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相似文献
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1.
利用全球海洋Argo网格数据集、SODA月平均海洋数据集和CCMP风场数据,通过EOF分析,揭示了阿拉伯海5、50、100、200 m层海温全年2次增温、2次降温的双峰变化特征.结果表明,5 m层温度变化双峰信号出现在第一模态,其方差贡献率为75.79%,该信号主要受风场、太阳辐射及风生环流影响;50 m层温度变化双峰信号出现在第三模态,其方差贡献率为11.95%,该信号主要受风生环流影响;100 m层温度变化双峰信号出现在第一模态和第三模态,其中第一模态方差贡献率为52.03%,第三模态方差贡献率为9.55%.由100 m层第一模态可知,100 m层温度变化幅度最大、变化范围最广,是由于100 m层处于海洋温度变化最为剧烈的温跃层中.100 m层海温变化主要受风应力旋度(方向:向上为正)影响,风应力旋度为负时,大气对海洋的强迫导致局地海水辐合,温跃层加深,100 m层部分海域温度升高;风应力旋度为正时,大气对海洋的抽吸导致局地海水辐散,海洋深处的冷水上升,100 m层部分海域温度降低.  相似文献   

2.
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。  相似文献   

3.
基于2003—2015年的国产自主SST多源遥感融合数据,以中国南海及邻近海域为研究区,开展了SST时空分布和变化特征分析,结果表明:SST的空间分布总体呈现南高北低的特点,在研究区内,纬度每降低1°,SST增大约0.19℃,在近赤道区域,纬度每降低1°,SST约增大0.30℃;SST区域极大值的季节变化特征明显,冬季SST极大值均分布于5°N以南海域,夏季多分布于15°N以北海域,春秋两季分布介于冬春两季之间,秋季略偏向南海北部,春季略偏向南海南部。从时间变化上看,研究区SST呈现震荡上升趋势,上升速率约0.04℃/a;南海南部SST变化比较平缓,SST年变化速率一般小于0.04℃/a;近岸海域受人类活动的影响,SST年变化速率一般在0.05℃/a以上;在河口沿岸海域,受温度较低的冲淡水影响,SST升温不明显。  相似文献   

4.
南海暖水形态特征   总被引:7,自引:1,他引:7  
利用Levitus资料 ,分析了南海各月某些标准层上的海温水平分布、南北向温度断面垂直分布 ,阐述了南海暖水水平和断面温度分布的阶段性特征 ,给出了南海暖水中心点 ( 1 1 3°E ,8°N)海温垂直结构特征。使用 3次自然样条函数 ,将格点资料插值到每米的深度上 ,求出各格点 2 8℃海温的深度 ,得出各月 2 8℃等温包络面。结果表明 :4~ 1 1月份 2 8℃等温包络面呈现大小不等和深浅不同的盆状 ,其各月的变化形象化地表示了暖水的演变过程。分析南海暖水中心点各标准层温度的季节变化表明 :30m以上海水温度季节变化基本一致 ,冬季 1月最低 ,春季 5月最高 ,次高出现在 1 0月份 ;50m海水温度最低值延至 3月份 ,最高在 7月份 ,次高也在 1 0月份。 2 8℃等温包络面所包体积的季节变化是一个较为规则的单峰型  相似文献   

5.
随着三维可视化技术在海洋环境仿真和信息表达方面的研究不断深入,在应用领域对海洋数据可视化结果的真实感、可视化过程中的实时交互性要求越来越高。基于GPU技术和OSG(Open Scene Graph)三维渲染引擎,研究OSG三维交互关键技术和体绘制渲染技术,开发一套面向大规模海洋水文环境数据的可视化软件,实现海洋要素场填色图、等值线绘制、等值面绘制、要素场体绘制和海流场动态模拟。为了更好的表达海量海洋水文环境数据的空间特性和实时性,在场景中建立节点对几何对象进行管理,引入回调机制实现动态渲染,加入CUDA(Computing Unified Device Architecture)并行计算提高计算速率,采用NetCDF(Network Common Data Form)文件格式对数据进行存取,应用GPU编程技术实现海洋水体环境要素快速体绘制。通过实践,开发实现的海洋水文环境可视化软件能够对海洋水体环境要素的属性和变化过程进行高效、直观的模拟和显示。  相似文献   

6.
利用GIS技术对海洋标量场、矢量场数据进行可视化表达和信息查询分析,基于JavaScript设计并开发全球海洋信息三维可视化系统,使用基于WebGL的三维地球可视化平台,使用netCDF数据存储管理标量场、矢量场数据,实现了对海温、洋流和风场的三维可视化表达。在全球大范围矢量场数据的可视化过程中,为提高矢量符号的绘图效率,本文提出了一种高效率绘制矢量场的方法。论文成果对于实现海洋数据的有效利用和共享,为海洋信息的高效利用提供了基础,具有重要的使用价值。  相似文献   

7.
提出基于距平分析的Argo海表温度场(SST)重构方法,即在Argo浮标观测点提取温度距平值序列进行Kriging插值生成距平场,并叠加气候态SST的方法重构Argo海温场。以Argo数据相对稀少的2003年8月份和Argo数据相对较多的2012年8月份印度洋海域(60°S—30°N,25°—125oE)为例,重构水平分辨率为1°×1°的海表温度场。分析表明:(1)这种基于距平分析方法重构的海温场与对Argo数据直接Kriging插值获得的结果相比在精度上有大幅提高;(2)重构的温度场与最优插值海表温度场(OISSTV 2.0)的等温线具有高度的一致性,并且在Argo浮标附近海域有更好的细节表现;(3)即使在Argo数据相对稀少的海域,基于距平分析方法重构的海温场也能保持较高的精度要求,包括边缘海域和南大洋极锋附近均有较好表现。  相似文献   

8.
20世纪后50年南海深水海盆SST持续增暖了0.64℃,为了探究其持续增暖的机制,使用IPCC模式比较试验CGCM3.1(T47)、CGCM3.1(T63)、CSIRO-Mk3.0、GFDL CM2.0这4个模式输出资料中的辐射通量、湍流热通量、比湿、风、云量、气温、海平面气压及海温数据,计算了各海洋、气象要素的变化趋势,估算了热通量各分量,发现20世纪后50年期间SST的持续增暖似乎不能依据海面热通量的变化来解释。主要证据如下:夏季风的减弱使得海面潜热减少了约4.9W/m2,但由于海温升高、蒸发加强又使潜热增多了大约同样的值,使得夏季南海深水海盆总的潜热通量变化较小;夏季大气水汽含量的增多促使海面长波辐射增多了约1.8 W/m2,加上感热通量等变化的效应,海洋净得热增多了约3.0 W/m2;但是,20世纪后50年内冬季风的增强和冬季海温升高致使海洋潜热增多了约7.3 W/m2。由于20世纪后50年潜热释放大于海面长波辐射增多,无法只用海面热通量解释SST持续增暖现象,指出了南海海洋动力过程可能在维持南海深水海盆50年来SST持续增暖中的重要性。  相似文献   

9.
利用1980年1月至2007年12月逐月的南海上层海洋热含量和逐层海温资料,分析了南海夏季风爆发早年和晚年前一年冬季和春季南海上层海洋热含量的时空分布特征及其与南海夏季风爆发的关系,并在此基础上,进一步探讨了热含量影响南海夏季风爆发早晚的可能原因.结果表明,南海上层海洋热含量的变化集中体现在中南部(8°~16°N,11...  相似文献   

10.
Argo浮标观测已成为全球海洋观测系统的重要支柱,但因缺乏表层观测,使得Argo观测资料在海洋和大气研究中的应用仍有一定的局限性。基于一个简化的海洋温度参数模型,由Argo剖面观测及气候态数据所确定的垂向海洋温度参数,得到表层与次表层温度的函数关系,进而利用太平洋海域的Argo次表层温度数据来推算表层温度场。其中,海温参数模型的相关参数采用最大角度法求得,利用此方法得到的混合层深度,温跃层梯度,温跃层下边界等参数较以往的迭代法更精确。与传统采用外插方式得到的表层温度场及卫星反演的SST相比,推算的Argo表层温度与GTSPP、Argo NST等实测资料的标准差有了显著地降低;与Argo NST现场观测数据的相关性分析也表明,推算的表层温度与实测资料有着更好地一致性;通过相关分析检验,在理论上验证了在太平洋海域利用海温参数模型推算海表温度的可行性。本研究为弥补当前Argo资料缺乏表层观测的缺陷,构建完备的Argo网格化温度数据集提供了新途径,具有重要的科学意义和应用价值。  相似文献   

11.
南海表层水温场的时空特征与长期变化趋势   总被引:9,自引:0,他引:9  
本文利用月平均表层水温(SST)、850hPa经向风和西太平洋副热带高压等资料分析了南海表层水温距平(SSTA)场的时空特征和长期变化趋势,并探讨了SST的年际和长期变化原因.结果表明,南海SSTA场分别存在着以全域同位相振荡和东南一西北向反位相振荡的两个主要模态.其中,前者是主要模态,以年际振荡为主,而后者则是次要模态,以季节振荡为主.进一步分析发现,南海中部的SST存在着显著的年际和年代际变化,并在1981年前后发生了一次由低到高的气候转变,而且南海中部SST的长期变化趋势非常明显,在1950—2006年间增温0.92℃.相关和合成分析表明,南海SST的年际和长期变化可能是由南海上空的经向风异常和西太平洋副热带高压的纬向变动引起的.  相似文献   

12.
利用HOAPS资料研究南海海气界面热通量时空分布   总被引:9,自引:3,他引:6  
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.  相似文献   

13.
Sea surface temperature fields in the East Sea are composed of various spatial structures such as eddies, fronts, filaments, turbulent-like features and other mesoscale variations associated with the oceanic circulations of the East Sea. These complex SST structures have many spatial scales and evole with time. Semi-monthly averaged SST distributions based on extensive satellite observations of SSTs from 1990 through 1995 were constructed to examine the characteristics of their spatial and temporal scale variations by using statistical methods of multi-dimensional autocorrelation functions and spectral analysis. Two-dimensional autocorrelation functions in the central part of the East Sea revealed that most of the spatial SST structures are anisotropic in the shape of ellipsoids with minor axes of about 90–290 km and major axes of 100–400 km. Two dimensional spatial scale analysis demonstrated a consistent pattern of seasonal variation that the scales appear small in winter and spring, increase gradually to summer, and then decrease again until the spring of the next year. These structures also show great spatial inhomogeneity and rapid temporal change on time scales as short as a semi-month in some cases. The slopes in spectral energy density spectra of SSTs show characteristics quite similar to horizontal and geostrophic turbulence. Temporal spectra at each latitude are demonstrated by predominant peaks of one and two cycles per year in all regions of the East Sea, implying that SSTs present very strong annual and semi-annual variations. This revised version was published online in August 2006 with corrections to the Cover Date.  相似文献   

14.
西北太平洋海表温度融合产品交叉比对分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
奚萌  宋清涛  李文君  邹斌  林明森 《海洋学报》2017,39(12):136-152
海表温度产品是研究全球海洋大气系统的重要数据源,在海洋相关领域的研究和应用方面具有重要价值。以西北太平洋海域为研究区域,本文对2007-2014年的3个海表温度融合数据(AVHRR OISST,MISST和OSTIA)的产品特性与Argo浮标进行了真实性检验,并对融合产品进行了交叉比对分析。结果表明,3个融合产品在空间尺度上均能反映西北太平洋海域的海表温度变化趋势。融合数据与Argo浮标的平均偏差在±0.1℃之间,均方根误差小于0.9℃。融合数据与浮标数据存在明显的季节性变化,其中冬季融合数据与浮标数据的平均偏差和均方根误差较小。在高纬海域,融合产品和浮标存在正偏差。与另两个融合产品相比,OSTIA的数据质量与Argo浮标最为接近。3个融合产品在近岸和高纬海域差异较大,三者对海冰的标识和处理方式不同对融合结果也有影响。在2012年6月之前MISST和OSTIA的海表温度数据质量更为接近,但在此之后MISST存在系统误差。红外数据、微波数据和实测数据作为输入数据,是制作高时空分辨率高精度海表温度融合产品必不可少的要素。  相似文献   

15.
南海南部海域海面温度异常的时空分布特征   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于1982年1月—2006年12月NOAA Optimum Interpolation Sea Surface Temperature(OISST)的逐月平均海面温度(SST)资料,采用经验正交函数分解(EOF)方法分析了南海南部海面温度异常场典型的空间分布形态及其时间变化特征。结果表明,南海南部海域海面温度异常场空间上主要表现为三种典型的分布结构,即以研究区域北部为中心的海盆尺度的单涡结构、东西反相的经向偶极子分布结构和南北反相的纬向偶极子分布结构,这三种分布结构都以2—4年的年际变化周期为主,反映了研究海域海面温度异常与ENSO现象高度相关。此外,研究海域还存在显著的半年和季节内周期变化,这种变化周期主要以南北反相的纬向偶极子分布结构(第三模态)存在,反映了大气动力强迫和热力强迫共同影响的结果。  相似文献   

16.
南海表层水温年际变化的大尺度特征   总被引:24,自引:2,他引:22  
通过对COADS海洋气象资料的分析,得出南海表层水温(SST)年际变化的若干大尺度特征.结果表明:南海SST年际具有一定的准周期性,其显著周期为24~30个月;南海SST年际变化与年循环之间有着一种锁相关系,关键位相在于北半球冬春季节;南海典型冷暖年份合成SST距平场的时空结构十分相似;在年际时间尺度上,南海SST和南方涛动指数有反相关系,与经向风海面热收支之间有同位相关系;南海暖池面积指数的年际变化与南海SST年际变化一致.  相似文献   

17.
为研究南海外海鸢乌贼渔场范围与海洋环境因子之间的联系,本文根据2013-2018年广西壮族自治区北海市灯光罩网渔船在南海外海的鸢乌贼生产数据和海洋环境遥感数据,对鸢乌贼渔场范围的时空分布与海表面温度(SST)、海表面高度(SSH)和海表面叶绿素a(Chl a)浓度的关系进行研究.结果表明:在5°~20°N,108°~1...  相似文献   

18.
利用历史观测得到的温度剖面数据,通过严格筛选和插值,建立了南海北部的气候态垂向温度剖面。随后,利用回归统计分析的方法构建了海面温度异常(SSTA)、海面高度异常(SSHA)联合扩展温度剖面的经验回归模型,并采用卫星遥感得到的SST和SSH数据扩展了南海北部的三维海洋温度场,其时间分辨率为天,空间分辨率为0.25°×0.25°。通过与观测数据的对比研究,扩展得到的温度场可以较为准确地反映南海北部温度剖面的结构特征,并且能有效地体现出一些中尺度变化过程。结果表明,本研究反演得到的三维温度扩展场是较为可靠的,它可以作为海洋数值模型的初始场,实现现场观测数据和卫星遥感数据的互补,有助于更好地分析南海北部温度场的三维结构及变化特征。  相似文献   

19.
南海U形海疆国界线(简称南海U形线)是我国的南海国界线。该研究分析多源卫星遥感和GIS数据,系统研究南海U形海疆线水域的水深地形和环境生态要素,并重点分析2014年生态要素的季节变化,首次整体展现了南海U形线立体水深分布特征。根据海底地形的平缓、波峰、波谷和递增四大特征,将南海U形线分为东北、西北、东、西和南区5个区间。南海U形线总长大于4 000 km。西北区和南区的水深浅且变化平缓(<1 000 m),西区水深呈波峰分布(平均2 303 m),东区水深由南向北递增(>2 000 m);东北区水深最深且呈波谷分布(平均3 535 m)。南海U形线的5个区间,西北区与北部湾盆地、西区与越东断裂、南区与曾母盆地、东区与南海海槽、东北区与马尼拉海沟地形构造相吻合。研究发现季风对南海U形线5个区间海洋环境季节性变化有明显影响:西北区和东北区海表温度温差大,呈冬季最低夏季最高,混合层深度冬季最深春季最浅,海表流场和海表盐度季节变化小,但西北区海表叶绿素a浓度冬季爆发,其余季节呈对数分布,而东北区冬季区内中部略有增长;西区、南区和东区海表温度盐度季节变化小,海表风场和混合层深度冬季最强春季最弱,但海表叶绿素a浓度西区季节变化小,南区区内中部冬季增长明显,东区区内南部冬季小幅增长。西北区和南区(浅地形区)呈相似的季节分布。研究阐明了5个区间具有各自明显的区域性海洋环境特征:西北区海表温度和海表叶绿素a浓度的季节变化最大、西区混合层深度季节变化最大、南区海表流场季节变化最大、东区海表盐度季节变化最大、东北区风场变化大但海表叶绿素a浓度季节变化小。研究显示,南海U形线上的台风路径时空分布南北差异大,东西不均。1945—2016年共604个台风跨过南海U形线,年均8个,路径集中在东北、西北、东3个区,112.3°E以东台风537个,112.3°E以西415个。南海U形线东北区的生态环境受台风"风泵效应"影响最大。1991—2000年为台风多发期,跨线台风年均达11个。研究提出的南海U形海疆线5区间分法,具有科学意义和实践指导作用。  相似文献   

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