基于机器学习的海表温度对中国降水的预测研究

利用K-means聚类算法将36a的中国周降水数据聚类为7个区域,其中非季风区的中国西北和青藏高原的大部分地区聚类为两个区域,其余区域聚类为5个区域.将各区域的降水量数据经过指数平滑之后,输入聚焦时延神经网络(FTDNN),求解其与经过主成分分析降维处理的SST之间的关系.结果表明:季风区的降水量最佳延迟时间比远离海洋...     

埃尔尼诺对我国汛期降水的影响

本文首先对我国汛期降水进行旋转主分量分析(RPCA),将我国汛期降水分成几种典型结构然后考虑赤道东太平洋海表温度异常与我国黄河流域中部、长江下游及以南地区降水的相关.分析发现:赤道东太平洋海表温度异常与我国黄河流域、长江下游及以南地区的降水有明显正相关关系.埃尔尼诺开始的经度位置对埃尔尼诺年后一年我国黄河流域中部、长江下游及以南地区降水有很重要的关系.     

中国东南部异常降水型变化特征及其与赤道东太平洋海面温度的关系

采用主分量分析法（ＰＣＡ）对中国东南部（１０５－１２２°Ｅ，１９－３３°Ｎ）９０个测站（除台湾省外）１９５４－１９８９年逐年１，４，７，１０月降水量标准化资料进行分解，得到各种异常降水型及相应的时变序列；对最为典型的３种异常降水型地空间分布特点、时变特征、逐年分型情况进行了分析，并探讨了各月各异常降水型变化与赤道东太平洋海面温度变化间的可能关系它们在厄尔尼诺年份的一些特点和规律。     

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。     

南海海表温度日变化特征及其影响因素研究

利用国家海洋环境预报中心的逐时海表温度（SST）数据和欧洲中期数值预报中心的ERA5数据集研究了南海海表温度日变化（DSST）的特征及其影响因素。研究结果表明：南海区域的DSST平均为0.56℃,总体呈纬向分布,近岸海域DSST幅度较大,但超过1.5℃的日增暖事件发生频次较少;南海DSST具有显著的季节变化特征,总体表现为春季最大（约0.7℃）,冬季最小（约0.2～0.3℃）;净辐射通量日变化和风速的季节变化是影响南海DSST季节变化的主要原因,南海月平均DSST与净辐射通量日变化的季节变化具有很好的一致性,DSST随着净辐射通量日变化的增加而增大,但DSST与风速的变化关系则相反;南海季风对南海DSST的季节变化也有着重要影响;南海SST具有明显的日循环特征,通常在每日16时到达峰值,08时到达谷值;影响南海SST日循环的主要因素为净辐射通量的日循环,风速日循环的影响相对较小。     

印度洋海面温度对黄淮地区夏季降水影响的年代际变化研究

利用1961—2016年我国400个气象台站夏季降水资料、NCEP/NCAR再分析资料和NOAA的海面温度资料,分析了黄淮地区夏季降水与同期大气环流及前期海面温度关系的年代际变化特征。结果显示,20世纪80年代之前（后）,前期冬季太平洋海面温度发生厄尔尼诺时,黄淮地区夏季降水偏少（多）,20世纪80年代中期之前,前期冬季印度洋海面温度全区一致型模态与黄淮地区夏季降水关系较弱,但是从20世纪80年代中期开始,正相关关系明显增强。进一步研究发现,前期印度洋海面温度一致偏高时,夏季500 hPa高度场上,副热带高压明显增强,这种相关关系20世纪80年代中期之后明显强于20世纪80年代之前,海平面气压场上,高相关区在20世纪80年代之后呈现明显的南方涛动模态,印度洋海面温度通过影响决定黄淮地区夏季降水异常的大气环流关键区域,使得其与黄淮地区夏季降水的关系随着年代际变化增强。     

FIO-ESM气候模式北太平洋海表温度和降水的季节性预报技巧评估

The seasonal prediction of sea surface temperature(SST) and precipitation in the North Pacific based on the hindcast results of The First Institute of Oceanography Earth System Model(FIO-ESM) is assessed in this study.The Ensemble Adjusted Kalman Filter assimilation scheme is used to generate initial conditions, which are shown to be reliable by comparison with the observations. Based on this comparison, we analyze the FIO-ESM 6-month hindcast results starting from each month of 1993–2013. The model exhibits high SST prediction skills over most of the North Pacific for two seasons in advance. Furthermore, it remains skillful at long lead times for midlatitudes. The reliable prediction of SST can transfer fairly well to precipitation prediction via air-sea interactions.The average skill of the North Pacific variability(NPV) index from 1 to 6 months lead is as high as 0.72(0.55) when El Ni?o-Southern Oscillation and NPV are in phase(out of phase) at initial conditions. The prediction skill of the NPV index of FIO-ESM is improved by 11.6%(23.6%) over the Climate Forecast System, Version 2. For seasonal dependence, the skill of FIO-ESM is higher than the skill of persistence prediction in the later period of prediction.     

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).     

连续台风对海表温度和海表高度的影响

利用多卫星观测资料,分析了2008年9月3个连续台风前后的海表温度(SST)和海表高度距平(SSHA)的时空变化特征,并探讨了影响其变化的主要因子。结果表明:(1)3个台风引起了强烈的上升流(1×10-5~150×10-5 m/s),海表显著降温(1~6 ℃),海表高度也有不同程度降低(10~50 cm);(2)台风引起的SST最大降温中心与SSHA负值或中尺度冷涡的区域中心十分吻合,同时台风使得先前存在的海洋中尺度冷涡得到加强;(3)同一区域台风对SST影响程度大小受台风的强度、移动速度以及台风对海面强迫时间等因素控制;(4)在原先SSHA为正值的海域,3个台风连续强迫下使得局地洋面形成一个SSHA为负值的中尺度涡,这与单一"打转"台风强迫海洋生成中尺度涡的现象不同。因此,对于西北太平洋海域而言,频发的台风在中尺度涡生消演变过程中的影响应不容忽视。     

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。     

厦门海域尿素的时空分布特征及其影响因素

2016年8月(夏季)、10月(秋季)和2017年1月(冬季)、5月(春季)于厦门海域开展的4次水质调查,探讨了该海域尿素的时空分布特征及其环境影响因素。结果表明:厦门海域表层尿素态氮平均含量表现为夏季春季秋季冬季,其值分别为3. 06±1. 09、2. 64±0. 82、2. 30±1. 43、1. 67±0. 79μmol/dm~3。底层尿素态氮平均含量表现为春季夏季秋季冬季,其值分别为3. 13±0. 95、2. 70±1. 25、1. 65±0. 80、1. 56±0. 88μmol/dm~3。厦门海域尿素分布总体呈现出河口、内湾高于外部海域的分布格局;由厦门海域尿素含量的时空分布特征及其与环境要素相关性分析结果表明,厦门海域尿素的时空分布不仅受陆地径流输入和陆源排污的影响,还有可能受到海水养殖、海洋生物活动以及潮流的影响,这些影响因素共同调控着厦门海域尿素的时空分布格局。在春季,尿素是厦门海域可利用氮源的重要组成成分,尤其是在大嶝海域。     

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。     

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。     

Relation between sea surface temperature anomaly in the Atlantic and summer precipitation over the Northeast China

1 IwrRoDUcrIowln recen l00 years. mateorolQgi8ts have paid mu0h aneation to impact of ocean onlong-range weather process. Because fram view POillt of space and tAne scale condition,ocean is one of very important phySical factor for the evolotion of thespheric circulation.The scientific research cooperation grOup (l979) first found that SST in the equatorialeastern Pacific reversely correlates with summer tempendre aver Nowheast China. Pan etal (1981) discussed re1atfon between heating of…     

液态降水与地表气温对北极海冰开始融化时间的影响

海冰最早开始融化时间（EMO）是体现海冰融化的重要指标,也是影响海冰热收支的关键因素。本文使用EMO遥感数据、ERA5再分析资料和海冰密集度数据分析研究了地表气温和液态降水对EMO影响的相对贡献。研究显示,在5个研究海区中,大西洋扇区南区EMO提前最显著,1979− 2021年的变化率为−3.3 d/(10 a)。北极各海区的地表气温与EMO有着持续1～2个月的显著相关时段,其中太平洋扇区南区、大西洋扇区北区和南区的地表气温较液态降水与EMO相关的持续时间更长,相关性也更强;而对太平洋扇区北区和北极中央区,只有在EMO发生前的2～3周,液态降水对其EMO有着更高的贡献。对于太平洋扇区北区,大气环流提供的强水汽输送通道伸入该海区,使对流层低层饱和水汽增多,500 hPa位势高度的多年变化趋势具有三波绕极环流加强的结构,也有利于经向的热量交换,使比湿的垂向梯度进一步增加,为该海区EMO的提前起到一定的促进作用。对于北极中央区,在EMO提前的年份,液态降水较常年偏高33%,不仅气候态意义下的太平洋水汽通道的输送加强,欧亚大陆上空的水汽通道也与之汇合,促使北极东部形成气旋式水汽输送模态,为EMO的提前发生提供了有利条件。     

印度洋鲣鱼围网资源渔场时空变化及其与ENSO的关系

鲣鱼是印度洋重要的金枪鱼种类之一,其资源丰度与海洋环境关系密切。本研究根据1980-2010年印度洋鲣鱼围网生产统计数据以及海洋环境与厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）指数等,对印度洋鲣鱼围网资源渔场时空分布,以及厄尔尼诺年和拉尼娜年等不同尺度气候条件下鲣鱼资源渔场时空变动及其与海洋环境因子的关系进行分析。研究结果表明,1980-2010年印度洋鲣鱼围网渔获量基本保持不断增加的趋势,但CUPE值变化幅度较大,最低仅为0.68 t/d（1997年）,最高达到1.58 t/d（2002年）。同时鲣鱼资源丰度（CPUE）与Ni?o3.4区指数存在显著的负相关关系,即厄尔尼诺年,鲣鱼CPUE 随之下降,拉尼娜年,CPUE 随之上升。ENSO现象对鲣鱼渔场时空分布也有显著影响,厄尔尼诺发生时,鲣鱼围网作业渔场重心会向东、向北移动,而拉尼娜年则向西、向南移动。     

北太平洋海温与福建后汛期降水量的关系

本文应用奇异值分解方法给出同期和前期北太平洋海温与福建后汛期降水量相互匹配的空间典型分布型．分析结果表明，无论同期还是前期北太平洋海温与福建后汛期降水量之间均存在着清晰的遥相关．同期的赤道中东太平洋海温异常增高、日本以东洋面海温偏低，福建后汛期降水量偏少；另外，闽南地区后汛期降水量与同期NINO西海区和黑潮海区的海温成正相关关系．冬、春季出现厄尔尼诺现象时，次年福建尤其是闽南沿海后汛期降水量将偏少．     

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.