海洋与湖沼  2017, Vol. 48 Issue (6): 1257-1268   PDF    
http://dx.doi.org/10.11693/hyhz20170800207
中国海洋湖沼学会主办。
0

文章信息

姚景龙, 李晗, 刘钦燕, 王强, 肖福安, 王东晓, 俎婷婷. 2017.
YAO Jing-Long, LI Han, LIU Qin-Yan, WANG Qiang, XIAO Fu-An, WANG Dong-Xiao, ZU Ting-Ting. 2017.
南海贯穿流荷载中尺度过程能量学诊断
ENERGY DIAGNOSTIC OF THE MESOSCALE PROCESSES LOADED BY THE SOUTH CHINA SEA THROUGHFLOW
海洋与湖沼, 48(6): 1257-1268
Oceanologia et Limnologia Sinica, 48(6): 1257-1268.
http://dx.doi.org/10.11693/hyhz20170800207

文章历史

收稿日期:2017-08-17
收修改稿日期:2017-09-14
南海贯穿流荷载中尺度过程能量学诊断
姚景龙1, 李晗1, 刘钦燕1, 王强1, 肖福安1,2, 王东晓1, 俎婷婷1     
1. 中国科学院南海海洋研究所热带海洋环境国家重点实验室 广州 510301;
2. 广州大学地理科学学院 广州 510006
摘要:本文利用南海海洋再分析产品REDOS(Reanalysis Dataset of the South China Sea)和风场资料CCMP(Cross-Calibrated,Multi-Platform),通过能量诊断探讨了越南沿岸南海西边界流(南海贯穿流主体部分)区域夏季(6—9月)涡流相互作用的年际变化特征以及平均流对中尺度过程的贡献。结果显示,在季风和西边界强流、南海贯穿流的共同影响下,越南沿岸东向急流和双涡结构的能量分布和收支有显著的年际差异。尽管涡动能(EKE,Eddy Kinetic Energy)和涡动有效势能(EPE,Eddy available Potential Energy)的量级基本一致,但二者在水平和垂向空间分布上存在明显差异,这与夏季风影响下的南海西部边界流,越南离岸流的上层海洋密度梯度、流速大小和剪切导致的斜压、正压不稳定性等因素相关。同时随着深度的增加,密度梯度变化相对水平速度剪切对海洋涡流过程的影响逐渐凸显。EKE能量收支分析表明,压强与风应力主要做正功,是维持EKE稳定的主要能量来源,而EKE平流项既可以促进涡旋的增长,也会造成涡旋的消耗,对EKE的年际变率影响比较显著。正压不稳定导致的能量转换主要影响南海西部边界流区域,并存在显著年际变化,并且在风和平均流的影响下,沿贯穿流方向存在显著空间分布差异。越南离岸流正异常年,整体呈现平均流向涡旋传递能量;负异常年,出现EKE反哺平均动能的情况。
关键词南海贯穿流    越南沿岸偶极子    能量诊断    涡-流相互作用    
ENERGY DIAGNOSTIC OF THE MESOSCALE PROCESSES LOADED BY THE SOUTH CHINA SEA THROUGHFLOW
YAO Jing-Long1, LI Han1, LIU Qin-Yan1, WANG Qiang1, XIAO Fu-An1,2, WANG Dong-Xiao1, ZU Ting-Ting1     
1. State Key Laboratory of Tropical Oceanology, South China Sea Institute of Oceanology, Chinese Academy of Sciences, Guangzhou 510301, China;
2. School of Geographical Sciences, Guangzhou University, Guangzhou 510006, China
Abstract: The Reanalysis Dataset of the South China Sea (REDOS) and the wind data from CCMP (Cross-Calibrated, Multi-Platform) were used with energy diagnostic to study the interannual variation of eddy-mean flow interaction in the South China Sea (SCS) western boundary current (the main part of the South China Sea throughflow (SCSTF)) in summer from June to September. Results show that under the joint effects of monsoon wind, western boundary current, and SCSTF, the interannual variations of the mechanic energy distribution, the budget of the Vietnam eastward offshore jet, and the dipole structure are distinct. Although the Eddy Kinetic Energy (EKE) and Eddy available Potential Energy (EPE) are in the same order of magnitude, their spatial distributions are different obviously. This is related to the barotropic and baroclinic instability caused by the density gradient and horizontal velocity shear of the SCS western boundary current influenced by summer monsoon. Compared with the horizontal velocity shear, the impact of the density gradient on eddy-mean-flow interaction increases gradually with depth. The energy budget of EKE shows that pressure and wind stress do mainly a positive work to increase the EKE, while the advection term could either increase or dissipate the EKE, and it has a larger contribution to the interannual variation. The energy transfer caused by the barotropic instability affects mainly the region along the SCS western boundary current, and it has a distinct interannual variation with an obvious spatial difference along the SCSTF. In the positive anomaly years of the Vietnam offshore jet, the kinetic energy transfers from mean flow to eddy, while in the negative anomaly years, the transfer direction is opposite.
Key words: South China Sea throughflow     dipole structure at Vietnam     energy diagnostic     eddy-flow interaction    

作为太平洋-印度洋水体交换中的南海分支, 南海贯穿流是沟通南海与邻近大洋的重要形式, 海盆尺度环流受β效应影响在南海西边界得到强化, 与北部吕宋海峡入流、南部卡里马塔海峡和民都洛海峡的出流共同构成了南海贯穿流, 并且在南海主要以西边界流的形式体现(Wang et al, 2006; Qu et al, 2006; Yu et al, 2007; 王东晓等, 2013)。南海上层大尺度环流受季风影响, 有显著季节和年际变化。Sverdrup平衡与斜压Rossby波调整可以较好解释上层环流的季节变化(Liu et al., 2001; Yang et al, 2002)。Zhuang等(2010a)发现南海贯穿流在沿海盆北部、西部陆坡的区域, 有较高的涡能量并伴随着较高的正压、斜压能量转换, 这意味着这些区域有较强的涡流相互作用。

对于南海的中尺度涡旋活动, Wang等(2003), Nan等(2011)均发现南海海盆东部产生的中尺度涡旋存在西向的运动。南海东北部的中尺度涡旋沿陆坡以Rossby波形式(Wang et al, 2008)或者被平均流输运(Zu et al, 2013)向西南运动。Yang等(2013)指出中尺度涡旋能量的源和汇在南海西边界增强。Cheng等(2010)发现南海大部分区域的EKE变化与风应力没有显著的直接相关性, 认为风应力旋度导致的平均流通过正压、斜压不稳定性向涡旋的能量传递可能是调制南海中尺度涡旋的重要原因Jia等(2005)Nan等(2011), Zu等(2013)也指出冬季黑潮入侵流的正压、斜压不稳定性也是南海东北部涡旋产生的重要原因。王东晓等(1996)基于两层半模式对南海多涡结构的研究指出, 南海环流的研究需要关注能量学机制以及不同尺度运动的相互作用, 南海环流中多涡结构的形成与演变, 同南海大尺度环流以及中尺度涡旋之间的能量交换过程关系紧密, 而中小尺度的涡旋起到了能量串级的交换与转化作用。因此, 研究南海西边界流区域, 即南海贯穿流主体组成区域的涡流相互作用有重要的科学意义。

夏季西南季风时期, 南海环流的主要特征是越南沿岸的东向离岸流和偶极子双涡结构。此时, 南海西边界流从南向北流经中南半岛时不再继续向北流动, 转而成为东北向的急流, 将南海分为北部的气旋式涡旋和南部的反气旋式涡旋, 两者之间形成东向离岸流(曾庆存等, 1989; 方文东等, 1998; Fang et al, 2002, 2012; 王东晓等, 2013)。不少研究发现越南离岸流与风应力旋度零线有紧密的联系, 认为局地风场是影响越南离岸流位置以及双涡结构变化的重要因素(Shaw et al, 1999; Wu et al, 1999; Cai et al, 2007; Xiu et al, 2010; Wang et al, 2010)。Li等(2014)Quan等(2016)的分析, 均明确表示越南离岸流的年际变化受ENSO调制下的风场强迫影响, 在厄尔尼诺事件的发展年夏季, 加强的西南风会导致强的越南离岸流, 其离岸位置向其平均位置以南偏移; 而在衰退年夏季, 减弱的西南风使得越南离岸流强度减小, 其离岸位置向平均位置以北偏移, 且向北偏离时的偏离平均位置的幅度更大。然而一些研究分析(Xiu et al, 2010; Hu et al, 2011; Li et al, 2014; Chen et al, 2014)发现局地风场并非首要因素, 海盆尺度环流的不稳定、Rossby波的不稳定等非线性过程和边界层动力过程对双涡结构也具有重要影响。为进一步揭示受南海贯穿流等大尺度环流牵制作用下的流场变化对中尺度涡旋环流过程的调制, 本文将利用平均流和涡旋的机械能收支方法来进行分析。

Lorenz(1955)最早提出的平均流和涡旋的机械能收支四箱模型被广泛应用于大气海洋环流能量收支的研究中(Böning et al, 1992; Beckmann et al, 1994), 并陆续被应用于研究南海局部海区涡流相互作用的相关工作中(Zhuang et al, 2010a; Zu et al, 2013; Geng et al, 2016)。能量学诊断分析方法是大气、海洋中探究涡流相互作用的有效手段, 在强流区域具有良好的实用性, 可以更好地通过定性、定量的分析, 探究平均流和涡旋的相互作用。

通过能量学诊断分析有助于进一步认识夏季越南沿岸的偶极子与东向离岸强流、南海西边界流、南海贯穿流的相互作用, 及其如何调制和影响大尺度平均流和中尺度涡旋活动。

1 数据与方法 1.1 数据

本文主要使用的海洋资料为1/10°分辨率的南海再分析数据REDOS(Reanalysis Dataset of the South China Sea; Zeng et al, 2014)。REDOS资料是利用多尺度三维变分同化方法(3DVAR)将观测资料[包括:卫星观测的海表高度起伏SSHA, 海表温度SST, Argo (Array for Real-time Geostrophic Oceanography)、世界海洋数据集WOD09(World Ocean Database 2009)和航次观测海洋温度、盐度等]同化到南海区域海洋模式当中获得的。南海区域环流数值模型是利用ROMS(Regional Ocean Modelling System)建立的, 再分析产品选择与风场资料同时间段的1992—2011年的日平均结果用于本文的分析, 关于该再分析数据的详细介绍可以参考Zeng等(2014)。分析使用的日平均大气风场资料来源于1/4°分辨率的海表风产品CCMP (Cross-Calibrated Multi-Platform)(Atlas et al, 2011)。通过模式和卫星高度比对得知, 再分析数据REDOS可以较好的再现南海夏季6—9月的海表高度变化和南海西部越南沿岸偶极子的双涡中尺度过程(李晗等, 2017)。

1.2 能量诊断

能量诊断分析可以展示涡流相互作用过程中的能量变化, 揭示环流与涡旋演变的机制, 有助于更加深入的认识平均流与涡旋等中尺度过程间的相互作用与关系。Lorenz(1955)首先提出了大气有效位能的估算方式以及平均流和涡旋机械能收支的四箱模型, 根据该模型, 流体总动能可以分解为平均流动能和涡旋动能之和, 二者可以通过正压(斜压)不稳定性进行能量转换, 这一模型从能量学角度提供了涡-流相互作用的机理。根据Lorenz(1995)理论, 海洋中机械能守恒的四箱模型可以用图 1表示。

图 1 海洋机械能收支四箱模型简图(根据Böning et al, 1992) Fig. 1 The sketch of the mechanical energy budget box model (according to Böning et al, 1992) 注: T1、T2、T3、T4分别代表平均动能、平均势能、EKE和EPE之间能量的的相互转换和传递。绿色表示能量耗散, 橙色表示驱动

Böning等(1992)在运用理想化北大西洋模型研究涡旋动力的过程中估算了不同纬度、不同分辨率模式下海洋平均环流与涡旋机械能收支的四箱模型的量值, 探讨了涡旋与平均流之间的能量转换及二者的相互作用。随着高性能数值计算的发展, Von Storch等(2012)利用真实全球海洋模型估算出了海洋能量收支的四箱模型, 并与大气环流的能量收支四箱模型进行比较, 指出了两个系统在动力驱动上的不同机制。由于四箱模型中涡旋与平均流的能量转换项可以很好解释涡-流相互作用, 该方法也被成功应用到了南极绕极流区、黑潮和湾流等强西边界流区域的环流与涡旋演变及相互作用的研究当中(Ivchenko et al, 1997; Treguier, 1992; Xue et al, 1993; Zu et al, 2013; Kang et al, 2015)。根据这些工作, 单位质量的EKE和EPE可定义如下:

其中, , , uv分别是纬向速度和经向速度, uv分别是1992至2011年6—9月纬向速度和经向速度的气候态平均, g为重力加速度, ρ为海水密度, , ρb(z)为1992至2011年6—9月南海西部108°—118°E, 8°—16°N的时间平均和空间水平方向平均的背景密度, , 是该区域的时间平均, 是位势密度的时间平均和空间水平方向平均。

图 1中分别代表势能和动能间涡流相互作用的斜压不稳定T2项和正压不稳定T4项表示为:

T2项表示平均势能和EPE之间的转换, 正值表示由于密度梯度造成斜压不稳定, 使平均势能向EPE转换。T4项表示平均动能和EKE之间的转换, 正值表示由于水平速度剪切造成正压不稳定, 平均动能向EKE转换。由于本文重点关注平均流和涡旋的相互作用过程, 因此图 1中表示平均势能和平均动能之间能量转换的T1和表示EPE与EKE之间能量转换的T3项不做讨论。

浮力频率表达式为

其中N为浮力频率, g为重力加速度, ρ0为气候态平均密度, ρ为水平平均密度。

2 结果与分析 2.1 夏季南海西部边界流区域环流涡度变化与风应力旋度的关系

南海夏季风及其风应力旋度的变化是影响夏季越南东向离岸流和偶极子双涡结构变化的重要因子(Wang et al, 2006; Chen et al, 2014; Li et al, 2014)。然而, 图 2所示1992—2011年海表面风应力旋度和海洋上层涡度气候态平均显示双涡结构的发展与风应力旋度存在不一致。图 2中海洋上层涡度和风应力旋度结果均为纬向109.5°—114°E、垂向0—150m之间的平均值在9°—14°N经向方向的分布。该图可以大致反映越南沿岸夏季偶极子的双涡结构及对应风应力旋度在6—9月随时间的在经向的移动。对风应力旋度而言, 在该区域6月以负旋度为主导, 随后正旋度出现, 二者在7—8月份逐渐增强, 风应力旋度零线有向南移动的趋势, 最终于9月下旬几乎被正旋度占领。而海洋上层涡度并没有完全跟随风应力旋度变化, 6月份9°—14°N之间涡度以正值为主, 被气旋涡占领, 随着时间推移, 反气旋涡出现, 并随着气旋涡一起逐步北移, 在8月份形成强且显著的双涡偶极子结构, 于9月下旬减弱并南移, 环流涡度零线的运动方向由南向北再向南。这说明, 从气候态平均的角度来看, 伴随越南离岸流出现的双涡结构最初由气旋涡旋主导, 随后双涡稳定持续发展, 最终又被气旋式涡旋主导, 双涡结构也因此呈现先向北、后向南的移动。其中8—9月份的南移与Li等(2003)Zhuang等(2010b)对双涡结构演变的结论基本一致。因此, 可以初步认为涡旋的演变除了受到风应力旋度影响, 同时也被其他海洋过程调制。

图 2 9°—14°N间海洋上层环流涡度(a, 单位: /s)和海表面风应力旋度[b, 单位: kg/(m2s2)]在1992—2011年各年6—9月, 109.5°—114°E之间的气候态平均值, 其中环流涡度为垂向0—150m的平均 Fig. 2 Meridional distribution of climatology vorticity of the current (a, unit: /s) and wind stress curl [b, unit: kg/(m2s2)] along 9°—14°N. The average value from June to September between 109.5°—114°E, in which the current vorticity is the average for 0—150m depth 注:箭头为零线的大致变化趋势

除此之外, 1992—2011年逐年平均的海流涡度与海表风应力旋度也显示风应力旋度变化对偶极子变化的重要作用, 同时也说明其他海洋环流过程对偶极子变化的调整(图 3)。整体来看, 双涡结构的分布确实受到风应力旋度的影响, 且双涡的分界位置约位于风应力旋度零线以北1°, 与Li等(2014)的结果类似。但对于单独某一年而言, 双涡结构并不一定与风应力旋度的分布一致, 如1997、2000、2006年等, 这说明风应力旋度整体上对双涡结构具有显著贡献, 但并不能完全解释涡旋的年际变化, 根据Cai等(2007)Gan等(2008)利用模式模拟的结果, 越南离岸流作为双涡结构的分界线, 除受风应力旋度影响外, 还显著受到地形、非线性平流项等因素的影响。Zhuang等(2010a, b)和Yang等(2013)均发现南海海盆西边界流区域是平均流与涡旋相互作用和能量交换较强的区域, 由此可见除了风应力旋度变化, 以南海贯穿流为主体的大尺度环流特征也通过平流输运、正、斜压不稳定性的能量转化调制该海区的中尺度涡旋。因此本文着重通过能量诊断分析平均流与涡旋能量交换对南海西部夏季双涡结构演变的贡献。

图 3 1992—2011年6—9月109.5°—114°E、垂向0—150m平均环流涡度(单位: /s)和海表面风应力旋度[单位: kg/(m2s2)]的年际变化 Fig. 3 The interannual variation of the current vorticity (unit: /s) and wind stress curl [unit: kg/(m2s2)] averaged from June to September between 109.5°—114°E 注:图中填色部分为环流涡度, 等值线为风应力旋度。蓝色箭头表示海洋气旋涡与反气旋涡的大致分界, 红色箭头为海表面风场的风应力旋度零线大致分布
2.2 夏季南海西部中尺度EKE、EPE以及正压、斜压不稳定的气候态特征

夏季南海西部的EKE、EPE高值主要集中在越南沿海的西边界流影响区域(图 4)。EKE随深度增加而减小, 最大值在表层; EPE随深度先增加后减小, 在40—70m达到最大值(图 5); 二者在40—500m水深处量值近似, 500m以深的海区EPE大于EKE。EPE的分布与离岸急流主轴较为一致, 幅度较窄, 并且主要分布在上层, 在温跃层附近达到最大。EPE的空间分布与双涡结构有关, 在主轴两侧分布不同极性的涡旋, 导致温跃层不同变化(暖涡诱发温跃层下降, 冷涡导致上升), 因而产生温跃层在主轴南北两侧的倾斜, 并且在主轴区达到最大, 形成EPE大值中心。而EKE的分布范围非常宽, 除了主轴, 在其两侧由于中尺度涡的存在也分布非常强烈的EKE。这说明EKE在向下发展过程中逐步转化和耗散, 而EPE则在次表层逐步增加后以相对较慢的速度衰减; 随着深度的增加, 斜压不稳定的贡献逐渐大于正压不稳定的贡献。

图 4 EKE(左列)与EPE(右列)在20m、50m和150m(上、中、下行)处6—9月的气候态平均值, 单位均为m2/s2 Fig. 4 Climatology mean of the EKE (left) and EPE (right) averaged from June to September at the depths of 20 (upper), 50 (middle), and 150m (lower) (unit: m2/s2)

图 5 110°E断面处EPE (a)、EKE(b)的深度-纬度分布以及气候态平均垂向分布(c), 单位均为m2/s2 Fig. 5 Distributions of EPE (a) and EKE (b) along the 110°E section (c); and the vertical distributions of the EKE and EPE averaged for 109.5°—114°E and 9°—14°N (unit: m2/s2) 注: (a, b)图中横坐标为纬度, 纵坐标为水深, (c)图中区域平均范围为109.5°—114°E, 9°—14°N

斜压不稳定(T2)主要受密度梯度空间变化的影响, EPE是密度层结在扰动过程中储存的有效位能; 正压不稳定(T4)通常发生在流速具有较强的水平切变的海域, 可以将平均动能(MKE, mean kinetic energy)转化为EKE。严格来讲, 当T2>0时发生斜压不稳定, 平均有效势能(MPE, mean available potential energy)向EPE转化能量, T4>0时发生正压不稳定, MKE向EKE转化能量, 但二者小于零时不能完全认为能量的传递方向发生改变(Kang et al, 2015)。二者可以较好地体现平均能与涡能之间的转换过程, 是体现涡流相互作用的重要指标。T4与T2的空间分布并不如EKE和EPE集中且平滑, 而是空间密集正负交替分布的。这是由于在涡旋生命周期内与平均流相互作用的过程中, 它们的发生时间不长, 强度变化较大。通过计算斜压不稳定与二者绝对值之和的百分比, 并选取20m、75m和600m作为代表层(图 6), 可初步查看T2与T4在不同深度上在涡流相互作用过程中的相对影响。结果显示, 在20m处, T4的贡献占绝对主导, 约有80%的平均能通过正压不稳定向涡能转化; 在75m, T2的比例明显上升, 与正压不稳定相当, 但在越南离岸流附近则主要发生斜压不稳定, 这与EPE在这一深度的空间分布相似, 说明斜压不稳定对EPE的变化具有较大贡献; 而在600m处, 几乎全部区域均为斜压不稳定主导, 说明密度的空间扰动在中下层对海洋的涡流相互作用具有显著贡献, 与图 5得到的结论相吻合。

图 6 6—9月气候态平均斜压不稳定在20m、75m和600m处占正压不稳定与斜压不稳定之和的百分比 Fig. 6 The ratio of climatological mean of the baroclinic instability to the sum of baroclinic and barotropic instability at 20m, 75m, and 600m 注:图a、b、c分别表示20m、75m和600m在6—9月的气候态平均, 黑色等值线为60%, 白色等值线为40%

气候态平均的正压、斜压不稳定分布图(图 7)中T2所示, 最大值分布与图 5a中EPE的分布十分类似, 而T4则没有与图 5b中EKE的分布有较好的匹配关系, 可以推测, EPE主要受到斜压不稳定的影响, 而EKE的影响因素更复杂。图 7c所示的T2和T4的剖面图与图 5c中EKE与EPE的剖面有一定相似性, 不同的是, 正压不稳定仅在30m以上和150—400m间占主导, 其余深度斜压不稳定更强。这主要与该海区的层结和浮力频率有关。浮力频率是流体在垂向上自由振动频率的度量, 可以表征层化海洋的稳定性。当浮力频率的平方大于零, 海洋层结是稳定的; 而当其小于零时, 海洋的层结是不稳定的, 不稳定时海洋内部容易发生对流和混合(Gill, 2016)。可以认为, 当N2数值均为正时, 数值越小则密度的垂向梯度越小, 层结的稳定性降低。需要注意的是, 这里的不稳定与正压、斜压不稳定并不是同一个概念。正压、斜压不稳定是一种动力不稳定, 而浮力频率表征的是静力不稳定。对于海洋而言, 由于海洋上层动力过程复杂多变, 以动力不稳定为主导, 而越往下层, 静力不稳定作用逐渐凸显。其中红色空心圆点显示的由REDOS资料得到的夏季(6—9月)水平平均浮力频率与利用WOA2009计算的约位于(9.789°N, 112.944°E)处的浮力频率基本类似(图 8), 这与Shang等(2015)基本一致。该点位于REDOS计算区域内, 可以作为参照。可以看到, 二者在海洋次表层50—300m出现峰值, 随后迅速减小, 对于150m以下的海域, 浮力频率单调递减的特征表明, 由于深层海洋密度相对均匀, 密度的较小的变化就容易导致斜压不稳定, 使得斜压不稳定在下层逐渐成为动力不稳定的主要因素。

图 7 110°E断面斜压(a)、正压(b)不稳定分布和区域气候态平均垂向分布图(c), 单位均为m2/s3 Fig. 7 Same to Fig. 5 but for T2 and T4 (unit: m2/s3). 注: a、b中横坐标为纬度, 纵坐标为水深, c中区域范围为109.5°—114°E, 9°—14°N

图 8 浮力频率的垂向变化(修改自Shang et al, 2015) Fig. 8 Vertical distribution of the buoyancy frequency(Modified from Shang et al, 2015) 注:线条为利用WOA2009计算的约位于9.789°N, 112.944°E处的结果, 红色圆圈为利用REDOS资料计算的0—50m的浮力频率。二者单位均为/s
2.3 南海西部边界流不稳定调制中尺度过程的年际变化

从前文可知, EKE的空间分布和变化特征无法由T4单独进行解释, 需要同时考虑EKE收支中的压强做功PW、风应力做功WW、EKE的平流输运、耗散等因素的共同作用。李晗等(2017)利用南海夏季越南离岸流的强度划分离岸流的正负异常年(选取越南离岸流区域海流进行垂向积分, 以平均动能指数大于0.02m2/s2为正异常, 小于0.01m2/s2为负异常), 本研究计算了正异常年与负异常年EKE的收支差别, 从而探讨平均流对涡旋年际变化的调制作用。其中正异常年为1992、1994、1997、1999、2002、2004、2005、2009和2011年, 负异常年为1995、1996、2006和2010年, 1993、1998、2000、2001、2003、2007和2008年为正常年。能量平衡示意图中(图 9), 红色数值表示平均能向涡能传递的大小, 能量的单位为1014J, 能量转化的单位为107W。这一量级比前人的计算略小(Von Storch et al, 2012; Chen et al, 2014; Kang et al, 2015), 这是由于本文计算的区域为南海西边界流和越南东向激流区域, 并非前人所选的黑潮、湾流等强流区。

图 9 正异常年份能量平衡示意图 Fig. 9 Sketch of mechanical energy budget in the positive anomaly years 注:蓝色矩形表示能量, 蓝色折角形表示能量之间的相互转化, 红色为本文计算的正压不稳定(T4)和斜压不稳定(T2), 黑色为本文未计算的T1和T3, 蓝色箭头表示能量传递的方向, 其中虚箭头表示的方向为可能的方向, 弯曲的箭头表示不完全等同, 绿色表示能量的衰减项, 橙色表示能量的输入项。能量的单位为1014J, 能量转化的单位为107W

图 910可知, 根据越南离岸流的强度定义的正异常年与负异常年之间确实存在涡流相互作用的差异。平均流能量在正异常年较强, 涡能量在正、负异常年相差不大, 而二者之间的能量转换在正、负异常年差别显著。正异常年, 整体呈现平均流向涡旋传递能量; 负异常年, 涡流能量的相互转化明显减小, 甚至出现EKE反哺平均动能的情况, 这与湾流和黑潮在离岸向东流动后EKE补偿平均动能的情况类似(Chen et al, 2014; Kang et al, 2015)。风场的做功始终为正, 且量级较为稳定, 虽然其变化与EKE的大小变化趋势一致, 但在正、负异常年的变化量不如涡流相互作用能量转换的变化量值大, 说明EKE的变化并不是直接由风能做功造成的。压强做功的水平辐散项始终为EKE提供能量, 尽管其量值最大, 正、负异常年的变化却比较小。EKE平流项虽然量值较小, 但其在正、负异常年的变化非常大, 在正异常年可以促进涡旋能量的增长, 负异常年也会造成涡旋能量的耗散, 对EKE的变化影响是非常显著的, Xiang等(2016)也表明平流作用可以使双涡结构发生剧烈的季节内变化。此外, 摩擦耗散的消耗作用显著, 年际差异也较大。虽然没有对能量平衡示意图中的所有变量进行一一计算, 但通过对EKE收支的计算, 显而易见, 南海贯穿流以及夏季越南东向急流的平流能量输运对该区域的中尺度涡旋活动的能量变化有重要的作用。

图 10 负异常年份能量平衡示意图 Fig. 10 Same to Fig. 9, but for the negative anomaly years 注:各部分含义同图 9
3 讨论

为进一步探讨涡流相互作用的正压、斜压不稳定对EPE和EKE年际变化差异的影响, 除了前文所采取的越南离岸流的动能(李晗等, 2017)作为分类指标外, 我们进一步根据涡旋分类, 探讨气旋式涡旋与反气旋式涡旋对夏季南海西部涡流相互作用的影响。Kuo等(2011)利用数值模式模拟探讨了气旋涡与反气旋涡在与强的西边界流(黑潮)进行相互作用时的涡旋形态与能量转化的差异, 指出气旋涡会向平均流转化能量, 而反气旋涡则会从平均流吸收能量。

计算109.5°—114°E, 9°—14°N范围内0—150m垂向平均涡度, 并求空间平均值, 得到区域涡度指数VOR(图 11), 这可以表征局地涡旋受气旋涡(正)还是反气旋涡(负)主导。可以看到在1992—2011年间, 大多数年份局地主要为反气旋式涡旋, 尤其是在1992—2000年几乎都是如此, 而在2001—2011年则气旋与反气旋涡旋主导的情况大致相当。选取±2×10–10/s作为分类标准, 大于2×10–10/s为气旋式涡旋主导, 小于–2×10–10/s为反气旋式涡旋主导, 二者之间为气旋与反气旋相当的情况。按照这样的标准, 得到气旋式涡旋主导的年份有2001、2003、2005和2010年, 反气旋式涡旋主导的年份有1992、1993、

图 11 涡度指数 Fig. 11 Current vorticity index (unit: /s) 注: 109.5°—114°E, 9°—14°N范围内0—150m的空间平均涡度, 两条红色虚线表示作为气旋涡主导(上)和反气旋涡主导(下)的分界线, 其上为气旋涡主导, 其下为反气旋涡主导, 二者之间为气旋涡与反气旋涡相当。单位为/s

1994、1995、1996、1998、2004、2009和2011年, 气旋与反气旋涡旋相当的年份为1997、1999、2000、2002、2006、2007和2008年。这一分类与越南离岸流的正负异常年份(正异常年为1992、1994、1997、1999、2002、2004、2005、2009和2011, 负异常年为1995、1996、2006和2010年, 1993、1998、2000、2001、2003、2007和2008年为正常年)(李晗等, 2017)并不一致, 说明除越南离岸流和风应力旋度的强度外, 还有其他因素共同影响双涡结构涡旋特征的年际变化。

图 12分别为反气旋涡主导、气旋涡主导和二者相当的情况下EKE、EPE、T4和T2的空间分布特征。EKE大值区在反气旋涡主导时, 偏南且分布广泛; 在气旋涡主导时, 偏北且分布收窄; 双涡相当时则介于二者之间。正压不稳定在反气旋涡主导和双涡相当时的强度和空间分布几乎一致, 在气旋涡主导时强度明显减小, 但空间分布也基本一致。对比不同情况下EKE的差异, 可知正压不稳定对夏季南海西部的EKE贡献是有限的, 主要集中在越南东南沿岸。

图 12 不同涡旋特征下的EKE, EPE与正压、斜压不稳定分布 Fig. 12 Horizontal distribution of the EKE, EPE, T4 and T2 in different eddy characteristics according to Fig. 11 注:上两排为EKE和EPE, 单位均为m2/s2, 下两排为正压不稳定和斜压不稳定, 单位均为m2/s3。从左到右的三列图分别代表反气旋涡主导、气旋涡主导和双涡结构相对均衡时的分布

EPE大值区在反气旋涡主导时, 向东延伸过114°E; 在气旋涡主导时, 则明显向北延伸, 且强度减弱; 双涡相当时的空间分布与强度介于二者之间。斜压不稳定在强度上的差异与正压不稳定十分类似, 主要区域分布在越南东南, 在反气旋涡主导和双涡相当时的强度差异很小, 在气旋涡主导时强度明显减小。根据Kuo等(2011)年利用模式模拟中尺度涡与西边界流之间相互作用的结果来看, 气旋涡倾向于在涡流相互作用中失去能量, 而反气旋涡则趋于获得能量, 这可能解释为什么T2的正极值大致分布在越南离岸流以南的反气旋涡位置, 且在反气旋涡主导和双涡相当时, 都会出现显著的反气旋涡, 导致这一区域的斜压不稳定都较强; 而在气旋涡主导时, 反气旋涡很弱甚至消失, 使斜压不稳定变得很小。这里可以看到, EPE与斜压不稳定的空间分布并不是完全一致的, 说明斜压不稳定不能完全反映EPE的变化, 向EKE的转化以及扩散效应都会影响EPE的大小, 但从图中来看, 已经基本可以认为斜压不稳定是影响EPE的最主要因素, 这与前文的讨论相吻合。通过以上分析可以认为, 气旋涡与反气旋涡的相对强弱也会显著影响越南离岸流与双涡结构区域的涡流相互作用。

4 结论

本文利用1992至2011年6—9月的南海海洋再分析产品REDOS和风场资料CCMP, 探讨了夏季南海西部涡流相互作用的年际变化特征, 从能量学角度分析平均能与涡能之间的相互转化, 并以EKE为代表探讨影响其变化的各做功项的年际变化及影响, 主要结论如下:

(1) 涡旋的气旋、反气旋特征显著影响涡流相互作用: EKE极值主要沿越南离岸流分布, EPE极值在正异常年集中在12°N附近, 负异常年向南北分散。尽管EKE与EPE的量级基本一致, 前者比后者略大, 但两者的强度年际变率明显不同, EKE变率较小而EPE变率较大。随着深度增加EKE逐渐减小, 能量逐步转化和耗散; 而EPE随深度增加先增加后减小, 在次表层达到最大后以相对较慢的速度衰减。这表明随着深度的增加, 密度扰动相对水平速度剪切对海洋的影响逐渐凸显。

(2) 平衡收支分析表明, 风应力主要对EKE做正功, 是EKE的稳定能量来源; 压强做功的水平散度项的贡献主要是促进涡旋能量增加, 而EKE平流既可以为促进涡旋的增长, 也会造成涡旋的消耗, 其量值虽然小于压强和风应力做功, 但其年际变化量最大, 对EKE的年际变化影响是显著的, 说明平均流的年际变化在海洋中尺度能量的变化中起着重要的作用; 正压不稳定的贡献主要在南海西部沿岸, 影响范围较窄。在正异常年, 涡流能量显著较强, 相互之间的能量转化也较多, 整体呈现平均流向涡旋传递能量; 负异常年, 涡流能量减弱, 伴随的相互转化也减小, 甚至出现EKE反哺平均动能的情况。

本文利用数值模式产品对南海西部环流区域(南海贯穿流的主体组成部分)的涡流相互作用过程开展了探讨和研究, 但是目前为止仍局限于南海夏季过程。冬季过程南海贯穿流的影响仍然不清楚, 这也将成为未来工作进一步开展的重点。

参考文献
方文东, 方国洪, 1998. 南海南部海洋环流研究的新进展. 地球科学进展, 13(2): 166–172
王东晓, 刘钦燕, 谢强, 等, 2013. 与南海西边界流有关的区域海洋学进展. 科学通报, 58(14): 1277–1288
王东晓, 周发璓, 秦曾灏, 1996. 南海上层海洋环流两层半模式的数值模拟Ⅰ.闭边界海盆季节性环流. 海洋学报, 18(5): 30–40
李晗, 王强, 黄科, 等, 2017. 1992-2011年夏季南海西部离岸流区涡流相互作用特征. 海洋与湖沼, 48(5): 912–925 DOI:10.11693/hyhz20170400086
曾庆存, 李荣凤, 季仲贞, 等, 1989. 南海月平均流的计算. 大气科学, 13(2): 127–138
Atlas R, Hoffman R N, Ardizzone J, et al, 2011. A cross-calibrated, multiplatform ocean surface wind velocity product for meteorological and oceanographic applications. Bulletin of the American Meteorological Society, 92: 157–174 DOI:10.1175/2010BAMS2946.1
Beckmann A, Böning C W, Brügge B, et al, 1994. On the generation and role of eddy variability in the central North Atlantic Ocean. Journal of Geophysical Research:Oceans, 99(C10): 20381–20391 DOI:10.1029/94JC01654
Böning C W, Budich R G, 1992. Eddy dynamics in a primitive equation model:Sensitivity to horizontal resolution and friction. Journal of Physical Oceanography, 22(4): 361–381
Cai S Q, Long X M, Wang S G, 2007. A model study of the summer Southeast Vietnam Offshore Current in the southern South China Sea. Continental Shelf Research, 27(18): 2357–2372 DOI:10.1016/j.csr.2007.06.002
Chen C L, Wang G H, 2014. Interannual variability of the eastward current in the western South China Sea associated with the summer Asian monsoon. Journal of Geophysical Research:Oceans, 119(9): 5745–5754 DOI:10.1002/2014JC010309
Cheng X H, Qi Y Q, 2010. Variations of eddy kinetic energy in the South China Sea. Journal of Oceanography, 66(1): 85–94 DOI:10.1007/s10872-010-0007-y
Fang G, Wang G, Fang Y, et al, 2012. A review on the South China Sea western boundary current. Acta Oceanologica Sinica, 31(5): 1–10 DOI:10.1007/s13131-012-0231-y
Fang W D, Fang G H, Shi P, et al, 2002. Seasonal structures of upper layer circulation in the southern South China Sea from in situ observations. Journal of Geophysical Research:Oceans, 107(C11): 23–1
Gan J P, Qu T D, 2008. Coastal jet separation and associated flow variability in the southwest South China Sea. Deep Sea Research Part Ⅰ:Oceanographic Research Papers, 55(1): 1–19 DOI:10.1016/j.dsr.2007.09.008
Geng W, Xie Q, Chen G X, et al, 2016. Numerical study on the eddy-mean flow interaction between a cyclonic eddy and Kuroshio. Journal of Oceanography, 72(5): 727–745 DOI:10.1007/s10872-016-0366-0
Gill A E, 2016. Atmosphere-Ocean Dynamics. Amsterdam: Elsevier,
Hu J Y, Gan J P, Sun Z Y, et al, 2011. Observed three-dimensional structure of a cold eddy in the southwestern South China Sea. Journal of Geophysical Research:Oceans, 116(C5)
Ivchenko V O, Tréguier A M, Best S E, 1997. A kinetic energy budget and internal instabilities in the Fine Resolution Antarctic Model. Journal of Physical Oceanography, 27(1): 5–22 DOI:10.1175/1520-0485(1997)027<0005:AKEBAI>2.0.CO;2
Jia Y L, Liu Q Y, Liu W, 2005. Primary study of the mechanism of eddy shedding from the Kuroshio bend in Luzon Strait. Journal of Oceanography, 61(6): 1017–1027 DOI:10.1007/s10872-006-0018-x
Kang D J, Curchitser E N, 2015. Energetics of eddy-mean flow interactions in the Gulf Stream region. Journal of Physical Oceanography, 45(4): 1103–1120 DOI:10.1175/JPO-D-14-0200.1
Kuo Y C, Chern C S, 2011. Numerical study on the interactions between a mesoscale eddy and a western boundary current. Journal of Oceanography, 67(3): 263–272 DOI:10.1007/s10872-011-0026-3
Li L, Xu J D, Jing C S, et al, 2003. Annual variation of sea surface height, dynamic topography and circulation in the South China Sea-A TOPEX/Poseidon satellite altimetry study. Science in China Series D:Earth Sciences, 46(2): 127–138
Li Y L, Han W Q, Wilkin J L, et al, 2014. Interannual variability of the surface summertime eastward jet in the South China Sea. Journal of Geophysical Research:Oceans, 119(10): 7205–7228 DOI:10.1002/2014JC010206
Liu Z Y, Yang H J, Liu Q Y, 2001. Regional dynamics of seasonal variability in the South China Sea. Journal of Physical Oceanography, 31(1): 272–284 DOI:10.1175/1520-0485(2001)031<0272:RDOSVI>2.0.CO;2
Lorenz E N, 1955. Available potential energy and the maintenance of the general circulation. Tellus, 7(2): 157–167 DOI:10.3402/tellusa.v7i2.8796
Nan F, He Z G, Zhou H, et al, 2011. Three long-lived anticyclonic eddies in the northern South China Sea. Journal of Geophysical Research, 116(C5): C05002 DOI:10.1029/2010JC006790
Qu T D, Du Y, Sasaki H, 2006. South China Sea throughflow:A heat and freshwater conveyor. Geophysical Research Letters, 33: L23617 DOI:10.1029/2006GL028350
Quan Q, Xue H J, Qin H L, et al, 2016. Features and variability of the South China Sea western boundary current from 1992 to 2011. Ocean Dynamics, 66(6-7): 795–810 DOI:10.1007/s10236-016-0951-1
Shang X D, Liu Q, Xie X H, et al, 2015. Characteristics and seasonal variability of internal tides in the southern South China Sea. Deep Sea Research Part Ⅰ:Oceanographic Research Papers, 98: 43–52 DOI:10.1016/j.dsr.2014.12.005
Shaw P T, Chao S Y, Fu L L, 1999. Sea surface height variations in the South China Sea from satellite altimetry. Oceanologica Acta, 22(1): 1–17 DOI:10.1016/S0399-1784(99)80028-0
Treguier A M, 1992. Kinetic energy analysis of an eddy resolving, primitive equation model of the North Atlantic. Journal of Geophysical Research:Atmospheres, 97: 687–701 DOI:10.1029/91JC02350
Von Storch J S, Eden C, Fast I, et al, 2012. An estimate of the Lorenz energy cycle for the world ocean based on the STORM/NCEP simulation. Journal of Physical Oceanography, 42(12): 2185–2205 DOI:10.1175/JPO-D-12-079.1
Wang D X, Liu Q Y, Huang R X, et al, 2006. Interannual variability of the South China Sea throughflow inferred from wind data and an ocean data assimilation product. Geophysical Research Letters, 33: L14605 DOI:10.1029/2006GL026316
Wang D X, Xu H Z, Lin J, et al, 2008. Anticyclonic eddies in the northeastern South China Sea during winter 2003/2004. Journal of Oceanography, 64(6): 925–935 DOI:10.1007/s10872-008-0076-3
Wang G H, Su J L, Chu P C, 2003. Mesoscale eddies in the South China Sea observed with altimeter data. Geophysical Research Letters, 30(21): 2121 DOI:10.1029/2003GL018532
Wang G H, Wang C Z, Huang R X, 2010. Interdecadal variability of the eastward current in the South China Sea associated with the summer Asian monsoon. Journal of Climate, 23(22): 6115–6123 DOI:10.1175/2010JCLI3607.1
Wu C R, Shaw P T, Chao S Y, 1999. Assimilating altimetric data into a South China Sea model. Journal of Geophysical Research:Oceans, 1042(C12): 29987–30005
Xiang R, Fang W D, Zhou S Q, 2016. The anticyclonic circulation in the southern South China Sea:Observed structure, seasonal development and interannual variability. Journal of Marine Systems, 154: 131–145 DOI:10.1016/j.jmarsys.2015.10.004
Xiu P, Chai F, Shi L, et al, 2010. A census of eddy activities in the South China Sea during 1993-2007. Journal of Geophysical Research:Oceans, 115(C3): C03012
Xue H, Mellor G L, 1993. Instability of the Gulf Stream front in the South Atlantic Bight. Journal of Physical Oceanography, 23: 2326–2350 DOI:10.1175/1520-0485(1993)023<2326:IOTGSF>2.0.CO;2
Yang H J, Liu Q Y, Liu Z Y, et al, 2002. A general circulation model study of the dynamics of the upper ocean circulation of the South China Sea. Journal of Geophysical Research:Oceans, 107(C7): 22–1
Yang H Y, Wu L X, Liu H L, et al, 2013. Eddy energy sources and sinks in the South China Sea. Journal of Geophysical Research:Oceans, 118(9): 4716–4726 DOI:10.1002/jgrc.20343
Yu Z, Shen S, McCreary J P, et al, 2007. South China Sea throughflow as evidenced by satellite images and numerical experiments. Geophysical Research Letters, 34(1): L01601 DOI:10.1029/2006GL028103
Zeng X Z, Peng S Q, Li Z J, et al, 2014. A reanalysis dataset of the South China Sea. Scientific Data, 1: 140052 DOI:10.1038/sdata.2014.52
Zhuang W, Xie S P, Wang D X, et al, 2010a. Intraseasonal variability in sea surface height over the South China Sea. Journal of Geophysical Research:Oceans, 115(C4): C04010
Zhuang W, Du Y, Wang D X, et al, 2010b. Pathways of mesoscale variability in the South China Sea. Chinese Journal of Oceanology and Limnology, 28(5): 1055–1067 DOI:10.1007/s00343-010-0035-x
Zu T T, Wang D X, Yan C X, et al, 2013. Evolution of an anticyclonic eddy southwest of Taiwan. Ocean Dynamics, 63(5): 519–531 DOI:10.1007/s10236-013-0612-6