2. 上海海洋大学 大洋渔业资源可持续利用省部共建教育部重点实验室, 上海 201306
舟山近海海域位于中国东海西北部的陆架浅海区,岛屿密布,海岸线曲折,沿岸等深线主要呈南北走向,分布比较密集,自西向东水深变化较快。舟山海域是我国近海重要的上升流发生区[1],上升流可以将深层的营养盐带到表层,促使上层水生生物生长和繁殖,增加该海域的生物多样性[2],从而形成我国最大近海渔场之一的舟山渔场。因此,研究舟山海域上升流的时空变化及其形成的动力机制,有助于促进对舟山海域对渔场形成和渔业资源变化等的研究。
较早关注和研究我国东部近海的上升流现象,特别是对舟山近海海域上升流的研究可以追溯到二十世纪六十年代初期[3] 。此后,通过现场观测资料也验证了舟山近海存在上升流现象[4],并有研究提出地形和风的作用是形成上升流的重要原因[5]。此外,黑潮北上余脉和台湾暖流对该海域的上升流起到主要作用[6, 7];利用该海域的卫星遥感观测资料,验证了上升流特征,并认为风场是上升流形成的重要原因[8, 9, 10]。此外,潮汐与地形的非线性作用也可以引起上升流[11];黄祖珂等[12]、罗义勇[13]、吕新刚等[14]对于舟山近海海域的数值模拟,表明潮致上升流也是一个重要机制。这些研究揭示了舟山近海海域产生上升流的不同机制,如潮汐、地形变化、台湾暖流和风场等,并且这些因素往往相互作用产生更加复杂的上升流特征,并存在显著年际差异[8, 9]。而舟山近海海域地形稳定,该海域潮汐主要以非正规半日潮为主,台湾暖流深层水的温、盐性质较为稳定,季节变化及多年变化也不太明显[15, 16],而影响该海域的风场的变化受到天气系统和气候条件的影响,对上升流的季节及年际变化具有重要的影响作用。为此,本文利用高分辨率的卫星遥感海表面温度(SST)资料,以及QuikSCAT和WindSat海面风场资料,通过经验正交函数(EOF)分解和相关性分析,探讨了舟山海域(121°E-124°E,29°N-30°N)夏季上升流的时空分布及变化特征,并结合Emkan体积输运理论估算了风对舟山海域沿岸上升流的效应。
1 资料和方法 1.1 卫星遥感SST资料及风场资料本文根据舟山近海海域夏季上升流对应的海表温度(SST)低温异常的特征,选用由美国国家海洋数据中心提供的2002-2013年6-9月多尺度超高分辨率的卫星遥感SST再分析数据(http://www.nodc.noaa.gov/SatelliteData/ghrsst/accessdata.html),其空间分辨率约为1.1 km,对应研究海域的经度和纬度范围分别是121°E-124°E和29°N-32°N。
选用的海面风场数据是美国宇航局(NASA)提供的微波遥感QuikSCAT(Quick Scatterometer)风场数据(时间跨度为2002-2009年)和WindSat(时间跨度为2010-2013年)资料集(http://www.remss.com/)。这两个风场数据集的空间分辨率均为0.25°×0.25°。
1.2 EOF分析方法与Ekman体积输送经验正交函数分解(EOF)方法能够应用于大气和海洋要素的时空特征分析,而得到广泛的应用 [17]。本文将使用该方法开展舟山海域SST在7月和8月时空特征的分析,首先计算了研究海域SST多年月平均距平值,再通过EOF分析分别计算7月和8月海表温度异常的前两个空间模态以及时间系数,并计算其对应第k个模态的方差贡献率:
以及累积方差贡献率:
使用NORTH等提出的计算特征值误差范围来进行显著性检验[18]。X的方差λ可以简单地用特征根的大小来表示。特征值越高说明其对应的模态越重要,对总方差的贡献越大。其中,第k个模态对总方差解释为:
为了解实际资料分析中得到的空间模态是否是随机的,需要对分析结果进行统计检验。采用NORTH等[18] 提出的特征值λk的误差范围:
根据卫星遥感再分析SST数据,舟山近海海域2002-2013年多年月平均的海表温度分布如图1所示。自6月份开始,舟山近海海域以舟山群岛为中心,在122~123°E,29.5~31°N范围内,表现为一个弱的低温中心,温度低于同纬度的值约为0.5 ℃;7月,该低温中心进一步增强,面积扩大,中心温度低于25 ℃(邻近海域温度>26 ℃),温度低于同纬度的外海水温1 ℃左右;8月该表层低温中心进一步扩大,最低温度低于26.5 ℃(邻近海域温度接近28 ℃),温差达到1.5 ℃左右;9月,舟山群岛为中心的低温中心减弱,与邻近海域的温差在0.5 ℃以下。由此可得,舟山近海海域以舟山群岛为中心的区域在7月和8月呈显著的低温特征,比同纬度的外海表层水温低1.5 ℃左右,这与以往研究揭示的夏季上升流现象相一致[8, 10],上升流的作用将深层低温水带到表层从而维持表层的低温。
为进一步探讨舟山近海海域夏季上升流的时空特征,以7、8月份为例,对该海域夏季的月平均SST距平场(SSTa)进行EOF分解,获取SST方差变化的空间模态和时间变率。7月份前两个模态方差贡献率分别为71.66%和16.55%,8月份前两个模态方差贡献率,分别为87.03%和7.30%,并均通过了显著性检验。如图2所示,在95%的置信度下,7、8月份前两个模态的特征值误差相对独立,没有重叠,即前两个模态具有显著差别,能够分别代表该海域海表异常时空变化信号。下面将分别对该海域海表异常的前两个模态所反映的不同月份上升流的时空变化规律进行分析。
舟山近海海域夏季7月份SSTa经EOF分解得到的第1模态时空分布如图3所示。由图可见,在整个研究海域第一模态均为正相关,SSTa在空间上具有很好的整体一致性,在研究时间区间SSTa与较大范围的温度变化相一致。
7月份,正值长江、钱塘江入海径流剧增时期,因偏南风的作用沿岸流呈舌状往北流,舟山群岛处的流速相对较小,因此SST变率较小的值出现在舟山群岛海域,温度变化相对周围海域较稳定,表明此处存在强盛的上升流。对应的第一模态时间系数为正值时,表现为整个海域SST偏高。反之,则为偏低。由图3(b)第一模态的时间系数可知,2002、2003年夏季SST偏低,2004-2008年呈偏高趋势,2009、2010年降低,2011-2013年又升高,基本保持2-3年的年际变化周期。
由图4(a)可以看出,第二模态的SSTa变化趋势在空间上呈现西北部海域为正值,东南部海域为负值的反相分布特征,表明这两个区域具有相反的海表温度变化趋势。夏季,东海北部近海以东南风居多,东海南部盛行西南风,海表温度变率较大。图4(b)为第二模态时间系数,时间变化系数为正值时,表现为西北部海域海表温度上升和东南部海域的海表温度下降,时间变化系数为负则说明西北部海域海表温度下降和东南部海域的海表温度上升。由第二模态的时间系数也可以看出,与第一模态反映的SST变化类似,以西北部海域为例,2002、2003年夏季SST偏低,2004、2005年呈偏高趋势,2006-2008年又表现为偏低,而后2009、2010年升高,2011、2012年降低,2013年又升高,2-3年的变化周期更为明显。
与图4(a)类似,8月份海表温度异常的第一模态(图5a)在整个研究海域均为正相关,这表明该海域SST变化趋势在空间上具有很好的整体一致性。8月份偏南风相对减弱,舌状沿岸流有所减弱。SST变率值大体呈南北走向,从北向南递减。对应的第一模态时间系数为正值时,表现为整个海域SST偏高。反之,则为偏低。由图5(b)可知,2005、2009、2011和2012年的8月份该海域温度偏低,其他年份偏高,SST随年份呈波动变化,但并没有显著的变化周期。
由图6(a)可以看出,第二模态的SST变化趋势在空间上呈现西北部海域为负值,东南部海域为正值的反相分布特征,说明这两个区域具有相反的变化趋势,但是变率为0的等值线相对7月份向北偏移,上升流中心区SST变率并不显著。由图6(b)可以看出,8月份SST随时间不断变化,但是变化周期不是十分明显。
综合7月和8月的SST异常分析可知,舟山海域夏季上升流不仅有长周期的年际变化,而且也随月份有短期变化。由于7月主要盛行西南风,8月则以东南风为主,因此,SST变率分布和大小都有所不同。
2.3 风速风向对上升流的影响为检验夏季风对舟山海域上升流的影响,将两个数据集12年的风场数据进行平均,选取舟山海域7、8月份的多年月平均资料对上升流的风生机制进行研究。
图7给出了7、8月份2002-2013年的多年月平均风场。由图7(a)可得,7月份31°N以北沿岸海域受东南风控制,以南基本受西南风控制,因此上升流区基本受西南季风的控制;图7(b)则显示,8月份整个海域基本受到东南风或者东风控制。
由于舟山海域处于东亚季风带,舟山海域夏季主要盛行偏南风,而西南风更有利于舟山海域上升流的形成,风沿岸吹产生风生上升流,这里,通过经向风、纬向风来探讨风场和上升流关系[10]。所取上升流区范围为29.5°N-30.5°N,122°E-123°E ,图8-11给出了上升流区的SST和经向风以及其距平的分布。其中经向风为正值时,表示南风,负值时表示北风;纬向风为正值时,表示西风,负值时表示东风。
由图8可以看出,2002年到2013年间,7月上升流区SST平均在25 ℃左右,2011年最低,温度为24.59 ℃,2012年最高,为26.44 ℃。7月份经向风为南风,平均风速约为7 m/s,最小值出现在2002年,为5.27 m/s,最大值出现在2013年,为8.27 m/s。很明显,2002-2013年间,海表温度与经向风大致成反比关系,即,经向风速增大,海表温度降低,由此引起的上升流运动较为明显,反之则相反。两者之间的反相关系由图9也可以看出,经向风距平与SST距平呈明显的负相关关系,并且随时间呈2~3年的周期性变化。其中,2012年SST与风场负相关程度最为显著。7月份纬向风基本是以西风为主,只有2002、2006和2008年是东风风向。7月份纬向风绝对值平均在1 m/s左右,要比经向风小很多,2003年最高为2.57 m/s,2010年最低,只有0.17 m/s。由图9可知,纬向风距平和海表面温度距平也有着一定的负相关关系,西风风速越大,SST越低。由此可得,西风与低SST有关,而且强度越大,SST越低。
综合7月份经向风、纬向风与月平均SST的关系分析可得,西南风与SST低值有密切关联,其强度越大,上升流越强盛,而且风场和SST的变化都有显著的年际变化,变化周期约为2~3年。
由图10可知,8月份,从2002年到2013年期间,SST基本维持在27 ℃左右,2011年最低,温度为26.1 ℃,2006年最高,为27.66 ℃,而2006年对应的经向风大小几乎为零,2004年,经向风达到最小值-1.79 m/s,表明这两年风场几乎为东风所控制。经向风的最大值出现在2007年,为6.88m/s。由图11可以看出,8月份SST变化并不显著,虽然2004年和2006年有明显的负距平,但由于这两年上升流区受到东风控制,风向岸吹,并不利于上升流的发展,所以,SST变化不大。经向风距平和纬向风距平在2002-2013年间有着显著的周期性波动,两者变化趋势大体一致,但8月份偏东风较强,SST和经向风的负相关关系虽然仍存在,但是负相关程度比7月份要小一些,这是由于7月份的西南风向8月份的东南风或东风转变的缘故。
为进一步分析风场的作用,本文以Ekman输运理论定量计算经向风引起的上升流的贡献。
假设稳定风场以y方向作用引起Ekman体积输运,海水运动方程可以简化为:
其中,科氏参数f=2Ωsinθ,Ω为地球自转角速度,θ为研究海域纬度,ρw是海水密度;τy是y方向的风应力分量,τy=ρaCDU102;ρa为海平面上的空气密度,取作1 kg/m3,CD是拖曳系数,取为2.5×10-3 ,U10为海面10 m高度处的风速。
稳定风场作用海域的水深为 D,沿风区作用的空间尺度为Y,上升流发生的离岸海域尺度为X,风场引起的Ekman体积输运 q 可以表示为自海底至海面的积分:
这种风场作用下,在离岸X的范围内,Ekman体积输运引起的上升流速度:
根据图1卫星资料显示上升流发生的空间范围,取X=50 km,研究海域纬度在30° N,从2002-2013年计算的夏季平均经向风速,7月份 和8月份沿岸风速分别为6.6 m/s和4.7 m/s,依据(7)计算得到的上升流速度值分别是3.0×10-5 m/s 和1.5×10-5m/s ,7月份风生上升流的大小是8月的一倍以上。舟山海域水深在20到60 m,由西北向东南递增,夏季温跃层达50 m[19],50 m处深层低温海水以7月份风生上升流速度上升到海面需要的时间在19 d左右,这对8月的海表异常低温具有显著贡献,而在不同年份盛行的南风发生更早,就会引起更强的低温 [20]。
3 结论舟山海域上升流的形成与发展受海水层化、潮汐、地形、台湾暖流及风场等多种因素的影响,而风场对上升流的作用又受到天气和气候条件的影响,具有一定的季节和年际变化特征。本文主要利用2002-2013年6-9月的卫星海表温度及风场数据分析了该海域夏季上升流的时空分布特征,并初步探讨了风对上升流的作用,结论如下:
(1)舟山海域低温海水的时空分布及其变化反映了本海域上升流的变化。根据多年月平均6-9月的SST气候态卫星图像显示,舟山近海海域夏季(7、8月)存在强盛而稳定的上升流现象。
(2)海表温度异常的EOF分析结果显示,7月份前两个模态方差贡献率分别为71.66%、16.55%,8月份前两个模态方差贡献率分别为87.03%和7.30%,并均通过了显著性检验。7、8月第二模态SST异常空间分布呈东北反相分布,同期东海北部近海以东南风居多,东海南部盛行西南风,因此,第二模态SST异常空间分布与风场呈一致趋势。
(3)相关分析表明,风场与舟山海域夏季上升流时空变化具有密切关系,且经向(南风)风速是形成舟山海域上升流的有效风速。7月份主要受西南风的控制,上升流区SST变率达到最大,西风和南风与SST呈显著负相关关系,并随时间有2~3年的变化周期。8月份风向逐步转为东南风或东风,经向风速也有所下降,SST变率相对7月份减小,风向风速随时间呈波动变化,但是周期并不明显。7月平均经向风速比8月大2m/s左右,风生上升流大小是8月份的两倍。
文中采用卫星微波遥感资料,分析具有短周期和长周期变化特点的风生上升流时空特征,有利于提高多云海域的SST和海面风场数据质量。但本文重点讨论了风对上升流年际变化的作用,风场的季节变化对于上升流的影响,仍有待于进一步研究。且由于舟山海域水文环境的复杂性,该海域的低温与海水温度的垂直结构密切相关,因此,需要综合现场观测、卫星遥感和数值模型等多种手段,进一步探究影响舟山海域上升流形成的潮汐、地形等多种因素的相互作用。
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