南大西洋至几内亚湾冬季海浪传播特性

为解决南大西洋至几内亚湾海域的海浪组成成分、传播特性及来源这3个该海域一直需要解决的问题，建立SWAN （Simulating WAves Nearshore）双层嵌套海浪模型对南大西洋至几内亚湾冬季海浪时空分布进行模拟分析，结果表明：南大西洋海浪有效波高呈高纬度区（30°S以南）向低纬度区（30°S以北）递减的趋势 ，高纬度区海浪传播方向与风场关系密切，低纬度区则与风场差异明显；南大西洋涌浪波高与混合浪波高分布高度相关，涌浪在混合浪中所占比例较大，尤其在风速较小的低纬度海域更为显著；南大西洋中部至几内亚湾存在相对固定的S-SW涌浪系统，其能量在二维海浪谱上分布集中，空间方向上分布范围较窄；模拟时段内几内亚湾呈明显的涌浪主导状态，通过对有效波高最大时刻的一次涌浪过程溯源发现，影响几内亚湾的涌浪可追溯至约6.5天前南大西洋咆哮西风带海域的强风浪。     

基于选定风浪方向谱的海浪模拟方法

简要回顾当前第三代海浪模式中的困难。为避开这些困难,作者提出一种新的海浪模拟方法,其中特定定义的风浪组成波依常风下随时间成长的方向谱计算,而涌浪组成波藉考虑涡动黏性和底摩擦加以计算。并进行了常风场和变风场下系统的数值试验。在常风速情形中,模拟结果能精确地化为建立模拟所根据的谱和风浪成长关系。计算显示出台风中心附近浪场的极端复杂的谱结构。当风速骤然降低时,模拟的波高减小与观测符合。在风向逐渐或骤然改     

南海-印度洋风、浪、海温等海洋水文要素统计分析

本文利用来自NASA的CCMP风场资料、来自ECMWF(欧洲中期天气预报中心)的ERA-40海浪资料、来自NOAA的SST资料,对南海-印度洋海域的风、浪、海温等海洋水文要素的季节特征进行了深入统计分析,为防灾减灾、海洋水文保障等提供参考。研究发现:(1)该海域海表风速的最强区域是南印度洋西风带,年平均风速在8-11m/s,北印度洋存在三个大值区:索马里附近海域、孟加拉湾、南海,海浪场分布特征与风场分布特征一致。(2)南印度洋6级以上大风出现频率整体高于北印度洋;北印度洋存在3个6级以上大风的相对高频海域:索马里附近海域、孟加拉湾、南海。2.5m以上波高出现的频率与6级以上大风出现频率的分布特征大体一致。(3)该海域的SST表现出较大的季节性差异。     

划分风浪与涌浪的一个新判据——海浪成份及其在南海的应用

使用风浪谱的零阶矩（Ｍｏｗ）和混合浪谱的零阶矩（Ｍ０）定义的混合浪能量成份因子，作为划分风浪与涌浪一个新判据，给出了混合浪能量成份因子和混合浪波高成份因子的计算公式，根据混合浪波高成份因子的计算公式，使用ＧＥＯＳＡＴ卫星高度计５０个重复周期的资料，计算了南海海域高成份因子及其月变化规律，资料的样本长度是１个月，计算结果表明该海域的混合浪波高成份因子具有明显的时间变化规律，海浪在１１，１２，１，２月     

风浪与涌浪相互影响的实验

大自然的海浪往往是风浪与涌浪混合在一起,为此研究了实验室的风浪水槽中模拟风浪与涌浪的相互影响,用脉动风模拟风浪及风与浪的耦合作用,用造波机产生不规则波模拟周期相对较长的涌浪．通过单独风浪、单独涌浪、先风浪后涌浪和先涌浪后风浪4种情况的模拟,从波谱的角度分析风浪与涌浪相互影响的规律．发现影响风能输入的主要因素是波浪是否充分发展,而与波陡、风速、波速等没有直接关系,为风浪对海上建筑物的耦合作用研究提供了依据．     

湛江港海域台风浪分布特征模拟

利用物理过程考虑得较全面的第三代近岸海浪数值模式(SWAN)，模拟了湛江港海域一次台风浪过程。结果表明：台风风场直接决定了海浪的分布特征。在台风场的驱动下，风向与浪向基本上是一致的，并且波高、波长与周期的发展和传播方向与风向也是一致的；风速的大小决定了波高、波长与周期的大小。此外，海浪的分布特征受台风中心的位置和移动路径影响较大，当台风中心位于湛江港海域的不同位置时，台风浪有效波高、波长与周期的分布特征及传播方向都有着较大的差异，可以为湛江港海域台风浪的预报提供借鉴。     

SWAN模型风能输入项的改进与验证

为了分析第三代海浪数学模型——SWAN模型的风浪模拟能力,分别计算了恒定风场和台风时变风场下的波浪场.恒定风场中假定不同的风速及风区长度,通过比较SWAN模型与SMB方法等经验风浪公式的计算结果,得出SWAN模型风浪模拟的适用范围.针对大风速下计算波高偏大的情况,通过分析参考波速引起的输入风速变小及拖曳力系数饱和等因素,提出了风能输入项的修正方法,并采用同步观测的风、浪资料对修正前后的计算结果进行了比较验证.结果表明,在大风速情况下,修正后的SWAN模型的模拟波高更接近于经验公式结果及实测数据.在SWAN模型风能输入项中引入参考波速引起输入风速减小及对拖曳力系数饱和因素的修正,可以更好地模拟大风速下的波浪场.     

北大西洋海表风速季节特征及长期变化趋势分析

利用来自欧洲中期天气预报中心（ECMWF——European Centre for Medium-Range Weather Forecasts）的长时间序列、高精度的ERA-40海表10 m风场资料,对北大西洋海域海表风场的季节特征、长期变化趋势进行深入研究,研究发现：（1）北大西洋海域的海表风速等值线在各季均大致呈东西带状分布,且由高纬度向赤道表现出高—低—高—低的分布特征。MAM和SON期间海表风速的分布特征较为相似,大值中心分布于北半球西风带海域;DJF期间的海表风速为全年最大;JJA期间的海表风速为全年最小。加勒比海海域常年存在一风速的相对大值中心。从多年平均来看,风速存在一明显的、范围较广的大值区：西风带海域,加勒比海也存在一范围较小的大风区。（2）1958年至2001年期间,北大西洋海域的海表风速以0.0049 m.s-1.a-1的速度显著性逐年线性递增。（3）北大西洋海表风速的变化趋势表现出较大的区域性差异：呈显著性逐年线性递增的区域主要分布于30°N以下的低纬度海域,变化趋势在0.01～0.025 m.s-1.a-1左右,西班牙东北部近海的递增趋势最为强劲,达到0.035 m.s-1.a-1以上,墨西哥湾和加勒比海则呈显著性逐年线性递减,趋势为-0.015 m.s-1.a-1左右,其余海域的海表风速无显著变化趋势。（4）近44年期间,北大西洋海域的海表风速存在明显的突变现象,突变期为1972年前后。     

1307号台风“苏力”台风浪数值模拟

以T639预报风场驱动目前国际先进的第三代海浪模式WW3(WAVEWATCH-III),对发生在2013年7月中旬的1307号台风"苏力"所致的海浪场进行数值模拟,并利用来自台湾岛、朝鲜半岛、日本的浮标观测资料,验证模拟台风浪场的有效性,进而对台风浪的结构特征进行分析,以期为台风浪场的数值预报、防灾减灾等提供科学依据.结果表明:1)以T639预报风场驱动WW3海浪模式,模拟的台风浪场较好地刻画了台风"苏力"的结构特征;2)与浮标观测资料对比发现,模拟有效波高整体上具有较高精度,与观测值在曲线走势上保持了较好的一致性,在数值上稍大于观测值;3)澎湖浮标站处的模拟有效波高与观测值出现较大差异,这应该与台湾海峡的复杂地形、T639预报风场在台湾海峡的准确度有关;4)台风海浪场与海表风场表现出较好的一致性,台风位于大洋时,高值中心的有效波高可达13m以上,台风逼近福建沿海时,带来了11m左右的巨浪.     

1957-2002年北大西洋海表风速时空分布特征及变化周期研究

利用来自ECMWF的ERA-40海表10 m风场资料,采用EOF、功率谱等分析方法,对北大西洋海域海表风场的时空分布特征、变化周期等进行分析,研究发现：（1）北大西洋海域海表风场EOF分析的第一模态呈同位相分布,由高纬至低纬表现出＂高-低-高-低＂的分布特征;第二模态在空间分布特征上,北大西洋中部海域与东西两岸表现出反位相分布;第三模态的等值线也表现出东北-西南向,东部海域和西部海域表现出反位相分布特征,（2）北大西洋海域的海表风速在近44年期间整体呈显著的逐年线性递增趋势。在1958年至1967年期间,海表风速的变化趋势较为平缓,1968-1974年期间则表现出一波较为强劲的递增趋势,在1975年至2001年期间表现出缓慢的递增趋势。（3）北大西洋海域的海表风速存在明显的2.0~2.36年、3.71年以及26年以上的长周期震荡。     

A dynamic view of the tropospheric teleconnection between IOD and the Pacific Ocean

The tropospheric teleconnection pattern between the Indian Ocean Dipole （IOD） and the Pacific Ocean was studied using GISST and NECP/NCAR reanalysis data. Results show that a structure of Rossby wave train extends from the tropical Indian Ocean over southern subtropical regions of Australia and Pacific Ocean to the tropical Pacific Ocean, where a strong correlation between IOD and geopotential height （GH） anomaly of Pacific Ocean exists. Energy propagating pathways of the planetary wave with wave numbers 1-3 are qualitatively in agreement with the Rossby wave train, which implies that the energy propagation of the stationary planetary wave could be responsible for the tropospheric teleconnection between IOD and tropical Pacific Ocean.     

亚澳季风区内水汽汇的准两年振荡及其与大气环流的关系

利用1950-2000年大气视水汽汇资料,分析了亚澳季风区内水汽汇准两年振荡的变化特征及其与大气环流的关系.亚澳季风区内水汽汇有显著的准两年振荡,其关键区位于西太平洋暖池、孟加拉湾、东南印度洋和西南印度洋,它们对应3种遥相关型.当暖池水汽汇偏强时,我国华南为偏北风距平,东亚季风区水汽汇偏弱;印度洋水汽汇距平呈现为偶极子分布,东南印度洋附近水汽汇偏强时,东南印度洋至赤道西印度洋为偏西风距平,赤道西印度洋水汽汇偏弱;孟加拉湾水汽汇偏强时,孟加拉湾至西南印度洋为偏南风距平,西南印度洋的水汽汇偏弱.反之亦然.     

基于Argo资料的热带印度洋上层声场分析

为了解热带印度洋的水声场,利用2004-2013年10a的地转海洋学实时观测阵(Argo)资料,根据声速计算经验公式,对水声的水平分布、铅直断面分布、声跃层的分布、季节变化和铅直结构进行了较为全面的分析,并对强跃层区进行逐月研究。结果表明,50m深度层声速场呈北高南低的纬向带状分布形式,而200m深度层声速场由北向南呈现高—低—高—低分布;在85°E断面上,声速等值线在赤道以南存在较大的槽、脊,而在赤道以北较为平直;声跃层的深度冬季总体分布为南浅北深,夏季在10°N西印度洋和10°S东印度洋各有一部分明显的较深区域;跃层厚度普遍冬季大于夏季,东部大于西部,跃层强度的分布在冬季存在1个高值区,在夏季存在2个高值区;跃层的断面分布上,其结构、强度和位置都随季节有明显变化。     

北太平洋海浪特征分析

利用最新的欧洲中尺度天气预报中心(ECMWF)提供的1979—2014年逐6 h的ERA-Interim有效波高和风速数据,分析近36a北太平洋海浪场的变化特征。结果表明:有效波高经验正交函数分解(EOF)的第1模态呈同相位分布,该模态与太平洋10 a涛动指数(PDO)和厄尔尼诺事件(ENSO)呈显著的遥相关,可以通过这些气候因子的变化来预测有效波高的年代际变化;第2模态表明北太平洋西部海域的有效波高有显著的递增趋势,而东部海域则逐渐减小;第3模态以45°N为界,西风带呈现高低纬反相的双涡型分布,并有显著的2.5 a左右年际变化周期。北太平洋海域有效波高和风速重现期极值的大值区位于西风带,重现期越长,日本群岛南部海域风速加强越显著,加强的极值区延伸到中国的东海甚至是菲律宾群岛的东部海岸。     

东南印度洋海域冬季水文特征及其水团分析

为了研究东南印度洋海域冬季水文特征及其水团结构,利用澳大利亚海洋与南极研究所2012-2013年南半球冬季在东南印度洋观测得到的温度、盐度和溶解氧的资料进行分析。结果表明:表层温度呈现明显的北高南低态势,次表层均存在较强的温度、盐度、密度跃层,且均呈现出高/低盐带与高/低溶解氧带,高盐带在经向断面上最为明显;在105°E断面上存在显著的中尺度现象,且呈现上下层暖、冷涡叠置的分布特征,根据温度、盐度及溶解氧的特性,除南印度洋中央水和南极中层水外,分别将研究海域其他水团命名为副热带东南印度洋表层水、副热带东南印度洋次表层水、副热带东南印度洋模态水、副热带东南印度洋中层水、副热带东南印度洋深层水和副热带东南印度洋底层水,并给出各自的特性指标。     

声源深度对印度洋声传播的影响分析

以分析声源深度对印度洋主要航线海区声传播的影响为研究目的,应用WOA13季节平均数据和Mackenzie声速经验公式,分析印度洋冬季(1月~3月)声道轴深度、最小声速值、表层声速值的分布;在季节、声源频率和掠射角等因素确定的情况下,通过BELLHOP模型仿真计算研究主要航线上选用位置点不同深度声源的声传播规律:印度洋35°S航线海区5 m深度声源的汇聚区位置要大于其以北航线海区的汇聚区位置;印度洋15°S以北航线海区的100 m以下深度的汇聚区较为固定;15°S航线海区100 m和4 000 m声源深度的情况与以北航线海区相同,250~3 000 m深度则出现缩小;35°S航线海区,汇聚区位置随声源深度向声道轴深度靠近而出现明显的缩小。最后为水面舰船声呐提出了使用意见。     

Seasonal transition characteristics of the westerly jet: Study based on field observations at an altitude of 6900 m on the Mt. Xixiabangma Dasuopu glacier

To better understand ultra-high-altitude climate characteristics and their changes, an automatic weather station was installed on August 4, 2005 on the Mt. Xixiabangma Dasuopu glacier (28°23.04′N, 85°43.72′E, 6900 m a.s.l.) in the middle of the Himalayas. Mountain weather conditions were observed continuously and automatically. This paper is the first to publish meteorological data for a whole year for a high-elevation region, and analyze wind direction, wind speed, air temperature, air pressure and humidity. Analysis of the observation data reveals that this region was strongly influenced by the westerly jet from October 10, 2005 to April 21, 2006 and by the Indian monsoon from May to September. The seasonal transitions of the westerly jet were characterized by changes in meteorological elements. In winter, influenced by the westerly jet, the wind speed in the study region was very high and fluctuated violently, gale days were frequent, temperature and air pressure fluctuated dramatically, the diurnal range of temperature decreased and the diurnal range of air pressure increased, relative humidity and specific humidity declined sharply, and air was dry. In summer, influenced by the Indian monsoon, the relative humidity and specific humidity were high. In addition, we analyzed reanalysis data for the location of the automatic weather station. The results confirmed that this region was strongly affected by the westerly jet from October 10, 2005 to April 21, 2006 and the observations that the seasonal transitions of the westerly jet were characterized by changes in meteorological elements.     

云南大理复杂地形上风场的模拟研究

大风是云南地区的主要灾害性天气现象之一,对当地的经济和农业生产以及日常出行都造成不利影响。本文运用三维大涡模式OpenFOAM研究云南大理白族自治州南部（100.24°N,24.83°E）微环境地形条件下风场的变化规律。结果表明：入口风速为南风时,由于迎风坡地形的强迫抬升使局部风速增大,最大值接近于入口风速的1.5倍。而同时由于山脉的阻碍作用,在山坡背面坡风速则会急剧减小,同时风向也会发生变化,产生尺度较小的涡旋以及不规则的回流。经计算,该地区刮北风时探测点风速相较于入口风速减小,东风时探测点风速略有增加,而西风入口风速条件下观测点风速变化最大,初始入口风速为西风30m/s时,7200秒后观测点风速在水平方向上的分量最大可达44.55m/s。