2019, Vol. 50
中国海洋湖沼学会主办。
文章信息
- 汤博, 侯一筠, 殷玉齐, 胡珀. 2019.
- TANG Bo, HOU Yi-Jun, YIN Yu-Qi, HU Po. 2019.
- 北太平洋副热带逆流区中尺度涡旋的统计特征及其分布规律
- STATISTICAL CHARACTERISTICS OF MESOSCALE EDDIES AND THE DISTRIBUTION IN THE NORTH PACIFIC SUBTROPICAL COUNTERCURRENT
- 海洋与湖沼, 50(5): 937-947
- Oceanologia et Limnologia Sinica, 50(5): 937-947.
- http://dx.doi.org/10.11693/hyhz20190300050
文章历史
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收稿日期：2019-03-10
收修改稿日期：2019-04-14
2. 中国科学院海洋环流与波动重点实验室 青岛 266071;
3. 中国科学院大学 北京 100049;
4. 中国科学院海洋大科学研究中心 青岛 266071;
5. 青岛海洋科学与技术试点国家实验室海洋动力过程与气候功能实验室 青岛 266237
2. Key Laboratory of Ocean Circulation and Wave, Chinese Academy of Sciences, Qingdao 266071, China;
3. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China;
4. Center for Ocean Mega-Science, Chinese Academy of Sciences, Qingdao 266071, China;
5. Laboratory for Ocean and Climate Dynamics, Pilot National Laboratory for Marine Science and Technology(Qingdao), Qingdao 266237, China
中尺度涡旋在全球海洋中普遍存在, 具有数天至数百天的时间尺度, 数十公里至数百公里的空间尺度, 是非线性和孤立的, 具有气旋和反气旋特征。一般来说, 它们会捕获海水并向西传播, 从而影响物质的运输(Chelton et al, 2011; Chaigneau et al, 2011)。它们还可以调节海洋环流, 影响温度, 盐度和叶绿素的水平和垂直分布(Stammer, 1997, 1998; Qiu et al, 2005; Chen et al, 2011, 2012; Liu et al, 2011; Dong et al, 2011)。一直以来, 现场观测资料是研究中尺度涡旋的重要形式, 主要包括实测数据(Li et al, 1998; Hu et al, 2012)、Argo剖面浮标数据(Chen et al, 2011; Liu et al, 2012)、漂流浮标数据(Chow et al, 2008; Nan et al, 2011)和XBT数据(Lee et al, 2003)等。近年来, 卫星高度计数据的日益完善在很大程度上解决了观测数据的时间不连续和区域局限性等问题, 衍生了大量涡旋研究成果(Qiu, 1999; Qiu et al, 2010; Chelton et al, 2007, 2011; Liu et al, 2012; Hwang et al, 2004; Yin et al, 2017)。其中, Chelton等(2011)通过16a(1993—2008年)的卫星高度计SLA数据, 详细地分析了全球中尺度涡旋的统计特征、分布特征、运动特性、形状、非线性和传播特征等。
由于与北赤道流(North Equatorial Current, NEC)的垂直剪切作用, 北太平洋副热带逆流区(Subtropical Countercurrent, STCC)具有复杂的环流结构, 伴随着显著的中尺度涡旋过程, 成为近年国内外学者研究的重点。Hwang等(2004)利用基于卫星高度计数据的地转流场, 识别了STCC区域中的涡旋。Liu等(2012)利用卫星资料构建了STCC区域的涡旋数据集。他们的结果表明该区域的涡旋以8km/d的速度向西传播, 直到到达台湾以东的黑潮附近。Qiu(1999)利用多年的卫星资料, 指出STCC区的涡动能(Eddy Kinetic Energy, EKE)具有显著的季节变化, 且该变化特征是斜压不稳定的一种体现。Qiu等(2010)研究了西北太平洋STCC区域中尺度涡旋的年际变化:在1996— 1998年和2003—2008年涡旋非常活跃, 在1993— 1995年以及1999—2002年涡旋的活跃程度低于平均水平。此外, STCC区中尺度涡的重要性还体现在其对水团的输运(Qiu et al, 2005)。
值得一提的是, 不同地区中尺度涡旋的分布特征表现出一些相似的性质。总体而言, 在全球海洋中, 涡旋的振幅、半径和旋转速度值大多分别在2—20cm、50—150km和5—40cm/s的范围内, 且具有右偏分布的特征(Chelton et al, 2011)。最近的一项研究指出北太平洋中尺度涡旋的半径、振幅、传播速度和EKE服从瑞利分布(Cheng et al, 2014)。
综上所述, 前人通过实测资料和卫星资料, 分析了全球、北太平洋乃至STCC等区域中尺度涡旋的统计特征及其和概率分布。但是, STCC区域涡旋的统计、分布特征还缺乏系统的归纳, 其与全球、大洋涡旋特征的差异也没有对比研究。此外, 瑞利分布并未充分体现涡旋的某些性质, 拟合曲线和统计数据在数值较大时存在明显的偏差。因此, 本文基于Chelton等(2011)提供的全球涡旋数据集, 详细归纳了STCC区域中尺度涡旋的统计特征、空间分布、移动特征及其季节、年际变化, 利用效果更优的对数正态分布对其进行拟合, 并将结果与北太平洋中尺度涡的特征进行对比, 从而更好地理解STCC区域中尺度涡的统计、分布特征。
1 数据资料 1.1 卫星高度计资料本文使用DUACS 2014近20a的地表地转速度异常数据来计算中尺度涡旋中的EKE(Pujol et al, 2016)。该数据由法国国家空间研究中心卫星海洋学数据存档中心(Archiving, Validation and Interpretation of Satellite Oceanographic, AVISO)提供, 融合了Topex/Poseidon、ERS-1和ERS-2、Jason-1和Jason-2、EnviSat和GFO(Geo Follow-On)卫星数据。它的时间分辨率为1d, 空间分辨率为0.25°。此外, 地转速度异常数据代表了20a(1993—2012年)地转速度和平均速度之间的差异。每单位质量的EKE定义为:
(1)其中, u'和v'表示纬向和经向地转速度异常。图 1为近25a来北太平洋涡旋平均EKE的分布, 不难看出, 除了黑潮延伸体区域, STCC区域具有较大的EKE, 是涡旋活跃的区域。
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| 图 1 1993—2018年北太平洋中尺度涡旋平均涡动能(Eddy Kinetic Energy, EKE)的分布 Fig. 1 Mean EKE from 1993 to 2018 in the North Pacific 注:红色方框表示本文所研究的北太平洋副热带逆流(Subtropical Countercurrent, STCC)区域 |
本文使用的涡旋数据基于Chelton等利用多年的AVISO卫星高度计探测得到的涡旋数据集, 其时间分辨率为7d, 空间分辨率为0.25°×0.25°。他们采用海面高度异常(sea surface height anomaly, SSHA)闭合等值线法探测涡旋(Chelton et al, 2011), 探测过程中所需要满足的条件为:气旋涡(反气旋涡)范围内的所有格点的海表面高度必须全部低于(高于)该阈值; 闭合曲线内的格点数至少为8个, 且不能超过1000个; 气旋涡(反气旋涡)范围内必须存在一个海表面高度的最小值(最大值); 涡旋的生命周期必须在4周以上; 涡旋的水位异常必须在1cm以上; 闭合曲线内任意格点之间的距离不能超过给定的阈值。涡旋的追踪方法为椭圆追踪法(Chelton et al, 2007, 2011), 其基本追踪过程为:从第一周起, 由东侧海区开始, 将首次探测到的涡旋中心定义为圆心, 随后假定一个圆形区域并将其视为此涡旋下一周可能到达的区域, 限定相邻步长的涡旋半径和振幅比值小于10。按照上述的判断标准, 每一周追踪一次, 直到没有满足探测条件的涡旋为止。如果单次追踪持续4周以上, 则由此次追踪所得的结果就被视为同一个中尺度涡旋。如果在某一周追踪到多个满足探测条件的涡旋, 则选择与上周涡旋中心距离最近的结果。
目前, Chelton涡旋数据集已更新至2018年, 时间分辨率已提高至1d, 可以在AVISO上网站直接下载(https://www.aviso.altimetr-y.fr/en/data/products/value-added-products/global-mesoscale-eddytrajectory-product.html)。本文选取了1993—2018年的数据, 包含179127个气旋涡和173245个反气旋涡。该数据集提供了涡旋的振幅(海表面高度(sea surface height, SSH)的极值与涡旋内SSH的平均值之间的差值)、半径(涡旋的半径, 其面积等于最大旋转速度的轮廓所包围的圆)以及旋转速度(涡旋内的最大环绕速度)。此外, 我们通过半径L和旋转速度U定义了罗斯贝数R, 如方程(2)所示:
(2)其中, f为科氏参数。由于考虑到中尺度涡旋需要满足地转平衡, 因此在由方程(2)得到的结果中剔除了罗斯贝数超过0.1的数据。
2 结果与分析 2.1 STCC区域涡旋的基本特征基于Chelton数据集, 本文首先分析了1993—2018年STCC中3601个气旋涡和3373个反气旋涡的振幅、半径、旋转速度和罗斯贝数(表 1)。两种涡旋的平均寿命分别为16周和17周, 最长可达200周以上。气旋涡的平均振幅(旋转速度, 罗斯贝数)为8.1cm(24.98cm/s, 0.053), 略高于反气旋漩涡的7.3cm (22.89cm/s, 0.042)。振幅(旋转速度)最大值为39cm (92.19cm/s), 同样略高于反气旋涡旋的23cm (57.74cm/s)。而二者具有相似的空间尺度, 气旋涡(反气旋涡)半径的平均值和最大值分别为91km(94km)和176km(179km)。反气旋涡的最大罗斯贝数(0.1)与气旋涡相同。气旋涡和反气旋涡的平均EKE分别为315cm2/s2和351cm2/s2, 最大EKE分别为680cm2/s2和706cm2/s2。
| 区域 | 特征 | 数量(个) | 生命周期(周) | 振幅 (cm) |
半径 (km) |
旋转速度 (cm/s) |
罗斯贝数 | 涡动能 (cm2/s2) |
| STCC | 气旋涡 | 3601 | 16±18 (4, 211) |
8.1±5.6 (1.7, 39.0) |
91±23 (48, 176) |
24.98±9.51 (9.08, 92.19) |
0.053±0.051 (0.002, 0.100) |
315±112 (30, 680) |
| 反气旋涡 | 3373 | 17±20 (4, 236) |
7.3±5.4 (1.9, 23.0) |
94±25 (45, 179) |
22.89±6.11 (8.01, 57.74) |
0.042±0.045 (0.002, 0.100) |
351±120 (40, 706) |
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| 北太平洋 | 气旋涡 | 23968 | 12±15 (4, 225) |
5.2±4.9 (1.2, 40.0) |
86±34 (27, 303) |
17.12±12.31 (3.11, 143.21) |
0.051±0.055 (0, 0.100) |
262±322 (1, 3748) |
| 反气旋涡 | 22732 | 12±18 (4, 225) |
5.0±4.7 (1.3, 41.0) |
87±35 (34, 311) |
16.05±10.52 (3.06, 162.32) |
0.045±0.046 (0.001, 0.100) |
280±325 (1, 4836) |
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| 注:数据格式为均值±标准差(最小值, 最大值) | ||||||||
上述所得的涡旋特征基本符合与前人在同一区域的研究结果(Liu et al, 2012), 但部分涡旋特征在数值上存在一定的差异。例如, 涡旋的数量和平均半径略大于Liu等(2012)的结果: 3315(2987)、84.7km (86.2km); 而涡旋的平均生命周期略小于前人的结果:约18周。这与所用涡旋数据集的差异有关, 本文所用的Chelton数据集基于SSHA方法探测涡旋, 而Liu等(2012)所用的涡旋数据集是基于几何流速的方法探测涡旋, 不同的涡旋探测方法在一定程度上影响了涡旋的数量和水平尺度。此外, Liu等(2012)选取了8周以上的涡旋进行分析, 而本文中还分析了生命周期为4周的涡旋, 故所得的涡旋数量较多而平均生命周期较短。
图 2和图 3分别展示了STCC区域内涡旋产生频率和半径的空间分布。结果表明, 该区域中的中尺度涡旋大多分布于160°E以东的大洋内部, 在150°—180°E之间的产生频率较大; 在140°E以西, 涡旋的产生频率明显降低。而该区域涡旋半径的空间分布则恰好相反, 在160°E以东, 涡旋的半径普遍低于100km; 在150°E以西, 涡旋的半径明显增大, 普遍超过120km; 到了130°E以西, 涡旋的半径又逐渐降低。此外, 气旋涡和反气旋涡的产生频率基本一致, 而反气旋涡的半径在130°—140°E之间略大于气旋涡的半径。
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| 图 2 北太平洋副热带逆流(Subtropical Countercurrent, STCC)区域中尺度涡旋产生频率的空间分布 Fig. 2 The spatial distribution of the frequency of eddies in the Subtropical Countercurrent(STCC) |
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| 图 3 STCC区域中尺度涡旋半径的空间分布 Fig. 3 The spatial distribution of the radius of eddies in the STCC |
涡旋产生频率、半径、EKE(图 1)的空间分布在一定程度上体现了移动特征, 即STCC区域中的大部分中尺度涡旋在区域东侧生成, 随后向西传播, 在传播的过程中, 涡旋的半径逐渐增大, 在接近西边界后又逐渐减少, 而EKE在140°E以西不断增强, 这可能与涡旋和强西边界流之间的相互作用有关。图 4展示了该区域中长生命生命周期涡旋(50周以上)的移动移动轨迹, 显然, 大部分涡旋生成于150°E以东且向西传播, 部分涡旋的传播距离较长, 最远可以到达吕宋海峡东侧。
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| 图 4 STCC区域长周期中尺度涡旋(50周以上)的移动轨迹 Fig. 4 The trajectories of eddies with the lifetime more than 50 weeks in the STCC |
图 5展示了STCC区域中部分涡旋特征的经向分布, 不难看出, 涡旋在23°—30°N和15°—17°N之间的生成数量较多, 达到200个以上, 而在20°—22°E之间的生成数量最低; 气旋涡在各纬度的生成数量普遍多于反气旋涡。涡旋的振幅和半径在17°—21°N之间较大, 分别达到105km和10cm以上, 其中气旋涡的振幅大于反气旋涡, 而反气旋涡具有更大的半径; 在20°—25°N之间, 涡旋振幅和半径随着纬度的升高逐渐降低, 其中气旋涡的振幅在25°N附近达到最小值约7cm, 其降低的幅度明显大于反气旋涡, 而二者的半径在25°N附近均降低至92km左右; 在25°N以上, 涡旋振幅逐渐增大, 尤其是气旋涡, 其振幅在30°N达到约13cm, 而涡旋的半径继续降低至90km以下。涡旋西向传播速度的纬向变化与Liu等(2012)中的结果基本一致, 其在15°N处最大, 达到10cm/s以上, 随着纬度的升高而不断降低, 在25°N以北逐渐稳定在约5cm/s。
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| 图 5 STCC区域中尺度涡旋生成数量(a)、振幅(b)、半径(c)和西向传播速度(d)的经向分布 Fig. 5 The longitude distribution of the number(a), amplitude(b), radius(c), and westward propagation speed(d) of eddies in the STCC |
基于Chelton数据集, 图 6给出了涡旋振幅、半径、旋转速度和罗斯贝数的分布直方图, 可以看出气旋涡和反气旋涡之间没有统计学上的显着差异, 它们大多分布在4—10cm, 60—120km, 18—30cm/s和0.03—0.06。除了瑞利分布函数(Cheng et al, 2014)之外, 还使用了对数正态分布函数(lognormal)来拟合分布直方图。公式(3)、公式(4)分别是瑞利分布和对数正态分布的概率密度函数。
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| 图 6 STCC区域中尺度涡旋振幅(a)、半径(b)、旋转速度(c)和罗斯贝数(d)的分布直方图 Fig. 6 Histograms of eddy Amplitude(a), Radius(b), Rotation speed(c), and the Rossby number(d) in the STCC, respectively |
(3)
(4)其中, x代表涡旋数据并被视为随机变量, f(x)是x的概率密度函数, μ和σ分别是涡旋数据的平均值和标准差。
STCC区涡旋特征平均值的拟合曲线如图 6所示。拟合曲线的峰值均小于原始数据的峰值, 对数正态分布拟合曲线更接近直方图。结果表明, 相较于瑞利分布, STCC区域中涡旋的振幅、半径、旋转速度和罗斯贝数更好地服从于对数正态分布。
为了定量估计两个分布函数的拟合结果, 定义拟合误差E为:
(5)其中, y和y0分别是拟合值和原始数据。
STCC区涡旋特征平均值的拟合误差如表 2所示。振幅、半径、转速和罗斯贝数的对数正态分布的拟合误差分别为1.28、1.66、0.98和0.67, 而瑞利分布的拟合误差分别为4.28、4.39、2.31和3.88。结果表明, 对数正态分布的拟合误差更低, 其更适用于拟合STCC区中尺度涡旋统计特征的分布。
| 区域 | 对数正态(瑞利)的拟合误差 | |||
| 振幅(cm) | 半径(km) | 旋转速度(cm/s) | 罗斯贝数 | |
| 副热带逆流区(STCC) | 1.28 (4.28) | 1.66 (4.39) | 0.98 (2.31) | 0.67 (3.88) |
| 北太平洋 | 2.77 (5.22) | 1.70 (4.64) | 1.45 (2.26) | 1.31 (3.97) |
虽然中尺度涡旋普遍存在于全球海洋, 但涡旋活跃水平差异很大, 可以通过EKE的分布来体现涡旋的活跃程度, 即EKE越大的区域涡旋越活跃(图 1)。为了更好的认识STCC区涡旋特征的特殊性, 表 1同时给出了北太平洋中尺度涡旋的统计特征作为对比。可以看到, 北太平洋中气旋涡(反气旋涡)的平均EKE为262cm2/s2(280cm2/s2)。而在STCC区域, 气旋涡(反气旋涡)的平均EKE达到315cm2/s2 (351cm2/s2), 高于北太平洋的平均水平, 说明STCC区域的涡旋更加活跃。
北太平洋存在23968(22732)个气旋涡(反气旋涡), 该区域的涡旋平均寿命为12周, 气旋涡的平均振幅(旋转速度, 罗斯贝数)为5.2cm(17.12cm/s, 0.051), 略高于反气旋涡的5.0cm(16.05cm/s, 0.046), 显然, 与北太平洋相比, STCC区涡旋的平均振幅、旋转速度和罗斯贝数有比较明显的增加。此外, 相对于于全球海洋和北太平洋, STCC区气旋涡与反气旋涡的特征差异更大。例如, STCC区气旋涡旋的平均振幅(旋转速度, 罗斯贝数)为8.1cm(24.98cm/s, 0.053), 比反气旋涡旋高; 气旋涡旋的最大振幅(旋转速度)为39cm (92.19cm/s), 也高于反气旋涡; 气旋涡的平均EKE(315cm2/s2)低于反气旋涡(351cm2/s2)。
图 7为北太平洋中涡旋特征值的拟合曲线, 表 2也分别给出了它的拟合误差。结果表明, 类似于STCC区域涡旋特征的拟合结果, 对数正态分布对北太平洋中涡旋的拟合效果同样明显优于瑞利分布, 是检验涡旋统计特征分布的最佳选择。此外, 在北太平洋中, 涡旋振幅、旋转速度和罗斯贝数的拟合误差明显高于STCC区域, 说明在涡旋更活跃的STCC区域, 对数正态分布具有更好的拟合效果。这有两个可能原因: ①拟合结果很可能与所拟合区域涡旋的EKE有关, 由方程(1)可以看出, 在EKE高的区域, 涡旋的运动特征更加明显, 涡旋本身也更加活跃, 所以能更好的体现出一定的规律性; ②拟合结果与所在区域的大小有关, 在大洋区域, 涡旋较为分散, 在不同背景流场和环境的影响下, 涡旋之间的差异也会增大, 故其规律性较弱。而在STCC区域, 由于区域较小, 涡旋非常集中, 在相同背景流场的作用下所表现出的特征非常具有规律性。
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| 图 7 北太平洋中尺度涡旋振幅(a)、半径(b)、旋转速度(c)和罗斯贝数(d)的分布直方图 Fig. 7 Histograms of eddy Amplitude(a), Radius(b), Rotation speed(c), and the Rossby number(d) in the North Pacific, respectively. Red and blue bars indicate anticyclonic and cyclonic eddies |
此外, STCC区域涡旋生命周期、传播距离和传播速度的分布特征如图 8所示, 该区域涡旋的生命周期和传播距离呈明显的右偏分布, 主要集中在24周和500km以下, 最大生命周期和传播距离分别达到96周和3000km以上。涡旋的西向传播速度也具有一定的右偏分布特征, 其主要集中在4—10cm/s, 最大可达到25cm/s。值得一提的是, 对数正态分布同样能很好的拟合STCC区域涡旋生命周期和传播特征的分布。
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| 图 8 STCC区域中尺度涡旋生命周期(a)、传播距离(b)、和西向传播速度(c)的分布直方图 Fig. 8 Histograms of eddy Lifetime(a), Propagation distance(b) and Propagation speed(c) in the STCC, respectively. Red and blue bars indicate anticyclonic and cyclonic eddies |
前人的研究成果指出, STCC区的EKE具有显著的季节变化, 它与副热带逆流-北赤道流(Subtropical Countercurrent- North Equatorial Current, STCC-NEC)系统的垂直剪切有关, 是斜压不稳定的体现(Qiu, 1999)。图 9为STCC区域涡旋数量、EKE、振幅和半径的季节变化特征。与前人的结果一致, 涡旋的EKE存在较为明显的季节变化特征, 在4—9月份EKE较大, 达到在300cm2/s2以上, 明显高于其他月份。气旋涡的EKE在3月份明显高于反气旋涡, 而在11—1月(冬季), 反气旋涡的EKE在300cm2/s2左右, 明显高于气旋涡, 其余月份二者差异不大。此外, 我们还分析了涡旋数量、振幅和半径的季节变化特征:其中涡旋的数量在3—6月(春季)较多, 均超过400个, 在其他月份为300—350个, 气旋涡的数量普遍略高于反气旋涡; 涡旋的振幅在4—7月略大, 达到8cm左右, 气旋涡各月的振幅同样大于反气旋涡。而涡旋半径不存在明显的季节变化特征, 其仅在10月份出现一个110km左右的高值, 其余月份气旋涡和反气旋涡的半径均为90km左右。
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| 图 9 STCC区域中尺度涡旋数量(a)、EKE(b)、振幅(c)和半径(d)的季节分布 Fig. 9 Seasonal distribution of the quantity(a), EKE(b), amplitude(c) and radius(d) of eddies in the STCC |
Qiu等(2010)指出STCC区域中尺度涡旋的年际变化仍然与STCC-NEC系统的垂直剪切有关, 在涡旋强年垂直流速剪切大于涡旋弱年。图 10描述了涡旋数量、EKE、振幅和半径的年际变化。类似于前人的结果, 在涡旋强年(1996—1998年、2003—2008年、2014—2016年), 涡旋的EKE明显高于平均水平, 而在涡旋弱年(1993—1995年、1999—2002年), 涡旋的EKE明显低于平均水平。此外, 涡旋的数量、振幅和半径均表现出了较为明显的年际变化特征: 1996—2001年以及2006—2010年, 涡旋的数量较多, 而2001—2003年, 涡旋的数量较少; 涡旋振幅和半径均存在一个2—3a周期的振荡变化, 其中振幅在2002、2004和2010年较大, 半径在1994、2009和2016年较大。图 10还利用太平洋年代际振荡(Pacific Decadal Oscillation, PDO)指数作为比较, 分析了涡旋特征的年际变化规律。结果显示, 涡旋EKE的年际变化与PDO指数之间存在着较强的正相关性, 气旋涡、反气旋涡与PDO指数的相关系数分别达到0.50和0.66, 而涡旋数量、振幅和半径的年际变化与PDO指数的相关性较弱, 相关系数的大小均低于0.3。
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| 图 10 STCC区域中尺度涡旋数量(a)、EKE(b)、振幅(c)和半径(d)的年际变化 Fig. 10 Interannual variability of the quantity (a), EKE(b), amplitude(c) and radius(d) of eddies in the STCC 注: PDO(Pacific Decadal Oscillation)表示太平洋年代际振荡; R1和R2分别为气旋涡、反气旋涡特征与PDO指数的相关系数 |
由于具有较大的EKE, 北太平洋STCC区域被视为中尺度涡旋较为活跃的区域。为了更好地理解STCC区域中尺度涡旋的统计特征及其概率分布, 本文利用Chelton等(2011)提供的涡旋数据集, 详细分析了STCC区域中尺度涡旋的统计特征和概率分布, 并将结果与北太平洋的中尺度涡旋进行对比。
本文首先分析了STCC区域中尺度涡旋的基本特征, 包括其振幅、半径、旋转速度和罗斯贝数的数值, 以及部分涡旋特征的空间分布和移动特征, 并与前人的结果进行了对比研究。指出该区域的涡旋大多产生于东侧海区, 并逐渐向西传播, 在传播的过程中涡旋的整体半径变大。随后, 通过分析涡旋特征分布直方图和两种概率密度函数的拟合曲线(图 7), 说明与前人的研究结果(Cheng et al, 2014)不同, 对数正态分布的拟合误差明显小于瑞利分布, 它是更加适合STCC区域涡旋特征的分布函数。进一步, 以北太平洋的中尺度涡旋特征作为对比, 指出相较于与大区域内的涡旋, STCC区域涡旋统计特征的数值除半径外均有较为明显的增大, 且气旋涡和反气旋涡的差异更加明显, 这些结果反映了STCC区的涡旋具有显著的区域性特征, 它们可能与局部背景流、层结以及斜压不稳定有关。此外, STCC区域的部分涡旋特征还具有显著的季节变化和年际变化:涡旋的数量在3—6月(春季)较多, EKE在4—9月明显高于其他月份, 振幅在4—7月较大; 涡旋数量、EKE、振幅和半径均有较为明显的年际变化特征, 其中EKE的年际变化与PDO指数之间存在明显的正相关性。
中尺度涡旋在调节海洋动力、生物化学环境以及能量由大尺度传向中小尺度过程中起着至关重要的作用, 正确理解涡旋的分布特征对高分辨率海洋数值模型中的涡旋混合参数化是非常有益的。由于涡旋的振幅、半径、旋转速度和罗斯贝数均服从对数正态分布, 且在STCC区域内具有更好的拟合效果, 降低了对观测数据的依赖, 为该区域内中尺度涡旋在数值模式中的参数化提供了依据。
Chaigneau A, Le Texier M, Eldin G et al, 2011. Vertical structure of mesoscale eddies in the eastern South Pacific Ocean:A composite analysis from altimetry and Argo profiling floats. Journal of Geophysical Research:Oceans, 116(C11): C11025 DOI:10.1029/2011JC007134 |
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