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。     

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.     

东、黄海SST与850hPa气温季节变化关系的SVD分析

利用1998~2004年的热带降雨测量卫星的卫星遥感海表面温度(SST)数据以及美国NO-AA/NCEP再分析产品的850 hPa气温数据,采用EOF分析方法,分析了850 hPa气温的季节内变化特征,运用奇异值分解(SVD)分析方法对东、黄海SST与850 hPa气温季节内变化的相关关系进行了分析。对850 hPa气温季节内变化的EOF分析结果表明,EOF分析获得的前4个模态的累积方差贡献率为86.51%,其中EOF的第一模态的方差贡献率占44.49%,其空间模态呈现出明显的东南海域为正值、西北海域为负值的反相分布特征,这一模态的显著变化周期为6.6周(约46 d)和2.8周(约19 d)。SVD分析结果表明,第一对模态的协方差解释率为83.6%,基本上能体现出SST温度场与850 hPa气温场季节变化的特征,其空间分布型表明,东海北部以及黄海近岸等海区SST季节变化与30°N以南的东海海区850 hPa气温的季节振荡存在显著的正相关关系,SVD第一对模态空间分布型时间系数之间的相关系数达到0.29。     

渤、黄、东海冬季海表冷暖水舌的时空变化及机理分析

海表冷暖水舌被广泛应用于定性描述海表水温(SST)的空间分布特征,但缺少定量的表述和研究。本文以海表冷暖水舌轴线的空间位置和温度为指标,用2006—2014年逐年冬季(2月)的遥感SST数据,分析了渤海、黄海和东海冬季的冷暖水舌的空间分布和年际变化,并探讨了其形成机理。结果表明,渤海、黄海和东海冬季存在2条冷水舌和6条暖水舌。水舌位置的EOF前三个模态(73.4%)基本解释了其年际变化,其中空间第一模态呈同相分布,在东海中部及西部的变动幅度最大;空间第二和第三模态主要呈反相分布,分别在九州岛南部及黄海区域变动幅度较大。水舌温度的EOF第一模态(69.6%)呈空间同相分布,变动幅度在渤、黄海较大,在东海南部较小。水舌位置和水舌温度都存在准2~3 a周期的年际变化,但只有水舌位置EOF第二模态通过95%水平的显著性检验。海表相对较均匀的负净热通量(海洋向大气输送热量),使得浅水区SST比深水区下降得快,水深(上混合层深度)是冷暖水舌形成的原因之一;平流热输送的空间差异显著且在冷暖水舌区域中的作用最大,在冷舌区域起到降温作用,在暖舌区域起到增温作用,平流热输送是冷暖水舌形成的主要原因。     

用TOPEX/POSEIDON高度计数据研究南极绕极流流域海面高度的低频变化

采用TOPEX/POSEIDON(T/P)卫星高度计 1 993年 1月— 2 0 0 0年 1 2月海面高度数据 ,研究包含了整个南极绕极流流系 (40°— 6 0°S)的海面高度低频变化。首先采用EOF分解方法获取南大洋时空分布的主要模态 ,前 3个EOF模态分别占总方差的 2 4 .8%、1 3 .8%和 1 0 .7%。然后采用EMD方法分别分析了各个EOF模态的时间系数曲线的组成成分 ,对南极绕极流海域的各种时间尺度变化给出了清晰的描述 ,对于不同尺度变化所占的比例得到了定量的结果。研究结果表明 ,EOF的各个模态不仅在形态上存在差异 ,而且具有相互独立的物理背景。EOF的第一模态主要体现了以太阳辐射冬夏差异形成的年周期变化 ,另一个显著的特征就是南极绕极流从 1 993— 2 0 0 0年海面的整体上升趋势。EOF的第二模态体现了陆地地形对南极绕极流的约束作用 ,同时也显示了ENSO过程对南极绕极流 ,特别是对南太平洋的海面高度变化的影响。EOF的第三模态则体现了南极绕极流对南大洋表面风场东西方向不均匀变化的响应。同时 ,本文的研究也证明了EOF与EMD方法联合使用对揭示大范围时空变化有重要的实际意义     

南海珊瑚礁区34年卫星遥感海表温度变化的时空特征分析

选取NOAA OISST数据集的1982-2015年南海月平均海洋表面温度（SST）,先对东沙、西沙和南沙礁区海域的多年SST进行时间尺度上的统计,然后对该数据集进行距平场的经验正交函数（EOF）分解,研究南海海表温度的时间和空间年际变化特征。研究显示:（1）不同的礁区海域SST升温趋势不同,东沙礁区海域SST升温趋势最明显（0.216℃/（10 a））,西沙和南沙礁区SST的升温趋势分别为0.180℃/（10 a）和0.096℃/（10 a）;（2）西沙和南沙礁区全年处于珊瑚生长的最适海温范围内,东沙一年中有4个月海温较低,SST最高的月份分别集中在7月（东沙礁区）、6月（西沙礁区）和5月（南沙礁区）;（3） EOF第一模态的空间分布显示南海SST变化是同相位的,由西北—东南振幅量值递减,在礁区振幅从大到小依次为东沙、西沙、南沙;（4） EOF第一模态时间系数显示南海SST变化与El Niño事件相关。南海海表温度异常场与Niño3.4指数的相关性分析显示两者关联度最高为0.723,平均关联度也高达0.655;南海SST的变化滞后Niño3.4区7~8个月。综上,在全球变暖背景下,南海SST的变化不仅受到El Niño事件的影响,其不断上升也在悄然威胁珊瑚的正常生长。     

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.     

利用卫星资料分析黄海海表温度的年际与年代际变化

海表温度长期变化在一定程度上反映了海域的气候变化信号,卫星遥感资料是获取高时空分辨率水温长期变化的有效手段。基于国家海洋局1982—1999年黄海断面监测器测数据的2 954组水温数据对时空匹配的卫星(NOAA/AVHRR)反演海表温度(SST)进行校验,计算得到卫星反演SST系统偏差为(0.18±1.00)℃。卫星反演的水温空间分布以及长期变化趋势与器测趋势较为一致,可以用来研究海域SST长期变化规律。利用校验后1982-01～2011-08NOAA/AVHRR的SST数据,分析了该时段黄海冬夏季代表月2、8月海表水温的变化规律。结果显示:(1)近30a,黄海冬季水温有2次跃迁:1989—1990年由冷至暖的状态跃迁,2000-2001年出现由暖至冷的状态转变;1990年代冬季水温达最高,相比1880年代,水温升高1.07℃,新世纪水温稍有降低,水温较1990年代下降了0.53℃,温度变化较大区域位于北黄海、山东半岛沿岸,苏北浅滩毗邻海区,该区SST与局地经向风场存在显著正相关,且北极涛动通过影响冬季风间接影响黄海水温变化;(2)夏季海表水温在1994—1995年呈现由冷至暖的状态跃迁,冷、暖期水温相差0.57℃,水温变化较显著的区域为黄东海分界处,其具体变化机制需深入研究。     

南黄海夏季温盐年际变化时空模态与气候响应

根据南黄海断面1977—2016年历年8月标准层温度、盐度与气候要素观测资料,采用时空分析等方法,分析了南黄海断面夏季温度、盐度年际时空变化与气候响应。断面温度主要有4种时空模态,夏季风生环流、冷水团强度、面积与断面冬季温度模态是主要温度模态年际变化的主要影响因素;夏季风生流场形态、春季PDO指数与断面冬季温度模态是次要温度模态年际变化的主要影响因素;温度模态时间分量均为准平衡态长期变化。断面盐度主要有4种时空模态,夏季苏北沿海低盐度水体、南黄海中部高盐度水体与夏季黄海风生流输送作用是盐度主要模态年际变化的主要影响因素;夏季南黄海降水量减少与风生流输送减弱是盐度次要模态年际变化的主要影响因素。盐度主要模态时间分量为准平衡态长期变化,次要模态时间分量存在显著线性低盐趋势变化。断面夏季温盐多年平均分布主要受到夏季多年平均风生环流影响。断面核心冷水团月平均温度为准平衡态长期变化;面积存在显著线性减小趋势,黄海风生流场季节与年际变化是南黄海核心冷水团年际变化主要影响因素,春季PDO指数对冷水团面积年际变化有显著非线性影响。断面冷水团、核心冷水团月平均盐度为显著线性低盐趋势周期年际变化。由于黄海温盐长期线性趋势变化,与30多年前状况相比,目前黄海温盐场季节循环时空变化形态可能已经发生显著改变。     

集合同化方法在黄海海域海表面温度同化中的应用

The effects of sea surface temperature(SST) data assimilation in two regional ocean modeling systems were examined for the Yellow Sea(YS). The SST data from the Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis(OSTIA) were assimilated. The National Marine Environmental Forecasting Center(NMEFC) modeling system uses the ensemble optimal interpolation method for ocean data assimilation and the Kunsan National University(KNU) modeling system uses the ensemble Kalman filter. Without data assimilation, the NMEFC modeling system was better in simulating the subsurface temperature while the KNU modeling system was better in simulating SST. The disparity between both modeling systems might be related to differences in calculating the surface heat flux, horizontal grid spacing, and atmospheric forcing data. The data assimilation reduced the root mean square error(RMSE) of the SST from 1.78°C(1.46°C) to 1.30°C(1.21°C) for the NMEFC(KNU) modeling system when the simulated temperature was compared to Optimum Interpolation Sea Surface Temperature(OISST) SST dataset. A comparison with the buoy SST data indicated a 41%(31%) decrease in the SST error for the NMEFC(KNU) modeling system by the data assimilation. In both data assimilative systems, the RMSE of the temperature was less than 1.5°C in the upper 20 m and approximately 3.1°C in the lower layer in October. In contrast, it was less than 1.0°C throughout the water column in February. This study suggests that assimilations of the observed temperature profiles are necessary in order to correct the lower layer temperature during the stratified season and an ocean modeling system with small grid spacing and optimal data assimilation method is preferable to ensure accurate predictions of the coastal ocean in the YS.     

西北太平洋海气界面热通量时空分布特征研究

基于第三版本HOAPs (Hamburg Ocean Atmosphere Parameters and Fluxes from Satellite Data)海表面温度、潜热通量、感热通量、海表面空气比湿以及海表面风场5个参量的18 a(1988～2005年)逐月平均资料,利用经验正交函数和奇异值分解方法分析了异常潜热和感热通量场在西北太平洋的时空分布特征及造成这种分布的主要影响因素.EOF的分析结果表明,异常潜热通量场主要体现为第一第二两个模态的变化,第一模态显示整个海域呈同相变化且在时间上呈准年周期变化,第二模态则描述了分别位于10°N,25°N和40°N的3个极值中心并伴随多年振荡,由因子载荷分布可知热带太平洋是第二模态的行为中心,因此该模态可能与ENSO事件相关.异常感热通量场则主要表现为第一模态的变化,在时间上呈准年周期变化并伴随有多年时间尺度的振荡.奇异值分解方法的分析结果表明异常海表面风场是异常潜热和感热通量场时空变化的重要影响因素.     

Spatiotemporal characteristics of interannual temperature variations in the Tsushima Strait

Spatiotemporal characteristics of interannual temperature variations in the Tsushima Strait are investigated on the basis of historical hydrographic data applying the same procedures as Senjyu et al. (2006). Empirical orthogonal function (EOF) analysis revealed that the most energetic mode of variation (the EOF first mode), which accounts for about 31.5% of the total variance, is the in-phase temperature change for the entire strait. The wintertime temperature variation described by the first mode is associated with the wintertime heat flux in the northern East China Sea, while they are poorly correlated in other seasons. The large standard deviation in the time coefficient of the first mode in August suggests a relationship with the horizontal heat advection in summer in the northern East China Sea. On the other hand, the EOF second mode, which explains about 12.6% of the total variance, is associated with the stratification and baroclinicity in the strait. The time coefficient of the EOF second mode negatively correlates with the baroclinic volume transport through the strait in summer. Comparison of temporal variations among the leading EOF modes for temperature and salinity shows no significant correlations. This indicates that the principal modes of variation in temperature and salinity vary independently within an interannual timescale.     

黄海暖流源区海表面温度锋面的结构及季节内演变

利用1985～2002年月均和每8天平均的AVHRR Pathfinder卫星海表面温度数据,分析了黄海暖流源区海表面温度锋面的分布特征及其季节和季节内演变过程的规律.分析结果表明,黄海暖流源区海表面温度锋面只在冬季及其前后出现,且是一个包含南北两支锋面的锋面系统,其北支锋面位于33°～34°N之间,大体呈东西走向,南支锋面沿长江浅滩边缘,呈西北东南走向,作者称之为黄海暖流源区锋面.该锋面从11月下旬于济州岛西部生成并向西北方向扩展,至1,2月份达到最大程度,于2月下旬后向东南方向退缩并在3月份至5月份之间消失.在该锋面系统的生长期和衰退期,其南北两支锋面有时于西端连接在一起而形成指向西北的舌状锋面.黄海暖流源区锋面的演变过程与黄海暖流的演变过程紧密相关,也对黄东海的质量和热量交换有重要影响.     

Numerical Simulation of North Indian Ocean State Prior to the Onset of SW Monsoon Using SSM/I Winds

The Sea Surface Temperatures (SST) and currents are simulated over the north Indian Ocean, during the onset phase of southwest monsoon for the three years 1994, 1995, and 1996, using daily Special Sensor Microwave/Imager (SSM/I) winds and National Center for Environmental Prediction (NCEP) heat fluxes as forcings in the 2½ layer thermodynamic numerical ocean model. The results are discussed for the 30-day period from 16 May to 13 June for all the three years, to determine the ocean state during the onset phase of SW monsoon. The maximum variability in the simulated SST is found along the Somali coast, Indian coasts, and equatorial regions. The maximum SST in the North Arabian Sea is found to be greater than 30°C and minimum SST in the west equatorial region is 25°C during the onset phase of all three years. Model SSTs are in agreement with Reynolds SST. SST gradients in the north-south as well as in the east-west directions, west of 80°E are found to change significantly prior to the onset. It can be inferred from the study that the SST gradient of 2.5°C/2000 km is seen due north and due west of the region 2° - 7°S, 60° - 65°E, about 8 to 10 days prior to the arrival of SW monsoon near Kerala coast. Upper and lower layer circulation fields do not show prominent interannual variability.     

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．     

冬春季黄海温度锋面的多时间尺度变化及主控因素分析

海洋锋面强度变化对陆源物质输运和全球物质循环有重要作用。冬春季节,中国东部陆架区西太平洋边界流分支与沿岸流之间形成了海洋温度锋。为探究冬季风暴和陆架环流双重影响下温度锋面的多时间尺度变化及主控因素,本文以黄海为研究区,分别在年代际尺度和天气尺度,利用信号分解和可解释深度学习方法,研究了低纬度驱动的环流系统和高纬度驱动的冬季风暴对锋面变化的耦合作用。在年代际尺度,通过使用经验正交函数分解和集合经验模态分解的方法,将北黄海的温度变化与黄海暖流强度相联系。研究结果表明,黄海的海表温度经验正交函数（EOF）分解第一模态的空间分布有明显的黄海暖流—沿岸流体系特征;海表温度EOF第一模态时间序列与黄海暖流强度指标的相关性良好,且受低频率厄尔尼诺‒南方涛动信号调控。在天气尺度,对卷积神经网络−长短时记忆网络（CNN-LSTM）模型进行训练并使用可解释性指标进行分析,结果发现无风或弱风条件下,海洋锋面主要由压力梯度力和科里奥利力的地转平衡维持;但在冬季风暴条件下,受开尔文波传播和切变锋破碎的影响,流场的低频波动成为导致锋面强度变化的主因。本文研究结果表明,大数据及机器学习方法是在众多海洋参数间建立联系,并发现一些独特物理海洋过程的重要手段,具有广阔的应用前景。     

北黄海夏季溶解氧与表观耗氧量年际变化时空模态

根据北黄海夏季断面1976~2015年历年8月监测资料,采用时空分析等方法,研究了北黄海夏季断面溶解氧含量和表观耗氧量年际变化时空模态.溶解氧含量与表观耗氧量年际变化分别有3种主要时空模态,第一、二模态是近底层水体低氧、贫氧年际变化的主要影响分量,第三模态是混合层水体高氧、富氧年际变化主要影响分量.生物活性组分(BAC)耗-生氧与海洋环流输送增减氧过程是夏季溶解氧含量与表观耗氧量年际变化主要影响因素,温跃层强度年际变化不是主要影响因素.2001年后,表层月海气氧通量年际变化由氧汇分布为主转变为氧源分布,表层溶解氧含量增大以及生物活性组分生氧作用增强年际变化是这种转变的原因.北黄海夏季断面年平均溶解氧含量、表观耗氧量空间分布相似性较低,夏季断面年平均温度、盐度以及沉积物需氧、风生环流是年平均溶解氧含量、表观耗氧量分布的主要影响因素.生物活性组分耗-生氧过程是断面各层月平均溶解氧含量、表观耗氧量年际变化主要影响因素,温度变化是次要因素.由于断面水体低氧幅度与贫氧面积显著线性增大,与30多年前比较,黄海溶解氧含量、表观耗氧量场季节变化空间分布与时间形态已经发生改变.     

Long-term variation in the salinity of the Southern Yellow Sea Cold Water Mass, 1976–2006

This paper discusses the long-term variation in the salinity of the Southern Yellow Sea Cold Water Mass (SYSCWM) and examines factors influencing the SYSCWM based on hydrographic datasets of the China National Standard section and the Korea Oceanographic Data Center. The mean salinity at the center of the SYSCWM showed a decreasing long-term trend. In empirical orthogonal function (EOF) analysis, the second EOF mode showed a similar long-term trend. The mean salinity of the center of the SYSCWM was related to the intrusion of saline water from the Yellow Sea Warm Current (YSWC), the salinity of the source area of the YSWC, the evaporation minus precipitation (E–P) flux, and discharge from the Changjiang River. The decreasing salinity trend to the southwest of Cheju Island produced a freshening trend in the YSWC, resulting in a reduction in the salinity of the SYSCWM. The freshening trends of the water from the northwest Pacific and the South China Sea were seen as the reason for the decreasing salinity trend from the intrusion of water into the Yellow Sea (YS). The freshwater flux influenced the surface salinity and was brought to deep layers by strong mixing in winter. The mean E–P flux signal and Changjiang River discharge signal lagged the first principal component of the SYSCWM by approximately 5 months.     

南海南部海域海面温度异常的时空分布特征

基于1982年1月—2006年12月NOAA Optimum Interpolation Sea Surface Temperature（OISST）的逐月平均海面温度（SST）资料,采用经验正交函数分解（EOF）方法分析了南海南部海面温度异常场典型的空间分布形态及其时间变化特征。结果表明,南海南部海域海面温度异常场空间上主要表现为三种典型的分布结构,即以研究区域北部为中心的海盆尺度的单涡结构、东西反相的经向偶极子分布结构和南北反相的纬向偶极子分布结构,这三种分布结构都以2—4年的年际变化周期为主,反映了研究海域海面温度异常与ENSO现象高度相关。此外,研究海域还存在显著的半年和季节内周期变化,这种变化周期主要以南北反相的纬向偶极子分布结构（第三模态）存在,反映了大气动力强迫和热力强迫共同影响的结果。     

西北太平洋夏季海洋热浪的变化特征及海气关系

全球增暖背景下更加频繁和持续的海洋热浪事件已经对生态和人类社会经济造成了严重影响。但对于海洋热浪的海气相互关系和对区域气候制作用的研究还十分有限。本文基于1982—2017年美国国家海洋和大气管理局逐日最佳插值海表温度和美国国家环境预测中心再分析资料, 采用经验正交函数展开等统计方法, 系统地分析了西北太平洋夏季海洋热浪的时空分布特征及与之相联系的海气关系。结果表明, 西北太平洋夏季海洋热浪日数和次数EOF(Empirical orthogonal function)第一模态在除黑潮和黑潮延伸区外的区域呈线性增加趋势, 第二模态则呈南北反向分布, 并具有明显的年代际变化特征。海洋热浪的最大强度、持续时间、累积强度第一模态也呈线性上升趋势, 最大强度和累积强度在高纬地区上升最多, 持续时间在黑潮和黑潮延伸区变化最明显。从海气关系的角度来看, 中低纬地区出现海洋热浪事件时, 海气之间主要表现为海洋对大气潜热感热通量的增加, 从而对周边区域大气环流产生影响; 而高纬度地区出现海洋热浪事件时, 海气之间则主要表现为大气对海洋的影响, 以长波辐射和感热通量变化为主。