亚中尺度过程是海洋学研究的前沿热点领域,从高分辨率资料中实现亚中尺度信号的快速提取对开展亚中尺度动力学研究具有重要意义。为此,根据亚中尺度过程的物理特性,提出一种基于深度学习的自动识别方法,构建了基于U-Net网络的海洋亚中尺度过程识别网络(submesoscale processes automatic identification network, SM-Net),该网络采用视觉几何组网络作为主干特征提取网络并引入改进的混合注意力模块以提升识别能力。基于高分辨率MITgcm (Massachusetts Institute of Technology general circulation model)模式数据,通过SM-Net准确识别出南海东北部全年的亚中尺度过程,并分类为冷涡、暖涡和锋面。南海东北部亚中尺度冷涡、暖涡和锋面均多发生于冬季,夏季的发生频率较低,但吕宋海峡的亚中尺度过程全年均较为活跃。除吕宋海峡外,亚中尺度冷涡夏季多发生于台湾岛西南海域、吕宋岛西南海域和吕宋岛沿岸,冬季多发生于南海北部陆坡陆架区;亚中尺度暖涡夏季多发生于吕宋岛沿岸,冬季在南海北部陆坡陆架区较为活跃;亚中尺度锋面的时空特征与冷涡相似,但黑潮流经区域的发生频率更高。亚中尺度过程罗斯贝数和动能的时空特征与发生频率具有较好的一致性,暖涡的动能、罗斯贝数和直径均弱于冷涡。上述识别方法在南海的成功运用,为应用SWOT (surface water and ocean topography)卫星数据研究亚中尺度过程提供了一定参考。
为进一步研究南海北部陆坡海洋动力过程对深海海底边界层的影响,研发了“深海海底边界层原位观测系统(In-situ Observation System for Bottom Boundary Layer in Abyssal Sea)”,ABBLOS。观测系统主体为坐底式深海运载平台,最大工作水...
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为进一步研究南海北部陆坡海洋动力过程对深海海底边界层的影响,研发了“深海海底边界层原位观测系统(In-situ Observation System for Bottom Boundary Layer in Abyssal Sea)”,ABBLOS。观测系统主体为坐底式深海运载平台,最大工作水深可达6 700 m(实际工作水深取决于搭载设备的耐压水深),是研究深海海底边界层问题的重要技术创新。观测平台由上下两部分框架结构组成,上部框架用于搭载和回收观测设备,下部支撑架为配重,并且用于提供距离海底1 m的观测空间;同时创新性地设计了“卡槽定位-螺栓紧固”的连接方式连接上下两部分,连接方式简单可靠,保证了平台回收成功率。ABBLOS集成了75 k-ADCP、高频ADCP、ADV、高精度压力计、海底摄像机等设备,以及甲烷、温盐深、浊度、溶解氧、氧化还原电位等传感器,首次实现了内波、中尺度涡等海洋动力过程与海底边界层物理化学参数的动态变化同步观测,特别是可以观测距离海底1 m高度范围的水体流速剖面,并且达到7 mm一层的垂向空间分辨率。研制完成后,2020年在南海北部陆坡神狐海域655 m和1 405 m水深处分别成功布放并回收,观测时间共计34天,采集到观测站位上覆海水的流速剖面结构,捕捉到了平均周期为1天1次的内波作用过程,以及海底边界层的多种物理化学参数。初步分析655 m水深处的观测数据后,发现深海海底边界层的温度、压力、溶解氧、密度和盐度等参数受控于海洋潮汐过程,尤其是温度和压力的变化基本与潮汐周期同步。海底边界层氧化环境较为稳定,甲烷浓度由高变低,但是基本在海洋溶解甲烷平均浓度范围内。与潮汐相比,内孤立波对深海海底边界层水体的影响程度较小,但是明显可以引起沉积物的再悬浮,引起的海底边界层的海水浊度从背景值的0.01 NTU增大到48 NTU,海底摄像机也记录到了内孤立波期间深海底层海水突然变浑浊的过程,说明南海内孤立波可以影响海底沉积物的输运。
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