臺灣島以東黑潮熱輸運的季節(jié)及年際變化特征

楊 敏, 孫 群, 王思佳, 郭新宇

臺灣島以東黑潮熱輸運的季節(jié)及年際變化特征

楊 敏1, 孫 群1, 王思佳1, 郭新宇2, 3

(1. 天津科技大學 海洋與環(huán)境學院, 天津 300457; 2.愛媛大學 沿岸環(huán)境科學研究中心, 日本 松山 790-8577; 3. 日本海洋研究開發(fā)機構應用研究所, 日本 橫濱 236-0001)

黑潮熱輸運對我國沿海區(qū)域氣候變化及海洋生態(tài)環(huán)境具有重要影響?；贘COPE2(Japan Coastal Ocean Predictability Experiment 2)模式1993—2016年的高分辨率數(shù)值模擬結果, 計算了通過臺灣島以東24°N KET(Kuroshio East of Taiwan Island)斷面的黑潮熱輸運, 分析了其季節(jié)及年際變化特征, 結合ONI指數(shù)(Oceanic Nino Index)探討了其與ENSO(厄爾尼諾-南方濤動)事件的關系。研究結果表明, KET斷面黑潮熱輸運具有顯著的季節(jié)變化, 春夏季較大, 秋冬季偏小; 年均值為1.98 PW(1 PW=1015W), 標準差為0.18 PW, 熱輸運強年為1996—1997年和2015年, 熱輸運弱年為2000年, 2002年和2013年。超強ENSO過程對黑潮熱輸運有顯著影響。受超強厄爾尼諾事件影響, 臺灣島以東黑潮熱輸運明顯增加, 熱輸運極大值超前ONI指數(shù)極大值約5~10個月。利用方差分析得到流速方差項對KET斷面黑潮熱輸運總時域方差貢獻最大, 解釋了熱輸運總方差最大值的77%, 其次是溫度與流速協(xié)方差項以及溫度方差項, 分別解釋了熱輸運總方差的15%和6%。

黑潮熱輸運; 臺灣島以東; 年際變化; ENSO; 方差分析

黑潮是西北太平洋的一支強西邊界流, 也是太平洋經(jīng)向熱輸送的重要通道, 通過將低緯海區(qū)熱量輸送到中高緯海區(qū), 對全球熱平衡及熱量的再分配有重要的影響。東海黑潮在臺灣島東側進入東海, 對東海陸架環(huán)流系統(tǒng)、沿海生態(tài)環(huán)境有著顯著影響[1], 同時, 臺灣島以東黑潮水量和熱量輸運的變化及黑潮跨陸架的入侵影響相鄰海域的局地海-氣相互交換過程, 進一步影響到我國沿海區(qū)域的氣候環(huán)境[2-5]。因此, 開展臺灣島以東黑潮動力輸運過程研究對深入了解東海海洋生態(tài)環(huán)境及氣候變化具有十分重要的意義。

自20世紀60年代, 國內外學者基于黑潮區(qū)的現(xiàn)場觀測數(shù)據(jù)和數(shù)值模擬結果, 對臺灣島以東黑潮動力輸運的結構變化特征進行了一系列研究。根據(jù)研究, 臺灣島以東黑潮流量變化范圍為15~33 Sv(1 Sv= 106m3/s)[6-8], 不同數(shù)據(jù)、計算方法及黑潮的變異都會對流量結果產(chǎn)生影響。臺灣島以東黑潮流量存在季節(jié)及季節(jié)內的變化。東臺灣島水道南部黑潮存在30~ 70天和100~200天的季節(jié)內變化[6-7]。黑潮流量30~ 70天的變化是黑潮與底地形相互作用的結果, 而100~200天的變化則受到太平洋內部中尺度渦西向遷移的影響[7]。臺灣島東北部黑潮存在顯著的季節(jié)變化, 黑潮流量夏季較大, 冬季偏小[9-10]。臺灣島東北部黑潮流量的季節(jié)變化主要受到陸架海域的季風和熱通量的影響[11], 而Chang等[12]利用29年的驗潮站數(shù)據(jù)指出臺灣島東北部黑潮流量秋季大, 春季小, 季節(jié)變化受到副熱帶逆流渦旋的季節(jié)性遷移影響。臺灣島東南部黑潮流量夏季大, 冬季小, 主要受到呂宋海峽和呂宋島以東黑潮的聯(lián)合影響[13]。由于受到大尺度海氣相互作用過程和中尺度渦旋的影響, 臺灣島以東黑潮流量還存在年際變異。Hwang等[14]指出臺灣島東北部黑潮和臺灣島東南部黑潮流量與ENSO指數(shù)反相關, 且時間滯后差異較大, 臺灣島東北部流量與ENSO存在1個月的滯后, 而臺灣島東南部流量與ENSO存在9~10個月的時間滯后。Soeyanto等[15]指出2002年前后臺灣島以東黑潮流量的年際變化與PDO指數(shù)存在相關性。許靈靜等[5]利用1993—2015年的AVISO海表面絕對動力高度數(shù)據(jù)研究了黑潮的低頻變異, 表明PTO (Philippines-Taiwan Oscilla-tion)年際振蕩所導致的副熱帶逆流區(qū)反氣旋式渦旋與氣旋式渦旋的相對強度是影響臺灣島以東黑潮年際變化的主要動力因素。

近年來, 隨著研究者們對海洋中熱量輸運及空間再分配問題的關注, 對黑潮熱量輸運的研究也取得一些有益的成果。Hsueh[16]基于Bryan-Cox模型數(shù)據(jù)得到臺灣島東部黑潮熱輸運年均值為1.13 PW。Zhang等[17]利用實測數(shù)據(jù)估算PCM-1斷面黑潮熱輸運平均值為1.79 PW, 且具有夏季大, 冬季小的季節(jié)變化特征。Jan等[8]于2012年9月~2014年9月期間對臺灣島以東23.75°N斷面(稱為KTV1)進行了9次走航觀測, 利用觀測測數(shù)據(jù)計算得到臺灣島以東23.75°N斷面黑潮熱輸運平均值為1.52 PW。齊慶華等[18]利用52年的水文資料研究臺灣島以東24°N斷面(臺灣島—125°E)黑潮熱輸運的低頻變異, 指出通過此斷面的黑潮熱輸運年均值為1.33 PW, 存在明顯的準2年和約16年的周期振蕩, 并且發(fā)現(xiàn)黑潮熱輸運異常的低頻變化存在季節(jié)差異, 春季呈減弱趨勢, 其他季節(jié)則為增強趨勢。基于全球變網(wǎng)格海洋模式, Fang等[19]估算臺灣島以東黑潮熱輸運的變化范圍為1.37~2.10 PW。Seo等[20]利用ROMS數(shù)值模擬結果得到臺灣島東北部黑潮熱輸運年均值為1.62 PW, 具有較小的季節(jié)變化, 1989—1993年和1995—1997年兩個時間段的黑潮熱輸運量值偏大。表1列出已有研究成果給出的黑潮熱輸運結果, 由于斷面、零流面的選取不同及觀測時間和數(shù)值模式分辨率等的不同, 黑潮熱輸運結果存在較大的變化范圍。

表1 黑潮熱輸運研究結果統(tǒng)計表

綜上所述, 關于臺灣島以東黑潮水文和流速同時期、同斷面的觀測資料較少, 且臺灣島以東黑潮流的變化復雜, 不同流段的黑潮存在較大差異。目前對臺灣島以東黑潮熱輸運量的估算變化范圍較大, 對熱輸運的變化特征及機制分析尚未得到明確的認識。因此, 利用高分辨率長時間序列的數(shù)據(jù)研究黑潮熱輸運的變化規(guī)律, 對深入了解黑潮對中國沿海氣候變化及近海生態(tài)環(huán)境的影響有重要的科學意義。為進一步了解黑潮熱輸運的季節(jié)和年際變化規(guī)律, 本文利用近24年的JCOPE2高分辨率海洋數(shù)值模擬結果, 計算并分析了臺灣島以東黑潮熱輸運量的季節(jié)和年際變化特征, 并探討了通過臺灣島以東斷面控制黑潮熱輸運空間分布結構的影響因素。

1 數(shù)據(jù)介紹

本文采用海洋同化數(shù)值模式得到的高分辨率再分析數(shù)據(jù)[21], 該系統(tǒng)中海洋動力模型為POM模式(Princeton Ocean Model), 應用三維變分同化方法。水平方向采用高低分辨率雙區(qū)單向嵌套的方法, 垂直方向采用s坐標[22]。模擬區(qū)域分為內、外兩區(qū), 外區(qū)范圍為(30°S—62°N, 100°E—90°W), 水平分辨率較低, 為1/4°×1/4°, 垂向分21個s層。內區(qū)范圍為(10.5°—62°N, 118°—180°E), 水平分辨率較高, 為1/12°×1/12°, 垂向分47個s層。內區(qū)開邊界條件由外區(qū)模擬結果提供。

模型驅動采用6小時/次的NCEP/NCAR (National Centers for Environmental Prediction-National Center for Atmospheric Research)的風應力和熱、鹽通量再分析數(shù)據(jù), 并同化了AVISO衛(wèi)星高度計的海平面高度異常數(shù)據(jù), AVHRR/MCSST(Advanced Very High Reso-lution Radiomeer/Multi-Channel Sea Surface Tempe-rature)的海表溫度數(shù)據(jù)和GTSPP(Global Temperature-Salinity Profile Program)的溫鹽剖面觀測數(shù)據(jù)。

本文提取內區(qū)中國近海區(qū)域的日平均溫、鹽、流場的模擬結果, 其空間范圍為(19°N—42°N, 112°E—133°E), 時間范圍為1993年1月至2016年5月, 共281個月。圖1給出模擬得到的年平均東海全水深垂直平均的流場分布, 圖中黑色實線代表位于24°N上的KET斷面, 采用直接計算法[23]得到臺灣島與石垣島之間通過此斷面的黑潮流量和熱輸運結果。

圖1 全水深垂直平均的年平均流場分布(顏色表示流速大小)

設通過KET斷面的黑潮流量為V, 經(jīng)向熱輸運量為, 則計算公式如下:

其中為流速分量;C=3.996 2 ×103J/(kg·℃), 為海水定壓比熱容;=1 025 kg·m–3為海水密度,為海水溫度(℃)。臺灣島以東黑潮穿透深度為600~800 m[6], 本文選取700 m深度處為黑潮零流面[24], 進行垂向深度積分。

圖2給出計算KET斷面黑潮熱輸運量的經(jīng)向流速分量和海水溫度的氣候態(tài)分布, 由數(shù)值模擬的日輸出值進行平均得到。圖2a結果表明黑潮流核中心位置位于上表層100 m以淺, 近岸側122°E處, 離岸約40 km, 中心流速大小超過1 m/s, 流核區(qū)平均流速為0.99 m/s, 這與楊曉丹等[25]的研究結果近似。臺灣島以東黑潮平均流幅約150 km, 黑潮流速大于0.2 m/s的水平范圍在121.7°—123°E之間, 垂向影響深度近500 m。根據(jù)Johns等[6]對PCM-1斷面的錨系觀測結果, 黑潮流幅(>0.2 m/s)為160 km, 垂向到400 m深度處, 與本文模擬結果相近。

圖2b給出KET斷面溫度分布, 上表層平均溫度在26℃以上, 隨深度增加溫度迅速降低, 至700 m深處溫度達到8℃以下。100 m以深等溫線明顯地自西向東下傾, 呈西高東低分布。在北半球, 強西邊界地轉流區(qū), 面向流去的方向, 同一深度上左側溫度低(密度大), 右側溫度高(密度小), 導致這種等溫線分布, 并且在黑潮近岸側出現(xiàn)冷水涌升現(xiàn)象。

圖2 KET斷面流速v分量(a)和溫度(b)氣候態(tài)分布

Zhang等[24]曾利用同樣的JCOPE2再分析數(shù)據(jù)計算得到PN斷面黑潮流量為21.47 Sv, 與實測數(shù)據(jù)計算的流量22.67 Sv[26]比較相近, 且PN斷面黑潮流量都具有冬季大、秋季小的季節(jié)變化特征, 并驗證了模型的準確性。此外, 不再對所采用的JCOPE2數(shù)值模擬數(shù)據(jù)進行比較分析。

2 結果與討論

2.1 KET斷面黑潮熱輸運季節(jié)變化特征

利用模式的日平均結果, 根據(jù)公式(2)計算通過KET斷面的黑潮熱輸運量, 得到281個月的黑潮熱輸運的逐月平均結果。圖3給出各個月份通過KET斷面的黑潮熱輸運的時間變化。

圖3 KET斷面黑潮熱輸運的季節(jié)變化

注: 空心圓表示對應月份各年的原始值

KET斷面黑潮熱輸運有顯著的季節(jié)變化(圖3)。熱輸運最小值出現(xiàn)在3月, 為1.79 PW, 7月最高, 最高值為2.32 PW, 兩極值月份相差0.53 PW。黑潮流量和熱輸運量的季節(jié)變化相似, 最小值和最大值也分別出現(xiàn)在3月和7月, 量值為21.49 Sv和26.60 Sv。黑潮熱輸運整體表現(xiàn)為春、夏季較大, 秋、冬季偏小的季節(jié)特征。這與Fang等[19]研究結果類似, 且其結果給出熱輸運年較差為0.64 PW。Jan等[8]根據(jù)KTV1斷面現(xiàn)場觀測, 選取>0.2 m/s的流速等值線范圍計算黑潮熱輸運范圍為0.84~1.80 PW, 由于選取斷面及計算方法的不同, 比本文數(shù)值模擬得到的黑潮熱輸運結果要小。已有研究表明, 臺灣島以東黑潮流量存在夏季較大, 冬季偏小的季節(jié)特征[9-10, 13]。臺灣島以東黑潮熱輸運的季節(jié)變化主要受到黑潮流量變異的影響, 臺灣島東側黑潮流量的季節(jié)變化主要受季風和陸架區(qū)域海氣熱通量的影響[11, 27], 極大值出現(xiàn)月份的變化可能受到西北太平洋大尺度風應力旋度的影響以及與副熱帶逆流區(qū)的不穩(wěn)定有關[12]。圖3中的誤差棒表明不同月份的黑潮熱輸運存在年際變化。其中, 黑潮熱輸運的標準差最大值出現(xiàn)在7月, 為0.56 PW, 2月的標準差最小, 為0.33 PW, 表明黑潮熱輸運的年際波動夏季較大, 冬季較小。此外, 不同月份黑潮熱輸運標準差的最大偏差為0.23 PW, 而季節(jié)變化的最大偏差為0.53 PW。不同月份黑潮熱輸運的年際變化范圍約為季節(jié)變化范圍的41%, 表明黑潮熱輸運的年際變化要弱于相應的季節(jié)變化。

為比較不同深度黑潮熱輸運量對整個斷面黑潮熱輸運的貢獻, 圖4給出不同季節(jié)KET斷面不同深度積分的熱輸運比值Q/Q變化, 其中Q為從海面積分到該深度()的熱輸運值,Q為總的熱輸運。結果表明, 由表層至底層,Q/Q比值增加迅速, 在100 m深度處夏季該比值為45%, 冬季為40%; 到達300 m處時, 上層熱輸運在夏季和冬季分別占經(jīng)向黑潮總熱輸運量的87%和86%; 600 m以淺, 該比值達到95%以上。春、秋季Q/Q量值和變化基本相同, 位于冬、夏季量值之間; 100 m以淺冬、夏季的Q/Q偏差最大, 達到5%。因此, KET斷面上黑潮熱輸運的垂向結構與經(jīng)向流速分量結構類似, 主要集中在黑潮區(qū)上層。根據(jù)觀測結果, Johns等[6]指出PCM-1斷面上100 m積分深度內的黑潮流量對斷面整體流量的貢獻近40%, 而200 m以淺的黑潮流量貢獻超過60%。由此表明, 黑潮經(jīng)向熱輸運主要貢獻來自黑潮區(qū)上層。

圖4 不同深度積分的黑潮熱輸運的貢獻

2.2 KET斷面黑潮熱輸運的年際變化

利用1993—2016年的黑潮熱輸運月均數(shù)據(jù), 得到其年均值為1.98 PW, 標準差為0.18 PW。KET斷面黑潮熱輸運的原始月均值減去其年均值得到熱輸運異常的月均結果(如圖5)。由于KET斷面黑潮熱輸運的原始時間序列數(shù)據(jù)中季節(jié)信號顯著, 故對其進行了13個月滑動平均, 去掉了黑潮熱輸運時間序列中的高頻季節(jié)及季節(jié)內信號, 滑動平均后黑潮熱輸運值的標準差從0.47 PW減小為0.18 PW。圖5中粗黑實線為滑動平均后黑潮熱輸運異常的年際變化, 粗黑虛線為ONI指數(shù)。

基于判別分析法, 定義滑動平均后的黑潮熱輸運異常值高于標準差(0.18 PW)的年份為黑潮熱輸運強年, 而低于–0.18 PW 的年份對應著黑潮熱輸運弱年。結果表明, 1996年6月—1997年8月和2014年5月—2015年黑潮熱輸運增加顯著, 2000, 2002和2013年大多數(shù)月份黑潮熱輸運較弱。

圖5 1993—2016年KET斷面黑潮熱輸運異常及ONI指數(shù)(Oceanic Nino Index)的年際變化

1997和2015年KET斷面黑潮熱輸運異常偏高, 極大值出現(xiàn)在1997年1月和2015年7月, 分別為0.48 PW和0.79 PW。根據(jù)NOAA氣候預報中心提供的表征Nino 3.4區(qū)ENSO過程的ONI指數(shù), 1997/1998年和2015/2016年均發(fā)生超強厄爾尼諾事件, ONI指數(shù)于1997年11月和2015年12月達到峰值, 分別為2.4和2.6。在兩次超強厄爾尼諾事件發(fā)生之前約5~ 10個月的時候, KET斷面黑潮熱輸運均出現(xiàn)異常增高。這與超強厄爾尼諾事件發(fā)生之前, 西太平洋暖池溫度顯著升高有密切關系。結合Nino 3.4區(qū)的位置(170°W—120°W, 5°S—5°N)和暖池范圍(125°E—165°E, 0°N—16°N), 表征Nino 3.4區(qū)的ONI指數(shù)在超強厄爾尼諾事件中達到極大值的時間要滯后暖池區(qū)水溫達到最大值的時間大約是1年, 且以3~9個月最為顯著[28]。研究表明, 臺灣島以東黑潮流量的年際變化與ENSO過程密切相關, Hwang等[14]指出臺灣島東北和臺灣島東南部黑潮流量與Nino3指數(shù)反相關, 且時間滯后差異較大, 臺灣島東北部流量與ENSO存在1個月的滯后, 而臺灣島東南部流量與ENSO存在9~10個月的滯后關系。ENSO過程與臺灣島以東黑潮熱輸運年際變化的關系體現(xiàn)在對黑潮流量與溫度的共同影響。為分析西太平洋暖池增溫與KET斷面黑潮熱輸運異常增高及超強厄爾尼諾事件的關系, 圖6給出西太平洋暖水體積指數(shù)(WWV- West, https: //www.pmel.noaa.gov/elnino/upper-ocean- heat-content-and-enso)的年際變化。結果表明, 超強厄爾尼諾事件期間, 西太平洋暖水體積指數(shù)分別在1997年1月和2015年1月達到峰值, 值為1.26和0.51, 分別超前ONI指數(shù)峰值10個月和11個月。1997年, WWV-West峰值與黑潮熱輸運同位相變化, 2015年強厄爾尼諾事件過程中, 黑潮熱輸運峰值滯后WWV-West指數(shù)6個月。從暖池到臺灣島東部的信號傳播時間要短于其到Nino 3.4區(qū)的傳播時間。因而, 在厄爾尼諾事件期間, 受到北赤道流流經(jīng)暖池增溫過程的影響, 臺灣島東部黑潮熱輸運會出現(xiàn)熱輸運量增加的現(xiàn)象, 且極大值出現(xiàn)時間將超前ONI指數(shù)極大值出現(xiàn)時間。分析可知, KET斷面黑潮熱輸運超前ONI指數(shù)峰值5~10個月出現(xiàn)顯著增加, 熱輸運高出年平均值分別約25%和40%, 所以KET斷面黑潮熱輸運的長周期變化將受到超強ENSO過程的調制。

圖6 1993—2016年西太平洋暖水體積指數(shù)(WWV-West)與黑潮熱輸運異常及ONI指數(shù)對比

KET斷面黑潮熱輸運異常在2013年偏小, 極小值出現(xiàn)在11月, 為–0.53 PW。通過模式數(shù)據(jù)分析臺灣島以東海區(qū)1993—2016年的流場分布, 2013年黑潮主軸流幅偏窄(以流速大于0.2 m/s), 比多年平均的黑潮流軸窄20 km, 尤其在2013年10—12月份, 黑潮流軸異常偏窄, 比年平均值窄50 km。Jan等[8]在2013年12月觀測到黑潮流軸比其他幾次觀測的流軸要窄, 并且觀測到2013年12月份黑潮流軸明顯向東移動, 同樣給出黑潮熱輸運存在異常低值, 只有0.84 PW。此外, 上游黑潮在冬季向南海入侵加強, 也會造成臺灣島以東黑潮熱輸運減少[12]。

圖7給出對KET黑潮熱輸運異常的時間序列進行小波分析的結果。圖7a黑線包含區(qū)域超過了95%置信檢驗, 圖7b的譜分析表明黑潮熱輸運存在顯著的5~8 a的年際振蕩周期, 譜峰對應的年際變化特征周期為6.2 a。兩次超強厄爾尼諾事件間隔約18 a, 由于所用數(shù)據(jù)時間序列較短, 沒有給出這一長周期變化, 齊慶華等[15]研究表明臺灣島以東黑潮熱輸運異常存在約16 a的年代際變化。

圖7 1993—2016年KET斷面黑潮熱輸運

注: a: 小波譜分析; b: 能量譜分析

2.3 KET斷面黑潮熱輸運的方差分析

由公式(2)計算黑潮熱輸運時, 影響其變化的參數(shù)主要是黑潮流量和海水溫度兩個參量。對KET斷面黑潮流量、溫度分別進行13個月滑動平均, 圖8給出兩者以及黑潮熱輸運的時間變化。黑潮流量與熱輸運的年際變化曲線較一致(圖8b, 8c), KET斷面黑潮流量同樣在1997年和2015年顯著增加, 分別為28.48 Sv和29.91 Sv, 2000、2002和2013年流量偏小, 最小值出現(xiàn)在2013年, 為17.92 Sv。溫度變化略有不同(圖8a), 且斷面溫度在熱輸運強、弱年的變化相對要小, 2000年后, 溫度變化較平穩(wěn)。相關性分析表明黑潮流量與熱輸運為顯著正相關, 相關系數(shù)為0.99, 溫度與熱輸運的相關性稍低, 相關系數(shù)為0.79, 以上相關性分析皆通過99%置信檢驗。

為進一步討論KET斷面上流量和溫度的變化與黑潮熱輸運時間變化的交互影響, 定量分析二者影響所占權重, 采用多因素方差分析方法, 將KET斷面黑潮熱輸運的時域方差進行分解, 對分解所得的六項進行分析[29]。

圖8 KET斷面 (a)平均溫度, (b)流量, (c)熱輸運13個月低通濾波時間序列

黑潮斷面上的流速(V)和溫度(T)可表示為平均值與擾動項的和, 即:

其中,

分別為流速和溫度的平均值,=281為總月份數(shù)。在不考慮網(wǎng)格面積的情況下, 各月黑潮熱輸運可由下式計算:

其中,

圖9 KET斷面黑潮熱輸運時域方差(a)及其六個分解項(b—g)的分布

3 結論

本文采用1993年1月—2016年5月的JCOPE2高分辨率數(shù)值模擬結果, 研究了臺灣島以東KET斷面黑潮熱輸運的時空變化特征, 分析了ENSO過程對黑潮熱輸運年際變化的影響, 采用方差分析量化了流速、溫度及兩者協(xié)方差對KET斷面黑潮熱輸運總方差的貢獻。

通過KET斷面的黑潮熱輸運具有顯著的季節(jié)變化, 春、夏季為熱輸運高值季節(jié), 秋、冬季是低值季節(jié); 最高值出現(xiàn)在7月, 為2.32 PW, 最小值出現(xiàn)在3月, 為1.79 PW, 兩月份極值差為0.53 PW。黑潮經(jīng)向熱輸運的主要貢獻來自黑潮區(qū)上層, 不同深度積分的熱輸運比值由100 m處的45%迅速增加至300 m的87%。冬季和夏季黑潮熱輸運的比值差異達到5%, 這是可能受到黑潮流量的季節(jié)性變化影響。

KET斷面黑潮熱輸運的年均值為1.98 PW, 標準差為0.18 PW, 存在顯著的年際變化, 熱輸運強年為1996—1997年和2015年, 弱年為2000年、2002年和2013年, 年際變化特征周期為6.2 a。超強ENSO過程對黑潮熱輸運有顯著影響, 超強厄爾尼諾事件的發(fā)生將導致黑潮熱輸運明顯增加, 但達到峰值時間超前ONI指數(shù)約5~10個月, 這與超強厄爾尼諾事件發(fā)生之前, 西太平洋暖池溫度顯著升高有密切關系。

方差分析表明, 熱輸運中的流速方差項最大值約占黑潮熱輸運總時域方差最大值的77%, 是影響黑潮熱輸運時間變化的主要影響因子, 溫度與流速協(xié)方差項和溫度方差項分別是影響黑潮熱輸運總方差的第二和第三重要因子。

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Seasonal and interannual variations of Kuroshio heat transport east of Taiwan Island

YANG Min1, SUN Qun1, WANG Si-jia1, GUO Xin-yu2, 3

(1. College of Marine and Environmental Sciences, Tianjin University of Science and Technology, Tianjin 300457, China; 2. Center for Marine Environment Studies, Ehime University, Matsuyama 790-8577, Japan; 3. Application Laboratory, Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology, Yokohama 236-0001, Japan)

The Kuroshio heat transport (KHT) plays an important role in the continental shelf circulation and the associated ecosystems in the East China Seas(ECS). On the basis of the daily reanalysis data from 1993 to 2016 obtained by a data assimilative ocean model developed by the Japan Coastal Ocean Predictability Experiment 2, the KHT east of Taiwan Island was calculated and its temporal and spatial variations were analyzed. Results show significant seasonal variations, in which the KHT is large in spring and summer but small in autumn and winter. The annual mean KHT is 1.98 PW and the standard deviation is 0.18 PW. The KHT is strong in 1996–1997 and 2015 but weak in 2000, 2002, and 2013. The super ENSO has a significant effect on the KHT. During super El Ni?o events, the KHT increased distinctly and its peak value was detected approximately 5–10 months ahead of the peak of ONI. Variance analysis indicates that the maximum variance of velocity accounts for 77% of the total variance of the KHT. The covariance of temperature and velocity and the variance of temperature account for 15% and 6% of the total variance of the KHT, respectively.

Kuroshio heat transport; east of Taiwan Island; interannual variation; ENSO; variance analysis

Apr. 1, 2019

[National Key Research and Development Project, No. 2016YFA0601301; National Natural Science Foundation of China, No. 41376006]

P731

A

1000-3096(2020)02-0001-09

10.11759/hykx20190401002

2019-04-01;

2019-10-22

國家重點研發(fā)計劃項目(2016YFA0601301); 國家自然科學基金項目(41376006)

楊敏(1994-), 女, 河北保定人, 碩士, 研究方向: 上層海洋動力學, 電話: 13388023230, E-mail: minyang@mail.tust.edu.cn; 孫群,通信作者, 副研究員, 主要從事上層海洋動力和熱力過程研究, 電話: 18649026127, E-mail: sunqun@tust.edu.cn

(本文編輯: 叢培秀)