热带太平洋-印度洋上层热含量年际变化的主模态

利用多种海洋资料,采用经验正交函数分解(EOF)与合成分析等方法研究了热带太平洋-印度洋热含量年际变化的主要模态及其对应的转换过程。结果表明其第一模态对应El Nino事件成熟位相时的空间分布,即热带西太平洋和东印度洋为一冷中心,西南印度洋和赤道东太平洋为暖中心;第二模态对应着El Nino事件过渡期的空间分布,太平洋10°N附近以及赤道带为变化中心,而印度洋的变化中心主要在苏门答腊岛西部的赤道东印度洋海区。这2个模态基本刻画了ENSO循环过程中热带两大洋热含量变化的关键海区。利用合成分析结果与EOF分解结果的相似性,探讨了EOF分解前两个模态之间的转换过程,发现第一模态可能主要是通过海洋波动的传播过程调整到第二模态的,而第二模态还可以作为El Nino或La Nina事件的预报因子。此外,分析结果还表明,El Nino事件与La Nina事件对应的热含量变化并不是反对称的。     

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。     

南印度洋热带气旋快速增强事件气候特征及其年际变率

利用美国联合台风预警中心的热带气旋最佳路径数据集、美国国家海洋和大气管理局的扩展重构海表温度数据、全球海洋数据同化系统的温度、盐度数据及美国国家环境预报中心/国家大气研究中心的再分析资料, 分析了1981—2019年南印度洋热带气旋快速增强事件的气候特征和年际变率。结果表明, 南印度洋热带气旋快速增强事件产生频率呈现单峰分布, 主要产生在每年的12月至次年4月。南印度洋热带气旋增强事件的产生位置呈带状分布, 其中3个高值中心分别位于马达加斯加岛东北海域、南印度洋中部海域和澳大利亚西北海域, 这主要是由于热带气旋热潜和垂直风切变两个大尺度环境变量决定的。年际变率方面, 厄尔尼诺-南方涛动对南印度洋热带气旋增强事件产生频率的调制作用是不对称的, 厄尔尼诺年与拉尼娜年南印度洋热带气旋快速增强事件均减少, 但使其减少的物理机制不同。厄尔尼诺年, 热带气旋快速增强事件减少主要是较高的垂直风切变造成的; 拉尼娜年, 热带气旋快速增强事件减少主要是由于热带气旋热潜的降低, 而海表温度、垂直风切变和相对湿度也存在一定贡献。     

海洋沉积物黏土矿物相对含量不同计算方法对比研究

海洋沉积物黏土矿物相对含量计算存在多种计算方法,并不统一,限制了异源黏土矿物的整合和使用。文章选取了两种较为常见的计算方法,即Biscaye和国标中规定的计算方法,分别对东印度洋109个表层样品黏土矿物的相对百分含量进行计算,分析对比了两种方法计算结果之间的差异。结果显示,两种计算方法结果存在显著正相关,都能显示黏土矿物分布的变化趋势,4种黏土矿物相关系数由高到底分别为:蒙皂石0.986、伊利石0.974、绿泥石0.924、高岭石0.923。相对于Biscaye计算方法,国标计算方法会增加伊利石和高岭石的相对百分含量而降低蒙皂石和绿泥石的相对百分含量。两种计算方法黏土矿物的含量相关性较好,可以建立起相互数学转换关系式。但在不同的海区,由于矿物成因、结晶程度以及混层矿物的出现可能会使衍射峰形态发生改变,从而相关性系数和转换关系也会相应发生改变。     

南大洋混合层的时空变化特征

过去对南大洋的研究受限于长期观测的缺乏,而现在地转海洋学实时观测阵(Arrayfor Real-timeGeostrophicOceanography,Argo)项目自开始以来持续提供了高质量的温度盐度观测,使系统地研究南大洋海洋上层结构成为可能。本研究使用2000—2018年的Argo浮标观测数据,分析了南大洋混合层深度(Mixed Layer Depth, MLD)的时空分布特征。结果表明:南大洋混合层存在明显的季节变化,冬春两季MLD在副南极锋面北侧达到最高值并呈带状分布,夏秋两季由于海表加热导致混合层变浅,季节变化幅度达到400m以上;在年际尺度上,MLD受南半球环状模(Southern HemisphereAnnularMode,SAM)调制,呈现纬向不对称空间分布特征,这与前人结果一致;本文指出在所研究时段,南大洋混合层在90°E以东,180°以西有加深趋势,而在60°W以西,180°以东有变浅趋势,显示出偶极子分布特征,并且这种趋势特征主要是风场的作用。     

中国海洋生态环境特征分析

随着社会不断地发展,资源需求不断增加,海洋生态环境污染日益严重的问题开始逐渐显现出来。文章对近18年的相关数据进行计算研究,从水体质量、富营养化、赤潮情况等方面对我国海洋水体环境进行了分析,指出虽然我国四大海区水质问题逐年改善,但南海的近岸污染问题、东海和渤海的赤潮问题等仍需加以重视。文章的大量数据分析为我国建立更符合国情的海洋生态环境治理决策提供了参考。     

雅浦-马里亚纳海沟附近海域的精细地貌特征研究

利用西太平洋地区的雅浦-马里亚纳海沟附近海域的多波束水深数据,获得了9.8°N—13.2°N、132.2°E—145°E矩形区域内的高精度水深地形图。通过对精细地貌进行研究发现,马里亚纳海沟南部的洋坡上发育有大范围的地垒、地堑型地貌,雅浦海沟北部存在明显的分段性特征,菲律宾海盆和帕里西维拉海盆内存在不同展布方向的大规模脊-槽地貌。研究结果表明此处复杂的地形地貌特征主要受板块运动的控制。最后结合已有研究成果,对该区域的地形地貌进行了分类。     

Tropical Cyclone Genesis Potential Index for Bay of Bengal During Peak Post-Monsoon (October-November) Season Including Atmosphere-Ocean Parameters

Several studies on tropical cyclone genesis potential index (GPI) mainly using atmospheric parameters (relative/absolute vorticity, relative humidity, vertical wind shear, potential instability, vertical velocity etc.) have been reported earlier. Though the ocean plays a vital role in the genesis and intensification of cyclones, no ocean parameter has been included in most of the studies. In this study, we have made an attempt to develop a new GPI for Bay of Bengal during peak post-monsoon (October-November) season including upper ocean heat content (UOHC) using the data for the period 1995–2015. It is found that the new GPI is better correlated with the total number of depressions, cyclones and severe cyclones (TNDC) compared with the existing GPI which was developed for the north Indian Ocean and presently used by India Meteorological Department (IMD), New Delhi. The correlation has significantly enhanced (r=0.86:significant at >99% level) by using the first differences [year(0) –year(?1)] of the time series data. Since, the new GPI which considers atmosphere and ocean (UOHC) parameters, it appears to be more suitable for Bay of Bengal during the peak post-monsoon season.     

Upper Ocean Four-Dimensional Variational Data Assimilation in the Arabian Sea and Bay of Bengal

A regional ocean circulation model with four-dimensional variational data assimilation scheme is configured to study the ocean state of the Indian Ocean region (65°E–95°E; 5°N–20°N) covering the Arabian Sea (AS) and Bay of Bengal (BoB). The state estimation setup uses 10 km horizontal resolution and 5 m vertical resolution in the upper ocean. The in-situ temperature and salinity, satellite-derived observations of sea surface height, and blended (in-situ and satellite-derived) observations of sea surface temperature alongwith their associated uncertainties are used for data assimilation with the regionally configured ocean model. The ocean state estimation is carried out for 61 days (1 June to 31 July 2013). The assimilated fields are closer to observations compared to other global state estimates. The mixed layer depth (MLD) of the region shows deepening during the period of assimilation with AS showing higher MLD compared to the BoB. An empirical forecast equation is derived for the prediction of MLD using the air–sea forcing variables as predictors. The surface and sub-surface (50 m) heat and salt budget tendencies of the region are also investigated. It is found that at the sub-surface, only the advection and diffusion temperature and salt tendencies are important.     

波致应力的近似求解及其太平洋特征分析

基于波致应力计算中对海浪谱和波浪增长率公式的敏感性分析,选择适当的波致应力近似求解方法,计算和探讨了太平洋波致应力的时空分布特征。敏感性分析中,选择了4种常用的波浪增长率公式和3种经验解析海浪谱。推导了计算波致应力的单波公式,并将其与JONSWAP谱积分公式和Elfouhaily谱积分公式进行比较,同时使用了由风速和有效波高资料构造的Elfouhaily谱积分公式计算太平洋波致应力。结果表明:Belcher等(1993)的波浪增长率计算公式估算的波致应力与实验数据吻合度较好,同时适用ERA-interim数据;当波龄小于1.2时运用Elfouhaily谱积分公式更合适,当波龄大于1.2时运用单波公式更快速有效;太平洋的波致应力分布与风场之间存在明显的相关性;2009年1月、4月、7月和10月太平洋波致应力的季节性特征分析表明四个季节的西风带波致应力较其他地区都更强盛,而在时间变化上1月和10月为波致应力整体较为强盛的时期。