基于GHSOM网络的南海风场时空变化特征分析

基于1979—2018年欧洲中期天气预报中心(ECMWF)近海面10 m风场资料,采用增长型分层自组织映射(GHSOM)神经网络方法,对南海海表面风场(SSW)的季节变化和年际异常变化进行了分析,结果表明：(1)GHSOM网络训练原始风场数据第一层结果揭示了4个特征模态,高度概括了南海近海面风场的季节变化特征;第二层结果提取了风场的月变化特征。(2)GHSOM网络训练异常风场数据第一层结果揭示了4类异常风场特征模态：反气旋式异常、气旋式异常、西南风异常和东北风异常模态。其中反气旋式异常和气旋式异常模态呈现出不对称现象,即反气旋式异常风场的振幅大于气旋式异常风场;且这两个模态与ENSO事件密切相关,它们的时间序列与Niño 3.4指数序列存在显著的延迟相关。同时,东北风异常风场模态的发生频率大于西南风异常模态。向下扩展的第二层结果揭露了异常风场模态更多的细节特征。     

南海近海面风场变化特征及其与ENSO的相关性研究

利用1979—2017年共39 a欧洲中期天气预报中心(ECMWF)海表面10 m风场资料,采用经验正交函数方法(EOF)、小波时频特征分析等方法分析了南海近海面风场变化特征及其对ENSO的响应。结果表明:南海近海面风场第一模态海表面平均风速呈减小趋势,呈现年代际变化,且与ENSO相关,但相关性在1990年后趋于减小;第二模态中南海北部和南部平均风速呈减小趋势,中部增大;第三模态中南海中部海表面平均风速趋于减小,北部和南部增大,第二和第三模态均表现为年际变化,且均与ENSO显著相关,近年来ENSO与第三模态的相关性逐渐增强。春季南海表面平均风速从南到北逐渐增加;夏季在越南沿岸部分海域仍有一个风速极大值中心,从该海域向四周逐渐减小,整片海域风向均是西南风;秋季由南向北依次增加;冬季南海整片海域风速都较大,越南沿岸和我国东沙群岛海域存在两个极大值中心。     

南海海表风速、波高的变化趋势

文章以ERA-40资料为基础,利用EOF方法分析南海海面风速、波高的两个模态空间分布,系统计算1957—2002年南海海表风速、波高的空间分布特征、长期变化趋势和突变现象。分析结果显示,南海海面风、浪场的第一模态具有很好的相似性,第二模态已表现出不同的特征;第一模态的时间系数也表明风场和波高的变化特征具有明显的正相关性,而且波高的响应具有一定的滞后性;南海风速场和海浪场在1973—2002年都存在下降趋势,海浪场的下降趋势更为显著。     

南海海面高度年际变化的S-EOF分析

应用依赖于季节的经验正交甬数(S-EOF)分析,探讨了最近15a南海海面高度随季节演变的年际变化.S-EOF分析得出南海海面高度异常各模态不同季节的空间结构以及时间演变过程,证实了季风强盛期冬季和夏季基本模态的结构,还分离出了季风转换期(春季和秋季)海面高度的分布格局.结果表明,南海海面高度随季节演变的年际变化与厄尔尼诺和拉尼娜事件密切相关.S-EOF1的结果表明,南海海面高度的变化具有明显而稳定的季节振荡,但在ENSO年海面高度的季节振荡相对减弱;S-EOF2模态显示了1998-2001年间冬季吕宋岛西侧存在一个较强的正异常,且能一直持续到春季;S-EOF3模态主要体现了南海西部一系列中尺度涡状结构的年际差异,包含1997/1998年厄尔尼诺对南海环流的影响.     

中国近海海面风场的时空特征分析

本文利用1987年9月—2013年9月连续26 a的多源卫星融合数据,用经验正交函数方法(EOF)分析中国近海海面风场变化特征。分析结果指出中国近海海面风场的第一模态占总方差贡献的63.94%,呈现为冬-夏季风振荡类型,揭示了中国近海风场的季节变化特征;第二模态占总方差贡献的12.35%,呈现为春-秋振荡类型,反映了冬季风和夏季风过渡时期的变化特征;第三模态占总方差贡献的3.49%,呈现出近似半年周期的波动,体现了中国近海风场季节内变化的特征。     

南海海面风、浪场时空变化特征及其关系分析

利用长时间序列的卫星观测数据,对南海海域的风、浪场时空分布及其相互关系进行了分析。结果显示,海面风距平场VEOF分解后得到的第一模态具有明显的季节变化,即季风特征,说明季风是影响整个南海风速的主要因素;第二模态具有较强的区域变化特征,是季风转换时期的距平场特征;第三模态反映的是海面风距平场受陆地地形影响所表现的分布特征。有效波高距平场EOF分解后得到的第一模态、第二模态与风距平场的前2个模态的空间分布较为相似,并且,风、浪距平场第一模态间的相关系数达0.76,均说明南海作为边缘海其波浪场与风场变化有很好的相关性。有效波高第三模态的分布与风场的第三模态相关性较弱,反映的是受海底地形影响所表现的分布特征。     

大气低层风场对南海海温的影响及其与季风的关系

利用1960-1999年月平均海表温度资料和大气低层风场资料,分析了南海海表温度与局地风场之间的关系及其季节变化特征,讨论了局地风场对南海海温的影响与季风的联系.结果表明,南海海表温度异常与局地风场异常之间的关系具有明显的季节变化特征,南海海表温度异常在夏季与纬向风异常呈明显的负相关,在冬季与经向风异常呈明显的正相关,这种季节变化与东亚季风特性(即盛行风存在明显的季节变化)密切相关.为南海海表温度监测预测提供气候背景,从而也解释了过去在大气低层风速与南海海表温度异常相关性方面不同研究结果存在差异的原因.     

基于CCMP资料和现场观测资料的西北太平洋海面风场特征分析

利用由美国宇航局物理海洋学数据分布存档中心发布的2007—2011年CCMP风场资料,针对西北太平洋海面风场的季、月、日变化特征进行了分析。结果表明:西北太平洋海面风场具有明显的季、月变化特征,夏季盛行西南风,风向多变,风速最低;冬季盛行东北风,风速偏高。大风频发区域位于南海海域、台湾海峡和日本岛以东,且冬季发生频率明显高于其他3个季节。此外,还利用获取到的2014年8月海面自动观测站和9月海上探空资料对相应月份的风场特征进行细化分析,表明8月洋区盛行西南风,而9月西南风逐渐消退,风速减小,变化特征与相应月份CCMP的海面风分析相符。     

Ekman抽吸对南海海面升高变化的贡献

利用NECP海表风场资料和T/P卫星高度计资料,研究风场通过Ekman抽吸对南海海面升高变化的贡献。通过分析发现:对于南海200 m以深区域的平均海面升高的变化,Ekman抽吸在1月和2月份起到主要作用,其他月份和海面升高变化反号。在年际尺度上,Ekman抽吸的EOF第二模态对海面高度的第一模态具有紧密的联系。     

南海海面风速季节特征的卫星遥感分析

利用ＧＥＯＳＡＴ卫星高度计于１９８６年１１月至１９８９年３月;司所测的南海海面风速资料,统计分析了南海海面风速的统计特征以及海面风场的分布特点。分析结果表明：南海海区风速受各种天气系统（如季风、台风、副热带高压等）的影响显著,表现为春、夏、秋季平均风速较小,冬季较大,风场分布呈现出夏季南部大,北部小,其他季节为由南向北增强的分布趋势,并在１０°Ｎ,１１０°Ｅ附近海区各季都有一较为稳定的高风速区,其范围大小和中心位置随季节略有变化。     

1988—2009年中国海波候、风候统计分析

利用高精度、高时空分辨率、长时间序列的CCMP(Cross-Calibrated,Multi-Platform)风场,驱动国际先进的第三代海浪模式WAVEWATCH-Ⅲ(WW3),得到中国海1988年1月～2009年12月的海浪场。对中国海的波候(风候)进行精细化的统计分析,分析了海表风场和浪场的季节特征、极值风速与极值波高、风力等级频率和浪级频率、海表风速和波高的逐年变化趋势,结果显示:(1)中国海的海浪场与海表风场具有较好的一致性,尤其是在DJF(December,January,February)期间;海表风速和波高在MAM(March,April,May)期间为全年最低,在DJF期间达到全年最大;MAM和JJA(June,July,August)期间,中国海大部分海域的波周期在3～5.5s,SON(September,October,November)和DJF期间为4.5～6.5s。(2)中国海极值风速、极值波高的大值区分布于渤海中部海域、琉球群岛附近海域和台湾以东广阔洋面、台湾海峡、东沙群岛附近海域、北部湾海域、中沙群岛南部海域。(3)吕宋海峡在MAM、SON、DJF期间均为6级以上大风和4m以上大浪的相对高频海域,JJA期间,6级以上大风的高频海域位于中国南半岛东南部海域,4m以上大浪主要出现在10°N以北。(4)在近22a期间,中国海大部分海域的海表风速、有效波高呈显著性逐年线性递增趋势,风速递增趋势约0.06～0.15m.s-1.a-1,波高递增趋势约0.005～0.03m.a-1。     

2000-2008年期间南海海面温度的年际与空间变异

通过对2000-2008年更高空间分辨率的南海海面温度(SST)的卫星遥感数据进行经验正交函数(EOF)分析,着重研究21世纪以来整个南海海域SST年际变化的时空变异,并探讨了其与南海海面风场和海面高度的关系,以及期间南海发生的两次负异常事件的特点和成因.SST年际变化的第一模态表现为全海盆同相变化,年际振荡主要发生在...     

南海表层水温场的时空特征与长期变化趋势

本文利用月平均表层水温（SST）、850hPa经向风和西太平洋副热带高压等资料分析了南海表层水温距平（SSTA）场的时空特征和长期变化趋势，并探讨了SST的年际和长期变化原因．结果表明，南海SSTA场分别存在着以全域同位相振荡和东南一西北向反位相振荡的两个主要模态．其中，前者是主要模态，以年际振荡为主，而后者则是次要模态，以季节振荡为主．进一步分析发现，南海中部的SST存在着显著的年际和年代际变化，并在1981年前后发生了一次由低到高的气候转变，而且南海中部SST的长期变化趋势非常明显，在1950—2006年间增温0．92℃．相关和合成分析表明，南海SST的年际和长期变化可能是由南海上空的经向风异常和西太平洋副热带高压的纬向变动引起的．     

1988-2010年中国海域波浪能资源模拟及优势区域划分

基于国际先进的第三代海浪数值模式WAVEWATCH -Ⅲ,以CCMP风场为驱动场,模拟得到中国海域域1988年1月-2010年12月的海浪场。从提高波浪能资源利用效率的角度出发,定义了波浪能资源开发的有效时间,综合考虑波浪能流密度的大小、资源开发有效时间出现的频率、能流密度的稳定性(变异系数)、SWH和能流密度的变化趋势、资源的总储量和有效储量等方面,对中国海域域的波浪能资源进行评估。研究发现:(1)南海北部四季皆为能流密度的大值区,各个季节基本都在8 kW/m以上,秋冬两季更是高达20 kW/m以上。(2)东海和南海大部分海域的波浪能资源开发有效时间出现频率较高。(3)能流密度的稳定性在1月最好,4月和10月次之,7月最差;南海能流密度的稳定性好于其余海域,其中又以南海北部海域的稳定性最好。(4)中国海域域大部分海域单位面积的波浪能总储量在2×104 kW·h/m以上,高值中心分布于南海北部海域,有效储量的分布特征与总储量基本一致。(5)我国大部分海域的SWH和波浪能流密度呈显著的逐年线性递增趋势,SWH的递增趋势为0.5~2.5 cm/a,能流密度的递增趋势为0.05~0.55 kW/(m·a)。(6)我国大部分海域蕴藏着较为丰富的波浪能资源,其中南海北部、台湾以东洋面及琉球群岛附近海域为波浪能资源的优势区域。     

基于QuikSCAT/NCEP风场的1999-2009年中国海表风场研究

利用1999年8月-2009年7月具有高精度的QuikSCAT/NCEP混合风场,对中国海海表风场的风速风向、极值风速、大风频率等特征进行分析,研究发现:MAM和SON的风速大值中心位于台湾海峡,JJA位于南海西南部海域,DJF大值区主要位于琉球群岛-台湾海峡-东沙群岛-平顺海岛一带,风向也具有明显的季节特征;极值风速...     

南海海面高度季节变化的数值模拟

比较POM模式模拟与观测(TOPEX/Poseidon高度计资料)的南海海面高度(SSH)的季节变化在空间分布上的一致性和差异.结果表明:本文使用的POM模式能较好地模拟南海SSH的季节变化;冬季与夏季,春季与秋季南海海面异常场形式完全相反,冬季Ekman输运造成在西海岸的堆积要比夏季在东海岸堆积更明显,而吕宋冷涡中心附近和吕宋海峡海面季节变化振幅最大;除春季以外,在南海绝大部分海域,海面高度的季节变化主要受风力的控制,南海海面热量通量对SSH的季节变化贡献约为20%,风应力对SSH的季节变化的贡献约为80%.     

Comparison among four kinds of data of sea surface wind stress in the South China Sea

By using remote sensing (ERS) data, FSU data, COADS data and Hellerman & Rosen-stein objective analysis data to analyze the sea surface wind stress in the South China Sea, it is found that the remote sensing data have higher resolution and more reasonable values. Therefore we suggest that remote sensing data be chosen in the study of climatological features of sea surface wind stress and its seasonal variability in the South China Sea, especially in the study of small and middle scale eddies.     

1957～2002年南海—北印度洋海浪场波候特征分析

利用ERA-40海表10 m风场驱动第三代海浪数值模式WAVEWATCH-Ⅲ,得到南海—北印度洋1957年9月至2002年8月的海浪场,并分析其波候(风候)特征.研究发现如下主要特征:(1)该海域的波高波向、风速风向受季风影响显著;(2)北印度洋大部分海域的海表风速呈显著性逐年线性递增趋势,大约0.01～0.02 m/(s·a),南海线性递增的区域则较少,有效波高呈显著性逐年线性递增的区域主要集中在低纬度中东印度洋(约0.003～0.006 m/a)、索马里附近海域(大约0.002～0.005 m/a)、南海大部分海域(约0.002～0.004 m/a),线性递减的区域主要集中在孟加拉湾海域(约-0.002 m/a);(3)Nino3指数与南海—北印度洋的海表风场、浪场存在密切的关系;(4)南海—北印度洋的海表风速与有效波高存在5.2a左右的共同周期,南海的海表风速、有效波高还存在2.0a左右的共同周期,北印度洋的海表风速、有效波高还存在26.0a的长周期震荡.