中低緯度海表面溫度日變化特征分析

王劍，凌鐵軍，韓雪

（1.國家海洋環境預報中心，北京100081；2.國家海洋局海洋災害預報技術研究重點實驗室，北京100081）

中低緯度海表面溫度日變化特征分析

王劍1,2，凌鐵軍1,2，韓雪1,2

（1.國家海洋環境預報中心，北京100081；2.國家海洋局海洋災害預報技術研究重點實驗室，北京100081）

針對海表面溫度日變化幅度，基于觀測數據，建立經驗診斷模型。利用30 a再分析數據計算得到時間跨度為30 a、水平分辨率約為0.3°的DSST逐日數據集，并對DSST時空變化規律進行了分析。分析表明：DSST空間變化明顯，北半球的平均DSST高于南半球。DSST具有明顯的季節變化，西太平洋暖池區域在秋季DSST值域較大，東太平洋則四季均具有較大的DSST;熱帶大西洋全年整體DSST變化不明顯；印度洋由于受季風影響，阿拉伯海和孟加拉灣的DSST值域夏季小于冬季。太陽短波輻射和風速因素是造成上述特征的主要原因。DSST 30 a的異常值長期變化不大，但年際振蕩明顯，整體年際變化異常趨勢存在下降趨勢。DSST與ENSO事件具有較好的相關性。

海表面溫度；日變化；經驗模型

1 引言

海表面溫度（Sea Surface Temperature，SST）是海氣相互作用最重要的因子，它是大氣的下邊界，又受大氣條件的控制，天氣到氣候時間尺度的變化都與其相關。由太陽輻射和地球旋轉引起的SST日變化是SST最重要的變化之一[1]。前人研究表明：SST日變化較大值多出現在夏季中緯度地區和靠近陸地的熱帶海洋區域[2]。在特殊情況下，SST日變化的振幅可以超過6°C[3]。SST日變化對感熱、潛熱、向上的長波輻射等通量有明顯的累積影響效應[4]，對印度洋和西北太平洋季節內振蕩（Madden-Julian Oscillation，MJO）的傳播特征也具有重要影響[5]，并影響到長時間尺度的海洋和大氣過程[6-7]。在數值模擬研究中，SST日變化對于真實的模擬西北太平洋暖池海表熱通量季節內振蕩起到了關鍵作用[8]，忽略SST日變化會使海洋大氣耦合模式模擬的ENSO振幅降低15%[6]。SST日變化對沿海地區的氣溫預報也有著重要作用[9]。所以研究SST日變化對天氣到氣候時間尺度、對局地與非局地影響具有科學意義與應用價值。

影響SST日變化振幅的主要因素有表面輻射、風、降水、鹽度等，其中最核心的強迫因素為太陽短波輻射和風速[10-12]。國內外學者已經利用這兩個主要因素對SST日變化進行了大量的研究。

對于SST日變化研究的主要方法有觀測研究、統計分析和數值模擬。目前國內外學者主要針對特定區域、較短時間跨度的SST日變化開展研究。Kawai等[13]利用4 a衛星遙感數據和改進的經驗模型診斷分析了西太平洋SST日變化的時空變化；Karagali等[14]使用6 a的衛星遙感數據研究了大西洋SST日變化周期變化特征；林鵬飛等[15]用12 a衛星觀測資料和氣候系統海洋環流模式模擬了東太平洋冷舌區SST日變化特征；楊洋等[16]利用7 a浮標觀測數據和一維海洋混合層模式研究了熱帶印度洋季節內振蕩對海表溫度日變化的影響；洪星園等[17]利用10 a衛星數據反演結果研究了熱帶海表風速和SST日變化的關系。

由于高時頻SST大面觀測數據極為有限，長時間序列的、區域覆蓋較為完整的SST日變化數據缺乏，所以對SST日變化開展全面的研究還很少。因此本文將使用再分析資料應用于改進的經驗模型，分析全球中低緯度區域，時間跨度30a的SST日變化幅度（Sea Surface Temperature Diurnal Amplitude，DSST）變化規律。

2 數據來源

2.1 浮標觀測資料

本文整理了美國國家數據與浮標中心（National Data Buoy Center，NDBC）全球2010—2012年逐時浮標觀測數據，包括風速、風向、太陽輻射、氣壓、濕度、海表面溫度等參數。其中太陽輻射的觀測儀器為LI-COR、LI-200硅晶體短波輻射傳感器或是埃普利PSP高精度光譜日射強度計。儀器用來測量向下的太陽短波輻射。本研究使用的是太陽短波輻射表面向下的數據。

本文采用的美國伍茲霍爾海洋研究所IMET浮標數據是熱帶海洋與全球大氣—海氣耦合響應實驗（TOGA COARE）強化觀測期間的觀測資料。浮標位于1°45′S，156°E。包括感熱、潛熱、短波輻射、風應力、海表面溫度等參數。時間跨度為1992年10月—1993年3月。

2.2 再分析資料

采用的CFSR再分析數據集是美國環境預報中心（National Centers for Environmental Prediction，NCEP）研制的覆蓋全球大氣、海洋、陸面的高分辨率再分析資料。資料格距為0.3°×0.3°，等壓面層共37層（hPa）。在其表面量列表中，本研究使用了與SST日變化關系最為密切的量：短波輻射和表面風（10 m高度）。數據時間跨度為1980—2009年。

本研究使用數據中，NDBC浮標觀測數據主要用于經驗模型回歸系數擬合；IMET浮標觀測數據主要用于經驗模型計算數值的偏差訂正；CFSR再分析數據為改進后的經驗模型提供強迫條件并得到DSST數據集。

3 經驗模型改進

模型模擬研究SST日變化主要包括經驗模型診斷分析和動力數值模型模擬[18-21]。前人提出了采用風應力和海氣熱通量估算DSST的經驗模型[22]；Webster等[23]利用太陽輻射、風速、降水率估算SST皮溫日變化幅度經驗模型，并應用于熱帶地區；Zeng等[24]和Gentemann等[25]分別提出了估算一日之內SST從最小值開始每小時變化情況的經驗模型。動力數值模型模擬SST往往很難在較大范圍海區內或較長時間段中應用，經驗模型多采用回歸方法，在一定條件下，能夠代替動力數值模型模擬[26]。所以本文采用經驗模型診斷分析DSST。

本文使用了Kawai等[10]提出的DSST經驗模型公式，該公式可以應用于低緯度和中緯度地區DSST的診斷。公式如下：

DSST=a(PS)2+b[ln(U)]+c(PS)2[ln(U)]+d（1）

式中：PS是日表面太陽輻射最大值；U是日平均風速，當U＜0.5 m/s時，按0.5 m/s數值進行計算；當公式計算所得的DSST＜0時，令其等于0；a、b、c、d是回歸系數。以日平均風速大于和小于等于2.5 m/s為界，得出兩組回歸系數（見表1）。

表1 Kawai等[10]經驗模型回歸系數

對2010—2012年的NDBC浮標觀測數據進行預處理和質量控制，采用線性插值的方法填補缺測數據，并剔除偏差較大的數據。利用線性回歸的方法，把篩選后的數據代入公式中，重新擬合診斷模型的回歸系數。最終得出兩組新擬合的系數（見表2）。

表2 重新擬合后經驗模型回歸系數

利用上述方法，將篩選后的2010—2012年NDBC浮標觀測數據應用于系數重新擬合過的經驗模型公式中。圖1是浮標觀測數據和經驗模型DSST百分比分布圖，如圖所示，數據圍繞斜率為1的斜線分布，DSST值主要分布在小于1℃的區域內。結果表明：大部分經驗模型計算數據和浮標觀測數據比較吻合。

圖1 浮標觀測數據和經驗模型DSST百分比分布圖（單位：°C）

將1980—2009年的CFSR再分析數據應用于改進的經驗模型，計算得到全球30 a DSST逐日數據集，水平分辨率約為0.3°。在分析DSST時空變化規律之前，為了驗證DSST數據，將該數據插值到IMET浮標觀測數據所在位置。結果顯示經驗模型計算的DSST和浮標觀測數據DSST存在一定的偏差，與浮標觀測數據相比高估17%左右。經驗模型在物理過程上考慮不完整，如前文所述，DSST受表面輻射、風、降水、鹽度、局地動力因素潮流等多個因素的影響。這是造成偏差的主要原因。另外，Shenoi等[27]認為在風速極小值和太陽輻射極大值的情況下，Kawai經驗模型也會產生一定的誤差；由于觀測系統變化、預報模式和同化方法等系統影響，即使再分析產品也會存在一定的誤差[28]。所以對計算得出的DSST逐日數據集進行偏差訂正，使訂正后的數據更加接近觀測數據，并用于分析DSST時空變化特征。

4 DSST特征分析

為了探討DSST變化特征，本文主要從氣候態、季節變化和年際變化等方面進行分析。DSST季節變化明顯，異常值長期變化不大，但年際振蕩明顯，30 a的整體趨勢存在下降趨勢；DSST空間變化明顯，北半球的平均DSST高于南半球。

圖2 30a DSST、太陽輻射最大值、表面風平均風速氣候平均態

4.1 DSST氣候態特征

圖2所示，從DSST 30 a平均分布來看，大值區主要分布在熱帶太平洋、印度洋暖池區域以及熱帶太平洋東部。而大西洋熱帶地區，DSST并無較顯著大值區域出現。從太陽輻射最大值30 a平均分布來看，太陽輻射隨著緯度的增大而逐漸減小，熱帶地區的太陽輻射平均大于500 W/m2，大值區主要分布在赤道中東太平洋和印度洋部分區域。從表面風30 a平均風速分布來看，南北緯35°～60°之間具有強烈的西風帶。赤道印度洋，太平洋暖池區域，東部太平洋，赤道大西洋具有較小的平均風速，約在3～5 m/s。

本文DSST氣候態分布特征和Stuart-Menteth等[11]分析的DSST特征一致。Stuart-Menteth等曾使用6 a衛星觀測反演的SST值，第一次給出了SST日變化全球氣候態變化圖：DSST在熱帶地區變化明顯，熱帶西太平洋暖池地區和印度洋部分地區以及墨西哥西海岸外的大洋區域有超過1℃的DSST。

4.2 DSST季節變化特征

圖3給出了DSST的多年逐月平均分布圖，其中春季（3—5月）、夏季（6—8月）、秋季（9—11月）、冬季（12—2月）。從圖中可以看出，DSST圍繞赤道，一年之中呈南北擺動。主要大值區，四季之中，南北主要限制在30°S～30°N，而超過0.5℃的部分，主要在南北20°以內振蕩。

印度洋DSST隨著季節發生變化并受到季風的強烈影響。通常情況下，5月為印度洋西南季風發展期，6—8月為季風強盛期，9—10月為季風減退期[29]。印度洋的阿拉伯海和孟加拉灣地區，DSST在冬季和春季逐月增長，在4月份達到頂峰。在夏季該地區受西南季風影響，小于冬季該地區的DSST。赤道東印度洋區域的DSST也在4月份達到最大值，但由于附近島嶼的山地地形阻擋了季風，受季風影響較小，DSST在夏季和冬季的變化并不明顯。西太平洋暖池區在秋季DSST值域較大，東太平洋則四季均具有較大的DSST。在15°N的太平洋中部區域由于受較大的東風帶影響，全年DSST都偏小。熱帶大西洋全年整體DSST變化不明顯，部分區域在冬季、春季DSST超過0.9℃，主要原因是該地區太陽輻射較大，風速較小（見圖2）。

從全球平均、南北半球平均來看，在春季，DSST全球平均最大，約為0.3℃。但整體季節變化不明顯。而北半球從4—8月份，平均可達0.4℃，DSST一直保持高值，與此同時，南半球處于低值，約0.2℃。總體而言，北半球的平均DSST高于南半球（見圖4）。相對于北半球，南半球海面廣闊，風強且穩定，這是造成南半球平均DSST小于北半球的主要原因。

圖3 DSST 30 a逐月平均（單位：℃）

4.3 DSST年際變化特征

圖4 全球、北半球、南半球DSST年平均對比

為了研究DSST的年際變化，將平均季節變化從逐月數據中去除，可得DSST年際變化異常趨勢。圖5所示，DSST的異常值長期變化不大，但年際振蕩明顯。使用三次樣條函數方法可以看出，DSST 30a的整體趨勢存在下降趨勢。下降斜率為-4×10-5℃/月。熱帶地區也存在整體下降的趨勢，下降斜率在-6×10-5℃/月左右。DSST多年異常值整體存在下降趨勢的可能原因為，隨著全球變暖現象的加劇，全球SST升高，促進海水蒸發，水汽和云的增多使得太陽短波輻射減弱，影響DSST值域變化。

圖5 DSST年際變化（黑色線為DSST 30 a年際變化異常值，紅色線為變化趨勢線）

圖6 Ni?o 3.4區平均的DSST年際變化異常值（黑色線）和Ni?o 3.4指數（紅色線）比較

ENSO事件作為熱帶大氣外強迫源之一是氣候系統年際變率的主要信號，本文選擇Ni?o 3.4指數（5°S～5°N，120°～170°W）來表征ENSO事件。圖6為1980—2009年Ni?o 3.4區平均的DSST年際變化異常值和Ni?o 3.4指數，分別進行了7 a滑動平均及歸一化處理，相關分析結果表明：兩者的相關系數達0.5。ENSO事件可以通過影響局地的海表面條件使得DSST發生時空變化[13,30]。Clayson等[12]研究表明在赤道東太平洋冷舌地區，1998年12月（La Nina時期）的DSST比1997年12月（El Ni?o時期）的DSST高出1℃左右。從圖6可以看出，在El Nino年份（1982—1983年，1986—1987年，1991—1992年，1997—1998年和2002—2003年），Ni?o 3.4區SST較常年顯著偏高，對流旺盛，該海域上空云量增多，使得太陽輻射減弱，DSST較小；而在La Nina年份（1988—1989年，1995—1996年和1998—2000年），由于Ni?o 3.4區SST較常年偏低，對流受抑制，該海域上空云量減少，使得太陽輻射增強，DSST較大。因此，上述分析表明DSST與ENSO事件具有較好的相關性。

5 總結與討論

本文將CFSR再分析數據應用于改進后的經驗模型，計算得到時間跨度為30 a、水平分辨率約為0.3°的DSST逐日數據集，并對DSST時空變化規律進行了分析。

結果表明：DSST空間變化明顯，北半球的平均DSST高于南半球，熱帶地區變化最為明顯，大值區主要分布在熱帶太平洋、印度洋暖池區域以及熱帶太平洋東部。DSST具有明顯的季節變化，西太平洋暖池區域在秋季DSST值域較大，東太平洋則四季均具有較大的DSST；熱帶大西洋全年整體DSST變化不明顯；印度洋由于受季風影響，阿拉伯海和孟加拉灣的DSST值域夏季小于冬季。太陽短波輻射和風速因素是造成上述特征的主要原因。DSST 30a的異常值長期變化不大，但年際振蕩明顯，整體年際變化異常趨勢存在下降趨勢。DSST與ENSO事件具有較好的相關性。

本文的主要研究區域在低緯度和中緯度海域。有研究表明在高緯度區域鄂霍次克海的春夏季節也能發現明顯的SST日變化[13]。本文主要采用了經驗模型診斷分析DSST，對于SST日變化位相，相關熱力和動力過程以及高緯度地區SST日變化的研究需要在今后的工作中使用動力模式模擬分析。

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Diurnal variabilities of sea surface temperature in the low-and mid-latitudes

WANG Jian，LING Tie-jun，HAN Xue
（Key Laboratory of Research on Marine Hazards Forecasting,State Oceanic Administration,Beijing 100081 China）

Aiming at the sea surface temperature diurnal amplitude(DSST),this study develops an empirical diagnosis model based on the observation data.Based on the 30a reanalysis data,the DSST data set with a horizontal resolution 0.3°×0.3°is established.The temporal and spatial variation characteristics of DSST at the middle and low latitude are analyzed.The results show that the spatial variation is obvious,with a higher DSST value in the northern hemisphere and a lower DSST value in the southern hemisphere.The DSST has obvious seasonal variation.DSST value in the warm pool area of Western Pacific is higher in autumn,and in the eastern Pacific is high in four seasons.In the tropical Atlantic sea DSST value changes without obvious characteristic.Influenced by monsoon,the DSST value in the Arabian Sea and the Bay of Bengal is lower in summer compared to that in winter.The solar shortwave radiation and wind speed are the main reasons for the above characteristics.DSST anomaly over the past 30 years doesn’t change obviously,while the interannual variation is obvious.The overall abnormal tendency of the interannual variation has downward trend,and the values have a certain correlation with Ni?o 3.4 index.

SST；diurnal amplitude；empirical model

P731.11

A

1003-0239（2017）06-0001-07

10.11737/j.issn.1003-0239.2017.06.001

2017-02-28；

2017-03-22。

國家自然科學基金（41376016、41306007）；國家海洋局“全球變化與海氣相互作用”專項（GASI-IPOVAI-06）。

王劍（1987-），女，工程師，碩士在讀，主要從事海氣相互作用方向研究。E-mail:wangjian@nmefc.gov.cn

凌鐵軍（1973-），男，研究員，博士，主要從事數值預報技術研究。E-mail:lingtj@nmefc.gov.cn