西北太平洋海表温度的季节变化特征

通过分析新的SODA资料,得到西北太平洋上层海表温度时空分布特征,剖析了西北太平洋海表温度的季节变化及经纬向分布特征,得出西北太平洋声速值变化规律。资料分析表明：西北太平洋海表温度存在着显著的季节变化特征。在季节变化中,春季由于太阳辐射加强,使整个海域海表温度比冬季约高2℃,整个西北太平洋东南部SST等温线分布较为平缓;夏季SST受太阳辐射的影响而整体升高,分布均匀且南北温差较小;秋季海表温度开始降低;冬季海表温度整体降低,等温线达到全年最低,南北温差较大。海表温度基本上是纬向分布,低纬海洋温度在20～30℃之间,高纬海洋降至0～1℃,等温线在中纬度（40°N附近）最密集,南北温度梯度最大。     

南海海表面温度的季节内变化特征

基于TRMM/TMI卫星遥感海表面温度(SST)数据,采用谐波分析方法和经验正交函数分解(EOF)方法对南海SST的季节内变化规律进行了分析,探讨了其对声速变化规律的影响。结果表明:南海SST季节内空间分布的第一模态呈现南北负正反对称分布;第二模态的空间分布为以越南外海的负值为中心。分析相应的时间系数功率谱可知其显著周期为5、6、8、11、12周。分析表明SST的季节内振荡与纬向风分量、经向风应力有密切关系。探讨潜热通量可发现其显著周期为54～69天,存在显著的季节内变化;冬夏季变化的最大区域分别集中在越南外海和南海北部,且第一模态的时间函数与潜热通量的最大相关系数可达到40%,相关系数的大值区域主要集中在越南上升流区域。南海海表声速较大但随季节变化不明显,与温度同相变化与盐度反相变化。     

利用星载激光雷达研究中国海及其周边海域的云层分布

利用2007~2010年4年间的CALIPSO 5 km二级云数据对中国海及其周边海域层数不同的云的出现概率（COF）随年度、月份和区域的变化进行了统计分析,并将2007年、2008年的部分统计结果与MODIS数据的统计结果相比较。结果表明：在研究区域,不同年份的层数相同的云的出现概率差别小于3%,且不同年份的出现概率区域分布相近,在靠近赤道的海域高于80%,在20°N附近海域低于50%,这与MODIS数据的统计结果相一致;同一年不同月份的出现概率差异明显,但是4年都是在6、7月出现最大值,层数相同的云的出现概率随纬度变化而明显变化。     

MODIS 3A遥感图像的均值融合研究与应用

利用MODIS卫星资料分析研究海洋环境的变化时,需将多幅图像或数据进行融合处理.首先介绍了Terra和Aqua MODIS卫星数据均值融合算法,然后利用该算法分析了2006年热带风暴 "PRAPIROON"前后海表温度的变化,结果表明,南海北部研究海域海表温度在热带风暴"PRAPIROON"前平均为27. 12℃,热带风暴期间平均为25. 18℃,平均下降1. 94℃,区域海域个别点降幅接近10℃,且研究区域海表温度的变化具有非均匀性.该方法不仅可利用多源MOIDS卫星遥感资料反应一定时期研究海域海温的变化程度,还可分析不同区域变化的差异性,对于研究其它海洋或陆地环境参量变化具有一定的应用价值.     

中国低纬(海南)电离层漂移特性

为了研究中国低纬地区的电离层动力学特征,对2002年3月～2004年3月期间海南地区的电离层等离子体漂移观测资料进行了分析研究.结果表明:磁宁静时海南地区的电离层漂移日间垂直方向变化较为规则,季节变化不大,漂移速度通常向上,大小为0～20m/s,随季节变化;晚间垂直方向漂移变化较为复杂,漂移速度以向下为主,随月份和季节变化较大;水平方向漂移速度通常在50～100m/s左右,在日出日落时可达150～200m/s,甚至高达300m/s,且在南北方向和东西方向的漂移速度表现不同.这些特征与经度相差几乎180°的赤道区Jicamarca台站观测到的漂移特征对比,显示了较大的区域差别.     

罗丹明6G掺杂PDLC的光电特性

将罗丹明6G(Rh6G)溶入到PDLC中,制备出一种可激发荧光的荧光-聚合物分散液晶薄膜。分别对普通PDLC和荧光-PDLC透射谱在可见光范围内进行了测试,与普通PDLC相比,荧光-PDLC透射谱在535nm附近存在1个吸收峰,并且透射光强在550～580nm波段急剧增大。实验给出了罗丹明6G溶液的吸收谱和发射谱,从而证实了掺入的罗丹明6G分子是导致上述差异的原因。为了进一步研究荧光-PDLC的光电特性,在λ=532nm绿激光照射下,对荧光-PDLC薄膜透射光随角度-电压的变化进行了测试。结果表明,透过的绿光与激发的荧光随角度的变化呈现不同电压调制规律。散射角在0°～4°范围内,绿光光强随电压的增加而增加;散射角在5°～26°之间,绿光光强随电压的增大先增大后减小;当散射角大于27°时,绿光光强随电压增加一直减小;然而荧光光强随电压的增加一直减小,且服从高斯分布。     

合肥和东南沿海地区云分布统计特征

利用全自动观测仪器Total Sky Imager880统计得到了内陆典型地区合肥和东南沿海地区云量随时、月和季节变化统计特征,以及无云视线概率(PCFLOS)随小时和仰角变化的统计特征.合肥地区年平均云量在中午偏多,早上和傍晚偏少;东南沿海云量随时间变化与合肥地区云量随时间变化趋势相反;一般春夏两季云量比秋冬两季要多,合肥地区月平均云量在50%～88%之间变化,东南沿海月平均云量在40%～55%左右;合肥地区季节平均PCFLOS最大不超过0.35,而东南沿海月平均PCFLOS最大达到0.7.     

磁扰和磁静期间南极McMurdo地区电离层闪烁统计特征的对比分析

利用南极McMurdo站（地理经纬度（166.73°E,77.88°S）,地磁纬度80°S）2011-2014年电离层闪烁观测数据,对比分析了磁扰和磁静期间电离层闪烁发生率的周日分布、季节分布,以及随太阳活动变化的统计特征.结果表明:磁扰和磁静期间电离层闪烁的周日分布均在磁中午附近和磁子夜后出现峰值,而磁扰期的闪烁发生率显著高于磁静期,并且闪烁发生范围向低纬和高纬方向扩展;春秋季电离层闪烁发生率明显高于夏冬季,每年的2、3月份和9、10月份高发,冬季6月份发生率最低;磁扰期的季节性特征比磁静期更为明显,且闪烁发生范围、发生频率均明显大于磁静期;太阳活动对电离层闪烁的影响十分显著,随着太阳活动的增强,闪烁发生的范围和发生频率均明显增大.该研究结果有助于了解极区电离层闪烁的整体分布情况,将为极区电离层闪烁建模以及闪烁预报提供支持,对极区通信、导航定位等有着重要的应用价值.     

风向对蒸发波导环境特性影响的研究

海上蒸发波导环境特性在具体应用时很少考虑风向的影响.应用伪折射率模式,对我国东海和南海部分近海海域的数据分析表明,在我国近海海域,陆地风(离岸风)和海面风(向岸风)对蒸发波导的环境特性有一定的影响,影响程度随季节和海域的变化而不同.蒸发波导环境与传播试验场地的选择及其试验数据的处理应考虑风向的影响.     

(101)单轴应力对Si材料电子电导率有效质量的影响

由Schrdinger方程出发,基于(101)单轴应力下Si材料导带E-k解析模型,重点研究沿任意晶向(101)单轴应力对Si材料电子电导率有效质量的影响。结果表明:(101)单轴应力沿0°和45°晶向均导致导带底附近的六度简并能谷分裂成两组分立的能谷;(101)单轴张应力下,沿45°晶向的电子电导率有效质量随应力增大而明显减小,沿0°和90°晶向的电子电导率有效质量随应力增大而明显增大;(101)单轴压应力下,Si材料沿高对称晶向的电子电导率有效质量随应力增大而明显增大或几乎不变。     

南海海域海表面温度对低空大气波导数值模拟的影响研究

为了研究海表面温度(sea surface temperature,SST)对低空大气波导数值模拟的影响,针对南海海域基于天气研究与预报(weather research and forecasting,WRF)模式开展了不同SST对低空大气波导数值模拟的影响研究.结果表明:精确的SST对低空大气波导数值模拟影响最大,...     

季风期间南海低空大气波导统计分析

根据1998年南海季风试验期间南海部分探空站、‘科学1号’和‘实验3号’观测的每天4次的高分辨率探空资料,引入截止波长判断式,统计分析了南海季风期间较强大气波导发生规律及时空分布特征。结果表明:季风期间南海较强大气波导的发生概率为30%左右,从北到南逐渐增加,波导层结高度逐渐降低,70%以上发生在1km高度之内;大气波导发生概率和层结高度呈现‘低-高-低’的日变化趋势,夜晚发生波导概率较高,深夜波导层结高度最低,比较稳定。     

南海环境下基于白频谱的WLAN超远距离覆盖

通过对南海电磁频谱占用度进行分析,提出了空白电视频段下南海海岛无线宽带网络超远距离覆盖的解决方案,在该方案下设计了一种基于空频谱的海面信道模型。该信道模型以Irregular Terrain Methodology(ITM)模型为基础,通过模型参数修订,加入双径传播效应,使其符合南海海域无线电波传输特征。通过仿真实验,证明了该海面信道模型能够准确反映出空白电视频段无线电波海面传输损耗,为空白电视频段下南海海岛无线宽带网络超远距离覆盖方案提供理论依据。     

Detection of Sea Surface Temperature (SST) and Salinity Using Thermal Infrared Data of AVHRR and MODIS in the Gulf of Bohai Sea of China

This paper presents the detection of sea surface temperature (SST) and salinity in the Gulf of Bohai Sea of China using thermal infrared (TIR) data of Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) and Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). Both AVHRR and MODIS imageries are evaluated as main data sources for monitoring SST as a measure of upwelling's dynamic. The relationship between SST and salinity in the area is also discussed during 1997-2000 derived from AVHRR data and then examined using MODIS data of 2000. The obtained results indicated that both AVHRR and MODIS are useful to detect SST and salinity in the study area.     

基于MODIS数据的海表温度反演

海表温度（sea surface temperature , SST）对海洋科学的研究具有重要意义。通过卫星遥感反演是获得SST数据的方法之一。基于C#和IDL语言构建针对EOS/MODIS数据的海表温度反演软件,讨论软件的功能,同时给出具体的反演处理过程。最后以我国南海海域为例,将软件反演结果与实测数据对比。结果显示,反演结果与实测数据的线性相关系数约为0.91,标准误差约为0.7°C。反演结果以期对海洋开发探测提供参考。     

南海海区低空大气波导气候学分析

基于2014—2016年发布的全球电信系统（global telecommunication system，GTS）数据，对南海海域附近8个探空站数据进行了统计分析，获得了南海海区低空大气波导参数统计特征以及概率分布特征结果.结果表明:年度统计来看，南海海区表面波导发生概率在20%左右，大部分表面波导高度位于100 m以下，强度小于10 M，悬空波导发生概率在50%左右，悬空波导顶高、层底高、底高参数一般位于1 000~2 500 m，强度位于4 M~15 M，空间分布基本呈现中部高、南北低（与热带辐合带相关）的特点；月份统计来看，南海北部以及中部具有明显的月份变化（与南海季风密切相关），而南海南部（靠近赤道）月份变化则不明显.统计分析结果可为南海海区雷达、通信系统的运行保障提供参考.     

A contrast and comparison of near-sea surface airtemperature/humidity from GMS and SSM/I data with an improved algorithm

With data sets gained from Defense Meteorological Satellite Program (DMSP) Special Sensor Microwave/Imager (SSM/I) microwave channels, Geostationary Meteorological Satellite (GMS-5) infrared channels, and ship-measured data, the statistical algorithms to estimate sea surface temperature and near-sea surface air humidity around Taiwan and the South China Sea areas are developed. Then a new, improved method to estimate near-sea surface air temperature based on the algorithm proposed by Konda et al. (1996) is established in this study. The results estimated with SSM/I data show that the root mean square error (RMSE) of SST, near-sea surface air humidity and air temperature over the oceans around Taiwan and the South China Sea are 1.2 K,1.43 g/kg, and 1.6 K, respectively. The results with GMS data are 1.7 K,1.71 g/kg and 1.7 K, respectively. The results also show that the improvements in the algorithm of Konda et al. simplify the computation scheme, improve the accuracy, and match the regional ocean-atmosphere properties in retrieving near-sea surface air temperature. The estimate produced using SSM/I and GMS data also show good consistency between them, both in temporal and spatial variations. Basically, the accuracy of this result implies strong potential for application of satellite data to relative studies and operational work in the ocean-atmosphere interaction