国家自然科学基金委员会地球科学部南京信息工程大学大气资料服务中心资料通讯

第10卷第2期（总第34期）2011年8月全球海表温度（SST）数据集简介本期介绍大气资料服务中心目前存放的3套全球海表温度（sea surface tem perature,简称SST）资料,分别是NOAA最优差值海表温度数据集、NOAA延长重建的海表温度数据集以及MODIS海表温度温度数据集。     

一种基于TMI观测结果的海表温度反演算法

基于星载微波仪器观测结果反演海表温度,能很好地克服云对反演结果的干扰,实现对海表温度全天候的监测.文中利用热带测雨卫星所搭载的微波成像仪的观测结果,建立了一种新的适用于非降水条件下的海表温度反演算法.作为一种半经验统计算法,它以辐射传输方程为基础,通过理论模拟计算,建立海表温度与微波成像仪多通道亮温之间的关系,较好地反...     

基于FY-3C微波辐射成像仪海表温度产品的偏差订正方法研究

提出一种针对FY-3C搭载的微波辐射成像仪（MWRI）海表温度产品的分段回归偏差订正方法,该方法通过引进气候态海表温度数据,建立与关联实测海表温度相匹配的回归模型,并通过对模型中关联变量的误差分析,选择最优样本进行分段回归,以实现对海表温度数据的重新估计。通过对MWRI海表温度数据的偏差订正试验表明,采用分段回归方法获得的订正结果无论在误差指标的空间分布还是时间序列上,都要明显优于采用传统概率密度函数偏差订正方法的结果。其中,采用概率密度函数方法订正后的海表温度产品误差标准差和均方根误差从订正前的0.9—1.0℃,减小到0.8℃左右,而采用分段回归方法获得相应的订正误差仅为0.6℃左右,订正效果有明显改善。      

1997/1998年ElNio事件发生、发展可能机制的进一步研究

基于美国哥伦比亚大学Lamont-Doherty地球观象台LDEO(Lamont-Doherty Earth Observatory)海表温度资料和NCEP/NCAR再分析风场资料,分析了1997/1998年ElNio期间西太平洋暖池海表温度和西风距平的时间演变特征,同时也分析了东太平洋暖池海表温度和北风距平的时间演变特征。结果表明,1997/1998年ElNio事件期间,西太平洋暖池海表温度变化及异常西风和东太平洋暖池海表温度变化及异常北风都与Ni o3指数变化密切相关。将东、西太平洋暖池及异常北风、西风一并结合起来考虑,进一步研究了1997/1998年ElNio事件发生、发展的可能机制:异常西风驱动西太平洋暖池东端暖水向东伸展直接有利于赤道东太平洋海表温度增加;异常西风激发东传的暖Kelvin波对东太平洋的冷上升流有抑制作用,从而有利于赤道东太平洋海表温度增加;东传的异常西风可以通过埃克曼漂流效应将赤道两侧的海表暖水向赤道辐合从而加强了赤道附近的下沉流,也有利于赤道东太平洋赤道附近海表温度增加。几乎与此同时,北风距平通过产生北风吹流将东太平洋暖池暖水由北向南输送至赤道附近直接导致Nio3区海表温度增...     

利用MODIS多通道数据反演近海海表温度

以EOS卫星的中分辨率成像光谱仪MODIS遥感资料为数据源,以福建近岸海域为示范区,利用多通道数据算法模型进行近海海表温度卫星遥感反演试验,并根据2003-2004年福建近岸海域10个观测站点的实测海洋表面温度对反演结果进行精度检验与分析.遥感反演的海洋表面温度与现场观测的海洋表面温度绝对误差的平均值为0.75℃,标准差为0.52℃,绝对误差在1.0℃以内的样本占总样本的68%.结果表明利用MODIS多通道数据算法模型遥感反演近海海表温度能够满足海洋应用的精度要求.     

中亚地区夏季温度的季节预测

根据1979~2016年春季海表温度、土壤温度以及大尺度气候指数与中亚地区夏季温度的相关关系,确定了印度洋东南部海表温度、非洲西北部土壤温度、大西洋多年代际振荡（AMO）和东亚/西俄型（EA/WR）4个春季预测因子,进而建立了中亚地区夏季温度的预测模型。春季印度洋东南部海表温度暖异常、非洲西北部土壤温度暖异常、AMO正异常与EA/WR负异常均对应夏季中亚地区500 hPa位势高度场正异常,为该地区夏季高温发生提供有利条件。预测模型留一法交叉验证产生的1979~2016年中亚地区夏季温度无（有）趋势的时间序列与观测的无（有）趋势的时间序列的相关为0.65（0.74）,表明该预测模型具有良好的预测能力。研究结果有望帮助提高中亚地区夏季温度的预测技巧。     

拉尼娜回来了

经过近几十年的研究,人们已经在很大程度上认识了热带太平洋海气相互作用在改变全球天气和气候型方面的重要作用。例如,在El Nio事件期间,热带中东太平洋地区海表温度比正常情况偏高,相反,在La Nia事件期间,该区域海表温度比正常情况偏低。海表温度的变化与全球主要的气候波动紧密联系,这种气候波动一旦被触发有可能延续12个月或更长时间。     

1997／1998年El Nino事件发生、发展可能机制的进一步研究

基于美国哥伦比亚大学Lamont—Doherty地球观象台LDEO（Lamont—DohertyEarth Observatory）海表温度资料和NCEP／NCAR再分析风场资料,分析了1997／1998年El Nino3期间西太平洋暖池海表温度和西风距平的时间演变特征,同时也分析了东太平洋暖池海表温度和北风距平的时间演变特征。结果表明,1997／1998年El Nino3事件期间,西太平洋暖池海表温度变化及异常西风和东太平洋暖池海表温度变化及异常北风都与Nino3指数变化密切相关。将东、西太平洋暖池及异常北风、西风一并结合起来考虑,进一步研究了1997／1998年El Nino3事件发生、发展的可能机制：异常西风驱动西太平洋暖池东端暖水向东伸展直接有利于赤道东太平洋海表温度增加;异常西风激发东传的暖Kelvin波对东太平洋的冷上升流有抑制作用,从而有利于赤道东太平洋海表温度增加;东传的异常西风可以通过埃克曼漂流效应将赤道两侧的海表暖水向赤道辐合从而加强了赤道附近的下沉流,也有利于赤道东太平洋赤道附近海表温度增加。几乎与此同时,北风距平通过产生北风吹流将东太平洋暖池暖水由北向南输送至赤道附近直接导致Nino3区海表温度增加。上述增温因素的叠加作用共同导致了1997／1998年El Nino事件迅速发生、异常强大。     

夏季厄尔尼诺-Modoki和东部型ENSO海表温度异常分布型特征及其与海洋性大陆区域气候异常的联系

2007年,Ashok等揭示了赤道太平洋区域存在一种三极型分布海表温度异常并称之为厄尔尼诺-Modoki,同时定义了相应的海表温度异常指数EMI（记为I_EM）。在此基础上,利用英国哈得来中心逐月海表温度资料、美国NCEP/NCAR月平均再分析数据集、美国国家海洋和大气管理局（NOAA）逐月降水资料（CMAP）,通过在太平洋海表温度异常中扣除厄尔尼诺-Modoki信号后,在Nino1+2区域上定义了东太平洋型海表温度异常指数EPNI（I_EPN）。据此,由I_EPN和I_EM可构成描述热带太平洋海表温度异常变化的一对指数。分析了两个指数相应的海气状态及对海洋性大陆区域气候异常的影响。结果表明,厄尔尼诺-Modoki和东太平洋型海表温度异常及其影响存在显著差异。在北半球夏季,当I_EM处于正位相时,热带太平洋海表温度异常呈现“负-正-负”的结构,海洋性大陆大部分区域海表温度异常为负,此时对流层低层太平洋地区辐合,海洋性大陆地区辐散,对流层高层太平洋地区辐散,海洋性大陆地区辐合。对应于辐合辐散中心,存在着自赤道中太平洋分别向赤道东太平洋和海洋性大陆中东部地区的异常垂直环流圈,同时也存在自海洋性大陆西部向印度洋西部的垂直环流。大气在海洋性大陆区域北部加热,南部冷却;在太平洋地区西部加热而东部冷却;在海洋性大陆区域10°N以南降水偏少,而10°N以北降水偏多。当I_EPN处于正位相时,热带太平洋海表温度异常呈现“西负东正”分布型,海洋性大陆区域海表温度异常呈现“西正东负”分布,对流层低层海洋性大陆地区辐散中心范围偏大、位置偏东、强度偏强,太平洋地区辐合中心范围偏小、位置偏东,热带环流异常在垂直方向上呈斜压结构,海洋性大陆区域北部大气加热而南部冷却,太平洋地区大气均呈加热正异常,海洋性大陆大部分区域降水均偏少,赤道太平洋降水偏多。以上这些结果有利于深刻理解热带太平洋海表温度异常的特征及其对海洋性大陆区域气候的影响。      

基于机器学习的光伏功率预测模拟方法研究

为了丰富贵州西部光伏电站的功率预测思路与方法,利用2019—2021年贵州西部5个光伏电站发电功率、气象要素、卫星反演辐照度、地面观测辐照度数据,分析光伏功率的时间演变和与卫星反演辐照度、地面观测辐照度的相关性。利用前80%样本数据为测试集,剩余数据为预测模拟模型的检验集,利用机器学习中的BP、GRNN神经网络算法和测试集分别对5个电站建立光伏功率预测模拟模型。利用检验集和光伏电站的检验方法对各个模型进行效果验证,并对比不同算法不同站点间的预测模拟效果。结果表明,BP、GRNN算法在5个光伏电站的功率预测模拟中平均日准确率在90%左右,标准化均方误差在0.07～0.12,且FY-4A反演辐照度参与建立的光伏功率预测模拟模型较地面观测辐照度参与建立的模型效果更佳,能够为光伏功率预测提供一种参考方案和思路。     

中尺度海-气耦合模式GRAPES_OMLM对台风珍珠的模拟研究

利用全球/区域同化与预报系统GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction System)和改进的Mellor-Yamada型海洋混合层模式OMLM(Ocean Mixed Layer Model),建立了一个新的中尺度海-气耦合模式GRAPES_OMLM,并利用该模式对发生于南海的台风珍珠(0601)进行了模拟研究,检验了GRAPES_OMLM对台风的模拟性能,并分析了局地海-气相互作用对台风的影响。结果表明,GRAPES_OMLM基本能模拟出台风天气过程中的主要物理过程。考虑了海-气相互作用的耦合试验所模拟出的台风强度、近台风中心最大风速以及台风后期移动路径,相对于两组控制试验(单独大气模式)的模拟结果都有较大的改进。而且,采用逐日变化海表温度作为下边界条件的控制试验2的模拟结果相对于SST不变的控制试验1更接近观测。耦合模式GRAPES_OMLM能较好地模拟出台风过境海表温度的变化,台风珍珠在其路径右侧有超过4.0℃的降温。SST的变化和海表风应力的变化呈反相关系,风应力的增大伴随着海洋近表层湍流动能(TKE)的加强,大风动力作用是SST降低的主要原因。SST的降低致使海洋向台风输送的热通量减少,进而削弱了台风的强度并改变台风环流结构,同时通过改变位势涡度趋势的一波结构(WN-1)来影响台风的移动路径。     

江淮流域梅雨期降水的空间非均匀分布与前期海温的关系

利用中国气象局提供的1978-2007年全国753站逐日降水资料、NECP/NCAR提供的逐日再分析资料和NOAA提供的第2套扩展重建海温资料,从区域整体角度确定了近30 a（1978-2007年）江淮流域梅雨期.采用EOF（empirical orthogonal function,经验正交函数）分析,讨论了江淮流域梅雨期降水空间非均匀分布特征,着重研究了影响江淮梅雨空间非均匀分布的前期海温关键区及关键时段.结果表明：全区一致梅雨旱涝与前期冬季北太平洋鄂霍次克海附近的海温异常有密切的联系.当前期冬季该海域海温偏高时,冬季风偏弱,对应后期梅雨一致偏涝,反之则偏旱.5月南海至台湾和菲律宾以东附近海温偏低,江淮流域梅雨量偏多,反之则偏少.梅雨的南北反相分布与前期秋冬季中印度洋的海温有非常密切的关系,当前一年10月至当年1月中印度洋海温偏高时,梅雨期850 hPa江淮之间易形成切变线,有利于梅雨区“南旱北涝”,反之则“南涝北旱”.梅雨的东西反相分布与前期秋、冬季热带中东太平洋的海温关系密切,ENSO事件有可能通过影响西太平洋副热带高压的东西位置,从而引起东亚大气环流异常,导致梅雨东西分布反相.前期秋季和冬季热带中东太平洋海温偏高年（对应ENSO暖事件）,西太副高位置偏西,有利于梅雨区“东旱西涝”,反之则“东涝西旱”.     

华北夏季降水异常与南太平洋夏季海表温度变化主要模态的可能联系

利用1951—2006年NCEP/NCAR再分析资料,采用EOF（empirical orthogonal function,经验正交函数）展开方法提取了南太平洋12—2月海表温度变化的主要模态,其第一模态反映了ENSO（El Nino-Southern Oscillation）的信号,周期为3～5a;第二模态与南半球环状模（Southern-Hemi-sphere annual mode,SAM）相联系,周期为准两年。结果表明,南太平洋EOF1时间序列处于正（负）相位时华北地区后期5月多（少）雨,同时注意到南、北太平洋EOF1对中国5月降水的影响区域基本一致。南太平洋EOF2时间序列处于正（负）相位时江南地区的夏季平均降水减少（增多）。去掉EOF1和EOF2的线性趋势后,这种显著相关仍然存在,只是显著相关区域有所缩小。利用南、北太平洋EOF1时间序列作为预报因子,建立回归预报方程,可为预测中国华北地区5月降水提供依据     

土壤湿度对东亚夏季气候潜在可预报性影响的数值模拟

利用全球大气环流模式NCARCAM3进行了在给定的观测海温条件下的22a（1979—2000年）5—8月的2组集合试验。运用方差分析方法,分析了在气候态和年际变化的表层土壤湿度情况下,CAM3模式模拟的东亚夏季气候潜在可预报性及其差异。结果表明：在给定的观测海温条件下,采用气候态的土壤湿度时,CAM3模式模拟的东亚夏季气候的潜在可预报性偏低;而采用年际变化的土壤湿度时,模拟的夏季气候潜在可预报性有所提高,尤其是在中国西北地区;后者模拟的中国西北地区夏季降水和气温的潜在可预报性比前者的模拟结果提高0．1以上。其原因可能是：采用年际变化的土壤湿度时,模式可以更好地模拟出中国西北地区的地表蒸发量和湍流热通量的年际变化,进而使得模式对该地区夏季气候的预报技巧得到提高。     

近54年广东沿海海表温度最低、最高年平均成因分析

根据1960—2013年广东省沿海5个海洋站的实测月平均海表温度（SST）及南海高压特征指数、太阳总辐射、季风、全球年平均地表温度距平等资料,采用比较方法,分析近54年最低、最高年平均SST的季节变化差异及其形成原因,得出近54年来年平均最低、最高SST分别为1984年（SST距平为-0.95℃）与2002年（距平为＋0.91℃）;SST差异主要发生于冬、春季月份,其形成原因与全球变暖、南海高压强弱变化、太阳总辐射强度、冬季风强度等季节变化有密切关系。     

印度洋偶极子与中国南方夏季降水的可能联系

利用1951—2000年NCEP/NCAR再分析资料、英国气象局全球海温资料、中国气象局整编的160站气温资料,采用EOF、合成、相关、奇异值分解等方法讨论了印度洋偶极子（Indian Ocean Di-pole,IOD）对南方夏季降水的影响。结果表明：印度洋海温异常,激发了大气环流的异常,从而导致南方降水异常。当印度洋海温一致变化时,南方降水分布也呈一致;当印度洋上海温距平偶极振荡时,长江流域与华南也出现偶极变化的现象。IOD正位相年,华南降水异常偏多;IOD负位相年,长江流域降水偏多。     

北半球对流层厚度的时空变化特征

利用1948—2010年NCEP/NCAR逐月位势高度再分析资料、美国国家海洋局提供的1948—2010年逐月海温再分析资料,分别定义了1 000—500 hPa和500—200 hPa厚度,利用EOF、SVD等方法研究了北半球对流层厚度时空演变特征及其与大气环流和海面温度的关系。结果表明,冬季平均厚度EOF第一模态均具有北太平洋及附近高纬度亚洲大陆地区与北美大陆高纬地区反位相变化的特点,而夏季第一模态则是北半球范围内较一致的位相分布;冬、夏季平均厚度EOF第二模态均突出体现了欧亚大陆及附近地区与北半球其他地区反位相变化的特点;冬、夏季厚度场的变化形势与大气环流及海面温度具有密切联系。     

多套大气再分析资料的南亚高压强度变化特征及其与海表温度异常关系的比较分析

以往的研究中多采用NCE/NCAR再分析资料来讨论南亚高压的变化特征及其与海表温度的关系,鉴于其分析结果具有一定的片面性,本文采用ERA40、ERA—Interim、NCEWNCAR、NCEP—DOE和JRA．25五套再分析资料,以及应用全球、热带印度洋和热带大西洋1978--2008年逐月观测海表温度分别驱动NCARCAM5．1全球大气环流模式的数值模拟结果,比较了它们的夏季南亚高压强度变化特征及其与海表温度的关系。再分析资料问的比较结果表明,NCEWNCAR、NCEP—DOE两套再分析资料与ERA40、ERA—Interim、JRA-25三套再分析资料的南亚高压强度变化在20世纪70年代末至90年代初存在非常明显的差异,前两套再分析资料揭示的该时段南亚高压强度显著偏高,可能是不真实的,进而导致南亚高压强度与海表温度异常的关系与后三套再分析资料的结果差异明显。ERA40、ERA—Interim和JRA-25三套再分析资料和数值试验结果均表明,20世纪70年代末以后,夏季南亚高压强度异常与前期冬季、春季及同期夏季的热带印度洋海表温度异常关系持续密切,表明热带印度洋是影响夏季南亚高压强度变化的关键海区。当热带印度洋偏暖时,热带地区对流层温度增暖,南亚高压强度增强、面积增大、南扩、东伸西展,反之亦然。     

基于MODIS数据的台湾海峡SST区域遥感监测模型研究

采用SeaDAS模型开展基于MODIS数据的台湾海峡海洋表面温度SST遥感监测时,发现SeaDAS模型在台湾海峡中部SST的监测精度能够满足要求,但在台湾海峡近岸SST的监测误差明显偏大。为此根据2003—2006年台湾海峡近岸观测站点和台湾海峡中部浮标的实测SST数据,采用线性多通道算法建立台湾海峡SST区域遥感监测统计模型,并选择2007年30个SST数据样本对区域统计模型的监测效果进行验证分析。结果表明：在台湾海峡海域采用SeaDAS模型监测SST绝对误差的平均值是1.2 ℃,标准差是0.69 ℃,而采用区域统计模型监测SST绝对误差的平均值下降到0.89 ℃,标准差下降到0.52 ℃,区域统计模型优于SeaDAS模型。     

长江中下游夏季雨带分型及其年代际变化Ⅱ：数值模拟

在对长江中下游夏季降水进行分型的基础上,分析了长江流域南北两支雨带与春季太平洋海温的相关关系,并采用NCAR/CAM 3.0大气环流模式对前期海温进行了敏感性试验,结果表明：赤道东太平洋区域（150～90°W,5°S～5°N）的海温异常对两支雨带夏季降水有重要影响,海温正异常时南支雨带旱、北支雨带不明显,海温负异常时南支雨带涝、北支雨带旱;前期赤道东太平洋海温强迫可以在北半球对流层激发出遥相关波列,并影响长江流域南北两支雨带的旱涝分布,前期赤道东太平洋海温对南支雨带的影响比北支雨带大。