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《海洋预报》2021,38(3)
利用新建的中大温盐资料集、HadISST和ICOADS的逐月海温资料,对东海黑潮关键区30 a(1981—2010年)气候态海表温度气候特征进行分析,并利用SODA海表资料尝试找出海表温度变化的特征及原因。结果表明:在东海黑潮关键区范围内,1981—2010年海表温度整体呈现增温趋势,春冬两季增暖幅度最大,1997年是海温气候异常由负到正的转折点;利用SODA表层和次表层温度和海流资料分析看出,海表温度的增强主要是由经向平流增强带来的增温效应;此外,1 000 m以浅东海黑潮关键区1997年后比1997年前海水增暖系统更加深厚,500 m以浅东海黑潮主流区流速表层约每10 a增加0.6 cm/s,趋势随深度增加而减小,年际变化较显著且与ENSO变化周期一致,海表海温约每10 a增加0.2～0.3℃,海下100 m附近增速最大。 相似文献
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南海海表温时空演变与南海夏季风爆发早晚相关性初探 总被引：2，自引：1，他引：1
利用我国近海1986-2008年间的海温再分析资料,分析了南海海温异常的时空变化,重点揭示了南海夏季风爆发前后(4-6月)南海表层海温异常的时空演变特征,并探讨了其与南海夏季风爆发早晚的相关关系。结果显示,南海夏季风爆发前后南海表层海温异常存在一个显著时空演变模态,4月南海全域海表温度异常几呈负位相态势,其中正值信号首先出现于巴拉望岛以西海域,随后逐步向西向北扩展,5月南海大部已被海表温异常正位相控制,6月南海表层海温异常完成负-正位相转换。分析表明,南海表层海温异常时空演变的年际差异与南海夏季风爆发的早晚存在显著相关。综合已有研究认为,南海海表温异常时空演变所形成的季节内尺度的热力差异(主要包含演进趋势、速度和幅度等)可能是影响南海夏季风爆发早晚的一个重要因子,据此建立了海表温温差异常指标,其对南海夏季风爆发早晚具有较好的反映能力。此外,南海海表温异常时空演变与南海暖池的变化紧密关联。相关分析还发现,南海夏季风爆发前期南海暖池与印度洋暖池的海表温差异常存在显著正相关关系,而与西太平洋暖池为负相关关系。南海海表温异常季节内演变在印-太暖池区海表热力格局及差异形成背景下或可通过影响大尺度经向和纬向环流而引发南海夏季风爆发早晚之年际异常。 相似文献
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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
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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
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《热带海洋学报》2017,(1)
利用中分辨率成像光谱仪MODIS(moderate-resolution imaging spectroradiometer)遥感资料作为数据源,以海南岛西南部近海海域作为研究区,利用改进的分列窗算法对研究区海域2005—2014年多时相海表温度进行反演。利用海南岛西南部近海海域观测的12个观测点的实测海洋表面温度对反演温度结果进行精度验证,相关系数达到了0.9。选择一年内4个季度和10年内海表温度反演的结果,分别分析海表温度随季节与年度的时空变化分布。结果表明,利用MODIS多通道改进的分裂窗算法可以较精确地反演海南岛西南部近海海表温度,分析海表温度的时空变化可为海洋渔业、海洋环境变化及气象监测提供参考。 相似文献
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利用中国2008年9月发射的自主 HJ-1B 卫星热红外遥感影像数据,基于实测数据对已有海表温度反演的单窗算法进行了改进与简化,重新订正了大气透射率和大气平均作用温度估算方程,建立了基于实测数据验证的 HJ-1B 卫星海表温度定量反演业务化算法.将本算法与段四波等的改进算法用于实验海区海表温度的反演,反演结果与卫星同步实测海温数据的对比表明:本研究算法反演结果与现场同步实测海表温度平均误差约为0.76,℃段四波等改进算法反演结果平均误差约为1.09℃.本算法为 HJ-1B 卫星海表温度产品的业务化应用提供了便捷可行的方案 相似文献
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基于随机森林方法反演墨西哥湾海表盐度 总被引：1，自引：0，他引：1
盐度是表征物理和生物地球化学过程的重要参数之一,光学遥感可满足较高分辨率的监测需要并避免射频干扰问题,为沿海水域的海表盐度研究提供可行的途径。本文基于MODIS-Aqua的412 nm、443 nm、488 nm、555 nm和667 nm波段的遥感反射率(Rrs412、Rrs443、Rrs488、Rrs555、Rrs667)、海表温度以及实测的海表盐度数据构建随机森林模型,基于模型结果分析墨西哥湾海表盐度时空异质性及海表盐度与影响因子(海表温度和遥感反射率)之间的相关关系。研究结果表明:(1)随机森林模型能较准确地反演墨西哥湾海表盐度,其均方根误差为0.335,决定系数为0.931;(2)湾区海表盐度空间分布呈近岸?河口低、离岸高,环状向内增值的态势,其变化受河流流量、风力以及环流的影响;(3)海表温度与海表盐度存在较强的相关性,海表温度对海表盐度的反演影响显著;(4)海表温度、遥感反射率与海表盐度的相关性呈现空间异质性。 相似文献
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海表温度（Sea Surface Temperature, SST） 是一个重要的海洋物理量, 其准确预报对于水产养殖和预测海洋环境信息等海洋相关领域的研究至关重要。数值预报是目前预报海表温度的一种常用方法, 但数值预报模型所产生的预报结果往往与实际观测数据有偏差, 因此有必要对数值预报产品的偏差进行订正。本文提出了一种结合ConvGRU 神经网络与自注意力（Self-Attention, SA） 的新型时空混合海表温度订正模型（ConvGRU-SA）, 对南海海表温度预报数据进行偏差订正, 该模型适用于利用卫星遥感数据对海表温度数值预报产品进行订正。经与ConvLSTM、ConvGRU 等网络模型对比, 证明了ConvGRU-SA 模型的优越性, 设置不同的超参
数进行实验, 提高模型订正准确率。订正后该区域的海表温度预报均方根误差从0.52 ℃降低至0.32 ℃, 准确率提高了38.4%, 优于现有模型。 相似文献
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卫星遥感业务系统海表温度误差控制方法 总被引：11，自引：1，他引：11
提高卫星遥感海表温度的反演精度是各种反演模型追求的目标,也是遥感系统业务化应用的关键.据相关文献报道,在晴空无云的条件下遥感海表温度的精度达到了0.5℃,但考虑到影响海表温度反演精度的多种因素,在遥感业务系统真正实现SST精度在1℃以内是非常困难的.在北太平洋渔场速报制作系统中,对遥感海表温度与船测温度误差统计显示均方根误差达到5.71℃,匹配点误差分布显示存在大量较大的负误差值,最大的为-17.2℃,遥感温度图也反映出存在片状温度低值区,这些区域很可能被错误地当作冷涡或冷锋区,严重干扰渔情分析,这些异常的温度误差很难通过海表温度反演模式和云检测技术来消除.采用一种标准海表温度参考图用于温度误差控制技术,可有效地检测温度反演异常值,将均方根值从5.71℃降低到1.75℃,如果采用2℃阈值控制计算均方根值,则海表温度精度达到0.785℃.该方法基本消除了遥感海表温度的低值现象,明显提高了遥感海表温度的精度,并已成功地应用于北太平洋渔区的海况速报产品制作中. 相似文献
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中国远洋作业渔场海表温度异常年际变动分析 总被引：1，自引：0，他引：1
基于美国国家海洋大气局(NOAA)气候预测中心月平均SST资料,利用时间序列的统计学特征分析了中国7个主要远洋作业渔场1982~2011年海表温度异常(SSTA)年际变动,用功率谱方法计算时间序列的显著变动周期,并用相关分析探讨了去除趋势项后的SSTA与南方涛动指数(Southern Oscillation Index,SOI)的相关性。结果表明,1982~2011年中国主要远洋作业渔场SSTA为–0.3~0.3℃,波动周期约为3~4 a,平均SSTA总体呈现上升趋势,与SOI存在显著的相关性(r=–0.509),说明渔场的SSTA与ENSO事件有着密切联系;从渔场SSTA升降趋势来看,除了东太平洋和东南太平洋SSTA出现下降趋势,其余渔场的SSTA均有一定程度的上升,其中西北太平洋SSTA上升最为显著;从渔场SSTA的变化周期来看,东太平洋和西南大西洋的SSTA变化周期为3~4 a,东南太平洋为4 a,西太平洋为5 a,其余的短期周期性较不明显,约为10 a;与SOI时间序列进行相关分析得到,东太平洋、中大西洋以及西南大西洋均与SOI存在显著的相关性,相关系数分别为–0.895、0.471和–0.598,其余渔场与SOI无显著相关。通过各渔场间的对比得到以下特征:赤道附近海域东太平洋SSTA变化往往与西太平洋和中大西洋反相,而与印度洋同相;中纬度海域的3个渔场中,南半球中纬度渔场温度变化要比北半球中纬度渔场小;东、西印度洋SSTA存在显著相关性,印度洋内部SSTA正负变化情况基本一致。 相似文献
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海洋水温是海洋研究的重要参数之一.本文介绍了"表皮温度"和"表层温度"的不同概念,分析了表皮和表层温度不同的产生机理,初步建立了两个温度之间的关系式,分析了回归方程产生的误差. 相似文献
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1.5 Ma以来南海南北上部水体温度变化对比 总被引：3，自引：0，他引：3
浮游有孔虫表层海水古温度转换函数、表层暖水种属种含量比值,以及次表层暖水种含量的变化,表明南海北部1．5Ma以来表层、次表层海水温度逐渐降低,其主要变化阶段为0．86～0．94Ma和0．64～0．68Ma。与南海南部西太平洋暖池区的17957站研究结果对比．发现南海南部1．5Ma以来表层、次表层海水温度逐渐增加．发生的主要时间为1．23～1．3Ma和0．64～0．68Ma。南海北部的上部海水结构变化主要受东亚冬季风影响,而南海南部则主要受西太平洋暖池影响,因此,南海南、北上部海水温度的变化说明0．9Ma后尤其是0．68Ma以来东亚冬季风强化,西太平洋暖池加强。 相似文献
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2016年中国沿海海平面上升显著成因分析及影响 总被引：1，自引：0，他引：1
使用中国沿海及西北太平洋区域的水位、海温、气温、气压和风等水文气象资料，详细分析了2016年中国沿海海平面显著升高的成因及影响。分析结果表明:（1）2012-2016年，中国沿海海平面处于准2 a、4 a、准9 a和准19 a周期振荡的高位，几个周期振荡高位叠加，对该时段海平面上升起了一定的作用；（2）2016年，中国沿海气温和海温较1993-2011年的平均值分别高0.7℃与0.5℃，均处于1980年以来高位；气压较1993-2011年的平均值低0.2 hPa；（3）2016年4月、9月、10月和11月，中国沿海海平面均达到1980年以来同期高位，这4个月的风场距平值在东海以南均明显偏大，且以偏南向和向岸风为主，风生流使得海水向岸堆积，沿海长时间以增水为主，对当月局部海平面上升的贡献率达到40%~80%；（4）2016年，中国沿海降水总体偏多，局部区域降水量达到历史同期最高，加上沿海径流量的增加，对沿海局部海平面升高有一定贡献；（5）2016年9-10月，有5个台风相继影响我国南部沿海，持续的风暴潮增水导致台风影响期间的海平面高于当月平均海平面70~360 mm，风暴潮和洪涝灾害给当地造成直接经济损失超过30亿元。 相似文献
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利用卫星观测海面信息反演三维温度场 总被引：3，自引：0，他引：3
基于历史观测的温盐剖面资料,采用回归分析方法统计出海面温度异常、海面动力高度异常与温度剖面异常之间的相关关系;然后利用高分辨率的卫星遥感海表面温度(SST)和卫星观测海面高度(SSH)信息重构了三维海洋温度场。在台湾岛周边海域建立了时间分辨率为天、空间分辨率为0.25°×0.25°的三维温度分析场。通过与实测资料的比较分析,文章所构建的分析场能够较好地描述海洋三维温度场的结构特征,能够较为真实地反映海洋的中尺度变化过程。该分析场可以作为海洋数值模式的初始场,也可以作为伪观测同化到海洋数值再分析和预报系统中,进而改善三维温、盐、流的数值再分析和预报。 相似文献
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六种遥感海表温度产品的比对分析 总被引：5，自引：3，他引：2
海表温度(sea surface temperature, SST)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。对2007年1和7月的六种不同SST产品(AVHRR-only, AMSR+AVHRR, NCODA, RSS, RTG-HR和OSTIA)在南大洋阿古拉斯回流(Agulhas Return Current, ARC)与绕极环流交汇区域的产品特性进行了比对统计分析, 包括SST分析、SST梯度分析、统计参数分析和波数谱分析。分析结果表明产品之间SST时空变化分布的整体趋势一致, RTG-HR在空间分布上过于平滑, OSTIA解析的大洋锋面最弱, RSS包含噪声较多, NCODA相对其他产品存在较大偏差。发现在AVHRR数据的覆盖率较好的情况下与以红外数据构建的AVHRR-only相比, AMSR数据并不能提供更多的SST信息, 反而会降低产品的空间解析能力。 相似文献
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2017 年中国近海海温和气温气候特征分析 总被引：1，自引：0，他引：1
2017 年，全球平均海表温度较常年值偏高0.29~0.43 ℃，是自1960 年以来第三热的年份，仅次于2015 和2016 年，同时是没有厄尔尼诺事件影响的全球海洋最热年。1960-2017 年，中国近海年平均海表温度呈显著波动上升趋势，每十年升高0.16 ℃。2017 年中国近海年平均海表温度较常年值偏高0.64 ℃，是自1960 年以来的中国近海第二最热年份，仅次于1998 年。基于国家海洋局沿海海洋观测台站资料分析，1960-2017 年，中国沿海年平均海表温度以每十年0.15 ℃的速率上升（高于全球平均海表温度的升温速率每十年0.11 ℃）。2017 年中国沿海海表温度较常年值偏高0.8 ℃，是1960 年有记录以来的最高值，比2015 年所创的最高纪录高0.2 ℃。1965-2017 年，中国沿海年平均气温以每十年0.30 ℃的速率上升。2017年中国沿海气温较常年值偏高1.1 ℃，也是1965 年有记录以来的最高值，比2016 年高0.2 ℃。 相似文献
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卫星记录以来,南极海冰范围发生5次快速下降事件,研究这5次事件的时空特征,对进一步认识海冰快速下降事件的物理机制具有重要意义。基于海冰范围和海冰密集度的卫星数据,从时间和空间两个维度总结5次南极海冰快速下降事件的特征,再结合大气和海洋各项环境因素的再分析数据,探讨海冰快速下降的影响因素及其驱动过程。结果显示:南极海冰快速下降的空间分布存在季节性差异, 2021年8～12月以及2016年8～12月的春季南极海冰快速下降由别林斯高晋海、威德尔海、印度洋和西太平洋区域的海冰减少所主导; 2010年12月至2011年4月以及1985年12月至1986年4月的夏季南极海冰快速下降由威德尔海、罗斯海沿岸和西太平洋区域的海冰减少所主导;2008年4～8月的冬季南极海冰快速下降则由别林斯高晋海和西太平洋的部分区域的海冰减少所主导。探究影响海冰的环境因素发现,海表面温度和海表面净热通量对海冰减少的热力效应影响具有区域性差异。此外,南极海冰快速下降受阿蒙森低压的影响,相应的海表面风异常既通过经向热输运的热力效应导致海冰减少,也通过风的动力效应驱动海冰漂移使得海冰密集度降低。 相似文献
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在前人利用时滞自然振子方程研究赤道东太平洋海温演变特征的基础上,根据实际观测资料,反演获得了描述赤道东太平洋海温演变的时滞自然振子方程,并根据此自然振子方程初步研究了赤道东太平洋海温演化的非线性特征,获得了一些有意义的结论。 相似文献