中国盐度标准海水稳定性研究

为确保中国盐度标准海水产品质量,保证量值传递的准确性,定期监控其稳定性是十分必要的。文中研究了中国盐度标准海水稳定性所需考察的因素。对于短期稳定性主要考察高温、低温、低压、冲击、碰撞和振动等6个因素对其特性量值的影响,对于长期稳定性考察其特性量值在3 a内是否随时间发生显著变化。结果表明,中国盐度标准海水的特性量值在非正常存贮环境条件下不发生显著变化,并在其标称的3年有效期内是稳定的。     

南海海表风速、波高的变化趋势

文章以ERA-40资料为基础,利用EOF方法分析南海海面风速、波高的两个模态空间分布,系统计算1957—2002年南海海表风速、波高的空间分布特征、长期变化趋势和突变现象。分析结果显示,南海海面风、浪场的第一模态具有很好的相似性,第二模态已表现出不同的特征;第一模态的时间系数也表明风场和波高的变化特征具有明显的正相关性,而且波高的响应具有一定的滞后性;南海风速场和海浪场在1973—2002年都存在下降趋势,海浪场的下降趋势更为显著。     

南海西南部海盆附近中尺度涡及其水文特征

根据"东方红2"于2011年9月在南海西南部11°N~15°N、111°E~114°E海域测得的CTD资料及据此的地转流计算结果,结合南海的海流数值计算结果的对比分析,得出南海西南部海盆附近水域中尺度涡的基本分布规律及其水文特征:(1)以12°N~13°N附近宽约100km的条带作为分界,其北部是气旋式运动,南部是反气旋式运动。(2)气旋涡中心产生上升流,底层水上升,中心密度大。表层表现为低温高盐高密特征;200m层表现为低温低盐高密特征;1 000m层则表现为低温高盐高密特征。(3)在反气旋涡中心产生下降流,海水密度小。表层表现为高温低盐低密特征;200m层表现为高温高盐低密特征;1 000m层则表现为高温低盐低密特征。(4)在8~9月,上述北气旋、南反气旋的分布流态基本不变;(5)季风的影响是因素之一,而地形影响更是调查区域双涡旋流动结构的重要动力机制。     

利用HOAPS资料研究南海海气界面热通量时空分布

基于第二版本HOAPS(Hamburg Ocean Atmosphere Parameters and Fluxes from Satellite data)潜热、感热和海表温度(SST)3个参量的15 a(1988~2002年)逐月平均资料,利用经验正交方法分解分析了这3个参量在南海的时空分布.结果表明,在夏季模态,潜热表现为南高北低,感热表现为中间低两边高,两者主要都是海洋向大气输送热量,但大气有时也向南海中部输送感热;在冬季模态,潜热和感热的高值区都在南海北部,东北部有一强中心,该中心主要是由风场引起的;夏季SST的变化导致全年SST呈准半年周期变化.冬季SST的变化滞后于潜热变化1个月;除夏季和冬季模态外,冬夏转换季节模态也十分明显;HOAPS与NCEP(National Center of Environment Prediction)资料相比,两者3个参量的时空分布大体一致,区别在于HOAPS资料能更好地反映参量的一些细微特征.     

有限尺度李雅普诺夫指数与海表温度梯度相关性的初步分析

为了探究海表温度和海面高度之间的瞬时相关性,介绍了一种卫星测高数据的拉格朗日分析指数--有限尺度李雅普诺夫指数(Finite Size Lyapunov Exponent,FSLE),以黑潮延伸体区域的涡旋和南大西洋的亚南极锋为例,通过对观测、模式结果和融合产品结果的分析,探讨了该指数与海表温度梯度(Sea Surface Temperature Gradient,SSTG)之间的相关性。比较FSLE图像和SSTG图像发现,FSLE与SSTG均呈丝状结构,对海洋表层水体结构描述具有一致性,尤其在温度梯度大和地转流强的区域更为一致。二者的一致性要远好于其他常用方式,比如全流速、OW参数涡旋识别方法和Winding-Angle涡旋识别方法。不同区域FSLE与SSTG之间的相关性表现不同,黑潮延伸体区域相关系数存在显著的季节变化,而南大西洋亚南极锋区域季节内变化突出。     

基于自动探测方法的南海北部涡致海表温度锋面的特征研究

南海北部具有丰富的温度锋面和中尺度涡,它们调节着局地的热量和能量平衡。本文利用卫星海洋高度异常和海表温度数据,并基于自动探测方法,探究了2007年至2017年南海北部中尺度涡边缘的海表温度锋面（涡致锋面）特征。反气旋/气旋边缘出现锋面的概率可达20%。气旋涡在各个方向上出现锋面的概率比较均匀,反气旋涡的东北部和西南部出现锋面的概率大于西北部和东南部。中尺度涡致锋面的数量有明显的季节变化,而涡动能未表现出明显的季节变化。中尺度涡致锋区的总涡动能是中尺度涡内动能的3倍,并且反气旋涡致锋面的总涡动能明显强于气旋涡致锋面的总涡动能。中尺度涡致锋面的数量和涡动能的年际变化与厄尔尼诺南方涛动指数没有明显的相关性。本研究也讨论了中尺度涡致锋面的可能机制,但是中尺度涡对海表温度锋的贡献需要进一步定量研究。     

盐度胁迫对黄条鰤消化生理和抗应激指标的影响

为探讨盐度突变对黄条鰤（Seriola aureovittata）幼鱼消化酶活力和抗应激指标的影响,设计了采用自然海水养殖的对照组盐度29（S29）和实验组盐度分别为35（S35）、15（S15）、10（S10）和5（S5）,对黄条鰤进行了120 h的急性胁迫实验,测定了各盐度条件下消化酶活力、超氧化物歧化酶（SOD）活力及甲状腺激素（T4）浓度的变化。结果显示：黄条鰤胃、肠、肝脏和幽门盲囊的脂肪酶活力,6 h时实验组与对照组差异不显著（P>0.05）,12 h后呈现随时间的增长而活力降低的现象,且实验组显著低于对照组（P<0.05）;蛋白酶活力胁迫24 h后,实验组显著低于对照组（P<0.05）。胃和肝脏蛋白酶活力胁迫6~12 h,S35显著高于对照组（P<0.05）。胃和肠的淀粉酶活力胁迫后,实验组均显著低于对照组（P<0.05）;肝脏淀粉酶活力胁迫6~12 h,S35均高于对照组,24 h后显著低于对照组（P<0.05）。S5的SOD活力随着时间的增加而降低,且差异显著（P<0.05）;S15和S35在120 h时SOD活力降低并接近对照组。各盐度组血清中T4的浓度在6~96 h显著高于对照组（P<0.05）,随后降低并在120 h时趋于稳定。综上所述,盐度胁迫对黄条鰤幼鱼消化酶活力、SOD活力和T4浓度影响较大,黄条鰤对盐度变化有较强的调节能力,相关生理指标变化可为黄条鰤养殖提供参考。     

北太平洋热带水体积的年际变化及其变化机制

利用EN4(the UK Met Office EN4.2.1 analyses)盐度数据发现北太平洋副热带高盐中心——北太平洋热带水(NPTW)的海表面积与体积在2000—2008年、2014—2017年存在下降趋势,2008—2014年期间存在上升趋势,进一步的研究表明,这些变化与太平洋年代际震荡(PDO)的位相转换紧密相关。利用淡水通量数据以及ECCO2(Circulation and Climate of the Ocean, Phase II)流场数据计算分析后表明,淡水通量对NPTW的变化贡献较小,而水平输运对NPTW的表面积以及体积变化贡献较大,这与PDO正(负)位相期间北赤道流(NEC)的向北(南)摆动有关。     

FIO-ESM气候模式北太平洋海表温度和降水的季节性预报技巧评估

The seasonal prediction of sea surface temperature(SST) and precipitation in the North Pacific based on the hindcast results of The First Institute of Oceanography Earth System Model(FIO-ESM) is assessed in this study.The Ensemble Adjusted Kalman Filter assimilation scheme is used to generate initial conditions, which are shown to be reliable by comparison with the observations. Based on this comparison, we analyze the FIO-ESM 6-month hindcast results starting from each month of 1993–2013. The model exhibits high SST prediction skills over most of the North Pacific for two seasons in advance. Furthermore, it remains skillful at long lead times for midlatitudes. The reliable prediction of SST can transfer fairly well to precipitation prediction via air-sea interactions.The average skill of the North Pacific variability(NPV) index from 1 to 6 months lead is as high as 0.72(0.55) when El Ni?o-Southern Oscillation and NPV are in phase(out of phase) at initial conditions. The prediction skill of the NPV index of FIO-ESM is improved by 11.6%(23.6%) over the Climate Forecast System, Version 2. For seasonal dependence, the skill of FIO-ESM is higher than the skill of persistence prediction in the later period of prediction.