王 華 馬 賁 焦 林 唐海川
1.海軍大連艦艇學院,大連,116018
2.中國海警局,北京,100097
大氣波導是在某些海域經常發(fā)生的現象(Abdul,et al,1991;Babin,1996),它能改變電磁波傳播軌跡,對雷達探測、無線電通信等有顯著影響(Dockery,1988),能產生超視距傳播和大氣波導盲區(qū)等現象,也能增加雷達測量誤差和雜波,大氣波導在軍事領域有重要應用。大氣波導對無線電信號的影響程度主要是由它的強度、厚度和高度等特征參數決定,研究大氣波導的分布規(guī)律就是研究這些特征參數的分布,是研究大氣波導對無線電信號影響的基礎,這些特征參數的分布主要與所在海域、季節(jié)、天氣系統(tǒng)等因素有關。大氣波導分布規(guī)律研究的方法按數據來源不同主要有兩種,一種是以各種無線電探空設備或飛行平臺實測數據為數據源,例如,Patterson(1982)利用全球6 a 無線電探空站點測量數據研究了全球有關站點的大氣波導分布規(guī)律,Craig 等(1995)利用無線電探空數據統(tǒng)計分析了歐洲大氣折射率參數,Babin(1996)利用直升機的測量數據分析了位于弗吉尼亞州Wallops島表面波導的季節(jié)變化,Brooks 等(1999)、Mentes等(2007)、Cheng 等(2016)從事了相似的工作,他們分別分析研究了波斯灣、土耳其的伊斯坦布爾、西北太平洋和中國南海的大氣波導分布規(guī)律,這些研究的共同特點是研究單個測站的大氣波導分布規(guī)律。另一種以再分析或大氣數值預報模式垂向分層數據為數據源研究區(qū)域大氣波導分布規(guī)律,例如,Zhu 等(2005)利用MM3 數據分析了波斯灣海域大氣波導的分布規(guī)律,von Engeln 等(2004)利用歐洲中期天氣預報中心(ECMWF)ERA-40 數據研究了全球大氣波導氣候分布,該數據的經/緯度網格點為1.5°×1.5°,在統(tǒng)計大氣波導強度時,將大氣波導層中的大氣修正折射率梯度視為大氣波導強度,大氣波導強度是表示該層大氣陷獲電磁波能力的值,反映大氣波導對電磁波陷獲能力的應該是陷獲層頂和底大氣修正折射率的差值。在統(tǒng)計每季度大氣波導特征參數值時,采用了平均值統(tǒng)計方法,這與實際特征參數值的季節(jié)分布是有差別的,比如,赤道輻合帶長年被對流云覆蓋,該區(qū)基本上沒有大氣波導現象,應存在一個無大氣波導的帶狀區(qū)域,但由于采用均值統(tǒng)計方法,使該區(qū)并沒有呈現出無大氣波導帶。文中利用ECMWF 提供的ERAinterim 數據(經/緯度網格距為0.75°×0.75°)中的溫度、比濕垂向分層數據,計算全球大氣修正折射率廓線,并利用海洋調查期間獲取的低空探空火箭數據計算的大氣修正折射率與ERA-Interim 數據計算結果進行比對,然后利用該數據計算結果統(tǒng)計分析全球大氣波導的出現概率、高度和強度分布特征。
大氣波導統(tǒng)計分析數據采用ECMWF 發(fā)布的ERA-Interim 數據(簡稱EID),該數據是ECMWF自2011年開始發(fā)布的全球大氣再分析數據,經/緯度網格點為0.75°×0.75°,從地面到0.1 hPa 分為60 層,在高度1000 m 以下有11 層,在海平面上層高分別為10、30、60、100、160、240、340、460、600、760、950 m,數據每天4 個時次,分別是00、06、12、18 時(世界時,下同)。利用該數據庫2011—2016年的溫度和濕度分層數據計算大氣修正折射率和大氣波導特征參量值。
為了驗證EID 計算大氣波導的可用性,采用海上低空探空火箭數據(簡稱LRD)計算的大氣修正折射率和大氣波導特征參量進行驗證。LRD 為2001—2003年中國近海15 個航次的溫度、濕度廓線數據,共有357 組。數據測量的高度范圍為海面至1200 m 高度,數據采樣率為1 Hz,數據垂向分辨率平均約為3 m。
利用溫度、濕度廓線計算大氣折射率(N)可以通過Bean 等(1968)給出的公式計算,
式中,z為地面以上高度(m),p 為氣壓(hPa),T 為絕對溫度(K),e 為水汽壓(hPa)。大氣中是否存在大氣波導采用大氣修正折射率梯度法來判定,大氣修正折射率(M)與大氣折射率的關系如下式所列,1/a=0.157×10-3km-1,大氣修正折射率的單位是:M。
式中,a 為地球半徑,取6371 km,則地球曲率為大氣修正折射率的梯度與大氣折射率梯度的關系為
當dM/dz<0 時,大氣出現陷獲折射(Turton,et al,1988),該層大氣為陷獲層,即表示出現大氣波導。大氣波導的強度用ΔM 表示,它表示陷獲電磁波的能力,ΔM=M2-M1,其中 M2為陷獲層頂層的大氣修正折射率,M1為陷獲層底層大氣修正折射率,M2所對應的高度為大氣波導頂部高度,大氣波導頂部和底部的高度差為大氣波導厚度,大氣波導底部的高度為在大氣修正折射率廓線上與大氣波導頂大氣修正折射率值相等高度處的高度。
采用2001—2003年在中國近海獲取的LRD計算大氣修正折射率驗證EID 計算值,共有357 組數據,比較兩種數據計算的大氣波導高度、強度、厚度值。LRD 首先需要進行質量控制,去除錯誤值,然后,根據LRD 測量的時間和位置,在EID 中找到鄰近時刻最接近測量點位置的數據,計算出該位置處的大氣修正折射率廓線。為了比較兩種數據計算的大氣修正折射率差別,將LRD 采用Akima法插值到EID 各垂向分層的層高上,計算EID 大氣修正折射率的偏差均值(EID 計算值減去LRD 計算值)和方差,在此,將LRD 視為真值,計算結果如圖1a所示,各層偏差均值和方差值列于表1,從圖1a可見,除了10 m 層EID 計算值大于LRD 計算值,其他層EID 計算值均小于LRD 計算值,30 m 層的偏差均值最小,為-0.56,隨著高度的升高,偏差均值逐漸增大,在950 m 層偏差均值達到-9.3。偏差均方差也有類似的分布特點,低層偏差均方差小,10 m 層為8.91,高層偏差均方差大,950 m 層為11.95。計算兩種數據的357 組大氣修正折射率廓線數據,LRD 和EID 計算值的相關系數為0.968,說明EID 與LRD 計算值具有較好的一致性。
表1 EID 計算大氣修正折射率偏差均值與方差Table 1 Deviation mean value and variance of atmospheric modified refractivity
LRD 垂向分辨率平均可達3 m,其計算大氣波導出現概率很高,為了統(tǒng)計具有一定強度的大氣波導出現概率,在統(tǒng)計大氣波導時,設定大氣波導強度強于-2 M 時,記為出現大氣波導。兩種數據計算都出現大氣波導有54 組,大氣波導頂部高度比較如圖1b 所示,實線表示兩種數據源擬合結果,兩種數據的相關系數為0.527,在高度小于650 m 時,EID 計算值小于LRD 計算值,在高度大于650 m時,EID 計算值大于LRD 計算值。
圖1 低空探空火箭數據計算的大氣波導特征參量值與EID 數據計算結果比較(a.ERA-Interim 數據計算大氣修正折射率的偏差均值(實線)和均方差(虛線),“·”表示偏差),b.大氣波導頂高,c.大氣波導強度,d.大氣波導厚度)Fig.1 Comparison of rocketsonde ducts and the closest ERA-Interim ducts(a.Deviation mean value(solid)and variance(dashed)of atmospheric modified refractivity,b.altitude of ducts,c.magnitude of ducts,d.depth of ducts)
從大氣波導強度的比較(圖1c)可知,兩種數據的相關系數為0.805,實線表示擬合結果,EID 計算的強度小于LRD 計算值,大氣波導越強兩者的差值越大,說明EID 計算的大氣波導強度要小于實際的強度。大氣波導厚度比較如圖1d 所示,兩種數據的相關系數為0.669,從擬合結果看,多數情況下,EID 計算的大氣波導厚度值大于實際大氣波導厚度,這主要是EID 垂向分層在240 m 高度以上較疏,將會漏掉厚度較薄的大氣波導,如圖2 給出的例子,圖2a 為2003年4月6日06 時某海域兩種數據計算大氣修正折射率結果,可見在800 m 高度附近,出現大氣波導,波導強度為-5.3 M,波導頂高度為844.2 m,大氣波導厚度為58.2 m,EID 在這一層高度分辨率為190 m,致使漏掉了這一層較薄的大氣波導。當大氣波導厚度大,而且高度比較低時,EID 計算大氣波導結果與實際吻合較好,如圖2b為2003年4月14日06 時兩種數據計算大氣修正折射率結果,LRD 計算大氣波導強度為-23.7 M,波導厚度為476.2 m,EID 計算大氣波導強度為-21.3 M,波導厚度為641.4 m,可見兩種數據計算結果吻合較好。
圖2 EID 與LRD 計算的大氣波導比較(a.2003年4月6日06 時,b.2003年4月14日06 時)Fig.2 Comparison of ducts by rocketsonde and ERA-Interim(a.06:00 UTC 6 April 2003,b.06:00 UTC 14 April 2003)
在這357 組數據中,LRD 出現大氣波導332 組,說明實際大氣波導出現概率為93%。EID 出現大氣波導82 組,計算大氣波導出現概率為23%,兩者同時出現大氣波導有54 組。EID 出現大氣波導時LRD 存在大氣波導的概率為65.9%,即EID 計算存在大氣波導,實際存在大氣波導的概率為65.9%,因此,可以利用EID 統(tǒng)計分析大氣波導特征參量值,其統(tǒng)計的大氣波導發(fā)生概率要小于實際大氣波導發(fā)生概率;其計算的大氣波導強度小于實際大氣波導強度;大氣波導厚度大于實際大氣波導厚度;大氣波導高度在低于650 m 時,大氣波導高度小于實際大氣波導高度,大氣波導高度高于650 m 時,大氣波導高度大于實際大氣波導高度。
利用2011—2016年6 a 間EID 全球每天4 個時次(00、06、12、18 時)的溫度、濕度垂向分層數據計算大氣波導每個季節(jié)的發(fā)生概率。由于南北半球的季節(jié)差異,在分析大氣波導季節(jié)分布時,用DJF 季表示12月、1月、2月(北半球為冬季),MAM季表示3—5月,JJA 季表示6—8月,SON 季表示9—11月,方法是:分別計算6 a 間每一季節(jié)對應月份大氣波導的發(fā)生概率,為了體現大氣波導發(fā)生的季節(jié)和地域特點,將6 a 每一經緯度網格點上每季度各月的大氣波導概率取中值,得出大氣波導概率分布(圖3)。
圖3a 為MAM 季(北半球春季)大氣波導發(fā)生概率,圖中白色區(qū)域表示無大氣波導,在MAM 季大氣波導高發(fā)海區(qū)(發(fā)生概率>50%)主要存在于信風區(qū),分布在大洋東部,大陸西部海區(qū),越靠近大陸的海域大氣波導概率越高,最高可以超過90%,其主要是大氣平流形成的大氣波導,上述區(qū)域是冷洋流影響的海域,其上為從陸地平流來相對暖干的空氣,從而造成逆溫而使垂向上大氣濕度銳降,形成大氣波導。因此,大氣波導發(fā)生概率很高。另外還有一個大氣波導高發(fā)區(qū)域為南極的陸地上,這是由陸地上近地層大氣輻射冷卻形成的大氣波導,當極地處于極夜時,陸地上近地層具有強烈的輻射降溫現象,近地層氣溫很低,在其上大氣形成較強的輻射逆溫,從而形成大氣波導。近地層溫度越低,逆溫越強,出現大氣波導的概率越高。
該季節(jié)大氣波導的高發(fā)海區(qū)主要有5 個,分別是:北太平洋東部海區(qū)、南太平洋東部海區(qū)、北大西洋東部海區(qū)、南大西洋東部海區(qū)、北印度洋海區(qū)。從圖3a 可見,MAM 季大氣波導高發(fā)海區(qū)北半球的區(qū)域大于南半球區(qū)域,而且大氣波導發(fā)生概率北半球高于南半球,主要原因是北半球為春季,在大洋東部和大陸西部的信風帶,地面2 m 處海上的平均氣溫明顯小于陸地上的平均氣溫,在該處,信風將陸地上的暖干空氣輸送到冷濕的海面上,如圖4 所示(圖中箭頭方向表示風向)易形成較強的逆溫層結,而南半球為秋季,在大洋東部和大陸西部的信風帶,地面2 m 處海上平均氣溫小于陸地上平均氣溫的情況不顯著,形成的逆溫層結不如北半球強。北太平洋高發(fā)區(qū)(發(fā)生概率>50%)的范圍約為:15°—30°N,140°W 至北美大陸西岸,其南北覆蓋范圍與加利福尼亞冷流南北覆蓋范圍大致相同;南太平洋高發(fā)區(qū)的范圍約為:10°—30°S,100°W 至南美大陸西岸,為秘魯冷流與東南信風共同作用的區(qū)域;北大西洋高發(fā)區(qū)的范圍約為:7°—25°N,40°W 至非洲大陸西岸,其南北覆蓋范圍與非洲西部加納利冷流流經的覆蓋范圍大體相同;南大西洋高發(fā)區(qū)的范圍約為:7°—30°S,10°W 至非洲大陸西岸,為本格拉冷流與東南信風共同作用的區(qū)域;印度洋高發(fā)區(qū)的范圍約為9°N 與亞洲大陸包圍的廣大區(qū)域,整個阿拉伯海和大部分孟加拉灣為大氣波導高發(fā)區(qū)。太平洋大氣波導高發(fā)區(qū)東西覆蓋范圍比大西洋大氣波導高發(fā)區(qū)大,南北覆蓋范圍小,這也主要是由冷流流經的區(qū)域決定的。
圖3 大氣波導發(fā)生概率(單位:%)的季節(jié)分布(a.MAM 季,b.JJA 季,c.SON 季,d.DJF 季)Fig.3 Ducting probability(unit:%)per season(a.Season MAM,b.Season JJA,c.Season SON,d.Season DJF)
圖4 ERA-Interim 表面平均風場(風矢)和地面2 m 的平均氣溫(色階,單位:℃)(a.4月,b.10月)Fig.4 Average surface wind(vector)and air temperature(colour,unit:℃)at 2 m from ERA-Interim(a.April,b.October)
基本無大氣波導的海區(qū)呈緯向分布,主要有3 個帶,分別是北半球中高緯度無大氣波導區(qū),分布在42°N 以北海域;南半球中高緯度無大氣波導區(qū),分布在48°S 以南海域;熱帶輻合帶無大氣波導區(qū),大致在0°—5°N 的部分海域。
JJA 季大氣波導發(fā)生概率如圖3b 所示,該季節(jié)大氣波導的高發(fā)區(qū)和低發(fā)區(qū)大體與MAM 季相同,但是部分海域發(fā)生概率和大氣波導高發(fā)的區(qū)域出現改變。北印度洋大氣波導基本消失,僅在紅海、亞丁灣、波斯灣、阿曼灣等北部海灣大氣波導高發(fā)。大氣波導高發(fā)海區(qū)北半球區(qū)域的發(fā)生概率降低,海區(qū)減小,南半球的區(qū)域發(fā)生概率增加,海區(qū)增大,南半球區(qū)域開始大于北半球區(qū)域,各高發(fā)區(qū)北移,位置到達最北端。北太平洋高發(fā)區(qū)范圍約為:20°—35°N,140°W 至大陸西岸;南太平洋高發(fā)區(qū)的范圍約為:5°—30°S,110°W 至大陸西岸;北大西洋高發(fā)區(qū)的范圍約為:15°—40°N,40°W 至大陸西岸;南大西洋高發(fā)區(qū)的范圍約為:6°—25°S,10°W 至大陸西岸。
基本無大氣波導的海區(qū)位置北移,總體上到達最北端,北半球中高緯度無大氣波導區(qū)大體在48°N以北;南半球中高緯度無大氣波導區(qū)在40°S 以南;熱帶輻合帶無大氣波導區(qū)大致在4°—12°N。
從SON 季大氣波導發(fā)生概率分布(圖3c)可知,太平洋和大西洋上的大氣波導高發(fā)區(qū)不變,但是,北半球的高發(fā)區(qū)范圍進一步縮小,概率也進一步降低;南半球的高發(fā)區(qū)范圍進一步擴大,概率也進一步升高,位置開始向南移。印度洋上出現了南印度洋澳大利亞西北部大氣波導高發(fā)區(qū),此季節(jié),該高發(fā)區(qū)大體位于100°E 以東,澳大利亞西北部與爪哇島之間的海域。北太平洋高發(fā)區(qū)范圍約為:20°—35°N,130°W 至大陸西岸;南太平洋高發(fā)區(qū)的范圍約為:2°—32°S,115°W 至大陸西岸;北大西洋高發(fā)區(qū)的范圍約為:14°—28°N,30°W 至大陸西岸;南大西洋高發(fā)區(qū)的范圍約為:8°—28°S,20°W 至大陸西岸。
基本無大氣波導的海區(qū)位置總體上開始向南移,北半球中高緯度無大氣波導區(qū)在48°N 以北;南半球中高緯度無大氣波導區(qū)在48°S 以南;熱帶輻合帶無大氣波導區(qū)大致在2°— 10°N。
從DJF 季大氣波導發(fā)生概率分布(圖3d)可見,太平洋和大西洋上的大氣波導高發(fā)區(qū)不變,但是,北半球的高發(fā)區(qū)范圍較SON 季增大,概率增高,南半球的高發(fā)區(qū)范圍較SON 季減小,概率降低,位置到達最南端。印度洋上出現了兩個大氣波導高發(fā)區(qū),南印度洋澳大利亞西部大氣波導高發(fā)區(qū)依然存在,發(fā)生概率有所下降,位置南移,主要位于澳大利亞以西,100°E 以東海域;北太平洋高發(fā)區(qū)范圍約為:15°—32°N,130°W 至大陸西岸;南太平洋高發(fā)區(qū)的范圍約為:8°—32°S,115°W 至大陸西岸;北大西洋高發(fā)區(qū)的范圍約為:10°—24°N,40°W 至大陸西岸;南大西洋高發(fā)區(qū)的范圍約為:10°—30°S,20°W 至大陸西岸。
基本無大氣波導的海區(qū)位置總體上到達最南端,北半球中高緯度無大氣波導區(qū)在40°N 以北;南半球中高緯度無大氣波導區(qū)在50°S 以南;熱帶輻合帶無大氣波導區(qū)大致在0°—10°N。
大氣波導強度是大氣波導一個重要特征量,大氣波導強度越大對電磁波傳播的影響就越大,強波導可以造成雷達設備出現探測盲區(qū)、增強雷達雜波、增大測高誤差等現象,同時,也會造成通信頻率大于30 MHz 的通信信號出現異常(Tang,et al,2018)。在此用大氣波導強度的絕對值表征大氣波導的強度,將每一經緯度網格點上每季度各月的大氣波導強度取中值,得到大氣波導強度的季節(jié)變化(圖5)。通過第2 節(jié)可知,由于EID 垂向分辨率較大,計算的大氣波導強度要小于實際情況。
由圖5 可見,大氣波導較強區(qū)域基本上是大氣波導的高發(fā)區(qū)域,波導發(fā)生概率越高,大氣波導的強度也就越大。根據大氣波導對電磁波傳播的影響,將大氣波導強度絕對值大于10 M 視為較強波導,太平洋和大西洋大氣波導較強區(qū)域的范圍和強度呈現的季節(jié)變化是:北半球,MAM 季范圍最大,其次為JJA 季、再次為SON 季,DJF 季范圍最小;南半球,SON 季范圍最大,其次為MAM 季和DJF季,JJA 季范圍最小;北太平洋和北大西洋波導強度由于信風帶大陸西部地面氣溫與大洋東部海面氣溫溫差的原因,大氣波導強度極值都是MAM 季最大,強度>30 M,JJA 季其次,約為28—29 M,SON季最弱,為19—20 M,此后,DJF 季波導強度開始增強,為24—26 M;南太平洋波導強度的極值存在季節(jié)變化,但不如北太平洋明顯,各季節(jié)極值較為接近,JJA 季最強,約為19 M,MAM、SON 季其次,為16—18 M,DJF 季最弱,約為15 M;南大西洋波導強度的極值季節(jié)變化強于南太平洋,而小于北太平洋和北大西洋,MAM 季最強,約為28 M,SON、DJF 季其次,約為22 M,JJA 季最弱,約為17 M。南太平洋和南大西洋波導強度的極值較北半球數值要小,這主要是由于南、北半球陸地面積的差異,使得北半球平流逆溫強于南半球,導致大氣波導強度在太平洋和大西洋上,北半球的強度大于南半球。
圖5 大氣波導強度(單位:M)的季節(jié)分布(a.MAM 季,b.JJA 季,c.SON 季,d.DJF 季)Fig.5 Magnitude(unit:M)of duct layer per season(a.Season MAM,b.Season JJA,c.Season SON,d.Season DJF)
印度洋的大氣波導較強海域與上述兩洋存在差異,北印度洋與南印度洋差異也很大,北印度洋大氣波導較強海域的范圍季節(jié)變化是,MAM 季面積最大,DJF 季其次,SON 季范圍較小,位于阿拉伯海中部以北海域,JJA 季由于存在強勁的夏季風,導致該海域基本沒有大氣波導,僅在波斯灣、阿曼灣、紅海等鄰近海域存在大氣波導。波導強度極值季節(jié)變化與北太平洋和北大西洋相同,也是MAM季最強,但該海域是大氣波導極值最強的區(qū)域,可達50 M 以上,其他季節(jié)極值明顯減小,DJF、SON季約為22—23 M,JJA 季僅在鄰近海域有大氣波導,極值約為20 M 左右;南印度洋大氣波導較強海域的范圍季節(jié)變化是,DJF 季面積最大,SON 季其次,MAM 季再次,JJA 季范圍較小,波導強度極值SON 季最強,約為33 M,DJF 季其次,約為31 M,再次為MAM 季,約為23 M,JJA 季最弱,約為10 M。
大氣波導高度用大氣波導頂部高度來表示,它表示大氣波導在垂向上出現的位置,該數值對無線電波的傳播也有重要影響,當無線電收發(fā)設備位于大氣波導層內或在大氣波導層附近時,該無線電設備接收信號才會受大氣波導層的影響。將6 a 每一經緯度網格點上每季度各月的大氣波導高度取中值,得到大氣波導高度的季節(jié)變化(圖6)。由第2 節(jié)可知,EID 得到的大氣波導高度在650 m 以內,其計算的高度值通常小于實際值,當高度超過650 m時,其計算的高度值通常大于實際值。根據對出現大氣波導54 組LRD 的分析,大氣波導厚度在中國近海的中值為275 m,當EID 的高度大于1680 m時,其垂向分辨率超過300 m,意味著當大氣波導高度超過1680 m 時,由EID 統(tǒng)計計算的數據將會漏掉大多數的大氣波導情況。
圖6 大氣波導頂高度(單位:m)的季節(jié)分布(a.MAM 季,b.JJA 季,c.SON 季,d.DJF 季)Fig.6 The height(unit:m)of duct top per season(a.Season MAM,b.Season JJA,c.Season SON,d.Season DJF)
由圖6 可見,大氣波導高度在信風帶靠近大陸西岸海域高度低,隨著向西離岸距離增大高度升高,這主要是由于靠近大陸西岸一側均存在沿岸冷流,當暖干的信風流經冷海面時,形成逆溫層,該層濕度存在銳降現象,隨著入海距離的增大逆溫逐漸減弱,逆溫高度層也逐漸升高(Klein,et al,1993)。大氣波導高發(fā)區(qū)的波導高度季節(jié)變化特征是,北半球在SON、DJF 季高度高,波導高度高的區(qū)域面積大,在MAM、JJA 季高度低,波導高度高的區(qū)域面積小,南半球在MAM、JJA 季高度高,波導高度高的區(qū)域面積大,在SON、DJF 季高度低,波導高度高的區(qū)域面積小,這與海上邊界層高度的變化是一致的(涂靜等,2012)。在其他中低緯度近岸海域大氣波導高度比較低,如北印度洋的阿拉伯海和孟加拉灣、澳大利亞西北部與爪哇島之間的海域。在大陸包圍的內海中,大氣波導高度更低,例如地中海、波斯灣、亞丁灣、紅海等海域,即使在波導高度最高的秋季,波導高度一般也不超過500 m。
通過對比EID 和LRD 計算的大氣修正折射率和大氣波導特征參量值,以及利用2010—2016年EID 采用取各月中值的方法,統(tǒng)計分析全球大氣波導特征參量值可得出以下結論:
(1)可以利用EID 統(tǒng)計分析大氣波導特征參量值,其統(tǒng)計的大氣波導發(fā)生概率要小于實際大氣波導發(fā)生概率,大氣波導強度小于實際強度,大氣波導厚度大于實際厚度;大氣波導頂高在低于650 m時,大氣波導頂高小于實際高度,大氣波導頂高在高于650 m 時,大氣波導頂高大于實際高度。
(2)大氣波導特征參量南北半球分布存在地理和季節(jié)差異,總體上大氣波導發(fā)生概率在DJF 和MAM季,北半球高于南半球,JJA 和SON 季南半球高于北半球;大氣波導強度北半球總體上強于南半球;大氣波導高度在信風帶靠近大陸西岸海域高度低,隨著向西離岸距離增大高度升高,在中、低緯度大陸包圍的內海中,大氣波導高度最低,大氣波導高度北半球總體上低于南半球。大洋東部、大陸西部的信風帶是大氣波導的高發(fā)區(qū),大洋上大氣波導的高發(fā)區(qū)(發(fā)生概率>50%)主要有6 個,分別是北太平洋海區(qū)、南太平洋海區(qū)、北大西洋海區(qū)、南大西洋海區(qū)、北印度洋海區(qū)、南印度洋澳大利亞西部海區(qū)。
(3)太平洋和大西洋大氣波導高發(fā)區(qū)的大氣波導特征參量的季節(jié)變化較為一致,它們的變化特征是:大氣波導高發(fā)區(qū)一年四季都存在,JJA 季位置最北,DJF 季位置最南,MAM 和SON 季介于其間。北太平洋和北大西洋海區(qū)MAM 季高發(fā)區(qū)范圍最大,發(fā)生概率最高,SON 季高發(fā)區(qū)范圍最小,發(fā)生概率最低,JJA 和DJF 季介于MAM、SON 季之間;MAM 季大氣波導較強海域范圍最大,強度最強,SON 季大氣波導較強海域范圍最小,強度最弱,JJA 和DJF 季介于MAM 和SON 季之間;大氣波導高度在MAM、JJA 季高度低,波導高度高的區(qū)域面積小,在SON、DJF 季高度高,波導高度高的區(qū)域面積大。南太平洋和南大西洋海區(qū)SON 季高發(fā)區(qū)范圍最大,發(fā)生概率最高,MAM 季高發(fā)區(qū)范圍最小,發(fā)生概率最低,JJA 和DJF 季介于MAM、SON 季之間;南太平洋大氣波導強度季節(jié)變化不明顯,強度與北太平洋比均較弱,南大西洋SON 季大氣波導較強海域范圍最大,強度最強,DJF 季大氣波導較強海域范圍最小,強度最弱,MAM、JJA 季介于兩者之間;南太平洋和南大西洋海區(qū)的大氣波導高度在SON、DJF 季高度低,波導高度高的區(qū)域面積小,在MAM、JJA 季高度高,波導高度高的區(qū)域面積大。
(4)印度洋大氣波導高發(fā)區(qū)大氣波導特征參量季節(jié)變化特征是:北印度洋高發(fā)區(qū)在MAM、DJF、SON 季存在,JJA 季基本沒有大氣波導,MAM 季高發(fā)區(qū)范圍最大,發(fā)生概率最高,可覆蓋10°N 以北的海域,從SON 到DJF 季高發(fā)區(qū)范圍逐漸增大,發(fā)生概率逐漸升高;MAM 季大氣波導強度強,是世界各大洋上大氣波導最強的海域,大氣波導較強海域范圍大,可覆蓋10°N 以北的海域,從SON 到DJF 季大氣波導強度逐漸增強,大氣波導較強海域范圍逐漸增大;大氣波導高度MAM 季最低,SON 季其次,DJF 季最高。南印度洋澳大利亞西部高發(fā)區(qū)也在MAM、DJF、SON 季存在,JJA 季大氣波導發(fā)生概率較低,DJF 季高發(fā)區(qū)范圍最大,發(fā)生概率最高,其次為SON 季,再次為MAM 季,JJA 季高發(fā)區(qū)基本不存在;DJF 季大氣波導較強海域范圍最大,強度最強,其次為SON 季,再次為MAM 季,JJA 季大氣波導較強海域范圍最小,強度最弱;大氣波導高度在SON、DJF 季高度低,波導高度高的區(qū)域面積小,在JJA 季高度最高,波導高度高的區(qū)域面積大。
(5)大氣波導低發(fā)區(qū)或無大氣波導海區(qū)呈緯帶分布,主要有3 個,分別是熱帶輻合帶區(qū)、北半球中高緯度區(qū)、南半球中高緯度區(qū)。這些區(qū)的位置具有季節(jié)變化,JJA 季位置最北,DJF 季位置最南,MAM、SON 季介于其間。
大氣波導分布特征研究需要高分辨率的水平和垂向網格數據,尤其是邊界層內的高分辨率垂向網格數據,后續(xù)將采用未來更高分辨率的再分析數據對大氣波導分布特征進行研究,尤其是分析大氣波導的強度、高度和厚度等特征參量的分布,以及重點海域大氣波導的細部分布特征。
致 謝:感謝歐洲中期天氣預報中心(ECMWF)提供的ERA-Interim 再分析分層數據。