Simulation of the seasonal thermal structure in the Bohai Sea

The seasonal thermal structure in the Bohai Sea are examined with a three-dimensional boroclinic primitive equation model for shelf sea.The evolution of the seasonal thermal stratification is well simulated.The stratification appears early in April,first in the area off Qinhuangdao and it is well developed in the middle of May.It intensifies with synoptic and neap-spring fluctuations throughout the summer and reaches its maximum in the middle of July.Eventually,it is destroyed at the end of September.There are cold water belts between well-mixed and stratified regions.They are loGated on the mixed side of tidal fronts,and coincide with the isolines for a temperature difference of 1-2℃ between surface and bottom.The sea surface temperature (SST) distribution shows local maxima at the head of three bays and to the south of Qinhuangdao during the summer.The Bohai Sea responds to the variability in the atmospheric forcing and in tides with the synoptic and neap-spring variations of SST,as well as in the stratification and in variable positions of tidal fronts.     

夏季黄海表面冷水对大气边界层及海雾的影响

海表面温度(SST)是海气界面上的1个物理量,受到海洋潮汐、海底地形等因素影响,并对海洋大气边界层有着重要的影响.夏季的黄海,由于黄海冷水团的存在和陆架锋的影响,或是潮汐混合的作用导致海水的垂直混合,使海表面温度的分布产生复杂的结构.通过对卫星观测的海表面温度数据分析,发现在夏季黄海有几个SST冷中心的存在:辽东半岛以及山东半岛的顶端、朝鲜半岛的西侧、山东半岛南侧、江苏外海和黄海南部等.本文利用一系列船舶观测资料、卫星遥感数据、再分析数据分析等,并运用数值模拟研究黄海的冷中心对其上大气的影响.在冷区之上,大气稳定度增加,抑制了近海面大气的垂直混合,使海表面风速减弱.通过对船测数据的分析,在冷区位置有海雾多发区的存在,黄海南部冷区上的海雾发生频率达到15％以上.Weather Research and Forecasting(WRF)模式的数值模拟表明,冷中心降低上空的温度,使海表面风速减弱,形成厚度达500m的逆温层,为海雾的形成创造了有利的条件.与船测数据结果所不同的是黄海南部冷中心之上的海雾发生频率可以达到30％,去掉冷区影响的试验表明冷区较冷的海表面温度最多可以使海雾的发生频率增加15％以上.     

OSTIA数据在中国近海业务化环流模型中的同化应用

The prediction of sea surface temperature(SST) is an essential task for an operational ocean circulation model. A sea surface heat flux, an initial temperature field, and boundary conditions directly affect the accuracy of a SST simulation. Here two quick and convenient data assimilation methods are employed to improve the SST simulation in the domain of the Bohai Sea, the Yellow Sea and the East China Sea(BYECS). One is based on a surface net heat flux correction, named as Qcorrection(QC), which nudges the flux correction to the model equation; the other is ensemble optimal interpolation(En OI), which optimizes the model initial field. Based on such two methods, the SST data obtained from the operational SST and sea ice analysis(OSTIA) system are assimilated into an operational circulation model for the coastal seas of China. The results of the simulated SST based on four experiments, in 2011, have been analyzed. By comparing with the OSTIA SST, the domain averaged root mean square error(RMSE) of the four experiments is 1.74, 1.16, 1.30 and 0.91°C, respectively; the improvements of assimilation experiments Exps 2, 3 and 4 are about 33.3%, 25.3%, and 47.7%, respectively.Although both two methods are effective in assimilating the SST, the En OI shows more advantages than the QC,and the best result is achieved when the two methods are combined. Comparing with the observational data from coastal buoy stations, show that assimilating the high-resolution satellite SST products can effectively improve the SST prediction skill in coastal regions.     

黄海暖流的路径及机制研究

利用NASA/AVHRR 反演的每日海表面温度资料, 法国航天局AVISO 发布的海表面高度资料,中国气象科学数据共享服务网成山头台站的日均风场资料, 首先对黄海海表面温度分布进行了分析,揭示了表征黄海暖流的暖水舌存在两个分支。然后对1981 年10 月～2010 年5 月这两个分支发生情况进行了统计, 得出两个分支并...     

渤、黄海海冰的变化和预报结果分析

利用1951—2000年的渤、黄海的海冰资料，用小波分析和最优气候均态法对渤、黄海的海冰冰级进行分析和预测。小波分析结果较好地反映了渤、黄海海冰的变化规律，使对海冰的研究更符合实际情况。这必将有助于研究海冰变化的机理和不同尺度变化的相互作用。最优气候均态法较好地实现了对渤、黄海海冰的预测。此方法在海冰预报中不失为一种可用的方法。     

利用卫星高度计风速资料研究海面粗糙度

海面粗糙度对于海洋工程和海洋军事都非常重要,但对海面粗糙度的现场观测资料非常少, 这大大制约了对海面粗糙度的认识。利用 TOPEX 高度计风速资料实现了对海面粗糙度的反演,并利用 1993 年和1998 年两年的资料对西北太平洋海域的海面粗糙度进行了研究。     

Satellite observations of the partial pressure of carbon dioxide in the surface water of the Huanghai Sea and the Bohai Sea

Based on 5 831 continuous in situ measurements of the partial pressure of carbon dioxide on the sea surface p(CO2),related parameters of the sea surface temperature(SST) and chlorophyll-a(Chl a) concentration in 2010 winter,spring and summer of the Huanghai Sea and the Bohai Sea,the inherent relations among them are investigated preliminarily.This study reveals that the seasonal variability of SST and Chl a concentration has a significant influence on p(CO2).The authors have proposed a new algorithm to estimate p(CO2) from SST and Chl a concentration measurements.Compared with the vessel data,the root mean square error(RMSE) of p(CO2) retrieved by using the new model is 13.45 μatm(1atm=101.325 kPa) and the relative error is less than 4%.Then,SST and Chl a concentration data observed by satellite are used to retrieve p(CO2) in the Huanghai Sea and the Bohai Sea;and a better accuracy can be obtained if the quality control for sea surface chlorophyll-a concentration observed by satellite is used.The RMSE of retrieved p(CO2) data with quality control and that without quality control are 15.82 μatm and 31.74 μatm,respectively.     

Temporal and spatial variabilities of Japan Sea surface temperature and atmospheric forcings

In this study, we used the National Centers for Environmental Prediction monthly sea surface temperature (SST) and surface air temperature (SAT) data during 1982–1994 and the National Center for Atmospheric Research surface wind stress curl data during 1982–1989 to investigate the Japan Sea SST temporal and spatial variabilities and their relations to atmospheric forcing. First, we found an asymmetry in the correlation coefficients between SST and wind stress curl, which implies that the SST variability at the scales of the order of one month is largely due to atmospheric forcing. Second, we performed three analyses on the data fields: annual mean, composite analysis to obtain the monthly anomaly relative to the annual mean, and empirical orthogonal function (EOF) analysis on the residue data relative to the summation of the annual mean and the monthly anomaly. The first EOF mode of SST accounts for 59.9% of the variance and represents the Subpolar Front. The temporal variation of the first EOF mode implies that the deep Japan Sea could be cooler in cold seasons (November–April) of 1984–1987. Third, we computed cross-correlation coefficients among various principal components and found that the atmospheric warming/cooling is the key factor causing intra-seasonal and interannual SST variabilities.     

渤黄东海40年温盐流模拟与初步分析

使用ROMS(regional oceanic modeling system)模式模拟了40年的渤黄东海温盐流,数据包括三维的温度、盐度、流速、流向和海表高度,同时包含了逐小时的潮汐信息。将模拟结果与观测资料和卫星反演数据进行对比,检验了模式准确性。整体上,模式模拟的水位与近岸观测值基本一致,能够准确再现风产生的增水;模式较为准确的再现了渤黄东海的温度分布,在深水区模拟的温盐剖面与观测值基本一致;模式模拟渤黄东海区域的海表高度和海表流与卫星反演结果相比偏小,但分布趋势相近。模式结果可以为研究气候变化对水位的影响和黄海暖舌的扩散过程等现象提供数据支持。     

基于卫星遥感海温数据的南海SST预报误差订正

尝试利用卫星遥感高分辨率海表温度资料GHRSST (Group for High Resolution Sea Surface Temperature) 与海表温度(sea surface temperature, SST)数值预报产品之间的误差, 建立一种南海SST模式预报订正方法。首先, 利用南海的Argo浮标上层海温数据对GHRSST 海温数据进行验证, 结果表明两者之间均方根误差约为0.3℃, 相关系数为0.98, GHRSST 海温数据可用于南海业务化数值预报SST的订正。预报订正后的SST与Argo浮标海温数据相比, 24h、48h和72h的均方根误差均由0.8℃左右下降到0.5℃以内。与GHRSST 海温数据相比, 南海北部海域(110°E—121°E, 13°N—23°N)订正后的24h、48h和72h的SST预报空间误差均显著减小, 在冷空气影响南海期间或中尺度涡存在的过程中, SST预报订正效果也较为显著。因此, 该方法可考虑在南海业务化SST数值预报系统中应用。     

渤、黄海风生流场季节循环时空模态与变异

根据1978—2015年渤、黄海沿岸观测风应力场与二维非线性垂直平均风生流模式，以及旋转经验正交函数（REOF）、调和分析等方法，研究了渤、黄海月平均风生流速度势、流函数场季节循环时空模态与年际变异.渤、黄海月平均风生流速度势、流函数场主要有两种时空模态，季节周期分量是时空模态的主要分量.由于风应力场季节循环变异，渤海流函数场季节时空循环变异程度大于速度势场，速度势、流函数场第二模态是季节变异的主要分量，黄海速度势场季节时空循环变异程度大于流函数场，速度势场第二模态是季节变异的主要分量.由于月平均风应力场强度年际变化显著线性减弱，渤、黄海季节平均风生流场强度年际变化也显著减弱.渤、黄海暖流与冷水团季节生消是风生流水平环流与垂直对流对冷 暖水体输送与汇集共同作用的结果，渤、黄海春、夏季辐合上升环流延缓及减弱了浅层暖水向深层传播，是春、夏季冷水团与温跃层形成的重要动力因素，因此，速度势是研究渤、黄海风生流场十分重要的因素.冬季渤海中部、黄海东部反气旋型及辐散下沉环流与黄海中部气旋型环流、辐合上升环流是黄海暖流季节转换与强度的主要动力控制因素，夏季黄海东部气旋型环流、辐合上升环流与黄海中部反气旋型环流、辐散下沉环流是黄海冷水团季节转换与强度的主要动力控制因素.     

一种基于不同表面强迫方式对CFSR表面通量资料进行修正的方法探讨

海表面温度(SST)的变化是海气相互作用的重要体现，SST的准确模拟也是海洋内部温度模拟的基础。基于区域海洋模式，本文通过对比分析两种强迫方式对SST的模拟效果，诊断了各辐射场对SST模拟效果的贡献，基于EOF分析法提出了一种针对CFSR表面大气强迫辐射数据的修正方案，并获取一套高频辐射场修正数据。数值对比试验结果显示，利用COARE 3.0公式计算所得表面强迫的方式模拟的SST结果更好，其均方根误差比直接强迫方式降低约39%；潜热辐射差异是两种强迫方式对SST模拟效果差异的主要原因，感热辐射差异次之，同时对两者进行修正可以显著改进SST的模拟效果；而长波辐射的修正则对冬季的SST模拟效果改善比较明显，但贡献仍弱于潜热辐射。相对于海洋模式而言，准确可靠的大气强迫数据的选择要优于强迫方式的选择。     

冬季寒潮期间黄、渤海水位低频波动研究

利用 POM(Princeton Ocean Model)海洋数值模式建立渤、黄、东海冬季三维环流动力学区域模型。模型在海-气边界使用包括风应力、气压和热通量的大气驱动, 海洋边界使用西太平洋模式提供的环流和潮位驱动, 综合模拟潮波运动、温度、盐度、环流变化和水位低频波动。 模拟了 2001 年 1 月寒潮过境时黄、 渤海水位低频波动及流场变化, 分析了其对大风过程、 气压、降温的响应, 发现冬季强劲的北风和西北风都可以通过抽吸振荡在渤、 黄海诱发水位的低频波动, 东北风则由于地形影响不能诱发渤、黄海的低频波动。气压和降温只是在波动幅度上有一定的影响。波动发源于渤海和北黄海, 最大波幅可以达到 0.6 m。波动进入南黄海后有沿黄海深槽西侧传播的倾向, 波动幅度在传播过程中逐渐减小。     

1988-2002年黄海和渤海风浪后报

本文对黄海和渤海风浪开展长期后报实验,时间范围覆盖1988至2002年,并分析相应的区域波候特征。首先,模式输出的月平均有效波高和卫星数据比对一致。其次,我们讨论了气候态月平均有效波高和平均波周期的时空分布特征。有效波高和平均波周期的气候态空间分布都呈现出西北-东南、或由近岸向深水区增加的趋势,这种空间的分布特征和局地的风强迫和水深密切相关。同时,海浪参数的季节变化也较显著。进一步,我们统计分析了风场和有效波高的极值,给出并揭示了黄海和渤海多年一遇有效波高的空间结构,并讨论了有效波高极值和风强迫极值之间的联系。     

Long-term variations of temperature and salinity of the Bohai Sea and their influence on its ecosystem

Long-term variations of the sea surface salinity (SSS), air temperature (AT) and sea surface temperature (SST) of the Bohai Sea during 1960–1997 were analyzed. They all showed positive trends. The trends of the annual mean SSS, AT and SST of the Bohai Sea were, respectively, 0.074 y⁻¹, 0.024°C y⁻¹ and 0.011°C y⁻¹. The increases of AT and SST were consistent with, the recent warming in northern China, in the Huanghai Sea (Yellow Sea) and in the East China Sea. The rise of SSS can be attributed to the rapid reduction of the total river discharge into the Bohai Sea, as well as to the increase inflow of high salinity water from the Huanghai Sea. It may also be attributed to increasing human use of river water and increases in evaporation from the sea surface. These changes in the marine environment seemed to have important influence on the Bohai Sea ecosystem.     

渤海及黄海北部冰情长期变化趋势分析

统计分析上世纪50年代—2010年渤海及黄海北部海冰资料,对其年代际变化特征进行分析。上世纪50年代—90年代冰情总体呈缓解的趋势,2000年以来冰情略有加重。研究发现太阳活动与渤海及黄海北部冰情变化关系密切,太阳活动可能是渤海及黄海北部冰情长期变化重要影响因素。如果太阳黑子的周期长度比上一个周期长,那么周期内冰情较上一个周期严重。反之亦然。     

渤海、黄海、东海冬季海流场温度场数值模拟和同化技术

利用NASA高分辨率的卫星遥感资料SST,采用Nudging同化来模拟渤海、黄海、东海的三维温度场,减小用热通量作上边界条件所带来的误差.结果表明,模拟的海流场能较好地反映渤海、黄海、东海的环流特征.数据同化后的温度场优于未经同化的温度场.3个选择站点的同化值与实测值的均方根误差分别为1.307,0.526,0.744,用热通量资料模拟的水温与实测值的均方根误差分别为2.160,0.979,1.330.尽管只同化了海表温度,但数据同化对三维温度场结构都有影响.     

南海及邻近海域大气-海浪-海洋耦合精细化数值预报系统研制

本文主要介绍了南海及邻近海域大气-海浪-海洋耦合精细化数值预报系统的研制概况。预报区域为99°E~135°E，15°S~45°N，包括渤海、黄海、东海和南海及其周边海域。为了给耦合预报模式提供较准确的预报初始场，在预报开始之前，分别进行了海浪模式和海洋模式的前24小时同化后报模拟。海浪模式和海洋模式都采用了集合调整Kalman滤波同化方法，海浪模式同化了Jason-2有效波高数据；海洋模式同化了SST数据、MADT数据和ARGO剖面数据。为了改进海洋温度和盐度的模拟，我们在海洋模式的垂向混合方案中引入波致混合和内波致混合的作用。预报系统的运行主要包括两个阶段，首先海浪模式和海洋模式进行了2014年1月至2015年10月底的同化后报模拟，强迫场源自欧洲气象中心的六小时的再分析数据产品。然后耦合预报系统将同化后报模拟的结果作为初始场进行了14个月的耦合预报。预报产品包括大气产品（气温、风速风向、气压等）、海浪产品（有效波高和波向等）、海流产品（温度、盐度和海流等）。一系列观测资料的检验比较表明该大气-海浪-海洋耦合精细化数值预报系统的预报结果较为可靠，可以为南海及周边海洋资源开发和安全保障提供数据和信息产品服务。     

东、黄海海表面温度季节内变化特征的EOF分析

基于1998—2004年的TRMM/TMI卫星遥感海面温度(SST)数据,在初步分析东、黄海SST的季节分布特征的基础上,采用EOF方法分析了SST的季节内变化特征,进而对SST季节内变化的可能机制进行了探讨。EOF分析获得的前4个模态的累积方差贡献率为57.07%,其结果基本反映了东、黄海SST变化的主要物理过程。其中,EOF的第一模态的方差贡献率占30.17%,其空间模态揭示了以东海北部为中心的、整个海域SST变化趋于一致的特征,这一模态的显著变化周期为6.3周;第二模态的方差贡献率占14.36%,其空间模态呈现东南海域与西北海域SST的反相变化趋势,显著变化周期为8.7周和10.6周;第三模态的方差贡献率占7.02%,其空间SST变率最大的区域位于黄海海域,显著变化周期为6.8,8.7,10.2周等;第四模态的方差贡献率占5.52%,其空间SST变率最大的区域位于东、黄海近海,显著变化周期为6.8周。东、黄海SST季节内变化与此海区大气中的季节内振荡是紧密相关的。     

东亚冬季气温的年际变化特征及其与海温和海冰异常的关系

通过谐波分析的方法,对东亚31个冬季(1980—2010年)的气温提取年际变化分量(周期小于8a部分)进行EOF分析。结果发现:在年际变化的时间尺度上,东亚冬季气温表现为高纬模态和低纬模态2个主要模态,它们一起可以解释总方差73%的变化。进一步分析表明,在年际变化尺度上,与气温变化的高纬模态相联系的大气环流表现为显著的北极涛动(AO)负位相分布,海平面气压场上西伯利亚高压和阿留申低压北移,对流层中层东亚大槽西移,高层西风急流向西北方向移动;副热带北太平洋和阿拉斯加湾的海表面温度(SST)变化呈偶极子振荡分布,这种准两年的周期振荡对这一模态的出现有一定的预示意义。而与气温变化的低纬模态相联系的大气环流表现为类AO正位相分布,与之相关的西伯利亚高压和阿留申低压南移,对流层中层东亚大槽东移,高层的西风急流则是向东南方向移动;赤道东太平洋的SST异常可能对这一模态的形成有一定的作用,而东亚近海的SST则更多是被动地改变。此外,海冰异常变化与东亚冬季气温变化的联系主要体现在:在前夏和前秋,东西伯利亚海-波弗特海海冰异常减少(增加)对应着随后东亚冬季气温变化的高纬模态(低纬模态),而冬季东亚气温变化的高纬模态(低纬模态)又与后期春季北极东半球的海冰异常增加(减少)具有较好的相关性,此外白令海和鄂霍次克海的海冰异常变化是伴随东亚冬季气温变化产生的。