全球海平面高度异常的时空变化分析
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海平面变化具有空间特征和时间特征，为研究海 平面变化的空间特征及其随时间变化的关系，采用经 验正交函数分析（EOF）是一种可行的方法 [1]。
本文利用法国 AVISO 数据分发中心提供的 2014 多卫星融合数据中的海面高度异常数据定性分析了 1993-2013 年的海平面高度异常的季节性变化规律，然 后采用 EOF 方法分析了海面高度异常的年代迹时间尺 度特征。
太平洋中纬度地区的海平面受比容影响较大，第 一、二季度北半球中纬度海域海平面高度异常呈现负 值，海平面较低，第三、四季度海面高度异常值呈现 正值，海平面远高于冬季 ；对于南半球中纬度而言， 海平面的变化与北半球中纬度地区相反。王珍珍（2011） 等人利用 AVISO 融合数据资料研究全球海平面的变化 特征显示，全球海平面升高趋势明显，其中南半球的 增长速度快于全球和北半球 [6]。
0…m0mPOOO
(2)
一般将特征根 λ 按从大到小的顺序排列，V 的列向量
第 14 卷第 12 期
万 宇等 ：全球海平面高度异常的时空变化分析
·59·
代表各个模态的 EOF，即主成分空间模态。 时间系数（即主分量）计算公式为 ：P=V TX，P 的行
向量代表各个特征向量的主成分，若把空间特征向量按
极值区域在东太平洋暖池区域。
关键词 ：海平面高度 ；季节性变化 ；EOF 分析
中图分类号 ：P229
文献标志码 ：B
文章编号 ：1672-4623（2016）12-0058-03
众多研究表明，20 世纪全球海平面平均上升速率 约为 1.5±0.5 mm/a，卫星资料研究结果显示，近年来 全球海平面的上升速率呈现加快趋势，以 2.8±0.4 mm/ a 的速度升高 [1]。海平面的不断上升严重地威胁着人类 的生存环境。据联合国环境署统计，全世界目前有近 一半的人口居住在沿海地区。海平面的升高将给人类 的生存带来极大危害，主要表现在低洼地区淹没、淡 水资源短缺和洪涝等自然灾害，将严重影响沿海地区 的生态环境和建筑物的安全 [2]。例如，2001 年南太平 洋岛国图鲁瓦格在对抗海平面上升中宣告失败，并放 弃自己的国家，举国搬迁到新西兰，成为世界上第一 个由于海平面上升而全民搬迁的国家 [3]。同时，海平 面的升高还将导致热带气旋频率和强度的增加 [4]，极 易形成海洋灾害，例如海啸、风暴和赤潮等。近年来， 海洋灾害频繁、海平面上升更使其危害程度加剧。因此， 研究海平面的变化趋势及相互关系能帮助人们估计未 来海平面的变化趋势，降低因海平面上升带来的各种 危害。
照主成分的权重进行线性叠加，即可得到原资料场。
方差贡献（variance contribution）是第 i 个特征向
量对 X 场的贡献率 P= λi ⁄ Rim= 1 λi，也称单个变量的方差 与总方差的比为解释方差 [5]。前 p 个特征向量对 X 场
的贡献率
P=
Rp i=1
λi
⁄ Rim= 1
2016 年 12 月 第 14 卷第 12 期
doi:10.3969/j.issn.1672-4623.2016.12. 019
地理空间信息
GEOSPATIAL INFORMATION
Dec.,2016 Vol.14,No.12
全球海平面高度异常的时空变化分析
万 宇 1 ，魏崇毓 1
（1. 青岛科技大学，山东 青岛 266100）
m
个变
量的总方差相等。
a 第一季度 1~3 月
3 数据分析
3.1 全球海平面高度异常的季节性变化分析 图 1 给出了海平面异常的每个季节的气候学平均
值，从图中可看出海平面高度异常的季节变化比较明 显，季节变化也比较明显，理论上来讲在季节尺度上 比容和两极海冰消长对于全球海平面高度异常的作用 更加明显。除两极的周边区域，第一季度与第三季度、 第二季度与第四季度各个海区的海面高度异常平均值 正负相反，赤道区域与南半球海区的海平面变化特征 比较明显。
λi。根据特征向量的特征性质
V TV=I， 由 X=V×P 可 知 C=VPP TV ；由 CV=λV 可 知
C=VλV T，对比两式可得 PP T=λ，即主分量的方差和它
对应的特征值相等。tr(C)=tr(VλV T)，且 V TV=I，可得
Rm i=1
Cii
=
Rm i=1
λi
，即
m
个主分量的总方差与原
摘 要：利用法国 AVISO 数据分发中心提供的 2014 多卫星融合数据中海面高度异常数据，研究了 1992 年 12 月 ~2013 年 12 月，
空间范围为 82° S ~82° N，0° E ~360° E 全球海平面的变化趋势及分布，分析了全球海面高度异常的季节性变化，再使用经验正
交函数分析方法（EOF）进行分析。结果表明，南北半球海平面高度存在年周期的反向相关特性，太平洋存在东西反向相关特性，
2 研究方法
经验正交函数分析方法是统计分析数据的方法，
是将时空尺度的信息分离，提取主要的空间型与时间
序列特征，通过自然正交展开为 X=V×P，将距平场 X
分解为时间序列 P 和空间函数 V。将海平面高度异常
X 的观测资料以矩阵形式给出，处理为距平场 ：
J K
x11
x12
…
x1n
N O
X
=
K K
1 数据介绍
本 研 究 所 用 数 据 融 合 了 Cryosat-2、Jason-1、
收稿日期 ：2015-01-07。
Jason-2、T/P、Envisat、GFO、ERS-1/2 的 卫 星 数 据， 以提供均匀、交叉定标的高质量测高数据序列，数据 为每周 / 月周期的沿轨数据生成的 1/4°×1/4°Mercator 投影下（即经度、纬度方向上具有相同的分辨率，约 为 33km 乘以该纬度的余弦值）的数据网格。数据时间 跨度为 1992 年 12 月 ~2013 年 12 月，空间范围是 82°S ~82°N，0°E ~360°E。由于季节的平均数据有一定的时 间延迟，目前 AVISO 发布的气候学平均数据截止到 2013 年 12 月份。2014 版本融合数据的海平面高度异常 基于 20 年的平均海面高度计算。
x21
LKK xhm1
x22 h xm2
… … …
wk.baidu.com
x2n
O O
xhmnPOO
(1)
其中，m 是观测资料点，n 是时间序列点。
计算方阵 C=XX T，C 为是实对称矩阵。计算 C 的
特征向量 V 和特征根 λ ：
JK m1
0
0
0
N O
CV
=
mV, m
=
K0 LKKK 00
m2 0 0
0 0O
本文利用法国 AVISO 数据分发中心提供的 2014 多卫星融合数据中的海面高度异常数据定性分析了 1993-2013 年的海平面高度异常的季节性变化规律，然 后采用 EOF 方法分析了海面高度异常的年代迹时间尺 度特征。
太平洋中纬度地区的海平面受比容影响较大，第 一、二季度北半球中纬度海域海平面高度异常呈现负 值，海平面较低，第三、四季度海面高度异常值呈现 正值，海平面远高于冬季 ；对于南半球中纬度而言， 海平面的变化与北半球中纬度地区相反。王珍珍（2011） 等人利用 AVISO 融合数据资料研究全球海平面的变化 特征显示，全球海平面升高趋势明显，其中南半球的 增长速度快于全球和北半球 [6]。
0…m0mPOOO
(2)
一般将特征根 λ 按从大到小的顺序排列，V 的列向量
第 14 卷第 12 期
万 宇等 ：全球海平面高度异常的时空变化分析
·59·
代表各个模态的 EOF，即主成分空间模态。 时间系数（即主分量）计算公式为 ：P=V TX，P 的行
向量代表各个特征向量的主成分，若把空间特征向量按
极值区域在东太平洋暖池区域。
关键词 ：海平面高度 ；季节性变化 ；EOF 分析
中图分类号 ：P229
文献标志码 ：B
文章编号 ：1672-4623（2016）12-0058-03
众多研究表明，20 世纪全球海平面平均上升速率 约为 1.5±0.5 mm/a，卫星资料研究结果显示，近年来 全球海平面的上升速率呈现加快趋势，以 2.8±0.4 mm/ a 的速度升高 [1]。海平面的不断上升严重地威胁着人类 的生存环境。据联合国环境署统计，全世界目前有近 一半的人口居住在沿海地区。海平面的升高将给人类 的生存带来极大危害，主要表现在低洼地区淹没、淡 水资源短缺和洪涝等自然灾害，将严重影响沿海地区 的生态环境和建筑物的安全 [2]。例如，2001 年南太平 洋岛国图鲁瓦格在对抗海平面上升中宣告失败，并放 弃自己的国家，举国搬迁到新西兰，成为世界上第一 个由于海平面上升而全民搬迁的国家 [3]。同时，海平 面的升高还将导致热带气旋频率和强度的增加 [4]，极 易形成海洋灾害，例如海啸、风暴和赤潮等。近年来， 海洋灾害频繁、海平面上升更使其危害程度加剧。因此， 研究海平面的变化趋势及相互关系能帮助人们估计未 来海平面的变化趋势，降低因海平面上升带来的各种 危害。
照主成分的权重进行线性叠加，即可得到原资料场。
方差贡献（variance contribution）是第 i 个特征向
量对 X 场的贡献率 P= λi ⁄ Rim= 1 λi，也称单个变量的方差 与总方差的比为解释方差 [5]。前 p 个特征向量对 X 场
的贡献率
P=
Rp i=1
λi
⁄ Rim= 1
2016 年 12 月 第 14 卷第 12 期
doi:10.3969/j.issn.1672-4623.2016.12. 019
地理空间信息
GEOSPATIAL INFORMATION
Dec.,2016 Vol.14,No.12
全球海平面高度异常的时空变化分析
万 宇 1 ，魏崇毓 1
（1. 青岛科技大学，山东 青岛 266100）
m
个变
量的总方差相等。
a 第一季度 1~3 月
3 数据分析
3.1 全球海平面高度异常的季节性变化分析 图 1 给出了海平面异常的每个季节的气候学平均
值，从图中可看出海平面高度异常的季节变化比较明 显，季节变化也比较明显，理论上来讲在季节尺度上 比容和两极海冰消长对于全球海平面高度异常的作用 更加明显。除两极的周边区域，第一季度与第三季度、 第二季度与第四季度各个海区的海面高度异常平均值 正负相反，赤道区域与南半球海区的海平面变化特征 比较明显。
λi。根据特征向量的特征性质
V TV=I， 由 X=V×P 可 知 C=VPP TV ；由 CV=λV 可 知
C=VλV T，对比两式可得 PP T=λ，即主分量的方差和它
对应的特征值相等。tr(C)=tr(VλV T)，且 V TV=I，可得
Rm i=1
Cii
=
Rm i=1
λi
，即
m
个主分量的总方差与原
摘 要：利用法国 AVISO 数据分发中心提供的 2014 多卫星融合数据中海面高度异常数据，研究了 1992 年 12 月 ~2013 年 12 月，
空间范围为 82° S ~82° N，0° E ~360° E 全球海平面的变化趋势及分布，分析了全球海面高度异常的季节性变化，再使用经验正
交函数分析方法（EOF）进行分析。结果表明，南北半球海平面高度存在年周期的反向相关特性，太平洋存在东西反向相关特性，
2 研究方法
经验正交函数分析方法是统计分析数据的方法，
是将时空尺度的信息分离，提取主要的空间型与时间
序列特征，通过自然正交展开为 X=V×P，将距平场 X
分解为时间序列 P 和空间函数 V。将海平面高度异常
X 的观测资料以矩阵形式给出，处理为距平场 ：
J K
x11
x12
…
x1n
N O
X
=
K K
1 数据介绍
本 研 究 所 用 数 据 融 合 了 Cryosat-2、Jason-1、
收稿日期 ：2015-01-07。
Jason-2、T/P、Envisat、GFO、ERS-1/2 的 卫 星 数 据， 以提供均匀、交叉定标的高质量测高数据序列，数据 为每周 / 月周期的沿轨数据生成的 1/4°×1/4°Mercator 投影下（即经度、纬度方向上具有相同的分辨率，约 为 33km 乘以该纬度的余弦值）的数据网格。数据时间 跨度为 1992 年 12 月 ~2013 年 12 月，空间范围是 82°S ~82°N，0°E ~360°E。由于季节的平均数据有一定的时 间延迟，目前 AVISO 发布的气候学平均数据截止到 2013 年 12 月份。2014 版本融合数据的海平面高度异常 基于 20 年的平均海面高度计算。
x21
LKK xhm1
x22 h xm2
… … …
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(1)
其中，m 是观测资料点，n 是时间序列点。
计算方阵 C=XX T，C 为是实对称矩阵。计算 C 的
特征向量 V 和特征根 λ ：
JK m1
0
0
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N O
CV
=
mV, m
=
K0 LKKK 00
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