董昌明,蔣星亮,徐廣珺,2,季巾淋,林夏艷,孫文金,王 森

(1.南京信息工程大學海洋數(shù)值模擬與觀測實驗室,江蘇南京210044;2.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;3.廈門大學海洋與地球?qū)W院,福建廈門361101;4.浙江大學海洋學院,浙江舟山316021)

海洋渦旋自動探測幾何方法、渦旋數(shù)據(jù)庫及其應用

董昌明1,蔣星亮1,徐廣珺1,2,季巾淋2,3,林夏艷2,4,孫文金1,王 森1

(1.南京信息工程大學海洋數(shù)值模擬與觀測實驗室,江蘇南京210044;2.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;3.廈門大學海洋與地球?qū)W院,福建廈門361101;4.浙江大學海洋學院,浙江舟山316021)

近10 a來,海洋渦旋的自動探測和分析研究成為物理海洋學研究的前沿熱點之一。本研究介紹了作者及其合作者最近幾年發(fā)展的一系列基于海表面高度異常(Sea Surface Height Anomaly,SSHA)、海表溫度(Sea Surface Temperature,SST)的歐拉型以及基于全球漂流浮標數(shù)據(jù)的拉格朗日型的渦旋自動探測幾何方法、從歐拉型渦旋探測方法中發(fā)展出來的三維渦旋的自動探測方法和利用上述方法探測得到的結果建立的渦旋數(shù)據(jù)庫。此外,本研究還介紹了渦旋數(shù)據(jù)庫的應用,主要包括:分析黑潮延續(xù)體以及南加州灣的渦旋統(tǒng)計特征;以黑潮延伸區(qū)冷、暖兩個中尺度渦旋為例,采用動態(tài)合成、帶通濾波等方法,研究中緯度地區(qū)中尺度海洋渦旋對大氣的強迫特征;在黑潮延續(xù)體采用合成分析方法得到了合成氣旋和反氣旋的三維結構并對渦旋調(diào)制下混合層深度進行探究;對渦旋誘導的輸運、渦旋誘導的葉綠素變化進行的研究以及對阿拉伯海大渦進行的研究等。

渦旋自動探測;渦旋數(shù)據(jù)庫;渦旋分析

海洋環(huán)流通常被認為由緩慢的大洋內(nèi)部流動和較快的西邊界流組成。然而,這只是時間平均下的場景,任何一張海洋表面高分辨率快照圖像,比如海面高度和海面溫度遙感圖像,或者高分辨率的數(shù)值模擬結果,無不顯示海洋充滿了幾公里到上百公里的渦旋。其中半徑在10～100 km量級的渦旋稱為中尺度渦旋,即海洋局地第一斜壓羅斯貝半徑的量級,而半徑小于第一斜壓羅斯貝半徑大于邊界層湍流尺度的渦旋被稱為次中尺度渦旋,即0.1～10 km量級。中尺度渦旋的壽命,即從產(chǎn)生到衰亡,通常長達幾個星期到幾個月、甚至幾年的時間,在其生命期中,渦旋會移動幾十公里到幾百公里的距離。海洋渦旋攜帶極大的動能,其海水運動速度是海洋平均流速度的幾倍甚至高一個量級,并且具有很強的非線性。根據(jù)其旋轉(zhuǎn)特征,渦旋分為氣旋渦和反氣旋渦,產(chǎn)生局地的輻聚(氣旋)或輻散(反氣旋),從而導致上升流(氣旋)或下沉流(反氣旋)。渦旋的垂向深度會影響到幾十米到幾百米,甚至上千米,從而將海洋深層的冷水和營養(yǎng)鹽帶到表面,或?qū)⒑１砼畨旱捷^深的海洋中。因而這些海洋中無處不在的高能量、強穿透性的海洋渦旋對海洋環(huán)流、全球氣候變化、海洋生物化學過程和海洋環(huán)境變遷都起著非常大的作用,因此海洋渦旋的研究具有非常重要的科學意義和應用價值[1]。海洋中尺度和次中尺度渦旋的研究已經(jīng)和正在改變?nèi)藗儗Ｑ蟮膫鹘y(tǒng)認識。隨著高分辨率海洋衛(wèi)星遙感技術的發(fā)展和高分辨率海洋數(shù)值模擬結果的出現(xiàn),我們正處在物理海洋科學研究飛速發(fā)展和理論突破的時代,而海洋渦旋研究正是這一突破的排頭兵。

海洋渦旋的研究強烈依賴于實際觀測提供的真實海洋渦旋的物理特征,以及渦旋產(chǎn)生、發(fā)展、消亡過程和水動力條件。由于渦旋產(chǎn)生地點和時間上的不確定性、尺度較小、以及海洋現(xiàn)場觀測費用昂貴等因素,使得渦旋的現(xiàn)場觀測資料有限[2]。而高分辨率海洋衛(wèi)星遙感技術的發(fā)展和高分辨率海洋數(shù)值模擬結果的出現(xiàn),為海洋渦旋研究的發(fā)展和突破提供了良好的契機。人工探測渦旋具有很大的不確定性,并且任務量巨大,因此利用計算機進行海洋渦旋的自動探測是十分必要的。

Dong等[3]根據(jù)數(shù)據(jù)的不同類別將渦旋探測方法分為歐拉(Eulerian)方法和拉格朗日(Lagrangian)方法。歐拉數(shù)據(jù)是指一個時刻的快照數(shù)據(jù)或者空間場的數(shù)據(jù),拉格朗日數(shù)據(jù)是指水團或者物質(zhì)顆粒的軌跡數(shù)據(jù)。

Dong等[4]將基于海表浮標軌跡數(shù)據(jù)探測渦旋的拉格朗日方法分為:1)旋轉(zhuǎn)方法(VG)[5-6];2)拉格朗日隨機模型法[7-8];3)小波變換脊分析粒子位置的橢圓重構法[9];4)根據(jù)軌跡的幾何特征,螺旋軌跡的搜索方法[4]。近年來又出現(xiàn)了通過流線追蹤探測渦旋的方法[10]。

Nencioli等[11]將歐拉方法劃分為:基于物理參數(shù)的方法,基于流場幾何特征的方法以及物理參數(shù)和幾何特征混合法。在基于物理參數(shù)的方法中,Okubo-Weiss(OW)參數(shù)法[12-13]應用最為廣泛,如地中海海域[14],秘魯海域[15],阿拉斯加海域[16]以及全球渦旋的探測[17]等。盡管OW方法應用很廣,但它自身仍然存在缺陷[18-23]。在基于流場幾何特征的方法中,Ari Sadarjoen和Post[8]在2000年時,首次提出了纏繞角法(Winding-Angle,WA),它是通過閉合曲線識別渦旋的。Nencioli[11]發(fā)展了一種新的純粹基于渦旋流場矢量幾何特征探測渦旋的方法(Vector Geometry,VG)。在將特殊的物理參數(shù)方法和幾何方法混合形成的混合法中,Chaigneau等[20]、Chelton等[24]及Zhang等[25]利用SSHA和SST探測渦旋。Matsuoka等[26]將最近的熱門新興學科機器學習與渦旋探測結合,對渦旋進行了研究。

本研究介紹作者及其合作者最近幾年系統(tǒng)發(fā)展的一整套海洋渦旋的自動探測方法,這套基于渦旋的幾何特征的渦旋探測方法可以應用到歐拉型數(shù)據(jù)(比如衛(wèi)星遙感探測的海面高度計和海面海水溫度資料)和拉格朗日型數(shù)據(jù)(海面浮標資料);通過渦旋的自動探測,我們可以建立渦旋數(shù)據(jù)庫;本文還介紹如何利用渦旋數(shù)據(jù)庫開展渦旋分析研究工作。

1 海洋渦旋的幾何探測方法

1.1 歐拉型數(shù)據(jù)的幾何方法

基于SSHA,SST等歐拉型數(shù)據(jù),Nencioli等[11]提出了一種海洋渦旋的自動探測和追蹤方法,該方法根據(jù)流場的幾何特征來定義渦旋,尤其適用于分析高分辨率數(shù)值模式結果顯示出的渦旋活動。

歐拉型數(shù)據(jù)的幾何方法基于近似的理念,提出了與渦旋速度場的定義及渦旋速度場特征[2,27]相應的4個約束條件(圖1)。滿足所有約束條件的點被定義為渦旋中心。這4個約束條件如下:

1)沿渦旋中心點東西方向的速度分量v在遠離中心點的兩側(cè)數(shù)值符號相反,大小隨距中心點的距離線性增加;

2)沿渦旋中心點南北方向的速度分量u在遠離中心點的兩側(cè)數(shù)值符號相反,大小隨距中心點的距離線性增加;

3)在選定區(qū)域內(nèi)找到速度最小值點近似為渦旋中心;

4)在近似渦旋中心點附近,速度矢量的旋轉(zhuǎn)方向必須一致,即2個相鄰的速度矢量方向必須位于同一個象限或相鄰的2個象限。

圖1 4個約束條件應用到矢量場中[1]Fig.1 Four constraint applied to the vectors[1]

渦旋中心一旦確定,就可以對渦旋的邊界進行計算。確定渦旋中心后,求中心點局域范圍內(nèi)的流函數(shù),判定最外的封閉流線為渦旋的邊界。邊界上的點到渦旋中心點的平均距離定義為渦旋的半徑大小。了解渦旋特征的時間演化則需要對渦旋進行追蹤,在t+1時刻尋找與t時刻最相近、極性相同的渦旋。搜索范圍取決于數(shù)據(jù)的空間、時間分辨率,以及平均背景流場的流速。比較好的方法是用平均流速及數(shù)據(jù)的時間分辨率來估算搜索范圍大小。

近20多a來,全球遙感資料日益豐富,衛(wèi)星高度計數(shù)據(jù)已成為中尺度渦旋研究中使用最為廣泛的資料。將基于流場幾何特征的探測方法應用于衛(wèi)星高度計資料,通過地轉(zhuǎn)計算公式可以從海表高度異常場中得到地轉(zhuǎn)流異常數(shù)據(jù)。由于地轉(zhuǎn)關系在5°S～5°N赤道區(qū)域不適用,因此該區(qū)域不進行探測[11]。

氣旋渦(反氣旋渦)可使局地海水上升(下沉),海表溫度下降(上升)。從海表面溫度場中推算出熱成風速度矢量場(偽速度場),利用偽速度場的幾何特征,可進行渦旋的識別探測,進而得到渦旋的中心、大小、渦度、移動速度及生命期等特征[3]。主要包括4個主要的步驟:1)計算熱成風速度;2)熱成風速度場中渦旋中心的識別;3)渦旋大小的計算;4)渦旋的運動軌跡。

1.2 拉格朗日的幾何方法

拉格朗日幾何方法探測渦旋[28]即利用軌跡回路的幾何特征來探測渦旋。該方法使用的數(shù)據(jù)為全球漂流浮標數(shù)據(jù)[29](Global Drifter Program,GDP),具體示例見圖2。該方法的具體步驟:

1)識別回路:利用軌跡上的點間距閾值D0來判別浮標是否回到先前的位置,若回到先前位置,再剔除軌跡中高于慣性尺度或低于環(huán)流尺度的點,從而標記出回路,記回路上各點的平均位置為渦旋中心。

2)確定回路的旋轉(zhuǎn)角度和極性:計算從回路中心指向回路上每個點的矢量的總角度,若大于300°,這個部分才會被作為回路。若角度為正代表順時針旋轉(zhuǎn),為負代表逆時針旋轉(zhuǎn)。

3)確定回路參數(shù):由步驟1的渦旋回路確定中心、時間以及回路的旋轉(zhuǎn)周期,由步驟2估計出回路的極性以及大小(回路中心至回路的距離)。使用下式估計回路強度:

式中,U為回路上所有點的平均剪切速度;avg(r)為r的平均值,代表回路的大小。

4)渦旋的追蹤:對相鄰時間的兩個回路進行判定,若二者具有相同的極性且二者的距離小于平均流的平流距離,即認為這2個回路為同一個渦旋的軌跡。

圖2 識別回路圖示[1]Fig.2 An example of the loop detection[1]

該方法存在著與參數(shù)取值有關的不確定性,在步驟1剔除頻率過高和過低的回路時可能出現(xiàn)小渦旋遺漏,誤把環(huán)流當作渦旋以及把高頻振蕩當作渦旋等情況。實際使用時將參數(shù)設置為閾值5 km,截斷時間為1 d,最大搜索時間為90 d時得到的結果較好。

1.3 三維渦旋自動探測方法

利用1.1節(jié)提到的渦旋探測方法,可以得到包含渦旋各項時間和空間性質(zhì)的數(shù)據(jù)集,并在此基礎上發(fā)展了三維渦旋的自動探測方法(圖3)。該方法主要是依次從表層向下追蹤渦旋,從而得到它們的三維結構[30-31]。具體步驟:

1)通過渦旋的表層(如10 m)信息:渦旋中心點位置P1(X1,Y1),出現(xiàn)時間(T),渦旋半徑(R1)以及渦旋極性(氣旋/反氣旋),查找下一層(這里是50 m,之后每層間隔都是50 m),以渦旋中心點為圓心,0.25 R1為半徑的范圍內(nèi),相同時間是否存在相同極性的渦旋;

2)如果在50 m層沒有找到相應的渦旋,則認為該渦旋的最大深度小于50 m,向下搜索停止。而如果相同時間內(nèi),在搜索半徑里找到相同極性的渦旋,那么就把該渦旋在這層的中心點位置P2(X2,Y2),半徑(R2),出現(xiàn)時間以及其他參數(shù)信息都保存下來;

3)接下來利用上一步得到的50 m層渦旋的中心點位置P2(X2,Y2)、半徑(R2)、出現(xiàn)時間、極性來查找100 m處在相同時間是否存在有相同信號的渦旋。具體方法與步驟1類似,100 m層,以P2(X2,Y2)為中心,0.25 R2為半徑的范圍內(nèi)是否存在相同極性的渦旋;

4)重復上述的步驟直到最后一層。需要指出的是,插值的間隔以及深度取決于研究區(qū)渦旋的特征以及模式的垂向和底層分辨率。

通過這些步驟,我們得到一個垂向分辨率為50 m的離散的三維渦旋數(shù)據(jù)集。當然,如果有更多的垂向?qū)?能夠得到更為細致的渦旋垂向結構。

圖3 三維渦旋探測過程示例(2000-06-05)[31]Fig.3 An examples for three-dimensional eddy detection method(2000-06-05)[31]

2 海洋渦旋數(shù)據(jù)庫

將上面介紹的渦旋探測方法應用到各種數(shù)據(jù)集中,可得到不同的渦旋數(shù)據(jù)庫。目前已有的渦旋數(shù)據(jù)庫有:由SSHA數(shù)據(jù)計算出地轉(zhuǎn)流異常場得到的渦旋數(shù)據(jù)庫,由SST數(shù)據(jù)計算出熱成風矢量場得到的渦旋數(shù)據(jù)庫以及由漂流浮標數(shù)據(jù)利用拉格朗日幾何探測法得到的渦旋數(shù)據(jù)庫。其中高度計SSHA數(shù)據(jù)使用的是法國AVISO(Archiving,Validation and Interpretation of Satellite Oceanographic)提供的衛(wèi)星高度計海面高度異常場(https:∥www.aviso.altimetry.fr/en/data/products/sea-surface-height-products/global/ssha.html)。其空間分辨率為(1/3)°×(1/3)°,時間分辨率為7 d,時間跨度為1992-10—2013-08。海表面溫度SST數(shù)據(jù)由REMSS(Remote Sensing Systems)提供(http:∥www.remss.com/measurements/sea-surfacetemperature),其空間分辨率為9 km,時間分辨率為1 d,時間跨度為2006—2011年。漂流浮標數(shù)據(jù)使用的是GDP數(shù)據(jù)(http:∥www.aoml.noaa.gov/phod/dac/index.php),該數(shù)據(jù)從1979年開始已經(jīng)記錄了超過13 000個浮標的數(shù)據(jù),浮標在15 m深度上每隔6 h記錄時間、經(jīng)緯度、溫度、流速等數(shù)據(jù)。

利用SSHA和SST數(shù)據(jù)建立的渦旋數(shù)據(jù)庫為mat格式,不同區(qū)域的數(shù)據(jù)庫分別存為一個結構體,包含8個字段,分別存儲了時間(不同時間探測到的同一個渦旋的時間存為一個數(shù)組),渦旋類型(1代表氣旋渦,-1代表反氣旋渦),渦旋中心經(jīng)緯度,形狀(標記出了渦旋邊緣各點經(jīng)緯度信息),渦旋大小以及渦旋的強度信息。利用GDP數(shù)據(jù)建立的渦旋數(shù)據(jù)集包含了渦旋大小、渦旋中心地理位置以及渦旋極性等特征。

使用SSHA建立的渦旋數(shù)據(jù)庫可以在http:∥omolup.nuist.edu.cn/下載。下載時需要先注冊郵箱,之后便可以選擇相應的mat文件進行下載。同時該頁面還支持渦旋分布圖在線查詢,點擊渦旋分布圖查詢后輸入?yún)^(qū)域與時間即可得到該時間下查詢區(qū)渦旋分布圖。

3 渦旋數(shù)據(jù)的應用

3.1 表面渦旋和三維結構統(tǒng)計分析

隨著科技的發(fā)展,自從20世紀90年代初期以來,衛(wèi)星高度計就開始提供長時間序列海表高度異常數(shù)據(jù),為研究海洋中尺度渦提供了寶貴資料。

Ji等①JI J L,ZHANG B,DONG C M,et al.Oceanic eddy characteristics and generation mechanisms in the kuroshio extension region.Deep sea research Part I,審稿中.利用Nencioli等[11]2010年提出的基于幾何特征的渦旋自動檢測算法,結合1993—2012年衛(wèi)星高度計海面高度異常數(shù)據(jù)和Argo溫鹽垂直剖面觀測資料研究了黑潮延續(xù)體區(qū)域海表面中尺度渦旋大小、極性、生命期、強度、軌跡、時間和空間分布特征(圖4),以及內(nèi)部垂直結構特征,并結合統(tǒng)計特征分析了黑潮延續(xù)體區(qū)域渦旋的2種產(chǎn)生機制。主要成果為以下3部分:

1)利用歐拉方法和拉格朗日對渦旋數(shù)量進行統(tǒng)計,統(tǒng)計結果顯示生命期≥4周的渦旋中,氣旋渦和反氣旋渦的數(shù)量基本相等。在此基礎上分析了渦旋的半徑、生命期、強度等參數(shù)的時空分布特征、渦旋的移動特征以及渦旋各項參數(shù)隨著生命期的演化特征。

2)結合Argo溫鹽垂直廓線,研究渦旋對次表層溫鹽廓線的影響,發(fā)現(xiàn)氣旋渦(反氣旋渦)會引起T/S垂直廓線的負(正)異常,最大異常深度可達380 m(350 m)。

3)結合統(tǒng)計特征分析了黑潮延續(xù)體區(qū)域渦旋的兩種產(chǎn)生機制:黑潮的“蛇曲”路徑不穩(wěn)定脫落產(chǎn)生渦旋機制(不穩(wěn)定過程中的非線性階段)和水平剪切不穩(wěn)定(正壓不穩(wěn)定)機制。即對于生命期較長的渦旋(生命期大于50周),較多的(反)氣旋渦分布在黑潮主軸的南(北)側(cè);與之相反,對于生命期較短的渦旋(生命期小于20周),較多的(反)氣旋渦分布在黑潮主軸的北(南)側(cè)。渦旋的不對稱分布與該地區(qū)渦旋產(chǎn)生的兩種不同機制有關。水平切變不穩(wěn)定(正壓不穩(wěn)定)產(chǎn)生半徑小、生命期短的渦旋;黑潮路徑彎曲導致半徑大、生命期長的渦旋脫落。

由于觀察資料的局限性,中尺度渦旋的研究一般僅局限于表面渦旋,但渦旋的三維結構對于渦旋本身的產(chǎn)生、維系、消亡以及垂向的能量、物質(zhì)和營養(yǎng)鹽的運輸都有很大的關系,因而渦旋三維結構的研究亟待發(fā)展。現(xiàn)有的研究表明,渦旋的三維結構一般分為3種,分別為:

1)碗狀(表面具有最大半徑),主要由于表層流的不穩(wěn)定或風應力旋度產(chǎn)生;

2)腰鼓狀(溫躍層具有最大半徑),主要由于陸架斜坡與流的相互作用產(chǎn)生;

3)圓臺狀(底部具有最大半徑),主要由于底邊層流速不穩(wěn)定產(chǎn)生。

Dong等[30]利用分辨率為1 km×1 km的嵌套區(qū)域海洋模式(ROMS)資料,結合Nencioli等[4]提出渦旋自動探測方法,開發(fā)了一套基于幾何學的三維渦旋探測方法(1.3節(jié))。并利用該探測方法研究了南加州灣海域中尺度渦旋和次中尺度渦旋各項參數(shù)的三維統(tǒng)計特征,結果顯示:在南加州灣地區(qū),碗狀、腰鼓狀和圓臺狀的渦旋各占比65%,20%以及15%。此外,Lin等[31]結合模式數(shù)據(jù)利用上述三維渦旋探測方法,分析了南海渦旋的三維統(tǒng)計特征,結果表明:碗狀結構的渦旋占比高達80%。與南加州結果相比,碗狀三維結構的渦旋在南海較其他類型占比略大,可能是由于南海渦旋多為表層流不穩(wěn)定或因風應力旋度產(chǎn)生所致。

圖4 渦旋半徑和渦旋生命期直方分布圖Fig.4 Histograms of eddy radii and eddy lifetime

3.2 大氣對海洋渦旋的響應

海氣相互作用是現(xiàn)代氣候科學研究的重點方向。在熱帶地區(qū)研究成果卓著,但中緯度地區(qū)的海氣相互作用還有待進一步探討。

馬靜等[32]結合Dong等[28]提出的渦旋自動探測方法(1.1節(jié)),以黑潮延伸區(qū)冷、暖兩個中尺度渦旋為例,采用動態(tài)合成、帶通濾波等方法,研究中緯度海區(qū)中尺度渦旋對大氣的強迫作用,發(fā)現(xiàn):

1)在渦旋的動態(tài)合成圖上,SST與海表風速呈現(xiàn)正相關關系,暖(冷)渦會引起海表風速(10 m)正(負)異常,表明海洋對大氣的強迫在日時間尺度上作用顯著。此外,SST變化引起的海表風速變化會改變大氣散度和渦度,暖(冷)渦上空對應著渦度異常正(負)分布,渦旋中心則基本處于海表風無輻散區(qū)。

2)潛熱和感熱通量變化與海表風速近乎同位相,因而改變大氣穩(wěn)定度、邊界層垂直混合作用和海氣邊界層高度。具體表現(xiàn)為:SST升高(降低)時潛熱和感熱通量增大(減小),大氣穩(wěn)定度降低(增大),邊界層垂直混合作用加強(減弱),使得海氣邊界層增厚(變薄)。暖(冷)渦旋上空的摩擦速度、緯向擾動動量垂直輸送均對應著極大(小)值,反映了湍流黏性力在高(低)SST中心增大(減小),表明動量垂直混合機制在中小尺度海氣相互作用中占主導作用。

3)海洋中尺度渦旋能夠?qū)Υ髿馑沧償_動強度產(chǎn)生的影響不僅表現(xiàn)在海洋-大氣邊界層,在自由大氣中低層也有較為清晰的反映。大氣瞬變擾動強度在暖(冷)渦下游上空出現(xiàn)極大(小)值,大尺度環(huán)流的平流作用起重要作用。此外,從能量轉(zhuǎn)換的角度探討海洋中尺度渦旋影響大氣瞬變擾動的機制,發(fā)現(xiàn)斜壓能量轉(zhuǎn)換貢獻顯著。

同樣,在基于Dong等[3]提出的渦旋自動探測方法(1.1節(jié))上,Ma等[33]又研究了多參數(shù)對黑潮延伸區(qū)海洋渦旋的響應特征并探討了其內(nèi)在機制。結果表明,暖渦所對應的SST正異常能夠使得海表風速增大,潛熱和感熱通量減弱,因而引起云中液態(tài)水含量、水汽含量和降水率增加,冷渦反之。該結果與Frenger等[34]得出的南大洋的結論相比,發(fā)現(xiàn)黑潮延伸區(qū)和南大洋大氣對海洋渦旋的響應存在差異,這表明海洋渦旋對大氣的影響具有區(qū)域依賴性。

一般來說,海表風速和SST的正相關機制有2種。一種是Lindzen和Nigam[36]提出的海平面氣壓調(diào)整機制,即SST高(低)值區(qū)大氣增暖(降溫),海平面氣壓降低(升高);另一種是Wallace等[37]提出的垂直混合機制,即SST升高(降低),使得海氣邊界層穩(wěn)定度減弱(加強),垂直混合作用加強(減弱),海表風速增大(減小)。Ma等[34]研究結果顯示:下風方向SST梯度與海表風散度異常呈線性相關,橫風方向SST梯度與渦度也有著較好對應關系,表明動量垂直混合機制在海洋渦旋影響大氣過程中起著重要作用。

此外,Ma等[33]還利用CFSR(Climate Forecast System Reanalysis,https:∥climatedataguide.ucar.edu/climate-data/climate-forecast-system-reanalysis-cfsr)資料得到大氣對海洋渦旋的響應,其結果與觀測結果定性一致,但響應強度有所差別。其結果顯示:SST異常與邊界層高度異常存在顯著正相關關系,冷(暖)渦上空為緯向擾動動量垂直輸送負(正)異常分布,但顯著差異出現(xiàn)在海表到850 hPa之間。表明渦旋引起的垂直速度異常能夠穿越邊界層。此外,SST異常與對流降水異常之間的正相關關系顯著,表明海洋渦旋能夠影響自由大氣。但是CFSR降水率和云中液態(tài)水含量的合成分布特征與觀測有所差異,可能是觀測與模式之間的不匹配或者模式的動力和熱力過程描述不足造成。

3.3 渦旋調(diào)制的邊界層變化

海洋上邊界中的混合層被認為是溫度、鹽度和密度在垂向上分布均勻的一層水體[37-39],該層水體是海洋初級生產(chǎn)力及海洋生物的重要活動場所。海洋中尺度渦旋作為海洋中無處不在的現(xiàn)象,在水平方向上,幾乎覆蓋了整個海洋表面,在垂直方向上,無論海洋上層還是下層都存在中尺度渦旋活動[30-31],其中海洋上層中尺度渦旋數(shù)目更多,對海洋混合層的影響也更大。這些海洋上層中尺度渦旋如同一顆顆漂浮在海洋中的樹木一般,不斷地產(chǎn)生、發(fā)展和消亡。海洋中的渦旋在自身的生命過程中不斷與周圍水體發(fā)生相互作用,并對海洋混合層進行著不間斷地調(diào)制。

基于前人有關渦旋對混合層影響的工作[40-43],我們利用該全球渦旋數(shù)據(jù)庫以及Argo資料,在黑潮延續(xù)體(140°～180°E,28°～40°N)海域,采用合成分析方法給出了合成氣旋和反氣旋的三維結構,并探究了渦旋調(diào)制下混合層深度的變化(圖5)。研究表明,氣旋渦可以使得渦旋區(qū)混合層變淺,其影響在渦旋中心處最大,隨著距渦旋中心距離的增加,混合層深度的異常(渦旋區(qū)混合層深度減掉非渦旋區(qū)混合層的深度)逐漸變小,至渦旋邊界附近逐步消失。反氣旋渦可以使得渦旋區(qū)混合層加深,其變化規(guī)律與氣旋渦相同,在渦旋中心位置變化最大,在邊界趨近于零[44]。

圖5 渦旋調(diào)制下混合層深度變化[44]Fig.5 Eddy-induced MLD variation[44]

3.4 渦旋誘導的輸運

20世紀90年代,關于渦旋輸運的研究工作漸漸開展,主要集中于研究中尺度渦對熱量、淡水、海水以及生物地球化學要素輸運的貢獻。中尺度渦處于大尺度到小尺度能量級串的中間環(huán)節(jié),其地轉(zhuǎn)渦動能場占表層流場總動能的80%～90%[46]。因此,中尺度渦在全球大洋的能量收支平衡中扮演著非常重要的角色,在蘊含著大量能量的同時,發(fā)揮著能量“搬運工”的作用,促進海洋中能量的水平傳播,并成為其他動力過程的能量來源[46]。而在水體輸運方面,Zhang等[44]認為渦致緯向水體輸運的量級在30～40 Sv,與大尺度風生環(huán)流、熱鹽環(huán)流相當,對西邊界流的輸運起著重要作用。近年來隨著觀測的頻繁,人們發(fā)現(xiàn)渦旋對深海沉積物輸運有重要作用[47],從而對生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生深遠影響[48]。海洋中尺度渦旋就像巨大的漏水水桶攜帶著不同于周圍環(huán)境的海水在海里移動,輸運熱量、能量、淡水、海水和沉積物等,對海洋環(huán)流、海洋熱量、全球氣候變化、海洋生物與化學過程以及海洋環(huán)境變遷都起著重要作用。

觀測和數(shù)值模擬的分析結果表明,渦致熱輸送是全球或區(qū)域海洋總熱輸送的重要組成部分[49-52]。在一些特殊區(qū)域,甚至可以與時間平均的熱輸送相匹敵,如熱帶、南極繞極流區(qū)和黑潮延伸區(qū)等[51,53]。我們在拉格朗日框架下計算全球的熱鹽輸運[54],圖6是全球渦致經(jīng)向熱輸運的分布情況。由于赤道附近(5°S～5°N)地轉(zhuǎn)平衡近似不再成立,所以在區(qū)域內(nèi)沒有進行渦致輸送的估算。將前人[51,53]利用海洋模式模擬數(shù)據(jù)估算得到的結果疊加到圖中(圖6中黑色和藍色線),可以看出我們的結果和前人的結果在量級(0.1 PW,其中1 PW=1015W)和緯向空間分布上都具有較好的一致性。當然,仍然存在一些差異,這些估算的差異主要來自兩個方法的一些不確定性。我們估算方法的不確定性和渦旋中含有的垂向溫鹽數(shù)據(jù)的時間和空間的采樣頻率有關。

圖6顯示全球渦致輸運的主要特點是,在熱帶有一個輻聚區(qū),而在副熱帶與副極地則有一個輻散區(qū),即南北半球渦致熱輸送在熱帶向赤道方向運動,從而向赤道源源不斷地輸送熱量。這種輻聚輻散的空間分布結構在3個大洋都是顯著的,而且在全球疊加中更加明顯。渦致輸運的大小占熱帶海洋總經(jīng)向熱輸送的20%～30%,但方向相反[55]。盡管在一些格點內(nèi),我們的估算值與前人結果相比,存在約10%的差異,但在總體范圍內(nèi)具有很好的一致性。這就意味著渦旋運動對熱輸送的貢獻是非常重要的。

圖6 拉格朗日渦旋熱輸運和歐拉渦旋熱輸運比較[54]Fig.6 Comparison with model results for eddy-induced heat transport[54]

3.5 渦旋誘導的葉綠素變化

海洋渦旋對海洋中營養(yǎng)鹽和浮游植物的輸運及分布都起著十分重要的作用。海洋渦旋對海表面葉綠素濃度的影響存在多種機制:1)渦旋對其周圍和邊緣水體中的葉綠素具有攪拌作用,進一步對浮游植物產(chǎn)生平移效應[24,56-57];2)在渦旋形成的過程中通常會攜帶一些小水團,從而使得水團中的營養(yǎng)鹽和葉綠素等物質(zhì)發(fā)生平移[58-60];3)渦旋加強過程中,在渦旋中心會產(chǎn)生上升流或下沉流,通常被稱作“艾克曼抽吸”,可以導致水體中的葉綠素等物質(zhì)在垂直方向上發(fā)生輸運,即在氣旋渦中心葉綠素濃度升高,反氣旋渦中心葉綠素濃度降低[56-58,61];4)海表流場與渦旋的相互作用會在局地產(chǎn)生“渦致艾克曼抽吸”,這同樣導致垂直方向上的葉綠素輸運[58,62];5)渦旋流場中的一些擾動會引起非地轉(zhuǎn)流,這些非地轉(zhuǎn)流也會在局地造成營養(yǎng)鹽和浮游植物的垂直輸運[63]。

目前較多的研究成果發(fā)現(xiàn)渦旋中心的“艾克曼抽吸”會導致營養(yǎng)鹽和葉綠素等物質(zhì)的垂直輸運,進而提高了海表葉綠素濃度[64];許多研究在大洋不同區(qū)域的反氣旋渦邊緣發(fā)現(xiàn)葉綠素濃度高值區(qū),如白令海[65],南極繞流區(qū)[66],Pagasitikos海灣[67],冰島海盆[68]以及南海[48]。有人認為這是由于反氣旋渦邊緣產(chǎn)生的沿等密度面的上升流將高營養(yǎng)鹽的海水輸送到海表,形成葉綠素高濃度區(qū)[65-67]。也有人認為這是由于反氣旋渦內(nèi)部的徑向動量不平衡使得渦旋內(nèi)部的葉綠素向邊緣移動形成高濃度區(qū)[48]。

Dong等②DONG C M,XU G J,LIU Y,et al.Chlorophyll rings around oceanic eddies,審稿中.分析了2003—2010年間北太平洋區(qū)域241 380個海洋渦旋,發(fā)現(xiàn)約1%的渦旋邊緣出現(xiàn)葉綠素的高值區(qū)(圖7),其中氣旋渦1 286個,反氣旋渦1 506個。也就是說,除前人提到的反氣旋渦邊緣出現(xiàn)葉綠素質(zhì)量濃度正異常外,還在氣旋渦的邊緣發(fā)現(xiàn)了葉綠素呈現(xiàn)環(huán)狀分布特征。通過分析,提出了誘發(fā)葉綠素環(huán)狀結構的3種動力機制:1)中尺度渦旋邊緣產(chǎn)生的對稱不穩(wěn)定,使得次表層水體中的葉綠素和營養(yǎng)鹽等物質(zhì)發(fā)生垂向輸運,進而在海表面渦旋的邊緣導致葉綠素質(zhì)量濃度的正異常,形成葉綠素環(huán)狀結構;2)渦旋邊緣的上升流將海洋深層的營養(yǎng)鹽和葉綠素輸運到海表面,在渦旋邊緣導致出現(xiàn)葉綠素的正異常;3)渦旋周圍的平流是渦旋影響葉綠素分布的主要機制[9,58],在渦旋邊緣處旋轉(zhuǎn)運動使得葉綠色和浮游植物沿著渦旋邊緣輸運,而且渦旋邊緣會形成次中尺度鋒面,導致渦旋內(nèi)部和外部的葉綠素質(zhì)量濃度存在差異。

圖7 葉綠素環(huán)狀結構②Fig.7 Chlorophyll Rings②

3.6 特殊渦旋:阿拉伯海的大渦

19世紀70年代末期,由英國和美國科學家合作完成的印度洋實驗獲取了大量索馬里海域的實測水文數(shù)據(jù),Bruce等對觀測資料進行分析發(fā)現(xiàn),每年索馬里海盆北部都存在一個巨大的渦旋[69-70]。5月初,一支較弱的沿岸流開始形成,并跨越赤道由南向北流動。5月下旬,沿岸的西南季風開始形成,東非沿岸流向北流動,抵達3°N時,開始向赤道回流,形成一個順時針旋轉(zhuǎn)的反氣旋渦。同時在沿岸風的驅(qū)動下,一支連續(xù)的西邊界流(索馬里流)開始形成,并繼續(xù)向北流動。6月,西南季風逐漸增強,最大風速可達14 m/s,最北端可抵達9°N,當索馬里海流向北流動,到達5°～10°N時,將產(chǎn)生一個巨大的順時針旋轉(zhuǎn)的中尺度大渦旋(Great Whirl,GW)[70-71]。8—9月,西南季風繼續(xù)增強,GW進入成熟期,形成一個自身封閉的順時針環(huán)流,此時渦旋內(nèi)部的海水很少與周圍水團進行水體交換。10—11月,西南季風開始減弱,此時GW也隨之慢慢消亡,如圖8所示[71-73]。

圖8 大渦旋生成和發(fā)展周期示意圖[73]Fig.8 The schematic figure to illustrate the generation,evolving and decaying cycle of a GW[73]

關于大渦旋產(chǎn)生機制的研究已有多年,西傳的羅斯貝波、索馬里岸線45°傾斜、西邊界流的不穩(wěn)定性和Findlater大氣急流引起的風應力旋度被眾多海洋學者認為是產(chǎn)生大渦旋的幾種產(chǎn)生機制[74-79]。關于大渦旋的消亡機制,一直備受爭議,海洋內(nèi)部的斜壓不穩(wěn)定、大渦旋與周邊渦旋的相互作用、以及羅斯貝波的影響都可能成為大渦旋最終消亡的原因。

由于資料的限制,大渦旋年際變化并未得到充分的研究。衛(wèi)星高度計資料可以確定大渦旋的中心位置,Beal等人利用1993—2010年共18 a的AVISO衛(wèi)星高度計資料對大渦旋進行統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn),大渦旋北側(cè)的平均位置接近9°N,渦旋中心的平均位置約為(53°E,8°N)。大渦旋的平均生命周期約為(166±30)d,在每年的4—6月期間生成,平均生成時間約為每年05-23前后28 d,在每年的11月初消亡,平均消亡時間約在每年11-03前后23 d[73-74]。

4 結 語

本文介紹了針對歐拉型數(shù)據(jù)和拉格朗日型數(shù)據(jù),海洋渦旋探測和追蹤的方法?；诤Ｑ鬁u旋數(shù)據(jù)庫,對海表面渦旋進行了統(tǒng)計分析,發(fā)現(xiàn)渦旋的3種三維結構,還發(fā)現(xiàn)渦旋能夠影響大氣瞬變擾動強度,氣旋渦和反氣旋渦對于海洋混合層調(diào)制作用不同。在拉格朗日框架下計算全球的熱鹽輸運,討論了渦旋邊緣出現(xiàn)葉綠素環(huán)狀結構分布的動力機制。其中渦旋誘導的輸運、混合和次中尺度過程為目前海洋渦旋研究的熱點和前沿,仍需更加深入的研究。

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Automated Eddy Detection Using Geometric Approach,Eddy Datasets and Their Application

DONG Chang-ming1,JIANG Xing-liang1,XU Guang-jun1,2,JI Jin-lin2,3,LIN Xia-yan2,4,SUN Wen-jin1,WANG Sen1
(1.Oceanic Modeling and Observation Laboratory,Nanjing University of Information Science&Technology,Nanjing 210044,China;2.State Key Laboratory of Satellite Ocean Environment Dynamics,Second Institute of Oceanography,SOA,Hangzhou 310012,China;3.College of Ocean and Earth Sciences,Xiamen University,Xiamen 361101,China;4.Ocean College,Zhejiang University,Zhoushan 316021,China)

Last decade has witnessed quick development in the oceanic eddy detection and analysis,which has become one of the hot topics in the oceanography community.This paper presents a series of Eular automated eddy detection methods based on SSHA(sea surface height anomaly)and SST(sea surface temperature),and a series of Lagrangian automated eddy detection methods based on global drifter data.The three-dimensional automated eddy detection method is based on the Eular methods.The methods are developed by the authors and their collaborators during the recent years and they build an eddy datasets based on the results from the automated eddy detection methods mentioned above.The application of the datasets are also discussed:the study of eddy statistical analysis in the Kuroshio extension area and South California Bay;the study of atmospheric responses to oceanic eddies in mid-latitude by dynamic synthesis and bandpass filtering in the case of two warm and cold mesoscale eddies in the Kuroshio extension area;the study of eddy-modulated surface mixed layer by analyzing the three-dimensional structure of synthetic cyclonic eddy and anticyclonic eddy in the Kuroshio extension area which are given by synthetic analysis method;the studies of eddy-induced transports,effects of eddies on chlorophyll concentrations and the large eddy in the Arabian Sea.

automated eddy detection;eddy datasets;eddy analysis

December 5,2016

P731

A

1671-6647(2018)04-0439-15

10.3969/j.issn.1671-6647.2017.04.001

2016-12-05

國家自然科學基金項目——海洋中尺度渦旋的拉格朗日輸運(41476022)和中緯度大氣不同尺度變異過程對副熱帶環(huán)流的影響(41490643);全球變化與海氣相互作用專項——海洋動力系統(tǒng)和多運動形態(tài)相互作用(GASI-03-IPOVAI-05);南京信息工程大學人才啟動項目——發(fā)展長時間序列的中國海全動力中尺度數(shù)值產(chǎn)品(2013r121)和發(fā)展“NUIST區(qū)域海洋多模式集成耦合系統(tǒng)”及其應用“江蘇沿海海洋多參數(shù)觀測預報系統(tǒng)”(2014r072);江蘇省雙創(chuàng)團隊——江蘇沿岸海洋環(huán)境對人為與自然變化的多尺度響應;國家重點研發(fā)計劃“全球變化及應對”重點專項——全球變暖“停滯”現(xiàn)象辨識與機理研究(2016YFA0601803)

董昌明(1967-),男,安徽宣城人,教授,博士生導師,主要從事物理海洋學、海洋數(shù)值模擬方面研究.E-mail:cdong@atmos.ucla.edu

(李 燕 編輯)