基于融合遥感数据的广东沿岸温度锋面的季节变化研究
发布时间：2019-11-15 14:28
【摘要】：基于2015年全年多源遥感数据融合的Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis(OSTIA)海表温度数据,利用最大温度梯度法,对广东沿岸(20°—23°N,110°—118°E)海表温度锋面的季节变化及生消机制进行了分析。广东沿岸温度锋面季节变化明显,冬季强,夏季弱;粤东温度锋面常年存在,粤西温度锋面夏季消失;珠江口区域温度锋面与珠江羽状流的扩散路径有关,即夏季锋面主轴往东北方向延伸,秋季往西南方向延伸。对比温度锋面与风速的关系,发现其形成及消失受季风的影响。通过简单的模型实验,发现季风通过影响锋面两侧的湍流热通量引起锋面强度的变化:西南(东北)季风带来的暖湿(干冷)空气减弱(增加)了近岸冷水的潜热释放,导致冷水区温度上升(下降)大于暖水区,引起锋面消失(生成)。
【图文】：
部的方法主要有温度梯度法(庄伟,2004)、边缘检测法(Shimadaetal,2005;Qiuetal,2012)以及小波分析法和形态学法(薛存金等,2007;邵连军等,2015);但是目前尚未有针对广东沿岸锋面(水深<50m)分布特征的相关研究。一方面是因为遥感海表温度数据在近岸的分辨率比较低(特别是微波遥感),无法覆盖近岸水体;另一方面是因为广东沿岸水系复杂,锋面变化快,温度梯度的方向各有不同。本研究将利用融合的海表温度数据,采用最大梯度方法对广东沿岸锋面的季节变化进行研究,并探讨其生消机制。1数据和方法1.1研究区域本文研究区域如图1所示。因为广东沿岸比较细长,其各个区域水系不一样。根据水系组成,我们将研究区域大体分为粤西(20.5°—21.5°N,112°—113°E)、珠江口(21°—22°N,113°—115°E)和粤东(21.5°—22.5°N,115°—116°E)3个区域。粤西区域受广东沿岸流影响大,粤东主要有上升流、暖流等水系,而珠江口区域由沿岸流、羽状流、南海水团组成。图1研究区域图等值线为水深,单位:mFig.1Studyarea.Isobathsarewaterdepths.Units:m1.2数据1.2.1温度数据海表温度数据为由英国气象局提供的2015年南海海表温度遥感数据(OperationalSeaSurfaceTemperatureandSeaIceAnalysis,OSTIA),下载地址为http://data.nodc.noaa.gov/ghrsst/L4/GLOB/UKMO/OSTIA。OSTIA使用由全球高分辨率海表温度数据(GHRSST)项目提供的遥感数据并结合现场观测来确定海表面温度,使用三维变分法最优内插分析,空间分辨率为(1/20)°(约5km),时间分辨率为1d。1.2.2风场数据本文所用风场数据来自RSS(RemoteSensing
18热带海洋学报Vol.36,No.5/Sep.,2017Systems,http://www.remss.com/missions/windsat),资料覆盖时段为2015年1—12月,数据为月平均风场数据,空间分辨率为25km。1.2.3航次观测数据为验证近岸遥感海表温度数据的精度,我们利用2015年6月11—16日Seabird911plusCTD测得的温度数据,共利用了28个站位的数据。该航次是由中山大学、中国科学院南海海洋研究所联合组织,利用湛江“南科”号船针对珠江冲淡水的观测。1.3研究方法本文比较了两种方法。第一种是普通的梯度法,即运用正交直角坐标系(图2),每一天有159×59个点,求出每个点在x-y坐标系中的温度梯度值,在计算梯度时采用前差差分方法,得到所有点的梯度值后制得温度梯度图:1,,,1xTijTijTijxixi(1),1,,1yTijTijTijyjyj(2)22G,xyTijTT(3)上式中Tx、Ty分别代表海表温度T沿经向、纬向方向的梯度,TG为总的梯度。第二种为最大梯度法,即变换直角坐标系方向,共得到4个新直角坐标系,方向为x1y1(45°,135°)、x2y2(135°,225°)、x3y3(225°,315°)、x4y4(315°,45°),以x1y1坐标系为例,如图2所示:图2新、旧坐标系Fig.2Newcoordinates(dashed)andoldcoordinates(solid)则新坐标系梯度算法如下:11,1,,1xTijTijTijxixi(4)11,1,,1yTijTijTijyjyj(5)22G111,xyTijTT(6)TG1代表第一种方法计算得的温度梯度,同理可得第2种、第3种、第4种方法获得的G2G3G4Ti,j、Ti,j、Ti,j,最终我们取最大梯度为锋面的梯度:GmaxGG1Ti,jmaxTi,j,Ti,j,G2G3G4Ti,j,Ti,j,Ti,j(7)每个点?
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本文编号：2561345
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部的方法主要有温度梯度法(庄伟,2004)、边缘检测法(Shimadaetal,2005;Qiuetal,2012)以及小波分析法和形态学法(薛存金等,2007;邵连军等,2015);但是目前尚未有针对广东沿岸锋面(水深<50m)分布特征的相关研究。一方面是因为遥感海表温度数据在近岸的分辨率比较低(特别是微波遥感),无法覆盖近岸水体;另一方面是因为广东沿岸水系复杂,锋面变化快,温度梯度的方向各有不同。本研究将利用融合的海表温度数据,采用最大梯度方法对广东沿岸锋面的季节变化进行研究,并探讨其生消机制。1数据和方法1.1研究区域本文研究区域如图1所示。因为广东沿岸比较细长,其各个区域水系不一样。根据水系组成,我们将研究区域大体分为粤西(20.5°—21.5°N,112°—113°E)、珠江口(21°—22°N,113°—115°E)和粤东(21.5°—22.5°N,115°—116°E)3个区域。粤西区域受广东沿岸流影响大,粤东主要有上升流、暖流等水系,而珠江口区域由沿岸流、羽状流、南海水团组成。图1研究区域图等值线为水深,单位:mFig.1Studyarea.Isobathsarewaterdepths.Units:m1.2数据1.2.1温度数据海表温度数据为由英国气象局提供的2015年南海海表温度遥感数据(OperationalSeaSurfaceTemperatureandSeaIceAnalysis,OSTIA),下载地址为http://data.nodc.noaa.gov/ghrsst/L4/GLOB/UKMO/OSTIA。OSTIA使用由全球高分辨率海表温度数据(GHRSST)项目提供的遥感数据并结合现场观测来确定海表面温度,使用三维变分法最优内插分析,空间分辨率为(1/20)°(约5km),时间分辨率为1d。1.2.2风场数据本文所用风场数据来自RSS(RemoteSensing
18热带海洋学报Vol.36,No.5/Sep.,2017Systems,http://www.remss.com/missions/windsat),资料覆盖时段为2015年1—12月,数据为月平均风场数据,空间分辨率为25km。1.2.3航次观测数据为验证近岸遥感海表温度数据的精度,我们利用2015年6月11—16日Seabird911plusCTD测得的温度数据,共利用了28个站位的数据。该航次是由中山大学、中国科学院南海海洋研究所联合组织,利用湛江“南科”号船针对珠江冲淡水的观测。1.3研究方法本文比较了两种方法。第一种是普通的梯度法,即运用正交直角坐标系(图2),每一天有159×59个点,求出每个点在x-y坐标系中的温度梯度值,在计算梯度时采用前差差分方法,得到所有点的梯度值后制得温度梯度图:1,,,1xTijTijTijxixi(1),1,,1yTijTijTijyjyj(2)22G,xyTijTT(3)上式中Tx、Ty分别代表海表温度T沿经向、纬向方向的梯度,TG为总的梯度。第二种为最大梯度法,即变换直角坐标系方向,共得到4个新直角坐标系,方向为x1y1(45°,135°)、x2y2(135°,225°)、x3y3(225°,315°)、x4y4(315°,45°),以x1y1坐标系为例,如图2所示:图2新、旧坐标系Fig.2Newcoordinates(dashed)andoldcoordinates(solid)则新坐标系梯度算法如下:11,1,,1xTijTijTijxixi(4)11,1,,1yTijTijTijyjyj(5)22G111,xyTijTT(6)TG1代表第一种方法计算得的温度梯度,同理可得第2种、第3种、第4种方法获得的G2G3G4Ti,j、Ti,j、Ti,j,最终我们取最大梯度为锋面的梯度:GmaxGG1Ti,jmaxTi,j,Ti,j,G2G3G4Ti,j,Ti,j,Ti,j(7)每个点?
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