孟加拉湾上层海水盐度季节变化的评估外文翻译资料

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孟加拉湾上层海水盐度季节变化的评估

摘要：在每年夏季风期间，大量的雨水和径流会注入孟加拉湾。这种淡水注入的影响在一年之中会逐渐反转，近海表盐度会在下一次雨季来临之前恢复到前一次雨季之前的盐度水平。虽然夏季使盐度变小的作用机制是清晰的，但是如何让盐度恢复到之前状态的过程还不甚清楚。为了研究这个过程，作者使用HYCOM( The HYbrid Coordinate Ocean Model)模式的数据同化输出结果，构建了一个综合流域、近表层、季节性的盐度收支计算模型。从盐度收支结果来看，垂直盐度通量是平衡夏季近表层盐度变小的主要原因。垂直盐度通量在夏季风之后的几个月中最大，此时近表层盐跃层最强。这个结果受制于HYCOM错误的表现了海湾盐度的一些关键区域。尤其是该模型偏高估计了赤道附近的东印度沿岸流的盐度。尽管存在一些偏差，但是这些结果仍然表明垂直过程在海湾近表面盐度手指中起着重要作用。

1 前言

孟加拉湾的盐度变化对该海区的物理过程有着重要的影响。这种影响主要从盐度影响的海湾近表层分层得出。在海湾的上50m处，盐度随着深度迅速增加，并且通常在表面附近形成强烈盐跃层（e.g., Shetye et al. 1996; Thadathil et al. 2007）。这种近表层盐跃层会形成一个相对较浅的混合层并且促使表层之下形成障碍层（Vinayachandran et al. 2002; Thadathil et al. 2007）。障碍层将表层混合层与猪温跃层分离，并使混合层下的温度存在异常(Girishkumar et al. 2013)。因此，通过对海湾近表层热量垂直分布的强大控制，孟加拉湾的盐度变化可以间接地影响诸如夏季风的主动断裂周期的过程(Sengupta et al. 2001; Vecchi and Harrison 2002)和区域热带气旋的发展(Sengupta et al. 2008; Neetu et al. 2012)。

鉴于孟加拉湾盐度的重要性，许多研究试图更好地了解盐度的季节变化率。通过这些研究我们了解到孟加拉湾北部具有北印度洋最为极端的盐度变化(Rao and Sivakumar 2003; Sharma et al. 2010)。这主要是由于诸如恒河，雅鲁藏布江和伊洛瓦底德等河流的季节性淡水注入。研究还表明，表面流对于海湾内的的淡水在分配起到重要作用。(Rao and Sivakumar 2003; Nyadjro et al. 2010)。特别是东印度沿岸流（EICC）被认为是淡水从孟加拉湾到更大的印度洋的出口。此外，很多近期的研究开始重视近表层垂直混合在盐度收支中的作用(e.g., Vinayachandran et al. 2013; Benshila et al. 2014; Akhil et al. 2014)。这些研究提出了垂直盐度通量对夏季季风后近表层盐度的恢复起到关键作用。

尽管有这样的进展，关于海湾近表层盐度的季节性变化的许多重要问题仍然不能令人满意地回答。虽然我们知道与夏季风相关的淡水通量将会降低近表层盐度，但是我们并不完全了解补偿这些变化的机制。来自孟加拉湾的淡水出口通道也很不清楚。虽然EICC的淡水通量受到很多关注，但其他地区，特别是安达曼海的淡水出口的多样性和区域范围在很大程度上是不明确的。 另外，垂直混合在维持近表层盐度平衡方面的重要性也是不清楚的。 一些研究表明，海湾中的盐度输运主要发生在水平方向，垂直混合的影响可以忽略不计(e.g., Rao and Sivakumar 2003)，而其他研究提出垂直混合是控制近表层盐度的主导过程(e.g., Vinayachandran et al. 2013; Benshila et al. 2014; Akhil et al. 2014)。

为了解决这些问题，我们考虑了一个综合流域、季节性、近表层盐度收支，其中考虑了水平和垂直盐度通量。 尽管一些研究已经分析了海湾不同区域的盐度变化率（e.g., Akhil et al. 2014; Pant et al. 2015; Drsquo;Addezio et al. 2015），但还没有一个针对整个孟加拉湾地区的完整的、流域综合的盐度收支分析。通过将整个流域纳入我们的分析，我们可以直接考虑降雨和陆地径流的淡水注入。这种方法使我们能够评估海洋过程的累积效应如何平衡淡水通量对近表层盐度的影响。

建立这样一个收支的主要障碍是孟加拉湾实测数据的缺少。特别是海湾沿岸地区和安达曼海的数据很少。为了克服这些局限性，我们转而从HYCOM的数据同化模型输出。我们选择HYCOM，因为它是广泛使用的、最先进的、高分辨率的海洋模型，已在其他海洋区域得到彻底的验证（Chassignet et al. 2007）。HYCOM的可靠性得到其数据同化方案的支持，其中包含几乎所有公开提供的实测和遥感数据。在孟加拉湾中，同化的数据主要来自海面温度（SST）和海面高度（SSH）的浮标，系泊和卫星资料。由于HYCOM进行了数据同化，我们认为其海洋状态估计更像是其他基于观测的网格数据产品，比如优化内插的网Argo数据，比纯粹的动力模式输出更符合Akhil等人（2014）的描述。该HYCOM产品与其他基于观测的网格数据集之间的主要差异是数据插值的方式。在我们的例子中，HYCOM基本上充当海洋数据的“动力内插器”（ lsquo;lsquo;dynamic interpolatorrsquo;rsquo;），因为它结合了广泛的观测数据来产生与海洋的动力约束一致的海洋状态估计。

我们的论文提纲如下：在第2节中，我们讨论了本研究中使用的数据和模型输出。在第3节中，我们提供了一个由HYCOM模拟的北印度洋季节变化情况，特别关注孟加拉湾。 在第4节中，我们通过将模型的估计与Argo数据进行比较，来评估HYCOM在孟加拉湾中的盐度输出的有效性。在第5节中，我们得出了孟加拉湾上层海区的盐度收支，并讨论了HYCOM的数据同化和海面盐度（SSS）如何影响我们的分析。 在第6和第7节中，我们展示并讨论了我们的收支分析结果。在第8和第9节，我们提供了我们的总结和结论。

1. 模型输出和数据

A HYCOM NCODA全球分析

HYCOM是一个原始方程、海洋整体环流模型，通过解五个预报方程、两个水平动量方程、一个质量连续性方程和两个守恒方程来得到热力学变量（Bleck 2002）。该模型具有混合垂直坐标系，其与开放分层海洋中的等摩尔变化不同；笛卡尔坐标系在忽略分层、近表层海洋中；和地形附近的主要地形特征。在上层海洋中，垂直坐标可以根据分层的变化在等回数和笛卡尔坐标之间进行变换。这种混合垂直坐标系的主要优点是允许在海洋中使用复杂的非混合方案，而不会影响海洋内部的计算效率。对于这里讨论的模型运行，通过K-profile参数化（KPP）方案（Large et al.1994）对整个水柱的垂直混合进行了参数化。Bleck（2002）提供了HYCOM的控制方程，混合方案和数值算法的详细描述。

HYCOM是HYCOM数据同化海洋建模联盟的核心部分(Cummings 2005; Metzger et al. 2014)。在这个系统中，HYCOM与大气循环模型和海洋资料同化计划相结合，来产生近乎实时的后报、实时预报和对海洋物理状态的预报。对于本研究中使用的运行，该模型被海军作战全球大气预报系统（NOGAPS）强制执行。 NOGAPS是用于短期天气预报的大气总体循环模型（Rosmond et al. 2002）;它已被海军全球环境模型（NAVGEM）大气模型所取代。 NOGAPS提供3小时表面强度的风应力，风速，热通量和降水。使用散度公式确定蒸发和表面热通量。径流注入以河流口附近的人为强降水的方式引入。模拟河流流出是基于Barron和Smedstad（2002）描述的径流注入气候学。应该注意的是，虽然HYCOM和NOGAPS相互促进，但他们并未完全耦合，是由于NOCOMPS的输出在HYCOM预报期间保持固定，反之亦然。

数据使用海洋耦合海洋数据同化（NCODA）方案（Cummings 2005; Metzger et al. 2014）进行了同化。 NCODA吸收了大量近乎实时的海洋数据，包括来自XBT，Argo浮标和停泊浮标的实时温度和盐度剖面，以及卫星数据衍生的SST和SSH。在孟加拉湾中，实时数据主要来自散布在整个海湾的Argo剖面，以及海湾东南部非洲 - 亚洲 - 澳大利亚季风分析和预报（RAMA）系泊研究停泊阵列（McPhaden et al. 2009）。我们注意到，卫星SSS在近期的实验中已被吸收，但并没有包括在本研究中使用的模型运行中。 NCODA使用多变量最优插值程序来吸收数据，该过程在时间上向前和向后应用，以确保模型状态变量的平滑调整。调整受地理平衡约束，使得对密度场的任何调整与速度场中的比例调整相结合，反之亦然。除了同化数据之外，该模型还将其SSS值放宽至极地科学中心水文气候学（PHC）观测气候态数据（Steele et al. 2001）。在孟加拉湾中，PHC相当于1998年的Levitus气候学（Levitus climatology）。

在本研究中，我们分析了全球数据同化的HYCOM 1/128（GLBa0.08）实验的HYCOM输出，在官方HYCOM数据服务器（http://hycom.org/dataserver/glb-analysis, 2014年8月访问）上列为90.6,90.8和90.9。 这些实验从2008年9月到2013年7月，提供了全球逐日盐度、温度和水平速度的数据。 这些变量在具有0.08°水平分辨率的32个恒定z坐标面上可用。

B 辅助数据

除了上述的HYCOM实验之外，我们用观测数据进行补充分析。为了测试HYCOM在该地区的效果，我们将其产出与Argo资料数据进行比较。这些数据是从2013年世界海洋数据库（WOD2013）获得的，只有被标记为“可接受”的资料被保留在我们的分析中（Boyer等，2013）。为了确定表面淡水通量，我们使用观测的蒸发、降水和径流。海洋蒸发数据来自OAFlux数据集1°times;1°的逐日资料（Yu et al. 2008）。降水数据来自TRMM 3B42 V7数据集0.25°times;0.25°的逐日资料（TRMM 2013）。大陆径流数据来自全球河流和大陆径流注入数据（Dai and Trenberth，2002）。这些径流是使用河流记录和大陆径流注入模型得出的，并沿着大陆海岸线提供了的1°times;1°网格框。为了获得进入孟加拉湾的总淡水注入量，我们将范围限制在10°N以北，78°E和98°E之间。在这里提到的辅助数据中，只有Argo数据被HYCOM同化。

3 HYCOM模拟的北印度洋变化率

逐月近表层盐度和大洋环流图表明，HYCOM能够重现北印度洋的主要大型特征（图1）。 该模型描述了阿拉伯海和孟加拉湾之间众所周知的近表层盐度对比。在我们的研究期间，阿拉伯海和孟加拉湾的平均SSS分别为35和32 psu。从HYCOM，我们实测到两个海盆表现出不同程度的季节性SSS变率。在孟加拉湾，模拟SSS在34 psu至远低于31 psu之间变化，在秋季和春季分别出现最小值和最大值。 在阿拉伯海，季节性SSS变率较小，典型盐度范围为35.5〜36.5 psu。

HYCOM模拟出了孟加拉湾预计的季节性表面环流。模型对EICC的两年期逆转的模拟是最好的例子（图2）。在大约9月至2月108N之间，EICC沿赤道方向流动，最大表面速度约为-0.75ms^-1。其中部分外流水由位于斯里兰卡东北部的涡旋再循环进入海湾（图1d）。这些特征存在于冬季季风期间跨越大部分海湾的大规模、气旋、表面环流模式。 3月至7月期间，EICC向相反方向流动，最大表面速度约为0.5ms^-1，形成了气旋表面环流北向延伸的分支。 HYCOM对EICC的模拟与Shetye 等人(1996) 和 Durand 等人(2009)的基于观测研究的表面速度估计值非常一致。然而我们注意到，与观测相比，HYCOM在秋季月份对EICC表面速度的模拟稍微偏小。1992年至2002年期间，EICC的卫星数据显示，在秋季几个月内，108N附近的最大表面流量常常超过-1ms^-1（Durand et al. 2009，图4e）。这不清楚是否反映了HYCOM的真正偏差或实际的年际变异性。

根据HYCOM的海洋状态估计，孟加拉湾的夏季海水淡化比传统定义的混合层延伸得更深（图3）。 这里，混合层深度（MLD）被定义为比表面处密度大0.125kg m^-3的深度。 按照这个定义，MLD在全年保持相对较浅，在15到35米之间变化，平均深度约为20米。 然而，盐度的季节变化明显下降到80-100米的深度（图3）。

1. Argo-HYCOM比较

尽管HYCOM吸收了广泛的海洋数据，但该模型仍然容易受到错误和偏差的影响。 因此，我们将HYCOM的盐度估计与Argo剖面浮标的盐度测量值进行了比较。 由于HYCOM同化了Argo数据，因此这些分析数据不是独立的参考资料，但正如我们将会显示的，最终同化产出和实测数据之间存在显着的差异。

在2008年9月至2013年7月期间，Argo浮标在孟加拉湾生产了6000多种盐度分布图（图4）。 几乎所有都是在安达曼群岛以西收集的，而且在我们研究期间，在海湾收集的样本数量普遍增加。 在2009年，每月平均月份概况约为250个; 到2012年，每个月收集了1000多份资料（图4b）。

为了评估HYCOM，我们将模型

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