Mixed layer depth climatology of the North Pacific based on Argo observations

A monthly mean climatology of the mixed layer depth (MLD) in the North Pacific has been produced by using Argo observations. The optimum method and parameter for evaluating the MLD from the Argo data are statistically determined. The MLD and its properties from each density profile were calculated with the method and parameter. The monthly mean climatology of the MLD is computed on a 2° × 2° grid with more than 30 profiles for each grid. Two bands of deep mixed layer with more than 200 m depth are found to the north and south of the Kuroshio Extension in the winter climatology, which cannot be reproduced in some previous climatologies. Early shoaling of the winter mixed layer between 20–30°N, which has been pointed out by previous studies, is also well recognized. A notable feature suggested by our climatology is that the deepest mixed layer tends to occur about one month before the mixed layer density peaks in the middle latitudes, especially in the western region, while they tend to coincide with each other in higher latitudes.     

应用Argo资料分析西北太平洋冬、夏季水团

应用Argo剖面浮标观测的温、盐度资料,分析了西北太平洋海域冬、夏季的温、盐度分布、水团结构及其分布。首先采用T-S点聚图法分析了该海域水团分布的基本情况,由点聚分析结果可知,该海域至少存在6种以上水团;再用模糊聚类软化法对水团作进一步划分,分别计算了该海域6至11类水团的F和△F值,结果表明,冬、夏季的△F值都以划分为8类时为最大,这与大洋水团的稳定性是一致的,因此,该海域冬、夏季水团以划分为8类最佳,它们分别是北太平洋热带表层水、北太平洋次表层水、北太平洋中层水、北太平洋副热带模态水、北太平洋深层水和赤道表层水,以及南太平洋次表层水和南太平洋中层水。     

参考数据集对Argo剖面浮标盐度观测资料校正的影响

国际Argo计划采用新颖的Argo剖面浮标来监测全球大洋中上层的变化,对浮标盐度观测资料进行质量控制是非常重要的。本文采用历史水文观测资料集得到的温-盐度(-S)关系,并利用Wong等人开发的WJO延时模式盐度校正方法,对电导率传感器出现漂移、偏移等故障的Argo剖面浮标盐度资料进行校正。对影响校正结果的历史水文资料集(或参考数据集)的选取进行了初步研究,并在不同的海区进行试验。结果表明,选取合适的参考数据集可以提高盐度校正的精度。     

基于卫星遥感海温数据的南海SST预报误差订正

尝试利用卫星遥感高分辨率海表温度资料GHRSST (Group for High Resolution Sea Surface Temperature) 与海表温度(sea surface temperature, SST)数值预报产品之间的误差, 建立一种南海SST模式预报订正方法。首先, 利用南海的Argo浮标上层海温数据对GHRSST 海温数据进行验证, 结果表明两者之间均方根误差约为0.3℃, 相关系数为0.98, GHRSST 海温数据可用于南海业务化数值预报SST的订正。预报订正后的SST与Argo浮标海温数据相比, 24h、48h和72h的均方根误差均由0.8℃左右下降到0.5℃以内。与GHRSST 海温数据相比, 南海北部海域(110°E—121°E, 13°N—23°N)订正后的24h、48h和72h的SST预报空间误差均显著减小, 在冷空气影响南海期间或中尺度涡存在的过程中, SST预报订正效果也较为显著。因此, 该方法可考虑在南海业务化SST数值预报系统中应用。     

全球Argo资料共享与服务平台设计与实现

Argo资料已成为海洋环境和气候变化研究重要的实测资料来源和基础数据支撑。自2007年全球Argo实时海洋观测网建成以来,每年产生的Argo资料稳固增长,数据总量呈现出海量增长趋势,如何实时有效地对Argo数据进行组织管理与信息服务已成为当前Argo资料共享的关键难题。本文针对Argo数据多源异构的时空特性及多元化的信息服务需求,综合运用分布式混合数据库架构,设计了一种适用于全球Argo资料组织管理的弹性扩展云存储模型,建立了基于Matlab的Argo网格化产品高效可视化方法,构建了基于Flex RIA的WebGIS服务框架,并研制了"全球Argo资料共享与服务平台"实例。平台实现了对全球Argo资料的查询浏览、快速下载及可视化分析等功能,并已在中国Argo实时资料中心部署及对外服务。     

基于星载红外辐射计的北极海表温度数据对比分析

本文基于2016年MODIS(ModerateResolutionImagingSpectroradiometer)-Aqua、MODIS-Terra和VIIRS(Visible Infrared Imager Radiometer Suite)三种红外辐射计的海表面温度(Sea Surface Temperature,SST)数据,统计了北极地区红外SST1月和7月的覆盖率及有效覆盖天数,并与Argo(Arrayfor Real-timeGeostrophicOceanography)浮标数据进行了匹配验证,直观获取北极SST误差分布情况并研究SST遥感观测能力,为更好地了解北极地区从而应对气候变化提供一定的资料基础。结果表明,北极地区红外辐射计SST数据7月的覆盖率和有效观测天数均高于1月,1月三种数据相差不大,7月VIIRS的覆盖率和有效观测天数均优于MODIS-Aqua和MODIS-Terra,联合三种红外辐射计的覆盖率和有效观测天数相较于单星有所增加, 1月覆盖率最高为8%, 7月最高接近70%,表明多星联合探测是提高北极地区SST数据覆盖率和观测天数的有效方法;北极地区SST数据的误差普遍高于全球总体水平, VIIRS白天、夜间的均方根误差(E_(rms))均低于MODIS-Aqua和MODIS-Terra, MODIS-Aqua白天SST的E_(rms)高于MODIS-Terra,夜间则低于MODIS-Terra。综合来看, VIIRS在北极的覆盖率、有效观测天数及与浮标的匹配结果在三种红外辐射计中为最优。     

中西太平洋延绳钓黄鳍金枪鱼渔场时空分布与温跃层关系

为了解热带中西太平洋延绳钓黄鳍金枪鱼(Thunnus albacares)适宜的温跃层参数分布区间,采用Argo浮标温度信息和中西太平洋渔业委员会(The Western and Central Pacific Fisheries Commission,WCPFC)的黄鳍金枪鱼延绳钓渔获数据,绘制了热带中西太平洋月平均温跃层特征参数和月平均CPUE的空间叠加图,用于分析热带中西太平洋黄鳍金枪鱼中心渔场时空分布和温跃层特征参数间的关系。分析结果表明:热带中西太平洋温跃层上界深度、温度具有明显的季节性变化,而温跃层下界深度、温度季节性变化不明显,黄鳍金枪鱼中心渔场分布和温跃层季节性变化有关。全年中心渔场的位置分布在温跃层上界深度高值区域,随温跃层上界深度高值区域季节性南北移动。在新几内亚以东纬向区域(5°N~10°S,150°E~170°W)上界深度值全年都在70~100m之间,全年都是延绳钓黄鳍金枪鱼中心渔场。中心渔场上界温度多在26℃以上,但是在上界温度超过30℃区域,CPUE值较小。中心渔场主要分布在温跃层下界深度两条高值带之间区域,在温跃层下界深度超过300m和小于150m区域,CPUE值均偏低。中心渔场主要分布在下界温度低于13℃区域,下界温度超过17℃难以形成中心渔场。频次分析和经验累积分布函数计算其适宜温跃层特征参数分布,得出中西太平洋黄鳍金枪鱼适宜的温跃层上界温度和深度分别是27~29.9℃和70~109m;适宜的温跃层下界温度和深度分别是11~13.9℃和250~299m。文章初步得出中西太平洋黄鳍金枪鱼中心渔场温跃层各特征参数的适宜分布区间及季节变化特征,为我国金枪鱼实际生产作业提供技术支持。     

Spatiotemporal variation and mechanisms of temperature inversion in the Bay of Bengal and the eastern equatorial Indian Ocean

In the northern Bay of Bengal, the existence of intense temperature inversion during winter is a widely accepted phenomenon. However, occurrences of temperature inversion during other seasons and the spatial distribution within and adjacent to the Bay of Bengal are not well understood. In this study, a higher resolution spatiotemporal variation of temperature inversion and its mechanisms are examined with mixed layer heat and salt budget analysis utilizing long-term Argo（2004 to 2020） and RAMA（2...     

Accuracy of the deep convection intensity from a limited number of casts

Deep convection is one of the key components of the Atlantic Meridional Overturning Circulation. The intensity of deep convection (DC) is traditionally estimated as the maximum mixed layer depth (MMLD). In this study, we developed a criterion of the minimum number of casts needed for obtaining the MMLD in the Greenland Sea with a pre-defined accuracy. The criterion depends on convection intensity.For gridded datasets, we introduce a complementary measure for the DC intensity: the area of the region with the mixed layer depth over a predefined value (800 m for the Greenland Sea, notated as S₈₀₀). For a weak or a moderate DC, variations of its intensity is more clear from variations of the MMLD (cluster 1 in the MMLD - S₈₀₀ parameter space). Then the MMLD can be obtained with the 25 % accuracy for at minimum 40 casts during winter. For a well developed DC (cluster 2), variations of the DC intensity are better accessed from variations of S₈₀₀ and minimum 10 casts are required.In the central Greenland Sea, the number of casts is sufficient for obtaining the interannual variations of the convection intensity only since 1986. If only Argo floats are available, minimum 4 floats should simultaneously operate in the Greenland Sea gyre during winter to reach the abovementioned accuracy. Up to present, the number of floats has been insufficient during most of the winters.     

1972—2019年南极威德尔冰间湖以及莫德高地冰间湖的特征分析

基于美国冰雪中心以及AMSR-2海冰密集度产品,分析了1972—2019年在威德尔海域发生的莫德高地冰间湖（1973、1980—2017年）以及威德尔冰间湖（1974—1976年）的时空变化特征,从而为研究冰间湖的形成和长期变化机制提供依据。选用40%海冰密集度阈值识别冰间湖,发现威德尔冰间湖（平均面积为250 000 km²）从结冰期至融冰期一直存在,而莫德高地冰间湖（面积从1980年的1 350 km²至2017年的53 180 km²）则出现日期晚（晚于7月18日）且持续时间短（除2017年长达90 d以上,一般在3~23 d内）。这些时空特征差异反映了与威德尔冰间湖和莫德高地冰间湖相关的海洋对流活动的巨大差异。基于漂流浮标数据评估了2016—2017年莫德高地冰间湖出现前中后区域的温盐变化特征,发现2016年夏季表层水盐度升高,且在2017年变得更暖更咸,但在2018年却变淡。这可能与莫德高地冰间湖在2016年冬出现、2017年冬面积增大以及2018年冬未出现的现象密切相关。此外,2019年在离莫德高地西南方3 000 km的海域首次出现了一个冰间湖,这可能是由于风暴过境导致。海洋和大气在冰间湖的产生、维持以及消散中起着重要作用。