2019, Vol. 43
文章信息
- 王冠琳, 李大伟, 徐腾飞, 滕飞, 魏泽勋. 2019.
- WANG Guan-lin, LI Da-wei, XU Teng-fei, TENG Fei, WEI Ze-xun. 2019.
- 上层海洋对台风“凯萨娜”(2009)的响应特征
- Upper ocean responses to Typhoon Ketsana (2009)
- 海洋科学, 43(9): 1-11
- Marina Sciences, 43(9): 1-11.
- http://dx.doi.org/10.11759/hykx20190219001
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文章历史
- 收稿日期：2019-02-19
- 修回日期：2019-03-22
2. 自然资源部第一海洋研究所 海洋环境科学与数值模拟重点实验室, 山东 青岛 266061;
3. 青岛海洋科学与技术试点国家实验室 区域海洋动力学与数值模拟功能实验室, 山东 青岛 266237
2. First Institute of Oceanography, Ministry of Natural Resources, Qingdao 266061, China;
3. Laboratory for Ocean Dynamics and Numerical Modeling, Pilot National Laboratory for Marine Science and Technology(Qingdao), Qingdao 266237, China
台风是一种极端天气现象, 它可以调制上层海洋的动力过程, 影响海气界面的物质、能量、动量输运, 在海气相互作用过程中具有非常重要的作用[1]。台风过境可以诱发上层海洋的多种响应过程, 其中最为明显的就是海表面温度(SST)的下降[2-3]。SST下降的主要原因是上层海洋的混合和夹卷过程, 该过程可以将海洋内部的冷水上翻进入混合层, 引起SST下降和混合层深度加深, 潜热和感热交换对SST下降的贡献较小[2]。对于移动速度较慢的台风, 风应力旋度可以诱发强烈的艾克曼泵吸, 抬升温跃层, 引起SST的下降, 也会对上层海洋的响应过程产生重要影响[2, 4]。此外, 台风强度以及移动速度、台风过境前的海洋状态, 如混合层厚度、中尺度涡旋的存在等都会影响SST下降的幅度[4-5]。
除了SST的下降, 台风还会通过混合夹卷过程和泵吸过程将营养盐(氮、磷、钾等)从海洋深层输送到海洋表层[6]。对于中低纬度海域, 真光层内光照充足, 营养盐匮乏是制约光合作用的主要原因, 台风输送到海洋表层的营养盐可以促进光合作用, 引起浮游植物增殖, 水色卫星数据也证实了这一现象[7-8]。因此, 台风可以提高寡营养盐海域的海洋初级生产力, 对海洋生态系统有重要影响。
南海夏季层化显著, 是典型的寡营养盐海域[9], 同时, 南海也是全球受台风影响最显著的海域之一, 平均每年有大约10个台风过境[10]。台风是极端天气现象, 台风过境时现场观测数据有限, 卫星遥感是研究台风过后海洋响应过程的重要手段。研究人员利用卫星遥感数据对台风过后南海上层海洋的响应过程进行了研究[4, 8, 11-14]。例如, Lin等[8]发现台风可以引起叶绿素浓度的升高, 台风过后出现浮游植物增殖现象, 该台风过程导致的初级生产力能够占到整个南海初级生产力的20%~30%。Shang等[11]发现台风“Lingling”(2001)过境时强烈的风场和风应力旋度引起SST的下降可以达到11℃以上, 与之伴随的是显著的浮游植物增殖现象。Chen等[12]发现台风“Kai-Tak”导致了一个气旋式涡旋出现。Zheng等[15]发现台风“Damrey”过后, 由于泵吸、垂向混合以及地面径流的增大导致了两个叶绿素高值区域的出现。
近年来, 随着全球气候变暖, 台风的强度以及出现频率都有所改变。为研究台风对南海上层海洋的重要贡献, 有必要利用更多数据对台风过后的上层海洋的响应特征开展进一步的研究。本文利用多源卫星遥感数据结合Argo浮标数据对2009年台风“凯萨娜”过后上层海洋的物理、生态响应特征开展研究, 文中第一部分介绍了使用的数据和方法, 第二部分利用多源卫星遥感数据分析了台风过境前后的海洋表层响应特征, 第三部分利用Argo数据分析了台风引起的海洋内部响应过程, 第四部分进行了总结。
1 数据与方法 1.1 研究海域与台风路径信息南海位于西太平洋边缘, 是一个受季风影响的半封闭海盆(图 1)。冬季盛行的西北季风在南海表层驱动出一个气旋式环流。夏季盛行东南季风, 其表层呈现出一个反气旋式环流[16]。南海夏季层化现象显著, 限制了营养盐的垂向输运, 呈现出寡营养盐、低初级生产力的特征[9, 17]。
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| 图 1 研究海域地形图(a)及台风“凯萨娜”路径(b) Fig. 1 Topography of the study area (a) and track of Typhoon Ketsana (b) 注:点的颜色表征风速大小, 黑色三角为Argo浮标的位置 |
台风“凯萨娜”是2009年第16号台风, 它是由9月23日帕劳岛西北部的一个热带低气压发展而来, 登陆并掠过吕宋岛的北部后, “凯萨娜”26日晚进入南海东部海域, 27日增强为强热带风暴, 28日在南海中部迅速发展成为台风, 29日在越南登陆, 造成了非常严重的人员伤亡和经济损失。本文中所使用的台风路径信息来源于美国台风联合预警中心(JTWC, http://www.metoc.navy.mil/jtwc/jtwc.html)。路径信息中还包括了每6个小时的台风最大风速和中心位置等信息。通过台风中心位置计算出的移动速度得知, 经过南海中部海域时, “凯萨娜”的平均移动速度为4.5 m/s。
1.2 多源卫星遥感数据本文采用的海面风场数据来源于Remote Sensing System (RSS, http://www.remss.com/)提供的Cross-Calibrated Multi-Platform (CCMP)风场产品。该风场数据是由多个卫星传感器反演的海面风场经过校正、同化融合得到的, 已经被多次检验并广泛应用在海洋和大气学的研究中。风场引起的艾克曼泵吸速度(Ekman pumping velocity, EPV), 是衡量上层水体垂向运动的一个重要指标, 可以通过如下公式利用风矢量计算:
| $ \mathrm{EPV}=\mathrm{Curl}\left(\frac{\vec{\tau}}{\rho f}\right), $ | (1) |
其中ρ是海水密度(1 020 kg/m3), f是科氏参数,
| $ \vec{\tau}=\rho_{\mathrm{a}} C_{\mathrm{d}}|\vec{U}| \vec{U}, $ | (2) |
其中ρa是大气密度(1.29 kg/m3), U是10米高度处的海面风场, Cd是拖曳系数, 本文中采用了对高风速下进行了修正的拖曳系数, 可以适用于台风海况[18], 具体计算方法如下:
| $C_{\mathrm{d}}=\left(0.10+0.13|\vec{U}|-0.0022|\vec{U}|^{2}\right) \times 10^{-3}. $ | (3) |
本文利用RSS(http://www.remss.com/measurements/sea-surface-temperature/)提供的SST产品来研究台风过境前后的SST变化。该产品的空间分辨率为0.25度, 是由多个微波和红外卫星传感器通过最优插值融合得到的。
降雨数据采用的是GSMaP_MVK降雨产品(http://sharaku.eorc.jaxa.jp/GSMaP_crest/)。该产品分辨为0.1度, 具备穿透云层的能力, 不受云的影响, 能够提供台风过境期间持续的高分辨率观测。
海面高度异常数据(SLA)采用的是法国卫星高度计归档中心(AVISO, http://www.aviso.altimetry.fr/)提供的融合网格化产品, 空间分辨率为0.25度。在纯斜压响应的假定下, 温跃层的垂向起伏和海面的垂向起伏相抵消。海面高度异常与温跃层的起伏满足以下关系:
| $ \Delta \eta g^{\prime}=-\text{g} \Delta h, $ | (4) |
其中g′=gΔρ/ρ是约化重力, Δρ是上层和下层的密度差, Δh是AVISO提供的SLA。温跃层起伏为:
| $ \Delta \eta=-\Delta h \rho / \Delta \rho. $ | (5) |
叶绿素数据来源于Aqua和Terra卫星的MODIS水色传感器。该数据由NASA的海洋水色工作组(http://oceancolor.gsfc.nasa.gov/)提供, 可以用来研究台风过境前后叶绿素的变化情况。本文采用的是8天合成的level 3产品, 空间分辨率为4公里。
海洋初级生产力数据来源于美国俄勒冈大学(https://www.science.oregonstate.edu/ocean.productivity/), 该数据使用了MODIS的叶绿素数据、SST数据, 以及光合有效辐射数据, 根据VGPM模型计算而来[19], 本文中使用的是8天合成的产品, 空间分辨率约为9公里。
1.3 Argo剖面本文收集了该台风过境前后的6个Argo浮标的观测数据, 其位置和编号如图 1b所示。Argo数据来源于法国海洋开发研究院的Argo分发中心(ftp://ftp.ifremer.fr)。Argo浮标能够观测到台风过境前后海洋内部的温度、盐度数据, 每个Argo浮标的连续两个观测剖面的漂移距离小于20公里, 故因其空间位置变化导致的温盐结构差异并不大, 所观测到的不同剖面的差异主要是由于台风过境引起的[20]。混合层深度定义为与10m深度处温度相差不超过0.2℃的最大深度[21]。混合层内的温度和盐度的平均值定义为混合层温度(MLT)、混合层盐度(MLS)。
2 海洋表层的响应特征 2.1 台风引起的泵吸与降雨过程台风“凯萨娜”于2009年9月26日至29日横穿南海。“凯萨娜”过境期间, 整个南海被强风占据, 在台风路径两侧, 最大风速超过了20 m/s(图 2a—f)。受风应力旋度的影响, 在台风眼附近出现了非常明显的泵吸现象(图 2g—l)。根据公式(1)可以计算得到艾克曼泵吸的速度, 其范围为(0.2~1.6)×10–3 m/s。在9月28日, 风场导致的艾克曼泵吸速度最大值可达到1.6×10–3 m/s, 出现在台风中心点附近。前人的研究结果表明, 台风过境期间的降雨过程对局地海洋环境有重要作用:降雨可以减小表层海水盐度, 改变上层海洋的层化, 进而影响混合层的深度以及台风过后上层海洋的物理-生态响应过程[22-23]。此外, 降雨过程还可以引起沿岸营养盐的输入, 导致浮游植物增殖[24]。对台风过境期间的降雨数据进行分析后发现, “凯萨娜”带来了丰沛的降雨, 最大降雨率可以达到10 mm/h以上(图 3)。强降水导致其过境时海洋表层盐度减小, 这从Argo浮标的观测数据中可以明显的看出。
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| 图 2 卫星反演得到的台风“凯萨娜”过境时的风场(a—f)和艾克曼泵吸速度(g—l)(单位: m/s) Fig. 2 Wind field (a–f)and EPVderived from satellite data during Typhoon Ketsana's passing(g–l) (unit: m/s) |
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| 图 3 台风“凯萨娜”过境期间的降雨率(单位: mm/h) Fig. 3 Rainfall rate during Typhoon Ketsana's passing (unit: mm/h) |
上层海洋的物理响应过程可以通过台风过境前后的SST变化反映。图 4显示了从9月26日到10月7日, 卫星观测到的SST变化。在台风“凯萨娜”过境前, 整个南海被高温水覆盖, 海表面温度超过了29℃。“凯萨娜”过境1天后, 在9月28日, 立即出现了SST下降的情况。之后随着时间的推移, SST不断下降, 并在9月29日达到最小值。
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| 图 4 台风“凯萨娜”过境期间的海表面温度的变化情况(单位: ℃) Fig. 4 SST changes during Typhoon Ketsana's passing (unit: ℃) |
SST下降主要出现在两个区域, 第一个区域沿着台风路径, 降温面积大, 幅度大, 其下降的最大幅度可以达到6℃以上。尽管从10月2日开始, SST开始逐步恢复, 但低温区域仍然持续了很长的时间, 其在10月7日的卫星产品中仍然表现的非常显著。该区域SST下降的主要原因是由于垂向混合过程以及风应力旋度导致的泵吸现象(图 2)的作用。
此外, 在10°N, 111°E附近也存在一个明显的降温区域。该冷斑面积较小, 并且持续时间较短, 在10月3日后基本消失。从GHRSST中心(https://www.ghrsst.org/)分别下载了EUR-L4HRfnd-GLOB-ODYSSEA, JPL_OUROCEAN-L4UHfnd-GLOB等不同的SST产品, 发现这个冷斑现象在其他的SST产品中也显著存在, 并不是数据异常所导致。经过与高度计产品的结合(图 6)分析, 发现这个SST下降的区域与一个先前存在的中尺度冷涡的位置非常契合。前人的研究结果也表明中尺度涡旋会对台风过后上层海洋的响应过程有重要影响。当冷涡存在时, 等温线抬升, 混合层深度变浅, 在台风经过后, 更有利于激发混合层内的近惯性振荡和垂向混合, 其对应的混合层内温度下降现象也更加明显[25-26]。
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| 图 6 台风“凯萨娜”过境前后SLA的分布及变化 Fig. 6 SLAdistributionduring Typhoon Ketsana's passing 注: a: 9月27日SLA分布情况; b—i: 9月28日—10月5日相对9月27日的SLA变化情况 |
台风“凯萨娜”过后, 上层海洋的生态学响应可以通过海表面叶绿素浓度的变化体现, 如图 5所示, 图 5a和b分别为“凯萨娜”过境前(9月14日至21日8天数据合成)和过境后(9月30日至10月7日8天数据合成)的叶绿素浓度, 图 5c是该海域9月份多年平均的叶绿素浓度分布情况。可看出, 在台风过境前, 该海域呈现出典型的夏季叶绿素分布态势, 整个海域大部分区域叶绿素浓度小于0.3 mg/m3(图 5a), 这与多年平均结果类似。尽管受到云遮挡的影响, 台风过境期间以及过境后数据覆盖率有限, 但是台风的影响还是可以明显的看出。台风过后, 叶绿素浓度明显上升, 特别是沿着“凯萨娜”的路径, 最大叶绿素浓度达到了2 mg/m3以上, 最大的叶绿素浓度出现在西沙岛附近, 这与SST下降的空间位置一致。
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| 图 5 台风“凯萨娜”过境前后海表叶绿素浓度分布 Fig. 5 Chl a concentration before and after Typhoon Ketsana's passing 注: a: 2009.9.14—21日8天合成叶绿素浓度分布; b: 2009.9.30—10.7日8天合成叶绿素浓度分布; c: 2000—2013年9月份平均的叶绿素分布 |
初级生产力数据表明台风“凯萨娜”过境前, 该海域初级生产力为305 mgC/(m2∙d), 这与年平均初级生产力335 mgC/(m2∙d)相差不大。台风过后, 初级生产力增大到了1 400 mgC/(m2∙d), 这表明台风过程对局地的生态系统具有重要影响。
2.4 SLA变化图 6展示了台风“凯萨娜”过境前后SLA的变化情况, 其中图 6a是9月27日的SLA分布, 图 6b—i为台风过后相应日期的SLA与9月27日SLA的差值。可以看出, 在台风过境前(9月27日), 台风路径两侧115°E以西海域基本以负的SLA为主。台风过境后, 从9月29日起该海域SLA开始下降。在接下来的时间里, 负异常的范围持续扩大, 这在“凯萨娜”路径附近尤为明显。负异常的范围和形状与SST下降以及海表叶绿素浓度增大的范围基本一致。在10月5日, 与9月27日相比, 海表面高度下降了约10 cm。
海表面高度下降表征了海洋内部的艾克曼泵吸现象, 这是因为海表高度下降与温跃层抬升密切相关。温跃层的起伏可利用海表面高度异常数据通过公式(5)估算。SLA数据表明台风“凯萨娜”过后, 海表面高度下降了大约10 cm。我们利用气候态的的温盐数据(WOA2013)近似的估算出温跃层以上和以下的密度差Δρ=2.5 kg/m3, 由此可以得出台风“凯萨娜”导致的温跃层抬升Δη约为25 m。温跃层的抬升会引起营养盐的抬升, 这对局地的物理、生态过程都有重要的影响。
3 海洋内部的响应过程通过上文基于卫星遥感数据的分析, 我们发现台风“凯萨娜”导致了明显的SST下降和海表叶绿素浓度增高。在本部分, 我们将利用Argo浮标数据研究海洋内部的响应过程。前人的研究结果表明, 垂向混合、夹卷过程是台风过后海表面温度下降的主要原因[2]。移动速度较慢的台风(小于4 m/s)还会引起明显的艾克曼泵吸现象[4]。在垂向混合和泵吸过程中, 营养盐会从海洋内部输送到海表真光层, 进而促进海表的光合作用, 提高初级生产力[7, 15, 27]。台风“凯萨娜”过后, 温度、盐度的垂向剖面如图 7所示, 通过计算得到的混合层深度、温度和盐度变化情况如表 1所示。具体而言, Argo浮标2901127位于“凯萨娜”路径上, 在台风过境前, 其混合层厚度为45m, 在45m处存在明显的温度和盐度跃层(图 7a和b的蓝线)。“凯萨娜”过后, 出现了明显的温度跃层抬升(图 7a红线), 这意味着艾克曼泵吸起到了非常重要的作用。泵吸现象抬升了温跃层的深度, 导致混合层温度下降了2.4℃。对于盐度而言, 在45 m以浅盐度增大, 整个混合层盐度增大了0.2。在45 m以深盐度减小, 盐度跃层出现了明显的变化。浮标2901145(图 7c和d)的变化情况和浮标2901127非常类似:台风过后, 混合层温度下降了4.8℃, 混合层盐度增大了0.6。
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| 图 7 Argo浮标2901127 (a, b), 2901145 (c, d), 2901144 (e, f), 2901146 (g, h), 2901138 (i, j)和2900822 (k, l)台风过境前后的温度、盐度剖面 Fig. 7 Argo temperature and salinity profiles for Nos. 2901127 (a, b), 2901145 (c, d), 2901144 (e, f), 2901146 (g, h), 2901138 (i, j), and 2900822 (k, l) 注: Argo浮标位置如图 1所示。蓝线为过境前, 红线为过境后第一次观测剖面, 黑线为过境后第二次观测剖面 |
| Argo 编号 |
位置 | ∆MLD/m | ∆MLT/℃ | ∆MLS |
| 2901127 | 15.1°N, 116.7°W | –5 | –2.4 | 0.20 |
| 2901145 | 16.7°N, 112.6°W | 19 | –4.8 | 0.60 |
| 2901144 | 14.3°N, 113.9°W | 20 | –3.9 | 0.48 |
| 2901146 | 17.1°N, 114.7°W | 15 | –2.9 | 0.37 |
| 2901138 | 15.9°N, 116.5°W | 22 | –2.1 | 0.36 |
| 2900822 | 16.8°N, 110.4°W | 30 | –5.1 | 0.50 |
浮标2901144位于台风“凯萨娜”路径的右侧, 台风过境前, 混合层深度为20 m(图 7e蓝线)。台风过境后, 40 m以浅温度迅速下降, 40 m以深温度上升, 这表明了垂向混合过程起到了重要的作用(图 7e红线与蓝线对比)。混合过程使得混合层深度增大了20 m, 达到了40 m。盐度的变化情况与温度类似:在40 m以浅盐度增大, 在40 m以深, 盐度减小(图 7f)。此后, 温度和盐度开始恢复(图 7e和f黑线)。浮标2901146 (图 7g和h)和浮标2901138(图 7i和j)的变化情况与2901144类似, 都表明在台风过后垂向混合过程的重要作用。有所不同的是, 浮标2901146的温度和盐度恢复较慢(图 7g和h黑线和蓝线对比并没有明显变化), 相反, “凯萨娜”过后, 浮标2901138快速恢复, 经历了一个涌升的过程(图 7i和j中黑线与蓝线对比)。“凯萨娜”过后, 浮标2900822可以观测到混合层深度的加深以及混合层内温度的下降(图 7k红线), 但是温度的变化主要局限在50 m以浅, 50 m以深变化不明显。此后, 该Argo浮标50 m以浅温度上升, 50 m以深温度下降(图 7k黑线与红线对比)。
总体来看, 海洋内部对台风“凯萨娜”的响应过程非常复杂, 不同位置处Argo浮标观测到的响应特征不同, 导致这个现象的原因主要有两个:第一, 台风过后的响应过程本身具有空间差异性。前人的研究也表明, 台风路径右侧海洋风场激发的近惯性振荡更加强烈, 混合层的降温比左侧更加明显[2]。第二, 本文使用的Argo数据的时间分辨率较低, 相邻的两个剖面的间隔时间比较长, 只能捕捉到某一瞬时的海洋状态, 用来研究台风过后海洋内部的响应过程具有一定的局限性, 后续需要更高时空分辨率的数据来详细揭示这一过程。尽管前人一直在试图衡量不同的物理过程(垂向混合、夹卷、潜热感热过程、水平输运等)在台风过后对上层海洋响应的贡献, 但需要注意的是不同的台风、背景场, 各个物理过程的作用不一样。即使对同一台风, 以本文为例, 在台风路径的不同位置以及不同阶段, 各个物理过程的作用也不一样。本文中, Argo浮标的剖面数据表明垂向混合和泵吸是台风过后物理和生态响应的主要原因。台风过后, 水体混合加剧, 破坏了原有的层化状态和温跃层结构。水体混合会导致混合层内海水降温, 混合层以下海水升温。此外, 在台风眼周围, 艾克曼泵吸能够抬升温度跃层和盐度跃层的深度。
台风“凯萨娜”引起的垂向混合和泵吸还会引起营养盐的上下运动, 因海洋深层营养盐浓度远大于表层, 根据WOA13的气候态数据, 研究海域80~100 m处营养盐浓度大约是混合层内部的5~10倍。因此, 垂向混合和泵吸会将营养盐从海洋深处带到海表真光层, 促进表层浮游植物增殖, 具体表现为叶绿素浓度升高, 这对海洋生态系统有着重要的影响。
4 总结本文利用多源卫星遥感数据和Argo数据研究了台风“凯萨娜”过后海洋表层及海洋内部物理和生态响应过程。遥感数据表明台风“凯萨娜”的过境引起了强烈的艾克曼泵吸与降雨, 最大的艾克曼泵吸速度可以达到1.6×10–3 m/s。台风过后:台风路径附近出现了非常明显的SST下降, 最大降温可以达到6℃; 海表叶绿素浓度升高到2 mg/m3, 大约为台风之前的10倍; 海面高度发生下降, 之前存在的中尺度冷涡进一步加强, 海面高度下降位置与SST下降以及叶绿素浓度升高的位置相一致。本文利用Argo数据分析了不同位置处, 台风过后海洋内部的响应特征。通过分析发现, 台风引起了明显的垂向混合和泵吸, 改变了海洋内部的水体分布, 导致了SST的下降。同时, 这些物理过程能够将营养盐抬升到海表真光层, 促进光合作用, 提高初级生产力, 对整个南海的生态过程有重要的作用。不同位置处, 垂向混合和泵吸的重要性不同, 后续需要使用更高时空分辨率的观测数据对这些过程开展进一步研究。
致谢: 感谢AVISO(www.aviso.altimetry.fr)提供SLA数据, NASA (http://oceancolor.gsfc.nasa.gov/)提供MODIS数据, Remote Sensing System (http://www.remss.com/)提供海面风场和SST数据, JAXA (http://sharaku.eorc.jaxa.jp/GSMaP_crest/)提供降雨数据, 法国海洋开发研究院Argo分发中心(ftp://ftp.ifremer.fr)提供Argo数据。
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