北半球热带中太平洋与印度洋海表温度梯度对夏季西北太平洋热带气旋生成频数变化的影响

基于1951—2018年哈德里中心海温资料、美国气象环境预报中心和美国国家大气研究中心再分析资料和第四代欧洲中心汉堡模式, 针对1994年、2018年等西北太平洋热带气旋(TC)生成异常多的年份, 研究了引起TC增加的海表温度异常(SSTA)模态及其影响机制。结果表明, 北半球热带中太平洋增暖与印度洋变冷是夏季西北太平洋TC生成频数增加的主要原因, 北大西洋负三极型式SSTA促使TC生成的进一步增加。热带中太平洋增暖与印度洋冷却在菲律宾以东激发出西风异常和气旋性环流异常。北大西洋负三极型式SSTA在我国南海、菲律宾至东南沿岸激发出气旋性环流异常。前者在西北太平洋中部, 后者在南海产生有利于TC生成的局地环境。1994年和2018年夏季热带中太平洋出现暖SSTA、印度洋为冷SSTA、北大西洋呈现负三极型式SSTA, 西北太平洋TC生成频数极端增多。近30年来, 当出现热带中太平洋增暖和印度洋冷却时, 北大西洋表现出比1989年以前更强的负三极型式SSTA, 使西北太平洋TC生成频数和北半球热带印度洋-太平洋SSTA梯度的线性相关更显著。     

印度洋海表温度的变化及其对印度夏季季风降水影响的诊断研究

对印度洋海表温度(SST)的主要特征及变化趋势进行分析,并研究了其与印度夏季季风降水(ISMR)和季风环流的关系,揭示出:从北印度洋到南半球中高纬度印度洋,SST最显著的变化模态是全海盆一致的变化,近50 a来总体趋势是上升的,在1976,1986年以及1996年间分别有一次跳跃性增温,与太平洋SST变化趋势基本一致.除了长期变化趋势外,南印度洋中高纬度比热带地区有更显著的模态分布.在印度洋SST升温的背景下,ISMR具有逐渐减少的趋势,但两者相关较弱.印度洋SST发生跳跃后的不同阶段,许多海区SST与ISMR相关均发生变化,但在春季,热带外南印度洋具有一对相对稳定区,其分布与EOF分析的第2模态相似.根据它们的分布,文中定义了春季南半球偶极子(SIOD),在正SIOD(PSIOD)情况下印度降水偏多,而负SIOD(NSIOD)则反之.环流分析表明,PSIOD(NSIOD)通过与大气的相互作用,对夏季马斯克林高压具有增强(减弱)作用,进而使得索马里越赤道气流增强(减弱),在印度地区低空产生异常的辐合(辐散),高层辐散(辐合),从而影响印度季风环流,使得印度季风降水偏多(少).     

西北太平洋海表温度融合产品交叉比对分析

海表温度产品是研究全球海洋大气系统的重要数据源,在海洋相关领域的研究和应用方面具有重要价值。以西北太平洋海域为研究区域,本文对2007-2014年的3个海表温度融合数据（AVHRR OISST,MISST和OSTIA）的产品特性与Argo浮标进行了真实性检验,并对融合产品进行了交叉比对分析。结果表明,3个融合产品在空间尺度上均能反映西北太平洋海域的海表温度变化趋势。融合数据与Argo浮标的平均偏差在±0.1℃之间,均方根误差小于0.9℃。融合数据与浮标数据存在明显的季节性变化,其中冬季融合数据与浮标数据的平均偏差和均方根误差较小。在高纬海域,融合产品和浮标存在正偏差。与另两个融合产品相比,OSTIA的数据质量与Argo浮标最为接近。3个融合产品在近岸和高纬海域差异较大,三者对海冰的标识和处理方式不同对融合结果也有影响。在2012年6月之前MISST和OSTIA的海表温度数据质量更为接近,但在此之后MISST存在系统误差。红外数据、微波数据和实测数据作为输入数据,是制作高时空分辨率高精度海表温度融合产品必不可少的要素。     

东亚冬夏季风对热带印度洋秋季海温异常的响应

利用多年的Reynolds月平均海表温度资料和NCEP/NCAR全球大气再分析资料,分析了热带印度洋秋季海表温度距平(SSTA)与后期东亚冬夏季风强度变化的关系。结果表明,热带印度洋秋季SSTA的主要模态是全区一致(USB)型和偶极子(IOD)型,USB型模态主要代表热带印度洋秋季SSTA的长期变化趋势,而IOD型模态主要反映热带印度洋秋季SSTA的年际变化。热带印度洋秋季海温气候变率中既存在着明显的ENSO信号,也有独立于ENSO的变率特征,独立于ENSO的热带印度洋秋季SSTA变化的主要模态仍是USB型和IOD型。前期秋季USB模态与东亚冬季风及东亚副热带夏季风之间为负相关关系;与前期正(负)IOD模态相对应,南海夏季风强度偏弱(强),而东亚副热带夏季风强度偏强(弱)。USB型和IOD型模态对后期东亚冬、夏季风强度变化的影响是独立于ENSO的,但ENSO起到了调节二者相关显著程度的作用。     

水温增加对西北太平洋柔鱼潜在栖息地的影响

In the Northwest Pacific Ocean, the squid jigging fisheries from China, Japan and other countries and regions have targeted the west winter-spring cohort of neon flying squid(Ommastrephes bartramii) from August to November since the 1970 s. This squid is a short-lived ecological opportunist with a life-span of about one year,and its population is labile and recruitment variability is driven by the environment or climate change. This variability provides a challenge for ones to forecast the key habitats affected by climate change. The catch data of O. bartramii from Chinese squid jigging fishery and the satellite-derived sea surface temperature(SST) data are used in the Northwest Pacific Ocean from August to November of 1998 to 2004, the SST preferences of O.bartramii corresponding to high values of catch per fishing day(CPUE) are determined and monthly potential habitats are predicted using a histogram analysis of the SST data. The possible changes in the potential habitats of O. bartramii in the Northwest Pacific Ocean are estimated under four climate change scenarios based on the Fourth Assessment Report(AR4) of the Intergovernmental Panel on Climate Change, i.e., 0.5, 1, 2 and 4°C increases in the SST because of the climate change. The results reveal an obvious poleward shift of the potential habitats of O. bartramii in the Northwest Pacific Ocean.     

利用南极走航观测评估卫星遥感海表面温度

利用1989-2005年间南极走航观测的海表面温度,对目前3个主要的卫星反演的SST产品AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer),TMI(TRMM Microwave Imager)和AMSR-E(Advanced Microwave Scanning Radiometer for the Earth Observing System)进行了较为系统的评估,并着重检验了它们在南大洋的准确性.结果表明,AVHRR SST比观测数据偏冷,白天的偏差为-0.12℃,夜晚的偏差为-0.04℃,而且南大洋的冷偏差更为显著.TMI SST比观测数据明显偏暖,白天的偏差为0.48℃,夜晚的偏差为0.57℃,其温差ΔT受37GHz风速影响,在强风速(>6m/s)下这种影响仍然存在.AMSR-ESST比观测数据偏暖,白天的偏差为0.34℃,夜晚的偏差为0.27℃,而且南大洋的暖偏差相对较大.AMSR-E SST温差受水汽影响,并在南大洋随着水汽的增加而增加.通过进一步比较微波(AMSR-E和TMI)和红外(AVHRR)遥感的SST在2004年北半球冬季(即南半球夏季)的差别,发现微波遥感在热带(15°S-15°N)和南大洋区域(45°S以南)比红外遥感偏暖,而且在南大洋区域的偏差相对较大,相反在北半球中纬度区域(15°~40°N)偏冷.AMSR-E与AVHRR SST的温差,从白天到夜晚有减小的趋势,而TMI与AVHRR SST的温差无明显的变化.     

印度洋海表盐度预报的线性马尔可夫模型及其改进办法

海洋盐度在水循环、海洋环流、海洋生态系统、全球天气和气候变化等方面起着至关重要的作用。然而,受观测的限制,以往对海洋盐度的研究相对匮乏,对其进行预报的工作更为少见。本文采用线性马尔可夫模型对印度洋海表面盐度(sea surface salinity,SSS)开展初步的预报工作。根据混合层盐度收支方程,选择海表面高度(sea surface height,SSH)、海表面温度(sea surface temperature,SST)、SSS等物理量的异常值作为模型的组成部分,对印度洋SSS开展预报工作。结果表明,马尔可夫模型可提前9个月对印度洋SSS进行较好的预报。此外,南太平洋海表面温度异常(sea surface temperature anomaly,SSTA),海表面高度异常(sea surface height anomaly,SSHA)和印度洋偶极子(Indian Ocean dipole,IOD)系数等遥相关因素的加入可将线性马尔可夫预报对印度洋SSS的预报效果(相关系数)平均提高10%。利用改进的模型对印度洋SSS进行提前1～11个月的“实时”预测,得出预报的SSS时空变...     

赤道印度洋海温偶极子的气候影响及数值模拟研究

在分析研究印度洋海温变化的基本特征,尤其是在分析赤道印度洋海温偶极子及其影响的基础上,利用IAP9L大气环流模式模拟研究了赤道印度洋海温偶极子异常对亚洲季风区气候变化的影响.其结果表明,印度洋、亚洲南部和东部地区的流场和降水都对印度洋海温异常的强迫作用比较敏感.正位相印度洋偶极子的作用使得赤道东印度洋-印度次大陆南部-阿拉伯海一带出现距平东风,孟加拉湾-中南半岛出现异常反气旋性环流,从而对减少印度南部和中南半岛南部、印度尼西亚地区的夏季降水,以及增加中国南部和东非的夏季降水有十分重要的作用.与此相反,负位相印度洋偶极子的作用将使赤道东印度洋附近出现西风异常,孟加拉湾-中南半岛存在异常气旋性环流,从而使印度次大陆和中南半岛南部、印度尼西亚地区的降水增加,使中国西部和孟加拉湾的降水减少.数值模拟结果与资料分析相互映证,切实地揭示了印度洋海温偶极子对亚洲季风区的气候变化有重要影响.     

热带印度洋降水、蒸发的时空特征及其对海表盐度的影响

本文利用降水、蒸发等资料分析热带印度洋年降水量、蒸发量、净淡水通量的分布特征,并选取4个典型海域来分析降水量、蒸发量、净淡水通量的季节变化和年际变化。结果表明:东印度洋的苏门答腊岛西部海域年降水量最大,季节变化较小,属全年降雨型;孟加拉湾的东北部和安达曼海的北部海域年降水量较大,其年际变化以4.2 mm/a的速率增长,强降水出现在5-9月;阿拉伯海的西部海域年降水量较小;南印度洋东部（20°~30°S,80°~110°E）海域年降水量较小,年蒸发量较大,年蒸发量在2000年之前以5.1 mm/a的速率增长,之后以4.5 mm/a的速率减小。本文还采用Argo盐度等资料探讨降水、蒸发对海表盐度的影响,研究结果表明:降水量远大于蒸发量的海域,海表盐度较低;降水量远小于蒸发量的海域,海表盐度较高。表层水平环流是导致高净淡水通量中心与低盐中心并不重合的主要原因,也是导致强蒸发中心与高盐中心并不重合的主要原因。选取的4个典型海域海表盐度的季节变化与净淡水通量关系不大,而是与表层水平环流有关。孟加拉湾强降水对表层盐度的影响显著,强降水发生后表层盐度降低0.2~0.8,其影响深度为30~50 m。     

西北太平洋多源微波辐射计海表温度数据交叉比对分析

海表温度产品是研究全球海洋大气系统的重要数据源,在海洋相关领域的研究和应用方面具有重要价值。以西北太平洋海域为研究区域,本文对2013年和2014年3个微波辐射计海表温度产品(AMSR-2,TMI和WindSat)的产品特性和Argo浮标进行了真实性检验,并对3个传感器数据进行了交叉比对分析,具体涉及海表温度分布、温度梯度分布、观测点分布、匹配点分布、平均偏差分布、均方根误差分布、统计分析结果的逐月演变和海表温度误差棒分析。结果表明,3个微波辐射计在空间尺度上都能比较一致地反映西北太平洋海域的海表温度变化趋势。但遥感数据与浮标数据却存在季节性变化和昼夜差异,其中冬季微波数据与浮标数据的平均偏差和均方根误差较小,降轨数据与浮标数据的结果更接近。AMSR-2的海表温度数据质量比TMI和WindSat的海表温度数据更接近Argo数据。相比于WindSat和TMI,AMSR-2和TMI的海表温度数据质量更为接近,但是由于受到近岸陆地信号干扰,AMSR-2和TMI离岸100 km以内海域的数据应当慎用。     

Trends of sea surface temperature and sea surface temperature fronts in the South China Sea during 2003–2017

The trends of the sea surface temperature(SST) and SST fronts in the South China Sea(SCS) are analyzed during2003–2017 using high-resolution satellite data. The linear trend of the basin averaged SST is 0.31°C per decade,with the strongest warming identified in southeastern Vietnam. Although the rate of warming is comparable in summer and winter for the entire basin, the corresponding spatial patterns of the linear trend are substantially different between them. The SST trend to the west of the Luzon Strait is characterized by rapid warming in summer, exceeding approximately 0.6°C per decade, but the trend is insignificant in winter. The strongest warming trend occurs in the southeast of Vietnam in winter, with much less pronounced warming in summer. A positive trend of SST fronts is identified for the coast of China and is associated with increasing wind stress. The increasing trend of SST fronts is also found in the east of Vietnam. Large-scale circulation, such as El Ni?o, can influence the trends of the SST and SST fronts. A significant correlation is found between the SST anomaly and Ni?o3.4 index, and the ENSO signal leads by eight months. The basin averaged SST linear trends increase after the El Ni?o event(2009–2010), which is, at least, due to the rapid warming rate causing by the enhanced northeasterly wind. Peaks of positive anomalous SST and negatively anomalous SST fronts are found to co-occur with the strong El Ni?o events.