The role of alongshore wind and ocean wave in generating the northward Somali Current

  • CHU Xiaoqing , 1, 2 ,
  • PENG Qihua 3
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  • 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
  • 3. Scripps Institution of Oceanography (University of California, San Diego), La Jolla 92093, USA
CHU Xiaoqing. email:

Copy editor: YIN Bo

Received date: 2022-03-23

  Revised date: 2022-05-19

  Online published: 2022-06-07

Supported by

National Natural Science Foundation of China(42076021)

National Natural Science Foundation of China(42005035)

Guangdong Basic and Applied Basic Research Foundation(2021A1515011534)

Abstract

By analyzing reanalysis data and conducting ocean modes experiments, this study investigates the seasonal variation and dynamics of the norward Somali current (NSC) in the tropical Indian Ocean. The results show that the NSC starts from May, gradually strengthens and extends norward to 15°N during August-September, and forms a strong anti-cyclonic circulation — the Great Whirl. The NSC weakens significantly in late October, and disappears in November. The NSC results from local alongshore wind forcing and westward propagational Rossby waves. During May-July, alongshore wind forcing induces the East African Coast Current (EACC) to cross the equator to form the NSC. From August to October, even without alongshore wind forcing, the Rossby waves together with EACC can still form the NSC. Further analysis suggests that, although alongshore wind forcing incudes near-shore current, the Great Whirl is caused primarily by the Rossby waves. This research reveals dynamics of the NSC, and provides substantial evidences for ocean waves modulating ocean currents.

Cite this article

CHU Xiaoqing , PENG Qihua . The role of alongshore wind and ocean wave in generating the northward Somali Current[J]. Journal of Tropical Oceanography, 2023 , 42(2) : 1 -8 . DOI: 10.11978/2022055

热带印度洋被季风驱动, 环流呈现显著的季节性差异甚至季节性转向特征(Schott et al, 2001; Qiu et al, 2009; Yuan et al, 2009; Wang et al, 2017)。以西海岸索马里沿岸流为例, 在冬季(指北半球)东北季风的驱动下, 索马里流向南流动; 而在夏季西南季风的驱动下, 情况则完全不同。此时, 来源于印度洋南赤道流的东非沿岸流(east African coast current, EACC)会跨越赤道进入北印度洋, 形成北向的索马里流(northward Somali current, NSC)。NSC在6月延伸至10°N左右, 并形成影响范围较大的“反气旋式回旋(great whirl)”。
基于数值模拟, 较多研究对EACC如何能跨越赤道形成NSC进行了探讨。Lighthill (1969)给出假设: 遥强迫风场而非沿岸风激发的斜压罗斯贝波导致了跨赤道流的出现。然而, Leetmaa (1972)和Leetma (1973)研究发现, 跨赤道流的出现领先于遥强迫风场, 因此他们认为上述假设并不正确。基于1.5层模型和一个理想的矩形海盆, Anderson等(1979)认为南半球风场驱动的西边界流会通过惯性跨越赤道。然而, McCreary等(1998)基于2.5层数值模式研究指出, 当将矩形海盆修改为45°倾角的更接近真实岸线的情形时, 西边界流则无法跨越赤道进入北印度洋。进一步, McCreary等(1998)指出局地的沿岸风和西边界岸线的方向共同导致了NSC的形成。局地西南季风输入的负涡度, 可以使EACC跨越赤道并向北延伸较远, 形成观测到的NSC。局地沿岸风的贡献已被诸多研究证实(Hurlburt et al, 1976; Cox, 1979; Philander et al, 1983; Luther et al, 1985; McCreary et al, 1985)。
近期印度洋观测和数值模拟证实, 海洋波动对印度洋环流的生成和变化有重要贡献(Chen et al, 2016, 2017, 2020)。陈更新(2022)总结指出, 印度洋东边界存在“海洋波动桥”, 链接着赤道和外赤道区环流的生成和变化。进一步, Chen等(2022)推导了随时间变化的Sverdrup关系, 从理论角度证实了来自东部的波动信号对西部环流的延迟影响。
虽然对NSC的形成已有诸多认识, 但来自东侧的海洋波动是否对NSC的形成有所贡献值得刻画, 局地沿岸风和海洋波动在NSC形成阶段中各扮演何种角色值得探讨。此外, 实际风场驱动的真实海洋岸线模式也对正确认识NSC的形成和演化有所帮助。本文首先基于同化资料, 认识NSC的演化过程, 并进一步基于数值模拟刻画NSC的形成机制。

1 数据和方法

1.1 数据

两套同化资料和一套海洋模式数据用于研究NSC的季节演化特征。第一套资料为欧洲中期天气预报中心再分析资料(European center for medium-range weather forecasts ocean reanalysis version 4, ORAS4)(Balmaseda et al, 2013), 水平分辨率为1°×1°, 垂向为42层。第二套为Bluelink 再分析资料(Bluelink reanalysis, BRAN)(Oke et al, 2008; Chamberlain et al, 2021), 水平分辨率达到1/10°×1/10°, 垂向分51层。海洋模式数据为混合坐标海洋模式(hybrid coordinate ocean model, HYCOM), 水平分辨率为1/4°×1/4°, 垂向分26层, 模拟区域为印度洋海盆(Li et al, 2014)。前期研究表明, HYCOM能有效地模拟出印度洋赤道流系(Chen et al, 2015, 2017, 2019), 海表温度、盐度及海表高度(Li et al, 2014, 2017)。本文将2001—2014年间月平均ORAS4、每日BRAN和3d平均HYCOM资料分别平均为月气候态数据, 进而分析NSC的季节演化特征。

1.2 数值模式

本文用1.5层约化重力模式研究NSC的形成机制。该模式的动量和连续方程为:
\[\frac{\partial u}{\partial t}~\text{-- }\!\!~\!\!\text{ }fv\text{=}-{g}'\frac{\partial h}{\partial x}-ku\text{+}{{A}_{\text{m}}}{{\nabla }^{\text{2}}}u\text{+}\frac{{{\tau }^{x}}}{\rho h}\]
$\frac{\partial u}{\partial t}+fu=-{g}'\frac{\partial h}{\partial y}-kv+{{A}_{\mathrm{m}}}{{\nabla }^{2}}v+\frac{{{\tau }^{y}}}{\rho h}$
$\frac{\partial h}{\partial t}=-\frac{\partial (hu)}{\partial x}-\frac{\partial (hv)}{\partial y}$
式中: f为科氏参数; g′为约化重力常数, 取值0.03m·s-2; ρ为密度(单位: kg·m-3); h为层厚(单位: m); uv分别为纬向速度和经向速度(单位: m·s-1); k为垂向摩擦系数, 取值6.4×10-8s-1; Am为等密面动量混合系数(设为2×104m2·s-1); τ为风应力(单位: N·s-1); t为时间(单位: s ); xy为经向和纬向的距离(单位: m)。
该约化重力模式的模拟海区为热带印度洋(30°S—30°N, 25°—125°E), 水平分辨率为25km, 初始层厚100m。模式的控制试验(后文简称CR)以2001—2014年间气候态多平台交叉校准数据(cross-calibrated multi-platform version 2.0, CCMP2)风场驱动, CCMP2时间分辨率为1d。模式积分50a, 后5a的结果用于分析。为评估沿岸风对NSC的贡献, 设置敏感性试验(后文简称EXP)。因为NSC主要位于0—10°N, 所以在EXP中去除位于0—10°N索马里近岸500km的风场。在该区域边界, 设置100km的风场过渡区: 风场逐渐从边界的0值增加到离岸100km处正常的气候态风场, 时间分辨率为1d。因此, EXP中无索马里近岸风场的贡献。以气候态第一天风场为例, 图1a展示了原始风场, 图1b中蓝色箭头代表EXP中的风场, 而红色箭头代表二者的风场差异。
图1 模式试验中的风场设计方案(以西海盆气候态第一天风场为例)

a. 控制试验(CR)中的原始风场; b. 敏感性试验(EXP)中的风场。其中红色箭头为CR和EXP的风场差异

Fig. 1 Comparison of wind stress used in CR and EXP. Taking the climatological wind stress on the first day in the western basin as an example, the black arrows in (a) and the blue arrows in (b) show the wind stress in CR and EXP, respectively. The red arrows in (b) present the difference of wind stress between CR and EXP

2 结果分析

2.1 北向索马里流季节特征

负的风应力旋度在约5°—15°S常年存在(图2), 激发了准稳定的EACC (Schott et al, 2001)。自4月始, 东北季风开始逐渐转换为西南季风(图2)。ORAS4同化资料表明, EACC也随之跨越赤道进入北印度洋(图3)。NSC在5月开始出现, 随后逐渐增强, 在8—9月向北延伸至近15°N, 并形成一个强盛的反气旋式环流—great whirl。10月下旬, 季风再次转向(图2), NSC开始减弱, 并于11月消失(图3)。此时, EACC再次回归南印度洋。基于BRAN同化资料和HYCOM数据得到了类似的NSC演化结果(图略)。
图2 基于CCMP2得到的气候态风应力(箭头)及风应力旋度(wind stress curl, WSC, 填色)

a. 1月; b. 4月; c. 7月; d. 10月

Fig. 2 Monthly climatological wind stress (vectors; unit: N·m-2) and WSC (color fill; unit: ×10-8N·m-3) from CCMP2

图3 基于ORAS4得到的气候态海表高度异常(sea surface height anomaly, SSHA, 填色)和上层100m平均流场流速(箭头)

a. 4月; b. 5月; c. 6月; d. 7月; e. 8月; f. 9月; g. 10月; h. 11月。图中的红色圆圈为北向索马里流所在区域

Fig. 3 Evolution of monthly climatological sea surface height anomaly (color; unit: cm) and current averaged at the upper 100 m (vector; unit: m·s-1) during April—November from ORAS4

NSC的垂向结构也有效展示了其季节演变规律(图4)。ORAS4资料表明, 在5月份, NSC较弱, 最大流速约为0.32m·s-1, 主要位于52°E以西的上层100m中。随后, NSC开始增强, 在7月份, NSC流速达到0.80m·s-1, 且在上层200m中皆能观测到较强的北向流, 流幅也东伸到53°E。相较于7月份, NSC在9月份已有所减弱, 最大流速约为0.55m·s-1。在11月份, NSC则已消失。在NSC东侧, 5—9月均能观测到明显的南向流, 为great whirl结构所致。其强度较NSC弱, 但与NSC呈同步季节变化。HYCOM和BRAN揭示的NSC强度虽在定量上与基于ORAS4的结果有所区别, 但NSC的结构特征、演化过程则近乎一致。
图4 基于ORAS4 (a~d)、HYCOM (e~h)和BRAN (i~l)的7°N经向速度图

a, e, i: 5月; b, f, j: 7月; c, g, k: 9月; d, h, l: 11月。北向为正。图中等值线为经向流速(单位: m·s-1)

Fig. 4 The meridional velocity at 7°N in May, July, September, and November from ORAS4 (the 1st row), HYCOM (the 2nd row), and BRAN (the 3rd row). Unit: m·s-1

2.2 NSC产生机制

本小节将基于1.5层模式研究NSC的产生机制。模式的可靠性在Chen等(2022)中已有较为详细的检验, 包括与卫星高度计对比海表高度的分布与季节演化, 与同化资料对比南向索马里流和EACC的演变过程。在这里, 我们进一步检验它对NSC季节演变的模拟效果。图5为CR模拟的月气候态上层环流和海表高度异常。可以看到, NSC在5月开始出现, 随后逐渐增强, 延伸至15°N左右, 在11月份消失, 成功再现了ORAS4展示的NSC季节演变过程(图3)。相较于ORAS4, CR模拟的海表高度振幅系统性偏弱(对比图5图3), 因此展示二者差异的图6图3呈现“反位向”特征, 即在图3正海表高度异常的区域, 图6呈负异常特征, 而在图3负海表高度异常的区域, 图6呈正异常特征。模拟结果的系统性偏弱或许与本模式中较大的动量混合系数有关。总的来说, CR能有效刻画热带印度洋环流的季节变化特征, 因此适合用于研究与NSC季节演变相关的动力过程。
图5 基于1.5层数模的控制实验CR的平均海表高度异常(SSHA, 填色)和上层100m平均流场流速(箭头)

a. 4月; b. 5月; c. 6月; d. 7月; e. 8月; f. 9月; g. 10月; h. 11月; i. 12月; j. 1月; k. 2月; l. 3月

Fig. 5 Evolution of monthly climatological sea surface height anomaly (color; unit: cm) and current averaged at the upper 100 m (vector; unit: m·s-1) during April—November from the control experiment CR of 1.5-layer model with 12 months

图6 4—11月基于1.5层数模的控制实验CR结果(图5)与ORAS4数据(图3)的差异

a. 4月; b. 5月; c. 6月; d. 7月; e. 8月; f. 9月; g. 10月; h. 11月。图中填色为平均海表高度异常的差异, 矢量箭头为上层100m平均流场的差异

Fig. 6 The differences between the control experiment CR of 1.5-layer model (Fig. 5) and ORAS4 (Fig. 3) during April—November

为评估局地近岸风对NSC的影响, EXP中去除了索马里的近岸风场(图7中第一幅子图红线所围区域)。结果表明, 5—7月间, 原本图5b~5d存在的NSC结构并未在图7所示的EXP实验中生成。然而, 8月跨赤道流再次出现, 并逐渐向索马里偏移, 至10月达到索马里东岸。随着季风转向(图2), EACC于11月再次退回南大洋。这意味着, 局地近岸风对EACC在5—7月跨越赤道不可或缺。但在8—10月间, 即便无局地近岸风, NSC依旧能逐渐形成。
图7 基于1.5层数模的实验EXP得到的平均态海表高度异常(填色)和上层100m平均流场(箭头)

a. 4月; b. 5月; c. 6月; d. 7月; e. 8月; f. 9月; g. 10月; h. 11月。图a中红框表示风场设置为0的区域

Fig. 7 Evolution of monthly climatological sea surface height anomaly (color; unit: cm) and current averaged at the upper 100 m (vector; unit: m·s-1) during April—November from the experiment EXP of 1.5-layer model. The red box in the first subplot shows the region where the wind stress is removed

来自阿拉伯海东岸的罗斯贝波对8—10月间NSC的形成至关重要。在冬春北印度洋正的风应力旋度(见图2的1月和4月)和来自赤道下沉的开尔文波(图5中6—12月东岸红色波动信号传播)的共同作用下, 阿拉伯海东岸形成强盛的下沉的开尔文波和罗斯贝波(见图5图7a)。随着罗斯贝波的西传, 与之关联的反气旋式环流逐渐影响到中海盆和西海盆(图7)。在8—10月份, 反气旋式环流与EACC一起, 形成了明显的跨赤道流。
为了更直观地展示上述论断, 我们进一步选取7°N断面计算NSC的北向输送。7°N断面横跨NSC关联的反气旋式环流, 且能有效反映罗斯贝波从阿拉伯海东边界向西传播。图8a为基于CR得到的7°N断面从东边界积分的经向输送。可以发现, NSC关联的环流结构出现在5—10月, 流量约为10Sv (1Sv=106m3)。在EXP中, 虽然没有局地近岸风场的贡献, 反气旋关联的经向输运依旧存在, 流量约为8Sv (图8b)。图8c为CR与EXP之差, 反映了近岸风场的贡献。可以看到, 近岸风场导致约6Sv的北向输运, 但该输运仅局限于近岸区域, 和 NSC关联的影响范围较大的反气旋式环流great whirl (图3图8a、8c)形成鲜明对比。综上, 局地沿岸风和来自东侧的海洋波动共同激发了NSC, 并且作用于NSC的不同阶段。西传的海洋波动亦是NSC形成影响范围较大的反气旋式环流的重要驱动因素。
图8 7°N断面的自东边界积分的经向流量

a. 来自控制试验 (CR); b. 来自敏感性试验(EXP); c. 为CR与EXP之差。等高线间隔为2Sv; 北向为正

Fig. 8 Monthly meridional transport (in Sv) along 7°N integrated from the eastern boundary from CR (a), EXP (b), and the difference between CR and EXP (c). The contour interval is 2Sv

3 总结

本文利用同化资料和海洋模式数据, 研究了北向索马里流(NSC)的季节演化特征, 在此基础上, 进一步结合数值模式刻画了NSC的形成机制。NSC在5月开始出现, 随后逐渐增强, 在8—9月向北延伸至近15°N, 并形成一个强盛的反气旋式环流。10月下旬, NSC开始减弱, 并于11月消失。NSC流速高达0.80m·s-1, 主要位于上层200m。已有研究对EACC跨越赤道形成NSC做了诸多探讨, 认为索马里沿岸西南风配合倾斜的西边界岸线导致了NSC的形成。本文指出, 沿岸西南风的确对5—7月间的NSC不可或缺, 但随着阿拉伯海东边界的海洋波动结构的西向传播, 即便无沿岸西南风, NSC在8—10月间依旧能够形成。因此, NSC是由沿岸西南风和来自东侧的海洋波动共同激发。NSC在7°N断面的北向输送表明, 沿岸西南风能诱发近岸的环流结构, 但NSC关联的反气旋式环流great whirl则归因于西传的海洋波动的贡献。本文基于线形模式开展研究, 线形模式能较好地揭示了NSC的演化过程, 意味着非线性动力过程在其中贡献可能较小。值得注意的是, NSC东侧是涡动能的高值区, 非线形过程对涡旋的形成、维持与消亡或起重要作用, 非线形过程亦可能关联到涡流相互作用而一定程度影响NSC的消亡。相关工作需要进一步研究加以揭示。
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