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基于GIS 的南海中尺度涡旋典型过程的特征分析 总被引：2，自引：0，他引：2
以具有复杂时空演变过程的海洋中尺度涡旋为研究对象,以定量表达和组织涡旋典型过程案例为前提,基于Global NLOM(Naval Research Laboratory Layered Ocean Model)所得的SSH(Sea Surface Height)、SST(Sea Surface Temperature)和表层海流场,对海洋中尺度涡旋进行综合辨认和动态跟踪。以南海为例,通过提取涡旋典型过程中的典型状态,建立中尺度涡旋典型案例库。然后以库中所有过程案例为对象对涡旋进行GIS(Geographic Information System)时空特征分析。所得结果为:(1)南海中尺度涡旋整体上呈东北-西南向分布,涡旋水平移动速度为3~16 cm/s,平均速度为8.4 cm/s。(2)大部分涡旋向西移动。春夏季涡旋主要向西北方向移动,秋冬季涡旋主要向西南方向移动。(3)南海东北部涡旋主要集中在9~10月以及次年的1~2月发生,涡旋先向西北方向移动,后又转向西南方向移动,大部分中尺度涡旋不能西移太远。南海中部气旋涡主要发生在冬、春两季。一部分涡旋沿陆坡向西南运动,其中一些反气旋涡沿南海海盆向西运动。南海东南部在研究期内只有反气旋涡出现,向西或西北偏西运动,这里的涡旋比较弱,但移动距离较长,也有较长的生命周期。南海西南部夏季出现的涡旋多于冬季,且夏季的绝大部分涡旋以偶极子结构出现,该区域涡旋移动的距离较小。该研究引入GIS技术,基于大量时空数据对具有复杂时空特征的中尺度涡旋的信息进行组织、存储,以期通过对涡旋生消过程的时空分析来揭示其演变规律,为进一步研究海洋涡旋的空间推理预测奠定了坚实的基础。 相似文献
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基于案例推理的海洋涡旋特征信息空间相似性研究 总被引：5，自引：0，他引：5
目前对海洋涡旋的分析主要采用水团、近海海流分析和数值模拟方法，这些方法结合不同的区域资料已经有过很多成功的研究。但面对日益增长的多源、大面积海洋遥感数据，在快速自动化提取海洋涡旋的空间信息方面还存在很多难题。因此该文针对海洋涡旋空间信息的快速定量分析问题，提出了基于案例推理(Case-Based Reasoning，CBR)的海洋涡旋空间相似性研究方法。该方法首先采用多源数据(遥感数据、遥感反演数据、观测数据等)进行历史涡旋案例定量分析，并构建基于CBR的海洋涡旋案例表达模型和历史案例库；继而采用“基于重心矢径的序列分析方法”进行历史涡旋空间相似性分析，并结合典型的海洋涡旋区域给出具体实例。研究结果表明该方法是可行的。 相似文献
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南海中尺度涡温盐异常三维结构 总被引：4，自引：1，他引：3
基于1994-2015年海面高度异常数据，采用winding-angle中尺度涡旋探测算法识别出南海范围内共5 899个反气旋涡（AE）和3 792个气旋涡（CE），结合世界海洋数据集（WOD13）及中国科学院南海海洋研究所（SCSIO）温盐观测数据集，采用基于变分法的客观插值方法，合成了南海及南海各区域中尺度涡的温盐异常三维结构。结果表明，本文采取的插值方式能有效地获得涡旋三维结构，垂向尺度上也与前人研究结果较为一致。在平均状态下，南海AE温盐异常强度明显大于CE，AE正位温异常主体结构深度约440 m，而CE仅在320 m以浅维持涡旋结构；两者最大位温异常均出现在次表层约80 m上下，AE达2.02℃，CE达-1.60℃。盐度异常影响深度约150 m，最大盐度异常出现在50 m深附近，AE达-0.24，CE达0.28，同时由于涡旋在不单调变化的背景盐度场中引起海水下沉（上升），AE盐度异常结构呈"上负下正"而CE呈"上正下负"式结构。南海各区域合成涡旋的温、盐异常的影响程度并不完全相同，可能与各区域涡旋的生成机制及背景温盐场有关。 相似文献
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南海中尺度涡旋形成机制复杂,影响因素众多,数值模拟、定量统计等方法在分析涡旋时空关系上尚存在一定局限性。采用了粗糙集理论,在不添加任何先验信息的基础上,进行南海中尺度涡旋时空关系的表达,并以2003年11月至2009年6月遥感反演图像中提取的涡旋数据为例,分别以海区、产生时间、涡旋类型为决策属性,抽取南海中尺度涡旋的时空关系规则。通过对时空关系规则的分析,分别从时间、空间以及类型上描述了南海中尺度涡旋的具体特征。研究结果表明,南海暖涡多发生于南海东南部以及中部,多发生于冬季,强度涡度都较低,中心区域温度较高,多发生于水深较浅的区域,并且移动距离较小。冷涡则多发生于南海西南部以及南海东北部,多发生于春、秋两季,强度涡度都较高,中心温度偏低,多发生于水深较大区域,移动距离也较大。 相似文献
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热带西太平洋北赤道逆流区涡旋统计分析 总被引：1，自引：1，他引：0
随着海洋技术的发展,中尺度的海洋过程越来越多的被揭示,中尺度涡旋作为重要的中尺度海洋过程,已经被大量的研究。但对于热带西北太平洋海区,中尺度涡旋特征的空间分布、季节变化以及移动规律等方面的研究还有所欠缺。本文使用Chelton提供的涡旋数据集,统计分析了热带西北太平洋海区涡旋特征的空间分布,发现以往研究较少的北赤道逆流(North Equatorial Countercurrent,NECC)区(A海区,120°~180°E,4°~6°N)较临近海域生成涡旋数量更多,涡旋半径、振幅、生命周期及非线性强度更大,移动距离更远,并且A海区涡旋经向移动距离服从伽马分布。涡旋在靠近西边界的区域更易向南移动,而在西边界以东的区域更易向北移动。A海区涡旋的生成数量具有明显的季节变化,主要受到流场剪切强度的影响。同时ENSO会对该区涡旋生成产生影响,其影响机制需要进一步的研究。 相似文献
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中尺度涡旋的运动整体可分为两部分：平移及转动。平移指涡旋在整个生命周期内的水平移动，而转动除了包括内转 （海表地转流引起的涡旋自身水体转动） 外，还包括形转 （涡旋实际边界最佳拟合椭圆的转动）。本文基于 1993—2018 年共计 26 年间的卫星高度计涡旋识别与追踪数据，首次对南海中尺度涡旋的完整运动形式，即形转、内转、平移展开了系统的研究。其中，对内转及平移的分析，可通过涡旋的识别追踪数据集直接进行；为研究涡旋形转，提出了一种基于涡旋识别追踪数据自动提取涡旋形转信息的算法，以此得到涡旋形转方向、每天形转的角度以及形转圈数等信息，获得涡旋形转数据集。通过对涡旋识别追踪数据以及形转数据集的统计分析发现：南海涡旋的平移方向多为西向，且其速率呈偏态分布，主要以南海南部偏高。同样，涡旋的内转速率也呈偏态分布，高速率内转的涡旋主要分布在吕宋海峡附近。涡旋的形转主要以南海南部速率偏高，且与涡旋的寿命及长轴有一定的关系，倾向于随着涡旋寿命的增长、涡旋长轴的增大而变慢。同时南海涡旋的这三种不同运动形式之间也存在一定的相关性。 相似文献
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海面高度异常 （SSHA） 作为重要的海洋要素，对研究海洋温盐剖面、海洋涡旋等海洋动力现象具有重要意义。然而，传统的海洋预测技术存在着预测时效过短、预测过程复杂等诸多问题，现有的机器学习预测方法也只针对几个点或区域
进行平均，忽略了很多重要信息。因此，本文提出了一种基于经验正交函数和 BP 神经网络 （一种机器学习方法） 的 SSHA预测模型 （EOF-BPNN） 来实现对起报时刻后 30 天的南海 SSHA 预测。首先，对 1993 年 1 月 1 日—2013 年 12 月 31 日的逐日 SSHA 数据进行距平归一化预处理，构建相关系数矩阵，并对该矩阵进行 EOF 分解，获取主成分。然后将主成分输入 BP神经网络进行训练，实现对主成分的预测。最后将主成分预测值与相应的空间模态结合，获取 SSHA 预测值。结果表明，相较于惯性预报和气候态预报，EOF-BPNN 模型不仅能够提供提前 30 天的较为精确的 SSHA 和相应的涡旋演化过程预报，且在整个南海区域拥有更高的 SSHA 相关系数，证明了 EOF-BPNN 模型具有较好的预测性能。 相似文献
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由于分辨率不足等原因，当前大部分全球耦合气候模式对南海等海洋区域的模拟能力仍然较低。本文基于超高分辨率（Ultra high-resolution） CESM-UHR耦合模式（大气和海洋水平分辨率分别达到约25 km和约10 km）研究了南海动力海平面对全球变暖的响应。研究发现：（1） CESM-UHR能够较好地模拟出南海冬、夏季节性动力海面高度和表层环流变化；（2）在四倍二氧化碳试验下，冬季南海动力海平面变化呈现出中部低、近岸高的分布特征；夏季则呈现出西北部低、东南部高的分布特征，分别对应冬、夏表层地转流增强趋势；（3）冬、夏动力海平面变化特征与风应力旋度变化具有很好的对应关系；（4）全球变暖下南海海平面变化存在季节循环放大效应，这将增大南海极端水位灾害风险。 相似文献
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基于1993-2012年Aviso海面高度异常资料识别中尺度涡,计算南海海域涡动能比,并结合涡旋移动轨迹对气旋涡、反气旋涡的时空分布特征进行分析。结果表明,涡动能比能直观刻画区域涡旋活跃程度,结合涡旋移动轨迹后能有效反映涡旋演变过程。冬季季风期,南海中尺度涡最为活跃,反气旋涡、气旋涡交错分布在南海东部。台湾岛西南反气旋涡大多向西北方向移动,少数在气旋涡作用下向西南方向移动。越南东部涡旋呈偶极子分布,夏秋季北部是气旋涡,南部是反气旋涡,冬季北部是反气旋涡,南部是气旋涡。 相似文献
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本文首次利用海面温度、海面高度异常和表面漂流浮标数据等多元观测资料定量比较了获取的涡旋特征要素。结果表明：虽然不同数据源得出的涡旋统计特征具有一定的差异,但具有相似的分布特征。在此基础上,还发现该研究区域存在异常涡旋（逆时针旋转的暖涡和顺时针旋转的冷涡）。 相似文献
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A statistical analysis of mesoscale eddies in the Bay of Bengal from 22–year altimetry data 总被引：4，自引：1，他引：3
本文使用一种基于SLA数据的涡旋识别方法,通过22年的AVISO高度计测高数据对孟加拉湾的中尺度涡特征进行了研究。本文主要分析了孟加拉湾涡旋的地理分布、涡旋极性、涡旋生命周期和传播距离、涡旋产生和消失位置、涡旋传播方向和移动轨迹、涡旋运动特征、涡旋属性的演化以及涡旋活动的季节和年际变化等特性。涡旋主要分布在孟加拉湾西部海域,并且大部分涡旋向西移动。涡旋极性分布显示气旋涡更经常出现在湾的西北部和南部,而反气旋涡主要出现在湾的东部。在22年间,共追踪探测到生命周期超过30天的气旋涡565个、反气旋涡389个;对所有生命周期和传播距离而言都是气旋涡数量居多。所有观测到的涡旋的运动属性分析显示气旋涡的涡旋平均振幅大于反气旋涡;对平均半径和平均移动速度而言,气旋涡和反气旋涡相差不大。而且,涡旋属性演化显示生命周期超过90天的涡旋具有明显的双阶段演化特征,包括一个前50天的涡旋成长阶段和一个50天之后的涡旋消亡阶段。针对涡旋活动的季节变化,气旋涡在春季居多而反气旋涡在夏季较多;长生命周期的涡旋季节分布显示在孟加拉湾涡旋活动具有明显的季节分布特征。涡旋数量的年际变化与EKE变化有一个明显的负相关。 相似文献
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黑潮延伸体邻近区域中尺度涡特征统计分析 总被引：7，自引：3，他引：4
本文利用20年的卫星高度计资料,对黑潮延伸体邻近海区(25°—45°N,135°E—175°W)中尺度涡的统计特征以及季节变化进行了统计研究。基于涡旋自动识别方法,共识别出本区域3006个气旋涡轨迹和2887个反气旋涡轨迹,其平均周期分别为9.99周和11.00周,平均半径分别为69.5km和71.8km。长生命周期涡旋的平均半径、涡度、涡动能(EKE)和涡旋能量密度(EI)在生命周期内大致都经历了增大-基本保持不变-减小这三个阶段。绝大多数涡旋沿纬线向西移动,经向移动距离较小,气旋涡和反气旋涡在西向传播过程中都具有明显的向南(赤道)偏离趋势。涡旋的生成数量与总数量均在春夏季达到最多,且这一时期涡旋的平均涡度、EKE、EI处于较高水平。 相似文献
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The continental slope in the northern South China Sea(SCS) is rich in mesoscale eddies which play an important role in transport and retention of nutrients and biota. In this study, we investigate the statistical properties of eddy distributions and propagation in a period of 24 years between 1993 and 2016 by using the altimeter data. A total of 147 eddies are found in the continental slope region(CSR), including 70 cyclonic eddies(CEs) and 77 anticyclonic eddies(ACEs). For those eddies that appear in the CSR, the surrounding areas of Dongsha Islands(DS) and southwest of Taiwan(SWT) are considered as the primary sources, where eddies generated contribute more than 60% of the total. According to the spatial distribution of eddy relative vorticity, eddies are weakening as propagating westward. Although both CEs and ACEs roughly propagate along the slope isobaths, there are discrepancies between CEs and ACEs. The ACEs move slightly faster in the zonal direction, while the CEs tend to cross the isobaths with large bottom depth change. The ACEs generally move further into the basin areas after leaving the CSR while CEs remain around the CSR. The eddy propagation on the continental slope is likely to be associated with mean flow at a certain degree because the eddy trajectories have notable seasonal signals that are consistent with the seasonal cycle of geostrophic current. The results indicate that the eddy translation speed is statistically consistent with geostrophic velocity in both magnitude and direction. 相似文献
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The origins and evolutions of two anticyclonic eddies in the northeastern South China Sea (SCS) were examined using multi-satellite
remote sensing data, trajectory data of surface drifting buoys, and in-situ hydrographic data during winter 2003/2004. The results showed that buoy 22918 tracked an anti-cyclonic warm-core eddy (AE1)
for about 20 days (December 4–23, 2003) in the northeastern SCS, and then escaped from AE1 eventually. Subsequently to that,
buoy 22517 remained within a different anti-cyclonic warm-core eddy (AE2) for about 78 days (from January 28 to April 14,
2004) in the same area. It drifted southwestward for about 540 km, and finally entered into the so-called “Luzon Gyre”. Using
inference from sea level anomaly (SLA), sea surface temperature (SST), geostrophic currents and the buoys’ trajectories, it
is shown that both eddies propagated southwestward along the continental slope of the northern SCS. The mean speeds of AE1
and AE2 movements were 9.7 cm/s and 10.5 cm/s, respectively, which are similar to the phase speed of Rossby waves in the northern
SCS. The variation of instantaneous speeds of the eddy movement and intensity of anticyclonic eddy may suggest complex interactions
between an anticyclonic eddy and its ambient fluids in the northern SCS, where the eddy propagated southwestward with Rossby
waves. Furthermore, SLA and SST images in combination with the temperature and salinity profiles obtained during a cruise
suggested that AE1 was generated in the interior SCS and AE2 was shed from the “Kuroshio meander”. 相似文献
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南海中尺度涡年际变化特征及动力机制分析 总被引：4，自引：0，他引：4
基于Okubo-Weiss函数方法对20年高度计资料进行涡旋识别,分析了南海中尺度涡的时空分布,初步研究了中尺度涡旋活动的年际变化特征及其可能的动力机制。结果显示,南海中尺度涡旋活动具有较为显著的年际变化特征,通过对涡旋个数、涡区面积、涡动能计算分析表明涡旋活动与ENSO现象遥相关:南海中尺度涡活动在ElNio年较弱,在LaNia年较强。可用风场异常解释南海中尺度涡的年际变化与ENSO现象的负相关关系。ElNio期间南海年平均意义下的东北风场减弱,风应力旋度绝对值减小,从而导致了较弱的涡旋活动,相反LaNia期间强劲的风场导致了涡旋活动增强。 相似文献
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Mesoscale eddies, which are mainly caused by baroclinic effects in the ocean, are common oceanic phenomena in the Northwest Pacific Ocean and play very important roles in ocean circulation, ocean dynamics and material energy transport. The temperature structure of mesoscale eddies will lead to variations in oceanic baroclinity, which can be reflected in the sea level anomaly (SLA). Deep learning can automatically extract different features of data at multiple levels without human intervention, and find the hidden relations of data. Therefore, combining satellite SLA data with deep learning is a good way to invert the temperature structure inside eddies. This paper proposes a deep learning algorithm, eddy convolution neural network (ECN), which can train the relationship between mesoscale eddy temperature anomalies and sea level anomalies (SLAs), relying on the powerful feature extraction and learning abilities of convolutional neural networks. After obtaining the temperature structure model through ECN, according to climatic temperature data, the temperature structure of mesoscale eddies in the Northwest Pacific is retrieved with a spatial resolution of 0.25° at depths of 0–1 000 m. The overall accuracy of the ECN temperature structure is verified using Argo profiles at the locations of cyclonic and anticyclonic eddies during 2015–2016. Taking 10% error as the acceptable threshold of accuracy, 89.64% and 87.25% of the cyclonic and anticyclonic eddy temperature structures obtained by ECN met the threshold, respectively. 相似文献
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The seasonal variation of the kinetic energy of the California Undercurrent and the eddy field in the region of this current are reconstructed by analyzing the trajectories of floats with neutral buoyancy (RAFOS) launched by the researchers of the Naval Postgraduate School (Monterey, California, USA) for 10 yr (since 1992). These data are processed by using a mathematical approach based on the combination of a procedure of averaging over cells and a special filtration approach with an aim to improve the statistical reliability of numerical calculations. The analysis of the accumulated data shows that the kinetic energy of the California Undercurrent has a well pronounced seasonal variation with two extrema in late spring and early autumn. The intensification of the California Undercurrent in autumn is accompanied by a decrease in its extension in the direction transverse to the coast. The eddy field of the California Undercurrent is especially intense in autumn. At depths of 300–600 m, the annual average kinetic energy of the eddy field increases with the distance from the coast up to about 127°W. Moreover, in this case, the zonal anisotropy of the eddy field increases. 相似文献
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在前人的工作中，拉格朗日分析法被用来演示大尺度环流，同时拉格朗日拟序结构可以较好的演示中尺度涡两维结构的发展过程。然而，很少研究关注怎么利用拉格朗日分析法针对中尺度涡三维结构进行演示。与以往利用欧拉方法研究中尺度涡三维结构的工作不同，我们利用拉格朗日分析法，从另一个视角来研究涡旋结构。我们在海山上方模拟出一个理想的气旋涡，涡旋内的下沉流和涡旋旁的上升流形成一个闭合的环流。这种结构很难从欧拉角度来演示。然而，粒子的运动轨迹很好地展示了整个循环:流体在涡旋中旋转下沉，汇聚到底层的上升流区，并通过上升流返回到海表面。我们也将拉格朗日分析法应用于真实的模拟结果中。作为中国南海的一个重要现象，靠近越南中部的海域中的偶极子（反气旋涡/气旋涡），关于其结构的研究已经比较成熟了，但这些研究主要关注的是海面过程。通过拉格朗日分析，我们很好的演示了偶极子的三维结构:流体在反气旋涡(气旋涡)内部旋转上升(下沉)。更重要的是，粒子的轨迹表明，这两个涡旋之间不存在水团交换，因为强边界急流将它们彼此分开。以上结论均得到了计算误差估计的可信度支持。尽管在强辐散流和强垂直扩散流中，计算误差逐渐增大，但是在一定的时间步长和积分周期内，计算误差始终保持在一个较小的值。 相似文献
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基于椭圆型拉格朗日拟序结构（elliptic Lagrangian Coherent Structures, eLCSs）可以提取出黑洞涡旋,它具有较强的输运能力并且随流场长时间运动后仍保持连贯,类似于海洋中的“黑洞”,故被称为黑洞涡旋。本文基于地转流速度场数据,针对西太平洋中一个典型的黑洞涡旋（Eddy A）使用eLCSs的方法提取涡旋边界,并进行分析研究。利用海表温度、海表盐度和叶绿素浓度数据分析验证Eddy A水平方向上物质输运的连贯性;使用Argo浮标得到的不同深度的温度、盐度和溶解氧数据对Eddy A垂直方向的物质相干性进行分析验证。通过分析证明,在较长的时间尺度上,黑洞涡旋边界较欧拉涡旋边界的连贯性更强,能更加客观地描述物质输运。 相似文献