一种海洋混合层深度的智能识别方法研究

张康, 郭双喜, 黄鹏起, 屈玲, 鲁远征, 岑显荣, 于璐莎,周伟东, 周生启

一种海洋混合层深度的智能识别方法研究

张康1, 2, 郭双喜1, 3, 黄鹏起1, 2, 屈玲1, 3, 鲁远征1, 3, 岑显荣1, 3, 于璐莎1, 2,周伟东1, 3, 周生启1, 3

1. 热带海洋环境国家重点实验室(中国科学院南海海洋研究所), 广东 广州 510301;2.中国科学院大学, 北京 100049;3. 中国科学院南海生态环境工程创新研究院, 广东 广州 510301

文章提出了一种识别混合层深度的人工智能方法。该方法在温度(密度)与压强(或深度)间建立线性模型, 并且将其系数和方差做成一组表征廓线特征的统计量。初始时为模型设定一个主观的先验分布, 在一个自海表向下移动的窗口内通过贝叶斯链式法则和最小描述长度原理学习新数据, 得到系数均值的最大后验概率估计。用-检验识别系数发生突变的位置, 以此确定混合层的存在性及其深度。通过2017年2月太平洋海域的地转海洋学实时观测阵(Array for Real-time Geostrophic Oceanography, ARGO)数据进行测试, 并且以质量因子(Quality Index, QI)值作为判断识别混合层深度结果准确性的依据, 发现该方法相比于梯度法、阈值法、混合法、相对变化法、最大角度法和最优线性插值法在识别结果上具备更大的QI值。表明该方法能够准确识别混合层深度。

海洋混合层; 人工智能方法; 贝叶斯链式法则; 最小描述长度原理

海洋上混合层(ocean upper mixed layer)是位于大气底边界层和深层海洋之间的温度、盐度、密度等在垂向上分布近似均匀的水体。它通常形成于海洋上层的湍流混合，在海洋和大气之间的淡水、动量以及热交换过程中起着重要作用(Kantha et al, 1999; Wunsch et al, 2004), 关于它的研究对建立平均气候态以及探索全球海洋变化极其重要(Deser et al, 1996; Hanawa et al, 2001; Yu et al, 2007; Oka et al, 2015)。混合层深度(Mixed Layer Depth, MLD)主要受到海表风应力、输入海洋的净热通量、蒸发降水等因素的影响, 其变化调节着海表温度(Sea Surface Temperature, SST)以及混合层热含量的演变等与热带气旋的形成、浮游植物的丰富程度以及气候变化等现象密切相关的过程(Carton et al, 2008; Dong et al, 2008; Vanin et al, 2009; Qiu et al, 2014)。风应力的剪切作用搅动海水, 加剧混合层内的湍流混合过程, 使MLD变深; 输入海洋的热通量与蒸发降水会改变海表的浮力通量, 进而改变MLD, 正的净热通量输入到上层海洋中会削弱湍流效应, 使MLD变浅, 反之造成一个更深的MLD; 蒸发(降水)导致海洋表层盐度变高(低), 使海表浮性频率降低(增加), 加强(减弱)湍流混合过程, 进而导致MLD的深度加深(变浅) (范聪慧, 2007; Talley et al, 2011; Qiu et al, 2016)。因而准确确定MLD对于建立海气热交换机制、研究海洋表层物理、生物过程以及气候变化等有着重要意义。

为了确定混合层深度, 前人做了大量的研究工作, 提出了一系列方法(Lukas et al, 1991; Brainerd et al, 1995; Obata et al, 1996; Kara et al, 2000; Lavender et al, 2002; Thomson et al, 2003; De Boyer Montégut et al, 2004; Lorbacher et al, 2006; Holte et al, 2009; Chu et al, 2011; Holte et al, 2017; Huang et al, 2018)。在这些方法中, 阈值类方法由于具有简单易于操作的特点成为最常用的一类。它们主要包括基于温度(密度)变化的阈值法、梯度变化的梯度法, 以及集合两者的混合法(Holte et al, 2009, 2017)。关于阈值的确定, Kara和Montegut等人在比较多种阈值的取值后, 总结出全球的温度和密度的最优阈值分别为0.2℃和0.03kg×m–3(Kara et al, 2000; De BoyerMontégut et al, 2004; Holte et al, 2009)。在南大洋混合层的研究中, 密度和温度梯度的最优阈值分别被确定为0.0005~0.05kg×m–4和0.025℃×m–1(Dong, 2008)。但是选择一个固定值作为最优阈值是比较主观的, 从大量温度和密度数据分析结果中发现, 不同区域(季节)需要不同的阈值, 其在热带与副热带区域为0.06kg×m–2, 在副极带区域为0.09kg×m–2(Ohno et al, 2009)。另外, 选择一个合适的最优阈值也是比较困难的, 对于具有渐变密度跃层的廓线, 过小的阈值会使识别结果较实际情况偏浅, 而较大的阈值又会造成偏深的识别结果(Lorbacher et al, 2006)。

为了改进阈值法的这些不足, 学者提出了一些相对客观的方法。Thomson等(2003)对可变长度的密度廓线片段做线性最优拟合, 提出一种split-merge (分割–合并)方法, 但是他们发现这个方法在确定混合层深度的结果上和阈值法相近。Lorbacher等(2006)基于廓线的二阶导数提出了曲率法, 用全球海洋环流实验(World Ocean Circulation Experiment, WOCE)数据测试发现, 相比较于梯度阈值法, 该方法不仅在结果上更加精确, 而且可以更好地应用于不同分辨率的数据。然而该方法被验证难以应用于存在噪声的廓线数据中(Chu et al, 2011)。对水下滑翔机(seaglider)数据的研究中, Chu 等通过对温度(密度)廓线进行线性拟合提出了最优线性拟合法(Chu et al, 2010), 并且在此基础上进行改进提出了最大角度法(Chu et al, 2011), 分别对收集自西北大西洋和墨西哥湾流海域的滑翔机数据分析发现, 最优线性拟合法和最大角度法比阈值类方法具有更高的准确性。黄鹏起等人发现, 最大角度法和最优线性拟合法在分析WOCE数据中准确性不高, 他们通过构造廓线标准差和极差的比值—相对变量, 提出了相对变化法(Huang et al, 2018), 并且对WOCE数据进行了分析, 结果表明该方法比阈值类方法、曲率法和最大角度法等有着更好的表现。然而该方法仍存在些许不足, 在真实的海洋温度(位势密度)廓线中, 相对变量取得极大值的位置常常位于混合层下边界以下的某一深度上, 从该位置向上搜索混合层深度的过程中需要设定一些与廓线相关的参数。针对不同数据, 这些限定参数的最优取值是不同的。例如对于地转海洋学实时观测阵(Array for Real-time Geostrophic Oceanography, ARGO)数据, 限定参数的最优取值不同于其在WOCE数据中的取值。这些不足为使用该方法带来了不便, 因而提出一种既可以避开阈值类方法中最优阈值选取难题, 又可以弥补非阈值类方法的不足的方法是有意义的。

贝叶斯方法是Thomas Bayes在《An essay towards solving a problem in the doctrine of chances》中首次提出(Thomas Bayes, 1763), 并且经过De Fineti、Jefferys、Savage以及Lindley等人的努力, 逐渐发展出的一套完整的统计推断方法。该方法被广泛用于机器学习、人工智能等领域。本文基于贝叶斯方法, 提出一种识别海洋混合层深度的人工智能(Artificial Intelligence, AI)方法(下称AI法)。对温度(密度)和压强(或深度)建立线性模型, 并用模型系数和误差的方差因子描述温度(密度)及其梯度和涨落信息。在垂向梯度非常小的情况下, 把模型系数首次突变发生的位置识别为混合层下边界。使用2017年2月太平洋海域的ARGO浮标数据的测试结果表明新方法能够准确识别混合层深度, 与其他方法相比准确度更高, 并且在避开阈值类方法中最优阈值的选取难题的同时, 弥补了非阈值类方法的不足。

2 方法

2.1 模型的建立

在窗口w内建立线性模型(Koch, 2007):

2.2 数据学习过程

调整过程中和b的取值, 可以由最小描述长度原理(Rissanen, 1978, 2009;Hansen et al, 2003)给出(附录公式A3、A4、A5)。数据学习过程中拟合直线如图1所示。

图1 数据学习过程示意图 图中粉色方框表示窗口

2.3 识别依据和检验方法

这个分布的均值为。其分布如图2所示:

当>1时, 模型系数发生突变的数学表达为:

图3 相邻两窗口内数据分别拟合的温度及其梯度的概率密度图像

Fig. 3 Probability density image of temperature and its gradient of data in adjacent two windows

为了评估两条颜色带的距离大小, 我们引入一种归一化的距离。该距离的概率分布函数在数学上的意义为发生突变可能性, 刚好为自由度为2和的F-分布:

(8) 式中: 、和为表征方差信息的参数, 和为相邻两窗口内数据拟合的模型系数。其图像如图4所示。 图4 F-分布的概率密度函数 该概率密度函数代表发生突变的可能性 Fig. 4 Probability density function of F-distribution 对图4所示的概率密度函数进行积分即可得到其分布函数。在检验水平0.05下，模型系数突变的条件为: (9) 式中： 突变发生的概率为0.95所对应的距离的值，和分别为和的均值的最大后验估计(附录公式A2.1)。此时识别突变点可信水平为0.95。突变检验过程如图5。 最后给出识别混合层存在性的方法。计算出从参考压强(或深度10m) p0=100kPa到线性系数突变位置压强pjump的温度或位势密度差商D: (10) 式中: 表示参考深度的温度或位势密度, 表示突变位置的温度或位势密度。设初始的阈值δ=10–2, 如果D<3δ, 那么该廓线对应的水体中存在混合层结构。测试过程中, 记录已测试廓线中D的值, 并且用它的标准差更新δ的值。 图5 突变检验示意图 a中实线为温度–深度廓线, 三角标注为突变点(混合层下边界); b中实线表示各点发生突变的概率, 虚线表示突变发生的临界概率, 突变发生概率首次超过临界值的点为突变点 Fig. 5 An example for checking the jump. The solid line in (a) denotes the temperature-depth profile, and the triangle is the depth of the jump (the bottom of the mixed layer). The solid line in (b) indicates the probability of mutation at each point, and the dotted line represents the critical probability of the jump occurring. The jump will occur when the probability exceeds the critical value for the first time 3 ARGO数据测试结果 本节选取2017年2月太平洋的ARGO浮标数据对AI方法进行了测试。该组数据共包含6549个站位, 分布于如图6中黑色圆点所示的太平洋区域。 对学生的安全教育不能是空洞和空泛地开展，要针对小学生的特点，对他们进行 “润物细无声”的熏陶，这样的教育才能浸入孩子们的心脾，影响到思想，触动到灵魂深处。如：通过学校安全橱窗内的安全知识宣传以及楼道安全标语的警示，还有安全黑板报、手抄报等灵活多样的方式,使小学生从多方面多渠道地了解掌握安全知识,在时时处处都重视安全的浓郁氛围下受到感染，从而培养学生重视安全的意识和养成安全的良好行为习惯。 图6 太平洋ARGO浮标及2017年2月ARGO浮标站位图 灰色五角星位置为2017年2月1日第23号站位(28°57'43"N, 166°38'35"E)和第177号站位(57°22'55"S, 150°8'7"E) Fig. 6 ARGO buoys and its stations in February 2017 of the Pacific 如图6中灰色五角星所示, 我们从2017年2月1日的218个站位中分别选取一个混合均匀(站位23)和一个存在弱层结的站位(站位177)。将两个站位的温度和密度廓线用AI法识别的结果分别绘制成图7和图8。图中用灰色三角表示识别的混合层深度。其中图7为混合层混合充分时的站位的识别结果, 图8为在混合层内存在层结时的识别结果。结果显示, 不论混合层内混合充分还是混合不够充分的情况下, AI法都能准确识别出混合层的深度。 图7 站位23 (28°57'43"N, 166°38'35"E)的温度(a)和密度(b)均匀混合层廓线和对应混合层深度 图中三角形表示混合层下边界位置 Fig. 7 Temperature (density) uniform mixed layer and recognition results. The solid line represents the temperature profile (a) and potential density profile (b). The triangle is the lower boundary of the mixed layer 图8 站位177 (57°22'55"S, 150°8'7"E)的温度(a)和密度(b)存在弱层结的混合层廓线和对应混合层深度 图中三角形表示混合层下边界位置 Fig. 8 The temperature (density) profile with gradual pycnocline and recognition results. The solid line represents the temperature profile (a) and potential density profile (b). The triangle represents the lower boundary of the mixed layer 对2017年2月太平洋的ARGO数据用AI法进行测试, 并且将所得混合层深度按照区域1°´1°范围内取中值进行汇总如图9和图10。两图中红色颜色的区域代表混合层深度较深, 蓝色区域代表该处混合层深度较浅。其中由温度廓线计算的混合层深度汇总如图9, 由位势密度廓线计算的混合层深度如图10。图中北半球混合层深度显著大于南半球混合层的深度, 这是由于2月的北半球刚好处于冬季, 混合层深度较深, 而南半球此时处于夏季, 混合层的深度较浅。与此同时, 图9和图10反映出中高纬地区的混合层深度比低纬地区的混合层深度深。 图9 AI法基于温度廓线识别的混合层深度的汇总图 Fig. 9 Mixed layer depth identified based on temperature profiles 图10 AI法基于密度廓线识别的混合层深度的汇总图 Fig. 10 Mixed layer depth identified based on density profiles 4 讨论 4.1 对比其他方法的识别结果 作为对比, 本文分别用相对变化法、阈值法、梯度法、混合方法、最优线性拟合法和最大角度法对相同的廓线计算混合层深度。QI值被广泛用作评估混合层深度识别准确程度的依据(Lorbacher et al, 2006): (11) 式中: SMLD和S1.5MLD分别是所识别混合层深度和1.5倍深度内温度(位势密度)的标准差。一般而言, 较高的QI值代表较高的混合层深度识别准确度, 较低的QI值则代表混合层深度识别准确度较差。 对比7种识别混合层深度的方法, 我们发现使用AI法识别温度混合层深度的QI值的均值为0.936, 标准差为0.104, 1/4分位数、中位数和3/4分位数分别0.922、0.969和0.990; 识别位势密度混合层深度的QI值的均值为0.921, 标准差为0.117, 其1/4分位数, 中位数和3/4分位数分别为0.902、0.959和0.988。运用其他方法对于温度廓线识别的混合层深度的QI值的均值、标准差和四分位数详见表1, 对于密度廓线所得结果详见表2。 表1 各方法从温度廓线廓线计算的QI值的结果 Tab. 1 QI values calculated from the temperature profile by each method 方法QImeanQI0.25QI0.5QI0.75QIstd 阈值法0.7950.7080.8990.9620.239 梯度法0.6830.4880.8000.9480.316 混合法0.7130.5490.8650.9630.329 相对变化法0.9000.8700.9450.9820.129 最大角度法0.7100.5560.8200.9560.307 最优线性拟合0.7820.7250.9270.9850.314 AI法0.9360.9220.9690.9900.104 注： QImean为QI值的均值; QI0.25为QI值的1/4分位数; QI0.5为QI值的中值; QI0.75为QI值的3/4分位数; QIstd为QI值的标准差 表2 各方法从位势密度廓线中计算的QI值的结果 Tab. 2 QI values calculated from the potential density profile by each method 方法QImeanQI0.25QI0.5QI0.75QIstd 阈值法0.7830.6720.9150.9740.267 梯度法0.7270.5960.8080.9260.251 混合法0.7340.5940.8720.9620.306 相对变化法0.8930.8620.9450.9830.144 最大角度法0.7400.6210.8500.9650.299 最优线性拟合0.7970.7520.9300.9850.297 AI法0.9210.9020.9590.9880.117 注： QImean为QI值的均值; QI0.25为QI值的1/4分位数; QI0.5为QI值的中值; QI0.75为QI值的3/4分位数; QIstd为QI值的标准差 从表1和表2中可以看出AI法较其他方法识别结果的QI值具有更高的均值, 更小的标准差, 即具有更好的平均识别效果和更高的稳定性。同时, 其具有更高的0.25分位数和中位数, 即该方法在混合层廓线较为糟糕时识别效果优于其他6种方法, 而在0.75分位数上的表现发现, 在混合层混合较为充分时, AI法也有着轻微的优势。 冰箱行业转型升级提速，这一点得到了与会专家的广泛认可。国家信息中心资深家电产业专家蔡莹局长对2018年国内冰箱市场及相关宏观要素变化影响进行了分析。他认为，整体冰箱市场处于相对平稳的状态，但需求变化带来的产品差异化结果相对明显。高端产品占比明显提升，但是，新品推出速度和占有比例明显下滑，上市一年以上产品成为销售主力，这意味着，冰箱行业正在遭遇创新瓶颈，在未来，整个市场规模增长有限，但是，整体市场的品质和价值会有所变化，市场门槛会大幅提升。 针对温度廓线和密度廓线, 用各种方法所得到QI值的频率柱状图如图11。其中图11a表示从温度廓线中识别混合层深度的QI值的频率柱状图, 图11b表示从位势密度廓线中识别的混合层深度的QI值的频率柱状图。从图中看出, AI法较其他方法在QI值较高的区间(>0.8)占据更高的频率, 在QI值较低的区间(≤0.8)有着更低的频率。这些表明, AI法在识别混合层深度上具有更高的准确性。这是由于AI法可以识别混合层的存在性, 因而在QI的低值区与有着更小的频率。不考虑AI方法的话, 在西太平洋区域与南海北部近岸区域, 最优线性拟合法均为最优的混合层识别方法(Chu et al, 2010; Qiu et al, 2019)。本文引入AI方法之后, 发现在太平洋区域AI方法具有更高的适用性。 图11 7种方法识别混合层深度的质量因子(QI)的频率直方图 a. 从温度廓线识别混合层深度的质量因子的频率直方图; b. 从位势密度廓线识别混合层深度的质量因子的频率直方图 Fig. 11 Frequency histogram of five methods for QI values 4.2 概率分布的选取 AI方法的识别结果是不依赖于概率分布的选取的, 本文选择正态–伽马分布函数作为先验分布函数出于以下两个方面的考虑: 首先考虑的是计算的复杂性。正态–伽马分布具有一个优良的属性—共轭性, 即先验分布与后验分布具有相同的分布形式, 因此计算过程只需要待定的取值即可。事实上，温度(位势密度) –压强(或深度)拟合模型中, 对数据信息认知的更新过程和后验分布的校正过程都涉及多重积分运算, 计算开销比较大。选取正态–伽马分布可以避免大量的积分运算, 从而有效降低计算的时间复杂性。与此同时, 计算过程中存在两个非常消耗计算量的过程。一个是更新过程中窗口向下移动一个点, 对于新数据点概率分布的估计过程, (12) 选取正态–伽马分布族后, 无需迭代即可求出公式(12)中 (13) 的表达式 (14) 此时公式(12)就成了公式(3)。另一个过程是在应用最小描述长度(Minimum Description Length, MDL)准则过程中, 将公式(A3)所得的描述长度极小化。 选取正态–伽马分布将确定的最优估计转化为确定的最优估计, 由于正态–伽马分布的共轭性, 4个参数中只有bk需要迭代求解, 且迭代过程可以迅速收敛(Rissanen, 1989), 从而极大减少计算开销。综上所述, 选择正态–伽马分布是为了降低计算量, 程序中只有一次循环与n有关, 其加法运算次数正比于nl2, 给定窗口长度l后, 其时间复杂度为O(n)。 从表1和表2的均方根误差可以看出，总体上颗粒物浓度存在系统性偏高,但预报浓度变化趋势与监测存在相关性。 选择正态–伽马分布的另一个理由是与模型残差的正态假设相匹配。在模型中, 拟合的误差是服从正态分布的。所以, 方差因子tk–1未知的情况下, 其无偏估计为: 宁波市江北区存量土地资源盘活实践与探索（何建军） .................................................................................9-17 (15) 式中: l仍表示窗口长度, 此时t, b服从正态–伽马分布, 因而本文选择正态–伽马分布是为了与模型中的正态假设匹配。 5 结论 本文基于贝叶斯方法提出一种识别海洋上混合层深度的人工智能识别方法。该方法将廓线特征的变化投影到概率空间上, 再通过真实数据学习最优的概率分布函数。相较于阈值类方法(如阈值法、梯度法、混合法)的直接使用阈值, 该方法使用统一的检验水平, 从而避开了最优阈值选取困难的问题。相较于非阈值类方法(例如相对变化法、最优线性拟合法和最大角度法), 该方法充分考虑数据的随机效应, 对未知的信息做等概率处理(最小描述长度原理), 以此取代额外设定与廓线信息相关的限定参数, 弥补了非阈值类方法的不足。通过对ARGO浮标数据测试的结果显示, 该方法在混合充分以及具有层结的情况下均可以准确地识别混合层深度。与阈值法、梯度法、混合法、相对变化法、最优线性插值法和最大角度法进行比较, 并且用QI值作为识别混合层深度的准确性的评估依据, 发现AI法较其它方法结果更加准确。与此同时, 该方法还可以对混合层的存在性进行识别, 提高了混合层深度识别的精度, 有望将来在全球区域适用来提高气候模拟的准确性。 图8中给出了三个典型风向下测点层L1处两个轴向平均位移响应随风速的变化。图中所给风速和位移值均已按表1中相似比换算至原型，且图中的响应值为同层左右两个测点代数平均后的结果(下文中如无特别说明，均指按此方式处理后数据)。由图8中可见：随风速增大，测点位移响应基本呈抛物线趋势逐渐增大，且风速越大，三风场下位移响应间的差距也越大；相同风速下，输电塔在冲击风1下产生的位移明显高于冲击风2下所产生的位移值，B类风场位移响应约处于两冲击风场之间；不同风速时，输电塔在冲击风场和B类风场下的位移响应变化规律基本一致。 附录 数据学习过程的迭代公式: 以窗口wk为例, 更新过程对数据的认知由下面的公式给出: (A1.1) (A1.2) (A1.3) (A1.4) 采用g-先验分布调整的后验分布为。其中: 将第三代MSCs消化后制成细胞悬液，取50万个细胞，重悬于0.5 ml细胞培养液中。根据商品说明书加入0.5 ml JC-1染色工作液，颠倒数次混匀，细胞培养箱中37℃孵育20 min。600 g 4℃离心5 min，沉淀细胞，弃上清。以JC-1染色缓冲液洗涤2次：加入1 ml JC-1染色缓冲液重悬细胞，600 g 4℃离心5 min，弃上清。再用300 μl JC-1染色缓冲液重悬细胞后，流式细胞仪测定相对荧光强度。 (A2.1) (A2.2) (A2.3) (A2.4) 参数和g通过DML准则确定, Hansen (2003)给出了一种混合MDL的表达式: (A3) 参数g和bk的最优估计为: (A4.1) (A4.2) (A4.3) (A4.4) 对于隐式方程(A4.2), 用如下收敛的迭代格式求其近似解: (A5) 式中j为迭代次数, 当 时, 退出迭代过程, 。 参考文献 References 范聪慧, 2007. 多因素对海洋上混合层深度影响的数值模拟[D]. 北京: 中国科学院研究生院(海洋研究所): 1–65. 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Using artificial intelligence for identifying the depth of upper-ocean mixed layer ZHANG Kang1, 2, GUO Shuangxi1, 3, HUANG Pengqi1, 2, QU Ling1, 3, LU Yuanzheng1, 3, CEN Xianrong1, 3, YU Lusha1, 2, ZHOU Weidong1, 3, ZHOU Shengqi1, 3 1. State Key Laboratory of Tropical Oceanography (South China Sea Institute of Oceanology, Chinese Academy of Sciences), Guangzhou 510301, China; 2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China; 3. Institution of South China Sea Ecology and Environmental Engineering, Chinese Academy of Sciences, Guangzhou 510301, China Abstract: An artificial intelligence (AI) method for identifying upper-ocean mixed layer depth (MLD) is proposed. In this method, a linear model, whose coefficient and variance are made into a set of statistics to characterize the profile, is established between temperature (density) and pressure (or depth). A subjective priori distribution is setin an initial window. The maximum posterior probability estimate of the mean coefficient value is obtained when the window is moved down from the sea surface, by learning the new data through the Bayesian chain rule and the minimum description length principle. The existence and depth of the mixed layer are determined when the jump of the coefficient is found by using the F-distribution. Using the Argo buoy data measured in the Pacific Ocean in February 2017, and taking the value of the quality index (QI) to estimate the accuracy of the MLD results, we find that this AI method is superior to the gradient method, the threshold method, the Hybrid method, and the relative-variant method. Key words: upper-ocean mixed layer, artificial intelligence method, Bayesian chain rule, minimum description length principle Received date: 2018-12-14; Revised date: 2019-04-10. Foundation item: National Natural Science Foundation of China (91752108, 41476167, 41706029, 41606010); Natural Science Foundation of Guangdong Province (2016A030311042, 2016A030310114); Guangzhou Science and Technology Program Key Project (201804020056); Strategic Priority Research Program of Chinese Academy of Sciences (XDA11030302); Institution of South China Sea Ecology and Environmental Engineering, Chinese Academy of Sciences (ISEE2018PY05) Corresponding author: ZHOU Shengqi. E-mail: sqzhou@scsio.ac.cn. 中图分类号:P731.26 文献标识码:A 文章编号:1009-5470(2019)05-0032-10 doi:10.11978/2018137 http://www.jto.ac.cn 收稿日期：2018-12-14; 修订日期：2019-04-10。 殷波编辑 基金项目：国家自然科学基金项目(91752108、41476167、41706029、41606010); 广东省自然科学基金(2016A030311042、2016A030310114); 广州市科技计划重点项目(201804020056); 中科院战略性先导专项资助项目(XDA11030302); 中国科学院南海生态环境工程创新研究院课题(ISEE2018PY05) 作者简介：张康(1991—), 男, 安徽省亳州市人, 硕士研究生, 从事物理海洋学研究。E-mail: zhangkang16@mails.ucas.ac.cn 通信作者：周生启。E-mail: sqzhou@scsio.ac.cn Editor: YIN Bo