北黄海冬季温盐年际变化时空模态与气候响应

黄海月平均风、气压、气温场季节与年际变化时空模态石强【摘要】Based on the wind,mean sea level pressure and air temperature data obtained along the Yellow Sea coast from 1973 to 2016,the spatio-temporal mode on the seasonal and interannual variability of mean monthly wind stress,wind speed,pressure and air temperature field in the Yellow Sea were studied with the methods of Rotated Empirical Orthogonal Function (REOF),harmonic analysis and the delay correlation analysis.The results show that the seasonal and interannual variability of wind stress and wind speed field can be basically divided into four spatio-temporal modes.The spatial distribution of wind stress mode is not the same as that of wind speed mode.The seasonal period components of wind stress and wind speed mode are generally unstable.The interannual variation of wind stress and wind speed field mode intensity decreases linearly,which has a significant effect on the seasonal and interannual circulations and the physical and chemical element fields in the Yellow Sea.The seasonal and interannual variability of pressure and air temperature field can be divided into two spatio-temporal modes.The phases of seasonal periodic components of pressure and air temperature mode are all quasi-stable seasonal variability and the amplitudes are unstable in seasonal variability.The interannual variation of pressure mode is in a quasi-equilibrium state.The seasonal and interannual variability of the large-scale atmospheric pressure system is an important influencingfactor on the pressure field mode of the Yellow Sea.The interannual variation of air temperature mode shows a trend of significant linear warming.Air-sea and land-air heat exchange effect has a significant influence on the mode of seasonal and interannual variation in air temperature field.%根据1973年至2016年黄海沿岸风、平均海平面气压与气温观测资料,采用旋转经验正交函数(REOF)、调和分析和延迟相关分析等方法,研究了黄海月平均风应力、风速、平均海平面气压、气温场季节与年际变化时空模态.月平均风应力、风速场主要有4种时空模态,风应力模态空间分量分布与风速模态不完全相同,风应力、风速模态季节周期分量多数为不稳定,风应力、风速场强度年际变化显著线性减弱,对黄海环流以及物理、化学要素场季节与年际变化有显著影响.月平均气压、气温场季节循环与年际变化主要有2种时空模态,气压、气温模态季节周期分量的位相均为准稳定季节变化;振幅为不稳定季节变化.气压模态为准平衡态年际变化,大尺度气压系统季节与年际变化是黄海气压场模态的主要影响因素.气温模态为显著线性升温趋势年际变化,海气、陆气热交换作用对黄海气温场模态季节与年际变化有显著影响.【期刊名称】《应用海洋学学报》【年(卷),期】2017(036)004【总页数】13页(P487-499)【关键词】海洋气象学;风应力场;风速场;气压场;气温场;时空模态;REOF分析;黄海【作者】石强【作者单位】海洋溢油鉴别与损害评估技术国家海洋局重点实验室,山东青岛266033;国家海洋局北海环境监测中心,山东青岛266033;山东省海洋生态环境与防灾减灾重点实验室,山东青岛266033【正文语种】中文【中图分类】P732黄海与中国暖温带湿润、半湿润地区与北亚热带湿润地区相邻[1]，黄海是以旅顺口至蓬莱连线为北边界，以济州岛至长江口的连线为南边界的半封闭陆架浅海，黄海中部分布着南北向伸展的水深50～80m黄海槽.在1951～2000年期间，中国华北地区气候开始变的暖干，亚洲冬、夏季风减弱，四季风速大幅减小，特别是冬、春季，中国海平面气压增大，特别是冬季北方地区[2].在东亚-太平洋地区，平均海平面月平均气压场季节与年际变化主要存在两种EOF模态：一种是气压变化纬向分布、南北反位相变化模态，主要对应于地面经向风的变化.另一种是气压变化经向分布、东西反位相变化模态，称作东亚-太平洋偶极子模态，主要对应于地面纬向风的变化[3-5].在20世纪70年代末期，冬季东亚季风发生了年代际“位相突变”，由强度偏强、南扩程度偏弱转变为强度偏弱、南扩程度偏强的变化.冬季东亚-北太平洋表面气温则表现出中高纬地区海陆热力差异减弱、低纬地区海陆热力差异加强的年代际变化特征.东亚大陆冬季表面气温与海平面气压的年代际对应关系比海洋的更加显著，温室效应的区域气候响应与东亚冬季风的年代际变化之间可能存在较为密切的联系[5].黄海海域风、平均海平面气压、气温场季节与年际变化受到行星尺度、天气尺度、中-小尺度天气过程以及海气热交换、近岸海陆风等过程的复杂影响[3-10].黄海海面风、气温场季节与年际变化也是黄海温度、盐度、溶解氧含量、表观耗氧量、pH值等要素场以及海洋环流、水团等季节与年际变化的重要影响因素或者驱动力之一[11-21].因此，研究黄海近海面月平均风、气压、气温场季节与年际变化时空结构有着重要意义.目前，由观测资料与大气数学模式结合的再分析以及卫星遥感反演等方法提供了大尺度风、海平面气压、气温场格点数据[19-23].根据1980～2003年期间中国地区探空风、表面温度观测资料对比分析表明： NCEP再分析月平均风速资料在春、夏、秋季具有一定的可信度，但冬季的可信度较差，表面气温距平在冬季可信度最好，夏季较差[24].根据1958～2001年期间地面气压观测资料对比分析：两种再分析资料对中国地区东部地区的适宜性好于西部，冬季好于夏季[25].李心铭等(1989)根据1958～1970年期间，渤海、黄海和东海二十多万个船舶风观测资料，分析了海面风应力四季和年分布，研究认为：年度和四季平均风应力在黄海东、西岸岬角(成山头等)外海存在风应力高值区；在山东半岛南岸近海为风应力低值区[26].黄海沿岸气象站长期定时观测资料在分析观测要素月平均尺度变化过程等方面具有卫星遥感反演、再分析资料不可替代的可信度优势，虽然黄海沿岸观测资料不能反应观测要素在黄海内部的空间形态，但是，在黄海内部没有造成气象要素空间突变的障碍物，以及测站之间距离小于气象要素月平均时空特征尺度的情况下，采用黄海沿岸测站观测资料内插等方法研究黄海气象要素月平均场时空季节与年际变化过程具有可行性.本研究根据近44a黄海沿岸17个气象站定时观测资料，采用旋转经验正交函数(REOF)等方法，分析了黄海月平均风应力、风速、气压、气温场时空季节与年际变化，分析结果对研究黄海风生环流以及相关要素场季节与长期变化有参考意义.1 数据与方法1.1 数据来源与要素计算地面风、平均海平面气压(简称：气压)、气温观测资料来自黄海沿岸丹东、大连(周水子)、长岛(砣矶岛)、成山头、海阳、青岛(流亭)、日照、赣榆、射阳、东台、吕四、Pyongyang Intl、Haeju、Incheon、Kunsan ab、Mokpo和Jeju等气象站(图1)，风观测时期为1975年1月1日0时(UTC)至2016年11月30日23时，气压、气温观测时期为1973年1月1日0时(UTC)至2016年11月30日23时，观测频率为3h或1h观测一次.Kunsan ab站1991年2～12月风、气压资料缺测，由相邻Gunsan站位资料填补.2014～2016年期间，青岛、大连站资料由相邻的流亭、周水子气象站资料代替，本研究资料由中国气象局气象信息中心和国际气象资料交换网站提供.风应力(dyn/cm2)为：其中ρa为海面上空气密度，取36°N处回归公式计算值为1.215 2 kg/m3[27-28],Cd为拖曳系数，按照风力等级分类取值0.85×10-3～2.60×10-3[26]，W为观测风速(m/s).由定时风观测数据计算各站月平均经向风应力、纬向风应力、风速、气压、气温值作为分析量序列.根据天气学尺度分析原理，由观测站点要素内插形成要素场时，相邻站点的距离应当小于要素特征空间尺度.取黄海月平均风速特征值3.0 m/s、特征时间30 d计算，特征空间尺度7 776 km，由于本研究资料站点比较均匀分布于黄海沿岸，相邻站点距离均小于特征空间尺度，并且黄海内部没有造成气象要素空间突变的障碍物，因此，采用kriging 差值方法将各测站观测要素内插形成黄海月平均要素场进行研究是适宜的.图1 黄海气象观测站Fig.1 Meteorological observation station in the Yellow Sea1.2 方法1.2.1 REOF方法 REOF方法是经验正交函数(EOF)的改进，将EOF前几个主要空间型及时间系数表达的要素场时空结构进行正交变换，突出时空型的主要局地特征.该方法对黄海温度、盐度、溶解氧含量和表观耗氧量等要素的季节和年际变化时空分析的应用见文献[11-18]，方法详细介绍见文献[29].对于月平均风应力矢量场分析，将月平均经向、纬向风应力组成复数矩阵进行REOF分析，称做矢量旋转经验正交函数(VREOF).采用kriging差值方法绘制各要素模态空间分量平面分布图.1.2.2 调和分析根据分析时间序列的最大熵谱显著周期，采用调和分析计算时间序列显著周期的调和常数，并计算周期分量权重的FR值分类，详细方法见文献[13].2 结果与讨论2.1 要素场季节循环时空模态首先对分析量序列做Shaprio二阶滤波[30]，然后对分析量序列进行标准化处理后做VREOF 、REOF分析.黄海年平均风应力场主要为NNW方向，成山头站风应力强度最大(图2a)，黄海中部SE-NW海域年平均风速较强，NE、SW两侧为风速较弱海域(图2b)，黄海年平均气压分布为黄海西岸存在高压中心，东岸存在2个低压中心,黄海中部等压线为S-N方向分布(图2c)，黄海年平均气温分布为自北向南逐渐升高(图2d).图2 年际平均风应力、风速、气压与气温场Fig.2 Annual mean wind stress, wind speed , pressure and air temperature field图3 风应力模态空间分量Fig.3 Spatial component of wind stress mode图4 风速模态空间分量Fig.4 Spatial component of wind speed mode图5 气压模态空间分量Fig.5 Spatial component of pressure mode图6 气温模态空间分量Fig.6 Spatial component of air temperature mode风应力VREOF1空间分量为准均匀型模态，变化平均方向为SSE-NNW(图3a)；VREOF2空间分量为东部型模态，主要变化分量在黄海东部海域，变化平均方向为SE-NW(图3b)；VREOF3空间分量为西南型模态，主要变化分量在黄海西南海域，变化平均方向为SE-NW；VREOF4空间分量为SE-NE型模态，主要变化分量在黄海SE、NE海域，主要变化方向为SE-NW方向(图3d).风应力模态空间分布形态与船舶风观测资料分析的结果是相似的[26]，黄海月平均风应力季节与年际变化强度存在空间分布不均匀的特征，由此将形成黄海风生环流的局地变化.风速REOF1空间分量为中部型模态，主要变化分量在黄海中部SE-NW方向(图4a)；REOF2空间分量为西北型模态，主要变化分量在黄海西北方向(图4b)；REOF3为西南型模态，主要变化分量在黄海西南方向(图4c)；REOF4为东北型模态，主要变化分量在黄海东北方向(图4d).由于海面风速季节与年际变化是影响海气热交换、O2、CO2通量的重要因素[11,13,15]，因此，海面风速空间分布不均匀将对黄海表层温度以及海气O2、CO2源汇形态的局地特征有显著影响.风应力第一、二模态空间分量模值与风速第一、二模态空间分量无显著相似性；风应力第三、四模态空间分量模值与风速第三、四模态空间分量显著相似(r1=0.50，r2= 0.51).因此，黄海月平均风应力强度空间分布与风速强度并不是完全相同.气压场REOF1空间分量为西北型模态，主要变化在黄海西北海域，来自西北方向大陆气压系统扰动是主要影响因素(图5a)；REOF2空间分量为东南型模态，主要变化在南黄海东南海域，来自东南方向副热带气压系统扰动是主要影响因素(图5b).气温场REOF1空间分量为近岸型模态，主要变化在黄海近岸海域，陆域及近岸浅海下垫面热交换是主要影响因素(图6a)；气温场REOF2空间分量为开阔海型模态，主要变化在黄海中部深海海域，黄海中部海气热交换是主要影响因素(图6b).风应力VREOF1时间分量为年度最大负值显著线性减小的周期年际变化(图7a)，VREOF2时间分量为负值显著线性减小的周期年际变化，2004年以后，模态负值十分微小，正值显著增大(图7b)，VREOF3时间分量为负值显著线性减小的周期年际变化(图7c)， VREOF4时间分量为正、负值显著线性增大的周期年际变化，2005年以后，模态负值十分微小(图7d).各模态时间分量之间无显著延迟相关性，季节与年际变化分量形态差异较大.风速REOF1、REOF2、REOF3时间分量为显著线性降低周期年际变化，其中REOF1季节周期分量较大，REOF2、REOF3年际变化分量较大，REOF4时间分量为显著线性升高周期年际变化(图8).风应力VREOF1、VREOF2时间分量滞后1个月与风速REOF1、REOF2显著负相关(r1= -0.69，r2=-0.40)；风应力VREOF3时间分量超前4个月与风速REOF3显著负相关(r=-0.60)；风应力VREOF4时间分量与风速REOF4无显著相关性.因此，黄海月平均风应力、风速场呈现不同的空间分布以及季节与年际变化形态.气压REOF1、REOF2时间分量为准平衡态周期年际变化(图9a)，REOF1超前2个月与REOF2显著相关(r=0.68)，大陆气压系统超前副热带气压系统2个月季节变化.气温REOF1时间分量正值为显著线性升高趋势周期年际变化(图10a)；气温REOF2时间分量为准平衡态周期年际变化(图10b)，REOF1超前3个月与REOF2显著相关(r=0.98)，气温近岸型模态表现出超前开阔海型模态3个月的季节变化. 图7 风应力模态时间分量Fig.7 Temporal component of wind stress mode图8 风速模态时间分量Fig.8 Temporal component of wind speed mode图9 气压模态时间分量Fig.9 Temporal component of pressure mode图10 气温模态时间分量Fig.10 Temporal component of air temperature mode对风应力、风速、气压和气温模态时间分量进行季节周期分量调和分析，风应力VREOF1-VREOF4周期分量分类FR值分别为：0.79、0.62、0.67、0.39.风速REOF1-REOF4周期分量分类FR值分别为：0.89、0.13、0.67、0.57. 风应力、风速模态季节周期分量多数为不稳定，在分析期间，季节周期分量形态在年代际时间尺度中发生了显著改变(图11)，这种情形是由于黄海气压场季节周期分量逐渐减弱、影响黄海的天气系统强度减弱、黄海纬向气压梯度逐渐减弱效应造成的.气压REOF1、REOF2周期分量分类FR值分别为：0.86、0.88.气温REOF1、REOF2周期分量分类FR值均为0.99.因此，在长周期、脉动、线性趋势等分量的作用下，黄海风应力、风速模态多数季节周期变化不稳定，并且季节周期分量的年代际变异很大，并可能造成黄海风生流场与海气热量、O2、CO2通量季节周期变化不稳定[11,13,15].黄海气压模态时间分量中季节周期分量与脉动分量及线性趋势有相似的权重，但是季节周期分量仍然是主要分量.黄海气温模态时间分量中季节周期分量是主要的分量，长期线性趋势是较小的分量.气压、气温模态时间分量季节周期变化分量调和参数及模态分量见图12、表1.气压REOF1季节变化为单峰谷型分布，峰谷值出现在1、6月，REOF2为双峰单谷型分布，峰值分别出现在3、12月；谷值出现在8月(图12).气温REOF1、REOF2周期季节变化均为单峰谷型分布，REOF1峰谷值出现在6、12月；REOF2峰谷值出现在9、3月(图12).在分析资料期间，气压、气温模态季节周期循环分量位相为准稳定变化，但是，分量振幅有显著改变，根据调和分析结果，2014～2015年期间，月平均气压场REOF1季节周期分量在秋、冬季比1975～1976年最大减弱了约32%；REOF2在春、秋季比1975～1976年最大增强了约56%、80%，在夏季最大减弱了约17%.这种变化是由于亚欧-北太平洋范围月平均气压场在20世纪70年代末的年代际“位相突变”[5]所造成的.月平均气温REOF1季节周期分量在5、6月份以及8、9月份分别降低与增强了约10%～20%；REOF2在冬春夏季增强了约15%～48%，这种变化是全球大气增温的结果.因此，黄海月平均气压、气温周期季节循环分量中，大陆气压扰动分量逐渐减弱；副热带气压扰动分量逐渐增强，将使得黄海纬向气压梯度减弱，风场强度减弱.气温周期季节循环分量以增温为主，冬季增温以开阔海型模态作用为主，春、夏季增温为开阔海、近岸型模态共同作用，其中开阔海型模态增温强度大于近岸型.当大陆冷空气势力减弱后，黄海热吸收-释放的作用对气温的影响占据了主导.图11 风应力模态季节周期分量Fig.11 Seasonal period component of wind stress mode图12 气压、气温模态季节周期分量Fig.12 Seasonal period component of pressure,air temperature mode表1 气压、气温模态调和常数Tab.1 Harmonic constants of pressure and air temperature mode周期气压气温第一模态第二模态第一模态第二模态振幅初位相振幅初位相振幅初位相振幅初位相12个月1.14350.64°1.1449.90°1.39175.93°1.39265.06°6个月0.39138.03°0.48301.53°0.16233.25°0.10114.46°4个月0.17119.42°0.13289.86°0.04244.08°0.0430.40°黄海风应力场季节变化作用海表面形成季节性风生环流，水体水平与垂直输运形态发生季节变化[19-21]，由此，对黄海物理、化学要素季节循环过程有影响作用.在1977年5月至1981年11月期间，风应力VREOF1、VREOF2分别超前2个月、同步与黄海表层温度REOF1[11]显著相关(r1=0.78，r2= -0.56), 风应力VREOF3、VREOF4分别同步、超前2个月与黄海表层温度REOF2[11]显著相关(r=-0.54，r2= 0.84).风应力VREOF1、VREOF2分别超前2、1个月与表层盐度REOF1[12]显著相关(r1= -0.55，r2= 0.47)，风应力VREOF3、VREOF4分别同步、超前1个月与表层盐度REOF2[12]显著相关(r1=0.61，r2= -0.80).风应力VREOF1、VREOF2、VREOF4分别均超前1、2个月、同步与表层溶解氧含量REOF1 [13]显著相关(r1= -0.55，r2= 0.58，r3= -0.58)，风应力VREOF3、VREOF4分别同步、超前1个月与表层溶解氧含量REOF2 [13]显著相关(r1= 0.49，r2= -0.65).风应力VREOF1、VREOF2分别同步、超前2个月与表层表观耗氧量REOF1 [14]显著相关(r1= -0.77，r2= 0.53)，风应力VREOF3、VREOF4分别同步、超前2个月与表层表观耗氧量REOF2 [14]显著相关(r1= -0.59，r2= 0.90).风应力VREOF1、VREOF2、VREOF4分别超前2、1个月、同步与表层pH值REOF1 [15]显著相关(r1= -0.44，r2= 0.68，r3= -0.80)，风应力VREOF2超前1个月与表层pH值REOF2 [15]显著负相关(r= -0.34).因此，黄海月平均风应力场季节变化对黄海表层温度、盐度、溶解氧含量、表观耗氧量、pH值场季节变化均有显著影响作用，由于月平均风应力场季节变化不稳定，目前风应力场季节变化对黄海表层诸要素季节变化影响作用需要做进一步研究.由于海面风速与海气之间的热量、气体交换通量成正比关系，风速场季节变化影响海气热量、O2、CO2交换通量以及表层温度、溶解氧含量、pH值场季节变化[11,13,15].在1977年5月至1981年11月期间，风速REOF1与黄海表层温度REOF1[11]显著负相关(r=-0.82)；风速REOF1、REOF4分别超前2个月、同步与黄海表层温度REOF2[11]显著负相关(r1=-0.88、r2=-0.64).风速REOF1超前1个月与表层溶解氧含量REOF1[13]显著相关(r= 0.75)，风速REOF3、REOF4分别同步、超前1个月与表层溶解氧含量REOF2 [13]显著相关(r1= 0.53，r2=0.62).风速REOF1超前1个月与表层pH值REOF1[15]显著相关(r= 0.51)，风速REOF4超前1个月与表层pH值REOF2[15]显著相关(r= 0.32).因此，黄海月平均风速场季节变化对黄海表层温度、溶解氧含量、pH值场季节变化有显著影响作用，当黄海风速场季节与年际变化减弱时，黄海海气热量、O2、CO2交换通量也将减弱.在1975年1月至2016年11月期间，风速REOF1、REOF2滞后1个月与风应力REOF1、REOF2显著负相关(r1=-0.69、r2=-0.40)，风速、风应力的REOF3、REOF4之间无可解释的显著相关性.因此，黄海月平均风速、风应力场的季节与年际变化之间有部分显著影响作用；另一部分无显著影响作用，2个要素场季节与年际变化之间影响关系是复杂的，并无简单的对应关系.气温季节变化受到海气热通量与气压系统季节转换的共同影响.在1977年5月至1981年11月期间，气温REOF1超前1个月与黄海表层温度REOF1[11]显著相关(r= 0.76)；气温REOF2超前1个月与黄海表层温度REOF2[11]显著相关(r=0.84).在1973年1月至2016年11月期间，气温REOF1与气压REOF1显著负相关(r=-0.80)；超前2个月与气压REOF2显著负相关(r=-0.76)，气温REOF2超前3个月与气压REOF1显著相关(r= 0.77)；滞后1个月与气压REOF2显著负相关(r=-0.78).因此，气温REOF1季节与年际变化与气压西北型模态、陆海下垫面热交换以及季节海陆风热输送的变化[6-11]相关，气温REOF2季节与年际变化主要与气压东南型模态、黄海中部海气热交换的变化相关.2.2 气象要素场年际变化时空模态与影响作用黄海风应力、风速模态呈现形态不同的显著减弱年际变化，风应力模态北向分量线性减弱趋势比南向分量显著(图7)，风速模态线性减弱趋势显著大于增强趋势(图8).风应力VREOF1时间分量最大熵谱显著(信度0.05，下同)周期为：4.0、6.0、12.0个月；VREOF2显著周期为：4.0、4.6、5.4、6.0、7.0、12.0个月；VREOF3显著周期为：6.0、6.6、12.0 个月；VREOF4显著周期为：4.0、6.0、12.1个月.风应力VREOF2-VREOF4模态中存在251.5、503.0个月周期，但是没有通过显著性检验.风速REOF1时间分量显著周期为：4.0、6.0、12.0个月；REOF2显著周期为：5.2、6.0、8.5、10.6、11.3、14.2、335.3个月；REOF3显著周期为：4.0、5.3、6.0、7.3、12.0、503.0个月；REOF4显著周期为：4.0、6.0、6.6、12.0、335.3个月.因此，风应力、风速模态多数存在长周期分量以及脉动分量，并影响模态季节周期分量的稳定性.全部观测站位月平均风应力、风速分布表明：年度最大北向风应力线性减弱速率大于南向；东向风应力线性减弱速率稍大于西向(图13)；年度最大风应力强度值显著线性减弱，2016年年度最大风应力强度值比1976年减弱了约50%(图14a).年度最大强风速值线性减弱速率大于弱风速值.2016年年度最大风速值比1976年减弱了约27%；年度最小风速值比1976年减弱了约22%(图14b).比较1975、2016年1月份月平均风应力场分布，在黄海中、东北部海域风应力强度减弱明显；方向偏向东南(图15).近40多年来，黄海风应力、风速场显著减弱趋势将使得黄海风生环流、温盐等要素场的季节与年际变化形态发生改变[11-21].根据月平均气压模态季节与年际变化形态以及欧亚-北太平洋范围月平均气压场20世纪70年末的年代际“位相突变”[5]分析，黄海风场强度逐渐减弱的影响机制是北方大陆高压系统南下逐渐减弱，影响黄海海域的锋面、江淮气旋、黄河气旋、热带风暴等天气系统逐渐减少以及减弱，黄海纬向气压梯度逐渐减弱所致.图13 月平均风应力长期趋势Fig.13 Long-term trend of mean monthly wind stress图14 月平均风应力模值、风速长期趋势Fig.14 Long-term trend of mean monthly wind stress module and wind speed图15 1975、2016年1月月平均风应力Fig.15 Mean monthly wind stress in January 1975,2016将气压、气温场模态时间分量减模态时间分量季节周期分量，得到模态时间分量余差值(记做REOF1R等)，对余差值序列进行年际变化分析.气压REOF1R年度负极值呈现显著负斜率线性趋势，正极值为准平衡态年际变化(图16a)，余差值在春、夏季节呈现显著负斜率线性年际变化，其中春季的负斜率大于夏季，秋、冬季节为准平衡态年际变化.气压REOF2R呈现准平衡态年际变化(图16b)，余差值在春、夏季节呈现正斜率线性年际变化，秋、冬季节为准平衡态年际变化，只是这种年际变化分量较小，未改变模态的长期变化形态.因此，气压模态显著年际变化分量在春、夏季节较大，主要是南下冷空气强度减弱所致.来自南方气压扰动有显著线性增强的年际变化分量，但是这种分量相对较小.黄海南、北侧的Juje站与大连站月平均气压差年度负极值(出现在春夏季)呈现显著负斜率线性年际变化，正值为准平衡态年际变化(图16c)，月平均气压差与黄海月平均风应力强度(图14a)显著相关(r=0.75)，气压差与平均风应力强度符合梯度风关系，尽管气压差有显著线性减弱的趋势，但是，在年度时间中，气压差季节变化幅度大于年际变化幅度，气压差年际变化对梯度风影响较小.图16 气压模态余差值以及大连与Jeju气压差Fig.16 Residuals of pressure mode and pressure difference between Dalian and Jeju气温REOF1R年度高、低极值均呈现显著升温线性趋势，年际变化累积分量大于季节变化分量(图17a)，余差值在四季均呈现显著升温线性年际变化，其中秋、春季线性正斜率大于夏、冬季；秋季最大，冬季最小.气温REOF2R年度负极值呈现显著升温线性趋势，正极值为准平衡态年际变化(图17b), 余差值在春、夏季呈现显著升温线性年际变化，秋冬季呈现准平衡态年际变化.成山头站与Juje站月平均气温差年度高值(出现在冬季)显著正斜率线性年际变化，低值为准平衡态年际变化(图17c)，冬季黄海南部升温幅度大于中部海域.在气候变暖的背景条件下，黄海月平均风应力、风速、气压和气温呈现了不同形态的年际变化，风应力、风速场强度年际变化幅度最大；气温场次之；气压场最小，风应力、风速场强度减弱将影响黄海物理、化学要素场的季节循环与年际变化形态，风生环流减弱将使得黄海暖流、沿岸流和表层温度锋显著减弱[20]，黄海冬季表底层温度呈现显著升高趋势[16,18]，夏季北黄海冷水团盐度降低[17]，并影响黄海温度、盐度场季节循环过程[11-12]，海面风速逐年减弱将使得黄海海气热量、O2、CO2交换通量逐年减弱，并由此影响黄海表层温度、溶解氧含量、表观耗氧量场、pH值场的季节变化 [11,13-15]以及表层海水pH值呈现显著线性碱性化长期变化[31]等.图17 气温模态余差值以及Jeju与成山头气温差Fig.17 Residuals of air temperature mode and air temperature difference between Chengshantou and Jeju3 结论(1)黄海月平均风应力、风速场季节与年际变化均存在主要的4种时空模态.风应力。

冬季北太平洋海温主模态在1990年前后调整及其成因初探刘凯;祝从文【期刊名称】《大气科学》【年(卷),期】2015(000)005【摘要】The Pacific Decadal Oscillation (PDO) and North Pacific Gyre Oscillation (NPGO) are generally referred to as the first two EOF modes of Sea Surface Temperature (SST) in the North Pacific (20°–60°N, 120°E–120°W). In the present study, the authors compared the first two EOF modes of winter SST anomalies in North Pacific for the period before and after 1990. Based on the impacts of key regional SST changes, the North Pacific Oscillation (NPO), Central Pacific Warming (CPW), as well as Artic Oscillation (AO), the authors discuss the possible causes of the first mode of the NPGO after 1990. Our results suggest that before 1990, the first two EOF modes of SST exhibit the PDO and NPGO pattern, respectively. However, after 1990 the center of the maximal load of the first EOF tilts to the dateline, and gives rises to positive SST anomalies north of 40°N, resulting in a negative phase of NPGO; meanwhile, the previous NPGO changes from a dipole pattern to the triple mode. Analyses suggest that the negative correlation between the changes of SST in the northern (44°–49°N, 151°–177°W) and central (28°–36°N, 152°–178°W) North Pacific could have resulted in the internal shift of the dominant SST modes after 1990. Evidence shows that the NPO played an important external forcing inenhancing the NPGO after 1990. Based on wind-driven oceanic current theory, the increased amplitude of NPO in Sea Level Pressure (SLP) may intensify the polar gradient of th e SLP along 45°N, enhancing the zonal sea surface winds, and causing the NPGO mode to prevail after 1990. The increase in CPW and AO may have enhanced the NPO by intensifying the southern and northern branch of the NPO in Hawaii and Alaska after 1990, but there is no evidence to show that both these factors were closely related to the NPO before 1990.%太平洋年代际振荡（PDO）和北太平洋涡旋振荡（NPGO）是北太平洋（20°～60°N，120°E～120°W）海温（SST）的EOF 前两个模态，本文通过比较1990年前后北太平洋冬季SST EOF前两个模态，揭示了PDO和NPGO在1990年前后特征，并从关键区海温变化、北太平洋涛动（NPO）、赤道太平洋中部变暖（CPW）和北极涛动（AO）的影响，揭示了北太平洋主模态在1990年之后调整的成因。

渤海及黄海北部冰情长期变化趋势分析唐茂宁;刘煜;李宝辉;隋俊鹏【摘要】统计分析上世纪50年代-2010年渤海及黄海北部海冰资料,对其年代际变化特征进行分析.上世纪50年代-90年代冰情总体呈缓解的趋势,2000年以来冰情略有加重.研究发现太阳活动与渤海及黄海北部冰情变化关系密切,太阳活动可能是渤海及黄海北部冰情长期变化重要影响因素.如果太阳黑子的周期长度比上一个周期长,那么周期内冰情较上一个周期严重.反之亦然.%Tt is shown that the solar activities potentially exert significant influence on the intensity of sea ice in the Bohai Sea and the northern Yellow Sea. Based on the data sets from 1950-2010, the interannual variability of the sea ice is analyzed in the Bohai Sea and the northern Yellow Sea. The intensity of sea ice was decreasing from the 1950s to 1990s, while it has been intensified since 2000. The influence of solar activity to the sea ice was studied. It is shown that the solar activities potentially exert significant influence on the intensity of sea ice in the Bohai Sea and the northern Yellow Sea. The sea ice tends to be intensified compared to that in the last cycle if the sunspot period is longer, and vice versa.【期刊名称】《海洋预报》【年(卷),期】2012(029)002【总页数】5页(P45-49)【关键词】渤海;海冰;太阳黑子【作者】唐茂宁;刘煜;李宝辉;隋俊鹏【作者单位】国家海洋环境预报中心,北京100086;国家海洋环境预报中心,北京100086;国家海洋环境预报中心,北京100086;国家海洋环境预报中心,北京100086【正文语种】中文【中图分类】P731黄、渤海地处中纬度季风气候带，是全球纬度最低的结冰海域之一。

渤海冬季温盐年际变化时空模态与气候响应石强【期刊名称】《海洋通报》【年(卷),期】2013(32)5【摘要】根据渤海断面1978-2012历年2月表、底层海水温度、盐度和气候要素观测资料，采用旋转经验正交函数（REOF）、最大熵谱分析和延迟相关分析等方法，研究了渤海冬季表底层温度、盐度年际变化时空模态与气候响应。

渤海冬季表底层温度年际变化分为三种时空模态：开阔海型、黄河口型和辽河口型，其中只有开阔海型模态是对冬季气温变暖的响应，时间分量有显著线性升高趋势和跃变升高。

黄河口型模态是对冬季西北季风强度逐渐减弱的响应，时间分量有显著线性降低趋势。

辽河口型模态是对局地海冰年际变化的响应，时间分量准平衡变化。

渤海冬季表底层盐度年际变化分为二种时空模态：辽东湾型和黄河口型，其中黄河口型模态与黄河口年径流量滞后5年显著负线性相关，该模态时间分量有显著线性升高趋势和跃变；辽东湾型模态与黄河年径流量滞后7年显著负线性相关；滞后2年显著非线性相关，该模态时间分量年际变化为准平衡形态。

黄河口年径流量是影响渤海冬季盐度年际变化的主要因素。

%By use of the dataset of the temperature and salinity at the surface and bottom layers, and the climate data,along the transfer in the Bohai Sea in February every year from 1978 to 2012, the climate response and spatial-temporal model on the inter-annual change of temperature-salinity at the surface and bottom layers in the Bohai Sea during winter were studied with the analysis methods of Rotated Empirical Orthogonal Function (REOF), maximum entropyspectrum and the delay correlation analysis. The results showed that the inter-annual changes of temperature at the surface and bottom layers in the Bohai Sea during winter were divided into three kinds of spatial-temporal models open sea model, Yellow River estuary model and Liaohe River estuary model, and only open sea model of them was the responseto the status that air temperature in winter was becoming warm, and its temporal component variable had a linear rise trend and jump; Yellow River estuary model was the response to the fact that the intensity of the north-west monsoon in winter was gradually decreasing, and its temporal component variable had a declining trend; Liaohe River estuary model was the response to the inter-annual change of the local sea ice, and its temporal component variable had a quasi-balance change. The inter-annual winter change of salinity at the surface and bottom layers in the Bohai Sea was divided into two kinds of spatial-temporal models Yellow River estuary model and Liaohe river estuary model. The Yellow River estuary model had notably minus linear correlation with the inter-annual runoff in the Yellow River estuary lagging behind 5 years, and its temporal component variable had a remarkably linear rise trend and jump; the Liaohe River estuary model had notably minus linear correlation with the inter-annual runoff in the Yellow River estuary lagging behind 7 years and had notably non-linear one lagging behind 2 years, and the inter-annual variable of its temporal component variable showed a quasi-balance mode. Thus, the inter-annual runoff into the sea in the Yellow River was the mainfactor to affect the inter-annual winter change of temperature-salinity in the Bohai Sea.【总页数】9页(P505-513)【作者】石强【作者单位】山东省海洋生态环境与防灾减灾重点实验室，山东青岛 266033; 国家海洋局北海环境监测中心，山东青岛 266033; 海洋溢油鉴别与损害评估技术国家海洋局重点实验室，山东青岛 266033【正文语种】中文【中图分类】P731.1【相关文献】1.南黄海冬季温盐年际变化时空模态与气候响应 [J], 石强2.北黄海冬季温盐年际变化时空模态与气候响应 [J], 石强3.渤海夏季温盐年际变化时空模态与气候响应 [J], 石强;;;4.渤海夏季温盐年际变化时空模态与气候响应 [J], 石强5.南黄海夏季温盐年际变化时空模态与气候响应 [J], 石强因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

北半球雪水当量季节和年际尺度时空主模态变化特征陈月亮;黄菲;王宏;房永生【期刊名称】《中国海洋大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2015(045)007【摘要】利用美国冰雪中心提供的29年(1979-2007)月平均卫星遥感雪水当量(SWE)资料,研究了北半球雪水当量季节和年际变化的时空特征.在季节尺度上,欧亚大陆中西伯利亚高原及以东高纬度和北美大陆高纬度区域都有相比其它区域积雪早、融雪晚的特点;北半球平均的雪水当量在春、秋季节一般都有2个月的持续性,但晚冬到春季则存在春季障碍;季节变化的时空主模态以冬夏年周期振荡的半球一致型为主,方差贡献达93％.在年际尺度上,整个时间段各季节的SWE没有显著的线性减少趋势;SWE的时空分布主要存在两个主模态,分别占总方差贡献的13.1％和8.3％.第一模态主要反映了欧亚大陆中西部SWE的变化特征,第二模态则主要反映了北美中高纬度地区SWE的变化特征.【总页数】7页(P11-17)【作者】陈月亮;黄菲;王宏;房永生【作者单位】中国海洋大学物理海洋实验室山东省高校海洋-大气相互作用与气候重点实验室,山东青岛266100;中国海洋大学物理海洋实验室山东省高校海洋-大气相互作用与气候重点实验室,山东青岛266100;中国海洋大学物理海洋实验室山东省高校海洋-大气相互作用与气候重点实验室,山东青岛266100;中国海洋大学物理海洋实验室山东省高校海洋-大气相互作用与气候重点实验室,山东青岛266100【正文语种】中文【中图分类】P426.63【相关文献】1.南海中尺度涡的季节和年际变化特征分析 [J], 程旭华;齐义泉;王卫强2.西北太平洋季风槽的季节和年际变化特征及其与热带气旋生成大尺度环境因子的联系 [J], 张翔;武亮;皇甫静亮;范广洲;黄荣辉3.黄海月平均风、气压、气温场季节与年际变化时空模态 [J], 石强4.渤、黄海冬、夏季节风生流场年际变化时空模态与环流变异 [J], 石强5.渤、黄海冬、夏季节风生流场年际变化时空模态与环流变异 [J], 石强;;;因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

渤、黄、东海冬季海表冷暖水舌的时空变化及机理分析沈辉;黄大吉【摘要】海表冷暖水舌被广泛应用于定性描述海表水温(SST)的空间分布特征,但缺少定量的表述和研究.本文以海表冷暖水舌轴线的空间位置和温度为指标,用2006-2014年逐年冬季(2月)的遥感SST数据,分析了渤海、黄海和东海冬季的冷暖水舌的空间分布和年际变化,并探讨了其形成机理.结果表明,渤海、黄海和东海冬季存在2条冷水舌和6条暖水舌.水舌位置的EOF前三个模态(73.4％)基本解释了其年际变化,其中空间第一模态呈同相分布,在东海中部及西部的变动幅度最大;空间第二和第三模态主要呈反相分布,分别在九州岛南部及黄海区域变动幅度较大.水舌温度的EOF第一模态(69.6％)呈空间同相分布,变动幅度在渤、黄海较大,在东海南部较小.水舌位置和水舌温度都存在准2～3 a周期的年际变化,但只有水舌位置EOF第二模态通过95％水平的显著性检验.海表相对较均匀的负净热通量(海洋向大气输送热量),使得浅水区SST比深水区下降得快,水深(上混合层深度)是冷暖水舌形成的原因之一;平流热输送的空间差异显著且在冷暖水舌区域中的作用最大,在冷舌区域起到降温作用,在暖舌区域起到增温作用,平流热输送是冷暖水舌形成的主要原因.%The surface cold and warm tongues are used as a key characteristic to describe the spatial feature of SST.However,that characteristic is often used qualitatively rather than quantitatively because of lacking quantitative parameters.In this paper,we use nine years (2006-2014) merged microwave and infrared SST data to analyze quantitatively the spatial and temporal variations of the surface cold and warm tongues in the Bohai,Yellow and East China Seas (BYES).The characteristics of the surface cold and warm tongues are expressed in terms of their path and associatedtemperature.Two cold tongues and six warm tongues are identified in the BYES in February.The Empirical Orthogonal Function (EOF) analysis shows that the total variance of the path of tongues is explained mostly by the three leading EOF modes (73.4％).Specifically,the first spatial mode of path shows that every tongue moves coherently in same direction,and the most significant movement occurs in the central and the west of East China Sea.In contrast,the second and third spatial modes show that most tongues move with a seesaw pattern,and the most significant movement occurs at the south of Kyushu and in the Yellow Sea respectively.The total variance of temperature on the path of tongues is explained mostly by the first EOF mode (69.6％),which has a coherent increase or decrease of temperature in each tongue with a large amplitude in the Bohai and Yellow Seas.Both the path and associated temperature of the tongues have a 2-3 year inter-annual variation,however only the second EOF temporal mode of the path has passed the significant test.In winter,the relatively even loss of the heat in the sea leads to a much faster decrease of SST in the shallow area than in the deep area and forms cold and warm patterns associated with the bathymetry of the BYES.The uneven advectional heat transport plays a different role at various areas to reinforce and compensate the decrease of SST.In the cold tongue area,the advectional heat transport reinforces the heat loss of the water and leads to a much colder SST than the surrounding area,consequently forms the cold tongues.In contrast,in the warm tongue areas,the advectional heat transport compensates the heat loss of the water and leads to a muchwarmer SST than the surrounding area,consequently forms the warm tongues.The advectional heat transport plays a major role at the formation of the cold and warm tongues in the BYES.【期刊名称】《海洋学研究》【年(卷),期】2017(035)001【总页数】13页(P1-13)【关键词】冷暖水舌;渤海、黄海、东海;时空变化;平流热输送【作者】沈辉;黄大吉【作者单位】浙江大学海洋学院,浙江杭州310058;卫星海洋环境动力学国家重点实验室,浙江杭州310012;国家海洋局第二海洋研究所,浙江杭州310012;国家海洋局第二海洋研究所,浙江杭州310012;卫星海洋环境动力学国家重点实验室,浙江杭州310012;浙江大学海洋学院,浙江杭州310058【正文语种】中文【中图分类】P731.11海表水温(Sea Surface Temperature, SST)，是海洋学家关注的重要研究内容之一，它表征了海洋热力和动力过程的综合结果[1]。

北太平洋海温年代际变化与大气环流和气候的异常
李崇银;咸鹏
【期刊名称】《气候与环境研究》
【年(卷),期】2003(008)003
【摘要】对应北太平洋海表温度(SST)年代际变化的两个基本模态,即25～35年模和7～10年模,分析研究了北半球大气环流和气候异常的形势.其结果极为清楚地表明,对应北太平洋SST的年代际模的正、负位相,大气环流和气候异常的形势都近乎相反,充分说明SST年代际模的重要作用;由于北太平洋SST的两个年代际模有十分相近的水平结构特征,它们对大气环流和气候的影响也有十分相似的特征;北太平洋海温年代际模对大气环流的影响在中高纬度地区呈正压结构特征,而在热带地区的响应主要有斜压结构特征.
【总页数】16页(P258-273)
【作者】李崇银;咸鹏
【作者单位】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,北京,100029;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,北京,100029
【正文语种】中文
【中图分类】P4
【相关文献】
1.夏季西北太平洋大气环流异常及其与热带印度洋——太平洋海温变化的关系 [J], 晏红明;李清泉;袁媛;李崇银
2.北太平洋海温偏暖的演变特征及其与大气环流异常的关系 [J], 许金镜
3.冬季北太平洋大气低频环流的年际和年代际变化特征及其与大气环流和海温异常的联系 [J], 秦润天;朱益民;陈晓颖;谢倩;钱景
4.春季北太平洋风暴轴的年际与年代际变化特征及其与太平洋海温异常的关系 [J], 袁超;徐海明
5.北太平洋海温异常与东亚夏季风相互作用的年代际变化 [J], 李峰;何金海
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