姚景龍 李 晗 劉欽燕 王 強 肖福安, 王東曉 俎婷婷①

(1. 中國科學(xué)院南海海洋研究所熱帶海洋環(huán)境國家重點實驗室 廣州 510301; 2. 廣州大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院 廣州 510006)

作為太平洋-印度洋水體交換中的南海分支, 南海貫穿流是溝通南海與鄰近大洋的重要形式, 海盆尺度環(huán)流受β效應(yīng)影響在南海西邊界得到強化, 與北部呂宋海峽入流、南部卡里馬塔海峽和民都洛海峽的出流共同構(gòu)成了南海貫穿流, 并且在南海主要以西邊界流的形式體現(xiàn)(Wanget al, 2006; Quet al, 2006;Yuet al, 2007; 王東曉等, 2013)。南海上層大尺度環(huán)流受季風(fēng)影響, 有顯著季節(jié)和年際變化。Sverdrup平衡與斜壓Rossby 波調(diào)整可以較好解釋上層環(huán)流的季節(jié)變化(Liuet al., 2001; Yanget al, 2002)。Zhuang等(2010a)發(fā)現(xiàn)南海貫穿流在沿海盆北部、西部陸坡的區(qū)域, 有較高的渦能量并伴隨著較高的正壓、斜壓能量轉(zhuǎn)換, 這意味著這些區(qū)域有較強的渦流相互作用。

對于南海的中尺度渦旋活動, Wang等(2003),Nan等(2011)均發(fā)現(xiàn)南海海盆東部產(chǎn)生的中尺度渦旋存在西向的運動。南海東北部的中尺度渦旋沿陸坡以Rossby 波形式(Wanget al, 2008)或者被平均流輸運(Zuet al, 2013)向西南運動。Yang等(2013)指出中尺度渦旋能量的源和匯在南海西邊界增強。Cheng等(2010)發(fā)現(xiàn)南海大部分區(qū)域的 EKE變化與風(fēng)應(yīng)力沒有顯著的直接相關(guān)性, 認為風(fēng)應(yīng)力旋度導(dǎo)致的平均流通過正壓、斜壓不穩(wěn)定性向渦旋的能量傳遞可能是調(diào)制南海中尺度渦旋的重要原因 Jia等(2005)。Nan等(2011), Zu等(2013)也指出冬季黑潮入侵流的正壓、斜壓不穩(wěn)定性也是南海東北部渦旋產(chǎn)生的重要原因。王東曉等(1996)基于兩層半模式對南海多渦結(jié)構(gòu)的研究指出, 南海環(huán)流的研究需要關(guān)注能量學(xué)機制以及不同尺度運動的相互作用, 南海環(huán)流中多渦結(jié)構(gòu)的形成與演變, 同南海大尺度環(huán)流以及中尺度渦旋之間的能量交換過程關(guān)系緊密, 而中小尺度的渦旋起到了能量串級的交換與轉(zhuǎn)化作用。因此, 研究南海西邊界流區(qū)域, 即南海貫穿流主體組成區(qū)域的渦流相互作用有重要的科學(xué)意義。

夏季西南季風(fēng)時期, 南海環(huán)流的主要特征是越南沿岸的東向離岸流和偶極子雙渦結(jié)構(gòu)。此時, 南海西邊界流從南向北流經(jīng)中南半島時不再繼續(xù)向北流動, 轉(zhuǎn)而成為東北向的急流, 將南海分為北部的氣旋式渦旋和南部的反氣旋式渦旋, 兩者之間形成東向離岸流(曾慶存等, 1989; 方文東等, 1998; Fanget al,2002, 2012; 王東曉等, 2013)。不少研究發(fā)現(xiàn)越南離岸流與風(fēng)應(yīng)力旋度零線有緊密的聯(lián)系, 認為局地風(fēng)場是影響越南離岸流位置以及雙渦結(jié)構(gòu)變化的重要因素(Shawet al, 1999; Wuet al, 1999; Caiet al, 2007;Xiuet al, 2010; Wanget al, 2010)。Li等(2014)和 Quan等(2016)的分析, 均明確表示越南離岸流的年際變化受ENSO調(diào)制下的風(fēng)場強迫影響, 在厄爾尼諾事件的發(fā)展年夏季, 加強的西南風(fēng)會導(dǎo)致強的越南離岸流,其離岸位置向其平均位置以南偏移; 而在衰退年夏季, 減弱的西南風(fēng)使得越南離岸流強度減小, 其離岸位置向平均位置以北偏移, 且向北偏離時的偏離平均位置的幅度更大。然而一些研究分析(Xiuet al,2010; Huet al, 2011; Liet al, 2014; Chenet al, 2014)發(fā)現(xiàn)局地風(fēng)場并非首要因素, 海盆尺度環(huán)流的不穩(wěn)定、Rossby波的不穩(wěn)定等非線性過程和邊界層動力過程對雙渦結(jié)構(gòu)也具有重要影響。為進一步揭示受南海貫穿流等大尺度環(huán)流牽制作用下的流場變化對中尺度渦旋環(huán)流過程的調(diào)制, 本文將利用平均流和渦旋的機械能收支方法來進行分析。

由Lorenz(1955)最早提出的平均流和渦旋的機械能收支四箱模型被廣泛應(yīng)用于大氣海洋環(huán)流能量收支的研究中(B?ninget al, 1992; Beckmannet al, 1994),并陸續(xù)被應(yīng)用于研究南海局部海區(qū)渦流相互作用的相關(guān)工作中(Zhuanget al, 2010a; Zuet al, 2013; Genget al, 2016)。能量學(xué)診斷分析方法是大氣、海洋中探究渦流相互作用的有效手段, 在強流區(qū)域具有良好的實用性, 可以更好地通過定性、定量的分析, 探究平均流和渦旋的相互作用。

通過能量學(xué)診斷分析有助于進一步認識夏季越南沿岸的偶極子與東向離岸強流、南海西邊界流、南海貫穿流的相互作用, 及其如何調(diào)制和影響大尺度平均流和中尺度渦旋活動。

1　數(shù)據(jù)與方法

1.1　數(shù)據(jù)

本文主要使用的海洋資料為 1/10°分辨率的南海再分析數(shù)據(jù)REDOS(Reanalysis Dataset of the South China Sea; Zenget al, 2014)。REDOS資料是利用多尺度三維變分同化方法(3DVAR)將觀測資料[包括: 衛(wèi)星觀測的海表高度起伏 SSHA, 海表溫度 SST, Argo(Array for Real-time Geostrophic Oceanography)、世界海洋數(shù)據(jù)集WOD09(World Ocean Database 2009)和航次觀測海洋溫度、鹽度等]同化到南海區(qū)域海洋模式當(dāng)中獲得的。南海區(qū)域環(huán)流數(shù)值模型是利用ROMS(Regional Ocean Modelling System)建立的, 再分析產(chǎn)品選擇與風(fēng)場資料同時間段的 1992—2011年的日平均結(jié)果用于本文的分析, 關(guān)于該再分析數(shù)據(jù)的詳細介紹可以參考 Zeng等(2014)。分析使用的日平均大氣風(fēng)場資料來源于 1/4°分辨率的海表風(fēng)產(chǎn)品CCMP (Cross-Calibrated Multi-Platform)(Atlaset al,2011)。通過模式和衛(wèi)星高度比對得知, 再分析數(shù)據(jù)REDOS可以較好的再現(xiàn)南海夏季6—9月的海表高度變化和南海西部越南沿岸偶極子的雙渦中尺度過程(李晗等, 2017)。

1.2　能量診斷

能量診斷分析可以展示渦流相互作用過程中的能量變化, 揭示環(huán)流與渦旋演變的機制, 有助于更加深入的認識平均流與渦旋等中尺度過程間的相互作用與關(guān)系。Lorenz(1955)首先提出了大氣有效位能的估算方式以及平均流和渦旋機械能收支的四箱模型,根據(jù)該模型, 流體總動能可以分解為平均流動能和渦旋動能之和, 二者可以通過正壓(斜壓)不穩(wěn)定性進行能量轉(zhuǎn)換, 這一模型從能量學(xué)角度提供了渦-流相互作用的機理。根據(jù) Lorenz(1995)理論, 海洋中機械能守恒的四箱模型可以用圖1表示。

B?ning等(1992)在運用理想化北大西洋模型研究渦旋動力的過程中估算了不同緯度、不同分辨率模式下海洋平均環(huán)流與渦旋機械能收支的四箱模型的量值, 探討了渦旋與平均流之間的能量轉(zhuǎn)換及二者的相互作用。隨著高性能數(shù)值計算的發(fā)展, Von Storch等(2012)利用真實全球海洋模型估算出了海洋能量收支的四箱模型, 并與大氣環(huán)流的能量收支四箱模型進行比較, 指出了兩個系統(tǒng)在動力驅(qū)動上的不同機制。由于四箱模型中渦旋與平均流的能量轉(zhuǎn)換項可以很好解釋渦-流相互作用, 該方法也被成功應(yīng)用到了南極繞極流區(qū)、黑潮和灣流等強西邊界流區(qū)域的環(huán)流與渦旋演變及相互作用的研究當(dāng)中(Ivchenkoet al,1997; Treguier, 1992; Xueet al, 1993; Zuet al,2013;Kanget al, 2015)。根據(jù)這些工作, 單位質(zhì)量的EKE和EPE可定義如下:

圖1　海洋機械能收支四箱模型簡圖(根據(jù)B?ning et al,1992)Fig.1 The sketch of the mechanical energy budget box model(according to B?ning et al, 1992)

其中,u′=u-v,u和v分別是緯向速度和經(jīng)向速度,u和u,v′=vv分別是1992至2011年6—9月緯向速度和經(jīng)向速度的氣候態(tài)平均, g為重力加速度, 為海水密度,ρ?′(x,y,z,t)=(x,y,z,t) -bρ(z),bρ(z)為1992至 2011 年 6—9月南海西部 108°—118°E,8°—16°N 的時間平均和空間水平方向平均的背景密度,???,θρ是位勢密度的時間平均和空間水平方向平均。

圖 1中分別代表勢能和動能間渦流相互作用的斜壓不穩(wěn)定T2項和正壓不穩(wěn)定T4項表示為:

ρ′=ρ-ρρ?是該區(qū)域ρ?的時間平均,

T2項表示平均勢能和EPE之間的轉(zhuǎn)換, 正值表示由于密度梯度造成斜壓不穩(wěn)定, 使平均勢能向 EPE轉(zhuǎn)換。T4項表示平均動能和EKE之間的轉(zhuǎn)換, 正值表示由于水平速度剪切造成正壓不穩(wěn)定, 平均動能向EKE轉(zhuǎn)換。由于本文重點關(guān)注平均流和渦旋的相互作用過程, 因此圖1中表示平均勢能和平均動能之間能量轉(zhuǎn)換的T1和表示EPE與EKE之間能量轉(zhuǎn)換的T3項不做討論。

浮力頻率表達式為

其中N為浮力頻率, g為重力加速度為氣候態(tài)平均密度,為水平平均密度。

2　結(jié)果與分析

2.1　夏季南海西部邊界流區(qū)域環(huán)流渦度變化與風(fēng)應(yīng)力旋度的關(guān)系

南海夏季風(fēng)及其風(fēng)應(yīng)力旋度的變化是影響夏季越南東向離岸流和偶極子雙渦結(jié)構(gòu)變化的重要因子(Wanget al, 2006; Chenet al, 2014; Liet al, 2014)。然而, 圖 2所示 1992—2011年海表面風(fēng)應(yīng)力旋度和海洋上層渦度氣候態(tài)平均顯示雙渦結(jié)構(gòu)的發(fā)展與風(fēng)應(yīng)力旋度存在不一致。圖2中海洋上層渦度和風(fēng)應(yīng)力旋度結(jié)果均為緯向109.5°—114°E、垂向0—150m之間的平均值在 9°—14°N經(jīng)向方向的分布。該圖可以大致反映越南沿岸夏季偶極子的雙渦結(jié)構(gòu)及對應(yīng)風(fēng)應(yīng)力旋度在 6—9月隨時間的在經(jīng)向的移動。對風(fēng)應(yīng)力旋度而言, 在該區(qū)域6月以負旋度為主導(dǎo), 隨后正旋度出現(xiàn), 二者在 7—8月份逐漸增強, 風(fēng)應(yīng)力旋度零線有向南移動的趨勢, 最終于9月下旬幾乎被正旋度占領(lǐng)。而海洋上層渦度并沒有完全跟隨風(fēng)應(yīng)力旋度變化, 6月份9°—14°N之間渦度以正值為主, 被氣旋渦占領(lǐng), 隨著時間推移, 反氣旋渦出現(xiàn), 并隨著氣旋渦一起逐步北移, 在8月份形成強且顯著的雙渦偶極子結(jié)構(gòu), 于9月下旬減弱并南移, 環(huán)流渦度零線的運動方向由南向北再向南。這說明, 從氣候態(tài)平均的角度來看, 伴隨越南離岸流出現(xiàn)的雙渦結(jié)構(gòu)最初由氣旋渦旋主導(dǎo), 隨后雙渦穩(wěn)定持續(xù)發(fā)展, 最終又被氣旋式渦旋主導(dǎo), 雙渦結(jié)構(gòu)也因此呈現(xiàn)先向北、后向南的移動。其中 8—9月份的南移與 Li等(2003)和 Zhuang等(2010b)對雙渦結(jié)構(gòu)演變的結(jié)論基本一致。因此, 可以初步認為渦旋的演變除了受到風(fēng)應(yīng)力旋度影響,同時也被其他海洋過程調(diào)制。

除此之外, 1992—2011年逐年平均的海流渦度與海表風(fēng)應(yīng)力旋度也顯示風(fēng)應(yīng)力旋度變化對偶極子變化的重要作用, 同時也說明其他海洋環(huán)流過程對偶極子變化的調(diào)整(圖 3)。整體來看, 雙渦結(jié)構(gòu)的分布確實受到風(fēng)應(yīng)力旋度的影響, 且雙渦的分界位置約位于風(fēng)應(yīng)力旋度零線以北1°, 與Li等(2014)的結(jié)果類似。但對于單獨某一年而言, 雙渦結(jié)構(gòu)并不一定與風(fēng)應(yīng)力旋度的分布一致, 如1997、2000、2006年等, 這說明風(fēng)應(yīng)力旋度整體上對雙渦結(jié)構(gòu)具有顯著貢獻,但并不能完全解釋渦旋的年際變化, 根據(jù) Cai等(2007)、Gan等(2008)利用模式模擬的結(jié)果, 越南離岸流作為雙渦結(jié)構(gòu)的分界線, 除受風(fēng)應(yīng)力旋度影響外,還顯著受到地形、非線性平流項等因素的影響。Zhuang等(2010a, b)和Yang等(2013)均發(fā)現(xiàn)南海海盆西邊界流區(qū)域是平均流與渦旋相互作用和能量交換較強的區(qū)域, 由此可見除了風(fēng)應(yīng)力旋度變化, 以南海貫穿流為主體的大尺度環(huán)流特征也通過平流輸運、正、斜壓不穩(wěn)定性的能量轉(zhuǎn)化調(diào)制該海區(qū)的中尺度渦旋。因此本文著重通過能量診斷分析平均流與渦旋能量交換對南海西部夏季雙渦結(jié)構(gòu)演變的貢獻。

圖2　9°—14°N間海洋上層環(huán)流渦度(a, 單位: /s)和海表面風(fēng)應(yīng)力旋度[b, 單位: kg/(m2s2)]在1992—2011年各年6—9月, 109.5°—114°E之間的氣候態(tài)平均值, 其中環(huán)流渦度為垂向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

圖 3 1992—2011 年 6—9月 109.5°—114°E、垂向 0—150m平均環(huán)流渦度(單位: /s)和海表面風(fēng)應(yīng)力旋度[單位:kg/(m2s2)]的年際變化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

2.2　夏季南海西部中尺度 EKE、EPE以及正壓、斜壓不穩(wěn)定的氣候態(tài)特征

夏季南海西部的 EKE、EPE高值主要集中在越南沿海的西邊界流影響區(qū)域(圖4)。EKE隨深度增加而減小, 最大值在表層; EPE隨深度先增加后減小,在 40—70m達到最大值(圖 5); 二者在 40—500m水深處量值近似, 500m以深的海區(qū)EPE大于EKE。EPE的分布與離岸急流主軸較為一致, 幅度較窄, 并且主要分布在上層, 在溫躍層附近達到最大。EPE的空間分布與雙渦結(jié)構(gòu)有關(guān), 在主軸兩側(cè)分布不同極性的渦旋, 導(dǎo)致溫躍層不同變化(暖渦誘發(fā)溫躍層下降,冷渦導(dǎo)致上升), 因而產(chǎn)生溫躍層在主軸南北兩側(cè)的傾斜, 并且在主軸區(qū)達到最大, 形成EPE大值中心。而 EKE的分布范圍非常寬, 除了主軸, 在其兩側(cè)由于中尺度渦的存在也分布非常強烈的 EKE。這說明EKE在向下發(fā)展過程中逐步轉(zhuǎn)化和耗散, 而 EPE則在次表層逐步增加后以相對較慢的速度衰減; 隨著深度的增加, 斜壓不穩(wěn)定的貢獻逐漸大于正壓不穩(wěn)定的貢獻。

斜壓不穩(wěn)定(T2)主要受密度梯度空間變化的影響, EPE是密度層結(jié)在擾動過程中儲存的有效位能;正壓不穩(wěn)定(T4)通常發(fā)生在流速具有較強的水平切變的海域, 可以將平均動能(MKE, mean kinetic energy)轉(zhuǎn)化為EKE。嚴格來講, 當(dāng)T2＞0時發(fā)生斜壓不穩(wěn)定, 平均有效勢能(MPE, mean available potential energy)向 EPE轉(zhuǎn)化能量, T4＞0時發(fā)生正壓不穩(wěn)定,MKE向EKE轉(zhuǎn)化能量, 但二者小于零時不能完全認為能量的傳遞方向發(fā)生改變(Kanget al, 2015)。二者可以較好地體現(xiàn)平均能與渦能之間的轉(zhuǎn)換過程, 是體現(xiàn)渦流相互作用的重要指標(biāo)。T4與T2的空間分布并不如EKE和EPE集中且平滑, 而是空間密集正負交替分布的。這是由于在渦旋生命周期內(nèi)與平均流相互作用的過程中, 它們的發(fā)生時間不長, 強度變化較大。通過計算斜壓不穩(wěn)定與二者絕對值之和的百分比,并選取20m、75m和600m作為代表層(圖6), 可初步查看T2與 T4在不同深度上在渦流相互作用過程中的相對影響。結(jié)果顯示, 在20m處, T4的貢獻占絕對主導(dǎo), 約有 80%的平均能通過正壓不穩(wěn)定向渦能轉(zhuǎn)化; 在75m, T2的比例明顯上升, 與正壓不穩(wěn)定相當(dāng),但在越南離岸流附近則主要發(fā)生斜壓不穩(wěn)定, 這與EPE在這一深度的空間分布相似, 說明斜壓不穩(wěn)定對EPE的變化具有較大貢獻; 而在 600m處, 幾乎全部區(qū)域均為斜壓不穩(wěn)定主導(dǎo), 說明密度的空間擾動在中下層對海洋的渦流相互作用具有顯著貢獻, 與圖 5得到的結(jié)論相吻合。

圖4　EKE(左列)與EPE(右列)在20m、50m和150m(上、中、下行)處6—9月的氣候態(tài)平均值, 單位均為m2/s2Fig.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)

氣候態(tài)平均的正壓、斜壓不穩(wěn)定分布圖(圖 7)中T2所示, 最大值分布與圖5a中EPE的分布十分類似,而T4則沒有與圖5b中EKE的分布有較好的匹配關(guān)系, 可以推測, EPE主要受到斜壓不穩(wěn)定的影響, 而EKE的影響因素更復(fù)雜。圖7c所示的T2和T4的剖面圖與圖5c中EKE與EPE的剖面有一定相似性, 不同的是, 正壓不穩(wěn)定僅在 30m以上和 150—400m間占主導(dǎo), 其余深度斜壓不穩(wěn)定更強。這主要與該海區(qū)的層結(jié)和浮力頻率有關(guān)。浮力頻率是流體在垂向上自由振動頻率的度量, 可以表征層化海洋的穩(wěn)定性。當(dāng)浮力頻率的平方大于零, 海洋層結(jié)是穩(wěn)定的; 而當(dāng)其小于零時, 海洋的層結(jié)是不穩(wěn)定的, 不穩(wěn)定時海洋內(nèi)部容易發(fā)生對流和混合(Gill, 2016)?？梢哉J為, 當(dāng)N2數(shù)值均為正時, 數(shù)值越小則密度的垂向梯度越小,層結(jié)的穩(wěn)定性降低。需要注意的是, 這里的不穩(wěn)定與正壓、斜壓不穩(wěn)定并不是同一個概念。正壓、斜壓不穩(wěn)定是一種動力不穩(wěn)定, 而浮力頻率表征的是靜力不穩(wěn)定。對于海洋而言, 由于海洋上層動力過程復(fù)雜多變, 以動力不穩(wěn)定為主導(dǎo), 而越往下層,靜力不穩(wěn)定作用逐漸凸顯。其中紅色空心圓點顯示的由 REDOS資料得到的夏季(6—9月)水平平均浮力頻率與利用 WOA2009計算的約位于(9.789°N,112.944°E)處的浮力頻率基本類似(圖8), 這與Shang等(2015)基本一致。該點位于REDOS計算區(qū)域內(nèi), 可以作為參照。可以看到, 二者在海洋次表層50—300m出現(xiàn)峰值, 隨后迅速減小, 對于 150m以下的海域, 浮力頻率單調(diào)遞減的特征表明, 由于深層海洋密度相對均勻, 密度的較小的變化就容易導(dǎo)致斜壓不穩(wěn)定, 使得斜壓不穩(wěn)定在下層逐漸成為動力不穩(wěn)定的主要因素。

圖5　110°E斷面處EPE (a)、EKE(b)的深度-緯度分布以及氣候態(tài)平均垂向分布(c), 單位均為m2/s2Fig.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) 圖中橫坐標(biāo)為緯度, 縱坐標(biāo)為水深, (c)圖中區(qū)域平均范圍為 109.5°—114°E,9°—14°N

圖6　6—9月氣候態(tài)平均斜壓不穩(wěn)定在20m、75m和600m處占正壓不穩(wěn)定與斜壓不穩(wěn)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

圖7　110°E斷面斜壓(a)、正壓(b)不穩(wěn)定分布和區(qū)域氣候態(tài)平均垂向分布圖(c), 單位均為m2/s3 Fig.7 Same to Fig. 5 but for T2 and T4 (unit: m2/s3).

圖8　浮力頻率的垂向變化(修改自Shang et al, 2015)Fig.8 Vertical distribution of the buoyancy frequency(Modifiedfrom Shang et al, 2015)

2.3　南海西部邊界流不穩(wěn)定調(diào)制中尺度過程的年際變化

從前文可知, EKE的空間分布和變化特征無法由T4單獨進行解釋, 需要同時考慮EKE收支中的壓強做功PW、風(fēng)應(yīng)力做功WW、EKE的平流輸運、耗散等因素的共同作用。李晗等(2017)利用南海夏季越南離岸流的強度劃分離岸流的正負異常年(選取越南離岸流區(qū)域海流進行垂向積分, 以平均動能指數(shù)大于0.02m2/s2為正異常, 小于 0.01m2/s2為負異常), 本研究計算了正異常年與負異常年 EKE的收支差別, 從而探討平均流對渦旋年際變化的調(diào)制作用。其中正異常年為 1992、1994、1997、1999、2002、2004、2005、2009和 2011年, 負異常年為 1995、1996、2006和2010 年, 1993、1998、2000、2001、2003、2007 和2008年為正常年。能量平衡示意圖中(圖 9), 紅色數(shù)值表示平均能向渦能傳遞的大小, 能量的單位為1014J, 能量轉(zhuǎn)化的單位為 107W。這一量級比前人的計算略小(Von Storchet al, 2012; Chenet al, 2014;Kanget al, 2015), 這是由于本文計算的區(qū)域為南海西邊界流和越南東向激流區(qū)域, 并非前人所選的黑潮、灣流等強流區(qū)。

由圖9、10可知, 根據(jù)越南離岸流的強度定義的正異常年與負異常年之間確實存在渦流相互作用的差異。平均流能量在正異常年較強, 渦能量在正、負異常年相差不大, 而二者之間的能量轉(zhuǎn)換在正、負異常年差別顯著。正異常年, 整體呈現(xiàn)平均流向渦旋傳遞能量; 負異常年, 渦流能量的相互轉(zhuǎn)化明顯減小,甚至出現(xiàn) EKE反哺平均動能的情況, 這與灣流和黑潮在離岸向東流動后 EKE補償平均動能的情況類似(Chenet al, 2014; Kanget al, 2015)。風(fēng)場的做功始終為正, 且量級較為穩(wěn)定, 雖然其變化與 EKE的大小變化趨勢一致, 但在正、負異常年的變化量不如渦流相互作用能量轉(zhuǎn)換的變化量值大, 說明 EKE的變化并不是直接由風(fēng)能做功造成的。壓強做功的水平輻散項始終為EKE提供能量, 盡管其量值最大, 正、負異常年的變化卻比較小。EKE平流項雖然量值較小, 但其在正、負異常年的變化非常大, 在正異常年可以促進渦旋能量的增長, 負異常年也會造成渦旋能量的耗散, 對 EKE的變化影響是非常顯著的, Xiang等(2016)也表明平流作用可以使雙渦結(jié)構(gòu)發(fā)生劇烈的季節(jié)內(nèi)變化。此外, 摩擦耗散的消耗作用顯著, 年際差異也較大。雖然沒有對能量平衡示意圖中的所有變量進行一一計算, 但通過對 EKE收支的計算, 顯而易見, 南海貫穿流以及夏季越南東向急流的平流能量輸運對該區(qū)域的中尺度渦旋活動的能量變化有重要的作用。

3　討論

為進一步探討渦流相互作用的正壓、斜壓不穩(wěn)定對EPE和EKE年際變化差異的影響, 除了前文所采取的越南離岸流的動能(李晗等, 2017)作為分類指標(biāo)外, 我們進一步根據(jù)渦旋分類, 探討氣旋式渦旋與反氣旋式渦旋對夏季南海西部渦流相互作用的影響。Kuo等(2011)利用數(shù)值模式模擬探討了氣旋渦與反氣旋渦在與強的西邊界流(黑潮)進行相互作用時的渦旋形態(tài)與能量轉(zhuǎn)化的差異, 指出氣旋渦會向平均流轉(zhuǎn)化能量, 而反氣旋渦則會從平均流吸收能量。

計算 109.5°—114°E, 9°—14°N 范圍內(nèi) 0—150m垂向平均渦度, 并求空間平均值, 得到區(qū)域渦度指數(shù)VOR(圖 11), 這可以表征局地渦旋受氣旋渦(正)還是反氣旋渦(負)主導(dǎo)?？梢钥吹皆?992—2011年間, 大多數(shù)年份局地主要為反氣旋式渦旋, 尤其是在1992—2000年幾乎都是如此, 而在 2001—2011年則氣旋與反氣旋渦旋主導(dǎo)的情況大致相當(dāng)。選取±2×10-10/s作為分類標(biāo)準(zhǔn), 大于 2×10-10/s為氣旋式渦旋主導(dǎo), 小于-2×10-10/s為反氣旋式渦旋主導(dǎo), 二者之間為氣旋與反氣旋相當(dāng)?shù)那闆r。按照這樣的標(biāo)準(zhǔn),得到氣旋式渦旋主導(dǎo)的年份有2001、2003、2005和2010年, 反氣旋式渦旋主導(dǎo)的年份有 1992、1993、1994、1995、1996、1998、2004、2009 和 2011 年, 氣旋與反氣旋渦旋相當(dāng)?shù)哪攴轂?997、1999、2000、2002、2006、2007和 2008年。這一分類與越南離岸流的正負異常年份(正異常年為 1992、1994、1997、1999、2002、2004、2005、2009和2011, 負異常年為1995、1996、2006 和 2010 年, 1993、1998、2000、2001、2003、2007和2008年為正常年)(李晗等, 2017)并不一致, 說明除越南離岸流和風(fēng)應(yīng)力旋度的強度外, 還有其他因素共同影響雙渦結(jié)構(gòu)渦旋特征的年際變化。

圖9　正異常年份能量平衡示意圖Fig.9 Sketch of mechanical energy budget in the positive anomaly years

圖10　負異常年份能量平衡示意圖Fig.10 Same to Fig. 9, but for the negative anomaly years

圖11　渦度指數(shù)Fig.11 Current vorticity index (unit: /s)

圖12分別為反氣旋渦主導(dǎo)、氣旋渦主導(dǎo)和二者相當(dāng)?shù)那闆r下EKE、EPE、T4和T2的空間分布特征。EKE大值區(qū)在反氣旋渦主導(dǎo)時, 偏南且分布廣泛; 在氣旋渦主導(dǎo)時, 偏北且分布收窄; 雙渦相當(dāng)時則介于二者之間。正壓不穩(wěn)定在反氣旋渦主導(dǎo)和雙渦相當(dāng)時的強度和空間分布幾乎一致, 在氣旋渦主導(dǎo)時強度明顯減小, 但空間分布也基本一致。對比不同情況下EKE的差異, 可知正壓不穩(wěn)定對夏季南海西部的EKE貢獻是有限的, 主要集中在越南東南沿岸。

圖12　不同渦旋特征下的EKE, EPE與正壓、斜壓不穩(wěn)定分布Fig. 12 Horizontal distribution of the EKE, EPE, T4 and T2 in different eddy characteristics according to Fig. 11

EPE大值區(qū)在反氣旋渦主導(dǎo)時, 向東延伸過114°E; 在氣旋渦主導(dǎo)時, 則明顯向北延伸, 且強度減弱; 雙渦相當(dāng)時的空間分布與強度介于二者之間。斜壓不穩(wěn)定在強度上的差異與正壓不穩(wěn)定十分類似,主要區(qū)域分布在越南東南, 在反氣旋渦主導(dǎo)和雙渦相當(dāng)時的強度差異很小, 在氣旋渦主導(dǎo)時強度明顯減小。根據(jù)Kuo等(2011)年利用模式模擬中尺度渦與西邊界流之間相互作用的結(jié)果來看, 氣旋渦傾向于在渦流相互作用中失去能量, 而反氣旋渦則趨于獲得能量, 這可能解釋為什么 T2的正極值大致分布在越南離岸流以南的反氣旋渦位置, 且在反氣旋渦主導(dǎo)和雙渦相當(dāng)時, 都會出現(xiàn)顯著的反氣旋渦, 導(dǎo)致這一區(qū)域的斜壓不穩(wěn)定都較強;而在氣旋渦主導(dǎo)時, 反氣旋渦很弱甚至消失, 使斜壓不穩(wěn)定變得很小。這里可以看到, EPE與斜壓不穩(wěn)定的空間分布并不是完全一致的, 說明斜壓不穩(wěn)定不能完全反映 EPE的變化, 向EKE的轉(zhuǎn)化以及擴散效應(yīng)都會影響EPE的大小, 但從圖中來看, 已經(jīng)基本可以認為斜壓不穩(wěn)定是影響 EPE的最主要因素, 這與前文的討論相吻合。通過以上分析可以認為, 氣旋渦與反氣旋渦的相對強弱也會顯著影響越南離岸流與雙渦結(jié)構(gòu)區(qū)域的渦流相互作用。

4　結(jié)論

本文利用1992至2011年6—9月的南海海洋再分析產(chǎn)品 REDOS和風(fēng)場資料 CCMP, 探討了夏季南海西部渦流相互作用的年際變化特征, 從能量學(xué)角度分析平均能與渦能之間的相互轉(zhuǎn)化, 并以 EKE為代表探討影響其變化的各做功項的年際變化及影響,主要結(jié)論如下:

(1) 渦旋的氣旋、反氣旋特征顯著影響渦流相互作用: EKE極值主要沿越南離岸流分布, EPE極值在正異常年集中在 12°N附近, 負異常年向南北分散。盡管EKE與EPE的量級基本一致, 前者比后者略大,但兩者的強度年際變率明顯不同, EKE變率較小而EPE變率較大。隨著深度增加 EKE逐漸減小, 能量逐步轉(zhuǎn)化和耗散; 而 EPE隨深度增加先增加后減小,在次表層達到最大后以相對較慢的速度衰減。這表明隨著深度的增加, 密度擾動相對水平速度剪切對海洋的影響逐漸凸顯。

(2) 平衡收支分析表明, 風(fēng)應(yīng)力主要對EKE做正功, 是 EKE的穩(wěn)定能量來源; 壓強做功的水平散度項的貢獻主要是促進渦旋能量增加, 而 EKE平流既可以為促進渦旋的增長, 也會造成渦旋的消耗, 其量值雖然小于壓強和風(fēng)應(yīng)力做功, 但其年際變化量最大, 對 EKE的年際變化影響是顯著的, 說明平均流的年際變化在海洋中尺度能量的變化中起著重要的作用; 正壓不穩(wěn)定的貢獻主要在南海西部沿岸, 影響范圍較窄。在正異常年, 渦流能量顯著較強, 相互之間的能量轉(zhuǎn)化也較多, 整體呈現(xiàn)平均流向渦旋傳遞能量; 負異常年, 渦流能量減弱, 伴隨的相互轉(zhuǎn)化也減小, 甚至出現(xiàn)EKE反哺平均動能的情況。

本文利用數(shù)值模式產(chǎn)品對南海西部環(huán)流區(qū)域(南海貫穿流的主體組成部分)的渦流相互作用過程開展了探討和研究, 但是目前為止仍局限于南海夏季過程。冬季過程南海貫穿流的影響仍然不清楚, 這也將成為未來工作進一步開展的重點。

方文東, 方國洪, 1998. 南海南部海洋環(huán)流研究的新進展. 地球科學(xué)進展, 13(2): 166—172

王東曉, 劉欽燕, 謝 強等, 2013. 與南海西邊界流有關(guān)的區(qū)域海洋學(xué)進展. 科學(xué)通報, 58(14): 1277—1288

王東曉, 周發(fā)璓, 秦曾灝, 1996. 南海上層海洋環(huán)流兩層半模式的數(shù)值模擬Ⅰ. 閉邊界海盆季節(jié)性環(huán)流. 海洋學(xué)報,18(5): 30—40

李 晗, 王 強, 黃 科等, 2017. 1992—2011年夏季南海西部離岸流區(qū)渦流相互作用特征. 海洋與湖沼, 48(5):912—925

曾慶存, 李榮鳳, 季仲貞等, 1989. 南海月平均流的計算. 大氣科學(xué), 13(2): 127—138

Atlas R, Hoffman R N, Ardizzone Jet 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

Beckmann A, B?ning C W, Brügge Bet 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

B?ning 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

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

Cheng X H, Qi Y Q, 2010. Variations of eddy kinetic energy in the South China Sea. Journal of Oceanography, 66(1):85—94

Fang G, Wang G, Fang Yet al, 2012. A review on the South China Sea western boundary current. Acta Oceanologica Sinica, 31(5): 1—10

Fang W D, Fang G H, Shi Pet 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—23-12

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

Geng W, Xie Q, Chen G Xet al, 2016. Numerical study on the eddy-mean flow interaction between a cyclonic eddy and Kuroshio. Journal of Oceanography, 2016, 72(5): 727—745

Gill A E, 2016. Atmosphere-Ocean Dynamics. Amsterdam:Elsevier

Hu J Y, Gan J P, Sun Z Yet al, 2011. Observed three-dimensional structure of a cold eddy in the southwestern South China Sea. Journal of Geophysical Research: Oceans, 116(C5): C05016

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

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

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

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

Li L, Xu J D, Jing C Set 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 Let al, 2014. Interannual variability of the surface summertime eastward jet in the South China Sea. Journal of Geophysical Research: Oceans, 119(10):7205—7228

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

Lorenz E N, 1955. Available potential energy and the maintenance of the general circulation. Tellus, 7(2):157—167

Nan F, He Z G, Zhou Het al, 2011. Three long-lived anticyclonic eddies in the northern South China Sea. Journal of Geophysical Research, 116(C5): C05002, http://dx.doi.org/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 Let al, 2016. Features and variability of the South China Sea western boundary current from 1992 to 2011. Ocean Dynamics, 66(6—7): 795—810

Shang X D, Liu Q, Xie X Het 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

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

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

Von Storch J S, Eden C, Fast Iet 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

Wang D X, Liu Q Y, Huang R Xet 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 Jet al, 2008. Anticyclonic eddies in the northeastern South China Sea during winter 2003/2004.Journal of Oceanography, 64(6): 925—935

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

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

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

Xiu P, Chai F, Shi Let 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

Yang H J, Liu Q Y, Liu Z Yet 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—22-14

Yang H Y, Wu L X, Liu H Let al, 2013. Eddy energy sources and sinks in the South China Sea. Journal of Geophysical Research: Oceans, 118(9): 4716—4726

Yu Z, Shen S, McCreary J Pet al, 2007. South China Sea throughflow as evidenced by satellite images and numerical experiments. Geophysical Research Letters, 34(1): L01601,http://dx.doi.org/10.1029/2006GL028103

Zeng X Z, Peng S Q, Li Z Jet al, 2014. A reanalysis dataset of the South China Sea. Scientific Data, 1: 140052

Zhuang W, Xie S P, Wang D Xet 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 Xet al, 2010b. Pathways of mesoscale variability in the South China Sea. Chinese Journal of Oceanology and Limnology, 28(5): 1055—1067

Zu T T, Wang D X, Yan C Xet al, 2013. Evolution of an anticyclonic eddy southwest of Taiwan. Ocean Dynamics,63(5): 519—531