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海洋净初级生产力(Net Primary Productivity, NPP)长时间序列分析可获取NPP多年变化趋势、季节变化等动态信息,对海洋环境的监测与预报具有重要意义。本文以2003~2013年月际尺度净初级生产力卫星遥感产品为数据源,通过奇异谱分析提取标准化净初级生产力时间序列的长期趋势和周期振荡特征。研究表明,①浮标监测数据的叶绿素a浓度、海表温度与MODIS的叶绿素a浓度、海表温度产品变化趋势基本一致,NPP时间序列产品可用于分析深圳近岸海域净初级生产力的变化趋势。②空间分布上,深圳西部海域的NPP和叶绿素a浓度远高于大鹏湾和大亚湾,大鹏湾和大亚湾的NPP和叶绿素a浓度均值及变化趋势非常接近。三个海区NPP、叶绿素a浓度、海表温度和光合有效辐射在季风转换期变化剧烈。③长期趋势上,深圳西部海域呈现2 a周期波动趋势,在均值附近以年为周期上下波动。大鹏湾和大亚湾2003~2006年NPP低于平均水平, 2008年后NPP开始以年为周期围绕平均值上下波动, 2012年后NPP整体与均值持平。④周期特征上,深圳西部海域、大鹏湾和大亚湾的NPP呈"W"或"M"型周年变化,存在夏季主高峰(6~7月)和冬季次高峰(12~1月)。 相似文献
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利用卫星观测OLR资料以及海气耦合数值模拟试验结果,从每年波-频分析结果提取了各种传播模态的强度指数序列,分析了热带北半球夏季季节内振荡(BSISO)各种传播模态的年际变化谱特征,探讨了热带各海区海气相互作用对其影响。主要结果如下:赤道外西传波和印度洋北传波以准2 a为显著振荡周期,赤道东传波、南海北传波和西太平洋北传波则都包含准2 a和准5 a两种周期,南海北传波是5种指数中惟一以准5 a为最主要周期振荡的模态。热带印度洋、西太平洋、东太平洋各海区海气相互作用对各指数准2 a振荡、准5 a振荡既有加强作用,也有削弱作用。各海区比较而言,对赤道东传波准2 a和准5 a振荡、南海北传波准2 a和准5 a振荡起最大加强作用的是西太平洋海区海气相互作用;对赤道外西传波准2 a振荡、西太平洋北传波准2 a和准5 a振荡起最大加强作用的是印度洋海区海气相互作用。 相似文献
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热带海气相互作用对大气BSISO年际振荡的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
利用卫星观测OLR资料以及海气耦合数值模拟试验结果,从每年波-频分析结果提取了各种传播模态的强度指数序列,分析了热带北半球夏季季节内振荡(BSISO)各种传播模态的年际变化谱特征,探讨了热带各海区海气相互作用对其影响。主要结果如下:赤道外西传波和印度洋北传波以准2 a为显著振荡周期,赤道东传波、南海北传波和西太平洋北传波则都包含准2 a和准5 a两种周期,南海北传波是5种指数中惟一以准5 a为最主要周期振荡的模态。热带印度洋、西太平洋、东太平洋各海区海气相互作用对各指数准2 a振荡、准5 a振荡既有加强作用,也有削弱作用。各海区比较而言,对赤道东传波准2 a和准5 a振荡、南海北传波准2 a和准5 a振荡起最大加强作用的是西太平洋海区海气相互作用;对赤道外西传波准2 a振荡、西太平洋北传波准2 a和准5 a振荡起最大加强作用的是印度洋海区海气相互作用。 相似文献
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全球百年海表面温度年际和年代际变化特征分析 总被引:1,自引:0,他引:1
利用100 a(1903—2002年)HadiSST的逐月资料,将全球海表面温度异常(SSTA)作为整体进行经验正交函数分解(EOF分解),提取了控制各大洋SSTA的主导模态和各大洋之间的联合模态,分析了相应的空间分布和时间序列。研究结果表明:SSTA变化最剧烈的海区是赤道中东太平洋、西北大西洋湾流海区和北太平洋黑潮延伸体海区。热带太平洋厄尔尼诺和南方涛动是主导模态并具有2~7 a周期的年际变化;SSTA变化第二主模态和第三主模态都是以大约70 a为周期的年代际变化为主的跨大洋联合模态。第二主模态的空间分布主要表现为中纬度北太平洋和北大西洋反位相、热带太平洋与大西洋反位相的太平洋-大西洋双偶极子型分布。SSTA变化的第三模态主要呈现南北半球海洋反位相的特征,为北太平洋-北大西洋-南大洋联合模态。第四模态基本上是反映各个不同海域特有的局地海洋-大气相互作用模态,该模态的时间序列具有1~4 a周期的年际变化和约9 a周期的年代际变化。 相似文献
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东、黄海海表面温度季节内变化特征的EOF分析 总被引:7,自引:0,他引:7
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。 相似文献
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南海海域内岛礁众多, 渔业资源丰富, 而目前针对岛礁周边海区生态要素开展的研究仍较少。本文利用近20年多卫星融合水色遥感数据, 分析了南海38个主要岛礁周边区域海面叶绿素浓度的空间分布、季节变化和年际变化特征。结果表明, 岛礁周边普遍存在叶绿素浓度高值区, 其浓度约在离岛礁5个等效半径外降至海区背景水平。岛礁周边海域的叶绿素(相对于背景值的)浓度异常受海区背景值影响, 两者在南海的空间分布格局与背景值基本一致: 在平均温度较低、季风强度较大的东沙、西沙海区, 叶绿素浓度异常高于温度较高、季风强度相对较弱的中沙、南沙海区。叶绿素浓度呈现出明显的季节变化和年际变化特征, 一般在冬季风期间升高, 而在夏季风爆发前降至最低; 在El Ni?o次年随海温升高和季风减弱而下降, 在La Ni?a次年则相反。岛礁周边的叶绿素浓度异常受到温度变化的影响, 随着近年来海温变化幅度加大, 其年均水平呈显著下降趋势(P=5.05×10 -5)。这些结果可为我国岛礁区域渔业资源的开发和管理提供信息支持。 相似文献
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东、黄海SST与850hPa气温季节变化关系的SVD分析 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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冬季北太平洋流场异常主要模态与PDO及NPGO的关系 总被引:1,自引:0,他引:1
采用复经验正交函数(EOF)分解和小波分析,对冬季北太平洋上层海流异常进行了统计动力诊断,并讨论了主要模态与北太平洋年代际振荡(PDO)模态和北太平洋环流振荡(NPGO)模态的关系。结果显示,冬季北太平洋上层洋流异常复EOF分解的第一模态是PDO在流场异常上的反映,第二模态则包含了NPGO的明显信息。主要依据有:(1)第一和第二模态的实时间系数序列分别有准20a和准13a的年代际变化周期,与PDO和NPGO模态的年代际变化周期相同;(2)第一和第二模态实时间系数与北太平洋海表面温度异常(SSTA)的回归系数场的空间分布分别与PDO和NPGO模态的空间结构相近。根据第一和第二模态上层洋流异常计算得到的垂直运动异常的分布,与SSTA的PDO和NPGO模态的空间分布类似,表明海盆尺度流场异常造成的垂直运动是形成PDO和NPGO模态的重要原因。 相似文献
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东海黑潮途经海域岛屿测站表面海温年变化及年际变化特征 总被引:1,自引:2,他引:1
本文依据东海黑潮途经海域岛屿测站资料采用滤波、调和分析、能谱方法探讨了该海域表面海温年变化及其年际变化特征,并浅释了其物理机制。其结果表明:东海黑潮沿途海温年变化趋势十分相似,其数值特征较相邻海域变化缓慢,年周期分量占绝对优势;年际变化具有显著的3年和6~7年准周期变化,还存在10~11年和20~22年准周期趋势变化。这些准周期与某些大尺度海-气现象密切相关,在金球水文气象要素和现象的年际气候变化中具有普遍意义。文中指出了黑潮海域海温年际变化的直接原因应主要是黑潮暖流自身的变动,即它的流速流量的变化;还分析了对马暖流源地海域海温变化振动结构与黑潮海域的关联性、差异及其原因。 相似文献
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类型丰富、时空分辨率高的海洋探测数据,为信号分解和机器学习算法的应用提供了可能。本文针对如何建立有效的海温预测模型这一问题,使用高时空分辨率的海表温度(SST)融合产品,引入信号处理领域的集合经验模态分解(EEMD)和机器学习领域的自回归积分滑动平均模型(ARIMA)。首先利用最适于分解自然信号的EEMD方法,将海温数据分解成多个确定频率的序列;再利用ARIMA分别对各个频率的序列进行预测,最后将各个序列的预测结果进行组合。该方法在丰富数据的支撑下,比以往直接使用海温数据所建立的预测模型精度更高,为更好地进行海温预测提供了新方法。 相似文献
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经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)是反演海洋内波参数的有效方法之一,但由于EMD存在模态混叠等问题,对海洋内波进行参数反演时会产生一定误差。相比较于EMD,变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)能够有效地抑制模态混叠现象。为了更好地对海洋内波进行参数反演,提出了一种基于VMD对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,简称SAR)遥感图像中的内波参数进行自动反演的方法。该方法先对SAR图像进行Canny处理,获取图像中的内波条纹信息,再根据内波传播方向自动选取灰度剖面;然后利用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)信号特征自适应分解模态函数的特点,再将分解得到的有效模态数作为VMD中参数K的参考值;最后利用VMD分解后的数据进行内波参数反演。试验结果表明:通过对Canny预处理后的条纹信息进行灰度剖面自动选取,解决了人为选取剖面所可能导致的误差;通过对剖面信号进行VMD处理不仅解决了EMD模态混叠的问题,成功地反演出内波的前导波振幅,而且所反演的结果与EEMD反演参数以及实测资料数据吻合得很好。 相似文献
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Isolation of sea surface salinity maps on various timescales in the tropical Pacific Ocean 总被引:1,自引:0,他引:1
Jian Chen Ren Zhang Huizan Wang Yuzhu An Peng Peng Weitao Zhang 《Journal of Oceanography》2012,68(5):687-701
To isolate sea surface salinity (SSS) maps on seasonal, ENSO, decadal, and long-term trend timescales in the tropical Pacific Ocean, the ensemble empirical mode decomposition (EEMD) is applied on an SSS data set covering 1950–2009, concerning three key regions including the western equatorial Pacific Warm Pool (WP), South Pacific Convergence Zone (SPCZ), and Inter Tropical Convergence Zone (ITCZ); then a self-organizing map is performed on the intrinsic mode function maps decomposed by the EEMD, concerning the whole basin. The ENSO and decadal signals concern mainly the western Pacific, in contrast to the seasonal signal mostly notable in the east. (1) The modulated annual cycle has smaller (larger) amplitudes during El Ni?o (La Ni?a) years and later appearance of minima during El Ni?o years; one unique annual cycle is observed at the northwestern edge of the ITCZ lagging the well-known ITCZ cycle by ~3?months. (2) The pronounced 1999–2001 SSS-related La Ni?a event in the SPCZ was reinforced twice by the decadal shift in the 1990s; the eastern Pacific and central Pacific ENSO-related SSS features are compared. (3) The contrasted anomalies between the western equatorial and non-equatorial regions were pronounced during 1977–1996, whereas they were less pronounced during 1971–1976, 2005–2008, and a roughly opposite pattern appeared with strong and abrupt decrease shift prevailing in large areas over the southwestern basin during 1997–2004. (4) The freshening at the western equator and the saltening located east of the SPCZ SSS front together amplify the geographical SSS contrasts exhibited by the WP and SPCZ SSS fronts. 相似文献
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Limitations in sea surface salinity (SSS) observations and timescale separation methods have led to an incomplete picture of the mechanisms of SSS decadal variability in the tropical Pacific Ocean, where the El Niño Southern Oscillation (ENSO) dominates. Little is known regarding the roles of the North Pacific Gyre Oscillation (NPGO) and the Pacific Decadal Oscillation (PDO) in the large-scale SSS variability over the tropical basin. A self-organizing map (SOM) clustering analysis is performed on the intrinsic mode function (IMF) maps, which are decomposed from SSS and other hydrological fields by ensemble empirical mode decomposition (EEMD), to extract their asymmetric features on decadal timescales over the tropical Pacific. For SSS, an anomalous pattern appeared during 1997 to 2004, a period referred to as the anomalous late 1990s, when strong freshening prevailed in large areas over the southwestern basin and moderate salinization occurred in the western equatorial Pacific. During this period, the precipitation and surface currents were simultaneously subjected to anomalous fluctuations: the precipitation dipole and zonal current divergence along the equator coincided with the SSS increase in the far western equatorial Pacific, while the weak zonal current convergence in the southwestern basin and large-scale southward meridional currents tended to induce SSS decreases there. The dominant decadal modes of SSS and sea surface temperature (SST) in the tropical Pacific both resemble the NPGO but occur predominantly during the negative and positive NPGO phases, respectively. The similarities between the NPGO and Central Pacific ENSO (CP-ENSO) in their power spectra and associated spatial patterns in the tropics imply their dynamical links; the correspondence between the NPGO-like patterns during negative (positive) phases and the CP La Niña (CP El Niño) patterns for SSS is also discussed. 相似文献
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为揭示近 70 年东亚夏季风与黄河夏季入海径流量的多尺度特征以及二者之间的响应关系,本文利用集合经验模态分解 (EEMD) 和小波分析对二者的多尺度特征进行研究,利用交叉小波分析和小波相干性等方法对东亚夏季风和黄河夏季入海径流量在时频域内的共振周期以及相干性进行探究。结果表明:东亚夏季风具有显著的年际、年代际尺度特征,且以年际周期振荡最为显著,其中,2.7 a 左右的周期尺度对东亚夏季风的整体影响程度最高,另外,40 a 左右的年代际周期亦具有较强显著性。黄河夏季入海径流量的年际、年代际尺度周期均通过了 80 %的显著性检验,且以 2.1 a 左右的年际周期为主。东亚夏季风与黄河夏季入海径流量的交叉小波功率谱显示二者在 2 a、6~7 a 左右具有显著的共振周期,且在 1980— 1990 年之间通过了 95 %的显著性检验,由二者的小波相干谱发现,东亚夏季风和径流量的显著性在低能量区大于高能量区,且东亚夏季风提前径流量约 1/4 个周期,另外,1980—2000 年之间在 6~7 a 左右周期尺度上二者的相干性极强。该研究可为黄河下游水资源管理及预测提供一定的理论依据。 相似文献
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文章使用2019年7月5日—20日在珠江河口伶仃洋定点连续观测的海表面叶绿素a质量浓度、海表面气温、气压、风速、风向、海表温度、盐度、流速、流向、遥感降雨量数据和中等分辨率成像光谱仪可见光波段影像, 利用小波分析和集成经验模态分解方法分析了观测期间内伶仃洋海表面叶绿素a的时间变化特征及其影响因子。分析结果表明, 观测期间海水表层叶绿素a质量浓度的变化范围为0.44~1.75µg·L-1, 平均值为0.80µg·L-1, 其变化周期主要为6h、12h和24h。其与相对应周期的潮流存在明显的相位关系, 并且在降雨后两者的相位关系发生了转换。7月5日—12日, 叶绿素a与潮流基本呈反相位关系, 涨急时叶绿素a质量浓度低, 落急时叶绿素a质量浓度较高, 浓度相差约为0.3µg·L-1。珠江流域在7月8日—13日发生了一次强降雨过程, 降雨前后海水表层叶绿素a质量浓度在6h、12h和24h周期波段的振幅由0.02~0.09µg·L-1增加到0.15µg·L-1左右。同时, 降雨对珠江河口的叶绿素a质量浓度造成了一个持续80h的增加过程, 浓度增加了0.3µg·L-1。发生降雨后, 7月13日—20日期间潮流滞后于叶绿素a约6h, 水位最高时叶绿素a质量浓度最低, 水位最低时叶绿素a质量浓度最高。由以上结果可以看出, 降雨不仅引起了河口区叶绿素a质量浓度的增加, 还造成了叶绿素a和潮流间相位关系的转换。 相似文献
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太平洋是海表温度年际变化和年代际变化发生的主要区域,但对太平洋海洋热含量变化的研究相对较少。为此, 本文分析了1980—2020年太平洋上层(0~300 m)热含量的时空变化特征。基于IAP数据,本文首先利用集合经验模态分解法(EEMD)提取不同时间尺度的海洋热含量信号,并利用正交经验分解法(EOF)对不同时间尺度的海洋热含量进行时空特征分析,得到了太平洋0~300 m海洋热含量的年际变化、年代际变化以及长期变暖的时空特征。结果表明,除了年际变化之外,热带西北太平洋上层热含量还存在明显的年代际变化和长期变暖趋势。在东太平洋和高纬度西太平洋,热含量的年代际变化特征并不突出。热带西北太平洋热含量的年代际变化在1980—1988年和1999—2013年较高,而在1989—1998年和2014—2020年期间较低。此外,针对热带西北太平洋热含量的经向、纬向和垂向特征分析,发现这种年代际变化主要发生在5°N—20°N,120°E—180°E,次表层50~200 m范围内。热带西北太平洋热含量的年代际变化对全球海表温度的年代际变化有着重要作用。 相似文献
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水位在忽略观测误差的前提下,可分解为潮位和余水位,后者具有较强的空间相关性以及非平稳特征,是影响水位预报精度的主要因素。港口工程、航运计划编制等方面对实时高精度水位预报具有重要需求,这对余水位预报模型构建提出了更高要求。另外,利用高精度余水位预报模型可减少验潮站布设数量。针对余水位短期预测模型精度不高的现状,本文对余水位进行集合经验模态(EEMD)分解,获得余水位在时间序列上的本征模函数(IMF);使用快速傅立叶变换(FFT)分析各本征模函数的频谱特征;再利用BP神经网络对各个本征模函数进行训练,预测了未来6 h、12 h、24 h的余水位值。对哥伦比亚河下游河口处的3组典型验潮站的余水位数据的预测结果表明,在未来6 h、12 h内的余水位的预测精度达到厘米级,在24 h内接近厘米级,证明了该组合模型在余水位短期预测方面的可行性。 相似文献