Orginal Article

Response of tropical SST to non-breaking surface wave-induced vertical mixing in a climate model

  • LIU Zilong ,
  • SHI Jian ,
  • JIANG Guorong ,
  • XIAO Lin
Expand
  • College of Meteorology and Oceanography, People's Liberation Army (PLA) University of Science and Technology, Nanjing 211101, China
Corresponding author: SHI Jian, Association professor. E-mail:

Received date: 2016-12-10

  Request revised date: 2017-03-22

  Online published: 2017-07-26

Supported by

National Natural Science Foundation of China (41676014)

Copyright

热带海洋学报编辑部

Abstract

One of common problems of climate models is that the simulated sea surface temperature (SST) deviates noticeably from the observation in the tropics, such as the equatorial cold tongue in the eastern Pacific. Based on the theory of the parameterization of feature waves, the National Centers for Environmental Prediction (NCEP) reanalysis wind data were used to drive the WAVEWATCH Ⅲ to simulate the process of ocean waves in the tropics, and significant wave height, wave period and wavelength can be obtained. These wave parameters were used to calculate the vertical vortex momentum coefficient and thermal mixing coefficient, which were introduced to the controlling equation of SBPOM (Stony Brook Parallel Ocean Model), and to explore the effects of non-breaking surface wave-induced vertical mixing on the SST simulation in the tropics. The simulation results showed that by considering the non-breaking surface wave-induced vertical mixing, the simulated SST in the tropics and the equatorial Pacific cold tongue were improved effectively, and the accuracy of simulated SST in the tropics has been enhanced.

Cite this article

LIU Zilong , SHI Jian , JIANG Guorong , XIAO Lin . Response of tropical SST to non-breaking surface wave-induced vertical mixing in a climate model[J]. Journal of Tropical Oceanography, 2017 , 36(4) : 77 -86 . DOI: 10.11978/2016129

热带太平洋海域存在着最为显著的年际变异信号——厄尔尼诺与南方涛动(El Niño-Southern Oscillation, ENSO), 该海域具有强烈的海气相互作用, 是海洋和大气研究的热点(宋振亚 等, 2006)。大量研究指出, 直接利用非通量耦合模式模拟的赤道太平洋海域普遍存在着赤道冷舌过于西伸和偏冷等问题(Mechoso et al, 1995; Davey et al, 2002; Song et al, 2009; Zhang et al, 2010)。
为了减小这种系统偏差, 国内外学者提出了许多解决方案和意见。Covey 等(2003)尝试用提高模式分辨率的方式改善模拟效果, 发现赤道冷舌模拟偏冷和过于西伸现象依旧存在。Ma 等(1996)提出, 对于海气耦合模式, 大气模式中云量模拟的不准确性和海气热通量的估计也可能是造成热带赤道海域海表面温度(sea surface temperature, SST)模拟偏差的原因。Mechoso 等(1995)认为, 在海洋环流模式中, 模式垂直混合方案的不完善也可能是造成这些模拟偏差的原因。Wu等(2015)将波浪破碎、浪致Coriolis-Stokes应力、Langmuir环流和非破碎波引起的搅拌等海浪作用引入一维海洋环流模式中, 发现非破碎波引起的搅拌和Langmuir环流相对其他两种海浪作用对海洋上层温度模拟的影响更大; 而且相比仅考虑一种海浪作用, 同时考虑4种海浪作用对海洋上层温度模拟的影响更大。宋振亚 等(2006)认为海表波浪能量在环流模式中的输入可以显著改善海洋环流模式对海洋上混合层的模拟情况, 并在全球大气—海洋环流耦合数值模式FGCM-0(flexible coupled ocean-atmosphere general circulation model)中考虑了波致混合的作用, 使得赤道太平洋SST的模拟结果有了显著改善。Song 等(2012)将海浪搅拌混合引入CCSM3(Community Climate System Model version 3)环流模式中对热带海洋海表面温度进行模拟, 发现模拟效果相对未引入搅拌混合时更好。
从前人工作可以看出, 海浪混合作用对热带海洋海表面温度模拟的准确性具有非常重要的意义。因此, 本文在前人研究的基础上, 将胡好国 等(2004)基于特征波参数化理论计算出的海浪引起的垂直涡动动量系数和热混合系数引入先进的并行版环流模式SBPOM模式中, 进一步探究海浪混合作用对整个热带海洋海表面温度模拟的影响, 主要研究海域为25°S—25°N, 50°E—10°W。

1 研究方法

1.1 WAVEWATCH Ⅲ海浪模式的简介与设置

第3代海浪模式WAVEWATCH Ⅲ(以下简称WW3)是当前国际上最为成熟的几个海浪模式之一(Tolman, 1991)。相对于其他海浪模式, 具有稳定性好、计算精度高等特点。大量研究表明, WW3海浪模式模拟的海浪场与观测吻合较好(张洪生 等, 2013; Wang et al, 2014; 周良明 等, 2007)。
本文利用NCEP(National Centers for Environmental Prediction)再分析风场资料(该数据空间分辨率为1.875°×1.9°, 时间间隔为6h)驱动WW3海浪模式, 模拟热带海洋的海浪场, 模拟空间范围为25°S—25°N, 50°E—10°W。模式地形数据由全球分辨率5式地形数的ETOPO5地形插值得到, 水平分辨率设置为0.5°×0.5°; 海浪谱频率分布范围为 0.0418~0.41Hz, 共分25个频段; 谱空间上离散为24个波向, 方向角分辨率为15°。模式最大全局时间积分步长取为2400s, x-y方向和k-theta方向最大CFL (Courant-Friedrichs-Lewy)时间积分步长设为1200s, 最小源函数项时间积分步长设为300s。模式场输出时间步长设为6h, 点输出时间步长设为1h。模式从2013年10月1日开始运行, 到2014年12月31日结束, 取2014年模拟的海浪场进行研究。

1.2 SBPOM模式的简介与设置

SBPOM模式(Jordi et al, 2012)是基于POM (Princeton Ocean Model)模式(Blumberg et al, 1987)进行改进得到的一种可并行运算的环流模式。刘欣 等(2014)曾采用区域海—气耦合模式WRF-SBPOM, 对理想热带气旋和海洋暖涡间的海气相互作用进行模拟, 并获得较好的模拟效果。
本文采用先进的并行版SBPOM环流模式对空间范围为25°S—25°N, 50°E—10°W的热带海洋海表面温度进行模拟。模式地形由全球分辨率为5′×5′的ETOPO5资料插值得到, 水平分辨率设为0.5°×0.5°, 垂直方向分为40个σ层, 最大水深取3300m, 最小水深取10m。由于本文研究不注重深海, 因此设置海洋上层具有较高的分辨率。初始温、盐场取自SODA3.3.1资料2014年1月的月平均温度和盐度, 水平方向上通过双线性插值将温盐数据插值到模式设置的网格点上, 垂直方向采用样条插值将SODA温盐上40层的数据插值到模式的σ层上。海表风强迫边界条件由NCEP再分析资料中心的10m高斯风场求得, 将2014年1月的月平均风场数据求出的风应力作为海表风强迫边界条件。海表温度边界条件由NCEP再分析资料中心2014年1月的月平均热通量数据求得。应用SODA资料中2014年1月的月平均流场数据作为本文开边界流场的输入条件。SBPOM环流模式外模时间步长设为20s, 内模时间步长设为600s, 基于以上强迫场, 模式先运行10个模式年达到稳定, 然后在第11个模式年利用2014年各月月平均数据求出的强迫场对模式进行驱动, 取第11个模式年的模拟结果进行分析。

1.3 海浪混合作用的建立与引入

Qiao 等(2004)乔方利 等(2004)在Reynold平均意义下, 将海洋流体运动速度、温度、盐度场分解为平均部分和脉动部分, 经过推导, 提出了浪致混合系数Bv表达为海浪波数谱的计算方案:
$\begin{align} & Bv=\alpha \iint\limits_{k}{E(k)\exp \{2kz\}\text{d}k\frac{\partial }{\partial z}} \\ & \text{ }\cdot \text{ }{{\left( \iint\limits_{k}{{{\omega }^{2}}E(k)\exp \{2kz\}\text{d}k} \right)}^{1/2}} \\ \end{align}$ (1)
其中E(k)、ωkz分别为波浪的方向谱、角频率、波数和从海面起算的深度。取常系数α=1。通过海浪数值模式积分就可以得到波浪方向谱, 利用式(1)就可以计算出随时间和空间变化的Bv宋振亚 等(2006)将其引入到全球大气—海洋环流耦合数值模式FGCM-0中对热带太平洋海表面温度进行模拟, 发现模拟结果比未引入浪致混合系数Bv时准确度要高。
基于特征波参数化理论, 胡好国 等(2004)从湍流混合的角度出发, 仿照Prandtl在1925年的工作(吴望一, 1983), 将海浪引起的垂直涡动动量和热混合系数分别记为KwmKwh, 其表达式分别为:
${{K}_{\text{wm}}}=\frac{2a{{k}^{2}}\lambda }{\pi T}{{e}^{\frac{2\pi z}{\lambda }}}$ (2)
${{K}_{wh}}=\frac{2P{{k}^{2}}}{g}\delta {{\beta }^{3}}{{W}^{3}}{{e}^{\frac{gz}{{{\beta }^{2}}{{W}^{2}}}}}$ (3)
式中k为卡曼常数, a为振幅, 取为两倍有效波高, T为波动周期, λ为波长, z为从海表面到某位置处的深度, β为波龄, P为与Richardson数有关的无量纲系数, δ为波陡。在海面处, 一般取k=0.4, β=1.0, P=0.1, δ=0.1, π=3.14, g=9.8m·s-2。一般来说, 温度比动量的混合要慢, 因此, 设Kwh=PKwm胡好国 等(2004)曾将其引入到POM模式中对渤海、黄海、东海进行数值模拟, 取得较好的模拟效果。
本文基于胡好国 等(2004)提出的海浪混合作用模型, 利用WW3海浪模式模拟所得的海浪有效波高、波长、波周期等海浪元素, 计算出垂直涡动动量系数和热混合系数, 把计算所得的KwmKwh直接加入到SBPOM环流模式中, 作为垂向涡粘系数Kh和垂向扩散系数Km的一部分。
$K{{\prime }_{h}}={{K}_{h}}+{{K}_{wh}}$ (4)
$K{{\prime }_{m}}={{K}_{m}}+{{K}_{wm}}$ (5)
式中Kh是海洋环流模式中温度、盐度控制方程的垂向扩散系数, Km是动量控制方程的垂向粘性系数。其定义分别为,
${{K}_{h}}=q\lambda {{S}_{\text{h}}}$ (6)
${{K}_{\text{m}}}\text{=}q\lambda {{S}_{\text{m}}}$ (7)
其中$\frac{1}{2}{{q}^{2}}$、$\lambda $分别表示湍动能和湍流混合长度, ShSm是Richardson数GH的函数。需要特别注意的是, 在海洋表面取边界条件$\lambda =0$时, 对应的Kh=Km=0。
为初步了解海浪作用引起的垂直混合系数Kwm在热带海洋的空间分布和与海浪有效波高的关系, 图1分别给出了WW3海浪模式模拟的年均有效波高和Kwm在热带海洋的分布图。从图中可以看出, 海浪越高, 所引起的垂直混合系数Kwm越大; 在海表面, 热带海洋年平均Kwm值最大可达800cm2·s-1以上, 相比水深5m处的Kwm值要大。此外, 热带太平洋中部海域Kwm比热带西太平洋和热带东太平洋Kwm都小, 在海表Kwm仅达200cm2·s-1左右, 热带西太平洋Kwm最大, 可达500cm2·s-1左右, 并且纬度越高, Kwm值越大。
Fig. 1 Spatial distributions of yearly mean simulated significant wave height and Kwm

图1 年平均模拟有效波高和Kwm的空间分布

a. 有效波高空间分布; b. 海表Kwm空间分布; c. 5m水深处Kwm空间分布

2 模拟结果与分析

2.1 WW3海浪数值模式模拟结果与分析

基于WW3海浪数值模式, 得到了2014年全年时间范围内的有效波高、波周期、波长等海浪场要素, 基于有效波高验证资料的易获得性, 选取有效波高作为检验模式模拟结果可靠性的要素。
将模式模拟结果分别与美国国家浮标资料中心(National Data Buoy Center, NDBC)浮标资料和欧洲中心再分析有效波高资料进行比较分析, 验证WW3海浪模式对热带海洋海浪场模拟的准确性。依据NDBC提供的浮标资料, 选取表1所示的41041(14°19'44.4"N, 46°4'55.2"W)、41043(21°7'55.2"N, 64°51'21.5994"W)、51003(19°1'4.8"N, 160°34'55.1994"W)、51101(24°19'4.8"N, 162°13'51.5994"W)、52202(13°40'55.2"N, 144°48'39.6"E)、52211(15°16'4.8"N, 145°39'43.2"E)等6个浮标作为浮标验证点, 选取季节代表月2月、5月、8月、11月为主要验证月份。限于篇幅, 图2图3仅给出了41041和51003号浮标站点4个月的有效波高模拟值和浮标测量值随时间的变化情况。从图2、3可以看出, 模式模拟有效波高结果和浮标测量结果的变化趋势具有较好的一致性, 大部分时间段模拟结果和实测结果相当吻合, 少数时间段模拟结果稍差, 但是绝对误差基本控制在0.5m以内。
Fig. 2 Comparison of simulation significant wave height with the data from buoy 41041

图2 41041号浮标处有效波高模拟值和测量值对比图

Fig. 3 Comparison of simulation significant wave height with data from Buoy 51003

图3 51003号浮标处有效波高模拟值和测量值对比图

Tab. 1 Error analysis of simulated significant wave height

表1 模拟有效波高误差分析

浮标站号 均方根相对误差/% 相关系数
2月 5月 8月 11月 2月 5月 8月 11月
41041 18.69 18.02 23.45 20.51 0.88 0.92 0.86 0.89
41043 17.97 18.03 14.04 17.48 0.90 0.91 0.87 0.85
51003 24.56 23.73 18.17 20.20 0.84 0.78 0.81 0.80
51101 21.76 19.89 NaN 20.02 0.88 0.87 NaN 0.82
52202 20.29 23.84 21.18 21.40 0.89 0.86 0.90 0.84
52211 23.79 20.52 22.67 NaN 0.83 0.83 0.85 NaN
样本数N 672 744 744 720 672 744 744 720
平均 21.18 20.67 19.90 19.92 0.87 0.86 0.86 0.84

注: NaN表示浮标因某些异常原因而未能进行测量或测量数据较少的月份

对以上所提到的6个浮标站点的模式模拟有效波高和浮标测量有效波高进行统计分析, 分别计算出均方根相对误差和相关系数, 其表达式如(8)式和(9)式所示。
$ERMS=\frac{\sqrt{\frac{1}{N}\sum\limits_{i=1}^{N}{{{({{H}_{oi}}-{{H}_{fi}})}^{2}}}}}{\frac{1}{N}\sum\limits_{i=1}^{N}{{{H}_{oi}}}}\times 100%$ (8)
$CC=\frac{\sum\limits_{i=1}^{N}{({{H}_{oi}}-\overline{{{H}_{o}}})({{H}_{fi}}-\overline{{{H}_{f}}})}}{\sqrt{\sum\limits_{i=1}^{N}{{{({{H}_{oi}}-\overline{{{H}_{o}}})}^{2}}}}\sqrt{\sum\limits_{i=1}^{N}{{{({{H}_{fi}}-\overline{{{H}_{f}}})}^{2}}}}}$ (9)
式中ERMS和CC分别代表均方根相对误差和相关系数,HoHf分别代表有效波高的NDBC浮标观测值和WW3海浪模式模拟值, N为样本点的个数。
根据表1中6个浮标在2、5、8、11四个月份的模式模拟有效波高和浮标测量有效波高的均方根相对误差和相关系数的统计结果, 4个月份的平均均方根相对误差和平均相关系数差别不大, 其中平均均方根相对误差在20%左右, 平均相关系数在0.86左右。整体上来看, 模式模拟有效波高和浮标测量有效波高的均方根相对误差基本控制在20%左右, 最大仅为24.56%; 关系数基本控制在0.80以上, 在0.80以下的仅有1个, 而最大相关系数达到0.92。
基于以上对图2图3表1的分析, 初步得出, WW3海浪模式模拟的海浪场要素是较为可靠的。
为了更加全面地检验WW3海浪模式对热带海洋有效波高模拟的准确性, 选取欧洲中期天气预报中心(European Center for Medium Range Weather Forecasts, ECMWF)再分析资料有效波高和模式模拟有效波高进行比较。ECMWF再分析有效波高资料(Uppala et al, 2005)是全球第一份耦合了海浪模式(WAM)和大气环流模式的计算结果, 并且同化了观测资料的再分析海浪资料产品, 该资料时空分辨率较高, 被国际广泛采用。
图4给出了模拟区域内, 2月28日18时、5月30日18时、8月30日18时、11月30日18时的欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMMWF)再分析资料和模式模拟资料的散点图, 将ECMWF再分析资料插值到对应模式模拟有效波高的网格点上进行比较分析。从图4可以看出, 绝大部分点都集中在x=y直线的附近, 只有少数点偏离较远, 且拟合直线的斜率和x=y直线相差也较小, 从而得出, 本次模式模拟的有效波高和ECMWF再分析资料相比具有很好的一致性。
Fig. 4 Comparison of simulation significant wave height with ECMMWF reanalysis data in the tropical ocean

图4 模式模拟热带海洋有效波高和ECMMWF再分析资料散点图

分别对以上4个时刻的ECMWF再分析有效波高和模式模拟有效波高进行统计分析, 模式模拟有效波高平均值记为$\overline{{{H}_{\text{f}}}}$, ECMWF再分析有效波高平均值记为$\overline{{{H}_{\text{o}}}}$, 比较两者之间的偏度、均方根相对误差和相关系数。
表2可以看出, 4个时刻ECMWF再分析有效波高较模式模拟有效波高都偏高, 平均偏高约0.104m, 最大偏差也仅为0.2m, 平均均方根相对误差为15.69, 平均相关系数为0.924, 属于强相关性。
Tab. 2 Comparison of simulation significant wave height with ECMMWF reanalysis data in the tropical ocean

表2 模式模拟热带海洋有效波高和ECMWF再分析资料对比表

时间 偏度/m 均方根相对误差/% 相关
系数
02-28
18时
1.809 1.871 0.062 16.38 0.923
05-30
18时
1.817 2.017 0.200 15.52 0.943
08-30
18时
1.773 1.823 0.050 13.32 0.927
11-30
18时
1.820 1.926 0.126 17.53 0.903
平均 1.805 1.909 0.104 15.69 0.924
从以上所有基于NDBC浮标和ECMWF再分析有效波高对模式模拟有效波高展开的验证可以得出, 利用NCEP再分析风场驱动WW3海浪模式模拟得到的有效波高、波长和波周期等海浪场要素具有较高的精确度。

2.2 SBPOM环流模式模拟结果与分析

为探究海浪混合作用对热带海洋海表面温度模拟的影响, 本文研究设计了两个模拟试验: 1)直接利用未经改变的SBPOM环流模式直接对热带海区海表面温度进行模拟, 称为试验1; 2)加入垂直涡动动量系数和热混合系数后的SBPOM模式对热带海区海表面温度的模拟, 称为试验2。两种方案下, 环流模式各运行11个模式年, 取最后一年的模拟SST进行分析。
图5是全球热带海洋地区年平均SST的分布图。从图中可以看出, 试验1和试验2都能够比较准确的模拟出全球热带海洋的海表面温度, 但是在赤道冷舌区, 试验1的模拟SST较试验2的模拟SST偏低。这也对应了前人得出的结论, 直接利用环流模式模拟热带太平洋海域的SST, 赤道冷舌偏低且过于西伸。
图6给出了赤道年平均SST随经度的分布, 可以看出, 试验1和试验2模拟的年平均海表面温度都能够较好的符合ECMWF再分析资料SST“西高东低”的温度分布趋势。但是, 试验1模拟的SST在整个太平洋海域都较ECMWF再分析资料SST偏小, 特别是在112°W海域, 模拟SST较ECMWF再分析资料SST偏低大约2℃。在考虑海浪的混合作用后, 试验2模拟的SST在整个太平洋海域都有较小幅度的上升, 特别是赤道冷舌偏冷的现象改善非常明显, 海浪混合作用的考虑使得赤道冷舌区升温幅度达到2℃左右。
图6可以得知, 海浪混合作用对赤道太平洋海域赤道冷舌偏冷和过于西伸现象改善非常明显, 为了更进一步了解海浪混合作用对热带海洋海表面温度模拟的影响, 图7a、b分别给出了试验1和试验2相对于ECMWF再分析资料在热带海洋的SST差值分布。从图中可以看出, 试验1对热带海洋SST的模拟使西印度洋、东太平洋(赤道冷舌区)、西大西洋少部分地区呈现模拟SST较ECMWF再分析SST偏低的趋势, 以赤道冷舌区偏低最为明显, 模拟海表面温度偏低值可达3℃左右; 引入海浪混合作用以后, 试验1模拟SST偏低海域都呈现一定的升温趋势, 较好地改变了环流模式模拟热带海洋SST偏低的现象。
Fig. 5 Spatial distribution of yearly mean SST in the tropical ocean

图5 年平均SST在热带海洋的空间分布

a. ECMWF再分析资料SST; b. 试验1模拟SST; c. 试验2模拟SST

Fig. 6 Changes of yearly mean SST with longitude in the tropical ocean

图6 赤道年平均SST随经度的分布图

Fig. 7 Spatial distributions of yearly mean SST deviations and α in the tropical ocean

图7 年平均SST差值和改善量a在热带海洋的空间分布

a. 试验1模拟SST相对于ECMWF再分析SST的变化量; b. 试验2模拟SST相对于ECMWF再分析SST的变化量; c. 改善量α分布

3 讨论

为了能够更加清晰的分析考虑海浪混合作用后对热带海洋SST模拟的影响, 定义:
${{\alpha }_{1}}\text{=}\left| SS{{T}_{\text{case}1}}-SS{{T}_{\text{ecmwf}}} \right|$ (10)
${{\alpha }_{2}}\text{=}\left| SS{{T}_{\text{case2}}}-SS{{T}_{\text{ecmwf}}} \right|$ (11)
其中α1表示试验1模拟SST相对于ECMWF再分析SST的偏离; α2表示试验2模拟SST相对于ECMWF再分析SST的偏离; α=α1-α2, 表示α2相对于α1的改善量, 若α>0, 说明考虑海浪混合作用后对模拟结果有改善; 若α≤0, 说明考虑海浪混合作用对模拟结果无改善。
图7c给出了α在热带海洋的分布, 从图中可以看出, 热带海洋大部分海域α都大于0, 这说明考虑海浪混合作用后, 大部分海域模拟海表面温度都能够得到改善, 尤其以三大洋赤道附近模拟SST改善效果最为明显, 其中东太平洋和西大西洋海域改善量能够达到2℃以上; 仅有10°N纬线东太平洋和东大西洋海域小范围内模拟结果无改善。
为了分析赤道冷舌区SST上升的原因, 图8给出了试验2相对于试验1的海面流场变化分布, 从图中可以看出, 赤道太平洋地区出现了向东的距平流场, 与原背景场流场(南赤道流)方向相反, 这会使原本存在的南赤道流在此区域减弱, 导致赤道冷舌区上升流减小, 最终出现赤道冷舌区的升温现象。这些现象的出现正好与宋振亚 等(2006, 2007)和Song等(2012)利用耦合模型对赤道太平洋海域进行模拟得到的结论类似。
Fig. 8 Yearly mean currents differences of Exp 2 with respect to Exp 1

图8 试验2相对试验1的年平均海面流场差分布图

一般情况下, 海洋环流模式在考虑海浪的混合作用后, 会增强海洋上层的混合, 改变海洋中温度的垂直结构, 通常会使得SST降低。但是海浪混合作用会引起海洋中温盐结构发生变化, 温盐结构的改变会使得海洋中压强梯度力发生改变, 进而导致上层海洋环流发生改变。表层环流的变化会进一步导致垂直环流发生改变, 从而引发海表面温度的变化, 导致赤道冷舌区出现升温现象, 其具体影响示意图如图9所示。
Fig. 9 Schematic for the responses of SST anomaly to the wave-induced mixing

图9 海浪混合作用对SST模拟影响示意图

基于对图5图6图7图8的分析可以得出, 海浪混合作用的引入, 改进了环流模式SBPOM模拟热带海洋海表面温度模拟偏低和赤道冷舌偏冷且过于西伸的现象, 使模式SBPOM对热带海洋的模拟效果更好。

4 结论

针对环流模式模拟热带海洋海表面温度偏低的问题, 本文在NCEP再分析风场的驱动下, 利用WAVEWATCH Ⅲ海浪模式模拟得出的有效波高、波周期、波长等海浪要素计算出胡好国 等(2004)提出的海浪引起的垂直涡动动量系数Kwm和热混合系数Kwh, 将其引入到环流模式SBPOM模式中, 由此探究海浪混合作用对热带海洋SST模拟的影响。得出主要结论如下。
1) 利用NCEP再分析风场驱动WAVEWATCH Ⅲ海浪模式模拟所得的有效波高等海浪元素具有很高的精确度;
2) 环流模式本身能够较好地模拟出热带海洋海表面温度“西高东低”的渐变趋势, 但是印度洋、东太平洋和大西洋赤道海域附近较ECMWF再分析SST偏低较明显, 可达3℃左右;
3) 考虑海浪混合作用可以有效改善环流模式模拟赤道冷舌偏冷且过于西伸的现象, 同时也改变了模式模拟印度洋和大西洋赤道海域SST偏低的问题, 使模拟的热带海洋海表面温度更为准确。

The authors have declared that no competing interests exist.

[1]
胡好国, 袁业立, 万振文, 2004. 海浪混合参数化的渤海、黄海、东海水动力环境数值模拟[J]. 海洋学报, 26(4): 19-32.

HU HAOGUO, YUAN YELI, WAN ZHENWEN, 2004. Study on hydrodynamic environment of the Bohai Sea, the Huanghai Sea and the East China Sea with wave-current coupled numerical model[J]. Acta Oceanologica Sinica, 26(4): 19-32 (in Chinese with English abstract).

[2]
刘欣, 韦骏, 2014. 热带气旋与海洋暖涡间的海—气相互作用[J]. 北京大学学报(自然科学版), 50(3): 456-466.

LIU XIN, WEI JUN, 2014. Air-sea interaction between tropical cyclone and ocean warm core ring[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 50(3): 456-466 (in Chinese with English abstract).

[3]
乔方利, 马建, 夏长水, 等, 2004. 波浪和潮流混合对黄海、东海夏季温度垂直结构的影响研究[J]. 自然科学进展, 14(12): 1434-1441.

[4]
宋振亚, 乔方利, 杨永增, 等, 2006. 波致混合对热带太平洋海气耦合模式中冷舌模拟的改进[J]. 自然科学进展, 16(9): 1138-1145.

[5]
宋振亚, 乔方利, 雷晓燕, 等, 2007. 大气-海浪-海洋环流耦合数值模式的建立及北太平洋SST模拟[J]. 水动力学研究与进展, 22(5): 543-548.

SONG ZHENYA, QIAO FANGLI, LEI XIAOYAN, et al, 2007. The establishment of an atmosphere-wave-ocean circulation coupled numerical model and its application in the North Pacific SST simulation[J]. Journal of Hydrodynamics, 22(5): 543-548 (in Chinese with English abstract).

[6]
吴望一, 1983. 流体力学(下)[M]. 北京大学出版社, 1-493.

[7]
张洪生, 辜俊波, 王海龙, 等, 2013. 利用WAVEWATCH和SWAN嵌套计算珠江口附近海域的风浪场[J]. 热带海洋学报, 32(1): 8-17.

ZHANG HONGSHENG, GU JUNBO, WANG HAILONG, et al, 2013. Simulating wind wave field near the Pearl River Estuary with SWAN nested in WAVEWATCH[J]. Journal of Tropical Oceanography, 32(1): 8-17 (in Chinese with English abstract).

[8]
周良明, 吴伦宇, 郭佩芳, 等, 2007. 应用WAVEWATCH-Ⅲ模式对南海的波浪场进行数值计算、统计分析和研究[J]. 热带海洋学报, 26(5): 1-8.

ZHOU LIANGMING, WU LUNYU, GUO PEIFANG, et al, 2007. Simulation and study of wave in South China Sea using WAVEWATCH Ⅲ[J]. Journal of Tropical Oceanography, 26(5): 1-8 (in Chinese with English abstract).

[9]
BLUMBERG A F, MELLOR G L, 1987. A description of a three-dimensional coastal ocean circulation model[C]// HEAPS N S. Three-Dimensional Coastal Ocean Models. Washington DC: American Geophysical Union: 1-16.

[10]
COVEY C, ACHUTARAO K M, CUBASCH U, et al, 2003. An overview of results from the Coupled Model Intercomparison Project[J]. Global and Planetary Change, 37(1-2): 103-133.

[11]
DAVEY M, HUDDLESTON M, SPERBER K, et al, 2002. STOIC: A study of coupled model climatology and variability in tropical ocean regions[J]. Climate Dynamics, 18(5): 403-420.

[12]
JORDI A, WANG DONGPING, 2012. sbPOM: A parallel implementation of Princenton Ocean Model[J]. Environmental Modeling & Software, 38: 59-61.

[13]
MA C C, MECHOSO C R, ROBERTSON A W, et al, 1996. Peruvian stratus clouds and the tropical Pacific circulation: A coupled ocean-atmosphere GCM study[J]. Journal of Climate, 9(7): 1635-1645.

[14]
MECHOSO C R, ROBERTSON A W, BARTH N, et al, 1995. The seasonal cycle over the tropical Pacific in coupled ocean-atmosphere general circulation models[J]. Monthly Weather Review, 123(9): 2825-2838.

[15]
QIAO FANGLI, YUAN YELI, YANG YONGZENG, et al, 2004. Wave-induced mixing in the upper ocean: Distribution and application to a global ocean circulation model[J]. Geophysical Research Letters, 31(11): L11303.

[16]
SONG ZHENYA, QIAO FANGLI, SONG YAJUAN, 2012. Response of the equatorial basin-wide SST to non-breaking surface wave-induced mixing in a climate model: An amendment to tropical bias[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 117(C11): C00J26.

[17]
SONG XIAOLIANG, ZHANG GUANGJUN, 2009. Convection parameterization, tropical pacific double ITCZ, and upper-ocean biases in the NCAR CCSM3. Part I: Climatology and atmospheric feedback[J]. Journal of Climate, 22(16): 4299-4315.

[18]
TOLMAN H L, 1991. A third-generation model for wind waves on slowly varying, unsteady, and inhomogeneous depths and currents[J]. Journal of Physical Oceanography, 21(6): 782-797.

[19]
UPPALA S M, KÅLLBERG P W, SIMMONS A J, et al, 2005. The ERA-40 re-analysis[J]. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 131(612): 2961-3012.

[20]
WU LICHUAN, RUTGERSSON A, SAHLÉE E, 2015. Upper-ocean mixing due to surface gravity waves[J]. Journal of Geophysical Research Oceans, 120(12): 8210-8228.

[21]
WANG JIZHAO, ZHANG JIE, YANG JUNGANG, 2014. Numerical simulation and preliminary analysis on ocean waves during Typhoon Nesat in South China Sea and adjacent areas[J]. Chinese Journal of Oceanology and Limnology, 32(3): 665-680.

[22]
ZHANG GUANGJUN, SONG XIAOLIANG, 2010. Convection parameterization, tropical Pacific double ITCZ, and upper-ocean biases in the NCAR CCSM3. Part II: Coupled feedback and the role of ocean heat transport[J]. Journal of Climate, 23(3): 800-812.

Outlines

/