基于岸基观测数据的渤海沿岸海域表层温盐特征分析

岸基海洋站观测是我国最基本的传统海洋观测方式,也是最重要的海洋观测方式之一,其特点是规范、连续,所获取的海洋环境要素数据具有标准化程度高、质量可靠等优点。文章利用环渤海沿岸9个岸基海洋站的长期观测数据,对渤海沿岸海域的表层海水温度和盐度数据进行了综合统计、分析,得出了渤海沿岸海域表层海水温度和盐度的地域分布特征,同时给出了渤海沿岸各海洋站所在海域表层海水温度和盐度的季节变化特征等。     

基于浮标观测的长江口外海流特征分析

为了揭示长江口外海域海流的特征及其季节和垂向变化规律,于2006年8月1日-2007年7月31日在长江口外海域（平均水深约46.0m）利用大型浮标进行了1年的分层海流流速流向观测。结果表明：（1）该海域海流为顺时针方向的旋转流,在垂向上流向较一致,季节变化不显著。（2）长江口外海域水平流速总体较大,夏季表层最大流速为128.5cm/s,冬季最大表层流速为105.5cm/s;垂线平均流速相近（差异<8.0 cm/s）,夏季流速最大为47.0cm/s,冬季为40.8cm/s。小潮的平均流速为26.5cm/s,大潮平均流速为小潮的2倍。（3）剖面各层流速垂向差异明显,最大流速出现在表层（春季和冬季）或次表层（夏季和秋季）,最小流速均出现在底层;各层的最大平均流速为57.9cm/s,出现在夏季的18m层。（4）垂线平均余流为7.5~11.3 cm/s,春季最强冬季最弱;春季和冬季各层余流均为东向,夏季和秋季基本为东北向或北向。（5）观测海域海流受长江冲淡水、台湾暖流、季风、潮汐等动力作用的共同制约。     

基于卫星漂流浮标的南海表层海流观测分析

基于1989~2013年的卫星跟踪漂流浮标资料和1993~2012年的卫星高度计资料,分析了南海表层流场,给出南海各季节多年平均的实际流场和地转流场结构,对南海实际流和地转流的季节变化特征进行了初步探讨,并比较了南海各季节表层实际流场和地转流场的异同。结果表明,南海海域各季节上层环流结构与海域季风关系密切,实际流场和地转流场总体均呈现显著的季节变化特征。通过比较发现,在夏、秋、冬这3个季节,实际流场和地转流场大的环流形势特征基本相同,中小尺度的环流特征有所差别;在春季,两者则呈现出相反的环流特征,环流特征差异明显。     

北欧海海气浮标观测数据质量评估和特征分析

中国于2012年在北欧海的罗弗敦海盆布放了一套海气耦合浮标,断断续续地工作了三年。本文对数据质量进行了全面评估,并以2014年6月—2015年1月的数据为例,给出了该海域各参数的变化特点。经与ERA5数据对比,气压、气温、湿度、风速、水温、辐射、热通量、波浪的参数可靠,与ERA5差别较大的是风向,本文的分析认为,浮标的风向是可靠的。由此得出,除了数据明显异常的时段之外,浮标的数据质量可靠,可以直接用于研究使用。有些参数未见明显异常,但仍可存在数据漂移和数据偏差等问题,需要在使用时精心分析和判断。罗弗敦海盆夏季海表面气压高,风速小,气温高,湿度大,感热和潜热都很小;冬季气压降低,气旋数目增多,强度变大,风速增大,降温过程频繁,降温幅度和持续时间都更大,感热和潜热增大,高热通量事件出现的次数增多,持续时间更长,对大气过程产生不可低估的影响。     

基于表层温盐传感器的标定分析

感应式温盐传感器基于电导率法测盐,可以实现现场测量与实时测量。测量盐度时需要首先计算海水温度、海水电导率和海水压力,表层感应式温盐传感器对压力量不予考虑,温度、电导率的精度却直接关系到盐度测量结果的准确度,因此使用传感器前必须进行温度和盐度的标定。分析了温盐传感器的工作原理,设计温度、电导率的标定校准步骤,包括回归曲线的选择和回归方程系数的计算,其中温度、电导率和温度补偿的标定回归曲线采用多项式形式,用实验室高精度盐度计和铂电阻温度仪测得5~7组数据,然后对多项式最小二乘法回归,电导率回归过程中由温度和盐度求电导率用到了二分法,最后论述了标定回归方程的误差范围。     

台湾海峡1999年8月表层温盐的走航式观测

利用1999年8月台湾海峡的调查资料中走航式温盐仪的资料，对该海区的表层温盐分布进行分析。分析结果表明：调查期间在该海区存在多处上升流和冲淡水。台湾海峡调查海区的上升流区大致可分为两类：（1）海峡西部沿岸上升流区：平潭上升流区、东山上升流区和南澳上升流区；92）台湾浅滩附近的上升流区。冲淡水主要有九龙江冲淡水、珠江冲淡水和闽江冲淡水，此外还有粤东沿岸水。     

基于长期浮标观测资料与数值模式的渤海潮流性质研究

基于渤海7个大型浮标各近1年的海流观测资料,结合采用FVCOM模式建立的渤海潮汐潮流模式,对渤海的潮流性质进行分析,并将结果与1992年版海洋图集进行比较。结果表明:辽东湾、渤海湾属规则半日潮流;莱州湾的大部属规则半日潮流,小部分为不规则半日潮流;渤海中央及渤海海峡海域属不规则半日潮流;渤海海峡东南侧存在以烟台芝罘岛为中心的规则全日潮流向不规则半日潮流过渡区域。海洋图集中龙口附近海域的不规则全日潮流类型区并不存在;莱州湾湾底东部的不规则半日潮流区为规则半日潮流类型。     

基于MIKE3的渤海三维温盐数值模拟

基于有限体积法的MIKE3 Flow Model建立了渤海地区水动力和温盐数值计算模型,并考虑了渤海沿岸十六条主要河流径流输入、风、降水、蒸发、太阳辐射(短波辐射、长波辐射、感热、潜热)等因素的影响。输出2010年数据作为结果,水动力和温盐模拟结果验证良好。经分析得到如下结论:模拟得到的2010年渤海温盐全年变化均呈一峰一谷形式。渤海冬季最高温度出现在渤海海峡附近海域,温度约4.5℃;渤海夏季平均海表温度26.34℃,较1970～1996年渤海海区夏季的平均温度区间22.5～26.5℃明显偏高;夏季温跃层集中在5m-15m深度范围内,渤海海峡处跃层深度超过了20m;模拟得到的冬季莱州湾盐度在27.8～30.4PSU的范围,夏季25～29.5PSU;莱州湾和辽东湾在夏季出现低盐区,辽东湾顶的低盐区面积约1364km^2,黄河口处的低盐区面积约448km^2,小清河口附近的低盐区面积约1029km^2;渤海大部分海域夏季盐度分层并不像温跃层那样明显。     

渤海中部海域表层潮流和余流特征分析

利用2014年各月浮标观测得到的表层海流资料,对其进行调和分析,基于调和分析结果对渤海中部潮流和余流特征进行研究。结果表明:渤海中部大部分海域潮流性质属于不正规半日潮性质。渤海中部水深较浅,浅水分潮的影响不可忽略,其中M4分潮的影响更为显著;潮流运动形式除西部和北部两个浮标点为往复流以外其余均是旋转流,旋转方向均为逆时针;渤海中部实测涨落潮流除最北端的2号浮标点较强以外,其他均小于75 cm/s。涨落潮流的强度较一致。渤海中部的余流除4号浮标点以外均为偏向北的流动,表层月均余流的季节变化不太明显。本文推测渤海中部环流的流动特征为顺时针。冬季渤海中部表层余流受制于风的作用,春、夏季某些区域余流受到风的影响较大,是潮汐余流和浅海风海流的合成。而靠近岸边的1号浮标点以潮余流为主。     

基于南海水下滑翔机观测的业务预报系统温盐分析数据评估

利用2019年7月12日至9月20日“海翼”号水下滑翔机在南海北部的温盐观测数据,对3个海洋业务预报系统（法国Mercator Océan International的PSY4、美国HYCOM Consortium的GOFS3.1和中国国家海洋环境预报中心的CGOFS）的温盐分析数据进行了质量评估。结果表明,3个业务预报系统对温度和盐度都有较好的刻画能力。其中,PSY4系统的温度、盐度在所有评估点处的总体均方根误差分别为0.45℃、0.056,小于另外2个系统,是3个系统中最优的。从总体偏差来看,PSY4与CGOFS温度呈现暖偏差,而GOFS3.1温度呈现冷偏差;3个系统的盐度都呈现负偏差。均方根误差的垂向结构显示,温度均方根误差与偏差最大值出现在水深100 m附近,盐度最大值在水深50 m附近。以上结论为南海北部海域使用分析数据提供参考。此外,大气强迫场的降水量偏多可能导致了CGOFS系统8月的盐度值出现较大的均方根误差和较明显的负偏差,因此在数值预报时需更多地关注强迫场的选取。     

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Aquarius 卫星数据的孟加拉湾海表盐度分析

海洋表面盐度(Sea Surface Salinity,SSS)是海洋的重要物理和化学参量,SSS的时空分布与全球大洋环流和水汽循环密切相关。本文基于美国国家航空航天局(NASA)发射的Aquarius卫星3 a的SSS遥感数据,给出了孟加拉湾及其附近海域海表盐度的空间分布特征,并重点分析了影响孟加拉湾海表盐度变化的可能因素。研究结果从一个侧面说明了利用Aquarius卫星遥感观测海洋大尺度盐度变化的可行性。     

环渤海沿岸海表温度资料的均一性检验与订正

本文对环渤海沿岸具有代表性且资料完整的6个海洋观测站的月均海表温度(SST)序列作均一性检验和订正。我国海洋观测站密集度低,难以选择参考序列,本文首先采用不依赖参考序列的惩罚最大F检验(PMFT)方法对SST序列检验,利用详尽的元数据对检验结果进行确认,再对不连续点订正,该方法适用于元数据详尽的海洋观测站。对于元数据不详尽的观测站,使用惩罚最大T检验(PMT)方法,选取与海洋台站距离近且相关显著的气象观测站的均一化地面气温序列来制作参考序列,对SST序列进行检验和订正。结果表明,环渤海地区SST序列都存在一定非均一性,观测站较大距离迁移和观测系统变更(从人工观测到自动化观测)是造成非均一性的重要原因。订正后的环渤海地区年平均SST增温趋势更加明显。本文使用不同方法来检验SST序列的均一性,该思路对沿海其他海区观测站SST均一性检验和订正有一定参考价值和应用前景,可为沿海气候变化研究提供科学准确的第一手资料。     

渤、黄、东海海表面温度年际变化特征分析

将渤、黄、东海海表面温度作为一个整体场,研究其年际变化特征,并进一步探讨其与东亚季风场年际变化特征的关系.利用美国NOAA极轨卫星中的高级甚高分辨率辐射计(AVHRR)反演的海表面温度资料,采用EOF方法分冬夏两季对渤、黄、东海SST的年际变化做了初步分析,发现渤、黄、东海SST存在显著的年际变化周期,冬季存在5 a的显著变化周期,夏季存在4 a的显著变化周期,并研究了东亚季风场的年际变化对SST变化产生的影响.发现冬季日Nin0年东亚寒潮活动弱于La Nina年,El Nino年SST较La Nina年偏高;夏季El Nino.年东亚夏季风活动弱于La Nina年,El Nino年SST较La Nina年偏低,但是趋势不如冬季明显.     

基于Argo资料的西北太平洋海表面盐度对台风的响应特征分析

基于1996—2012年西北太平洋Argo剖面浮标盐度观测资料,利用合成分析方法研究了海表面盐度对台风的响应特征。结果表明海表面盐度对台风的响应具有明显的非对称性:台风过后其路径右侧的海表面盐度显著上升;左侧的则在R₅₀内上升,R₅₀外区域普遍下降。进一步分析显示台风强度、移动速度和海洋混合层深度对海表面盐度响应特征均有较大影响。强度大或移动缓慢的台风能造成大范围的海表面盐度上升;强度小或移动快速的台风只在路径右侧造成海表面盐度上升,左侧的则普遍下降。夏季(6-9月)台风过后,海表面盐度在混合层浅的区域普遍大幅上升,在混合层深的区域则在台风路径左右两侧2R₅₀范围内小幅上升,在远离台风路径左侧区域下降。     

利用海洋温度剖面与海表盐度反演盐度剖面方法研究

为解决海洋中大量观测数据只含有温度剖面而缺乏盐度观测的问题, 基于历史观测的温盐剖面资料, 考虑到盐度卫星数据的发展, 采用回归分析方法, 在孟加拉湾建立了盐度与温度、经纬度、表层盐度的关系, 并对不同反演方法的反演结果进行检验评估。结果发现, 在不引入海表盐度(sea surface salinity, SSS)时, 最佳反演模型是温度、温度的二次项与经纬度确定的回归模型, 而SSS的引入则可以进一步优化反演结果。将反演结果与观测结果进行对比, 显示用反演的盐度剖面计算的比容海面高度误差超过2cm, 而引入SSS后的误差低于1.5cm。SSS的引入能够较为真实地反映海洋盐度场的垂直结构和内部变化特征, 既能够捕捉到对上混合层有重要影响的SSS信号, 又能够反映盐度在跃层上的季节内变化以及盐度障碍层的季节变化。水团分析显示, 与气候态相比, 盐度反演结果可以更好地表征海洋上层水团的变化特征。     

渤海、黄海、东海AVHRR海表温度场的季节变化特征

海表温度场表征了海洋热力、动力过程和海洋与大气相互作用的综合结果.它不仅是研究海面水汽和热量交换的一个重要物理参数,也为海洋环流、水团、海洋锋、上升流和海水混合等海洋学课题的研究提供一种直观的指示量.20世纪60年代以来,我国海洋工作者在历次海上观测和台站资料的基础上,对渤海、黄海、东海表层温度的空间分布和变化进行了较为详细的分析研究[1～4],并绘制了系列的水温气候图集.这些研究成果对认识黄海、东海海域的平均海表温度场的分布、变化以及相关物理海洋现象的研究起到了重要的作用.     

ENSO indices from sea surface salinity observed by Aquarius and Argo

Analysis of the first 26 months of data from the Aquarius satellite confirms the existence of a sharp sea surface salinity (SSS) front along the equator in the western equatorial Pacific. Following several earlier studies, we use the longitudinal location of the 34.8-psu isohaline as an index, termed Niño-S34.8, to measure the zonal displacement of the SSS front and consequently the eastern edge of the western Pacific warm pool. The on-going collection of the Array for Real-time Geostrophic Oceanography (ARGO) program data shows high correlations between Niño-S34.8 and the existing indices of El Niño, suggesting its potential important role in ENSO evolution. Further analysis of the ARGO data reveals that SSS variability in the southeastern tropical Pacific is crucial to identify the type of El Niño. A new SSS index, termed the southeastern Pacific SSS index (SEPSI), is defined based on the SSS variability in the region (0°–10°S, 150°–90°W). The SEPSI is highly correlated with the El Niño Modoki index, as well as the Trans-Niño index, introduced by previous studies. It has large positive anomalies during central Pacific El Niño or El Niño Modoki events, as a result of enhanced zonal sea surface temperature gradients between the central and eastern tropical Pacific, and can be used to characterize the type of El Niño. The processes that possibly control these SSS indices are also discussed.     

The estimate of sea ice resources quantity in the Bohai Sea based on NOAA/AVHRR data

The research on sea ice resources is the academic base of sea ice exploitation in the Bohai Sea. According to the ice-water spectrum differences and the correlation between ice thickness and albedo, this paper comes up with a sea ice thickness inversion model based on the NOAA/AVHRR data. And then a sea ice resources quantity (SIQ) time series of Bohai Sea is established from 1987 to 2009. The results indicate that the average error of inversion sea ice thickness is below 30%. The maximum sea ice resources quantity is about 6 × 10 9 m 3 and the minimum is 1.3 × 10 9 m 3 . And a preliminary analysis has been made on the errors of the estimate of sea ice resources quantity (SIQ).     

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.