2. 中国海洋大学物理海洋教育部重点实验室,山东 青岛 266100;
3. 山东大学海洋研究院,山东 青岛 266237
在层化的海洋中,当正压潮流经变化剧烈的地形时,如海岛边缘、陆架坡折区及海底山脊等,会与地形相互作用产生内潮[1-2]。内潮在全球海洋中分布广泛[3-4],是海洋中正压潮能量转移、传播和耗散的重要载体,是驱动海洋营养盐垂向输运[5]、影响海洋结构和海洋环流[6],从而影响全球气候变化不可缺少的动力过程[7]。因此,探究海洋中内潮生成与传播的时空分布特征,对理解深海混合和物质能量输运等过程具有重要意义。
在探究内潮生成与传播的时空分布特征时,通常会将内潮信号分解为相干与非相干两部分[8-15]。正压潮与地形相互作用产生内潮,靠近生成源地的内潮与正压潮基本同相位,带通滤波后的内潮信号与调和分析结果基本相同,此时内潮主要集中在相干部分。随着传播距离逐渐增大,海洋中的大尺度环流和中尺度涡等多尺度动力过程会显著改变背景层结和背景流,对内潮的生成与传播产生重要影响,此时局地的内潮相位与源地正压潮相位不再一致,称为非相干部分。探究内潮生成与传播过程中非相干部分的时间变化和空间分布规律,对提高内潮模拟和预测的准确性、揭示多尺度过程对内潮的调制作用等方面至关重要[16]。
作为西北太平洋最大的边缘海,南海是中国重要的战略重地,在军事、经济、资源等方面意义重大;同时,南海还是全球海洋中内潮信号最为活跃的海域之一,且存在着多尺度动力过程,对内潮的生成、传播及耗散产生显著影响,是研究非相干内潮的天然试验场。与半日内潮相比,全日内潮在南海可传播至1 600 km以外,到达越南东部沿岸[17],影响南海混合的范围更大,且全日内潮的量值和季节性变化较半日内潮更加明显,其中冬季显著增强[18-19]。
近年来,前人对于南海全日内潮的非相干性研究已开展了一系列工作。基于现场观测数据,Pickering等[20]发现,受黑潮和中尺度涡的影响,吕宋海峡区域内潮的非相干性明显增强;Xu等[18]基于潜标观测数据指出,在吕宋海峡西侧的北部和南部,全日内潮的非相干性分别为35%和10%;基于潜标观测资料,Liu等[19]与Fang等[21]分别估计出吕宋海峡西侧深水海盆区域全日内潮非相干性约为15%和22%;Cao等[22]根据南海北部纬向潜标阵列观测资料, 探讨了南海北部内潮非相干性的空间分布规律。研究结果表明,从吕宋海峡西侧至西北大陆坡区域,全日内潮非相干性可以从20%逐渐增大至50%,而半日内潮的非相干性变化并不显著,基本在30%左右;基于观测数据,Lee等[23]发现,在东沙群岛的大陆坡区域,全日内潮的非相干性可增大至75%;同样基于观测资料,Xu等[24]则发现,在南海西北部的大陆坡区域全日内潮非相干性为60%,此时全日内潮的非相干部分绝对占主。可以看出,前人的研究工作和区域多集中于吕宋海峡与南海东北部海域,对南海西部和中南部的全日内潮非相干性研究较少,且对于内潮非相干性的研究手段多通过潜标观测,但这些现场观测研究同样局限于某些特定的海域,这使得人们对南海全日非相干内潮的认识支离破碎,缺少对南海各区域全日非相干内潮生成与传播时空特征的认识。因此,本文基于有限体积海岸海洋模型(FVCOM, Finite Volume Coastal Ocean Model)对南海及其毗邻水域的潮汐-环流耦合数值模拟结果,针对目前研究现状,探究了南海全日非相干内潮生成与传播的时空分布特征及影响南海全日内潮非相干性的潜在因素。
1 模式与方法 1.1 模式设置基于FVCOM构建的覆盖南海中北部海域的潮汐-环流耦合模型,经纬度范围为:105°E—130°E,5°N—30°N。本模型在水平网格设置方面共有39 044个网格节点(开边界节点为222个), 网格数为76 530个(开边界网格为442个),共包含三条开边界线;在垂向上共设计了41个sigma层,在深海大洋区域的水平分辨率为10 km,在重点关注的南海海域则设为6~8 km,网格分辨率由加密处到开边界处均匀过渡。
本模型采用了美国国家地学测量中心(National Geodetic Center)提供的数字水深数据库(Digital Bathymetric Database Version 5.2),同时结合了ETOP01和海图水深对数据进行验证,通过双线性插值的方法插值到网格点上,并对大洋海域里重点地形突变的区域进行平滑处理,模型水深如图 1所示。该模型的三维温盐初始场采用ECCO2模型提供的数据,气象强迫(风、蒸发、降水、气压、净热通量及净短波辐射通量等)采用美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction, NCEP)发布的气候预报系统再分析数据(CFSV2,https://rda.ucar.edu/datasets/ds093.1/)。该模型还基于Nudging方法对海表面高度(SSH)和海表面温度(SST)进行了同化模拟。其中,SSH同化数据来源于多高度计卫星数据融合产品(ftp://my.cmems-du.eu/Core/SEALEVEL_GLO_PHY_L4_REP_OBSERVATIONS_008_047/dataset-duacs-rep-global-merged-allsat-phy-l4);SST同化数据来源于NCEP提供的天平均最优插值海表面温度数据(OISST,https://psl.noaa.gov/cgi-bin/db_search/DBListFiles.pl?did=132&tid=86485&vid=2423),SSH与SST数据的空间分辨率为0.25(°)×0.25(°),时间分辨率为1 d。模型的开边界强迫包括:温度、盐度、环流及水位,同时加入潮波强迫,开边界潮位数据来自于TOPEX/ Poseidon Global Inverse Solution (TPXO 7.2)(取自Tide Model Driver,TMD),包含4个主要分潮:O1、K1、P1和Q1。
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( 红线代表开边界。Red lines denote open boundary. ) 图 1 模型水深图 Fig. 1 Model bathymetric chart |
该模型内模的时间步长为6 s,外模的时间步长为60 s。模型输出结果包括三维温度、盐度、环流及水位等,时间分辨率为1 h。该模型首先经过10年的气候态模拟得到较为稳定的初始场,然后自2011年1月1日起模拟至2014年2月1日。本文采用模型2013年11月1日至2014年2月1日(最后3个月)的模拟结果进行分析研究。
1.2 模式验证王昭允等[25]已对模式数据进行了正压潮和内潮的验证。四大分潮(O1、K1、P1和Q1)同潮图的对比结果显示:从整体相位和振幅的大小与空间分布上看,该模式模拟的与TPXO 7.2数据结果具有较好的一致性,这与前人的研究结果也基本相符合[26-27]。模拟的全日内潮能通量结果与Alford等[28]的潜标观测结果对比表明:在南部断面上,全日内潮向西北方向传播,且在传播过程中逐渐向南偏移;而在北部断面上,模式模拟的全日内潮能通量的传播方向较观测结果来说略微向北偏移,这很可能与模式初始设置时对地形进行的平滑处理有关。除此之外,在吕宋海峡北部的东脊和西脊之间,模式模拟的全日内潮能通量呈现出反气旋式结构,这与Alford等[28]和Buijsman等[29]的研究结果相一致。综上所述,该模式结果较为准确地模拟了吕宋海峡和南海中北部的全日内潮。
1.3 数据处理方法对模式的温度、盐度和流速数据进行垂向线性插值,并将流速进行正压流与斜压流分离后进行滤波提取全日内潮信号,使用的频带为[0.85,1.20] cpd。参考Nash等[30]和Pickering等[20]工作的方法,通过调和分析将原始的全日内潮信号分解为相干与非相干两部分,调和分析得到的结果即为相干部分,而从原始内潮信号中剔除相干部分后所得的差值则为非相干部分:
$U_{\mathrm{i}}=U-U_{\mathrm{c}}$, | (1) |
$u_{\mathrm{i}}^{\prime}=u^{\prime}-u_{\mathrm{c}}^{\prime}$, | (2) |
$p_{\mathrm{i}}^{\prime}=p-p_{\mathrm{c}}^{\prime}$ | (3) |
式中:U表示正压流速;u′表示斜压流速;p′表示扰动压强;下标i表示非相干;下标c表示相干。基于上述正压流速、斜压流速和扰动压强的相干—非相干分解结果,可以将内潮生成与内潮能通量分解为相干项与非相干项。
内潮生成量C可分解为:
$C=\frac{1}{T} \int_0^T p^{\prime}{ }_{\mathrm{b}} U \cdot \nabla(-H) \mathrm{d} t$, | (4) |
$C_{\mathrm{c}}=\frac{1}{T} \int_0^T p_{\mathrm{c}}{_\rm b}^{\prime} U_{\mathrm{c}} \cdot \nabla(-H) \mathrm{d} t$ | (5) |
$C_{\mathrm{i}}=C-C_{\mathrm{co}}$ | (6) |
其中p′b表示底部扰动压强。
内潮能通量F可分解为:
$F=\int_{-\mathrm{H}}^0<u^{\prime} p^{\prime}>\mathrm{d} t$ | (7) |
$F_{\mathrm{c}}=\int_{-\mathrm{H}}^0<u_{\mathrm{c}}^{\prime} p_{\mathrm{c}}^{\prime}>\mathrm{d} t$, | (8) |
$F_{\mathrm{i}}=F-F_{\mathrm{c} \circ}$ | (9) |
此外,为了衡量全日内潮的非相干性,可以用内潮非相干系数R来表示:
$R=\frac{\left|X-X_{\mathrm{c}}\right|}{|X|} \times 100 \%$ 。 | (10) |
式中:X表示内潮生成量或能通量;Xc表示内潮生成量或能通量的相干部分。R越大,代表内潮的非相干部分占比越大,相干部分占比越小,内潮非相干性越强。
2 结果与分析 2.1 南海全日非相干内潮生成的时空分布特征南海全日内潮的生成分布于多个区域,主要集中在吕宋海峡(LS)、东沙群岛(DS)、中沙群岛(ZS)、南沙群岛(NS)、海南岛南部(SH)和越南东部沿岸(DV)等海域[25]。影响全日内潮生成的因素众多,如地形、正压潮、背景层结和背景流等,都会显著改变内潮生成的量值大小,而内潮的非相干性很大程度上是由于内潮的相干部分与复杂多变的海洋动力过程相互作用产生的[31-32]。
图 2展示了南海冬季平均的全日内潮生成空间分布图。由图中各组成部分的空间分布来看,吕宋海峡与东沙群岛附近海域是全日内潮生成的重要源地。从3个月的时间平均结果来看,全日内潮的非相干性在吕宋海峡区域基本不超过20%,东沙群岛附近海域全日内潮的非相干性较强,且延西南方向有逐渐增大的趋势,其中在海南岛的东部海域,全日内潮的非相干性达到了70%,在越南东部沿岸,全日内潮的非相干性甚至达到了80%;除此之外,在南沙群岛的东部,尤其是在巴拉望岛西部沿岸,全日内潮的非相干性显著高于南海其他区域,全日内潮的非相干性可达85%,且范围更大。相比而言,中沙群岛附近海域全日非相干内潮的生成则明显较少。
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( (a)生成总项,(b)相干生成,(c)非相干生成,(d)非相干生成占生成总项的比重。(a) Time-mean baroclinic generation, (b) Coherent baroclinic generation, (c) Incoherent baroclinic generation, (d) the proportion of incoherent baroclinic generation in the total baroclinic generation. ) 图 2 南海冬季平均的全日内潮生成空间分布图 Fig. 2 The spatial distribution of diurnal internal tides over three months (winter) in the South China Sea |
针对不同的海洋动力环境,图 3展示了2014年1月6日南海全日内潮生成的空间分布图。相比于3个月的平均结果,吕宋海峡全日非相干内潮的生成显著增大,其中在西脊的中南部,全日非相干内潮生成占比可达70%以上;南海东北部陆坡区全日非相干内潮生成也显著增大,非相干性可达80%。沿东沙群岛西北部方向,全日非相干内潮生成占比也在明显增大,在海南岛东南部海域,全日内潮非相干性基本维持在60%以上,在越南东部沿岸海域达到最大,非相干性可达90%;在巴拉望岛西部海域全日内潮非相干性同样可达90%以上。
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图 3 2014年1月6日南海全日内潮冬季生成的空间分布图 Fig. 3 Spatial distribution of diurnal internal tides in the South China Sea on January 6, 2014 |
为了进一步探究影响吕宋海峡和南海东北部陆坡区全日非相干内潮生成增大的因素,图 4展示了3个月平均态(见图 4(a))与2014年1月6日(见图 4(b))背景流与海表高度异常(SLA)叠加的空间分布图,其中图 4(b)存在典型的黑潮分叉入侵形态。通过对比可以看出,黑潮入侵至吕宋海峡中部,一部分继续向西北方向入侵,另一部分则向东北方向入侵,且黑潮入侵的强度较大,在路径上与全日内潮的生成过程发生相互作用,从而使得局地内潮相位与源地正压潮相位不再一致。通过对比可知,这可能是吕宋海峡和南海东北部海域全日非相干内潮生成显著增大的关键因素,这也与Pickering等[20]的研究结果相一致。
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( 黑色箭头表示背景流场,填色表示海表高度异常。Black arrows denote background current, Colors are sea level anomaly ) 图 4 3个月平均态(a)与2014年1月6日(b)背景流与SLA叠加的空间分布图 Fig. 4 Spatial distribution of background current and SLA in Luzon Strait on three month average(a) and January 6, 2014(b) |
吕宋海峡作为主要生成源地,大量全日内潮生成后向西传播进入南海内区,继续沿西南方向传播,最后在陆架陆坡区破碎耗散。海洋中的大尺度环流、中尺度涡等多尺度动力过程会显著改变内潮传播的相速度,进而改变内潮的传播路径和相位,使内潮发生折射[28-29],从而导致内潮的非相干性增强。
图 5展示了南海冬季平均的全日内潮能通量空间分布图。从图中可以看出,在吕宋海峡区域,全日内潮能通量主要分为两部分,分别向西北太平洋和南海方向传播,且能通量强度逐渐减弱。传播至吕宋海峡西部海域进入东沙群岛后,能通量显著减少,但随着传播距离的增加,全日内潮能通量的非相干性逐渐增大。从吕宋海峡西侧至西北大陆坡,全日内潮非相干性从15%逐渐增加到55%,传播至东沙群岛附近海域时全日内潮能通量非相干性达到60%,在海南岛东南部和越南东部沿岸能通量非相干性可达75%;传播至南沙群岛附近海域时全日内潮能通量非相干性同样可达70%以上。
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( (a)能通量总项(填色), (b)相干内潮能通量(填色),(c)非相干内潮能通量(填色),(d)非相干内潮能通量占比(填色)。(a) Time-mean baroclinic energy flux(shaded), (b) Coherent baroclinic energy flux(shaded), (c) Incoherent baroclinic energy flux(shaded), (d) the proportion of incoherent baroclinic energy flux in the total baroclinic energy flux(shaded). ) 图 5 南海冬季平均的全日内潮能通量空间分布图 Fig. 5 The spatial distribution of diurnal baroclinic energy flux over three months (winter) in the South China Sea |
受海洋中多尺度动力过程的影响,全日内潮从吕宋海峡传入南海内区,能通量的非相干性显著增强。图 6展示了2013年12月30日南海全日内潮能通量的空间分布。与3个月平均的结果对比可以看出,在吕宋海峡生成的全日内潮向西传入南海内区时,能通量明显向北折射,而后继续沿西南方向传入南海,显著改变了全日内潮的传播方向。在东沙群岛、越南沿岸、中沙群岛和南沙群岛附近海域,能通量的非相干性可达90%以上,且在中沙群岛和南沙群岛影响范围明显更大。
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( (a)能通量总项(填色), (b)相干内潮能通量(填色),(c)非相干内潮能通量(填色),(d)非相干内潮能通量占比(填色)。(a) Time-mean baroclinic energy flux(shaded), (b) Coherent baroclinic energy flux(shaded), (c) Incoherent baroclinic energy flux(shaded), (d) the proportion of incoherent baroclinic energy flux in the total baroclinic energy flux(shaded). ) 图 6 2013年12月30日南海全日内潮能通量的空间分布图 Fig. 6 Spatial distribution of diurnal internal tides energy flux in the South China Sea on December 30, 2013 |
为了进一步探究南海全日内潮能通量非相干性增大的因素,图 7展示了3个月平均态与2013年12月30日南海全日非相干内潮能通量占比与背景流叠加的空间分布图。相对于平均态的结果而言,图 7(b)在吕宋海峡存在较强的黑潮入侵,且在西部存在一个明显的涡对(冷涡和暖涡)。在吕宋海峡生成的大量内潮进入南海内区,经过涡对后能通量的非相干性显著增大,这说明该过程对内潮的传播产生了明显的调制作用。由图 6和7可知,受这一涡对的影响,全日内潮能通量的非相干性从35%增大到70%,变化幅度可达35%。
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( 黑色箭头表示背景流,填色表示非相干占比。Black arrows denote background current, Colors are diurnal incoherent proportion. ) 图 7 3个月平均态(a)与2013年12月30日(b)南海全日非相干内潮能通量占比与背景流叠加的空间分布图 Fig. 7 Spatial distribution of the proportion of diurnal incoherent internal tides energy flux and background current on three month average(a) and December 30, 2013(b) |
基于FVCOM数值模式构建的潮汐-环流耦合模型,探究了南海全日非相干内潮生成与传播的时空分布特征,得到主要结论如下:
(1) 平均而言,冬季全日非相干内潮生成占比在吕宋海峡基本不超过20%,从东沙群岛西北部至海南岛南部和越南东部沿岸,全日非相干内潮生成呈增大趋势,在海南岛附近海域非相干内潮生成占比可达70%,在越南东部沿岸和巴拉望岛西部海域非相干生成占比可达80%。当存在分叉形态的黑潮入侵时,对吕宋海峡西脊和南海东北部陆坡区影响较大,全日非相干内潮生成占比可达80%。
(2) 平均而言,全日内潮能通量从吕宋海峡进入南海后向西南方向传播,随着传播距离的增加,全日内潮能通量的非相干性逐渐增大。当传播至海南岛和越南东部沿岸,全日内潮能通量的非相干性可达75%,在南沙群岛附近海域,全日内潮能通量的非相干性达70%。受涡对(暖涡和冷涡)影响,当传播至南海中部深海盆时,全日内潮能通量的非相干性从35%增大到70%,变化幅度可达35%。
模式结果表明,南海各区域全日内潮在生成与传播过程中存在显著的时空分布特征,这是由于海洋中存在复杂多变的多尺度动力过程对内潮的生成与传播产生重要影响。因此,在未来的研究中会针对模式数据设计对照实验组,进一步探究在不同背景层结和背景流情况下南海全日非相干内潮的时空分布特征。
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2. The Key Laboratory of Physical Oceanography, Ministry of Eduction, Ocean University of China, Qingdao 266100, China;
3. Institute of Oceanography, Shandong University, Qingdao 266237, China