随着全球气候变暖, 海平面在不断上升。根据IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)的第五次评估报告(Church et al, 2013), 1993-2010期间全球海平面上升速率达到2.8—3.6mm/a, 明显大于1901—2010年的平均上升速率1.5—1.9mm/a, 这表明近二十年全球海平面上升变化正在加剧。在全球海平面上升的背景下, 我国沿海海平面高度同样处于快速上升趋势。《2015年中国海平面公报》显示, 中国沿海1980—2015年的海平面上升速率为3.0mm/a, 2015年的海平面为近三十年的第四高位(国家海洋局, 2016)。受到海平面升高的影响, 海水位的不断升高加剧了风暴潮、海岸侵蚀、海水入侵等海洋灾害性事件发生的可能性, 给沿海地区经济发展和人类生存环境造成威胁。通过开展海平面变化研究, 探究其主要影响因子, 进一步预测海平面的变化趋势可有效预防海洋灾害性事件的发生。因此, 开展海平面变化研究, 对于灾害评估具有十分重要的意义。

截止20世纪90年代末, 研究者们主要基于验潮站数据, 对中国近海海平面变化进行统计分析。吴中鼎等(2003)利用验潮站数据得出中国近海50年平均的海平面变化速度为(1.3±0.25) mm/a。但由于验潮站主要位于沿岸海域, 且分布不均, 同时验潮站测量的海平面变化受陆地沉降与近海地形的严重影响, 无法全面反映气候变化(Nerem, 1995)。随着卫星高度计遥感观测的不断发展, 遥感测高数据以其高空间覆盖度、高测量精度和长时间序列等特点成为研究海平面变化的重要数据源(Fu et al, 2000; Feng et al, 2012)。李大炜等(2012)利用多源卫星数据对全球海域海平面变化趋势进行分析, 认为在1993-2011年间全球平均海平面以3.12±0.4mm/a的速率上升。王龙等(2014)针对东海海域海平面变化特征进行分析, 认为1993—2011年间东海海平面线性上升速率为3.28mm/a。

除了具有趋势变化外, 东中国海海平面变化还表现出周期性和时空差异大等特性。詹金刚等(2008)利用卫星数据分析我国近海海平面变化, 结果表明1992—2007年周期信号在海平面变化中占主导地位, 半年周期信号在南海比较明显, 而黄海和东海则主要为高频信号。王慧等(2011)利用海洋观测站数据分析中国沿海冬季海平面的变化, 指出冬季海平面于1980—2010年存在显著的年际和年代际变化, 具有准2—4a、7—9a和18.6a周期。

导致海平面变化的主要因素包括两个方面(Cazenaveet al, 2008):一是海水质量导致的变化, 如冰的溶化、降水、蒸发、径流等水体质量交换; 二是由海水密度变化, 可称为因温度或盐度变化引起的比容效应(Steric effect)。郭金运等(2015)研究了东中国海SSH季节变化和空间分布, 认为与季风和海水温度引起的海水体积变化和热比容效应有关。

本文基于卫星高度计数据, 分析东中国海海平面的时空变化特征和长期变化趋势, 探讨了不同海域海平面变化的影响因素及相关性。

1 数据与对比 1.1 数据来源

本文采用的卫星高度数据为法国国家空间研究中心(CNES)AVISO(Archiving Validation and International of Satellites Oceanographic)提供的网格化绝对动力高度地形ADT(Absolute Dynamic Topography)数据(http://www.aviso.altimetry.fr/en/home.html)。该数据为T/P、Jason-1、ERS和ENVISAT等卫星的多源测高融合数据。AVISO提供了两种数据, 一种是海平面异常SLA(Sea Level Anomaly)数据; 第二种是ADT数据, 它等于SLA与平均动力地形MDT(Mean Dynamic Topography)之和, 其中MDT是平均海表面高度与大地水准面之差, 它代表大尺度平均海流引起的海表面高度变化。由于同一地点的ADT与SLA仅差一个常值MDT, 在进行长期趋势估计时两类数据是等效的。

1.2 数据校验与对比

文中采用网格化ADT数据对东中国海海平面高度SSH(Sea Surface Height)进行分析, 时间长度为1993年1月至2015年12月, 空间分辨率为1/4°×1/4°, 时间分辨率为1天, 海域范围23°—41°N, 117°—130°E。

选取两个验潮站数据与AVISO卫星高度计的SSH数据进行对比, 遥感数据格点与验潮站经纬度相同。在渤海和东海各取一个台站, 分别为大连验潮站和坎门验潮站, SSH数据时间范围是2013—2015年, 计算得到各月距平变化(图 1)。通过比较得知, 大连验潮站SSH的季节变化明显, 最低值出现在冬季(12、1、2月), 夏季(7、8、9月)SSH最高, 虽然与卫星高度计SSH数据变化较为一致, 但后者在冬、夏两季的结果偏差较大。坎门验潮站的SSH变化要复杂, 最高值出现在9—11月, 最低值主要出现在1—3月份, 但变化较大。整体而言, 卫星高度计数据与两个验潮站数据对应较好, 利用该数据分析东中国海SSH的时空变化可信度较高。

2 结果与讨论 2.1 东中国海SSH空间分布与季节变化特征

对1993—2015共23年的东中国海海平面高度月均数据进行气候态平均, 得到SSH多年平均的空间分布, 并进行了标准差分析(图 2)。图 2a表明东中国海SSH具有显著的区域性差异, 从北向南递增, 以70cm等值线为界, 渤海、黄海和东海北部海域SSH较低, 小于70cm。渤海大部分海域, 黄海中部和山东半岛南部海域SSH最低, 低于60cm。SSH最低值为56.8cm, 位于渤海北部秦皇岛附近海域。东海大部分海域SSH高于70cm, 最大值出现在台湾海峡澎湖列岛以西海域, 高达107.0cm, 整个研究海域南北SSH高度差为50.2cm。东海黑潮主轴路径几乎与SSH的100cm等值线一致, 往东南方向, SSH迅速升高, 琉球群岛以东海域SSH高达140cm。且在东海黑潮流经海域SSH等值线比较密集, 表明垂直于黑潮流轴方向, 海平面高度的变化梯度较大, 形成驱动太平洋西边界强地转流的水平压强梯度力。

图 2b是东中国海SSH季节变化的标准差分布。SSH标准差高值区主要分布在渤海、黄、东海的近岸浅水区和台湾海峡西侧海域, 表明在这些海域海平面的季节差异较大, 具有较明显的季节变化特征。低值区主要分布在黄海中部、台湾东北部和台湾海峡东侧海域, 这些海域的季节差异相对要小。

对研究海域1993—2015年的SSH进行逐月平均, 得到气候态月均分布, 取1、4、7、10月分别代表冬季、春季、夏季和秋季。为比较不同海区SSH变化, 定义渤海范围为(37°—41°N, 117°—122°E), 黄海范围为(37°—39 N, 122°—126°E)和(32°—37°N, 117°—126°E), 东海范围为(23°—32°N, 117°—126°E)。图 3和图 4分别给出东中国海SSH在不同季节的空间分布和不同海区SSH的季节变化。

冬季, 整个东中国海SSH呈现北低南高的分布特征, 最低海域在渤海北部, 1月平均SSH为46.7cm (图 4), 为全年最低; 最高海域位于台湾海峡南端, 高达110cm。但1月并不是SSH最低的月份, 海平面仍呈下降变化, 70cm等值线继续南移, 到春季4月份时, 整个海区SSH呈最低分布, 渤海、黄海和东海中北部大部分海域SSH都小于70cm, 该等值线移至长江口以南。

夏季, 太阳辐射加强, 海水温度不断升高, 海水膨胀, 整个海域海平面明显升高, 渤海和黄海近岸浅水区升温明显, 海平面高度增加也相应较大。对应黄海夏季中北部的冷水团区, 海平面出现低值区, 此外, 由于受沿岸上升流的影响, 闽浙沿岸海域海平面高度在7月也出现低值分布。但7月也不是SSH最高的月份, 海平面继续呈上升变化, 70cm等值线在秋季10月份时已向北扩展到黄海中北部, 东海大部分海域SSH均高于80cm。由于北上台湾暖流的影响, 秋季(10月)时SSH的100cm等值线出现台湾海峡北部和闽浙沿岸, 90cm等值线则沿垂直于岸线方向向北到达浙江外海, 同时夏季长江淡水的大量输入也导致苏北沿岸海域SSH的增加, 海平面高度超过80cm。

东中国海SSH有显著的季节变化(图 4)。整个研究海域, SSH最小值为67.5cm, 出现在3月, 9月则最高, 两极值月份高度差为17.6cm。虽然一年中海洋上最低和最高气温分别出现在2月和8月, 但由于海水的比热容比大气大三倍量级, 海水降温和升温均出现一个月的时间滞后, 相应地整个东中国海SSH的变化也滞后一个月达到极值。但渤海、黄海和东海三个海区的SSH分布除受季节温度变化影响, 还受到海区水深和一些海洋动力过程的影响。

由于渤海水深较浅, 冬季(1月)气温最低时, 在海上强劲的风应力搅拌混合作用下, 海水温度可从表到底快速地混合均匀, 水温也降到最低, 所以1月渤海SSH最低。考虑黄海冷水团的影响, 黄海最高SSH分布更是推迟到10月份冷水团消退之后。东海海平面高度除了受气温的季节变化影响外, 台湾暖流强弱的季节变化对东海SSH的分布也有重要影响。

根据图 4可知, 冬季(1月)是东中国海气候态月平均SSH南北差值最大的季节, 东海和渤海高达31.9cm; 9月的南北差异最小, 减小到19.2cm。渤海是海平面高度季节差异最大的海域, 最大年变化为28.0cm。黄海则是SSH季节差异最小的海域, 最低和最高值分别出现在3月和10月, 年较差只有16.9cm, 考虑主要是夏季黄海冷水团的存在阻碍了海平面高度的升高。由图 2b中SSH的标准差分布也可知, 渤海是标准差较大的分布海域, 黄海中部SSH的标准差则较小。综上所述, 东中国海海平面高度具有季节变化特征, 和显著的区域分布特点。

2.2 东中国海SSH年际变化特征

对SSH进行区域平均, 图 5a给出1993—2015年东中国海SSH的时间序列。东中国海海平面高度变化有显著的年周期变化, 冬春季降到低值, 夏秋季达到高值。在1995—1998年, 2013—2015年东中国海SSH年变化幅度减小, 而1999—2001年, 2010—2012年东中国海SSH的年变化幅度明显增大, 海平面高度的这种年振幅变化规律与ENSO过程密切相关(王国栋等, 2011; 王慧等, 2014)。

根据NOAA气候预报中心(Climate Prediction Center, CPC)对Nino 3.4区ENSO过程的ONI(Ocean Nino Index)统计分析, 1997/1998年发生强厄尔尼诺事件, 1997年12月ONI达到2.3, 东中国海SSH年变化幅度明显减小, 且在1996年3月SSH提前约1年出现显著减小, 同样对于2015/2016的强厄尔尼诺事件, 2015年SSH年变化幅度也相应减小, 类似地在2013年10月SSH也提前约1年(2014年10月该厄尔尼诺事件开始)出现减幅变化(图 5a)。1998年6月厄尔尼诺事件结束后, 于1998年8月转变为强拉尼娜事件, 且该事件持续时间较长, 直到2001年1月才结束, 此时东中国海SSH年变化幅度显著增大, 且于2001年9月达到一极大值, 比拉尼娜事件结束滞后8个月。从2010年8月至2011年3月同样出现一次中等强度拉尼娜事件, 2010年12月ONI达到-1.4, 东中国海SSH年幅度在2011年有明显增大, 且于2011年9月达到一极大值, 比拉尼娜事件结束时间滞后6个月。可见东中国海SSH的年变化振幅与ENSO事件呈负相关, 厄尔尼诺事件期间SSH年变化幅度减小, 且减小的变化提前约1年出现, 相反, 拉尼娜事件期间SSH年幅度变化增大, 且增加的变化会持续并滞后6个月或以上。

图 5a还表明东中国海海平面高度存在明显的升高趋势, 通过对原始日平均SSH数据移除年周期和半年周期信号, 并进行30天和60天滤波分析, 最后对所得数据进行线性拟合(图 5b)。在这23年中, 东中国海平均海平面呈明显的线性上升趋势, 上升速率为2.82mm/a。根据AVISO数据统计结果, 同时期全球平均海平面的线性上升速率为3.21mm/a, 东中国海的SSH升高趋势略小于全球变化。

采用小波分析方法, 对东中国海海平面变化的周期特征进行了分析。先对东中国海SSH异常去除趋势项后进行1—10a带通滤波处理, 再将滤波后获得的年际变化分量进行小波分析。图 6a中黑线所包含的区域超过了95%信度检验, 其结果是可信的, 可信数据显示东中国海SSH异常在1.5—3a的年际振荡最为明显, 尤其体现在2009—2013年间。图 6b为整个时间序列的小波谱分布图, 横坐标为方差, 纵坐标为周期, 与图 6a中的纵轴相同, 结果显示1.5—3a的振荡信号超过了95%信度, 表明SSH具有显著年际变化特征, 其谱峰值对应的年际变化周期为2.2a。

2.3 东中国海SSH的EOF模态分析

对东中国海23年的SSH气候态距平数据去除趋势项后进行经验正交函数分析(Empirical orthogonal function, EOF), 得到SSH距平的空间模态分布及其对应的时间变化系数(图 7)。EOF前三个主要模态的累计贡献率达77.03%, 前三模态分别记为EOF1, EOF2, EOF3, 它们的方差贡献率依次为: 44.95%、18.06%和14.02%。

图 7a是SSH距平的第一模态, 对应时间系数在图 7d中。EOF1的方差贡献率为44.95%, 解释了SSH偏差变化近一半的信息。从其空间分布可知渤海、黄海北部、山东半岛沿岸和苏北浅滩海域、东海中北部SSH偏差变化较大, 黄海中部、台湾东北部及台湾海峡的SSH偏差变化较小。从时间变化曲线可知, 海平面年周期变化显著, 季节空间分布模态占主导地位。整个研究海域都呈正位相分布, 表明东中国海SSH的升高或降低都是同步的。

渤海和苏北浅滩海域由于水深较浅, 对冬季强风搅拌混合作用及夏季净热输入的响应较迅速, SSH的年变化幅度较大, 表现为EOF1中的高值区。黄海中部受夏季黄海冷水团的影响, 抑制了夏季海平面的升高, 表现为EOF1中的低值区, 而台湾海峡虽然SSH较大(图 2), 但其年幅度变化较小, 同在EOF1中为低值区; 台湾岛东北部存在冷涡, 决定了该海域的SSH在EOF1中的分布。该模态主要反映了海水温度对海平面季节变化有较大贡献, 因为该模态下高值区域均位于海水温度季节变化较为显著的海域, 而低值区则为海水温度季节变化较小的海域(武扬, 2013)。

图 7b是SSH距平的第二模态, 其空间分布反映了由于风应力及长江径流等局地过程导致的SSH偏差变化。除苏北浅滩、闽浙沿岸海域和台湾东北部为负值外, 其他海域均为正值, 这种分布正是反映了夏秋季节这三个海区与其他海域SSH偏差变化的反位相关系。时间序列显示夏季为负值, 表明闽浙沿岸、苏北浅滩和长江口附近海域SSH在夏季表现为正偏差, 由于台湾暖流北上势力与长江径流在夏季较强(张志欣, 2014)同时东南风盛行(毛园等, 2002), 由此引起的海水堆积导致该海区SSH上升。渤海北部和黑潮主流区域SSH表现为正位相, 表明在夏秋季节这两个海区SSH呈下降趋势。

图 7c是SSH距平的第三模态, 其空间分布反映东中国海SSH与西北太平洋SSH偏差变化之间的反位相关系, 整个东中国海SSH基本呈负偏差, 黑潮东南大洋区SSH出现一正值中心。对EOF3时间系数进行谱分析, 得到其年际变化周期为2.9a和4.3a。由图 5a可知, 1993—2015这23年间, 共发生7次El-Nino事件(平均周期3.3a), 与东中国海海平面异常的EOF3模态时间序列主周期相近。此外, 自2000年以后, ENSO的主周期明显缩短(McPhaden, 2012; Hu et al, 2017), SSH年际变化的振荡周期主要集中在1—3a, 因此可认为EOF3的空间分布反映了SSH年际变化特征, 同时还表明东中国海SSH年际变化受ENSO事件的调制(Zuo et al, 2012)。

3 结论

本文采用1993—2015年的AVISO卫星高度数据, 分析了东中国海海平面高度的时空变化特征, 并探讨了不同海洋水文动力过程和ENSO过程对东中国海SSH的影响。

东中国海海平面高度具有显著的季节变化, 冬、春季为海平面低值季节, 夏、秋季是高值季节, 由于海水比大气的比热容要大, 导致一年中SSH的最小值和最大值相对气温的极值月份滞后一个月。虽然东中海SSH整体呈现从北向南逐渐升高的分布特点, 但由于海区水深和水文过程(如黄海冷水团、长江径流输入、闽浙沿岸流、台湾暖流等)的影响, 导致东中国海SSH在不同季节呈现出明显的区域性特点。

东中国海SSH在23年间的线性上升速率为2.82mm/a, 通过小波分析, 表明存在多时间尺度的周期变化, 特征周期主要包括1a、2.2a, 其中年变化周期特征最为显著。

基于EOF分析, 东中国海海平面高度距平分为三个主要模态。EOF第一模态的方差贡献率为44.95%, 主要解释了年变化周期下的SSH偏差分布, 且整个研究海域都为正位相, 表明SSH的升高或降低是同步的, 反映了季节变化下海水温度比容效应对SSH分布的影响。EOF第二模态的方差贡献率为18.06%, 主要解释了半年周期内SSH的偏差分布, 反映了局地季节内水动力过程长江径流、闽浙沿岸流和季风的影响。EOF第三模态的方差贡献率为14.02%, 主要解释了年际周期内SSH的偏差分布, 表明东中国海SSH受ENSO过程调制, 年际变化主周期为2.9a和4.3a。关于两者之间的影响机制, 希望通过进一步研究进行深入探讨。