中低緯度海表面溫度日變化特征分析

王劍，凌鐵軍，韓雪

（1.國(guó)家海洋環(huán)境預(yù)報(bào)中心，北京100081；2.國(guó)家海洋局海洋災(zāi)害預(yù)報(bào)技術(shù)研究重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100081）

中低緯度海表面溫度日變化特征分析

王劍1,2，凌鐵軍1,2，韓雪1,2

（1.國(guó)家海洋環(huán)境預(yù)報(bào)中心，北京100081；2.國(guó)家海洋局海洋災(zāi)害預(yù)報(bào)技術(shù)研究重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100081）

針對(duì)海表面溫度日變化幅度，基于觀測(cè)數(shù)據(jù)，建立經(jīng)驗(yàn)診斷模型。利用30 a再分析數(shù)據(jù)計(jì)算得到時(shí)間跨度為30 a、水平分辨率約為0.3°的DSST逐日數(shù)據(jù)集，并對(duì)DSST時(shí)空變化規(guī)律進(jìn)行了分析。分析表明：DSST空間變化明顯，北半球的平均DSST高于南半球。DSST具有明顯的季節(jié)變化，西太平洋暖池區(qū)域在秋季DSST值域較大，東太平洋則四季均具有較大的DSST;熱帶大西洋全年整體DSST變化不明顯；印度洋由于受季風(fēng)影響，阿拉伯海和孟加拉灣的DSST值域夏季小于冬季。太陽(yáng)短波輻射和風(fēng)速因素是造成上述特征的主要原因。DSST 30 a的異常值長(zhǎng)期變化不大，但年際振蕩明顯，整體年際變化異常趨勢(shì)存在下降趨勢(shì)。DSST與ENSO事件具有較好的相關(guān)性。

海表面溫度；日變化；經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

1 引言

海表面溫度（Sea Surface Temperature，SST）是海氣相互作用最重要的因子，它是大氣的下邊界，又受大氣條件的控制，天氣到氣候時(shí)間尺度的變化都與其相關(guān)。由太陽(yáng)輻射和地球旋轉(zhuǎn)引起的SST日變化是SST最重要的變化之一[1]。前人研究表明：SST日變化較大值多出現(xiàn)在夏季中緯度地區(qū)和靠近陸地的熱帶海洋區(qū)域[2]。在特殊情況下，SST日變化的振幅可以超過(guò)6°C[3]。SST日變化對(duì)感熱、潛熱、向上的長(zhǎng)波輻射等通量有明顯的累積影響效應(yīng)[4]，對(duì)印度洋和西北太平洋季節(jié)內(nèi)振蕩（Madden-Julian Oscillation，MJO）的傳播特征也具有重要影響[5]，并影響到長(zhǎng)時(shí)間尺度的海洋和大氣過(guò)程[6-7]。在數(shù)值模擬研究中，SST日變化對(duì)于真實(shí)的模擬西北太平洋暖池海表熱通量季節(jié)內(nèi)振蕩起到了關(guān)鍵作用[8]，忽略SST日變化會(huì)使海洋大氣耦合模式模擬的ENSO振幅降低15%[6]。SST日變化對(duì)沿海地區(qū)的氣溫預(yù)報(bào)也有著重要作用[9]。所以研究SST日變化對(duì)天氣到氣候時(shí)間尺度、對(duì)局地與非局地影響具有科學(xué)意義與應(yīng)用價(jià)值。

影響SST日變化振幅的主要因素有表面輻射、風(fēng)、降水、鹽度等，其中最核心的強(qiáng)迫因素為太陽(yáng)短波輻射和風(fēng)速[10-12]。國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)利用這兩個(gè)主要因素對(duì)SST日變化進(jìn)行了大量的研究。

對(duì)于SST日變化研究的主要方法有觀測(cè)研究、統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)值模擬。目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者主要針對(duì)特定區(qū)域、較短時(shí)間跨度的SST日變化開(kāi)展研究。Kawai等[13]利用4 a衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)和改進(jìn)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ驮\斷分析了西太平洋SST日變化的時(shí)空變化；Karagali等[14]使用6 a的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)研究了大西洋SST日變化周期變化特征；林鵬飛等[15]用12 a衛(wèi)星觀測(cè)資料和氣候系統(tǒng)海洋環(huán)流模式模擬了東太平洋冷舌區(qū)SST日變化特征；楊洋等[16]利用7 a浮標(biāo)觀測(cè)數(shù)據(jù)和一維海洋混合層模式研究了熱帶印度洋季節(jié)內(nèi)振蕩對(duì)海表溫度日變化的影響；洪星園等[17]利用10 a衛(wèi)星數(shù)據(jù)反演結(jié)果研究了熱帶海表風(fēng)速和SST日變化的關(guān)系。

由于高時(shí)頻SST大面觀測(cè)數(shù)據(jù)極為有限，長(zhǎng)時(shí)間序列的、區(qū)域覆蓋較為完整的SST日變化數(shù)據(jù)缺乏，所以對(duì)SST日變化開(kāi)展全面的研究還很少。因此本文將使用再分析資料應(yīng)用于改進(jìn)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停治鋈蛑械途暥葏^(qū)域，時(shí)間跨度30a的SST日變化幅度（Sea Surface Temperature Diurnal Amplitude，DSST）變化規(guī)律。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源

2.1 浮標(biāo)觀測(cè)資料

本文整理了美國(guó)國(guó)家數(shù)據(jù)與浮標(biāo)中心（National Data Buoy Center，NDBC）全球2010—2012年逐時(shí)浮標(biāo)觀測(cè)數(shù)據(jù)，包括風(fēng)速、風(fēng)向、太陽(yáng)輻射、氣壓、濕度、海表面溫度等參數(shù)。其中太陽(yáng)輻射的觀測(cè)儀器為L(zhǎng)I-COR、LI-200硅晶體短波輻射傳感器或是埃普利PSP高精度光譜日射強(qiáng)度計(jì)。儀器用來(lái)測(cè)量向下的太陽(yáng)短波輻射。本研究使用的是太陽(yáng)短波輻射表面向下的數(shù)據(jù)。

本文采用的美國(guó)伍茲霍爾海洋研究所IMET浮標(biāo)數(shù)據(jù)是熱帶海洋與全球大氣—海氣耦合響應(yīng)實(shí)驗(yàn)（TOGA COARE）強(qiáng)化觀測(cè)期間的觀測(cè)資料。浮標(biāo)位于1°45′S，156°E。包括感熱、潛熱、短波輻射、風(fēng)應(yīng)力、海表面溫度等參數(shù)。時(shí)間跨度為1992年10月—1993年3月。

2.2 再分析資料

采用的CFSR再分析數(shù)據(jù)集是美國(guó)環(huán)境預(yù)報(bào)中心（National Centers for Environmental Prediction，NCEP）研制的覆蓋全球大氣、海洋、陸面的高分辨率再分析資料。資料格距為0.3°×0.3°，等壓面層共37層（hPa）。在其表面量列表中，本研究使用了與SST日變化關(guān)系最為密切的量：短波輻射和表面風(fēng)（10 m高度）。數(shù)據(jù)時(shí)間跨度為1980—2009年。

本研究使用數(shù)據(jù)中，NDBC浮標(biāo)觀測(cè)數(shù)據(jù)主要用于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ突貧w系數(shù)擬合；IMET浮標(biāo)觀測(cè)數(shù)據(jù)主要用于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ陀?jì)算數(shù)值的偏差訂正；CFSR再分析數(shù)據(jù)為改進(jìn)后的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ吞峁?qiáng)迫條件并得到DSST數(shù)據(jù)集。

3 經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ透倪M(jìn)

模型模擬研究SST日變化主要包括經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ驮\斷分析和動(dòng)力數(shù)值模型模擬[18-21]。前人提出了采用風(fēng)應(yīng)力和海氣熱通量估算DSST的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蚚22]；Webster等[23]利用太陽(yáng)輻射、風(fēng)速、降水率估算SST皮溫日變化幅度經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，并?yīng)用于熱帶地區(qū)；Zeng等[24]和Gentemann等[25]分別提出了估算一日之內(nèi)SST從最小值開(kāi)始每小時(shí)變化情況的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?。?dòng)力數(shù)值模型模擬SST往往很難在較大范圍海區(qū)內(nèi)或較長(zhǎng)時(shí)間段中應(yīng)用，經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ投嗖捎没貧w方法，在一定條件下，能夠代替動(dòng)力數(shù)值模型模擬[26]。所以本文采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ驮\斷分析DSST。

本文使用了Kawai等[10]提出的DSST經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ凸?，該公式可以?yīng)用于低緯度和中緯度地區(qū)DSST的診斷。公式如下：

DSST=a(PS)2+b[ln(U)]+c(PS)2[ln(U)]+d（1）

式中：PS是日表面太陽(yáng)輻射最大值；U是日平均風(fēng)速，當(dāng)U＜0.5 m/s時(shí)，按0.5 m/s數(shù)值進(jìn)行計(jì)算；當(dāng)公式計(jì)算所得的DSST＜0時(shí)，令其等于0；a、b、c、d是回歸系數(shù)。以日平均風(fēng)速大于和小于等于2.5 m/s為界，得出兩組回歸系數(shù)（見(jiàn)表1）。

表1 Kawai等[10]經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ突貧w系數(shù)

對(duì)2010—2012年的NDBC浮標(biāo)觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和質(zhì)量控制，采用線性插值的方法填補(bǔ)缺測(cè)數(shù)據(jù)，并剔除偏差較大的數(shù)據(jù)。利用線性回歸的方法，把篩選后的數(shù)據(jù)代入公式中，重新擬合診斷模型的回歸系數(shù)。最終得出兩組新擬合的系數(shù)（見(jiàn)表2）。

表2 重新擬合后經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ突貧w系數(shù)

利用上述方法，將篩選后的2010—2012年NDBC浮標(biāo)觀測(cè)數(shù)據(jù)應(yīng)用于系數(shù)重新擬合過(guò)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ凸街?。圖1是浮標(biāo)觀測(cè)數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ虳SST百分比分布圖，如圖所示，數(shù)據(jù)圍繞斜率為1的斜線分布，DSST值主要分布在小于1℃的區(qū)域內(nèi)。結(jié)果表明：大部分經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ陀?jì)算數(shù)據(jù)和浮標(biāo)觀測(cè)數(shù)據(jù)比較吻合。

圖1 浮標(biāo)觀測(cè)數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ虳SST百分比分布圖（單位：°C）

將1980—2009年的CFSR再分析數(shù)據(jù)應(yīng)用于改進(jìn)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，?jì)算得到全球30 a DSST逐日數(shù)據(jù)集，水平分辨率約為0.3°。在分析DSST時(shí)空變化規(guī)律之前，為了驗(yàn)證DSST數(shù)據(jù)，將該數(shù)據(jù)插值到IMET浮標(biāo)觀測(cè)數(shù)據(jù)所在位置。結(jié)果顯示經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ陀?jì)算的DSST和浮標(biāo)觀測(cè)數(shù)據(jù)DSST存在一定的偏差，與浮標(biāo)觀測(cè)數(shù)據(jù)相比高估17%左右。經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ驮谖锢磉^(guò)程上考慮不完整，如前文所述，DSST受表面輻射、風(fēng)、降水、鹽度、局地動(dòng)力因素潮流等多個(gè)因素的影響。這是造成偏差的主要原因。另外，Shenoi等[27]認(rèn)為在風(fēng)速極小值和太陽(yáng)輻射極大值的情況下，Kawai經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ鸵矔?huì)產(chǎn)生一定的誤差；由于觀測(cè)系統(tǒng)變化、預(yù)報(bào)模式和同化方法等系統(tǒng)影響，即使再分析產(chǎn)品也會(huì)存在一定的誤差[28]。所以對(duì)計(jì)算得出的DSST逐日數(shù)據(jù)集進(jìn)行偏差訂正，使訂正后的數(shù)據(jù)更加接近觀測(cè)數(shù)據(jù)，并用于分析DSST時(shí)空變化特征。

4 DSST特征分析

為了探討DSST變化特征，本文主要從氣候態(tài)、季節(jié)變化和年際變化等方面進(jìn)行分析。DSST季節(jié)變化明顯，異常值長(zhǎng)期變化不大，但年際振蕩明顯，30 a的整體趨勢(shì)存在下降趨勢(shì)；DSST空間變化明顯，北半球的平均DSST高于南半球。

圖2 30a DSST、太陽(yáng)輻射最大值、表面風(fēng)平均風(fēng)速氣候平均態(tài)

4.1 DSST氣候態(tài)特征

圖2所示，從DSST 30 a平均分布來(lái)看，大值區(qū)主要分布在熱帶太平洋、印度洋暖池區(qū)域以及熱帶太平洋東部。而大西洋熱帶地區(qū)，DSST并無(wú)較顯著大值區(qū)域出現(xiàn)。從太陽(yáng)輻射最大值30 a平均分布來(lái)看，太陽(yáng)輻射隨著緯度的增大而逐漸減小，熱帶地區(qū)的太陽(yáng)輻射平均大于500 W/m2，大值區(qū)主要分布在赤道中東太平洋和印度洋部分區(qū)域。從表面風(fēng)30 a平均風(fēng)速分布來(lái)看，南北緯35°～60°之間具有強(qiáng)烈的西風(fēng)帶。赤道印度洋，太平洋暖池區(qū)域，東部太平洋，赤道大西洋具有較小的平均風(fēng)速，約在3～5 m/s。

本文DSST氣候態(tài)分布特征和Stuart-Menteth等[11]分析的DSST特征一致。Stuart-Menteth等曾使用6 a衛(wèi)星觀測(cè)反演的SST值，第一次給出了SST日變化全球氣候態(tài)變化圖：DSST在熱帶地區(qū)變化明顯，熱帶西太平洋暖池地區(qū)和印度洋部分地區(qū)以及墨西哥西海岸外的大洋區(qū)域有超過(guò)1℃的DSST。

4.2 DSST季節(jié)變化特征

圖3給出了DSST的多年逐月平均分布圖，其中春季（3—5月）、夏季（6—8月）、秋季（9—11月）、冬季（12—2月）。從圖中可以看出，DSST圍繞赤道，一年之中呈南北擺動(dòng)。主要大值區(qū)，四季之中，南北主要限制在30°S～30°N，而超過(guò)0.5℃的部分，主要在南北20°以內(nèi)振蕩。

印度洋DSST隨著季節(jié)發(fā)生變化并受到季風(fēng)的強(qiáng)烈影響。通常情況下，5月為印度洋西南季風(fēng)發(fā)展期，6—8月為季風(fēng)強(qiáng)盛期，9—10月為季風(fēng)減退期[29]。印度洋的阿拉伯海和孟加拉灣地區(qū)，DSST在冬季和春季逐月增長(zhǎng)，在4月份達(dá)到頂峰。在夏季該地區(qū)受西南季風(fēng)影響，小于冬季該地區(qū)的DSST。赤道東印度洋區(qū)域的DSST也在4月份達(dá)到最大值，但由于附近島嶼的山地地形阻擋了季風(fēng)，受季風(fēng)影響較小，DSST在夏季和冬季的變化并不明顯。西太平洋暖池區(qū)在秋季DSST值域較大，東太平洋則四季均具有較大的DSST。在15°N的太平洋中部區(qū)域由于受較大的東風(fēng)帶影響，全年DSST都偏小。熱帶大西洋全年整體DSST變化不明顯，部分區(qū)域在冬季、春季DSST超過(guò)0.9℃，主要原因是該地區(qū)太陽(yáng)輻射較大，風(fēng)速較?。ㄒ?jiàn)圖2）。

從全球平均、南北半球平均來(lái)看，在春季，DSST全球平均最大，約為0.3℃。但整體季節(jié)變化不明顯。而北半球從4—8月份，平均可達(dá)0.4℃，DSST一直保持高值，與此同時(shí)，南半球處于低值，約0.2℃?？傮w而言，北半球的平均DSST高于南半球（見(jiàn)圖4）。相對(duì)于北半球，南半球海面廣闊，風(fēng)強(qiáng)且穩(wěn)定，這是造成南半球平均DSST小于北半球的主要原因。

圖3 DSST 30 a逐月平均（單位：℃）

4.3 DSST年際變化特征

圖4 全球、北半球、南半球DSST年平均對(duì)比

為了研究DSST的年際變化，將平均季節(jié)變化從逐月數(shù)據(jù)中去除，可得DSST年際變化異常趨勢(shì)。圖5所示，DSST的異常值長(zhǎng)期變化不大，但年際振蕩明顯。使用三次樣條函數(shù)方法可以看出，DSST 30a的整體趨勢(shì)存在下降趨勢(shì)。下降斜率為-4×10-5℃/月。熱帶地區(qū)也存在整體下降的趨勢(shì)，下降斜率在-6×10-5℃/月左右。DSST多年異常值整體存在下降趨勢(shì)的可能原因?yàn)椋S著全球變暖現(xiàn)象的加劇，全球SST升高，促進(jìn)海水蒸發(fā)，水汽和云的增多使得太陽(yáng)短波輻射減弱，影響DSST值域變化。

圖5 DSST年際變化（黑色線為DSST 30 a年際變化異常值，紅色線為變化趨勢(shì)線）

圖6 Ni?o 3.4區(qū)平均的DSST年際變化異常值（黑色線）和Ni?o 3.4指數(shù)（紅色線）比較

ENSO事件作為熱帶大氣外強(qiáng)迫源之一是氣候系統(tǒng)年際變率的主要信號(hào)，本文選擇Ni?o 3.4指數(shù)（5°S～5°N，120°～170°W）來(lái)表征ENSO事件。圖6為1980—2009年Ni?o 3.4區(qū)平均的DSST年際變化異常值和Ni?o 3.4指數(shù)，分別進(jìn)行了7 a滑動(dòng)平均及歸一化處理，相關(guān)分析結(jié)果表明：兩者的相關(guān)系數(shù)達(dá)0.5。ENSO事件可以通過(guò)影響局地的海表面條件使得DSST發(fā)生時(shí)空變化[13,30]。Clayson等[12]研究表明在赤道東太平洋冷舌地區(qū)，1998年12月（La Nina時(shí)期）的DSST比1997年12月（El Ni?o時(shí)期）的DSST高出1℃左右。從圖6可以看出，在El Nino年份（1982—1983年，1986—1987年，1991—1992年，1997—1998年和2002—2003年），Ni?o 3.4區(qū)SST較常年顯著偏高，對(duì)流旺盛，該海域上空云量增多，使得太陽(yáng)輻射減弱，DSST較?。欢贚a Nina年份（1988—1989年，1995—1996年和1998—2000年），由于Ni?o 3.4區(qū)SST較常年偏低，對(duì)流受抑制，該海域上空云量減少，使得太陽(yáng)輻射增強(qiáng)，DSST較大。因此，上述分析表明DSST與ENSO事件具有較好的相關(guān)性。

5 總結(jié)與討論

本文將CFSR再分析數(shù)據(jù)應(yīng)用于改進(jìn)后的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，?jì)算得到時(shí)間跨度為30 a、水平分辨率約為0.3°的DSST逐日數(shù)據(jù)集，并對(duì)DSST時(shí)空變化規(guī)律進(jìn)行了分析。

結(jié)果表明：DSST空間變化明顯，北半球的平均DSST高于南半球，熱帶地區(qū)變化最為明顯，大值區(qū)主要分布在熱帶太平洋、印度洋暖池區(qū)域以及熱帶太平洋東部。DSST具有明顯的季節(jié)變化，西太平洋暖池區(qū)域在秋季DSST值域較大，東太平洋則四季均具有較大的DSST；熱帶大西洋全年整體DSST變化不明顯；印度洋由于受季風(fēng)影響，阿拉伯海和孟加拉灣的DSST值域夏季小于冬季。太陽(yáng)短波輻射和風(fēng)速因素是造成上述特征的主要原因。DSST 30a的異常值長(zhǎng)期變化不大，但年際振蕩明顯，整體年際變化異常趨勢(shì)存在下降趨勢(shì)。DSST與ENSO事件具有較好的相關(guān)性。

本文的主要研究區(qū)域在低緯度和中緯度海域。有研究表明在高緯度區(qū)域鄂霍次克海的春夏季節(jié)也能發(fā)現(xiàn)明顯的SST日變化[13]。本文主要采用了經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ驮\斷分析DSST，對(duì)于SST日變化位相，相關(guān)熱力和動(dòng)力過(guò)程以及高緯度地區(qū)SST日變化的研究需要在今后的工作中使用動(dòng)力模式模擬分析。

[1]Kawai Y,Wada A.Diurnal sea surface temperature variation and its impact on the atmosphere and ocean:A review[J].Journal of Oceanography,2007,63(5):721-744.

[2]Tanahashi S,Kawamura H,Takahashi T,et al.Diurnal variations of sea surface temperature over the wide-ranging ocean using VISSR on board GMS[J].Journal of Geophysical Research:Oceans,2003,108(C7):3216.

[3]Flament P,Firing J,Sawyer M,et al.Amplitude and horizontal structure of a large diurnal sea surface warming event during the coastaloceandynamicsexperiment[J].JournalofPhysical Oceanography,1994,24(1):124-139.

[4]Clayson C A,Bogdanoff A S.The effect of diurnal sea surface temperature warming on climatological air-sea fluxes[J].Journal of Climate,2013,26(8):2546-2556.

[5]Kawai Y,Kawamura H,Tanba S,et al.Validity of sea surface temperature observed with the TRITON buoy under diurnal heating conditions[J].Journal of Oceanography,2006,62(6):825-838.

[6]Masson S,Terray P,Madec G,et al.Impact of intra-daily SST variability on ENSO characteristics in a coupled model[J].Climate Dynamics,2012,39(3-4):681-707.

[7]Li J.SST diurnal variability in the climate forecast system and its influence on low frequency variability[D].Fairfax,VA:George Mason University,2011:1-127.

[8]Li W,Yu R C,Liu H L,et al.Impacts of diurnal cycle of SST on the intraseasonal variation of surface heat flux over the western Pacific warm pool[J].Advances in Atmospheric Sciences,2001,18(5):793-806.

[9]Kawai Y,Otsuka K,Kawamura H.Study on diurnal sea surface warming and a local atmospheric circulation over Mutsu bay[J].Journal of the Meteorological Society of Japan.Ser.II,2006,84(4):725-744.

[10]Kawai Y,Kawamura H.Evaluation of the diurnal warming of sea surface temperature using satellite-derived marine meteorological data[J].Journal of Oceanography,2002,58(6):805-814.

[11]Stuart-Menteth A C,Robinson I S,Challenor P G.A global study of diurnal warming using satellite-derived sea surface temperature[J].Journal of Geophysical Research:Oceans,2003,108(C5):06449.

[12]Clayson C A,Weitlich D.Variability of tropical diurnal sea surface temperature[J].Journal of Climate,2007,20(2):334-352.

[13]Kawai Y,Kawamura H.Spatial and temporal variations of modelderived diurnal amplitude of sea surface temperature in the western Pacific Ocean[J].Journal of Geophysical Research:Oceans,2005,110(C8):C08012.

[14]Karagali I,H?yer J L.Characterisation and quantification of regional diurnal SST cycles from SEVIRI[J].Ocean Science,2014,10(5):745-758.

[15]林鵬飛,劉海龍,章麗娜,等.東太平洋冷舌區(qū)海表面溫度日變化特征的模擬研究[J].大氣科學(xué),2012,36(2):259-270.

[16]楊洋,于衛(wèi)東,孫即霖,等.熱帶印度洋季節(jié)內(nèi)振蕩對(duì)海表溫度日變化的影響[J].海洋科學(xué)進(jìn)展,2013,31(3):351-359.

[17]洪星園,傅云飛,冼桃,等.熱帶海表風(fēng)速與海表溫度日變化關(guān)系分析[J].氣候與環(huán)境研究,2014,19(4):437-451.

[18]Ling T J,Xu M,Liang X Z,et al.A multilevel ocean mixed layer model resolving the diurnal cycle:Development and validation[J].Journal of Advances in Modeling Earth Systems,2015,7(4):1680-1692.

[19]Chen D K,Rothstein L M,Busalacchi A J.A hybrid vertical mixing scheme and its application to tropical ocean models[J].Journal of Physical Oceanography,1994,24(10):2156-2179.

[20]劉秦玉,孫即霖,賈旭晶.春季南海北部上混合層的數(shù)值模擬與數(shù)值實(shí)驗(yàn)[J].海洋與湖沼,2002,33(5):526-535.

[21]Zhang R H,Zebiak S E.Effect of penetrating momentum flux over the surface boundary/mixed layer in a Z-coordinate ogcm of the Tropical Pacific[J].Journal of Physical Oceanography,2002,32(12):3616-3637.

[22]Price J F,Weller R A,Bowers C M,et al.Diurnal response of sea surface temperature observed at the long-term upper ocean study(34°N,70°W)in the Sargasso Sea[J].Journal of Geophysical Research:Oceans,1987,92(C13):14480-14490.

[23]Webster P J,Clayson C A,Curry J A.Clouds,radiation,and the diurnal cycle of sea surface temperature in the tropical western Pacific[J].Journal of Climate,1996,9(8):1712-1730.

[24]Zeng X B,Zhao M,Dickinson R E,et al.A multiyear hourly sea surface skin temperature data set derived from the TOGA TAO bulk temperature and wind speed over the tropical Pacific[J].JournalofGeophysicalResearch:Oceans,1999,104(C1):1525-1536.

[25]Gentemann C L,Donlon C J,Stuart-Menteth A,et al.Diurnal signals in satellite sea surface temperature measurements[J].Geophysical Research Letters,2003,30(3):1140.

[26]騰偉成.衛(wèi)星海表溫度日變化校正研究[D].青島:中國(guó)海洋大學(xué),2011:1-46.

[27]Shenoi S S C,Nasnodkar N,Rajesh G,et al.On the diurnal ranges of Sea Surface Temperature(SST)in the north Indian Ocean[J].Journal of Earth System Science,2009,118(5):483-496.

[28]趙天保,符淙斌,柯宗建,等.全球大氣再分析資料的研究現(xiàn)狀與進(jìn)展[J].地球科學(xué)進(jìn)展,2010,25(3):242-254.

[29]李汀,琚建華.孟加拉灣西南季風(fēng)與南海熱帶季風(fēng)的氣候特征比較[J].地球物理學(xué)報(bào),2013,56(1):27-37.

[30]Cronin M F,Kessler W S.Seasonal and interannual modulation of mixed layer variability at 0°,110°W[J].Deep Sea Research Part I:Oceanographic Research Papers,2002,49(1):1-17.

Diurnal variabilities of sea surface temperature in the low-and mid-latitudes

WANG Jian，LING Tie-jun，HAN Xue
（Key Laboratory of Research on Marine Hazards Forecasting,State Oceanic Administration,Beijing 100081 China）

Aiming at the sea surface temperature diurnal amplitude(DSST),this study develops an empirical diagnosis model based on the observation data.Based on the 30a reanalysis data,the DSST data set with a horizontal resolution 0.3°×0.3°is established.The temporal and spatial variation characteristics of DSST at the middle and low latitude are analyzed.The results show that the spatial variation is obvious,with a higher DSST value in the northern hemisphere and a lower DSST value in the southern hemisphere.The DSST has obvious seasonal variation.DSST value in the warm pool area of Western Pacific is higher in autumn,and in the eastern Pacific is high in four seasons.In the tropical Atlantic sea DSST value changes without obvious characteristic.Influenced by monsoon,the DSST value in the Arabian Sea and the Bay of Bengal is lower in summer compared to that in winter.The solar shortwave radiation and wind speed are the main reasons for the above characteristics.DSST anomaly over the past 30 years doesn’t change obviously,while the interannual variation is obvious.The overall abnormal tendency of the interannual variation has downward trend,and the values have a certain correlation with Ni?o 3.4 index.

SST；diurnal amplitude；empirical model

P731.11

A

1003-0239（2017）06-0001-07

10.11737/j.issn.1003-0239.2017.06.001

2017-02-28；

2017-03-22。

國(guó)家自然科學(xué)基金（41376016、41306007）；國(guó)家海洋局“全球變化與海氣相互作用”專項(xiàng)（GASI-IPOVAI-06）。

王劍（1987-），女，工程師，碩士在讀，主要從事海氣相互作用方向研究。E-mail:wangjian@nmefc.gov.cn

凌鐵軍（1973-），男，研究員，博士，主要從事數(shù)值預(yù)報(bào)技術(shù)研究。E-mail:lingtj@nmefc.gov.cn