TOPEX高度计数据反演北太平洋海浪周期
利用Argo数据计算吕宋海峡以东海域水文特性参数和流场
利用Argo数据计算吕宋海峡以东海域水文特性参数和流场何建玲;蔡树群【摘要】利用2006年Argo浮标资料分析吕宋海峡以东海域水团季节特性和混合层的月平均变化规律;并分别利用Argo多年季节平均资料与2006年资料,以秋季为例,基于P矢量方法计算该区域流场;同时考虑风生流的影响,将所得结果分别与利用Levitus和高度计资料计算的流场进行比较。
结果表明,水团特性季节变化不明显,春冬季表层水团与夏秋季比较表现为低温高盐;次表层、中层和深层季节变化不大;混合层深度明显表现为冬季最深、夏季最浅的季节性变化。
利用2002—2009年Argo季节平均资料基于P矢量方法能得到地转流场的基本结构,与Levitus资料的计算结果相比较,除可以反映黑潮,还可以反映一些涡旋结构;利用2006年秋季Argo资料计算流场与高度计资料计算的地转流场比较,其流场结构位置吻合得比较好,但存在流速偏小等不足,这可能与Argo资料较少且分布不均以及插值误差等有关,但其可以获得流场的三维结构,而利用高度计资料计算只能得到表层流场结构。
【期刊名称】《热带海洋学报》【年(卷),期】2012(031)001【总页数】10页(P18-27)【关键词】Argo;水团分析;混合层深度;P矢量方法;吕宋海峡;流场【作者】何建玲;蔡树群【作者单位】【正文语种】中文【中图分类】P731国际Argo计划由美国、日本等国提出, 于2000年正式启动。
截止2010年1月, 全球共有29个国家和地区参与了 Argo浮标的布放, 共投放浮标6623个, 其中目前仍在海上正常工作的浮标 2941个, 获取了约 50余万条海洋剖面资料, 建立了全球、区域和国家的三级资料管理中心, 实现Argo资料的全球共享[1]。
Argo浮标设计的工作流程为: 浮标被投入海后先自动下潜至预先设定的漂流深度(约1000m), 漂流约8—10d后自动潜到2000m深度,然后自动上升至海面, 并进行温度、盐度的剖面测量, 这大约需要 10h, 到达海面后, 将数据通过Argos卫星系统传给用户, 完成一次观测。
中国近岸海域高度计JASON-1测量数据的波形重构算法研究
中图 分 类 号 ： ４ ． Ｖ４ ３ ２ 文 献标 志码 ： Ａ 文 章 编 号 ：２ ３ ４ ３ ２ ｌ ） ６０ ９ — １ ０ ５ — １ （ ０ ０ ０ — ０ １１ ９
ｌ 引言
卫 星雷 达高 度计经过 近 ３ ０ａ的发 展 ， 高 精度 其 的海 面高度 测量结 果 已被 广泛用 于各 种海洋 现象 的
（ ＯＥＤ１ ０ 。 Ｓ ０ ８）
作 者 简 介 ： 乐 （９ １ ）女 ， １， 成都 市 人 ， 理 研究 员 ， 士 ， 杨 １８ ， １Ｊ 省 ８ Ｉ 助 博 主要 从 事微 波 高 度计‘ 反演 算 法 研究 。Ｅ ｍａｌｙｎ ｌ＠ ｉ ａａ． ｎ ｉ ａｇｅ ｒ ．ｃｃ ： ｓ
研 究 ， 中尺度海 洋环流 、 如 涡旋 、 潮汐等 等 ， 大地促 极 进 了人类 对海洋 的认识＿ ］ 】 。虽然 根据 高 度计数 据
的质量控制 条件 ， 离岸 约 ５ ｍ 以 内海 洋上 的大部 ０ｋ 分 测量数据 都不 可用 ， 是 高度 计 在 近岸 海 面 的测 但 量 数据仍然 包含 了大量有 价值 的信息 。数据 不可用
收 稿 日期 ：０ ００ — ６ 修 订 日期 ： ０ Ｏ０ Ｏ ２ １ — ７２ ； ２ １一９１ 。
重构 的方法 ， 对海 面高度进 行反 演 ， 以提 高高度 计在 近海 ｛ 量数 据 的数量 和 质量 。 受 ４
基 金 项 目： 国家 自然 科 学 青 年 人 才 基 金 （ １０ ２ ２ ； 家 海 洋 局 第 二 海 洋 研 究 所 星 海 洋 环 境 动 力 学 国 家 重 点 实 验 室 开 放 研 究 基 金 ４ ０ １１ ） 国
《2024年基于长时序卫星高度计数据对渤黄东海潮汐信息提取研究》范文
《基于长时序卫星高度计数据对渤黄东海潮汐信息提取研究》篇一一、引言潮汐现象作为海洋动力学的重要组成部分，其研究对于海洋环境监测、海洋资源开发、海洋灾害预警等方面具有重要意义。
近年来，随着卫星遥感技术的快速发展，长时序卫星高度计数据为潮汐信息提取提供了新的数据来源和研究手段。
本文旨在利用长时序卫星高度计数据，对渤黄东海地区的潮汐信息进行提取研究，以期为该地区的海洋环境研究和应用提供科学依据。
二、研究区域与数据来源本研究区域为渤黄东海，包括渤海、黄海和东海三个海域。
研究所需的数据主要来源于长时序卫星高度计数据，包括TOPEX/Poseidon、Jason-1、Jason-2和Jason-3等卫星的高度计数据。
这些数据具有全球覆盖、高时间分辨率和高精度测量的特点，为潮汐信息提取提供了可靠的数据基础。
三、研究方法1. 数据预处理：对卫星高度计数据进行质量控制和预处理，包括去除异常值、校正地球物理效应等。
2. 潮汐信息提取：采用谐波分析法对预处理后的数据进行潮汐信息提取。
通过分析不同频率的潮波，得到各潮波的振幅、相位等信息。
3. 数据验证：将提取的潮汐信息与现场观测数据和其他遥感数据进行对比验证，确保结果的准确性和可靠性。
四、潮汐信息提取与分析1. 潮汐特征分析：通过对渤黄东海地区的潮汐信息进行提取，得到了该地区的潮汐特征参数，如潮汐振幅、相位、周期等。
分析这些参数的空间分布和时间变化，有助于了解该地区的潮汐运动规律。
2. 潮波类型分析：通过谐波分析法，可以分析出渤黄东海地区的主要潮波类型及其分布特征。
这有助于了解不同类型潮波的传播路径和影响范围，为海洋环境研究和应用提供依据。
3. 潮汐对海洋环境的影响：通过分析潮汐信息与其他海洋环境因素的关联性，可以了解潮汐对海洋环境的影响。
例如，潮汐对海流、海浪、盐度等的影响，以及潮汐在海洋生态系统和渔业资源中的重要作用。
五、结果与讨论1. 潮汐信息提取结果：通过长时序卫星高度计数据的处理和分析，成功提取了渤黄东海地区的潮汐信息，包括各潮波的振幅、相位等参数。
基于CCMP卫星遥感海面风场数据的渤海风浪模拟研究
基于CCMP卫星遥感海面风场数据的渤海风浪模拟研究张鹏;陈晓玲;陆建忠;田礼乔;刘海【摘要】Cross Calibrated Multi-Platform (CCMP) remotely sensed wind is a newly released ocean wind dataset which has much higher spatial and temporal resolution, and it can cover the entire ocean surface.After analyzing theirreliability, the CCMP wind datasets are used as the input to simulate wind-induced wave with the SWAN model, then the simulated significant wave height (SWH) is analyzed.The comparison between the model result and the data obtained by the radar altimeter shows that the simulated SWH meets the requirements of precision in the sea wave forecasting.%CCMP(Cross Calibrated Multi-Platform)风场数据是一种具有较高的时间、空间分辨率和全球海洋覆盖能力的新型卫星遥感资源.在充分分析CCMP海面风场数据可靠性的基础上,以该卫星遥感海面风场数据为强迫输入项,运用第三代浅水波浪模式SWAN对渤海一次风浪过程进行了模拟,将模拟的结果与T/P、Jason卫星高度计观测得到的有效浪高数据进行比较分析,发现两者相关性达到0.78,模拟结果平均偏高0.3 m.试验表明CCMP卫星遥感风场数据能满足海洋浪高预报需求,能在海洋数值预报和海洋环境研究中发挥重要作用.【期刊名称】《海洋通报》【年(卷),期】2011(030)003【总页数】6页(P266-271)【关键词】CCMP;SWAN;卫星高度计;风浪模拟;有效波高;渤海【作者】张鹏;陈晓玲;陆建忠;田礼乔;刘海【作者单位】武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉,430079;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉,430079;江西师范大学鄱阳湖湿地与流域研究教育部重点实验室,江西南昌,330022;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉,430079;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉,430079;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉,430079【正文语种】中文【中图分类】P731.33;P714+.2海浪在研究海洋动力环境和海气相互作用等领域有着重要地位，海浪数值模拟不仅是海浪研究的重要手段，也是海浪预报和分析的重要工具[1]。
近45年北太平洋海表风速特征统计分析
近45年北太平洋海表风速特征统计分析摘要:本文利用来自欧洲中期天气预报中心(ECMWF——European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)的1957年8月—2002年7月逐6 h的ERA-40海表10 m风场资料，统计分析了近45年期间北太平洋海表风场的月变化特征，以及多年平均海表风速的分布特征，为海洋水文保障、海洋工程等提供参考。
结果表明:(1)北太平洋的海表风场具有明显的月变化特征，10月至来年2月的风速整体高于其余月份。
(2)从年平均风速来看，阿留申群岛附近海域为北太平洋年平均风速的明显大值中心，年平均风速基本在8 m/s以上;中纬度海域的年平均风速在6～7 m/s;15°N-20°N的东部海域存在一相对大值区，年平均风速在7 m/s以上;赤道西部海域的年平均风速较小，基本在4 m/s以内。
关键词:ECMWF ERA-40海表10 m风场北太平洋海表风场月变化特征年平均风速Statistics Analysis of Seasonal Characteristics of Sea Surface Wind Field in the North Pacific Ocean During the Last 45 YearsAbstract:By using ERA-40 sea surface wind field from ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)，the seasonal characteristics of sea surface wind field in the North Pacific Ocean were analyzed.Results show that，(1)There is obviously seasonalvariability in wind speed and wind direction.(2)From annual average wind speed，the Aleutian Islands off the coast of the North Pacific annual average wind speed significantly large value center，the annual average wind speed substantially above 8m/s;mid-latitude waters of the annual average wind speed in the 6-7m/s;15°N-20°N east coast there is a relatively large area，the annual average wind speed is more than 7m/s;equatorial waters west of the annual average wind speed within 4m/s.Key Words:ECMWF;ERA-40 sea surface wind field data;North Pacific Ocean;Wind field;Monthly characteristics; Annual wind speed 太平洋是全球最大的海洋，占海洋总面积的49.8％，太平洋也是世界最深的大洋，它的平均深度为4028 m，海洋水文特征复杂[1～10]。
渔场渔情分析预报业务化应用中的关键技术探讨
中国水产科学 2013年1月, 20(1): 234−241 Journal of Fishery Sciences of China综 述收稿日期: 2012−05−04; 修订日期: 2012−11−19.基金项目: 国家863计划项目(2007AA092202).作者简介: 樊伟(1971−), 男, 研究员, 主要从事渔业遥感应用技术研究. E-mail: fanwee@ 通信作者: 陈雪忠, 研究员. E-mail: xuezhong@DOI: 10.3724/SP.J.1118.2013.00234渔场渔情分析预报业务化应用中的关键技术探讨樊伟1, 2, 崔雪森1, 伍玉梅1, 周为峰1, 陈雪忠11. 中国水产科学研究院 东海水产研究所 农业部东海与远洋渔业资源开发利用重点实验室, 上海200090;2. 中国水产科学研究院 渔业资源遥感信息技术重点开放实验室, 上海 200090摘要: 利用空间信息技术开展渔场渔情分析及预报对渔船捕捞作业及渔业管理等具有重要意义。
本文在开展有关研究和所开发的大洋渔场渔情信息服务系统业务化应用的基础上, 对渔场渔情分析预报业务化应用中涉及到的渔场环境数据精度、渔场环境数据融合、实时渔场信息获取、渔场分析方法及渔场预报模型等关键技术问题进行了较全面的探讨分析与总结, 并对将来的应用或技术发展进行了展望, 以期为今后的相关技术开发提供借鉴。
关键词: 渔场; 渔情预报; 卫星遥感; 预报模型中图分类号: S94 文献标志码: A 文章编号: 1005−8737−(2013)01−0234−08早在20世纪初期, 人们就依据捕捞经验尝试进行海洋渔场渔情分析及预测[1], 20世纪60年代后随着卫星遥感技术的出现, 渔场渔情分析预报逐渐由实验研究走向实用化[2−5]。
尤其是20世纪90年代开始, 随着卫星遥感和信息技术的飞速发展, 遥感数据源的获取更为便捷, 日、美、法等渔业发达国家的渔场渔情分析预报工作逐渐进入业务化应用阶段, 代表着国际最高技术水平与发展方向。
基于卫星高度计资料提取浙江近海的潮汐信息
究近海大 区 域 性 海 洋 潮 汐 分 布 情 况［４７］．近 年 来 随 着卫星变轨 轨 道 的 应 用，仲 昌 维 等 （２０１３）、王 延 强 等（２０１４）、雷宁等（２０１６）研究分析近海更精细的潮 汐分布［１，８９］．而 近 岸 区 域 性 的 潮 汐、海 平 面 研 究 一 直是人们所 特 别 感 兴 趣 的，王 永 刚 等 （２００４）、朱 学 明等（２０１２）采 用 数 值 模 拟 方 法 在 渤 黄 东 海 潮 汐 分 布进行研究［１０１１］，袁方超等（２０１６）利用 ＡＶＩＳＯ数据 中心的多卫星融合资料对福建近海海平面变化进行 了近海小区域海区分析［１２］，陈倩等（２００３）在收集分 析了浙江近海潮汐资料基础上［１３］，陈倩等（２００３）对 浙江近海的潮汐进行了数值模拟研究［１４］．但基于卫 星高度计资料提取浙江近海潮汐信息的研究成果不 多．早期的不少学者侧重于大洋潮汐的研究，随后在 渤黄东南海区域的研究也相对成熟，近年来对近海 小区域的潮 汐 分 布 比 较 多．浙 江 地 形 复 杂，岛 屿 众 多，仅仅用数值模拟和少数实测资料数据并不能够 精确地刻画出浙江近海区域的潮汐情况，本研究主 要采用 ２４ａ变轨前后的卫星高度计资料结合验潮站 资料对浙江近岸和近海区域的潮汐进行研究，以期 获得更精细更精确的潮汐分布情况．
轨道及原始轨道与变轨轨道交叉点处的和方根 ＲＳＳ值分别为 ３．１６、７．０２、５．５４ｃｍ；用卫星高度计资
料及 ３１个近岸验潮站得到的潮汐分布与 ２１个验潮站资料结果进行比较，Ｍ２、Ｓ２、Ｎ２、Ｋ１和 Ｏ１主要 分潮的多点向量均方根偏差分别为 ４．３２、３．６４、１．９７、２．６１、１．８３ｃｍ；本研究结果与前人数值模拟
３期
赵 杰，等：基于卫星高度计资料提取浙江近海的潮汐信息
波浪对表层海流以及Ekman层风能输入的影响
博士学位论文波浪对表层海流以及Ekman层风能输入的影响作者姓名：回贞立指导教师：徐永生研究员中国科学院海洋研究所学位类别：理学博士学科专业：物理海洋学研究所：中国科学院海洋研究所2017年6月The impact of waves on ocean surface currents and wind energy input to the Ekman layerA Dissertation Submitted toUniversity of Chinese Academy of SciencesIn partial fulfillment of the requirementFor the degree ofDoctor of PhilosophyByZhenli HuiDissertation Supervisor: Professor Xu YongshengInstitute of Oceanology, Chinese Academy of SciencesJune 2017摘 要由卫星数据反演的表层海流包含两部分：由散射计风场数据反演的Ekman 流以及高度计海表面高度数据（SSH）反演的地转流。
然而经典的Ekman模型并没有考虑波浪的影响，通过将波浪引起的Coriolis-Stokes力考虑在内，研究了波浪（主要是Stokes漂流）对卫星反演的海表面流的影响，并将产品与OSCAR （Ocean Surface Current Analyses Real-time）表层流和拉格朗日漂流浮标实测流进行了对比，结果显示，考虑了Stokes漂流的影响后得到的表层流产品与漂流浮标实测流的结果最为吻合，特别是在南大洋海域（40°S~65°S），与不考虑Stokes 漂流的表层流相比，90% （91%）的纬向（经向）流得到了改善。
对于纬向流速，与漂流浮标的相关系数（均方根误差）从0.78（13 cm/s）增加（减小）到0.81（10.99 cm/s），对于经向流速，相关系数（均方根误差）从0.76（10.87 cm/s）增加（减小）到0.79（10.09 cm/s），该发现说明波浪的确对大洋环流有重要的影响，在全球大洋环流的数值模拟中，应该被考虑在内。
时间序列反演海底地形
时间序列反演海底地形时间序列反演海底地形是一种使用时间序列数据来推断、重建海底地貌的方法。
该方法利用海底测量仪器，如多波束和侧扫声纳，记录海底地形的变化信息，并根据这些信息进行分析和建模，以了解海底地貌的演化过程。
时间序列反演海底地形的基本原理是利用测量数据中的细微变化来推断地形的变化。
通过分析连续的测量数据，可以找出海底地形随时间的变化规律，从而重建出过去的地貌特征。
这种方法的关键是正确地理解和分析测量数据，以识别地形变化的特征，并将其与其他地貌过程进行关联。
在实际应用中，时间序列反演海底地形通常涉及以下四个步骤：1.数据收集：使用合适的测量仪器对海底进行连续的测量。
多波束和侧扫声纳是常用的工具，它们可以提供高分辨率和广覆盖范围的测量数据。
这些测量数据能够记录海底的高程和地形特征，并随着时间的推移不断更新。
2.数据处理：对测量数据进行清理和预处理，包括去除噪声和异常值，并进行校准和配准，以确保数据的准确性和一致性。
此外，还需要对数据进行插值和重采样，以获得更为连续和一致的数据序列。
3.数据分析：根据时间序列数据的特征，对海底地形的变化进行分析和建模。
常用的方法包括趋势分析、周期性分析和相关性分析等。
通过这些分析，可以找出海底地貌变化的规律和趋势，并揭示地质、地球物理和海洋动力学等因素对地形变化的影响。
4.地形重建：基于数据分析的结果，使用合适的地形模型将海底地貌进行重建。
地形模型可以基于统计模型、物理模型或机器学习模型，具体选择取决于数据的特征和分析的目标。
重建的结果可以以二维或三维形式呈现，对于研究海底地貌演化和与其他地球系统相互作用具有重要意义。
时间序列反演海底地形在海洋地质和海洋科学领域有着广泛的应用。
它可以用于研究海底地貌的演化过程、评估海底地球系统的稳定性、探测地质灾害风险等。
同时，这种方法也可以为海洋工程和海洋资源开发提供关键的地理信息，帮助决策者制定科学合理的海洋规划和管理策略。
【国家自然科学基金】_高度计_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140730
推荐指数 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
科研热词 高度计 海平面变化 卫星高度计 谱空间离散 调和常数 珠江口 激光探测技术 潮位资料 温度补偿 温、盐层结构 海流 机载激光成像 有效波高 星载激光高度计 斜压涡 微机电系统 局地生成热带气旋 对地观测 太平洋 大洋潮波模式 响应 台风浪 卫星高度计资料 南海北部 南海 冷空气 冲绳岛以东 传播速度 串行外设接口 中尺度涡 中国海 wavewatch-ⅲ topex/poseidon卫星 topex/poseidon swan 模式 pies ms5534b jason argo浮标 adcp
推荐指数 3 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
【国家自然科学基金】_卫星高度计资料_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140731
2014年 科研热词 推荐指数 南海 3 黑潮水 1 验潮站 1 水团 1 有限时间李亚普诺夫指数 1 搅拌 1 拉格朗日拟序结构 1 大洋潮汐模式 1 吕宋海峡 1 卫星高度计 1 中尺度涡 1
推荐指数 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ei ni?o-southern oscillation (enso) 1 argo资料 1 argo 1
2014年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34
科研热词 中尺度涡 海平面变化 吕宋海峡 卫星高度计 南海 quikscat风场 ekman流 黑潮流轴 验潮站 随机动态方法 赤道流 西北太平洋 表层地转流 统计特征 纬向风应力异常 盐输运 物理海洋学 热输运 热带气旋 热带太平洋 年际变化 太平洋 大西洋 地转流 反演 印度洋 卫星高度计资料 卫星高度计数据 卫星测高 全球海平面变化 体积输运 t/p卫星高度计 el nino 18°n断面
2011年 科研热词 年际变化 高度计资料 黑潮延伸体 风应力 雷达高度计 海面高度异常 海面风速 海洋变分分析系统 海平面变化 海冰面积 比容效应 格陵兰岛附近海域 斜压能量转化率 数值预报 季节样本 太平洋 均方根误差 后向散射系数 同化 南极绕极流 北印度洋 中尺度涡 masnum海浪预报系统 janson-1卫星资料 enoi 推荐指数 3 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
《基于长时序卫星高度计数据对渤黄东海潮汐信息提取研究》范文
《基于长时序卫星高度计数据对渤黄东海潮汐信息提取研究》篇一一、引言随着现代科技的进步，卫星高度计技术作为一种重要的海洋遥感技术，为海洋潮汐信息的提取提供了新的途径。
渤黄东海作为我国重要的海域之一，其潮汐信息的研究对于海洋环境监测、海洋资源开发以及沿海地区的安全建设具有重要意义。
本文基于长时序卫星高度计数据，对渤黄东海的潮汐信息进行了提取研究，以期为相关领域的研究提供参考。
二、研究背景及意义随着全球气候变暖，海平面变化、潮汐现象等海洋环境问题日益受到关注。
渤黄东海作为我国重要的经济海域，其潮汐信息的准确获取对于海洋环境监测、海洋资源开发、沿海地区的安全建设等方面具有重要意义。
传统的潮汐观测方法主要依靠验潮站等地面观测手段，而卫星高度计技术则为潮汐信息的获取提供了新的途径。
利用卫星高度计数据，可以实现对大范围海域的潮汐信息提取，为相关领域的研究提供更为丰富的数据支持。
三、研究方法与数据来源本研究采用长时序卫星高度计数据，结合地理信息系统（GIS）技术，对渤黄东海的潮汐信息进行提取研究。
卫星高度计是一种能够测量海面高度的遥感仪器，其数据具有空间覆盖范围广、时间连续性好的特点。
通过分析卫星高度计数据，可以获取海面的动态变化信息，包括潮汐、海流等。
本研究所使用的卫星高度计数据来源于国内外多个卫星高度计计划，包括TOPEX/Poseidon、Jason系列等。
这些数据具有较高的时空分辨率，能够满足本研究的需求。
此外，还结合了地理信息系统（GIS）技术，对卫星高度计数据进行处理和分析。
四、潮汐信息提取与分析1. 数据预处理在进行潮汐信息提取之前，首先需要对卫星高度计数据进行预处理。
预处理主要包括数据格式转换、去除噪声、剔除异常值等步骤。
通过预处理，可以提高数据的质量和可靠性，为后续的潮汐信息提取提供基础。
2. 潮汐信息提取利用预处理后的卫星高度计数据，结合地理信息系统（GIS）技术，可以实现对渤黄东海的潮汐信息提取。
基于卫星反演的有效波高研究--以喀麦隆克里比深水港为例
C W T 中国水运 2021·03 67参考文献：[1] Padmanabhan J, Premkumar M. Machine learning in automatic speech recognition: A survey[J]. IETE Technical Review, 2015, 32(4): 240-251.Padmanabhan J, Premkumar M. Machine learning in automatic speech recognition: A survey[J]. IETE Technical Review, 2015, 32(4): 240-251.[2] Rao P V L N, Abhilash P S. Application of Mobile Robots by Using Speech Recognition in Engineering[J]. International Journal of u- and e-Service, Science and Technology, 2015, 8(6): 229-234.[3] Kumar P S, Suraj S, Subramanian R V, et al. Voice Operated Micro Air Vehicle[J]. International Journal of Micro Air Vehicles, 2014, 6(2): 129-137.[4] Pai N, Chen S, Chen P, et al. Application of HMM-基于卫星反演的有效波高研究——以喀麦隆克里比深水港为例段凡平DOI 编码：10.13646/ki.42-1395/u.2021.03.022（中国港湾工程有限责任公司，北京 100027）摘 要：在很多非洲国家，波浪要素等水文资料的缺失是制约港口工程设计与施工的最主要因素之一。
黑潮延伸体邻近区域中尺度涡特征统计分析
黑潮延伸体邻近区域中尺度涡特征统计分析胡冬;陈希;毛科峰;滕军;李妍;彭旭东【摘要】本文利用20年的卫星高度计资料,对黑潮延伸体邻近海区(25°-45°N,135°E-175°W)中尺度涡的统计特征以及季节变化进行了统计研究.基于涡旋自动识别方法,共识别出本区域3006个气旋涡轨迹和2887个反气旋涡轨迹,其平均周期分别为9.99周和11.00周,平均半径分别为69.5km和71.8km.长生命周期涡旋的平均半径、涡度、涡动能(EKE)和涡旋能量密度(EI)在生命周期内大致都经历了增大-基本保持不变-减小这三个阶段.绝大多数涡旋沿纬线向西移动,经向移动距离较小,气旋涡和反气旋涡在西向传播过程中都具有明显的向南(赤道)偏离趋势.涡旋的生成数量与总数量均在春夏季达到最多,且这一时期涡旋的平均涡度、EKE、EI 处于较高水平.【期刊名称】《海洋与湖沼》【年(卷),期】2018(049)003【总页数】15页(P497-511)【关键词】黑潮延伸体;中尺度涡;统计分析;季节变化【作者】胡冬;陈希;毛科峰;滕军;李妍;彭旭东【作者单位】解放军31010部队北京100081;国防科技大学气象海洋学院南京211101;国防科技大学气象海洋学院南京211101;解放军31010部队北京100081;国防科技大学气象海洋学院南京211101;解放军31010部队北京100081【正文语种】中文【中图分类】P731黑潮(Kuroshio)是发源于太平洋北赤道流的一支极为强烈的西边界海流, 在(35°N, 142°E)附近, 黑潮与日本海岸分离转向东流去, 这部分水体称为黑潮延伸体(Kuroshio Extension, KE), 其地理范围一般定义为(32°—38°N, 140°—180°E)(张笑等, 2013)。
利用Jason-3Sentinel-3A雷达高度计监测北部湾滨海湿地水位变化
第37卷第5期农业工程学报V ol.37 No.5 184 2021年3月Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Mar. 2021利用Jason-3/Sentinel-3A雷达高度计监测北部湾滨海湿地水位变化付波霖1，覃娇玲1，何宏昌1※，何旭1，杨文岚1，范冬林1，华磊2（1. 桂林理工大学测绘地理信息学院，桂林541006；2. 中国地质大学（武汉）公共管理学院，武汉430074）摘要：为了评估雷达高度计监测滨海湿地水位的能力，提高其监测滨海湿地水位的测量精度，该研究以广西北部湾滨海湿地为研究区，选取2016—2020年逐日的Jason-3和Sentinel-3A雷达高度计数据，建立滨海湿地水位遥感监测模型，利用重心偏移法，阈值法，改进的重心偏移法和改进的阈值法对测高水位进行波形重定改正获取滨海湿地水位。
结合水文站实测数据，定量评估不同算法提取水位的精度差异，利用年内水位变幅、月平均水位、季平均水位和年平均水位探究滨海湿地水位动态变化，利用降水量数据分析滨海湿地水位动态变化原因。
结果表明，在4种重跟踪算法中，改进的阈值法重定效果最佳，Jason-3雷达高度计的决定系数最大为0.78，均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）最小为0.35 m，平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）最小为0.28 m；Sentinel-3A雷达高度计的决定系数最大为0.87，RMSE最小为0.24 m，MAE最小为0.18 m，表明Sentinel-3A雷达高度计的监测精度较高。
广西北部湾滨海湿地水位变化与降水量变化的相关性较高，年内水位变化较为剧烈，呈现明显的季节性，年内水位平均变幅为3.37 m，在2016—2020年间水位整体呈现下降趋势，年平均变化速率为0.005 m。
有关海洋数据网站
有关海洋数据网站常用：全球海洋水深资料：/cgi-bin/get_data.cgi中国南海水深资料库：.tw/ODBS/Physics/scsdb/bathy/bathy.html 全球0.25×0.25的温盐资料：/OC5/WOA01/qd_ts01.html用于海洋方面的matlab函数包：/operations/sea-mat/index.htm 海洋谱分析matlab数据包：/matlabcentral/fileexchange/1270 QuikSCAT/NCEP混合风场数据/datasets/ds744.4/常用的海洋遥感信息及渔业应用网站[1]. 美国海湾影像公司：[2]. Roffers 海洋渔情预报服务公/[3]. 美国轨道影像公司：[4]. 美国SST在线公司：[5]. 美国科学渔业系统公司：[6]. 法国CATSAT公司：[7]. Jennifer Clarks GulfStream Analysis Charts /gulfstrm/[8]. 美国环境预报中心/sst/[9]. 美国Stennis空间中心海军实验室：/altimetry/index.html[10]. 美国NASA的叶绿素信息查询：/cgi/browse.pl?prm=Chl[11]. 美国渔业预报公司[12]. 日本鱼情信息服务中心http://www.jafic.or.jp[13]. 日本气象厅http://www.data.kishou.go.jp/marine/ocean/daily/daily.html[14]. /`realtime/global-real-time_vel/[15]. http://www.restec.or.jp/restec_l.html[16]. /realtime/Jtrack/NOAA.html[17]. /IPO.HTM[18]. http://www.eorc.nasda.go.jp/cgi-bin/trmm/tminrt.cgi?code=tst_jp&lang=j[19]. http://www.eorc.nasda.go.jp/cgi-bin/trmm/vrsnrt.cgi?code=virs_jp&lang=j[20]. http://ww.restec.or.jp/jpn/data/data.html[21]. /company/index.html[22]. 北海http://www.fishexp.pref.hokkaido.jp/marineinfo/noaa/index.htm[23]. 道东48小时合成http://www.fishexp.pref.hokkaido.jp/marineinfo/noaa/4/indexf.asp[24]. 北海道东南海域(岩手县): http://www.sui.pref.iwate.jp/~sui/index.htm[25]. 岩手县水产技术http://www.suigi.pref.iwate.jp/i/[26]. 茨城县水产试验场http://host.agri.pref.ibaraki.jp/~suishi/http://host.agri.pref.ibaraki.jp/~gyomusen/index.htm/realtime/Jtrack/NOAA.html[27]. 千叶县http://homepage2//cb-sjtcenter/http://homepage2//cb-sjtcenter/suionnzu.htm[28]. 静冈县渔业局.biglobe.ne.jp/~jfg/.biglobe.ne.jp/~jfg/tuki/inde_gl.htm[29]. 三重县科学技术振兴部http://www.mpstpc.pref.mie.jp/SUI/index.htmhttp://www.mpstpc.pref.mie.jp/SUI/kaikyo/movie/movie.htmhttp://www.mpstpc.pref.mie.jp/SUI/i/[30]. 三重县渔业无线局http://wwwl.ocn.ne.jp/~jfh333/index.htmlhttp://wwwl.ocn.ne.jp/~jfh333/office/kyoku/link777.htmhttp://wwwl.ocn.ne.jp/~jfh333/office/zenkoku/noaa.html[31]. 爱媛县水产试验场http://www2.ocn.ne.jp/~gyokai/ipage.html[32]. 福冈县水产海洋技术部http://www.sea-net.pref.fukuoka.jphttp://www.sea-net.pref.fukuoka.jp/eisei/eisei_jpn.htmhttp://www.sea-net.pref.fukuoka.jp/eisei/eisei_kyu.htm[33]. 宫崎县水产试验场http://www.suisi.miyazaki.miyazaki.jp/http://www.suisi.miyazaki.miyazaki.jp/noaa/images[34]. 鹿儿岛县水产试验场http://chukakunet.pref.kagoshima.jp/http://chukakunet.pref.kagoshima.jp/suishi/http://www.data.kishou.go.jp/marine/ocean/daily/daily.html[35]. 东京都水产试验场http://www.fish.metro.tokyo.jp[36]. 和歌山水产试验场http://www.fish.metro.tokyo.jp/uminotenkizu/index.html[37]. 叶绿素数据下载：ftp:///MODISA/L3SMI/Quicklook/2005/[38]. 美国国家海洋大气局卫星信息系统//NOAASIS//NOAASIS/ml/[39]. 美国NOAA国家环境卫星数据信息服务署/[40]. 美国NOAA卫星运行办公室/[41]. 美国NOAA卫星数据处理和分发办公室/[42]. 美国NOAA国家海洋资料中心//General/satellite.html/[43]. 美国NOAA国家气候资料中心/oa/ncdc.html[44]. 美国NOAA国家地质资料中心//html/redirect.html[45]. 美国NOAA国家浮标资料中心/[46]. 美国NOAA太平洋海洋环境实验室[47]. 关于TOGA-TAO的更多信息，可/tao/elnino/toga-insitu.html /tao/index.shtml/关于厄尔尼诺（El Niño）现象研究，可/research.html/general/enso_faq//ftproot/ssd/html/elnino.htm/toga-tao/realtime.html美国宇航局JPL实验室物理海洋学数据现有档案分发中心（PO.DAAC/JPL）的网站/ /info/whatsnew.html#102/关于TOPEX/Poseidon 高度计数据产品，可看/topex/www/ssa.html//cdrom/mgdr-b/Document/HTML//topex/www/ql_archive.html/关于GEOSAT/ALT高度计数据产品，可看/order/order_geosat.html/ 关于QuikSCAT/SeaWinds散射计数据，可看/order/order_qscat.html/ 关于NSCAT散射计数据产品，可看/order/order_nscat.html/关于DMSP/SSM/I专用传感器微波成像仪数据资料，可看:2031/DATASET_DOCS/ssmi_wentz.html/美国宇航局JPL实验室为TOPEX/Poseidon 和Jason-1 高度计服务设置的主页是/science/science.html/mission/topex.html/mission/jason-1.html/#hawaiicoastWatchsatellitedataresources/美国宇航局为EOS-AM(TERRA)和EOS-PM(AQUA)设置的主页是/ /美国宇航局戈达德空间飞行中心（GSFC）的网站地址/关于SeaWiFS的主页，可看/关于MODIS的主页，可看//////news/index.php/关于MODIS的资料产品，可看/data/dataset/MODIS/03_Ocean/index.html/美国宇航局戈达德空间飞行中心（GSFC）还提供了与MODIS有关算法的网站地址的专门网/cgi-bin/texis/search/search/?query=ALGORITHM&submit=Submit&s cope=0 例如，MODIS海表面温度算法的一个网站地/data/atbd/atbd_mod25.pdf可以由此网页查出。
引入差比关系法分析西北太平洋TOPEX／POSEIDON卫星高度计测高数据
沿岸及 岛屿验潮站 资料进行 了比较， 所得结果 较满意 ． 关 键 词 ：调 和 分 析 ； ＴＯＰ ｘ／ Ｏｓ Ｄ Ｅ Ｐ ＥＩ ＯＮ； 北 太 平 洋 ； 比关 系 西 差
中图分 类号 ： ７ １ ２ Ｐ ３ ．３ 文 献标 识码 ：Ａ 文章 编 号 ： ２ ３ ４ ９ （ ０ ２ ０ ０ ０ —１ ０ ５ １ ３ ２ ０ ） ４ ０ １ ０
浪 和 海 流 等 ．为 有 效 确 定 潮 汐 ， 须 对 卫 星 测 高 数 据 进 行 一 系 列 改 正 ， 除 与 海 潮 无 关 的 信 必 滤 息 ．本 文 在 交 叉 点 处 进 行 下 列 改 正 ：
＝ Ｓ —Ａｌ — Ｈ — Ａｌ — Ｄ ｒ ａｔ ｔ ｔ ｙ— Ｃｏｒ — Ｗ ｅ — Ｃｏ ｒ — Ｉ ｎｏ～ Ｃｏ ｒ — Ｉ Ｂａｒ — ｒ ｔ ｒ ｏ ｒ ｎｖ
对其 中的一类混淆 引入差 比关系方法对混淆 的分 潮进行分 离．卫 星轨道交 叉点资料 包 括 升 轨 和 降 轨 资 料 ， 料 量 比 沿 轨 点 资 料 多 １倍 ， 资 经分 析 发 现 ： 已有 为 期 ６ａ多 在
的观 测 资 料 时 间序 列 中， 沿 轨 处 混 淆 的分 潮 如 Ｋ 在 和 Ｓ Ａ 在 交 叉 点 处 不 再 混淆 ， Ｓ 可 以直接 分 离 ．因此 首 先 对 交 叉 点 资 料进 行 调 和 分 析 ．然后 由交 叉 点 的分 析 结 果 得 到 分 潮 间 的差 比关 系 ， 理 到相 近 的 沿轨 点处 ， 而 得 到 沿 轨 点 的 调 和 常 数 ．用 弓入 差 处 从 】 比 关 系 方 法 ， 西北 太 平 洋 海 区 ６ａ多 的 Ｔ／ 对 Ｐ卫 星 高度 计 资 料 进 行 了潮 汐分 析， 与 并
１ 引 言
TOPEX
第２卷 期 Ｏ 第１
２０ 年 ３ ０２ 月
黄 渤 海 海 洋
Ｊ ＵＲ Ａ ＦＯ Ｅ Ｏ Ｒ Ｐ ＹＯＦＨ Ｎ Ｈ Ｉ Ｏ Ｉ Ｅ Ｓ Ｏ Ｎ ＬＯ Ｃ ＡＮ Ｇ Ａ Ｈ ＵＡ Ｇ Ａ ＆Ｂ ＨＡ Ａ Ｓ
２（ Ｐ ２ ３ ０１ Ｐ ５ ３ ） ￣
收 稿 日期 ：０ ００ —１ ２ ０ —８１
修 目 ： 惮 环 境 科学 和 数 埴模 拟 国 家 海洋 局 重 点 实验 童 资助 项 目 海 作 者 简舟 ； 承 剐 （ ７ 一． ， 士 研 究 生 ． 要 从 事 海 洋 遥感 研 究 。 纪 １ ，） 男 硕 ９ 主
摘
要 ： 甩 Ｔ０ Ｅ 卫 星 高 度 计 剥 量的 有 效 波 高 资料 ， 中 国近 海 ９个 海域 进 行 卫 星 高度 计 利 Ｐ ｘ 对
的 Ｃ、 Ｋｕ两 波 段 驯 量 值的 比 较 分 析 与处 理 、 出合 理 的 有 效 波 高数 值 。利 腑三 枣 数 Ｗｅｂ ｌ 分 得 ｉｕ １ 布 ， 渤海 海域 、 海 附近 海域 和 南海 东部 海域 作 为特 定 区 进 行 有 救 波 高的掇 值 统计 预报 ， 进 以 上 并
Ｍａｃ ・ ０ ２ ｒｈ ２ ０
Ｔ Ｅ ＯＰ Ｘ卫星 高度计有效波高 数据 分 析 与极 值 统 计预 报
纪 永 刚 。 张 ， 杰 杨 永 增 。 ，
一
（ 青 岛 海 洋 大 学 ， 东 青 岛 ２ ６ ０ ：２ 国 家 海 洋局 第 海 洋研 究 所 ． 东 青 岛 ２ ６ ６ 】 山 ６０３ 山 ６０Ｉ
海 域 进 行 了 有 效 波 高 数 值 的 比较 分 析 和 极 值 统 计 预 报 。
ｌ ＴＯＰ Ｘ 的有 效波 高分 布 及 数据 分 析 Ｅ
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含量实现对高度计测量的大气校正。Ｔ ／ Ｐ卫星能够 在南北纬不超过 ６ 度 的区域内运行 ，距离海面高 ６ 度 约 １３６ｋ ３ ｍ， 以沿 卫 星 轨道 运 行 方 向大 约 ７ｋ ｍ
的分 辨 率 提供 海 上 风速 和 波 浪 等 信 息 ，在 赤 道 处 ＴＰ ／ 高度计可覆盖的海面轨道宽度为 ３６ ｍ，轨道 １ ｋ
同时合成孔径雷达的频谱范围仅能捕获海洋浪场中 的长 波部 分 。波 长小 于 １０～２０ｍ （ 于 深 水 线 ５ ０ 对
性 波 来说 频 率 约在 ０１Ｈ ． ｚ附 近） 的波 浪 在 相 对 于 卫 星 轨道 平 行传 播 时不 能在 Ｓ Ｒ 图像 上 直接 反 映 Ａ
（ ａｋｙ ｔ ｌ ０ ８ ，因此采用合成孔径雷达资 Ｍ ｃａ ，２０ ） ｅａ 料 反演海 浪周期 也受 到很 多 限制 。 为 了获得更 多 大范 围 、准确 的海 浪数 据 ，一 些
期数据资源 ， 但都有其 自身的局限陛。数值海浪模
型像 ＷＡ Ｍ和 ｗａｅ ｔ Ｉ ｖ ｃ Ｉ 提供的方 向频谱虽然 ｗａ ｈ Ｉ 在空间和时间上都有着较高的分辨率 ， 但这依然受
海浪周期数据可以通过传统测量方式获得 ，例 如船载仪器测量和海洋浮标等等 。与船舶测量相
收稿 Ｅ期 ： ２ １— ９ １ ；修订 日期 ： ０ ０ １ — ２ ｔ ００ ０—８ ２ １— ２ ０
学 者 （ａｋ ｒ ｔ ｌ １９ ； Ｈ ａ ｇｅ ａ ， １９ ； Ｓ ｒａ ， ９ ８ ｅａ ｗ ｎ ｔ ｌ ９ ８
宽度随纬度的升高而变窄 ，重复周期为 ９ １ ｄ ． ５６ 。 ９ 目前 ，Ｔ ／ Ｐ提供的有关海面高度 、海上风速和有效 波高的资料得 到了最为广泛 的应用 ，在物理海洋 学 、海洋 工程 和全球 气候 变化 等研究 方 面具有 重要
第３卷 １
第 ３期
海
洋
通
报
Ｖｏ ．３ ， Ｎｏ １ １ ．３
２１ ０ ２年 ６月
Ｍ Ａ ＮＥ Ｓ Ｉ ＮＣ Ｂ Ｌ Ｔ Ｎ 砒 Ｃ Ｅ Ｅ ＵＬ Ｅ Ｉ
Ｊｎ ０ ２ ｕ ．２ １
Ｔ Ｐ Ｘ高度计数据反演北太平洋海浪周期 ＯＥ
李静 凯，周 良明，李水清
（ 中国海洋大学海洋环境学院 ，山东 青 岛 ２ ６ ０ ） ６１０ 摘 要 ：利用 Ｔ Ｐ Ｘ高度计和 Ｎ Ｂ ＯＥ Ｄ Ｃ浮标同步观测数据 ，对 ７ 种高度计海浪周期反演模型进行 了系统的 比较分析 ，从 反演
ｏ ｉ ｅ ｅ ｔａ ｅ ｓ ａ ｄ ｓｔ ａｉｎ ． ｅ ｔ ｉ ｐ ｐ ｒ ｕ ｅ ８ ａｇ ｒ ｈ ｔ ｅｒｅ ｅ ｔ ｅ ｍｅ ｎ ｗ ｖ ｅ ｏ ｆ ｔ ｅ Ｎｏ ｈ ｎ ｄｆ ｒ ｎ ｒ ａ ｎ ｉ ｔ ｓ Ｔ ｎ，ｈｓ ａ ｅ ｓ ｓ Ｍ０ ｏ ｉ ｍ ｏ ｒ ｔ ｖ ｈ ａ ａ ｅ ｐ ｒ ｄ ｏ ｈ Ａ ｕ ｏ ｈ ｌ ｔ ｉ ｉ Ｐ ｃｆ ｎ ｉｃ ｓ ｅ ｔ ｓ ａ ｉｌｄｓｒｂ ｔ ｎ ｆａ ｕ ｅ ｎ ｅ ｓ ｎ ｌ ｉ ｒ ｕ ｉｎ ｆａｕ ｅ ．Ｇ ｎ ｒ ｌ ｔ ｅ ｍｅ ａ ｅ ｐ ｒ ｄ ａ ｉ ｃ ａ ｄ ｄ ｓ ｕ ｓ ｓｉ ｐ ｃ ａ ｉｔ ｕ ｉ ｅ ｔ ｒ ｓ ａ ｄ ｓ ａ ｏ ａ ｓ ｉ ｔ ｅ ｔ ｒ ｓ ｅ ｅ ａｌ ｈ ａ ｗ ｖ ｅ ｏ ｉ ｓ ｉ ｏ ｄ ｔｂ ｏ ｙ， ｎ ｉ ｏ ｏ ｓａ ｒ ａ ｆ ｔ ｅ Ｎｏ ｔ ａ ｉ ｃ ｓ ｃ ｓ ｔ ｅ Ｇｕ ｆｏ ｘｃ ｎ ｅ Ｃｅｅ ｅ ｅ ， ｅ ａｉｅｙ ｓ ｌｌｗｈ ｌ ｔ ｅ ｙ ｆｃ ａ ｔ ａ ｅ ｓｏ ｈ ｒ Ｐ ｃｆ ，ｕ ｈ ａ ｈ ｌ ｆＭｅ ｉ ｏ ａ ｄ ｔ ｌｂ ｓＳ ａ ｉ ｒ ｌｔ ｌ ｍａ ｉ ｉ ｓ ｖ ｒ ｌ ｈ ｉ ｈ ｓ ｖ ｅ ＇ ｌ ｒ ｅｉ ｅ ｔｒ ｅ ． ｎ ｅｗａ ｅｐ ｒ ｄ ｄ ｓｒ ｕｉ ｎ ｈ ｓｏ ｖｏ ｓ ｏ ｏ ｒ ｐ ｉ ， ｔ ｕ ｅ ａ ｄ ｓ ａ ｏ ａ ａ ｉｔ ｎ ａ ｇ ｎ ｗ ｓｅ ｌ ａ ａ Ａ ｄ ｔ ｖ ｅ ｉ ｉ ｉ ｔ ａ ｂ ｉｕ ｐ ｇ ａ ｈ ｃ ｌ ｉ ｄ ｎ ｅ ｓ ｎ ｌｖ ａｉ ． ｙｒ ｈ ｏ ｔｂ ｏ ｔ ａｔ ｒ ｏ Ｋｅ ｗｏ ｄ ：ａ ｔ ｔ ｒ ａ ｅ；ｗ ｖ ｅ ｇ ｔ ａ ｅ ｐ ｒｏ ；ｒ ｔ ｅ ａ ｄ ｌ ｙ ｒ ｓ ｌ ｉ ｅ ；ｗ ｖ ｍｅ ａ ｅ ｈ ｉｈ ；ｗ ｖ ｅ ｄ ｅｒ ｖ ｍｏ ｅ ；ｍｅ ｎ ｗａ ｅ ｅ ｏ ｉｔ ｂ ｔ ｎ ｏ ｅ Ｎｏ ｔ ｉ ｉ ｌ ａ ｖ ｓｐ ｒ ｄ ｄ ｓ ｉ ｕ ｉ ｆｔ ｒ ｉ ｒ ｏ ｈ ｈ Ｐ ｃｆ ａ ｉｃ ｉ
（９ ８ ｈｎ ｕｉｇｔｅｅ ｍ ｄｌ ｔ ｒｔｅｅｚｒ ｕ －ＩＳ ａｅｐ ｒ ｄ Ｉ ｅｅａ， ｅａｃｒｃ ｆＭ ８ ａ ｏｉ ｍ ｏ １９ ）ｗ ｅ ｓ ｈｓ ｏｅｓ ｏ ｅ ｖ ｅｏ ｐ Ｃ Ｓｗ ｖ ｅ ｏ． ｎ ｇｎ ｒｌ ｈ ｃｕａｙｏ ０ ｇｒ ｆ ｎ ｒ ｉ Ｄ ｉ ｔ ｌ ｔ ｈ
模式 的精度 、反演周期整 体分 布 、周期 一 高的联合分 布等方面对 反演模 型做 出了评价 ，并 根据 墨西哥湾和 夏威夷海 域反 波 演结 果对模 型的区域适应性 进行 了验证 ，结合 Ｈ ｓ ｌａ ｎ ａ ｅ ｎ 风浪 充分成长 关系分 析了不 同海浪成 分下模 型 的反 演效果 。分 ｓｍ 析发 现 ，Ｍ ｃ ａ 等于 ２ ０ 年提 出的算法 （ ａｋｙ ０８ 简称 Ｍ ８ ０ ）相对 于其他算法 精度最高 ，且 在不 同海 域和不 同海 浪成分下 精度没 有 明显差异 。利用 Ｍ ８ ０ 算法反 演 了北太平 洋海域的海 浪平 均周期 分布 ，讨论 其空间分 布特征 和季节变 化特征 如下 ：北太 平洋海域 的平均周期在墨西哥湾 、西里 伯斯海等沿岸地 区较小 ，在西风带海域 为较大 ，并存在 明显的地形 、纬度差 异和季
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔ ｉ ａ ｅ ｓ ｓａ ｃ ｌ ｃ ｔｄ ｄ ｔ ｅ ｆｔ ｅ Ｔ Ｅ ａ ｔ ｔｒａ ｄ ｂ ｏ ｓｒ ｃ ： ｈ ｓｐ ｐ ｒｕ ｅ ｏ ｌ ａ ｅ ａ ａ ｓ ｔｏ ＯＰ Ｘ ｌ ｍｅｅ ｎ ｕ ｙ ｏ ｈ ｉ ｔ ｏ ＮＤＢ ｏ ａ ａｙ ｅ ｓｆ ｍ ｒ Ｃ ｔ ｎ ｌｚ
节性变化 特反演模型 ；北太平洋海 浪平均周期分布
中图分类号 ：Ｐ ３ ．２ ７ １２ 文献标识码 ：Ａ 文章编号 ：１０ — ９ ２ ２ １ ）３ ０ ６ — ０ ０ １６ ３ （０ ２ ０ — ２ ８ １
Ｒｅ ｒｅ ｉ ｖ ｒｏ ｏ ｈｅ Ｎｏ ｔ Ｐａ ｉ ｃｗｉｈ ＴＯＰＥＸ ｌｉ ｅ ｅ ｔ ｉｖ ｎｇ ｗａ ｅｐｅ ｉ ｄ ｆｔ ｒｈ ｃｆ ｔ ｉ ａｔｍ ｔ ｒ
Ｌ ｉｇ ｋ ｉ ＨＯＵ Ｌ ａ ｇ ｍｉ ｇ ＩＳ ｕ－ ｉｇ ＩＪｎ － ａ ，Ｚ ｉｎ － ｎ ，Ｌ ｈ ｉ ｑｎ
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价值 。 １ 本 文 的主要 内容 ． ２
Ｃ ｉ ｓ ｔ ｌ ０５ 开 始把 更 多 的精力 放 到 星载 高 ａ ｅ ，２０） ｒ ｅａ 度计 反演 海浪周 期 上 。浮标 测量 、高 度计 资料 和模 型所 得 的海浪周 期 的对 比发现 ，卫星 高度计 所得 结 果 要 优 于海 浪模 型 。Ｃ ｉ ｓ 分 别 对 Ｎ Ｂ （ ａ ａｒ 等 ｅ Ｄ Ｃ Ｎ— ｔ ｎｌ ａ ｕｙ ｅｔｒ 浮标数 据 和 Ｔ Ｐ Ｘ高度 计 ｉ ａＤ ｔＢ ｏ ｎｅ） ｏ ａ Ｃ ＯＥ 数 据 用 Ｇ ３模 式 和 Ｅ ＭＷＦＥ Ａ一 ０海 浪 再 分 析 ０ Ｃ Ｒ ４
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作者 简介 ：李静凯 （ ９ ７ ，男 ，硕士研究生 ，主要从事海浪与小尺度海气相 互作用研究 。电子邮箱 ：ｌ １０ ＠ｓ ａｃｍ。 １８ 一） ｊ ５ ｉ ． ｋ１ ｎ ｏ