王志勇, 趙 瑋, 周 春, 王 斌, 田紀偉, 張 軍
(1. 中國海洋大學 物理海洋實驗室, 山東 青島 266100; 2. 國家海洋局 第三海洋研究所, 福建 廈門 361005)
呂宋海峽北起中國臺灣島南至菲律賓呂宋島, 海檻深度2 200~ 2 400 m, 是連接南海與太平洋的唯一深水通道。通過呂宋海峽的水體體積輸運以及該海域的環流狀況, 對于南海水團性質、環流、混合及生態環境特征具有重要影響[1-3]。
近年來隨著對南海研究的逐步深入, 對呂宋海峽水體體積輸運的研究開始增多, 但是目前對于其空間特征及時間變異尚沒有定論。對于呂宋海峽水體體積輸運的垂向結構, 目前公認的觀點是分為三層的類似“三明治”結構[4], 表層和深層水體由太平洋通過呂宋海峽進入南海, 而在中層由南海流出太平洋[5-8]。目前對呂宋海峽深層流場的直接觀測非常少, 一些單點的流速觀測, 包括Liu[9]等在巴士海峽底部獲得了82 d的海流觀測, 估計深層體積輸運大約為1.2 Sv(1 Sv= 106m3/s); Chang[10]等在巴士海峽和Taltung Canyon分別獲得了近9個月和6個月的流速觀測, 認為巴士海峽是太平洋深層水進入南海的主要通道, 其體積輸運為1.06 Sv±0.44 Sv, 這些觀測時間較長但是僅為單點觀測, 很難完全反映整個海峽深層的水體體積輸運情況。Tian[11], Yang[12]等在呂宋海峽附近進行了斷面連續站流速觀測, 估計深層體積輸運在2 Sv左右, 其觀測范圍較大但是持續時間較短, 不能提供一個長期的體積輸運估計。總體來說, 現有觀測得到的呂宋海峽深層水體體積輸運大約在1~2 Sv。
在目前缺乏系統長期的流速觀測的情況下, 除了高精度的數值模式, 利用溫鹽資料結合水力學理論估計體積輸運, 是對于深層水體體積輸運研究的一種有效補充。Qu[13]利用WOD01數據, 通過水力學理論, 對于呂宋海峽深層的水體輸運和南海深層環流進行了診斷分析, 得到呂宋海峽深層的體積輸運約為2.5 Sv, 進而得到南海深層水體滯留時間約為24 a, 遠低于Broecker[14]基于放射性示蹤物提出的100 a的上限。
本文基于Qu[13]的分析方法, 使用WOD09, WOA05, WOA01和SODA四種水文數據, 選取呂宋海峽東西兩側不同區域, 使用水力學理論分析呂宋海峽的深層水體體積輸運, 并且討論不同數據、不同選取區域對于水力學理論診斷結果的影響。
本文選用了NODC(美國國家海洋數據中心)收集整理的全球水文數據集WOD09, WOA05, WOA01以及全球海洋再分析數據SODA。
WOD(World Ocean Database), 是NODC收集從1773年1月至今的全球多個國家的原始水文數據剖面, 未經過網格化和平均處理, 數據繁多而全面, 這里使用其最新版本WOD09。為估計深層水體體積輸運, 在呂宋海峽東西兩側, 采用與Qu[13]相同的區域W1(120°~121°E,19°~21°N)和 E1(122°~123°E, 21°~ 23°N), 另外又在海峽兩側各選取了兩個區域W2(119°~120°E,19°~21°N),W3(119°~120°E,17°~19°N)和E2(122°~123°E,19°~21°N),E3(123°~124°E, 21°~ 23°N)(見圖1), 基本覆蓋了海峽兩側的深水區域, 分析不同選取區域對于水力學理論結果的影響。由于早期的一些鹽度觀測存在誤差, 這里使用各區域內1970年以后所有觀測深度大于1 500 m的有效的溫鹽觀測剖面, 并且進行了質量控制, 得到共387個溫度剖面和383個鹽度剖面。

圖1 呂宋海峽附近地形(m)和數據選取區域 Fig. 1 Bottom topography near the Luzon Strait (m) and selected data regions
WOA05(World Ocean Atlas 2005)和WOA01 (World Ocean Atlas 2001), 是NODC推出的包含溫、鹽、溶解氧等水文要素的氣候態水文數據, WOA05水平分辨率為1°×1°, WOA01水平分辨率為1/4°× 1/4°, 垂向均為33個分層。
SODA(Simple Ocean Data Assimilation)是美國馬里蘭大學發布的全球范圍的簡易海洋同化再分析數據, 它的空間分辨率是0.5°×0.5°,垂向40個分層, 這里將1958年1月到2007年12月的50 a月平均數據進行時間平均, 得到關注海區的多年平均的氣候態溫鹽場[15]。
根據呂宋海峽的水深狀況(2 200 m左右), 我們選取以2 000 dbar為參考的位勢密度進行分析, 以下記作σ2, 單位為kg/m3(通常σ2+1 000表示參考面為2 000 dbar的位勢密度)。通過位勢密度的分布, 我們可以判斷深層水體的流動方向。利用WOA05, WOA01和SODA數據得到穿過呂宋海峽的σ2在20.5°N附近緯向斷面分布(圖2), 由于數據本身的網格點不同, 3個斷面的緯度略有不同, 但對結論無顯著影響。另外WOD09不是網格化數據, 這里未得到相應的斷面分布。
利用WOA05數據計算得到橫穿呂宋海峽位勢密度σ2的緯向斷面 (圖2), 在1 500 m以上, 南海和太平洋的等位密線基本相平, 垂向梯度也比較大, 反映中層及上層水體層結較強。太平洋深層水體有較好的分層, 2 000 m以下σ2從36. 84 kg/m3增至 37 kg/m3, 等位密面向南海方向傾斜。南海深層水體垂向比較均勻, 在2 000 m以下σ2只有大約0.03 kg/m3的變化, 等位密面自東向西傾斜。橫穿呂宋海峽在大約2 000 m深度, 太平洋和南海之間始終存在一個密度差異, 位勢密度σ2從太平洋一側的大約36.88 kg/m3下降到南海一側大約36.84 kg/m3, 反映了從太平洋指向南海的很強的壓強梯度。WOA01數據得到的分布和WOA05基本一致(圖2), 只是等位密面的分布存在很小的差異。
利用SODA數據得到的緯向斷面分布(圖2), 與WOA05和WOA01結果存在較大差異。太平洋深層水依然明顯的層化, 但是等位密面基本平行, 沒有沿緯向的傾斜。南海深層水垂向比較均勻, 等位密面也幾乎沒有緯向的傾斜, 2 000 m以下σ2的變化約為0.05 kg/m3, 明顯大于其他兩個數據。SODA數據得到的等位密面的分布深度與其他兩個數據存在明顯差異, 等位密面有明顯抬升, 這對后面深層水體體積輸運的估計會產生較大影響。

圖2 不同數據得到的σ2斷面分布 Fig. 2 Vertical distribution of σ2 by different databases

圖3 不同數據得到的1 000 m以下σ2剖面 Fig. 3 Vertical profiles of σ2 below 1000 m from different databases
在呂宋海峽東西兩側的W1和E1區域, 分別采用以上WOD09, WOA05, WOA01和SODA四種數據, 利用溫鹽數據計算多年區域平均的位勢密度(圖3)。呂宋海峽東西兩側密度剖面存在兩個交點, 與前人描述基本一致[16-18], 第一個交點出現在100 m以 淺, 第二個交點出現的深度(以下稱為“分叉點深度”)因不同數據而異, 除了SODA數據的結果基本都在 1 400 m左右(表1)。太平洋深層水位勢密度明顯大于南海一側, 形成較強的壓強梯度, 驅動太平洋深層水穿過呂宋海峽進入南海。選擇2 181 m作為海峽的代表深度, 在此深度不同的數據得到東西兩側的密度差不同(表1), 大約在0.05~0.08 kg/m3之間。
基于以上得到的呂宋海峽東西兩側的密度分布, 我們利用水力學理論對呂宋海峽深層水體體積輸運進行了估計。Whitehead[16,19]已利用水力學理論估計了全球多個海峽的深層水體體積輸運, 并且和實際觀測取得較好的吻合, 結合Qu[13]對呂宋海峽深層水體體積輸運的估計, 假設海峽是平底的, 利用約化重力模型, 使用不同的數據計算得到了深層體積輸運估計和南海深層海水的滯留時間(表1)。
從表1中可以發現, 選取不同的數據對于深層體積輸運估計存在顯著的影響, 不同數據得到的輸運結果在2.4~7.0 Sv, 南海深層水滯留時間為8.5~25 a, 遠低于Broecker[14]基于放射性示蹤物提出的100a的上限, 總體上得到的體積輸運比觀測和早期的一些估計偏大[9-10,20-21]。這是由于水力學理論忽略了復雜的地形和摩擦等因素的影響, 導致高估了深層體積輸運, 因此水力學理論得到的是深層體積輸運的上限[13]。SODA數據得到的體積輸運比其他數據明顯偏大, 從前面對于位勢密度的分析可以發現, SODA數據得到的位勢密度分布與其他數據存在較大差異, 東西兩側密度剖面的分叉點深度約為1 113 m, 明顯比其他的數據偏淺。其原因可能是SODA數據在呂宋海峽附近的南海和太平洋深層的數據與實際存在偏差, 導致對深層水體體積輸運估計存在較大的偏差, 因而SODA數據不適用于水力學理論進行呂宋海峽深層水體體積輸運的估計。

表1 不同數據得到深層體積輸運和南海深層水滯留時間的估計 Tab. 1 The calculation of deep water volume transport and SCS deep water residence time with different databases
水力學理論的體積輸運估計依賴于呂宋海峽附近南海和太平洋深層的密度差異, 而選取區域的不同會導致兩側密度差異存在一定的變化。為了分析水力學理論對于兩側區域選取的敏感性, 在呂宋海峽東西兩側選取不同的區域, 采用上文的方法, 分別計算呂宋海峽的深層水體輸運。從圖1可以看出, 呂宋海峽深層的水道主要呈東北-西南走向, 由此在前面選擇的區域W1和E1的附近又選擇了W2, W3, E2和E3四個區域, 基本覆蓋了海峽兩側的深水區域。使用不同數據得到各個區域的平均位勢密度剖面(圖4)。各數據得到結果總體上分布和前面的分析一致, 在深層太平洋的密度要大于南海, 太平洋一側不同區域深層水體密度變化較小, 而南海一側不同區域深層水體密度變化較大, 距離呂宋海峽深層通道出口越遠密度越小, 可能與深層水體進入南海后混合增強有關。不同的選取區域在海檻深度上得到東西兩側的密度差不同, 導致得到深層水體體積輸運存在較大變化。與上文結果相同, SODA數據得到的剖面和其他數據存在明顯差異, 得到分叉點深度要比其他數據偏淺。
分別以W1和E1為海峽西東兩側的基準區域, 采用其他不同區域和基準區域的溫鹽數據, 估計深層體積輸運和南海深層水的滯留時間(表2)。不同數據得到深層體積輸運為2.4~9.4 Sv, 南海深層水的滯留時間為6.4~25.5 a, 體積輸運估計比觀測還是偏大。與前面分析類似, SODA數據得到體積輸運結果比其他數據明顯偏大, 不同選取區域平均值達到了7.6 Sv。不同數據在選取不同的區域時估計體積輸運的標準差均超過1 Sv, 選取的區域不同得到的輸運結果存在較大的變化。當選取的區域包括E2或者W3時估計體積輸運都會明顯增大, 反映了區域的選取可能對于緯度變化更加敏感, 而選擇更接近海峽兩側深層通道出口的區域(如W1和E1)得到的輸運結果更小, 更接近于Qu[13]的估計。由此可知, 水力學理論對于呂宋海峽東西兩側區域的選取有較強的敏感性, 不同區域溫鹽數據的選取會顯著影響深層體積輸運的大小。
本次研究基于水力學理論利用WOD09, WOA05, WOA01和SODA數據對呂宋海峽深層水體體積輸運進行了診斷分析, 并且討論了不同數據和不同的選取區域對于水力學理論估計深層體積輸運的影響。通過位勢密度的分布可以發現呂宋海峽深層水體體積輸運是由太平洋進入南海, 在呂宋海峽東西兩側1 500 m以下始終存在較強的密度差異, 太平洋深層海水密度要大于南海, 為深層水體體積輸運提供了斜壓驅動力。
不同的數據對于水力學理論得到深層體積輸運的估計存在顯著的影響。不同數據得到的輸運結果在2.4~7.0 Sv之間, 南海深層水滯留時間為8.5~25 a。各數據得到的輸運結果之間存在較大差異, 其中SODA數據得到的深層體積輸運顯著偏大, 南海深層水的滯留時間顯著偏小。這是由于SODA數據得到的位勢密度分布與其他數據存在較大差異, SODA數據在呂宋海峽附近的南海和太平洋深層, 數據存在偏差, 導致過高估計了體積輸運。因此SODA數據并不適用于水力學理論估計呂宋海峽的深層水體體積輸運。

圖4 呂宋海峽兩側不同區域不同數據得到1 000 m以下σ2剖面 Fig. 4 Vertical profiles of σ2 below 1 000 m on both sides of the Luzon Strait with different data regions selected from different databases

表2 選取海峽兩側不同區域估算的深層體積輸運Q和南海深層水的滯留時間T Tab. 2 The calculation of deep water volume transport(Q) and SCS deep water residence time(T) with different regions selected on both sides of the Luzon Strait
在呂宋海峽東西兩側選取的不同區域對于深層水體體積輸運的估計也存在顯著的影響。不同選取區域之間輸運結果變化較大, 不同數據得到深層體積輸運在2.4~9.4 Sv, 南海深層水的滯留時間為6.4~25.5 a。不同數據在選取不同的區域時估計體積輸運的標準差均超過1 Sv, 說明選取的不同區域對于深層體積輸運存在顯著的影響。當選取的區域包括E2或者W3時水力學理論估計的體積輸運都會明顯增大, 反映了區域的選取可能對于緯度變化更加敏感, 選取與海峽兩側深層通道出口更接近的區域, 得到的體積輸運結果更小, 接近于Qu的估計。
在缺乏高質量觀測的情況下, 水力學理論為呂宋海峽深層水體體積輸運研究提供了有效的支持。由于忽略了復雜地形和摩擦等因素的影響, 水力學理論只能提供深層水體體積輸運的上限, 因而這里不同數據和不同選取區域得到的輸運結果都比已有觀測偏大。采用不同的數據, 選取海峽兩側不同的區域, 都對水力學理論有顯著的影響, 在使用過程中需要根據具體情況來分析。另外由于使用的數據時空分辨率的限制, 這里所得到的研究結果存在一定的誤差, 進一步的研究還需要結合高質量觀測數據和高分辨率的數值模式來進行。
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