Original paper oleh

  • Merchant, C.J & Harris, A.R, 1999
  • Journal of Geophysial Research

Diresume oleh:

BUDHI AGUNG PRASETYO

C552140021

FANNY MELIANI

C552140141

  1. PENDAHULUAN

Pada paper terdahulu, kami memperkenalkan koefisien baru untuk mendapatkan Sea Surface Temperature (SST) dari observasi Along-Track Scanning Radiometer (ATSR). Model baru ini digunakan untuk memproses ulang data ATSR. SST yang diperoleh menggunakan model dahulu bias pada suhu dingin, dikarenakan adanya pengaruh dari erupsi Gunung Pinatubo di Filipina 1 bulan sebelum peluncuran ERS-1. SST dihasilkan dari kombinasi linier antara BT-ATSR dari 2-3 kanal pada panjang gelombang berbeda. Kanal 11 dan 12 µm digunakan untuk day scene, sedangkan kanal 3,7 µm untuk night scene. Istilah dual-2 digunakan untuk hasil yang didapat menggunakan dual-view two-channel dan dual-3 untuk dual-view three-channel.

Koefisien baru dibuat berdasarkan pemodelan fisik ATSR Brightness Temperature (BT) pada berbagai kondisi permukaan laut dan atmosfer. Koefisien baru dirancang untuk tidak sensitif terhadap aerosol stratosfer, disebut juga ‘tahan aerosol’. Caranya dengan memilih koefisien yang melipatgandakan BT menjadi orthogonal ketika BT berubah akibat aerosol stratosfer.

 

  1. VALIDASI
    • Gambaran Umum

Keistimewaan utama dari koefisien baru adalah tahan aerosol dan menyerap uap air. Langkah selanjutnya adalah menguji koefisien baru pada kondisi terdapat aerosol stratosfer dan uap air yang tinggi. Kondisi tersebut berada di daerah tropis, sehingga dipilih data buoy Tropical Atmosphere Ocean (TAO) sebagai sumber data in situ SST. Data ATSR terdiri dari 10 arc min ABT (averaged cloud-cleared brightness temperatures) untuk semua kanal dan sesuai dengan TAO SST.

Tujuan validasi adalah: (1) mempelajari proses untuk memperoleh SST dari produk SST rata-rata pada 10 arc min, (2) mengkaji manfaat dari koefisien baru.

  • Data Validasi

SST TAO diukur pada kedalaman 1 m menggunakan thermistor dengan tingkat akurasi 0,03 K. Kelebihan data TAO adalah instrumen yang digunakan seragam dan tersedia data kecepatan angin, kelembaban relatif dan suhu udara, sehingga perbedaan skin-bulk dapat dihitung. Data TAO tiap jam diperoleh dari rata-rata 6 pengukuran dengan interval 10 menit. Data hasil pengukuran tiap jam dibandingkan dengan data klimatologi, tidak ditemukan adanya data SST TAO yang jelek.

Data ATSR yang digunakan adalah data ABT 10 arc min (~18 km x ~18 km di khatulistiwa) tanggal 9 September 1991 – 26 Mei 1992. Buoy TAO dipasang di sudut dari 4 sel ABT, hasil observasi ABT dicocokkan dengan data TAO per jam. Data yang digunakan hanya data malam hari karena: (1) tiap sel ABT memerlukan semua kanal ATSR dan kedua view untuk mendapatkan SST dual-3, (2) meminimalisir perbedaan antara suhu permukaan (true skin) dan suhu pada kedalaman 1 m.

  • Proses Pengolahan: Statistika Konvensional

Untuk menghasilkan SST dari ATSR, dibandingkan 2 model lama yaitu Z95 (Zavody et al., 1995) dan B97 (Brown et al., 1997), dengan 1 model baru (Tabel 1).

2.4. Koefisien Penerimaan: Robust Statistics

Statistik pada tabel 2 tidak cukup memberikan karakterisasi secara merata dan menyebar dari distribusi perbedaan antara data SST yang diterima dari satelit dengan data pengukuran in situ karena terpengaruh secara langsung. Dengan membandingkan proses dari simulasi penerimaan data SST dan inspeksi terhadap data citra dengan resolusi 1 km terhadap data pencilan, dimana saat ABT di amati langitnya sedang tidak cerah dikarenakan adanya kontaminasi dari sisa-sisa awan. Sisa-sisa awan tersebut biasanya akan menurunkan temperatur kecerahan yang menyebabkan bias pada semua pengamatan.

Distribusi dari perbedaan antara data satelit dan data in situ untuk data satelit dibuat dengan menggunakan koefisien pada gambar 7. Perlu dicatat bahwa perbedaan yang besar pada pencilan dihilangkan dari distribusi dual-2 untuk kecerahan. Pada histogram ditunjukkan dengan menggunakan 0,05 K. Garis titik-titik menunjukkan distribusi Gaussian yang ideal di tentukan dengan rata-rata dan standar deviasi (Tabel 2). Di kedua kasus, distribusi ini gagal untuk menangkap puncak dan lebar dari distribusi dari keseluruhan data.

Tabel 3. Perbedaan Kekuatan Statistik antara Data SST yang diterima dengan pengukuran in situ

Gambar 7. Distribusi perbedaan antara data SST yang diterima dengan pengukuran in situ dengan menggunakan (a) koefisien baru dual-3 dan (b) koefisien baru dual-2.

Untuk distirbusi residual pada paper ini, dengan memilih batas dimana rentang berkisar di antara 70% dan 30% dari distribusi menyebabkan fluktuasi pada estimasi standar deviasi dari + 0.01 K, dimana sebanding dengan error pada penentuan standar deviasi dengan metode konvensional. Kurva Gaussian yang dihasilkan dari pendekatan sederhana ini menjelaskan dengan lebih baik dari distribusi keseluruhan perbedaan temperature (Gambar 7).

Pada tabel 2 menunjukkan bahwa data pencilan akan mempengaruhi pengukuran nilai koefisien relatif saat digunakan sebagai suhu saat kecerahan tinggi. Untuk tujuan yang terakhir ini, kami menganggap bahwa penggunaan ukuran statistik yang dipilih untuk menjadi relatif tidak terpengaruh oleh sejumlah kecil data pencilan agar lebih informatif. Pengukuran ini umumnya di sebut sebagai “robust”, agar lebih mudah mengetahui dari penggunaan metode ini untuk mengetahui sensitivitas dari penerimaan hingga ke kontaminasi aerosol di stratosfer. Median dan robust standar deviasi (RSD) digunakan untuk menentukan representasi dari distibusi Gaussian (Gambar 7) adalah pengukuran yang lebih mudah untuk dilakukan. Tabel 3 sebagai analogi dari Tabel 2, tetapi menggunakan estimasi alternatif.

 

2.5 Akurasi Absolut: Koreksi Bulk-to-Skin

Seperti yang sudah di bahas sebelumnya perbedaan rataan dan median antara data satelit dengan pengukuran in situ tanpa menarik kesimpulan tentang bias absolut pada data satelit. Untuk mengetahui hal tersebut, diperlukan perhitungan untuk mengetahui perbedaan antara suhu keseluruhan dengan SST pada permukaan paling atas.

Model untuk menentukan efek suhu permukaan atau skin terhadap perbedaan pengukuran ini dengan menggunakan Fairall et al. (1996a), dikembangkan untuk wilayah TOGA Coupled Ocean-Atmosphere Response Experiment (COARE). Perhitungan ini didasarkan pada parameterisasi pada skema suhu keseluruhan (bulk) berdasarkan Fairall et al. (1996b), juga secara spesifik dengan menggunakan data set dari TOGA-COARE.

Pengukuran dari kecepatan angin dekat permukaan, suhu udara dan kelembaban relatif sesuai dengan data set yang ada. Statistik perbedaan antara data satelit dan SST in situ sebelum adjusment akan di tampilkan pada Tabel 4. Hasil setelah adjusment bulk-to-skin dari data in situ ditunjukkan pada Tabel 5. Penurunan dari nilai standar deviasi setelah penerapan adjustment bulk-to-skin menganjurkan bahwa beberapa variabilitas perbedaan pada skin-bulk secara tepat di  representasikan pada perhitungan adjusment.

Faktor yang mempengaruhi terhadap standar deviasi antara data satelit dan data in situ.

  1. Random error pada koreksi skin-bulk sebesar 0.07K
  2. Data ATSR cocok dengan pengukuran TAO
  3. Efek dari perbedaan lokasi dan skala spasial dari data satelit dan data point in situ tidak bisa secara langsung dibandingkan.

Pembahasan dan Kesimpulan

Tujuan utama dari validasi ini adalah untuk menguji aspek dari koefisien baru untuk 10 arc min data SST dari ATSR, kekuatan terhadap pengaruh dari aerosol stratosferik dan kemampuannya terhadap kondisi dimana terdapat konsentrasi uap air tinggi. Dengan menggunakan data ATSR dengan buoy pada pasifik tropis selama sembilan bulan operasi rutin dari ATSR. Data tersebut termasuk dengan kedalaman optik stratosferik selama operasi rutin ATSR dan total clear-sky water vapor berkisar antara 20 hingga 60 kg m-2.

Data SST dari satelit menunjukkan bahwa koefisien dari dual-3 memberikan pengukuran yang cukup baik dengan sedikit bias dan dengan standar deviasi yang rendah (0.25 K) tanpa ada terdeteksinya perubahan kedalaman optik dari aerosol stratosferik. Sebaliknya pada pengukuran in situ, koefisien baru untuk data satelit bias pada beberapa ratus kelvin, namun setelah adjusment pada pengukuran in situ tampak bias suhu ke lebih hangat pada ~0.2 K, hasil tersebut konsisten dengan penemuan dari Barton et al. (1995) dan Mutlow et al. (1994) untuk skema penerimaan data satelit dual-3. Bias tersebut menyarankan agar adanya beberapa model untuk menghilangkan error secara sistematik untuk menghasilkan koefisien yang sesuai.

Perhitungan koefisien baru ini memberikan peningkatan dari akurasi penerimaan data dual-2 karena desain aerosol-robust dan penggabungan dari hasil model terbaru pada absorpsi uap air. Secara kontras dengan adjusting data in situ dengan skin temperature yang ditemukan pada dual-2 sangat akurat di antara 0.1 K. Standar deviasi dari kedua pengukuran dengan menggunakan koefisien baru untuk dual-2 adalah 0.27 K. Standar deviasi hanya mempengaruhi sebagian kecil dari keseluruhan presentase data dimana tidak mempengaruhi distribusi Gaussian secara keseluruhan.