热带西太平洋海域上层海洋热含量的CSEOF分析

基于月平均Argo温、盐度剖面、纬向风和Ni o3.4指数等资料,利用循环平稳经验正交函数(CSEOF)分解法、最大熵谱分析和相关分析等方法,研究了热带西太平洋海域上层(0—700m)海洋热含量的时空变化特征,并探讨了其年际变化的可能原因。结果表明,热带西太平洋海域上层海洋热含量距平场具有显著的东-西向反位相振荡,且这种振荡除了具有较明显的季节变化外,还存在着较强的准2a振荡。此外,热含量距平场还存在着"负-正-负"的三极式经向模态,该模态除了具有明显的季节变化外,还存在着显著的准4a振荡。进一步分析表明,热含量的准2a振荡与ENSO事件的发生有着非常密切的联系,并对赤道西太平洋纬向风异常有1—2月的滞后响应。

热带太平洋跃层及温盐分布特征分析

本文基于2004年4月~2021年9月期间的Argo温盐剖面数据,应用经验正交函数分析法(EOF)方法对热带太平洋海域上层海洋的跃层深度和温盐空间分布、年际和季节变化做出分析,讨论了经验正交函数分析法的第一、二、三模态的空间分布和时间序列,探讨了相应分布情况可能的原因,特别是与ENSO事件的相关性。

Argo数据同化方法及其网格化产品研究进展

正如卫星的出现使海洋表面的观测方式产生了革命性的变革一样,Argo计划的诞生改变了人们对海洋内部的监测手段和方式。目前,由Argo剖面浮标获得的中上层观测剖面已逾200万条,并正以每天数百条的速度在增长,这些资料对于研究全球海洋的温度、盐度、环流及其它们的变化情况(不管时间尺度是几天还是几十年),都将是一个不可或缺的资源。同时,由于Argo浮标具有随波逐流的特性,其观测剖面数据具有空间不均匀性,这对充分有效利用这些海量的观测数据带来一定的局限性。为此,国内外学者借助于一些常用的数据同化方法,研制了包含多个海洋要素、多种分辨率的网格化产品。本文对目前适用于Argo剖面资料的常用数据同化方法、国内外基于Argo观测资料构建的网格化数据产品进行了比较系统地回顾和总结,对比分析了各种同化方法的适用条件和计算效率,以及各种Argo网格化产品的特点,并针对目前Argo资料的观测现状,给出了未来Argo数据同化的研究展望。