Узнать больше

границ | Глобальные наблюдения за мелкомасштабной топографией поверхности океана с использованием топографии поверхностных вод и океана (SWOT) Миссия

Введение

За последние 25 лет спутниковые альтиметрические наблюдения за высотой поверхности моря (SSH) значительно продвинули наше понимание крупномасштабной циркуляции океана и ее взаимодействия с более крупной мезомасштабной динамикой (Fu and Cazenave, 2001; Morrow et al., 2018б). Эти наблюдения SSH отражают поле давления на поверхности океана и дают нам возможность отслеживать динамику океана с интегрированной глубиной. Действительно, альтиметрический SSH - единственное спутниковое наблюдение, которое так четко реагирует как на поверхностные, так и на более глубокие изменения океана. Сегодня шум классических продольных альтиметрических наблюдений, а также расстояние между наземными треками ограничивают наши наблюдения 2D-поля SSH масштабами более 150–200 км в средних широтах (Chelton et al., 2011). Параллельно с этим развиваются модели океана, и теперь доступны глобальные высокочастотные модели с высоким разрешением, с приливами и без них (например,г., HYCOM at 1/25 ° - Chassignet and Xu, 2017; Арбич и др., 2018; 1/48 ° MITgcm; 1/12 ° NEMO - океан Меркатора). Тем не менее, динамика этих развивающихся моделей с высоким разрешением не может быть подтверждена сегодня из-за отсутствия глобальных наблюдений в этих более мелких масштабах.

Будущая миссия SWOT-SAR-интерферометрии с широкополосным высотомером предназначена для получения глобальных 2D-данных SSH с разрешением пространственных масштабов до 15–30 км в зависимости от местных уровней сигнала SSH и шума измерений, который является функцией состояния моря; (Fu et al., 2012; Fu and Ubelmann, 2014, подробнее см. В разделе «Ошибки измерений, SWOT-симулятор и эффективное пространственное разрешение»). Наблюдения SWOT восполнят пробел в наших знаниях о динамике 2D SSH на 15–150 км, которые важны для определения анизотропной структуры горизонтальной циркуляции океана и для понимания баланса кинетической энергии океана. Горизонтальные градиенты меньшего масштаба также могут быть связаны с вертикальными скоростями энергии и переносом индикаторов (Lévy et al., 2012a), и понимание перемешивания и конвергенции океана в этих более мелких масштабах важно для глобального бюджета индикаторов, биогеохимических приложений и климата.

Как следует из названия, миссия по топографии поверхностных вод и океана (SWOT) объединит два научных сообщества - океанографов и гидрологов. Сообществу гидрологов интерферометрические данные SWOT SAR позволят наблюдать за высотой поверхности озер, рек и пойм и обеспечат глобальную оценку стока для рек шириной> 100 м и запасов воды для озер> 250 м ² . SWOT также предоставит беспрецедентные наблюдения в прибрежных и устьевых регионах, представляющие интерес для обоих сообществ.Повторные данные за 3 года позволят лучше оценить среднюю поверхность моря и морской геоид; покрытие высоких широт должно позволить лучше оценить ледяные шапки до 78 ° с.ш. и ю.ш. и может даже использоваться для оценки надводного борта морского льда и других параметров. Научные цели, охватывающие все дисциплины, изложены в научном документе SWOT-миссии (Fu et al., 2012) и в Morrow et al. (2018a).

Научная группа SWOT готовилась к этой миссии и ее техническим и научным задачам с 2008 года, и эта миссия была представлена ​​в техническом документе OceanObs09 (Fu et al., 2009). В первой части этого официального документа 2019 года мы дадим краткое введение в научные цели SWOT, систему наблюдений и ошибки. Мы подчеркнем, как SWOT-наблюдения могут использоваться в сочетании с другими наблюдениями, чтобы улучшить наше понимание энергетического каскада океана, внутренних гравитационных волн и океанских фронтов, а затем рассмотрим проблемы реконструкции мелкомасштабной циркуляции верхнего слоя океана с помощью SWOT и моделей. . В этом обзорном документе также будет рассмотрено, как можно использовать SWOT и систему наблюдений in situ для лучшего понимания вертикальной структуры, связанной с мелкомасштабным SWOT SSH.В частности, первые 90 дней миссии будут иметь однодневную повторяющуюся фазу, когда можно будет наблюдать быструю эволюцию этой мелкомасштабной динамики. Будут обсуждены калибровка и валидация (CalVal) SWOT, а также возможности научной валидации.

Планы проведения глобальной серии мелкомасштабных экспериментов, основанных на региональных исследованиях на этапе быстрой выборки, в рамках инициативы SWOT «Adopt-a-crossover», будут представлены в сопроводительном документе OceanObs2019, подготовленном d'Ovidio et al. .«Границы в мелкомасштабных исследованиях на месте : возможности на этапе быстрой выборки SWOT».

Цели исследования океана SWOT

Ocean Fine-Scales и энергетический каскад

Основная океанографическая цель миссии SWOT состоит в том, чтобы охарактеризовать мезомасштабную и субмезомасштабную циркуляцию океана, определенную по топографии поверхности океана, от крупномасштабной до длины волны около 15 км (Fu et al., 2012; Fu and Ubelmann, 2014). Океанические процессы на мелких масштабах от 15 до 150 км характеризуются изменчивостью во времени от дней до недель.Они критически влияют на физику и экологию океана вплоть до климатического масштаба из-за их очень энергичной динамики (Ferrari and Wunsch, 2009), создающей сильные градиенты свойств океана. Эти градиентные области действуют как одни из основных шлюзов, соединяющих верхний слой океана с внутренними частями (Lévy et al., 2001; Ferrari, 2011; McWilliams, 2016) и с его границами, включая регион морского льда (Manucharyan and Thompson). , 2017) и атмосферного пограничного слоя (Lehahn et al., 2014; Renault et al., 2018).

Современные спутниковые альтиметрические карты с координатной сеткой позволили нам понять мезомасштабные вихри с длиной волны более 150 км (Chelton et al., 2011; Morrow et al., 2018b). Тем не менее, эти нанесенные на карту вихри «спонтанно» появляются и исчезают в середине океана, и в настоящее время мы не можем наблюдать процессы меньшего масштаба, которые порождают эти более крупные вихри, ни их каскад вниз до меньших диссипативных масштабов. В таких регионах, как Средиземное море, с малым радиусом Россби и большим разносом наземных треков, исследования моделирования с высоким разрешением показывают, что при сегодняшней выборке высотомеров мы можем упустить 75% мезомасштабных вихрей (Amores et al., 2018). Хотя альтиметрия вдоль трека может обнаруживать более мелкие масштабы SSH (~ 70 км для Джейсона, 30–50 км для Saral и Sentinel-3; Vergara et al., 2019), это одномерные срезы по динамике, которые, как правило, позволяют наблюдать больше изменчивость SSH с севера на юг в тропиках и субтропиках. Способность SWOT наблюдать двумерную структуру небольших мезомасштабных процессов на длине волны до 15–30 км (т.е. диаметры вихрей 7–15 км) значительно улучшит наше понимание фаз генерации и диссипации, а также мезомасштабной динамики в малых масштабах. Районы радиуса Россби (высокие широты, региональные моря и прибрежные зоны).

Модели циркуляции океана теперь обладают как вычислительной мощностью, так и теоретической поддержкой для моделирования регионов бассейнового масштаба с возможностью мелкомасштабного разрешения (например, Arbic et al., 2018; Qiu et al., 2018; http: // meom-group .github.io / swot-natl60 / science.html). Недавние исследования моделирования с высоким разрешением подчеркнули важность меньших масштабов, вызванных, например, энергетической нестабильностью в глубоких зимних смешанных слоях (Callies and Ferrari, 2013; Qiu et al., 2014; Sasaki et al., 2014; Шассинье и Сюй, 2017). Относительная завихренность поверхности в конце зимы имеет множество мелкомасштабных структур и нитей, связанных с сильными вертикальными скоростями на малых масштабах в глубоком зимнем смешанном слое и нагнетанием в приповерхностные слои. В конце лета, когда перемешанный слой неглубокий, приповерхностные вертикальные скорости являются слабыми, а относительная завихренность поверхности имеет большие масштабы, вызванные подповерхностными вихрями. Эти процессы в основном находятся в геострофическом балансе (Sasaki et al., 2014) и имеют сигнатуру SSH, которую можно наблюдать с помощью обычной альтиметрии (Vergara et al., 2019). Поскольку обычные двухмерные альтиметрические карты охватывают только масштабы более 150 км, сезонный цикл смещен в сторону летнего пика, без наблюдений за мелкомасштабными механизмами генерации зимой. Эти результаты модели должны быть подтверждены двумерными наблюдениями, которые будут доступны в миссии SWOT.

Улучшение нашего понимания этих небольших мезомасштабных полей, субмезомасштабных фронтов и волокон важно не только для количественной оценки кинетической энергии циркуляции океана, но и для поглощения океаном тепла и углерода, которые являются ключевыми факторами изменения климата.Традиционные высотомеры в сочетании с данными in situ выявили фундаментальную роль более крупных мезомасштабных вихрей в горизонтальном переносе тепла и углерода через океаны (Dong et al., 2014). Вертикальный перенос тепла, углерода и питательных веществ в основном осуществляется субмезомасштабными фронтами с горизонтальным масштабом 1–50 км (например, Lévy et al., 2012a). Миссия SWOT откроет новое окно для изучения сигнатуры SSH этих процессов.

Сбалансированные и неуравновешенные движения

Как и другие альтиметрические спутники, SWOT будет летать со скоростью 7 км / с и покрывать область 420 км за 1 минуту, что эффективно обеспечит синоптический «снимок» вариаций 2D SSH.Научная группа SWOT, работающая над подготовкой этих мелкомасштабных 2D-снимков SSH, подтолкнула океаническое сообщество к переоценке своих высокочастотных моделей океана с высоким разрешением и данных in situ . Среднесуточные и почасовые результаты моделей имеют совершенно разную структуру на длинах волн <200 км. Хотя высокочастотные баротропные приливы в открытом океане в настоящее время хорошо оцениваются с помощью моделей и альтиметрии (Stammer et al., 2014), бароклинные приливы и внутренние гравитационные волны менее известны или предсказуемы (Dushaw et al., 2011; Рэй и Зарон, 2016; Чжао и др., 2016; Savage et al., 2017; Арбич и др., 2018). У нас есть хорошее представление о том, как и где возникают эти внутренние приливы, но место рассеяния остается важным вопросом. Было показано, что взаимодействие внутреннего прилива с океанической циркуляцией и течениями является сложным: океанские течения преломляют и рассеивают прилив (Ponte and Klein, 2015). По оценкам, рассеяние внутреннего прилива оказывает важное влияние на энергетический баланс океана и смешение водных масс (например,g., Munk, 1966), но нам не хватает наблюдений, подтверждающих это. Улучшение двумерных наблюдений за внутренними приливами в меняющейся стратификации океана и определение их боковых потоков энергии являются ключевыми проблемами, которые могут быть решены с помощью SWOT. SWOT может предоставить первые глобальные SSH-наблюдения за комбинированным сбалансированным потоком (от водоворотов) и внутренним гравитационным волновым полем, предоставляя новую информацию о том, как они меняются географически и сезонно и как они взаимодействуют.

Это отличная возможность, но это также проблема, если мы хотим рассчитать поверхностные токи по данным SSH.В отличие от более крупных объектов SSH, наблюдаемых с помощью картографированной надирной альтиметрии, не все мелкие масштабы SSH от 15 до 150 км соответствуют «сбалансированным» квазигеострофическим течениям. Разделение вкладов сбалансированного вихревого поля и внутреннего приливного или внутреннего волнового поля будет серьезной проблемой. Относительная сила сбалансированного и неуравновешенного движения варьируется географически и во времени. Масштаб пространственного «перехода», в котором сбалансированные движения преобладают над несбалансированными, и сезонные закономерности их относительной силы начинают лучше пониматься на основе исследований моделирования и наблюдений in situ и (Qiu et al., 2017, 2018). Эти исследования могут предоставить ценную a priori информацию для разделения сбалансированных и неуравновешенных движений. Разрабатываются поправки для той части сигнала внутреннего прилива, которая синхронизирована по фазе с астрономическими приливными воздействиями (Zaron and Ray, 2017). In situ ADCP и измерения планера также могут помочь определить масштабы разделения вихревых волн в соответствии с рамками, приведенными в Rainville et al. (2013) и Бюлер и др. (2014). Также изучаются методы разделения сигналов с использованием комбинированных полей SSH и SST, последнее не имеет внутреннего сигнала прилива (Ponte et al., 2017). Научная группа SWOT активно работает над этими вопросами.

Спектры волновых чисел SSH по альтиметрии

Спектр волновых чисел SSH - важный индикатор динамики океана. Учитывая диапазон инерционных волновых чисел, в котором кинетическая энергия турбулентности обменивается между различными пространственными масштабами посредством нелинейного взаимодействия, мезомасштабная океаническая турбулентность имеет спектр волновых чисел кинетической и потенциальной энергии и SSH, который подчиняется степенному закону. Теории предсказывают разные наклоны для разных динамических режимов, которые определяют способ передачи энергии и энстрофии между разными пространственными масштабами.Для геострофической турбулентности, которая происходит в масштабах от 10 до 100 км, спектр кинетической энергии относительно волнового числа, k , пропорционален k ^-3 для внутренней динамики (Charney, 1971) и k ^-5/3 для поверхностной динамики (Blumen, 1978) или стратифицированной турбулентности (Lindborg, 2006). В соответствии с геострофическим соотношением, соответствующие спектры волновых чисел SSH равны k ^-5 и k ^-11/3 .

Спектр волновых чисел SSH изучается с момента появления спутниковой альтиметрии. Анализируя данные высотомера Seasat, Фу (1983) показал, что наклон спектра SSH близок к -5 в энергетических областях и -1 в низкоэнергетических. Несмотря на то, что результаты позже были сочтены ненадежными из-за небольшой продолжительности данных, анализ Seasat продемонстрировал потенциальную полезность SSH при изучении геострофической турбулентности в океане. Ле Траон и др. (1990) анализ данных Geosat за 2 года также показал крутые спектры SSH (от -4 до -5) в энергетических областях и более мелкие спектры (от -2 до -3) в областях низких энергий.Стаммер (1997) использовал данные высотомеров TOPEX / Poseidon за 3 года, чтобы получить наклон спектра -4,6 в средних широтах.

Благодаря более длинным записям спутникового альтиметра, спектральный анализ волновых чисел был возрожден с появлением более надежных статистических данных за последнее десятилетие. Ле Траон и др. (2008) пересмотрели спектр SSH с помощью многоцелевой альтиметрии для нескольких энергетических регионов, включая Гольфстрим, Куросио и Агульяс. Они показали, что наклон спектра SSH ближе к -11/3, что указывает на преобладание динамики поверхности.Наклон спектрального волнового числа SSH имеет географическую зависимость. Например, Сюй и Фу (2011, 2012) построили глобальную карту, используя данные Jason-1 (рисунок 1). Глобальная карта показывает множество спектральных наклонов без различимых границ, разделяющих разные динамические режимы. Наклон в целом круче, чем -2 к полюсу от 20 ° с.ш., и сдвигается от -2 в областях с низкой энергией до примерно -4,5 в областях с высокой энергией. Тот факт, что самые крутые склоны лежат между -5 и -11/3, предполагает взаимодействие поверхности и внутренней динамики.

Рис. 1. (Слева) Спектры волновых чисел SSH в районе Куросио по результатам четырех альтиметрических миссий. Наклон –11/3 показан пунктирной линией (из панели b на Рисунке 1 в Le Traon et al., 2008). (справа) Спектральные наклоны глобального волнового числа SSH (с перевернутым знаком) в диапазоне 70–250 км (из панели b рисунка 3 в Xu and Fu, 2012) (авторское право , 2012, Американское метеорологическое общество, ).

Независимо от точного динамического режима, крутые вдоль трековые спектры SSH в энергетических областях согласуются с геострофической турбулентностью в мезомасштабном диапазоне (70–250 км).Однако более мелкие спектры в областях низких энергий остаются загадкой и могут быть результатом множества процессов, включая прямое воздействие ветра (Le Traon et al., 1990), или внутренние приливы и внутренние волны (Richman et al., 2012; Callies and Ferrari). , 2013; Dufau et al., 2016; Rocha et al., 2016; Tchilibou et al., 2018). Полные двухмерные SSH-наблюдения мезомасштабных полей и полей внутренних приливов / внутренних волн необходимы для лучшего понимания этих региональных и сезонных вариаций.

Система измерения SWOT

Измерительная техника, Ocean Data Products

Surface Water and Ocean Topography будет использовать SAR-интерферометрическую технологию для наблюдения 2D-изображений SSH и шероховатости поверхности на двух полосах шириной 50 км с зазором надира 20 км (см. Рисунок 2A).Обычный высотомер класса Jason обеспечивает измерения в центральном зазоре. SAR-интерферометрия была продемонстрирована с помощью SRTM на космическом шаттле и с помощью режима SARIN Cryosat-2 для полярных ледяных шапок. SWOT улучшает эти концепции: он разработан для снижения шума и использует разные поляризации и диаграммы направленности антенн, чтобы четко различать сигналы, поступающие из левых и правых полос. Детали метода SAR-интерферометрии объясняются в Rodriguez et al. (2018).

Рисунок 2. (A) Схема методики измерения SWOT с использованием прибора KaRIn для SAR-интерферометрии по двум полосам обзора и надирного высотомера класса Джейсона в промежутке. (B) Стандартное отклонение характеристик ошибки высоты океана при 1 км × 1 км из-за всех случайных ошибок (в мм) как функция расстояния в полосе обзора для значимой высоты волны 2 м. Усредненная по полосе обзора (от 10 до 60 км) ошибка высоты составляет 2,4 см (кредиты : NASA-JPL ).

«Топография поверхностных вод и океана» использует обработку SAR для уточнения разрешения отраженного сигнала вдоль трассы; интерферометрическая обработка улучшает разрешение поперечных треков.Прибор SWOT SAR-KaRIn обеспечивает базовое разрешение измерения 2,5 м по маршруту, от 70 м в полосе обзора, близкой к надиру, до 10 м в дальней полосе обзора. Свыше 70% поверхности Земли, покрытой океанами, огромный объем данных SWOT не может быть загружен со спутника. Вместо этого данные так называемого «низкого разрешения» будут предварительно обрабатываться на борту, и с каждой антенны будут загружены строительные блоки из девяти интерферограмм с разнесением 250 м (и разрешением 500 м). Также будут загружены другие параметры, полезные для определения шероховатости поверхности и фронта, такие как изображения обратного рассеяния с разрешением 250 м.Интерферометрические данные будут объединены посредством геолокации и расчета высоты в экспертный продукт SSH размером 250 м × 250 м в координатах полосы обзора. Большинство ученых будут использовать продукт размером 2 км × 2 км, доступный в географически фиксированных координатах. Этот базовый продукт с разрешением 2 км будет разделен на три типа файлов: «легкий» продукт с аномалиями SSH и SSH; продукт ветро-волна-сигма0; и полный продукт SSH со всеми геофизическими поправками. Более подробная информация об этих различных информационных продуктах представлена ​​на https: // www.aviso.altimetry.fr/en/missions/future-missions/swot/data-products.html.

Ошибки измерений, имитатор SWOT и эффективное пространственное разрешение

Измерение SWOT-SAR-интерферометрии разработано с учетом небольшого инструментального шума для удовлетворения строгих требований к среднеквадратичному шуму 2,7 см на 1 км. ² пикселей. Это приводит к 2 см ² / цикл / км ² шума над океанами на коротких волнах для среднего состояния моря 2 м SWH, рассчитанного для 7,5 км × 7.Средние 5 км (чтобы разрешить длину волны Найквиста 15 км). Для сравнения, уровень шума для серии Jason составляет около 100 см ² / цикл / км ² при 1 Гц, то есть усредненный по овальному следу 1 с или примерно 100 км ² . Измерение прибора SWOT будет очень точным. Впервые для альтиметрической миссии бюджет ошибок также устанавливается в виде волнового числа, поэтому конструкция прибора должна соответствовать требованиям для длинных и коротких волн (см. Рисунок 3). Это беспрецедентно для высотомеров.При использовании спектра волновых чисел требование эффективно требует, чтобы измерения анализировались в диапазоне пространственных масштабов, и, таким образом, налагает более строгий тест на характеристики спутника, чем проверка на основе дисперсии для предыдущих миссий высотомера. SWOT должен учитывать стандартные ошибки диапазона высотомеров SSH, но в пространстве волновых чисел. SWOT также имеет определенные ошибки, связанные с интерферометрическими расчетами, включая ошибки крена, ошибки интерферометрической фазы и дальности, ошибки базовой линии, ошибки радиальной скорости при наблюдении за движущейся целью и волновые эффекты.Описание этих ошибок и методов их уменьшения подробно описано в документе о бюджете ошибок SWOT и производительности (Esteban-Fernandez, 2017) и обсуждается в Rodriguez et al. (2018) и Chelton et al. (2019). Что наиболее важно, это случайные ошибки в измерениях KaRIn на коротких длинах волн, которые в конечном итоге определяют разрешение SWOT.

Рис. 3. Спектр базовых требований SSH (красная кривая) как функция волнового числа, представленного эмпирической функцией E ( k ) = 2 + 0.00125 k ^-2 , где k представляет собой продольное волновое число. Синяя кривая - это пороговое требование. Для справки показан глобальный средний спектр SSH, оцененный по наблюдениям Джейсона-1 и Джейсона-2 (толстая черная линия), нижняя граница 68% спектральных значений (тонкая черная линия) и нижняя граница 95%. спектральных значений (серая линия). Синяя и красная линии представляют среднюю полосу пропускания и пересекают базовый спектр на ∼15 км (68%) и ∼30 км (95%), соответственно (Desai, 2018; Кредиты: NASA-JPL ).

Поверхностные воды и топография океана. Случайные погрешности в полосе пропускания неоднородны (рис. 2В): они больше по краям, меньше в центре. Эти ошибки варьируются в пространстве и во времени, под влиянием поверхностных волн и условий неровностей, как и во всех миссиях высотомеров. Прогнозы выборки SWOT и уровней шума доступны для изучения океана с использованием симулятора по адресу: https://github.com/SWOTsimulator/swotsimulator.git. Поскольку общая ошибка SWOT имеет разные причины и пространственно-временную структуру, разрабатываются методы оценки структуры шума с использованием кросс-спектральных методов (Убельманн и др., 2018) и удалите их, используя передовые методы подавления шума (например, Gómez-Navarro et al., 2018). Это необходимо, поскольку любые исследования океана, требующие расчетов геострофической скорости или завихренности, будут усиливать мелкомасштабный шум при использовании первой или второй производной SSH.

SWOT-шум также будет влиять на эффективное пространственное разрешение сигналов океана, поскольку более высокие уровни шума будут скрывать сигналы меньшего масштаба. Глобальные оценки шума SWOT, включая волновую зависимость, выявили пространственное распределение этого эффективного разрешения (Dufau et al., 2016; Wang et al., 2019), т.е. минимальный пространственный масштаб, при котором отношение сигнал-шум больше 1. Расчетное эффективное разрешение имеет географическую и сезонную зависимость. Она увеличивается примерно с 15 км в низких широтах до ∼30–45 км в средних и высоких широтах и ​​обычно больше летом, чем зимой, но с большими географическими вариациями (рис. 4). Как вихревые, так и внутренние сигналы гравитационных волн / приливов вносят значительный вклад в эти изменения масштаба. Например, на рис. 4D обратная сезонность в южном полушарии обусловлена ​​преобладанием внутренних гравитационных волн в субтропиках летом с низким уровнем шума измерений, а также преобладающей субмезомасштабной энергией и более высоким уровнем шума зимой по всему циркумполярному течению.Это эффективное разрешение различных сигналов и шума необходимо учитывать при объединении наблюдений SWOT с данными in situ или моделями в региональном анализе.

Рис. 4. Эффективное пространственное разрешение SWOT (сигнал выше шума), оцененное на основе модели и смоделированного шума (A) , усредненное за год, (B), в августе – сентябре – октябре (ASO), (C) в феврале – марте – апреле (FMA). Сезонное изменение (ASO-FMA) показано в (D) (после Wang et al., 2019; , авторское право 2019 , Американского метеорологического общества ).

- фаза науки и быстрая

Запуск SWOT запланирован на сентябрь 2021 года. Первые 6 месяцев SWOT будет проводить на своей «калибровочной орбите», когда спутник ежедневно проходит над одним и тем же местом для калибровки параметров спутника (наземный трек показан на рисунке 5A). Первые 3 месяца этой орбиты предназначены для настройки и калибровки параметров инструмента, вторые 3 месяца (с конца декабря 2021 года по конец марта 2022 года) будут доступны для научных исследований, включая исследования быстро развивающейся динамики малых масштабов океана.Затем SWOT продолжит свою номинальную 21-дневную повторяющуюся орбиту в течение 3 лет, с апреля 2022 года по март 2025 года. Подробную информацию о номинальной и калибровочной орбите в различных форматах можно найти по адресу: https://www.aviso.altimetry.fr /en/missions/future-missions/swot/orbit.html.

Рис. 5. (A) Глобальный охват однодневной орбиты SWOT. Цвет показывает время в часах каждого прохода (Ван и др., 2018) © Copyright [2018] Американское метеорологическое общество (AMS). SWOT-охват на 21-дневной орбите через 3 дня (B) и 21 день (C) .Цвет показывает моделирование SSH во время измерения (по Морроу и др., 2018a; , авторское право 2018 , CreateSpace Independent Publishing Platform ).

Группа определения науки SWOT подробно исследовала номинальное покрытие орбиты SWOT. Любой выбор орбиты предполагает компромисс между хорошим пространственным и временным охватом. Два основных сообщества, использующих SWOT-наблюдения, преследовали разные цели - гидрологам требовался глобальный охват самых маленьких озер и рек в ежемесячном масштабе времени.Океанографам требовалось охватить небольшие, быстро изменяющиеся масштабы океана. Орбита заключительного этапа научных исследований охватывает большую часть океанов до 78 ° с.ш. и ю.ш. (наклон 77,6 °) на высоте 890,6 км на 21-дневной орбите с повторением (рис. 5C). На рис. 5В показан отбор проб в северной части Атлантического океана через 3 дня; через 10 дней наблюдается слабый глобальный охват мезомасштабов, а в следующие 11–21 день вся картина смещается на запад, чтобы заполнить пробелы, обеспечивая почти глобальный охват после полного цикла (см. рис. 5C).SWOT имеет несинхронную солнечную орбиту. Его наклон и повторный отбор проб были специально выбраны для определения основных приливных составляющих, необходимых для улучшения прибрежных, высокоширотных и внутренних приливов.

Подтверждение вертикального вклада океана в спектр волновых чисел SWOT

SWOT-калибровка и проверка на спектре волновых чисел

Калибровка и проверка - важный компонент любой спутниковой миссии. Рабочие характеристики прибора можно оценить, сравнив измерения с точной достоверной информацией.Для исследовательской миссии, такой как SWOT, CalVal имеет решающее значение. Во время фазы CalVal орбита SWOT будет находиться в быстро повторяющемся (однодневном) орбитальном цикле, обеспечивая ежедневные повторные посещения по одному и тому же наземному пути за счет пространственного покрытия (рис. 5A). Ежедневно в местах пересечения переходов будут совершаться две эстакады, что сделает эти места идеальными для CalVal.

Для целей CalVal разница между измерениями SWOT и наземной достоверностью определяется как ошибка и указывается в терминах спектра волновых чисел вдоль пути (рисунок 3).Ошибки измерения SWOT обсуждаются в разделе «Ошибки измерений, симулятор SWOT и эффективное пространственное разрешение». Требование распространяется на широкий диапазон длин волн от 15 км до 1000 км. Бортовой высотомер класса Jason будет использоваться для длинноволнового диапазона CalVal (например, более 120 км, предложенного Ван и Фу, 2019). Надир-альтиметр, который извлекает выгоду из наследия и успешной перекрестной калибровки множества предыдущих альтиметрических миссий, имеет хорошо изученные характеристики инструмента и может служить эталоном для длинных волн.Также будет выполнена перекрестная калибровка с другими миссиями надира (например, Sentinel-3, Jason-CS). Затем наземные измерения могут быть сосредоточены на меньшем пространственном диапазоне [15 – O (100) км].

Спектры волновых чисел высоты поверхности моря на длинах волн 15–120 км могут быть проверены с помощью бортовых лидаров (например, Melville et al., 2016) и наблюдений in situ . К сожалению, сегодня не существует наблюдений in situ , которые могли бы обеспечить надежный спектр волновых чисел SSH для этих длин волн.Определение мелкомасштабного спектра волновых чисел SSH является важной задачей для полевой кампании SWOT in situ CalVal.

Из-за высокочастотных внутренних приливов и волн построение наземной сети, измеряющей длины волн 15–120 км, будет основываться на одновременном высокочастотном (по крайней мере ежечасном) отборе проб на расстоянии 120 км. Требуется набор причалов с глобальной системой позиционирования (GPS) или проводимостью-температурой-глубиной (CTD). Wang et al. (2018) использовали эксперимент по моделированию системы наблюдений (OSSE), чтобы продемонстрировать способность причалов соответствовать требованиям.На момент написания статьи возможности GPS проходят тестирование рядом с платформой Harvest.

Глобальная система определения местоположения измеряет истинную высоту поверхности океана, видимую со спутника, в то время как реконструкция SSH с помощью причалов CTD относится к динамической топографии океана, составляющей, имеющей значение для изучения циркуляции океана. GPS может называться прямой геодезической проверкой , а причалы CTD - косвенной океанографической проверкой . Основные океанографические цели миссии SWOT - «охарактеризовать мезомасштабную и субмезомасштабную циркуляцию океана, определенную по топографии поверхности океана, с пространственным разрешением 15 км (для 68% океана)» (Fu et al., 2012). Важно одновременно оценивать геодезические и океанографические компоненты на площадке CalVal, чтобы связать спутниковые измерения с физикой внутренних пространств океана.

SWOT с использованием

SSH, η, связан с тремя динамическими членами через уравнение гидростатики:

η = pb'ρ0g - paρ0g - ∫-H0 ρ'ρ0 dz (1)

, где p _a - нагрузка приземного атмосферного давления, p _b - придонное давление и pb '≅ pb - p0gH - аномалия придонного давления.Членом ∫0η ρ1ρ0 dz пренебрегли, поскольку η << H в открытом океане. В реальных спутниковых измерениях дополнительные члены, связанные с геоидом, ошибками измерений и шумом, будут появляться в правой части уравнения, но они не имеют динамического значения и часто корректируются. Атмосферная нагрузка, то есть обратный отклик барометра (Doodson, 1924), обычно корректируется с помощью атмосферного реанализа. Баротропные сигналы появляются в придонном давлении и, как полагают, имеют большие пространственные масштабы, более 120 км по длине волны в открытом океане.Третий член, стерическая высота (или динамическая высота с разницей в g ), отражает динамику внутренних пространств океана и является наиболее важной переменной для альтиметрической океанографии.

Океанографическая проверка на месте означает, что нам нужно сравнить спутниковые измерения с динамической высотой, восстановленной из гидрографических измерений, и понять их связь с точки зрения пространственных структур, таких как спектр волновых чисел.

Сайт CalVal недалеко от Калифорнии

Среди 14 перекрестков в средних широтах (∼35 ° N), одно в Калифорнийской системе течения (CCS) примерно в 300 км от Монтерея было предложено в качестве основного участка SWOT CalVal (125.4 Вт, 35,7 Н). Это место принадлежит к семейству океанических восточных пограничных течений. CCS является одним из наиболее хорошо изученных пограничных течений из-за его социально-экономического значения. Первое концентрированное исследование этого района относится к 1937 г. (Свердруп, Флеминг, 1941).

Динамическая высота уже давно используется для изучения циркуляции CCS (например, Sverdrup and Fleming, 1941; Reid, 1961; Wyllie, 1966). Одним из конкретных примеров является Bernstein et al. (1977), которые изучали образование вихрей в Калифорнии, используя динамическую высоту, рассчитанную на основе наблюдений California Cooperative Oceanic Fisheries Investigations (CalCOFI) и спутниковых изображений.Динамическая высота, использованная в этом исследовании, была основана на гидрографических профилях верхних 500 м. Результаты показали хорошее соответствие между картиной циркуляции на динамической высоте 500 м и мезомасштабными вихрями, обнаруженными на спутниковых инфракрасных изображениях. С тех пор в многочисленных полевых программах использовались преимущества множества наблюдений in situ, и спутниковых измерений с более высоким разрешением (например, Brink and Cowles, 1991).

Гидрографические профили с верхних 500 м широко используются для расчета динамических высот и вполне могут составлять большую часть общей изменчивости, но мы еще не знаем, достаточны ли они для удовлетворения требований SWOT.Иногда наблюдались глубокие водовороты (Collins et al., 2013). Кроме того, высокочастотные внутренние приливы и волны могут иметь глубокую структуру. Сочетание глубокой динамики, большого диапазона пространственных масштабов и быстро меняющихся волн создают серьезные проблемы для проверки снимков SWOT SSH.

Wang et al. (2018) OSSE использовало моделирование глобального океана с высоким разрешением (1/48 ° по горизонтали и 90 уровней по вертикали) с приливным воздействием и проанализировало вклад вариаций плотности верхнего слоя океана в спектр волновых чисел SSH.Они показали, что на верхние 570 м приходится более 70% дисперсии SSH для всех длин волн от 15 до 150 км вблизи участка CalVal в CCS. Оставшиеся 30% отклонения, не охваченные верхним слоем океана, не приводят к ошибке, превышающей базовое требование SWOT. Результаты в пространстве волновых чисел показаны на Рисунке 6, где ошибка (синие линии), определяемая как разница между SSH модели и динамической высотой, рассчитанной из 570-метровых синтетических наблюдений за швартовкой, близка или ниже требований базовой линии SWOT.Наблюдение за более глубоким океаном приводит к лучшему восстановлению истины (не показано). Отбор проб в верхних 570 м океана был компромиссом между стоимостью и производительностью, основанным на предварительном исследовании. Конструкция системы in situ CalVal развивалась, что привело к новому плану использования швартовки датчиков на всю глубину для достижения точности более 90%.

Рис. 6. Спектральная плотность мощности волнового числа истинной аномалии SSH η (черный), реконструкция швартовки ξ _M (зеленый), остаточная η - ξ _M (синий), ошибка-сигнал соотношение (фиолетовый) и базовый уровень (красный).Визуальный ориентир уровня 30% (0,3) (горизонтальная линия) (Wang et al., 2018; , авторское право 2018, Американское метеорологическое общество, ).

Таким образом, строгие научные требования SWOT к спектру волновых чисел SSH требуют комплексной полевой программы in situ для CalVal. Это даст возможность организовать более широкую кампанию в области океанографии, используя преимущества как большого массива инструментов SWOT CalVal, так и одновременного измерения SSH полосы обзора SWOT.Расширенная полевая программа, в свою очередь, улучшит наше понимание будущих данных SWOT и их связи с динамикой океана.

Как упоминалось во введении, на этапе быстрого отбора проб запланированы другие научные исследования в разных динамических режимах в обоих полушариях, то есть в разные сезоны. Они описаны более подробно в сопроводительном обзоре OceanObs «Разрешение мелких масштабов в пространстве и времени: возможность междисциплинарной науки на этапе быстрой выборки SWOT и после нее.”

Возможности многоспутниковых характеристик поверхности мелкомасштабных фронтов и вихрей

Фронтальные сигнатуры в оптических и радиолокационных данных

Спутниковые оптические и радиолокационные измерения часто выявляют изменения шероховатости морской поверхности в субкилометровых масштабах, в основном в условиях ветра от слабого до умеренного (например, Alpers, 1985; Yoder et al., 1994). Эти изменения шероховатости поверхности можно проследить по градиентам поверхностного тока, связанным с внутренними волнами и / или линиями поверхностно-активного вещества, созданными конвергенциями поверхностных скоростей.Обычно они возникают при резких перепадах температуры и / или цвета океана. Были предприняты попытки количественной интерпретации градиентов шероховатости поверхности (например, Кудрявцев и др., 2014; Rascle и др., 2016, 2017). Они подтверждают, что горизонтальная конвергенция и сдвиг, оцененные по дрифтерам in situ , в целом согласуются с теоретическим уравнением волнового воздействия (например, Кудрявцев и др., 2005, 2012). Это уравнение предсказывает, как текущие градиенты влияют на амплитуду коротких гравитационных волн, распространяющихся в разных направлениях, на основании чего можно оценить оптическую отражательную способность поверхности или поперечное сечение радара.Когда доступны несколько углов обзора, оптические или радиолокационные измерения можно инвертировать, чтобы получить как амплитуду, так и направление градиента поверхностного тока.

Вариации обратного рассеяния поверхностных вод и топографии океана будут выпущены на сетке с разрешением 250 м, как обсуждается в разделе «Система измерения SWOT», и, как ожидается, обеспечат более детальное представление изменений фронтального масштаба, чем будет доступно из обработанного SSH. данные (рисунок 7). В первом порядке вариации обратного рассеяния информируют нас о локальных изменениях, связанных с всенаправленными короткомасштабными среднеквадратичными наклонами.Как и ожидалось [например, уравнение. (3) в Kudryavtsev et al., 2012], это может предложить прямую связь между возможностями картографирования SSH SWOT и дивергенцией / конвергенцией поля поверхностных течений моря. Мы ожидаем, что комбинированные измерения SWOT (SSH, среднеквадратичные уклоны поверхностных волн), таким образом, предоставят беспрецедентную возможность отслеживать интенсивную поперечную фронтальную динамику и вертикальные движения, включая спиральные водовороты (Munk et al., 2000; Eldevik and Dysthe, 2002), внутренние волны и холодные волокна (McWilliams et al., 2009).

Рис. 7. Численное моделирование над Гольфстримом для иллюстрации возможного синергетического использования SWOT SSH (усредненное на 18 км, внизу слева) и обратное рассеяние SWOT (среднее на 750 м, внизу справа). Геострофия с разрешением 18 км не воспроизводит фронтальные структуры (внизу слева, красные стрелки) со слабыми градиентами течений, всегда значительно ниже частоты Кориолиса f (не показана). Обратное рассеяние с субкилометровым разрешением (внизу справа) предоставляет информацию о местоположении и амплитуде сильных градиентов тока (вверху справа) ( Кредиты: Ifremer ).

Изменение состояния моря через фронты и водовороты - сегодня и с учетом SWOT: проблемы и возможности

Ветры над океаном могут быть порывистыми, с прерывистыми особенностями и мелкомасштабными пространственными вариациями, которые модулируют более крупномасштабные модели изменчивости. Если ветры движутся с той же скоростью, что и океанские течения, они не оказывают чистого воздействия на поверхность океана: суммарное ветровое напряжение, оказываемое ветром на океан, зависит от разницы скоростей между ветровым потоком на поверхности и океанскими течениями. ниже (e.г., Liu et al., 1979; Келли и др., 2005). Напряжение ветра может генерировать поверхностные волны, которые распространяются горизонтально через океан, модулируемые океанскими течениями (например, Ardhuin et al., 2017). Часть энергии, поступающей в океан ветром, вызывает крупномасштабную циркуляцию океана; некоторая энергия рассеивается в волновом поле или в результате разрушения берега и оказывает незначительное влияние на крупномасштабную циркуляцию океана. Одним из важнейших вопросов физической океанографии было понимание взаимодействия ветра с волнами и мелкомасштабными океанскими течениями.SWOT-разрешение обратного рассеяния, связанного с волновым полем и его измерениями высоты морской поверхности, внесет ценный вклад в изучение взаимодействия волны с током, а добавление отдельных спутниковых миссий для измерения течений, волн и ветра позволит более детально оценить механизмы, приводящие в движение ветровую энергию в океан.

В то время как шероховатость поверхности определяется короткими гравитационными волнами (длиной около 1 м) с вариациями порядка 10% из-за течений, влияние течений на преобладающие ветровые волны может быть намного больше (Kenyon, 1971; Romero et al. ., 2017). Даже при отсутствии нелинейностей волны, проходящие через поле переменных поверхностных токов, могут демонстрировать случайную фокусировку, что может приводить к чрезвычайно высокому усилению волн (например, Кудрявцев и др., 2017; Quilfen et al., 2018). Такой эффект обычно нелокализован с изменениями поверхностного тока, но связан с соотношением между градиентом поверхностного тока (завихренностью) и групповой скоростью волны. Таким образом, исходя из сохранения действия, пространственная изменчивость значительной высоты волны (SWH) будет связана с поверхностной кинетической энергией течения (Ardhuin et al., 2017). Эта изменчивость SWH может быть источником шума при оценке SSH из-за смещения оценки состояния моря. Это также возможность лучше охарактеризовать мелкомасштабные течения при условии, что доступны SWH (по данным прибора надира и оценки очень близких к надиру) или другие оценочные параметры состояния моря (Quilfen et al., 2018). Кроме того, основываясь на распространении океанских волн на большие расстояния (Collard et al., 2009), существует большой потенциал для оценки эффектов рефракции, оцененных на основе возможностей 2D-картирования волн SWOT, чтобы улучшить прогнозы волн и сравнения с другими ( спутник, in situ ) измерения состояния моря.

Китайско-французский океанографический спутник (CFOSAT), который будет измерять ветры и волны, начиная с 2018 года, а также предлагаемые спутники, включая миссию по многоуровневому мониторингу кинематики морской поверхности (SKIM) Европейского космического агентства и концепцию НАСА для исследования ветров и течений. Все миссии (WaCM) предлагают возможность дополнить SWOT-анализ совпадающими измерениями поверхностных течений, а также волн и / или ветра. Авиационные измерения с помощью Lidar и бортовой версии SWOT - AirSWOT, а также DopplerScat, суборбитального прототипа WaCM, продемонстрировали выравнивание ветров и течений.Доплеровский центроид высокого разрешения SWOT в сочетании с микроволновыми измерениями ветра, волн и течений с помощью Lidar, CFOSAT, SKIM и / или WaCM могут выявить мелкомасштабные взаимодействия ветра, волн и течений, через которые импульс переносится между атмосферой и океаном.

Фронты, цвет океана и структурирование биомассы

Фронты океана могут характеризоваться высокими вертикальными скоростями в дополнение к поддержке резких градиентов температуры, скорости течения и других свойств океана.Вертикальные скорости на фронтах могут переносить питательные вещества на поверхность океана и стимулировать первичную продукцию, а также играть важную роль в морских экосистемах. Данные о цвете океана подчеркивают нитевидные структуры хлорофилла-а на поверхности океана (например, Kahru et al., 2007), которые могут быть чрезвычайно узкими, что свидетельствует о важности как горизонтальных, так и вертикальных скоростей в управлении биологической продуктивностью в масштабах меньше, чем шкала вихрей: субмезомасштаб (Lévy et al., 2001, 2012b; Mahadevan, 2016), с возможными эффектами, распространяющимися на более высокие трофические уровни (Lehahn et al., 2018). Однако данные для анализа этих процессов не были доступны в согласованной глобальной форме. Данные о цвете океана и SST с высоким разрешением недоступны в условиях облачности, и поэтому оба являются очень неоднородными, изображения SAR не архивируются глобально, а другие датчики не обеспечивают выборку с высоким разрешением в двух измерениях. Глобальный отбор проб по полосе обзора SWOT, особенно если он используется в сочетании с другими датчиками, предоставит средства для оценки структуры волн и градиентов SSH на фронтах океана в контексте измерений цвета хлорофилла a.

От наблюдений SWOT к 2D SSH и 3D-полям

Улучшенное двухмерное отображение мелкомасштабного SSH с помощью высотомеров SWOT и Nadir

Современные двумерные карты SSH, полученные на основе комбинации из двух-пяти высотомеров надира с использованием методов статистической статической интерполяции (Dibarboure et al., 2011), не разрешают масштабы менее 150–200 км в средних широтах. SWOT предоставит беспрецедентную возможность повысить пространственное разрешение, но метод картирования необходимо адаптировать.Из-за несоответствия между пространственным и временным охватом SWOT-анализа быстрые и мелкомасштабные динамические процессы могут развиваться и незаметно перемещаться между двумя проходами, что может привести к плохому отображению SSH. Об этом свидетельствует рисунок 8, показывающий, что время декорреляции океана резко уменьшается по мере уменьшения пространственных масштабов. На высоте 180 км время декорреляции составляет около 10 дней, что является типичным повторным посещением надирной альтиметрии. Однако на 15 км время декорреляции меньше 1 дня, что намного меньше, чем при повторном посещении SWOT.По этой причине временная интерполяция в отображаемых данных SSH должна быть пересмотрена, от статического статистического подхода к динамическому, чтобы лучше представить эволюцию малых масштабов.

Рис. 8. Черная кривая: время декорреляции как функция длины волны (показано в обратной логарифмической шкале, в день и / км, соответственно), оцененная по результатам моделирования MITgcm в Северной Атлантике. Красная кривая: время декорреляции, когда мы вычитаем однослойную квазигеострофическую эволюцию ( Кредиты: NASA-JPL ).

Доказательство концепции динамической интерполяции было проведено Убельманном и др. (2015), количественно оценивая улучшения в реконструкции 2D полей SSH с помощью однослойной квазигеострофической модели, основанной на одном параметре: радиусе Россби. Результаты моделирования предполагают значительные улучшения (снижение ошибки до 30% и увеличение разрешения на 20%) в энергетических токах на западной границе. Убельманн и др. (2016) реализовали метод использования смоделированных наблюдений.На рисунке 9 показаны результаты моделирования данных SWOT. Ограничение метода статистической интерполяции и преимущества динамического подхода очевидны на этом изображении: два четко определенных вихря обнаруживаются с помощью SWOT в два разных времени, разделенных 7 днями (верхняя панель). Они переехали в этот период. Поле SSH, оцененное в промежуточное время с использованием метода статистической интерполяции, показывает вялые, деформированные водовороты (нижняя панель, в центре), поскольку они являются результатом средневзвешенного значения двух исходных изображений.Целостность водоворотов намного лучше представлена ​​с использованием метода динамической интерполяции (нижняя панель справа).

Рис. 9. Верхние панели: данные SWOT-анализа уровня 3, показанные для 14-го и 21-го дня моделирования у побережья Орегона. Нижние панели: слева направо: опорное поле, проанализированное поле со статической оптимальной интерполяцией и проанализированное поле с динамической интерполяцией на 17 день, обработка всех данных, доступных между 7 и 27 днями ( Кредиты: NASA-JPL ).

Также исследуется другой динамический подход, в котором временная интерполяция опирается на квазигеострофическую динамику, где смоделированные SWOT-наблюдения объединяются с моделью с помощью метода возвратно-поступательного подталкивания (Auroux and Blum, 2008; Ruggiero et al., 2015) : модель итеративно прогоняется вперед и назад в течение фиксированного временного окна и мягко подталкивается к наблюдениям на каждом временном шаге с упругой восстанавливающей силой. Результаты показывают, что этот подход успешно восстанавливает поле SSH во всей рассматриваемой пространственно-временной области.

Продолжаются усилия по исследованию стратегий динамического картирования, чтобы извлечь максимальную пользу из SWOT и мелкомасштабной SSH альтиметрии. Представленные здесь подходы обнадеживают, но они были изучены путем игнорирования или сведения к минимуму структурированного компонента ошибок SWOT (в частности, ошибок броска, базовой линии, фазы и диапазона). Работа с такими ошибками является частью текущей работы и серьезной проблемой для включения SWOT в двухмерное отображение SSH.

3D-проекция с наблюдений наземных спутников SSH и SST / плотности

Поверхностные воды и топография океана Уровень моря обеспечивает оценку давления на поверхности океана, которая может быть экстраполирована вниз по толщине воды и обеспечивать оценку циркуляции на глубине.Ассимиляция SWOT и других доступных данных с реалистичными числовыми моделями трехмерных примитивных уравнений может достичь этого, хотя и с большими вычислительными затратами (см. Раздел «Ассимиляция SWOT-данных»).

Для более крупных мезомасштабов были разработаны эмпирические статистические корреляции между альтиметрическими наблюдениями за уровнем моря и сопоставленной динамической высотой Арго на глубине (Guinehut et al., 2006, 2012). Благодаря геострофической взаимосвязи между течениями и давлением наблюдаемая низкомодальная вертикальная структура течений может быть использована для экстраполяции уровня моря вниз (Wunsch, 1997; Sanchez de La Lama et al., 2016), и результирующая вертикальная структура может быть обоснована динамически (Smith and Vallis, 2001). Нам все еще нужно изучить, как эти подходы распространяются на недавно разрешенные 2D-шкалы SWOT.

Другие подходы основаны на квазигеострофии, которая является актуальной динамической основой для мезомасштабных движений. На мезомасштабах примитивные уравнения (для скорости, температуры, солености и т. Д.) Действительно могут быть преобразованы в более простую систему, в которой единственной переменной состояния является потенциальная завихренность (PV), которая связывает колебания токов и плотности.Предыдущие исследования реконструировали трехмерные поля из комбинации in situ и спутниковых наблюдений, включая оценку вертикальных скоростей, с помощью квазигеострофического приближения (Ruiz et al., 2009; Buongiorno Nardelli et al., 2012; Pascual et al. ., 2015; Mason et al., 2017; Barceló-Llull et al., 2018). Ключевая проблема при попытке получить точные оценки вертикальных обменов из in situ и данных дистанционного зондирования связана с доступностью данных с высоким разрешением.В этом контексте SWOT внесет беспрецедентный вклад в сочетании с наблюдениями in situ и наблюдений.

Предполагая наличие определенных взаимосвязей между SSH, SST и PV, различные исследования показали возможность инвертирования океанических течений в 3D на основе этих наблюдений на поверхности как в идеализированных, так и в реалистичных условиях (Lapeyre and Klein, 2006; Klein et al., 2009; Ponte and Klein). , 2013; Wang et al., 2013; Qiu et al., 2016) (рисунок 10). Дальнейшие теоретические достижения необходимы для учета вертикальных вариаций PV, которые не связаны напрямую с поверхностными переменными (Lapeyre, 2009; Fresnay et al., 2018). Что касается двухмерного картирования данных SWOT (см. Раздел «Улучшенное двухмерное картирование мелкомасштабных SSH с помощью SWOT и высотомеров Надира»), использование прогнозирующего характера квазигеострофии также может способствовать прогрессу в будущем.

Рис. 10. (A) Численное моделирование уровня моря на 31 марта 2001 г. (B) Относительная завихренность на 2,5 м и (C) вертикальная скорость w на 199,5 м из численного моделирования. (E) Относительная завихренность при 5.0 м и (F) w на высоте 199,5 м, реконструированные на основе уровня моря в соответствии с действующим SQG. (D) Коэффициенты линейной корреляции для относительной завихренности (красная линия) и w (синяя линия) между исходным и восстановленным полями как функции глубины. Серый оттенок обозначает усредненную глубину смешанного слоя в области реконструкции 32 ° –38 ° с.ш. и 144 ° –150 ° в.д. (подробности см. В Qiu et al., 2016; авторское право , 2016 г., Американское метеорологическое общество, ).

Многие из нерешенных проблем и возможностей (трехмерная реконструкция циркуляции, распределение сбалансированных / внутренних волн) потребуют, чтобы мы сочетали наблюдения уровня моря SWOT с другими типами наблюдений.Статистические подходы показывают, что сочетание наблюдений температуры поверхности моря с уровнем моря может улучшить реконструкцию трехмерного давления и течений на мезомасштабах (Mulet et al., 2012). Поверхностные индикаторы, которые были перемешаны адвективными течениями, использовались для улучшения более мелкомасштабных оценок поверхностных течений (Rio et al., 2016) или для отделения внутренних волн от сбалансированных вкладов в уровень моря (Ponte et al., 2017). Еще многое предстоит изучить в отношении необходимых необходимых наблюдений, а также разработки и оценки эффективности методов распространения результатов SWOT-наблюдений в глубь океана с помощью статистики, динамики или того и другого.

Ассимиляция данных SWOT

Топография поверхностных вод и океана обеспечит наблюдения с очень высоким разрешением вдоль его полосы обзора, но не сможет наблюдать эволюцию высокочастотных сигналов (периоды <20 дней). Ассимиляция данных SWOT в моделях океана будет способствовать контролю меньших масштабов (<100 км), которые не ограничиваются обычными высотомерами. Наиболее затронутыми областями будут поверхностные и промежуточные горизонтальные скорости, которые напрямую влияют на ключевые приложения, такие как безопасность на море, мониторинг загрязнения, маршрутизация судов и морская промышленность.Лучшее ограничение вертикальных скоростей также напрямую повлияет на биогеохимические приложения.

Проблема усвоения SWOT многогранна. Мы можем выделить четыре условия, которые необходимо выполнить, чтобы извлечь максимальную пользу из ассимиляции данных SWOT:

(i) Ассимиляционная модель должна иметь пространственное разрешение, сопоставимое с SWOT. Это само по себе является большой проблемой: запуск модели в масштабе бассейна с разрешением SWOT на современных суперкомпьютерах является чрезвычайно дорогостоящим в вычислительном отношении.Проблемы вычислительной сложности еще больше усугубляются в режиме усвоения данных.

(ii) Модель должна представлять все физические процессы, влияющие на данные SWOT. Как упоминалось ранее, работа с внутренними приливами в данных SWOT - особенно сложный и открытый вопрос. Внутренние приливы еще более сложны для ассимиляции SWOT, поскольку их сигнатуры на SSH могут демонстрировать долгую пространственную когерентность, тогда как некоторые методы ассимиляции работают в предположении, что наблюдения имеют только локальную сигнатуру.

(iii) временной охват SWOT должен соответствовать характерным временным масштабам динамики модели, но это не так. Чтобы извлечь максимальную выгоду из пространственного разрешения SWOT при минимизации неблагоприятных последствий его временного разрешения, данные SWOT должны быть ассимилированы в сочетании с обычными продольными высотомерами и наблюдениями in situ и (например, Арго).

(iv) Данные SWOT должны быть интегрированы. Обычно, когда ассимилируются плотные данные, набор данных наблюдений сокращается.Основная цель прореживания данных - избежать данных с коррелированными ошибками просто потому, что системы усвоения данных не предназначены для таких данных.

Над этими проблемами работают разные группы в научной группе SWOT. Для решения вышеупомянутых пунктов (i) и (ii) подход, которого придерживается Mercator Ocean, заключается в разработке / тестировании инновационных методов ассимиляции данных и анализе воздействия смоделированных данных SWOT через OSSE. Долгосрочный план состоит в том, чтобы получать данные SWOT в режиме, близком к реальному времени (<2 дней), в действующих глобальных и региональных системах усвоения данных Mercator Ocean и Copernicus Marine Service.Первые OSSE в Северо-Восточной Атлантике были выполнены с использованием региональных моделей Североатлантического региона 1/12 ° (ассимилированный ход) и 1/36 ° (естественный ход), которые включают приливы. Данные SWOT моделировались с помощью симулятора океана SWOT (см. Раздел «Ошибки измерений, симулятор SWOT и эффективное пространственное разрешение»). Было проведено несколько экспериментов с использованием новых версий R&D схемы ассимиляции Mercator Ocean (SAM-2) (например, схемы 4D) и последней версии кода модели NEMO. Наши первоначальные результаты демонстрируют высокий потенциал наблюдений SWOT для ограничения систем анализа и прогнозирования океана (рис. 11).

Рисунок 11. Карта среднеквадратичной ошибки анализа SSH по домену IBI в течение 2009 г. (в см). Результаты были получены путем сравнения проанализированных SSH в экспериментах OSSE1 (три высотомера надир), OSSE2 (SWOT) и OSSE3 (SWOT + три высотомера надир) с данными NatRun ( кредитов: Mercator Ocean ).

Методы борьбы с пространственно коррелированными ошибками в SWOT [проблема (iv) выше] были разработаны Ruggiero et al. (2016) и Яремчук и др.(2018). Общая стратегия состоит в усвоении пространственных производных SWOT (вдоль и поперек пути, первого и второго порядка) в дополнение к самим исходным данным SWOT. Это эквивалентно усвоению одних только данных SWOT с определенным типом корреляции ошибок. Набор данных наблюдений увеличивается примерно в 5 раз, но ассимиляция может быть выполнена с использованием современных инструментов ассимиляции. В исследовании Ruggiero et al. (2016) используются смоделированные данные SWOT с ухудшенным разрешением; следующая задача - перейти к полному разрешению.Метод Яремчука и др. (2018) еще не апробирован в режиме ассимиляции.

Мелкомасштабный SWOT 2D SSH и

Surface Water and Ocean Topography предоставит захватывающий новый вид поля динамического давления верхнего слоя океана с беспрецедентным пространственным разрешением и охватом. Это новое окно в изменчивость океана на длинах волн 15–150 км поднимет много новых вопросов о динамике океана в этих масштабах. В самом деле, даже перспектива новых измерений SWOT вызвала множество фундаментальных вопросов о вкладе сбалансированной и несбалансированной динамики в изменчивость SSH (см. Раздел «Сбалансированные и несбалансированные движения»), интерпретации спектров волновых чисел SSH (см. Раздел «Спектры волновых чисел SSH из альтиметрии»). »), Мелкомасштабная структура морского геоида, приближается к in situ CalVal (см. Разделы« SWOT-калибровка и проверка спектра волновых чисел »,« SWOT-проверка с использованием in situ наблюдений »и« The CalVal Site Near Калифорния ») и подходы к использованию данных SWOT для создания выводов о трехмерном поле потока (см. Раздел« Трехмерная проекция с наземных спутников SSH и SST / наблюдения за плотностью »).На многие из этих вопросов трудно ответить, потому что они включают не только двумерную информацию, которую предоставит SWOT, но также требуют большего количества информации, чем доступно в настоящее время, о полном спектре изменчивости океана в трех пространственных измерениях и во времени. Кроме того, взаимосвязь между пульсациями приземного давления (аномалиями SSH) и многими другими интересующими динамическими величинами (особенно горизонтальной и вертикальной скоростью и потоками свойств) сама по себе усложняется на длинах волн ниже 150 км.Сами по себе данные SWOT не решат в полной мере многие насущные научные вопросы, касающиеся изменчивости океана на горизонтальных длинах волн ниже 150 км, но есть прекрасные возможности для продвижения по этим вопросам путем объединения данных SWOT с другими измерениями.

За последние 25 лет во многих исследованиях была проанализирована более крупномасштабная динамика океана с использованием комбинации спутниковой альтиметрии и совмещенных наблюдений in situ и наблюдений. Причалы были выровнены вдоль альтиметрических наземных треков для изучения океанического переноса на всей глубине и большей мезомасштабной изменчивости, например, в течении Куросио (Imawaki et al., 2001; Andres et al., 2008), через пролив Дрейка (Ferrari et al., 2013) или в течении Agulhas (Beal et al., 2015). Эти причалы, как правило, располагались на расстоянии 1-2 ° друг от друга, разрешая только более крупномасштабную циркуляцию. Секции планеров и кораблей ADCP были совмещены с альтиметрическими наземными треками (Heslop et al., 2017; Morrow et al., 2017), но эти наблюдения занимают несколько дней, чтобы покрыть сотни километров, по сравнению с альтиметрическими наблюдениями за 30 секунд. В регионах с быстро меняющейся динамикой только небольшие участки остаются совмещенными.Выделенные кампании in situ позволили на местах получить представление об этой быстро развивающейся субмезомасштабной динамике на масштабах менее 15 км (например, OSMOSIS - Buckingham et al., 2016) или с помощью кампаний, которые продвигались с энергичными фронтальными функциями (например, LATMIX - Щербина и др., 2015). Конкретные кампании также исследовали локальную динамику внутренних волн (например, IWEX - Briscoe, 1975; Ocean Storms - D’Asaro et al., 1995), в том числе с секциями планера (Rainville et al., 2013). Однако остается серьезной проблемой для наблюдений решить мелкие масштабы океана 15–100 км по времени, глубине и двум горизонтальным измерениям, особенно потому, что внутренние приливы и внутренние гравитационные волны требуют временной выборки порядка 1 часа.

На недавнем семинаре сообщества (проходившем в Кристал-Сити, штат Вирджиния, США, с 4 по 5 октября 2018 г.) основное внимание уделялось тому, как запуск SWOT-анализа и мероприятия, происходящие вокруг него, предоставляют возможности для значительного прогресса в количественном понимании динамики мезомасштабов и субмезомасштабов. , и внутренняя волновая изменчивость. Группа из около 40 человек и удаленных участников обсудила организацию одной или нескольких полевых кампаний, скоординированных со спутником SWOT и калибровочными измерениями, чтобы добиться значительных успехов в важных научных вопросах, которые мотивировали миссию SWOT.Эксперимент НАСА по субмезомасштабной динамике океана (S-MODE) будет включать обширные измерения с самолетов, исследовательских судов и автономных платформ в регионе SWOT CalVal у побережья Калифорнии в течение 2020–2021 годов, и он представляет еще одну возможность, которая может быть использована для достижения более полное понимание динамики на масштабах ниже 150 км. К концу двухдневного семинара группа определила несколько важных действий: (1) поддержка усилий по внедрению кроссовера, организованных как усилия, основанные на ИП, для сбора измерений на пересечениях орбиты с быстрым повторением SWOT. , (2) организация некоторых дополнительных измерений в районе Калифорнийского течения в дополнение к быстро повторяющимся измерениям SWOT, массиву SWOT CalVal и измерениям S-MODE, чтобы сделать возможным определение 4D изменчивости океана на уровне детализации, который никогда не возможно, и (3) провести отдельную специализированную полевую кампанию SWOT в регионе Гольфстрима через 1-2 года после запуска SWOT.Это третье мероприятие будет в первую очередь сосредоточено на малых мезомасштабах, которые разрешит SWOT, и будет происходить во время фазы SWOT-анализа (а не на быстро повторяющейся орбите), чтобы дать научному сообществу время для лучшей оценки и понять данные SWOT, прежде чем пытаться выполнить кампанию in situ , предназначенную для лучшего использования данных SWOT.

Будущее, взгляд в будущее

За годы до запуска SWOT обещание наблюдения нового 2D-поля SSH в масштабе от 15 до 150 км открывает новые области исследований.Изучаются захватывающие вопросы о роли малых мезомасштабной и субмезомасштабной динамики в циркуляции океана и их влиянии на энергетический баланс, на перемешивание и диссипацию, на генерацию крупномасштабной динамики и на вертикальный обмен между поверхностные и более глубокие слои. Улучшение горизонтального и вертикального потока в малых масштабах должно улучшить наше понимание путей обмена теплом, пресной водой, углеродом и питательными веществами через океаны, а также между поверхностными и более глубокими слоями, что окажет большое влияние на биогеохимические циклы и эволюцию биомассы.

Surface Water and Ocean Topography будет находиться на несинхронной орбите, специально разработанной для обеспечения наших лучших 2D наблюдений за прибрежными и высокоширотными приливами, а также за внутренним полем приливов и отливов в океане. Это единственная возможность - все другие запланированные миссии с широкой полосой обзора на 2030+ все находятся на солнечно-синхронной орбите и не решат весь спектр приливных составляющих, доступных с помощью SWOT. Это означает, что эпоха SWOT с 2022 по 2025 год будет захватывающей и уникальной возможностью изучить роль внутренних приливов и внутренних волн, взаимодействующих с «сбалансированной» циркуляцией океана и изменяющих энергию вихрей, эволюцию и перемешивание в глобальном масштабе.Однако разделение сбалансированных и несимметричных сигналов в SSH остается проблемой, если мы хотим использовать SWOT-анализ или другие данные альтиметрии с высоким разрешением для расчета сбалансированных поверхностных токов.

Отображение мелкомасштабных данных полосы SWOT SSH на обычные 2D-поля представляет множество проблем, которые исследуются с использованием методов динамической, а не статистической интерполяции, различных схем вертикальной проекции и методов полной ассимиляции. Улучшенная мелкомасштабная высота морской поверхности и поверхностные течения из SWOT-анализа также могут быть проанализированы в синергии с мелкомасштабными данными спутниковых индикаторов (SST, цвет океана) и параметрами поверхности (шероховатость поверхности, солнечный блеск и т. Д.)), которые сильно модифицированы по фронтам и нитям, чтобы связать более глубокую динамику с поверхностными фронтами.

Наконец, эра альтиметрического мезомасштаба сопровождалась глобальной программой Арго, которая позволила нам совместить крупномасштабную динамику и водовороты с вертикальными профилями. Вопрос о том, как совместить быстро развивающиеся мелкие масштабы, наблюдаемые с помощью данных SWOT, с данными in situ создает новые проблемы, которые активно исследуются. Один из вариантов - интеллектуальный анализ исторических данных ADCP или планера для повторного анализа высокочастотных и мелких масштабов.Другое дело - разработка новых, быстрых и мелкомасштабных профилировщиков океана. Изучение перекрывающейся динамики от мелкомасштабных океанических процессов, включая внутренние волны и приливы, с использованием высокого разрешения in situ и спутниковых данных и моделей, отнимет у нас много энергии в ближайшие годы.

Авторские взносы

Все авторы участвовали в написании разделов рукописи. Все авторы внесли свой вклад в доработку рукописи, прочитали и одобрили представленную версию.

Финансирование

Авторы в основном финансировались через Программу физической океанографии НАСА и программы CNES / TOSCA для научных групп SWOT и OSTST.AnP выражает признательность за поддержку Испанскому исследовательскому агентству и Европейскому фонду регионального развития (Премия № CTM2016-78607-P). AuP подтверждает поддержку со стороны ANR EQUINOx (ANR-17-CE01-0006-01).

Заявление о конфликте интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Авторы хотели бы поблагодарить научную группу SWOT за работу по подготовке этой миссии.Авторы благодарят Д. Челтона и Р. Самельсона за внимательное чтение и комментарии к рукописи. Работа L-LF и JW выполнялась в Лаборатории реактивного движения Калифорнийского технологического института по контракту с Национальным управлением по аэронавтике и исследованию космического пространства (НАСА).

Список литературы

Amores, A., Jordà, G., Arsouze, T., and Le Sommer, J. (2018). В какой степени мы можем охарактеризовать океанические водовороты с использованием современных альтиметрических продуктов с координатной сеткой? J. Geophys.Res. Океаны 123, 7220–7236. DOI: 10.1029 / 2018JC014140

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Андрес, М., Парк, Дж. Х., Уимбуш, М., Чжу, X. Х., Чанг, К. И., и Итикава, Х. (2008). Изучение системы течений Куросио / Рюкю на основе спутниково-высотомера и натурных измерений. Oceanogr. J. 64, 937–950. DOI: 10.1007 / s10872-008-0077-2

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Арбич, Б. К., Алфорд, М. Х., Ансон, Дж., Буйсман, М.С., Чиотти, Р. Б., Фаррар, Дж. Т. и др. (2018). «Учебник по моделированию глобального внутреннего прилива и континуума внутренних гравитационных волн в HYCOM и MITgcm», в New Frontiers in Operational Oceanography , ред. Э. Шассинье, А. Паскуаль, Дж. Тинторе и Дж. Веррон (Майорка: GODAE Ocean Вид).

Google Scholar

Ардуин, Ф., Гилле, С. Т., Менеменлис, Д., Роча, К., Раскле, Н., Шапрон, Б. и др. (2017). Мелкомасштабные течения в открытом океане имеют большое влияние на высоту океанских волн. J. Geophys. Res. Океаны 122, 4500–4517. DOI: 10.1002 / 2016JC012413

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Auroux, D., and Blum, J. (2008). Метод ассимиляции данных на основе подталкивания: алгоритм смещения назад и вперед (BFN). Nonlin. Процесс. Geophys. 15, 305–319. DOI: 10.5194 / npg-15-305-2008

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Barceló-Llull, B., Pascual, A., Mason, E., and Mulet, S. (2018). Сравнение многомерной оценки состояния глобального океана с данными in situ с высоким разрешением: антициклонический внутритермоклинный вихрь возле Канарских островов. Фронт. Mar. Sci. 5:66. DOI: 10.3389 / fmars.2018.00066

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бил, Л. М., Элипот, С., Хук, А., и Лебер, Г. М. (2015). Захват изменчивости переноса западной граничной струи: результаты эксперимента с текущими временными рядами Agulhas (ACT). J. Phys. Oceanogr. 45, 1302–1324. DOI: 10.1175 / JPO-D-14-0119.1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Блюмен, В. (1978). Равномерное потенциальное течение завихренности: часть I.Теория волновых взаимодействий и двумерная турбулентность. J. Atmos. Sci. 35, 774–783. DOI: 10.1175 / 1520-0469 (1978) 035% 3C0774% 3Aupvfpi% 3E2.0.co% 3B2

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бринк, К. Х., и Коулз, Т. (1991). Программа прибрежной переходной зоны. J. Geophys. Res. 96, 14637–14647.

Google Scholar

Бриско, М. Г. (1975). Предварительные результаты эксперимента с усеченной внутренней волной (IWEX). Дж.Geophys. Res. 80, 3872–3884. DOI: 10.1029 / jc080i027p03872

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Buckingham, C.E., Naveira Garabato, A.C., Томпсон, A.F., Brannigan, L., Lazar, A., Marshall, D.P., et al. (2016). Сезонность субмезомасштабных течений в поверхностном пограничном слое океана. Geophys. Res. Lett. 43, 2118–2126. DOI: 10.1002 / 2016GL068009

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бюлер О., Каллис Дж. И Феррари Р.(2014). Волново-вихревое разложение одномерных данных о треках корабля. J. Fluid Mech. 756, 1007–1026. DOI: 10.1017 / jfm.2014.488

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Buongiorno Nardelli, B., Guinehut, S., Pascual, A., Drillet, Y., Ruiz, S., and Mulet, S. (2012). К картированию с высоким разрешением трехмерной мезомасштабной динамики по наблюдениям. Ocean Sci. 8, 885–901. DOI: 10.5194 / os-8-885-2012

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Каллис, Дж.и Феррари Р. (2013). Интерпретация энергетических и индикаторных спектров турбулентности в верхних слоях океана в субмезомасштабном диапазоне (1–200 км). J. Phys. Oceanogr. 43, 2456–2474. DOI: 10.1175 / JPO-D-13-063.1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чарни, Дж. Г. (1971). Геострофическая турбулентность. J. Atmos. Sci. 28, 1087–1095.

Google Scholar

Chassignet, E.P., Xu, X. (2017). Влияние горизонтального разрешения (от 1/12 ° до 1/50 °) на разделение, проникновение и изменчивость Гольфстрима. J. Phys. Oceanogr. 47, 1999–2021. DOI: 10.1175 / JPO-D-17-0031.1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Chelton, D. B., Gaube, P., Schlax, M. G., Early, J. J., and Samelson, R.M. (2011). Влияние нелинейных мезомасштабных вихрей на приповерхностный океанический хлорофилл. Наука 334, 328–332. DOI: 10.1126 / science.1208897

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Chelton, D. B., Schlax, M. G., Samelson, R.M., Farrar, J. T., Molemaker, M. J., McWilliams, J. C., et al. (2019). Перспективы будущей спутниковой оценки мелкомасштабной изменчивости скорости и завихренности поверхности океана. Прог. Oceanogr. 173, 256–350. DOI: 10.1016 / j.pocean.2018.10.012

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Collard, F., Ardhuin, F., и Chapron, B. (2009). Мониторинг и анализ полей волн волн океана с помощью космического РСА: новый метод повседневных наблюдений. J. Geophys.Res. 114: C07023. DOI: 10.1029 / 2008JC005215

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Коллинз, К. А., Марголина, Т., Раго, Т. А., и Иванов, Л. (2013). Зацикливание RAFOS плавает в нынешней системе Калифорнии. Deep Sea Res. Часть II Наверх. Stud. Oceanogr. 85, 42–61. DOI: 10.1016 / j.dsr2.2012.07.027

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Д’Асаро, Э. А., Эриксен, К. К., Левин, М. Д., Полсон, К. А., Ниллер, П., и Ван Мерс, П. (1995).Инерционные течения в верхних слоях океана, вызванные сильным штормом. Часть I: данные и сравнения с линейной теорией. J. Phys. Oceanogr. 25, 2909–2936. DOI: 10.1175 / 1520-0485 (1995) 025% 3C2909% 3Auoicfb% 3E2.0.co% 3B2

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Десаи, С. (2018). Документ с требованиями к научным исследованиям проекта SWOT. Калифорния, Калифорния: Публикация JPL.

Google Scholar

Дибарбур, Г., Пужоль, М.-И., Бриоль, Ф., Ле Траон, П. Ю., Ларниколь, Г., Пико Н. и др. (2011). Джейсон-2 в DUACS: обновленное описание системы, первые результаты тандема и влияние на обработку и продукцию. Mar. Geod. 34, 214–241. DOI: 10.1080 / 014.2011.584826

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дюфау К., Орштынович М., Дибарбоур Г., Морроу Р. и Ле Траон П. Ю. (2016). Мезомасштабная разрешающая способность альтиметрии: настоящее и будущее. J. Geophys. Res. Океаны 121, 4910–4927. DOI: 10.1002 / 2015JC010904

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Душо, Б.Д., Вустер, П. Ф., и Дзичух, М. А. (2011). О предсказуемости внутренних приливов режима 1. Deepn Sea Res. 58, 677–698. DOI: 10.1016 / j.dsr.2011.04.002

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Эстебан-Фернандес, Д. (2017). Бюджет выполнения и ошибок миссии SWOT. Калифорния, Калифорния: Публикация JPL.

Google Scholar

Феррари, Р., Провост, К., Сеннечаль, Н., и Ли, Ж.-Х. (2013). Циркуляция в пролете селезней пересмотрена с использованием новых текущих временных рядов и спутниковой альтиметрии: 2.Бассейн она. J. Geophys. Res. Океаны 118, 147–165. DOI: 10.1002 / 2012JC008193

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Феррари Р. и Вунш К. (2009). Кинетическая энергия циркуляции океана: резервуары, источники и поглотители. Annu. Rev. Fluid Mech. 41, 253–282. DOI: 10.1146 / annurev.fluid.40.111406.102139

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фресне, С., Понте, А. Л., Ле Жантиль, С., и Ле Соммер, Дж. (2018). Реконструкция трехмерной динамики по поверхностным переменным в моделировании Северной Атлантики с высоким разрешением. J. Geophys. Res. Океаны 123, 1612–1630. DOI: 10.1002 / 2017JC013400

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Fu, L.-L. (1983). О спектре волновых чисел мезомасштабной изменчивости океана, наблюдаемой высотомером Seasat. J. Geophys. Res. 88, 4331–4341.

Google Scholar

Fu, L.-L., Alsdorf, D., Rodriguez, E., Morrow, R., Mognard, N., Lambin, J., et al. (2009). Задача SWOT (топография поверхностных вод и океана): космическая радиолокационная интерферометрия для океанографических и гидрологических приложений..

Google Scholar

Fu, L. L., and Cazenave, A. (2001). Спутниковая альтиметрия и науки о Земле: Справочник методов и приложений. Сан-Диего, Калифорния: Academic Press.

Google Scholar

Fu, L. L., Rodriguez, E., Alsdorf, D., and Morrow, R. (eds) (2012). Научный документ миссии SWOT. Калифорния, Калифорния: Публикация JPL.

Google Scholar

Fu, L. L., and Ubelmann, C. (2014). О переходе от профильного высотомера к полосному высотомеру для наблюдения за топографией поверхности мирового океана. J. Atmos. Океан. Tech. 31, 560–568. DOI: 10.1175 / JTECH-D-13-00109.1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гомес-Наварро, Л., Фаблет, Р., Мейсон, Э., Паскуаль, А., Мурр, Б., Косме, Э. и др. (2018). Пространственные масштабы SWOT в западной части Средиземного моря, полученные на основе псевдонаблюдений и специальной фильтрации. Дистанционный датчик 10: 599. DOI: 10.3390 / RS10040599

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Guinehut, S., Dhomps, A., Ларниколь, Дж., И Ле Траон, П.-Й. (2012). Трехмерные поля температуры и солености с высоким разрешением, полученные на основе наземных и спутниковых наблюдений. Ocean Sci. 8, 845–857. DOI: 10.5194 / OS-8-845-2012

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Guinehut, S., Le Traon, P.-Y., and Larnicol, G. (2006). Что мы можем узнать из глобальных сравнений альтиметрии / гидрографии? Geophys. Res. Lett. 33: L10604. DOI: 10.1029 / 2005GL025551

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хеслоп, Э.E., Sánchez-Román, A., Pascual, A., Rodríguez, D., Reeve, K.A., Faugère, Y., et al. (2017). Sentinel-3A более точно просматривает изменчивость океана с более высоким разрешением. Geophys. Res. Lett. 44: 374. DOI: 10.1002 / 2017GL076244

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Имаваки С., Учида Х., Итикава Х., Фукасава М. и Уматани С. (2001). Группа АСУКА, Спутниковый высотомер, отслеживающий транспорт Куросио к югу от Японии. Geophys. Res. Lett. 28, 17–20.DOI: 10.1029 / 2000gl011796

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кару М., Митчелл Б. Г., Гилле С. Т., Хьюз К. Д. и Холм-Хансен О. (2007). Вихри увеличивают биологическое производство в месте слияния Уэдделла и Скотии в Южном океане. Geophys. Res. Lett. 34: L14603. DOI: 10.1029 / 2007GL030430

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Келли, К. А., Дикинсон, С., Джонсон, Г. К. (2005). Сравнение рефлектометра и ветра TAO показывает изменяющиеся во времени поверхностные течения в тропическом Тихом океане. J. Atmos. Океан. Technol. 22, 735–745. DOI: 10.1175 / JTECh2738.1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кеньон, К. Э. (1971). Преломление волн в океанских течениях. Deep Sea Res. Oceanogr. Abstr. 18, 1023–1034. DOI: 10.1016 / 0011-7471 (71)

-4

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Klein, P., Isern-Fontanet, J., Lapeyre, G., Roullet, G., Danioux, E., Chapron, B., et al. (2009). Диагностика вертикальных скоростей в верхнем слое океана по высоте поверхности моря с высоким разрешением. Geophys. Res. Lett. 36: L12603. DOI: 10.1029 / 2009GL038359

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кудрявцев В., Акимов Д., Йоханнесен Дж. И Шапрон Б. (2005). О радиолокационных изображениях текущих характеристик: 1. Модель и сравнение с наблюдениями. J. Geophys. Res. 110: C07016. DOI: 10.1029 / 2004JC002505

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кудрявцев В., Козлов И., Шапрон Б., Йоханнесен Дж. (2014). Четырехполяризационные SAR особенности океанских течений. J. Geophy. Res. Океаны 119, 6046–6065. DOI: 10.1002 / 2014JC010173

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кудрявцев В., Мясоедов А., Шапрон Б., Йоханнесен Дж. А., Коллард Ф. (2012). Отображение мезомасштабной динамики верхнего слоя океана с использованием радиолокатора с синтезированной апертурой и оптических данных. J. Geophys. Res. 117: C04029. DOI: 10.1029 / 2011JC007492

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кудрявцев В., Юровская М., Чапрон Б., Коллард, Ф., и Донлон, К. (2017). Изображение солнечного блеска поверхностных волн. Часть 2: трансформация волн на океанские течения. J. Geophys. Res. Океаны 122, 1384–1399. DOI: 10.1002 / 2016JC012426

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лапейр, Г. (2009). Какой вертикальный режим отражает высотомер? О разложении в бароклинных режимах и в режиме захвата поверхности. J. Phys. Oceanogr. 39, 2857–2874. DOI: 10.1175 / 2009jpo3968.1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лапейр, Г., и Кляйн, П. (2006). Динамика верхних слоев океана с точки зрения теории поверхностной квазигеострофии. J. Phys. Oceanogr. 36, 165–176. DOI: 10.1175 / jpo2840.1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ле Траон, П. Ю., Кляйн, П., Хуа, Б. Л., и Дибарбоур, Г. (2008). Согласуются ли спектры волновых чисел высотомера с внутренней или поверхностной квазигеострофической теорией? J. Phys. Oceanogr. 38, 1137–1142. DOI: 10.1175 / 2007JPO3806.1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ле Траон, П.Y., Rouquet, M., и Boissier, C. (1990). Пространственные масштабы мезомасштабной изменчивости в Северной Атлантике по данным Geosat. J. Geophys. Res. 95, 20267–20285. DOI: 10.1029 / JC095iC11p20267

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лехан, Ю., д’Овидио, Ф., и Корен, И. (2018). Спутниковый лагранжевый взгляд на динамику фитопланктона. Ann. Обзор Mar. Sci. 10, 99–119. DOI: 10.1146 / annurev-marine-121916-063204

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Lehahn, Y., Корен И., Рудич Ю., Бидл К. Д., Трейник М., Флорес Дж. М. и др. (2014). Разделение атмосферных и океанических факторов, влияющих на аэрозольную нагрузку над кластером мезомасштабных вихрей в Северной Атлантике. Geophys. Res. Lett. 41, 4075–4081. DOI: 10.1002 / 2014gl059738

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Леви М., Феррари Р., Фрэнкс П. Дж. П., Мартин А. П. и Ривьер П. (2012a). Оживление физики на субмезомасштабе. Geophys. Res. Lett. 39: L14602.DOI: 10.1029 / 2012GL052756

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Леви М., Иовино Д., Респланди Л., Кляйн П., Мадек Г., Трегье А.-М. и др. (2012b). Масштабные воздействия субмезомасштабной динамики на фитопланктон: локальные и удаленные эффекты. Ocean Modell. 43-44, 77–93. DOI: 10.1016 / j.ocemod.2011.12.003

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Леви М., Кляйн П. и Трегье А.-М. (2001). Влияние субмезомасштабной физики на продукцию и субдукцию фитопланктона в олиготрофном режиме. J. Mar. Res. 59, 535–565. DOI: 10.1357 / 002224001762842181

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Линдборг, Э. (2006). Каскад энергии в сильно стратифицированной жидкости. J. Fluid Mech. 550, 207–242.

Google Scholar

Лю В. Т., Катсарос К. Б. и Бусинджер Дж. А. (1979). Объемная параметризация обмена теплом и водяным паром между воздухом и морем, включая молекулярные ограничения на границе раздела. J. Atmos. Sci. 36, 1722–1735.DOI: 10.1175 / 1520-0469 (1979) 036% 3C1722% 3Abpoase% 3E2.0.co% 3B2

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Манучарян Г. Э., Томпсон А. Ф. (2017). Субмезомасштабные взаимодействия морского льда и океана в краевых зонах льда. J. Geophys. Res. Океаны 122, 9455–9475. DOI: 10.1002 / 2017JC012895

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мейсон, Э., Паскуаль, А., Гаубе, П., Руис, С., Пелегри, Дж. Л., и Делепул, А. (2017). Субрегиональная характеристика мезомасштабных водоворотов через слияние Бразилии и Мальвин. J. Geophys. Res. Океаны 122, 3329–3357. DOI: 10.1002 / 2016jc012611

CrossRef Полный текст | Google Scholar

МакВильямс, Дж., Колас, Ф., и Молемейкер, М. (2009). Линии усиления холодных нитей и конвергенции поверхности океана. Geophys. Res. Lett. 36: L18602. DOI: 10.1029 / 2009GL039402

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мелвилл, В. К., Ленейн, Л., Каян, Д. Р., Кару, М., Кляйсл, Дж. П., Линден, П. Ф. и др.(2016). Модульная система обнаружения с воздуха. J. Atmos. Океан. Technol. 33, 1169–1184. DOI: 10.1175 / JTECH-D-15-0067.1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Морроу Р., Каррет А., Бироль Ф., Нино Ф., Валладо Г., Бой Ф. и др. (2017). Наблюдаемость мелкомасштабной динамики океана в северо-западной части Средиземного моря. Ocean Sci. 13, 13–29. DOI: 10.5194 / os-13-13-2017

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Морроу Р., Блюмштейн Д., и Дибарбоур, Г. (2018a). «Мелкомасштабная альтиметрия и будущая миссия SWOT», в New Frontiers in Operational Oceanography , ред. Э. Шассинье, А. Паскуаль, Дж. Тинтор и Дж. Веррон (Майорка: GODAE Ocean View), 815. doi: 10.17125 / gov2018

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Морроу Р., Фу Л.-Л., Фаррар Т., Сео Х. и Ле Траон П.-Й. (2018b). «Океанские водовороты и мезомасштабная изменчивость», в журнале «Спутниковая альтиметрия и ее использование для наблюдения Земли», , ред. Д.Stammer и A. Cazenave (Бока-Ратон, Флорида: CRC Press).

Google Scholar

Мулет, С., Рио, М.-Х., Миньо, А., Гвинехут, С., и Морроу, Р. (2012). Новая оценка глобальной трехмерной геострофической циркуляции океана на основе спутниковых данных и измерений на месте. Deep Sea Res. Часть II Наверх. Stud. Oceanogr. 77, 70–81. DOI: 10.1016 / j.dsr2.2012.04.012

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мунк В., Арми Л., Фишер К. и Захариасен Ф.(2000). Спирали на море. Proc. R. Soc. Лондон. 456, 1217–1280.

Google Scholar

Паскуаль А., Руис С., Буонджорно Нарделли Б., Гинехут С., Иудиконе Д. и Тинторе Дж. (2015). Чистая первичная добыча в Гольфстриме поддерживается квазигеострофическими вертикальными обменами. Geophys. Res. Lett. 42, 441–449. DOI: 10.1002 / 2014GL062569

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Понте А., Кляйн П. (2013). Реконструкция трехмерной динамики верхнего слоя океана с высоты поверхности моря высокого разрешения. Ocean Dyn. 63, 777–791. DOI: 10.1007 / s10236-013-0611-7

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Понте, А. Л., и Кляйн, П. (2015). Некогерентная сигнатура внутренних приливов на уровне уплотнения в идеализированном численном моделировании. Geophys. Res. Lett. 42, 1520–1526. DOI: 10.1002 / 2014GL062583

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Понте А. Л., Кляйн П., Данфи М. и Джентил С. Л. (2017). Низкомодовые внутренние приливы и сбалансированная динамика в альтиметрических наблюдениях: синергия с наблюдениями за приземной плотностью. J. Geophys. Res. Океаны 122, 2143–2155. DOI: 10.1002 / 2016JC012214

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Цю Б., Чен С., Кляйн П., Сасаки Х. и Сасай Ю. (2014). Сезонная мезомасштабная и субмезомасштабная изменчивость вихрей вдоль Северо-Тихоокеанского субтропического противотока. J. Phys. Oceanogr. 44, 3079–3098. DOI: 10.1175 / jpo-d-14-0071.1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Цю, Б., Чен, С., Кляйн, П., Убельманн, К., Фу, Л. Л., и Сасаки, Х. (2016). Возможность восстановления трехмерной циркуляции верхнего слоя океана на основе измерений высоты поверхности моря SWOT. J. Phys. Oceanogr. 46, 947–963. DOI: 10.1175 / jpo-d-15-0188.1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Qiu, B., Chen, S., Klein, P., Wang, J., Torres, H., Fu, L.-L., et al. (2018). Сезонность в масштабе перехода от сбалансированных к неуравновешенным движениям в Мировом океане. J. Phys. Oceanogr. 48, 591–605. DOI: 10.1175 / jpo-d-17-0169.1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Цю Б., Накано Т., Чен С. и Кляйн П. (2017). Субмезомасштабный переход от геострофических потоков к внутренним волнам в верховьях северо-западной части Тихого океана. Nat. Commun. 8: 14055. DOI: 10.1038 / ncomms14055

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Quilfen, Y., Yurovskaya, M., Chapron, B., and Ardhuin, F. (2018). Обострение штормовых волн в течении Агульяс: спутниковые наблюдения и моделирование. Remote Sens. Environ. 216, 561–571. DOI: 10.1016 / j.rse.2018.07.020

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Рейнвилл, Л., Ли, К. М., Рудник, Д. Л., и Янг, К.-К. (2013). Распространение внутренних приливов, возникающих в районе Лусонского пролива: наблюдения с автономных планеров. J. Geophys. Res. Океаны 118, 4125–4138. DOI: 10.1002 / jgrc.20293

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Rascle, N., Molemaker, J., Marie, L., Nouguier, F., Chapron, B., Lund, B., et al. (2017). Поле интенсивных деформаций на океаническом фронте, полученное из направленных наблюдений за шероховатостью морской поверхности. Geophys. Res. Lett. 48, 5599–5608. DOI: 10.1002 / 2017GL073473

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Rascle, N., Nouguier, F., Chapron, B., Mouche, A., and Ponte, A. (2016). Шероховатость поверхности изменяется с помощью мелкомасштабных текущих градиентов: свойства под разными углами обзора по азимуту J. Phys. Oceanogr. 46, 3681–3694.DOI: 10.1175 / JPO-D-15-0141.1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Рэй Р. Д., Зарон Э. Д. (2016). Внутренние приливы M2 и их наблюдаемые спектры волновых чисел по данным спутниковой альтиметрии. J. Phys. Oceanogr. 46, 3–22. DOI: 10.1175 / JPO-D-15-0065.1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Рид Дж. (1961). О геострофическом потоке на поверхности Тихого океана относительно поверхности 1000 децибар. Теллус 13, 489–502.DOI: 10.3402 / tellusa.v13i4.9520

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Рено, Л., МакВильямс, Дж. К., и Гула, Дж. (2018). Гашение субмезомасштабных течений за счет взаимодействия напряжений между воздухом и морем в системе калифорнийского апвеллинга. Sci. Отчет 8: 13388. DOI: 10.1038 / s41598-018-31602-3

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ричман, Дж. Дж., Арбич, Б. К., Шрайвер, Дж. Ф., Мецгер, Э. Дж., И Уоллкрафт, А. Дж. (2012). Вывод динамики из спектров волновых чисел вихревой модели глобального океана со встроенными приливами. J. Geophys. Res. 117: C12012. DOI: 10.1029 / 2012JC008364

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Рио, М.-Х., Сантолери, Р., Бурдаль-Бади, Р., Гриффа, А., Питербарг, Л., и Табурет, Г. (2016). Улучшение показателей поверхностных течений, полученных с помощью высотомеров, с использованием данных о температуре поверхности моря с высоким разрешением: технико-экономическое обоснование, основанное на выходных данных модели. J. Atmos. Океан. Tech. 33, 2769–2784. DOI: 10.1175 / jtech-d-16-0017.1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Роча, К.С., Черескин, Т. К., Гилле, С. Т., и Менеменлис, Д. (2016). От мезомасштабных до субмезомасштабных спектров волновых чисел в проливе Дрейка. J. Phys. Oceanogr. 46, 601–620. DOI: 10.1175 / JPO-D-15-0087.1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Родригес, Э., Эстебан Фернандес, Д., Пераль, Э., Чен, К. В., Де Блезер, Ж.-В., и Уильямс, Б. (2018). «Широкополосная альтиметрия: обзор», в Спутниковая альтиметрия над океанами и поверхностью суши , гл. 2, ред. Д. Стаммер и А.Казенав (Милтон-Парк, Нью-Йорк: Тейлор и Фрэнсис).

Google Scholar

Ромеро Л., Ленайн Л. и Мелвилл В. К. (2017). Наблюдения за взаимодействием поверхностной волны с током. J. Phys. Oceanogr. 47, 615–632. DOI: 10.1175 / JPO-D-16-0108.1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Руджеро, Г. А., Косме, Э., Бранкарт, Ж.-М., Соммер, Дж. Л., и Убельманн, К. (2016). Эффективный способ учета корреляций ошибок наблюдений при ассимиляции данных будущей миссии высотомера высокого разрешения SWOT J. Атмос. Океан. Technol. 33, 2755–2768. DOI: 10.1175 / jtech-d-16-0048.1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Руджеро, Г. А., Урмьер, Ю., Косме, Э., Блюм, Дж., Ору, Д., и Веррон, Дж. (2015). Эксперименты по усвоению данных с использованием диффузного толчка вперед и назад для модели океана NEMO. Nonlin. Процесс. Geophys. 22, 233–248. DOI: 10.5194 / npg-22-233-2015

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Руис, С., Паскуаль, А., Гарау Б., Пуйоль И. и Тинторе Дж. (2009). Вертикальное движение в верхних слоях океана по данным планера и альтиметрии. Geophys. Res. Lett. 36: L14607. DOI: 10.1029 / 2009GL038569

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Санчес де ла Лама, М., ЛаКасче, Дж., И Фур, Х. К. (2016). Вертикальная структура океанских водоворотов. Dyn. Стат. Клим. Syst. 1: dzw001. DOI: 10.1093 / climsys / dzw001

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сасаки, Х., Кляйн, П., Цю, Б., и Сасай, Ю. (2014). Влияние взаимодействий океанического масштаба на сезонную модуляцию динамики океана атмосферой. Nat. Comm. 5, 1–8. DOI: 10.1038 / ncomms6636

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сэвидж, А. С., Арбич, Б. К., Алфорд, М. Х., Ансон, Дж. К., Фаррар, Дж. Т., Менеменлис, Д. и др. (2017). Спектральная декомпозиция высоты морской поверхности внутренней гравитационной волны в глобальных моделях. J. Geophys. Res. 122, 7803–7821.DOI: 10.1002 / 2017JC013009

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Щербина, А.Ю., Сандермейер, М.А., Кунце, Э., Д’Асаро, Э., Бадин, Г., Берч, Д. и др. (2015). Летняя кампания LatMix: субмезомасштабное волнение в верховьях океана. Бык. Амер. Метеор. Soc. 96, 1257–1279. DOI: 10.1175 / BAMS-D-14-00015.1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Смит, К. С., и Валлис, Г. К. (2001). Масштабы и равновесие срединно-океанических водоворотов: свободно развивающийся поток. J. Phys. Oceanogr. 31, 554–571. DOI: 10.1175 / 1520-0485 (2001) 031% 3C0554% 3Atsaeom% 3E2.0.co% 3B2

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Стэммер, Д. (1997). Глобальные характеристики изменчивости океана, оцененные на основе региональных измерений высотомера TOPEX / POSEIDON. J. Phys. Oceanogr. 27, 1743–1769. DOI: 10.1175 / 1520-0485 (1997) 027 <1743: GCOOVE> 2.0.CO; 2

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Заик, Д., Рэй, Р. Д., Андерсен, О.Б., Арбич, Б. К., Бош, В., Каррере, Л. и др. (2014). Оценка точности глобальных моделей баротропных океанических приливов. Rev. Geophys. 52, 243–282. DOI: 10.1002 / 2014RG000450

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Свердруп Х. У. и Флеминг Р. Х. (1941). Воды у побережья южной Калифорнии, март-июль 1937 г. Bull. Scripps Inst. Oceanogr. 4, 261–378.

Google Scholar

Чилибу М., Гурдо Л., Морроу Р., Серазин, Г., Джат, Б., Льярд, Ф. (2018). Спектральные характеристики динамики тропической части Тихого океана по модели и альтиметрии: акцент на мезо-субмезомасштабном диапазоне. Ocean Sci. 14, 1283–1301. DOI: 10.5194 / os-14-1283-2018

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Убельманн, К., Корнуэль, Б., и Фу, Л. (2016). Динамическое картирование морской альтиметрии: метод и эффективность экспериментов по моделированию системы наблюдений. J. Atmos. Океан. Technol. 33, 1691–1699.DOI: 10.1175 / JTECH-D-15-0163.1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Убельманн, К., Дибарбур, Г., и Дюбуа, П. (2018). Кросс-спектральный подход для измерения бюджета ошибок миссии альтиметрии SWOT над океаном. J. Atmos. Океан. Technol. 35, 845–857. DOI: 10.1175 / JTECH-D-17-0061.1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Убельманн, К., Кляйн, П., и Фу, Л.-Л. (2015). Динамическая интерполяция высоты морской поверхности и возможные приложения для будущего картирования альтиметрии с высоким разрешением. J. Atmos. Океан. Technol. 32, 177–184. DOI: 10.1175 / jtech-d-14-00152.1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Вергара О., Морроу Р., Пуйоль И., Дибарбоур Г. и Убельманн К. (2019). Пересмотренные глобальные спектры волновых чисел по последним наблюдениям альтиметра. J. Geophys. Res. дой: 10.1029 / 2018JC014844

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ван Дж., Флиерл Г., Лакасче Дж., МакКлин Дж. И Махадеван А. (2013). Реконструкция океана на основе данных с поверхности. J. Phys. Oceanogr. 43, 1611–1626. DOI: 10.1175 / jpo-d-12-0204.1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Wang, J., Fu, L., Qiu, B., Menemenlis, D., Farrar, J. T., Chao, Y., et al. (2018). Эксперимент по моделированию системы наблюдений для калибровки и проверки измерения высоты морской поверхности топографии поверхностных вод океана с использованием натурных платформ. J. Atmos. Океан. Technol. 35, 281–297. DOI: 10.1175 / JTECH-D-17-0076.1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ван, Дж., и Фу, Л. Л. (2019). О длинноволновой проверке SWOT-измерения KaRIn. J. Atmos. Океан. Tech. DOI: 10.1175 / JTECH-D-18-0148.1 [Epub перед печатью].

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ван, Дж., Фу, Л. Л., Торрес, Х. С., Чен, С., Цю, Б., и Менеменлис, Д. (2019). В пространственных масштабах, которые должны быть решены поверхностными водами и топографией океана, радарный интерферометр Ka-диапазона. J. Atmos. Океан. Tech. 36, 87–99. DOI: 10.1175 / JTECH-D-18-0119.1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Вунш, К. (1997). Вертикальное разделение горизонтальной кинетической энергии океана. J. Phys. Oceanogr. 27, 1770–1794. DOI: 10.1175 / 1520-0485 (1997) 027% 3C1770% 3Atvpooh% 3E2.0.co% 3B2

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Уилли, Дж. Г. (1966). Геострофический поток Калифорнийского течения у поверхности и на высоте 200 метров. Calif. Coop. Океан. Рыбы. Вкладывать деньги. Атлас 4: 531.

Google Scholar

Сюй, Ю., и Фу, Л.-Л. (2011). Глобальная изменчивость спектра волновых чисел океанической мезомасштабной турбулентности. J. Phys. Oceanogr. 41, 802–809. DOI: 10.1175 / 2010JPO4558.1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Xu, Y., and Fu, L.-L. (2012). Влияние шума прибора высотомера на оценку спектра волновых чисел высоты морской поверхности. J. Phys. Oceanogr. 42, 2229–2233. DOI: 10.1175 / JPO-D-12-0106.1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Яремчук, М., Д’Аддезио, Дж., Пантелеев, Г., Якобс, Г. (2018). Об аппроксимации обратных ковариаций ошибок спутниковых альтиметрических данных высокого разрешения. кварт. J. R. Meteor. Soc. 144, 1995–2000. DOI: 10.1002 / qj.3336

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Йодер, Дж. А., Эклесон, С. Г., Барбер, Р. Т., Фламент, П. Ф., и Балч, В. М. (1994). Линия в море. Природа 371, 689–692.

Google Scholar

Зарон, Э. Д., Рэй, Р.Д. (2017). Использование полученной с помощью высотомера модели внутреннего прилива для удаления данных о приливах из данных на месте. Geophys. Res. Lett. 44, 1–5. DOI: 10.1002 / 2017GL072950

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чжао, З., Алфорд, М. Х., Гиртон, Дж. Б., Рейнвилл, Л., и Симмонс, Х. Л. (2016). Глобальные наблюдения за внутренними приливами M2 режима 1 в открытом океане.