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相似文献
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1.
东、黄海SST与850hPa气温季节变化关系的SVD分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
利用1998~2004年的热带降雨测量卫星的卫星遥感海表面温度(SST)数据以及美国NO-AA/NCEP再分析产品的850 hPa气温数据,采用EOF分析方法,分析了850 hPa气温的季节内变化特征,运用奇异值分解(SVD)分析方法对东、黄海SST与850 hPa气温季节内变化的相关关系进行了分析。对850 hPa气温季节内变化的EOF分析结果表明,EOF分析获得的前4个模态的累积方差贡献率为86.51%,其中EOF的第一模态的方差贡献率占44.49%,其空间模态呈现出明显的东南海域为正值、西北海域为负值的反相分布特征,这一模态的显著变化周期为6.6周(约46 d)和2.8周(约19 d)。SVD分析结果表明,第一对模态的协方差解释率为83.6%,基本上能体现出SST温度场与850 hPa气温场季节变化的特征,其空间分布型表明,东海北部以及黄海近岸等海区SST季节变化与30°N以南的东海海区850 hPa气温的季节振荡存在显著的正相关关系,SVD第一对模态空间分布型时间系数之间的相关系数达到0.29。  相似文献   

2.
东中国海及毗邻海域海面风场季节及年际变化特征分析   总被引:5,自引:0,他引:5  
本文基于美国Remote Sensing Systems公司提供的QuickScat海面风场产品,空间分辨率为0.25°×0.25°的月平均资料,进行了两种经验正交函数分解(EOF),以此分析研究中国近海(渤海、黄海、东海)以及台湾以东、以南洋面海面风场的季节变化和年际变化特征。研究发现:(1)季节变化是东中国海海表面风速变化的最主要特征,其变化占总变化方差的70.9%,黑潮的季节变化,通过海气交换影响其流经海域局地风场;(2)东中国海及毗邻海域海表面风速变化与太平洋年际变化以及热带风暴爆发有关,东中国海海表面风速年际变化显著的周期为1.5年和3.1年;(3)东中国海海域近年来整体上海表风速处于增大的趋势中,风速增大最大的区域出现在台湾东侧海域黑潮流经区域,最大增速在0.025 m/s/a以上。  相似文献   

3.
1990~1999渤海SSTa年际变化的特征   总被引:8,自引:2,他引:6  
基于 1990~ 1999年逐周的 (18× 18)km分辨率的海表温度 (SST)资料 ,将其与历史资料 (195 9~ 1982 )对比 ,发现近 10年渤海SST较历史SST要高 ,但整体结构特征变化不大。进一步采用EOF方法对渤海SST异常 (SSTa)进行分析 ,得到 3个主要的模态。第一模态对总方差的贡献为 82 .4% ,表现为整个海区SSTa同步升温或降温的特征 ,结合渤海沿岸 2个测站的气温资料的分析 ,认为渤海SSTa第一模态的变化与渤海气温异常变化相互依存 ,另外 ,北黄海SSTa的变化可能是造成渤海SSTa第一模态在海峡口附近变化幅度大的主要因素。第二模态对总方差的贡献为 9.4% ,在空间上其对整个海区SSTa起东升温(东降温 )则西降温 (东升温 )作用 ,可能是ENSO现象影响渤海海温变化最直接的表现。第三模态对总方差的贡献为 5 .0 % ,在空间上其对SSTa起北升温 (北降温 )则南降温 (南升温 )的作用 ,认为其可能与山东陆域气温和黄海流域气温变化有关。  相似文献   

4.
1993—2006年北太平洋海平面变化特征及影响因素   总被引:2,自引:0,他引:2  
利用1993—2006年间卫星高度计资料分析北太平洋海平面的变化特征,结合同期上层海洋温度、盐度数据以及风应力资料分析比容海平面和风对海平面变化的影响。结果显示:1993—2006年北太平洋上升海域主要位于洋盆西侧中低纬度海域,高纬度海域及大洋东侧的中低纬度海域海平面呈下降趋势;同期比容海平面线性速率的空间分布与海平面相似。整个北太平洋海平面高度平均线性上升速率为2.9 mm/a,比容海平面平均线性上升速率为1.4 mm/a。比容变化对海平面上升趋势的贡献为47.5%。北太平洋海平面的季节变化占绝对优势,主要为1和0.5 a周期,对海平面距平做EOF,其第一和第三模态为季节模态。海平面季节变化的影响因素中,比容变化与海平面有相同的季节变化周期,比容海平面距平EOF的第一和第三模态为季节模态,分别与海平面的第一和第三模态空间分布相似,时间系数相关性好,比容变化在海平面季节特征中起到最主要作用。另一个因素风场主要通过Ekman抽吸和Rossby波的西传影响海平面的分布,其季节特征对海平面的季节特征有影响。北太平洋海平面也具有28个月的年际变化周期,海平面距平EOF第二和第四模态表现出年际变化特征。比容变化也具有28个月的显著周期,其距平场的第二和第四模态为年际变化模态,其中第二模态与海平面第二模态空间分布相似,时间系数相关性很好,海平面年际变化中比容起到重要影响。  相似文献   

5.
海表冷暖水舌被广泛应用于定性描述海表水温(SST)的空间分布特征,但缺少定量的表述和研究。本文以海表冷暖水舌轴线的空间位置和温度为指标,用2006—2014年逐年冬季(2月)的遥感SST数据,分析了渤海、黄海和东海冬季的冷暖水舌的空间分布和年际变化,并探讨了其形成机理。结果表明,渤海、黄海和东海冬季存在2条冷水舌和6条暖水舌。水舌位置的EOF前三个模态(73.4%)基本解释了其年际变化,其中空间第一模态呈同相分布,在东海中部及西部的变动幅度最大;空间第二和第三模态主要呈反相分布,分别在九州岛南部及黄海区域变动幅度较大。水舌温度的EOF第一模态(69.6%)呈空间同相分布,变动幅度在渤、黄海较大,在东海南部较小。水舌位置和水舌温度都存在准2~3a周期的年际变化,但只有水舌位置EOF第二模态通过95%水平的显著性检验。海表相对较均匀的负净热通量(海洋向大气输送热量),使得浅水区SST比深水区下降得快,水深(上混合层深度)是冷暖水舌形成的原因之一;平流热输送的空间差异显著且在冷暖水舌区域中的作用最大,在冷舌区域起到降温作用,在暖舌区域起到增温作用,平流热输送是冷暖水舌形成的主要原因。  相似文献   

6.
中国近海海面风场的时空特征分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文利用1987年9月—2013年9月连续26a的多源卫星融合数据,用经验正交函数方法 (EOF)分析中国近海海面风场变化特征。分析结果指出中国近海海面风场的第一模态占总方差贡献的63.94%,呈现为冬-夏季风振荡类型,揭示了中国近海风场的季节变化特征;第二模态占总方差贡献的12.35%,呈现为春-秋振荡类型,反映了冬季风和夏季风过渡时期的变化特征;第三模态占总方差贡献的3.49%,呈现出近似半年周期的波动,体现了中国近海风场季节内变化的特征。  相似文献   

7.
西太平洋暖池海域SST场的时空特征   总被引:10,自引:3,他引:7  
根据 1 950— 1 998年间月平均SST资料 ,用经验正交函数 (EOF)分析法 ,对西太平洋暖池海域SST场的时空特征进行了分析。结果表明 ,暖池海域SST场的主要模态包括年、年际和年代际变化 3个类型 ,其主要变化周期依次为 1 2、54、2 9和 1 2 0个月 ;暖池SST场的年际变化具有明显的区域性 ,全海域大致以 1 60°E为界分为东、西两部分 ,其SST的年际变化在变幅、相位和周期方面存在着明显差异。  相似文献   

8.
利用ERA_interim再分析资料以及OISST高分辨率海面温度(Sea surface temperature,SST)卫星观测数据,通过小波分析、二维模态相关(Pattern correlation)等方法系统地分析了黑潮延伸体区域涡旋尺度SST信号的季节内变化特征。发现涡旋尺度SST季节内变化信号在冬季最强、夏季最弱。该信号主要分布在黑潮-亲潮海洋锋面区域,在日本沿岸振幅最强、并沿黑潮、亲潮锋面向东延伸,其标准差高达1℃,是该海域冬季SST的重要变化信号。涡旋尺度SST的季节内变化周期以40~100 d周期为主,会引起大气边界层的响应,激发海气界面湍流热通量、海面气温、边界层高度等同位相的季节内变化。在该区域涡旋信号较强个数较多的时间段SST异常的季节内变化信号更明显,边界层大气与涡旋尺度SST季节内变化信号的相关程度更大。  相似文献   

9.
南海QuikSCAT海面风场变化特征分析   总被引:4,自引:0,他引:4  
基于QuikSCAT海面风场产品,对海面风场资料进行了EOF分析和随机动态分析,以此分析南海海面风场的变化特征。研究发现:海面原始风场风速季节变化最为明显,其变化占总变化方差的59.1%,黑潮的季节变化通过海气相互作用对南海局地风场有较明显的影响;原始风场第三模态及异常风场第二模态时间变化函数与SOI和PDO弱相关,且异常风场第二模态时间变化函数谱分析结果主要呈现5年的周期变化,南海海面风场变化与年际振荡有关;南海大部分海区风速呈现增长的趋势,但增长速率较小;风速增大最快的区域是台湾海峡以南海域和北部湾,增长速度达到0.05 ms-1a-1。  相似文献   

10.
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   

11.
The spatio-temporal variabilities in sea surface temperature (SST) were analyzed using a time series of MODIS datasets for four separate regions in the Yellow Sea (YS) that were located along a north-south axis. The space variant temporal anomaly was further decomposed using an empirical orthogonal function (EOF) for estimating spatially distributed SST. The monthly SSTs showed similar temporal patterns in each region, which ranged from 2.4°C to 28.4°C in the study years 2011 to 2013, with seasonal cycles being stronger at the higher latitudes and weaker at the lower latitudes. Spatially, although there were no significant differences among the four regions (p < 0.05) in any year, the geographical distribution of SST was characterized by an obvious gradient whereby SST decreased along the north-south axis. The monthly thermal difference among regions was largest in winter since the SST in the southeast was mainly affected by the Yellow Sea Warm Currents. The EOF1 mode accounted for 56% of the total spatial variance and exhibited a warming signal during the study period. The EOF2 mode accounted for 8% of the total variance and indicated the warm current features in the YS. The EOF3 mode accounted for 6% of the total variance and indicated the topographical features. The methodology used in this study demonstrated the spatio-temporal variabilities in the YS.  相似文献   

12.
In this study, we used the National Centers for Environmental Prediction monthly sea surface temperature (SST) and surface air temperature (SAT) data during 1982–1994 and the National Center for Atmospheric Research surface wind stress curl data during 1982–1989 to investigate the Japan Sea SST temporal and spatial variabilities and their relations to atmospheric forcing. First, we found an asymmetry in the correlation coefficients between SST and wind stress curl, which implies that the SST variability at the scales of the order of one month is largely due to atmospheric forcing. Second, we performed three analyses on the data fields: annual mean, composite analysis to obtain the monthly anomaly relative to the annual mean, and empirical orthogonal function (EOF) analysis on the residue data relative to the summation of the annual mean and the monthly anomaly. The first EOF mode of SST accounts for 59.9% of the variance and represents the Subpolar Front. The temporal variation of the first EOF mode implies that the deep Japan Sea could be cooler in cold seasons (November–April) of 1984–1987. Third, we computed cross-correlation coefficients among various principal components and found that the atmospheric warming/cooling is the key factor causing intra-seasonal and interannual SST variabilities.  相似文献   

13.
1985-2005年东海海表温度时空变化特征分析   总被引:2,自引:2,他引:0  
利用1985-2005年间AVHRR辐射计获取的东海海表温度资料,研究其时空变化特征.1985-2005年间东海海表平均温度总体呈上升趋势.对东海海温距平(SSTA)进行经验正交函数(EOF)分解,得到其2个主要变化模态,EOF1占总方差变化的34.8%,主要变化周期为3~5 a,表示1985-2005年中东海绝大部分...  相似文献   

14.
渤海海温与叶绿素季节空间变化特征分析   总被引:4,自引:0,他引:4  
以2003年MODIS数据为数据源,在图像处理、空间插值的基础上作海温与叶绿素浓度的空间相关分析。结果表明,整个海域的叶绿素浓度和海温的分布具有明显的区域和季节变化特征。基本规律是叶绿素浓度从近岸向渤海中央递减;温度则随季节发生变化,随着温度升高,近海叶绿素浓度增高,而渤海中央区域叶绿素浓度降低。渤海叶绿素浓度的分布与河口径流、季节等因素有关。从空间关系看,海温与叶绿素浓度不存在很明显的空间分布相关性,但不同季节有不同的相关性。上述研究可用于估算海洋初级生产力。  相似文献   

15.
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:2,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   

16.
2000-2008年期间南海海面温度的年际与空间变异   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过对2000-2008年更高空间分辨率的南海海面温度(SST)的卫星遥感数据进行经验正交函数(EOF)分析,着重研究21世纪以来整个南海海域SST年际变化的时空变异,并探讨了其与南海海面风场和海面高度的关系,以及期间南海发生的两次负异常事件的特点和成因.SST年际变化的第一模态表现为全海盆同相变化,年际振荡主要发生在...  相似文献   

17.
Marginal seas play important roles in regulating the global carbon budget, but there are great uncertainties in estimating carbon sources and sinks in the continental margins. A Pacific basin-wide physical-biogeochemical model is used to estimate primary productivity and air-sea CO_2 flux in the South China Sea(SCS), the East China Sea(ECS), and the Yellow Sea(YS). The model is forced with daily air-sea fluxes which are derived from the NCEP2 reanalysis from 1982 to 2005. During the period of time, the modeled monthly-mean air-sea CO_2 fluxes in these three marginal seas altered from an atmospheric carbon sink in winter to a source in summer. On annualmean basis, the SCS acts as a source of carbon to the atmosphere(16 Tg/a, calculated by carbon, released to the atmosphere), and the ECS and the YS are sinks for atmospheric carbon(–6.73 Tg/a and –5.23 Tg/a, respectively,absorbed by the ocean). The model results suggest that the sea surface temperature(SST) controls the spatial and temporal variations of the oceanic pCO_2 in the SCS and ECS, and biological removal of carbon plays a compensating role in modulating the variability of the oceanic pCO_2 and determining its strength in each sea,especially in the ECS and the SCS. However, the biological activity is the dominating factor for controlling the oceanic pCO_2 in the YS. The modeled depth-integrated primary production(IPP) over the euphotic zone shows seasonal variation features with annual-mean values of 293, 297, and 315 mg/(m~2·d) in the SCS, the ECS, and the YS, respectively. The model-integrated annual-mean new production(uptake of nitrate) values, as in carbon units, are 103, 109, and 139 mg/(m~2·d), which yield the f-ratios of 0.35, 0.37, and 0.45 for the SCS, the ECS, and the YS, respectively. Compared to the productivity in the ECS and the YS, the seasonal variation of biological productivity in the SCS is rather weak. The atmospheric pCO_2 increases from 1982 to 2005, which is consistent with the anthropogenic CO_2 input to the atmosphere. The oceanic pCO_2 increases in responses to the atmospheric pCO_2 that drives air-sea CO_2 flux in the model. The modeled increase rate of oceanic pCO_2 is0.91 μatm/a in the YS, 1.04 μatm/a in the ECS, and 1.66 μatm/a in the SCS, respectively.  相似文献   

18.
利用卫星资料分析黄海海表温度的年际与年代际变化   总被引:1,自引:0,他引:1  
海表温度长期变化在一定程度上反映了海域的气候变化信号,卫星遥感资料是获取高时空分辨率水温长期变化的有效手段。基于国家海洋局1982—1999年黄海断面监测器测数据的2 954组水温数据对时空匹配的卫星(NOAA/AVHRR)反演海表温度(SST)进行校验,计算得到卫星反演SST系统偏差为(0.18±1.00)℃。卫星反演的水温空间分布以及长期变化趋势与器测趋势较为一致,可以用来研究海域SST长期变化规律。利用校验后1982-01~2011-08NOAA/AVHRR的SST数据,分析了该时段黄海冬夏季代表月2、8月海表水温的变化规律。结果显示:(1)近30a,黄海冬季水温有2次跃迁:1989—1990年由冷至暖的状态跃迁,2000-2001年出现由暖至冷的状态转变;1990年代冬季水温达最高,相比1880年代,水温升高1.07℃,新世纪水温稍有降低,水温较1990年代下降了0.53℃,温度变化较大区域位于北黄海、山东半岛沿岸,苏北浅滩毗邻海区,该区SST与局地经向风场存在显著正相关,且北极涛动通过影响冬季风间接影响黄海水温变化;(2)夏季海表水温在1994—1995年呈现由冷至暖的状态跃迁,冷、暖期水温相差0.57℃,水温变化较显著的区域为黄东海分界处,其具体变化机制需深入研究。  相似文献   

19.
Variability of Sea Surface Circulation in the Japan Sea   总被引:3,自引:0,他引:3  
Composite sea surface dynamic heights (CSSDH) are calculated from both sea surface dynamic heights that are derived from altimetric data of ERS-2 and mean sea surface that is calculated by a numerical model. The CSSDH are consistent with sea surface temperature obtained by satellite and observed water temperature. Assuming the geostrophic balance, sea surface current velocities are calculated. It is found that temporal and spatial variations of sea surface circulation are considerably strong. In order to examine the characteristics of temporal and spatial variation of current pattern, EOF analysis is carried out with use of the CSSDH for 3.5 years. The spatial and temporal variations of mode 1 indicate the strength or weakness of sea surface circulation over the entire Japan Sea associated with seasonal variation of volume transport through the Tsushima Strait. The spatial and temporal variations of mode 2 mostly indicate the temporal variation of the second branch of the Tsushima Warm Current and the East Korean Warm Current. It is suggested that this variation is possibly associated with the seasonal variation of volume transport through the west channel of the Tsushima Strait. Variations of mode 3 indicate the interannual variability in the Yamato Basin.  相似文献   

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