

接收时间：2018-08-02
首发时间：2026-04-02
出版时间：2019-07-25

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作者

出版历史

收稿日期：2018-08-02
修回日期：2018-12-10

基金

国家自然科学基金（41804002）；中央高校基本科研业务专项资金资助项目（N170103009）；武汉大学地球空间环境与大地测量教育部重点实验室开放基金（17−01−04）。

作者信息

¹ 东北大学资源与土木工程学院，辽宁沈阳 110819

² 辽宁省地震局，辽宁沈阳 110031

通讯作者:

*张胜军，男，讲师，主要从事卫星测高数据处理及应用研究。E-mail：zhangshengjun@mail.neu.edu.cn

参考文献

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https://castjournals.cast.org.cn/joweb/hyxb/CN/10.3969/j.issn.0253-4193.2019.07.012

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2种不同金属材料的力学参数

科 Family	属数 Number of genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)	属 Genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)
鹅膏菌科Amanitaceae	2	11	5.26	鹅膏菌属 Amanita	10	4.78
小菇科 Mycenaceae	2	12	5.74	丝盖伞属 Inocybe	5	2.39
多孔菌科 Polyporaceae	8	14	6.70	蜡蘑属 Laccaria	5	2.39
红菇科 Russulaceae	3	23	11.00	小皮伞属 Marasmius	6	2.87
				小菇属 Mycena	11	5.26
				光柄菇属 Pluteus	5	2.39
				红菇属 Russula	17	8.13
				栓菌属 Trametes	5	2.39

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TxT

站点编号	站点名称	大洋	纬度	经度	数据可用率
016A	Rikitea	太平洋	23.133°S	134.950°W	94%
043B	Palmyra-B	太平洋	5.883°N	162.083°W	100%
654A	Currimao	太平洋	17.983°N	120.483°E	99%
103C	Port Louis-C	印度洋	20.150°S	57.500°E	99%
108B	Male-B，Hulule	印度洋	4.183°N	73.533°E	96%
110B	Muscat-B	印度洋	23.633°N	58.567°E	95%
228A	Tenerife	大西洋	28.483°N	16.233°W	96%
283C	Fortaleza-C	大西洋	3.717°S	38.483°W	100%
777A	Puerto Plata	大西洋	19.800°N	70.700°W	100%

站点编号

站点名称

大洋

纬度

经度

数据可用率

016A

Rikitea

太平洋

23.133°S

134.950°W

94%

043B

Palmyra-B

太平洋

5.883°N

162.083°W

100%

654A

Currimao

太平洋

17.983°N

120.483°E

99%

103C

Port Louis-C

印度洋

20.150°S

57.500°E

99%

108B

Male-B，Hulule

印度洋

4.183°N

73.533°E

96%

110B

Muscat-B

印度洋

23.633°N

58.567°E

95%

228A

Tenerife

大西洋

28.483°N

16.233°W

96%

283C

Fortaleza-C

大西洋

3.717°S

38.483°W

100%

777A

Puerto Plata

大西洋

19.800°N

70.700°W

100%

周期	时间范围	轨道文件数
重复轨道任务
E109	2015年11月21日至2015年12月4日	188
E110	2015年12月7日至2017年12月19日	278
E111	2015年12月19日至2016年1月2日	192
E112	2016年1月2日至2016年1月16日	151
E113	2016年1月16日至2016年1月28日	208
E114	2016年1月30日至2016年2月13日	288
E115	2016年2月13日至2016年2月27日	386
E116	2016年2月27日至2016年3月12日	144
E117	2016年3月12日至2016年3月15日	54
大地测量任务
G001	2016年3月24日至2016年9月8日	4 332
G002	2016年9月8日至2017年2月23日	4 372

周期

时间范围

轨道文件数

重复轨道任务

E109

2015年11月21日至2015年12月4日

188

E110

2015年12月7日至2017年12月19日

278

E111

2015年12月19日至2016年1月2日

192

E112

2016年1月2日至2016年1月16日

151

E113

2016年1月16日至2016年1月28日

208

E114

2016年1月30日至2016年2月13日

288

E115

2016年2月13日至2016年2月27日

386

E116

2016年2月27日至2016年3月12日

144

E117

2016年3月12日至2016年3月15日

大地测量任务

G001

2016年3月24日至2016年9月8日

4 332

G002

2016年9月8日至2017年2月23日

4 372

站点编号	大洋	纬度	经度	数据可用率	最高相关系数	最小标准差/m	最大标准差/m	平均标准差/m
016A	太平洋	23.133°S	134.950°W	94%	0.739 4	0.053 4	0.065 3	0.060 10
043B	太平洋	5.883°N	162.083°W	100%	0.668 1	0.061 9	0.072 3	0.065 98
654A	太平洋	17.983°N	120.483°E	99%	0.837 2	0.078 5	0.140 6	0.109 80
103C	印度洋	20.150°S	57.500°E	99%	0.898 7	0.070 0	0.091 7	0.087 30
108B	印度洋	4.183°N	73.533°E	96%	0.762 4	0.062 3	0.267 5	0.140 00
110B	印度洋	23.633°N	58.567°E	95%	0.652 1	0.076 1	0.226 0	0.127 20
228A	大西洋	28.483°N	16.233°W	96%	0.516 8	0.059 3	0.100 8	0.083 98
283C	大西洋	3.717°S	38.483°W	100%	0.296 0	0.039 2	0.067 0	0.052 35
777A	大西洋	19.800°N	70.700°W	100%	0.721 3	0.055 2	0.129 2	0.078 75

站点编号

大洋

纬度

经度

数据可用率

最高相关系数

最小标准差/m

最大标准差/m

平均标准差/m

016A

太平洋

23.133°S

134.950°W

94%

0.739 4

0.053 4

0.065 3

0.060 10

043B

太平洋

5.883°N

162.083°W

100%

0.668 1

0.061 9

0.072 3

0.065 98

654A

太平洋

17.983°N

120.483°E

99%

0.837 2

0.078 5

0.140 6

0.109 80

103C

印度洋

20.150°S

57.500°E

99%

0.898 7

0.070 0

0.091 7

0.087 30

108B

印度洋

4.183°N

73.533°E

96%

0.762 4

0.062 3

0.267 5

0.140 00

110B

印度洋

23.633°N

58.567°E

95%

0.652 1

0.076 1

0.226 0

0.127 20

228A

大西洋

28.483°N

16.233°W

96%

0.516 8

0.059 3

0.100 8

0.083 98

283C

大西洋

3.717°S

38.483°W

100%

0.296 0

0.039 2

0.067 0

0.052 35

777A

大西洋

19.800°N

70.700°W

100%

0.721 3

0.055 2

0.129 2

0.078 75