2024, Vol. 48
文章信息
- 苏日昇, 魏永亮, 唐泽艳, 袁新哲. 2024.
- SU Risheng, WEI Yongliang, TANG Zeyan, YUAN Xinzhe. 2024.
- 热带西北太平洋中尺度涡要素研究
- Study of mesoscale eddy features in the tropical Northwest Pacific Ocean
- 海洋科学, 48(12): 27-43
- Marine Sciences, 48(12): 27-43.
- http://dx.doi.org/10.11759/hykx20240403002
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文章历史
- 收稿日期：2024-04-03
- 修回日期：2024-10-17
2. 上海河口海洋测绘工程技术研究中心, 上海 201306;
3. 自然资源部东海发展研究院, 上海 201306;
4. 国家卫星海洋应用中心, 北京 100081
2. Engineering Research Center on Estuarine and Oceanographic Mapping, Shanghai Municipal Ocean Bureau, Shanghai 201306, China;
3. East China Sea Institute for Development Research, Ministry of Natural Resources, Shanghai 201306, China;
4. National Satellite Ocean Application Service, Beijing 100081, China
中尺度涡是全球海洋中普遍存在的现象, 其时间和水平空间尺度一般分别为数天至数百天、数公里至数百千米[1]。根据旋转方向的不同可以分为气旋涡(Cyclonic Eddy, CE)和反气旋涡(Anticyclonic Eddy, AE)。在科氏力的作用下, 北半球的CE逆时针旋转, AE顺时针旋转, 南半球则相反[2-3]。它们会在涡旋区诱发上升流或下降流, 将海洋中的热量、盐、淡水、二氧化碳、溶解氧和营养物质等进行水平和垂直输运[4], 在海气相互作用方面也有重要意义[5]。
热带西北太平洋(0°~20°N, 125°E~180°)所处的特殊地理位置使其具有复杂的西边界流以及环流体系(图 1), 北赤道流(North Equatorial Current, NEC)和南赤道流(South Equatorial Current, SEC)是供给太平洋西边界水源的主要上层海洋纬向流。北赤道逆流(North Equatorial Countercurrent, NECC)形成了这两支海流之间的边界, 在北半球, NEC在到达菲律宾东岸时分裂[6], 在14°N附近分裂成向西北流动的黑潮(Kuroshio Current, KC)和向南流动的棉兰老流(Mindanao Current, MC)[7-8]。热带西北太平洋环流强度受季节-年际变化的强烈影响, 表层NEC和NECC输运的年际变化与厄尔尼诺-南方涛动(El Niño- Southern Oscillation, ENSO)密切相关[9-11], 在厄尔尼诺(El Niño)期间, NEC和NECC有输运更强、位置靠南, NEC和NECC通常表现为春季弱、秋季强, SEC的变化正好相反[12-13]。同时, 由于高温和水体输运, 它们是赤道和全球热量和质量收支的重要贡献者, 热带西北太平洋海域在全球海洋物质交换、全球气候动力过程和ENSO事件的发展起着重要作用[14-16], 成为众多国内外学者研究的重点。
赤道附近的科氏力相对较小, 地转平衡不稳定, 局部流场和相对涡度波动较大, 因此, 此处的涡旋难以维持长期稳定状态下的运动和发展, 很容易消散[17]。郑聪聪等[18]、Cheng等[19]、祖永灿等[20]对北太平洋涡旋进行统计分析, 得出涡旋生成数量与海表温度年际变化相关系数为–0.44, 季节变化显著, 春季数量最多, 夏季最少。林鹏飞[21]、何忠杰[22]、林宏阳等[23]、Liu等[24]、Yang等[25]、崔伟等[26]和汤博等[27]统计分析了西北太平洋涡旋的传播特征、时空分布、振幅、半径、涡动动能(Eddy Kinetic Energy, EKE)和生命周期等, 得出海水温度与风应力旋度与涡旋生成有密切的关系, 且涡旋大多向西移动, 当涡旋接近西部边界时, 涡旋强度大大增强, 引起更大的温度和盐度异常。律明坤等[28]统计分析了热带西北太平洋的北赤道逆流区长周期的显著涡旋, 以及涡旋与流场剪切强度的关系, 发现流场剪切强度的季节变化是引起涡旋生成数量变化的主要原因, 且CE超前于El Niño成熟期大量产生, AE滞后于El Niño成熟期大量产生。龙霜等[29]研究了印度洋—太平洋暖池区的涡旋特征, 发现ENSO事件会促进该区域涡旋生成。袁泉木等[30]统计分析了西北太平洋及其邻近边缘海涡旋, 认为El Niño期间抑制涡旋的生成, 拉尼娜(La Niña)期间则相反, 且有滞后效应。Liu等[31]研究热带西太平洋短生命周期涡旋, 发现在El Niño期间, 热带西太平洋处于相对寒冷的时期, CE和AE的生成减少, 且AE的减少量大于CE的减少量; La Niña期间, 热带西太平洋处于相对温暖的时期, CE和AE数量显著增加。大量研究表明ENSO事件对涡旋影响深远, 但各研究得出的结论大不相同, 并且前人对该区域内的涡旋研究重心集中在特征统计分析, 中尺度涡的能量来源和变化尚有欠缺。
热带西北太平洋流场水平和垂直速度剪切产生的正压不稳定和斜压不稳定是生成中尺度涡和为EKE提供能量的重要因素[32]。季风、海表面高度(Sea Surface Height, SSH)、流场和海面温度(Sea Surface Temperature, SST)的时空变化与涡旋生成和能量传递密不可分[33-36]。Li等[37]基于卫星高度计数据和模型模拟观测了西边界流的EKE的年际变化, 得出在涡流－平均流相互作用的机制中, 平均动能是EKE的能量来源。Qiu等[38]探讨了北太平洋副热带逆流区(North Pacific Subtropical Countercurrent, STCC)EKE季节变化及其成因, 发现春季STCC－NEC系统垂直速度切变大, 垂直分层弱, 斜压不稳定强, 秋季则相反, STCC-NEC的垂直速度剪切和STCC层与NEC层之间的密度差为EKE季节变化的主导因素。Chen等[39]研究了NECC的季节性涡旋动能调制, 发现与缓慢变化的背景环流的水平切变相关的正压不稳定是热带西太平洋观测到的季节性中尺度EKE调制的原因。Xu等[32]研究发现热带西北太平洋为EKE提供能量的正压不稳定在表层最大, 并随着深度的增加而急剧下降。在300~1 000 m的次表层, 正压不稳定和斜压不稳定共同主导EKE的能量来源。大尺度天气变化与涡旋生成数量和能量变化密不可分, 因此热带西北太平洋涡旋活动的显著季节性差异是本文研究的重点。
综上所述, 由于热带西北太平洋的涡旋生命周期较小且生成数量较少, 以往的研究大多范围较大, 该区域内的中尺度涡特性容易被掩盖, 并且在基于涡旋参数特征分析的基础上, 对各分区涡旋的能量来源定量分析。同时ENSO事件强烈影响该区域内的气候和海水动力过程, 势必会对涡旋生成和演变造成较大影响, 并且受ENSO事件影响下的涡旋的年际变化在不同区域有着不同的结果, 有些结果甚至相反, 可能是受数据、涡旋识别方法、研究区域等要素的不同所导致的结果不同, 具体热带西北太平洋的中尺度旋涡受ENSO事件有怎样的影响需进一步研究。本文基于1993－2021年的卫星高度计融合数据, 对热带西北太平洋海域内的所有周期的中尺度涡进行探测与追踪, 统计分析中尺度涡要素和海域EKE分布, 并讨论中尺度涡要素EKE的季节–年际变化和ENSO事件的相互关系。
1 数据和处理方法 1.1 数据来源本研究采用海面高度异常和表层流场数据进行中尺度涡探测与追踪研究, 海表风场、三维流场和SST数据用于海水上300 m水层平均EKE能量来源分析研究, 平均海洋尼诺指数用于相关性分析。
海面高度异常(Sea Level Anomaly, SLA)和表层流场数据来源于法国CLS(Collecte Localization Satellite)中心的AVISO(Archiving, Validation and Interpretation of Satellite Oceanographic), 由Sentinel-3A、HY-2A、Saral/AltiKa、Jason-3、Cryosat-2、Jason-2、GFO和ERS1/2等卫星高度计数据融合所得, 再由哥白尼海洋环境监测服务处(Copernicus-Marine Environment Monitoring Service, CMEMS)分发。采用数据包括SLA、海表面地转流速(u, v)和地转流速异常(
| $ u\prime =-\frac{g}{f}\frac{\partial (\text{SLA})}{\partial y}\text{，} $ | (1) |
| $ v\prime =\frac{g}{f}\frac{\partial (\text{SLA})}{\partial x}\text{，} $ | (2) |
式中, g为重力加速度; f是科氏参数, 其公式为
本文使用的SLA、u, v、
三维流场数据也采用CMEMS的全球海洋集成再分析数据, 时间分辨率为月平均, 空间分辨率为0.25°×0.25°, 垂直分辨率为75层。
风场数据来自欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)提供的ERA5月平均再分析数据, 采用数据为海表面10 m高度处的风速经向和纬向分量, 时间范围为1993年1月至2021年12月, 空间分辨率为0.25°× 0.25°。
SST来自美国国家海洋和大气管理局(National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA)最佳插值海表温度(DOISST), DOISST融合了现场观测和高分辨率辐射计(Advanced Very High Resolution Radiometer, AVHRR)的卫星观测, 时间跨度为1993年1月1日至2021年12月31日, 空间分辨率为0.25°× 0.25°, 时间分辨率为1 d。
采用时间范围为1993年1月至2021年12月的数据气候预测中心(Climate Prediction Center)发布的平均海洋尼诺指数(ONI)进行相关性分析, ONI指数使用与Niño3.4指数相同的区域。ONI指数为3个月海表温度异常的滑动平均值, 要归类为成熟的El Niño或La Niña事件, 异常必须至少连续5个月超过+0.5 ℃或–0.5 ℃。
1.2 数据处理基于地转流速异常
| $ {\text{EKE}} = \frac{1}{2}(u{\prime ^2} + v{\prime ^2}). $ | (3) |
本文中需要计算NEC和NECC流轴位置来讨论中尺度涡的生成区域, 流轴的计算公式为[41]
| $ {Y_{{\mathsf{CM}}}}(x,t) = \frac{{\int_{{Y_{\mathsf{S}}}}^{{Y_{\mathsf{N}}}} {y \cdot u(x,y,t){\mathsf{d}}y} }}{{\int_{{Y_{\mathsf{S}}}}^{{Y_{\mathsf{N}}}} {u(x,y,t){\mathsf{d}}y} }}, $ | (4) |
式中,
还需考虑海流的体积输运, 即表层流场的强度, 计算公式为
| $ {I_\mathsf{NT}}\left( {x,t} \right) = \mathop \smallint \limits_{{Y_\mathsf{S}}}^{{Y_\mathsf{N}}} u\left( {x,y,t} \right)\mathsf{d}y. $ | (5) |
本文将NEC和NECC的
本研究采用由董昌明等[42]提出的中尺度涡自动探测追踪方法, 该方法基于Nencioli等[43]提出的流场几何特征定义的涡旋方法。具体流程是先确定涡旋中心, 其次对涡旋边界进行计算, 最后对涡旋追踪。首先要确定涡旋中心, 必须满足4个约束条件后的点才能定义为涡旋中心点, 即涡心: (1)涡心南北速度分量v在涡心两侧符号相反, 且数值大小随着与涡心距离的增加而线性增加; (2)涡心东西速度分量u在涡心两侧符号相反, 且数值大小随着与涡心距离的增加而线性增加; (3)在特定的区域内速度最小的点近似为涡心; (4)在涡心附近, 速度矢量的旋转方向必须一致。确定涡心后, 计算涡心周围的流函数, 最外层的闭合环线则定义为涡旋的边界。涡旋半径则定义为涡心到边界各点上的平均距离。在确定好涡旋中心点后, 比较下一时刻的涡旋中心位置来确定涡旋移动轨迹。换句话说, 当在确定某一时刻的所有涡旋中心后, 寻找下一时刻与之最近的同一极性的涡旋, 即认定该涡旋为同一个涡旋, 从而实现对涡旋的跟踪。
由于数据分辨率等原因, 需要对识别出的涡旋进行筛选, 涡旋的涡心与最外层闭合等值线高度差定义为振幅且不小于1 cm, 涡旋半径应不小于30 km。
在研究中需要分析各流域流场特征对中尺度涡生成的影响, 因此根据计算的NEC和NECC的流轴位置, 将研究区域分为A、B和C三个区域。如图 1所示, 其中A区域位于YCM(NEC)—20°N之间, B区域位于YCM(NECC)—YCM(NEC)之间, C区域位于2°N—YCM(NECC)之间。
1.4 非线性度分析方法非线性度(U/c)为中尺度涡边界的旋转速度U(中尺度涡最大旋转速度)与中尺度涡的移动速度c的比值, 当U/c > 1时, 可认为该中尺度涡具有非线性, 可以有效地运输水体[17]。
1.5 统计分析方法本文探究ONI指数、NEC和NECC流场强度与中尺度涡生成数量和EKE的相关性, 计算相关系数公式为
| $ {R_{{\mathsf{COR}}}} = \frac{{\sum\limits_{i = 1}^N {({A_i} - \overline A )({B_i} - \overline B )} }}{{\sqrt {\sum\limits_{i = 1}^N {{{({A_i} - \overline A )}^2}\sum\limits_{i = 1}^N {{{({B_i} - \overline B )}^2}} } } }}, $ | (6) |
式中, N为时间序列A和B的样本长度。
2 中尺度涡统计分析 2.1 中尺度涡要素统计结果在1993年1月至2021年12月时间内, 共识别出27 058个中尺度涡, 其中AE有12 816个, CE有14 242个, 表 1和图 2给出了研究区域内涡旋要素的平均统计特征(包括生命周期, 半径, 振幅, 非线性度和传播距离)和涡旋要素分布频率。
| 区域 | 涡旋类型 | 涡旋数量 | 生命周期/d | 半径/km | 振幅/cm | 非线性度U/c | 传播距离/km |
| A区域 | AE | 10 603 | 10.32±11.54 (1, 148) |
77.54±29.66 (30.01, 270.98) |
2.54±1.74 (–, 21.33) |
1.16±1.26 (–, 23.82) |
104.78±103.25 (–, 1 073.04) |
| CE | 8 931 | 13.72±16.81 (1, 219) |
69.15±25.73 (30.04, 202.31) |
2.73±1.92 (–, 16.65) |
1.37±1.51 (–, 31.48) |
138.40±162.43 (–, 2 101.03) |
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| B区域 | AE | 899 | 5.56±6.62 (1, 49) |
94.95±34.66 (31.69, 295.43) |
1.75±0.94 (–, 10.70) |
1.10±1.72 (–, 31.58) |
81.32±88.99 (–, 617.42) |
| CE | 4 564 | 6.20±7.71 (1, 85) |
110.38±38.30 (30.32, 345.34) |
2.28±1.55 (–, 19.35) |
1.50±2.50 (–, 68.82) |
68.21±80.42 (–, 1 151.70) |
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| C区域 | AE | 1 314 | 4.26±4.65 (1, 41) |
108.72±40.28 (30.35, 418.23) |
1.66±0.79 (–, 7.77) |
1.67±2.07 (–, 30.06) |
48.32±38.92 (–, 297.46) |
| CE | 747 | 5.16±6.36 (1, 47) |
105.42±40.06 (31.09, 299.36) |
1.93±1.07 (–, 7.33) |
2.22±3.80 (–, 48.52) |
51.43±51.93 (–, 424.00) |
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| 总计 | AE | 12 816 | 9.37±10.95 (1, 148) |
81.96±32.85 (30.02, 418.23) |
2.40±1.66 (–, 21.33) |
1.20±1.39 (–, 31.58) |
98.39±99.80 (–, 1 073.04) |
| CE | 14 242 | 10.86±14.57 (1, 219) |
84.26±36.80 (30.04, 345.34) |
2.54±1.79 (–, 19.35) |
1.44±2.01 (–, 68.82) |
113.56±143.42 (–, 2 101.03) |
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| 注: 各要素数据表示为平均值±标准差(最小值, 最大值), 平均U/c和平均传播距离计算时将生命周期等于1 d的中尺度涡剔除, –表示数据缺失。 | |||||||
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| 图 2 中尺度涡生命周期、半径和振幅频率分布 Fig. 2 Frequency distribution of lifecycles, radius, and amplitude of mesoscale eddies |
总体来看, CE的生命周期等各项要素均高于AE。热带西北太平洋涡旋存活时间较短, 生命周期 > 7 d的AE和CE分别有5 368和5 960个, 分别占总数量的41.89%和41.85%, CE最长的生命周期为219 d, AE为148 d。随着生命周期、半径和振幅的增大, 涡旋的数量也越少。涡旋振幅主要在1~3 cm (AE约77.18%, CE约74.10%), CE的平均振幅均比AE大, 但是CE最大振幅为19.35 cm, AE为21.33 cm。半径主要在30~100 km (AE约75.44%, CE约72.05%), 这与Yang等[25]对副热带太平洋西北部统计涡旋的半径在135~145 km不同, 可能是与涡旋生命周期选择不同所致。Yang等对涡旋生命周期进行了筛选, 仅对超过4周的涡旋统计分析。涡旋的平均非线性度大于1, 即大多数涡旋能有效地捕获水体且输送到其他区域, CE相较于AE能更高效地输送水体。
从各分区来看, 涡旋要素有显著区域特征。对于涡旋数量, A、C区域AE数量多于CE, B区域则相反, 但是B区域AE和CE数量之差最大。涡旋的生命周期越长, 传播距离也越远, A区域平均生命周期远长于B、C区域, AE和CE平均传播距离分别为104.78 km和138.40 km, 最大传播距离为1 073.04 km和2 101.03 km。B区域的涡旋有不同的规律, CE的生命周期更长, 但平均传播距离较短, AE生命周期较短, 但传播距离更远。CE最大半径为B区域345.34 km, AE为C区域418.23 km, A区域AE和CE的平均半径最小(77.54 km和69.15 km), B区域CE平均半径最大(110.38 km)。非线性度各区域相差不大, 无明显特征规律。
单独分析涡旋各项要素并不能更好地获取各区域涡旋要素特征, 因此将涡旋的生命周期、半径、振幅和非线性度结合分析(图 3)。可以得出: 平均半径较大的涡旋也往往具有较大的振幅, 对于AE和CE, 二者相关系数A、B和C区域分别为0.70和0.69、0.70和0.67、0.47和0.63(P < 0.05)。但是, 平均半径较大的涡旋不一定有更长的生命周期, AE和CE的各区域平均相关系数分别有0.25和0.18(P < 0.05), AE和CE平均半径分别在105 km和91 km左右时生命周期较长。非线性特征与涡旋生命周期和半径分布规律并不明显, AE和CE的U/c大于1的占比A、B和C区域分别为37.55%和48.66%、30.82%和46.47%、54.79%和70.49%(除去生命周期为1 d的涡旋)。
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| 图 3 中尺度涡生命周期内的平均半径、生命周期与平均振幅、U/c的对应关系 Fig. 3 Relationship between the mean radius, mean amplitude, and U/c during the lifecycle of mesoscale eddies |
将中尺度涡要素(生成频率、振幅和半径)插值进1°×1°的网格内, 由NEC和NECC的流轴位置, 得到中尺度涡要素各区域的空间分布特征(图 4)。在图 4(a)中可以发现: NEC以北即A区域的涡旋活动更显著, NECC以南的区域更容易生成AE, CE则在NEC－NECC之间生成更多。A区域的涡旋主要是由STCC-NEC系统的垂直速度剪切相关的斜压不稳定产生的[44], 而且区域内的流场强度较弱, 利于涡旋生成和演变, B区域和C区域由于受到NEC、NECC和SEC的强流场的共同作用, 阻碍了涡旋的形成和演变, 这使得A区域的涡旋数量、生命周期、振幅和传播距离均高于B区域和C区域。同时, 逆时针的CE在B区域生成几率更大, 而顺时针的AE则是在C区域, 这可能是由于NEC和NECC是两支方向相反的海流, 相互作用下的流场往往呈逆时针的方向, 利于CE的生成; 同理位于NECC和SEC之间的C区域则相反。
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| 图 4 1993—2021年中尺度涡生成数量、振幅和半径的空间分布和纬向分布 Fig. 4 Spatial distribution and zonal average of the number, amplitude, and radius of mesoscale eddy generation (1993–2021) 注: 空间分布图中空白区域为无中尺度涡生成或移动, 橙色实线和虚线分别为NEC和NECC的1993—2021年平均流轴, 右侧橙色区域为NEC和NECC流轴区域 |
CE振幅基本与AE振幅大致相当, 二者分布特征相似, 随着纬度的升高, 振幅也增大[图 4(b)], 但在NEC流轴内振幅较小, 在西北处海域的涡旋振幅最大, 其次是中西部海域, 与图 4(b)中的CE生成位置相匹配。涡旋半径在NECC流轴附近出现极大值, 4°N~11°N的半径大于AE, 其他纬度则相反, 但总体相差不大, 在纬度上大体呈“小－大－小”分布特征[图 4(c)], 这可能是由于中低纬度区域地转效应较小, Rossby变形半径偏大, 生成的涡旋半径也就较大, 高纬度则产生的涡旋半径较小, 又由于靠近赤道附近区域生成的涡旋数量少且强度弱, 因此涡旋平均半径在靠近赤道区域偏小。涡旋与流轴附近区域密切相关, 流轴附近流场强度大, 抑制涡旋的生成与演变, 并且在纬向分布上, 流轴区域为涡旋要素的拐点。
图 5分别绘制了各个区域中尺度涡的相对移动轨迹, 以探讨中尺度涡的移动规律。结果发现, 各区域涡旋移动轨迹相似, 移动距离从大到小依次为A区域、B区域、C区域, A区域位于STCC, 流场强度较弱, 涡旋易于生成与演变, 因此A区域的涡旋生命周期最长, 区域影响范围也最大。B和C区域的涡旋移动受限于较强的流场, 传播范围局限于区域内。CE的平均生命周期大于AE, 且更远的传播距离, 二者大多都是向西传播。A区域中AE向西传播约占其AE总数量的90.67%, CE向西传播约占CE总数量的91.11%; B区域中AE约占86.36%, CE约占78.67%; C区域中AE约占73.70%, CE约占66.60%。除A区域CE更偏向于西南方向传播外, 其余地区的涡旋大多朝西北方向传播。相较于A、B区域, C区域的涡旋朝东南和东北移动的比例高得多, 很可能是受NECC向东传播的流场特征影响。崔伟等[26]提出: 长生命周期AE向轻微偏向于赤道移动, 而CE相反偏向于向北移动。但图 5对于整个生命周期涡旋的相对移动统计, 除A区域CE偏向于赤道移动外, 其他区域涡旋均偏向于向北移动。
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| 图 5 A、B和C区域反气旋涡(a1-a3)和气旋涡(b1-b3)相对移动轨迹 Fig. 5 Relative movement trajectories of anticyclonic eddies (a1-a3) and cyclonic eddies (b1-b3) in regions A, B, and C 注: 横坐标的0°表示中尺度涡的产生地经度, 纵坐标的0°表示的中尺度涡的产生地纬度, 坐标原点(0°, 0°)表示中尺度涡产生地。百分比表示各个象限中尺度涡消亡地个数占比, 已除去1 d的中尺度涡 |
图 6为各区域涡旋生成数量、振幅和半径的季节变化特征, 按气候态划分季节, 即春季(3－5月)、夏季(6－8月)、秋季(9－11月)和冬季(12－翌年2月)。A区域平均每月生成AE 30.46个和CE 25.66个; B区域AE 2.58个和CE 13.11个; C区域AE 3.78个和CE 2.15个。A区域AE和CE的生成数量、振幅和半径季节变化特征基本一致[图 6(a)], 涡旋在春季生成数量最多, 冬季生成数量较少; B区域无明显同步变化规律[图 6(b)), B区域的春冬季节涡旋生成数量最多, 半径最大, 夏季CE生成数量最少, 但振幅最大; C区呈域的AE与CE的涡旋生成数量和半径变化趋势反比[图 6(c)], AE在夏季生成较少, 且半径较小, CE则是在夏季生成较多, 半径和振幅均较大。这与律明坤[45]在热带西北太平洋北赤道逆流区涡旋的统计结果相似: CE夏季和冬季多, 春季和秋季少, 而AE在夏季数量最少, 冬季数量最多, 这是分别由NEC、NECC和SEC的流场剪切的季节变化引起。
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| 图 6 A区域、B区域和C区域中尺度涡生成数量、振幅和半径的季节变化 Fig. 6 Seasonal variations in the number, amplitude, and radius of mesoscale eddies in regions A, B, and C |
研究区域内涡旋的特征与ENSO事件有一定关系, 但用其来分析涡旋生成的年际变化会受到众多因素的影响, 故可以用NEC和NECC流场强度的年际变化与涡旋生成作单一相关性分析。图 7和图 8展示了A、B和C区域的涡旋生成数量异常、NEC和NECC月平均流场强度异常、EKE异常和ONI指数月平均变化的关系, 以及相对应的超前与滞后相关性, 异常值是基于29 a的月平均值减去当月实际值, 求得涡旋的数量、EKE和流场强度的月异常值。AE数量比CE变化更大, 因此对ONI指数的变化更敏感。A区域涡旋生成受ENSO事件的影响较小, 年际变化规律不明显。B区域位于NEC和NECC流域之间, ENSO事件背景下的热带西北太平洋的水温降低和风应力驱动等因素, 使得NEC和NECC的流场强度增强, 减少了该区域内的AE生成, 与NEC和NECC流场强度均超前1个月到达极大值, 相关系数分别为–0.38和–0.49, 超前于ONI指数4个月达到极大值–0.35, CE变化趋势不明显。C区域内AE和CE与NEC和NECC流场强度均同步变化时相关性最大, AE为–0.34和–0.36, CE为–0.35和–0.38, AE与ONI指数超前一个月达到最大相关性–0.53, CE与ONI指数关系不明显。同时, NECC流场强度相较于NEC流场强度有更大的变化趋势, NEC、NECC流场强度和EKE在1997－1998年、2015－2016年两个较强的El Niño期间均得到加强, 在La Niña期间内则无明显规律, 三者与ONI均呈正相关, NEC流场强度超前2个月达到最大值0.61; NECC流场强度超前3个月达到最大值0.67; EKE滞后1个月达到最大值0.41。袁泉木等[30]统计分析了西北太平洋涡旋生成数量和EKE与Niño3.4指数超前滞后相关性, 得出涡旋产生数目与Niño3.4指数呈负相关, EKE滞后2~3个月时相关性达到极大值0.67。这与本研究得出的结果不同, A区域涡旋生成数目与ENSO事件相关系数较小, 基本不相关, 并且EKE相关系数在滞后时间一个月达到极值, 这很可能是由于研究区域和涡旋的识别与追踪方法的不同, 涡旋数量有所偏差, 而且ENSO信号传播所需时间也不同, EKE滞后与超前时间略有差异。研究区域内的AE相较于CE对于ENSO事件及其引起背景流场的变化有更强的响应。
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| 图 7 1993－2021年中尺度涡生成数量、参数特征及环境变量的异常年际变化 Fig. 7 Interannual variations in anomalies of mesoscale eddy generation frequency, parameter characteristics, and environmental variables (1993-2021) 注: (a-f)为针状图和折线图的集合, 其中针状图为中尺度涡生成数量异常, 折线图为滑动平均3个月的中尺度涡生成数量异常; 红色和蓝色阴影区域为两个较强的El Niño(1997和2015年)和La Niña(1999和2016年)事件。 |
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| 图 8 中尺度涡生成数量与环境变量的超前与滞后相关系数 Fig. 8 Lead–lag correlation coefficients between the number of mesoscale eddy generations and environmental variables 注: 实线圆表示该点经过95%置信检验 |
图 9为ENSO背景下SLA与涡旋的空间分布。图 9(a)中厄尔尼诺事件背景下海平面高度下降, 在NEC流域最为显著。在NEC和NECC流域之间, 即B区域, 流场强度均得到加强, 流轴笔直且不易弯曲, 流场剪切难以形成涡旋, 生成CE的数量显著减少; NECC与SEC流域即C区域亦是如此, AE生成数量减少。图 9(b)中拉尼娜事件背景下海表面高度上升, 背景流场减弱, B和C区域涡旋在此期间生成较多。然而副热带逆流区即A区域受流场变化影响较小, ENSO事件背景下涡旋数量变化不明显。ENSO事件强烈影响着赤道西北太平洋上层的海水动力过程, 多种流场叠加在经向跨度不足20°的流域范围, 引起的中上层流场周期性变动, 是该区域涡旋年际变化主要原因之一。
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| 图 9 中尺度涡生成数量在ENSO事件背景下的空间分布 Fig. 9 Spatial distribution of the number of mesoscale eddies generated under the influence of ENSO events 注: (a)为1997—1998年厄尔尼诺事件下的平均SLA分布, (b)1999—2000年拉尼娜事件下的平均SLA分布 |
综上所述, 各区域流场特征的不同使得涡旋要素季节和年际变化也不同, 但可以认为ENSO事件与A区域涡旋生成的联系并不显著, 与B区域的AE有一定的联系, 与C区域的涡旋有很强的相关性, 初步判断是ENSO事件引起区域内流场强度的变化, 再进一步影响涡旋的生成和演变。NEC和NECC流场强度超前ENSO事件2~3个月相关系数达到极值, 及流场如何影响涡旋生成的具体机制仍需进一步研究。
3 涡动能产生机制 3.1 涡动能空间分布为了解热带西北太平洋海域EKE时空变化和能量来源, 分析平均动能由于正压不稳定而产生的EKE的正压转化项(Barotropic Conversion Term)BT, 记为TBC, 算式为[46-48]
| $ {T_{\mathrm{BC}}} = - \left( {{u^{'2}} \cdot \frac{{\partial \bar u}}{{\partial x}} + {{v'}^2} \cdot \frac{{\partial \bar v}}{{\partial y}} + u'v' \cdot \frac{{\partial \bar u}}{{\partial y}} + u'v' \cdot \frac{{\partial \bar v}}{{\partial x}}} \right), $ | (7) |
式中,
风应力做功(Wind Stress Work, WW, 记为WW)对单位质量EKE的贡献为
| $ W_{\mathrm{W}}=\frac{1}{\rho}\left(u^{\prime} \tau_x^{\prime}+v^{\prime} \tau_y^{\prime}\right), $ | (8) |
式中,
由于赤道附近科氏力较小, 对地转流速(u, v)影响较大, 常常出现异常高的EKE值, 因此赤道附近的区域(2°S~2°N)不在研究范围内。涡旋可以从海水中吸收能量, 强的EKE集中在海洋上300 m水层[49]。TBC为正值表示由于流场水平速度剪切造成的正压不稳定, 在流场水平剪切强度大的海域时常发生[50]。WW的定义是风直接作用于EKE, 风应力首先是为海水平均动能提供能量, 再输送给EKE。热带西太平洋海水上300 m水层平均EKE、TBC和 WW输入基本为正值, 高值主要分布在NECC流轴附近(图 10), 低值分布主要分布在NEC流轴附近, EKE分布趋势大体呈“W”型。TBC、WW和EKE在西南沿岸区域有相对高值和低值, 这是因为该区域是MC和NECC的交汇处, 并且在岛屿沿岸地带, 水深较浅, 容易发生强烈的垂直和水平速度剪切, 大洋区域则较弱。WW在NECC流轴下方东侧数值较大, 与NECC流轴分布密切相关。
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| 图 10 1993－2021年海水上层300 m平均TBC、WW和EKE分布 Fig. 10 Average distribution of TBC, WW, and EKE in the upper 300 m of seawater (1993–2021) 注: 橙色线段和虚线分别为NEC和NECC的1993－2021年平均流轴 |
热带西北太平洋所处的海域中的能量具有显著的年际变化规律, El Niño期间会引起海域内SST、SSH和风场等异常变化[51], 产生的海洋环流水平和垂直剪切引起正压和斜压不稳定对海洋中的涡流相互作用造成影响, 同时也制约涡旋的生成与演变。图 11是SST异常、SLA、WW、TBC和EKE异常沿0°~20°N分布的时间序列图, 可以看出各参数具有明显的时空变化, 低纬度区域的流场能量有更强的年际变化。海水的热力变化和海表面风场是引起海面高度变化的关键因素[52-53], 低纬度地区WW较大, 说明风应力增加了EKE。EKE在低纬度地区年际变化更大, 与WW和TBC的分布相对应, 10°N~15°N的EKE变化较为稳定。
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| 图 11 1993－2021年SST异常、SLA、WW、TBC和EKE异常在0°~20°N分布的时间序列 Fig. 11 Time series of SST anomalies, SLA, WW, TBC, and EKE anomalies from 0° to 20°N (1993–2021) 注: 各子图中折线为各变量的空间平均, 其中红色和蓝色虚线分别圈出了两个El Niño事件(1997和2015年)和两个La Niña事件(1999和2016年) |
值得注意的是, 在1997和2015年两个较强的El Niño期间SST、SSH均大幅度降低, WW、TBC和EKE均异常增强。这可能是由于西太平洋海水温度的降低, 导致沃克环流的减弱, 改变了风应力强度, 对海表面做功产生了Ekman抽吸, 引起西向传播的上升Rossby波, 导致在热带西北太平洋出现负的SLA和气旋式环流异常[54], 再加上暖水沿赤道东移, 增强了流场强度, 海水的平均动能和平均势能发生变化, TBC即平均动能转换为EKE所传递的能量大小增强, EKE强度也随之增强。然而在1999和2016年的La Niña期间, 暖水沿赤道西移, 西边界混合层深度、SSH、流场和水温逐渐恢复到正常, 涡旋能在流场中获取的能量减少, WW和TBC的强度也减少, EKE强度则趋于正常水平。
图 12为A、B和C区域的EKE与TBC和 WW超前与滞后相关性分析, 发现A区域EKE与TBC有–0.30超前一个月的负相关系数, 与WW的相关系数绝对值小于0.30; B区域EKE与TBC联系不显著, 与WW有0.33的同期变化正相关系数; C区域EKE与TBC在同期变化方面正相关系数为0.69。但由于A和B区域相较于C区域范围较大, TBC和 WW水平垂直平均时正负抵消, 变化趋势不明显; C区域EKE与TBC的相关系数具有相对高值, 年变化趋势明显, 这可能是由于棉兰老流与北赤道逆流的交汇区是强EKE区, 受大尺度天气系统的影响, 区域内流场年变化强烈, 促使流场水平垂直剪切变化, 从而为EKE提供能量。Liu等[31]提出西太平洋暖池的热带地区海温梯度变化引起的斜压不稳定控制着涡旋生成数量的变化。与其结论不同的是, B和C区域在ENSO事件期间SSH较于SST有更强的变异性, 即海水平均动能较于海水平均势能年际变动更强, B和C区域正压不稳定起主导作用。热带地区海水温度和盐度受年际变化影响较小, 海水密度层结稳定, 斜压转换率(Baroclinic Conversion Term, BC)仅在A区域较强, B和C区域BC向EKE传递的能量远远小于WW和TBC[39]。对此, 可以得出热带西北太平洋各区域海水上300 m水层EKE在ENSO事件下起主要调控作用的因素: A区域斜压不稳定占主导, B区域WW调控EKE年际变化, C区域正压不稳定为EKE能量输入来源。
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| 图 12 A、B和C区域TBC和WW与EKE异常月平均时间序列及对应的异常超前滞后相关系数 Fig. 12 Monthly average time series of TBC, WW, and EKE anomalies in regions A, B, and C, along with the corresponding lead–lag correlation coefficients of anomalies 注: TBC、WW和EKE均经过1年低通滤波, 菱形表示该点经过95%置信检验 |
图 13给出了研究区域内的TBC、WW和EKE的季节变化。B和C区域TBC和EKE变化趋势相似, A区域TBC量级最小, WW春夏季节最强, EKE夏季最强; B区域夏季TBC强而WW弱, EKE春冬季节最强; C区域的TBC、WW和EKE均在风场转换期的9－10月达到最强, 风引起湍流混合, 中尺度特征因此显著增强[55]。但是, EKE强度与图 6中的涡旋生成数量的季节分布不同, 而与振幅和半径的季节分布相似, 这表明EKE强度与涡旋参数联系密切, 振幅和半径较大的涡旋往往有更强的EKE。涡旋能量的增强进而驱动海水热量和溶解氧等垂直和水平传输, 对海水输送起着重要作用。
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| 图 13 TBC、WW和EKE季节变化 Fig. 13 Seasonal changes in TBC, WW, and EKE |
本文使用1993－2021年卫星高度计的SLA和流场数据统计分析了热带西北太平洋(0°~20°N, 125°E~ 180°)的中尺度涡特征, 并以NEC和NECC流轴的位置, 将研究区域划分为3个区域, 分别统计分析3个区域的中尺度涡要素特征以及年际变化规律, 并讨论了EKE转换机制与年际变化, 并得到以下主要结论:
(1) A、B和C区域AE和CE数量占比分别约为59∶5∶7和12∶6∶1, A区域有着较长的生命周期和较大的振幅, 但半径在B、C区域更大, 中尺度涡半径大部分在30~100 km, 中尺度涡振幅主要在1~3 cm。
(2) 在不同的背景流场生成的涡旋要素差距显著, 流轴区域为各要素纬向分布的拐点。CE多在NECC的北侧生成, AE则多生成在南侧, 涡旋半径在纬度上大体呈“小-大-小”型分布特征, 振幅随着纬度的增加而增大, 但在NEC流轴附近海域振幅异常减小。NECC以北(A、B区域)朝西传播的涡旋较多, 随着纬度的降低, NECC以南(C区域)的涡旋受NECC的流场方向影响, 约30.25%的涡旋朝东传播。在A区域涡旋在春季生成数量最多, 冬季生成数量较少, B区域的CE和C区域的AE在夏季生成较少, C区域的CE则是在夏季生成较多。
(3) ENSO事件导致热带西北太平洋部分区域涡旋和流场特征产生周期性变化。前人分析ENSO事件对涡旋生成影响, 得出的结果较为混乱[28-31], 本研究结合涡旋生成数量时间序列与ONI指数分析, 得出: 除A区域外, 反气旋涡生成数量与ENSO事件呈负相关, 且与流场强度变化关系显著。反气旋涡相较于气旋涡对ENSO及其引起背景流场的变化有更强的响应。在B和C区域, 流场强度在El Niño期间得到加强, 进而抑制涡旋的生成; 但在La Niña期间, 流场强度的减弱与涡旋生成数量并无明显规律。
(4) 结合前人的EKE能量转换机制研究[32, 38, 39], 在海水上300 m水层中, A区域斜压转换项BC为EKE主要的能量来源, B区域风应力做功WW调控EKE年际变化, C区域正压转换项TBC为EKE能量输入来源。ENSO事件引起沃克环流减弱使得热带西北太平洋SST、SSH降低, 海水平均动能和风应力做功增加, 在El Niño期间EKE加强, La Niña期间中尺度涡能量则回归正常水平。
热带西北太平洋中尺度涡时空特征显著, 本研究对该区域中尺度涡要素特征有了初步了解, 并分析了EKE能量来源与年际变化, 但对中尺度涡生成数量与ENSO事件的联系和EKE具体能量转换机制并未给出更详细的解释, 需要结合更多因素进一步研究。
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