冬春季黄海温度锋面的多时间尺度变化及主控因素分析
海洋锋面强度变化对陆源物质输运和全球物质循环有重要作用.冬春季节,中国东部陆架区西太平洋边界流分支与沿岸流之间形成了海洋温度锋.为探究冬季风暴和陆架环流双重影响下温度锋面的多时间尺度变化及主控因素,本文以黄海为研究区,分别在年代际尺度和天气尺度,利用信号分解和可解释深度学习方法,研究了低纬度驱动的环流系统和高纬度驱动的冬季风暴对锋面变化的耦合作用.在年代际尺度,通过使用经验正交函数分解和集合经验模态分解的方法,将北黄海的温度变化与黄海暖流强度相联系.研究结果表明,黄海的海表温度经验正交函数(EOF)分解第一模态的空间分布有明显的黄海暖流——沿岸流体系特征;海表温度EOF第一模态时间序列与黄海暖流强度指标的相关性良好,且受低频率厄尔尼诺-南方涛动信号调控.在天气尺度,对卷积神经网络-长短时记忆网络(CNN-LSTM)模型进行训练并使用可解释性指标进行分析,结果发现无风或弱风条件下,海洋锋面主要由压力梯度力和科里奥利力的地转平衡维持;但在冬季风暴条件下,受开尔文波传播和切变锋破碎的影响,流场的低频波动成为导致锋面强度变化的主因.本文研究结果表明,大数据及机器学习方法是在众多海洋参数间建立联系,并发现一些独特物理海洋过程的重要手段,具有广阔的应用前景.
温度锋面、大数据分析、冬季风暴、黄海暖流、沿岸流
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P731.11(海洋基础科学)
国家自然科学基金;国家自然科学基金
2023-07-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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