海面高对卫星测高数据的交叉点平差精度的影响

海面高的瞬时性和不确定性影响卫星测高数据的交叉点平差精度，导致海面高产生一定的时变效应。对测高数据进行时间序列分析，寻找海面高度瞬时变化规律，建立海平面变化规律改正模型，不仅会减弱测高数据中海面时变效应的影响，还会提高交叉点处理精度，对卫星测高数据的应用具有重要意义。本文对中国近海海域分区域研究海面高变化规律，建立海面高异常值变化规律模型，利用区域建模函数对连续七年的Jason-1卫星的GDR数据进行处理，改正交叉点不符值。利用海面高季节变化规律改正后的测高数据计算海面高，并与MSS_CNES_CLS11模型相比，进行精度评价。主要工作及结论如下：

　　（1）在同一研究区域比较了正常点海面高度计算的两种方法，得出了距离加权平均法优于纬度加权平均法，交叉点不符值均方根误差相对提高了2.6cm;对共线数据采用验后交叉点平差方法，交叉点平差前后交叉点不符值的均方根误差相对下降了2.1cm,减弱了径向轨道误差的影响。

　　（2）从数据特征上分析近海区域数据，得出距离加权平均法比等权和纬度加权方法更能保证数据的精确性和稳定性；对单轨数据进行了海面高时间序列分析（包括月、季、年变化）和功率谱分析，得出海面高变化存在一个约为11个月的主周期，具有一定的季节变化规律。

　　（3）建立了近海海平面的季节变化模型，对14个纬度带的海面高异常变化规律进行建模，并从残差序列性质、同轨数据、异轨数据以及整个研究区域数据四个方面进行模型检验，验证了对局部海平面变化规律建模适用于整体区域，并得出模型改正后海面高异常数据的均方根误差降低了1~2cm,提高了测高数据平差处理精度。

　　（4）计算了中国近海海平面高，通过对海面高数据沿轨转换，将本文改正后的近海海平面与MSS_CNES_CLS11模型进行定性和定量比较，其等值线图趋势完全一致，且沿轨平均海平面的高差值的均方根误差从9.3cm降到6.1cm,表明本文的平均海平面季节变化改正模型能提高交叉点处理精度。

　　关键词：卫星测高，交叉点平差，海平面季节变化，平均海平面


　　Abstract

　　The instantaneity and uncertainties of sea surface height influence precision of crossover adjustment, and lead to time-varying effects of sea surface level. Conducting time series analysis for altimetry data can help finding out the instantaneous law of sea level variation and furthermore establishing correction model for sea level variation. It would not only reduce the time-varying effects of sea surface variable but also improve the accuracy of crossover processing, which is important for satellite altimetry data applicationIn this paper, the regional and seasonal variation of the sea level anomaly value is modelled, which is later used in the processing of Jason-1 satellite SGDR data for seven consecutive years to correct the crossing point difference. Then the corrected sea level and the MSS_CNES_CLS11 model are compared to evaluate the accuracy. The main work and conclusions are as follows:

　　（1） In the same study area, a comparison between two methods shows that the weighted distance method is better than latitude weighted method for getting sea surface height on normal points by 2.6 of RMS. After adopting the posteriori compensation theory, the RMS of processing result enhanced 2.1cm, weakening the influence of the radial orbit errors

　　（2） In the respect of data characteristics of coastal areas, the distance weighted average method can better ensure the accuracy and stability of data than latitude weighted methods. Analysis the time series （including monthly, seasonal and annual variation） of single pathway sea surface height data and the power spectrum shows that regional sea level height variation includes a main period of about 32 months and sub-period of 11 months, which proving a certain seasonal variation.

　　（3） A model of 14 latitude-zones sea surface height anomaly in time series is make andexamined respectively from residual error sequence properties, thesingle passway data of recent years, other track data and the data of the whole offshore area. The RMS of sea surface height anomaly data is reduced by 1~2cm, improving the precision of altimetry data adjustment handling.

　　（4） After calculating the Chinese coastal sea level, the next work is based on the sea surface height along-track data switching, qualitative and quantitative comparison between the corrected model and MSS_CNES_CLS11 model, whose trend of contour is exactly the same. The RMS of the mean sea level along the rail height anomaly data reduced from 9.3cm to 6.1cm, proving the validity of seasonal changes correction model for mean sea level.

　　Key words: Satellite Altimetry; crossover adjustment; seasonal variation of the sea level; mean sea level

　　目录

　　第一章绪论

　　1.1研究背景及意义

　　海洋对全球气候变化起到重大影响，其表面积约占全球的71%,包含大量的能源，研究海平面变化有利用于人类了解地球进而应对全球气候变化，具有重大的政治和经济意义。海平面传统观测方法在短时间内难于获得整体的海洋信息和海洋要素，特别是船难以访问的敏感地带和深海区域，卫星测高技术的出现解决了深海区域海面测量数据空白这一问题，它能定期获得全球海洋数据并全方位探测海上的多种自然现象和变化。卫星测高技术具有其它观测技术无可比拟的全天候、全天时、高分辨率、高重复率、长时间序列等优越性，可减少地面控制网的工作压力，为人类深刻认识海洋提供了更广阔的空间。测高仪数据量大且时间周期长，在卫星测高技术中会有距离延迟、海面海况、大气逆压、潮汐以及径向轨道误差、仪器误差等误差影响，这些会引起观测数据产生一定偏差。

　　在应用高度计数据时，对数据进行常规误差改正仍然会出现近海区域数据的精度比远海区域差很多的现象，而这种现象产生的原因主要包括两方面：一是近海区域数据量相对较少，受周围海洋地形及陆地影响较大，近海区域的物理改正模型不准确，从而影响近岸测高数据的质量；二是海洋表面高度时刻变化，卫星测高数据确定瞬时海平面高具有不确定性，使交叉点不符值变大，误差改正精度降低，从而影响测高数据处理结果。卫星围绕地球运动在地面形成轨迹交点叫做交叉点，理论上经过各项误差改正后，交叉点处升降轨的海表面高度相等，但实测数据在交叉点处会存在数个甚至数十个厘米的不符值，这种现象是由于测高数据中存在径向轨道误差、海面时变残差、各改正项改正后残余偏差及传感器的系统误差，其中径向轨道误差和海面时变效应影响最大。消弱径向轨道误差的经典方法是采用交叉点平差法，而海面时变效应一般用共线处理法，但效果不显着，仍会存有明显的残余海面时变影响。建立海平面变化规律模型，是研究高度计数据交叉点处理方法中消弱海平面时变效应的关键手段。对测高数据进行时间序列分析，寻找海洋表面高度瞬时变化的规律，建立海平面变化规律改正模型。交叉点不符值是研究很多海洋问题的精度评估依据，故对数据进行海面时变效应改正，会减弱测高数据变化的影响，降低交叉点不符值，提高交叉点处理精度，从而近海区域测高数据的利用情况得到改善。

　　1.2国内外研究现状

　　1.2.1测高卫星发展现状

　　1969年美国着名大地测量学家W.M.Kaula正式提出卫星测高技术这一概念。40多年前，测高卫星从最初利用搭载的Apollo14上的高度计观测月球开始发展，期间人们不断研究理论、探索试验，逐步发展成熟。目前已有13颗测高卫星发射升空，能对全球范围内海表面高度、海面波高以及海面风速提供精确值，在全球海平面监测、海洋流场分布、潮波系统调和分析、地球重力场反演等领域研究内起重要作用。1973年5月14日，美国航空航天局（NASA）成功发射天空实验室Skylab卫星，其上搭载首台实验雷达高度计（S-193）。尽管其测高系统存在偏差、径向轨道误差较大、和仪器本身的漂移使得数据精度较差，从而无法应用，但证明了卫星测高在空间海洋方面研究的可能性，为后来卫星高度计的发展打下了基础[1].1975~1978年，NASA发射了Geos-3卫星，其轨道高度为840km,轨道倾角为115°，卫星上装有Ku波段（13.9GHz）雷达高度计，采用脉冲压缩技术，降低噪声水平[2].Geos-3卫星获取了3年重复周期非重复轨迹的测高数据，质量高，精度达到25~50cm,从而使研究人员更加关注研究海面动力等应用阶段[3].1978年6月28日，美国宇航局发射了Seasat卫星，这是一颗用于海洋观测的专业测高卫星。虽然卫星只运行三个多月，但卫星上的高度计使用的是高压缩比的新型脉冲压缩技术，在信号接收时使用的是全去斜方法，数据精度约为20~30cm,展示了在海洋方面的研究潜能。

　　1985年3月，美国海军为了解决Seasat卫星数据量不足的问题，发射了Geosat卫星，轨道高度为800km,倾角为108,星上装有Ku波段（13.9GHz）雷达高度计，测高精度提升至10~20cm.Geosat卫星共获取了五年的海洋测量数据，主要包含两个任务：一是前18个月的大地测量任务（GeodeticMission,简称GM），一是大约三年多的精确重复轨道任务（ExactRepeatMission,简称ERM）。GM的运行轨道不重复，间宽为4km[3],周期约23天，共运行18个月获取了2亿7千万个观测值。ERM任务的卫星轨道是精确重复轨道，运行周期约17天，每个周期由升降弧段各244条组成，测量数据精度达到10cm,有利于对海洋的动态变化和时变特征的研究[4].1998年2月美国海军成功发射了Geosat的后续卫星GFO,其具有相同轨道参数，携带有更高性能的固定单一频率的雷达高度计RA-1,测高精度可提升至3.5cm.

　　1991年7月17日，欧空局（ESA）成功发射ERS-1卫星，平均轨道为785km,轨道倾角为98.5°，测高精度约是10cm,是欧洲第一颗遥感卫星。ERS-1卫星上搭载有高度计、散射计等多种传感器，截至2000年仍在轨运行，提供了五年以上的可靠观测数据，期间根据不同的任务设计的重复周期也不同，分为用于极地冰盖监测的海冰阶段（3天）、用于全球海洋监测的多学科阶段（35天）和大地测量任务阶段（168天）[5].ERS-1卫星的3种不同的重复周期，提供了新的单星空间采样分辨率，对大中尺度海洋动力学和大地测量学的研究起到了重要作用[6].1992年8月10日，美国宇航局（NASA）与法国空间局（CNES）共同发射了平均轨道高为1336km、轨道倾角为66°的Topex/Poseidon（T/P）卫星。T/P卫星搭载了两个高度计：美国宇航局搭载双频高度计--Topex高度计，工作频率是13.6GHz和5.3GHz;法国空间局的单频高度计--Poseidon高度计，工作频率是13.65GHz,与Topex高度计使用同一个卫星天线[7].T/P卫星高度计是精确重复轨道，周期是10天，测量海面高的精度可为2cm,全球覆盖率为90%.T/P卫星运行时间长达13年，是迄今为止观测时间最长的卫星，很好地完成了监测全球海面高度及变化。在其运行期间，为了减小测量误差，多次进行调整，提高卫星轨道高度，增加辐射计的频段，并调整轨道，变轨后的数据地面轨迹刚好位于原轨迹的中间1995年，欧空局成功发射与ERS-1卫星轨道参数相同的后续卫星ERS-2,星上装有Ku波段（13.8GHz）高度计，重复周期是35天，其高度计在2003年6月之后由于设备故障问题使得卫星只能获取欧洲、北大西洋、北极和北美洲西部地区的数据。1998年，美国海军发射了与Geosat有相同轨道参数的GFO（Geosat-Follow-On），是Geosat的后继卫星，其装有Ku波段（13.5GHz）的单频高度计，重复周期是17天，测高数据精度达到3.5cm.2001年12月7日，CNES和NASA联合发射T/P的后继星Jason-1卫星，轨道参数不变，高度是1336km,倾角是66°，重复周期是9.9156天，测地球表面一遍需要旋转地球127圈。Jason-1卫星上装有频率是13.6GHz和5.3GHz的双频Poseidon-2高度计，数据处理精度约为4.2cm[8].Jason-1卫星在第259周期（2009年1月26日）结束之后开始变轨，最后在2009年2月14日新轨道调到原轨道中间，继续获取高精度和分辨率的全球海面高数据。为了完成ERS系列的工作，欧空局在2002年3月1日成功发射了Envisat卫星，轨道高度是796km,倾角是98.5°，重复周期是35天，其装有的改进型高度计传感器RA-2,精度高达2cm.Envisat卫星的主要任务是连续观测地球环境，研究海洋的变化[9],但于2012年4月与地面失去联系，结束了测高使命。为了继续完成T/P和Jason-1的工作任务，2008年6月20日成功发射后继卫星Jason-2,轨道参数保持不变。为了提高海面高测量精度，Jason-2卫星上装载了包括Poseidon-3高度计、AMR辐射计、DORIS、激光回射阵列、GPS定位系统以及Carmen-2、LPT、T2L2三种试验仪器等多种先进传感器，从而使全球海域内海面测量精度约为3.4cm[10].2010年4月8日，欧空局发射了Cryosat测高卫星，轨道高度为717km,轨道倾角为92°，可覆盖将近整个极地区域，设计工作年限为3.5年，装载Ku波段（13.575GHz）的高度计/干涉计传感器，具有低分辨率星下点高度计观测模式、SAR观测模式和SAR

　　干涉测量模式三种工作方式，可应用于极地陆地冰层和海冰厚度的变化监测。2011年8月16日，我国成功发射海洋动力卫星HY-2A,其装载工作频率为Ku波段和C波段的高度计，轨道高度约是963km,倾角是99.3°。HY-2的主要任务是检测海洋动力环境，是中国计划发射的一系列海洋动力环境卫星的总称[11].2013年2月印度空间局ISRO和法国空间局CNES联合研制成功发射Saral卫星，搭载测高仪的工作波段为Ka波段，重复周期为35天，主要任务是精确、不间断地测量全球海面高、有效波高和风速，进而研究海洋学。目前为止，全球已发射了多颗测高卫星，为了给海洋研究提供大量的可靠数据，除此之外还有多颗后继卫星以及新型测高卫星也在研制与计划中。

　　1.2.2测高数据处理研究现状

　　为了充分利用卫星测高数据，获得高精度高质量的基础数据，近年来国内外学者都展开了卫星测高数据处理方法的研究。解决交叉点平差出现矩阵秩亏现象的方法是通过附加其他约束条件来消除多组解得到唯一解。1983年StrangvanHees在应用北海地区的海洋重力测量数据时，首先提出了利用最小二乘配置法完成交叉点平差[12];1984年Prince在研究测量航迹线时，提出分段处理，并通过交叉点平差法求出各线段的系统差改正数[13];1988年Wessel和Watts在研究全球海洋重力测量数据时，使用交叉点不符值的信息得到各航次零点飘移改正数[14];Gysen等人利用交叉点不符值的信息推估轨道和海面高等参数，但不足之处是该方法只适合交叉点很少的海域[15].

　　1999年黄谟涛在研究海洋重力测量网时提出了测线网自检校平差，解释了在海洋重力测量过程中的交叉点平差问题，实际上是系统差补偿问题[16];1999年王海瑛、陆洋等在研究交叉点平差时为了解决矩阵秩亏问题，是基于线性误差模型，并采用固定弧段、秩亏网平差和拟合与平差同步等方法处理的，平差后数据精度提高，但不足是计算较复杂[17];黄谟涛等进行交叉点平差时采用条件平差法，不仅提高了计算速度，还简化了计算过程，不足之处是精度略低[3].2005年，刘传勇、黄谟涛等人研究正常点海面高计算，提出了使用“距离加权平均”求得中国近海正常点海面高数据，进行平差计算，处理精度提高了1cm[18];2007年黄谟涛、王瑞等提出了交叉点平差分步处理的新方法，该方法基于误差验后补偿理论[19];2008年刘传勇、暴景阳等在处理Geosat/GM卫星测高数据时，也是基于误差验后补偿理论，采用交叉点平差分步处理的新方法，对Geosat/ERM、ERS-1、ERS-2和T/P四种卫星测高数据进行平差处理[20];2010年，张荣之、周凤歧通过分析测高仪数据的误差修正模型及交叉点数据计算方法，提到了使用交叉点数据可以消除与时间无关的海洋地形学误差项，定轨精度几乎提高了一个量级[21];2010年褚坤在研究Geosat高度计数据处理时，对交叉点平差的误差模型进行了改进，弥补了交叉点平差误差模型不完善的缺点[22].2013年，胡文敏研究嫦娥一号激光高度计数据交叉点分析与平差处理，对交叉点的位置分布特点与交叉点不符值的时间分布特性进行了系统分析[23].在陆地、岛屿以及岛礁大陆近海等复杂地理环境的区域，测高卫星观测值会因准确性降低而无法使用[24],在进行数据编辑时会因误差过大而被剔除，进而无法生成交叉点。利用插值生成缺失交叉点的方法国内外研究如下：2001年ZwallyandBrenner通过线性内插方法确定交叉点位置[25];2001年李建成、姜卫平等研究对多颗卫星测高数据采用斜距-斜率式直线方程对轨迹中断时间超过1.2s的各弧段进行拟合[24];2003年刘林和2006年黄勇提出了可以利用轨道运行的周期性来求解交叉点的位置[26,27];2005年崔树红利用交叉点的经纬圈的圈数来求交叉点的位置[28];2007年ShenQiang利用线性内插得到交叉点高程[29];2011年李洪超用Shepard插值方法进行内插得到部分缺失数据海域的交叉点[30];2011年史红岭、陆洋等研究区域交叉点分析中通过线性内插的方法求出未知交叉点[31];2012年周晓光提到利用距离加权的方法对Jason-1卫星高度计GDR数据进行共线处理得到共线数据集，再利用轨迹分段拟合法得到交叉点数据集[32];2012年Tony

　　Schenk在交叉点区域利用多项式拟合求解[33].随着国内外学者对卫星测高数据的研究，交叉点平差中出现秩亏现象的问题已得到解决，利用误差验后补偿理论，采用交叉点平差分步处理的新方法，但是对系统差再做进一步处理过程中很少考虑海平面高度随时间变化的季节变化规律这一问题。

　　1.2.3海面时变效应发展现状

　　1994年Hendricksl利用开窗方法和最小二乘线性拟合方法过滤去除短波中尺度特征[34];1996年MarcC.Naeije提出混合使用多颗卫星来分别处理大尺度季节性信号[35];2001年，李建成、姜卫平等提出对测高数据进行共线处理能减弱海面高时变影响，还可以减弱一些大范围海洋学异常现象对海平面造成的异常变化[24];2002年章传银、文汉江利用多尺度小波基的线性组合来表达测高数据，利用小波分解与重构方法来平滑或消除各种短周期海平面变化的时变影响[36];2005年，刘传勇、黄谟涛等人采用距离加权平均法求得正常点海面高，说明了对其交叉点海面高不符值进行系统误差补偿可提高数据精度，更能有效地计算正常点海面高[18];2008年刘传勇、暴景阳等指出测高卫星观测量存在的偏差是因为卫星定轨误差、测高误差和海面高时变误差等多种干扰因素的影响，并采用线性函数与傅里叶函数之和作为回归数学模型来完成系统偏差改正[20];2010年褚坤在交叉点平差时为了涵盖多种误差源，选用了多项式函数与傅立叶函数之和并且以时间作为变量的误差模型，来提高平差精度[22];2010年Moholdt研究长期的卫星测高数据时采用同一季节平均高程数据来避免潜在的因不同季节的信号引起的偏差[37];2013年胡文敏通过数据证明了交叉点不符值的产生是由很多误差因素造成的，是轨道、测距、时间、环境或者仪器所造成的误差综合反映，并且交叉点随时间变化的规律是确定平差模型的重要依据[23].测高数据处理中一般采用共线处理方法减弱海面高时变影响，但交叉点不符值中仍然存在较大海面高时变效应残差，需要对交叉点不符值进一步研究降低交叉点不符值，避免潜在的因不同季节的信号引起的偏差，从而提高卫星测高处理精度。

　　1.3主要研究内容

　　本文的主要内容是利用Jason-1卫星数据在中国近海及附近海域内建立海平面季节变化函数模型并改正海面时变效应，模型建立前需要进行数据选取、数据编辑、数据预处理、数据共线和平差等多个处理过程，对海平面规律变化模型进行检验，最后基于建立的海平面异常季节变化模型来消弱海面时变效应，从而降低交叉点不符值等高度计测高数据。本文各章节的主要内容归纳如下：

　　第一章简述本文的研究背景和意义，概括了国内外卫星测高发展现状、测高数据处理的研究现状以及使用测高卫星数据研究海面时变效应的国内外研究现状，并总结了本文的主要内容。第二章说明本文研究区域和研究数据，给出卫星测高数据处理原理和计算方法，对预处理后测高数据进行了共线处理，包括确定参考轨迹和求正常点海面高度，并对共线数据进行交叉点平差处理。第三章考虑海面时变影响，对共线数据集和交叉点数据集进行特征分析和单轨数据分析；再对变轨前的单轨数据进行海平面的月、季和年变化分析，以及海平面异常时间序列的变化分析。第四章基于海平面区域变化的规律分析，对海平面时间序列的季节变化进行分区域建模并检验；再对原始数据进行分区域海面时变效应改正，并对改正效果进行评定。第五章对海面时变效应改正后的测高数据使用沿轨方法对所建函数模型进行定性和定量分析比较。

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　　第二章研究区域与数据处理　　2.1研究区域与数据　　2.2卫星测高数据处理原理　　2.3数据编辑与误差修正　　2.3.1数据编辑　　2.3.2误差修正

　　2.4高度计数据共线处理　　2.4.1参考轨迹的确定　　2.4.2正常点海面高度的确定2.5高度计数据交叉点平差处理　　2.5.1确定交叉点　　2.5.2交叉点平差　　2.6本章小结

　　第三章中国近海海域海平面季节变化分析　　3.1海平面变化数量特征分析　　3.1.1共线与交叉点数据集数量特征分析　　3.1.2轨道数据处理分析　　3.2海平面变化空间分析　　3.2.1海平面月变化分析　　3.2.2海平面季变化分析　　3.2.3海平面年变化分析　　3.2.4海平面异常时间序列的季节变化分析　　3.3本章小结

　　第四章测高数据交叉点处理方法　　4.1海平面变化规律建模　　4.1.1海平面变化规律建模方法　　4.1.2不同区域海平面变化规律建模　　4.2模型检验　　4.2.1残差序列性质的检验　　4.2.2同轨数据检验模型　　4.2.3异轨数据检验模型　　4.3海面时变效应改正及效果评定　　4.4本章小结

　　第五章中国近海海平面高计算　　5.1定性比较　　5.2定量比较　　5.3本章小结

第六章 结论与展望

　　6.1 主要结论

　　本文在中国近海及邻近海域（0°N~42°N,102°E~138°E）内，使用 Jason-1 卫星测高数据，对数据进行数据编辑、数据检核、海平面异常值季节变化改正、径向轨道误差削弱、交叉点平差等处理，并将海面高季节变化规律改正后的测高数据得到的新海面高模型与 MSS_CNES_CLS11 模型相比，进行精度评价。取得的主要研究成果及结论如下：

　　（1） 开展了测高数据共线处理和验后交叉点平差处理。在同一研究区域比较了确定正常点海面高度的两种方法，得出了距离加权平均法优于纬度加权平均法，交叉点不符值均方根误差相对提高了2.6cm;对共线数据采用验后交叉点平差方法，交叉点平差前后其自交叉点不符值的均方根误差相对下降了2.1cm,径向轨道误差的影响得到了减弱。

　　（2） 分析了近海海域海平面随时间的变化规律。从数据特征上分析近海区域数据，比较计算单轨数据区域海面高的三种方法，得出距离加权平均法比等权和纬度加权方法更能保证数据的精确性和稳定性；对单轨数据进行海面高时间序列分析和功率谱分析，包括月变化、季变化和年变化，得出该区域海面高变化存在一个约为11个月的主周期，具有一定的季节变化规律。

　　（3） 建立了近海海域海平面的季节变化模型。对 14 个纬度带的海面高异常变化规律进行建模，并分别从残差序列性质、同轨数据、异轨数据以及近海整个区域数据四个方面对构建的海平面季节变化模型进行检验，验证了对局部海平面变化规律建模适用于整体区域，并得出模型改正后海面高异常数据的均方根误差降低了 1~2cm,提高了测高数据平差处理精度。

　　（4） 计算了中国近海海平面高。基于原数据处理和海平面季节模型改正后的测高数据，通过对海面高数据沿轨转换，将所得近海海平面模型与 MSS_CNES_CLS11 模型进行定性和定量比较，其等值线图趋势完全一致，且沿轨平均海平面的高差值的均方根误差从 9.3cm 降到 6.1cm,提高了高度计数据的处理精度。

　　6.2 下一步工作

　　论文中还存在一些需要进行深入探讨和完善的问题。

　　（1）在深海区域数据分布较均匀且精度较高，沿海及海岛附近受复杂的地理环境的影响数据质量不高，对研究海平面季节变化规律影响较大，如何更精确的对平均海面高季节变化规律进行建模是一个值得深入探讨的问题。

　　（2）对研究区区域，只采用了Jason-1单颗卫星数据且构建模型所用的时间跨度还需增长，应联合Jason-2数据、Envisat数据等卫星数据对研究区域进行加密，并对长时间跨度的数据进行平均海平面季节性分析，提高构建模型的质量，建立更高精度的海平面模型。