楊小欣， 吳曉芬， 劉增宏

(國家海洋局第二海洋研究所衛(wèi)星海洋環(huán)境動力學國家重點實驗室，浙江 杭州 310012)

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西太平洋暖池海域上層海洋熱鹽含量初步研究*

楊小欣， 吳曉芬， 劉增宏

(國家海洋局第二海洋研究所衛(wèi)星海洋環(huán)境動力學國家重點實驗室，浙江 杭州 310012)

摘要：基于2001年1月—2014年7月期間的Argo溫鹽剖面資料，利用循環(huán)平穩(wěn)經(jīng)驗正交函數(shù)(CSEOF)分解、最大熵譜分析和相關分析等方法，研究了西太平洋暖池海域上層海洋熱鹽含量的空間分布、季節(jié)和年際變化特征，并探討了其可能的變化原因。結果表明，暖池海域次表層熱含量的變化要遠遠大于表層，鹽含量以表層變化為主，次表層變化不大，且熱含量受ENSO事件影響較大，而鹽含量受ENSO事件的影響并不大，以氣候態(tài)變化為主；CSEOF分析表明，暖池海域熱含量第一模態(tài)空間場具有顯著的東-西反相位年際振蕩，鹽含量第一模態(tài)則呈正-負-正的三極子變化模態(tài)，時間序列顯示，熱含量在2007年以后伴隨ENSO事件經(jīng)過了3次位相調整，鹽含量在2007年以后只經(jīng)過一次位相調整。進一步分析表明，熱含量變化主要受到ENSO、局地風和緯向流的影響，而引起鹽含量變化的原因更為復雜，其中緯向流和淡水通量對研究海域鹽含量的影響均為正反饋效應。

關鍵詞：熱含量；鹽含量；CSEOF分析；Argo資料；西太平洋暖池

引用格式：楊小欣， 吳曉芬， 劉增宏. 西太平洋暖池海域上層海洋熱鹽含量初步研究[J]. 中國海洋大學學報(自然科學版)， 2016, 46(4)： 1-12.

YANG Xiao-Xin, WU Xiao-Fen, LIU Zeng-Hong. Preliminary research on upper ocean heat and salt content of the West Pacific Warm Pool[J]. Periodical of Ocean University of China, 2016, 46(4): 1-12.

西太平洋暖池海域是全球大洋表層溫度最高的海域，也是全球大氣運動的主要熱源之一，其變化對全球大氣和海洋起著十分重要的作用，歷來是大氣和海洋科學研究的熱點。1980年代以前，海洋和大氣環(huán)境要素的現(xiàn)場觀測資料相當有限，人們無法可靠地對發(fā)生在海洋上的眾多物理海洋現(xiàn)象進行監(jiān)測并及時提供預警預報。自1985年開始，國際上組織實施了為期10年的熱帶海洋-全球大氣計劃(TOGA)及“熱帶海洋全球大氣耦合響應試驗(TOGA-COARE)，以及1990年開始的世界大洋環(huán)流實驗計劃(WOCE)，同樣進行了為期10年的全球準同步觀測。期間，一些沿海國家也相繼開展了許多區(qū)域性的專題調查，取得了一批寶貴的海上第一手資料，從而使人們對發(fā)生在全球海洋上的熱點問題，特別是西太平洋暖池及其上層海洋熱鹽含量問題(諸如暖池和上層海洋熱含量的分布、變化及其相互之間的聯(lián)系，上層海洋熱含量與黑潮、ENSO等海氣相互作用事件間的關系)的分析、研究工作開始活躍起來。

同時，大洋鹽含量的年際變化和ENSO事件也有著很強的相關性[12]，ENSO導致的降雨異常會引起鹽含量變化，而大的鹽含量變化會引起熱鹽環(huán)流的顯著變化，熱鹽環(huán)流的變化則勢必會造成顯著的熱通量和氣候變化。有研究指出，在一定的溫度范圍內增加1g/L鹽含量對密度的影響相當于溫度降低3～4℃造成的影響[13]。對于鹽含量的變化機制，研究表明,在開闊的大洋內，亞熱帶海域較大的蒸發(fā)量以及兩極海域較大的降水量會導致大洋鹽含量的變化，同時在風、溫度等因素影響下的環(huán)流運動造成鹽含量的水平運輸，這種水平運輸在上層幾百米是十分迅速且顯著的，因此蒸發(fā)、降水以及洋流運輸都是造成大洋鹽含量分布的主要因素[14]。

盡管目前國內外對海洋熱含量已經(jīng)有了豐富的研究成果，但對熱含量的估算仍然面臨著很大的挑戰(zhàn)，如有關觀測空白區(qū)提出的不同mapping方案會帶來熱含量估算的不確定性[15-16],觀測儀器偏差(尤其是1966—2000年XBT資料出現(xiàn)偏差)帶來熱含量估算的不確定性，以及氣候態(tài)的選取(過去幾十年基于船舶觀測數(shù)據(jù)的時空分辨率不足以構造一個好的氣候態(tài))所帶來的熱含量分析誤差[17]等問題。同樣，由于歷史上大面積鹽度剖面資料的缺乏，以往對鹽含量研究的數(shù)據(jù)大都采用如SODA等海洋同化數(shù)據(jù)或者采用時空分布不均勻的走航觀測擬合所得[18]，且目前對鹽含量的研究中都將鹽度對體積的積分值近似為鹽含量，而未考慮密度的影響等，故鹽含量的估算精度、對大范圍海洋鹽含量分布及其變化特征的研究還十分有限。

2000年開始的全球Argo實時海洋觀測網(wǎng)建設給準確估算海盆尺度的海洋熱、鹽含量帶來了難得的機遇。Argo剖面浮標可以提供全球大洋0～2000dbar水深內的高時空分辨率的溫、鹽度資料，并于2007年11月初就已獲取了100萬條溫鹽度剖面。目前，正以每年12萬條剖面的速度在不斷遞增。Argo資料有效地補充了地球觀測衛(wèi)星所無法獲取的海洋次表層信息。Lyman等研究指出1955—2002年期間，由于觀測手段的提高，對熱含量的不確定值在Argo計劃實施之后達到了最低值[20]。在研究全球氣候變化，特別是深入探討西太平洋海域上層海洋熱鹽含量的分布、變化及其與暖池、ENSO等海洋現(xiàn)象和海氣相互作用事件之間的聯(lián)系，Argo觀測網(wǎng)有著比以往任何一個觀測系統(tǒng)更好的時空范圍的一致分布[21],為更加準確估算海洋上層熱鹽含量，探討熱鹽含量的季節(jié)和年際變化特征，深入研究年際尺度上ENSO事件與熱含量異常的關系及其海氣相互作用過程等問題提供了廣闊的前景。因此，本文擬利用已經(jīng)積累了14a的新穎Argo剖面資料，探討西太平洋暖池海域熱含量，特別是鹽含量的空間分布及季節(jié)和年際變化特征。

1資料來源與分析方法

1.1 資料來源

(1)溫、鹽度剖面數(shù)據(jù)來自于日本海洋科學與技術廳(Japan Marine-Earth Science and Technology Center, JMESTC)提供的2001年1月—2014年7月間利用Argo浮標資料制作的逐月客觀分析網(wǎng)格化數(shù)據(jù)集(Grid Point Value of the Monthly Objective Analysis using Argo float data，MOAA GPV)。除了Argo浮標數(shù)據(jù)外，還采用了TRITON數(shù)據(jù)以及CTD觀測獲得的實測數(shù)據(jù)，并使用最優(yōu)插值法得到水平分辨率為1(°)×1(°)經(jīng)、緯度的網(wǎng)格化數(shù)據(jù)，垂向為10～2000dbar共25層，本文選取了西太平洋暖池海域(30°N～20°S，120°E～140°W)，120dbar深度以上7層(10,20,30,50,75,100,120dbar)的溫鹽度數(shù)據(jù)，并計算了該海域的熱鹽含量[22]。

(3)海流資料為HYCOM模式海流數(shù)據(jù)，本文選取的研究范圍為西太平洋暖池海域(30°N～20°S，120°E～140°W)，120dbar深度以上21層，水平分辨率為1(°)×1(°)[23]。

(4)降水量數(shù)據(jù)CMAP(CPC Merged Analysis of Precipitation)由NOAA地球系統(tǒng)研究實驗室(Earth System Research Laboratory)提供，主要基于5顆衛(wèi)星(即GPI,OPI,SSM/I scattering, SSM/I emission and MSU)觀測提供的實測數(shù)據(jù)反演所獲得的月平均降水量數(shù)據(jù)，水平分辨率為2.5(°)×2.5(°)[24]。

(5)海表面蒸發(fā)量數(shù)據(jù)來自于伍茲霍爾海洋研的oaflux數(shù)據(jù)集，本文選取的研究范圍為西太平洋暖池海域(30°N～20°S，120°E～140°W)，水平分辨率為1(°)×1(°)[25]

(6)海表面凈熱通量數(shù)據(jù)由美國國家環(huán)境預報中心(NCEP)和美國國家大氣研究中心(NCAR)提供的NECP/NCAR再分析數(shù)據(jù)，包括海表面感熱、潛熱、長波輻射、短波輻射等參數(shù)，空間分辨率為2(°)×2(°)[26]。

1.2 計算方法

熱鹽含量水平積分暖池各標準層熱含量(OHC)和鹽含量(OSC)的面積積分為：

OHCh=∫ρCpθ′dA;OSCh=0.001∫ρS′dA。

(1)

其中:ρ為海水密度;Cp為定壓比熱;S′、θ′分別代表溫度異常值，研究范圍為西太平洋暖池海域(30°N～20°S，120°E～140°W，0～120dbar)。本文將研究范圍內各個層次上每個經(jīng)、緯度網(wǎng)格點上的熱鹽含量值求和并除以相應層次上經(jīng)、緯度網(wǎng)格點數(shù)來近似計算該層次上的熱鹽含量積分均值，獲得西太平洋暖池海域各層次的熱鹽含量水平積分值，并制作各個層次上熱鹽含量水平積分均值的逐月時間序列。

熱鹽含量的垂直積分西太平洋暖池海域上層海洋熱含量和鹽含量的垂向積分為：

(2)

本文將研究范圍內每個經(jīng)、緯度網(wǎng)格點上的數(shù)據(jù)沿著深度進行積分，表層熱鹽含量用10dbar層數(shù)據(jù)近似，積分下界取暖池的最大深度120dbar。

CSEOF分解法CSEOF分解法為：

(3)

式中:PC為時間系數(shù);LV為空間模態(tài);i為空間模特的數(shù)目。與傳統(tǒng)EOF分解有所不同的是LVi不獨立于時間變量，而是限制在一個嵌套周期(nested period)內，即：

LVi(t)=LVi(t+d)

(4)

式中d為嵌套周期(本文的d取為12個月)。該方法的特點是可以體現(xiàn)長周期變化背景下的短周期變化[27-29]。本文利用該方法探討西太平洋暖池海域熱鹽含量場的時空變化特征。

2暖池海域熱鹽含量的基本特征

2.1 ENSO期間表層溫、鹽度分布

圖1(b)為ENSO期間暖池海域10dbar層上34.8等鹽線分布(其中線條顏色同圖1(a))。由圖可見，鹽度隨ENSO事件的變化沒有明顯的規(guī)律。在日界線以東海域，34.8等鹽度線基本呈緯向分布，且無論是在暖事件或冷事件中，其走向基本不變。鹽度變化較大的區(qū)域位于日界線以西，且南部變化比北部區(qū)域更為復雜，可能與該區(qū)域位于赤道輻合帶附近，有著較強的降水量以及較大的鹽含量緯向流運輸有關[30-31]。

圖1暖池海域10 dbar層28.5℃等溫線(a)和

34.8等鹽線(b)分布

Fig.1Positions of the 28.5℃ isotherms (a) and

of the 34.8 isohalines (b) at 10 dbar

2.2 各標準層熱鹽含量變化

(經(jīng)過12個月滑動平均;圖中黑色實線表示氣候態(tài)均值。Analyzed by moving average in 12 months; Black solid line is climatic average.)

圖2熱含量(無量綱化)在3個標準層(10、50和120dbar)上

的區(qū)域平均逐年變化

Fig.2Yearly variations of area-averaged OHC

at 10、50 and 120dbar

各標準層鹽含量的逐年變化相對比較單一，且以短期氣候態(tài)變化為主要特征(見圖3)。與熱含量變化明顯不同的是，暖池海域表層(10dbar)鹽含量的變化幅度要遠大于次表層(50及120dbar)，即由表層向下，鹽含量變化的振幅逐漸縮小。由圖3還可以看出，表層鹽含量2008年相對于多年平均值有一個大的增長，而且該增長自2009—2013年底一直維持在一個較高的水平，50dbar層鹽含量的增長要滯后于表層，且幅度要小得多，而120dbar鹽含量在氣候態(tài)均值左右波動，變化不大。

(經(jīng)過12個月滑動平均;圖中黑色實線表示氣候態(tài)均值。Analyzed by moving average in 12 months; Black solid line is climatic average.)

圖3鹽含量(無量綱化)在3個標準層(10、50和120dbar)上

的區(qū)域平均逐年變化

Fig.3Yearly variations of area-averaged OSC at

10、50 and 120dbar

3CSEOF分析

3.1 熱含量

采用(2)式計算獲得2001年1月—2014年7月間西太平洋暖池海域熱含量場，并對其進行CSEOF分解，得到前三個模態(tài)的方差貢獻率分別為46.57%、10.91%和8.26%，前兩個模態(tài)的特征向量已經(jīng)占據(jù)西太平洋暖池海域熱含量距平場的57.49%，體現(xiàn)了該海域的大部分信息，因篇幅所限，本文主要討論第一模態(tài)(見圖4)。

圖4　熱含量CSEOF分析第一模態(tài)空間場(1—12月)

西太平洋暖池海域熱含量變化的第一模態(tài)距平場存在著明顯的東-西反相位特征，即在0～12°N，130°E～155°E附近海域存在一舌狀變異高值區(qū)，其主軸約在8°N左右，而在日界線以東海域存在另一舌狀變異高值區(qū)，其主軸位置約在赤道附近，且二者的極值絕對值大小相當。這種緯向的反相位變化特點表明，當西太平洋暖池海域西部熱含量增多時，東部的熱含量則減少，反之亦然。此外，圖4給出的西太平洋暖池海域0～120dbar層海洋熱含量1～12個月變化表明，這種東-西反相位變化還具有明顯的季節(jié)變化特征。冬季(11月—次年2月)強度最大，夏季(5—8月)最小，冬季兩變異區(qū)極值絕對值增加(強度增大)，變異區(qū)面積增大，且西變異區(qū)向東擴展，東部變異區(qū)向西擴展，夏季兩變異區(qū)極值絕對值減小，變異區(qū)面積也縮小，且西變異區(qū)向西收縮，東部變異區(qū)向東收縮。

CSEOF第一模態(tài)時間序列如圖5所示，結合空間距平場分布(見圖4)可以看出，第一模態(tài)時間序列達到峰值時空間距平場表現(xiàn)為東高西低的分布特點，而達到谷值時則表現(xiàn)為西高東低的特點，說明西太平洋暖池海域0～120dbar層熱含量在2007年以后經(jīng)過了3次調整。此外，利用最大熵譜分析方法對第一模態(tài)時間序列進行分析，可知該時間序列具有3年的振蕩周期。

圖5　熱含量CSEOF分析第一模態(tài)時間序列及其最大熵譜分析

3.2鹽含量

鹽含量經(jīng)CSEOF分析得到的前三個模態(tài)方差貢獻分別為33.14%，21.96%和10.43%，其中前兩個模態(tài)的特征向量之和為55.1%。圖6給出了是西太平洋暖池海域0～120dbar層鹽含量CSEOF分析第一模態(tài)分布。由圖可知，西太平洋暖池海域鹽含量由南向北基本呈“正-負-正”的三極子變化模態(tài)。其中，研究區(qū)域西北海域及南部海域為正值變異區(qū)，而在18°N～8°S為負值變異區(qū)，且該負值變異區(qū)范圍自西向東逐漸擴大，并向東北和東南方向延伸，幾乎跨越整個熱帶太平洋海域。此外，負值變異區(qū)出現(xiàn)兩個極值中心，一個位于赤道偏南海域，另一個位于12°N附近。由CSEOF分解得到的西太平洋暖池海域上層海洋鹽含量1～12個月的變化可見，這種三極子變化模態(tài)還具有明顯的季節(jié)性變異，其中，無論是該海域鹽含量的增加和減少，還是負值變異區(qū)2個極值中心的變化，在冬春季(1—4月)均達到最大強度，夏秋季(9—12月)強度最小。冬春季，負值變異區(qū)兩個極值絕對值達到最大，南部極值中心逐漸向東南方向延伸直到144°W，因而其極值絕對值減小，面積也縮?。欢辈康臉O值中心則向東南方向延伸，且極值中心也會逐漸向東移動，只是跨度不大，在日界線以西來回振蕩。北部正值變異區(qū)和南部正值變異區(qū)同樣在冬春季強度最大，夏秋季強度最小，北部正值變異區(qū)面積隨季節(jié)變化并不明顯，但極值中心位置在冬春季向南移動，而在夏秋季向北移動；南部正值變異區(qū)面積在冬春季向西北方向擴展，在夏秋季向東南方向收縮。

圖6　鹽含量CSEOF分析第一模態(tài)空間場(1—12月)

圖7　鹽含量CSEOF分析第一模態(tài)時間序列及其最大熵譜分析

CSEOF得到的鹽含量場第一模態(tài)時間系數(shù)如圖7所示，結合空間距平場分布(見圖6)可以看出，鹽含量在第一模態(tài)時間序列的峰值時空間距平場表現(xiàn)為南北部高、中部低的分布特點，而在谷值則表現(xiàn)為南北部低、中部高的分布特點，而時間序列表明2007年以后鹽含量只經(jīng)過一次位相調整。利用最大熵譜分析方法對第一模態(tài)時間序列進行分析，可知該時間序列同樣具有3年的震蕩周期。

4討論

從以上分析可以看到，西太平洋暖池海域熱鹽含量都有著明顯的年際變化，其主要周期均為3年，且存在著明顯的季節(jié)變化，只不過空間場變化模態(tài)有所不同，熱含量呈東-西反相位變化，而鹽含量呈三極子變化模態(tài)。前人的研究表明，熱含量的主要變化原因包括海氣熱通量、水平平流、垂直對流等因素[35]，但在年際變化上主要受到水平輻合輻散的影響[36]；而引起鹽含量變化的主要因素有區(qū)域性降水、水平平流、垂直對流引起的混合等因素[37]；同時，熱鹽含量都會受到ENSO事件的影響[32,12]。接下來將主要探討引起西太平洋暖池海域熱鹽含量變化的可能原因。

4.1 影響熱含量變化的可能原因

圖8　熱含量CSEOF1時間序列(藍色)和指數(shù)(紅色)

圖9　緯向風異常與熱含量CSEOF第一模態(tài)時間序列相關場

(上圖為緯向流輸送量CSEOF第一模態(tài)1—12月均值；下圖藍色實線為其時間序列，紅色實線為Nino3.4指數(shù)。Monthly average spaual distributional patter of CSEOF mode 1 is in the upper picture； In the bottom picture, the blue solid line is for time series of it and the red line is for Nino3.4 Index..)

圖10緯向流輸送量CSEOF第一模態(tài)1-12月平均態(tài)及其時間序列

Fig.10Monthly average spatial distributional pattern of CSEOF mode 1 for OHC and Time series of CSEOF1 for OHC (blue)

4.2 影響鹽含量變化的可能原因

目前國內外對大尺度海盆鹽含量變化的理論機制研究還十分有限，但已有的針對中小尺度海盆鹽含量的研究發(fā)現(xiàn)，海流和海表面淡水通量是影響鹽含量變化的主要因素[37]。本文給出的鹽含量場是通過深度積分計算獲得的，因此這里不討論垂向流的影響。前人研究[42]指出，南太平洋輻合帶海表面鹽度變化最大(本文分析同樣顯示該區(qū)域是鹽含量的主要變異區(qū))，且在這片海域內海表面淡水通量主要依賴于降水量的影響，故作者將主要從緯向流和降水兩個方面來討論引起鹽含量變化的可能機制，同時探討鹽含量與ENSO循環(huán)之間可能的聯(lián)系。

進一步分析西太平洋暖池海域淡水通量(E-P)的年際變異情況(見圖11)。淡水通量EOF第一模態(tài)時間系數(shù)顯示，淡水通量超前于鹽含量6個月二者的時間系數(shù)相關最大，相關系數(shù)可達-0.71。由圖11可知，淡水通量最大變異區(qū)位于西太平洋暖池海域中部，并呈現(xiàn)由北向南的負正負三級模式，其空間分布特征與鹽含量相似，其中淡水通量呈現(xiàn)正異常時代表海表面失去淡水，負異常則相反。結合淡水通量第一模態(tài)空間及時間序列可知，當研究海域中部失去淡水，西北部和南部獲得淡水時，而鹽含量滯后于淡水通量6個月在研究海域中部出現(xiàn)升高，在西北部和南部出現(xiàn)降低。因此可以推測，海表面淡水通量可能對鹽含量有著正反饋作用。

(紅線為E-P第一模態(tài)時間函數(shù);藍線為超前鹽含量第一模態(tài)時間系數(shù)6個月。The red line is time series of EOF1 for E-P; The blue line is six months ahead of time series of CSEOF1 for OCS.)

圖11海表面淡水通量(E-P)EOF第一模態(tài)空間分布及時間函數(shù)

Fig.11EOF1 pattern and timeseries of the Fresh water flux

5結論

本文基于Argo資料，利用CSEOF分析、譜分析等方法研究了西太平洋暖池海域上層海洋熱鹽含量的時空變化特征，并探討了熱鹽含量的可能變化機制。得到結果如下：

(1)暖池海域次表層熱含量的變化要遠遠大于表層，而鹽含量恰好相反，以表層變化為主，次表層變化不大，且熱含量受ENSO事件影響較大，而鹽含量受ENSO時間的影響并不大，以氣候態(tài)變化為主。

(2)西太平洋暖池海域上層海洋熱鹽含量空間場有著明顯的季節(jié)和年際變化，其年際變化主要周期都為3年；熱含量空間場呈現(xiàn)東-西反相位振蕩特征，鹽含量空間場呈現(xiàn)正-負-正三極子變化模式，且時間序列顯示，熱含量在2007年以后經(jīng)過3次位相調整，且這種年際變化都與ENSO事件有關，而鹽含量2007年以后只經(jīng)過一次位相調整。

(4)西太平洋暖池海域鹽含量變化受到緯向流和淡水通量異常正反饋式的影響。

致謝：感謝許建平老師對本文的指導和幫助，感謝兩位審稿人提出的修改意見，極大地幫助了文章的完善,感謝中國海洋大學和國家海洋局第二海洋研究所對筆者的培養(yǎng)。本文所使用的Argo資料來自于日本海洋科學與技術廳，是本文研究內容不可或缺的數(shù)據(jù)基礎，在此感謝。

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責任編輯龐旻

Preliminary Research on Upper Ocean Heat & Salt Content of the West Pacific Warm Pool

YANG Xiao-Xin, WU Xiao-Fen, LIU Zeng-Hong

(State Key Lab of Satellite Ocean Environment Dynamics, Second Institute of Oceanography, SOA, Hangzhou 310012, China)

Abstract：The knowledge of heat and salt budget is crucial to our understanding of global climate change and the coupling between atmosphere and ocean. But, due to the highly disagreement of temporary and spatial distributions of history ship-based observational data in subsurface ocean, biases of different oceanographic instruments, the choice of climatology on heat and salt content anomaly calculation and so on, estimation of the upper ocean heat and salt content had much uncertainty, particularly, the seasonal and inter-annual variations of heat and salt content and their related physical mechanisms have not been researched deeply. Fortunately, after the implementation of global Argo observation program which began in the year 2000, more than 1 million profiles of temperature and salinity with high measurement accuracy and high resolution have been accumulated. Such excellence makes the precisely calculation of upper ocean heat and salt content and the analysis of their variations to be possible. So, based on gridded Argo profile data from January 2001 to July 2014, together with Cyclostationary Empirical Orthogonal Function (CSEOF), Maximum Entropy Method (MEM) and correlation analysis, we studied the spatial distribution and temporal variations of upper ocean heat and salt content (OHC & OSC) in the Western Pacific Warm Pool (WPWP), and the probable reasons of the variations were also discussed. The main results show that variations of the OHC in subsurface region are stronger than that at the surface, which are significantly influenced by ENSO events, whereas the great change of OSC occurs at the surface and displays a quasi-decadal variation. Moreover, CSEOF analysis shows that the main mode of the OHC in the WPWP region has an east-west anti-phase oscillation on inter-annual time scale. while the OSC anomaly has a "positive-negative-positive" triple mode from north to south. According to time series analysis, we found that, after 2007, the OHC had three times phase adjustments which was highly related to ENSO (El o-Southern Oscillation) events, but only once for OSC. Finally, the variations of the OHC are closely related to ENSO events, locally zonal wind and zonal currents, while the causes of OSC variation are more complicated. Among the factors, zonal currents and fresh water flux has a positive feedback on OSC change.

Key words:heat content; salt content; CSEOF analysis; Argo data; the Western Pacific Warm Pool

DOI：10.16441/j.cnki.hdxb.20150320

中圖法分類號：X87

文獻標志碼：A

文章編號：1672-5174(2016)04-001-12

作者簡介：楊小欣(1990-)，男，碩士生，主要從事物理海洋學調查研究。E-mail:yangxiaoxin1@126.com

收稿日期：2015-09-19；

修訂日期：2015-10-26

*基金項目：衛(wèi)星海洋環(huán)境動力學國家重點實驗室自主項目(SOEDZZ1522);國家自然科學基金委員會青年科學基金項目(41406022)；科技基礎性工作專項項目(2012FY112300);國家自然科學基金青年科學基金項目(41206022)資助

Supported by the Project of State Key Laboratory of Satellite Ocean Environment Dynamics, Second Institute of Oceanography(No.SOEDZZ1522); National Natural Science Foundation of China (41406022); Special Program for National Basic Research(2012FY112300)； National Natural Science Foundation of China(41206022)