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专利名称：一种研究大澳大利亚湾中尺度涡活动的季节和年际变化规律的方法

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202411266153.0

专利申请（专利权）人：广东海洋大学
权利人地址：广东省湛江市麻章区海大路1号

专利发明（设计）人：郑少军,徐宏运,严厉,刘婷甄,郑宸宇

专利摘要：本发明公开了一种研究大澳大利亚湾中尺度涡活动的季节和年际变化规律的方法，该方法包含：获取数据，分析大澳大利亚湾中尺度涡活动的空间分布特征；分析大澳大利亚湾中尺度涡活动的季节变化；确定大澳大利亚湾中尺度涡活动的季节变化与大澳大利亚湾流的水平剪切以及垂向剪切关系和大澳大利亚湾中尺度涡活动的年际变化等。本发明解决了现有技术没有涉及大澳大利亚湾中尺度涡活动的季节和年际变化规律和动力机制的问题，确定了EON的年际变化受控于EKE的年际变化，且二者均受大尺度海气过程ENSO和SAM的影响，而大尺度海气过程ENSO通过调节水平剪切以及垂向剪切的强度影响EKE的年际变化，最终对EON的年际变化产生影响。

主权利要求：
1.一种研究大澳大利亚湾中尺度涡活动的季节和年际变化规律的方法，其特征在于，该方法包含：步骤一：获取全球中尺度涡轨迹数据集META3.2DT、水平分辨率为0.25°×0.25°、垂向共有75层的CMEMS月平均流速数据和空间分辨率为1／4°×1／4°的SLA数据，计算出Nino3.4指数、SAM指数，用SLA数据计算出EKE，用Nino3.4指数表征ENSO，用SAM指数则表征SAM；
所述CMEMS为哥白尼海洋环境监测服务，所述全球中尺度涡轨迹数据集META3.2DT来自AVISO；所述AVISO为Archiving、ValidationandInterpretationofSatellitesOceanographicdata；所述EKE为涡动能EKE；所述SAM为南半球环状模；所述ENSO为厄尔尼诺?南方涛动；
步骤二：将在寿命期间平均MRS≥0.16m/s的涡旋轨迹作为研究对象，基于计算出的EKE，利用全球中尺度涡轨迹数据集META3.2DT，分析大澳大利亚湾中尺度涡活动的空间分布特征，分析大澳大利亚湾的涡旋移动特征，得出大澳大利亚湾的涡旋的生成和移动的规律；
所述MRS为最大旋转速度；
步骤三：利用EKE和EON的季节变化分析大澳大利亚湾中尺度涡活动的季节变化，得出大澳大利亚湾表层EKE的季节变化和EON季节变化与空间分布的关系；
所述EON为涡旋出现个数；
步骤四：利用CMEMS月平均流速数据分析大澳大利亚湾流场的水平剪切以及垂向剪切对EKE的影响，分析大澳大利亚湾流的水平剪切以及垂向剪切的季节变化对涡旋活动的影响，从动力上解释EON的季节变化，确定大澳大利亚湾中尺度涡活动的季节变化与大澳大利亚湾流的水平剪切以及垂向剪切关系；
所述分析大澳大利亚湾流的水平剪切以及垂向剪切的季节变化对涡旋活动的影响包括：将水平剪切细分为表层经向速度u在x、y方向的梯度以及纬向速度v在x、y方向的梯度这四种，分别用 、 、、 表示，而垂向剪切则用表层经向速度u减去450米深度经向速度u所代表，垂向上忽略纬向速度v的剪切；
步骤五：利用超前滞后相关分析方法，分析EKE和EON分别与Nino3.4指数和SAM指数的超前滞后相关关系，以及EKE与EON做超前滞后相关确定EON与EKE、ENSO和SAM的年际变化关系，确定EKE的年际变化如何影响EON的年际变化；通过合成分析确定厄尔尼诺事件和拉尼娜事件期间EON空间分布变化，确定ENSO如何影响EON的空间分布；
利用超前滞后相关分析方法，分析大澳大利亚湾表层流速的水平剪切异：痛瓜蚣羟幸斐Ｓ隢ino3.4指数和SAM指数的超前滞后相关关系，分析EKE与水平剪切异：痛瓜蚣羟幸斐５某爸秃笙喙毓叵担
步骤六：从ENSO对EON影响的物理机制确定大澳大利亚湾中尺度涡活动的年际变化受ENSO过程调制；
利用合成分析方法确定ENSO如何影响水平剪切异：痛瓜蚣羟幸斐４佣跋霦KE的年际变化，并影响EON年际变化。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤一中，所述CMEMS月平均流速数据的深度从表层至5900米、时间从1993年1月至2020年12月；所述SLA数据的时间分布率为1天。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在步骤一中，EKE的时间为1993 2021年，计~算EKE的公式如下： （1）
在公式（1）中， 与 分别为经向和纬向地转速度异常。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤一中，所述Nino3.4指数是通过平均
170°W 120°W、5°S 5°N区域的海表温度距平来计算的；所述SAM指数是通过将南半球20°向~ ~极地区域每月700hPa高度异常投影到1979 2000年月平均700hPa高度经验正交函数分析~的主模态所得来的。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤五中，将EKE和EON时间序列去除季节循环后通过一年低通滤波得到EKE年际异常变化。 说明书 : 一种研究大澳大利亚湾中尺度涡活动的季节和年际变化规律
的方法技术领域[0001] 本发明涉及一种研究尺度涡活动的季节和年际变化规律的方法，具体涉及一种研究大澳大利亚湾中尺度涡活动的季节和年际变化规律的方法。背景技术[0002] 中尺度涡在全球海洋普遍存在，其蕴含了90%的海洋动能，在物质和能量的输送以及再分配中发挥着至关重要的作用，显著影响海洋动力学，并对全球气候产生重大影响。中尺度涡主要通过平均流的不稳定过程产生，不稳定过程可分为平均流的水平剪切所导致的正压不稳定以及垂向剪切所导致的斜压不稳定。大尺度能量通过正压、斜压和混合不稳定过程从平均流向中尺度涡转移导致中尺度涡的形成和脱落。具体而言，平均流动能可以通过正压不稳定转化为涡动能（EddyKineticEnergy，EKE），平均流势能则可以通过斜压不稳定转化为涡势能，涡势能再进而转化为EKE。除了形成和脱落，中尺度涡在传播过程中也伴随着高EKE。[0003] 研究表明全球海洋EKE的主要来源是斜压不稳定，在东南印度洋的利文流系统以及南印度逆流系统区域，斜压不稳定是中尺度涡生成与发展的最主要因素。在年际变化上，厄尔尼诺?南方涛动（ElNi?o?SouthernOscillation，ENSO）通过影响利文流和利文潜流的垂向剪切导致的斜压不稳定来影响利文流区域EKE的年际变化。此外，研究表明印度洋南印度逆流系统区域EKE的年际变化同时受ENSO和南半球环状模（SouthernHemisphereAnnularMode，SAM）的影响。北太平洋副热带逆流区域的中尺度涡也主要通过斜压不稳定产生，该斜压不稳定与表层副热带逆流和潜在的北赤道流之间的垂向剪切相关，且该垂向剪切很好解释了EKE的季节和年际变化。同时，正压不稳定也是EKE的重要能量来源，在黑潮延伸体区域，能量分析表明该区域EKE年代际变化主要受到背景流正压不稳定的控制，且正压不稳定的年代际变化滞后北太平洋环流振荡约两年。热带西太平洋北赤道逆流区域EKE的季节变化主要受到正压不稳定的控制。在厄加勒斯回流区，印度洋副热带盆地风应力通过影响厄加勒斯回流的正压不稳定强度来调节EKE的年际变化。此外，正压以及斜压混合不稳定共同作用导致涡旋的形成与增强，研究表明赤道东太平洋EKE的季节变化与正斜压混合不稳定性有关，正压不稳定和斜压不稳定的贡献几乎相等。东澳大利亚流区域EKE的季节变化受限于上层海洋内的正压不稳定和斜压不稳定混合不稳定的调节。不同于EKE从能量学角度表征中尺度涡活动，涡旋出现个数（EddyOccurrenceNumber，EON）从运动学角度表征中尺度涡活动。中尺度涡的运动学和动力学性质与其寿命呈正相关关系，如振幅、涡度等。因此，EON也与涡旋寿命息息相关，涡旋寿命显著影响着EON。涡旋寿命越长，对应高EON。涡旋寿命已在全球范围内进行了研究，研究表明多种因素能影响到涡旋的寿命，如海洋盆地的大小和天气条件。此外，研究表明斜压和正压不稳定的增强将导致涡旋寿命的增加。[0004] 近年来，研究主要集中在EON的年际以及年代际变化，利用中尺度涡旋轨迹数据集以及其他观测和再分析资料。研究表明1993 2011年期间东北太平洋的EON和EKE均呈增长~趋势，EON的增加是由于涡旋寿命的延长。其进一步研究表明增强的反气旋风应力旋度为反气旋涡注入了更多的能量，更利于反气旋涡寿命的增加从而促进EON增多，且EON可能受太平洋年代际涛动和北太平洋环流涛动的影响。研究表明南海中尺度涡数量受到ENSO调制，二者关系受两种风应力旋度机制的控制：一种与ENSO直接相关，另一种通过太平洋经向模态与ENSO间接相关。这两种机制都诱导了南海风应力旋度的变化，从而影响中尺度涡活动。在赤道东太平洋，利用拉格朗日海面浮标观测数据研究表明热带不稳定涡数量与西向南赤道流和东向北赤道逆流之间的纬向剪切正压不稳定密切相关，热带不稳定涡数量在年际上受到ENSO对赤道太平洋纬向环流调制的影响。因此，针对EON的研究主要关注太平洋和南海EON的年际和年代际变化，并没有涉及大澳大利亚湾中尺度涡活动（中尺度涡出现个数，EON）的季节和年际变化规律和动力机制。虽然卫星观测显示大澳大利亚湾中存在着丰富的中尺度涡，但对其形成或寿命等特征了解并不多。研究表明在大澳大利亚湾西部与利文流相关的水平剪切产生了中尺度涡，此处的利文流是指起源于澳大利亚西北角（114°E，22°S），沿着澳大利亚西岸和南岸移动并延伸到塔斯马尼亚岛南端（约146°E，44°S）向东的流。在整个大澳大利亚湾的环流系统中，还存在着一支极为重要的向西流动的潜流，其位于大陆坡约500米深度左右，名为弗林德斯流。同时，少量的中尺度涡在东澳大利亚流区域产生并向南移动经过塔斯马尼亚南端进入大澳大利亚湾。此外，研究表明ENSO可以通过热带太平洋的海洋波导经印尼贯穿流传入东南印度洋，沿澳大利亚西部海岸到达大澳大利亚湾影响该区域的海洋动力过程，ENSO很有可能会影响到大澳大利亚湾的中尺度涡活动。[0005] 综上所述，现有技术存在的问题及缺陷为：对大澳大利亚湾中尺度涡活动（中尺度涡出现个数）季节尺度研究不足，并没有对EON的季节变化进行研究，在EON季节变化动力机制的研究也尚未明确；对大澳大利亚湾中尺度涡活动（中尺度涡出现个数）年际尺度研究不足，并没有将ENSO和SAM与大澳大利亚湾EON年际变化联系起来，没有从动力机制方面考虑ENSO对EON年际变化的影响。发明内容[0006] 本发明的目的是提供一种研究大澳大利亚湾中尺度涡活动的季节和年际变化规律的方法，解决了现有技术没有涉及大澳大利亚湾中尺度涡活动（中尺度涡出现个数EON）的季节和年际变化规律和动力机制的问题，本发明确定了EON的年际变化受控于EKE的年际变化，且二者均受大尺度海气过程ENSO和SAM的影响，而大尺度海气过程ENSO通过调节大澳大利亚湾流的水平剪切以及垂向剪切的强度影响EKE的年际变化，最终对EON的年际变化产生显著影响。[0007] 为了达到上述目的，本发明提供了一种研究大澳大利亚湾中尺度涡活动的季节和年际变化规律的方法，该方法包含：[0008] 步骤一：获取全球中尺度涡轨迹数据集META3.2DT、水平分辨率为0.25°×0.25°、垂向共有75层的CMEMS月平均流速数据和空间分辨率为1／4°×1／4°的SLA数据，计算出Nino3.4指数、SAM指数，用SLA数据计算出EKE，用Nino3.4指数表征ENSO，用SAM指数则表征SAM；所述CMEMS为哥白尼海洋环境监测服务，所述全球中尺度涡轨迹数据集META3.2DT来自AVISO；所述AVISO为Archiving,Validation,andInterpretationofSatellitesOceanographicdata；所述EKE为涡动能EKE；所述SAM为南半球环状模；所述ENSO为厄尔尼诺?南方涛动；[0009] 步骤二：将在寿命期间平均MRS≥0.16m/s的涡旋轨迹作为研究对象，基于计算出的EKE，利用全球中尺度涡轨迹数据集META3.2DT，分析大澳大利亚湾中尺度涡活动的空间分布特征，对大澳大利亚湾的涡旋移动特征也进行了分析，得出大澳大利亚湾的涡旋的生成和移动的规律；所述MRS为最大旋转速度；[0010] 步骤三：利用EKE和EON的季节变化分析大澳大利亚湾中尺度涡活动的季节变化，得出大澳大利亚湾表层EKE的季节变化和EON季节变化与空间分布的关系；所述EON为涡旋出现个数；[0011] 步骤四：利用CMEMS月平均流速数据分析大澳大利亚湾流场的水平剪切以及垂向剪切对EKE的影响，分析大澳大利亚湾流的水平剪切以及垂向剪切的季节变化对涡旋活动的影响，从动力上解释EON的季节变化，确定大澳大利亚湾中尺度涡活动的季节变化与大澳大利亚湾流的水平剪切以及垂向剪切关系；[0012] 步骤五：利用超前滞后相关分析方法，分析EKE和EON分别与Nino3.4指数和SAM指数的超前滞后相关关系，以及EKE与EON做超前滞后相关确定EON与EKE、ENSO和SAM的年际变化关系，确定EKE的年际变化如何影响EON的年际变化；通过合成分析确定厄尔尼诺事件和拉尼娜事件期间EON空间分布变化，确定ENSO如何影响EON的空间分布；[0013] 步骤六：从ENSO对EON影响的物理机制确定大澳大利亚湾中尺度涡活动的年际变化受ENSO过程调制。[0014] 优选地，在步骤一中，所述CMEMS月平均流速数据的深度从表层至5900米、时间从1993年1月至2020年12月；所述SLA数据的时间分布率为1天。[0015] 优选地，所述EKE的时间为1993 2021年，所述计算EKE的公式如下：~[0016] （1）[0017] 在公式（1）中， 与 分别为经向和纬向地转速度异常。[0018] 优选地，在步骤一中，所述Nino3.4指数是通过平均170°W 120°W、5°S 5°N区域的~ ~海表温度距平来计算的；所述SAM指数是通过将南半球20°向极地区域每月700hPa高度异常投影到1979 2000年月平均700hPa高度经验正交函数分析的主模态所得来的。~[0019] 优选地，在步骤四中，所述分析大澳大利亚湾流的水平剪切以及垂向剪切的季节变化对涡旋活动的影响包括：将水平剪切细分为表层经向速度u在x、y方向的梯度以及纬向速度v在x、y方向的梯度这四种，分别用 、 、 、 表示，而垂向剪切则用表层流速u减去450米深度流速u所代表，垂向上忽略v的剪切。[0020] 优选地，在步骤五中，将EKE和EON时间序列去除季节循环后通过一年低通滤波得到EKE年际异常变化。[0021] 优选地，在步骤六中，利用超前滞后偏相关分析方法，分析大澳大利亚湾表层流速的水平剪切异：痛瓜蚣羟幸斐Ｓ隢ino3.4指数和SAM指数的超前滞后偏相关关系，分析EKE与水平剪切异：痛瓜蚣羟幸斐５某爸秃笃喙毓叵。[0022] 优选地，在步骤六中，利用合成分析方法确定ENSO如何影响水平剪切异：痛瓜蚣羟幸斐４佣跋霦KE的年际变化，并影响EON年际变化。[0023] 本发明的一种研究大澳大利亚湾中尺度涡活动的季节和年际变化规律的方法，解决了现有技术没有涉及大澳大利亚湾中尺度涡活动（中尺度涡出现个数）的季节和年际变化规律和动力机制的问题，具有以下优点：[0024] 1、本发明用AVISO发布的全球中尺度涡轨迹数据集（META3.2DT）研究1993 2021年~大澳大利亚湾中尺度涡活动的季节和年际变化及其物理机制，研究表明，大澳大利亚湾存在高EON，且对应着高EKE。这说明大澳大利亚湾具有丰富的中尺度涡活动。大澳大利亚湾的中尺度涡普遍在高EKE区域生成并自东向西移动，且气旋涡和反气旋涡在移动过程中分别伴随着向极地和赤道方向的偏转。同时，涡旋在移动过程中也伴随着高EKE，因此形成了高EKE区域对应高EON的空间分布特征。[0025] 2、在季节变化中，本发明发现EON具有明显的年周期季节变化特征。EON最大值在8月，最小值在2月。特别对于空间分布的季节变化，EON与EKE具有一致的对应关系。在EON多的月份，如7、8、9月，EKE也高。而在EON少的2、3、4月，EKE同样低。当EKE高时，有利于涡旋的产生和维持，进而导致涡旋寿命的增加，最终导致EON增长。大澳大利亚湾EKE的季节变化主导EON的季节变化。而根据能量学分析表示，大澳大利亚湾流的水平剪切以及垂向剪切造成的不稳定是EKE的重要动力来源。特别在高EKE区域，对应着强的水平剪切以及利文流与弗林德斯流造成的垂向剪切。因此，本发明对大澳大利亚湾流的水平剪切和垂向剪切的季节变化进行研究，结果发现水平剪切和垂向剪切的季节变化共同主导了EKE的季节变化，最终影响了EON的季节变化。[0026] 3、年际变化中，EON与EKE的相关性极高且同时发生变化。EKE在年际上同样主导着EON，二者均受大尺度海气过程ENSO和SAM的影响。EON与EKE滞后ENSO9个月时负相关性最强，滞后SAM14个月时正相关性最强。ENSO通过影响大澳大利亚湾流的水平剪切以及垂向剪切影响EKE的年际变化，最终影响EON的年际变化。附图说明[0027] 图1为1993 2021年大澳大利亚湾的气候态的空间分布图。~[0028] 图2为涡旋的移动方向偏转和运动轨迹图。[0029] 图3为大澳大利亚湾区域平均的EKE和EON区域之和的季节变化图。[0030] 图4为1993 2021年大澳大利亚湾区域表层EKE空间分布的季节变化。~[0031] 图5为1993 2021年大澳大利亚湾区域EON空间分布的季节变化。~[0032] 图6为1993 2021年大澳大利亚湾区域气候态流场。~[0033] 图7为1993 2021年大澳大利亚湾流的水平剪切以及垂向剪切强度区域平均的季~节变化。[0034] 图8为1993 2021年大澳大利亚湾水平剪切强度空间分布的季节变化。~[0035] 图9为1993 2021年大澳大利亚湾垂向剪切强度空间分布的季节变化。~[0036] 图10为1993 2021年大澳大利亚湾的EON区域之和异常、区域平均EKE异常、~Nino3.4指数和SAM指数的年际变化。[0037] 图11为EON异常与EKE异常以及同Nino3.4指数的超前滞后关系。[0038] 图12为EON异常超前拉尼娜事件3个月至滞后拉尼娜事件18个月的空间分布。[0039] 图13为经过13点平滑处理的大澳大利亚湾表层流速区域平均的剪切异：蚇ino3.4以及SAM指数的年际变化。[0040] 图14为水平剪切异常超前拉尼娜事件8个月至滞后拉尼娜事件13个月的空间分布。[0041] 图15为垂向剪切异常超前拉尼娜事件6个月至滞后拉尼娜事件15个月的空间分布。具体实施方式[0042] 下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。[0043] 一种研究大澳大利亚湾中尺度涡活动的季节和年际变化规律的方法，该方法包含：[0044] 利用EKE和EON的季节变化分析大澳大利亚湾中尺度涡活动的季节变化，从动力上解释EON的季节变化确定大澳大利亚湾中尺度涡活动的季节变化与大澳大利亚湾流的水平剪切以及垂向剪切关系，利用EKE和EON的年际变化分析大澳大利亚湾中尺度涡活动的年际变化和从ENSO对EON影响的物理机制确定大澳大利亚湾中尺度涡活动的年际变化受ENSO过程调制。具体的步骤如下：[0045] 步骤一：获取全球中尺度涡轨迹数据集META3.2DT（META3.2DT为法国国家空间研究中心卫星海洋学存档数据中心（AVISO）发布的1993年1月至2022年10月的全球中尺度涡轨迹数据集twosat版本数据，该数据集包含检测到的气旋和反气旋涡，主要包含它们的经度、纬度、振幅、最大旋转速度等数据。有关META3.2DT数据集的更详细描述可在该网站上得到： 。）、水平分辨率为0.25°×0.25°、垂向共有75层、深度从表层至5900米、时间从1993年1月至2020年12月的CMEMS月平均流速数据（由欧洲中期预报中心（ECMWF）第五代海洋再分析数据集（ORAS5）提供，哥白尼海洋环境监测服务（CMEMS）分发的月平均流速数据）和空间分辨率为1／4°×1／4°、时间分布率为1天的SLA数据（由AVISO提供，CMEMS分发的SLA数据（海表面高度异常数据）），计算出Nino3.4指数（从美国国家海洋和大气管理局（NOAA）获。、SAM指数（从美国国家海洋和大气管理局（NOAA）获。，用SLA数据计算出1993 2021年的EKE，用~Nino3.4指数表征ENSO，用SAM指数则表征SAM。[0046] 用于计算1993 2021年的EKE的公式如下：~[0047] （1）[0048] 其中， 与 分别为经向和纬向地转速度异常，可在该网站上得到：https://data.marine.copernicus.eu/products。[0049] Nino3.4指数是通过平均170°W?120°W，5°S?5°N区域的海表温度（SST）距平来计算的。SAM指数是通过将南半球20°向极地区域每月700hPa高度异常投影到1979 2000年月平~均700hPa高度经验正交函数（EOF）分析的主模态所得来的。Nino3.4指数和SAM指数的下载网址为：https://psl.noaa.gov/data/climateindices/list/。[0050] 步骤二：将在寿命期间平均MRS≥0.16m/s的涡旋轨迹作为研究对象，基于计算出1993 2021年的EKE，利用全球中尺度涡轨迹数据集META3.2DT，分析大澳大利亚湾中尺度涡~活动的空间分布特征，分析1993 2021年的大澳大利亚湾的涡旋移动特征，得出大澳大利亚~湾的涡旋的生成和移动的规律。[0051] 如图1所示，1993 2021年大澳大利亚湾的气候态的空间分布图，其中（a）1993~ ~2021年大澳大利亚湾的气候态涡旋MRS的空间分布，其从META3.2DT数据集计算得到；（b）从AVISO得到的气候态平均EKE的空间分布，时空范围同MRS一致，黑色打点区域表示高EKE2 2区域，其大于或等于70cm/s；（c）1993 2021年EON之和的空间分布，其来源是全球中尺度~涡轨迹数据集META3.2DT中涡旋轨迹在其寿命期间平均MRS大于或等于0.16m/s的涡旋轨迹。从图1可以明显看到，涡旋的最大旋转速度（MaximunRotationSpeed，MRS）、EKE以及EON具有相似的空间分布特征。它们主要沿着澳大利亚湾呈条带状结构分布，即在高EKE区域（图1的（b）中黑色打点区域）对应着高MRS以及高EON。特别地，125°E以西35°S?40°S区域存在MRS、EKE和EON的最大值。值得注意的是，图1的（c）中EON的来源并非META3.2DT数据集中所有的持续时间超过10天以及轨迹持续时间少于10天的涡旋轨迹，而是在寿命期间平均MRS大于或等于0.16m/s的涡旋轨迹，即大澳大利亚湾高EKE的区域表现出高MRS和高EON的涡旋活动特征。因此，本发明的研究对象是在寿命期间平均MRS大于或等于0.16m/s的涡旋轨迹。[0052] 本发明对大澳大利亚湾的涡旋移动特征也进行了分析，从涡旋传播方向来看，涡旋主要向西移动。[0053] 如图2所示，涡旋的移动方向偏转和运动轨迹图，其中（a）、（c）涡旋移动方向的偏转；（b）、（d）涡旋的运动轨迹。图中蓝色表示气旋涡，红色表示反气旋涡，黑色点则表示涡旋移动轨迹的起点，即涡旋的生成位置。由图2的（a）和（c）可知，气旋涡旋和反气旋涡具有相反的经向偏转，二者分别有向极地和向赤道的偏转，这与现有技术研究结果相一致。由图2的（b）和（d）清晰展示了大澳大利亚湾的涡旋移动轨迹，可以看到，无论是气旋涡还是反气旋涡，移动轨迹基本覆盖了高EKE区域。因此，结合图1的（b）和（c）可知，高EKE区域显示出高EON。且由于偏转方向的差异，气旋涡轨迹整体向西南延伸，而反气旋涡轨迹整体向西北延伸从而显示出一条沿着大澳大利亚湾的主要路径，以及图2的（d）中显著的红色部分，大量反气旋涡轨迹交叉重叠形成。尽管存在差异，但气旋涡和反气旋涡整体沿着高EKE区域移动，且二者的生成也主要位于高EKE区域（图2的（b）、（d）中黑色点）。得出大澳大利亚湾的涡旋主要在高EKE区域生成且沿着高EKE区域移动，最终形成EON与EKE极为相似的空间分布。[0054] 步骤三：利用EKE和EON的季节变化分析大澳大利亚湾中尺度涡活动的季节变化，得出大澳大利亚湾表层EKE的季节变化和EON季节变化与空间分布的关系。[0055] 本发明利用EKE和EON的季节变化分析探究1993 2021年大澳大利亚湾中尺度涡活~动的季节变化，发现大澳大利亚湾表层EKE的季节变化和EON存在相同季节变化与空间分布。[0056] 如图3所示，大澳大利亚湾区域平均的EKE和EON区域之和的季节变化图，其中（a）1993 2021年大澳大利亚湾表层区域平均的EKE季节变化；（b）EON区域之和的季节变化。从~图3可以看到，EKE在7月最大，3月最。涑氏帜曛芷诘募窘诒浠卣。从7月到3月，EKE逐月减。粗，从3月到7月，EKE逐月增强。而EON在8月最大，在2月最。8月到2月，EON逐月减。2月到8月，EON整体增强。虽然EKE和EON极值所在的月份并非相同，但它们具有相似的季节变化趋势。例如，从4月到7月，当EKE增加时，EON也随之增加，而从8月到2月，EON随着EKE逐渐减少。EKE与EON相似的季节变化趋势也符合本发明的预期。当EKE高时，涡旋具有更充足的能量，其强度往往越大，也能维持更长的时间，从而对EON起到增强作用。因此，EON的季节变化可由EKE的季节变化来解释。[0057] 而且EKE和EON空间分布的季节变化则更具体且更进一步验证了EON的季节变化可由EKE的季节变化来解释的结论。[0058] 如图4所示，1993 2021年大澳大利亚湾区域表层EKE空间分布的季节变化。~[0059] 如图5所示，1993 2021年大澳大利亚湾区域EON空间分布的季节变化。~[0060] 由图4 5可知，EKE与EON空间分布的季节变化相一致。例如，在7、8月份，EKE基本达~到了全年峰值，EON也在这两个月份最多，而在2、3月EKE与EON几乎处于全年最低。在其他月份，随着EKE的增加，EON也随之增加，反之当EKE减小时，EON也减少。这些季节变化特征在高EKE区域尤为明显。因此，EKE和EON空间分布的季节变化进一步证明：EKE的季节变化能够解释EON的季节变化。[0061] 步骤四：利用CMEMS月平均流速数据分析大澳大利亚湾流场的水平剪切以及垂向剪切对EKE的影响，分析大澳大利亚湾流的水平剪切以及垂向剪切的季节变化对涡旋活动的影响，从动力上解释EON的季节变化，确定大澳大利亚湾中尺度涡活动的季节变化与大澳大利亚湾流的水平剪切以及垂向剪切关系。[0062] 如图6所示，1993 2021年大澳大利亚湾区域气候态流。渲校╝）1993 2021年大~ ~澳大利亚湾区域气候态表层流。唬╞）水深450米处流场。由图6可知，在大澳大利亚湾表层，流场的流向整体向东流动，且能明显看到沿岸向东流动的利文流，其速度远大于其它区域的流速，几乎达到0.2m/s。同时在表层125°E以西，存在一支紧贴利文流向西移动的流。虽然该流的速度相对较。溆肜牧鞯脑硕较蛳喾。因此，该向西的流与利文流将会产生强的水平剪切，有利于产生高的EKE（图1的（b）和图4的（a））。在450米深度，大澳大利亚湾的流场整体向西移动，与表层流向相反。特别在利文流存在的对应区域，可以看到显著向西流动的弗林德斯流，其流速也相对较大。因此，表层与450米整体流向相反的流场结构，导致了垂向剪切的产生，也有利于涡旋的产生与维持。[0063] 本发明将进一步研究大澳大利亚湾流的水平剪切以及垂向剪切的季节变化，分析其对涡旋活动的影响。将水平剪切细分为表层经向速度u在x、y方向的梯度以及纬向速度v在x、y方向的梯度这四种，分别用 、 、 、 表示。而垂向剪切则用表层流速u减去450米深度流速u所代表，垂向上忽略v的剪切。[0064] 如图7所示，1993 2021年大澳大利亚湾的流的水平剪切以及垂向剪切强度区域平~均的季节变化，其中（a）为水平剪切，红线表示为经向速度u在y方向的梯度，黑线则为经向速度u在x方向的梯度，而紫线和黄线分别表示纬向速度v在y方向以及x方向的梯度；（b）中蓝线则为垂向速度梯度，用表层流速u减去450米深度流速u所获得。由图7的（a）可以看到，4种水平剪切几乎具有相同的季节变化趋势，但略有差别。 、 、 、 水4种平剪切均在7月达到最大值，但 、 的水平剪切在1月最。 、 的水平剪切在3月最。欢员菶KE的季节变化， 、 的水平剪切和EKE的季节变化一致；而对于 、 的水平剪切来说，虽然其最小值所在月份与EKE的并不相同，但其整体的季节变化趋势与EKE相似。这表明了流的水平剪切调节了EKE的季节变化。而图7的（b）可知，垂向剪切在6月最大，2月最。2月到6月垂向剪切逐月增强，从6月到2月垂向剪切逐渐减弱。不难看出，垂向剪切的季节变化相比于EKE提前了1个月，但二者整体变化趋势一致。当垂向剪切增强时，EKE也随之增强，垂向剪切减弱，EKE也随之减弱。这也表明垂向剪切对EKE季节变化的重要影响。因此，大澳大利亚湾的流的水平剪切以及垂向剪切共同主导了EKE的季节变化，进而影响了EON的季节变化。[0065] 如图8所示，1993 2021年大澳大利亚湾水平剪切强度空间分布的季节变化。~[0066] 如图9所示，1993 2021年大澳大利亚湾垂向剪切强度空间分布的季节变化。~[0067] 由图8和图9可知，由于 的强度比其他3种水平剪切的强度更大，对EKE的作用更强，因此，用 代表水平剪切进行分析。明显看到，水平剪切和垂向剪切空间分布的季节变化与EKE以及EON空间分布的季节变化有很好的对应关系，几乎都在7月份左右最大，在2月份左右最小。在空间上，水平剪切和垂向剪切的季节变化趋势也与EKE的相一致。并且，这些特征主要表现在高EKE区域，该区域水平剪切以及垂向剪切强度也强，对应着高EKE以及高EON。因此，空间上进一步证明水平剪切和垂向剪切的季节变化主导EKE的季节变化，进而影响EON的季节变化。[0068] 总之，在季节变化上，1993 2021年大澳大利亚湾的中尺度涡活动表现出明显的年~周期季节变化特征，其EON在南半球冬季8月最多，2月份最少。同时本发明发现EKE与EON具有整体一致的季节变化趋势。EKE作为涡旋的能量表征，是维持涡旋活动的关键因素。EKE越强，涡旋的存活时间更久，即其寿命更长，对应高EON。所以，大澳大利亚湾EKE的季节变化主导EON的季节变化。同时进一步分析发现，作为EKE的动力来源，流的水平剪切以及垂向剪切的季节变化从物理上解释了EKE的季节变化。因为水平剪切所导致的正压不稳定以及垂向剪切所导致的斜压不稳定，将背景流场的能量向EKE转移，对涡旋的形成以及维持起到至关重要的作用。因此，1993 2021年大澳大利亚湾EON季节变化的直接影响因素是EKE，根本影~响因素则是作为流的水平剪切和垂向剪切。换而言之，大澳大利亚湾的流的水平剪切以及垂向剪切的季节变化主导了EKE的季节变化，最终影响了EON的季节变化。[0069] 步骤五：将EKE和EON时间序列去除季节循环后通过一年低通滤波得到EKE年际异常变化，利用超前滞后相关分析方法，分析EKE和EON分别与Nino3.4指数和SAM指数的超前滞后相关关系，以及EKE与EON做超前滞后相关确定EON与EKE、ENSO和SAM的年际变化关系，确定EKE的年际变化如何影响EON的年际变化；通过合成分析确定厄尔尼诺事件和拉尼娜事件期间EON空间分布变化，确定ENSO如何影响EON的空间分布。[0070] 如图10所示，1993 2021年大澳大利亚湾的EON区域之和异常、区域平均EKE异常、~Nino3.4指数和SAM指数的年际变化，其中（a）、（b）分别是1993 2021年大澳大利亚湾的EON~区域之和异常以及区域平均EKE异常的年际变化；（c）、（d）则是相同时间段Nino3.4指数和SAM指数的年际变化；图中的灰线表示原始数据的时间序列，而红线、蓝线、黑线和黄线为原始数据经过13点平滑处理得到的时间序列。由图10的（a）和（b）可知，EON与EKE有着极为相似的年际变化，它们整体在1993 1999年、2003 2011年为负异常，在1999 2003年、2011~ ~ ~ ~2021年均为正异常，且变化趋势基本一致。同时由图10的（c）和（d）可以看到，Nino3.4指数与EON异常的年际变化在1997 2005年、2011 2015年相位相反。特别在1997 1998年强厄尔~ ~ ~尼诺年事件期间，EON与EKE均显示强的负异常。[0071] 为了进一步明确EON与EKE、Nino3.4以及SAM指数之间的关系，利用超前滞后相关分析方法，分析EKE和EON分别与Nino3.4指数和SAM指数的超前滞后相关关系，以及EKE与EON做超前滞后相关确定EON与EKE、ENSO和SAM的年际变化关系。从而确定EKE的年际变化决定EON的年际变化；通过合成分析确定厄尔尼诺事件和拉尼娜事件期间EON空间分布变化，从而确定ENSO对EON空间分布的影响。[0072] 如图11所示，EON异常与EKE异常以及同Nino3.4指数的超前滞后关系，其中（a）、（b）中红线分别是经过13点平滑处理的EON异常与EKE异常同Nino3.4指数的超前滞后偏相关关系，蓝线分别是与SAM指数的超前滞后偏相关关系；（c）是EKE异常与EON异常的超前滞后相关，虚线是95％置信水平。由图11的（a）显示EON异常滞后Nino3.4指数9个月时，负相关性达到最大（?0.36），滞后SAM指数14个月时，正相关性达到最大（0.36）。这说明EON均受ENSO和SAM的影响，且EON受二者的影响相当。但EON与ENSO以及SAM的相关性相反，且滞后时间并不相同。EON滞后SAM正相位（负相位）14个月时显著增多（减少）。EON滞后ENSO正相位的厄尔尼诺事件9个月时显著减少，反之滞后ENSO负相位的拉尼娜事件9个月时显著增多。结合图11中的（a）和（b）的结果可知，EON异常与EKE异常同期相关系数达到最大（0.83），且由图10的（c）可知，通过了95％显著性检验。这说明EON与EKE有强的相关性，二者的年际变化几乎是同时的。当EKE发生变化时，EON便立刻响应，EKE的年际变化对EON的年际变化起着主导作用。[0073] 本发明以拉尼娜事件为例，对EON超前拉尼娜事件3个月至滞后拉尼娜事件18个月的空间分布进行合成分析。[0074] 如图12所示，EON异常超前拉尼娜事件3个月至滞后拉尼娜事件18个月的空间分布，其中图左上角表示滞后的时间。由图12的（a）可知，在超前拉尼娜事件3个月时，EON正异常较弱。由图12的（c）可知，在滞后拉尼娜事件3个月时，EON正异常已显著增强。由图12的（f）、（g）和（h）随着时间的推移，当滞后时间为9个月时，EON正异常达到最大。滞后时间超过9个月后，EON正异常逐渐变小。这进一步表明ENSO对EON具有显著影响。[0075] 步骤六：从ENSO对EON影响的物理机制确定大澳大利亚湾中尺度涡活动的年际变化受ENSO过程调制。[0076] 利用超前滞后偏相关分析方法，分析大澳大利亚湾表层流速的水平剪切异：痛瓜蚣羟幸斐Ｓ隢ino3.4指数和SAM指数的超前滞后偏相关关系，以及EKE与水平剪切异：痛瓜蚣羟幸斐５某爸秃笃喙毓叵，利用合成分析方法确定ENSO影响水平剪切异：痛瓜蚣羟幸斐４佣跋霦KE的年际变化，并影响EON年际变化。从上述EON季节变化可知，大澳大利湾的流存在明显的水平剪切和垂向剪切，特别在高EKE区域，利文流与弗林德斯流存在显著的垂向剪切，本发明仍以 代表水平剪切进行分析。[0077] 如图13所示，经过13点平滑处理的大澳大利亚湾表层流速区域平均的剪切异：蚇ino3.4以及SAM指数的年际变化，其中（a）经过13点平滑处理的大澳大利亚湾表层流速区域平均的水平剪切异：蚇ino3.4以及SAM指数的年际变化；（b）红线是水平剪切异常与Nino3.4指数偏相关关系，蓝线是水平剪切异常与SAM指数偏相关关系；（c）经过13点平滑处理的大澳大利亚湾表层流速区域平均的垂向剪切异：蚇ino3.4以及SAM指数的年际变化；（d）红线是垂向剪切异常与Nino3.4指数偏相关关系，蓝线是垂向剪切异常与SAM指数偏相关关系；（e）是EKE与水平剪切异常以及垂向剪切异常的年际变化；（f）则是EKE与水平剪切异常以及垂向剪切异常的超前滞后偏相关系数。从图13的（a）和（c）可以看到，水平剪切以及垂向剪切均与Nino3.4指数年际变化的相反。这表明ENSO与水平剪切以及垂向剪切均呈负相关关系，ENSO对水平剪切以及垂向剪切有显著影响。同时图13的（b）相关性分析表明，水平剪切滞后Nino3.4指数4个月时负相关性达到最大，为?0.54，而图13的（d）垂向剪切滞后Nino3.4指数5个月时负相关性达到最大，为?0.74。[0078] 值得注意的是，水平剪切和垂向剪切与SAM指数的相关性低，且相关系数并没有通过95％显著性检验。所以，水平剪切以及垂向剪切受到SAM影响相对有限。同样根据能量学分析可知，EKE的动力来源是与不稳定相关的水平剪切和垂向剪切。本发明从图13的（e）可以看到，水平剪切和垂向剪切与EKE的几乎有着相同的年际变化。当水平剪切和垂向剪切增强时，EKE也增加剪切，反之亦然。从图13的（f）分析也表明，EKE滞后水平剪切5个月时，正相关性达到最大，为0.62，EKE滞后垂向剪切6个月时，正相关性达到最大，为0.69。水平剪切和垂向剪切与Nino3.4指数的相关性相差不大，这说明二者均对KEK的年际变化共同起着主导作用。[0079] 本发明进一步分析水平剪切和垂向剪切在空间上对ENSO的响应。[0080] 如图14所示，水平剪切异常超前拉尼娜事件8个月至滞后拉尼娜事件13个月的空间分布，子图左上角表示滞后的时间。由图14可知，当超前拉尼娜事件8个月时，水平剪切的正异常弱。随着时间的推移，水平剪切的正异常逐渐增强。水平剪切的正异常在滞后拉尼娜事件4个月时达到最强，此时水平剪切强度最大，更利于涡旋的产生和维持。之后水平剪切正异常便不断减弱，当其滞后拉尼娜事件13个月时已变得非常小。[0081] 如图15所示，垂向剪切异常超前拉尼娜事件6个月至滞后拉尼娜事件15个月的空间分布，子图左上角表示滞后的时间。由图15的（e）可知，垂向剪切异常在滞后拉尼娜事件6个月时达到最强。综合分析图14和15，充分体现ENSO对大澳大利亚湾流的水平剪切以及垂向剪切的影响。[0082] 本发明结合上述对EKE主导着EON的年际变化综合分析确定了大澳大利亚湾中尺度涡活动的年际变化及其物理机制，即EON的年际变化受控于EKE的年际变化，且二者均受大尺度海气过程ENSO和SAM的影响，大尺度海气过程ENSO通过调节水平剪切以及垂向剪切的强度影响EKE的年际变化，最终对EON的年际变化产生显著影响。[0083] 尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍，但应当认识到上述的描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的。因此，本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。

专利地区：广东

专利申请日期：2024-09-11

专利公开日期：2024-11-29

专利公告号：CN118797960B