一种判断北冰洋表层环流变化状况的方法与流程

1.本发明涉及水文、海洋技术领域，特别是一种判断北冰洋表层环流变化状况的方法。


背景技术：

2.近年来，随着气候变化加剧，位于地球最北端的北冰洋得到了越来越广泛的关注。北冰洋环流是全球大洋环流的重要组成部分，其形成由风应力、温盐、大气等多重因素共同控制。近些年在海温、大气、北极涛动等因素的作用下，北冰洋环流的路径和速度发生了明显改变，这种变化对北极周边地区的环境、气候产生了一定影响，对于研究全球海洋循环和气候变化具有不可忽视的作用。
3.有关北冰洋环流的研究，大多数都集中在其机制以及淡水、浮冰等要素的年际变化上，一些研究人员提出北冰洋淡水路径的变化与北极涛动之间存在一定的联系。然而，很少有人关注北冰洋表层环流的年际变化以及更长时间尺度上发生的突变等现象。因此对北冰洋环流整体变化状况的讨论必不可少。
4.对于北冰洋环流年际、年代际变化的讨论，可以使人们进一步了解北冰洋近十年来发生的变化，有利于对全球海洋、气候变化作出更深的理解。


技术实现要素：

5.本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的不足而提供一种判断北冰洋表层环流变化状况的方法，采用本发明方法可以获得北冰洋表层环流近六十年来的变化情况，以达到对海洋环流、气候变化更好的理解并预测。
6.本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：
7.根据本发明提出的一种判断北冰洋表层环流变化状况的方法，包括以下步骤：
8.步骤1、获取北冰洋海域a年月平均海平面高度数据；
9.步骤2、将步骤1的北冰洋海域a年月平均海平面高度数据进行经验正交函数分解eof，分解后得到第一～第四模态以及这四个模态对应的北冰洋海域a年逐月平均海平面高度的空间分布和时间序列；
10.步骤3、将步骤2得到的第一、二模态对应的时间序列进行小波分析，得到北冰洋海域海平面高度周期变化的小波图；
11.步骤4、获取北极涛动指数ao数据；
12.步骤5、对步骤2得到的第一模态对应的a年逐月平均海平面高度的时间序列与北极涛动指数ao数据对应的时间序列进行相关性分析，得到相关系数；根据相关系数得到引起北冰洋表层环流的变化的因素及其变化的状况；根据步骤3得到的小波图得到北冰洋表层环流的周期变化情况。
13.作为本发明所述的一种判断北冰洋表层环流变化状况的方法进一步优化方案，步骤2包括：将北冰洋海域a年月平均海平面高度数据根据如下公式进行经验正交函数分解：
[0014][0015]
p＝1,2,
…
,m；q＝1,2,
…
,n
[0016]
其中，x为北冰洋海域a年月平均海平面高度数据矩阵，m为x的网格点，n为时间点，x
pq
为x中第p行第q列的数值；将x分解为时间函数z和空间函数v两部分，以此对北冰洋海域a年月平均海平面高度数据矩阵进行正交展开；
[0017]
x＝vz
[0018][0019][0020]
整个x分解为m个矩阵相加的形式：
[0021][0022]
其中，v
pq
为v中第p行第q列的数值,z
pq
为z中第p行第q列的数值。
[0023]
作为本发明所述的一种判断北冰洋表层环流变化状况的方法进一步优化方案，步骤3小波分析包括
[0024]
morlet小波函数ψ(t)：
[0025][0026]
其中，t为时间，e为自然底数，i为虚数单位，ω0是无量纲频率；
[0027]
小波系数ω
f
(a,b)为：
[0028][0029]
其中a为伸缩尺度参数；b为平移尺度参数；f(t)为北冰洋海域a年月平均海平面高度的第一、二模态时间序列构成的信号；为对f(t)进行的平移与伸缩综合尺度；r为实数集合，为小波基函数；
[0030]
小波方差var(a)为：
[0031]
var(a)＝∑[ω
f
(a,b)]2。
[0032]
作为本发明所述的一种判断北冰洋表层环流变化状况的方法进一步优化方案，步骤5中相关系数r(m,n)包括
[0033][0034]
m、n分别为北冰洋a年月平均海平面高度第一模态对应的时间序列和北极涛动指数，cov(m,n)为m与n的协方差，var(m)为m的方差，var(n)为n的方差。
[0035]
本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
[0036]
(1)本发明采用欧洲中期天气预报中心(ecmwf)的oras4(ocean reanalysis system 4)数据(balmaseda等人，2013)，提供了一种讨论北冰洋表层环流变化的新方法；
[0037]
(2)采用本发明可以获取北冰洋表层海水变化状况，并且可以判断表层环流的周期变化情况；
[0038]
(3)本发明填补了分析北冰洋表层海洋环流尤其是周期性变化的空白，对气候变化的预测有一定帮助；
[0039]
(4)本发明能够对环流变化状况进行准确判断，具有快速和简单易实现等优势，适合于实际应用。
附图说明
[0040]
图1是本发明的流程图。
[0041]
图2是1958
‑
2017年北冰洋海平面高度eof分析空间分布图；其中，(a)是第一模态，(b)是第二模态，(c)是第三模态，(d)是第四模态。
[0042]
图3是1958
‑
2017年北冰洋海平面高度eof分析时间序列图；其中，(a)是第一模态，(b)是第二模态，(c)是第三模态，(d)是第四模态。
[0043]
图4是eof第一模态时间序列小波分析图；其中(a)是小波实部等值线图，(b)是小波方差图，(c)是小波系数模。
[0044]
图5是eof第二模态时间序列小波分析图；其中(a)是小波实部等值线图，(b)是小波方差图，(c)是小波系数模。
[0045]
图6是海平面高度(ssh)和北极涛动指数(ao)的时间序列图。
具体实施方式
[0046]
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例对本发明进行详细描述。
[0047]
如图1所为本发明的方法原理图，本发明利用欧洲中期天气预报中心(ecmwf)的oras4(ocean reanalysis system 4)的海平面高度和海温数据，美国海洋大气局(noaa)的北极涛动指数(ao)数据；选取北冰洋地区为主要研究区域，通过eof分析，再对所得的时间序列进行小波分析，得到北冰洋六十年来表层环流的变化情况。
[0048]
实施例：选取北冰洋地区为研究区域，利用本发明提出的技术方案考察北冰洋表层环流变化状况，具体步骤如下：
[0049]
1、收集1958
‑
2017年北冰洋地区(0
°
～180
°
e,66
°
～90
°
n)月平均海平面高度、海温数据，进行年平均处理，得到逐年平均变化趋势。
[0050]
2、将月平均数据距平化处理，进行经验正交函数分析(eof)，得到海平面高度、海温的空间分布和时间序列。根据所得方差贡献率选取前四个模态逐个进行模态分析，得到
形成这种分布的原因。
[0051]
3、选取所得时间序列中变化较大的进行小波分析，得到小波系数实部等值线图、小波方差图、小波系数模。从小波分析结果中可以得到表层环流的变化周期以及未来的变化趋势。
[0052]
4、获取1958
‑
2017年北极涛动指数(ao)月平均数据，得到该数据时间序列，与第一模态时间序列进行互相关分析，得到相关系数。其中具体关系式为：
[0053][0054]
图2、3为1958
‑
2017年北冰洋海平面高度eof分析空间分布(图2中的(a):第一模态，图2中的(b):第二模态，图2中的(c):第三模态，图2中的(d)：第四模态)和时间序列(图3中的(a):第一模态，图3中的(b):第二模态，图3中的(c):第三模态，图3中的(d)：第四模态)。其中第一模态方差贡献率为36.7975％，第二模态方差贡献率17.8430％，第三模态方差贡献率为10.4265％，第四模态方差贡献率为8.1921％。将两者结合分析可以得到北冰洋在1989年前后发生了一次年代际突变，北冰洋上层海水结构发生了显著的变化，这种变化与北冰洋和大西洋的淡水交换模式的变化有很大关系。在2002～2017年间北冰洋海平面高度表现出明显的上升趋势，其中在波弗特海地区尤为明显，除了全球变暖导致海冰融化引起的海平面上升外，这种上升的趋势还与波弗特环流近十几年来的加速状态有一定的关联。
[0055]
图4、5为eof第一、二模态时间序列的小波分析结果(图4中的(a):小波实部等值线图，图4中的(b):小波方差图，图4中的(c):小波系数模)。
[0056]
图4可以得到eof第一模态以较短时间尺度的周期变化为主，从小波方差图中可以准确的判断出，该模态在大约12a尺度上存在周期震荡。在1989年以后的30a尺度上，也存在周期震荡，这与北冰洋在90年代末发生的突变密切相关，证明了北冰洋自80年代末期的突变后，环流具有一定的周期性变化规律。
[0057]
图5表明eof第二模态时间序列在6a尺度上具有较小的周期震荡，在12a尺度上存在剧烈震荡。图5中的(a)是小波实部等值线图，图5中的(b)是小波方差图，图5中的(c)是小波系数模。
[0058]
图6为海平面高度(ssh)和北极涛动指数(ao)的时间序列。计算两者相关系数为0.2163，有一定的相关性。
[0059]
因此按照本发明提供的方法来讨论北冰洋环流表层变化状况是可行且精确的。
[0060]
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围内。

技术特征：
1.一种判断北冰洋表层环流变化状况的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取北冰洋海域a年月平均海平面高度数据；步骤2、将步骤1的北冰洋海域a年月平均海平面高度数据进行经验正交函数分解eof，分解后得到第一～第四模态以及这四个模态对应的北冰洋海域a年逐月平均海平面高度的空间分布和时间序列；步骤3、将步骤2得到的第一、二模态对应的时间序列进行小波分析，得到北冰洋海域海平面高度周期变化的小波图；步骤4、获取北极涛动指数ao数据；步骤5、对步骤2得到的第一模态对应的a年逐月平均海平面高度的时间序列与北极涛动指数ao数据对应的时间序列进行相关性分析，得到相关系数；根据相关系数得到引起北冰洋表层环流的变化的因素及其变化的状况；根据步骤3得到的小波图得到北冰洋表层环流的周期变化情况。2.根据权利要求1所述的一种判断北冰洋表层环流变化状况的方法，其特征在于，步骤2包括：将北冰洋海域a年月平均海平面高度数据根据如下公式进行经验正交函数分解：p＝1,2,
…
,m；q＝1,2,
…
,n其中，x为北冰洋海域a年月平均海平面高度数据矩阵，m为x的网格点，n为时间点，x
pq
为x中第p行第q列的数值；将x分解为时间函数z和空间函数v两部分，以此对北冰洋海域a年月平均海平面高度数据矩阵进行正交展开；x＝vzx＝vz整个x分解为m个矩阵相加的形式：其中，v
pq
为v中第p行第q列的数值,z
pq
为z中第p行第q列的数值。3.根据权利要求1所述的一种判断北冰洋表层环流变化状况的方法，其特征在于，步骤3小波分析包括morlet小波函数ψ(t)：
其中，t为时间，e为自然底数，i为虚数单位，ω0是无量纲频率；小波系数ω
f
(a,b)为：其中a为伸缩尺度参数；b为平移尺度参数；f(t)为北冰洋海域a年月平均海平面高度的第一、二模态时间序列构成的信号；为对f(t)进行的平移与伸缩综合尺度；r为实数集合，为小波基函数；小波方差var(a)为：var(a)＝∑[ω
f
(a,b)]2。4.根据权利要求1所述的一种判断北冰洋表层环流变化状况的方法，其特征在于，步骤5中相关系数r(m,n)包括m、n分别为北冰洋a年月平均海平面高度第一模态对应的时间序列和北极涛动指数，cov(m,n)为m与n的协方差，var(m)为m的方差，var(n)为n的方差。
技术总结
本发明公开了一种判断北冰洋表层环流变化状况的方法，将步北冰洋海域a年月平均海平面高度数据进行经验正交函数分解EOF，分解后得到第一~第四模态以及这四个模态对应的北冰洋海域a年逐年月平均海平面高度的空间分布和时间序列；将第一、二模态对应的时间序列进行小波分析，得到北冰洋海域海平面高度周期变化的小波图；获取北极涛动指数AO数据；得到的第一模态对应的a年逐年月平均海平面高度的时间序列与北极涛动指数AO数据对应的时间序列进行相关性分析，得到相关系数；根据相关系数得到引起北冰洋表层环流的变化的因素及其变化的状况；根据小波图得到北冰洋表层环流的周期变化情况。本发明能够对环流变化状况进行准确判断，快速和简单易实现。快速和简单易实现。快速和简单易实现。


技术研发人员：张渊智 杨一琳 梁湘三 何宜军
受保护的技术使用者：南京信息工程大学
技术研发日：2021.04.02
技术公布日：2021/6/29