一种QuikSCAT大风地球物理模型及其在台风IOKE风场反演中的应用

The geophysical model function (GMF) describes the relationship between a backscattering and a sea surface wind, and enables a wind vector retrieval from backscattering measurements. It is clear that t...     

一种温度相关的HY-2A散射计地球物理模型函数

利用散射计测量海面后向散射系数, 并通过地球物理模型函数(geophysical model function, GMF)反演得到海面风场。目前散射计风场反演所采用的GMF一般只考虑雷达极化方式、雷达入射角、风速和相对风向对海面后向散射系数的影响, 而相关研究表明海表温度(sea surface temperature, SST)对Ku波段散射计风场反演具有不可忽略的影响。文章利用海洋二号A卫星散射计(Haiyang-2A Scatterometer, HY2A-SCAT)后向散射系数观测值、欧洲中期天气预报中心(European Center for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF )再分析风矢量和SST数据, 采用人工神经网络方法, 建立起一种SST相关的GMF (TNGMF)。对TNGMF进行分析后发现, 海面后向散射系数随着SST的增加而增加, 并且其增加幅度与雷达极化方式、风速有关。为了对比, 文章使用相同数据集和相同方法建立了不包含SST的GMF (NGMF), 将美国国家航天航空局散射计-2 (National Aeronautics and Space Administration Scatterometer-2, NSCAT2) GMF、TNGMF和NGMF分别用于HY2A-SCAT风场反演实验。试验结果表明, 采用NSCAT2 GMF、NGMF反演得到的风速在低温时系统性偏小, 在高温时系统性偏大; 而TNGMF可较好地纠正SST对风速偏差均值的影响, 从而提高反演风场质量。     

三维海水温度遥感信息模型研究

遥感信息模型是在地形模型、物理模型和数学模型基础上提出的一种新型模型.通过卫星遥感数据反演得到二维海水表面温度,以此为边界条件,根据不同季节、不同区域海水温度的变化规律,可以建立三维海水温度遥感信息模型.最后,用实测海水温度数据验证了模型的正确性,同时指出了模型存在的不足之处和今后需要改进的地方.     

基于神经网络方法的C波段和Ku波段统一地球物理模型

通过地球物理模型建立后向散射系数与海面风矢量的关系,可将散射计从不同方位角测得的风矢量单元后向散射系数反演得到风矢量,因此地球物理模型在风速反演中起着至关重要的作用。使用神经网络方法,利用C波段经验模型CMOD4和Ku波段经验模型QSCAT—1仿真数据建立了形式统一的C波段和Ku波段地球物理模型。新模型将电磁波频率作为模型的参数之一,使新模型不再局限于特定的传感器,并使C波段与Ku波段具有统一的形式。分析表明,由新模型建立的后向散射系数与海面风矢量的关系同经验模型具有很好的可比性。利用新模型反演的风速与CMOD4和QSCAT—1模型反演的风速具有很好的一致性,说明新模型在具有统一简洁形式的同时也兼有与经验统计模型相同的有效性。     

利用卫星遥感海面温度、高度联合反演南海北部三维温度场

利用历史观测得到的温度剖面数据,通过严格筛选和插值,建立了南海北部的气候态垂向温度剖面。随后,利用回归统计分析的方法构建了海面温度异常(SSTA)、海面高度异常(SSHA)联合扩展温度剖面的经验回归模型,并采用卫星遥感得到的SST和SSH数据扩展了南海北部的三维海洋温度场,其时间分辨率为天,空间分辨率为0.25°×0.25°。通过与观测数据的对比研究,扩展得到的温度场可以较为准确地反映南海北部温度剖面的结构特征,并且能有效地体现出一些中尺度变化过程。结果表明,本研究反演得到的三维温度扩展场是较为可靠的,它可以作为海洋数值模型的初始场,实现现场观测数据和卫星遥感数据的互补,有助于更好地分析南海北部温度场的三维结构及变化特征。     

基于C-2PO模型和CMOD5.N地球物理模式函数的SAR风速反演性能评估

本文选取142幅RADARSAT-2全极化合成孔径雷达（SAR）影像,在没有入射角输入的情况下,首先利用C-2PO模型进行海面风速反演。随后,将同一时空下的ASCAT散射计风向作为初始风向,提取相应雷达入射角,利用地球物理模式函数（GMF） CMOD5.N对142幅SAR影像进行风速计算。反演结果与美国国家资料浮标中心海洋浮标风速数据对比,结果显示:CMOD5.N GMF和C-2PO模型均可反演出较高精确度的海面风速,其均方根误差分别为1.68 m/s和1.74 m/s。此外,研究发现,在低风速段,CMOD5.N GMF的风速反演精度要明显优于C-2PO模型。针对这一现象,本文以SAR系统成像机理为基础,以低风速SAR图像为具体案例,给出了3种造成这一现象的原因。     

定深温度约束下的南海海域温度剖面反演

为快速获取大范围、准实时的海洋内部结构,海面遥感数据被广泛应用于构建温度剖面垂直结构,但卫星遥感仅能获得较为准确的海洋表面或者近表层数据。为了提高全海深温度剖面的反演精度,本文以水下固定深度处温度为约束,通过径向基函数神经网络生成海表面温度和海平面高度异常等海表遥感数据与温度剖面之间的非线性映射,并对约束深度选取的理论依据进行讨论。南海海域温度剖面的反演结果表明,第1阶经验正交函数系数可以表征温跃层的垂直位移,而第1阶经验正交函数基函数极值点对应深度处的温度与第1阶经验正交函数系数之间具有强相关性。当增加该深度处温度为约束时,温跃层的反演精度比仅使用海面遥感数据约提高0.35℃,反演温度剖面的平均均方根误差约为0.33℃。     

基于EMD的BP神经网络海水温度时间序列预测研究

为提高非线性和非平稳海水温度时间序列的预测能力,提出了一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition.简称EMD)的BP神经网络预测方法.该方法首先对原始序列进行经验模态分解,将其分解为多个平稳性得到很大改善的本征模态函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)之和,然后时每个本征模态函数进行预测,最后再根据EMD方法的完备性把预测结果相加得出原始序列的预测结果.预测试验结果表明.基于EMD的BP神经网络预测的精度比单纯用BP神经网络预测有很大提高.     

南海海面温度与Ni(n)o/DMI指数年际变异的相关性分析

利用NCEP的Reynolds最优插值海面温度产品(1981年12月-2004年10月),对南海海表温度场的年际变化与热带太平洋El Ni(n)o指数(Ni(n)o1 2, Ni(n)o3.4, Ni(n)o5和Ni(n)o6指数)以及印度洋的偶极子指数(DMI)进行相关性分析.研究表明南海海面温度(SST)的变异与Ni(n)o1 2指数的变异相关性较强,南海海表温度场平均滞后Ni(n)o1 2指数4.77个月时,二者相关达到最大,平均为0.60; Ni(n)o3.4指数次之,南海海洋表层温度距平(SSTA)平均滞后Ni(n)o3.4指数6.67个月时,二者相关系数最大,平均为0.49.南海海表温度场对应的伴随形态进一步表明,南海随Ni(n)o1 2, Ni(n)o3.4指数出现正异常并有增暖现象,其中南海SST异常随Ni(n)o1 2指数变化的强度更大.并且几乎整个南海区域均超过95%的置信水平,当Ni(n)o1 2达到1个标准差(即异常增暖1.04 ℃),南海平均增暖幅度为0.16 ℃,越南东南外海和南海16°N以北区域SSTA增幅最大为0.20 ℃.表征西北太平洋海表温度场的Ni(n)o5和Ni(n)o6指数对ENSO现象的响应与南海表层温度场线性相关性不显著.研究还表明,南海海表温度场的年际变化与印度洋偶极子指数(DMI)的相关性不强,相关性仅体现在南海的卡里曼丹岛西南角的局部海域.     

西北太平洋MD06-3054孔浮游有孔虫表层海水温度估算

在古海洋学研究中,常用浮游有孔虫来恢复表层海水温度(SST),然而基于浮游有孔虫恢复SST的这些方法之间存在一定的差异.为了说明各方法的特点,在浮游有孔虫鉴定和浮游有孔虫表层种Globigerinoides ruber Mg/Ca比值测试的基础上,分别利用转换函数FP12-E,现代类比(Modern Analog Te...     

基于LSTM的海洋表面短期风速预测研究

为实现对海面风速精确的短期预测,提出了一种基于长短期记忆(LSTM,longshort-termmemory)神经网络的短期风速预测模型,选取OceanSITES数据库中单个浮标站点采集的风速历史数据作为模型输入,经过训练设置最佳参数等步骤,实现了以LSTM方法,对该站点所在海区海面风速在各季节性代表月份海面风速的24 h短期预测。同时通过不同预测时长的实验以及与BP(back propagation)神经网络神经网络和径向基函数神经网络(radialbasisfunctionneuralnetwork,RBF)的预测效果对比实验,证明了LSTM预测方法相比上述两种神经网络预测方法,在海表面风速预测应用中的优越性。最后通过多个海域对应的站点风速数据预测实验,证明了LSTM神经网络模型的普遍适用性,由相关系数和预测误差的分析可知该方法具备应对急剧变化数据的预测稳定性,可以作为海洋表面风速短期预测的一种可靠方法。     

The effect of the wave-induced mixing on the upper ocean temperature in a climate model

The significant underestimation of sea surface temperature （SST） and the temperature in the upper ocean is one of common problems in present climate models. The influence of the wave-induced mixing on SST and the temperature in the upper ocean was examined based on a global climate model. The results from the model coupled with wave-induced mixing showed a significant improvement in the simulation of SST and the temperature in the upper ocean compared with those of the original model without wave effects. Although there has still a cold bias, the new simulation is much closer to the climatology, especially in the northern ocean and tropical ocean. This study indicates that some important physical processes in the accurate simulation of the ocean may be ignored in present climate models, and the wave-induced mixing is one of those factors. Thus, the wave-induced mixing （ or the effect of surface waves） should be incorporated properly into climate models in order to simulate or forecast the ocean, then climate system, more accurately.     

热带气旋风场对海浪分布特征的影响

设计了一系列理想的数值实验,利用高分辨率的WAVEWATCHIII海浪模式定量分析热带气旋移动速度、强度、最大风速半径和热带气旋移动时的转向等风场细节因素对热带气旋下表面海浪分布特征的影响。实验结果表明,热带气旋移动速度、最大风速半径和热带气旋移动时的转向会影响海浪的空间非对称分布。最大风速半径增大会使最大有效波高的位置向后移动,而移动速度增大会使最大有效波高位置向前移动。移动速度增大会使右侧象限内的有效波高增大,左侧象限内有效波高减小。最大风速半径增大和强度增强使各象限内有效波高均增高。热带气旋的转向使各象限内有效波高增高,除了右后象限。这些风场特征对各个象限内海浪的平均波长、平均周期、平均波向、和波峰方向都有很重要的影响,尤其以左后象限最为显著。     

台风背景下海浪对海表流场和海表温度的影响

海浪作为海-气界面中重要的物理过程,对海洋上混合层的近表面分布具有重要作用。本文以台风"威马逊"和"麦德姆"为背景,基于FVCOM耦合模式模拟了台风浪及上层海洋的响应过程,探讨了海浪对海表流场和海表温度的影响。结果表明耦合模式能够较准确地模拟出有效波高,台风过境后海表流场在海浪的作用下反映出与台风相对应的气旋性特性,改变的流场量级可达0.4 m/s;海表温度出现不同程度的下降,最大降温约4℃,最大降温中心与流场变化区域相对应,且降温区相对台风路径呈显著的"右偏性"。最大降温滞后台风中心过境2 d左右,恢复时间一般超过10 d,与实况相吻合。     

Physical mechanism and numerical simulations of surface layer temperature inversion in tropical ocean

1 Introduction Ocean upper mixed layer, with nearly uniform temperature, salinity and density, is formed by sea sur- face forces such as wind stress, buoyancy flux and sur- face waves, etc. Under the mixed layer, thermocline and halocline often exist. Usually the depth of them is almost equal. But in the tropical ocean, the halocline is often shallower than the thermocline. Then between the layer of uniform salinity and the thermocline, there is a layer which has a rather strong density gradi…     

利用浅水地形及其SAR影像确定海面风向的一种方法

利用浅水地形的SAR影像以及基于浅水地形SAR仿真模型计算得到的仿真SAR影像,基于仿真SAR影像与真实SAR影像之间的相关性提出了一种确定海面风向的方法——最大相关系数法.以南沙双子礁海域为例,利用最大相关系数法确定出了一幅RADARSAT SAR影像成像时刻的海面风向,通过对结果的比较分析可以看出对于包含浅水地形的SAR影像应用该方法探测海面风向是可行的.     

海洋的季节变化及风应力异常对海洋影响的数值试验

对一个6层5°×4°网格的全球海洋模式作了一些改进,建立了10层5°×4°网格的全球海洋模式,进行了季节变化数值模拟,积分250a,取得稳定的结果.除了高纬度海洋外,模拟的季节变化与实际观测十分接近.在此基础上,作了热带太平洋海温场对热带季风异常响应的3组敏感性实验,第1组为赤道西太平洋异常西风向东传播的试验;第2组为整个赤道太平洋风应力振荡异常试验;第3组为赤道西太平洋异常西风、东风交替向东传播的敏感性试验.模拟结果表明:(1)第1组风应力敏感性实验结果揭示出,西太平洋西风异常的向东传播的风应力异常可以产生类似厄尔尼诺的赤道东太平洋变暖;(2)第2组试验结果表明,热带太平洋风应力的局地振荡首先在中太平洋东西部激发出海温扰动,然后海温扰动分别向东太平洋和西太平洋传播,从而引起东、西太平洋海温的异常;(3)第3组试验验证风应力QBO可以产生海洋中类似的QBO振荡.