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Journal of Tropical Oceanography >

2020 , Vol. 39 >Issue 5: 98 - 108

DOI: https://doi.org/10.11978/2019117

Marine Hydrology

Preliminary analysis on climatological and seasonal variation of barrier layer thickness in the northern Indian Ocean and it’s mechanism

  • LIU Ying , 1, 2 ,
  • YAN Youfang 1 ,
  • LING Zheng , 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. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
  • 3. Guangdong Key Laboratory of Coastal Ocean Variability and Disaster Prediction, College of Ocean and Meteorology, Guangdong Ocean University, Zhanjiang 524088, China
LING Zheng. E-mail:

Copy editor: YIN Bo

Received date: 2019-11-18

  Request revised date: 2020-02-15

  Online published: 2020-02-25

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Natural Science Foundation of China(41776037)

Strategic Priority Research Program of Chinese Academy of Sciences(XDB42000000)

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Copyright reserved © 2020. Office of Acta Agronomica Sinica All articles published represent the opinions of the authors, and do not reflect the official policy of the Chinese Medical Association or the Editorial Board, unless this is clearly specified.
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Abstract

Based on the Array for Real-Time Geostrophic Oceanography (Argo) temperature and salinity observations from 2004 to 2018, we studies the spatial and temporal variations of the barrier layer in the Northern Indian Ocean (40°—105°E, 5°S—25°N) by using EOF (Empirical Orthogonal Function) analysis, wavelet analysis and other methods. The results show that barrier layer exists in the eastern Indian Ocean all year round, but the probability of its occurrence in the western Indian Ocean is low. Thick barriers appear mainly in the south-eastern Arabian Sea (67°—75°E, 3°—12°N), Bay of Bengal (82°—93°E, 11°—20°N) and eastern equatorial Indian Ocean (81°—102°E, 4°S—3°N). The thickness of the barrier layer, which is present in the southeast Arabian Sea and Bay of Bengal, exhibits remarkable annual variation with the largest value in winter and the smallest in summer. In the eastern equatorial Indian Ocean, there is a semi-annual cycle, with peaks in summer and winter. Further analysis shows that the thickness of the barrier layer in the Bay of Bengal and eastern equatorial Indian Ocean is mainly affected by the change of isothermal layer depth, while the change of mixed layer depth has little effect on the change of barrier layer thickness. The thickness of the barrier layer in the Arabian Sea is affected by the changes of both isothermal layer depth and mixed layer depth, of which the isothermal layer depth has a greater influence on it.

Key words： Northern Indian Ocean; barrier layer thickness; isothermal layer; mixed layer

Cite this article

LIU Ying , YAN Youfang , LING Zheng . Preliminary analysis on climatological and seasonal variation of barrier layer thickness in the northern Indian Ocean and it’s mechanism[J]. Journal of Tropical Oceanography, 2020 , 39(5) : 98 -108 . DOI: 10.11978/2019117

在风搅拌和热对流等作用下, 海洋上层通常存在一个温度、盐度和密度均匀的混合层和一个较混合层冷的温跃层。由于盐度的异常变化, 使得混合层底部与等温层底不重合, 进而出现一个新的水层, 该层即为障碍层。障碍层内部的垂向温度趋于不变, 海水密度随深度增加而增加, 导致层结加强, 使其能够有效削弱混合层和温跃层之间的热量交换, 使更多的辐射能量被束缚在混合层内(Godfrey et al, 1989; Lukas et al, 1991), 进而对海面温度(Vialard et al, 1998a, 1998b; Pailler et al, 1999; Foltz et al, 2009)、降水(Masson et al, 2005)、热带气旋(Balaguru et al, 2012)、厄尔尼诺(Maes et al, 2002, 2005)、印度洋偶极子及季风爆发(Qiu et al, 2012; Kumari et al, 2018)等产生重要影响。
北印度洋毗邻亚洲, 随着季节更替, 受海陆热力差异造成的气压梯度变化以及气压带和风带的季节性移动等影响, 形成了显著的热带季风气候。北印度洋主要包括孟加拉湾和阿拉伯海。孟加拉湾位于热带印度洋的东部, 是世界海洋的低盐盆地之一。与孟加拉湾接壤的内陆河流的淡水径流注入, 如恒河、布拉马普特拉河、伊洛瓦底江,以及大量的降雨使得孟加拉湾表层盐度发生显著变化, 给障碍层的形成提供了必要的条件(Varkey et al, 1996; Vinayachandran et al, 2002)。而阿拉伯海东南部则呈现出独特的热盐结构。首先, 该海域的海表面盐度变化是世界海洋盐度变化最大的海域之一(Delcroix et al, 2005); 其次, 在印度次大陆夏季风开始之前, 该海域在4—5月成为世界海洋最温暖的地区(Joseph, 1990), 该“暖池”在印度洋北部夏季风耦合系统及与之密切关联的北印度洋洋流系统中起着重要的调制作用。因此, 研究北印度洋障碍层厚度的时空演变及其机理, 有助于了解海洋在较短时间尺度的海气相互作用过程中的作用和在较长时间尺度上的气候变化。
近二十年来, 国内外科学家对北印度洋的障碍层变化开展了一系列研究。Sprintall等(1992)发现在赤道东印度洋海域存在明显障碍层, 季风带来的降雨过程和河流径流是障碍层产生的主要原因。基于航次资料和模式资料, Masson等(2002)发现苏门答腊岛以西有障碍层存在, 厚度超过40m, 极大值出现在11月。Vinayachandran等(2002)在针对印度洋障碍层的研究过程中指出了河流冲淡水在障碍层形成中的贡献, 并指出风驱环流通过影响淡水路径, 进而影响障碍层出现位置。Masson等(2005)利用耦合模式揭示了阿拉伯海东南海域的障碍层与夏季风的关系。Thadathil等(2008)在西南中部的阿拉伯海、季风辐合区、夏季季风高峰期(7—8月)和冬季(1—2月)的阿拉伯海东南部和东北部发现了空间范围较大、厚度达20~60m的障碍层, 进一步分析表明孟加拉湾低盐水平流输送是阿拉伯海东南部海域障碍层形成的主要原因之一; 障碍层厚度的季节变化与降雨密切相关, 在这两个季节中, Ekman过程和表层低盐度水域的分布对观测到的障碍层厚度分布具有主导作用。Durand等(2007)采用海洋环流模式, 研究了盐度对阿拉伯海东南部障碍层形成的影响, 认为障碍层是由表层低盐海水的冷却和次表层水上涌两个互补过程形成的。利用印度洋观测系统的锚碇浮标(Research Moored Array for African-Asian- Australian Monsoon Analysis and Prediction, RAMA)的温、盐剖面数据(2006—2009年), Girishkumar等(2011)分析了中南部孟加拉湾的障碍层厚度的季节内变化, 指出赤道波会通过与温跃层的相互作用进一步影响障碍层的形成, 并且等温层深度变化对障碍层的贡献显著大于混合层深度变化的贡献。Agarwal等(2012)对Argo浮标温度和盐度观测进行了分析, 发现在暖水区域, 即热带印度洋东部、孟加拉湾和阿拉伯海东南部, 障碍层厚度值较大, 认为风和降水对障碍层的形成比较重要。Kumari等(2018)利用再分析网格化的月平均资料(1993—2012年)分析了孟加拉湾障碍层的季节变化和年际变化, 发现障碍层厚度存在明显的季节性变化; 障碍层厚度与印度洋偶极子之间存在显著相关关系, 印度洋偶极子主要领先障碍层厚度 3个月正相关, 落后1个月时呈现负相关, 指出沿岸开尔文波可能是造成负相关的主要原因, 并解释了出现滞后1个月负相关最大的情况主要与海岸捕获的开尔文波有关, 但是对印度洋偶极子与北部孟加拉湾的障碍层厚度的关系仍需进一步研究。马天等(2019)利用2002—2015年Argo观测, 结合卫星资料探讨了赤道东印度洋和孟加拉湾障碍层厚度的季节内和准半年变化特征, 指出了上述两个区域障碍层变化存在关联, 季节内和准半年周期的赤道纬向风驱动的波动过程是它们存在联系的根本原因。
对于北印度洋的障碍层研究已有了一定的基础, 但是之前的观测数据较少且研究主要集中在孟加拉湾。近些年来Argo计划的实施为障碍层研究提供了更多的温盐剖面观测资料。利用Argo全球数据收集中心提供的(2004—2018年)月平均格点化温、盐资料结合EOF分析和小波分析等方法研究北印度洋 (40°—105°E, 5°S—25°N)区域障碍层, 本文拟对该区域障碍层时空变化特征进行整体了解。

1 资料与研究方法

1.1 资料

本文所用的网格化Argo温、盐数据(2004— 2018年)来自美国Scripps海洋研究所在Argo全球数据收集中心发布的资料(http://www.argo.ucsd.edu/Gridded_fields.html), 时间分辨率为月, 空间分辨率为1°×1°。研究区域为北印度洋, 选取40°—105°E, 5°S—25°N区域内的数据。由于Argo的垂向采样深度不一致, 数据在经过严格质量控制后, 在0~2000dbar之间被线性插值到58个等压面上。由于本文研究障碍层, 因此只取用上层0~300m的数据, 其中170m以内间隔为10dbar, 170~300m间隔为20dbar。

1.2 研究方法

本文计算的障碍层厚度是由温度差(∆T)计算的等温层深度与由位势密度计算的混合层深度之间的差值获得(Montégut et al, 2004), 当该差值大于5m时, 认为存在障碍层。基于不同的阈值, 混合层的计算方法不同, 从而影响障碍层厚度的计算结果 (Lukas et al, 1991; Sprintall et al, 1992)。Felton等(2014)在估算印度洋障碍层厚度时选取∆T=-0.5°C。Qu等(2005)对热带南印度洋障碍层季节性变化的研究中, 选取∆T=-0.2°C。马天等(2019)在对赤道东印度洋和孟加拉湾障碍层的研究中, 选取∆T=-0.6°C。本文选择∆T=-0.5°C作为阈值, 计算等温层深度以及位势密度变化以确定混合层深度。位势密度变化计算公式如下:
$\Delta \sigma ={{\sigma }_{\theta }}\left( {{T}_{10}}+\Delta T,{{S}_{10}},{{P}_{0}} \right)-{{\sigma }_{\theta }}\left( {{T}_{10}},{{S}_{10}},{{P}_{0}} \right)$
式中: ${{\sigma }_{\theta }}$表示位势密度(单位: kg·m-3); T10和S10为10m深度处海水的温度(单位: °C)和盐度(单位: ‰); P0为海表压强(单位: Pa)。为了减少表层温度盐度变化较大引起的误差, 上述公式中选取10m作为初始参考层深度。这种方法同时考虑了温度和盐度的贡献。

2 结果

2.1 北印度洋障碍层发生概率

降水、河流径流、季风、赤道波等因素均可能影响障碍层, 从而导致障碍层只在特定条件下或某一区域存在, 故计算北印度洋2004—2018年期间障碍层的总发生概率, 可为下一步研究北印度洋障碍层的时空分布特征提供基础。假定在每个网格点出现障碍层的月数和总月数分别为SBL和Stotal, 则障碍层发生概率可定义为: PBL=SBL/Stotal。从空间分布看, 障碍层在东印度洋发生概率较大; 西部发生概率较小, 在阿拉伯海中的两个入海口则不存在障碍层(图1)。
图1 北印度洋2004—2018年期间障碍层的总发生概率

Fig. 1 The total occurrence probability of barrier layer in the Northern Indian Ocean between 2004 and 2018

图2为北印度洋2004—2018年各月障碍层的发生概率。从时间上看, 2—3月发生障碍层高概率区域空间范围最大, 4—8月障碍层的高发区域向东缩小, 9—12月东印度洋障碍层发生概率增大, 西部在纬度6°N附近出现障碍层高发区, 12—2月障碍层发生区域逐渐扩展。
图2 北印度洋2004—2018年期间月平均障碍层的发生概率

Fig. 2 Occurrence probability of monthly barrier layers in the Northern Indian Ocean during 2004—2018

2.2 北印度洋障碍层厚度时空分布特征

2.2.1 北印度洋障碍层厚度气候态分布特征
障碍层厚度为等温层深度与混合层深度之差, 它是阻止冷的温跃层水进入混合层的一个重要屏障, 从而对上层混合层的热含量和海面温度(Vialard et al, 1998a, 1998b; Pailler et al, 1999; Foltz et al, 2009)、降水和季风(Masson et al, 2005)、热带气旋 (Balaguru et al, 2012)甚至厄尔尼诺(Maes et al, 2002, 2005)和印度洋偶极子(Qiu et al, 2012; Kumari et al, 2018)产生重大影响。图3给出了2004—2018年北印度洋障碍层平均厚度分布。由图3可见北印度洋东部障碍层厚度普遍大于西部, 且存在3个厚度较大的区域: 赤道东印度洋、孟加拉湾北部和阿拉伯海东南部海域。在这3个区域中, 赤道东印度洋障碍层厚度最大, 超过40m; 其次是孟加拉湾北部, 障碍层厚度可达30m以上; 阿拉伯海东南部最小, 厚度为20m左右。在亚丁湾和阿曼湾两个入海口处障碍层几乎不存在。在孟加拉湾西部6°—12°N区域存在一片障碍层厚度低值区(<10m), 该结果与Agarwal等(2012)的研究结果一致。
图3 2004—2018年北印度洋障碍层平均厚度

Fig. 3 Average thickness of barrier layer in the Northern Indian Ocean during 2004—2018

2.2.2 北印度洋障碍层厚度的时空变化
为了研究北印度洋障碍层的主要时空分布特征, 对基于Argo计算所得的障碍层厚度进行EOF分析。前两个模态占总方差的48.8%, 其中第一模态占33.8%, 第二模态占15.0%。从第一模态的空间分布可知, 孟加拉湾和阿拉伯海东南部变化较大, 且同位相变化(图4a)。其相应的时间系数(图4b)显示, 障碍层厚度具有明显的季节变化特征, 障碍层厚度在4月达到低值, 在2月达到峰值(图略), 对第一模态的时间系数进行小波分析, 可以看出主要呈年周期和半年周期变化(图4d), 其中年周期变化更为显著。
图4 障碍层厚度EOF第一模态的空间分布(a)、时间序列(b)、小波功率谱(c)和小波全谱(d)

图c中黑色实线包围区域表示通过95%显著性检验的区域; 锥形区域表示“影响锥”, 区域内为可信部分; 图d中红色虚线上方是通过95%显著性检验的周期

Fig. 4 The spatial distribution (a), time series (b), wavelet power spectrum (c), and wavelet full spectrum (d) of EOF mode 1 of barrier layer thickness

从第二模态的空间分布(图5a)可知, 阿拉伯海东南部、孟加拉湾和赤道东印度洋障碍层厚度变化较大, 但是赤道东印度洋与其他两个区域反相变化。对相应的时间系数(图5b)做逐月平均后显示, 障碍层厚度在2月和9月达到极小值, 在6月和12月达到极大值(图略), 对第二模态的时间系数进行小波分析, 可以看出第二模态和第一模态一样也存在显著的年周期和半年周期, 但与第一模态以年变化为主不同, 其半年变化更为显著(图5d)。
图5 障碍层厚度EOF第二模态的空间分布(a)、时间序列(b)、小波功率谱(c)和小波全谱(d)

图c中黑色实线包围区域表示通过95%显著性检验的区域; 锥形区域表示“影响锥”, 区域内为可信部分; 图d中红色虚线上方便是通过95%显著性检验的周期

Fig. 5 The spatial distribution (a), time series (b), wavelet power spectrum (c), and wavelet full spectrum (d) of EOF mode 2 of barrier layer thickness

2.2.3 北印度洋障碍层厚度季节变化特征
如上所述, 北印度洋障碍层厚度变化以年和准半年周期为主, 故进一步计算了2004—2018年北印度洋障碍层厚度的逐月分布(图6)。从图6中可以看出, 障碍层厚度在冬季(12—2月)达到峰值, 此时峰值出现在3个区域, 分别是孟加拉湾、阿拉伯海东南部和赤道东印度洋; 而在阿拉伯海入海口沿岸区域几乎不存在障碍层。
图6 2004—2018年北印度洋障碍层月平均厚度分布

Fig. 6 Monthly mean thickness distribution of barrier layer in the Northern Indian Ocean during 2004—2018

在阿拉伯海东南部, 11月左右开始出现障碍层, 12—2月其空间范围随厚度增加而增大, 在2月障碍层厚度达到最大值将近50m, 且此时障碍层分布空间最大, 3月开始逐渐减小, 3—5月份障碍层厚度大概有10m, 在夏季(6—9月)逐渐消失。
在孟加拉湾区域, 6月左右沿孟加拉湾东部边界开始出现障碍层, 7—9月空间范围随厚度增加而增大。1月在孟加拉湾北部出现的障碍层厚度达到最大值将近80m, 10月时在孟加拉湾中部(约12°N左右)出现了障碍层厚度的低值区域, 且在11—2月一直存在。
在赤道东印度洋区域, 障碍层厚度相比于以上两个区域多了一次小高峰期。4月在赤道东印度洋开始出现障碍层大概有10m, 5月出现一次小高峰, 障碍层厚度达到50m, 6—8月空间范围随厚度减少而减小, 9月出现低值(近20m), 10—11月空间范围随厚度增加而增大, 12月在赤道东印度洋的障碍层厚度达到最大(80m)。
障碍层厚度受等温层深度和混合层深度控制。图7给出了2004—2018年北印度洋等温层各月平均深度分布情况。等温层深度在冬季(12—2月)和夏季(6—8月)达到峰值, 在4、5月和10、11月期间等温层深度最浅。在冬季, 等温层深度的峰值出现在阿拉伯海西北部和东南部、孟加拉湾东北部以及赤道东印度洋海域; 在夏季, 等温层深度的峰值出现在阿拉伯海中部和赤道东印度洋。秋季(9—11月)等温层深度比春季(3—5月)更大, 且范围也更广。在4、5月和10、11月等温层深度的峰值多出现在赤道东印度洋区域。
图7 2004—2018年北印度洋等温层月平均深度分布

Fig. 7 Monthly mean depth distribution of isothermal layer in the Northern Indian Ocean from 2004 to 2018

图8给出了北印度洋2004—2018年期间北印度洋混合层各月平均深度分布情况。混合层深度在冬季(12—2月)和夏季(6—8月)达到峰值, 春季(3—5月)混合层深度最浅。在夏季, 混合层深度最大值存在于阿拉伯海中部、0—12°N印度洋西部沿岸海域和赤道东印度洋区域, 孟加拉湾西南部6°—12°N附近混合层较浅; 在冬季, 混合层深度最大值存在于阿拉伯海西北部河流入海口海域, 即亚丁湾和阿曼湾附近海域。在春季过渡月(3—4月), 整个海域混合层深度几乎一致, 混合层深度在赤道区域开始变深且范围扩大, 在赤道印度洋最东部苏门答腊岛沿岸海域有小块区域混合层较浅。
图8 2004—2018年北印度洋混合层月平均深度分布

Fig. 8 Monthly mean distribution of mixed layer depth in the Northern Indian Ocean from 2004 to 2018

总体而言, 等温层深度与混合层深度的变化基本一致, 在冬季(12—2月)和夏季(6—8月)达到峰值, 春季(3—5月)则为最小值, 区域大致相同但范围不一致。在冬季(12—2月)障碍层厚度最大值出现在孟加拉湾北部、阿拉伯海东南部和赤道东印度洋。冬季阿拉伯海东南部障碍层厚度相比西北区域大, 是因为此时该区域混合层深度相对较浅; 孟加拉湾北部障碍层厚度最大是因为此时等温层深度达到峰值; 赤道东印度洋障碍层厚度最大同样是因为等温层深度较大。在5—6月赤道东印度洋出现的障碍层峰值则是因为混合层深度较浅。

2.3 典型区域等温层和混合层变化特征及其对障碍层的贡献

如上所述, 障碍层厚度在阿拉伯海东南部(67°—75°E, 3°—12°N)、孟加拉湾(82°—93°E, 11°—20°N)和赤道东印度洋(81°—102°E, 4°S—3°N) 3个区域变化最大(图9), 而障碍层厚度变化主要受等温层深度和混合层深度影响。
图9 2004—2018年北印度洋障碍层厚度方差分布

图中3个黑色方框分别表示阿拉伯海东南部(a), 孟加拉湾(b), 赤道东印度洋(c)

Fig. 9 Variance distribution of barrier layer thickness in Northern Indian Ocean from 2004 to 2018

2004—2018年阿拉伯海东南部的障碍层厚度、等温层深度和混合层深度的时间变化曲线均具有明显的季节变化特征(图10)。等温层深度在1—2月会达到峰值(约60~70m), 在7—8月有一个小峰值(50~60m); 在4月达到低值(20~30m), 10月则存在一个次低值(30~40m)。混合层深度在7—8月会达到峰值(50~60m), 在1—2月有一个小峰值(30m左右); 在4月达到低值(20m), 12月也存在一个次低值(20~30m)。11—2月, 由于等温层深度开始急剧增加, 而混合层深度相对较浅, 障碍层厚度开始增加, 并在2月达到峰值, 厚40m左右, 此时等温层深度达到峰值且混合层深度也达到小峰值; 2—4月, 等温层深度骤减, 与混合层同在3—4月达到低值, 此时障碍层厚度减少, 7—8月时等温层深度和混合层深度一同增加且深度相近, 因此障碍层厚度达到低值, 在7m左右。
图10 2004—2018年阿拉伯海东南部障碍层厚度、等温层深度和混合层深度逐月变化

Fig. 10 Monthly variation of barrier layer thickness, isothermal layer depth and mixed layer depth in the southeastern Arabian Sea (2004—2018)

与阿拉伯海东南部一样, 2004—2018年孟加拉湾障碍层厚度、等温层深度和混合层深度的时间曲线变化都具有明显的季节特征(图11)。等温层深度在1—2月达到峰值(70~80m), 在7月有一个次高值(40~50m); 在4月达到低值(20m左右), 10月也存在一个次低值(30~40m)。混合层深度有很明显的半年周期, 1—2月和7—8月时混合层最深, 可达25m左右; 3—4月和10—11月混合层最浅, 仅15m左右。
图11 2004—2018年孟加拉湾北部障碍层厚度、等温层深度和混合层深度逐月变化

Fig. 11 Monthly variation of barrier layer thickness, isothermal layer depth and mixed layer depth in the northern Bay of Bengal (2004—2018)

孟加拉湾北部障碍层厚度在4—5月较薄, 厚度为8m, 1—2月达到峰值, 厚度为60m。4—5月时等温层深度浅而混合层深, 两项相减得到的障碍层厚度最薄; 6—10月时混合层深度开始减小, 而等温层深度变化不大, 导致障碍层逐渐增加; 10月到次年2月, 等温层深度急剧增加最终障碍层厚度增加在2月达到最大值(70~80m)。
图12给出了2004—2018年赤道东印度洋障碍层厚度、等温层深度和混合层深度的时间变化曲线。从图12中可以看出, 等温层深度在3—4月达到低值, 但年变化较大; 8—12月等温层较深, 在7月和10月存在峰值; 混合层深度则在7月最大, 3月最小。
图12 2004—2018年赤道东印度洋障碍层厚度、等温层深度和混合层深度逐月变化

Fig. 12 Monthly variation of barrier layer thickness, isothermal layer depth and mixed layer depth in the eastern equatorial Indian Ocean (2004—2018)

等温层深度和混合层深度均在7月达到最大值, 7—12月混合层深度较等温层深度下降更快, 在12月二者差值达到最大, 即障碍层厚度在12月的时候达到最大(40m左右)。3—6月期间, 等温层深度和混合层深度同时增加且二者差值小, 障碍层厚度的最低值出现在这段时间, 厚度仅为10m左右。7—8月等温层深度和混合层深度均较深, 而由于二者峰值的深度差, 此时障碍层厚度也会出现一个小峰值。
为分析在3个区域等温层和混合层哪个是引起障碍层厚度变化的主要因素, 表1给出了3个区域障碍层厚度与等温层深度以及混合层深度的相关系数及置信度。可以看出3个区域的障碍层厚度与等温层深度均呈现正相关, 且相关系数都超过0.6。在阿拉伯海东南部, 障碍层厚度与等温层深度显著正相关, 与混合层深度中度负相关, 表明该区域障碍层厚度同时受等温层深度变化和混合层深度变化影响, 等温层深度变化为主要影响因素; 在孟加拉湾北部, 障碍层厚度与等温层深度高度正相关, 与混合层深度微弱正相关, 表明该区域障碍层厚度主要受等温层深度变化影响, 混合层深度变化影响较小; 在赤道印度洋, 障碍层厚度与等温层深度显著正相关, 与混合层深度微弱负相关, 表明该区域障碍层厚度主要受等温层深度变化影响。
表1 障碍层厚度与等温层深度和混合层深度的相关系数

Tab. 1 Correlation coefficient between barrier layer thickness and the depth of isothermal layer or mixed layer

区域 等温层 混合层
阿拉伯海东南部 0.63** -0.32**
孟加拉湾北部 0.94** 0.11
赤道东印度洋 0.64** -0.13*

注: **表示置信度超过95%, *表示置信度超过90%

3 结论

本文利用2004—2018年的Argo温度、盐度数据计算了北印度洋的障碍层厚度, 并分析了这一区域障碍层厚度的气候态分布特征和变化模态, 结果如下:
1) 从空间上看, 障碍层在东印度洋发生概率较大, 西部发生概率较小, 在阿拉伯海中的两个入海口则不存在障碍层。
2) 北印度洋障碍层厚度以年周期变化和半年周期变化为主。从各区域看, 阿拉伯海东南部和孟加拉湾主要呈现年周期变化且同相变化, 均在冬季最大, 夏季最小; 赤道东印度洋则主要呈现半年周期变化, 在夏季和冬季各出现一次峰值; 其与阿拉伯海东南部以及孟加拉湾呈反相变化: 在夏季赤道东印度洋障碍层厚度出现峰值, 而此时阿拉伯海东南部和孟加拉湾障碍层厚度均最小。
3) 在阿拉伯海东南部(67°—75°E, 3°—12°N)、孟加拉湾(82°—93°E, 11°—20°N)和赤道东印度洋(81°—102°E, 4°S—3°N)障碍层厚度变化最大, 在阿拉伯海河流入海口附近变化最小。在3个障碍层厚度变化最大区域的障碍层厚度都具有明显的季节变化, 春季最薄但此时障碍层发生范围最大, 障碍层随季节的推移而加厚, 在冬季最厚。在阿拉伯海, 障碍层厚度在冬季(12—2月)达到峰值; 在孟加拉湾, 障碍层厚度在冬季(12—3月)达到峰值; 在赤道东印度洋, 障碍层厚度在冬季(11—2月)达到峰值, 在5—8月出现一个小高峰。
4) 在孟加拉湾, 障碍层厚度的变化主要由等温层深度变化影响, 混合层深度变化对障碍层厚度变化影响不大。在阿拉伯海东南部, 障碍层厚度同时受等温层深度变化和混合层深度变化影响, 等温层深度变化为主要影响因素。在赤道东印度洋, 障碍层厚度的变化主要受等温层变化影响。

References

Publishing order | Descend order by publishing year | Descend order by cited within
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