胶州湾海水水温、盐度的长期变化

论文总字数：14583字

目 录

1.前言……………………………………………………………………4

2.资料与方法……………………………………………………………4

2.1观测资料…………………………………………………………………………………4

2.2再分析资料………………………………………………………………………………4

2.3方法………………………………………………………………………………………5

2.3.1偏最小二乘法回归……………………………………………………………….6

2.3.2小波分析………………………………………………………………………….9

3.结论与分析…………………………………………………………...10

3.1温度变化特征…………………………………………………………………………...10

3.1.1温度变化趋势……………………………………………………………………10

3.1.2温度周期分析……………………………………………………………………11

3.2盐度变化特征.…………………………………………………………………………..13

3.2.1盐度变化趋势……………………………………………………………………13

3.2.2盐度周期分析…………………………………………………………….……...14

4.小结…………………………………………………………………...15

参考文献……………………………………………………………….16

胶州湾海水水温、盐度的长期变化

代秋亭

,China

Abstract：Based on the observation data of water temperature and salinity within the Jiaozhou Bay and the reanalysis data from the out of the Bay, the statistical relationship between observation data and reanalysis data is established by partial least squares regression.After this ,the 64 year time series of the surface seawater temperature and salt in the Jiaozhou Bay is constructed . Furthermore, the wavelet analysis method is used for the long-term trend and main cycle characteristics of temperature and salinity in different seasons are analyzed. The results showed that: (1) the sea surface temperature in February, May and August increased significantly from 1949 to 2012, and the rising speed was 0.4℃/10yr, 0.1℃/10yr and 0.56 ℃/10yr respectively, and was eased after 2010. The first main period of the time series was 13.5 years, and the second main cycle was 40-45 years (February, May and November) or 30(August); (2) the salinity of February and May increased significantly from 1949 to 2012, and the rising speed was 0.79/10yr and 0.047/10yr, and the salinity of August and November showed a decline of -0.055/10yr and -0.0244/10yr, respectively. The first spindle period of spring and winter is 53 or 56 years, and the second main cycle is 40.5 years. The first spindle period of the two quarter of summer and autumn is 43 years, and the second main cycles are 12 years, 23 years and 54 years respectively.

Key words：Sea surface temperature and salinity, partial least squares regression, wavelet analysis ,long term variation characteristics in Jiaozhou Bay

1 前言

胶州湾位于山东半岛南部，多年来有不少的研究者对胶州湾开展了有关生态环境的研究，如降水量的变化^[1]、湿地面积与功能^[2]、鱼群种类、营养盐分布^[3]等。这些研究的内容虽然不同，但是都与胶州湾内水物理环境性质的变化具有直接或者间接的关系。比如，热的下垫面有利于空气的上升，从而会增加降水的几率^[4]。所以探明胶州湾各类物理要素的长期变化规律能够为该区域的气候、生态等的研究提供重要参考。此外，通常海水表层温度在不同季节上表现出比较显著的差异，但是目前对于海水温度的年际变化预报并不理想，更无法有效评估人类活动的影响。了解胶州湾海面温度年际变化特征，不仅有利于该区域其它要素长期变化的分析，而且对胶州湾的各项建设，特别是需要沿海作业的长期建设项目有较高的参考价值。

当前，现有的一些关于胶州湾海水温度与盐度分布的观测资料较为缺乏，无法依据观测资料对温盐的长期变化进行有效的分析。同时，人们对胶州湾内海水温盐变化的研究仅仅是局限于观测资料所显示出来的特征。而一些研究者发现胶州湾是一个受外来流系与水团影响特别小的水域，其非常可能对各大洋的气候态变化有更加直接的响应^[1]，其具有非常重要的研究价值。因此，我们希望能够建立观测资料与再分析资料之间的统计关系，利用降尺度的思想，获得胶州湾内具有较高时间分辨率和均一性的温盐资料。

本研究为了在自变量多重相关以及观测资料样本容量较小的情况下，有效地构造出观测资料和再分析资料之间的统计关系，并且尽可能提高模型的精度和可靠性，选择偏最小二乘回归法，由此获得用于分析胶州湾内海表温盐变化的具有较高分辨率和均一性的温盐资料，最后，通过小波变换分析它的周期性特征。

2资料和方法

2.1观测资料

本研究所使用的观测资料来自于文献^[1]和中国生态系统定位观测与研究数据集。图2中的蓝色散点是各季节温度与盐度在各年份的观测值。孙松^[1]等人依据有限的观测资料对胶州湾的温盐变化特征进行了详细的分析，本文将在第3部分将其与本文所建立的64年长的时间序列资料进行对比分析。

2.2再分析资料

用于地球模拟的海洋环流模式（Ocean General Circulation Model for Earth Simulator, OFES）的计算领域覆盖从75°S扩展到75 °N的广阔区域，计算时间从1950年至2014年，水平网格间距为1/10°。这种超高的分辨率海洋环流模式不仅在大尺度海洋环流研究，而且在相对小规模的现象研究上都是一个强大的工具，如中尺度涡、流的不稳定,和不同时空尺度海水运动之间的相互作用。考虑到胶州湾的面积较小以及研究的需要，本文选择具有较高空间分辨率和较长时间跨度，OFES输出的海水表层温盐月平均数据作为再分析资料。为使网格点尽量接近研究区域，我们选择了胶州湾南部的4个网格点(图1）来与胶州湾地区的观测数据建立统计关系。然后利用回归方程来计算时间长度为64年（1949-2012年）胶州湾温盐数据，以用于分析胶州湾表层海水温度与盐度的长期变化特征。

图1 胶州湾外再分析数据位点（红点）与观测站点（1991-2011）

将OFES模拟的特定区域或全球海洋要素的结果与观测进行比较^[6]，证明该模式能够较好的模拟包括西边界海流离岸分支，强海流系统附近的中尺度涡旋以及海洋中某些水团等中尺度变率。

2.3数据处理方法

本研究分别对观测数据和再分析数据进行了预处理，使两者具有可比性：

1. 观测资料：将数据取站点平均，得到观测数据四个季节温盐变化时间序列；
2. 在分析数据：由于所使用的OFES输出数据不包含在湾内的数据，所以我们选取了离湾最近的四个点（图1红色散点点），取位点平均后，再对其求多年季节平均，得到再分析资料四个季节温盐变化时间序列。

除此之外，本文还需要另外的数据处理方法来对预处理之后的时间序列进行拟合分析。数据插值与拟合的方法可以帮助我们对缺失数据进行插补。在信号分析领域，小波分析及傅里叶变换是较为常用的方法。本研究利用偏最小二乘回归和小波分析的方法来获得胶州湾温度和盐度变化的长时间序列资料，并对时间序列的变化趋势以及周期进行分析。

2.3.1偏最小二乘法回归

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