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。     

基于混合层模型反推Argo表层温度和盐度

提出了海表温度(SST)和海表盐度(SSS)可统一由混合层深度内对应的平均温、盐度作零阶近似的理论假设,据此利用Chu等提出的最大角度法构建混合层模型,并考虑障碍层和补偿层的影响,得到合成的混合层深度,从而实现了基于混合层模型反推SST和SSS。以太平洋海域为例,分别利用WOA13气候态(1-12月)资料、TAO逐年逐月资料以及历史船载CTD资料检验了这一假设。不同资料检验结果均表明,反推得到的SST、SSS与实测值相关性较高,两者之间残差也较小。将此方法应用于Argo剖面,反推出对应的SST和SSS,并利用逐步订正法对散点资料进行客观分析,生成2004年1月-2014年12月逐年逐月的1°×1°的网格化SST和SSS。对网格资料进行检验,结果发现由Argo反推的SST和SSS气候态分布特征与WOA13资料非常相似,差异不大;与TAO实测资料相关性较好,甚至略高于同类型网格资料与TAO资料的相关系数;EOF分析表明,无论是空间还是时间的主要变化模态,与同类型的网格资料符合性较好。综合来看,构建的混合层模型可以用于Argo表层温、盐度的反推,获得较高质量的SST和SSS,能较好弥补Argo缺乏表层资料的不足。     

基于Argo剖面和SST以及SLA数据重构三维网格温度场

基于2004年1月—2017年4月的Argo剖面数据和SST数据,采用客观分析方法,构建出三维网格温度初始场,再采用回归分析方法统计出海面高度异常与三维网格温度初始场之间的相关关系,最后利用高分辨率的海面高度异常信息重构三维温度分析场。在西北太平洋区域构建了0.5°×0.5°的月平均三维温度分析场,垂向分辨率5 m(5～300 m)和10 m(300～700 m)。通过与BOA_Argo和EN4的逐月平均温度数据的时空分布对比分析表明:所构建的温度场能够较为真实地反映海洋温度场的垂向结构变化特征,能将SST信号的特征反映到混合层,并且能反映下层水团变化过程和特征。该分析场可以用于研究下层中小尺度温度变化特征,也可以作为模式初始场改进模式对海洋下层温盐的模拟结果。     

近50年华南沿海SST热事件变化的时空特征

根据华南沿海10个海洋站1960-2009年实测海表温度(SST)资料统计分析了近50年华南沿海SST热事件时空变化特点,得出如下结论:华南沿海SST热事件主要出现在6-8月份,SST热事件出现的频率以北部湾东北部海域最高,粤东沿海最低;导致SST热事件海区差异的原因是上升流及热带气旋存在海区差异;受全球气候变暖的影响,华南沿海年均SST有上升趋势,近50年来气候变化可划分为冷、暖两个时期,其相对暖期SST热事件的年频数、累计天数、每次SST热事件持续天数较相对冷期均有增加趋势.     

西北太平洋常规SST资料的客观分析方法研究(II,旬平均台站报资料)

本文比较详细地分析考察了台站报资料的基本特点和质量水平，给出了一种用于西北太平洋旬平均海表温度（ＳＳＴ）场的台站报分析方法，通过与未包括台站报的西北太平洋旬平均ＳＳＴ分析场的比较发现，引入台站报资料对提高西北太平洋，特别是我国近海的旬平均ＳＳＴ场具有相当好的补充作用。     

海表温度对台风“梅花”影响的数值试验分析

使用中尺度大气模式WRF(Weather Research and Forecasting Model),采用TRMM/TMI海温观测资料,进行不同时间分辨率海温对台风"梅花"过程的影响试验;同时,通过HadISST1资料分析得到东中国海近50年海温变化分布情况;根据温度变化率计算了SST分布整体变化后的"梅花"过程响应情况;定量计算了水文要素受影响情况。数值试验显示,与使用NCEP/NCAR的SST试验相比,使用日平均SST试验结果的台风路径偏差减少6.7%,台风强度偏差减少55.1%,后报精度明显提高。SST整体增加后,海面向大气辐射通量显著增加,海面气压与风速在台风衰减不同阶段对下垫面SST变化的敏感性不同,台风波浪能和风暴潮由于SST增加造成的台风影响,也有不同程度的增加。     

SST产品误差在海-气CO_2通量计算中的传递及贡献分析

海-气界面CO2通量的估算对于碳的生物地球化学循环和全球气候变化等研究具有重要的意义,利用遥感手段是进行全球尺度海表面碳通量估算的唯一手段,但是由于不确定性的存在限制了海-气界面CO2通量遥感估算产品在决策应用上的可靠性。本文通过建立海-气界面CO2通量直接控制参量(气体交换速率k、海表面CO2溶解度S和海表面CO2分压pCO2sw)误差结构图,以通量估算的主要影响因子——海表温度(SST)为例,建立了SST在通量计算中的误差传递流程图,并采用Monte Carlo方法模拟了SST误差在通量计算中的传递规律和对最终误差的贡献。结果表明在遥感SST误差为±0.5°C并为正态分布的假设下,误差在k、S计算中的传递为指数分布和近似指数分布,而在pCO2sw模型计算中为正态分布,最终在通量FC O中的传递为指数分布;在大气CO22分压为固定值370μatm的情况下,SST对最终的通量结果带来的误差为±1.2mmol/(m2·d)左右。本文以SST为例,提供了一种通量计算中遥感参数误差传递和贡献的计算方法,可以为其它遥感获取的参量提供分析依据和参考。     

卫星遥感南海海表面日增温的时空变化特征

利用搭载在Aqua和Terra卫星上的MODIS(moderate resolution imaging spectroradiometer)、AMSR-E(advanced microwave scanning radiometer for the earth observing system)传感器测量反演的昼夜海表温度(SST),计算海表面日增温(sea surface diurnal warming),分析南海海表面日增温的短期和年变动特征。受观测平台过境时间、传感器测量SST方式、反演算法等影响,MODIS/Aqua计算的日增温幅度略大于AMSR-E/Aqua和MODIS/Terra,但在表征南海海表面日增温的时空分布特征以及变化趋势上三者并未见显著性差异。南海海表面日增温在时间分布上以冬季为最小,春季为最大;在空间分布上则是南部海域大于中部和北部海域,东部海域大于西部海域。春夏之交的吕宋海峡西北部尤其容易发生日增温事件。海表面日增温与太阳辐射、风速、云量等影响有关,其中风速与海表面日增温显著负相关。     

利用卫星观测海面信息反演三维温度场

基于历史观测的温盐剖面资料,采用回归分析方法统计出海面温度异常、海面动力高度异常与温度剖面异常之间的相关关系;然后利用高分辨率的卫星遥感海表面温度(SST)和卫星观测海面高度(SSH)信息重构了三维海洋温度场。在台湾岛周边海域建立了时间分辨率为天、空间分辨率为0.25°×0.25°的三维温度分析场。通过与实测资料的比较分析,文章所构建的分析场能够较好地描述海洋三维温度场的结构特征,能够较为真实地反映海洋的中尺度变化过程。该分析场可以作为海洋数值模式的初始场,也可以作为伪观测同化到海洋数值再分析和预报系统中,进而改善三维温、盐、流的数值再分析和预报。     

东海海表温度持续增温的机制

本文依据第5次耦合模式比较计划(CMIP5)中的8个模式历史模拟与典型浓度(RCP4.5)试验的结果,探讨了1980—1999年东海海表温度(SST)持续增加的原因,预估了未来东海SST对温室气体持续增加的响应。研究表明:这8个模式都能模拟东海在1980—1999年有显著的SST持续增暖现象,集合平均后这20年增暖的速率为2.25℃/100a。而在RCP4.5试验中,8个模式集合平均后在2006—2055年这50年期间东海SST增暖的速率为2.32℃/100a。在历史模拟中,在1980—1999年期间东海SST持续增长的主要原因是海洋平流热输送加强,而大气调整导致的海面热通量影响比海洋平流热输送的影响小一个量级。在单纯温室气体增加的RCP4.5试验中,除了海洋平流热输送外,由于大气调整导致海面潜热、感热释放减少也是SST持续升温的主要原因之一,其贡献可以与海洋平流热输送加强同量级。对比分析模式对过去的模拟和未来单一强迫的情景试验结果,可以初步确定,在1980—1999年期间由于太平洋年代际变化导致的东海黑潮平流热输送增加是该阶段东海SST持续增加的主要机制。     

卫星遥感海表温度反演结果再处理研究

针对东海渔区的海洋渔业应用,以中国东海渔区(121°～124°E,29°～32°N)NOAAlevel-2BSST反演数据为例,通过不同空间内插方法的对比分析,得到最优内插模型,继而获取海表温度图像和海温等值线图,为海洋渔业提供必要的基础资料。     

Retrieval of Sea Surface Temperature from TRMM VIRS

The Visible and Infrared Scanner (VIRS) aboard the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) is a five-channel radiometer with wavelength from 0.6 to 12 μm. Daily 0.125° sea surface temperature (SST) data from VIRS were first produced at the National Space Development Agency (NASDA) for comparison with SST from TRMM Microwave Imager (TMI). In order to obtain accurate high spatial resolution SST for the merging of SST from infrared and microwave measurements, new SST retrieval coefficients of the Multichannel SST (MCSST) algorithm were generated using the global matchups from VIRS brightness temperature (BT) and Global Telecommunications System (GTS) SST. Cloud detection was improved and striping noise was eliminated. One-year global VIRS level-1B data were reprocessed using the MCSST algorithm and the advanced cloud/noise treatments. The bias and standard deviation between VIRS split-window SST and in situ SST are 0.10°C and 0.63°C, and for triple-window SST, are 0.06°C and 0.48°C. The results indicate that the reprocessing algorithm is capable of retrieving high quality SST from VIRS data. This revised version was published online in July 2006 with corrections to the Cover Date.     

卫星遥感海表温度反演结果再处理研究

针对东海渔区的海洋渔业应用,以中国东海渔区(121°～124°E,29°～32°N)NOAA level-2B SST反演数据为例,通过不同空间内插方法的对比分析,得到最优内插模型,继而获取海表温度图像和海温等值线图,为海洋渔业提供必要的基础资料.     

Time-Dependent Spatial Wavenumber Spectra Derived from Merged Sea Surface Temperature Data

Monthly wavenumber spectra of sea surface temperatures (SST) have been estimated in two regions near the Kuroshio, in the recirculation and the Kuroshio Extension regions, using the merged SST product to determine the statistical parameter (spatial decorrelation scale) required for optimal interpolation of a high-resolution SST dataset. The two-dimensional wavelet transform was used for analysis. Estimates were made of daily mean and daily minimum SSTs. These do not significantly differ, which suggests that the same covariance matrix can be used for the daily mean and minimum in the merging procedure. The seasonality of wavenumber spectra is significant. There are also large differences between those in the recirculation region and in the Kuroshio Extension region. Therefore, it is recommended that the covariance matrix in the merging process for high-resolution SST dataset be defined as a function of time and space. Improvements of the merging methodology are discussed. This revised version was published online in July 2006 with corrections to the Cover Date.     

Improved Estimates of Wide-Ranging Sea Surface Temperature from GMS S-VISSR Data

We have developed an algorithm to estimate the wide-ranging Sea Surface Temperature (SST) data from the GMS-5 (Geostationary Meteorological Satellite) S-VISSR (Stretched-Visible Infrared Spin Scan Radiometer). Better SST estimates are realized by averaging the temporal variation of the VISSR calibration table and decreasing noise of the split-window terms using a spatial filter. The effects of the satellite zenith angle were examined in detail for better estimates, and VISSR-derived SSTs with root-mean-square (rms) error of 0.8 K were achieved using a new algorithm. The accuracy of SST estimates has been improved by using the temporal-spatial average of the split-window terms. Using the new techniques, we demonstrate that the hourly wide-ranging SST image data can be used to study the daily variations of SSTs in the Northern and Southern Pacific Oceans.     

Seasonal Variation of Space/Time Statistics of Short-Term Sea Surface Temperature Variability in the Kuroshio Region

Spatial and temporal scales of sea surface temperature (SST) variations in the Kuroshio region have been investigated using a satellite-based one-year merged SST product. Targeting short-term variations with temporal scales of less than a year, decorrelation scales, which are defined as the e-folding scale of SST variability, have been derived as functions of regional positions and calendar months. We assumed that the autocorrelation function of SST has anisotropic Gaussian characteristics in the space-time domain. Resultant spatial and temporal decorrelation scales range from 1 to 3° and 2 to 3 days, respectively. They are strongly inhomogeneous, anisotropic and time-dependent. These characteristics are attributed to the oceanic and atmospheric disturbances. Spatial decorrelation scales are determined mainly by strong atmospheric forcing in the study region. In the area with dominant atmospheric forcing, the spatial scales are larger than those in the other regions. Those in the regions with dynamical oceanographic disturbances are as small as 1°. Signal-to-noise ratios are also large where the atmospheric forcing is strong, while they are small where the oceanic signals are active.     

VIIRS和AVHRR海表温度场空间精细度估算

对上层海洋次中尺度过程研究至关重要的卫星海表温度(Sea Surface Temperature,SST)场的空间精细度一直未受到足够重视。由于卫星SST产品反演噪声的影响和实测数据的缺乏等原因,目前对卫星SST场空间精细度的研究受到较大限制。本研究开发了一套估算卫星SST场空间精细度的方法,将Suomi National Polar-orbiting Partnership卫星Visible Infrared Imager Radiometer Suite(Suomi-NPP/VIIRS)和NOAA-15卫星Advanced Very High Resolution Radiometer(NOAA-15/AVHRR)Level-2 SST场的空间能量谱与长时间在同一航线反复观测的高空间分辨率实测海温数据的空间能量谱进行了比较。研究发现VIIRS SST场夜间沿扫描方向在1.5~50 km尺度对海表温度空间能量的分布特征和变化趋势描述准确,日变化导致VIIRS白天场次中尺度空间谱能量相对夜晚有所增加。AVHRR SST场空间谱能量在次中尺度相比VIIRS有较大升高。     

海气界面热通量交换对南海深水海盆SST持续增暖的可能贡献

20世纪后50年南海深水海盆SST持续增暖了0.64℃,为了探究其持续增暖的机制,使用IPCC模式比较试验CGCM3.1(T47)、CGCM3.1(T63)、CSIRO-Mk3.0、GFDL CM2.0这4个模式输出资料中的辐射通量、湍流热通量、比湿、风、云量、气温、海平面气压及海温数据,计算了各海洋、气象要素的变化趋势,估算了热通量各分量,发现20世纪后50年期间SST的持续增暖似乎不能依据海面热通量的变化来解释。主要证据如下:夏季风的减弱使得海面潜热减少了约4.9W/m2,但由于海温升高、蒸发加强又使潜热增多了大约同样的值,使得夏季南海深水海盆总的潜热通量变化较小;夏季大气水汽含量的增多促使海面长波辐射增多了约1.8 W/m2,加上感热通量等变化的效应,海洋净得热增多了约3.0 W/m2;但是,20世纪后50年内冬季风的增强和冬季海温升高致使海洋潜热增多了约7.3 W/m2。由于20世纪后50年潜热释放大于海面长波辐射增多,无法只用海面热通量解释SST持续增暖现象,指出了南海海洋动力过程可能在维持南海深水海盆50年来SST持续增暖中的重要性。     

利用DINEOF方法重构缺测的卫星遥感海温数据

针对海温数据补缺问题提出一种基于经验正交函数(EOF)分解的缺测数据重构方法--经验正交函数插值法(DINEOF).此方法是一种自适应的EOF分解方法,不需要任何先验信息,并且能估算出重构数据的误差大小.奇异值(SVD)分解时采用了Lanczos算子以提高计算速度,并利用了交叉验证的算法以确定出重构时所需最优的EOF阶数.实测数据处理结果表明,DINEOF方法能很好地重构大面积的缺测数据,具有较高精度及实际可操作性.     

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。