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Journal of Tropical Oceanography >

2017 , Vol. 36 >Issue 6: 39 - 50

DOI: https://doi.org/10.11978/2016097

海洋地质学

Climatic and environmental changes traced in Indian Ocean corals

  • CHEN Tianran ,
  • HU Minhang
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  • CAS Key Laboratory of Ocean and Marginal Sea Geology, South China Sea Institute of Oceanology, Guangzhou 510301, China
Corresponding author: CHEN Tianran. E-mail:

Received date: 2016-10-14

  Request revised date: 2016-11-16

  Online published: 2018-01-18

Supported by

National Natural Science Foundation of China (41476038, 41676049)

Chinese Academy of Sciences Youth Innovation Promotion Association (2015284)

Copyright

热带海洋学报编辑部
Fold

Abstract

The Indian Ocean is critical for China's economy and climate changes. Coral-based climatic and environmental changes can effectively prolong recorded time series, longer than instrumental records, because reef corals are widely distributed in the Indo-Pacific Ocean, their aragonite skeletons have an annual banding structure and are suitable for U/Th dating, and their geochemical records are reliable. In this paper, we first introduced the coral reef distribution in the Indian Ocean, and its current status and importance. Then, we reviewed coral-based past climatic and environmental change reconstructions based on four aspects including environmental pollution, paleo-storms, paleo-sea level variation, and climate changes (such as Asian monsoon, rainfall, atmospheric circulation, sea surface temperature, Indian Ocean Dipole, and ocean currents). We ended the paper with a summary and discussion.

Key words： Indian Ocean; coral; recording; climate change; environmental change

Cite this article

CHEN Tianran , HU Minhang . Climatic and environmental changes traced in Indian Ocean corals[J]. Journal of Tropical Oceanography, 2017 , 36(6) : 39 -50 . DOI: 10.11978/2016097

印度洋(Indian Ocean)是世界第三大洋, 位于非洲、亚洲、大洋洲和南极洲之间, 约占世界海洋总面积的20%。印度洋气候作为全球气候系统的一个重要组成部分, 既与亚洲大陆以及其他大洋有着重要的联系, 同时也有自己显著的特点。对我国而言, 当下#cod#x0201c;一带一路#cod#x0201d;战略中的#cod#x0201c;路#cod#x0201d;, 即#cod#x0201c;21世纪海上丝绸之路#cod#x0201d;, 其核心就在印度洋。此外, 印度洋水汽通过季风输送到中国大陆, 是季风降雨的重要来源, 对我国的气候有显著的调控作用。因此, 无论在政治经济方面, 还是气候变化领域, 印度洋都有极重要的战略意义和研究价值。
国际上研究海洋气候和环境变化时, 常将印度洋和太平洋联系在一起, #cod#x0201c;Indo-Pacific Ocean#cod#x0201d;这个称谓充分体现了两个大洋在海#cod#x02014;气相互作用方面的紧密联系。然而, 对太平洋气候变化的系统研究要早于印度洋, 成果上前者也远多于后者。主要原因是20世纪初就发现了#cod#x0201c;厄尔尼诺#cod#x02014;南方涛动(El Ni#cod#x000f1;o-Southern Oscillation, ENSO)#cod#x0201d;现象。ENSO是热带太平洋海#cod#x02014;气系统年际尺度上的最强信号, 对太平洋及其周边乃至全球气候都有显著影响(Alexander et al, 2002)。而印度洋气候变化研究的蓬勃开展始于20世纪90年代, Saji等(1999)报道了印度洋具有类似ENSO事件的海温异常偶极子(Indian Ocean Dipole, IOD)的重大发现, 之后有关印度洋气候研究的成果不断涌现, 同时也争议不断。研究和争论的焦点可以简单归结到几个核心词汇: ENSO、IOD、季风(Monsoon)、大气环流和洋流。具体的科学问题有: IOD的形成机制和演变规律(比如, IOD是ENSO事件导致热带印度洋大气环流异常造成的还是独立于ENSO的现象?), IOD对亚洲季风和季风区的大气环流和降雨异常的影响及其演变规律, ENSO对亚洲季风的影响机制及其演变规律, 以及在全球变暖背景下上述机制和规律未来如何变化等。
虽然基于卫星和浮标等观测资料的研究具有很强的说服力, 但围绕上述科学问题的争论依然没有得到充分的解决。究其原因, 根本在于现代的有效实测资料的积累时间十分不足, 比如IOD仅有从1958年以来的观测资料。这对于研究年际、年代际乃至更长时间尺度的变化显得不足。因为造礁珊瑚遍布印度洋和太平洋热带海区, 其骨骼具有年轮结构, 其文石骨骼非常适合U/Th高精度定年, 且地球化学指标记录准确可靠(Gagan et al, 2000)。因此, 以造礁珊瑚骨骼为记录载体, 提取其地球化学指标 记录的气候环境变化信息, 可以将记录的时间序列有效延长, 是解决实测资料积累时间不足的一个重要途径。从20世纪90年代开始, 印度洋的珊瑚环境记录研究也伴随着气候变化研究逐渐发展起来。

1 印度洋的珊瑚礁

印度洋珊瑚礁遍布大陆沿岸和岛屿, 西部从阿拉伯/波斯湾、红海一直沿着非洲大陆到南非; 北部沿着印度和斯里兰卡海岸以及印度海外的群岛, 中部有马尔代夫和查戈斯群岛, 东部沿着缅甸到印度尼西亚苏门答腊、爪哇直到西澳大利亚沿岸都有分布(图1)。在珊瑚礁生态学和生物学领域的发表论文中时常提及珊瑚礁是#cod#x0201c;宝贵的生态资源#cod#x0201d;、#cod#x0201c;有多种生态服务功能#cod#x0201d;等。但 #cod#x0201c;保护海岸带#cod#x0201d;功能, 在大多发表的中文论文中仅被一笔带过, 而本文将着重阐述。2004年底在东印度洋的苏门答腊发生了8.7级的地震并引发灾难性的海啸, 遇难人数超过20万。虽然印度洋中北部的马尔代夫和斯里兰卡相邻(图1), 但海啸对马尔代夫的破坏力相对斯里兰卡要小得多, 这是因为马尔代夫保护较好和更加宽阔的珊瑚礁坪起到了消能的作用, 保护了海岸带(Fritz et al, 2006); 相反, 斯里兰卡存在长期采挖珊瑚的现象, 保护相对薄弱, 珊瑚礁受到破坏, 消能作用减弱(Goff et al, 2006)。再举一个过程相对缓慢的实例: 气候变暖导致西印度洋塞舌尔的珊瑚大批死亡, 珊瑚礁对波浪的消能作用急剧下降, 加上海平面持续上升, 海浪对沿岸的侵蚀明显加剧(Sheppard et al, 2005)。因此, 即使不谈生态多样性、渔业和旅游业, 单这一项保护海岸带的功能就足以证明保护珊瑚礁的重要性。
在太平洋和加勒比海地区, 除了大堡礁等有效保护的珊瑚礁, 人为破坏对珊瑚礁造成的威胁远大于气候变化。而印度洋的珊瑚礁有些不同, 总体上人类活动造成的破坏相对较小, 这可能与人口密度以及社会经济水平等有关。根据记录, 人为影响主要有两种, 一是采挖珊瑚, 主要发生在斯里兰卡和印度沿岸(Wilkinson, 2008); 二是非法捕捞和过度捕捞, 主要发生在西印度洋的马达加斯加岛(Bruggemann et al, 2012)以及莫桑比克海峡(Freed et al, 2014; Chabanet et al, 2016)。然而, 气候变暖加上极端高温事件导致珊瑚大面积白化死亡, 才是当下印度洋珊瑚礁的第一杀手。自有记录以来, 1998年的珊瑚白化最为严重(Ateweberhan et al, 2010, 2011), 波及印度洋几乎所有的珊瑚礁区。虽然之后发生了2005、2009/2010年白化事件, 但影响范围和程度远不及1998年。例如: 1998年仅3月到5月, 塞舌尔的珊瑚已经死亡近一半(Spencer et al, 2000); 一年后的1999年, McClanahan (2000)对马尔代夫珊瑚礁进行调查, 发现活珊瑚覆盖度只有8%, 而中部的一些礁区只有2%, 下降了20倍(Edwards et al, 2001); 西澳大利亚Scott Reef 约80%的珊瑚死亡(Smith et al, 2008)。1998年严重白化事件对印度洋珊瑚礁影响深远, 直到现在依然在追踪报道此次白化后的持续影响和恢复程度。在一些礁区, 如塞舌尔Cousin岛, 恢复并不明显, 活珊瑚覆盖度依然偏低(Ledlie et al, 2007); 大多数礁区显示不同程度的恢复迹象, 但因为耐受程度、繁殖能力和生长速率等的差异导致部分珊瑚种属恢复缓慢或彻底消失, 导致当地珊瑚种群结构的显著改变, 如马尔代夫(McClanahan, 2000; McClanahan et al, 2014; Morri et al, 2015)、阿拉伯/波斯湾(Burt et al, 2011)和西澳大利亚(Smith et al, 2008); 白化事件不仅导致珊瑚死亡、群落结构改变, 对当地渔业也产生负面影响(Spalding et al, 2002), 生物侵蚀爆发也对礁体地貌结构稳定性产生严重影响(Sheppard et al, 2002)。除了白化事件以外, 敌害生物和珊瑚疾病的爆发事件在印度洋中部的马尔代夫Magoodhoo岛(Montano et al, 2015)、查戈斯群岛(Roche et al, 2015)、西部的留尼汪和南非Sodwana Bay(S#cod#x000e9;r#cod#x000e9; et al, 2012, 2016)、东部的圣诞岛(Hobbs et al, 2015)、Ningaloo reef(Onton et al, 2011)等也有零星的报道, 但仅是造成部分礁区短期内的动荡, 影响远不及大面积的白化事件。
Fig. 1 Yellow markers indicate the distribution of Indian Ocean coral reefs. Data are from Wilkinson (2008). Geophysical data are download from NOAA (http://www.ngdc.noaa.gov). White dotted boxes indicate the major areas of coral-based climate reconstructions

图1 印度洋的珊瑚礁(黄色短曲线)分布示意图(资料来源: Wilkinson, 2008)

底图的印度洋地形数据来源于NOAA (http://www.ngdc.noaa.gov)。白色虚线方框内为有珊瑚地球化学记录的主要海区

2 珊瑚记录的气候和环境变化

用地球化学指标记录气候和环境信息, 最大优势或者意义在于填补器测的空白或者将记录延伸到器测之前。尽可能延长记录的时间序列是有效预测未来变化趋势的基础。珊瑚, 尤其是块状珊瑚(如Porites等), 是热带海洋中气候和环境信息的高分辨率、高精度的记录载体。用地球化学指标记录气候和环境变化信息, 珊瑚有两大优势: 1)在其骨骼中提取的信息是海洋变化的直接记录, 在海洋气候系统的研究领域相对陆地代用资料优势明显; 2)分辨率可以轻松达到月甚至周, 这意味着既可以记录极端、突发、短期的事件, 也可以研究长周期的变化, 而支撑这一优势的基础在于珊瑚有较高的生长速率(~10mm#cod#x000b7;a-1)并且可以用精准的年代学方法测年(树轮状清晰的生长条带加上U/Th高精度定年技术的发展)。

2.1 环境污染

在珊瑚虫不断分泌碳酸钙骨骼、珊瑚群体向上生长的过程中, 水体中的重金属元素会以一定的比例进入到珊瑚文石骨骼中并保存起来。通过测定骨骼中的这些元素, 结合年代学, 就可以反演当时水体中的重金属污染状况。利用这一原理, Lee等(2014)从中、东印度洋的珊瑚骨骼中提取了1945#cod#x02014;2010年间的海水铅(Pb)含量以及Pb同位素比值(206Pb/ 207Pb和208Pb/207Pb), 记录显示1970s中期开始Pb含量上升趋势明显, Pb污染逐渐加重。而同位素分析指示Pb的来源较为复杂, 主要是汽油和煤的燃烧。
河口附近珊瑚骨骼中的钡(Ba)和钙(Ca)元素含量的比值能够指示陆源沉积物的输入以及径流和降雨量的变化。马达加斯加珊瑚骨骼Ba/Ca与当地的降雨、径流、沉积物通量显著相关, 而上升的Ba/Ca序列再现了历史上由于人口增长、土地利用等导致的水土流失, 并且地球化学指标中还包含了ENSO影响降雨的信号, 说明当地的水资源受到人为和自然因素的双重影响(Maina et al, 2012); 肯尼亚300年(~1700#cod#x02014;2000年)的珊瑚Ba/Ca记录了Sabaki River沉积物通量的变化, 显示1700#cod#x02014;1900年期间沉积物通量基本保持恒定, 而1900以后持续增长, 主要是由于外来人口的迁入以及土地利用导致的水土流失造成的, 特别是1970s以后增加更加严重(Fleitmann et al, 2007)。上述的研究为当地政府制定政策有效保护土地和水资源提供了科学依据。

2.2 古风暴

风暴和巨浪能将礁坪和礁坡粒度较大的沉积物(如珊瑚碎块等)冲击到内礁坡或者潟湖中并沉积下来, 与前、后粒度较细的沉积层差异明显, 这种粗粒度的特征层往往指示了历史上发生的风暴甚至海啸。2004年印尼苏门答腊海啸引发了人们对过去类似事件记录的关注, Klostermann等(2014)在马尔代夫Rasdhoo环礁潟湖内采集了6条沉积柱, 根据沉积组分的变化以及加速器质谱(AMS)14C定年技术, 提取了中全新世以来的6次类似海啸的风暴事件, 分别发生在5480~5760、3890~4330、2420~3380、2040~2340、890~1560以及420~890a BP, 为证实历史上曾经发生过强风暴/海啸事件提供了直接证据, 也为进一步研究其爆发频率提供了记录数据。

2.3 古海平面

相对于其他记录信息, 用珊瑚记录古海平面的时间跨度可以非常大, 从过去13万年一直到20世纪的现代。记录的方法根据采集的样品可大致分为两种: 一是珊瑚礁表面活的或者死亡的微环礁(microatoll); 二是出露或者海平面以下的珊瑚礁台地, 以及在珊瑚礁顶部垂直往下钻取的岩心样品。
微环礁记录海平面变化的原理: 珊瑚作为海洋生物, 其顶部表面生长被严格制约在平均海平面以下, 长时间暴露于空气中会导致珊瑚虫死亡。随着海平面的升、降, 珊瑚顶部向上生长或死亡, 而浸没在海水中的珊瑚群体的侧面一直向外连续生长, 结果是其顶部形成了高、低的圈层(图2)。微环礁记录的海平面变化非常精准, 但受限于珊瑚生长的年限而时间跨度较短(一般100年以内), 并且受限于样品的来源(微环礁比较稀少), 因此记录的时间序列不能连续。印度洋微环礁记录海平面变化的代表性成果是在东部的科科斯(基林)岛以及印度尼西亚的苏门答腊。在科科斯(基林), Smithers 和 Woodroffe (Smithers et al, 2001)用两个个体较大的微环礁记录了20世纪百年来东印度洋海平面的上升速率为0.35mm#cod#x000b7;a-1, 小于同期全球平均海平面的上升速率, 并且海平面的波动似乎与IOD和ENSO并不同步。该岛上的古微环礁则记录了晚全新世(~3000a BP)在东印度洋有一个高海平面的时期, 比现在高(0.6#cod#x000b1; 0.2)m (Woodroffe et al, 1999)。在苏门答腊, 现代微环礁记录了1797、1883、1935和1962年4次地震造成的地壳运动和相对海平面的变化(Natawidjaja et al, 2004, 2006)。Gagan等(2015)进一步结合珊瑚骨骼的#cod#x003b4;13C地球化学指标, 利用#cod#x003b4;13C对光照(水深)变化敏感的特点, 深化了微环礁记录地震(相对海平面的突变)的方法。该方法记录相对海平面变化的灵敏度为0.2m, 对应7.2级地震。即把珊瑚抬升了0.2m, 相当于海平面相对下降0.2m, 这个造成0.2m的构造抬升相当于7.2级地震。
Fig. 2 Diagrams of microatoll. After Natawidjaja et al (2004).

(a) A fossil microatoll off Sumatra; (b) X-ray photography of the slab collected in the fossil microatoll; and (c) the picture shows the growth of the microatoll

图2 微环礁示意图(Natawidjaja et al, 2004)

a. 苏门答腊古微环礁(中间切去了一个断面); b. 断面切片的X光照片(上面可清楚看到明暗相间的年生长带, 图中#cod#x0201c;1897#cod#x000b1;8#cod#x0201d;等指示的是U/Th年代的结果); c. 微环礁的生长过程

通过对出露的古珊瑚礁台地定年, 往往能获取非常古老的海平面变化信息。代表性成果主要集中在西印度洋, 如莫桑比克海峡(Jorry et al, 2016)和肯尼亚沿岸(Accordi et al, 2010)抬升出露的古珊瑚礁形成于末次间冰期(125~120ka BP), 对进一步研究古海平面变化有很好的指示作用。塞舌尔末次间冰期(131~122ka BP)出露的古珊瑚礁记录了当时海平面比现在高1.7~6m (Israelson et al, 1999), 而Dutton等(2015)的研究结果(129~125ka BP)指示了更高的海平面(7.6#cod#x000b1;1.7)m, 推测是南极冰盖的融化导致了如此高的海平面。除了出露的古礁, 淹没在当今海面以下的古珊瑚礁台地也是很好的海平面指示物。西印度洋Mayotte岛古珊瑚礁记录了末次盛冰期(18400a BP)的海平面比现今低约145m, 而当时的海水温度比现今低5℃左右, 之后从18400~10000a BP之间, 海平面以平均1.7cm#cod#x000b7;a-1的速率快速上升(Colonna et al, 1996)。
从珊瑚礁上钻取的岩心样品最适合重建全新世以来的海平面变化。通过多地点、多钻孔之间的对比, 能够比较连续、精确地重建海平面变化(图3)。通过对西印度洋留尼汪、毛里求斯、马达加斯加、科摩罗和塞舌尔的珊瑚礁岩心样品的分析, 发现早全新世(10000~7500a BP)是海平面快速上升的时期, 上升速率约为6mm#cod#x000b7;a-1, 直到3000~2500a BP的时候达到了现今的海平面水平(Camoin et al, 1997, 2004)。Zinke等(2003)根据Mayotte岛古珊瑚钻孔的记录, 将11.6ka BP 以来的海平面变化划分为4个阶段: 1) 11.6~9.6ka BP, 上升速率为19mm#cod#x000b7;a-1; 2) 9.6~8ka BP, 上升速率为 9mm#cod#x000b7;a-1; 3) 8~7ka BP, 上升速率为3mm#cod#x000b7;a-1; 4) 7~2.5ka BP, 上升速率为0.9mm#cod#x000b7;a-1, 之后一直稳定到现今水平。对应于晚全新世东印度洋微环礁记录的高海平面(0.6#cod#x000b1;0.2)m (Woodroffe et al, 1999), 马尔代夫珊瑚礁钻孔也记录了4~2.1ka BP期间的海平面比现今高约0.5m (Kench et al, 2009), 不同地点、不同手段得到了近似的结果。
Fig. 3 Holocene sea level changes revealed by reef cores from the western Indian Ocean. The results of Camoin et al (1997, 2004) are shown as a black line; the results of Zinke et al (2003, as a green line; and the results of Kench et al (2009, as a red line

图3 西印度洋珊瑚礁钻孔指示的全新世以来的海平面变化

根据文献Camoin et al, 1997, 2004(黑色); Zinke et al, 2003(绿色); Kench et al, 2009(红色)

2.4 气候变化

用珊瑚记录过去气候变化最常用的两个地球化学指标分别是Sr/Ca比值和氧稳定同位素#cod#x003b4;18O。Sr/Ca是海表水温SST的直接代用指标, #cod#x003b4;18Ocoral则是SST和海水#cod#x003b4;18Osw的代用指标, 而#cod#x003b4;18Osw通常受到降雨/蒸发的调控, 即#cod#x003b4;18Osw通常与海表盐度(SSS)有较好的相关关系。通过地化实验测得Sr/Ca和#cod#x003b4;18O随取样距离的序列(Y坐标是指标数值, X坐标是在骨骼切片上的取样距离), 再将X坐标转换为对应的年代, 即确定序列的时间标尺(chronology), 建立Sr/Ca和#cod#x003b4;18O的时间序列, 然后用Matlab等软件对序列进行时间序列分析(Time series analysis), 提取各种频率和周期的气候信息, 从而进一步研究SST、ENSO、IOD、降水异常(Rainfall anomaly)、季风(Monsoon)等之间的联系与演化。
图1中用白色框标注了有关珊瑚记录气候变化成果的4个主要出处, 其中西印度洋的研究成果最多。印度洋珊瑚指标序列绝大多数在近200年以内, 只有马达加斯加岛Ifaty的一根珊瑚连续记录了336年(1658#cod#x02014;1995年)的气候变化信息(Zinke et al, 2014a, d)。此外, Tierney等(2015)根据13条珊瑚序列的拼接, 重建了381年(1621#cod#x02014; 2001年)的气候信息。
2.4.1 亚洲季风、降雨和大气环流
印度洋北部的阿拉伯海和孟加拉湾是受亚洲季风影响最为显著的地区。季风降雨以及风驱动的上升流、海水混合和蒸发导致SST和SSS显著变化, 从而能够被珊瑚Sr/Ca和#cod#x003b4;18O记录下来。例如, 阿曼珊瑚骨骼#cod#x003b4;18O在东北季风(NE monsoon)时期与印度降雨异常 (India rainfall anomaly)有很好的相关性, 而西南季风(SW monsoon)时期与上升流造成的海水降温联系紧密(Tudhope et al, 1996)。印度大陆沿岸Kutch湾的蜂巢珊瑚(Favia speciosa)骨骼夏季#cod#x003b4;18O与同期的降雨呈现显著负相关(Chakraborty et al, 1998), 这是因为夏季风为印度大陆带来了充沛的降雨, 而降雨进一步导致了沿岸海水SSS和#cod#x003b4;18Osw的变化; 而远离大陆的拉克沙群岛#cod#x003b4;18Ocoral在季风时期指示的是低水温(Ahmad et al, 2011), 这与季风导致的夏季降温(monsoon-induced summer cooling)、上升流加强以及太阳辐射减弱(降雨和云量增加)有关; 同理, 珊瑚Sr/Ca也能记录季风降温, 从而进一步指示季风强度等变化(Sagar et al, 2016)。在安达曼群岛, #cod#x003b4;18Ocoral记录季风变化主要是由于当地SSS的显著变化#cod#x02014;#cod#x02014;冬季风时期受到孟加拉湾低盐度水的影响导致#cod#x003b4;18O偏负; 而夏季风驱动阿拉伯海高盐水进入群岛导致#cod#x003b4;18O偏正(Rixen et al, 2011)。红海南部Dahlak Archipelago的珊瑚对季风的记录与安达曼类似, 即#cod#x003b4;18Osw是影响#cod#x003b4;18Ocoral的主要因素(Klein et al, 1997)#cod#x02014;#cod#x02014;冬季风驱动印度洋表层海水注入红海, 形成从南到北的#cod#x003b4;18Osw梯度, 并且#cod#x003b4;18Osw梯度随着冬季风的增强而增强。
在有关亚洲季风的珊瑚记录中, 不难发现地球化学指标的时间序列包含了年际和年代际的气候信号, 这与热带太平洋的气候系统相关联(Klein et al, 1997;Charles et al, 1997; Zinke et al, 2009; Ahmad et al, 2011; Storz et al, 2013;)。在热带西印度洋的塞舌尔, 150年(1840#cod#x02014;1994年)的#cod#x003b4;18Ocoral记录了和北部类似的季风爆发时期的夏季降温过程(Pfeiffer et al, 2006a), 并且#cod#x003b4;18Ocoral记录当地SST变化的同时, 还与Ni#cod#x000f1;o3.4 SST在年际和年代际上具有一致的变率, 说明ENSO以及类似ENSO的年代际变化(decadal El Ni#cod#x000f1;o-like variability)显著影响西印度洋的季风气候系统。类似地, 科摩罗Mayotte岛基于珊瑚Sr/Ca和#cod#x003b4;18O重建的#cod#x003b4;18Osw(1881#cod#x02014;1994年)记录了当地降雨/蒸发的动态平衡过程, 发现El Ni#cod#x000f1;o 事件导致了负平衡(干旱), 而这样的事件存在5~6年和18~25年的周期(Zinke et al, 2008)。事实上, 亚洲季风与ENSO的关系直到现在也没有完全研究清楚。通过珊瑚地球化学指标记录的研究, 可以肯定的是热带太平洋ENSO循环与印度洋季风系统联系紧密, 并且ENSO对亚洲季风的影响可以是年际也可以是年代际(甚至可能更长)。然而联系的 #cod#x0201c;纽带#cod#x0201d;究竟是什么, 探讨的并不多, 只有Charles等(1997)明确指出这个#cod#x0201c;纽带#cod#x0201d;就是大气环流的准两年周期震荡(quasi-biennial cycle)。
亚洲季风和ENSO的联系并非固定不变, 而是随地点和时间不同有所变化。随着气候变暖、印度洋SST持续上升, 到1960s#cod#x02014;1970s期间似乎达到一个阈值, 使得该时期前、后的亚洲季风#cod#x02014;ENSO之间的联系发生了一定的变化, 原因可能是逐渐上升的SST开始有能力显著影响大气对流和降雨(Pfeiffer et al, 2006b)。例如, 红海南部Dahlak Archipelago珊瑚的冬季#cod#x003b4;18O在1930s#cod#x02014;1960s期间指示了当地的SST和SSS受到ENSO的显著影响, 而1960s之后的冬季#cod#x003b4;18Ocoral受控于独立于ENSO之外的东亚冬季风(East Asian Winter Monsoon), 说明1960s以后ENSO对红海南部的SST和SSS的控制力逐渐减弱(Ionita et al, 2014)。而西印度的情形似乎不太一样: Zinke等(2009)发现, 虽然水温升高可能导致1970s以后西印度洋SST与印度降雨的关系改变, 然而热带太平洋ENSO和decadal ENSO-like variability依然显著影响西印度洋#cod#x003b4;18Ocoral所指示的非洲南部降雨在年际和年代际尺度上的变率。西南印度洋的记录显示, 只有ENSO-forcing增强的时候当地的气候系统才与ENSO有显著的关系, 例如在1880#cod#x02014;1920年间、以及1970年以后(Zinke et al, 2005)。对于中印度洋, 情形又有些不同。查戈斯群岛的降雨严格受控于热带辐合带(Intertropical Convergence Zone, ITCZ)的变化。这里的最大降雨出现在冬季, 这时ITCZ在印度洋上形成一个窄带, 而查戈斯群岛就在ITZC的中心位置。根据这里的#cod#x003b4;18Ocoral显示, 1876#cod#x02014;1976年之间, ITCZ的变化主要是受到大气环流和季风系统的控制, 而1970s后期ITCZ的动态变化与ENSO紧密相连, 进一步说明亚洲季风#cod#x02014;ENSO耦合系统的内部发生了显著变化(Pfeiffer et al, 2004a)。Timm等(2005)进一步指出, 1970s之前ENSO对中印度洋的影响仅限于SST异常, 降雨独立于ENSO; 而1970s之后ENSO通过大气遥相关显著影响中赤道印度洋的降雨, 导致对流降雨(convective precipitation) 的异常。上述研究可以大体上概括为, 印度洋海#cod#x02014;气耦合系统与ENSO的关联随时间和地点变化, 即对ENSO遥相关的敏感程度不同: 西印度洋气候系统与ENSO遥相关似乎相对较为 #cod#x0201c;恒定#cod#x0201d;, 而在中印度洋表现出来的是一种 #cod#x0201c;非恒定#cod#x0201d;的关系。
在亚洲季风的驱动机制问题上, 传统认为海#cod#x02014;陆温度梯度是主导因素。D#cod#x02019;Arrigo等(2006a)用树轮记录的欧亚大陆气温, 和热带印度洋以及太平洋珊瑚记录的水温, 重建了250年来海#cod#x02014;陆表面温度梯度的变化。研究显示1976#cod#x02014;1995年相对于1801#cod#x02014;1820年这20年陆地上升了(1.7#cod#x000b1;0.28)℃, 而海洋1937#cod#x02014;1956年相对于1806#cod#x02014;1825年上升了(0.61#cod#x000b1;0.29)℃, 即陆地温度上升速度快于热带海洋(约3倍), 因此很好地解释了亚洲夏季风增强是由于逐渐增加的大陆与热带海洋之间的温度梯度。然而, Xavier 等(2007)提出对流层温度梯度(Tropospheric temperature gradient, TT gradient)而非海#cod#x02014;陆表面温度差异驱动了印度洋的季风, 并且ENSO影响季风就是通过控制TT gradient的变化。Chakraborty等(2012)结合西印度洋肯尼亚和塞舌尔、中印度洋查戈斯群岛、红海以及中太平洋已发表的近50年(1950#cod#x02014;2000年)#cod#x003b4;18Ocoral数据, 发现赤道太平洋#cod#x003b4;18Ocoral而非印度洋#cod#x003b4;18Ocoral与印度夏季风降雨以及降雨持续时间有很好的对应关系, 因此从代用指标的角度支持了Xavier 等(2007)的观点。
2.4.2 海水表面温度(SST)和印度洋偶极子(IOD)
用珊瑚Sr/Ca和#cod#x003b4;18O重建古海温是最常用的记录手段, 尤其是利用连续生长时间长的珊瑚样品(块状滨珊瑚个体能够连续生长超过300年)。Wilson等(2006)用分布在印度洋和太平洋热带海区(30#cod#x000b0;N#cod#x02014; 30#cod#x000b0;S)的14个珊瑚重建了近400年(~1600#cod#x02014;2000年)的SST, 根据样品的数量, 至少近250年(1750#cod#x02014;2000年)的水温变化相对更加可信。结果显示1990s是最温暖的时期, 由人为导致的气候变暖所致, 而最冷期是在19世纪初期的小冰期。Zinke等(2004d)根据马达加斯加岛336年(1658#cod#x02014;1995年)珊瑚#cod#x003b4;18O和Sr/Ca序列得到了近似的结果, 即1675#cod#x02014;1760年时期对应于最冷的小冰期时段, 温度异常值在0.3~0.5℃; 而最暖期是在1880#cod#x02014;1900年以及1973#cod#x02014;1995年。从19世纪初以来, 全球变暖导致西印度洋水温上升了1.3℃(Cole et al, 2000)。
对近百年来的热带印度洋珊瑚#cod#x003b4;18O和Sr/Ca序列做时间序列分析, 既提取了IOD的信号, 同时也有ENSO的信号, 究竟谁主导热带印度洋SST, 却有着不同的研究结果:
1) ENSO强烈影响西印度洋。Cole等(2000)发现肯尼亚近200年(1801#cod#x02014;1995年)的#cod#x003b4;18Ocoral序列与Ni#cod#x000f1;o3.4 SST在5.5年以及10~12年的周期上有一致的变率, 明显指示SST受ENSO以及decadal ENSO-like variability遥相关的调控。杜岩等(2015)发现塞舌尔近148年的#cod#x003b4;18Ocoral (Charles et al, 1997)与热带印度洋海盆模态(IOBM)的相关性显著。#cod#x003b4;18Ocoral所表征的IOBM具有3~7年的年际变化特征, 体现了ENSO对西印度洋SST的大气遥相关效应。虽然热带太平洋ENSO显著影响西印度洋SST, 但频率随时间变化而变化#cod#x02014;#cod#x02014;17世纪的年代际信号较强, 而20世纪刚好反过来, 年际信号强而年代际信号较弱(Damassa et al, 2006)。红海北部245年(1751#cod#x02014; 1995年)的#cod#x003b4;18Ocoral记录显示当地的气候状况较为复杂, 既包含了ENSO的信号, 同时也有北大西洋涛动(NAO)的信号, 说明太平洋和大西洋气候系统均作用于此地(Felis et al, 2000)。
2) ENSO与IOD共同作用。马达加斯加岛珊瑚#cod#x003b4;18O和Sr/Ca指示了当地夏季的SST和蒸发/降雨平衡受到ENSO和IOD的共同影响(Zinke et al, 2004d)。东印度洋圣诞岛滨珊瑚Sr/Ca记录了1994年冬季异常冷(~24℃)与极强的正相位IOD事件有关, 而1976/1977、1982/1983、1986/1987和1991/1992年的夏季高温则与El Ni#cod#x000f1;o事件有关, 因此, 当地的水温受到IOD和ENSO的双重影响(Marshall et al, 2001)。东印度洋Timor岛的珊瑚Sr/Ca和#cod#x003b4;18O重建的SST和SSS指出, Coral-based SST和SSS与IOD在年际尺度上显著相关, 而ENSO显著影响SST却不影响SSS(Cahyarini et al, 2014)。Charles等(2003)结合塞舌尔(Charles et al, 1997)和肯尼亚(Cole et al, 2000)已发表的#cod#x003b4;18Ocoral序列, 以及东印度洋巴厘岛的#cod#x003b4;18Ocoral序列, 根据IOD器测指标Diople Mode Index (DMI)(西印度洋与东部的差值)计算了#cod#x0201c;coral dipole index (CDI)#cod#x0201d;, 将IOD的记录扩展到19世纪中期, 并发现CDI与Ni#cod#x000f1;o 3.4 SST有显著的相关性, 说明赤道印度洋的水温梯度主要受控于IOD以及ENSO。
3) IOD占主导。肯尼亚#cod#x003b4;18Ocoral异常值与正、负IOD指标有很好的对应关系(Kayanne et al, 2006), 指示该海域是非常适合开展珊瑚记录IOD研究的地点。通过该海域更长序列(1887#cod#x02014;2002年)的记录表明(Nakamura et al, 2009, 2011), 随着西印度洋的升温, ENSO的影响力正在减弱, 而IOD的作用正在增强, 逐渐取代了ENSO。在东印度洋, 记录IOD最佳位点是在Java和Sumatra, 即位于3#cod#x000b0;#cod#x02014;7#cod#x000b0;S之间的东南赤道印度洋, 正相位的IOD导致的强上升流、SST下降以及当地的干旱都能被珊瑚很好地记录下来(Abram et al, 2015)。结合东(苏门答腊和巴厘岛)、西(塞舌尔)印度洋近150年(1846#cod#x02014;1997年)的#cod#x003b4;18Ocoral序列, 发现只有56%的中#cod#x02014;强IOD事件与El Ni#cod#x000f1;o对应, 说明 ENSO是驱动IOD的重要因素, 但绝不是唯一因素。20世纪IOD的频率和强度均呈现增加的趋势, 这可能与加强的东南信风有关(Abram et al, 2008)。
相对于太平洋, 用古珊瑚重建全新世印度洋古SST的研究相对稀少。Abram等(2009)用分布在东印度洋Mentawai群岛和西太平洋Muschu/Koil群岛的48个古珊瑚的Sr/Ca序列重建了中全新世(~7000a BP)以来的印太暖池(Indo-Pacific Warm Pool, IPWP)的水温变化。记录显示, 在~6800a BP之前以及~5500~4300a BP时期, IPWP的东南和西南边界比现在冷~1.2℃。而在~6600~6300a BP期间有个短期的水温快速上升阶段, SST比现在高~1.3℃, 类似的暖期出现在~4300a BP。上述的冷期是由于IPWP范围的收缩, 这与ITCZ北移以及亚洲夏季风增强有关; 相对地, 增暖是由于季风的减弱以及ITCZ南移和IPWP范围的增加。此外, 冷期印度洋呈现正相位的IOD平均态(此时东印度洋发生干旱)。模拟研究表明, 这种平均态是由于强亚洲季风驱动下的跨赤道风(cross-equatorial winds)增强造成的。将古论今, 如果气候变暖、亚洲季风加强, 从而很有可能导致东印度洋地区持久干旱(Abram et al, 2007)。西印度洋塞舌尔古珊瑚和现代珊瑚的记录显示, 6200~5200a BP以及2000a BP时期SST的季节变化最小, 其最大值出现在1990#cod#x02014;2003年间。模拟结果显示, 季节变化小是由于冬季和春季偏暖而夏季偏冷, 这种气候状况对应于弱亚洲季风和强IOD活动时期; 而1990#cod#x02014;2003年出现的SST异常主要是由于频发的ENSO以及IOD事件造成的(Zinke et al, 2014b)。
2.4.3 洋流
西澳大利亚的Leeuwin暖流以及跨越东、西印度洋的南赤道流(South Equatorial Current, SEC)对印度洋物质和能量的输送非常重要, 而这两股洋流均受到热带太平洋ENSO循环的强烈影响, 具有年际和年代际变化的特征。简单来说, 在La Ni#cod#x000f1;a年, 印度尼西亚贯穿流(Indonesian throughflow, ITE)被加强, Leeuwin暖流也相应增强, 导致西澳沿岸的SST和海平面相应升高。西澳大利亚Houtman Abrolhos群岛(Kuhnert et al, 1999; Zinke et al, 2014c)以及Ningaloo Reef (Kuhnert et al, 2000)过百年的珊瑚#cod#x003b4;18O序列中包含有5~7年、9~10年、14~15年以及准两年的周期信号, 显示西澳大利亚沿岸SST以及暖流强度具有年际和年代际的变化, 即与太平洋气候系统遥相关。从长期趋势来看, 不仅仅出现水温和海平面的上升, 1980年以后出现的极端的海平面和水温异常, 都可能与气候变暖正在加速有关。在La Ni#cod#x000f1;a年, ITE被加强的同时, SEC也被增强, 将西太平洋和东印度洋低盐海水带入西印度洋, 导致#cod#x003b4;18Osw偏负, 这一过程被留尼汪163年(1832#cod#x02014;1995年)的#cod#x003b4;18Ocoral很好地记录了下来(Pfeiffer et al, 2004b)。此外, 珊瑚骨骼#cod#x00394;14C是记录洋流变化更加直接的代用指标, 例如Hua等(2005)通过测定印度洋东部科科斯(基林)岛珊瑚骨骼#cod#x00394;14C, 证实了到达该岛的表层海水不是来自北部的阿拉伯海, 而是来自ITE, 并且通过SEC一直传到西印度洋。

3 小结

印度洋是世界第三大洋, 属于副热带和热带海区, 西起非洲, 东接澳大利亚, 北方大陆有青藏高原, 因此印度洋的气候受到海#cod#x02014;陆#cod#x02014;气相互作用的强烈影响, 呈现出显著的季风气候特征。同时, 热带东印度洋和西太平洋组成的#cod#x0201c;暖池#cod#x0201d;体积巨大, 通过季风输送大量的热和水汽。此外, 印度洋SST年际变化有两个主要模态: 印度洋海盆模态(IOBM)以及印度洋偶极子模态(IODM)。并且, 不难看出印度洋气候变化的背后总有太平洋遥相关的#cod#x0201c;影子#cod#x0201d;。因此, 印度洋气候系统既有自己独特的一面, 同时也是全球气候变化中的一环, 并扮演着非常重要的角色。围绕上述气候要素的驱动机制、变率以及相互作用等, 基于浮标、卫星等器测记录的研究日新月异。同时热带印度洋也是珊瑚礁资源非常丰富的海域, 用珊瑚作为高分辨率的记录载体, 将记录的时间尺度尽可能延长, 并与器测和模拟的数据对比校正, 将极大提高记录的准确度和可信度。然而, 同其他热带海区相比, 特别是和太平洋相比, 印度洋珊瑚记录研究仍显得不足: 1)大多数的研究仅依靠单个珊瑚样品, 缺乏更多样品之间的对比和验证, 这很可能是导致部分珊瑚记录结果之间不同步甚至出现相反的重要原因; 2)虽然对近代的研究已经延长到300年以上, 但针对全新世千年以上的古气候研究非常稀少, 仅从现有发表的数据揭示全新世以来印度洋气候变化只能是#cod#x0201c;管中窥豹#cod#x0201d;; 3)类似D#cod#x02019;Arrigo等(2006a, b)的#cod#x0201c;水#cod#x02014;陆两栖类#cod#x0201d;的研究非常少, 加强珊瑚与陆地高分辨率代用指标(如树轮、石笋等的记录)的结合, 对全面认识大尺度、跨海陆的气候变化(如亚洲季风等)十分必要。

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