2004年秋季冷空气活动对南海海表温度的影响

利用航次观测和网上的有关资料对南海2次强度不同的冷空气活动及其对南海SST的影响进行了分析.结果显示,9月22日弱冷空气过程南下速度慢,在陆地上变性较明显,未造成南海SST的明显变化;而10月2日前后的强冷空气过程南下速度快,陆地上变性比较弱,造成南海SST明显下降.通过对南海海表热收支分析,发现南海北部SST下降主要是冷空气造成净热通量急剧增加,海洋失去热量,而南部SST下降可能是南部海面气旋式风应力引起的下层冷水上涌.初步解释了2004年秋季冷空气活动对南海SST的影响.     

南海土台风和非局地台风的对比研究

利用1951—2012年日本气象厅(JMA)热带气旋(TC)最佳路径资料,分析了影响南海的土台风和非局地台风62 a间的时空分布特征,比较了二者在时空分布上的差异性,得到以下主要结果:土台风源地位置与热带季风性气候有关,夏季风时主要在15°N以北,冬季风时向15°N以南移动;土台风与非局地台风相比,活动范围更广,但强度比后者弱;土台风在南海的强度发展过程呈对称曲线形式,非局地台风则是一条递减曲线;土台风和非局地台风的登陆位置都具有季风期规律,夏季风时登陆的TC比冬季风时登陆的多得多,同纬度的非局地台风比土台风移动速度大。     

南海海表温度日变化特征及其影响因素研究

利用国家海洋环境预报中心的逐时海表温度（SST）数据和欧洲中期数值预报中心的ERA5数据集研究了南海海表温度日变化（DSST）的特征及其影响因素。研究结果表明：南海区域的DSST平均为0.56℃,总体呈纬向分布,近岸海域DSST幅度较大,但超过1.5℃的日增暖事件发生频次较少;南海DSST具有显著的季节变化特征,总体表现为春季最大（约0.7℃）,冬季最小（约0.2～0.3℃）;净辐射通量日变化和风速的季节变化是影响南海DSST季节变化的主要原因,南海月平均DSST与净辐射通量日变化的季节变化具有很好的一致性,DSST随着净辐射通量日变化的增加而增大,但DSST与风速的变化关系则相反;南海季风对南海DSST的季节变化也有着重要影响;南海SST具有明显的日循环特征,通常在每日16时到达峰值,08时到达谷值;影响南海SST日循环的主要因素为净辐射通量的日循环,风速日循环的影响相对较小。     

南海中尺度涡旋海表温度特征统计研究

中尺度涡旋在海洋中无处不在,研究中尺度涡旋的海表温度(SST)对于研究中尺度涡旋上的海气相互作用具有重要意义。本文使用南海2000—2015年的SST和海面高度异常(SSHA)卫星观测数据,分析了南海不同振幅范围中尺度涡内SST的特征。研究表明,不是所有的反气旋涡(气旋涡)内的SST异常(SSTA)都是正(负)的,大约35%(29%)的反气旋涡(气旋涡)与SSTA呈正相关,且在不同振幅范围下表现出不同的空间和季节变化。中尺度涡旋内合成SSTA与SSHA表现出位相不一致,反气旋涡(气旋涡)内的SSTA的最大值(最小值)相对于涡心偏向于赤道(两极)方向。涡旋内SSTA与SSHA呈线性相关,反气旋涡(气旋涡)振幅每增加1 cm,涡旋内平均SSTA则增加(降低)0.02(0.01)℃。     

南海海表温度时空分布特征的数值模拟

应用混合坐标HYCOM海洋模式模拟得到南海海表温度17年(1992～2008)的逐月资料,利用经验正交函数分解方法(EOF)得到南海海表温度的时空分布。通过与前人的分析结果进行对比,各个模态的方差贡献率与空间分布型基本一致,说明利用模式模拟可以达到与观测相当的效果。在此基础上,对第二,第三模态的时间系数应用Morlet小波分析,发现均存在半年周期变化,但年周期变化存在明显差别。     

淀山湖对局地气候的影响

一、前言淀山湖位于苏、浙、沪两省一市的交界处,是上海市青浦县西部的一个淡水湖泊,面积66平方公里(约10万亩)产均水深约2米,常年蓄水量为1亿立方米左右,湖泊水体大,储热能力强,对邻近地区的气候有一定影响。为了研究淀山湖附近的局地气候,曾引用了湖泊邻     

ENSO背景下南海海表温度异常的跷跷板模态

基于多种海洋气象数据,对南海海表温度距平在ENSO背景下的年际变化特征进行了分析。发现南海海表温度距平具有明显的东北-西南反向变化的跷跷板模态:在厄尔尼诺年,南海西南部以越南南部沿岸为中心有明显的升温现象,东北部特别是吕宋海峡附近有明显的降温现象,拉尼娜年份相反。分析南海海表面的净热通量收支,发现除北部较浅的沿岸海外,其对海表温度升高起抑制作用。研究显示,南海海表温度异常的跷跷板模态主要与海洋动力结构变化相关。在厄尔尼诺年,南海西南部正的风应力旋度减弱,Ekman抽吸减弱,冷水上涌减少,导致温度升高;而东北部,则可能是由于低温的吕宋贯通流增强导致的温度降低。     

近百年来南海台风活动的气候振动

台风(即热带气旋)活动的长期变化规律,国内外已有研究,结果表明,三大洋的台风多年活动普遍存在周期振动现象,但周期长度各海(洋)域长短不一。赵宗慈、王绍武分析得出北半球各地区热带气旋数存在较明显的80—100年左右的长周期,还存在2—3年的短周期;而西太平洋编号及登陆台风个数,以14—22年左右的周期为主;孟加拉湾风暴及印度低压个数尚存在40年左右的周期,这在台风和旱涝的长期预报以及海气相互作用研究上,都有一定的参考价值。     

Stokes漂流对北太平洋海表温度的影响研究

Stokes漂流对上层海洋温度场具有不可忽视的影响,基于WAVEWATCH III海浪模式模拟结果计算出Stokes漂流流速,将其引入到SBPOM模式的动量方程中以探究Stokes漂流对海表面温度的影响。结果表明,模拟有效波高与实测值保持较好的一致性,平均相关系数最大为0.88。北太平洋Stokes漂流的分布呈现出高纬度较大的带状特征,最大流速可达0.2 m/s。Stokes漂流对北太平洋海表面温度的影响在-2~1℃之间,高纬Stokes漂流影响作用大于低纬,其中太平洋西北海域影响最大,可达-2℃,赤道影响最小。通过Argo浮标资料验证,考虑Stokes漂流模拟的海表面温度更趋近于实测值,说明在海表面温度计算中,考虑Stokes漂流是必要的。     

南海台风路径预报的气候,持续性模式

本文利用南海台风资料的文件系统,建立了预报南海台风移动的气候、持续性模式。且通过实际业务试验反映出具有一定业务预报能力。     

南海海表风速、波高的变化趋势

文章以ERA-40资料为基础,利用EOF方法分析南海海面风速、波高的两个模态空间分布,系统计算1957—2002年南海海表风速、波高的空间分布特征、长期变化趋势和突变现象。分析结果显示,南海海面风、浪场的第一模态具有很好的相似性,第二模态已表现出不同的特征;第一模态的时间系数也表明风场和波高的变化特征具有明显的正相关性,而且波高的响应具有一定的滞后性;南海风速场和海浪场在1973—2002年都存在下降趋势,海浪场的下降趋势更为显著。     

中国近海海表温度变化的极端特性及其气候特征研究

本文基于1982–2017年日再分析数据,分析了中国近海海表温度变化的极端特性、历史演变、空间格局及可能影响,并探讨了与全球变化和区域气候变率的关联性。近30多年来,中国近海海表总体升温明显,尤以春季长江口附近及以南的外部近岸海域升温最为显著,线性升温速率高达0.2°C/(10 a)。相比而言,沿岸海域对气候变暖暂缓的响应可能更为明显;极端高(低)温强度以显著增强(减弱)为主,尤以春(夏)季幅度最大。沿岸海域春季极值温差增强显著,易通过物候变化引起生物迁移和赤潮等生态灾害突发、频发;北部海域极端事件持续天数大于南部,其中,黄海、东海极端高温持续天数增加显著,可能对渔业资源产生较大影响。受气候变暖暂缓影响,极端低温持续天数亦显著增加;极端高温在长江口附近,台湾海峡和南海北部等海域累积频次上升显著,未来极端海洋热浪事件可能持续增加,将对南海珊瑚礁等产生较大影响。极端低温累积频次以显著降低为主。然而长江口及以南沿岸极端低温在冬春季增强明显,可能对红树林等产生一定影响;太平洋年代际振荡(PDO)暖位相期间,ENSO暖事件得到增强,易引起中国近海海表极端低温的频发。北极涛动(AO)正位相时,限制了极区冷空气向南扩展,中国近海海表极端高温频次趋于增加,其危险性增强。     

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

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。     

HYCOM模式对赤道及北太平洋海表温度的模拟

根据2种海气通量数据集(COADS、ECMWF)和2种海气通量块体参数化方案(常数块体参数化方案和非常数块体参数化方案)的不同结合,构成4组数值实验,使用HYCOM数值模式分别模拟了赤道及北太平洋的气候态海表温度。实验结果表明:(1)非常数块体参数化方案优于常数块体参数化方案;在太平洋40°N～20°S区域内,采用前者得到的年平均海表温度比Pathfinder卫星资料高约0.21℃,而采用后者得到的年平均海表温度比Path-finder卫星资料高约0.63℃。(2)HYCOM数值模式很好地模拟了赤道及北太平洋的气候态海表温度变化及西太平洋暖池空间分布的月变化。特别是实验2(采用COADS数据集和非常数块体参数化方案),在太平洋40°N～20°S区域内,冬、春两季平均SST仅比Pathfinder卫星数据集高0.02℃。(3)不同海气通量数据会对模拟结果产生明显影响。对比采用COADS数据集的实验2结果与采用ECMWF数据集的实验4结果可以发现,在模拟区域的西北部,实验2比实验4的年平均SST高约1℃;在模拟区域的东南部,实验4比实验2的年平均SST高约1℃。两者差的最大值出现在58°N、140°E附近及中国渤海,实验2比实验4的年平均SST高约4℃。     

HYCOM模式对赤道及北太平洋海表温度的模拟

本文使用HYCOM数值模式,根据两种海气通量数据集(COADS、ECMWF)和两种海气通量块体参数化方案(常数块体参数化方案和非常数块体参数化方案)的不同结合,构成4组数值实验,分别模拟了赤道及北太平洋的气候态海表温度.实验结果表明:1)在本文的实验中,非常数块体参数化方案优于常数块体参数化方案;在太平洋40°N-20°S区域内,采用前者得到的年平均海表温度比Pathfinder卫星资料高约0.21 °C,而采用后者得到的年平均海表温度比Pathfinder卫星资料高约0.63 °C.2)HYCOM数值模式很好的模拟了赤道及北太平洋的气候态海表温度变化及西太平洋暖池空间分布的月变化.特别是实验2(采用COADS数据集和非常数块体参数化方案),在太平洋40°N - 20°S区域内,冬春两季平均SST仅比Pathfinder卫星数据集高0.02 °C.3)不同的海气通量数据会对模式结果产生明显的影响.对比采用COADS数据集的实验2结果与采用ECMWF数据集的实验4结果可以发现,在模拟区域的西北部,实验2比实验4的年平均SST高约1 °C;在模拟区域的东南部,实验4比实验2的年平均SST高约1 °C.两者差的最大值出现在58°N、140°E附近及中国渤海,约为4 °C(实验2比实验4的年平均SST高约4 °C).     

台风引起南海海表面降温的位置变化特征

台风过后通常会在上层海洋引起冷迹,即路径附近的海表而温度(sea surface temperature,SST)降低.本文利用多种卫星数据分析了12年(1998-2009)内经过中国南海的92个台风所引起的海表降温位置的分布特征.通过分析逐日微波遥感SST数据发现,64个台风(69.6%)引起了明显降温(降温≥2℃).其中,43个台风(46.7%)引起的最大降温位于台风路径右侧;13个台风(14.1%)引起的降温出现在路径附近;同时还有8个台风(8.7%)引起的最大降温明显位于路径左侧.台风引起的最大降温出现的位置主要集中在路径左右两侧100km范围内.统计分析表明台风之前存在于上层海洋环境的冷涡,特别是强冷涡,在台风引起的海表面降温和位置分布中可能起着重要的作用.     

台风对海表温度的影响分析

文章选取2011-2012年出现在西北太平洋地区的3个不同类型的台风,利用中国台风网"CMA-STI热带气旋最佳路径资料数据"和多卫星遥感观测资料,分析了台风对大洋以及中国近海海表温度的影响。分析结果表明,台风对SST的影响程度与台风自身强度和台风的移速密切相关。SST降低区域一般位于台风路径的右侧,台风在大洋右转向时可形成显著降温区。最大SST降低一般滞后台风中心2d或1d,在台风过境后,该海域降低的SST恢复时间也较长。     

秋、冬季南海台风的气候振动及异常年的分析

本文根据1949—1986年南海秋、冬季台风活动的规律,对38年的台风序列按给定的Fα值,用周期分析的方法,得出了秋、冬季台风的气候振动为19年、4年、11年、17年4个周期迭加,并作出未来5个年份预报。在此基础上、对秋冬季台风异常多年和异常少年形成的长期天气过程的原因进行分析探讨。并得出异常年份的特征值与埃尔-尼诺的关系。     

CMIP5模式对中国近海海表温度的模拟及预估

基于观测和再分析资料;利用多种指标和方法评估了国际耦合模式比较计划（CMIP5）中21个模式对中国近海海温的月、季节和年际变化模拟能力。多模式集合能够再现气候平均意义下近海海温的空间分布特征;但量值上存在一定的低估。在渤海和黄海;集合平均与观测差别比较明显。在年际尺度上;与观测数据对比;模式模拟海温与Niño3指数相关性较小。中国近海海表面温度在1960-2002年有明显的升高趋势;从2003年开始增温趋缓。评估结果表明;ACCESS1.0、BCC-CSM1.1、HadGEM2-ES、IPSL-CM5A-MR、CMCC-CM、FGOALS-g2、CNRM-CM5-2、INMCM4八个模式对中国近海海温的变化有较好的模拟能力。利用ACCESS1.0、INMCM4、BCC-CSM1.1、IPSL-CM5A-MR、CMCC-CM这5个模式结果对中国近海海温未来的变化进行了预估。在RCP4.5、RCP8.5情景下;未来近100年中国近海海温有明显升高趋势;最优模式多模式集合平均增温分别可达到1.5℃、3.3℃;净热通量变化和平流变化共同促进了东海升温。     

FIO-ESM气候模式北太平洋海表温度和降水的季节性预报技巧评估

The seasonal prediction of sea surface temperature(SST) and precipitation in the North Pacific based on the hindcast results of The First Institute of Oceanography Earth System Model(FIO-ESM) is assessed in this study.The Ensemble Adjusted Kalman Filter assimilation scheme is used to generate initial conditions, which are shown to be reliable by comparison with the observations. Based on this comparison, we analyze the FIO-ESM 6-month hindcast results starting from each month of 1993–2013. The model exhibits high SST prediction skills over most of the North Pacific for two seasons in advance. Furthermore, it remains skillful at long lead times for midlatitudes. The reliable prediction of SST can transfer fairly well to precipitation prediction via air-sea interactions.The average skill of the North Pacific variability(NPV) index from 1 to 6 months lead is as high as 0.72(0.55) when El Ni?o-Southern Oscillation and NPV are in phase(out of phase) at initial conditions. The prediction skill of the NPV index of FIO-ESM is improved by 11.6%(23.6%) over the Climate Forecast System, Version 2. For seasonal dependence, the skill of FIO-ESM is higher than the skill of persistence prediction in the later period of prediction.