利用Argo数据分别计算温度、盐度和温盐所造成的比容海平面变化

本文所用到的温盐数据集:IPRC(美国夏威夷大学国际太平洋研究中心)

Argo data products | Argo (ucsd.edu)icon-default.png?t=N7T8https://argo.ucsd.edu/data/argo-data-products/

理论知识(相关计算公式):

代码和工具包准备

参照论文 Kuo, Y.-N., Lo, M.-H., Liang, Y.-C.,Tseng, Y.-H., & Hsu, C.-W. (2021). Terrestrial water storage anomalies emphasize interannual variations in global mean sea level during 1997–1998 and 2015–2016 El Niño events. Geophysical Research Letters, 48, e2021GL094104. https://doi.org/10.1029/2021GL094104和下面博文 计算由于海洋温度和盐度变化产生的比容海平面变化-CSDN博客中的详细描述,需下载计算海底压力、海水密度以及其他有关海水信息的“seawater”代码包,还需下载Yan-Ning Kuo编写的用于计算比容海平面变化的代码包(“steric_height_calculation.m”)

①Seawater: https://github.com/ashao/matlab/tree/master/external/seawatericon-default.png?t=N7T8https://github.com/ashao/matlab/tree/master/external/seawater

②  steric_height_calculation: ynkuo/TWS_emphysize_GMSL_difference_in_9798_1516_ElNino_paper_codes: v1.0.0 (zenodo.org)icon-default.png?t=N7T8https://zenodo.org/records/5144491

下面重点以IPRC数据集为例,分别计算由温度、盐度和温盐度造成的比热容变化

1、首先展示steric_height_calculation.m计算比容海平面变化的核心代码:

按照上述盐容和热容海平面变化的计算公式,计算热容时,保持盐度为平均盐度不变;同理,计算盐容时,保持温度为平均温度不变;故得到如下热容和盐容的求解代码:

%% ii 取值为 1:热容  2:盐容  3:比容
rho = zeros(length(lon),length(lat),length(depth),time_step);
salinity_0(:,:,:,1)=mean(salinity,4,'omitnan');temperature_0(:,:,:,1)=mean(temperature,4,'omitnan');
for t = 1:time_step
    for k = 1:length(depth)
    for j=1:length(lat)
        if ii==1
               rho(:,j,k,t)=sw_dens(salinity_0(:,j,k,1),temperature(:,j,k,t)-273.15,pressure(j,k));
        elseif ii==2
               rho(:,j,k,t)=sw_dens(salinity(:,j,k,t),temperature_0(:,j,k,1)-273.15,pressure(j,k));
        else
               rho(:,j,k,t)=sw_dens(salinity(:,j,k,t),temperature(:,j,k,t)-273.15,pressure(j,k)); %[kg/m^3]
        end
    end
    end
end

2、值得注意的是

① IPRC和SIO的温度单位均为摄氏度,EN4为开尔文;所以在计算前两者比容变化时,不需要再对温度进行单位转换。即下面三项不需要减去273.15。

② 虽然SIO 给出变量名为“压强/压力”的变量信息,但建议还是利用sw_pres函数将其转换为某深度处的压力大小。

 3、读取IPRC温盐数据,并绘制比容海平面变化全球趋势图与盐容、热容以及比容在太平洋某处的时间序列图

% read data
clear;
addpath E:\Data\Temp_sal\Argo;
addpath E:\Data\Temp_sal\Argo\function;
full_path = 'E:\Data\Temp_sal\Argo\IPRC\argo_2005-2020_grd.nc\argo_2005-2020_grd.nc';
info_IPRC = ncinfo(full_path);
TEMP=ncread(full_path,'TEMP');
SLAT=ncread(full_path,'SALT');
dep=ncread(full_path,'LEVEL'); 
lat=ncread(full_path,'LATITUDE');
lon=ncread(full_path,'LONGITUDE');

 %  cal steric
 time_step = length(squeeze(TEMP(1,1,1,:)));
 type = {'_T';'_S';'_'};
 %%最后一位数字 1:热容  2:盐容  3:比容
 tic
 for i=1:3
 [steric_height] = steric_height_calculation(TEMP,SLAT,dep,lat,lon,time_step,i);
 steric_height_avg=mean(steric_height,3);
   for ii=1:time_step
      temp(:,:)=steric_height(:,:,ii);
      SH(:,:,ii)=flipud((temp-steric_height_avg)');
   end
   eval(['SH' type{i,1} '=SH;']);
 end
 toc

FileNameTime05={'2005-01','2005-02','2005-03','2005-04','2005-05','2005-06','2005-07','2005-08','2005-09','2005-10','2005-11','2005-12'};
FileNameTime06={'2006-01','2006-02','2006-03','2006-04','2006-05','2006-06','2006-07','2006-08','2006-09','2006-10','2006-11','2006-12'};
FileNameTime07={'2007-01','2007-02','2007-03','2007-04','2007-05','2007-06','2007-07','2007-08','2007-09','2007-10','2007-11','2007-12'};
FileNameTime08={'2008-01','2008-02','2008-03','2008-04','2008-05','2008-06','2008-07','2008-08','2008-09','2008-10','2008-11','2008-12'};
FileNameTime09={'2009-01','2009-02','2009-03','2009-04','2009-05','2009-06','2009-07','2009-08','2009-09','2009-10','2009-11','2009-12'};
FileNameTime10={'2010-01','2010-02','2010-03','2010-04','2010-05','2010-06','2010-07','2010-08','2010-09','2010-10','2010-11','2010-12'};
FileNameTime11={'2011-01','2011-02','2011-03','2011-04','2011-05','2011-06','2011-07','2011-08','2011-09','2011-10','2011-11','2011-12'};
FileNameTime12={'2012-01','2012-02','2012-03','2012-04','2012-05','2012-06','2012-07','2012-08','2012-09','2012-10','2012-11','2012-12'};
FileNameTime13={'2013-01','2013-02','2013-03','2013-04','2013-05','2013-06','2013-07','2013-08','2013-09','2013-10','2013-11','2013-12'};
FileNameTime14={'2014-01','2014-02','2014-03','2014-04','2014-05','2014-06','2014-07','2014-08','2014-09','2014-10','2014-11','2014-12'};
FileNameTime15={'2015-01','2015-02','2015-03','2015-04','2015-05','2015-06','2015-07','2015-08','2015-09','2015-10','2015-11','2015-12'};
FileNameTime16={'2016-01','2016-02','2016-03','2016-04','2016-05','2016-06','2016-07','2016-08','2016-09','2016-10','2016-11','2016-12'};
FileNameTime17={'2017-01','2017-02','2017-03','2017-04','2017-05','2017-06','2017-07','2017-08','2017-09','2017-10','2017-11','2017-12'};
FileNameTime18={'2018-01','2018-02','2018-03','2018-04','2018-05','2018-06','2018-07','2018-08','2018-09','2018-10','2018-11','2018-12'};
FileNameTime19={'2019-01','2019-02','2019-03','2019-04','2019-05','2019-06','2019-07','2019-08','2019-09','2019-10','2019-11','2019-12'};
FileNameTime20={'2020-01','2020-02','2020-03','2020-04'};

FileNameTime=[FileNameTime05,FileNameTime06,FileNameTime07,FileNameTime08,FileNameTime09,FileNameTime10,...
              FileNameTime11,FileNameTime12,FileNameTime13,FileNameTime14,FileNameTime15,FileNameTime16,FileNameTime17,...
              FileNameTime18,FileNameTime19,FileNameTime20];

num_file=size(FileNameTime,2);
FileNameTimeChar=char(FileNameTime);
int_year=zeros(num_file,1);int_month=zeros(num_file,1);
for i=1:num_file
    int_year(i)=str2double(FileNameTimeChar(i,1:4));
    int_month(i)=str2double(FileNameTimeChar(i,6:7));
end
time=int_year+(int_month-0.5)/12;

[ Amp_T, ~, ~, ~,  ~,  ~,  ~,  ~, Trend_T] = gmt_harmonic(time,[],SH_T);
[ Amp_S, ~, ~, ~,  ~,  ~,  ~,  ~, Trend_S] = gmt_harmonic(time,[],SH_S);
[ Amp_, ~, ~, ~,  ~,  ~,  ~,  ~, Trend_] = gmt_harmonic(time,[],SH_);

% time series
mask='E:\Data\Basin\Pacific_rectangle.vec';  rows=5;
Amp_T_serie=gmt_grid2serie(Amp_T,mask,'line',rows);
Amp_S_serie=gmt_grid2serie(Amp_S,mask,'line',rows);
Amp_serie=gmt_grid2serie(Amp_,mask,'line',rows);

Tre_T_serie=gmt_grid2serie(Trend_T,mask,'line',rows);
Tre_S_serie=gmt_grid2serie(Trend_S,mask,'line',rows);
Tre_serie=gmt_grid2serie(Trend_,mask,'line',rows);

SH_T_serie=gmt_grid2serie(SH_T,mask,'line',rows);
SH_S_serie=gmt_grid2serie(SH_S,mask,'line',rows);
SH_serie=gmt_grid2serie(SH_,mask,'line',rows);

close all;
grid_1=SH(:,:,10);
gmt_grid2map(Trend_.*1000,-10,10,1,0,'mm/year',['Trend IPRC'],20);

 close all;
 plot(time,SH_T_serie,'r','Linewidth',1);hold on; %% mm
 plot(time,SH_S_serie,'g','Linewidth',1);
 plot(time,SH_serie,'--','color',[0 0 1],'Linewidth',1);
l1=legend('热容','盐容','比热容');
set(l1,'box','off',"FontSize",10);
function [steric_height] = steric_height_calculation(temperature,salinity,depth,lat,lon,time_step,ii)
%--------------------------------------------------------------
%% ii 1:热容、2:盐容、3:比容

% This function is used to calculate the steric height.
% Note that the SEAWATER linrary version 3.2 by Lindsay Pender is 
% used in the code. 
%--------------------------------------------------------------
% input:
%  temperature(lon,lat,depth,time): temperature, unit: degree C
%  salinity(lon,lat,depth,time): salinity, unit: psu (PSS-78)
%  depth: depth of the ocean layer, unit: m
%  lat: latitude
%  lon: longitude
%  time_step: the number of time step of temperature/salinity 
%             ***  time_step = length(squeeze(temperature(1,1,1,:)))
%--------------------------------------------------------------
% output:
%  steric_height(lon,lat,time): steric height
%--------------------------------------------------------------
addpath E:\Data\Temp_sal\matlab-master\matlab-master\external\seawater;
% calculate pressure from depth
pressure = zeros(length(depth),length(lat));
for k=1:length(depth)
    for j=1:length(lat)
        pressure(k,j)=sw_pres(depth(k),lat(j));%[db]
    end
end
pressure=pressure';
clear k j
rho = zeros(length(lon),length(lat),length(depth),time_step);
salinity_0(:,:,:,1)=mean(salinity,4,'omitnan');temperature_0(:,:,:,1)=mean(temperature,4,'omitnan');
for t = 1:time_step
    for k = 1:length(depth)
    for j=1:length(lat)
        if ii==1
               rho(:,j,k,t)=sw_dens(salinity_0(:,j,k,1),temperature(:,j,k,t),pressure(j,k));
        elseif ii==2
               rho(:,j,k,t)=sw_dens(salinity(:,j,k,t),temperature_0(:,j,k,1),pressure(j,k));
        else
               rho(:,j,k,t)=sw_dens(salinity(:,j,k,t),temperature(:,j,k,t),pressure(j,k)); %[kg/m^3]
        end
    end
    end
end
DEPTH = repmat(depth',length(lat),1);
steric_height = NaN(length(lon),length(lat),time_step);
 
rhobar = mean(rho,4,'omitnan'); % time-meaned rho%%时间域均值
rho0_dep = squeeze(mean(mean(rhobar,1,'omitnan'),2,'omitnan')); % rho0 of each depth%%求全球所有格网点的均值海水密度
dz =NaN(length(depth),1); 
dz(1) = abs(DEPTH(1,1)-0); 
dz(2:length(depth)) = abs(DEPTH(1,2:length(depth))-DEPTH(1,1:length(depth)-1));
DZ = NaN(length(lon),length(lat),length(depth)); rho0 = DZ;
for i = 1:length(lon)
    for j = 1:length(lat)
        DZ(i,j,:) = dz; %create DZ(lon,lat,depth) from dz(depth) %为全球格网赋值一样的深度
        rho0(i,j,:) = rho0_dep; % create rho0(lon,lat,depth) from rho0_dep(depth) %为全球格网赋值同样的海水密度
    end
end
 
for t = 1:time_step
    steric_height(:,:,t) = -sum(DZ.*((squeeze(rho(:,:,1:length(depth),t))-rhobar)./rho0),3,'omitnan');
%     disp(t)
end

如有任何问题,尽情批评指正!

PS:感谢“我是水怪的哥”博文的启发,还有引领我进入GRACE海洋研究的贵人,再次一并致谢!

参考文献:

① 2021 杨元元(博) 基于卫星重力、卫星测高和海洋温盐数据的海平面收支及深海冷暖研究

② 2021 Kuo Yan-Ning Terrestrial Water Storage Anomalies Emphasize Interannual Variations in Global Mean Sea Level During 1997–1998 and 2015–2016 El Niño Events

③ 2021 王奉伟(博) 基于卫星重力的质量海平面变化及其闭合度研究

④ 2022 李杨(硕) 联合时变重力数据和卫星测高数据反演地表质量迁移及全球海平面变化

⑤ 2013 江敏(博) 重海平面变化及其成因的空间大地测量监测与分析

⑥ 2012 文江汉 联合Argo浮标、卫星测高和GRACE数据研究海平面变化

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/586268.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

python 中的数据结构

python 中的数据结构 1.1 序列 序列时有索引的数组 举例实现: a["北京","上海","广州","深圳","重庆","成都"] print(a[2]) print(a[-1] " " a[-2]) print(a[1:3]) # 运行结果 "&…

Vulnhub-DIGITALWORLD.LOCAL: VENGEANCE渗透

文章目录 前言1、靶机ip配置2、渗透目标3、渗透概括 开始实战一、信息获取二、smb下载线索三、制作字典四、爆破压缩包密码五、线索分析六、提权!!! Vulnhub靶机:DIGITALWORLD.LOCAL: VENGEANCE ( digitalworld.local: VENGEANCE …

chrome和drive安装包路径

Chrome for Testing availability (googlechromelabs.github.io) 下载Stable下面的包哈

【Leetcode每日一题】 分治 - 排序数组(难度⭐⭐)(69)

1. 题目解析 题目链接:912. 排序数组 这个问题的理解其实相当简单,只需看一下示例,基本就能明白其含义了。 2.算法原理 归并排序(Merge Sort)是一种采用“分而治之”(Divide and Conquer)策略…

LLM之RAG实战(三十八)| RAG分块策略之语义分块

在RAG应用中,分块是非常重要的一个环节,常见的分块方法有如下几种: Fixed size chunkingRecursive ChunkingDocument Specific ChunkingSemantic Chunking a)Fixed size chunking:这是最常见、最直接的分块方法。我们…

C/C++基础语法练习 - 计算阶乘(新手推荐阅读✨)

题目链接:https://www.starrycoding.com/problem/160 题目描述 给定一个整数 n n n,输出阶乘 n ! n! n!。 输入格式 一个整数 n ( 1 ≤ n ≤ 20 ) n(1 \le n \le 20) n(1≤n≤20)。 输出格式 一个整数 n ! n! n!。 输入样例1 16输出样例1 20922…

树的中心 树形dp

#include<bits/stdc.h> using namespace std; int n; const int N 100005; // 无向边 int ne[N * 2], e[N * 2], idx; int h[N]; int vis[N];int ans 0x7fffffff;void add(int a, int b) {e[idx] b, ne[idx] h[a], h[a] idx; }int dfs(int u) { // 作为根节点vis[u]…

机器学习:基于Sklearn,使用随机森林分类器RandomForestClassifier检测信用卡欺诈

前言 系列专栏&#xff1a;机器学习&#xff1a;高级应用与实践【项目实战100】【2024】✨︎ 在本专栏中不仅包含一些适合初学者的最新机器学习项目&#xff0c;每个项目都处理一组不同的问题&#xff0c;包括监督和无监督学习、分类、回归和聚类&#xff0c;而且涉及创建深度学…

分享一份物联网 SAAS 平台架构设计

一、架构图**** 二、Nginx**** 用于做服务的反向代理。 三、网关**** PaaS平台所有服务统一入口&#xff0c;包含token鉴权功能。 四、开放平台**** 对第三方平台开放的服务入口。 五、MQTT**** MQTT用于设备消息通信、内部服务消息通信。 六、Netty**** Socket通信设…

IoTDB 入门教程①——时序数据库为什么选IoTDB ?

文章目录 一、前文二、性能排行第一三、完全开源四、数据文件TsFile五、乱序数据高写入六、其他七、参考 一、前文 IoTDB入门教程——导读 关注博主的同学都知道&#xff0c;博主在物联网领域深耕多年。 时序数据库&#xff0c;博主已经用过很多&#xff0c;从最早的InfluxDB&a…

正点原子[第二期]Linux之ARM(MX6U)裸机篇学习笔记-9.1-LED灯(模仿STM32驱动开发实验)

前言&#xff1a; 本文是根据哔哩哔哩网站上“正点原子[第二期]Linux之ARM&#xff08;MX6U&#xff09;裸机篇”视频的学习笔记&#xff0c;在这里会记录下正点原子 I.MX6ULL 开发板的配套视频教程所作的实验和学习笔记内容。本文大量引用了正点原子教学视频和链接中的内容。…

IDEA:Server‘s certificate is not trusted(服务器的证书不受信任)

IDEA&#xff1a;Server‘s certificate is not trusted&#xff08;服务器的证书不受信任&#xff09; 打开idea&#xff0c;发现一个莫名其妙的证书弹出来&#xff0c;还关不掉发现组织名是 Doctorcom LTD.百度了下 不知道是什么东西 这也不是下面这种破解了idea的情况 30069…

Ajax.

目录 1. 服务器相关的基础概念 1.1 服务器 1.2 客户端 1.3 服务器对外提供的资源 1.4 数据也是资源 1.5 资源与 URL 地址 1.6 什么是 Ajax 2. Ajax 的基础用法 2.1 POST 请求 2.2 GET 请求 2.3 DELETE 请求 2.4 PUT 请求 2.5 PATCH 请求 3. axios 3.1 axios 的基…

IoTDB 入门教程 问题篇①——内存不足导致datanode服务无法启动

文章目录 一、前文二、问题三、分析四、继续分析五、解决问题 一、前文 IoTDB入门教程——导读 二、问题 执行启动命令&#xff0c;但是datanode服务却无法启动&#xff0c;查询不到6667端口 bash sbin/start-standalone.sh 进而导致数据库连接也同样失败 [rootiZ2ze30dygwd6…

Go 语言(三)【面向对象编程】

1、OOP 首先&#xff0c;Go 语言并不是面向对象的语言&#xff0c;只是可以通过一些方法来模拟面向对象。 1.1、封装 Go 语言是通过结构体&#xff08;struct&#xff09;来实现封装的。 1.2、继承 继承主要由下面这三种方式实现&#xff1a; 1.2.1、嵌套匿名字段 //Add…

实操——使用uploadify插件(php版和Java版) 与 Dropzone.js插件分别实现附件上传

实操——使用uploadify插件&#xff08;php版和Java版&#xff09;与 Dropzone.js插件分别实现附件上传 1. 使用uploadify插件上传1.1 简介1.1.1 简介1.1.2 参考GitHub 1.2 后端PHP版本的uploadify1.2.1 下载项目的目录结构1.2.2 测试看界面效果1.2.3 附页面代码 和 PHP代码 1.…

ctfshow——SQL注入

文章目录 SQL注入基本流程普通SQL注入布尔盲注时间盲注报错注入——extractvalue()报错注入——updataxml()Sqlmap的用法 web 171——正常联合查询web 172——查看源代码、联合查询web 173——查看源代码、联合查询web 174——布尔盲注web 176web 177——过滤空格web 178——过…

LLM 构建Data Multi-Agents 赋能数据分析平台的实践之③:数据分析之二(大小模型协同)

一、概述 随着新一代信息技术在产业数字化中的应用&#xff0c;产生了大量多源多模态信息以及响应的信息处理模式&#xff0c;数据孤岛、模型林立的问题也随之产生&#xff0c;使得业务系统臃肿、信息处理和决策效率低下&#xff0c;面对复杂任务及应用场景问题求解效率低。针…

【iOS】消息流程分析

文章目录 前言动态类型动态绑定动态语言消息发送objc_msgSendSEL&#xff08;selector&#xff09;IMP&#xff08;implementation&#xff09;IMP高级用法 MethodSEL、IMP、Method总结流程概述 快速查找消息发送快速查找的总结buckets 慢速查找动态方法解析resolveInstanceMet…

如何远程访问服务器?

在现代信息技术的快速发展下&#xff0c;远程访问服务器已成为越来越多用户的需求。远程访问服务器能够让用户随时随地通过网络连接服务器&#xff0c;实现数据的传输和操作。本文将介绍远程访问服务器的概念&#xff0c;以及一种广泛应用于不同行业的远程访问解决方案——【天…
最新文章