基于AVISO 衛星高度計資料的黑潮表層流軸時空變化特征分析

莊展鵬，董婷婷

（1.自然資源部第一海洋研究所 海洋環境科學與數值模擬重點實驗室，山東 青島 266061；2.嶗山實驗室 區域海洋動力學與數值模擬功能實驗室，山東 青島 266237）

0 引言

黑潮是僅次于灣流的世界第2 大強流，發源于太平洋北赤道流到達呂宋島后的北上分支，為北太平洋副熱帶反氣旋流渦的一部分，如一條巨大的暖水河，蜿蜒流動在北太平洋的西界。黑潮具有高溫、高鹽、水色深藍和透明度大的特點，流速快、流幅窄、流層厚、流量大，體現了大洋環流西岸強化的明顯特征，對鄰近海區的航海、漁業生產等影響很大[1]。

黑潮也是中國海區及鄰域環流系統的主動脈，是對我國影響最顯著的大尺度海洋現象，像一道天然的屏障，成為東中國海區邊緣海水和大洋水的分界。同中國寬廣的陸架海區的環流結構相比，黑潮具有更好的持續性、穩定性和更小的季節變率，從而對中國海區水量平衡的維持起至關重要的作用，調制著相應的物質輸運和熱量交換，影響著東亞地區的天氣過程和氣候變異，并成為海洋觀測、理論研究、數值模擬和儀器裝備試驗的理想示范區。

然而黑潮并不是穩定不變的，其內部結構和流量、流速、流幅等都有著特定的變化規律，因此研究黑潮的結構變異和不穩定狀態，對于診斷黑潮如何維系中國海與外海之間的物質和熱量交換的動態平衡有至關重要的作用[2-4]。三維結構問題是黑潮研究中最為基本的問題之一，而對黑潮表層的變化特征的研究和分析，不僅是闡明黑潮本身動力學特點和變異規律首要的和必需的基礎，也是處理黑潮和伴隨現象及周圍水體相互關系時必須要解決的問題[5-6]。另外，這項研究還可為艦船、潛艇在該流區的活動直接使用，為生態動力學研究提供直接的參考[7-9]。

本文第1 節介紹了黑潮表層流軸的提取方法，第2 節展示了黑潮流軸的提取結果及其基本變化特征，第3 節利用經驗模分解和自組織映射開展了黑潮流軸變化特征分析，第4 節為總結。

1 黑潮流軸提取方法

本文利用衛星遙感 AVISO 絕對動力地形（ADT）和地轉流資料進行黑潮表層流軸信息提取。ADT 和地轉流資料是由法國衛星海洋存檔數據中心（AVISO）提供，該數據是由ERS-1/2， Envisat，Topex/Poseidon 及其后續衛星Jason-1/2 的觀測數據融合得到的，并進行了儀器誤差、環境干擾、海況誤差、潮汐干擾和反變氣壓計影響等因素的校正[10]。相對于單一衛星高度計數據而言，多源衛星融合后的數據提供了更高的時空分辨率。AVISO 地轉流資料是基于ADT 數據，利用地轉平衡關系計算得到的，也可在AVISO 網站直接下載。

針對 ADT 地轉流資料采用改進的特征線法[11-12]對黑潮流軸位置信息進行提取，并對其年際變化特征進行了分析。對黑潮流域普遍存在相對大值的地轉流資料，采用改進的特征線法，其具體步驟為：

1）選取黑潮主軸常年經過的點作為起始點；

2）作與該點流向垂直且長度為rVmax=140 km的輔助線；

3）在輔助線上每隔7 km 插值得到該處的流向，并計算平均流向；

4）調整輔助線使其垂直于平均流向；

5）進行第2 次插值，主軸位置被定義在新輔助線上流速最大的點，邊界被定義為沿主軸方向速度分量首次等于主軸流速30%的區域；

6）沿該主軸流向θVmax向下游移動△r= 50 km到達新的位置，重復步驟2-5，最終得到黑潮主軸和邊界的位置。

在本文隨后部分中，黑潮主軸位置簡稱為流軸，黑潮邊界組成的整體黑潮流經的范圍稱為流路。改進方法中還加入了遇到陷入渦旋等特殊不穩定情況下的處理辦法，會退回到出現渦旋之前的位置重新掃描。

最大梯度法針對ADT 網格資料，逐列檢測ADT 梯度最大值的位置，該位置被認為是黑潮流軸。最大梯度法完全從數學角度出發，其提取思路較為直接，實現簡單，算法的效率較高，缺點是缺乏物理意義，提取結果可能與實際存在一定偏差。

2 黑潮表層流軸特征提取

以2005年12月-2006年11月為例，將AVISO逐日地轉流資料進行季平均，采用特征線法分別提取4 個季節的黑潮流路信息，如圖1所示。由圖中可見，春季在日本南部黑潮流路呈現出“大彎曲”狀態，且在143°E 以東的黑潮延伸體海域其流路也有明顯地南北擺動，原因可能是失去陸地和海底地形的約束后表層流路延續了上游的彎曲狀態，并出現波動狀態且持續到夏季[13]。春季和冬季，在九州島南部海域也呈現出“小彎曲”狀態。上述路徑的時空變化特征可能與局地風場、上游流量大小等因素有關[14-15]。

采用特征線法提取的4 個季節的表層流路信息，圖中箭頭表示地轉流場。圖1 基于AVISO 地轉流資料Fig.1 Surface Kuroshio path information based on geostrophic current data

針對高度計ADT 的逐日資料，采用改進的特征線法提取黑潮的流軸信息（圖2），結果表明黑潮流軸在臺灣東北部海域會出現明顯的向北彎曲，有研究表明此處存在黑潮分支；隨后一直到九州島西南海域黑潮流軸保持較為平穩的狀態，擺動幅度很小[16-17]；在流經九州島西南以及本州島南部時流軸會出現明顯的向南擺動，并在伊豆海嶺處開始東流，此時的黑潮流軸開始呈現較為混亂的狀態，南北擺動的幅度逐漸增大[18-19]。

紅色曲線表示總平均路徑，色標表示水深。圖2 基于多年平均（1993年1月-2017年9月）的高度計資料的黑潮月平均流軸信息統計Fig.2 Information of monthly average surface Kuroshio axis based on multi-year averaged（from January 1993 to September 2017）altimeter data

3 黑潮表層流軸特征分析

3.1 離岸距離

圖3 繪制了采用最大梯度法和改進的特征線法針對多年平均（1993年1月-2015年9月）的高度計ADT 和地轉流網格化資料得到的黑潮流軸信息，并在黑潮流軸上選取了6 個斷面，沿斷面分別計算黑潮流軸與日本島的距離，稱為離岸距離，以此描述黑潮流軸的時空變化規律。在6 個斷面中，斷面1 和2 位于九州島西南，主要用以描述在流經該海域并穿過吐噶喇海峽處黑潮流軸的變化和擺動情況；斷面3 位于四國島南部，在以往的研究中該海域的黑潮流經擺動幅度較小，需要對其進行驗證；斷面4-6 位于本州島南部，該處海域的黑潮流軸變化幅度較大，且變化存在明顯的年際規律，因此設計了3 個斷面來全面、準確地對其時空變化特征進行描述。

紫色虛線表示針對地轉流資料采用改進的特征線法得到的黑潮流軸，黑色實線表示針對ADT 資料采用最大梯度法得到的黑潮流軸，紅色實線表示在黑潮流軸上選取的6 個斷面。圖3 基于多年平均（1993年1月-2017年9月）的高度計資料采用不同算法得到的黑潮流軸比較Fig.3 Surface Kuroshio axis extracted by different methods based on the multi-year averaged（from January 1993 to September 2017）altimeter data

圖4 和圖5 統計了2 種不同算法得到的黑潮流軸在上述6 個斷面上相對于平均位置的離岸距離異常時間序列，即逐日離岸距離減去平均離岸距離的結果。由圖中可得，斷面4-6 上呈現出較為明顯的離岸擺動，尤其在2001年和2009年左右出現2 次大幅度的離岸彎曲；斷面3 上擺動幅度較小，且頻率較低；斷面1 和2 上離岸距離呈現較為顯著的準周期性變化，離岸和近岸狀態交替出現。

采用最大梯度法針對月平均ADT 資料得到，其中離岸方向為正向。圖4 6個斷面上相對于平均位置的離岸距離時間序列Fig.4 Time series of offshore distances relative to average position along 6 sections based on monthly averaged ADT data using maximum gradient method，with forward offshore direction

采用改進特征線法針對月平均地轉流資料得到，其中離岸方向為正向。圖5 6 個斷面上相對于平均位置的離岸距離時間序列Fig.5 Time series of offshore distances relative to average position along 6 sections based on monthly averaged geostrophic current data using modified characteristic line method，with forward offshore direction

此外，2 種算法在物理本質、探測效率等方面都有較為明顯的優缺點，其提取結果也存在一定差異。一方面，最大梯度法的做法是逐列檢測梯度最大值的位置，完全從數學角度出發，缺乏一定的物理意義，且相鄰列之間也缺少必要的物理學聯系，導致離岸距離時間序列里出現異常大值。相比于最大梯度法，基于改進的特征線法得到的離岸距離時間序列則較為平滑。另一方面，由于黑潮受周圍海域中尺度過程影響顯著，這給探測算法帶來很大難度。最大梯度法擁有思路直接、實現簡單等特點，所以其算法的優化過程較為方便，算法的效率較高，魯棒性較好。而改進的特征線法沿著最大流速方向向前推進，受周圍中尺度過程的影響較大，且算法較為復雜，優化過程難度較大。綜上所述，最大梯度法實現簡單，但缺乏一定的物理意義；改進的特征線法的探測結果更好，但魯棒性較低。

將基于改進的特征線法得到的黑潮流軸在6個斷面上的相對于平均流軸的離岸距離時間序列進行經驗模分解（EMD），得到不同頻率的信息及趨勢信息（圖6-7）。在斷面1 和2 上，4-6 層的信號變化較為均勻，振幅變化較小，表明在九州島西南海域黑潮的流軸變化以準周期性為主，擺動幅度較大；斷面3 上的分解結果均較為平穩，但在2005年左右各層均出現一個明顯的大振幅波動，可能是受當時上游流量變化以及九州島南部、本州島南部黑潮流軸擺動的影響；與其他斷面相比，斷面4-6上各層的分解結果的振幅都要更大，但分解得到的任何一層都未發現穩定信號，可見本州島南部海域的黑潮流軸變化較為復雜；且趨勢項始終為正，表明在1993年至2015年這段時間內黑潮在本州島南部整體呈現離岸狀態。

圖6 基于EMD 的斷面1-2 離岸距離時間序列分解結果Fig.6 Decomposition results of time series of offshore distances along Section 1 and 2 based on EMD method

圖7 基于EMD 的斷面3-4 離岸距離時間序列分解結果Fig.7 Decomposition results of time series of offshore distances along Section 3 and 4 based on EMD method

3.2 黑潮流軸模態分類

SOM 也稱為自組織特征映射（SOFM），是一種無指導訓練的神經網絡算法，自組織的過程實際上就是一種無指導的學習，其通過自身訓練，自動對輸入的數據進行聚類。

由于最大梯度法采用逐列推進的方式尋找梯度最大值位置，則得到的黑潮流軸信息可看作一個緯度隨經度變化的映射，其中經度為自變量，緯度為因變量。因此，將基于月平均資料得到的黑潮流軸信息作為n維向量輸入到SOM 中，將黑潮流軸分為較為明顯的3 個模態（圖9）。由圖中可見，3個模態差異最明顯的區域是在本州島南部海域。紫線最為平直，離岸相對更近，對應于近岸模態，其所占比例高達54%，表明在1993-2017年所研究的時期內黑潮表層流軸在超過一半的時間內呈現近岸模態的特征；黑線離岸最遠，存在明顯的“大彎曲”特征，對應大幅度離岸模態，其比例為35.3%；青線所在位置介于上述二者之間，其所占比例僅為10.7%，可看作一個過渡狀態。

通過與黑潮主軸變化特征對比可以看出：黑潮主軸位置在中國東海和日本以南部分海域內相對穩定，且東海黑潮段較為平直，而在遠離日本島向東偏轉后，在黑潮延伸體海域受到中尺度渦旋的影響，主軸位置變化較為劇烈。

4 結束語

黑潮具有高溫、高鹽、流量大、流速快和流幅窄等特征，其流軸的時空變化對我國、日本等一些毗鄰國家和地區的氣候、漁業、航海安全以及海洋資源等具有顯著的影響?；贏VISO 高度計地轉流資料，采用改進的特征線法和最大梯度法，結合經驗模分解和自組織映射方法，分析了黑潮表層流軸的季節和年際變化規律，并揭示其與周邊海域水文環境的相關性特征。結果表明，黑潮流軸在本州島南部擺動幅度較大，整體呈現離岸狀態；在四國島南部海域擺動幅度較小，流軸幾乎緊貼岸線；在九州島南部由于吐噶喇海峽的影響流軸也存在準周期性的較大幅度的擺動。黑潮流軸的分類結果表明，在本州島南部海域，黑潮流軸在超過一半時間內呈現近岸平直特征，“大彎曲”和過渡狀態分別占35.3%和10.7%。