海洋水文学

挟带黑潮高盐水的中尺度涡在南海北部的时空特征

  • 杨一凯 , 1 ,
  • 曾丽丽 , 1, 2
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  • 1.热带海洋环境国家重点实验室(中国科学院南海海洋研究所), 广东 广州 510301
  • 2.南方海洋科学与工程广东省实验室(广州), 广东 广州 511458
曾丽丽, email: ;
杨一凯, email:

曾丽丽(1981—), 女, 山东省聊城市人, 研究员, 博士, 博士生导师, 从事海洋环流动力和海气相互作用研究。email:

Copy editor: 林强

收稿日期: 2022-07-05

  修回日期: 2022-09-14

  网络出版日期: 2022-09-28

基金资助

南方海洋科学与工程广东省实验室(广州)专项(GML2019ZD0306)

国家自然科学基金项目(41676018)

广州市科技计划项目(202002030490)

Spatiotemporal characteristics of mesoscale eddies with transport capability of saline Kuroshio water in the northern South China Sea

  • YANG Yikai , 1 ,
  • ZENG Lili , 1, 2
Expand
  • 1. State Key Laboratory of Tropical Oceanography (South China Sea Institute of Oceanology, Chinese Academy of Sciences), Guangzhou 510301, China
  • 2. Southern Marine Science and Engineering Guangdong Laboratory (Guangzhou), Guangzhou 511458, China
ZENG Lili, email: ;
YANG Yikai, email:

Copy editor: LIN Qiang

Received date: 2022-07-05

  Revised date: 2022-09-14

  Online published: 2022-09-28

Supported by

Key Special Project for Introduced Talents Team of Southern Marine Science and Engineering Guangdong Laboratory (Guangzhou)(GML2019ZD0306)

National Natural Science Foundation of China(41676018)

Science and Technology Planning Project of Guangzhou City, China(202002030490)

摘要

吕宋海峡处涡致输运显著影响南海北部的热盐平衡。本文利用1993—2018年间的AVISO卫星数据, 识别和筛选了南海北部76个黑潮脱落反气旋涡、46个黑潮伴生气旋涡、29个南海局地反气旋涡和40个南海局地气旋涡。分析发现, 四类涡旋的平均非线性系数均远大于1, 证实了筛选涡旋具有黑潮高盐水输运能力。涡旋传播路径受南海北部地形影响, 在西向传播过程中向西南向偏移。相较于气旋涡, 反气旋涡形成之后向南海北部移动了更远的距离。涡旋多形成于吕宋海峡中部, 而随着纬度的升高或降低, 形成概率逐渐减小。脱落(伴生)涡旋多形成于秋冬两季而夏季最少, 以反气旋涡居多, 平均每月反气旋涡要比气旋涡多2.5个; 年平均脱落(伴生)涡旋数目约为4.6, 且气旋涡并不是每年都形成。整体上, El Niño事件通过影响黑潮路径而使得黑潮脱落或伴生的涡旋数目增多。

本文引用格式

杨一凯 , 曾丽丽 . 挟带黑潮高盐水的中尺度涡在南海北部的时空特征[J]. 热带海洋学报, 2023 , 42(3) : 75 -85 . DOI: 10.11978/2022152

Abstract

Eddy-induced transport in the Luzon Strait significantly affects the thermo-salt balance in the northern South China Sea. Using the AVISO satellite data from 1993 to 2018, this paper identifies and screens 76 Kuroshio shedding anticyclic eddies, 46 Kuroshio associated cyclonic eddies, 29 South China Sea (SCS) locally-formed anticyclic eddies and 40 SCS locally-formed cyclonic eddies in the northern SCS. The average nonlinear coefficients of the four types of eddies are all much larger than 1, which confirms that the screening eddies do have the capacity of transporting the saline Kuroshio water. The propagation paths of the eddy are affected by the topography of the northern SCS, and shift to the southwest during the westward propagation process. Compared with the cyclonic eddy, the anticyclonic eddy moved farther to the northern part of the SCS. The eddies are mostly formed in the middle of the Luzon Strait, and the probability of formation gradually decreases with the increase or decrease of latitude. The shedding (associated) eddies are mostly formed in autumn and winter and the least in summer and the average number of anticyclonic eddies is 2.5 more than cyclonic eddies per month. The annual average number of shedding (associated) eddies is about 4.6, and cyclonic eddies do not form every year. Overall, the El Niño event increases the number of Kuroshio shedding or associated eddies by affecting the Kuroshio path.

南海是热带海洋最大的半封闭边缘海, 自然海域面积约350万km2, 平均水深1212m。在蜿蜒曲折的海岸线、复杂的地形和季风等因素的影响下, 该海域中尺度涡旋的活动十分频繁。南海北部尤其是台湾西南部是涡旋频发区域。地形作用和黑潮水入侵是南海北部中尺度涡旋活动频繁的两个最主要的原因(Hurlburt et al, 1980; Li et al, 1998; Hetland et al, 1999; Jia et al, 2004; Sangra et al, 2005)。南海北部复杂的岛屿地形显著影响涡旋的形成和迁移, 尤其是在东沙岛和西沙岛附近(Wang et al, 2015b)。黑潮的脱落涡旋是黑潮入侵南海的一种重要方式(Li et al, 1998; Jia et al, 2004), 涡旋在119.5°E和120°E之间频繁脱落, 随后沿南海北部陆坡向西南向移动( Nan et al, 2011a; 郭景松 等, 2017; 王鼎琦 等, 2017)。Sheu等(2010)认为南海北部涡旋的命运, 即它们是否自由地向西传播通过吕宋海峡进入南海, 主要取决于黑潮的强度和路径。Lin等(2016)利用观测数据和卫星高度计资料, 研究认为南海北部存在两类中尺度涡旋: 一类从吕宋海峡向西移动, 另一类则是从台湾岛西南部向西南移动。
黑潮入侵南海时的反气旋流套的确会脱落形成反气旋涡(Li et al, 1998; Caruso et al, 2006; Nan et al, 2011a; Zhang et al, 2017), 诸多研究报道了黑潮脱落的反气旋涡旋案例(Jia et al, 2004; Wang et al, 2008; Qiu et al, 2019)。Wang等(2000)利用船载投弃式温深仪(expendable bathy thermograph, XBT)资料指出是黑潮的斜压不稳定促进了反气旋涡的脱落。能量和稳定性分析的研究表明台湾西南海区较大的水平流速剪切, 使得黑潮流套北部具有较强的正压不稳定, 该不稳定诱生了气旋涡, 而气旋涡的迅速生长又反过来促进了反气旋涡的脱落(Zhang et al, 2017), 这也解释了台湾岛西南海区涡对现象普遍存在的原因。Zhang等(2017)的研究中详细记录了1992—2014年间的19个黑潮流套事件, 这些反气旋流套随后脱离黑潮形成了反气旋涡。
黑潮入侵使得南海北部常年存在着次表层高盐水(Qu et al, 2000; Liu et al, 2010; Zeng et al, 2016b; Zeng et al, 2018), 其独特的水团性质可作为西北太平洋热带水的示踪(Qu et al, 1999)。黑潮次表层水进入南海后, 盐度值基本保持在34.70‰, 较大程度保留了黑潮水高盐的性质。Wyrtki (1961)利用观测数据首先描绘了高盐水入侵南海的季节性变化, 发现高盐水舌在冬季入侵南海并沿着陆坡延伸至越南南部, 而在夏季逐渐消退。Shaw (1991)认为高盐水舌入侵的强弱受季风的调控, 在东北季风强盛时增强, 在季风转向时则减弱。李薇 等(1998)利用1992年和1994年南海北部两次调查的资料对吕宋海峡以及南海北部以上的水体进行了温、盐性质分析, 也发现了次表层黑潮水的入侵。基于6年的高分辨率HYCOM (HYbrid Coordinate Ocean Model)同化产品, Wang等(2015a)研究了入侵次表层高盐水的季节变化, 结果表明高盐水舌向西最远可延伸至海南岛东南部, 在1月(5月)达到其体积最大值(最小值)。
那么, 中尺度涡旋对于高盐水进入南海是否起到了作用, 占到了怎样的贡献?早期Su (2004)研究发现平均每年有4.2~5.0Sv净输运从西北太平洋穿过吕宋海峡进入南海, 其认为这需要由7~8个黑潮脱落涡进入南海来解释该净输运。利用卫星高度计和HYCOM模式数据, Jia等(2011)计算得到了黑潮脱落的反气旋涡包含的平均水体体积约为2×1012m3。Wang等(2012)利用1993—2008年的南海历史温盐数据集和卫星高度计资料, 选取2008年8月的一个气旋式涡旋和同年9月的一个反气旋式涡旋作为标准, 估算了吕宋海峡西部平均涡致体积、热量和盐量输运分别为(3±1)×10-5PW、(4±1)×103kg·s-1和0.3Sv。Zhang等(2017)利用卫星高度计资料和HYCOM模式数据, 选取2013年10月一个反气旋式涡旋作为标准, 通过引入高盐水的概念计算出了黑潮流套脱落涡年平均输送水体0.24~0.38Sv, 占吕宋海峡上层输送的6.8%~10.8%。基于航次观测数据, Yang等(2019)详细分析了一个黑潮脱落反气旋涡对于黑潮高盐水的输运过程。在Zhang等(2017)的研究基础上, Yang等(2021)统计分析了四类具有黑潮高盐水输运能力的中尺度涡旋对于吕宋海峡上层输运的贡献, 发现吕宋海峡涡致高盐水体积、热量和盐分输运占吕宋海峡上层输运中相应输运的11.3%~38.9%。
前人对南海海洋涡旋的时空分布和统计特征也进行了十分翔实的研究(Wang et al, 2003; 林鹏飞 等, 2007; Xiu et al, 2010; Chen et al, 2011; Feng et al, 2017; He et al, 2018), 本研究将区域聚焦于吕宋海峡处, 重点关注四类具有黑潮高盐水输运能力的中尺度涡旋, 探讨这部分涡旋的空间分布以及季节和年际变化特征, 而这一方面研究较少。此外, 本研究还讨论了ENSO事件对于涡旋形成的影响。

1 数据和方法

1.1 卫星观测数据

本研究使用的卫星数据包括海平面异常(sea level anomaly, SLA)、海表高度(sea surface height, SSH)、海表地转流和地转流异常数据。这些数据被应用于南海涡旋的识别与追踪, 时空分辨率为1d和1/4°, 时间跨度为1993—2018年。数据来源于法国AVISO(archiving, validation and interpretation of satellite oceanographic Data), AVISO数据融合了Jason、TOPEX/Poseidon、Envisat、GFO、ERS和Geosat多个卫星高度计观测, 并由哥白尼海洋环境监测服务中心(Copernicus marine environment monitoring service, CMEMS)分发。

1.2 涡旋探测算法

Winding-Angle涡旋探测算法(Sadarjoen et al, 2000)被广泛应用于海洋和边缘海的涡旋探测(Chaigneau et al, 2008; Chaigneau et al, 2009; Chen et al, 2011; Chu et al, 2014)。根据Nencioli等(2010)的理论, W-A算法与Wang等(2003)和林鹏飞等(2007)的涡旋探测算法同属于基于流几何(flow-geometry-based)一类的探测算法。Xing等(2021)通过对比分析多种涡旋探测算法在南海的应用情况, 发现W-A算法整体上具有更加良好的涡旋识别率、追踪率, 能够更好地反映涡旋的统计特征。因此, 本研究采用W-A涡旋探测算法进行涡旋的识别与追踪, 其识别原理如下: (1)利用移动格点窗口搜索局部SLA最小值(最大值)来识别可能的(反)气旋涡的涡心; (2)根据地转流场中释放的虚拟粒子的轨迹, 计算每个可能的气旋(反气旋)的流线; (3)然后通过计算缠绕角(Winding-Angle)选择闭合流线, 聚类为涡旋。
W-A算法的追踪算法是对Penven等(2005)使用的算法的改编, 对于第一个时间节点的涡旋(e1)和下一个时间节点的涡旋(e2), 无量纲距离De1, e2计算如下:
D e 1 , e 2 = Δ x x 0 2 + Δ R R 0 2 + Δ ε ε 0 2 + Δ EKE EKE 0 2
其中 Δ x Δ R Δ ε ΔEKE(eddy kinetiv energy)分别是e1和e2的空间尺度、半径、涡度和涡动能的变化; x 0 R 0 ε 0 EKE 0分别为南海特征长度尺度(100km)、特征半径(50km)、特征涡度(10-6s-1)和特征EKE(100cm2·s-2) (Chen et al, 2011)。当De1, e2取得最小值时认为涡旋e1和e2是同一个涡旋。

1.3 涡旋的分类

本研究定义了严格的标准来筛选具有黑潮高盐水输运能力的中尺度涡旋: (1)涡旋的最外层封闭SLA等值线绝对值大于3cm, 符合该标准时涡旋诞生, 否则为死亡; (2)涡旋的源地在(118°—121°E, 18°—22°N)的区域, 地形深度大于100m; (3)涡旋半径大于50km, 生命周期大于10d; (4)当涡区直接接触到黑潮入侵区域的0.20m·s-1流速等值线时, 定义为脱落涡旋, 否则为南海局地涡旋; (5)对于筛选出的涡旋在SLA、SSH和地转流场上进行进一步的人为检查。考虑到AVISO数据的误差(Ponte et al, 2007), 反气旋涡的最外围SLA等值线需大于3cm, 气旋涡则需小于-3cm。涡旋生成源地限制在(118°—121°E, 18°—22°N)区域, 以确保涡旋是黑潮脱落(伴生)或离黑潮入侵体足够近。
我们根据Tsui等(2012)的研究, 采用大于0.20m·s-1的流速阈值来定义吕宋海峡附近的入侵黑潮影响区。与黑潮影响区直接接触的中尺度涡旋将被定义为黑潮脱落(伴生)涡旋; 否则, 将被定义为南海局地涡旋。经过初步筛选, 1993—2018年期间共有86个气旋涡和105个反气旋涡符合标准, 包括122个脱落(伴生)涡(76个反气旋涡和46个气旋涡)和69个局地涡(29个反气旋涡和40个气旋涡)。
所有筛选出的涡旋都经过SLA、SSH海表流场进行了二次人工检查, 以确保这些涡旋符合本研究定义的标准。以图1的反气旋涡为例, 人工检查的基本思想: 该反气旋涡在1993年1月1日形成于吕宋海峡以西, 绕涡心的涡区SLA和地转流异常近乎各向同性, 完整展现了该涡旋结构。涡区内部无论是SSH或是地转流, 都与吕宋以西的黑潮联系紧密。该涡旋在随后94d的生命周期内, 沿着北部陆坡向南海西南移动, 并最终消亡于西沙群岛附近, 符合前人研究结果(Wang et al, 2015b; Zhang et al, 2017)。因此, 确认该涡旋为黑潮脱落反气旋涡。
图1 吕宋海峡以西一个黑潮脱落反气旋涡在1993年1月1日的SSH与地转流(a)及SLA与地转流异常(b)

绿色五角星代表涡旋中心, 绿色圆圈指示涡旋随后的移动路径。基于国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号为GS(2016)1665号的标准地图制作

Fig. 1 SSH and geostrophic current (a) and SLA and geostrophic current anomaly (b) of a Kuroshio shedding anticyclonic eddy west of the Luzon Strait on January 1st, 1993. The green star represents the eddy center, and the green circle indicates the subsequent propagation path of the eddy

2 涡旋特征分析

2.1 涡旋的非线性特征

非线性中尺度涡旋趋于裹挟内部水体随之一起沿等密层移动(Chelton et al, 2011; Dong et al, 2014)。利用涡旋边界信息和同时段地转流异常数据, 我们提取了四类涡旋整个生命周期内的涡旋平均旋转速度U和移动速度c, 以此计算非线性系数U/c, 其结果如表1图2所示。
表1 四类涡旋平均旋转速度、传播速度和非线性系数

Tab. 1 Average rotational velocity, propagation velocity and nonlinear coefficient of four types of eddies

参数 脱落反气旋涡 伴生气旋涡 局地反气旋涡 局地气旋涡
平均旋转速度U/(m·s-1) 0.38 0.32 0.34 0.34
平均传播速度c/(m·s-1) 0.12 0.13 0.15 0.11
平均非线性系数 6.6 5.4 6.0 7.3
图2 筛选涡旋的非线性关系散点图

a. 脱落反气旋涡; b. 局地反气旋涡; c. 伴生气旋涡; d. 局地气旋涡

Fig. 2 Scatter plot of the nonlinear index of the screening eddies. (a) shedding anticyclonic eddy; (b) locally formed anticyclonic eddy; (c) associated cyclonic eddy; (d) locally formed cyclonic eddy

表1可知, 脱落反气旋涡的涡区平均旋转速度约为0.38m·s-1, 伴生气旋涡则约为0.32m·s-1。两类涡的平均传播速度相近, 分别约为反气旋涡0.12m·s-1与气旋涡0.13m·s-1, 这与Chen等(2011)计算的南海北部涡旋传播速度相近。对于南海局地形成的涡旋, 两类涡旋的平均旋转速度均为0.34m·s-1, 而平均传播速度则相差0.04m·s-1。从两类平均速度上看, 四类涡旋之间相差不大。
Chelton等(2011)研究发现赤道外的绝大多数海洋涡旋都是非线性的, 其中48%的涡旋非线性系数大于5, 21%的系数大于10。Feng等(2017)的研究发现近1/3的南海涡旋非线性系数接近于5。本研究中四类涡旋的平均非线性系数分别约为脱落反气旋涡6.6、伴生气旋涡5.4、局地反气旋涡6.0和局地气旋涡7.3, 符合前人研究结果, 表明四类涡旋的确具有裹挟黑潮高盐水移动的能力。16.4%的脱落反气旋涡非线性系数大于10, 而局地反气旋涡该比例为14.5%; 局地气旋涡非线性系数大于10的比例最大, 约为20.4%; 伴生气旋涡该比例则最小, 仅约10.6%。
在1.3小节中我们定义了严格的标准, 对具有黑潮高盐水输运能力的涡旋进行了筛选与分类, 又在本小节中利用非线性参数证实了这部分涡旋的“裹挟”能力。Yang等(2021)利用南海物理海洋学数据集SCSPOD(Zeng et al, 2016a)对这部分携带了高盐水的涡旋进行了详细的讨论, 发现不论是气旋涡还是反气旋涡均表现为次表层的正的盐度异常, 这与He等(2018)南海两类涡旋盐度异常廓线准对称的结果存在差异, 表明了这部分涡旋内部水体的高盐性质。同时, Yang等(2021)又利用加密航次数据重构了一个反气旋涡三维盐度结构, 发现其核心处裹挟了大量的黑潮高盐水。自此, 我们从涡旋筛选、理论验证、平均盐度异常和涡旋个例探讨, 证明了本研究中的涡旋的确携带了黑潮高盐水。
值得注意的是, 虽然四类涡旋非线性系数大多数大于1, 但仍有小于1的情况存在(图2)。我们认为这是涡旋处于生命周期的末尾、接近消亡阶段时计算得到的数值。根据Lin等(2015)的涡旋演化的年轻(youth)—成熟(mature)—衰老(aged)的“三阶段”理论, 该阶段涡旋半径减小、能量逐渐耗散, 此时涡旋逐渐失去了水体裹挟能力。图3表明本研究筛选的涡旋符合以上结论, 涡动能(eddy kinetic energy, EKE)由初期逐渐发展, 至成熟阶段达到峰值并保持相对稳定, 又于衰老阶段能量逐渐耗散。
图3 筛选涡旋的标准化涡动能随标准化生命周期的演变

红实线、蓝实线、红虚线和蓝虚线分别代表脱落反气旋涡、伴生气旋涡、局地反气旋涡和局地气旋涡。

Fig. 3 Evolution of normalized EKE of the screening eddies with normalized lifetime. The red solid line, blue solid line, red dashed line and blue dashed line represent shedding anticyclonic eddy, associated cyclonic eddy, locally formed anticyclonic eddy and locally formed cyclonic eddy, respectively

2.2 涡旋路径与形成位置

经过筛选, 26年间共有76个反气旋涡和46个气旋涡从黑潮脱落(伴生), 随后向南海内部移动。与气旋涡相比, 反气旋涡的数目较多, 研究认为是由于黑潮水体的垂向平均温度高于南海水体导致的(王鼎琦 等, 2017)。反气旋涡形成后沿海盆北部陆坡移动, 其中23个反气旋涡越过了东沙群岛, 5个移动到了更远的西沙群岛附近, 其余涡旋都消亡于东沙群岛以东区域(图4a)。地形作用阻挡了涡旋的西向传播。
图4 黑潮脱落(伴生)涡旋路径分布与沿吕宋海峡南北向的形成概率

a、b为脱落反气旋涡; c、d为伴生气旋涡。黑线为涡旋移动路径; 红色和蓝色圆圈分别代表涡旋形成与消亡的位置。基于国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号为GS(2016)1665号的标准地图制作

Fig. 4 The path distribution of associated eddy and their formation probability along the north-south direction of the Luzon Strait: (a) and (b) correspond to anticyclonic eddy, while (c) and (d) correspond to cyclonic eddy. The red and blue circles represent the location of eddy formation and extinction, respectively

沿吕宋海峡南北向, 反气旋涡多脱落于21°N附近, 约31%的涡旋在该纬度脱落(图4b)。随着纬度的降低, 反气旋涡形成概率逐渐减小, 至18°30′N仅有约10%的概率。我们认为这与黑潮入侵南海的路线有关, 台湾西南部的黑潮流套便是经典的入侵形式之一。Huang等(2017)的研指出, 吕宋海峡南部岛链抑制了黑潮主路径的向西弯曲, 而中、北部岛链则强化了这一现象。
黑潮脱落气旋涡移动路径分布集中, 其基本以自东向西传播为主, 受地形影响略微向西南偏移(图4c)。这些气旋涡全部消亡于东沙群岛附近, 并未有向南海深处长距离传播的现象。考虑到同等的地形作用, 推测是黑潮伴生气旋涡强度较弱导致的, 形成时的能量供给并不足以支撑其越过东沙群岛。从形成位置上看, 伴生气旋涡全部形成于20°N以南, 且在20°N处拥有约30%的概率。同样的, 沿吕宋海峡南北向的形成概率随纬度降低逐渐减小(图4d)。
南海局地形成的反气旋涡的移动路径和形成概率则如图5所示。局地反气旋涡与脱落反气旋涡移动路径相似, 基本沿陆坡向西南方向移动。Su等(2020)对于南海北部的陆坡入侵涡旋的研究亦得到了相似的涡旋传播特征。但局地反气旋涡多形成于海峡中下部, 约24%的涡旋形成于19°N附近, 以此为中点向南北两侧概率逐渐减小。局地气旋涡移动路径与伴生气旋涡相似, 大多消亡于东沙群岛附近, 但仍有部分局地气旋涡作长距离传播。超过32%的局地气旋涡形成于21°N处(图5d), 其余海峡各处对应纬度并无明显形成规律。
图5 南海局地涡旋路径分布与沿吕宋海峡南北向的形成概率

a和b对应反气旋涡, c和d对应气旋涡。黑线为涡旋移动路径; 红色和蓝色圆圈分别代表涡旋形成与消亡的位置。基于国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号为GS(2016)1665号的标准地图制作

Fig. 5 The path distribution of locally formed eddy and their formation probability along the north-south direction of the Luzon Strait, (a) and (b) correspond to anticyclonic eddy, while (c) and (d) correspond to cyclonic eddy. The red and blue circles represent the location of eddy formation and extinction, respectively

2.3 涡旋的季节与年际变化

图6展示了脱落(伴生)涡旋的季节和年际变化。从图6a可看出, 单独月份以脱落反气旋涡居多, 平均每月反气旋涡要比气旋涡多2.5个。将各个月份划分为春季(3—5月)、夏季(6—8月)、秋季(9—11月)和冬季(12—2月), 发现涡旋脱落(伴生)存在明显的季节特征。涡旋多脱落(伴生)于秋冬两季, 共有44个反气旋涡和24个气旋涡形成于秋冬季。数据显示两类涡旋总的涡旋数目于秋季最多, 共有38个。夏季涡旋脱落(伴生)则最少, 平均每月仅有7.6个涡旋。南海夏季盛行西南季风, 冬季盛行东北季风, 推测涡旋脱落的季节变化可能与季风的盛行与转换有关。
图6 黑潮脱落(伴生)涡旋数目的季节(a)和年际变化(b)

Fig. 6 Seasonal (a) and interannual (b) variations in the number of associated eddies. Red represents the anticyclonic eddy, and blue is the cyclonic eddy

图6b并未表现出明显的涡旋形成的年际变化规律。年平均约有4.6个涡旋从黑潮脱落(伴生), 其中以2000和2004年的脱落涡旋最多, 且两个年份间涡旋脱落(伴生)频发。2017年两类涡旋加起来却仅有1个反气旋涡脱落, 这意味着气旋涡并不是每年都脱落或者伴生。
图7为南海局地涡旋的季节和年际变化情况。我们必须明确, 这部分涡旋是离黑潮入侵体较近且因此具有输运高盐水能力的涡旋, 其数目的季节和年际变化并不能代表南海吕宋海峡以西局地形成涡旋的特征。统计分析发现, 这部分局地涡旋以冬季居多, 月平均和年平均涡旋数目分别约为10.1和4.7个。
图7 南海局地涡旋数目的季节(a)和年际变化(b)

Fig. 7 Seasonal (a) and interannual (b) variations in the number of locally formed eddies. Red represents the anticyclonic eddy, and blue is the cyclonic eddy.

3 ENSO事件对于脱落或伴生涡旋的影响

利用涡融合的海气耦合模式, Yang等(2020b)认为强EKE输运和斜压转换项使得黑潮以东形成了强的气旋涡。Wang等(2012)认为南海风应力旋度和ENSO (El Niño/La Niña-Southern Oscillation)事件, 二者共同影响着吕宋海峡处涡旋的形成。为详细研究ENSO事件对于脱落或伴生涡旋的影响, 本研究利用了MEI(Multivariate ENSO Index)数据, 该数据由NOAA制作分发且可从 https://psl.noaa.gov/enso/mei/处获得。MEI数据是热带太平洋盆地(30°S—30°N和100°E—70°W)上5个不同变量(海平面压力、海面温度、海表经向风、纬向风以及出射长波辐)计算得到的时间序列, 正值指示暖的El Niño事件, 负值指示冷的La Niña事件。
图8可得, 单独年份脱落(伴生)涡旋最小仅1个而最多有8个, 26年间涡旋数目整体呈减少趋势。El Niño年期间, 黑潮脱落(伴生)涡旋数目较多。1993、1997和2015年涡旋数目分别达到了6、5和7个, 而2002至2004年间持续的MEI正值也使得涡旋频繁形成。另一方面, 1995、1999、2007、2013和2017等La Niña年期间涡旋数目较少, 而2000和2011年较大的MEI数值同样对应了较多的涡旋数目。整体上, El Niño年将使得黑潮脱落或伴生的涡旋数目增多而La Niña年将使得涡旋数目减少。
图8 MEI(柱图)、KSI(橙线)与黑潮脱落(伴生)涡旋数目(绿线)的关系

MEI正值指示暖的El Niño事件, 负值指示冷的La Niña事件

Fig. 8 The relationship between MEI (bar), KSI (orange line) and the number of Kuroshio shedding (associated) eddies (green line). Positive MEI values indicate the warm El Niño events and negative values indicate the cold La Niña events

那么为何会有这种影响呢?Nan等(2011a)在吕宋海峡附近选定区域, 计算区域内地转流的相对涡度平均值的大小, 将吕宋海峡处的黑潮路径划分为跨越(leaping)、入侵(leaking)和流套(looping)三种类型。基于此, 王鼎琦 等(2017)研究认为黑潮入侵南海的形式显著影响着涡旋的脱落(伴生): 入侵路径下脱落涡旋最多, 因为此时更多的黑潮水入侵了南海; 黑潮流套以南较多伴生的气旋涡形成; 跨越路径则不利于涡旋脱落。Wang等(2020)的研究也证实入侵黑潮的次表层流速极大值引起的斜压不稳定使得南海北部出现活跃的中尺度涡旋活动。
前人诸多研究也证实了ENSO事件对于吕宋海峡处黑潮流段的显著影响(Kim et al, 2004; Qu et al, 2004; Yaremchuk et al, 2004; Wang et al, 2006; Tozuka et al, 2010)。为此, 本研究引入Nan等(2011b)定义的KSI(Kuroshio SCS index)系数, 计算方法如下:
KSI = g f 2 η d S
其中g是重力加速度, f是柯氏参数, η是海表面高度, S是选择的研究区域。吕宋海峡附近(118°—121°E, 19°—23°N)区域多年区域平均KSI系列如图8中的橙色线所示, 多年KSI平均值(μ)约为0.98×10-4s-1, 标准差(σ)约为0.42×10-4s-1。Nan等(2011b)定义KSI值在大于μ+σμ±σ之间和小于μ-σ时, 黑潮路径将分别表现为跨越、入侵和流套路径。Huang等(2016)随后更新了KSI指数, 将黑潮路径分为黑潮暖涡路径、黑潮冷涡路径和入侵路径, 划分方法相似。
图8可以看出, La Niña年期间, 黑潮趋于表现为跨越路径, 此时黑潮入侵减少, 从而导致更少的涡旋脱落或伴生; El Niño年则相反。该结果与Qu等(2004)的研究结果相一致, 即吕宋海峡输送量值在El Niño年期间较大而在La Niña年期间则较小, 局部风应力也会影响这一输送量(Kuo et al, 2021), 而黑潮入侵的减少将直接降低南海北部的涡旋活动(Feng et al, 2020)。在El Niño期间吕宋海峡的黑潮模式往往更加不稳定; 而在La Niña现象期间, 黑潮流套会随着东北风的增强而增强, 由局部风应力和相关卷曲异常引起的涡度拉伸有助于台湾东南部形成气旋涡(Kuo et al, 2021)。Yang等(2020a)的研究则指出, 吕宋海峡以东的涡旋与黑潮入侵之间复杂的关系使得二者的相关性并不显著, 这也意味着ENSO事件对于南海脱落或伴生涡旋的影响的复杂性, 这一问题有待深入探讨。

4 结论

设定严格的标准, 我们筛选出了1993—2018年间具有高盐水输运能力的涡旋, 并将其分为四类: 黑潮脱落反气旋涡、黑潮伴生气旋涡、南海局地反气旋涡和局地气旋涡。通过对这部分涡旋进行特征分析, 得出以下主要结论。
1) 涡旋传播路径受南海北部地形影响, 在西向传播过程中向西南向偏移。相较于气旋涡, 反气旋涡形成后沿海盆北部陆坡移动, 移动到了更远的西沙群岛附近, 而气旋涡基本消亡于东沙群岛附近。反气旋涡多脱落于21°N附近, 而气旋涡则更多伴生于20°N以南。
2) 脱落(伴生)涡旋多形成于秋冬两季而夏季则最少, 以反气旋涡居多且平均每月反气旋涡要比气旋涡多2.5个。年平均脱落(伴生)涡旋数目约为4.6, 其中以2000和2004年的最多, 且气旋涡并不是每年都形成。四类涡旋的平均非线性系数分别约为脱落反气旋涡6.6、伴生气旋涡5.4、局地反气旋涡6.0和局地气旋涡7.3, 该计算结果亦证实了四类涡旋的输运能力。
3) 1993—2018年间, 脱落(伴生)涡旋年平均数目在1~8个之间, 长期变化整体呈减少趋势。ENSO事件通过调控吕宋海峡处的黑潮路径, 进而影响黑潮脱落或伴生的涡旋数目。整体上, El Niño年将使得黑潮脱落或伴生的涡旋数目增多, 而La Niña年则相反。
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