【摘 要】
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基于Vector Geometry方法对2016-2018年的高度计资料进行涡旋识别,并使用细尺度参数化方法和Argo数据计算了涡旋附近的海洋内部扩散率,分析了北太平洋的涡旋对海洋内部混合的
【基金项目】
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国家重点研发计划项目,2016YFC1401404号,2017YFA0604102号
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基于Vector Geometry方法对2016-2018年的高度计资料进行涡旋识别,并使用细尺度参数化方法和Argo数据计算了涡旋附近的海洋内部扩散率,分析了北太平洋的涡旋对海洋内部混合的影响。结果显示,研究区域在涡旋影响下的平均扩散率比无涡旋影响下的值大6%,并且气旋涡增强了600-1200m深度的混合,对600-900m深度的混合影响最大,可达18%;反气旋涡明显增强了300-900m深度的混合,但对900-1200m深度的混合没有明显影响。随着与涡旋中心距离的增大,涡旋外围混合扩散率缓慢减小,涡旋
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