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印度洋-南海海域海表风场的时空分布特征

海洋开发与管理 2014年第5期31卷 51-53页

作者：苏勤杨艳郑崇伟海洋出版社 92538部队气象台

利用来自ECMWF的ERA-40风场资料,采用EOF、线性回归等方法,分析了1958-2001年期间印度洋-南海海表风场的时空分布特征。结果表明:(1)该海域背景特征存在两个比较明显的高值区:索马里附近海域、南海海域,分别反映的是夏季索马里附近海域... 详细信息

利用来自ECMWF的ERA-40风场资料,采用EOF、线性回归等方法,分析了1958-2001年期间印度洋-南海海表风场的时空分布特征。结果表明:(1)该海域背景特征存在两个比较明显的高值区:索马里附近海域、南海海域,分别反映的是夏季索马里附近海域强劲的西南季风、南海冬季频繁的冷空气。(2)该海域海表风场的第二模态在空间分布特征上,北印度洋中纬度海域与赤道附近海域呈反位相分布,40°S与60°S海域也呈反位相分布;第三模态则整个北印度洋与南印度洋呈反位相分布。(3)1958-2001年期间,印度洋-南海的海表风速整体上呈显著性逐年线性递增,尤其以1975—1980年期间的递增趋势最为强劲,1975年的年平均风速为近44年的最低点。

关键词：印度洋南海海表风场时空分布特征变化趋势

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南太平洋的海表风场气候特征分析

科技资讯 2016年第7期14卷 153-156页

作者：芮震峰宫鹏涛徐轩彬陈璇海军大连舰艇学院航海系解放军92538部队解放军75822部队

该文利用CCMP风场分析了南太平洋海表风场特征,结果表明：南太平洋的风向常年相对稳定,风速存在较大的季节性差异。6~8月的风速为全年最大,12月~次年2月为全年最低。年平均风速存在两个风速大值中心,一个维持在赤道东南太平洋,一个维持... 详细信息

该文利用CCMP风场分析了南太平洋海表风场特征,结果表明：南太平洋的风向常年相对稳定,风速存在较大的季节性差异。6~8月的风速为全年最大,12月~次年2月为全年最低。年平均风速存在两个风速大值中心,一个维持在赤道东南太平洋,一个维持在绕极西风带。绕极西风带北沿基本维持在35°S,在西风带内分布有三个风速大值中心：120°E、新西兰以南以及120°W。

关键词：南太平洋海表风场季节性差异

2DVAR算法在局地海表流场和风场融合中的应用

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2DVAR算法在局地海表流场和风场融合中的应用

作者：邹婷南京信息工程大学

学位级别：硕士

海表流场和海表风场不仅在海洋动力环境中发挥着重要作用,还与人类活动息息相关。根据近海洋流观测特点及海表风场卫星观测特点,本文发展了二维变分数据融合方法,并将发展的方法用于融合:1)台海海峡地波雷达径向流及洋流矢量;2)印度洋... 详细信息

海表流场和海表风场不仅在海洋动力环境中发挥着重要作用,还与人类活动息息相关。根据近海洋流观测特点及海表风场卫星观测特点,本文发展了二维变分数据融合方法,并将发展的方法用于融合:1)台海海峡地波雷达径向流及洋流矢量;2)印度洋多源卫星风速观测及风场矢量。最后对融合结果分别进行检验,具体研究内容如下:(一)在海表流场研究中,本文使用发展的二维变分(Two-Dimensional Variational Method,2DVAR)数据融合方法将台湾海峡处的地波雷达径向流数据与区域海洋模式(Regional Ocean Model System,ROMS)输出结果进行融合,得到一套较好的融合产品。结果显示,融合产品与雷达径向流的平均相对误差相较于模式输出与雷达径向流的平均相对误差由9.70%降低至1.54%。为进一步检验融合方法,设计了两种独立样本试验。试验一将雷达径向流按空间均匀分为融合样本与独立样本,使用雷达融合样本与模式输出进行融合,此时融合结果的均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)相较于模式输出由0.41m/s降低至0.19m/s。试验二将雷达径向流和模式输出在空间上都均匀划分为融合样本与独立样本,对两种数据的融合样本进行融合,使用三重组合(Triple Collocation,TC)方法估计模式输出、雷达观测与融合结果的误差方差,分析显示这三种数据的平均误差方差分别为:0.07 m/s、0.06 m/s和0.05m/s,即流场融合结果的平均误差方差最小,且其误差方差相对于独立的雷达径向流与模式输出在远岸处有明显减小。以上结果都表明融合数据更加接近实际海流。(二)在海表风场融合研究中,本文使用可以考虑风速的观测算子,在印度洋区域内以ERA再分析数据作为背景矢量场,以CYGNSS、SSM/I和SMAP辐射计风速以及ASCAT和Wind Sat散射计中提取出的风速作为观测风速,使用2DVAR算法进行融合,生成了多源风场融合产品。结果表明,与ERA数据对比,两个独立浮标数据同融合数据在风速上的相对误差平均降低了8.12%。根据统计学分析,相较于背景ERA数据,风场融合数据的RMSE在经向上降低了0.19m/s,纬向上降低了0.07m/s,风速大小则降低0.35m/s;相关系数都有着明显的提高,偏差也有着一定的降低。此外,使用TC方法估计CCMP、FNL和风场融合数据在研究区域内的误差方差,结果表明风场融合数据的平均误差方差相对于CCMP数据降低2.13 m/s,相对于FNL数据降低5.73m/s,即风场融合数据在三种数据中最接近风速真值。分析结果都证明了2DVAR方法融合多源海面风场的有效性。

关键词：数据融合二维变分法海表流场海表风场

中国海海表风场、海浪场与El Nino的相关性分析

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云南大学学报（自然科学版） 2014年第2期36卷 214-223页

作者：郑崇伟刘铁军钱粤海解放军理工大学气象海洋学院 92538部队气象台海军海洋水文气象中心

利用CCMP风场，分析了中国海海表风场与E1Nino之间的关系，并利用CCMP风场驱动WW3海浪模式，对1988--2009年的中国海海浪场进行数值模拟，探索中国海的海浪场与E1Nino的内在联系。以期能利用E1Nino指标辅助中国海海浪场、海表风场的中... 详细信息

利用CCMP风场，分析了中国海海表风场与E1Nino之间的关系，并利用CCMP风场驱动WW3海浪模式，对1988--2009年的中国海海浪场进行数值模拟，探索中国海的海浪场与E1Nino的内在联系。以期能利用E1Nino指标辅助中国海海浪场、海表风场的中长期预测、防灾减灾等．结果表明中国海的海表风场、海浪场与nino3指数关系密切：①同期及1—4个月后的海表风场、海浪场与当月的nino3指数表现出显著性负相关，尤其是2个月后的海浪场、海表风场与nino3指数之间的负相关性最显著；7～10个月后的海表风场、海浪场与当月的nino3指数表现出显著性正相关，尤其是8个月后的海浪场、海表风场与nino3指数之间的正相关性最显著．②1988--1997年期间、1999--2009年期间，8个月后的海表风场、海浪场与当月nino3指数的走势表现出非常好的一致性．@nino3指数、中国海的海浪场、海表风场三者存在较为显著的、共同的半年周期（5．87～6．29个月）、年周期（11．00—13．54个月）．@nino3指数的突变期为20世纪80年代后期、1999年7月—2000年11月、2005--2009年；海表风场与海浪场的显著性突变期完全一致，为2000年11月—2001年5月，其中nino3指数在1999年7月—2000年11月期间的突变期比海表风场和海浪场的突变期超前约半年左右，nino3区海温的突变可能是中国海海浪场、海表风场突变的主要诱发因素之一．

关键词：中国海海表风场海浪场 nino3指数超前滞后相关变化周期突变

基于CCMP风场的近22年中国海海表风场特征分析

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气象与减灾研究 2011年第3期34卷 41-46页

作者：郑崇伟解放军92538部队气象台

利用ESE(NASA Earth Science Enterprise)提供的1987年7月—2009年12月CCMP(Cross-Calibrated,Multi-Platform)风场资料,对中国海近22年的海表风场特征进行分析。结果表明,中国海的海表风场具有明显的季节变化;6级以上大风频率的高值中... 详细信息

利用ESE(NASA Earth Science Enterprise)提供的1987年7月—2009年12月CCMP(Cross-Calibrated,Multi-Platform)风场资料,对中国海近22年的海表风场特征进行分析。结果表明,中国海的海表风场具有明显的季节变化;6级以上大风频率的高值中心集中分布于东海和南海;大部分海域的海表风速呈显著的逐年线性递增。利用耿贝尔曲线法分析了中国海的极值风速,发现50年一遇和100年一遇极值风速的大值中心主要分布于渤海中部海域、台湾以东洋面和琉球群岛附近海域、南海北部海域。

关键词：中国海海表风场大风频率极值风速变化趋势

中国海海表风场、风浪、涌浪、混合浪场时空分布特征研究

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中国科技信息 2011年第10期 32-33页

作者：郑崇伟陈志禄贾本凯刘志宏解放军理工大学气象学院 92538部队气象台 91967部队气象台

利用来自ECMWF的ERA-40海浪再分析资料,采用EOF、线性回归、功率谱分析等方法,对中国海的海表风场、风浪、涌浪、混合浪的变化趋势的及周期进行研究,为海洋水文保障、海洋工程等提供参考。

关键词：中国海海表风场风浪涌浪混合浪

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近10年南海海表风场季节特征统计

科技资讯 2014年第3期12卷 197-200页

作者：王静李靖李荣波刘寒海军海洋水文气象中心中国卫星海上测控部 92538部队 91181部队

基于Fortran程序和Grads（Grid Analysis and Display System）软件,利用QN（QuikSCAT/NCEP）混合风场,统计了近10年（1999年8月～2009年7月）期间南海海表风场特征,主要统计了风速风向的季节特征,期望研究结果可以为航海、防灾减灾等... 详细信息

基于Fortran程序和Grads（Grid Analysis and Display System）软件,利用QN（QuikSCAT/NCEP）混合风场,统计了近10年（1999年8月～2009年7月）期间南海海表风场特征,主要统计了风速风向的季节特征,期望研究结果可以为航海、防灾减灾等提供参考.结果表明：（1）春季,风速的大值区位于南海北部,约3.5～5.0 m/s,台湾海峡能达到5.5 m/s;除泰国湾和北部湾以外的大部分海域以东北风为主,北部湾以偏东风为主,泰国湾以偏南风为主.（2）夏季,受西南季风影响,大部分海域以西南风为主;风速的大值区位于中南半岛附近海域,该海域为传统的南海大风区,约5～7m/s.（3）秋季,为季风过渡季节,风向稍显凌乱,南海中北部已转东北风,而南部部分海域的西南风尚未完全消退,泰国湾在该季节则以西北风为主;风速的相对大值区位于南海北部和台湾周边海域,约6～9 m/s,台湾海峡基本都在9 m/s左右.（4）冬季,受冷空气影响显著,整个南海均以强势的东北风为主;风速大值区呈东北-西南走向,大部分海域的风速在8 m/s以上,台湾海峡能达到11 m/s左右.

关键词： QuikSCAT NCEP混合风场南海海表风场季节特征

夏季风场长周期变化对珠江河口环流影响的数值研究

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夏季风场长周期变化对珠江河口环流影响的数值研究

作者：薛晗露华南理工大学

学位级别：硕士

风对河口水动力的调整和近海生态系统的调节具有重要作用。在气候风场变化下,评估海表风场的长周期变化趋势对研究海洋环境如何响应风的变化有着重要意义。本文利用1979～2020(共42年)风场再分析数据研究发现,珠江河口夏季风风向(7月月... 详细信息

风对河口水动力的调整和近海生态系统的调节具有重要作用。在气候风场变化下,评估海表风场的长周期变化趋势对研究海洋环境如何响应风的变化有着重要意义。本文利用1979～2020(共42年)风场再分析数据研究发现,珠江河口夏季风风向(7月月平均)在过去42年间以-0.34°?yr的速率逆时针变化,且风速以2.4 cm?yr的速率减小。按照这个变化率,夏季风向自1979年从东南偏南风转变到2020年的西南偏南风,预计到2100年夏季风向将转变为142.1°(东南风);夏季风速由1979年的5.02 m?s逐渐减弱到4.01 m?s(2020年),预计到2100年夏季风速将减弱为2.01 m?s。以往关于风向和风速的长期变化如何影响珠江河口的水动力环流结构的研究较少,相关量化分析并未开展。本文利用校验过的高分辨率三维水动力模型来评估局部水动力对风场变化的响应。研究结果表明:(1)随着风向变化,横向埃克曼输运和径向环流强度均有所减弱。横向环流强度显著减弱,而径向交换流略有减弱。在磨刀门附近的沿海海域,层化强度和面积显著增加,缺氧变得更为频繁。伶仃湾水龄较风向改变前略有增加。动量预算表明,风向变化在横向动量平衡中引起的最主要变化是正压项的改变,且正压项的改变由斜压项和扩散项的改变平衡。然而在径向动量平衡中,斜压项和正压项在西部浅滩处与其余部分表现出不同的变化趋势,不存在典型的项平衡。(2)随着风速的减弱,横向埃克曼输运减弱,而径向交换流则出现了表层增强、中层减弱、底层增强的趋势。在磨刀门附近的沿海海域,层化强度明显增加,而缺氧发生的区域面积和位置未有显著改变。动量预算结果表明,径向各动量项中正压项显著降低,应力项增大,风速变化主要引起正压项的变化,由扩散项的变化平衡。然而在横向动量平衡中,不存在典型的各项平衡现象。(3)通过EOF分析得出径向断面的流速和盐度变化主要由风速变化主导;横向断面流速由风向变化和风速变化所共同控制;横向断面盐度第一模态由风速变化主导,第二模态由风向变化主导。

关键词：海表风场长周期变化河口环流珠江河口物质输运动量分析

黄渤海海域叶绿素a浓度时空特征分布及影响因子分析

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科学技术与工程 2020年第17期20卷 7101-7107页

作者：赵娜王霄鹏李咏沙姚凤梅青岛大学计算机科学技术学院遥感与数字地球研究中心青岛266071 中国科学院大学地球与行星科学学院北京100049 中国科学院计算地球动力学重点实验室北京100049

基于2003—2017年黄渤海海域中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)卫星遥感数据,利用自组织映射(self-organizing feature map,SOM)神经网络模型研究叶绿素a浓度(chlorophyll a concentration,Chl-a)的典型分布模式,分析Chl-a变化趋势,并利用广义加性模型(generalized additive model,GAM)研究其与环境因子的关系。结果表明:黄渤海Chl-a存在明显的季节性变化,7月份浓度最低,为2.41 mg/m^3,4月份浓度最高,为3.43 mg/m^3;Chl-a呈现从近海岸海域向深水海盆逐渐降低的变化趋势;将SOM模型提取的典型模式分为清澈、低浓度、中浓度和高浓度模式,这些模式有效地阐明了2003—2017年黄渤海Chl-a在时间上存在春季高、夏季低的变化趋势,Chl-a高值区主要分布在河流的入海口及近海岸;利用GAM模型发现海表温度(sea surface temperature,SST)、风速与Chl-a之间存在显著的非线性关系,SST、风速对Chl-a变化的解释率为39.3%,SST对Chl-a变化的影响比风速更大;人类活动的增加对黄渤海Chl-a变化也起着重要的作用。

关键词：叶绿素a 自组织映射(SOM)神经网络广义加性模型(GAM) 海表温度海表风场黄渤海