融合图卷积和注意力机制的GRU海面温度预测模型

海面温度(sea surface temperature,SST)是影响海洋气候变化的关键因素之一,SST的精确预测对海洋气象、航海等相关领域具有重要意义。为同时捕获空间和时间相关性,本文提出了一种融合图卷积(graph convolution,GC)和注意力机制的门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)海面温度预测模型(graph convolutional recurrent unit-attention mechanism,GCRU-ATT)。GC将海洋表面空间构建成图形的拓扑结构,有效地挖掘数据特有的空间特征。首先,将门控循环单元中的矩阵乘法替换为图卷积运算,构成门控图卷积(graph convolutional recurrent unit,GCRU)层;应用GCRU层搭建模型主要结构,以提取数据的时空信息;其次,引入注意力机制为GCRU层输出信息分配不同的权重。最终,使用一个全连接的输出层输出海面温度预测结果。选取东海和渤海海域的SST数据建模,实验结果表明GCRU-ATT模型鲁棒性好,且其误差指标值低于已有的方法,预测精度较高。

未来北极夏季陆面气温变化区域特征及其与北大西洋海面温度的关系

未来变暖背景下北极气候变化特征研究具有重要意义,基于国际耦合模式比较计划第六阶段(Coupled Model Intercomparison Project Phase 6,CMIP6)中对北极气候变化模拟能力较好的模式模拟结果,研究SSP2-4.5情景下21世纪北极2 m气温的时空变化特征及其影响因素。结果表明:(1)极地陆地的欧亚大陆(Eurasia, EA)和北美-格陵兰(Greenland, GL)对全球变暖具有不同的响应。EA在21世纪中叶前变暖趋势显著,之后主要表现为年代际尺度的冷暖振荡;GL则始终保持增暖趋势。EA、GL分区气温均存在年际、年代际(10~20 a)尺度上的波动,GL分区还存在20~40 a的准周期变化。(2)前冬北大西洋涛动正位相会引起次年夏季北大西洋呈南北向“-、+、-”三极型海面温度异常,并通过影响大气环流导致EA分区气温正异常,这种影响主要体现在年代际尺度上。(3)北大西洋多年代际振荡为正异常时,北美至格陵兰位势高度偏高,GL分区增暖,并且这种影响在21世纪70年代后更重要;北太平洋北部的海面温度正异常对GL分区增温也有贡献。

印度洋静止气象卫星Meteosat-8 SEVIRI海面温度验证

海面温度(sea surface temperature,SST)是海洋和气象研究中的关键气候变量,广泛应用于海-气相互作用、海洋混合、边界层过程及海洋状态预报等领域。欧洲静止气象卫星Meteosat-8 SEVIRI(M8)提供的逐小时SST数据是上述工作的重要数据源,但其误差的时空变化尚不明确。为评估M8卫星SST数据的可靠性和适用性,利用实测SST质量监测平台(iQuam)提供的船只、漂流浮标和Argo浮标的SST数据,对M8卫星在印度洋区域的逐小时SST数据进行了验证。结果显示,M8卫星与三种实测数据的平均偏差为-0.06~-0.10℃,均方根误差为0.48~1.03℃,决定系数为0.96~0.99。其中,漂流浮标与M8卫星的匹配数据量最大、覆盖最广,因此漂流浮标是理想的验证数据源。分析M8卫星SST数据偏差的时空分布发现:在阿拉伯海西北部和孟加拉湾西北部夜间存在0.6℃的负偏差,在该海域白天的负偏差更大,而在40°S—60°S部分海域白天则出现了超过1.0℃的负偏差;M8卫星SST在夏季较易出现正偏差的极大值,在春、夏转换季则存在极小负偏差。

涠洲岛42年来海面温度变化及其对珊瑚礁的影响

涠洲岛位于南海珊瑚礁分布的北缘 .温度是影响其珊瑚礁生态系统发育的重要因素 .对器测温度分析发现 ,近 4 2年来涠洲岛海面温度 (SST)与全球气候变暖呈准同步变化趋势 ,存在 3～ 4年与 7～ 8年的变化周期 ,2 0世纪 80年代后期以来 ,涠洲岛SST上升比较明显 .其月平均最高SST的持续上升将使本区珊瑚生长处于一种非常敏感的边缘 ,加上人类活动 (建筑取材、炼油、旅游、捕鱼、养殖等 )对涠洲岛珊瑚礁的潜在不利影响 ,则可能导致珊瑚礁的退化 .此外 ,在系统的野外调查基础上 。

南海海面温度与Nio/DMI指数年际变异的相关性分析

利用NCEP的Reynolds最优插值海面温度产品(1981年12月-2004年10月),对南海海表温度场的年际变化与热带太平洋El Ni^no指数(Ni^no1+2,Ni^no3.4,Ni^no5和Ni^no6指数)以及印度洋的偶极子指数(DMI)进行相关性分析。研究表明南海海面温度(SST)的变异与Ni^no1+2指数的变异相关性较强,南海海表温度场平均滞后Ni^no1+2指数4.77个月时,二者相关达到最大,平均为0.60;Ni^no3.4指数次之,南海海洋表层温度距平(SSTA)平均滞后Ni^no3.4指数6.67个月时,二者相关系数最大,平均为0.49。南海海表温度场对应的伴随形态进一步表明,南海随Ni^no1+2,Ni^no3.4指数出现正异常并有增暖现象,其中南海SST异常随Ni^no1+2指数变化的强度更大。并且几乎整个南海区域均超过95%的置信水平,当Ni^no1+2达到1个标准差(即异常增暖1.04℃),南海平均增暖幅度为0.16℃,越南东南外海和南海16°N以北区域SSTA增幅最大为0.20℃。表征西北太平洋海表温度场的Ni^no5和Ni^no6指数对ENSO现象的响应与南海表层温度场线性相关性不显著。研究还表明,南海海表温度场的年际变化与印度洋偶极子指数(DMI)的相关性不强,相关性仅体现在南海的卡里曼丹岛西南角的局部海域。

台湾海峡及其邻近海域海面温度锋的卫星遥感观测

使用1989-2001年的NOAA AVHRR图像，研究了我国台湾海峡及其邻近海域的海面温度锋．卫星遥感观测表明，该海域海面温度锋终年存在，锋面沿50～100m等深线分布，西段呈西南西一东北东走向，东段以舌状向北突出，长约470km．给出了该海域海面温度锋的多年月平均、季平均和年平均特征值．统计结果显示，锋的平均强度、平均最大强度和平均宽度分别为0．147，0．281℃／km和15．15km．锋的各种特征存在明显的季节和年际变化．锋的不稳定性普遍存在，沿锋面常形成半环状的锋波，使锋面呈半环状波动分布．锋波形成的时间尺度约为1～7d，锋的波长约为35～133km，年平均波长为63km，波幅为25-70km．锋面的波动向北东北方向传播，并存在锋面整体向北东北的平移现象．

FY2海面温度产品质量检验方法与误差分析

主要介绍了风云二号静止气象卫星海面温度产品的质量检验方法及检验流程,给出了FY2E业务海面温度产品和FY2F海面温度算法的质量检验结果,并从误差统计、反演算法、系统设计等方面分析了目前FY2海面温度产品与国外卫星海面温度产品差异大的原因。现场海面温度质量检验和分析场海面温度交叉检验各有优缺点。现场海面温度质量检验能够对FY2 SST产品给于客观的评价。国外分析场海面温度具有时效性好、全球覆盖且质量均一的优点,分析场海面温度交叉检验能满足FY2 SST质量检验的时效性,是对FY2 SST的相对检验。通过静止卫星海面温度产品质量检验信息可以为产品研发人员和相关用户提供参考。

从红外辐照热平衡方程求解海面温度

针对海面红外仿真中需要输入实时海面温度的要求 ,本文从海面的热平衡方程出发 ,将平衡方程中的各项 ,如太阳辐射、天空辐射、海面自发射、海面与大气的热交换等用温度的函数表示 ,然后从平衡方程中解出海面温度 .最后模拟了海面温度随太阳辐照、天空辐照、风速、相对湿度的变化 .

中国春季降水异常及其与热带太平洋海面温度和欧亚大陆积雪的联系

利用降水观测资料,研究了1979～2004年中国春季(3～5月)标准化累积降水异常的时空特征及其与前冬、春热带太平洋海面温度和春季欧亚大陆积雪的关系。中国春季标准化累积降水量EOF第一模态最大变率位于中国东部中纬度地区,主要反映了中国东部中纬度地区春季降水的变化特征。同时,中国东部春季降水异常具有南、北反相变化的特征。当长江以南大部分地区的降水偏少时,长江以北地区的降水偏多。春季降水异常具有显著的年际变化,但在1980年代末出现年代际转型,即年际变化的振幅明显增大变强、周期变长。从华北到长江流域中纬度地区的春季降水异常特征与前冬热带太平洋海面温度有密切的关系。当前冬、春热带东太平洋海温偏暖,西太平洋海温偏冷时,中国东部从华北到长江流域中纬度地区的春季降水偏多,反之亦然。虽然当春季欧亚大陆楚科奇半岛和青藏高原积雪偏多,贝加尔湖到中国东北地区的积雪偏少时,对应着中国东部从华北到长江流域中纬度地区的降水偏多,但当去掉ENSO信号后,这种关系并不显著。说明EOF第一模态所反映的中国东部从华北到长江流域中纬度地区春季降水与欧亚大陆积雪的相关关系可能是前冬热带太平洋海面温度异常的一个体现。

2000—2008年期间南海海面温度的年际与空间变异

通过对2000—2008年更高空间分辨率的南海海面温度(SST)的卫星遥感数据进行经验正交函数(EOF)分析,着重研究21世纪以来整个南海海域SST年际变化的时空变异,并探讨了其与南海海面风场和海面高度的关系,以及期间南海发生的两次负异常事件的特点和成因。SST年际变化的第一模态表现为全海盆同相变化,年际振荡主要发生在深海海盆区,最大的振荡中心出现在吕宋海峡西部和中南半岛东南海区;第二模态呈东西反向的分布特征,异常中心位于吕宋海峡以西区域。结果还表明,南海SST年际变化与经向海面风有密切关系:SST第一模态滞后经向海面风第一模态3个月,最大相关系数为0.74;而SST第二模态和经向海面风第二模态同步时相关系数达到最大,为0.71;SST的第二模态和南海海面高度异常年际变化以及热带太平洋Nio3.4指数和南方涛动指数也有较好的相关,具有大尺度的特征。

一个大洋环流模式中赤道西太平洋暖池海面温度对西风爆发的响应

用逐日的欧洲中期数值预报中心再分析（ＥＲＡ）风应力，和由Ｈａｎｅｙ公式结合ＥＲＡ海表资料与预报海温计算出的热通量强迫一个全球大洋环流模式。并用逐日的模拟结果与ＴＯＧＡ－ＣＯＡＲＥ（Ｔｒｏｐｉｃａｌ Ｏｃｅａｎ－Ｇｌｏｂａｌ Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｅ－Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｏｃｅａｎ—ＡｔｍｏｓｐｈｅｒｅＲｅｓｐｏｎｓｅ Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ）浮标观测资料对比，分析模拟结果中暖池海区上层海洋热量平衡对西风爆发（ＷＷＢ）的响应。在第一次ＷＷＢ过程中，模拟与观测的主要差异在ＷＷＢ期间，而造成差异的原因主要是模式中由下沉运动引起的增温和由强的纬向温度梯度引起的暖平流。初步认为下沉增温可能是差分格式本身和模式分辨率不足造成的。从热量平衡的结果看，第二次ＷＷＢ事件的模拟比第一次更成功，两次差异可能与两次ＷＷＢ事件的季节背景不同有关。

印度洋西北部海域鸢乌贼渔场分布及其与海面温度的关系

根据2004年9月-2005年4月印度洋西北海域鸢乌贼生产调查资料及海面温度数据，按经纬度1°×1°空间分辨率，采用软件Marine Explorer 4．0和数理统计方法对鸢乌贼作业渔场分布及其与海面温度的关系进行了分析。结果显示，9月-翌年1月作业渔场分布比较分散，分布在11°30’～19°30’N，58°～64°E海域；2—4月作业渔场分布比较集中，主要分布在15°～16°30’N，60°～61°30’E。各月份的平均日产量波动不大。作业渔场的适宜海面温度为25～29℃。经Kruskal-Wallis统计检验，调查期间各个温度组作业CPUE不存在显著性差异。

NINO3海面温度异常时间序列的小波分析

本文对连续小波变换和离散小波变换进行了简要介绍,对连续小波变换中小波函数与尺度的选取、小波尺度与Fourier频率的关系等进行了阐述。结合太平洋中部地区1871年至2005年6月期间NINO3海面温度异常时间序列进行了小波功率谱分析,提取了其时频特征,分析结果与主要厄尔尼诺和拉尼娜事件的发生时间吻合较好。最后,利用离散小波分解与重构对时间序列进行消噪处理,并对不同层数强制消噪效果进行了比较。

热带印度洋海面温度与高度的相关性分析

基于海面温度与海面高度异常的月均数据,采用EOF、SVD和功率谱分析等方法,对热带印度洋海面温度与海面高度进行特征分析,研究两者在时空结构上的相关性。利用EOF方法分析出海面温度第二模态与海面高度第一模态的空间结构类似,呈现偶极型。相关分析与功率谱表明,两模态的时间序列存在滞后相关和类似的周期结构。SVD结果显示,第一耦合模态的相关系数达0.7左右,且左右场的空间形态呈现东西反相。这表明,海面高度偶极型与海面温度的单极型和偶极型存在着相关。同时,海面高度指数也表现与偶极子指数类似的结构特征。针对上述诊断分析事实特征,对海面温度和海面高度偶极子形成的物理机制进行了初步分析,总结了前人所做的一些工作,指出其中可能的影响因素。

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Nin03．4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Nin03．4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。

FY3A/VIRR海面温度业务产品算法改进与质量检验

针对FY3A/VIRR海面温度(SST)业务产品温度偏低的现状,进行误差原因分析,并对SST产品算法进行了如下改进:采用精度优先原则,以尽可能大的SST覆盖度提高SST反演精度;针对业务SST云污染的现状,构建3×3数据块,并在此基础上进行了SST空间一致性检验;引入气候阈值检验,以进一步剔除异常值。改进后的SST产品,全球日平均SST的覆盖度有所降低,但SST的一致性提高了;算法改进前后全球月平均SST覆盖度基本一致,但改进后云污染的现象得到了抑制。利用分析场日平均OISST对改进后的FY3ASST进行了质量检验,在南北纬70°之间的海域,FY3ASST的全局精度为-0.23±1.74℃,负的偏差说明云和气溶胶的影响仍然存在。改进后的FY3ASST 1.74℃的均方根误差与FY3A VIRR 11μm通道1.6K的定标精度量级相当。

南海南部海域海面温度异常的时空分布特征

基于1982年1月—2006年12月NOAA Optimum Interpolation Sea Surface Temperature(OISST)的逐月平均海面温度(SST)资料,采用经验正交函数分解(EOF)方法分析了南海南部海面温度异常场典型的空间分布形态及其时间变化特征。结果表明,南海南部海域海面温度异常场空间上主要表现为三种典型的分布结构,即以研究区域北部为中心的海盆尺度的单涡结构、东西反相的经向偶极子分布结构和南北反相的纬向偶极子分布结构,这三种分布结构都以2—4年的年际变化周期为主,反映了研究海域海面温度异常与ENSO现象高度相关。此外,研究海域还存在显著的半年和季节内周期变化,这种变化周期主要以南北反相的纬向偶极子分布结构(第三模态)存在,反映了大气动力强迫和热力强迫共同影响的结果。

结合残差时空注意力机制的海面温度预测算法

海面温度(SST)与全球气候变化、海洋灾害、海洋生态系统密切相关,因此准确地预测SST是一个重要课题。现有区域型SST预测方法将SST时间序列处理为二维矩阵序列并作为模型输入,每个矩阵对应着特定时刻的区域SST,通过提取时空特征来实现其预测,但未充分考虑不同时空特征在时间维度和空间维度上对SST影响的不均衡性,限制了预测精度地提高。为了解决该问题,提出了一种结合时间注意力机制和空间注意力机制的区域SST预测方法(CRA-ConvLSTM),使得模型动态关注不同时刻的时间特征和区域内不同点的空间特征,赋予不同的影响权重,进而提高SST预测精度。具体来说,首先将输入的区域SST时间序列通过卷积神经网络(CNN)编码为多层特征向量,提取局部特征;然后构建了残差时间注意力模块,自适应地学习不同时刻的注意力权重,提取时间维度上的关键特征,并设计了残差空间注意力模块,提取区域内不同点在空间维度上的关键特征,此外,将注意力机制结合残差结构避免了网络中信息量过少导致的性能下降问题;最后通过卷积长短时记忆神经网络(ConvLSTM)将特征向量映射为SST预测结果。实验结果显示,该模型的均方根误差(RMSE)和预测精度(PACC)分别达到了0.19和99.43%,均优于其他方法,有效提高了SST的预测精度。

“神舟4号”飞船微波辐射计亮温反演海面温度、风速和大气水汽含量

"神舟4号"飞船微波辐射计是我国自行研制的第一个星载被动微波遥感器。自从"神舟4号"飞船发射以后,RAD获得了大量的地球表面南北纬40°以内的不同通道的微波辐射电压数据。通过定标调整,得到地球表面的微波辐射亮温。利用同步的RAD和TMI产品数据,建立了海面温度、风速和大气水汽含量的反演算法。然后利用TMI数据产品对反演算法进行了检验。结果表明二者具有很好的一致性,在无雨的情况下,海面温度、风速和大气水汽含量的均方根误差分别为1.40℃、0.35m/s和2.71mm。

基于卫星遥感海面温度数据的海洋锋分海区分析方法

为了能够合理准确地描述海洋锋特征体系以及锋区本身的各种结构要素,提出了一种中国近海海洋锋分海区分析方法:首先,在对中国近海27条典型海洋锋的时空分布特征和季节演变系统归纳的基础上,基于多年卫星遥感海面温度数据锋面出现频率图,得出中国近海海区锋面系统划分方法;然后,利用日益更新的高时空分辨率卫星遥感海面温度数据,对各划分海区内海洋锋时空分布特征进行分析,调整纠正以往锋面系统分析的偏差或空缺,对中国近海锋面系统进行补充完善,为中国近海各锋面系统特征参数的规范化分析和准确的特征描述奠定基础。该方法对完善我国近海锋面系统研究具有长远的应用价值,对形成中远海及世界大洋海洋锋时空分布特征具有指导作用。