中尺度涡实验指导书.docx

中尺度涡追踪识别实验指导书实验目的和要求目的：熟练掌握Matlab编程软件，了解中尺度涡表面分布特征，能够根据要求编写程序，撰写实验报告。要求：1 .实验采取分组形式，5人一组。2 .小组讨论确定实验方案，编写程序绘图，撰写实验报告，制作PPT汇报。实验报告和现场汇报作为平时成绩计入最终成绩。二.实验内容和原理图1中尺度暖涡示意图。项目采用闭合等值线法确定涡旋。海表面高度异常（SeaSUrfaCeHeightAnomaly,SSHA）闭合等值线法的基本原理是涡旋的几何特征。反气旋涡能够引起海表海水幅聚，涡旋中心海水比周围高，而气旋涡引起海表海水辐散，涡旋中心海水比周围低，几何形状都类似于圆锥体。所采用的识别追踪方法有以下判定准则：a）组成涡旋的格点区域里要有极大值（反气旋涡）或者极小值（气旋涡）,同时将最大值（反气旋涡）或者最小值（气旋涡）所处的位置作为涡旋中心位置；b）最外围要有闭合等值线；c）涡旋振幅（也就是涡旋极值跟最外围的等值线的高度差）要大于1cm,主要是考虑到二岛链以西副热带逆流区中尺度涡振幅较小；d）组成涡旋的格点至少要有9个，主要是为了去掉半径过小的涡旋，同时涡旋半径采取从涡旋中心向东、西、南、北及东南、东北、西南、西北等八个方向上取平均值的方法得到;e)追踪时涡旋的生命周期不得小于4周。三.实验项目中尺度涡表观追踪识别四.实验器材操作软件：Matlab软件数据：卫星高度计、涡旋数据集、Argo浮标数据五 .操作方法和实验步骤1 .数据下载(1) ArgO浮标数据Argo浮标起源于自沉浮式的拉格朗日环流剖面浮标(AUtonOmOUSLagrangianCirculationExplorer),是一种具有自动沉浮、观测、数据传输等功能的新型海洋浮标。黑潮延续体区域是整个北太平洋中尺度涡旋活动最强烈的海域，每时每刻都存在着新涡旋的生成与旧涡旋的消亡。这种海洋中的强“天气尺度''现象对其内部及周边的海洋要素无论是在水平方向还是垂直方向上都造成了显著的影响。为了迅速、精准、广泛的记录全球海洋上层0-2000米深度范围内的海水温盐和浮标移动轨迹等数据，国际Argo计划在1998年被正式提出，1999年世界海洋观测大会对Argo计划表示认可。伴随着Argo计划的推行，在黑潮延续体区域积累了大量的Argo浮标资料，为结合卫星高度计观测海表面高度异常研究中尺度涡旋的三维结构以及涡旋对混合层深度、地转流、浮性频率等众多海洋要素的影响提供了实测数据。Argo浮标是近年来在海洋研究中应用广泛的测量海洋数据的平台，Argo浮标系统工作时，会下潜到一定深度,然后随着海洋流动而移动,在移动的过程中，测量海洋的温度，盐度，深度等，每隔十天左右传回一组数据。自从国际Argo计划的推出以来，每年可提供十万个海洋剖面数据，近年来，这个数值还在一直增长。Argo浮标数据收集自法国海洋开发研究所发布的ArgO剖面数据文件(网址:ftp:/ftp.ifremer.fr/ifremer/argo/),这些数据由国际Argo计划和各国Argo数据汇集中心制作并公开发布。选取的ArgO浮标数据是以日期为单位进行存储的netcdf文件，与卫星高度计数据的时间范围相同，都是从2004年的1月1日一直到2018年1月18日，跨度13年。(2) SLA卫星高度计涡旋数据集利用SLA海表面高度计观测识别得到的中尺度涡旋数据集，该数据集包含全球海洋上的两颗卫星AVlSO地图上的涡旋图集，时间跨度从1993年1月1日至2018年1月18日，共计观测到25871877个涡旋数据。数据集中包含了所有识别得到的中尺度涡的观测日期、振幅、经纬度位置、边界、转动速度、站点编号、运动轨迹和流动方向等要素，其中半径为与沿着涡旋边界平均旋转速度最大的闭合等值线有同等面积的圆半径。定义Argo剖面观测日期与中尺度涡的观测时间间隔前后不超过3.5天，并且处于中尺度涡1倍有效半径以内的剖面作为中尺度涡内部范围的剖面，其余的剖面中位于中尺度涡1-2倍有效半径范围内的剖面为涡旋外部剖面，即中尺度涡对该剖面不造成影响，以此外部剖面作为背景场。2 .程序编写(1)涡旋选取clc;clearfile=,eddy_trajectory_2.0exp_19930101_20180118.nc,;%ncdisp(file)amplitude=ncread(file,Amplitude');cyclonic-type=11cread(file,'cyclonic-type,);latitude=ncread(file,latitude,);longitude=ncread(file,longitude');observation-number=ncread(file,'observation-number,);%,observationsequencenumber,daysfromeddystart'speed-average=ncread(file,'speed-average,);speed_radius=ncread(file,'speed_radius');TIME=double(ncread(file,time,);TRACK=ncread(file,'track');%,eddyidentificationnumber'%observed_flag=ncread(file,observed-flag,);%Ion1=140;lon2=180;lat1=28;lat2=40;%KE经纬度I=find(longitude>=k>nl&longitude<=k)n2);%找到符合范围的数据的序号J=find(latitude>=lat1&latitude<=lat2);KK=intersect(I,J);%找到同时满足经纬范围的数据TIME2=datevec(TIME+datenum(1950,1,1);%T=find(TIME2(:,l)>=2004);%找到2004年以后的数据%D=datenum(l950,1,1);%T=find(TIME>D)K=intersect(KK,T);%clearIJI=OJ=O;fori=klength(K)ifcyclonic_type(K(i)=1I=I+1;lon_AC(I)=double(longitude(K(i);lat_AC(I)=double(latitude(K(i);amp_AC(I)=double(amplitude(K(i);speed_AC(I)=double(speed_average(K(i);radius_AC(I)=double(speed_radius(K(i);track_AC(I)=double(TRACK(K(i);time.AC(I)=TIME(K(i);elseJ=J+1;lon_CE(J)=double(longitude(K(i);lat_CE(J)=double(latitude(K(i);amp_CE(J)=double(amplitude(K(i);speed_CE(J)=double(speed_average(K(i);radius_CE(J)=double(speed_radius(K(i);track_CE(J)=double(TRACK(K(i);time.CE(J)=TIME(K(i);endendclearlongitudelatitudeamplitudecyclonic_typespeed_averagespeed_radiusTIMETRACKsaveCE.matlon_CElat_CEamp_CEspeed_CEradius_CEtime_CEtrack_CEsaveAC.matIon_AClat_ACamp_ACspeed_ACradius_ACtime_ACtrack_AC(3)涡旋表观特征clc;clearall;closeallloadAC.matloadCE.matAC=unique(track_AC);CE=unique(track_CE);Il=Iinspace(OJJOO);%clfj二l；fori=klength(AC)I=find(track-AC=AC(i);iflength(I)>28amp=amp_AC(I);Amp(j,:)=interpl(l:length(amp)/length(amp),amp,II);clearampIj=j+Uendendif1figureAMP=nanmean(Amp,1);plot(11,AMPJinewidth',3)xlim(1)print(,-dtiff,'-r3OO',Amp)end%figuresubplot(2J,l)11i-proj(,AlbersEqual-AreaConic'lon,14018O,lat,3O.540);m-gshhs-c(,patch,.8,8.8);m-grid('box,fancy,'xtick',10,'ytick,5,tickdir'out,.Tontsize',18);holdonfori=IJength(AC)I=find(track-AC=AC(i);iflength(I)>l12m-plot(lon-AC(I),lat-AC(I),r,)end%Il(i)=length(I)clearIendsubplot(2,l,2)m-proj(,AlbersEqual-AreaConic',lon,140180,lat,30.540);m_gshhs_c('patch',.8.8.8);m-grid(,box7fancy','xtick,10,'ytick,5,tickdir',out,.'fontsize,18);holdonfori=Llength(CE)I=find(track-CE=CE(i);iflength(I)>112m-plot(lon-CE(I),lat-CE(I),b')endclearIendprint('-dtiff；-r300;'AC_CE')3 3)ArgO资料选取clcjclear;%path_out=datadir=,GArgo,;filelist=dir(datadir,*.nc);%指定批量数据的类型k=length(filelist);Ion1=140;lon2=180;lat1=28;lat2=40;%KE经纬度%ncdisp(datadir,filelist(l).name)PR=O;%Thereferencepressureusedfortheoceanisusuallytheoceansurface(waterpressure=Odbar)%q=l；fori=klength(filelist)ifmod(i,l00)=0%判定执行进度disp(num2str(i)%每执行IOoO条显示一次endfllename=datadir,filelist.name;%文件名%ncdisp(filename)MODE=ncread(filename,DATA-MODE,);%'R:realtime;D:delayedmode;A:realtimewithadjustment'DIRECTION=ncread(filename,DIRECTION,);%A:ascendingprofiles,D:descendingprofilesPROFILE.PRES.QC=ncread(filename,PROFILE.PRES.QC,);PROFILE_TEMP_QC=ncread(filename；PROFILE_TEMP_QC');PROFILE_PSAL_QC=ncread(filename；PROFILE_PSAL_QC);id1=ncread(filenanePLATFORM-NUMBER');juld1=ncread(filename,'JULD');lat=ncread(filename,'LATITUDE');lon=ncread(filenameLONGITUDE,);pre1=ncread(filename,'PRES.ADJUSTED,);templ=ncread(filename,TEMP-ADJUSTED');psal1=ncread(filename,PSAL.ADJUSTED,);I=find(lon>=lonl&k)n<=km2);%找到符合范围的数据的序号J=find(lat>=latl&lat<=lat2);K=intersect(I,J);%找到同时满足经纬范围的数据fori=klength(K)%Argo数据筛选if(strcmp(MODE(K(i),D').&strcmpIRECTIC)N(K),'A')&strcmp(PRoFILE_PRES_QC(K),'A')&strcmP(PROFILE_TEMP_QC(K(i),'A')&strcmp(PRe)FILE_PSAL_QC(K(i),'A')%Argo模态为D或者A%选择上升时数据TEMP=pre1(:,K(i)；TEMP(isnan(TEMP)=;ifmin(TEMP)<=1O&max(TEMP)>=1000&length(TEMP)>=50%最浅数据位于O-IOm%最深数据深与100Om%有效格点数大于等于50个Argo_KE(q).id=idl(:,K(i)；Argo-KE(q).lon=lon(K(i);Argo_KE(q).lat=lat(K(i);Argo_KE(q).juld=juldl(K(i);pre=prel(K(i);temp=templ(,K(i);psal=psall(:,K(i);temp(isnan(pre)=;psal(isnan(pre)=;pre(isnan(pre)=;depth=sw_dpth(pre,lat(K(i);%压强转换成深度ptmp=sw_ptmp(psal,temp,pre,PR);%温度转换成位温pden=sw_pden(psal,ptmp,pre,PR);%位密%Argo_KE(q).temp=ptmp;Argo_KE(q).psal=psal;Argo_KE(q).pden=pden;Argo_KE(q).pre=depth;q=q+l;clearpretemppsaldepthptemppdenendclearTEMPendendend%saveArgo_KE_D.matArgo_KE六 .实验数据1 .ArgO数据2 .高度计数据3 .中尺度涡数据集4 .编程得到的数据七 .实验结果和分析1 .涡旋移动轨迹分析通过卫星高度计对涡旋的识别与追踪，我们可以得到大量的中尺度涡表层的相关信息。在分析之前，我们首先要区分气旋涡（冷涡）和反气旋涡（暖涡）。其中主要的区分方式有两种，一种是识别表层的海流流向，即表层海流为逆时针旋转的为气旋涡，顺时针旋转的是反气旋涡；第二种是利用海平面的高度异常（sla）,气旋涡表层由于海水的辐散作用有负的海平面高度异常，而反气旋涡由于海水的辐聚作用有正的海平面高度异常。在区分冷暖涡旋后，我们就在分析中能够更好地做出对比并得出结论。在数据中我们可以得到每一天涡旋所在的经纬度数据，并利用经纬度数据追踪得到涡旋从生长到消亡的运动轨迹。图2生命周期大于20周的中尺度涡在黑潮延伸体区域的移动轨迹在对生命周期大于20周的中尺度涡旋进行分析时，对于南北两侧反气旋涡和气旋涡的分布差别并没有特别明显。但从涡旋数据中可以分析出在黑潮延伸体海域，生命周期尺度为20周的涡旋中，反气旋涡略多于气旋性涡旋。图3生命周期大于九个月的反气旋涡在黑潮延伸体海域的分布图4生命周期大于九个月的气旋涡在黑潮延伸体海域的分布但对于拥有很长生命周期（9个月）的中尺度涡分布进行单独分析时，可以发现在以34oN（研究区域纬度中点）为界，南北的涡旋分布有着明显的不对称性，34。N以南的反气旋涡占到反气旋涡总数的65%；34。N以北的气旋涡占到气旋涡总数的60%,且33。N以北的气旋涡可达到75%。而大部分文献认为绝大多数运动强烈、生命周期长的中尺度涡旋都是从黑潮急流中脱离出来的，这就说明从黑潮延伸体脱离出来的中尺度涡有很强的规律性。2 .涡旋表层物理性质分析通过对筛选出的涡旋进行数据整理分析，我们得到了关于中尺度涡半径、移速和振幅的相关信息，将所得数据进行归一化处理，可得:图5反气旋涡在一个生命周期内表层的半径、移速、振幅变化情况（从上至下依次为半径、移动速度、振幅）三条曲线分别代表了暖涡在整个生命过程中涡旋的振幅、半径和移动速度情况，从涡旋的半径中我们可以发现在涡旋生命初期，涡旋的半径处于一个增大的过程，而这个过程大约占整个生命周期的三分之一。在涡旋充分成长后进入一个相对稳定的状态，并维持一段较长的时间，大约占整个生命周期的一半，在涡旋生命后期，涡旋半径会迅速减小，并消失。涡旋的移速和振幅基本呈现一个稳定状态，但仍然有先增大后减小的趋势，从合成暖涡的数据可以看出，暖涡的平均半径大约为85km,平均移速大约为26cms,平均振幅大约为9cm。图6气旋涡在一个生命周期内表层的半径、移速、振幅变化情况（从上至下依次为半径、移动速度、振幅）对于冷涡的振幅，对比暖涡的半径和移动速度我们可以发现，暖涡的半径较大，从生成开始就有着较大的半径，且充分成长后的最大半径也比冷涡大；冷涡的平均移速比暖涡要大，平均移速大约快3cms;冷涡还有着较大的振幅，但平均振幅也不是很明显。从合成冷涡的数据可以看出，冷涡的平均半径大约为78km,平均移速大约为28cms,平均振幅大约为9.5cmO八 .问题与建议略