一套31年全球高分辨率逐小时海表温度数据
Li, X., T. J. Ling, Y. F. Zhang, and Q. Zhou, 2018: A 31-year global diurnal sea surface temperature dataset createdby an ocean mixed-layer model. Adv. Atmos. Sci., 35(12), 1443–1454, https://doi.org/10.1007/s00376-018-8016-7.
https://link.springer.com/article/10.1007/s00376-018-8016-7
《大气科学进展》2018年第12期封面
本期封面以昼夜过渡的形式展示了海上一日的风景。海水无风时， 波涛安悠悠。
封面左侧展示了中国自主研发的大型海洋观测浮标实现对海气相互作用进行连续观测。封面右侧的示意图中，左边表示太阳短波辐射日变化的加热效应，右边表示风应力导致海洋混合加强的降温效应，这两个效应共同导致了海表温度出现日变化。
海表面温度（Sea Surface Temperature，SST）是海气相互作用最重要的因子，它是大气的下边界，又受大气条件的控制，天气到气候时间尺度的变化都与其相关。由太阳辐射和地球旋转引起的SST日变化是SST 最重要的变化之一。日变化又是SST变化的重要特征之一，全球海域SST日变化幅度超过2℃经常可见。SST日变化会对天气及气候系统的演变产生显著的影响。
通常，研究SST日变化的数据来源有两种：观测数据及模式数据。包括浮标观测及卫星观测的观测数据，在时空上存在不连续性及非均一性，这对研究SST日变化的长期演变特征造成了一定的困难，而模式数据则可弥补这一不足。同时，高频的SST数据可用于研究SST日变化的偏暖阈值、逐日峰值大小及时间。
相比于传统的经验模式，海洋混合层模式可以更加真实地刻画海洋上层动力及热力过程，同时相较于气候系统模式所需计算代价较小。
国家海洋环境预报中心凌铁军团队基于湍能闭合模型改进发展了一个海洋混合层模式，该模式可以更加真实地再现SST日循环。同时，通过一系列算法及并行优化，新的海洋混合层模式具有更高的计算效率，这为研究SST日变化的长期变化特征提供了一个非常好的工具。
模式数据的可靠性对于准确揭示SST日变化特征具有决定性影响。利用美国国家数据浮标中心（NDBC）的浮标观测数据，该团队对新制作的逐时全球SST数据进行检验，结果表明该模式数据与浮标观测接近一致，平均误差为0.07°C，均方根误差为0.37°C，相关系数达到0.98，这与卫星数据研究所得到的结果相类似，说明新的SST数据是可靠的。
凌铁军团队利用这套SST数据进一步分析了SST日变化的平均气候特征、季节变化特征及年际变化特征，得到的结果与用卫星观测取得的研究结果较为一致。
在气候尺度上，该数据的SST日变化的气候态特征表明，在全球绝大部分海域，SST日变化幅度较小，主要的大值区集中在东西赤道太平洋、北印度洋、中美洲西部海域、澳大利亚西北部海域以及一些沿岸近海海域。
在季节尺度上，各个海盆的SST日变化均表现出显著的季节变化特征。在大西洋及太平洋海域，受太阳短波辐射季节变化的影响，SST日变化随季节呈南北移动的特征；但在印度洋海域，SST日变化的季节变化特征主要受季风的调控。
在年际尺度上，SST日变化与SST的年际变率存在着潜在的联系，其中赤道中太平洋SST日变化偏暖现象可能是ENSO预测的一个潜在指示因子。
SST的日变化对全球气候具有显著的影响，从季节尺度及年际尺度上，SST日变化与全球气候变化具有重要的相关性，其中赤道中太平洋海表温度日变化偏暖可能是ENSO预测的一个潜在可用指标因子。同时，这套数据具有良好的研究应用前景，利用长时间的逐小时高分辨率海温数据，可以研究区域、全球SST日变化的长期趋势，及海温日变化与区域、全球气候事件之间的相互联系。
目前，我们的模式软件已获得软件著作权，并且在国家海洋环境预报中心实现了业务化。
我们将业务化运行海洋混合层模式，持续更新数据，同时利用这套数据研究全球海温日变化的长期变化趋势及海温日变化对全球及区域气候的影响。
研究员、国家海洋环境预报中心副主任，长期从事大气、海洋数值预报模式发展与业务化应用工作，曾赴美从事气候模式研制工作，对大气与海洋模式有多年开发与应用经验。建立该中心中国近海海面风场数值预报系统、海气耦合气候预测系统、西北太平洋海气耦合台风预报系统，并投入业务使用，效果良好。先后主持承担多项国家自然基金、"十二五"科技支撑计划、国家海洋行业公益专项、国家重点研发计划等课题或项目。