論文の概要: Decadal analysis of sea surface temperature patterns, climatology, and anomalies in temperate coastal waters with Landsat-8 TIRS observations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05843v1
• Date: Fri, 07 Mar 2025 04:50:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:45:10.609735
• Title: Decadal analysis of sea surface temperature patterns, climatology, and anomalies in temperate coastal waters with Landsat-8 TIRS observations
• Title（参考訳）: Landsat-8 TIRS 観測による温帯沿岸海域の海面温度パターン・気候・異常の経時的解析
• Authors: Yiqing Guo, Nagur Cherukuru, Eric Lehmann, Xiubin Qi, Mark Doubelld, S. L. Kesav Unnithan, Ming Feng,
• Abstract要約: 本研究は、TIRSセンサからのSST検索のための運用手法を開発する。 そこで本研究では,SSTの異常な事象を検出するベースラインとして機能する,日々のSST気候学を確立するための新しいアルゴリズムを提案する。 提案手法を南オーストラリアの沿岸海域に2014年から2023年までの10年間適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.365165098234173
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• Abstract: Sea surface temperature (SST) is a fundamental physical parameter characterising the thermal state of sea surface. The Thermal Infrared Sensor (TIRS) onboard Landsat-8, with its 100-meter spatial resolution, offers a unique opportunity to uncover fine-scale coastal SST patterns that would otherwise be overlooked by coarser-resolution thermal sensors. In this study, we first develop an operational approach for SST retrieval from the TIRS sensor, and subsequently propose a novel algorithm for establishing daily SST climatology which serves as the baseline to detect anomalous SST events. We applied the proposed methods to temperate coastal waters in South Australia for the ten-year period from 2014 to 2023. For ground validation purposes, a buoy was deployed off the coast of Port Lincoln, South Australia, to record in-situ time-series SST. The spatiotemporal patterns of SST in the study area were analysed based on the ten years of satellite-derived SST imagery. The daily baseline climatology of SST with 100 m resolution was constructed, which allowed for the detection and analysis of anomalous SST events during the study period of 2014-2023. Our results suggest the following: (1) the satellite-derived SST data, generated with the proposed algorithm, aligned well with the in-situ measured SST values; (2) the semi-enclosed, shallow regions of Upper Spencer Gulf and Upper St Vincent Gulf showed higher temperatures during summer and cooler temperatures during winter than waters closer to the open ocean, resulting in a higher seasonal variation in SST; (3) the near-shore shallow areas in Spencer Gulf and St Vincent Gulf, and regions surrounding Kangaroo Island, were identified to have a higher probability of SST anomalies compared to the rest of the study area; and (4) anomalous SST events were more likely to happen during the warm months than the cool months.
• Abstract（参考訳）: 海面温度 (SST) は、海面の熱状態を特徴付ける基本的な物理パラメータである。 ランドサット8に搭載されている熱赤外センサー(TIRS)は、100メートルの空間分解能を持ち、粗い分解能の熱センサーによって見落とされがちな沿岸SSTパターンを明らかにするユニークな機会を提供する。 本研究では、まず、TIRSセンサからのSST検索のための運用手法を開発し、その後、異常なSSTイベントを検出するためのベースラインとして機能する、日々のSST気候学を確立するための新しいアルゴリズムを提案する。 2014年から2023年までの10年間,南オーストラリアの沿岸海域の温暖化に提案手法を適用した。 地中調査のため、南オーストラリア州ポートリンカーン沖にブイが配備され、現地の時系列SSTが記録された。 研究領域におけるSSTの時空間パターンは,衛星由来のSST画像の10年間の経年変化に基づいて分析した。 2014-2023年の研究期間中に,100m分解能のSSTの日次ベースライン気候学が構築され,異常なSSTイベントの検出と解析が可能となった。 以上の結果から,(1)衛星由来のSSTデータと推定されたSST値との相関が良好であったこと,(2)夏季の深海・セントビンセント湾の温暖化と冬季の寒冷化,(3)スペンサー湾・セントビンセント湾の温暖化,(3)カンガルー島周辺の温暖化,(4)寒冷化によるSSTの異常発生の確率が高いこと,などが示唆された。

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