海洋再分析数据集中印度洋季节内信号的评估

季节内变化是热带气候的重要影响因素。以北半球夏、冬两季为例,对比了海洋再分析数据集(ECCO2、SODA3和CORA)与卫星观测海表面温度(SST)以及海表面高度(SSH)在印度洋区域季节内信号的差异;还以冬季MJO(Madden Julian Oscillation)事件和夏季季风事件为例,对比分析了不同强迫过程中再分析数据与观测数据的差异与原因。结果表明,再分析产品在近岸海域具有与观测数据相当的季节内波动,但是在大洋内部,除CORA在赤道中印度洋略强于观测数据,其他再分析数据季节内波动明显弱于观测数据20%以上,SODA3甚至达到60%以上。具体来说,在东传MJO和北传CIO (Central Indian Ocean mode)事件期间,再分析数据中热力强迫下的季节内SST变化呈现较好,仅ECCO2和CORA在相位上滞后观测数据5～10 d。在夏季CIO的SST异常西传期间,再分析数据中动力强迫下的季节内变化呈现较差,ECCO2和CORA仅在85°E～95°E呈现出微弱的西传信号,SODA3的SST异常并未西传;而且强度上,90°E～100°E附近所有再分析SST异常均弱于观测数据50%以上。通过对比东印度洋上混合层季节内流速发现,CIO事件期间再分析流速振幅弱于观测数据51.42%,且CIO波峰期间与观测数据的相对偏差达到65.16%。再分析数据中动力强迫的信号呈现较弱,可能是导致季节内变化在大洋中部明显弱于观测数据的原因。因此,要提升再分析产品中季节内信号,不仅需要关注热力与动力强迫的修正,更需要扩大海洋观测以增加数据同化,尤其是在赤道印度洋海域需要加强对海流的观测。     

基于同化再分析产品研究东中国海海洋锋季节变化特征

海洋锋是特性明显不同的两种或几种水体之间的水平分布高梯度带。海洋锋对海战场环境存在重要影响。文中基于高性能计算机平台,采用海洋动力模式和先进的数据同化技术制作的海洋数值再分析产品(China Ocean Reanalysis,CORA),研究了东中国海温度锋和盐度锋分别在表层和50 m层深度上的季节变化特征。通过分析发现温度锋在冬季主要分布在东海及台湾海峡,在夏季主要分布在渤海及黄海;春秋两季的变化介于冬夏两季之间;东海黑潮区四季皆存在温度锋。盐度锋主要存在于黄河和长江等径流入海区附近。温度锋和盐度锋的季节变化主要受气象条件、河流入海和近岸升降流季节变化的共同影响。     

基于再分析数据的全球海洋水体和热盐输运及其季节变化

全球海洋环流复杂,其产生的水体和热盐输运决定了各大洋物质和能量的再分配,并且对海气相互作用以及全球气候变化产生重要影响。本研究基于GLORYS12、GLORYS2V4、C-GLORS05、FOAM和ORAS5五种再分析资料对全球12个关键截面处的海洋水体和热盐输运进行了估算。平均计算结果显示,纬向积分的海洋经向盐量输运与经向体积输运的变化基本一致,这主要是由于海水盐度垂向变化较小,水体盐量输运与体积输运大小成比例。全球海洋在35°S附近呈现经向体积输运极值,其南向输运量接近10 Sv。由于海洋温度随深度增加迅速减小,且中下层较为稳定,因此海洋经向热量输运与上层海洋环流相关性更高。全球海洋在南北半球均呈现向极的经向热量输运,北半球中低纬度输运量在1.5～2.0PW,南半球中低纬度输运量在1.0 PW左右。N向热量输运横跨整个大西洋,南大西洋中低纬度输运量在0.3～1.0 PW,北大西洋中低纬度输运量在1.0～1.3 PW。与大洋经向输运相比,南大洋由于强劲的南极绕极流的E向流动,其纬向水体和热盐输运显著。计算结果显示,通过南大洋20°E、146°E截面以及德雷克海峡分别约有144.50、...     

连云港近海海域水质的季节和年际变化

根据1992～2005年连云港近海海域水质监测资料,对该海域水质的季节变化和年际变化进行研究.结果表明,近海水质有明显的季节变化特征,其中盐度从春、夏季到秋季缓慢降低,冬季升高;溶解无机氮(DIN)与盐度恰恰相反,夏秋季最高且监测的超标率高.溶解氧季节性非常明显,依次为冬季>春季>秋季>夏季.总体上春冬季水质好于夏秋季.年际变化显示,1992～2005年pH和盐度均有降低趋势,尤其是2003年以后降幅更加明显;DO和COD年际变化相对平稳但季节变化幅度较大;2000年12月后油类浓度明显降低且年际变化平稳;近几年DIN有明显增加趋势,无机氮已成为该海域主要污染物.     

孟加拉湾及其邻近海域海表日增温的季节变化特征及其机制研究

利用1998―2007年Seaflux资料结合太阳短波辐射及海面风场数据,分析了孟加拉湾海表日增温（Diurnal Warming of Sea Surface Temperature, dSST）的季节变化特征及其形成机制。结果显示,在赤道海域（5.0°N以南）,dSST以年周期变化为主并呈现12月至次年5月高、6—11月低的单峰结构,在湾内（5.0°N以北）,dSST则表现出显著的半年周期变化而呈现独特的春、秋季高,夏、冬季低的双峰结构。dSST空间分布形态春季呈湾中部高、四周低的态势;秋季湾口较低、湾内及赤道海域较高;夏、冬季形态基本一致均呈赤道高、湾内低的格局,但夏、冬季湾内高值中心略有不同,分别位于斯里兰卡岛东北部近海及湾西边界区。进一步分析表明,海面风速对整个研究海域的影响均较为重要,因此决定了dSST空间分布形态的季节变化。太阳短波辐射对湾内dSST季节变化的影响也较为重要,但在湾口以南至赤道大部分海域的影响较弱。     

吕宋海峡附近海域海表面高度季节内变化

利用1993～2017年海表面高度异常数据集,分析研究了西北太平洋季节内变化(20～120d)的整体分布特征,结果表明空间上季节内信号在20°N附近海域(16°～24°N)最强,时间上在6～8月达到一年中的最大值。在吕宋海峡东侧(123.875°E,20.125°N)季节内信号周期(70d)和传播速度(10.7～12.7cm/s)均大于吕宋海峡西侧(119.625°E, 20.125°N)(60 d, 6.5～7.8cm/s)。在大洋内部(123°～140°E, 18°～24°N)存在准90d的周期信号,传播速度约10.3cm/s。传播路径受黑潮的影响发生改变,由沿纬度西传转向向西北方向传播。第一斜压Rossby波理论对海表面高度季节内变化的周期和传播速度具有很好的解释性。     

东海与邻近海域水、热、盐通量的季节变化研究

本文基于高分辨率的区域海洋数值模式对东海及邻近海域进行温、盐、流的数值模拟,模拟结果与实测结果拟合较好。结果表明:东海与邻近海域的水交换过程具有显著的季节变化特征。从流量的角度看,台湾海峡、台湾-西表岛之间水道和西表岛-冲绳岛之间水道是外海水流入东海的3个主要水道,而冲绳岛-奄美大岛、吐噶喇海峡、大隅海峡、济州岛东部和黄东海断面是海水流出东海的水道;其年平均体积输运值分别为1.06×106 m3/s、20.49×106 m3/s、3.20×106 m3/s、-0.92×106 m3/s、-20.59×106 m3/s、-0.30×106 m3/s、-2.37×106 m3/s和-0.37×106 m3/s（向内为正）。对比发现,东海与邻近海域之间各水道的体积、热量和盐量输运均具有相似的季节变化趋势,其最大值往往出现在夏季（7月或8月）,最小值往往出现在冬季（1月或2月）。从7月到11月整个东海是流量净流出的过程,而从12月到翌年6月是流量净流入的过程,全年流量基本上保持平衡状态。东海终年存在向黄海的净输入,其体积、热量和盐量的年平均输运值分别为0.37×106 m3/s,0.027×1015 W和12.7×106 kg/s。     

长江口邻近海域海水pH的季节变化及其影响因素

基于对2015—2016年长江口邻近海域现场调查数据的分析,探讨了其海水pH的季节变化和影响因素。结果表明:长江口邻近海域四季pH在7.76—8.32之间,其中夏季最高,秋季最低;夏季具有明显的分层现象,冬季水体pH垂直分布相对均一。长江冲淡水对长江口邻近海域水体pH的影响是局域性的。浮游植物光合作用是影响春、夏、秋季海水pH区域分布的重要过程。春、冬季节表层海水pH分布受海-气界面CO2交换的影响较大。温度、生物作用及长江冲淡水扩展是导致长江口邻近海域表层海水pH季节变化的主要因素。     

长江口邻近海域水团特征与影响范围的季节变化

基于2009年—2011年调查资料,研究长江口及其邻近海域水体温度和盐度时空分布特征,剖析该海域水团特征与影响范围的季节变化。结果表明,从春末到秋初,长江水以高温形式向外海扩展,秋末至翌年春初,径流水以低温形式从河口流向东南。西北部海区受黄海冷水团影响,水温较低,东北部受南黄海西部逆时针环流影响,盐度较低,东南部海区受黑潮及分支台湾暖流影响,呈高温高盐状态。受径流量和季风季节差异,长江冲淡水影响一般夏季最强,扩展范围最大,秋末冬初最弱。其双向延伸趋势在夏季有最清晰表现,一支自河口向东北方向延伸,指向南黄海中部,一支穿过杭州湾口及舟山群岛一带沿岸南下,或自长江口向东南方向扩展。温度垂向变化表明夏季存在上升流,并明确处于以31.5°N,122.67°E为中心,在经纬方向上各达1°范围内。     

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。     

南海北部的春季流场季节内变异个例分析

在南海北部,与中尺度涡相关的季节内变异特征十分显著,通过比较不同时期流场的季节内变异特征,有助于揭示不同动力不稳定中尺度涡对季节内活动的影响。本文以南海北部2009年春季和2020年春季为例,分析了两个时期中尺度涡的动力不稳定性,从而探究季节内变异特征。基于潜标实测流速数据,本文进行了动能谱分析,结果显示这两个时期的流场季节内变异具有相似特征,显著周期分别为10～60 d和30～90 d。季节内信号主要出现在200 m以上的上表层水域,其中30～90 d的季节内流是对应观测期间的主要季节内成分。滞后回归分析和动力不稳定性的计算表明,2009年春季的季节内变异受移动快但强度弱的表层中尺度涡影响,动力不稳定性由斜压不稳定和正压不稳定共同调制;而2020年春季的季节内变异是受强斜压性的中尺度涡影响,通过流速垂向切变增强,从而较快地触发流场季节内变异的发生。本文研究结果有助于深入了解中尺度涡对南海北部季节内活动的影响机制,为海洋动力学和气候研究提供了重要的参考和理论基础。     

基于CORA2再分析数据的南海中尺度涡时空分布特征初步研究

利用南海20 a逐日海流再分析资料对南海海域中尺度涡进行时空特征分析。经过数据处理、涡漩识别、统计分析等方法,对南海海域中尺度涡空间分布、时间分布、生命周期、空间尺度、移动路径、移动速度、影响频率等特征进行分析,对南海中尺度涡进行全面详细的解读。研究发现:涡旋出现位置跟南海200 m等深线较一致。大部分涡旋周期都集中在30 d以内,直径大都在100~300 km,主要向西南方向移动,速率在15~20 cm/s的涡旋比例最高。反气旋式中尺度涡影响频率要大于气旋式中尺度涡的影响频率,主要影响区域大致在200 m等深线以内海域。     

Dynamics of seasonal and interannual variability of the ocean bottom pressure in the Southern Ocean

Seasonal and interannual variability of ocean bottom pressure(OBP) in the Southern Ocean was investigated using Gravity Recovery and Climate Experiment(GRACE) data and a Pressure Coordinate Ocean Model(PCOM)based on mass conservation. By comparing OBP, steric sea level, and sea level, it is found that at high latitudes the OBP variability dominates the sea level variability at seasonal-to-decadal time scales. The diagnostic OBP based on barotropic vorticity equation has a good correlation with t...     

季节内振荡对热带印度洋SST日变化的调制——一维混合层模式的诊断结果

热带印度洋SST的日变化幅度受到大气季节内振荡(Madden-Julian Oscillation,MJO)的调制,其在MJO对流最强(弱)位相达到极小(大)值,并且在MJO对流增强位相显著强于其对流减弱位相。本文利用逐时的再分析海表通量强迫一维海洋混合层模式,定量地诊断了MJO事件中SST日变化的差异成因。结果表明,SST日变化在MJO对流最强与最弱位相的显著差异主要是由短波辐射的季节内变化所致(40%),其次是风应力(38%)和潜热通量(14%),其他要素的影响较小。而SST日变化在MJO对流增强与减弱位相所呈现的不对称特征,主要是由纬向风应力的不对称性所致,这是MJO扰动结构与背景环流相互作用的结果。     

赤道东印度洋和孟加拉湾障碍层厚度的季节内和准半年变化

利用2002—2015年ARGO网格化的温度、盐度数据, 结合卫星资料揭示了赤道东印度洋和孟加拉湾障碍层厚度的季节内和准半年变化特征, 探讨了其变化机制。结果表明, 障碍层厚度变化的两个高值区域出现在赤道东印度洋和孟加拉湾北部。在赤道区域, 障碍层同时受到等温层和混合层变化的影响, 5—7月和11—1月受西风驱动, Wyrtki急流携带阿拉伯海的高盐水与表层的淡水形成盐度层结, 同时西风驱动的下沉Kelvin波加深了等温层, 混合层与等温层分离, 障碍层形成。在湾内, 充沛的降雨和径流带来的大量淡水产生很强的盐度层结, 混合层全年都非常浅, 障碍层季节内变化和准半年变化主要受等温层深度变化的影响。上述两个区域障碍层变化存在关联, 季节内和准半年周期的赤道纬向风驱动的波动过程是它们存在联系的根本原因。赤道东印度洋地区的西风(东风)强迫出向东传的下沉(上升)的Kelvin波, 在苏门答腊岛西岸转变为沿岸Kelvin波向北传到孟加拉湾的东边界和北边界, 并且在缅甸的伊洛瓦底江三角洲顶部(95°E, 16°N)激发出向西的Rossby波, 造成湾内等温层深度的正(负)异常, 波动传播的速度决定了湾内的变化过程滞后于赤道区域1~2个月。     

veKdv方程的若干系数在南海北部的地理分布特征及其季节变化分析

应用中国近海及邻近海域海洋再分析资料(简称CORA)研究南海北部第一模态内波场运动学参数的地理分布特征及其季节变化。首先分析了Brunt-Väisälä频率的统计特征;其次,基于弱非线性变系数扩展Kortewed-de Vries (veKdv)方程模型,计算了它的输入系数,即线性长波相速度,平方和立方非线性系数和频散系数,这些参数可用于定性评估内孤立波传播可能的极性,内孤立波的形态,幅度限制以及传播速度等。分析结果表明,南海北部季节性密度跃层从2月开始出现,最大浮力频率约在20 m。它在6—7月达到最强,自8月开始减弱,在10月消退。另一密度跃层出现在8—11月,最大浮力频率约在80 m,冬季大致在120 m。季节性密度跃层在4—9月十分明显,而8—10月双跃层现象显著,冬季仅出现较弱的第二密度跃层。在1—3月和10—12月海盆深水区最大Brunt-Väisälä频率值要大于陆架浅水区;而在5—9月情况则相反。Brunt-Väisälä频率最大值所在深度随季节变化显著,冬季最深,6—7月则最浅。计算的线性内波相速度、频散系数和幅度放大因子的空间特征主要取决于地形变化;平方(立方)非线性系数与地形关系较小,随季节变化明显,它们主要取决于局地海洋环境特征。通过分析veKdv方程的系数特征,解释了为何在夏季南海北部最容易观测到大振幅内孤立波和在吕宋海峡以东海域难以观测到孤立波的原因。     

南印度洋副热带偶极子型海温异常与全球环流和我国降水变化的关系

用1951~2001年观测资料,研究了南印度洋副热带偶极子型(IOSD)海温异常对全球500hPa环流和我国降水的影响.结果表明,冬季IOSD激发出极显著的南北半球环绕太平洋的波列结构(CP),其年际变化周期是2.0和6.5 a,与赤道中东太平洋海温也有密切联系.北半球冬季异常峰值后的第二年春季欧亚中高纬度地区500 hPa环流出现显著的EUP型低频流型持续异常,同时中太平洋和北美地区出现CPNP流型和澳大利亚南部的南半球中高纬地区呈现极显著的西南太平洋遥相关型(SWP).当冬季赤道南印度洋副热带呈极显著的西负东正海温距平分布时,后期春季欧亚中高纬地区负EUP型遥相关波列持续偏强,导致东亚大槽明显偏弱,长江以北地区(特别是黄河中上游地区)多雨.反之,春季东亚大槽加强且稳定,我国东部地区大范围少雨.它反映了南印度洋地区海气系统相互作用与东亚热带内外环流低频变化的联系.因此,上一年冬季南印度洋副热带偶极子型(IOSD)海温异常强度是预测春季华北地区旱涝变化的重要因子之一.     

中国卫星海洋观测系统及其传感器(1988—2025)

全面收集1988—2025年中国地球观测卫星(和飞船)计划,包括历史的、运行中的和列入未来计划的。详细介绍风云卫星系列(FY-n)、海洋卫星系列(HY-n)、资源卫星系列(ZY-n)、环境卫星系列(HJ-n)、中国遥感卫星系列(CRS-n)、灾害监测星座/北京小卫星(DMC/BJ-1)、神舟飞船系列(SZ-n)和天宫空间站系列(TG-n)等8个卫星(和飞船、空间站)系列。这些卫星(和飞船、空间站)系列都提供对海洋的观测,从而构成中国卫星海洋观测系统。按装载的传感器分类,进而给出中国的海色、海表温度、海面高度、海面风场和合成孔径雷达(SAR)卫星观测系统。对中国海洋观测卫星与国际海洋观测卫星装载的传感器性能作了比较和讨论,指出差距。列出目前在轨运行的中国海洋卫星观测系统38个传感器及其类似的国外卫星传感器。     

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。     

南海次表层盐度的低频变化及与太平洋年代际振荡的关系

南海是西北太平洋最大的边缘海, 是联系北太平洋和北印度洋的关键通道。黑潮北上经过吕宋海峡时会将来自西太平洋的信号传入南海, 进而影响南海的水动力环境。研究了南海次表层盐度的空间分布特征、低频变化规律及其与太平洋年代际振荡(Pacific Decadal Oscillation, PDO)的关系, 并进一步探究了次表层盐度近年来的变化。结果显示: 1)南海次表层高盐水的位势密度主要介于24~26σ_θ, 受次表层气旋式环流所驱动, 盐度气候态空间分布北高南低, 以吕宋海峡处为起点, 呈逆时针自北向南逐渐降低。2)次表层盐度低频变化显著, 与PDO呈显著的正相关关系。当PDO处于正位相时, 吕宋海峡处西向平流输送加强, 次表层盐度升高; 当PDO处于负位相时, 吕宋海峡处西向平流输送减弱, 次表层盐度降低, 盐度的变化受到水平环流场的直接影响。3)近年来, 南海次表层盐度呈现先降低后升高再降低的趋势, 滞后PDO约10个月, 2006— 2014年初, 盐度呈下降趋势; 2014—2017年初, 盐度呈上升趋势, 且上升速率远大于先前下降的速率; 2017年后盐度再次逐渐降低。