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Table of ContentsAbstrac t (IX)Chapter 1 Introduction (1)1.1 Nutrient structure and its characteristics (3)1.1.1 Nutrient distribution and limitation in the estuarine and coastal area (3)1.1.2 Nutrient structure and its characteristics in the open ocean (5)1.2 Review of the nutrient researches in the South China Sea (10)1.2.1 Progress of nutrient study in the South China Sea (11)1.2.2 Problems (12)1.3 Goals of this research (13)1.4 Structure of this thesis (13)Chapter 2 Study area and methods (14)2.1 Introduction to the study area (14)2.1.1 Climate and surface currents in the northern SCS (15)2.1.2 Water masses in the northern South China Sea (16)2.1.3 Mesoscale processes in the SCS (17)2.2 Sampling and analysis methods (20)2.2.1 Sampling (20)2.2.2 Analytical methods (22)2.2.3 Measurement of nitrogen fixation (25)2.2.4 On-deck enrichment experiments (29)Chapter 3 Low-level phosphate measured by MAGIC (31)3.1 Material and method (33)3.2 Result and discussion (34)3.3 Distribution of low-level phosphate in northern SCS (37)3.3.1 Surface distribution of phosphate in northern SCS (37)3.3.2 Vertical distribution of upper water column in northern SCS (40)Chap te r 4 Co up ling o f nutrie nt with hyd rog rap hy a nd phytoplankton activities (43)4.1Nutrient dis tribution in the northern SCS (44)4.1.1 Nutrient levels (44)4.1.2 Status of surface nutrient distribution (45)4.1.3 Status of nutrient vertical distribution (45)4.2 Relationship between nutrient and hydrography in the winter of2004 (49)4.2.1 Transect A (49)4.2.2 Transect B (51)4.2.3 Transect C (53)4.2.4 Transect D (53)1.4Su mma ry o n nu trien ts (56)4.3 Relationship between nutrients and hydrography in thesummer2004 (56)2.3 Transect A (56)2.4Transect C (57)2.5Transect D (57)2.6Summary on nutrients (57)3.4 Relationship between nutrients and phytoplankton activities in thenorthern SCS (60)3.3.3 Distribution of chlorophyll a (60)4.4.2 Distribution of phytoplanktonic community structure in the surfacewater (62)Chapter 5 Nutrient limitation in the northern SCS (65)4.3 Nutrient ratios in the northern SCS (66)4.4 Results of on-deck enrichment experiments (68)5.2.1 On-deck enrichment experiments in the coastal region (68)5.2.2 On-deck enrichment experiments in the offshore region (71)4.5 Nitrogen-fixation in the northern SCS (79)5.3.1 Abundance of nitrogen-fixer (Trichodesmium spp.) (79)5.3.2 Nitrogen anomaly (80)Chapter 6 Conclusio ns (82)References (84)Appendix Projects and activities involved (96)Acknowledgement (97)IV图、表目录图1 南海区域14图2 涡旋上升流机制示意图18图3 南海北部站位布设图21图4 南海北部100 m以浅束毛藻的垂直季节变化28 图5 培养实验装置示意图30图6 2004 年2 月南海北部表层磷酸盐水平分布38 图7 2004年2月航次南海北部表层盐度和温度的水平分布38 图8 2004 年7 月南海北部表层磷酸盐水平分布39 图9 2004年2月航次南海北部表层盐度和温度的水平分布39 图10 南海北部冬、夏季上层磷酸盐垂直分布40图11 A1 站不同季节的磷酸盐垂直剖面41图12 冬季A4 站用常规方法与MAGIC 法分别测定的磷酸盐结果比较41图13 2004 年2 月南海北部表层温盐、营养盐和叶绿素的水平分布46 图14 2004 年7 月南海北部表层营养盐、温盐和叶绿素的水平分布47 图15 若干典型站位的温、盐和营养盐垂直分布48图16 2004 年2 月航次A 断面理化参数的断面分布50 图17 2004 年2 月南海北部同时出现的两个反气旋涡51 图18 2004 年2 月航次B 断面理化参数的断面分布52 图19 2004 年2 月航次C 断面理化参数的垂直分布54 图20 2004 年2 月航次D 断面理化参数的垂直分布55 图21 2004 年7 月航次A 断面理化参数的垂直分布58 图22 2004 年7 月航次C 断面理化参数的垂直分布59 图23 2004 年7 月航次D 断面理化参数的垂直分布60 图24 2004 年2 月南海北部叶绿素a 的断面分布61 图25 2004 年7 月南海北部叶绿素a 的断面分布62 图26 南海北部A 断面表层浮游植物类群组成63图27 2004 年2 月南海北部各营养盐之间的比例66 图28 2004 年7 月南海北部各营养盐之间的比例67V图29 2002 年11 月7 号站现场加富培养实验之叶绿素a 变化68 图30 2004 年2 月A9 站现场加富培养实验之叶绿素a 变化69 图31 2004 年2 月A9 站现场加富培养实验之营养盐变化70 图32 2004 年2 月航次A4 站现场加富培养实验的叶绿素变化72 图33 2004 年2 月航次A4 站现场加富培养实验之营养盐变化73 图34 2004 年7 月A1 站加富培养实验的叶绿素a 变化74 图35 2004 年7 月A1 站加富培养实验之营养盐变化75 图36 2004 年7 月D1 站加富培养实验之叶绿素a 变化76 图37 2004 年7 月D1 站加富培养实验之营养盐变化77 图38 其他研究中南海现场加富培养实验的叶绿素78 图39 显微镜下观察到的2004 年7 月D1 站的束毛藻79 图40 2004 年2 月和7 月航次南海北部氮异常的垂直分布80 表1 营养盐现场测定的精密度23 表2 营养盐国际比对实验结果23 表3 显色剂用量对MAGIC 法空白的影响34 表4 离心条件对MAGIC 法最终结果的影响35 表5 MAGIC 法的精密度实验36 表6 南海北部表层营养盐浓度与世界其它海域的比较44 表7 114°E，20°N附近水域多年不同季节的营养盐71VI摘要南海是世界最大的边缘海之一，纵跨热带、亚热带，是一个典型的寡营养海区。
南海西部晚更新世以来表层海水剩余氧同位素及盐度变化李丽;王慧;李建如;赵美训;汪品先【期刊名称】《第四纪研究》【年(卷),期】2008(28)3【摘要】根据南海西部越南岸外MD05-2901岩芯成对的有孔虫壳体氧同位素和Uk'37-SST计算出过去450ka以来南海西部表层海水氧同位素占δ18water和盐度Swater变化记录,二者的变化范围在冰期分别为0.2‰～0.6‰和34.2‰～35.1‰,间冰期分别为-0.6‰～0和32.4‰～33.7‰,表现为冰期高、间冰期低的特征.相反扣除冰盖影响后的剩余氧同位素δ18Oresid和剩余盐度Sresid,呈现冰期低、间冰期高的特征,在冰期分别平均为-0.5‰和32.7‰,间冰期分别平均为-0.3‰和33.1‰.研究认为该现象主要与赤道太平洋海域冰期纵向的ITCZ平均位置偏南导致的降雨增加有关,同时冰期温度低蒸发弱,间冰期温度高蒸发强以及冰期海平面下降,南海地理格局的改变、河流输入增多等因素也有一定影响.【总页数】8页(P399-406)【作者】李丽;王慧;李建如;赵美训;汪品先【作者单位】同济大学海洋地质国家重点实验室,上海,200092;同济大学海洋地质国家重点实验室,上海,200092;同济大学海洋地质国家重点实验室,上海,200092;同济大学海洋地质国家重点实验室,上海,200092;同济大学海洋地质国家重点实验室,上海,200092【正文语种】中文【中图分类】P534.631;P736.4【相关文献】1.中国南海SCS—15B岩心的晚更新世的氧,碳同位素变化 [J], Wang,CH;项光2.末次冰消期以来南海北部表层海水盐度变化 [J], 黄元辉3.浮游有孔虫壳体氧同位素的古水温及古盐度意义——以东北印度洋260ka以来沉积记录为例 [J], 陈萍;方念乔;胡超涌4.中更新世气候转型期西太平洋暖池的表层海水温度和氧同位素变化 [J], 金海燕;翦知湣;乔培军;成鑫荣5.西北冰洋北风脊氧同位素5期以来的水体结构变化:来自有孔虫组合及其氧碳同位素的证据 [J], 段肖;王汝建;肖文申;章陶亮因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
南海主要分潮振幅变化趋势再探于茜;潘海东;吕咸青【期刊名称】《海洋学报》【年(卷),期】2022(44)5【摘要】潮汐变化研究对于沿海地区海洋工程、洪涝灾害预防和海洋资源开发利用等各方面都有着非常重要的意义。
之前的潮汐变化研究主要基于多年逐时验潮站观测,而验潮站数据无论是站点的个数还是站点的位置,都存在很大的局限性,这对我们研究海盆尺度的潮汐变化规律形成了一定程度的阻碍。
前人基于25年的T/P-Jason卫星高度计数据发现南海中央深海海盆主要分潮振幅存在异常大的趋势,这是由于中尺度海洋运动对潮汐调和分析干扰导致的虚假结果。
本文首次使用了XTRACK软件处理过的长达27年的T/P-Jason卫星高度计观测来研究整个南海的主要分潮振幅的长期趋势。
经过X-TRACK处理后的卫星观测数据在整个南海的准确性和完整性都有了显著的提升。
同时,我们使用了权重最小二乘法来消除长周期采样导致的潮汐混淆的影响。
我们发现在南海大部分海域,4大主要分潮的振幅都存在显著的变化趋势。
振幅和迟角变化的极值主要分布在吕宋海峡西部、马六甲海峡和台湾海峡等水深和岸线变化剧烈的近海海域,振幅最大的上升趋势可达2.75 mm/a,振幅最大的下降趋势可达-2.16 mm/a。
南海主要分潮振幅的长期趋势与河流径流以及人类活动密切相关。
【总页数】9页(P62-70)【作者】于茜;潘海东;吕咸青【作者单位】中国海洋大学物理海洋学教育部重点实验室;自然资源部第一海洋研究所;自然资源部海洋环境科学与数值模拟重点实验室;山东省海洋环境科学与数值模拟重点实验室;青岛海洋科学与技术试点国家实验室区域海洋动力学与数值模拟功能实验室【正文语种】中文【中图分类】P722.4【相关文献】1.长江口Sa分潮调和常数变化趋势研究2.考虑内潮耗散的南海M2分潮伴随同化数值模拟3.中国南海北部潮汐主要分潮的变化趋势分析4.关于江海沿岸两个站海平面和主要分潮振幅变化的讨论5.南海潮汐主要分潮振幅变化趋势研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
海水盐度垂直分布特征
海水盐度垂直分布特征是指海水中盐度随深度变化的规律。
在海洋中，盐度垂直分布特征主要受到以下因素的影响：
1. 淡水输入和海水混合：在河口和近海地区，淡水输入会导致海水盐度下降，形成盐度梯度。
此外，海水混合也会对盐度垂直分布产生影响。
2. 大气降水和蒸发：大气降水和蒸发是影响海水盐度的重要因素。
在高纬度地区，蒸发作用会导致海水盐度上升，而在热带地区，降水会导致海水盐度下降。
3. 水温变化：水温变化也会影响盐度垂直分布特征。
在深海中，水温较低，海水密度较大，盐度也相应较高；而在近海浅水区，水温较高，海水密度较小，盐度也相应较低。
总之，海水盐度垂直分布特征是受多种因素共同作用的结果。
了解和研究盐度垂直分布规律，对于海洋环境的管理和生态保护具有重要意义。
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海水的温度,密度,盐度的水平分布规律
海水温度：
海水温度的变化受到多种外界因素的影响，如季节性因素、陆源性因素以及海洋流的影响。
地球的表面有六分之五的表面积是海洋，其中大部分的面积海水温度较接近，在0°C~30°C之间变化，而且主要在30°C以下。
此外，海洋中出现临时性的高温高盐度流域，温度可高达50°C，而深海中的冷流则使温度低至-2°C 以下。
海水密度：
海水密度的分布大致在1.01的水平上，但在全球的各个地方确可以观测到不同的密度值，随着经纬度的变化而变化，也反应了海洋流体在深浅条件下的温度、盐度及混合的不同程度。
海水盐度：
海水盐度有全球性的规律和局部性的波动。
海洋中密度越大的水体自然盐度也越高，受季节影响，根据不同季节，海水盐度水平也会有所变化。
例如在北半球，11月至4月间，温度下降，冰覆盖物增多，海洋水含盐度也会随之减少，而在夏季获得最高盐度含量。
第４０卷㊀第２期应用海洋学学报Ｖｏｌ ４０，Ｎｏ ２㊀２０２１年５月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｐｐｌｉｅｄＯｃｅａｎｏｇｒａｐｈｙＭａｙ，２０２１大亚湾及其邻近海域夏季温度㊁盐度的分布特征李禹辉１，邱㊀云１，３∗，杨龙奇２，胡建宇２，３㊀收稿日期：２０１９⁃１１⁃０７㊀基金项目：国家重点研发计划资助项目（２０１６ＹＦＣ１４０１００３，２０１６ＹＦＣ１４０２６０７）；惠州市海洋渔业资源环境调查资助项目（Ｆ２０１７⁃０１⁃１）；自然资源部第三海洋研究所基本科研业务费专项资金资助项目（海三科２０１８００１，海三科２０１８０３０）；全球变化与海气相互作用专项资助项目（ＧＡＳＩ⁃ＩＰＯＶＡＩ⁃０２）；国家自然科学基金青年资助项目（４１９０６０１３）㊀作者简介：李禹辉（１９９５ ），男，硕士研究生；Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｌｉｙｕｈｕｉ＠ｔｉｏ．ｏｒｇ．ｃｎ∗通讯作者：邱云（１９７９ ），男，博士，研究员；Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｑｉｕｙｕｎ＠ｔｉｏ．ｏｒｇ．ｃｎ（１．自然资源部第三海洋研究所，福建厦门３６１００５；２．厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室㊁海洋与地球学院，福建厦门３６１１０２；３．南方海洋科学与工程广东省实验室（珠海），广东珠海５１９０８２）摘要：利用２０１８年７月在大亚湾及其邻近海域大潮期间定点准同步连续观测的ＣＴＤ资料，分析了调查期间研究海域温度和盐度的分布及其日变化特征，并探讨其可能成因㊂结果表明：大亚湾海域表层温度分布由湾顶向湾外呈现 内高外低 的态势，盐度分布由湾内向湾外逐渐递增，１０ｍ层也大体呈现湾内高温低盐㊁湾外低温高盐的特点㊂湾内垂向混合较为均匀，而湾外由于上㊁下层两种性质不同水体的叠置，存在较强的温度和盐度跃层㊂温度㊁盐度日变化因地而异，且差异明显，其变化主要受到太阳短波辐射㊁温排水㊁潮流等因素的影响㊂关键词：海洋水文学；温度；盐度；日变化；大亚湾ＤＯＩ：１０．３９６９／Ｊ．ＩＳＳＮ．２０９５⁃４９７２．２０２１．０２．０１１中图分类号：Ｐ７３１文献标识码：Ａ文章编号：２０９５⁃４９７２（２０２１）０２⁃０２８４⁃０９㊀㊀大亚湾位于南海北部，是广东省东南部一个半封闭浅水湾，平均水深约为１０ｍ，湾口海域宽阔㊂大亚湾受东亚季风控制，６ ８月为西南季风期，１０月至翌年３月为东北季风期，其他月份为季风转换期［１］㊂温度和盐度作为基本海洋水文要素，是海洋生物活动的重要影响因子［２⁃３］，其在大亚湾海域的温盐分布特征也因此成为海洋学研究的热点问题之一㊂曾刚等（１９９１）利用１９８６ １９８７年大亚湾生态零点调查中的实测资料，讨论了大亚湾海水温度时空分布，指出了温度分布整体上呈现从湾内向湾口减小㊁西岸高于东岸的特征，且表㊁底层温度年变化趋势相似［４］；张炳楷等（１９９０）利用同一时期的温盐资料分析了大亚湾海水温度㊁盐度的季节变化特征，其研究表明夏季（特别是７㊁８月份）在大辣甲附近存在一个由底层冷水向上涌升而形成的低温高盐中心［５］；李立等（１９９０）指出该涌升水源来自南海次表层的冷水［６］㊂外海高盐冷水入侵还导致了湾内５ １０月出现较强的季节性温跃层［７⁃８］㊂张炳楷（１９９２）通过对比１９８７年与１９８９年大亚湾温盐结构的差异，发现夏季南海次表层冷水入侵大亚湾的迹象十分明显，但不同年份入侵流在湾内大辣甲附近诱导的涌升水强度有所差异［９］㊂近年来，随着大亚湾核电站和岭澳核电站的建成运营，这两个核电站的温排水对湾内水温的时空分布特征产生了一定的影响，进而成为影响研究海域生态环境的重要因素［１０］㊂大亚湾核电站和岭澳核电站排水口的温度比周围水温高３ ５ħ，呈现明显的东南向带状分布［１１⁃１２］，并随着潮流向湾内输运㊂具体表现为：落潮时温排水向湾西南海域输运，在一个潮周期内可到达湾口并继续向大鹏澳运动；涨潮时温排水输运方向大体相反，在排水口附近随潮流向东北移动［１３］㊂已有的研究主要针对大亚湾温度㊁盐度的季节变化特征，而对于该海区夏季温度㊁盐度的日变化过程研究较少［４］㊂因此，本研究利用２０１８年７月大潮期多站的定点准同步连续ＣＴＤ观测资料，分析大亚湾及邻近海域调查期间的温度㊁盐度分布及其日变化特征，并初步探讨其可能成因㊂２期李禹辉，等：大亚湾及其邻近海域夏季温度㊁盐度的分布特征㊃２８５㊀㊃１㊀数据及方法本研究所采用的数据为２０１８年７月１２日 １７日大亚湾大潮期定点准同步连续观测的温盐资料㊂共布设了１２个观测站（图１），通过６条船分两个阶段进行定点准同步连续观测，每个阶段观测６个站㊂其中，第１阶段（１２日９：００至１３日９：００）观测Ｃ０１站㊁Ｃ０８至Ｃ１２站，所有站位均位于湾口及邻近海域；第２阶段（１６日９：００至１７日９：００）观测Ｃ０２至Ｃ０７站，所有站位均位于湾内㊂图１㊀大亚湾及其邻近海域ＣＴＤ与潮位观测站Ｆｉｇ．１㊀ＣＴＤｓｔａｔｉｏｎｓａｎｄｔｉｄａｌｇａｕｇｅｓｔａｔｉｏｎｉｎＤａｙａＢａｙａｎｄｉｔｓａｄｊａｃｅｎｔｗａｔｅｒｓ㊀㊀上述每个站的观测要素均包括温度㊁盐度，通过便携式ＣＴＤ（ＡＭＬＢａｓｅＸ，加拿大ＡＭＬＯｃｅａｎｏ⁃ｇｒａｐｈｉｃ公司）每１ｈ进行１次温盐剖面观测，ＣＴＤ采样频率为２５Ｈｚ，观测２５ｈ，每个站位均共获得２５个剖面数据㊂对温盐原始数据进行质量控制［１４］后，获得了垂直方向上１ｍ间隔的温盐数据㊂同时采用ＣＴＤ（ＳＢＥ３７，美国Ｓｅａ⁃ＢｉｒｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ公司）进行固定层（２ｍ层）温盐时间序列观测㊂由于大亚湾海域范围较小，湾内㊁外潮时相差不大，因此选用布设在湾中部附近的Ｔ０３站潮位数据，代表观测期间潮位的变化特征（图２实线）㊂潮位观测使用ＫＥＬＬＥＲＤＣＸ⁃２２水位记录仪，采样间隔为５ｍｉｎ㊂由图２可见，大亚湾在一个太阴日内存在两次高潮和两次低潮，两次高㊁低潮的潮位明显不同，因此为不规则半日潮，这与武文等（２０１７）的观测和模拟结果［１５］是一致的㊂由图２还可知，１２日０８：５４为高潮时，在１４：４４达到低潮时；１６日１１：３９为高潮时，在１７：３９达到低潮时，因而第１阶段和第２阶段分别选取靠近高（低）潮时点的整点９：００和１２：００（１５：００和１８：００）的ＣＴＤ数据绘图，代表高潮时（低潮时）的温盐分布特征㊂本研究中使用了ＡＳＣＡＴ卫星遥感海面风场资料［１６］㊂空间水平分辨率为０．２５ʎˑ０．２５ʎ，时间分辨率为日平均，时间跨度为２０１８年７月４日 １２日㊂海表温度（Ｓｅａｓｕｒｆａｃｅｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，ＳＳＴ）数据是来自美国国家海洋气象局（ＮＯＡＡ）提供的空间分辨率为０．２５ʎˑ０．２５ʎ的ＯＩＳＳＴ逐日海表温度数据，时间跨度为２０１８年７月４日 １２日（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｎｃｄｃ．ｎｏａａ．ｇｏｖ／ｏｉｓｓｔ／ｄａｔａ⁃ａｃｃｅｓｓ）㊂２㊀结果与讨论２．１㊀高㊁低潮时温盐平面分布特征２．１．１㊀低潮时㊀从图３可以看出，低潮时，表层海水温度在２８．７０ ２９．６３ħ之间，平均水温为２９．１３ħ，水平温差为０．９３ħ；低温中心分布于桑洲附近海域，温度约为２８．７０ħ；高温中心位于湾顶，最大温度为２９．６３ħ，湾外水温相对较低，因此从湾顶至湾外形成 内高外低 的分布形态㊂１０ｍ层温度由湾口向湾外递减，水平温差达２．３５ħ，温度分布西部高于东部㊂表层盐度介于３０．２４ ３１．３４之间，平均盐度为３０．９８㊂盐度分布呈由湾顶向湾口增加的态势㊂在大辣甲至Ｃ０９站附近为一大面积高盐区，盐度高于３１．００㊂１０ｍ层盐度分布也大体呈湾内低㊁湾外高㊃２８６㊀㊃应用海洋学学报４０卷的特征，并可见盐度分布经湾口东侧向湾外递增，其分布范围与温度大体一致㊂图２㊀２０１８年７月１２日 １７日Ｔ０３站潮位变化曲线Ｆｉｇ．２㊀ＴｉｄａｌｖａｒｉａｔｉｏｎａｔｓｔａｔｉｏｎＴ０３ｆｒｏｍＪｕｌｙ１２ｔｈｔｏ１７ｔｈ，２０１８图中实线代表６船同步观测期的潮位变化，虚线代表余下时段的潮位变化㊂㊀㊀从温盐分布特征（图３）可知，低潮时湾内主要为高温低盐水，湾外为低温高盐水，尤其在１０ｍ层特别明显㊂调查期间属于夏季，因此这种分布特征反映了海陆热力差异的影响㊂此外，高水温中心位于湾西部，可能与电站的温排水输入有关㊂图３㊀大亚湾及其邻近海域夏季大潮期低潮时不同层位温度㊁盐度的平面分布Ｆｉｇ．３㊀ＨｏｒｉｚｏｎｔａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｏｆｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｎｄｓａｌｉｎｉｔｙａｔｌｏｗｔｉｄｅｄｕｒｉｎｇｓｐｒｉｎｇｔｉｄｅｉｎｓｕｍｍｅｒｉｎＤａｙａＢａｙａｎｄｉｔｓａｄｊａｃｅｎｔｗａｔｅｒｓ２．１．２㊀高潮时㊀高潮时的温盐平面分布特征如图４所示，由于湾外相对低温高盐海水的推进，因而表层（１ｍ层）温度较低潮时低，温度介于２８．０６ ２９．１４ħ之间，平均温度为２８．５８ħ，比低潮时低０．５５ħ㊂等温线向湾顶收缩，空间分布形态与低潮时的大体一致，湾北部温度最高，湾口温度较低，因此从湾顶至湾外也呈现 内高外低 的分布态势㊂在１０ｍ层，湾外温度下降较显著，温度从湾口向Ｃ０８站递减㊂２期李禹辉，等：大亚湾及其邻近海域夏季温度㊁盐度的分布特征㊃２８７㊀㊃图４㊀大亚湾及其邻近海域夏季大潮期高潮时温度㊁盐度的平面分布Ｆｉｇ．４㊀ＨｏｒｉｚｏｎｔａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｏｆｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｎｄｓａｌｉｎｉｔｙａｔｈｉｇｈｔｉｄｅｄｕｒｉｎｇｓｐｒｉｎｇｔｉｄｅｉｎｓｕｍｍｅｒｉｎＤａｙａＢａｙａｎｄｉｔｓａｄｊａｃｅｎｔｗａｔｅｒｓ㊀㊀高潮时的表层盐度分布与低潮时相似但盐度略高，平均盐度为３１．００，比低潮时的盐度高０．０２，相对高盐度（３１．２０）海水的影响范围明显大于低潮时，最北可达Ｃ０６站㊂１０ｍ层也可见与低潮时类似的湾顶高㊁湾口低的分布特征，但高潮时，湾内的低盐水从湾口向南延伸，其范围与同期温度分布大体一致㊂２．２㊀高㊁低潮时温盐断面分布特征为了揭示调查区域温盐的垂向分布特征，我们根据调查站位选取一个从湾顶至湾口的断面，即Ｃ０５至Ｃ０８站所在断面（图１）㊂温盐断面分布如图５所示，该图呈现出大亚湾温度 内高外低 ，盐度 内低外高 的分布特征，与上文所述的平面分布特征相吻合㊂图５㊀大亚湾夏季大潮期Ｃ０５至Ｃ０８断面温度㊁盐度分布Ｆｉｇ．５㊀ＴｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｎｄｓａｌｉｎｉｔｙｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓａｌｏｎｇｓｅｃｔｉｏｎＣ０５－Ｃ０８ｉｎＤａｙａＢａｙｄｕｒｉｎｇｓｐｒｉｎｇｔｉｄｅｉｎｓｕｍｍｅｒ㊃２８８㊀㊃应用海洋学学报４０卷㊀㊀从温盐断面图可见，由于大亚湾水深较小，湾内（Ｃ０５至Ｃ０７站之间）水深不足１５ｍ，湾内区域垂向上水体混合充分，温度和盐度的垂向梯度较小，温跃层及盐跃层均较弱㊂湾外（Ｃ０８站）水深较大，在高㊁低潮时温度及盐度都呈现明显的层化结构，温跃层及盐跃层均较强㊂高潮时Ｃ０７㊁Ｃ０８站间温跃层介于９．５ １４．０ｍ之间，厚度约为５．０ｍ；盐跃层介于６．５ １３．５ｍ之间，厚度在７．０ｍ左右；温度和盐度跃层强度分别约为１．１１ħ／ｍ和０．３７／ｍ㊂低潮时温㊁盐跃层强度均比高潮时小，分别约为０．６８ħ／ｍ和０．３４／ｍ㊂从图５还可以看出，湾外（Ｃ０７站南侧）下层，存在一支低温高盐的海水，温度小于２３．００ħ，盐度大于３４．００，表层和底层温差较大，可达７．５０ħ㊂这是由于夏季太阳短波辐射强，表层海水温度较高加之有外海底层冷水入侵，层化现象加强，表层热量向下传导的速度减缓，致使温差较大㊂陈义斌等（１９９３）在１９８８年的观测中发现来自粤东上升流区的底层冷水可入侵至大鹏澳［１７］㊂然而，本研究观测期间冷水并未入侵至湾内，仅出现在湾口附近，意味着调查期间上升流较弱㊂已有研究表明，夏季西南风是粤东上升流的主要驱动机制，地形则决定了上升流的空间分布［１８⁃２０］㊂调查期间逐日海面风场及ＳＳＴ变化如图６所示，从图６（ａ）可以看出，调查前期（７月４日）粤东沿岸为有利于上升流形成的西南风控制，近岸水温（小于２７ħ）较外海明显偏低，说明调查前期上升流较为强盛㊂７月８日，海面风场转向为东风／东北风，并持续至１６日㊂从图６（ｂ）㊁（ｃ）可以看出，在东风／东北风的持续作用下，近岸ＳＳＴ明显上升且低温水范围缩小，意味着上升流减弱，说明调查期间偏东风的存在不利于粤东沿岸上升流的发展与维持，从而抑制了粤东底层冷水的涌升和入侵大亚湾内㊂因此，调查期间，外海底层冷水入侵大亚湾的迹象并不明显，从图４（ｂ）㊁（ｄ）及图５可以看出，入侵迹象仅出现在Ｃ０７站及其外部海域㊂图６㊀２０１８年７月南海北部风场及ＳＳＴ变化Ｆｉｇ．６㊀ＶａｒｉａｔｉｏｎｏｆｗｉｎｄｆｉｅｌｄａｎｄＳＳＴｉｎｔｈｅｎｏｒｔｈｅｒｎＳｏｕｔｈＣｈｉｎａＳｅａｉｎＪｕｌｙ２０１８２．３ 温盐日变化为进一步分析大亚湾夏季大潮期温度㊁盐度的日变化特征，我们绘制了温度㊁盐度垂直分布的时间序列图（图７㊁８）㊂由图７可见，虽然调查海域下层温度日变化不明显，但上层温度日变化显著，且因区域而异㊂位于湾外６个站（Ｃ０１㊁Ｃ０８至Ｃ１２）的上层温度主要受太阳短波辐射的主导作用，在短波辐射达到极大值时刻（一般为１２：００ １３：００之间）的２３ｈ内（即１５：００左右）达到最大值［２１］，之后温度开始下降，最低值出现在次日０６：００前后㊂湾内因受多种因素影响，上层温度日变化特征较为复杂㊂除了Ｃ０２站外，其余５个站（Ｃ０３至Ｃ０７）温度均在１８：００左右达到最大值，从图９可以看出，温度和盐度的极值点都与潮时相近，可能体现的是潮汐的影２期李禹辉，等：大亚湾及其邻近海域夏季温度㊁盐度的分布特征㊃２８９㊀㊃响㊂Ｃ０２站较为特殊，温度在午后开始增加，最大值出现在次日上午０９：００㊂该站点海温变化明显异于其他站点，其变化与太阳辐射和潮流变化并不同步，加之大亚湾周边没有大的河水径流注入，陆地影响较为有限，因此该站点独特的海温变化很可能是由核电站温排水引起的，我们观测到的海水盐度的同步变化进一步提供了佐证㊂图７㊀２０１８年７月大亚湾及其邻近海域各ＣＴＤ观测站位温度剖面时间序列Ｆｉｇ．７㊀ＴｉｍｅｓｅｒｉｅｓｏｆｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｐｒｏｆｉｌｅａｔＣＴＤｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓｔａｔｉｏｎｓｉｎＤａｙａＢａｙａｎｄｉｔｓａｄｊａｃｅｎｔｗａｔｅｒｓｉｎＪｕｌｙ２０１８Ｃ０１㊁Ｃ０８至Ｃ０１２为１２日９：００至１３日９：００观测，Ｃ０２至Ｃ０７为１６日９：００至１７日９：００观测，下同㊂㊀㊀盐度日变化主要集中在中㊁上层水体，０ １０ｍ层的日变化幅度最大，底层最稳定㊂位于湾外的６个站（Ｃ０１㊁Ｃ０８至Ｃ１２）上层盐度日变化较小，其下盐跃层呈现明显的不规则半日变化，体现了潮汐作用的结果㊂湾内盐度变化较为复杂，区域间差异显著，盐度日变化主要表现为昼高夜低㊂Ｃ０７站处于湾内㊁外海水的交汇处，盐度于午后开始逐渐增大，并在１８：００达到最大值，特别是下层变化更为明显［图８（ｇ）］㊂Ｃ０７站下层的温度㊁盐度变化清楚地反映了大亚湾夏季大潮期间湾外底层低温高盐水的入侵过程㊂Ｃ０２站处于核电站温排水的影响区，温排水输入使得观测期间盐度持续降低，这与温度日变化过程互相印证㊂Ｃ０５站存在两个盐度峰值，分别在１８：００与次日０６：００左右达到极值［图８（ｅ）］，因与低潮时相近，可能与潮汐作用有关，但由于观测时间短，这一现象的成因还有待更多的观测资料进一步研究㊂３㊀结论本研究利用２０１８年７月在大亚湾及其邻近海域大潮期间定点准同步连续观测的ＣＴＤ资料，分析了调查期间研究海域温度和盐度的分布及其日变化特征，并探讨其可能成因㊂获得了如下结论：（１）大亚湾夏季大潮期表层温度呈 内高外低的分布特征，盐度呈 内低外高 的特征；湾内水体具有低温高盐的特性，来自湾内的高温水加之下层有粤东上升流冷水的楔入，使得湾外呈垂直分层结构，这一结构可影响至湾口大辣甲附近㊂（２）大亚湾温盐断面分布也表现出与平面分布一致的特征㊂湾内由于水深较小，海气界面较强的动量交换可影响至底层，湾内垂向上充分混合；湾外测站在垂向上可发现两个性质不同的水团上下叠㊃２９０㊀㊃应用海洋学学报４０卷图８㊀２０１８年７月大亚湾及其邻近海域各ＣＴＤ观测站位盐度剖面时间序列Ｆｉｇ．８㊀ＴｉｍｅｓｅｒｉｅｓｏｆｓａｌｉｎｉｔｙｐｒｏｆｉｌｅａｔＣＴＤｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓｔａｔｉｏｎｓｉｎＤａｙａＢａｙａｎｄｉｔｓａｄｊａｃｅｎｔｗａｔｅｒｓｉｎＪｕｌｙ２０１８图９㊀２０１８年７月Ｃ０５站２ｍ层温度㊁盐度时间序列Ｆｉｇ．９㊀Ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｎｄｓａｌｉｎｉｔｙａｔ２ｍｌａｙｅｒａｔｓｔａｔｉｏｎＣ０５ｉｎＪｕｌｙ２０１８置，存在温度和盐度跃层且跃层强度较大㊂（３）调查期间的温盐日变化按其特征和影响因素可划分为３个主要的区域㊂第一个是湾外区域，受太阳辐射影响，温度日变化与太阳辐射强度的日变化趋势相对应，一日内出现一个最大值和一个最小值㊂第二个是湾内的中东部海域，受不规则半日潮影响，日变化过程由潮流的周期性运动所致，一日内存在两峰两谷，极值出现的时间与高潮㊁低潮时相近㊂第三个是湾内西部核电站附近海域，其温度变化较为独特，与太阳辐射和潮流变化均不同步，可能２期李禹辉，等：大亚湾及其邻近海域夏季温度㊁盐度的分布特征㊃２９１㊀㊃与核电站温排水的影响有关㊂参考文献：［１］㊀李立，张炳凯，曾刚．大亚湾的海流特征［Ｃ］／／国家海洋局第三海洋研究所．大亚湾海洋生态文集（Ⅱ）．北京：海洋出版社，１９９０：８７⁃９４．ＬＩＬ，ＺＨＡＮＧＢＫ，ＺＥＮＧＧ．ＣｕｒｒｅｎｔｓｏｆＤａｙａＢａｙ［Ｃ］／／ＴｈｉｒｄＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＯｃｅａｎｏｇｒａｐｈｙ，ＳｔａｔｅＯｃｅａｎｉｃＡｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ．ＣｏｌｌｅｃｔｉｏｎｓｏｆｐａｐｅｒｓｏｎｍａｒｉｎｅｅｃｏｌｏｇｙｉｎｔｈｅＤａｙａＢａｙ（Ⅱ）．Ｂｅｉｊｉｎｇ：ＣｈｉｎａＯｃｅａｎＰｒｅｓｓ，１９９０：８７⁃９４．［２］㊀ＷＡＮＧＺ，ＹＵＡＮＭ，ＬＩＡＮＧＹ，ｅｔａｌ．ＥｆｆｅｃｔｓｏｆｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｎｄｏｒｇａｎｉｃａｎｄｉｎｏｒｇａｎｉｃｎｕｔｒｉｅｎｔｓｏｎｔｈｅｇｒｏｗｔｈｏｆＣｈａｔｔｏｎｅｌｌａｍａｒｉｎａ（Ｒａｐｈｉｄｏ⁃ｐｈｙｃｅａｅ）ｆｒｏｍｔｈｅＤａｙａＢａｙ，ＳｏｕｔｈＣｈｉｎａＳｅａ［Ｊ］．ＡｃｔａＯｃｅａｎｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ，２０１１，３０（３）：１２４⁃１３１．［３］㊀王雪辉，杜飞雁，邱永松，等．大亚湾鱼类群落格局分析［Ｊ］．生态科学，２０１６，３４（６）：６４⁃７０．ＷＡＮＧＸＨ，ＤＵＦＹ，ＱＩＵＹＳ，ｅｔａｌ．ＦｉｓｈｃｏｍｍｕｎｉｔｙｐａｔｔｅｒｎｉｎｔｈｅＤａｙａＢａｙ，ｎｏｒｔｈｅｒｎＳｏｕｔｈＣｈｉｎａＳｅａ［Ｊ］．ＥｃｏｌｏｇｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅ，２０１５，３４（６）：６４⁃７０．［４］㊀曾刚，许金殿，张炳楷．大亚湾海水温度的时空分布［Ｊ］．台湾海峡，１９９１，１０（２）：１１０⁃１１６．ＺＥＮＧＧ，ＸＵＪＤ，ＺＨＡＮＧＢＫ．ＴｅｍｐｏｒａｌａｎｄｓｐａｃｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｗａｔｅｒｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｉｎＤａｙａＢａｙ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＯｃｅａｎｏｇｒａｐｈｙｉｎＴａｉｗａｎＳｔｒａｉｔ，１９９１，１０（２）：１１０⁃１１６．［５］㊀张炳楷，曾刚，李立．大亚湾的水温和盐度［Ｃ］／／国家海洋局第三海洋研究所．大亚湾海洋生态文集（Ⅱ）．北京：海洋出版社，１９９０：６７⁃７４．ＺＨＡＮＧＢＫ，ＺＥＮＧＧ，ＬＩＬ．ＴｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｎｄｓａｌｉｎｉｔｙｏｆＤａｙａＢａｙ［Ｃ］／／ＴｈｉｒｄＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＯｃｅａｎｏｇｒａｐｈｙ，ＳｔａｔｅＯｃｅａｎｉｃＡｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ．Ｃｏｌｌｅｃ⁃ｔｉｏｎｓｏｆｐａｐｅｒｓｏｎｍａｒｉｎｅｅｃｏｌｏｇｙｉｎｔｈｅＤａｙａＢａｙ（Ⅱ）．Ｂｅｉｊｉｎｇ：ＣｈｉｎａＯｃｅａｎＰｒｅｓｓ，１９９０：６７⁃７４．［６］㊀李立，曾刚，许金殿，等．１９８７年夏季大亚湾冷水的入侵现象［Ｃ］／／国家海洋局第三海洋研究所．大亚湾海洋生态文集（Ⅱ）．北京：海洋出版社，１９９０：９５⁃９９．ＬＩＬ，ＺＥＮＧＧ，ＸＵＪＤ，ｅｔａｌ．ＰｈｅｎｏｍｅｎａｏｆｃｏｌｄｗａｔｅｒｉｎｖａｓｉｏｎｉｎｔｏＤａｙａＢａｙｄｕｒｉｎｇｓｕｍｍｅｒ１９８７［Ｃ］／／ＴｈｉｒｄＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＯｃｅａｎｏｇｒａｐｈｙ，ＳｔａｔｅＯｃｅａｎｉｃＡｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ．ＣｏｌｌｅｃｔｉｏｎｓｏｆｐａｐｅｒｓｏｎｍａｒｉｎｅｅｃｏｌｏｇｙｉｎｔｈｅＤａｙａＢａｙ（Ⅱ）．Ｂｅｉｊｉｎｇ：ＣｈｉｎａＯｃｅａｎＰｒｅｓｓ，１９９０：９５⁃９９．［７］㊀韩舞鹰，马克美．大亚湾海水混合交换特征［Ｊ］．海洋科学，１９９１，１５（２）：６４⁃６７．ＨＡＮＷＹ，ＭＡＫＭ．ＳｔｕｄｙｏｎｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｓｅａｗａｔｅｒｅｘｃｈａｎｇｉｎＤａｙａＢａｙ［Ｊ］．ＭａｒｉｎｅＳｃｉｅｎｃｅｓ，１９９５，１５（２）：６４⁃６７．［８］㊀殷建平，王友绍，徐继荣，等．大亚湾温跃层形成及其对有关环境要素的影响［Ｊ］．海洋通报，２００６，２５（４）：１⁃８．ＹＩＮＪＰ，ＷＡＮＧＹＳ，ＸＵＪＲ，ｅｔａｌ．ＳｅａｓｏｎａｌｔｈｅｒｍｏｃｌｉｎｅｉｎｔｈｅＤａｙａＢａｙａｎｄｉｔｓｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｎｔｈｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｆａｃｔｏｒｓｏｆｓｅａｗａｔｅｒ［Ｊ］．ＭａｒｉｎｅＳｃｉｅｎｃｅＢｕｌｌｅｔｉｎ，２００６，２５（４）：１⁃８．［９］㊀张炳楷．大亚湾１９８７年与１９８９年海水特征的差异［Ｊ］．台湾海峡，１９９２，１１（１）：３５⁃４１．ＺＨＡＮＧＢＫ．ＤｉｆｆｅｒｅｎｃｅｏｆｓｅａｗａｔｅｒｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｉｎＤａｙａＢａｙｉｎ１９８７ａｎｄ１９８９［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＯｃｅａｎｏｇｒａｐｈｙｉｎＴａｉｗａｎＳｔｒａｉｔ，１９９２，１１（１）：３５⁃４１．［１０］㊀陈天然，余克服，施祺，等．全球变暖和核电站温排水对大亚湾滨珊瑚钙化的影响［Ｊ］．热带海洋学报，２０１１，３０（２）：１⁃９．ＣＨＥＮＴＲ，ＹＵＫＦ，ＳＨＩＱ，ｅｔａｌ．ＥｆｆｅｃｔｏｆｇｌｏｂａｌｗａｒｍｉｎｇａｎｄｔｈｅｒｍａｌｅｆｆｌｕｅｎｔｓｏｎｃａｌｃｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＰｏｒｉｔｅｓｃｏｒａｌｉｎＤａｙａＢａｙ，ｎｏｒｔｈｅｒｎＳｏｕｔｈＣｈｉｎａＳｅａ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＴｒｏｐｉｃａｌＯｃｅａｎｏｇｒａｐｈｙ，２０１１，３０（２）：１⁃９．［１１］㊀梁珊珊，张兵，李俊生，等．环境一号卫星热红外数据监测核电站温排水分布：以大亚湾为例［Ｊ］．遥感信息，２０１２（２）：４１⁃４６．ＬＩＡＮＧＳＳ，ＺＨＡＮＧＢ，ＬＩＪＳ，ｅｔａｌ．ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｔｈｅｒｍａｌｗａｔｅｒｐｏｌｌｕｔｉｏｎｏｆｎｕｃｌｅａｒｐｏｗｅｒｐｌａｎｔｕｓｉｎｇｔｈｅｔｈｅｒｍａｌｉｎｆｒａｒｅｄｂａｎｄｏｆＨＪ⁃ＩＲＳｄａｔａ⁃ｔａｋｉｎｇＤａｙａＢａｙａｓａｎｅｘａｍｐｌｅ［Ｊ］．ＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，２０１２（２）：４１⁃４６．［１２］㊀许静，朱利，姜建，等．基于ＨＪ⁃１Ｂ与ＴＭ热红外数据的大亚湾核电基地温排水遥感监测［Ｊ］．中国环境科学，２０１４，３４（５）：１１８１⁃１１８６．ＸＵＪ，ＺＨＵＧＬ，ＪＩＡＮＧＪ，ｅｔａｌ．ＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇｔｈｅｒｍａｌｄｉｓｃｈａｒｇｅｉｎＤａｙａＢａｙｐｌａｎｔｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｒｍａｌｉｎｆｒａｒｅｄｂａｎｄｏｆＨＪ⁃１ＢａｎｄＴＭｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｄａｔａ［Ｊ］．ＣｈｉｎａＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅ，２０１４，３４（５）：１１８１⁃１１８６．［１３］㊀黄健东，罗岸，付波，等．大亚湾核电基地温排水物理模型试验研究［Ｊ］．广东水利水电，２０１１，９（９）：６⁃８．ＨＵＡＮＧＪＤ，ＬＵＯＡ，ＦＵＢ，ｅｔａｌ．ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｓｔｕｄｙｏｎｇｅｏｔｈｅｒｍａｌｄｒａｉｎａｇｅｐｈｙｓｉｃａｌｍｏｄｅｌｏｆＤａｙａＢａｙｎｕｃｌｅａｒｐｏｗｅｒｂａｓｅ［Ｊ］．ＧｕａｎｇｄｏｎｇＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄＨｙｄｒｏｐｏｗｅｒ，２０１１，９（９）：６⁃８．［１４］㊀陈淼，李占桥，袁延茂，等．海鸟系列ＣＴＤ数据预处理分析［Ｊ］．海洋测绘，２００４，２４（６）：６２⁃６４．ＣＨＥＮＭ，ＬＩＺＱ，ＹＵＡＮＹＭ，ｅｔａｌ．ＡｎａｌｙｓｉｓｏｆｐｒｅｔｒｅａｔｍｅｎｔｏｆｔｈｅＳｅａ⁃ＢｉｒｄｓｅｒｉｅｓＣＴＤｄａｔａ［Ｊ］．ＨｙｄｒｏｇｒａｐｈｉｃＳｕｒｖｅｙｉｎｇａｎｄＣｈａｒｔｉｎｇ，２００４，２４（６）：６２⁃６４．［１５］㊀武文，严聿晗，宋德海．大亚湾的潮汐动力学研究：Ｉ．潮波系统的观测分析与数值模拟［Ｊ］．热带海洋学报，２０１７，３６（３）：３７⁃４８．ＷＵＷ，ＹＡＮＹＨ，ＳＯＮＧＤＨ．ＳｔｕｄｙｏｎｔｈｅｔｉｄａｌｄｙｎａｍｉｃｓｉｎＤａｙａＢａｙ，Ｃｈｉｎａ：ＰａｒｔＩ．Ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎａｎｄｎｕｍｅｒｉｃａｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｔｉｄａｌｄｙｎａｍｉｃｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＴｒｏｐｉｃａｌＯｃｅａｎｏｇｒａｐｈｙ，２０１７，３６（３）：３７⁃４８．［１６］㊀ＲＩＣＣＩＡＲＤＵＬＬＩＬ，ＷＥＮＴＺＦＪ．ＲｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｓｙｓｔｅｍｓＡＳＣＡＴＣ⁃２００５ｄａｉｌｙｏｃｅａｎｖｅｃｔｏｒｗｉｎｄｓｏｎ０．２５ｄｅｇｇｒｉｄ，ｖｅｒｓｉｏｎ０２．１［Ｒ］．ＳａｎｔａＲｏ⁃ｓａ，ＣＡ：ＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇＳｙｓｔｅｍｓ，２０１６．［１７］㊀陈义斌，李立．大亚湾１９８８年秋季水温层化的消退过程［Ｊ］．台湾海峡，１９９３，１２（２）：１４５⁃１５１．ＣＨＥＮＹＢ，ＬＩＬ．ＡｕｔｕｍｎｐｒｏｃｅｓｓｏｆｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｓｔｒａｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｎＤａｙａＢａｙ，１９８８［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＯｃｅａｎｏｇｒａｐｈｙｉｎＴａｉｗａｎＳｔｒａｉｔ，１９９３，１２（２）：１４５⁃１５１．［１８］㊀吴日升，李立．南海上升流研究概述［Ｊ］．台湾海峡，２００３，２２（２）：２６９⁃２７７．㊃２９２㊀㊃应用海洋学学报４０卷ＷＵＲＳ，ＬＩＬ．ＳｕｍｍａｒｉｚａｔｉｏｎｏｆｓｔｕｄｙｏｎｕｐｗｅｌｌｉｎｇｓｙｓｔｅｍｉｎｔｈｅＳｏｕｔｈＣｈｉｎａＳｅａ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＯｃｅａｎｏｇｒａｐｈｙｉｎＴａｉｗａｎＳｔｒａｉｔ，２００３，２２（２）：２６９⁃２７７．［１９］㊀ＧＡＮＪＰ，ＣＨＥＵＮＧＡ，ＧＵＯＸＧ，ｅｔａｌ．ＩｎｔｅｎｓｉｆｉｅｄｕｐｗｅｌｌｉｎｇｏｖｅｒａｗｉｄｅｎｅｄｓｈｅｌｆｉｎｔｈｅｎｏｒｔｈｅａｓｔｅｒｎＳｏｕｔｈＣｈｉｎａＳｅａ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＧｅｏｐｈｙｓｉ⁃ｃａｌＲｅｓｅａｒｃｈ，１１４：Ｃ０９０１９．［２０］㊀舒业强，王强，俎婷婷．南海北部陆架陆坡流系研究进展［Ｊ］．中国科学：地球科学，２０１８，４８（３）：２７６⁃２８７．ＳＨＵＹＱ，ＷＡＮＧＱ，ＺＵＴＴ．ＰｒｏｇｒｅｓｓｏｎｓｈｅｌｆａｎｄｓｌｏｐｅｃｉｒｃｕｌａｔｉｏｎｉｎｔｈｅｎｏｒｔｈｅｒｎＳｏｕｔｈＣｈｉｎａＳｅａ［Ｊ］．ＳｃｉｅｎｃｅＣｈｉｎａＥａｒｔｈＳｃｉｅｎｃｅｓ，２０１８，４８（３）：２７６⁃２８７．［２１］㊀林鹏飞，刘海龙，章丽娜，等．东太平洋冷舌区海表温度日变化特征的模拟研究［Ｊ］．大气科学，２０１２，３６（２）：２５９⁃２７０．ＬＩＮＰＦ，ＬＩＵＨＬ，ＺＨＡＮＧＬＮ，ｅｔａｌ．ＴｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｔｕｄｙｏｆｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｄｉｕｒｎａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｏｎｓｅａｓｕｒｆａｃｅｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｉｎｔｈｅｅａｓｔｅｒｎＰａｃｉｆｉｃｃｏｌｄｔｏｎｇｕｅ［Ｊ］．ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃＳｃｉｅｎｃｅｓ，２０１２，３６（２）：２５９⁃２７０．ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｎｄｓａｌｉｎｉｔｙｉｎＤａｙａＢａｙａｎｄｉｔｓａｄｊａｃｅｎｔｗａｔｅｒｓｉｎｓｕｍｍｅｒＬＩＹｕ⁃ｈｕｉ１，ＱＩＵＹｕｎ１，３∗，ＹＡＮＧＬｏｎｇ⁃ｑｉ２，ＨＵＪｉａｎ⁃ｙｕ２（１．ＴｈｉｒｄＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＯｃｅａｎｏｇｒａｐｈｙ，ＭＮＲ，Ｘｉａｍｅｎ３６１００５，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＭａｒｉｎｅＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅ，ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＯｃｅａｎａｎｄＥａｒｔｈＳｃｉｅｎｃｅｓ，ＸｉａｍｅｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉａｍｅｎ３６１１０２，Ｃｈｉｎａ；３．ＳｏｕｔｈｅｒｎＭａｒｉｎｅＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＧｕａｎｇｄｏｎｇＬａｂｏｒａｔｏｒｙ（Ｚｈｕｈａｉ），Ｚｈｕｈａｉ５１９０８２，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＢａｓｅｄｏｎａｓｅｒｉｅｓｏｆＣＴＤｄａｔａｏｂｓｅｒｖｅｄｉｎＤａｙａＢａｙａｎｄｉｔｓａｄｊａｃｅｎｔｗａｔｅｒｓｄｕｒｉｎｇｓｐｒｉｎｇｔｉｄｅｉｎＪｕｌｙ２０１８，ｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｎｄｓａｌｉｎｉｔｙａｎｄｔｈｅｉｒｄｉｕｒｎａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｗｅｒｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｅｄ，ａｎｄｔｈｅｉｒｐｏｓｓｉｂｌｅｃａｕｓｅｓｗｅｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｓｕｒｆａｃｅｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｐｒｅｓｅｎｔｅｄａｔｒｅｎｄｏｆ ｈｉｇｈｉｎ⁃ｓｉｄｅａｎｄｌｏｗｏｕｔｓｉｄｅ ｆｒｏｍｔｈｅｔｏｐｔｏｔｈｅｏｕｔｅｒｏｆＤａｙａＢａｙ，ａｎｄｔｈｅｓａｌｉｎｉｔｙｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｇｒａｄｕａｌｌｙｉｎｃｒｅａｓｅｄｆｒｏｍｔｈｅｉｎｓｉｄｅｔｏｔｈｅｏｕｔｓｉｄｅ．Ｔｈｅ１０ｍｌａｙｅｒａｌｓｏｓｈｏｗｅｄｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｈｉｇｈｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｎｄｌｏｗｓａｌｉｎｉｔｙｉｎｔｈｅｉｎｎｅｒｂａｙａｎｄｌｏｗｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｎｄｈｉｇｈｓａｌｉｎｉｔｙｉｎｔｈｅｏｕｔｅｒｂａｙ．Ｖｅｒｔｉｃａｌｍｉｘｉｎｇｉｎｔｈｅｂａｙｉｓｍｏｒｅｕｎｉｆｏｒｍ．Ｄｕｅｔｏｔｈｅｏｖｅｒｌａｐｏｆｔｈｅｕｐｐｅｒａｎｄｌｏｗｅｒｗａｔｅｒｂｏｄｉｅｓ，ｔｈｅｒｅｉｓａｓｔｒｏｎｇｔｈｅｒｍｏｃｌｉｎｅａｎｄｈａｌｏｃｌｉｎｅｏｕｔｓｉｄｅｔｈｅｂａｙ．Ｔｈｅｄｉ⁃ｕｒｎａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｎｄｓａｌｉｎｉｔｙｖａｒｉｅｄｆｒｏｍｐｌａｃｅｔｏｐｌａｃｅ，ａｎｄｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｉｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ．Ｔｈｅｃｈａｎｇｅｉｓｍａｉｎｌｙｄｕｅｔｏｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｓｏｆｓｈｏｒｔ⁃ｗａｖｅｒａｄｉａｔｉｏｎ，ｗａｒｍｄｒａｉｎａｇｅａｎｄｔｉｄａｌｃｕｒｒｅｎｔ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍａｒｉｎｅｈｙｄｒｏｌｏｇｙ；ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ；ｓａｌｉｎｉｔｙ；ｄｉｕｒｎａｌｖａｒｉａｔｉｏｎ；ＤａｙａＢａｙＤＯＩ：１０．３９６９／Ｊ．ＩＳＳＮ．２０９５⁃４９７２．２０２１．０２．０１１（责任编辑：方建勇）。
数据的定义：
OFES数据：通过分析T/P卫星资料（卫星高度计是测量地球表面相对高度的仪器）和Argo 浮标数据等，模拟分析出三维流速、温度、盐度及二维海表面高度。
SODA数据：SODA海洋数据集由全球简单海洋资料同化分析系统产生，其目的是为气候研究提供一套与大气再分析资料相匹配的海洋再分析资料。
COADS数据：海洋大气综合数据集，包括来自船只（商业、海军、研究）的测量或观测数据，系泊浮标和漂浮浮标数据，海岸站点数据以及其他海洋台站数据。
Argo数据：在全球大洋中每隔300km布放一个卫星跟踪浮标，地转海洋学实时观测阵，是新一代全球海洋观测网计划。
EOF：以温-盐函数关系为基础的经验正交函数。
数据的优缺点：
以下是了解，不需加入演讲稿中：
T/P卫星资料：卫星高度计是测量地球表面相对高度的仪器。
海洋再分析：随着海洋卫星遥感技术的发展和应用,为海洋研究提供了丰富的海表面资料,包括卫星高度计资料、卫星海表面温度资料、卫星海表面风场资料等等.相对于传统的浮标或潜标观测资料,卫星遥感资料具有高时空分辨率并能及时获取的优点,一定程度上改善了海洋研究中观测资料严重不足的现状.然而,卫星遥感观测只局限于海洋表面的信息,对海洋状态仍缺乏完整和细致的描述,使得海洋物理过程的研究受到很大的制约.海洋资料同化是运用所有可获得的信息,尽可能的确定海洋的状态.因而,解决这一问题的途径之一就是改进同化技术,把各种观测资料与海洋模式最优结合起来,建立应用于大尺度海洋变化和气候预测研究的海洋资料同化系统,提供时空分布更加完善的、合理可信的再分析资料。
中国农业科技导报，2021，23(1):82-88Journal of Agricultural Science and Technology基于Landsat TM/OLI影像的寿光市盐田信息提取与动态变化分析陈思萌w，于新洋2**，姜广辉1，陈为峰2*(1.北京师范大学地理科学学部，北京100875；2.山东农业大学资源与环境学院，山东泰安271018)摘要:寿光市是我国重要的海盐生产基地,亟需选取典型数据对其在体量及空间分布格局发生的显著变化进行分析与管理。
以Landsat TM/OLI遥感影像及土地利用现状图为基础数据源，结合野外实地调查形成的专家先验知识，对研究区1985,1995,2005和2015年4期遥感影像图进行监督分类及处理，并利用土地利用转移矩阵监测寿光市30年间盐田面积动态变化，对影响其变化的主要驱动因素进行了分析与讨论。
结果表明:研究区土地利用分类结果精度较高,总体精度高于85%,Kappa系数大于0.80。
研究期间寿光市盐田面积增加19503.72hm2,年均增长率为3.68%,整体表现出先增后减的变化趋势。
1985—1995年，盐田面积迅速增加，年增长率为12.13%；1995—2005年间，年增长速率急剧降低，仅为1.35%；2005—2015年间，盐田面积表现为负增长，年增长率为-1.63%。
研究期内增加的盐田主要来源于滩涂、沿海水域和草地，而减少的盐田主要复垦为耕地和建设用地。
研究结果可为寿光市乃至山东省滨海盐田的科学管理与利用、废弃盐田的复垦与湿地恢复提供理论与数据参考。
关键词：盐田；遥感监测；Landsat TM/OLI；监督分类doi:10.13304/j.nykjdb.2019.0329中图分类号:TP79,TS32文献标识码:A文章编号：1008-0864(2021)01-0082-07Analysis of Information Extraction and DynamicChange of Salt Pan Based on Landsat TM/OLIImage in Shouguang CityCHEN Simeng1,2,YU Xinyang2*,JIANG Guanghui1,CHEN Weifeng2*(1.Faculty of Geographical Science，Beijing Normal Lniversity，Beijing100875，China； 2.College ofResources and Environment，Shandong Agricultural Lniversity，Shandong Taian271018，China)Abstract:Shouguang city is an important salt production base of sea salt in China，which needs typical data to analyze and manage the significant changes in volume and distribution ndsat TM/OLI remote sensing platform was used as data source combined with expert knowledge to supervise classification and processing of four remote sensing images in1989，1995，2005and2015in Shouguang city of Shandong province.Based on the dynamic changes in the past30years，salt pan area and driving forces affecting the change were analyzed by using land-use change matrix method.The results showed that:the accuracy of land use classification results in the study area was higher than 85%,and the Kappa coefficient was greater than0.80.The area of salt pan in Shouguang city increased by19503.72 hm2in the past30years,with an annual growth rate of3.68%,showing a trend of decreasing after the increasing.From1985to1995，the area of salt pan increased rapidly，with an annual growth rate of12.13%；the annual growth rate dropped sharply from1995to2005，only1.35%；the area of salt pan showed negative growth during2005—2015，with an annual growth rate of1.63%.During the study period，the increased salt pans were mainly from intertidal zone，coastal waters and grassland，while the decreased salt pans were mainly reclaimed for cultivated land收稿日期:2019-04-23；接受日期:2019-07-11基金项目：国家自然科学基金项目(31570522)；中国科学院陆地表层格局与模拟重点实验室开放基金项目(LBKF201802)；山东省重大科技创新工程项目(2018CXGC0307)；山东省本科教改项目(M2018X229)。
西北太平洋海表温度的季节变化特征陈秋颖;杨坤德【摘要】通过分析新的SODA资料,得到西北太平洋上层海表温度时空分布特征,剖析了西北太平洋海表温度的季节变化及经纬向分布特征,得出西北太平洋声速值变化规律.资料分析表明:西北太平洋海表温度存在着显著的季节变化特征.在季节变化中,春季由于太阳辐射加强,使整个海域海表温度比冬季约高2℃,整个西北太平洋东南部SST等温线分布较为平缓;夏季SST受太阳辐射的影响而整体升高,分布均匀且南北温差较小;秋季海表温度开始降低:冬季海表温度整体降低,等温线达到全年最低,南北温差较大.海表温度基本上是纬向分布,低纬海洋温度在20～30℃之间.高纬海洋降至0～1℃,等温线在中纬度(40°N附近)最密集,南北温度梯度最大.【期刊名称】《电声技术》【年(卷),期】2010(034)010【总页数】5页(P65-68,72)【关键词】海表温度;西北太平洋;季节变化【作者】陈秋颖;杨坤德【作者单位】西北工业大学,航海学院,陕西,西安,710072;西北工业大学,航海学院,陕西,西安,710072【正文语种】中文【中图分类】TB56引言海洋表面温度（Sea Surface Temperature，SST）的研究一直是海洋科学研究领域中一个重要的研究方向。
海表温度是海洋热力、动力过程和海洋与大气相互作用的综合结果，它的季节变化、年际变化及更长时间的变化对气候系统的变化都很重要[1]。
W.Cai和.H.Whentton在研究中提取了全球海洋表面温度距平变化的模态，并且分析了各种模态的周期性振荡特征[2]。
Sarah L.Heidt[3]通过对比不同类型数据，分析了ST随不同因素的变化情况。
Allon G.Turek[4]通过研究智能气候，对SST的分布规律做了介绍。
严华生[5]等运用均方差的方法，分析对比热带太平洋和印度洋的温度年际变化。
张旭等[6]利用WOA05数据，得到了中国近海声速剖面模态特征的区域性分布和季节性变化。
