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基于1992—2015年国际共享的ECCO v4 (Estimating the Circulation and Climate of the Ocean Version 4)同化产品,利用热含量控制方程定量地诊断赤道太平洋(118°E—75°W, 5°S—5°N, 0～300m)和Ni?o 3.4区(170°W—120°W, 5°S—5°N,0～80m)这两块区域热含量变化机制。对于去掉季节平均后的年际变化,在赤道太平洋地区,时间趋势项主要由经向输送和海表热通量项共同驱动。通过5°N断面的输送决定了时间趋势项的幅值和正负符号。在Ni?o3.4区,时间趋势项主要由海表热通量项和热量输送项共同驱动,其中垂向输送对总输送贡献最大。赤道太平洋地区经向热量输送异常领先于Ni?o3.4区垂向热量输送异常,这解释了在年际尺度上赤道太平洋热含量异常领先Ni?o3.4指数变化的原因。尽管EP(Eastern Pattern)型El Ni?o和CP(Central Pattern)型El Ni?o有许多不同之处,合成分析表明,两类El Ni?o的共同点为:在赤道太平洋地区,两类El Ni?o事件的热量输送异常在发展期和衰退期由经向输送主导;在Ni?o 3.4区, EP型El Ni?o和CP型El Ni?o的热量输送在发展期和衰退期由垂向输送主导。 相似文献
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为了准确地描述悬浮颗粒物粒径的分布特征,探索高精度的悬浮颗粒物粒径分布模拟,本文基于2014年11月黄、渤海的现场悬浮颗粒物粒径数据,研究了幂律模型在黄、渤海的适用性;同时,参考粒径作为幂律模型的重要参数,影响着幂律模型的斜率(颗粒粒径分布斜率)和模拟精度,因此对不同参考粒径下幂律模型的斜率变化情况以及模型模拟精度也进行了分析。结果显示:黄、渤海区域颗粒粒径分布斜率在0.46~7.53(均值:4.09),其中84.2%的斜率在3.2~4.5范围内;当参考粒径小于7.33μm时,颗粒粒径分布斜率变化大(均值为5.60±1.09),颗粒粒径分布模拟误差大,平均相对误差绝对值在20%~85%范围内,平均相对误差绝对值的平均值为48.2%;当参考粒径为7.33~19.8μm时,颗粒粒径分布斜率为4.08±0.29,颗粒粒径分布模拟的平均相对误差绝对值在5%~25%范围内,平均相对误差绝对值的平均值为9.8%;当参考粒径大于19.8μm时,颗粒粒径分布斜率为3.87±0.25,颗粒粒径分布模拟的平均相对误差绝对值在2%~10%范围内,平均相对误差绝对值的平均值为6.0%。误差分析表明:参考粒径取值大于19.8μm,幂律模型对颗粒粒径分布的模拟效果较好,最优参考粒径可选为122.0μm,此时模拟误差最小(平均相对误差绝对值的平均值为4.79%±1.78%)。 相似文献
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悬浮颗粒物及粒径是水质重要参数,研究其分布特征有助于加深对海洋生态环境的了解。利用2013年6月和2013年11月LISST-100观测数据,研究了黄、渤海区域悬浮物粒径和浓度的分布情况,浓度分布整体上近岸高远岸低,粒径分布呈现近岸细远岸粗的特征,季节分布特征明显。通过典型断面分析发现,悬浮物粒径和浓度随着水深变化明显,连续站数据分析结果表明,大风对底层颗粒物的再悬浮作用显著,潮流对悬浮物的时空分布有着重要影响;水体衰减系数随着体积浓度变化明显。此外,还研究了悬浮颗粒物粒径Junge分布在黄、渤海区域的适用性。 相似文献
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