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1.
为研究东部型和中部型两类厄尔尼诺(El Ni?o)事件与中国近海海表温度(sea surface temperature,SST)变化间的联系,基于中国科学院大气物理研究所连续80年(1940—2019年)的SST再分析数据,采用EOF分解、合成分析等方法做了初步分析,发现中国近海及毗邻海域近80年SST变化与全球变暖密切相关。并且两类El Ni?o事件对中国近海SST变化的影响存在显著差异。东部型El Ni?o事件发展过程中,中国近海及毗邻海域SST在发展年主要为负异常,衰退期为正异常;中部型ElNi?o事件发展过程中, SST变化区域差异大,发展年日本附近海域为正异常, 28°N以南为弱的负异常。两类El Ni?o事件引发西太平洋风场反气旋涡的时间、位置与强度等的不同,是造成中国近海风场与海表温度异常(sea surface temperature anomaly, SSTA)差异的主要原因。 相似文献
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本文主要利用1958–2016年GECCO2等资料通过超前/滞后相关分析方法,分析了南印度洋海表温度距平（SSTA）冬季?冬季重现的时空特征,并探讨了海洋和大气强迫对其形成的贡献。结果显示,SSTA冬季?冬季重现主要发生在南印度洋15oS以南海域,特别是在马达加斯加岛至澳大利亚西南部之间的海域（15o～45oS,70o～100oE）重现信号最为显著。重现信号除了主要发生在次年冬季外,在部分海域重现信号发生较早,可在次年秋季发生并持续至随后的冬季。进一步分析表明,混合层深度冬深夏浅的变化（即海洋重现机制）是研究海域SSTA冬季重现的主因。另外,在马达加斯加岛南部海域和澳大利亚西南部海域海面净热通量对SSTA的重现也有直接的贡献。 相似文献
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利用SeaWiFS及NOAA卫星资料,基于均值合成算法,分析了"百合"台风对海表温度(SST)、海表叶绿素a浓度及海水透明度的影响,结果表明,整个研究海域(22°～30°N、121°～131°E)的平均SST从台风前的25.48℃下降到22.45℃,平均下降幅度为12.95%.在台风盘旋的中心区域(26°～28°N、123°～127°E),SST平均下降了5.40℃,下降幅度达21.20%,SST下降最大的是9月14日,整个研究海域平均SST仅为13.48℃.整个研究海域海表叶绿素a浓度在台风期间有较大的增加,从台风前的0.425 mg/m3(平均值)上升到0.537 mg/m3,平均增长26.35%.除浙江近海外,台风核心区域海表叶绿素a浓度增幅最大,达1.695倍,表明台风风力越强,台风停留时间越长,对海表叶绿素a浓度增加的贡献就越大.这一增加有利于海洋生物的生长,有利于提高初级生产力和改善海洋生态环境.在"百合"台风期间,海水透明度却有一定程度的降低,从台风前的16.84 m(平均值)下降至台风后的12.67 m,平均降幅为24.76%,降幅最大的是24°～26°N、125°～127°E区块,平均下降了7.96 m,降幅高达47.6%;总体上台风核心区域南部的海水透明度降幅大于区域北部,台风核心区域东南部的海表叶绿素a浓度增幅大于区域东北部.同时,对整个研究海域分割成2°×2°大小的区块,以每个区块的海表叶绿素a浓度、SST和海水透明度的均值代表该区块的值,对台风前、后海表叶绿素a浓度、SST和海水透明度的变化进行相关性分析,发现海表叶绿素a浓度的变化与SST和海水透明度均呈负相关性,且台风期间海表叶绿素a浓度增加的百分比与相应区块海水透明度下降的百分比之间的相关系数达0.821. 相似文献
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茎柔鱼主要分布于东太平洋,是我国鱿钓渔船的主要捕捞对象,气候变化对其栖息地有较大影响。本研究依据1950?2015年海表温度(SST)、海表高度距平(SSHA)以及尼诺指数(Ni?o3.4指数),计算秘鲁外海茎柔鱼栖息地适宜性指数(HSI),分析在厄尔尼诺(El Ni?o)、正常气候和拉尼娜(La Ni?a)条件下适宜栖息地的时空变动。分析表明,海表温度距平(SSTA)和SSHA与Ni?o3.4指数的变化趋势基本相同,Ni?o3.4指数与SSTA和SSHA均呈显著正相关,但与HSI值呈显著负相关。依据气候事件的定义,将研究年份划分为El Ni?o年,正常年和La Ni?a年。研究发现,在El Ni?o年,茎柔鱼渔场水温变暖,海面高度上升,适宜的SST和SSHA范围缩小,导致适宜的栖息地面积范围缩减;而在正常气候和La Ni?a年份,茎柔鱼渔场水温变冷,海面高度下降,适宜的SST和SSHA范围增大,因此适宜的栖息地面积范围增加。此外,Ni?o3.4指数和茎柔鱼渔场HSI纬度重心呈显著正相关,在El Ni?o事件下适宜的栖息地纬度重心向南偏移。研究认为,不同ENSO事件下茎柔鱼渔场环境变化显著,进而影响茎柔鱼适宜的栖息地范围及其空间分布。 相似文献
5.
舟山海域夏季常年存在上升流,且强度、范围等具有年际变化。本文利用2002—2011年7—8月份的海表温度和叶绿素a浓度数据,研究了舟山夏季上升流区域的物理特征、年际变化;此外,利用上升流区域与外海的海表温度差值以及对应的叶绿素a浓度分布范围,定义了上升流的边界。研究结果显示,舟山海域夏季海表温度明显低于外围海域,范围在29°～31°N,122°～123°E,中心平均温差在1.5℃。7月份的叶绿素a浓度均值达到6.6 mg/m3,且上升流区域和非上升流区域叶绿素a浓度差异大,表明上升流处于强势期。8月份的叶绿素a浓度均值达到6.4 mg/m3,但各年份间的差异较大,具有明显的年际变化特征。结合叶绿素a浓度分布特征和海表温度差值数据,可定义7月份的舟山上升流边界温度阈值为0.75℃,8月份阈值为0.5℃。 相似文献
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台风背景下海浪对海表流场和海表温度的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
海浪作为海-气界面中重要的物理过程,对海洋上混合层的近表面分布具有重要作用。本文以台风"威马逊"和"麦德姆"为背景,基于FVCOM耦合模式模拟了台风浪及上层海洋的响应过程,探讨了海浪对海表流场和海表温度的影响。结果表明耦合模式能够较准确地模拟出有效波高,台风过境后海表流场在海浪的作用下反映出与台风相对应的气旋性特性,改变的流场量级可达0.4 m/s;海表温度出现不同程度的下降,最大降温约4℃,最大降温中心与流场变化区域相对应,且降温区相对台风路径呈显著的"右偏性"。最大降温滞后台风中心过境2 d左右,恢复时间一般超过10 d,与实况相吻合。 相似文献
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南海珊瑚礁区34年卫星遥感海表温度变化的时空特征分析 总被引：5，自引：3，他引：2
选取NOAA OISST数据集的1982-2015年南海月平均海洋表面温度（SST）,先对东沙、西沙和南沙礁区海域的多年SST进行时间尺度上的统计,然后对该数据集进行距平场的经验正交函数（EOF）分解,研究南海海表温度的时间和空间年际变化特征。研究显示:（1）不同的礁区海域SST升温趋势不同,东沙礁区海域SST升温趋势最明显（0.216℃/（10 a））,西沙和南沙礁区SST的升温趋势分别为0.180℃/（10 a）和0.096℃/（10 a）;（2）西沙和南沙礁区全年处于珊瑚生长的最适海温范围内,东沙一年中有4个月海温较低,SST最高的月份分别集中在7月（东沙礁区）、6月（西沙礁区）和5月（南沙礁区）;（3） EOF第一模态的空间分布显示南海SST变化是同相位的,由西北—东南振幅量值递减,在礁区振幅从大到小依次为东沙、西沙、南沙;（4） EOF第一模态时间系数显示南海SST变化与El Niño事件相关。南海海表温度异常场与Niño3.4指数的相关性分析显示两者关联度最高为0.723,平均关联度也高达0.655;南海SST的变化滞后Niño3.4区7~8个月。综上,在全球变暖背景下,南海SST的变化不仅受到El Niño事件的影响,其不断上升也在悄然威胁珊瑚的正常生长。 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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连续台风对海表温度和海表高度的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
利用多卫星观测资料,分析了2008年9月3个连续台风前后的海表温度(SST)和海表高度距平(SSHA)的时空变化特征,并探讨了影响其变化的主要因子。结果表明:(1)3个台风引起了强烈的上升流(1×10-5~150×10-5 m/s),海表显著降温(1~6 ℃),海表高度也有不同程度降低(10~50 cm);(2)台风引起的SST最大降温中心与SSHA负值或中尺度冷涡的区域中心十分吻合,同时台风使得先前存在的海洋中尺度冷涡得到加强;(3)同一区域台风对SST影响程度大小受台风的强度、移动速度以及台风对海面强迫时间等因素控制;(4)在原先SSHA为正值的海域,3个台风连续强迫下使得局地洋面形成一个SSHA为负值的中尺度涡,这与单一"打转"台风强迫海洋生成中尺度涡的现象不同。因此,对于西北太平洋海域而言,频发的台风在中尺度涡生消演变过程中的影响应不容忽视。 相似文献
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通过对OISST资料1982—2017年中国近海海表面温度(SST)分析,发现2017年中国渤、黄、东海海表温度较常年偏高0～1.5℃,南海海表温度接近常年。2017年渤海海表温度是近36 a来最热的一年,达到14.4℃,黄海第二以及东海第三热的年份,整个中国近海海表温度的平均是历史第二高的年份。渤、黄、东海海表温度1—8月份达到或接近极端高温情况,之后海表温度降低并达到常年同期以下。对中国近海不同海区海表温度和陆地气温相关分析表明:不同海区受陆地气温影响区域不同,同时海表温度与陆地相关区域随着季节而变化。从2017年平流输运、净热通量、热含量和陆地大气温度影响等方面来看,造成渤、黄、东海海表温度偏高的主要原因是黑潮流速增强导致平流热输送增加,0～700 m热含量增加以及我国陆地区域气温的异常偏高,净热通量对其海表温度升高起抑制作用。 相似文献
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Trends of sea surface temperature and sea surface temperature fronts in the South China Sea during 2003–2017 总被引：2，自引：0，他引：2
The trends of the sea surface temperature(SST) and SST fronts in the South China Sea(SCS) are analyzed during2003–2017 using high-resolution satellite data. The linear trend of the basin averaged SST is 0.31°C per decade,with the strongest warming identified in southeastern Vietnam. Although the rate of warming is comparable in summer and winter for the entire basin, the corresponding spatial patterns of the linear trend are substantially different between them. The SST trend to the west of the Luzon Strait is characterized by rapid warming in summer, exceeding approximately 0.6°C per decade, but the trend is insignificant in winter. The strongest warming trend occurs in the southeast of Vietnam in winter, with much less pronounced warming in summer. A positive trend of SST fronts is identified for the coast of China and is associated with increasing wind stress. The increasing trend of SST fronts is also found in the east of Vietnam. Large-scale circulation, such as El Ni?o, can influence the trends of the SST and SST fronts. A significant correlation is found between the SST anomaly and Ni?o3.4 index, and the ENSO signal leads by eight months. The basin averaged SST linear trends increase after the El Ni?o event(2009–2010), which is, at least, due to the rapid warming rate causing by the enhanced northeasterly wind. Peaks of positive anomalous SST and negatively anomalous SST fronts are found to co-occur with the strong El Ni?o events. 相似文献
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Kalman滤波技术在海表温度预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
以EOF分解方法为基础,把AR模型和Kalman滤波方法相结合,建立了海表温度的预报模型。首先对历史时间序列资料进行EOF分解,在此基础上,利用时间权重系数建立AR(2)模型,并对此模型参数进行了改进,作为Kalman滤波的状态方程。然后用Kalman滤波方法对时间权重系数进行了滤波预测,并引入集合预报的思想对SST预测结果进行了重构,并与实况资料进行了相关性分析。以太平洋、印度洋、大西洋三大洋的热带海域为个例进行了预测试验。试验结果表明,预测效果较好,相关系数平均达到了98%以上,而残差方差在0.5以内。 相似文献
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Microwave satellite images used for retrieving sea surface temperatures often have such distortions as noise and blurring of the thermal fronts. An image processing approach based on the Mumford-Shah model of optimal image approximation is considered for the solution to this problem. We divide images into flat areas and frontal zones, and then process these areas separately. Image fragmentation is based on automatic detection of the thermal front lines. SST enhancement in frontal zones is achieved by using image deconvolution methods. It has been shown that SST errors in high gradient areas reach 1–3 °C. The proposed approach can decrease this discrepancy. 相似文献
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The resolution of ocean reanalysis datasets is generally low because of the limited resolution of their associated numerical models. Low-resolution ocean reanal... 相似文献
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1 IntroductionThe variability of the air -sea system orches-trates a complex climate system of our earth, andthis variability gives rise to an array of naturally oc-curring dynamical modes at different time scales.These modes are important attributes of c… 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