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1.
中国沿海海表温度均一性检验和订正 总被引：4，自引：1，他引：3
利用惩罚最大T检验（Penalized Maximal T test，PMT）方法，选取均一的邻近气象站为参考站，基于月平均地面气温（SAT）资料，利用相关系数权重平均方法构建参考序列，同时结合元数据信息，对1960-2011年中国沿海27个海洋观测站月平均海表温度（SST）进行了均一性检验与订正，并分析了造成海表温度序列非均一的主要原因。结果表明，中国沿海海洋台站海表温度资料存在较为严重的非均一性问题，几乎所有的台站都存在断点，仪器变更（包括人工观测转自动观测）（占总断点数的52.4%）和迁站（占总断点数的33.3%）是造成序列非均一的主要原因。整套资料负订正量所占比例较高，这种负订正量与人工转自动观测后海表温度观测值偏低有密切关系。这也使得订正后中国沿海平均海表温度趋势与订正前存在明显差异，订正后中国沿海海表温度呈明显的加速上升趋势。 相似文献
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《海洋预报》2021,(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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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
5.
《海洋预报》2015,(6)
利用国家气候中心提供的中国160站逐月气温数据集、NCEP/NCAR再分析数据中心提供的大气环流数据、NOAA提供的全球海表温度数据及美国冰雪中心的海冰数据,分析了1951—2011年我国冬季气温异常的时空变化特征。应用经验正交函数分解得到中国冬季气温变化的两种典型空间分布型态-全国一致型和南北相反型,三次样条函数拟合结果表明这两种分布型态均具有显著的趋势变化特征。同时,分别探讨了大气环流及外强迫因子的趋势变化及其对中国冬季气温变化趋势的影响,并综合分析了影响我国冬季气温趋势变化的海温(冰)等外强迫因子与东亚大气环流系统之间的相互配置及贡献。结果表明,强的热带海温异常变化是影响东亚大气环流及冬季气温变化的最主要外强迫因子。当热带印度洋与赤道中东太平洋海温同时偏高(低)时,冬季西伯利亚高压强度偏弱(强),AO处于正(负)位相,东亚冬季风强度偏弱(强),冬季气温呈一致偏高(低)变化;当热带印度洋海温偏高(低),赤道中东太平洋海温偏低(高)时,东亚冬季风强度偏弱(强),AO指数为负(正)位相,西伯利亚高压偏弱(强)的配置时,冬季气温易呈北冷(暖)南暖(冷)趋势变化。 相似文献
6.
《海洋通报(英文版)》2021,(1)
基于中国沿海海洋站监测数据,详细探讨了能够表征气候变化的中国沿海海洋气候关键指标-海表温度、海平面和海冰。监测结果表明:(1)中国沿海海表温度持续升高。1980-2019年,中国沿海海表温度上升速率为0.25°C/10年,2011年之后升温趋势尤为显著,2015-2019年连续五年处于高位。2019年,中国沿海平均海表温度较常年(本文取1981-2010年为气候基准期)偏高1.1°C,为1980年以来最暖年份。此外,本文基于四个长期海洋站探讨了1960-2019年极端海表温度变化特征。(2)中国沿海海平面加速上升,且区域差异明显。中国沿海海平面上升速率为2.4毫米/年(1960-2019年)、 3.4毫米/年(1980-2019年)和3.9毫米/年(1993-2018年),其中渤莱湾、长江口、珠江口和海南沿海海平面上升较快。中国沿海极值水位总体呈明显上升趋势,且区域特征明显。1980-2019年,中国沿海年极值高水位上升速率为4.4毫米/年,其中山东烟台沿海上升速率最大,为9.9毫米/年。(3)渤海海冰冰期和冰量均呈明显下降趋势。1963-2018年,渤海沿海年度海冰冰期和冰量下降速率分别为0.7～1.3天/年和4.5～5.9成/年,其中冰量下降速率北部大于南部。2019年渤海冰情较常年偏轻。 相似文献
7.
本文对环渤海沿岸具有代表性且资料完整的6个海洋观测站的月均海表温度(SST)序列作均一性检验和订正。我国海洋观测站密集度低,难以选择参考序列,本文首先采用不依赖参考序列的惩罚最大F检验(PMFT)方法对SST序列检验,利用详尽的元数据对检验结果进行确认,再对不连续点订正,该方法适用于元数据详尽的海洋观测站。对于元数据不详尽的观测站,使用惩罚最大T检验(PMT)方法,选取与海洋台站距离近且相关显著的气象观测站的均一化地面气温序列来制作参考序列,对SST序列进行检验和订正。结果表明,环渤海地区SST序列都存在一定非均一性,观测站较大距离迁移和观测系统变更(从人工观测到自动化观测)是造成非均一性的重要原因。订正后的环渤海地区年平均SST增温趋势更加明显。本文使用不同方法来检验SST序列的均一性,该思路对沿海其他海区观测站SST均一性检验和订正有一定参考价值和应用前景,可为沿海气候变化研究提供科学准确的第一手资料。 相似文献
8.
全球海温异常的年代际变化 总被引：4，自引：0，他引：4
本文首先应用子波变换技术对１９５０￣１９９６年赤道东太平洋的逐月海温距平序列作了分析。发现海温异常存在着明显的准２年,准５年和年代际变化,１９９７年前后为海渐异常的年代际突变时间;然后用全球格点海温资料分析了年代际变化的空间特征,结果指出１９７７年后赤道东太平洋平均海温比１９７７年前的２８年平均海温增暖０．４￣０．５℃,而西北太平洋的海温降低达０．６℃,大西洋北部的年代际降温也达到０．６℃。 相似文献
9.
用Non-Boussinesq POP模式和1960—1999年NCEP的1 000 hPa大气温度和风场资料,模拟了最近40 a太平洋海温的变化,通过与实际观测结果比较,得出模拟结果是可信的,并且得到了一些有意义的结果:在海面,太平洋最大的增温发生在赤道中东太平洋,即Niño1-Niño4区内,最大的降温在中纬度南北太平洋中部,除了北半球太平洋西岸40°N附近为降温外,在北半球太平洋沿岸基本上为升温,但太平洋东海岸的升温幅度要远大于西海岸;在太平洋0~483 m深度垂直方向,除了赤道中太平洋区域海温的变化在海面为上升,在169 m处为下降,在483 m处又转为上升外,其他区域海温的变化在垂直方向基本上为线性变化。在全球增暖的背景下,虽然El Niño现象在20世纪90年代以后表现出增强的趋势,但是反映在赤道表面以下的次表层西太平洋暖池中的异常暖中心,在由西向东移动过程中其强度却是减弱的。 相似文献
10.
《海洋气象学报》2016,(3)
利用威海市6个基本气象站40a(1971—2010年)的气象观测资料,对威海沿海地区雾的时空分布特征、气候变化特征和雾过程持续时间等进行了统计分析,探讨了影响沿海雾生成的相关因子,其中还针对典型个例进行了统计分析。结果表明:威海地区雾呈现沿海大于内陆,东部大于西部地区的分布特点;其年代际变化特征表现并不一致,成山头和荣成的年雾日数呈明显的上升趋势,而威海,石岛和文登年雾日数也呈现增长趋势,但变化相对缓慢,只有乳山的年雾日数40a来呈现减小的趋势;除了文登和乳山,其他各站雾日数变化有着明显的季节变化特征,基本上呈春、夏季多、秋、冬季少的分布特点,各站大雾的日变化特征并不一致,其中乳山站日变化特征最为明显,其次是威海站,总体表现为夜间到早晨为大雾多发期,中午为大雾的低发期的特点,而成山头站除了夏季,日变化特征并不明显;各地雾过程出现的雾持续时间各不相同,威海的雾主要以4h的短时雾为主,成山头雾持续性较长,而乳山站的雾基本在02—08时之间;从风向、风速上来看,大雾主要发生在偏南风的流场下,成山头雾主要出现在3~4级风的情况下,而威海站雾则主要在3级风以下;大雾发生时海温不能高于25℃,且海温在10~25℃之间,海温越接近气温时,大雾更易发生;大雾主要发生在高空脊和西北气流影响下,夏季在弱低槽,弱低涡和副高边缘时大雾也可能发生,地面形势主要为均压场和低压前部型,同时大雾前和大雾期间大气层结稳定,地面湿度大,温度露点差大雾时在0~1℃之间,轻雾时在1~5℃之间。 相似文献
11.
基于遥感数据,采用功率谱和相关性分析等方法,研究了长江口邻近海域海表温度(SST)的时空变化特征以及影响因素。结果表明:1982—2017年长江口邻近海域的SST 整体表现为每10 a升温约0.48 °C的趋势,且具有10.0,3.6,2.4和1.0 a的振荡周期。长期以来,冬、春、夏、秋四季的长江口邻近海域SST总体呈现升温趋势,其中春季的升温趋势最显著,而秋季变化趋势最不明显。研究海区的SST呈现明显西北—东南向温度递增的分布特征。此外,长江口径流量的变化对邻近海域的SST具有一定影响,从多年变化来看,径流量增大(减小),长江口邻近海域SST随之升高(降低),从月变化来看,3月、4月和9月的长江径流对SST有影响。气温对SST具有一定的强迫作用,大气温度的总体趋势是升高的,通过海气相互作用进行热传输,从而造成长江口邻近海域SST升温。 相似文献
12.
INTRODUCTIONIt has been pointed out in recent years by Yan et al. (1990 a, b) through analyses of timeand space variations in the different elements in the summer of the Northern Hemisphere during1951 ~ 1980 that climate jump generally occurred in the summer of the Northern Hemisphere during the 1960s, in which geopotential height on 500 hPa in the Northern Hemisphere, the nearsurface air temperature and the SST of the northwestern Pacific appeared in the early of the1960's (Fig. 1).T… 相似文献
13.
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
14.
Ship and satellite observations taken over the last thirty years show that mesoscale patterns of sea surface temperature (SST) in the California Current System are consistently found throughout the year and usually occur in approximately the same geographical locations. Typically, these patterns are more pronounced in fall/winter than in spring/summer. The temporal and spatial characteristics of these persistent feature were examined with satellite infrared (IR) measurements during winter 1980–1981. In January 1981, a ship surveyed the vertical structure of several physical, chemical, and biological parameters beneath one of these SST features centered near 32°N, 124°W. The surface IR pattern had a length scale of 200 km and a time scale of about 100 days. It disintegrated following the first two storms of the winter season. Motion studies of the pattern in late October indicated an anticyclonic rotation with maximum velocities of 50 cm s?1 at 50 km from the axis of rotation. As a unit, the pattern advected southward with an average speed of 1 cm s?1. Thermal fronts, determined from the satellite imagery, were strongest (0.4°C km?1) along the rim of the pattern and were advected anticyclonically with the pattern; their length scales were 20–30 km in the along-front direction and less than 10 km wide. The hydrographic data revealed a three-layer structure beneath the surface pattern; a 75 m deep surface layer, a cold-core region from 75 to 200 m depth, and a warm-core eddy extending from 250 to 1450 m. The anticyclonic motion of the surface layer was caused by a geostrophic adjustment to the surface dynamic height anomaly produced by the subsurface warm-core eddy. The IR pattern observed from space reflects the horizontal structure of the surface layer and is consistent with a theoretical model of a mean horizontal SST gradient perturbed by a subsurface density anomaly. Ship of opportunity SST observations collected by the National Marine Fisheries are shown to resolve mesoscale patterns. For December 1980, the SST pattern near 32°N, 124°W represented a 2°C warm anomaly compared with the 20-year mean monthly SST pattern. 相似文献
15.
我国近海热带气旋活动的气候特征及其与大尺度环境场的关系 总被引：4，自引：0，他引：4
利用1949~2004年共54 a的热带气旋资料,通过对历年影响我国近海(距海岸线300 n mile范围内)25°N以北及以南热带气旋的基本要素特征值的分析,发现我国近海25°N以北与以南热带气旋影响的频数和年代际变化不一致,尤其是20世纪80年代中期以来呈现反位相特征,近海25°N以北TC偏多,强度强;25°N以南TC偏少,强度弱.对热带气旋个数偏多年与偏少年对应的夏季海温场、高度场的合成分析,发现25°N以北偏多年比以南偏多年的东太平洋海温负距平强度大、范围广,高度距平场上反映出25°N以北偏多年西太平洋(包括南海)负高度距平区更为偏北、偏东;25°N以北TC偏少年时,中东太平洋海温为正距平区,高度场上太平洋低纬区域基本为正距平区,太平洋高纬区域是负距平区,而以南TC偏少年中东太平洋海温是负距平区,高度场上太平洋高纬区域是正距平区.文中还对当年前期各月海温场、高度场与当年以北、以南热带气旋个数分别作了相关分析,得出了一些实用有效的预报因子. 相似文献
16.
Interannual variability of the Japan/East Sea (JES) sea surface temperature (SST) is investigated from the reconstructed NOAA/AVHRR
Oceans Pathfinder best SST data (1985–2002) using the complex empirical function (CEOF) analysis. The iterative empirical
function analysis is used for the SST data reconstruction. The first two leading CEOFs account for 86.0% of total variance
with 66.4% for the first mode and 19.6% for the second mode. The first CEOF mode represents a standing oscillation and a maximum
belt in the central JES. There are two near-7-year events and one 2–3-year event during the period of 1985–2002. The first
mode oscillates by adjacent atmospheric systems such as the Aleutian Low, the North Pacific High, the Siberian High, and the
East Asian jet stream. Positive correlation in a zonal belt between the first mode JES SST anomaly and the background surface
air temperature/SST anomaly reveals intensive ocean-atmosphere interaction near the Polar Front in the North Pacific. The
second CEOF mode represents two features: standing oscillation and propagating signal. The standing oscillation occurs in
the northern (north of 44°N) and southern (south of 39°N and west of 136°E) JES with around 180° phase difference. A weak
southwestward propagating signal is detected between the two regions. The eastward propagating signal is detected from the
East Korean Bay to near 135°E. The second mode contains 4–5-year periodicity before 1998 and 2–3-year periodicity thereafter.
It is associated with the Arctic Oscillation, which leads it by 1–5-year. Furthermore, a strong correlation with the background
surface air temperature/SST anomaly is detected in the tropical to subtropical western Pacific. 相似文献
17.
基于产卵场环境因子的阿根廷滑柔鱼资源补充量预报模型研究 总被引：3，自引：2，他引：1
西南大西洋阿根廷滑柔鱼Illex argentinus是短生命周期种类,其资源量极易受到海洋环境变化的影响。根据2003—2011年我国鱿钓船队在西南大西洋的生产统计数据,以及产卵场海洋表面温度(SST)、海表温度距平值(SSTA),计算分析了阿根廷滑柔鱼在产卵期产卵场各月最适表层水温范围占总面积的比例(用PS表示)以及表征海流强度的SST、SSTA等多种环境变量因子与单位捕捞量渔获量(CPUE)的相关性,建立多种基于主要环境因子的资源补充量预报模型,同时分析比较预报模型的优劣。相关性分析表明:6月份有3片连续区域的SST与CPUE之间存在强相关性,分别为38°~39°S、54°~55°W,40.5°~41.5°S、51°~52°W,39.9°~40.4°S、42.6°~43.1°W。利用6月份此3片连续区域SST与次年CPUE建立的三元线性模型,模型符合统计检验,偏差解释率为82.4%。在此基础上加入7月份PS影响因子建立3种方案下的误差反向传播(EBP)神经网络模型。结果认为,包含了福克兰寒流与巴西暖流表温信息的方案3模型优于其他两种模型,其准确率可以达到90%以上。 相似文献
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Thirty La Niña events have been selected from monthly mean sea surface temperature (SST) data of the Hadley Centre Global Sea Ice and Sea Surface Temperature (HadISST) and Centennial Observation-Based Estimates (COBE SST2) datasets from 1870 to 2013 based on a criterion of –0.5°С for a cold anomaly in the Niño 3.4 region (5° N–5° S, 170°–120° W) and its minimum duration of 5 months. The selected events are classified by hierarchical clustering analysis according to two characteristics: geographic coordinates and SST anomalies during the mature phase of La Niña. The objective classification method identifies two types of La Niña differing by the evolution of negative SST anomalies in the equatorial Pacific and by the Southern Oscillation Index. 相似文献
19.
东南太平洋茎柔鱼(Dosidicus gigas)是短生命周期大洋性经济鱼类,其资源量受环境因素变化的影响较大。根据我国鱿钓船队2013~2017年在东南太平洋的生产统计数据,结合海洋环境数据包括海表面温度(SST)、海表面盐度(SSS)、叶绿素a浓度(chl a),运用BP神经网络(back propagation network)模型来标准化单位捕捞努力量渔获量(catch per unit effort, CPUE,也称名义CPUE)。以均方误差(mean square errors, MSE)和平均相对变动值(average relative variances, ARV)为最优模型判断依据,比较隐含层节点3-10的神经网络模型,发现6-9-1结构为最优模型。用Garson算法解释模型结果,发现各输入层因子对东南太平洋茎柔鱼资源丰度影响重要度排序为chl a、SST、经度(Lon)、SSS、纬度(Lat)、月份(Month)。并作名义CPUE和标准化CPUE资源丰度对比分布图,结果显示CPUE与标准化CPUE总体分布状况基本一致,但局部区域存在明显差异, 80°~85°W及10°~20°S海域适宜鱿钓生产,表明BP神经网络模型可以适用于东南太平洋茎柔鱼的CPUE标准化,从而为鱿钓渔业生产提供一定参考依据。 相似文献
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The effects of sea surface temperature(SST) data assimilation in two regional ocean modeling systems were examined for the Yellow Sea(YS). The SST data from the Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis(OSTIA) were assimilated. The National Marine Environmental Forecasting Center(NMEFC) modeling system uses the ensemble optimal interpolation method for ocean data assimilation and the Kunsan National University(KNU) modeling system uses the ensemble Kalman filter. Without data assimilation, the NMEFC modeling system was better in simulating the subsurface temperature while the KNU modeling system was better in simulating SST. The disparity between both modeling systems might be related to differences in calculating the surface heat flux, horizontal grid spacing, and atmospheric forcing data. The data assimilation reduced the root mean square error(RMSE) of the SST from 1.78°C(1.46°C) to 1.30°C(1.21°C) for the NMEFC(KNU) modeling system when the simulated temperature was compared to Optimum Interpolation Sea Surface Temperature(OISST) SST dataset. A comparison with the buoy SST data indicated a 41%(31%) decrease in the SST error for the NMEFC(KNU) modeling system by the data assimilation. In both data assimilative systems, the RMSE of the temperature was less than 1.5°C in the upper 20 m and approximately 3.1°C in the lower layer in October. In contrast, it was less than 1.0°C throughout the water column in February. This study suggests that assimilations of the observed temperature profiles are necessary in order to correct the lower layer temperature during the stratified season and an ocean modeling system with small grid spacing and optimal data assimilation method is preferable to ensure accurate predictions of the coastal ocean in the YS. 相似文献