赤道潜流变化及其与ENSO的关系

应用TOGA/TAO实测海流和SODA全球海洋再分析资料,分析研究了热带太平洋赤道潜流的变化特征及其与ENSO循环的关系,初步探讨了赤道潜流变化对两种不同类型(中部型和东部型)ENSO事件的影响。对赤道潜流距平场的EOF分解表明,第一模态为"东太平洋潜流模态",特征向量主要反映东太平洋赤道潜流的变化情况;第二模态为"中太平洋潜流模态",特征向量主要反映中太平洋赤道潜流的变化情况;这两个主要模态基本可以反映赤道潜流距平场的主要信息。这两个模态对应的时间系数有明显的年际变化特征,并且与NINO指数都有较好的负相关,最大相关均通过99.9%的信度检验。相关分析表明潜流第一模态的变化滞后于NINO指数变化,而第二模态的变化则提前于NINO指数变化,即ENSO事件对东太平洋赤道潜流的变化有一定影响,而中太平洋的潜流变化又会对ENSO事件产生影响。通过个例分析表明,中太平洋赤道潜流的变化对两种不同类型ENSO事件的发生有重要影响。在东部型ENSO事件发生前,中太平洋赤道潜流增强,这样西太平洋暖池的异常海温在潜流的引导下快速向东传播,直接到达东太平洋形成东部型ENSO事件;中部型ENSO事件发生前,中太平洋赤道潜流明显减弱,西太平洋的异常海温不能迅速东传速,在中太平洋堆积上升到达海面,使得中部型ENSO事件爆发。     

利用遗传算法反演实时近海面气温和比湿

使用Advanced Microwave Scanning Radiometer for EOS(AMSR-E)的海洋产品数据海表温度、风速,大气水蒸气、云液态水,通过遗传算法建立其与近海面气温和比湿之间的经验关系,进行近海面气温和比湿的实时反演.反演结果与The Tropical Ocean-Atmosphere(TAO)和The National Data Buoy Center(NDBC)的浮标实测资料进行比较,实时近海面气温和比湿的均方根误差分别为1.18℃和1.36 g/kg.分析结果表明,利用遗传算法采用AMSR-E海洋产品数据可以较好地反演近海面气温和比湿.     

有效波高的非线性统计及在南海卫星高度计中的应用

在已获得的海浪非线性波面概率模式的基础上通过Ochi关系，导出了一种有效波高的非线性统计分布。分布表明，本研究结果既推广了有效波高的双参数对数－正态分布，又能够以波陡作为有效波高的非线性控制参量来体现概率分布形式的变化。此研究应用于南海卫星高度计的资料分析，获得了理论与现场数据较为吻合的结果。     

东海赤潮高发区水体光谱吸收特性分析

赤潮是海洋中一种复杂的生态异常现象。赤潮的爆发,不仅严重影响近海景观,破坏水产养殖,危害人体健康,还对海洋生态平衡造成破坏,给人类造成惨重经济损失。近年来,在我国的赤潮观测记录中,赤潮的年发生次数逐渐增加,且面积不断增大,因此,对赤潮的发生发展机理及预测治理研究是科学家刻不容缓的研究课题。赤潮发生时,赤潮生物大量聚集,使水体颜色发生明显变化,进而赤潮水体的光谱特征发生变化,且存在差异,使利用水色遥感监测赤潮成为可能,还可以用来区分赤潮种类的不同。水体光谱的变化特性(包括吸收与散射特性),是水色赤潮遥感监测的基础,是…     

东海赤潮高发区水体光谱吸收特性分析

赤潮是海洋中一种复杂的生态异常现象。赤潮的爆发、不仅严重影响近海景观,破坏水产养殖,危害人体健康,还对海洋生态平衡造成破坏,给人类造成惨重经济损失。近年来,在我国的赤潮观测记录中,赤潮的年发生次数逐渐增加,且面积不断增大,因此,对赤潮的发生发展机理及预测治理研究是科学家刻不容缓的研究课题。 赤潮发生时,赤潮生物大量聚集,使水体颜色发生明显变化,进而赤潮水体的光谱特征发生变化,且存在差异,使利用水色遥感监测赤潮成为可能,还可以用来区分赤潮种类的不同。水体光谱的变化特性(包括吸收与散射特性)是水色赤潮遥感监测的基础,是水色遥感生物光学算法开发的重要组成部分。因此对赤潮水体进行光谱吸收特性的分析研究对于发展研究海区的水色遥感生物光学算法及赤潮遥感监测方法都有重要意义。     

高海况海洋遥感信息提取技术研究进展

中等海况下,星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)已经广泛应用于海洋动力环境要素的监测(风场、波浪、流场)。近年来,SAR高海况遥感,尤其是探测台风海面风场、巨浪、流场已经成为国内外研究热点,并突破了一些关键技术。利用SAR多极化成像模式对海观测和新发展的地球物理模式函数,可以提取高海况下的海面风速、风向、有效波高、流速和流向等海洋表面关键物理参数。这些环境要素可以用于海洋灾害监测预警;为海洋和大气数值模式提供准确的初始场和同化源,改进模式预报精度;为研究全球气候变化提供有力的观测依据。     

The absorption of water color components and spectral modes in the Pearl River estuary

In-situ data from cruises in the Pearl River estuary and adjacent marine areas were collected during March to May 2001. The absorption coefficients of the water color components were studied in detail containing total suspended matter (TSM), chlorophyll-a (chl-a), colored dissolved organic matter (CDOM), and de-pigment particles. For absorption coefficient of TSM, ap, and that of de-pigment particles, ad, correlations of ap(440)-TSM, ad(440)-TSM, ap(440)-chl-a and ad-chl-a were done (the italicized term means the concentration). There was a good correlation between ap(440) and chl-a concentration. An empirical relationship model between aph(675) and chl-a was developed showing a strong correlation of 0.93. Based on the two models the chl-a and aph(λ) were correlated. The values of calculated empirical spectral slope for CDOM absorption coefficients and that of de-pigment particles, 0.017 0 and 0.011 6 respectively, both are within a relative standard error of 10.0%.     

成像雷达海浪成像机制

从海浪平衡方程出发推导出一般情况下海浪高频谱的解析表达式和变化流场引起海浪谱变化的表达式.利用海面微波散射理论导出了真实孔径雷达(RAR)海面成像公式,并描述了海面风场、流场及其变化对RAR的调制.另外,从合成孔径雷达(SAR)工作原理出发,推导出了由于海浪运动引起的相位调制的一般表达式,并讨论了成像雷达测量海流和海底地形的可能性,为成像雷达探测海浪、海面风场、海面流场、海底地形以及内波等海洋现象提供了理论基础.     

Comparison of two wind algorithms of ENVISAT ASAR at high wind

Two wind algorithms of ENVISAT advanced synthetic aperture radar (ASAR), i. e. CMOD4 model from the European Space Agency (ESA) and CMOD IFR2 model from Quilfen et al., are compared in this paper. The wind direction is estimated from orientation of low and linear signatures in the ASAR imagery. The wind direction has inherently a 180° ambiguity since only a single ASAR image is used. The 180° ambiguity is eliminated by using the buoy data from the NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) buoys moored in the Pacific. Wind speed is obtained with the two wind algorithms using both estimated wind direction and normalized radar cross section (NRCS). The retrieved wind results agree well with the data from Quikscat. The root mean square error (RMSE) of wind direction is 2.80? The RMSEs of wind speed from CMOD4 model and CMOD_IFR2 model are 1.09 m/s and 0.60 m/s, respectively. The results indicate that the CMOD_IFR2 model is slight better than CMOD4 model at high wind.     

基于奇异值分解技术的近海水体硅藻浓度反演模型研究

浮游植物是水体生态系统中的重要初级生产者,其中硅藻贡献海洋初级生产力约40%,因此估算硅藻浓度对了解海洋生物地球化学过程和生态系统演变至关重要。本文基于2016年6月黄渤海和2018年7月黄渤海航次实测色素浓度数据集,利用CHEMTAX软件,获取硅藻浓度信息;之后,结合实测遥感反射率数据,利用奇异值分解方法,构建硅藻浓度反演模型。检验结果表明：模型的决定系数为0.80(p<0.001),平均绝对百分比误差和中值误差分别为58.62%和39.12%,模型适用度较高;经过卫星验证,该模型适用于GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)传感器。将模型应用于2020年6月份GOCI月平均数据,其硅藻浓度空间分布趋势与前人研究一致。本研究成果可为近海水体硅藻生物量的遥感估算研究提供技术方法支撑。