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西北太平洋超强台风Tembin(2012)引起的海表面降温与强混合研究
被引量：
2
1
作者
管守德
侯一筠
《海洋与湖沼》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期1301-1309,共9页
鉴于台风等极端海洋环境下现场观测资料的匮乏,本文综合了多源卫星遥感和Argo浮标剖面观测资料分析了西北太平洋和南海上层海洋对超强台风Tembin(2012)的响应。Tembin引起了较强的海表面温度降低,降温主要集中在台风路径附近,最大降温为...
鉴于台风等极端海洋环境下现场观测资料的匮乏,本文综合了多源卫星遥感和Argo浮标剖面观测资料分析了西北太平洋和南海上层海洋对超强台风Tembin(2012)的响应。Tembin引起了较强的海表面温度降低,降温主要集中在台风路径附近,最大降温为10.3℃,出现在朝鲜半岛南部的近岸海区;微波+红外遥感融合观测海表面温度数据可以弥补单一微波遥感观测在近岸海区缺测的不足,但观测海表面降温比单一微波遥感观测偏小;基于Argo观测的垂向高分辨率温盐剖面和混合参数化方法,发现台风后上层海洋混合明显增强,其混合率增强可达10倍以上。
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关键词
超强台风Tembin
海表面温度
微波遥感海表面温度数据
微波+红外遥感融合海表面温度数据
ARGO浮标
混合率
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职称材料
基于慢特征分析方法研究陆地表面气温变率的驱动力
2
作者
朱丽飞
孙诚
+3 位作者
李建平
张静
刘雨森
宫湛秋
《大气科学》
CSCD
北大核心
2022年第3期520-540,共21页
慢特征分析(SFA)方法可以从非平稳时间序列中提取出慢变的外强迫信息。近年来,SFA方法被应用于气候变化研究领域,用于探究气候变化的潜在驱动力及相关的动力学机制。本文基于SFA方法,提取全球陆地表面气温(LSAT)的慢变外强迫信息,研究全...
慢特征分析(SFA)方法可以从非平稳时间序列中提取出慢变的外强迫信息。近年来,SFA方法被应用于气候变化研究领域,用于探究气候变化的潜在驱动力及相关的动力学机制。本文基于SFA方法,提取全球陆地表面气温(LSAT)的慢变外强迫信息,研究全球LSAT慢变驱动力的空间结构特征及低频变率的主要驱动因子。SFA方法提取的LSAT慢变驱动力与历史时期全球辐射强迫(GRF)和全球海表温度(SST)的主模态(大西洋多年代际振荡AMO、热带太平洋ENSO变率和太平洋年代际振荡PDO)有显著的相关关系,表明全球大部分地区LSAT的变率受到GRF和三个SST模态的显著影响。GRF对LSAT变率的影响有全球一致性的特征,而三个SST模态对LSAT变率的影响则呈现出明显的区域特点。此外,由于SFA方法可以有效降低原始LSAT序列中随机噪声的干扰,GRF和SST模态对LSAT变率的解释方差显著提高,进一步表明GRF和SST模态是全球LSAT低频变率主要的驱动因子。最后,利用历史海温驱动AGCM试验(即AMIP试验)的结果,验证了三个SST模态对区域LSAT变率的显著影响。
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关键词
慢特征分析(SFA)
陆地表面气温
驱动力
低频变率
AMIP试验
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职称材料
题名
西北太平洋超强台风Tembin(2012)引起的海表面降温与强混合研究
被引量：
2
1
作者
管守德
侯一筠
机构
中国海洋大学物理海洋教育部重点实验室/海洋高等研究院
青岛
海洋
科学与技术试点国家
实验室
海洋
动力过程与气候功能
实验室
中国海洋大学
三亚
海洋
研究院
中国
科学院
海洋
研究
所
海洋
环流与波动
重点
实验室
出处
《海洋与湖沼》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期1301-1309,共9页
基金
国家重点研发计划,2017YFC1404101号
国家自然科学基金,41876011号,U1706216号
印-太海洋环境变异与海气相互作用,GASI-IPOVAI-01-03号。
文摘
鉴于台风等极端海洋环境下现场观测资料的匮乏,本文综合了多源卫星遥感和Argo浮标剖面观测资料分析了西北太平洋和南海上层海洋对超强台风Tembin(2012)的响应。Tembin引起了较强的海表面温度降低,降温主要集中在台风路径附近,最大降温为10.3℃,出现在朝鲜半岛南部的近岸海区;微波+红外遥感融合观测海表面温度数据可以弥补单一微波遥感观测在近岸海区缺测的不足,但观测海表面降温比单一微波遥感观测偏小;基于Argo观测的垂向高分辨率温盐剖面和混合参数化方法,发现台风后上层海洋混合明显增强,其混合率增强可达10倍以上。
关键词
超强台风Tembin
海表面温度
微波遥感海表面温度数据
微波+红外遥感融合海表面温度数据
ARGO浮标
混合率
Keywords
super typhoon Tembin
sea surface temperature
MW OI SST
MW+IR OI SST
Argo floats
diapycnal diffusivity
分类号
P733 [天文地球—物理海洋学]
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职称材料
题名
基于慢特征分析方法研究陆地表面气温变率的驱动力
2
作者
朱丽飞
孙诚
李建平
张静
刘雨森
宫湛秋
机构
北京师范
大学
全球变化与地球系统科学
研究院
中国海洋大学物理海洋教育部重点实验室/海洋高等研究院
/深海圈层与地球系统前沿科学中心
青岛
海洋
科学与技术国家
实验室
海洋
动力过程与气候功能
实验室
出处
《大气科学》
CSCD
北大核心
2022年第3期520-540,共21页
基金
国家自然科学基金项目41975082。
文摘
慢特征分析(SFA)方法可以从非平稳时间序列中提取出慢变的外强迫信息。近年来,SFA方法被应用于气候变化研究领域,用于探究气候变化的潜在驱动力及相关的动力学机制。本文基于SFA方法,提取全球陆地表面气温(LSAT)的慢变外强迫信息,研究全球LSAT慢变驱动力的空间结构特征及低频变率的主要驱动因子。SFA方法提取的LSAT慢变驱动力与历史时期全球辐射强迫(GRF)和全球海表温度(SST)的主模态(大西洋多年代际振荡AMO、热带太平洋ENSO变率和太平洋年代际振荡PDO)有显著的相关关系,表明全球大部分地区LSAT的变率受到GRF和三个SST模态的显著影响。GRF对LSAT变率的影响有全球一致性的特征,而三个SST模态对LSAT变率的影响则呈现出明显的区域特点。此外,由于SFA方法可以有效降低原始LSAT序列中随机噪声的干扰,GRF和SST模态对LSAT变率的解释方差显著提高,进一步表明GRF和SST模态是全球LSAT低频变率主要的驱动因子。最后,利用历史海温驱动AGCM试验(即AMIP试验)的结果,验证了三个SST模态对区域LSAT变率的显著影响。
关键词
慢特征分析(SFA)
陆地表面气温
驱动力
低频变率
AMIP试验
Keywords
Slow Feature Analysis
Land surface air temperature
Driving force
Low frequency variability
AMIP test
分类号
P467 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
西北太平洋超强台风Tembin(2012)引起的海表面降温与强混合研究
管守德
侯一筠
《海洋与湖沼》
CAS
CSCD
北大核心
2020
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于慢特征分析方法研究陆地表面气温变率的驱动力
朱丽飞
孙诚
李建平
张静
刘雨森
宫湛秋
《大气科学》
CSCD
北大核心
2022
0
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职称材料
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