自十九世纪末对全世界海表面温度海冰和夜晚海洋空气温度的分析文献翻译.docx
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自十九世纪末对全世界海表面温度海冰和夜晚海洋空气温度的分析文献翻译
文献翻译
（2013届本科）
学院：
海洋科学学院
专业：
海洋技术
班级：
海技1班
姓名：
学号：
指导教师：
年月
自十九世纪末对全世界海表面温度、海冰和夜晚海洋空气温度的分析
N.A.Rayner,D.E.Parker,E.B.Horton,C.K.Folland,L.V.Alexander,andD.P.Rowell
英国布拉克内尔气象局，Hadley气候预测与研究中心
E.C.Kent
英国南安普顿海洋学中心，詹姆斯伦内尔部门
A.Kaplan
美国纽约帕利塞兹哥伦比亚大学拉蒙特-多尔蒂气象台
同意；修改；被接纳；出版.
[1]咱们展现了Hadley中心气象局的海冰和海表面温度的数据收集，HadISST1，和夜间海洋空气温度的数据收集，HadMAT1。
HadISST1取代了全世界海冰和海表面温度的数据收集，还有它是一个独特的海表面温度的全世界每一个月完整的领域和海冰在一个1°经纬度网格的含量的结合自从1871年以来。
他的同伴HadMAT1自从1856年起在一个5°经纬度网格上每一个月运行一次还有包括了对于增加甲板高度对夜间海洋空气温度的影响的新的修正。
HadISST1和HadMAT1的温度正在利用一个两个阶段的减少空间的最优的插值进程被重建，然后通过对重建的质量改良的网格观察的叠加来修复局部的细节。
海冰的领域被变得加倍均匀通过为海冰融化对北极检索的影响和为在南极的算法缺点补偿了卫星大体微波海冰浓度和通过使历史原地浓度和卫星浓度相符合。
海冰周围的海表面温度通过利用海表面温度和海冰浓度之间的统计关系来被估量。
HadISST1和其他已发表的分析相较更好，它更好地捕捉了在全世界、半球和地域的海表面温度的趋势，包括了能在一按时刻内加倍均匀的转变的海表面温度的领域和比其他的拥有每一个月加倍持久性在GISST。
HadMAT1相较于以前的NMAT数据集加倍符合于海表面温度和相对并列的陆地表面空气温度。
索引术语：
1610全世界转变；大气（0315,0325）；1635全世界转变：
海洋（4203）；1827水文学：
冰川（1863）；气象学和大气动力学：
海洋/大气彼此影响（0312,4504）；
关键词：
海表面温度；海冰；夜晚海洋空气温度；气候数据重建；误差修正；气候转变
应用语：
Rayner,N.A.,D.E.Parker,E.B.Horton,C.K.Folland,L.V.Alexander,D.P.Rowell,E.C.Kent,andA.Kaplan,自十九世纪末对全世界海表面温度、海冰和夜晚海洋空气温度的分析，J.Geophys.Res.,108（D14）,4407,doi:
2002JD002670,2003。
1.介绍
[2]大部份的文章主要专注于对Hadley中心的海冰和海表面温度的数据集版本1的描述，这是在Hadley中心气象局对气候的预测和研究正在被进展的。
HadISST1在先前的海冰与海表面温度数据集上做了改良：
GISST1[Parkeretal.,1995a],GISST2[Rayneretal.,1996],和GISST3，都是在Hadley中心进展的。
咱们充分考虑了这些改良，而且给了一系列的诊断结论来评估HadISST1。
HadISST1的首要目的是在最近的气候模拟中加壮大气模型（AGCMs）和评估海气联合模型，从而增强咱们对大自然和人为引发的气候转变的理解和允许对模型性能的评估。
HadISST1一样被用来提供信息给海洋表面对1958到1981期间的40年的欧洲中期天气预报中心再分析，在2DVAR和被利用以后。
为了实现这些目标，HadISST1已经在全世界范围内完成。
海表面温度数据的差距已经被插入，海冰浓度已经被提供在冰区中。
咱们必需注意当利用HadISST1来研究观察到的气候转变的时候，尤其是一些资料稀少的地域，因为插值技术的限制，虽然它已经很成功地完成了[Sheppard和Rayner]。
建议将非插值海表面温度数据集HadSST[Jonesetal.,2001]与HadISST1一路利用为气候监测和气候转变检测的研究，正如在政府间气候转变研究小组已经完成的第三次评估报告[Follandetal.,2001a]。
[3]在写文本的时候，1°经纬度网格分辨率每一个月数据集的GISST/HadISST家族（名义上的）是独特的在可利用的完整的海温和海冰分析中在全世界范围内完成和良好地持续了超过一个世纪。
GISST被普遍应用于AGCM模拟[例如，Folland等人，1998；Rodwell等人，1999；Rowell和Zwiers，1999；Zheng和Frederiksen，1999]还有HadISST1也已经被用在那个文章上[例如，Hansen等人，2002；Rodwell和Folland，2003]。
其他海表面温度数据已经为不同的目的和更多受限制的时期进展。
美国国家海洋和大气管理机关的最优插值海温数据集[Rey-nolds和Smith，1994；Reynolds等人，2002]已经在全世界范围内完成，包括了不同转变的海冰，拥有一个1°经度1°纬度（此后1°地域）的空间分辨率和每周一次的时刻分辨率。
他们同时利用来自船只和浮标的原位海表面温度，和来自卫星装载的先进高分辨率辐射仪（AVHRR，像HadISST1一样）的通过误差调整的海表面温度，可是只有在1981年末当AVHRR开始使历时才开始。
最著名的非插值网格在只有原位的历史的海温数据集中包括了在1856年开始的综合的海洋大气数据集（COADS；Woodruff等人，[1998]），但并非包括1942年前包括HadSST和HadISST1的误差修正（Folland和Parker[1995]，也是节）。
其他插值的历史数据集[Kaplan等人，1998，2003；Smith等人，1996，1998；Smith和Reynolds，2003]最多是准全世界的，不包括不同转变的海冰（虽然T.M.Smith和R.W.Reynolds最近添加了咱们的海冰分析去他们的海温领域）和拥有更低的空间分辨率因为在卫星时期之前相对缺乏的数据。
这些历史数据集都是利用基于经验正交函数的数据重建技术（EOFs），这是用来捕捉海温转变的主要模式然后在投影到可利用的网格海温观察资料来形成准全世界范围内完整的领域。
[4]在HadISST1中，大规模领域的海表面温度正在利用这些基于经验正交函数技术之一被重建，简化的空间最优插值。
RSOI被Kaplan等人描述[1997]，他们显示了RSOI比EOF投影加倍靠得住，它被应用于GISST由Smith等人描述[1996]。
咱们适应RSOI进入一个两个阶段的进程：
第一是重建长期转变的全世界模式，然后是剩余的年际转变。
如此会致使加倍好的趋势的代表比起一个RSOI的简单的应用正如Kaplan等人所用的。
一样，咱们也增强了通过混合质量改良的重建在原位海温中来夺回在大规模RSOI中丢失的局部不同。
[5]由于各类不同的输入数据，HadISST1的建设是一个复杂的进程。
海冰和海温数据要别离整理，误差要尽可能地去除。
在适当的情形下，差距会被插入在海温和海冰分析被归并形成一个完整的全世界化产品之前。
创造一个过去130年的海冰分析作为同伴在海温领域本身就是一个复杂的进程，因为必需被利用的不同的数据来源和它们的不均匀性。
这里咱们尝试着去除这些不一致带来的影响（在第二节和附录A描述），其结果是一个综合的海温和海冰分析没有非物质的不持续性被看见在GISST数据集里[Rayner和Parker，1999]。
HadISST1海冰分析同时被应用于气候监测[Folland等人，2001]与模型验证[Gregory等人，2002]。
第三节记载了输入的海温数据，和总结了用于海温分析的方式的理论和应用（详情见附录B和C）。
第四节描述了海温和海冰是如何结合的（详情见附录D）和包括了对南大洋的特殊考虑。
[6]咱们一样记载了在第五节和附录E中的Hadley中心夜间海上空气温度的数据集，那个取代了气象局历史的海上空气温度数据集MOHMAT4N[Parker等人，1995b]。
在HadMAT1中的每一个月领域利用RSOI被插入，在许多地方和HadISST1相同，可是没有海冰数据；因此HadMAT1并无真正地在全世界范围内完成。
咱们已经修改更正了应用于历史的NMAT数据来移除改变船只的甲板高度所带来的影响而且扩展他们到此刻，如此船只一直在继续变高。
这些被改良的修正将NMAT数据与海温数据和并列的大陆空气温度变得加倍一致，消除一些不同在Folland等人的研究中[2001a]。
在以前的研究中，咱们利用NMAT的转变来证明了在海温中出现的转变。
[7]第六节介绍了用来验证HadISST1和HadMAT1的关键诊断，伴随着与GISST和许多已出版的海温分析的比较。
咱们的结论在第七节总结。
表1包括了一些最近的气象局海温分析的辞汇以便于参考。
表1.气象局海温成品的辞汇
数据集名称描述
MOHSST6D网格化，质量控制和误差调整在只有原位5°的地域，1856年起，
[Parker等人，1995b]。
HadSST1就像MOHSST6D一样，可是要更正来消除数据采样方差所带来的影响，1870
年开始，[Jones等人，2001]。
在全世界范围内完成SST，利用EOF投影技术来重建，包括通过误差调整的
AVHRRSST和海冰分析，1°的地域，1903年起[Rayner等人，1996]。
就像，可是拥有1870-1948年的通过改良的分析。
就像，可是在原位SST中重建混合正如在这篇文章的附录E。
HadISST1在全世界范围内完成SST，利用RSOI重建和和方差校正混合在原为数据中，
包括通过误差调整的AVHRRSST和均匀的海冰分析。
1°的地域，1871年起
（详见这里）
MOHMAT42N网格化，质量控制NMAT，纠正利用记录在[Parker等人，1995b]的调整。
5°的地域，1856年起。
MOHMAT43N就像MOHMAT42N，可是拥有新的甲板高度修正。
（这篇文章的第五节）
HadMAT1在准全世界范围内完成NMAT，利用RSOI重建和与原位数据混合。
5°的地域，
1856年起（详见这里）
2.海冰分析
[8]海冰数据对增强AGCMs是很重要的，一样能够被用来估量周围开阔水面的海表面温度。
但是，这些可利用的海冰数据是不均匀的，因为海冰利用许多不同的方式被观察和超级不同品级的细节通过历史纪录取得。
虽然许多数据集可能提供了一个大致均匀的海冰范围的记录，那个区域总的大小至少部份被海冰覆盖，来自于增强一个气候模型的观点的重要参数是转变的在海冰浓度中，海冰的相对分数在每一个网格里。
这更有可能是不同的。
例如，微星装载的被动微波检索的海冰浓度并非符合基于原位观察,空中侦查和红外卫星图像的历史图表。
所以，和在海冰面积上包括着伪减少当微波检索开始被利用时，尤其是在南半球（图1和图2;也能够见到Rayner和Parker[1999]）。
这是由于更新了图表导出的设置为100%浓度的向极地边缘的冰区领域（即，部份海冰的地域覆盖在冰面边缘周围）与微波派生的领域包括开阔水域的极地边缘区，尤其在夏天（下面件进一步的讨论）。
如此不同的记录必需被操作以提供一个有层次的历史观察到的海冰浓度没有不真实的趋势或不持续。
如此做是为了让HadISST1与一组国际专家聚集在一路合作通过欧洲中心天气预报中心来产生一个均匀的海冰数据集输入到ERA40再分析。
因为时刻的限制，必需采取一些妥协来产生一个可行的、但任不可避免的不完美的数据集。
数据集（Reynolds等人，2002）利用了相同的海冰分析。
[9]由于大部份海冰范围被遗留在输入数据集，所以HadISST1应该提供一个在上世纪在北半球和过去30年在南半球海冰范围转变的良好的记录。
由于数据来源对于南半球受限制，HadISST1只给出了上世纪70年代之前海冰范围转变的一个一般的指示。
[10]咱们总结了一下海冰数据利用的来源，按大致的年代顺序。
详情在引用的参考文献中。
据咱们所知，咱们所利用的所有数字化信息随时可利用在时刻（1999）：
附加的数据，但是，已经变得可利用自从那时起（见第七章），有一些任然被留在历史档案中（V.Smolyanitsky，个人讯息，2002）。
用于创造HadISST1海冰领域的分析方式的详情能够在附录A找到。
数字化海冰图表
[11]这部份详细介绍了最初来源于手画图表的数据。
在有些情形下这些图表只是一些简单的冰区范围，在其他情形下一些关于海冰浓度的信息也是可利用的。
2.1.1沃尔什北半球海冰浓度图表
[12]这些是1901-1995北半球月末海冰浓度场，覆盖了北冰洋和外围海域，从各类不同的来源聚集[Walsh，1978；Walsh和Johnson，1978；Walsh和Chapman，2001]（以下简称为Walsh）。
数据被整理到[Walsh，1978]‘‘提供一个相对统一的海冰范围对所有的经度作为对观察海冰波动的半球模型研究的基础。
’’虽然Walsh数据集是基于来自于1978年10月以后的卫星的被动微波检索，咱们只是用它到那个时候。
以前的卫星数据主要被表示为海冰浓度场，可是它们的信息内容主如果海冰范围：
完全覆盖被假定在冰袋内。
[13]因为直接观察得来的海冰浓度不能被利用和只有海冰范围能够从来源那推导，那个边际海冰区域的特点通过Walsh利用从被动微波卫星观测计算出的气候的季节性冰浓度梯度被增强。
由于根本没有1901-1956年9月-3月的数据，边际冰区的海冰浓度在这几个月里暂时利用每一年夏天半年的可利用的数据被插值，伴随着观察到的海冰浓度那时每一个月的自相关[Walsh，1978]。
[14]由此产生的Walsh编辑包括从1901-1995每一年每一个月所测量或计算的数据。
但是，以前的被动数据微波并无在北半球完全完成例如北美五大湖和里海就不包括在内。
因为Walsh归并了不同的数据类型，有一个不持续在所有数据的总海冰区域卫星微波数据始于1978年时。
（参阅文档在美国国家冰雪数据中心（NSIDC,
[15]在HadISST1，1901-1978的北半球Walsh场作为主要的数据来源在那个时期。
由于海温数据是每一个月的平均值（第3节），和以后利用的基于卫星的海冰数据是每一个月的中位数，与HadISST1海冰冰时刻序列的一致性要求月末的Walsh数据转换成每一个月的中位数。
所以一个月末海冰浓度气候学从校准的被动微波数据中计算（见附录A）在1979-1996和从Walsh月末场中扣除来给月末海冰浓度的异样在1901-1978，然后线性插值到月中。
一个1979-1996的校正的被动微波数据的每一个月中位数气候学最后被加入来给每一个月中位数相同的Walsh海冰浓度场。
北美五大湖段
[16]Assel[1983]编辑了一系列的1960-1979劳伦森大湖的半月海冰浓度场通过加拿大环境部，北美五大湖环境研究实验室和美国美国海岸警卫队生产的图表（参见）。
浓度给的大约是10%。
浓度场能够被利用从12月下旬到4月下旬每一年。
一年其余的时刻采取的是无冰的。
1960年前在HadISST1被给予这种气候学就像在附录A被描述的那样（节）。
基于卫星的被动微波检索在1980年前被利用。
图1.北半球海冰。
浓度地图：
（a）Walsh，1930图2.南半球海冰。
浓度地图：
（a）Bristol，
一月；（b）Walsh，1930八月；（c）GSFC，19901990一月；（b）Bristol，1990八月；（c）
一月；（d）GSFC,1990八月；（e）HadISST1，GSFC，1990一月；（d）GSFC，1990八月；（e）
1930一月；（f）HadISST1，1990八月；值=HadISST1,1930八月；（f）HadISST1，1930八月；
100%是棕色的。
1901-1998海冰区域时刻序列：
值=100%是棕色的。
1901-1998海冰区域时刻
（g）（顶部曲线：
1月；底部曲线：
7月）来自于序列：
（g）（顶部曲线：
1月；底部曲线：
7月）
（黑点），Walsh（蓝光），NIC（绿色）来自于（黑点），Walsh（蓝光），NIC
GSFC（红色），GSFC（darkblue）和HadISST1（绿色）GSFC（红色），GSFC（darkblue）和
（黑色）。
附录A给出了用来产生HadISST1场HadISST1（黑色）。
附录A给出了用来产生
的详细步骤。
幽灵般的灰色特征在公开水域仅HadISST1场的详细步骤。
幽灵般的灰色特征在
仅是测绘的产物，在数据集中没有特写。
看这公开水域仅仅是测绘的产物，在数据集中没有
个图的颜色版本在那个问题的后面。
特写。
看那个图的颜色版本在那个问题的后面。
.南极地图集气象学
[17]在1973年基于卫星的图像出现之前，南极地域的海冰浓度数据不能被利用，海冰范围数据不容易被利用在个别月份，季节或年份，虽然一些可见光和红外数据确实存在对1966-1972[Zwally等人，1983]和一些非数字化的图表存在于国家档案中（例如，V.Smolyanitsky，个人通信，2002）。
容易患到的信息仅限于两个海冰范围的历史气候学。
因此咱们的海冰浓度分析在1973年以前是间接取得的，并非包括任何的年际转变，虽然有一些趋势由于在不同时期气候之间的不同所致使的。
[18]1973年之前，咱们利用由德意志Hydrographisches研究院[1950]和Tolstikov[1966]出版的每一个月日历海冰范围气候学对1929-1939，它总结了俄罗斯探险队在1947-1962所观察到的冰区范围。
1929-1939气候学重复了1871-1939所有的年份，1947-1962气候学被用于1947-1962所有年份。
在这期间没有信息能够利用，领域是被插值的（见节，附录A）。
在这些气候的海冰范围通常大于此刻的范围，尤其在冬季（图2），同时有一些独立的证据证明这一点[delaMare，1997；Jones，1990]。
冰区边缘里的海冰浓度气候空间转变利用最近的海冰浓度和它的梯度统计资料来重建，就像在附录A描述的（节）。
.两个半球的国家冰川中心图表
[19]同时对北半球（90°〜45°）和南半球（90°〜50°）1973-1994几乎每周的海冰浓度和范围，被美国国家气候数据中心数字化从美国国家冰川中心绘制分析中[Knight，1984]。
那个图表是基于美国海军，加拿大和丹麦空中侦查的数据和从先进的高分辨率辐射仪，被动微波和其他卫星仪器来检索。
他们主要靠航运目的来开发和从中利用。
它们在1°区域的网格上，在每一个网格点上每周值的中位数作为每一个月的浓度场（W.Chapman，个人讯息，1998）。
[20]在NIC图表中的信息是空间异构的。
最详细的信息在边际冰区的运作感兴趣的领域。
该地域的信息有很少的航运业务，包括一般的南半球，有着较弱的分辨率和质量。
内陆海不包括在内。
另外，在分析中例如由于分析人员的改变而引发的不同是不可重现的（J.Maslanik，个人讯息，1998）。
[21]在HadISST1，南半球的NIC领域被用作1973-1978的主要数据来源。
在北半球，NIC图表主要被用于校正夏日被动微波数据，虽然它们是间接被包括在内的通过Walsh数据集的利用（2.1.1节）。
.被动微波遥感反演
[22]来自多通道微波辐射计和特殊传感器/成像仪仪器中的被动微波遥感反演在Nimbus7上进行，国防气象卫星计划卫星从从SMMR中每隔一日利用，从那以后从SSM/I中天天利用[Cavalieri等人，1997]。
几个被反演的海冰浓度数据集是可利用的，基于不同的算法在微波辐射中采用专门大的比较从海冰和开阔水域中（Burns等人，1987）。
每种算法（例如，NASA团队[Cavalieri等人，1997，1999]，辅助程序[Comiso，1986]，Bristol[Smith,1996;Hanna和Bamber,2001]，增强的NASA团队[MarkusandCavalieri,2000]）产生一个具有不同特征的数据集按照算法的公式和过滤由于天气影响产生的噪音的方式。
总的来讲，咱们利用的来自于戈达德太空飞行中心（以下简称为GSFC）的数据集由利用NASA团队算法[Cavalieri等人，1999]取得因为它是一个长期的“均匀的”记录对两个半球还有随时可利用。
2.2.1.两个半球的GSFC数据
[23]SMMR（SSM/I）仪器监测的垂直和水平极化辐射在18GHz，和垂直极化辐射在37GHz。
载波卫星的轨道（一个SMMR；3个SSM/I）是相似的但不完全相同[Cavalieri等人，1999]。
所以GSFC的NASA的Cavalieri正尽力构建一个均匀的海冰浓度记录从利用NASA团队算法的SMMR和SSM/I反演。
的这些数据的现款可用性和显而易见的均匀性是基于咱们在那个时期对它们分析的主要原因。
[24]这些数据几乎是全世界的还包括内陆湖泊和海洋，除里海（见节，附录A，如何取得里海海冰信息）。
他们提供了海冰浓度转变的详细信息在冰袋内[Barry和Maslanik，1989]。
数据是受天气影响的，可是气候学SST临界值（278K在北半球和275K在南半球[Cavalieri等人，1999]）被用来过滤不合理的海冰反演在海洋太温暖的地方。
由仪器相对较大的足迹所致使的土地污染能够致使虚假的海冰出此刻海岸周围，可是对陆地/海洋遮掩的利用能帮忙消除这些，虽然在小的区域内仍然有困难例如北美五大湖。
但是，一个更大的问题，是薄冰并无通过微波反演被鉴定为如此：
相反它被返回成一个厚冰和开阔水域的混合物[Emery等人，1994]。
一样，由于夏日融化的顶层的冰造成的水池常常会造成微波仪器返回到一个比实际浓度底10%-30%的海冰[Comiso和Kwok，1996]：
这尤其影响北极在夏天，就像南极海冰在夏天被打破和分解和融化的水池是一个不太突出的特征。
冰上的湿雪也会影响微波发射[Smith，1998]。
GSFC数据集[例如，Hanna和Bamber，2001；Markus和Cavalieri，2000]被以为太低地估量了南半球的海冰浓度，所以咱们已经调整了数据使其与Bristol和NCEP数据一致（附录A，节）。
[25]对于HadISST1，日常的GSFC数据从它们的25千米极地立体网格被网格化到一个常规的1°区域网格，通过形成一个简单的面积加权平均。
但是，SMMR和SSM/I仪器的卫星并非直接飞过北极。
这就致使在SMMR数据中从极地到N84°和在SSM/I数据中从极地到N87°的数据真空。
数据真空的网格盒拥有超过一个与一个浓度值相邻，这些间隙利用逆平方距离加权[Cressman,1959]与零加权在160km或更长的距离上被插值。
其他网格盒被利用介于极地的100%和大部份北部纬度的平均海冰浓度之间的线性插值充满用来包括在一个31°纬度带上集中在目标网格盒的数据。
所有可用的日常浓度的中位数值在每一个网格中在给定的一个月被用来创建月浓度场。
2.2.2.两个半球的NCEP数据
[26]NCEP操作的海冰数据集[Grumbine，1996]，能够从取得，被用来更新HadISST1。
这是基于SSM/I数据和NASA团队算法，就像GSFC数据。
但是它仅从1997年起能够利用，数据的处置不同于GSFC数据集的处置。
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