2020, Vol. 50
南大洋约占世界大洋总面积的22%，它由南太平洋、南大西洋、南印度洋三部分组成。在离开赤道的南大西洋海域，海表温度(Sea Surface Temperature; SST)存在一个显著的偶极子模态，即南大西洋副热带偶极子(South Atlantic Subtropical Dipole; SASD)[1]。它为南大西洋海表温度异常经验正交分解(Empirical Orthogonal Function; EOF)得到的第一模态，呈东北-西南偶极子分布。该模态具有年际[1-2]与年代际[2-3]两个显著的时间尺度，且锁向季节为南半球的夏季[1]。随后的研究进一步表明南印度洋[4]和南太平洋[5]也存在类似的偶极子现象。
Venegas最早于1996年在南大西洋海平面气压和海表温度共同变化的特征研究中讨论了SASD[2]。Fauchereau等在2003年提出SASD正事件的产生是由南大西洋副热带高压增强及南移所致[6]。Sterl和Hazeleger计算了SASD生成期间混合层热量的平衡，指出潜热占主要作用[7]。近年来的研究则讨论了海洋过程在SASD形成中的作用。2005年Hermes和Reason通过海洋环流模式(Ocean General Circulation Model; OGCM)指出，海表面热通量、埃克曼(Ekman)输运、上升流、下降流在热量输送中起着重要作用，但并未定量化给出各个项的相对贡献[8]。2011年Morioka等在研究SASD的生成时考虑混合层深度的变化。他们的结果表明，在气候态短波辐射下，当混合层深度变浅(深)时，混合层增暖(变冷)，从而导致了SASD正(负)事件的生成[1]。
SASD在年际上会受到南极涛动(Antarctic Oscillation; AAO)[5, 8]与厄尔尼诺-南方涛动(El Niño-Southern Oscillation; ENSO)的调制[2, 6, 8-9]。2014年Morioka利用海气耦合模式(Coupled General Circulation Model, CGCM)表明与AAO相关的罗斯贝驻波会引起南大西洋海表面气压异常，从而产生SASD。2015年Rodrigues研究指出，中太型El Nino会激发太平洋—南美波列(Pacific-South American wave train, PSA), 导致南大西洋副热带高压减弱, 进而产生SASD负事件。此外，太平洋多年代际振荡(Interdecadal Pacific Oscillation；IPO)可以通过热带太平洋与南大西洋遥相关波列影响SASD年代际变率[10]。
SASD作为南大西洋海气耦合的主要模态，其会对南非[1, 11]及南美[12-13]降雨产生影响。SASD正事件伴随着南大西洋反气旋的南移，将更多的水汽输送至南非(如：刚果盆地)，增加该地的降水。同时，SASD正事件引起巴西东南部气旋数量增多且逐渐向北移动，从而导致南美东部降水增多。
研究SASD年际变化的讨论有助于进一步分析南非及南美降水的年际变率，从而对周边国家的农业、工业发展提供指导。目前关于SASD的研究多集中于其生消机制和季节变化方面，但对SASD的年际变化鲜有讨论。本文首先分析了SASD的年际变化特征，接着利用模式数据根据温度倾向方程诊断了SASD区域内混合层温度的年际变化。诊断结果表明，SASD的年际变化主要来自于表面热力强迫项。进一步分析表面热力强迫项，可以确定SASD的年际变化受该区域短波辐射项调控。
1 数据及方法 1.1 数据本文使用哈德利中心全球海冰海面温度数据(Hadley Center Global Sea Ice and Sea Surface Temperature；HadISST), 空间分辨率为1°×1°，时间分辨率为1个月。(数据下载网址为：http://www.metoffice.gov.uk/hadobs/hadisst)。海表面气压场、风场、重力势高度场的数据源于NCEP-NCAR再分析数据，其空间分辨率为2.5°×2.5°，时间分辨率为1个月。(数据下载网址为：https://www.esrl.noaa.gov/psd/data/gridded/data.ncep.reanalysis.surfaceflux.html)。对于以上数据集，本文选取时间段为1960—2016年共计56年。首先利用最小2乘法去除线性趋势，再扣除气候态月平均数据后得到月平均异常值。本文采用ECCO2模式数据，其包含温盐(TS)、流场(UV)及海表面热通量(Qnet)等变量。数据存放格式为NetCDF格式，空间分辨率为1/4(°)×1/4(°)，时间从1992—2016年，分辨率为3天，垂直分辨率为从海表面5 m至底层5 900 m，共计50层(数据下载地址：http://apdrc.soest.hawaii.edu/datadoc/ecco2_cube92.php)。由于ECCO2模式数据未提供长波辐射，感热通量和潜热通量等变量，故使用NCEP-NCAR再分析数据中的海表面热通量数据做进一步分析。其空间分辨率为2.5°×2.5°，时间分辨率为1天。本文对热收支分析所得结果进行3个月滑动平均处理，并求取南半球夏季的平均值作为该年的代表。
1.2 数据验证经过多模式数据比对，ECCO2数据可以较好捕捉到SASD事件。图 1显示了分别利用HadISST与EC- CO2数据计算所得到的南大西洋气候态海表温度(见图 1(a), (b))与合成的SASD正异常事件(见图 1(c), (d))。两个数据集所得结果基本一致。将NCEP-NCAR与ECCO2热通量数据进行对比(见图 2)。图 2(a)为东北极1992—2016年海表面净热通量。红色线为NCEP-NCAR数据，黑色线为ECCO2数据。图 2(b)为西南极。二个数据变化大体相同，故使用NCEP-NCAR热通量数据做下一步的分析是合理的。
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(SASD正事件年份为1996/1997, 2011/2012。Positive SASD year is 1996/1997, 2011/2012. ) 图 1 (a) ECCO2数据，(b)HadISST数据合成的南大西洋气候态海表温度(单位：℃)，(c)ECCO2数据，(d)HadISST数据合成SASD正事件(单位：℃) Fig. 1 Composites of south Atlantic climatological SST for (a)ECCO2, (b) HadISST(Unit:℃), composites of positive SASD event for (c)ECCO2 and (d) HadISST(Unit:℃) |
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图 2 (a) 东北极，(b)西南极NCEP-NCAR (红色)与ECCO2(黑色)数据的表面净热通量(单位：W·m-2) Fig. 2 Net surface heat flux of NCEP-NCAR(red)and ECCO2(black)for (a) northeastem pole and (b) southwestem pole(Unit: W·m-2) |
本文采用温度倾向方程来诊断SASD混合层温度，其表达形式如下：
| $ \frac{\partial {{T}_{m}}}{\partial t}=\frac{{{Q}_{net}}-{{q}_{d}}}{\rho {{c}_{p}}H}-{{u}_{m}}\nabla {{T}_{m}}-\frac{\Delta T}{H}{{w}_{e}}+Res, $ | (1) |
其5项分别为温度倾向项，表面热力强迫项，平流项和垂直夹卷项和残余项[14-15]。式中：Tm为混合层垂向平均温度；右手边第一项中Qnet为表面净热通量；qd为通过混合层底部向下传送的热量。由于所研究区域混合层在夏季较浅为20~30 m，所以qd不可忽略。qd的计算采用经验公式：
| $ {{q}_{d}}={{Q}_{sw}}\left( 0.58\exp \left( -\frac{h}{0.35} \right)+0.42\exp \left( -\frac{h}{23} \right) \right), $ | (2) |
选取Jerlov所描述的TypeⅠ水体[16]。式中：ρ为海水密度；cp为海水比热容；H是混合层深度。本文采取混合层深度的定义为比10 m深度处位密大0.1 kg·m-3的深度[17]。右手边第二项中：um为混合层垂向平均水平流速；▽Tm为混合层垂向平均温度的水平梯度；第三项ΔT=(Tm-T-H-20m), 代表着混合层与夹卷水层的温度差。夹卷水层为混合层底下20 m处的水层[18]。we为夹卷速度，当we为负时，we取0。最后一项为残差项，包含混合、扩散及其他高频率的海洋过程与计算误差。
表面净热通量Qnet由4项组成，分别是感热通量Qh、潜热通量Qe、短波辐射Qs及长波辐射Ql。
| $ {{Q}_{net}}={{Q}_{h}}+{{Q}_{e}}+{{Q}_{s}}+{{Q}_{l}}。$ | (3) |
相应地
根据Morioka的定义[1]，SASD指数为西南极40°S~30°S，30°W~10°W与东北极25°S~15°S，20°W~0°锁向季节(12，1和2月)海表温度异常差[1]。
SASDI=[SSTA]西南极-[SSTA]东北极。
SASD指数如图 3(d)所示，其具有明显的年际周期。在1975, 1980, 1981年出现正最大值, 在1963, 1972, 1983年为出现负最大值。本文将SASD指数超过1的年份记为SASD事件，在1960—2016年中共计6个SASD正事件与9个SASD负事件。正事件与负事件在表一中列出。
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(SASD指数利用标准差进行标准化。The values are normalized by the standard deviation. ) 图 3 (a) 气候态海表温度(填色，单位：℃)与925 hPa风场(箭头, 单位：m·s-1)，(b)SASD正事件, (c)SASD负事件海表温度异常(填色，单位：℃)与925 hPa风场异常(箭头，单位：m·s-1)，(d)SASD指数时间序列(单位：℃) Fig. 3 (a)Climatological sea surface temperature (colors, Unit:℃)and mean wind field at 925 hPa(arrows, Unit:m·s-1), sea surface temperature anomalies(colors, Unit:℃) and mean wind anomalies at 925 hPa (arrows, Unit:m·s-1) for (b) SASD positive event, (c)SASD negative event and(d)Time series of SASD index(Unit:℃) |
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表 1 SASD正负事件 Table 1 Positive and negative SASD events |
图 3(b)，(c)分别合成了SASD正、负事件海表温度异常分布。在正事件时，东北极为负异常，西南极为正异常，负事件则与之相反。SASD的生成主要是副热带高压的南北移动所致。图 3(a)给出南大西洋气候态风场及海表温度场，在该海域常年存在一个反气旋风场。当SASD正事件发生时(见图 3(b))，东北极东南风加强，增加了海表面蒸发及上层海洋混合。此外加强的东南风还会引起离岸的Ekman输运及沿岸上升流，这些作用共同导致东北极变冷。西南极西风减弱，海表面蒸发及上层海洋混合相应减弱，使西南极升温。SASD负事件发生时，在南大西洋同样的位置会产生一个异常气旋(见图 3(c))。其会减弱东北极的东南风，加强西南极的西风，使东北极变暖，西南极变冷。
SASD指数为西南极与东北极海表温度异常之差。因此，本文先分别对SASD两个关键区的混合层温度进行诊断，后将两者做差得到SASD混合层温度的年际变化。
2.1 东北极与西南极混合层温度的年际变化利用公式(1)对东北极混合层进行热收支分析，结果如下：
图 4显示了东北极1992—2016年南半球夏季混合层温度倾向项、表面热力强迫项、平流项、垂直夹卷项和残余项五项的年际变化。可以看出温度倾向项具有明显的年际信号。在2008年前，东北极混合层温度变化趋势较大，2008年后该趋势减小。在1992、1994—1995、1998、2000、2002、2005—2007，2010—2013年混合层有增温的趋势，且在1994、2002、2007年增温趋势强烈。1993、1996—1997、1999、2001、2003、2008—2009、2014—2015年混合层呈现降温趋势，1996、1999、2003年降温趋势明显。观察图 4(b)~(e)可以看出，温度倾向项主要由表面热力强迫项做主导，水平项与垂直夹卷项可以忽略不计。但2009—2010年、2014—2015年温度倾向项与热力强迫项相反，其混合层温度的变化可能由平流项与垂直夹卷项所致。
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图 4 东北极(a)温度倾向项，(b)表面热力强迫项，(c)平流项，(d)垂直夹卷项，(e)残差项异常时间序列(单位:10-7 ℃·s-1) Fig. 4 Time series of anomalies of (a)temperature tendency terms, (b)surface thermal forcing terms, (c)horizontal advection terms, (d)vertical entrainment terms, and (e)residual terms for northeastem pole(Unit:10-7 ℃·s-1) |
图 5为西南极混合层的热收支分析，可以看出西南极在1992、1994、2001—2003、2005、2007、2010、2012、2014年混合层有降温的趋势，且在2007年降温趋势最大。在1993、1995—2000、2004、2006、2008—2009、2011、2013混合层有升温的趋势，在2008年升温趋势明显。在1995、1998、2000、2001、2003、2006、2011、2013、2014年西南极与东北极混合层温度具有同样的变化趋势。由图 5(b)~(e)可以得出混合层温度倾向项仍是由表面热力强迫项所主导。西南极水平项要大于东北极，这与Sterl和Hazeleger 2003年的研究吻合。在西南极有异常向南的巴西暖流，这会引起异常的经向平流热输送，所以西南极平流项的贡献大于东北极。西南极的残差项在2011年较大。在该年表面热力强迫项远大于温度倾向项。对于其原因现在尚不明确，可在以后的研究中进一步讨论。
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图 5 同图 4，但是为西南极混合层温度倾向方程各项异常的时间序列(单位:10-7 ℃·s-1) Fig. 5 As in fig. 4, but for time series of components anomalies for mixed layer temperature tendency equation in southwestem pole(Unit: 10-7 ℃·s-1) |
前文分析了东北极与西南极的混合层温度的年际变化。根据SASD定义，SASD指数为西南极与东北极海表温度异常之差。由此，本文得到对于SASD混合层的热收支分析(见图 6)。在1992、1994—1995、2001—2002、2005、2007、2010、2012年SASD指数呈下降趋势。多数年份SASD指数下降是由于西南极降温东北极升温所致。但1995年西南极与东北极混合层均增暖，西南极增暖幅度小于东北极。2001年西南极与东北极混合层均降温，但西南极降温幅度大于东北极。在1993、1996—2000、2003—2004、2006、2008—2009、2011、2013—2015年SASD指数呈上升趋势，多数年份是由于西南极升温东北极降温所致。但2000、2006、2011年西南极、东北极均升温，西南极升温幅度较东北极明显。2003年两者均降温，东北极降温大于西南极。2015年西南极温度不变，东北极降温。
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( ) 图 6 同图 4，但是为SASD混合层温度倾向方程各项异常的时间序列(单位:10-7 ℃·s-1) Fig. 6 As in fig. 4, but for time series of components anomalies of mixed layer temperature tendency equation for SASD(Unit:10-7 ℃·s-1) |
SASD混合层温度变化趋势仍是由表面热力强迫项做主导，但有所差异，如在2004、2015年表面热力强迫项与温度倾向项相反，2011年2者差异较大。水平项相对于垂直夹卷项较大，但二者贡献都很小。所以前人提出的由于Ekman输运导致SASD的形成原因可忽略。1998、2010—2011年残差项相对较大，该残差来自于西南极。总体而言对东北极混合层温度倾向的诊断较西南极更为准确。
将表面热力强迫项进行分解，可分为短波辐射项
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图 7 SASD(a)表面热力强迫项, (b)短波辐射项, (c), 长波辐射项, (d)潜热通量项, (e)感热通量项异常的时间序列(单位：10-7 ℃/s) Fig. 7 Time series of anomalies of (a) surface thermal forcing terms, (b)shortwave radiation terms, (c)longwave radiation terms, (d)latent heat flux terms and (e)sensible heat flux terms for SASD(Unit:10-7 ℃·s-1) |
对比图 6(b)第二项与图 7(a)，由于所使用表面热通量数据不同，图 6(b)为ECCO2热通量数据，图 7(a)为NCEP-NCAR热通量数据，所以量值有所差别但整体趋势保持一致。短波辐射项在1993、1996—2001、2003、2005—2006、2008、2010—2011年为正，且在1996—1999与2011年量值较大。在1992、1994—1995、2002、2004、2007、2009、2012—2015年为负，且在1994、2002、2004、2014年量值较大。长波辐射项和潜热通量项与短波辐射项变化趋势一致，但符号相反。三者可能受同样的因素影响。从量值而言，短波辐射项最大，是表面热力强迫项、长波辐射项与潜热通量项的2倍。后三者量值相近，感热通量项趋近于0。SASD的表面热力强迫项由短波辐射项，长波辐射项，及潜热通量项三者共同作用所致，感热通量项最小可忽略。表面热力强迫项的变化与短波辐射项的变化大体一致，与长波辐射项及潜热通量项相反。当短波辐射项使混合层有增温的趋势时，长波辐射项与潜热通量项的共同作用使混合层降温, 反之亦然。但在1999—2001、2007、2009—2010、2012年表面热力强迫项与短波辐射项相反，其主要由潜热通量项所致。故表面热力强迫项的年际变化主要由于短波辐射项的年际变化所调控，长波辐射项与潜热通量项对其起抑制作用。Moriaka在研究SASD的生成及消退机制时强调短波辐射通量的重要性，本文发现SASD的年际变化也仍由短波辐射项的年际变化所引起。
3 总结与讨论本文利用HadISST数据计算得SASD指数。该指数具有5—8年周期, 在1975, 1980, 1981年表现为正极大值, 在1963, 1972, 1983年表现为负极大值。1960—2016年中共发生6次SASD正事件和9次SASD负事件。
本文进一步基于ECCO2模式数据，根据温度倾向方程分析了SASD混合层温度的年际变化。在1992、1994—1995、2001—2002、2005、2007、2010、2012年SASD指数呈下降趋势。在1993、1996—2000、2003—2004、2006、2008—2009、2011、2013—2015年SASD指数呈上升趋势。多数年份SASD指数下降是由西南极降温东北极升温所致。但也有例外，如1995年西南极与东北极混合层均增暖，但增暖幅度西南极小于东北极。SASD指数上升多是由西南极升温东北极降温所致。但2000、2006、2011年两极均降温，东北极降温更明显。
SASD混合层温度的年际变化是由短波辐射项的年际变化所致。对SASD混合层温度进行热收支分析，结果表明表面热力强迫项起主要作用，水平项与垂直夹卷项贡献较小。后对表面热力强迫项进行分解，最终确定SASD混合层温度的年际变化是由短波辐射项的年际变化所造成。
本文目前只讨论到SASD的年际变化是由短波辐射项的年际变化所致，但对于引起短波辐射项年际变化的原因尚不明晰。短波辐射项受到短波辐射的变化与混合层深度的变化两个因素的调控。短波辐射与混合层深度二者相对贡献是如何分布的？短波辐射会受到云量的影响，同时局地风场也会改变混合层深度。进而风场与云量的年际变化又是如何产生的？这些问题将在下一步工作中继续讨论。
此外，SASD还具有显著的年代际信号，在这一低频时间尺度上，它可以通过海洋通道和大气通道影响南半球气候。在海洋通道方面，SASD信号可以由准静止的海洋罗斯贝(Rossby)波传播到西南印度洋，造成SST增暖[19-20]。在大气通道方面，SASD引起的海表温度异常会在大气中激发向东传递的南大西洋-澳大利亚波列，影响印度洋与澳大利亚[21]。本文将500 hPa重力势高度异常场回归到SASD年代际信号上得到向东传递的大气波列，如图 8所示。该波列具有5个交替的正负中心。三个正中心位于南大西洋，印度洋东部中纬度海域及整个太平洋中高纬度地区。两个负中心位于印度洋高纬地区及澳大利亚。该波列作为大气桥将南大西洋与下游连接起来。类似的波列曾在北大西洋研究过[22]。值得注意的是，SASD指数为正时，伴随着南太平洋中高纬度显著的正重力势高度异常。这表明SASD很有可能通过大气波列在年代际时间尺度上影响南太平洋中高纬度的风场降水等因素。而前人针对SASD影响南太平洋的研究较少，对南大西洋和南太平洋之间跨海盆过程认识不多。我们未来将进一步探讨SASD年代际信号通过大气波列，对南太平洋降水分布和强度等的气候影响。
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(SASD指数先去除线性趋势再进行13年滑动平均。图中画点区域代表置信水平通过95%的显著性检验。SASD index is linearly detrended first, and then processed with 13 year running mean. Stippling denotes areas where are statistically significant at the 95% confidence level. ) 图 8 500 hPa重力势高度异常(填色和等值线，单位：gpm)的年代际SASD指数回归场 Fig. 8 Regression map of 500 hPa geopotential height anomalies (colors and contour, Unit:gpm)against normalized decadal SASD index |
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