基于二阶湍流混合层模型，中国国家海洋环境预报中心（NMEFC）高级科学家Tiejun Ling博士及其研究团队发展了一种新的海洋混合层模型。
该模型能够再现比现有模型更真实的海面温度（SST）日循环。同时，通过一系列算法和并行优化，新混合层模型的计算效率得到极大提高，因此有可能成为研究SST长期日变化的有用工具。这项研究结果最近发表在大气科学进展（Advances in Atmospheric Sciences）杂志上。
海气相互作用是影响气候变化的一个非常重要的过程，而SST是控制这种相互作用最重要的参数之一。作为SST变化的主要尺度之一，全球的昼夜温差在大概2度左右，这一温差对天气和气候系统的演变产生了非常重要的影响。
通常，我们通过观测或模拟数据来研究SST的日变化。就前者（即观测数据）而言，漂流浮标和卫星数据的空间覆盖是不均匀和不连续的，因此很难研究SST的长期变化。然而，模式方法可以帮助解决这个问题。获取高频的SST数据有助于研究变暖的阈值、峰值和时间。
与经验模型相比，海洋混合层模型可以在上层海洋中再现更逼真的动力和热力过程，且计算成本低于气候系统模型。
SST日变化的准确性很大程度上取决于模型数据的可靠性。在本研究中，对比模型数据与现场观测数据可以看出，新模型表现良好，平均偏差为0.07°C，均方根误差和相关系数分别为0.37°C和0.98。同样与卫星数据的对比中也获得了类似的结果。
Ling博士和他的研究小组研究了新的数据集，并揭示了与SST昼夜周期变化相关的一些气候特征。这些特征与采用卫星数据获得的特征一致。
31年的气候态数据显示，大多数地区的SST日变化很小，赤道东太平洋和西太平洋、印度洋北部、中美洲西部、澳大利亚西北部和几个沿海地区的海水变化值较高。
在所有盆地中都发现了昼夜SST的显着季节性变化。在大西洋和太平洋盆地，随着太阳辐射的变化，季节性模式以南北为导向；根据LING博士的说法，在印度盆地，它受季风变化的支配。
“在年际尺度上，结果突出了SST的日变化和年际变化之间的关系，并揭示赤道中太平洋温度日变化的变暖趋势可能是ENSO预测的潜在气候指标，” Ling博士解释说。
“此外，该数据集具有良好的研究和应用前景。这些长期、高分辨率的每小时SST数据可用于研究区域和全球SST日变化的长期趋势，还有SST日变化以及区域和全球气候事件之间的关系，”他补充道。
研究小组将继续运行海洋混合层模型并不断更新数据，从而利用它们研究SST日变化的长期趋势，以及SST日变化对全球和区域气候的影响。
（侯颖琳编译；於维樱审校）
