Wind-driven, double-gyre, ocean circulation in a reduced-gravity, 2.5-layer, lattice boltzmann model

A coupled lattice Boltzmann （LB） model with second-order accuracy is applied to the reduced-gravity, shallow water, 2.5-layer model for wind-driven double-gyre ocean circulation. By introducing the secondorder integral approximation for the collision operator, the model becomes fully explicit. The Coriolis force and other external forces are included in the model with second-order accuracy, which is consistent with the discretization accuracy of the LB equation. The feature of the multiple equilibria solutions is found in the numerical experiments under different Reynolds numbers based on this LB scheme. With the Reynolds number increasing from 3000 to 4000, the solution of this model is destabilized from the anti-symmetric double-gyre solution to the subtropic gyre solution and then to the subpolar gyre solution. The transitions between these equilibria states are also found in some parameter ranges. The time-dependent variability of the circulation based on this LB simulation is also discussed for varying viscosity regimes. The flow of this model exhibits oscillations with different timescales varying from subannual to interannual. The corresponding statistical oscillation modes are obtained by spectral analysis. By analyzing the spatiotemporal structures of these modes, it is found that the subannual oscillation with a 9-month period originates from the barotropic Rossby basin mode, and the interarmual oscillations with periods ranging from 1.5 years to 4.6 years originate from the recirculation gyre modes, which include the barotropic and the baroclinic recirculation gyre modes.     

空间数据计算模式分析与应用

随着传感器和其他数据采集技术的不断进步以及对地观测网络的建设和启动,空间数据的高性能处理和分析成为摆在地学工作者面前的瓶颈。本文以此为出发点,按照不同地学领域(陆地、大气、海洋)的空间数据载体的形态的不同,将空间数据划分为反映固态基质信息的陆地空间数据,反映液态基质信息的陆地水文空间数据,反映液态基质信息的海洋流体空间数据和反映气态基质信息的大气流体空间数据四类,并对每类数据的最小单元问题进行了初步的分析。本文详细阐述了地学空间计算的涵义,并根据计算行为模式及计算的侧重点的不同,将地学计算过程分为深度计算过程与主动计算过程(即“数据→特征→知识”的一般计算过程),并就此进行了阐释。以基于特征的遥感信息提取和目标识别工作为例,对上述理论进行了说明和验证。最后对空间数据计算模式相关问题进行了总结,并对以后的研究做了展望。     

四川盆地东北部长兴期沉积特征与沉积格局

四川盆地东北部长兴组（大隆组）为海洋环境的产物,根据沉积特点,可以分为碳酸盐台地沉积体系和盆地沉积体系。碳酸盐台地沉积体系又可进一步分为局限台地、开阔台地、台地边缘礁滩及缓坡等沉积相。在详细研究分析各沉积体系的沉积特点的基础上,探讨了该期沉积相带的空间分布,提出了不存在“开江一梁平”海槽的认识。笔者等认为在“开江梁平海槽”区域内,长兴组只是水体相对台地较深环境（台棚环境）的产物,为碳酸盐缓坡,不宜称为海槽。指出台地边缘浅滩及生物礁是储层最有利相带,礁白云岩及颗粒白云岩等是储层的有利微相。研究区的生物礁为碳酸盐台地边缘缓坡点礁群,沿着台地边缘断续分布。     

西宁市城区扩展对比中遥感影像处理技术的探讨

根据西宁市城区扩展监测对遥感信息提取的需要,采用多种方法将具有较高空间分辨率的SPOT遥感图像和具有多波谱的ETM 遥感图像进行增强及融合试验,结果表明:对ETM 影像先进行锐化处理,再将SPOT影像与锐化后的ETM 信息融合,然后对融合后的影像进行去霾处理得到的影像质量最好。     

SMAP卫星海表盐度产品的检验与校正

In this study, sea surface salinity(SSS) Level 3(L3) daily product derived from soil moisture active passive(SMAP)during the year 2016, was validated and compared with SSS daily products derived from soil Moisture and ocean salinity(SMOS) and in-situ measurements. Generally, the root mean square error(RMSE) of the daily SSS products is larger along the coastal areas and at high latitudes and is smaller in the tropical regions and open oceans. Comparisons between the two types of daily satellite SSS product revealed that the RMSE was higher in the daily SMOS product than in the SMAP, whereas the bias of the daily SMOS was observed to be less than that of the SMAP when compared with Argo floats data. In addition, the latitude-dependent bias and RMSE of the SMAP SSS were found to be primarily influenced by the precipitation and the sea surface temperature(SST). Then, a regression analysis method which has adopted the precipitation and SST data was used to correct the larger bias of the daily SMAP product. It was confirmed that the corrected daily SMAP product could be used for assimilation in high-resolution forecast models, due to the fact that it was demonstrated to be unbiased and much closer to the in-situ measurements than the original uncorrected SMAP product.     

基于广义回归神经网络的全球表层海水1°×1°二氧化碳分压数据推演

表层海水二氧化碳分压是评估海洋碳源汇强度的关键参数,但其实测数据较少、时空分布极不均匀,导致二氧化碳交换通量的估算有很大的不确定性,海洋源汇特征就不能确切获取。为了解决这个难题,在收集的表层大洋二氧化碳地图(Surface Ocean CO₂ Atlas,SOCAT)实测数据集基础上,运用广义回归神经网络建立二氧化碳分压与经纬度、时间、温度、盐度和叶绿素浓度间的非线性关系,构建了1998?2018年间全球1°×1°经纬度的表层海水二氧化碳分压格点数据,其标准误差为16.93 μatm,平均相对误差为2.97%,优于现有研究中的前反馈神经网络、自组织映射神经网络和机器学习算法等方法。根据构建的数据所绘制的全球表层海水二氧化碳分压的分布与现有研究有较好的一致性。     

西太平洋海域现场培养实验中挥发性卤代烃浓度的变化及其影响因素

CH₃I、CHCl₃、C₂HCl₃和CH₂Br₂是挥发性卤代烃4种重要成分,对大气化学产生重要影响。于2018年10月在西太平洋进行船基现场培养实验,研究微量元素Fe (50 nmol/L)、酸化(pH=7.9)、酸化(pH=7.9)和微量元素Fe (50 nmol/L)耦合作用、微量元素Fe (50 nmol/L)和N/P (16∶1)耦合作用及沙尘(4 mg/L)对浮游植物释放CH₃I、CHCl₃、C₂HCl₃和CH₂Br₂含量的影响。结果表明,与对照组相比,实验组CH₃I、C₂HCl₃和CH₂Br₂的释放均被不同程度抑制;CHCl₃的释放除添加沙尘时表现抑制作用外,其他条件下均为促进作用;实验组培养周期内叶绿素a浓度较高,而营养盐浓度变化规律不明显。总的来说,酸化和微量元素Fe可能是影响浮游植物释放挥发性卤代烃的重要限制因素,沙尘对促进浮游植物生长繁殖的影响更为显著。     

全水深多波束测深系统Seabeam3012在西太平洋马里亚纳海山区地形测量中的应用

中国科学院海洋研究所在开展西太平洋马里亚纳海山区多学科综合科学考察的过程中,利用“科学”轮船载的全水深多波束测深系统Seabeam3012对多个海山进行了地形测量工作。针对作业过程中遇到的恶劣海况导致采集数据质量差、多波束系统易检测错误海底信息、测线布设难度大等问题,提出了基于船体姿态对数据质量影响分析的多波束测线方向优化、基于地形变化并参考浅地层剖面资料的作业参数优化和基于实时采集情况的多波束采集测线布设优化等一系列措施,有效地提高了海山区多波束数据采集质量,并提高了作业效率。获得的高品质地形数据,为多学科协同研究奠定了基础,为ROV等设备的现场作业提供了安全保障。     

南海开放共享航次关键科学问题的思考——从多尺度海洋动力学角度出发

南海是西太平洋最大的边缘海, 通过一系列的海峡与西太平洋和印度洋相联通, 其不同时空尺度的海洋环流动力过程及其生态环境效应是南海区域海洋学研究的重要内容。自20世纪50年代末全国第一次海洋普查开始, 我国对海洋调查的支持力度不断加大, 以科学考察船为代表的海洋科学观测平台建设不断加强; 进入新千年以来, 国内海洋科考船依托的各主要研究所和院校本着开放的理念, 先后组织多单位联合进行海上观测。尤其是最近10年, 国家自然科学基金委员会支持实施了船时共享航次计划, 进一步促进了国内海洋界的交流和合作, 南海区域海洋学的相关研究取得了很多重要的成果。从多尺度环流动力学的角度出发, 本文简要回顾了南海海洋观测的发展历程, 并初步总结了近些年来南海关键科学问题的研究进展, 包括南海和西太平洋的水体交换过程、南海中小尺度过程、多尺度相互作用及其生态环境效应等; 并且在现有的研究基础上, 对未来南海的观测和科学问题提出若干思考与展望。     

南极半岛邻近海域夏季POC分布特征及其影响因素

海水中的颗粒有机碳(POC)与生物的生命过程、初级生产力关系密切,是海洋食物链中重要的物质基础和能量来源,因此POC的分布特征可以有效反映其生物地球化学环境。利用中国第33次南极考察期间(2016年12月至2017年1月)在南极半岛邻近海域采集的海水颗粒物样品,研究POC的空间分布特征及其影响因素。结果表明,斯科舍海0—200 m的POC浓度范围为7.44—193.52μg·L~(-1),平均浓度为(48.84±35.09)μg·L~(-1);南斯科舍海岭0—200 m的POC浓度范围为9.13—62.17μg·L~(-1),平均浓度为(29.76±14.12)μg·L~(-1);鲍威尔海盆0—200 m的POC浓度范围为5.87—270.72μg·L~(-1),平均浓度为(48.57±38.92)μg·L~(-1)。表层POC高值出现在斯科舍海区和鲍威尔海盆区,而低值出现在海岭区,与叶绿素a(Chla)的变化趋势一致,与营养盐的变化趋势相反。垂向分布上,各个区域POC平均浓度随深度的增加而减少,鲍威尔海盆和斯科舍海POC最高值都出现在25 m层。分析结果表明光合浮游植物是研究海域POC的主要来源, POC的主要影响因素为温度、水团混合以及海冰环境。斯科舍海与鲍威尔海盆整体非生命POC占比高,可能是由于高磷虾生物量、海冰碎屑以及陆源输入的干扰;南斯科舍海岭整体非生命POC占比低。