基于衛星高度計資料的黑潮入侵南海流徑的時間變化規律研究*

劉玉民 張志偉, 張新城 孫忠斌 商 鞏 趙 瑋,

基于衛星高度計資料的黑潮入侵南海流徑的時間變化規律研究*

劉玉民1張志偉1, 2張新城2孫忠斌2①商 鞏2趙 瑋1, 2

(1. 中國海洋大學三亞海洋研究院海南海洋立體觀測與信息重點實驗室 海南三亞 572024; 2. 中國海洋大學物理海洋教育部重點實驗室/深海圈層與地球系統前沿科學中心 山東青島 266100)

黑潮入侵南海對南海的溫鹽平衡、環流、渦旋和局地氣候等具有重要作用。基于呂宋海峽處黑潮不同流徑的識別方法, 對1993～2021年的衛星高度計資料進行識別, 獲取黑潮不同流徑的發生時間, 探究黑潮入侵南海流徑的時間變化規律。結果表明: (1)黑潮主要以流套(Looping)和分支(Leaking)兩種流徑入侵南海, Leaking流徑發生的時長(710周)和概率(46.9%)要遠高于Looping流徑(時長218周, 概率14.4%)。(2) Looping流徑和Leaking流徑均可將高溫高鹽的西北太平洋水帶入南海, Looping流徑下的平均呂宋海峽上層通量(6.3×106m3/s)略大于Leaking流徑(5.6×106m3/s), Looping和Leaking流徑在4×106m3/s～6×106m3/s區間發生時間最長。(3) 季節變化上, Looping流徑主要發生在冬季, Leaking流徑在冬半年均較強, 夏季二者發生概率均較低。(4) Looping流徑和Leaking流徑均具有顯著的年際變化特征, Looping流徑在1996年發生時間最長, 多達26周, 在2001年幾乎沒有發生; Leaking流徑在2005年發生時間最長, 多達40周, 在2013年發生時間最短。(5) Looping流徑發生時長呈現0.15周/年上升的長期變化趨勢, 而Leaking流徑則呈現-0.17周/年下降的長期變化趨勢, 對于整個黑潮入侵時長則呈現下降的變化趨勢。(6) Looping流徑在季節和年際變化上均受到局地風場的調控, 與臺灣西南的風應力旋度有著很好的對應關系; 而Leaking流徑與北赤道流位置在季節和年際尺度上均有著較好的對應關系。

黑潮入侵; 流徑; 呂宋海峽; 季節變化; 年際變化

黑潮起源于北赤道流, 是北太平洋主要的西邊界流, 沿著菲律賓東部海岸向北流動(Nitani, 1972)。黑潮將大量的物質與熱量輸送到中緯度地區, 對北太平洋氣候變率具有重要的調節作用(Qiu, 1996; Lien, 2014; Hu, 2015)。當向北的黑潮流經呂宋海峽時, 由于呂宋海峽有一個300多公里的深缺口, 往往會順時針彎曲, 并入侵南海東北部(Nitani, 1972; Shaw, 1989; Sheremet, 2001; Nan, 2011, 2015; Wu, 2016, 2017)。黑潮入侵作為南海貫穿流的重要組成部分(Fang, 2005; Qu, 2005, 2006), 被認為是驅動南海上層環流的主要因素之一(Xue, 2004; Liu, 2004, 2008)。黑潮攜帶的高溫高鹽太平洋水進入南海, 對南海的熱鹽平衡(Zeng, 2014, 2016)、能量、渦旋活動(Qu, 2009; Zhang, 2013, 2017)以及海氣相互作用(Qu, 2001)等具有重大影響。因此, 開展黑潮入侵南海研究, 對于提升南海環流的理解和局地氣候的認識具有重要作用。

已有研究指出黑潮在呂宋海峽的流徑呈現多樣性與復雜性。仇德忠等(1984)發現在夏季發生西南季風時, 南海北部存在一支自東向西的海流, 海水具有高鹽的特性, 認為這是黑潮的一個分支, 便稱為“黑潮南海分支”。李立等(1989)對黑潮入侵南海進行了分析, 提出了“黑潮流套”的概念, 指出黑潮進入南海后可能會以反氣旋形式折回從而形成流套, 反氣旋渦可能從黑潮流套中脫離出來。Hu等(2000)將黑潮入侵南海北部的環流分為: 流環(ring)、延伸(extend)、流套(loop)和分支(direct branch)。Caruso等(2006)進一步將其分為氣旋式環流、反氣旋脫落型、反氣旋渦旋、分支和平均路徑。Nan等(2011)利用衛星數據和HYCOM數據分析了近十幾年來海表環流的特征, 將呂宋海峽處黑潮的流徑總結為3類: 跨越(Leaping)、流套(Looping)和分支(Leaking), 這種基于長時間序列獲取的黑潮流徑分類得到了廣泛的認可。

黑潮以多樣化的流徑入侵南海, 這些流徑同樣具有顯著的季節和年際變化。Nan等(2015)和宋星林(2020)指出, Looping流徑在冬季發生的概率大于其他季節, Leaping流徑在夏季時發生的概率最大, 且是整個夏季的主要形態, 在其他季節中, Leaking流徑是主要的形態。在年際變化中, 前人多針對黑潮入侵南海強度或呂宋海峽通量開展年際變化研究(Kim, 2004; Qu, 2004; Wang, 2006), 并指出局地風場和北赤道流分叉點位置的南北移動是調控黑潮入侵南海強度年際變化的兩個重要因素。然而, 對于黑潮入侵南海的兩種具體流徑(即Looping流徑和Leaking流徑)的發生概率的年際變化及其調控機制的認識目前尚不清晰。僅有南峰(2012)和Nan等(2015)給出了Looping流徑和Leaping流徑逐年的發生概率分布, 并指出Looping流徑和Leaping流徑發生概率分別具有下降和上升的趨勢。Sun等(2020)基于高度計和風場資料指出, 局地風場是影響Looping流徑強度年際變化的重要因素。

本文利用近30 a的衛星觀測資料, 統計了黑潮入侵南海不同流徑的發生概率, 探究了不同流徑的基本特征, 分析了其在季節和年際尺度的變化特征和影響因素。以上研究進一步厘清了黑潮入侵南海不同流徑的時間變化特征和調控機理, 對提高南海和西北太平洋水交換的認識和未來開展黑潮入侵南海流徑的預報研究具有重要意義, 對海上船舶運輸和軍事活動安全等具有重要影響。

1 數據及方法

1.1 數據

1.1.1 衛星高度計數據 本文所用衛星高度計資料通過哥白尼海洋監測服務(Copernicus Marine Environment Monitoring Service, CMEMS)網站下載(http://marine.copernicus.eu), 包括絕對海面動力高度(absolute dynamic topography, ADT)、緯向地轉流()和經向地轉流()等變量, 時間分辨率為d, 空間分辨率為1/4°。所用數據時間范圍為1993～2021年, 空間范圍為: 111°～126°E, 16°～25°N。為了研究方便以及能更好地體現海面流場以及動力高度的變化, 我們對數據進行了7 d的周平均。后文中季節和年際變化研究, 對各參數均進行了月平均處理。

1.1.2 再分析資料 本文采用CMEMS網站的再分析資料對呂宋海峽處黑潮不同流徑的流場和通量進行繪制, 數據下載網址為https://data.marine.copernicus. eu/product/GLOBAL_MULTIYEAR_PHY_001_030/download。該再分析數據的空間分辨率為1/12°, 時間分辨率為d, 垂向共50層。該數據同化了衛星沿軌海表面高度異常數據、海表面溫度數據、海冰數據以及現場觀測的溫鹽剖面數據, 對于上層流場有較為準確的刻畫, 因此在本文中用來刻畫不同流徑的垂向流場結構和通量。本文所用CMEMS模式數據的時間和空間范圍均與衛星高度計數據一致。

1.1.3 風場數據 本文所用風場數據為歐洲中期天氣預報中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)提供的海表以上10 m風場數據, ECMWF中ERA5是全球氣候的第五代大氣再分析數據。數據下載網址為https://cds.climate. copernicus.eu/cdsapp#!/dataset/reanalysis-era5-land?tab=form。再分析數據將模型數據與來自世界各地的觀測數據結合起來, 形成一個全球完整的、一致的數據集, ERA5中的風場數據從1979年至今, 數據時間分辨率為 h, 空間分辨率為1/4°。本文所用風場數據時間范圍為1993～2021年, 為了研究方便, 對風場數據進行了月平均處理。

1.2 方法

基于Nan等(2015)的研究, 我們將呂宋海峽處黑潮的流徑分為三類: 流套流徑(Looping)、分支流徑(Leaking)和跨越流徑(Leaping)。圖1展示了黑潮流經呂宋海峽的三種典型流徑, 其中2016年12月為Looping流徑, 2011年6月為Leaping流徑, 2003年2月為Leaking流徑, 以下將對三種流徑的識別方法進行具體介紹。

1.2.1 Looping流徑的識別 衛星高度計資料(圖1a)表明, 當Looping流徑發生時, 黑潮從呂宋海峽中部入侵南海, 而后在臺灣西南反氣旋式運動, 并從呂宋海峽北部回到太平洋。在臺灣西南區域存在很強的反氣旋式環流結構和很強的負渦度, 因此我們將該區域(118.125°～121.125°E, 19.875°～22.875°N, 圖1a紫色方框)的相對渦度作為指標, 用來識別Looping流徑的發生。根據格林公式, 該面積積分等于沿區域邊界的線積分, 因此得到式(1)的黑潮流套指數KL。繼而計算KL的平均值()與標準差(), 當KL<(–)時, 判定為Looping流徑的發生。

圖1 典型流套流徑(Looping, a)、跨越流徑(Leaking, b)和分支流徑(Leaping, c)對應的海面動力高度(ADT)和海面絕對地轉流分布

注: 黑色實線近似代表黑潮主軸; a中紫色方框為Looping 流徑區域, 用來計算Looping流徑的識別指數; b中紫色直線代表120.5°E斷面, 用來計算Leaping 流徑的識別指數

其中,為重力加速度, 通常取9.8 m/s2,為科氏參數,為ADT,為緯向地轉流,為經向地轉流。

1.2.2 Leaping流徑的識別 當Leaping流徑發生時(圖1b), 黑潮在呂宋海峽內先向西北運動, 而后立即向東北運動到達臺灣島東部, 黑潮幾乎不入侵南海, 甚至會有部分南海水流入太平洋。因此我們將穿越120.5°E斷面(圖1b紫色直線)的呂宋海峽表層水體通量(sur)作為指標來識別Leaping流徑, 當sur指數為負時代表Leaping流徑的發生。值得注意的是Looping流徑發生時sur指標也可能為負, 因此在判別時, 首先識別Looping流徑的發生時刻, 然后在剩余的時間中再識別Leaping流徑的發生時刻。sur指數計算方法如下:

其中,為呂宋海峽寬度,為呂宋海峽斷面緯向地轉流。sur為正代表太平洋表層水進入南海,sur為負代表南海表層水進入太平洋, 即Leaping流徑的發生。

1.2.3 Leaking流徑的識別 圖1c展示了Leaking流徑的流場分布, 呂宋海峽處黑潮部分向西入侵南海, 部分繼續北上到達臺灣島東部。由于呂宋海峽處流場共分為三種流態, 因此將總的時間去掉Looping和Leaping流徑的發生時間, 即識別為Leaking流徑的發生時間。

1.2.4 呂宋海峽上層水體通量計算 黑潮主要在上600 m入侵南海, 因此, 對120.5°E斷面上600 m緯向流積分, 獲取呂宋海峽水體流通量(LS)。計算方法如下:

其中,表示呂宋海峽寬度,為緯向地轉流,為水深。

2 結果與討論

2.1 呂宋海峽黑潮流徑的提取

基于以上不同流徑的識別方法, 對周平均的高度計資料進行識別, 獲取了不同流徑的發生時間。通過對Looping流徑發生指數KL的計算, 我們得到了Looping流徑在近30 a的發生時間, 如圖2a中紅色菱形所示。從圖2可以看出, Looping流徑KL指數多呈現負值分布, 其主要發生在冬季, Looping流徑總的發生概率為14.4%, 共計發生218周; 通過對sur指數的計算, 獲取了Leaping流徑在近30 a的發生時間(圖2b中綠色菱形所示)。從圖2b中可以看出, Leaping流徑主要發生在夏季, 其總的發生概率為38.7%, 共計發生585周; 除Looping流徑和Leaping流徑外的其他時間, 則判定為Leaking流徑, Leaking流徑總的發生概率為46.9%, 共計發生710周。綜上, 呂宋海峽處黑潮的三種流徑中, Leaking流徑發生概率最高, Leaping流徑次之, Looping流徑發生概率最小。

圖2 1993～2021年逐周的黑潮流套指數(a)和呂宋海峽表層水體通量(b)的時間序列

注: a中上、下兩條綠色虛線分別表示黑潮流套指數的平均值以及–; 紅色實心菱形表示Looping流徑發生的時間; b 中綠色實心菱形表示Leaping流徑發生的時間;表示30年間發生的總概率

2.2 呂宋海峽黑潮流徑的基本特征

2.2.1 海表特征 以上提取了呂宋海峽處黑潮不同流徑的發生時間, 通過對不同流徑發生時間的合成, 獲取了黑潮不同流徑的基本運動學特征。圖3展示了不同流徑合成的海表流場、ADT和120.5°E斷面緯向流場垂向分布特征。

從圖3a～3c可以發現, Looping流徑發生時, 臺灣西南部存在顯著的反氣旋式流套結構, 流套向西可延伸至117°E。對應于黑潮反氣旋式入侵, 流套內部ADT較高, 同時也顯著高于其他兩種流徑下的ADT, 最大ADT達到1.26 m, 位于流套中心處。從地轉流分布可以看出, 黑潮從呂宋海峽中部進入南海, 并將西北太平洋的水體帶入南海, 而后反氣旋式運動, 從呂宋海峽北部離開南海并回到臺灣東部; Leaping流徑發生時, 黑潮在呂宋海峽先向西北運動, 而后向東北至臺灣東部, 黑潮未入侵南海, 黑潮主軸也未跨越120.5°E斷面, 呂宋海峽西側ADT較弱, 流速也較弱; Leaking流徑發生時, 黑潮為分支入侵態, 黑潮向北進入呂宋海峽后, 一個分支在呂宋海峽北部進入南海, 而后氣旋式入侵南海并沿著地形向西南方向運動, 另一個分支向東北運動到達臺灣島東部。

2.2.2 流速垂向分布特征 為了更好地刻畫黑潮不同流徑的流速特征, 我們基于CMEMS再分析資料給出了三種流徑在呂宋海峽120.5°E斷面的流速垂向分布, 如圖3 d～3f所示。

圖3 合成Looping (a, d)、Leaping (b, e)、Leaking (c, f)流徑對應的ADT、海面絕對地轉流分布, 以及120.5°E斷面的緯向流分布

注: a～c中黑色實線近似代表黑潮主軸; d～f為CMEMS再分析數據的結果, 黑色實線表示緯向流速的零線

從圖3d中可以看出, 在Looping流徑發生時, 緯向流速在整個垂向斷面均呈現顯著的南進北出的結構, 緯度帶19.0°～21.5°N處, 緯向流速為負, 以西向流為主, 最大流速可達0.4 m/s, 影響深度可達600 m, 隨深度增加流速迅速減小, 西向流的經向尺度約為250 km。緯度為21.4°～22.0°N處, 緯向流速為正, 以東向流為主, 最大流速可達0.3 m/s, 影響深度可達600 m, 隨深度增加流速迅速減小, 經向尺度約為60 km。緯向流速零點位于21.5°N附近。Looping流徑發生時, 東西向流速均顯著大于其他兩種流徑下的速度。在Leaping流徑發生時, 表層緯向流速在呂宋海峽南側和北側為正, 中間為負, 表層凈通量為東向, 說明在表層附近為南海水進入西北太平洋, 黑潮幾乎不入侵南海。而在海洋內部, 同樣在南側和北側為正, 中間為負, 整個斷面的凈通量為南海進入太平洋。在Leaking流徑發生時, 緯向流速多呈現負值分布, 西向流經向范圍為19.5°～21.6°N, 垂向影響深度可達600 m, 但流速弱于Looping流徑下的流速, 最大流速為0.3 m/s, 發生在海表。在斷面北側, 同樣出現了正值分布, 但量值和經向尺度均較弱。

2.2.3 溫鹽分布特征 南海和西北太平洋具有不同屬性的水體, 南海上層為低溫低鹽的南海局地水, 最大鹽度為34.6, 而西北太平洋上層為高溫高鹽的黑潮水, 最大鹽度可達34.8以上, 最大鹽度發生在次表層等密面24.82(位勢密度)附近(Zhang, 2016, 2017)。由于南海和西北太平洋具有顯著差異的水體屬性, 黑潮在呂宋海峽處的不同流徑必然會引起南海北部水團特性不同程度的變化。

圖4展示了不同流徑下24.82等密面處(約150 m)溫度和鹽度的分布。在Looping流徑中, 黑潮流套內存在顯著的高溫高鹽的太平洋黑潮水, 最大鹽度可達34.78, 最高溫度可達18 °C, 向西可延伸至117°E, 說明黑潮流套卷挾著高溫高鹽的黑潮水進入南海, 從而顯著影響了南海北部的水團特性和溫鹽平衡。在Leaping流徑中, 高溫高鹽的太平洋水并未進入南海, 呂宋海峽西側呈現顯著的低溫低鹽的南海局地水的特征, 溫度為17 °C左右, 鹽度為34.64左右; 在Leaking流徑中, 南海北部沿著黑潮氣旋式入侵的路徑, 溫度和鹽度要略高于周圍的水體, 說明Leaking流徑同樣可以將高溫高鹽太平洋黑潮水帶入南海。雖然其溫度和鹽度均小于Looping流徑, 但向西可延伸至南海更中心處(115°E及以西)。綜上, Looping流徑和Leaking流徑均可將高溫高鹽的西北太平洋水帶入南海, 前者的溫度和鹽度更高, 強度更大, 后者向西延伸距離更遠。

圖4 合成Looping (a, d)、Leaping (b, e)、Leaking (c, f)流徑對應的24.82σ等密度面上的溫度以及鹽度分布

注: 黑色實線近似代表黑潮主軸

2.2.4 呂宋海峽通量統計特征 我們借助于公式(3), 計算出CMEMS模式中上600 m積分的呂宋海峽通量( Luzon Strait transport,LS), 再結合不同流徑的發生時間, 統計出不同流徑下LS的分布特征(圖5)。

從圖5中可以看出, 與呂宋海峽海表通量稍有不同, Looping流徑和Leaking流徑發生時,LS主要為正值, 但Leaping流徑發生時,LS既有正值也有負值, 氣候態平均的LS為3.8×106m3/s。Looping流徑發生時, 最大LS達到12.8×106m3/s, 平均LS為6.3×106m3/s,LS在4×106～6×106m3/s區間內發生時間最長, 達到52周; Leaping流徑發生時, 在-2×106～0×106m3/s區間內發生時間最長, 達到164周, Leaping流徑下平均LS為-0.6×106m3/s; Leaking流徑發生時, 最大LS達到13.6 ×106m3/s, 在4×106～6×106m3/s區間內發生時間最長, 達到169周, Leaking流徑下平均LS為5.6× 106m3/s, 小于Looping流徑。綜上, 黑潮主要以Looping和Leaking兩種流徑入侵南海, Looping流徑下的平均LS大于Leaking流徑, 兩種流徑下最大LS均可達12×106～14×106m3/s, Looping流徑和Leaking流徑在4×106～6×106m3/s區間發生時間最長。

圖5 三種黑潮流徑在不同TLS區間內發生的時間(周數)

注: 黑色虛線代表LS為0;LS為正表示太平洋水進入南海,LS為負表示南海水進入太平洋

2.3 呂宋海峽黑潮流徑的時間變化特征

2.3.1 季節變化 為了探究呂宋海峽處黑潮流徑的季節變化, 我們將1993～2021年的數據按照逐月的發生概率進行統計, 并得到氣候態月平均結果, 如圖6所示。

統計結果表明, Looping流徑主要發生在冬季, 在其他季節發生概率較低, 最大概率發生在1月份, 可以達到37%, 其次在12月份, 可以達到35%, 這與前人針對黑潮流套季節變化的認識一致(Wu, 2007; Nan, 2011, 2015); 對于Leaping流徑, 其主要發生在夏季, 冬季發生概率較低, 最大概率發生在6月份, 可以達到85%; 對于Leaking流徑, 其在冬半年發生概率均較高(10月至次年4月), 夏季發生概率較低, 其發生概率存在2個高值月份, 一個峰值發生在春季的3月份, 可以達到79%, 另一個峰值發生在秋季的11月份, 可以達到73%。綜合以上特征, 可以得到結論如下: 呂宋海峽處黑潮以Leaping流徑和Leaking流徑為主, 冬半年(10月至次年4月) Leaking流徑占據主導地位, 夏季Leaping流徑占據主導地位, 同時, Looping流徑主要發生在冬季。綜合黑潮入侵南海的兩種流徑(Leaking流徑和Looping流徑, 圖6中綠線), 同樣呈現顯著的季節變化, 冬季強夏季弱, 最大和最小概率出現在12月和6月, 分別為98%和15%, 表明黑潮主要在冬季入侵南海。

圖6 1993～2021年氣候態月平均的Looping、Leaping、Leaking發生概率以及Looping和Leaking流徑發生概率之和的時間序列

2.3.2 年際變化 呂宋海峽處黑潮主要以Looping和Leaking兩種流徑入侵南海, 因此對Looping和Leaking兩種流徑進行逐年的統計, 以探究黑潮入侵南海流徑的年際變化, 如圖7所示。從圖7中可以看出, Looping和Leaking兩種流徑的發生概率均具有顯著的年際變化特征。其中, Looping流徑在1996年發生時間最長, 可達17周, 發生概率為32%。此外, 1994年、1999年、2004年、2011～2013年、2017年和2021年發生概率也較高; 而在1993年、1998年、2001年、2008年發生概率較低, 其中2001年幾乎沒有出現Looping流徑。與Looping流徑相比, Leaking流徑呈現略微相反的年際變化, 其在2005年發生時間較長, 可達40周, 發生概率為75%, 同時, 1993年、1997年、2003年、2004年和2020年發生時間也較長; 而在2013年發生時間最短, 僅達到4周, 2021年次之, 持續了7周。對于整個黑潮入侵(二者之和), 由于Leaking流徑發生概率約為Looping流徑的3倍, 其年際變化主要受到Leaking流徑的調控, 發生概率最高值出現在2004年, 最大概率可以達到90%, 發生概率最低值出現在2013年, 最低概率僅為34%。

除了顯著的年際變化, 黑潮入侵南海的發生概率同樣具有顯著的長期變化趨勢。其中Looping流徑的發生時長呈現上升的長期變化趨勢, 其變率為0.15周/年。與之相反, Leaking流徑的發生時長呈現下降的長期變化趨勢, 其變率為-0.17周/年。整個黑潮入侵南海的發生時長則呈現下降的長期變化趨勢。綜上, 黑潮Looping流態入侵南海的時間逐年增加, Leaking流態入侵南海的時間逐年降低, 總的黑潮入侵南海的時間呈減少趨勢, 黑潮不入侵南海的Leaping流態的時間呈增加趨勢, 這與前人發現的黑潮入侵南海強度呈降低趨勢的結論一致(Nan, 2013)。

圖7 1993～2021年逐年的Looping(a), Leaking(b)流徑和二者之和(c)的發生概率和周數時間序列

注: 藍色虛線表示發生概率長期變化趨勢

3 討論

3.1 局地風場對黑潮路徑的影響

前人研究發現南海北部局地風場是黑潮入侵南海路徑和強度變化的重要調控因素之一(Farris, 1996; Wu, 2012; Nan, 2013; Sun, 2020), 那么局地風場對黑潮入侵流徑持續時間的季節和年際變化有何影響呢？為了探究這一問題, 我們利用海表10 m的風場數據, 計算了圖1a中紫色框中的風應力旋度, 計算公式為

風應力的計算公式為

圖8展示了風應力旋度和Looping流徑發生概率在季節和年際上的分布。從圖8可以看出, 季節尺度上, 二者具有很好的對應關系, 相關系數達到0.67, 超過95%置信檢驗(0=0.56), 均存在冬強夏弱的季節變化特征, 冬季南海東北風增強, 臺灣西南呈現較強的負的風應力旋度, 更有利于黑潮以Looping流徑入侵南海, 夏季則為西南風, 不利于黑潮Looping流徑的發生。黑潮Looping流徑主要發生在冬季(1月、2月、11月、12月), 因此將逐年冬季的風應力旋度與Looping流徑發生概率進行對比。從圖8b可以看出, Looping流徑發生概率與風應力旋度存在較好的正相關關系, 二者的相關系數達到0.49, 超過95%置信檢驗(0=0.36), 說明Looping流徑發生概率的年際變化受到局地風場的調控, 臺灣西南負的風應力旋度越強, 越有利于黑潮以Looping流徑的形式入侵南海, 這與前人研究結果較為一致(Sun, 2020)。與此同時, 臺灣西南負的風應力旋度和Looping流徑發生概率均存在增強的長期變化趨勢, 說明臺灣西南負的風應力旋度的增強促進著黑潮Looping流徑發生時間的增長。與Looping流徑相比, 冬季臺灣西南負的風應力旋度并不支持形成Leaking流徑, Leaking流徑的發生概率與風應力旋度在年際尺度上相關性較差, 且長期變化趨勢相反(圖片未展示), 說明局地風場不是Leaking流徑發生概率年際變化的主控因素。

圖8 風應力旋度(WSC, 藍線)與Looping流徑發生概率(黑線)的氣候態月平均(a)和逐年冬季平均(b)時間序列

注:表示相關系數; 藍色虛線表示風應力旋度的長期變化趨勢, 黑色虛線表示Looping流徑發生概率的長期變化趨勢; 風應力旋度與Looping流徑發生概率已利用各自的最大值進行歸一化, 所有時間序列均經過歸一化處理

3.2 北赤道流對黑潮路徑的影響

除局地風場外, 北赤道流變化也是黑潮入侵南海路徑和強度的另一個重要調控因素, 北赤道流變化伴隨北赤道流分叉點位置顯著變化, 北赤道流分叉點的南北移動會改變上游黑潮的強度, 進而調控黑潮入侵南海的強度(Sheremet, 2001; Qu, 2004; Yuan, 2011; Sun, 2016)。楊龍奇等(2014)表示, 北赤道分叉點的位置變化可以代替黑潮入侵南海的強弱變化。因此本文借助于北赤道流分叉點的位置變化來探究其對黑潮入侵流徑的影響, 北赤道流分叉點的計算方法參考Qiu 等(2010), 計算公式如下:

圖9展示了北赤道流分叉點緯度和Leaking流徑發生概率在季節和年際上的分布。從圖9可以看出, 季節尺度上, 二者具有很好的對應關系, 相關系數達到0.82, 超過95%置信度檢驗(0=0.56), 均存在冬半年強夏半年弱的季節變化特征, 冬半年北赤道流分叉點北移, 呂宋島東側黑潮減弱, 弱的黑潮更有利于入侵南海(Sheremet, 2001; Qu, 2004), 從而Leaking流徑發生概率更高。而在年際尺度上, 二者同樣具有較好的相關性, 相關系數為0.56, 超過95%置信檢驗(0=0.36), 說明Leaking流徑發生概率的年際變化受到北赤道流分叉點南北移動的調控, 北赤道流分叉點越靠北, 越有利于黑潮以Leaking流徑的形式入侵南海。與此同時, 北赤道流分叉點緯度和Leaking流徑發生概率均存在減小的長期變化趨勢, 說明北赤道流分叉點長期的南移會增強上游黑潮, 從而阻礙Leaking流徑的發生。與Leaking流徑相比, 北赤道流分叉點緯度在冬季的北移同樣會有利于Looping流徑的產生, 但Looping流徑的發生概率與北赤道流分叉點緯度在年際尺度上相關性較差, 且長期變化趨勢相反(圖片未展示), 說明北赤道流分叉點的南北移動不是Looping流徑發生概率年際變化的主控因素。

4 總結

本文從黑潮入侵南海的流徑出發, 基于不同流徑的識別方法對1993～2021年的高度計資料進行識別, 獲取不同流徑的發生時間, 分析了不同流徑在時間變化上的規律, 從而得到以下結論:

(1) 黑潮主要以Looping和Leaking兩種流徑入侵南海, 兩種流徑均會將高溫、高鹽的太平洋水帶到南海, 前者的溫度和鹽度更高, 強度更大, 后者向西延伸距離更遠。Looping流徑下的平均呂宋海峽上層通量LS略大于Leaking流徑, 兩種流徑下最大LS均可達12×106～14×106m3/s, Looping流徑和Leaking流徑在4×106～6×106m3/s區間發生時間最長。

圖9 北赤道流分叉點緯度(NBL, 藍線)與Leaking流徑發生概率(黑線)的氣候態月平均(a)、逐年平均(b)時間序列

注:表示相關系數; 藍色虛線表示北赤道流分叉點緯度的長期變化趨勢; 黑色虛線表示Leaking流徑發生概率的長期變化趨勢; 所有時間序列均經過歸一化處理

(2) Looping流徑主要發生在冬季, Leaking流徑在冬半年均較強, 二者在夏季均較弱, Leaking流徑的發生時長(710周)和概率(46.9%)要遠高于Looping流徑(時長218周, 概率14.4%)。

(3) Looping和Leaking兩種流徑均具有顯著的年際變化, Looping流徑在1996年發生的時間最長, 多達26周時間, 而在2001年幾乎沒有發生; Leaking流徑在2005年發生的時間最長, 可達40周時間, 在2013年發生時間最短, 僅為4周時間; 同時, Looping流徑發生時間呈現0.15周/年上升的長期變化趨勢, 而Leaking流徑則呈現-0.17周/年下降的長期變化趨勢, 對于整個黑潮入侵則有著下降的變化趨勢。

(4) 對于黑潮入侵南海的兩種流徑, Looping流徑在季節和年際上均受到臺灣西南局地風應力旋度的調控, Leaking流徑在季節和年際上均受到北赤道流變化的調控。

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TEMPORAL VARIATION OF THE KUROSHIO INTRUSION PATH INTO THE SOUTH CHINA SEA BASED ON SATELLITE ALTIMETER DATA

LIU Yu-Min1, ZHANG Zhi-Wei1, 2, ZHANG Xin-Cheng2, SUN Zhong-Bin2, SHANG Gong2, ZHAO Wei1, 2

(1.Key Laboratory of Ocean Observation and Information of Hainan Province, Sanya Oceanographic Institution, Ocean University of China, Sanya 572024, China; 2. Key Laboratory of Physical Oceanography, MOE, China / Frontiers Science Center for Deep Ocean Multipheres and Earth System,Ocean University of China, Qingdao 266100, China)

The Kuroshio intrusion plays an important role in the thermohaline balance, circulation, mesoscale eddy, and local climate of the South China Sea. Based on the identification methods of different Kuroshio paths in the Luzon Strait and the altimeter data between 1993 and 2021, the occurrence time of different Kuroshio paths was identified and the temporal variation of the Kuroshio intrusion paths in the Luzon Strait was studied. Results show that (1) the Kuroshio mainly intrudes into the South China Sea in the paths of the Looping and Leaking. Leaking path occurs much longer (710 weeks) and more frequently (46.9%) than Looping paths (218 weeks, 14.4%); (2) both Looping and Leaking paths can carry warmer and saltier northwestern Pacific water into the South China Sea. In addition, the mean upper Luzon Strait flux in the Looping path is a little larger than that in the Leaking path. The Looping path and Leaking path both show longer occurrence time in the range 4×106～6×106m3/s, respectively; (3) seasonally, the Looping path occurs mainly in winter and the Leaking path is strong in the whole winter half year, while both paths are weak in summer; (4) both Looping and Leaking paths have significant interannual variations. The Looping path occurred for the longest time in 1996 (up to 26 weeks), but almost disappeared in 2001; the Leaking path occurred for the longest time in 2005 (up to 40 weeks), but shortest in 2013; (5) the occurrence duration of the Looping path shows a long-term increasing trend of 0.15weeks per year and the Leaking path shows a long-term decreasing trend of-0.17 weeks per year. The total occurrence time of Kuroshio intrusion presents a long-term decreasing trend; (6) The Looping path is modulated mainly by local wind and wind stress curl southwest of Taiwan Island at both seasonal and interannual scales, while the Leaking path is associated with the location of the North Equatorial Current Bifurcation.

Kuroshio intrusion; paths; Luzon Strait; seasonal variation; interannual variation

* 國家重點研發計劃, 2022YFC3105003號; 國家自然科學基金, 42076004號, 42222601號, 42206015號; 中央高校基本科研業務費, 202041009號, 202013028號; “泰山”學者計劃, tsqn202103032號。劉玉民, 碩士研究生, E-mail: liuyumin@stu.ouc.edu.cn

孫忠斌, 博士后, E-mail: szb@ouc.edu.cn

2022-11-30,

2023-02-08

P731

10.11693/hyhz20221100314