南海海面风与海面温度耦合模态分析

为了研究南海海面风与海面温度的相互关系,利用相关分析、经验正交函数分解、奇异值分解等方法对49a的COADS资料的南海海域的海表面温度异常(SSTA)和海表面风异常(SSWA)进行分析。SSTA的EOF1解释了总方差的50.8%,该模态与整个南海SSTA同步变化,时间系数主周期为2~3a,该系数滞后5个月,与Nino3.4指数的相关系数达到0.423;SSWA的EOF1解释了总方差的25.1%,与整个南海SSWA同向变化,时间系数的主要周期为4~8a,但与Nino3.4指数的同步相关系数只有0.04,SSTA和SSWA的SVD分析结果第一模态的方差贡献为86.7%,空间分布很好地体现了SSTA和SSWA之间的正反馈机制,左右奇异向量时间系数达到0.5,且时间系数的主要周期都为4~8a,证实了南海海域海-气耦合的主模态为ENSO模态。     

基于险度函数的无人机备件库存量风险损失度量

为了研究南海海面风与海面温度的相互关系,利用相关分析、经验正交函数分解、奇异值分解等方法对49 a 的COADS 资料的南海海域的海表面温度异常(SSTA) 和海表面风异常(SSWA) 进行分析。SSTA 的EOF1 解释了总方差的50.8%,该模态与整个南海SSTA 同步变化,时间系数主周期为2 ~3 a,该系数滞后5个月,与Nino3.4 指数的相关系数达到0. 423;SSWA 的EOF1 解释了总方差的25. 1%,与整个南海SSWA同向变化,时间系数的主要周期为4 ~8 a,但与Nino3.4 指数的同步相关系数只有0.04,SSTA 和SSWA 的SVD分析结果第一模态的方差贡献为86.7%,空间分布很好地体现了SSTA 和SSWA 之间的正反馈机制,左右奇异向量时间系数达到0.5,且时间系数的主要周期都为4 ~8 a,证实了南海海域海-气耦合的主模态为ENSO模态。     

北太平洋海面高度低频变化特征及其影响因素

为了解北太平洋海面高度年际、年代际变化特征及其影响,基于1961年1月至2010年12月的简单海洋资料同化(SODA)海面高度再分析资料,采用经验正交函数(EOF)、小波分析、交叉小波等方法研究北太平洋海面高度低频时空变化特征及其影响因素。结果表明:1961-2010年期间,北太平洋沿岸地区和副热带海域海面高度存在明显上升趋势,而中纬度太平洋存在下降趋势;海面高度EOF第一模态为年际变化,呈东西反位相分布;第二模态为年代际变化,以黑潮主轴(约30°N)为界,呈"跷跷板"式分布;海面高度异常与Nino3.4指数在热带太平洋和东太平洋呈正相关,在西太平洋为负相关,且相关性随纬度升高而减弱;海面高度异常与太平洋10年涛动(PDO)指数在大洋中纬度海域显著相关,热带中东太平洋海域二者为正相关;北太平洋海面高度年代际变化和年际变化的主要影响因素分别为PDO振荡、厄尔尼诺/南方涛动现象(ENSO)。     

热带印度洋海温与海表面高度相关关系分析

为了研究热带印度洋偶极子(IOD)与海平面异常之间的相关性,采用经验正交函数分析方法(EOF)及Hilbert-Huang变换等统计方法,分析热带印度洋的海表面温度(SST)与海平面高度异常(SLA)的相关关系。通过对热带印度洋偶极子指数(DMI)与南方涛动指数(SOI)和SLA的相关性分析,得出IOD与El Nio-Southern Oscillation(ENSO)之间可能存在一定相关关系,此外,IOD与海平面变化有很好的相关性。通过对IOD爆发年的DMI以及海平面变化的分析,证实IOD具有季节锁相的重要特征,并探讨了该季节变化与海平面变化的相关关系。结果表明,IOD事件与海平面的变化这两者之间存在很强的一致性。     

热带印度洋偶极子区域海表面温度特征与海流相关性分析

为了研究热带印度洋偶极子(IOD)爆发年其耦合作用迅速消亡是否由海流异常引起,利用1958—2007年热带印度洋月均海表面温度(SST)和海流数据,分析IOD的主要特征,并探讨IOD与ENSO和海流异常之间的相关关系。通过对印度洋偶极子指数(DMI)及其经Hilber-t Huang变换后得到的固有模态函数(IMF)与南方涛动指数(SOI)的相关性分析,指出IOD与ENSO之间可能存在相关性,其中,表现出准2a周期振荡的IMF-3与ENSO相关性最好。通过对IOD爆发年DMI的进一步分析,证实IOD具有季节锁相的重要特征,并探讨该季节变化与海流异常的相关关系。结果表明,海流异常在热带印度洋SST的耦合振荡中起重要作用,但是它可能不是引起IOD迅速消亡的原因。     

吕宋海峡黑潮表层形态EOF模态分析

应用Argos表层漂流浮标资料所指示的浮标轨迹图以及基于卫星高度计资料和三维水动力模型海面高度场数据的经验正交函数(EOF)模态分析,探讨了黑潮在吕宋海峡形变的时空分布特征.结果表明:吕宋海峡黑潮的形态呈现明显的季节变化,其中跨隙形态为其最基本的形态;秋冬两季,部分黑潮水会以流套和分支的形式入侵南海,流套最西可延伸至118°E;春夏季节则儿乎不出现流套或者分支的结构,相反会有一部分南海水汇入黑潮主干.模型数据模态分析结果还再现了冬季黑潮水沿着南海北部陆坡向西入侵的形态.     

北半球对流层气候异常对热带印度洋海温偶极子型振荡的响应及动力机制解释

利用诊断和数值模拟的方法,探讨了印度洋海温偶极子型振荡（Indian Ocean Dipole,IOD）和北半球对流层气候异常之间的遥相关模态及动力机制。研究结果显示：北半球对流层位势高度异常场存在和IOD变化密切联系的遥相关作用中心,该作用中心呈正负相间的Rossby波列形状分布,该Rossby波列从印度东北部出发,向东北方向发展,进入北半球中高纬度和北极地区。在北极地区该遥相关的特征最为明显。研究结果还进一步显示了大气行星波的能量传播是IOD和北半球对流层气候异常之间遥相关的一种可能的联系方式。     

FGCM-1.0耦合模式对热带印度洋偶极子的模拟

分析了由中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室(LASG)新近发展的耦合气候系统模式(FGCM-1.0)已积分300a的结果中40a模拟结果,通过与多种观测资料的对比分析,讨论了热带印度洋海温的气候变率特征,并对气候变率中存在的热带印度洋偶极子(IOD)进行了重点讨论.结果表明:该模式能够模拟出热带印度洋海表温度距平(SS-TA)气候变化的整体一致性和偶极性的特征,可以模拟出IOD出现的不规则年际变化特点;模拟的IOD表现为1至5a周期变化,其中具有统计性检验的周期集中在1至3a之间;模拟的IOD存在季节位相锁定,其主要发生在8至10月份,在10至12月份发展到盛期;该模式较好地模拟出IOD期间热带印度洋东西相反的海面高度距平分布以及表层洋流距平的分布;该模式能够再现IOD期间海表面风应力异常和海-气界面热通量异常的基本分布特征.但FGCM-1.0模式也存在一些不足之处,对热带印度洋SSTA整体一致性变化的模拟偏弱,对SSTA的偶极性变化模拟偏强;模式模拟的IOD的发生和发展要滞后观测约2至3个月.     

热带印度洋和太平洋海气相互作用事件间的联系

在次表层海温距平极值面上海温距平的分布和变化表明,热带西、东印度洋的海温距平呈偶极子模态,即当西印度洋海温距平为正(负)时,东印度洋海温距平为负(正),偶极子模态的海温距平分布在热带太平洋同样存在,两大洋海温距平的偶极子模态间有密切的联系,在分析它们和850 hPa纬向风距平后指出,不仅这种海温距平偶极子模态的形成、发展是和这两大洋热带上空Walker环流相互作用的结果,同时正是Walker环流异常把两大洋的海温距平变化联系起来.     

Android智能手机海面高度测量及其遥感应用

开展了Android智能手机的海面高度测量研究,并通过与测绘接收机测量结果和同比验潮站数据对比初步评估其性能。为了降低测量设备非探测区域反射的卫星导航信号对海面高度测量的影响,提出了经验模态分解提纯海面反射信号干涉振荡特征的方法,并利用仿真和试验数据验证了其有效性. 利用小米6智能手机和华测北斗N72测绘接收机采集的18天GNSS数据,开展了海面高度测量研究和评估. 结果表明:海面高度测量结果和验潮站同比数据在风速小于15 m/s时具有良好的一致性,智能手机和测绘接收机测量的海面高度的同比均方根误差均为0.31 m;智能手机用于测量海面高度的卫星信号的高度角下、上限高于30°的占比分别为30.8%和45.3%,以至于高高度角的信噪比时序可被用于测量海面高度;在18天的试验时间内,共计采集1120个海面高度测量值,平均62个/天,相比于CORS站,在相同的观测周期内具有更多的测量样本。最后对智能手机的遥感应用进行了讨论,以期推进遥感的大众化进程.      

Indian Ocean temperature dipole and SSTA in the equatorial Pacific Ocean

The observed sea surface temperature (SST) data of recent 100 years are analyzed and the existence of the Indian Ocean temperature dipole in the equatorial region is exposed further. It is very clear that the amplitude of the positive phase (higher SST in the west and lower SST in the east than normal) is larger than that of the negative phase (higher SST in the east and lower SST in the west). The dipole is stronger in September-November and weaker in January-April than in other months and it also appears obviously inter-annual and inter-decadal variations. Although the Indian Ocean dipole in the individual year seems to be independent of ENSO in the equatorial Pacific Ocean, in general, the Indian Ocean dipole has obviously negative correlation with the Pacific Ocean dipole (similar to the inverse phase of ENSO mode). The atmospheric zonal (Walker) circulation over the equator is fundamental to relate the two dipoles to each other.     

Interdecadal variations of the East Asian winter surface air temperature and possible causes

Using the NCEP/NCAR and JRA-25 monthly analysis data from 1979 to 2011, this paper analyzes the interdecadal variations of winter (Dec.–Feb.) mean surface air temperature (SAT) over East Asia by means of the empirical orthogonal function (EOF) analysis method. Two dominant modes were extracted, with the leading mode basically depicting a sign consistent SAT variation and the second mode describing a meridional dipole structure between the northern and southern parts of East Asia. These two modes can explain more than 60% of the variance. The leading mode is closely related to the intensity of Siberian high and the East Asian winter monsoon. The second mode exhibits a notable interdecadal shift in the late 1990s, with a turning point around 1996/1997. Winter SAT in the northern (southern) part of East Asia tends to be cooler (warmer) since the late 1990. Winter sea level pressure (SLP) differences between 1997–2011 and 1979–1996 show negative (positive) anomalies over southern (northern) Eurasia. At 500-hPa, an anomalous blocking high occurs over northern Eurasia, while a cyclone anomaly appears over northern East Asia. In addition, the upper-level East Asian jet stream tends to shift northward and become stronger after the late 1990. Indeed, the interdecadal shift of winter SAT over East Asia is dynamical consistent with changes of the large-scale atmospheric circulation in the late 1990s. The result indicates that previous autumn sea surface temperature (SST) in the North Atlantic Ocean, the Northern Indian Ocean and the western North Pacific Ocean, as well as sea ice concentration (SIC) in the northern Eurasia marginal seas and the Beaufort Sea also experienced obvious changes in the late 1990s. In particular, the interdecadal shifts of both SST in the North Atlantic Ocean and SIC in the Arctic Ocean and its marginal seas are well coherent with that of the winter SAT over East Asia. The results indicate that the interdecadal shift of East Asian winter SAT may be related to changes in the North Atlantic SST and the Arctic SIC in the late 1990s.     

Retrieval and analysis of sea surface air temperature and relative humidity

Air temperature and relative humidity have been the main parameters of meteorology study.In the past data could be obtained from in-situ observations,but the observations are local and sparse,especially over ocean.Now we can get them from satellites,yet it is hard to estimate them from satellites directly so far.This paper presents a new method to retrieve monthly averaged sea air temperature(SAT) and relative humidity(RH) near sea surface from satellite data with artificial neural networks(ANN).Compared with the observations in Pacific and Atlantic,the root mean square(RMS) and the correlation between the estimated SAT and the observations are about 0.911 and0.99,respectively.The RMS and the correlation of RH are about 3.73%and 0.65,respectively.Compared with the multiple regression mediod,the ANN methodology is more powerful in building nonlinear relations in this research.Thus the global monthly average SAT and RH are retrieved from the fixed ANN network from July 1987 to May 2004.In general the annual average SAT shows the increasing trend in recent 18 years.The abnormality of SAT is decomposed with the empirical orthogonal function(EOF).The leading three EOFs could explain 84%of the total variation.EOF1(76.1%) presents the seasonal change of the SAT abnormality.EOF2(4.6%) is mainly related with ENSO.EOF3(3.3%) shows some new interesting phenomena appearing in the three main currents in Pacific,Atlantic and Indian Ocean.     

太平洋海表面温度季节内振荡特征

为了研究太平洋海表面温度季节内振荡的特征,利用NOAA(national oceanic and atmospheric ad-ministration)周平均SST资料,采用谐波方法重构了太平洋海表面温度季节内振荡信号,针对不同海域,用小波分析等方法,揭示了SST季节内振荡的空间、频谱、季节性和传播特征.结果表明:海表面温度季节内振荡在黑潮区、黑潮续流区和赤道东太平洋较活跃,在赤道东西太平洋有相对重要的地位;在北太平洋谱特征均为单峰结构,在赤道东西太平洋呈双峰结构.不同海域海表面温度季节内振荡的活跃期分别为:北太平洋夏秋季,赤道东太平洋春和秋季,热带西太平洋活跃期较分散;在北太平洋以缓慢东传为主,在赤道东太平洋以西传为主,在热带西太平洋无明显传播.     

云南5月雨量与全球海温的关系分析研究

 通过对海温与云南全省、云南东部和云南西部5月雨量的相关分析发现:海温对云南5月降水在时空上有很好的相关.5月降水与头年11月和同期太平洋海表温度存在有相同的‘-+-+’的相关分布型.印度洋北部对云南东部的影响更显著,而大西洋北部对西部的影响更显著.西部5月雨量与海表温度的相关总体不如东部的好,西部与东部最大的差异是在热带太平洋上.通过头年1月南大西洋海温可对来年云南5月降水进行预测.     

基于多卫星融合数据的海平面特征分析

利用1993—2008年法国空间局的AVISO多卫星融合高度计资料,采用随机动态、EOF等方法分析全球海平面变化的长期趋势、变化幅度以及季节变化的空间分布特征.结果表明:(a)1993—2008年间太平洋海平面呈西升东降的形态,印度洋绝大部分海区海平面呈上升趋势,大西洋除湾流流域外的其他海区海平面的长期趋势以上升为主;(b)全球海平面变化存在显著的年变化和半年变化等季节信号,无论是半球平均还是洋盆平均,北半球海平面季节变化的振幅明显大于南半球,中纬度海区季节变化的振幅最大;(c)北印度洋海平面季节变化的振幅高于同纬度带的北太平洋和北大西洋;(d)太平洋、印度洋、大西洋三大洋受西边界流、赤道流系等强流影响的海域海平面变化幅度大于周围海域;(e)赤道海域各大洋东、西边界和大洋内区海平面变化不同步,可能受赤道海洋波动的影响较大;(f)厄尔尼诺年,西太平洋暖池和赤道太平洋中部海平面明显降低,赤道东太平洋海域海平面明显升高,赤道印度洋海域东、西边界的海平面变化与其相反.