全球ARGO浮标及其观测资料状况分析

以中国ARGO资料中心获取的全球ARGO浮标观测资料及其相关信息为基础，从ARGO浮标的所属国家、仪器类型、布放时间和运行寿命及其观测资料的地理分布、观测时间分布、质量状况等几个方面，对目前全球共享的ARGO浮标及其观测资料状况进行了初步分析，说明了ARGO计划实施以来全球ARGO浮标观测网的建设现状和各国ARGO计划实施的进展情况，为我国ARGO计划实施、海洋管理和资料应用提供借鉴。     

卫星微波辐射资料的再处理过程的产品

根据美国冰雪数据中心提供的雨云－７号和美国国防气象卫星接收的卫星微波辐射资料，即ＳＭＭＲ（１９７８年１２月￣１９８７年８月）和ＳＳＭ／Ｉ（１９８７￣１９９５年）资料，对这些原始资料进行同化处理，介绍了从亮度温度提取海冰密集度格点资料的处理方法和后续处理过程。建立了海冰数据库，其中包括：（１）制作了海冰密集度动画彩色显示系统，可以连续地显示逐日、逐旬和逐月等冰图。（２）计算了密集度≥３０％、〉７０％     

卫星微波辐射资料的再处理过程和产品

根据美国冰雪数据中心（ＮＳＩＤＣ）提供的雨云－７号和美国国防气象卫星接收的卫星微波辐射资料，即ＳＭＭＲ（１９７８年１２月～１９８７年８月）和ＳＳＭ／Ｉ（１９８７～１９９５年）资料。对这些原始资料进行同化处理，介绍了从亮度温度提取海冰密集度格点资料的处理方法和后续处理过程。建立了海冰数据库，其中包括：①制作了海冰密集度动画彩色显示系统，可以连续地显示逐日、逐旬和逐月等冰图。②计算了密集度≥３０％、＞７０％的北界线，提供出连续变化的海冰外缘带（≥３０～７０％之间的冰带），该区是研究海－气交换，生物活动的重要地区。③计算了净冰面积指数和距平变化。④各种处理海冰的软件程序和研究预报的应用软件程序。⑤各种图象、图表和计算结果的输出软件系统     

影响海冰（海滨）观测资料非均一性因素的初步探讨

本文根据1980－1987年大鹿岛、长兴岛、鲅鱼圈、葫芦岛、秦皇岛、塘沽、龙口海洋站的海冰资料，从几个方面分析了引起资料非均一性的原因，并提出了排除资料非均一性的建议。     

2007-2018年黄渤海海冰气候特征及其对气象因子的响应

基于美国国家冰雪数据中心 （NSIDC） 海冰资料、美国国家环境预报中心 （NCEP） 再分析格点数据和黄渤海近岸13个气象站点逐日气温数据,通过相关分析和合成分析,研究了 2007-2018 年黄渤海海冰范围的变化特征,探讨了近 12 年黄渤海海冰范围对近岸陆地气温、大气环流和局地天气过程的响应。结果表明: （1） 黄渤海海冰范围年际振荡明显,近 12 年呈现先增加后减小的趋势,与同期黄渤海近岸气温呈显著负相关关系;每年 1 月下旬至 2 月下旬是一年中海冰范围最大的时期。（2） 海冰范围偏大与偏小年份东亚地区 500 hPa 大气环流形势呈现出近乎相反的分布。 （3） 东亚阻塞形势的建立是黄渤海海冰范围爆发性增大的一个前兆信号,它带来的大风降温天气是造成黄渤海海冰范围爆发性增大的重要原因.     

Nudging资料同化对北极海冰密集度预报的改进

北极夏季海冰的快速减少使得北极航道提前开通成为可能。为了给北极冰区船运活动提供及时可靠有效的海冰预报保障,急需提高海冰预报水平。本文基于麻省理工大学通用环流模式(MITgcm),使用牛顿松弛逼近(Nudging)资料同化方法将德国不莱梅大学的第二代先进微波辐射成像仪(AMSR2)海冰密集度资料同化到模式中,建立了北极海冰数值预报系统。设计试验对比3种不同Nudging系数计算方案的改进效果,结果表明选择合适参数后,不同方案均能显著改进海冰密集度初始场。通过设计有无Nudging同化的两组预报试验,结合卫星遥感海冰密集度及中国第五次北极科学考察期间"雪龙"船的走航海冰密集度观测数据,定量分析了Nudging同化方案对北极海冰密集度的24~120 h预报结果的改进效果。结果表明,Nudging同化对120 h内全北极海冰密集度的空间分布和移动单点目标的海冰密集度预报结果均有显著改善;但在海冰变化很小的情况下,Nudging同化试验的24~120 h预报结果均劣于惯性预报结果,说明基于Nudging同化的数值预报系统还需进一步提高预报技巧。     

基于SMAP卫星雷达资料的海冰密集度反演技术研究

SMAP是美国于2015年初发射的一颗卫星,搭载了L波段的雷达。它采用圆锥扫描方式,具有固定的入射角、较大的幅宽和千米级的分辨率,在海冰监测方面具有独特的优势。本文利用SMAP卫星雷达资料分别与德国Bremen大学海冰密集度产品和美国国家冰雪数据中心（NSIDC）海冰密集度产品建立3.125 km和25 km匹配数据集,分析了L波段雷达后向散射系数、极化比和归一化极化差与海冰密集度之间相关性,建立基于人工神经网络的海冰密集度反演算法。为了验证SMAP卫星雷达资料反演海冰密集度的精度,本文选择德国Bremen大学和美国冰雪数据中心发布的海冰密集度产品分别与SMAP海冰密集度产品进行对比分析,SMAP海冰密集度与Bremen海冰密集度的偏差为0.07、均方根误差为0.14;与NSIDC海冰密集度的偏差为0.04、均方根误差为0.18,这表明SMAP海冰密集度产品与现有业务化海冰密集度产品具有很好的一致性。     

黄、渤海沿岸海冰测点代表性浅析

通过分析１９８０年以后的海冰资料和卫星云图照片，对黄、渤海沿岸１１个海冰测点的历史变迁进行了评述，浅析了测点的优劣及使用资料时应注意的事项。     

近海石油消息三则

东冈瓦纳大陆(澳大利亚、南极和印度)和劳伦古陆取得的古地磁资料证实．到1050Ma时，这两块大陆并置于罗德尼亚超大陆．725Ma以岳开始分离，导致太平洋的形成．在引起大陆分离的断裂作用期间     

1999～2000年度冬季海冰数值预报总结

渤海海域油气资源丰富，周围地区经济发达，海上工程持续作业、船只交通繁忙。渤海冬季生成的海冰不可避免地对渤海及其附近地区的经济活动产生影响，给其造成经济上的损失，为了尺可能地减少渤海海冰造成的经济损失，事先作出海冰预报，事后作出海冰预报总结，提高海冰预报的准确率是必要的，本文总结了1999-2000年度冬季海冰的发展和消融过程，并参照遥感资料对数值预报的结果进行了统计分析。     

荷兰海洋区测的有益经验与启示

总结了荷兰海洋区测的有益经验，提出了我国开展海洋区测工作应考虑的问题，即根据国家及社会的需求尽快开展不同比例尺的海洋区测工作；尽快组织有关专家修改目前试行的海洋区域地质调查规范；数据库的开发和建设应与海洋区测工作同步；应制定相应的法律法规，实现资料和资源的共享，规范海岸带的合理开发和保护。     

2010-2018年北极夏季中国北极科学考察航行期间被动微波遥感海冰密集度与船基目视观测资料的比较

为了更有效地将卫星数据应用于北极航行导航,被动微波（PM）产品的海冰密集度（SIC）与从中国北极科学考察中收集到的船基目视观测（OBS）资料进行了比较。在2010、2012、2014、2016和2018年的北极夏季总共收集了3667组目测数据。PM SIC取自基于SSMIS传感器的NASA-Team（NT）、Bootstrap（BT）以及Climate Data Record（CDR）算法和基于AMSR-E/AMSR-2传感器的BT、enhanced NT（NT2）以及ARTIST Sea Ice（ASI）算法。使用PM SIC的日算术平均值和OBS SIC的日加权平均值进行比较。比较了PM SIC和OBS SIC之间的相关系数,偏差和均方根偏差,包括总体趋势以及在轻度/普通/严重冰况下的情况。使用OBS数据,浮冰尺寸和冰厚对不同PM产品SIC反演的影响可以通过计算浮冰尺寸编码和冰厚的日加权平均值来评估。我们的结果显示相关系数的范围为0.89（AMSR-E/AMSR-2 NT2）到0.95（SSMIS NT）,偏差的范围为-3.96%（SSMIS NT）到12.05%（AMSR-E/AMSR-2）,均方根偏差的范围为10.81%（SSMIS NT）到20.15%（AMSR-E/AMSR-2 NT2）。浮冰尺寸对PM产品的SIC反演有显著的影响,大多数PM产品倾向于在小浮冰尺寸情况下低估SIC,而在大浮冰尺寸情况下高估SIC。超过30 cm的冰厚对于PM产品的SIC反演没有明显影响。总体来看,在北极夏季,SSMIS NT SIC与OBS SIC之间有着最好的一致性,而AMSR-E/AMSR-2 NT2 SIC与OBS SIC的一致性最差。     

全球海洋和海洋气候资料中心门户网站设计与实现

根据政府间海洋学委员会对全球海洋和海洋气候资料中心(CMOC)中国中心的具体要求,采用分层架构、B/S与C/S相结合等方式设计并研发CMOC/China门户网站和后台数据库管理工具,实现CMOC中国中心面向国内和国际用户发布和共享海洋水文气象数据和产品成果的目的。     

Dominant climate factors influencing the Arctic runoff and association between the Arctic runoff and sea ice

By using the Arctic runoff data from R-ArcticNET V4.0 and ArcticRIMS, trends of four major rivers flowing into the Arctic Ocean, whose climate factor plays an important role in determining the variability of the Arctic runoff, are investigated. The results show that for the past 30 years, the trend of the Arctic runoff is seasonally dependent. There is a significant trend in spring and winter and a significant decreasing trend in summer, leading to the reduced seasonal cycle. In spring, surface air temperature is the dominant factor influencing the four rivers. In summer, precipitation is the most important factor for Lena and Mackenzie, while snow cover is the most important factor for Yenisei and Ob. For Mackenzie, atmospheric circulation does play an important role for all the seasons, which is not the case for the Eurasian rivers. The authors further discuss the relationships between the Arctic runoff and sea ice. Significant negative correlation is found at the mouth of the rivers into the Arctic Ocean in spring, while significant positive correlation is observed just at the north of the mouths of the rivers into the Arctic in summer. In addition, each river has different relationship with sea ice in the eastern Greenland Sea.