呂宋海峽海面渦度場與地轉流場的特征分類

王璐華，張韌，李佳訊，楊進，高飛，李璨

（1.解放軍理工大學 氣象海洋學院，江蘇 南京 211101；2.海軍海洋測繪研究所，天津 300061；3.解放軍91431部隊，廣東 湛江 524000）

圖1 呂宋海峽地形圖（m）

呂宋海峽是南海與西太平洋水交換的重要通道，南北水道寬約350 km。海峽內地形復雜，如圖1所示，東側可達5 000m，中部約2 000m，部分區域在幾百米左右，西側可達3 000-4 000m左右。由于呂宋海峽特殊的地理環境，在呂宋海峽內部會發生很多重要的海洋現象。其中黑潮在呂宋海峽的變化較為復雜。黑潮在此處易發生入侵，以“流套”形式入侵南海（Lietal，1998），并且這種情況交易發生在冬季。Caruso等（2006）對黑潮入侵流的年際變化做過研究，指出入侵流存在幾種形態。Liang等（2008）通過模式計算出呂宋海峽處的凈流量大部分為西向的，可達到4.8-6.5 Sv，在少部分年的夏季為東向，流量只有0.3-2.2 Sv。關于黑潮入侵流的永久性和瞬時性，目前存在著較多的爭議，Hsueh等（2004）通過數值模式認為入侵流是一種永久性的現象，而Yuan等（2006）通過數據資料分析指出，入侵流更比較像是一種瞬時性的現象。入侵流通常會伴隨著反氣旋式渦的脫落（Lietal，2002），這些反氣旋渦位于臺灣島西南部。Jia等（2010）通過研究臺灣島西南部的地轉渦度的年代際變化發現黑潮入侵流及渦旋脫落與溫躍層厚度以及黑潮流量相關。Jia等（2005）利用一個非線性的兩層半模式從物理機制上對這些反氣旋式渦的脫落進行了解釋，指出黑潮入侵流南側的鋒面不穩定性是原因之一。副熱帶太平洋中的許多渦旋會伴隨Rossby波西傳至呂宋海峽處，并與黑潮相互影響 （LaCasceetal，2004）。Sheu等（2010）通過統計分析指出西向傳播的渦旋在呂宋海峽會受黑潮強度和路徑的影響。同時，在呂宋島西北部還存在著一個較強的渦旋，即呂宋冷渦，相關研究表明這些渦旋的產生與黑潮和季風（姜良紅 等，2010；孫成學，2009）密切相關。李燕初等（2003）對這些渦旋進行了季節和年際變化尺度的分析，分析發現在秋冬季節，渦旋強度最強，夏季次之，春季最弱。Zheng等（2007）在研究呂宋西部的中尺度渦時發現，拉尼娜現象與渦旋強度的變化有著較好的對應關系。

關于呂宋海峽上層流場的時空變化特征，先前有人利用EOF方法進行過研究（李燕初 等，2004；姚玉娟等，2012）：呂宋海峽海面高度場呈現出季節和年際變化特征，呂宋島西北部的海面高度場是南海東北部海域季節變化最明顯的；呂宋海峽海面高度場變化的第一模態占92%，表征黑潮的跨隙形態；第二模態占5.3%，表征為秋冬季黑潮以支流或流套形式入侵南海。EOF方法作為一個傳統的時空分析方法的確存在很大的優勢，但在進行顯著性檢驗時，很容易過濾掉一部分信息。本文將利用SOM神經網絡方法對呂宋海峽的海面高度與絕對動力地形數據進行分析，揭示呂宋海峽海面渦度場與地轉流場的變化特征。SOM方法又稱自組織神經網絡方法，是一種無監督聚類方法。Liu等（2006）的實驗表明，SOM在獲取上升流與下降流的不對稱信息上效果超過EOF方法，并在獲取較為復雜的模態時占據很大優勢。目前，已經有許多相關文獻對SOM方法進行過研究和應用，并取得了比較好的效果。例如，Jin等（2010）利用SOM方法揭示了琉球海流與黑潮的相互作用；Liu等（2008 a）把SOM方法應用于南海海面高度場，從新的角度闡釋了南海海面環流結構特征。

鑒于SOM方法與傳統方法相比在揭示海洋流場特征方面的獨特優勢，本文擬利用該方法對呂宋海峽表層流場的時空特征進行研究。

1 資料與方法

1.1 資料

海面高度異常（Maps Sea Level Anomaly Merged，MSLA）數據與絕對動力高度地形（Absolute Dynamic Topology，ADT）數據由法國空間局AVISO中心網站提供，它們的空間分辨率都為0.25°×0.25°，時間分辨率7 d。選取的呂宋海峽的空間范圍為（18°N-23°N，117°E-124°E），時間跨度從1993年1月至2011年12月。

1.2 自組織神經網絡

自組織特征映射網絡（Self-organizing feature Map，SOFM網絡），簡稱SOM網絡。SOM神經網絡方法基于最小距離原理，把特征形態類似的信息分成一類。它是一種無監督聚類方法（Kohonen，1982；1997），不需要具備已知的樣本，可以自組織的進行學習和自動分類。適合于提取特征形態和進行判別分類，類似于K均值法。SOM網絡由輸入層和競爭層組成，其中輸入層為分類的場數據；競爭層為輸出數據，輸出結果數可以根據需要自己設定。輸入層與競爭層之間相互連接，連接權重在自適應過程中不斷調整。SOM方法的基本思想就是競爭層中的神經元基于最小距離的原則不斷調整連接權重以獲取對輸入層的最佳響應（關于SOM原理的具體介紹與工具下載請參考網站：http：//www.cis.hut.fi/projects/somtoolbox/）

SOM方法的最終分類結果與輸入層的數據相映射，即競爭層存在著一個最佳匹配單元（Best Matching Unit，BMU）與輸入層數據相對應。由于輸入層的樣本數據是按照時間順序排列，SOM實驗結果還會得到一個BMU時間序列。BMU時間序列可以反映出分類圖形的時間變化趨勢。這樣SOM方法可以在空間與時間上分別描述數據場的變化信息。

SOM方法在實驗前需要對參數進行設置。本文參數的選擇參照Liu等（2008b）在南海的實驗方案。采用矩形格子、片狀圖形，線性啟動，批訓練方式以及“ep”鄰域函數方案。分類結果數的選取是根據呂宋海峽海面渦度場與地轉流場的特征信息決定的，分類結果個數越多，獲取的信息越詳細。在此次試驗中，競爭層網絡分別采用2×2與3×4的二維網絡結構。2×2的結構設置可以獲取4個分類圖形，這樣可以與氣候態的季節場進行比較；3×4的結構可以獲取12個分類圖形，這樣將結果與氣候態的月變化場進行比較。

在本實驗中，先將MSLA與ADT數據進行標準化，再把兩數據場合并為一個矩陣，處理方式類似于EOF對矢量做分解的方式，分別把MSLA和ADT作為矢量的兩個分量，然后將合并的矩陣進行SOM分類。分類后的結果再分別還原為MSLA與ADT數據場，其中MSLA數據進行渦度場計算，ADT進行正壓地轉流的計算。數據標準化可以消除兩種數據之間量級的差異，將兩種數據合并后再分類可以考慮到MSLA與ADT之間的相互影響，比對兩者分別進行分類更能表征出呂宋海峽表層的渦度場與地轉流場特征。

1.3 地轉流計算方法

海面地轉流場由海面高度場計算得出，計算公式：

其中：ug、vg為地轉流速；vg為重力加速度；h為絕對動力地形高度；f=2Ωsinφ為科氏參數，Ω為地轉角速度，φ為緯度。實驗中有關黑潮流場的描述都是正壓地轉流場。

1.4 海面渦度計算方法

海面渦度場由海面高度異常場計算，計算公式：

其中：

2 呂宋海峽地轉流及渦度場分布的季節變化特征

2.1 氣候態季節變化特征

氣候態的渦度場與地轉流是通過SLA與ADT數據進行19年平均后計算得出的。冬季，黑潮以流套形式深入南海，最大彎曲處位于臺灣島南側。同時，在臺灣島西南側出現一個強的負渦度區；可以看出此處的地轉流較強，屬于延伸至南海的黑潮水。在呂宋島西北側，存在一正渦度區度，對應呂宋冷渦區。春季，部分黑潮水進入南海，與呂宋島西北側的南海地轉流混合后進入南海北部，其余黑潮水繞過呂宋海峽而直接北上進入太平洋；臺灣島西南側的渦度轉為正渦度，但渦度值較小。夏季，黑潮流軸向東偏移，沒有支流進入南海，是對南海水影響最小的季節。流軸彎曲處西側，正渦度區的渦度強度繼續加強。呂宋島西北側，南海地轉流速較強，冬季時的正渦度區渦度轉為負渦度。秋季，呂宋海峽北部黑潮會有小部分支流水穿越海峽，呂宋島西北側地轉流減弱；呂宋島西北部的負渦度強度較夏季弱。

圖2 氣候態的季節渦度場與地轉流場

2.2 SOM競爭層神經元個數為2×2的分類結果

如圖3所示，分類結果1出現的概率為26.54%。渦度場與流場的空間分布與氣候態的春季相類似；時間序列的統計結果表明分類1在3、4、5月份出現的次數最多，與春季對應，同時分類1在1、2、6月份出現的次數也較多，表明分類1在冬季末和夏季初出現的概率也較大。分類2出現的概率為23.71%。其空間分布形態與氣候態的夏季相類似，黑潮流軸不穿越海峽，流軸西側也沒有明顯的支流；臺灣島西南部的正渦度區與東南部的負渦度區都比較明顯。分類2在6、7、8月份出現的次數最多，這表明分類2主要出現在夏季；同時分類2在5、9月份出現較高次數，這也表明分類在春季末與秋季初也經常出現。分類3中的渦度場與流場的空間分布實驗結果與氣候態的冬季相似，呂宋海峽北部黑潮以流套結構形式伸向南海，在流軸彎曲處存在著一個強的負渦度區。分類3在統計過程中出現的概率為24.92%。這表明在12年中，約有24.92%的時間，黑潮會以流套形式入侵南海。分類3在1、2、12月份出現的次數最多，這表明分類3主要出現在冬季，但是分類結果3在11月份也出現較多次數，說明分類3也會出現在秋季末。分類結果4出現的概率為24.82%。渦度場與流場的空間分布與氣候態的秋季相類似，北部黑潮存在穿越海峽的支流，強度弱于分類3中的強度，臺灣島西南部的渦度強度以及呂宋冷渦位置處的渦度強度都較氣候態的小。時間序列上的統計結果顯示，分類結果4在8、9、10、11月份出現的次數最多，這表明分類結果4主要出現在夏季末和秋季。

圖3 SOM 2×2分類結果

綜上所述，呂宋海峽表層地轉流與渦度可以按季節來分為4大類：春季型、夏季型、秋季型及冬季型。SOM 2×2結果的空間分布與地轉流與渦度場的氣候態空間分布基本類似，黑潮流軸由春季到夏季逐漸東移，臺灣島西南部的正渦度區渦度逐漸增強。夏季到秋季，流軸西移，呂宋海峽整個區域的渦度場強度都有所減弱。秋季到冬季時，流軸繼續西移，“流套”結構明顯，黑潮水可以穿越海峽進入南海，臺灣島西南部的正渦度區渦度完全轉為負渦度，臺灣島東南部以及呂宋冷渦區的渦度場也與夏季對應位置的渦度相反。

BMU時間序列顯示了4個分類結果在12年中的演變趨勢，可以反映渦度場與地轉流場的季節與年際變化信息。在12年中，分類圖形的基本走向是3→1→2→4→3，分別對應著4個季節的變化。同時可以在時間序列中看出，在1997年、1999年、2000年、2003年以及2008年，季節信號較強，分類圖形交替出現。此時ENSO信號較強，暗示著呂宋海峽地轉流場及渦度場與其有著某種聯系，這方面有待進一步研究。這也是氣候態數據所不能表現出來的信息。

表1 SOM 2×2分類結果在1993年1月至2011年12月各月份出現次數的統計結果

3 呂宋海峽地轉流及渦度場分布的月變化特征

3.1 氣候態月變化特征

氣候態的渦度場與地轉流場通過19年的SLA與ADT的月平均計算得出。氣候態數據更能較好地顯示出黑潮流軸以及渦度場隨時間的變化走向。由圖5可以看出在前一年12月份至第二年的7、8月份左右，黑潮流軸逐漸向東偏移，臺灣島西南部的負渦度逐漸演變為正渦度，呂宋島西北部以及臺灣島東南部的正渦度則逐漸演變為負渦度；在7、8月份至12月份，黑潮流軸逐漸西移，臺灣島西南部的正渦度演變為負渦度，呂宋島西北部以及臺灣島東南部的負渦度演變為正渦度。同時，臺灣島西南部的負渦度強度在11、12、1、2月份左右達到最大，呂宋島西北部及臺灣島東南部的正渦度在5、6、7、8，9月份左右達到最大。黑潮流軸在11、12、1、2月份左右可以穿越呂宋海峽，在6、7、8、9月份左右流軸不會穿越海峽，是對南海水影響最小的月份。

3.2 SOM競爭層神經元個數為3×4的分類結果

SOM2×2的分類結果并不能完全獲取呂宋海峽渦度場與地轉流場的分布信息。較少的分類結果會籠統的把相似的信息匯成一類。因此要詳細了解呂宋海峽渦度與地轉流的分布特征，需要增加分類數目。在此次實驗中，把SOM競爭層神經元個數設置為3×4，分類結果再與月氣候態的分布圖進行比較，進而獲取氣候態數據不能顯示的信息。

表2顯示的是分類數據的統計結果。通過分析，分類1發生的時間從3-5月；分類2主要發生在4-6月份；分類3主要發生在6、7、8月；分類4發生在1-3月；分類主要5發生在3-6月；分類6主要發生在7-9月；分類7發生在12、1、2、3月，主要在12、1、2月；分類8全年都有可能發生，主要集中在10、11、12、1月；分類9主要發生在7-11月；分類10主要發生在1、2、12月；分類11在11月出現次數較多；分類12主要集中在9、10月。每一個分類結果都會在某一個或兩個特定的月份出現最多，并與相應月氣候態的特征相類似。

圖4 SOM 2×2實驗的BMU時間序列

圖5 氣候態的月渦度場與地轉流場

表2 SOM 3×4的分類結果在1993年1月至2011年12月各月份出現次數的統計結果

所有分類結果基本可以分為4類：春季型，包括分類圖形1、5。這一類主要發生在春季以及夏季初，黑潮流軸不再穿越海峽，存在支流進入南海，臺灣島西南部的正渦度漸強，呂宋冷渦區的渦度減弱；夏季型，包括分類2、3、6，主要發生在春季末、夏季，此時黑潮流軸不穿越海峽，臺灣島西南部的正渦度強度以及呂宋冷渦區的負渦度強度都很大，并且呂宋島西部的地轉流速達到最小；秋季型，包括分類8、9、12，主要發生在秋季，此時黑潮流軸西移，有時會有較強的支流穿越呂宋海峽，臺灣島西南部的正渦度逐漸轉為負渦度，呂宋島西北部的負渦度則轉向為正渦度；冬季型，包括分類圖形4、7、10、11。基本特征是主要發生在冬季，黑潮流軸穿越呂宋海峽，臺灣島西南出現強的負渦度，以分類10為例，呂宋海峽存在強的黑潮入侵流，流量大且臺灣島西南部的負渦度很強。值得注意的是，有些分類圖形并不僅僅出現在某一個時間段，而是在全年的時間序列中都有可能出現，例如分類8。另外在每種季節類型內，分類圖形之間也存在差別，例如冬季型：分類4、7、10、11之間還是存在明顯差別的，4、7、11中的渦旋強度以及黑潮流速等都沒有分類10的強。

圖6 SOM 3×4的分類結果

SOM 3×4的分類結果表明呂宋海峽內的渦度場存在如下幾個特征：夏季型，在臺灣海峽西南部出現較強的正渦度時，流軸比較靠東，而在臺灣島東南部以及呂宋冷渦區域，一般出現負渦度，但是不同年份的渦度強度會有所不同；冬季型，在臺灣島西南部出現較強的負渦度時，黑潮流軸偏西的分量最大，“流套”結構明顯，臺灣島東南部以及呂宋冷渦區域的正渦度比較強，但當臺灣島西南部的渦度強度較弱時，臺灣島東南部以及呂宋冷渦區域處的渦度強度也較弱；春季與秋季型，這種類型的渦度場特征是3個渦度變化顯著的區域的渦度強度都較弱，黑潮流軸位于夏季型與冬季型位置的中間，黑潮會有部分水進入南海，但在個別年份，如分類1（介于夏季型與春季型中間，臺灣島西南部的正渦度強度強，而流軸位置類似于春季型）也會出現在春季，并且頻率較高。

與氣候態的數據進行比較可以發現，SOM 3×4的結果并不是嚴格的與相應的月氣候態對應。例如在3月，出現次數最多的是分類1，其次是分類4，而分類1與氣候態的3月并不相似，分類4與氣候態的相似程度反而高一些。同時，氣候態數據只是在空間分布上表明了渦度場與流場的變化順序，而SOM的實驗結果不僅僅在空間分布上顯示了一些詳細的細節，還指出了分類結果的時間變化信號。BMU時間序列如圖7所示，季節信號與年際信號同時存在。同一類型的分類圖形在分布形態與時間排布上也存在差別，即季節形態并不是維持不變的，這也是氣候態數據不能獲取的信息。

4 小結與討論

本文利用SOM方法探討呂宋海峽表層渦度場與正壓地轉流場的時空變化特征，得到如下結論：

（1）SOM 2×2分類結果的空間形態與氣候態的季節形態相類似。黑潮在秋冬季會以支流或流套形式入侵南海；在夏季時對南海水影響最小。統計數據表明，分類圖形并不僅僅局限在某一季節內出現，其中冬季型還可以出現在11月，而夏季型可以出現在5-9月。SOM 3×4的分類結果可以顯示更為詳細的信息。按照發生月份與特征形態分類，可以分為4類：冬季類型，春季類型，夏季類型，秋季類型。同時，類型內各分類圖形的變化信號較顯著。BMU時間序列表明，呂宋海峽海面渦度場與地轉流場同時存在季節與年際變化信號。

圖7 SOM 3×4實驗的BMU時間序列

（2）實驗中，將SOM方法應用于呂宋海峽上層流場的特征分析，取得了較好的效果。與EOF方法不同的地方在于，SOM沒有按照特征模態的貢獻率進行渦度場和流場信息的剝離，并且它的直觀性比較強，可以直接通過BMU時間序列看出具體年月份的流場形態。

當然SOM方法也存在一定的缺陷，比如SOM方法對參數的選取比較敏感，參數的設置又有一定的人為性，易受主觀影響等問題。這些還有待通過與其他智能算法結合等途徑來逐步研究解決。

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