南中国海贯穿流:热量和淡水输送机外文翻译资料

 2022-11-16 10:41:57

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南中国海贯穿流:热量和淡水输送机

Tangdong Qu,1 Yan Du,1 and Hideharu Sasaki2

表面通量数据分析表明,南中国海贯穿流是一条输送带,可将高达的热量和的淡水从南中国海传输至印尼沿海大陆。由于表层热量和淡水通量与南中国海贯穿流显示出截然不同的时间变化,我们假设南中国海充当热电容器,在某些年份储存热量并在其他年份释放热量。高分辨率全球的环流模型的结果证实了这一假设,这意味着南中国海可能比以前所认为的在调节印度尼西亚沿海大陆及其毗邻的西太平洋和东印度洋的海面温度模式方面发挥更积极的作用。

1.简介

印度尼西亚沿海大陆位于热带太平洋和印度洋的交汇处,受主要气候的重要作用所影响。 该地区以及赤道非洲和南美洲被认为是一个大气对流很强的区域[Ramage,1968],大气与海洋混合层之间的相互作用产生了厄尔尼诺南方涛动(ENSO)现象。该区域的海面温度(SST)在空间和时间尺度范围内是可变的。早期的研究表明,该地区SST的微小变化可能导致印度洋-太平洋流域的大气对流和降水发生显着变化[例如,Neale和Slingo,2003; McBride等,2003]。因此,研究沿海大陆的SST对于研究其在气候变化方面的区域和全球意义非常重要。

影响沿海大陆海温的一个潜在的重要过程是南中国海(SCS)贯穿流(SCSTF)(图1),其涉及通过吕宋海峡的入流和流经Karimata,Mindoro和台湾海峡的出流[Qu等,2005; Fang 等,2005; Wang等,2006;宋,2006; Yu等,2006]。对整个洋盆的平均来说,SCS从大气中以大约区间内的速率接收热量。例如,OAFlux [Yu和Weller,2006]的估计值几乎是海洋-大气综合数据集[Oberhuber,1988]估计值的两倍。NCEP的再分析的结果(图2a)倾向于区间中间的值。鉴于南海地区的表面积为,这意味着印度洋-太平洋流域内的净热增量为

。可能立即会问的是这些热量的去处。从长期来看,它只能通过水平平流来平衡,通过吕宋海峡进入SCS的水比通过Karimata和Mindoro海峡流出的水更冷[Qu等,2004]。在这里,我们假设SCSTF是一个热传送器,将热量从SCS传递到沿海大陆。

CMAP(气候预测中心合并降水分析),GPCP(全球降水气候学项目)和TRMM(热带雨测量任务项目)降水数据的检验表明,SCS也是暴雨发生的聚集地,年平均值比印度洋-太平洋流域高出。但无法准确估算观测值的蒸发量。NCEP再分析结果显示SCS中的降水超过蒸发(P-E)约0.1Sv(图2b)。为了实现盐度平衡,必须通过SCSTF输入的盐来平衡大气中的蒸汽增量。由于其通过Karimata和Mindoro海峡的上层水比通过吕宋海峡的下层水更淡,SCSTF也是一个淡水输送机,将SCS的淡水输送到沿海大陆。

通过SCSTF进行的淡水运输进一步影响了沿海大陆及其毗邻的西太平洋和东印度洋的热量预算。早期的研究表明,SCS淡水的入侵有效地抑制了望加锡海峡地表水向南自由流动,因此,在东北季风季节,印尼贯穿流(ITF)热量输送显著减少[Gordon等,2003]。同样,当南海岸的淡水入侵在厄尔尼诺成熟阶段达到最大强度时,它增强了望加锡海峡北向的压力梯度,从而在海峡表层产生了异常的北向流动[Qu等,2005]。

从长远来看,SCSTF输送带主要是平衡表层热量和淡水通量,以便在SCS中建立稳定的温跃层和盐跃层。然而,这种平衡并不总能保持在年际时间尺度上。由于表面通量和SCSTF的时间变化差异很大,SCS的热含量每年变化很大。因此,我们假设SCS充当热电容器,在某些年份存储热量并在其他年份释放热量。这意味着SCS可能在调节沿海

图1 Qu等人采用的南海贯穿流示意图[2005]

通过吕宋海峡进入南海的水温(蓝色)低于离开Karimata、Mindoro和台湾海峡(红色)的水温

大陆及其毗邻的西太平洋和东印度洋的SST模式和调节条件方面发挥比以前所认为的更为积极的作用。

2.数据和分析方法

为了检验上述假设,我们分析了地球模拟器(OFES)的高分辨率海洋环流模型(OGCM)的结果。这里我们简要介绍一下模型配置。见Sasaki等[2004,2007]了解更多详情。OFES基于模块化海洋模型(MOM3)。其领域涵盖从到的近全球区域,水平分辨率为度。垂直分辨率从表面附近5米到底部附近330米不等,共有54层,最大深度为6065米。模型地形由南安普顿海洋学中心创建的水深数据集构建。

首先一个50年尺度的模式起转的背景气候场被应用到1998年世界海洋地图集(WOA98)的无运动的年平均温度和盐度场。然后,进行了1950年至2003年的积分后报。表面通量从NCEP重新分析中指定,除了表面盐度恢复到WOA98的气候学值之外,还有用于模式起转的运行的月平均数据和用于后报运行的每日平均数据。为了抑制网格尺度噪声,采用双谐波算子的尺度选择性阻尼进行水平混合,采用K-Profile参数化(KPP)方案进行垂直混合。54年后报运行的结果将在以下部分中介绍。

3.结果

凭借其高分辨率和逼真的地形,OFES能够再现大部分在全球海洋中观察到的详细现象[Masumoto等,2004]。特别注意SCS和印尼贯穿流区域,这表明OFES模拟的环流是模式模拟的最好环流之一[Du等,2005]。OFES的SCSTF年平均值为,几乎平均分配给Karimata,Mindoro和台湾海峡。它的年际变化显示出与Qu等人描述的模式[2005]基本相同的模式,虽然本研究中使用的时间序列大约长了三倍。在这个时间尺度上,台湾海峡流域的变化可以忽略不计,几乎所有的SCSTF变化都发生在Karimata和Mindoro海峡(图3a)。一般来说,SCNF在El Nino年期间变得更强,在La Nina年期间变弱。其与南方涛动指数(SOI)的时间相关性达到0.42,最大运输量导致El Nino成熟期约6个月。这种变化与ITF完全不同,并且已被证明与太平洋北赤道流的分叉密切相关[Qu等人,2005]。

3.1 热传送带

图2 年平均(a)表面热通量和(b)NCEP的淡水通量(mm /天)

图3 与SOI和通过Karimata和Mindoro海峡的运输相比,SCSTF的(a)体积和(b)热量和淡水运输的长期平均值分别为,和。13个月的均值滤波器已应用两次以消除平均季节周期。SCSTF体积输送与SOI之间的相关系数为0.42,前者领先约6个月,SCSTF体积与热(淡水)输送之间的瞬时相关系数为0.98(0.83)

SCSTF热传输计算为,其中是每单位体积的比热容,L代表SCS的横向边界,包括吕宋岛,Karimata,Mindoro和台湾海峡。是面积的二维元素,T是温度,是垂直于横向边界的速度,正值表示向外流动。上边框表示整体月平均值,同时忽略小规模(lt;1个月)涡流热通量和亚网格尺度混合。

流经Karimata,Mindoro和台湾海峡的水流较浅,年平均运输加权温度比吕宋海峡高约。平均体积输送为,此温差意味着冷平流为,平衡大部分(65%)来自大气的表面热通量()。请注意,在整个南中国海的平均值,用于强制OFES的NCEP再分析热通量()比新发布的OAFlux产品小2.7倍[Yu和Weller,2006]。对于这个问题,来自OFES的SCSTF热输送机可能被低估了。

热传送带在年际时间尺度上变化(图3b)。它与SOI的相关性达到0.48,最大热传递发生在El Nino成熟阶段之前约4个月。SCSTF体积和热传递之间的比较表明它们几乎完全相关(r = 0.98)。这似乎表明,尽管海面温度变化与ENSO相关[例如,Wang等人,2000],热传送器主要由SCSTF控制。

3.2 淡水传送带

SCSTF淡水运输的计算方法与热传输相同。在该模型中,吕宋海峡的年平均运输加权盐度为,显著高于Karimata(),Mindoro和台湾海峡。随着的体积输送,这种盐度差异意味着的盐输入量,或相当于淡水输出量,基于标准海水盐度。淡水传送带在年平均值上平衡了大部分(gt; 90%)的表面上超出降水量的过量的蒸发。这种少量的淡水通量驱动一个循环(即SCSTF),它比自身强迫强约五十倍。

淡水传送带也在年际时间尺度上变化(图3b),其与SOI的相关性达到0.41,最大淡水输送发生在El Nino成熟阶段之前约4个月。大多数这种年际变化是由于与SCSTF相关的循环。 SCSTF体积与淡水运输之间的时间相关性超过0.83(图3),这意味着输送机在SCS淡水预算中起着至关重要的作用。

注意模型中的表面淡水通量和盐度分布可能包含很大的不确定性。一个原因是,河流径流不包括在模型中仅仅因为数据通常不可用。另一原因,与大多数现有的海洋模型一样,基于Boussineq假设,OFES中的淡水通量作为盐通量应用。这种边界条件,加上海面盐度的不集中,可能会在盐度预算中引入系统误差[Huang,1993],为克服这一困难,需要考虑一些非Boussineq方法[Song and Hou,2006]。鉴于模型的这些事实,我们将以下分析集中在热预算上。我们将淡水预算分析留待未来研究。

3.3 上层热预算

在整个SCS上平均,NCEP表面热通量与SOI显示出良好的相关关系(r = 0.67)(图4)。在El Nino年期间,SCS从大气中获得的热量比其他年份多,其最大值超过El Nino的成熟期约2个月。新发布的OAFlux产品[Yu和Weller,2006]在1984年至2002年期间显示基本相同的阶段,除了1993- 94年的显著差异。

热传送带与表面热通量表现为很好的同相位变化(r = 0.60)(图4b)。但是,它们之间仍然存在差异,因此,SCS上层(0 - 432 m)的热含量每年都在变化。SCS上层热量的大部分变化是由于传送带的热量输出,两者之间的时间相关性达到0.7(图4b)。在El Nino年期间,传送带的热量输出接近其最大强度,尽管表面热通量增加,SCS失去的热量仍多于其接收的热量(图4a)。但是,这种趋势有一些例外。在上世纪的两个超级El Nino年,1982-83年和1997-98年,进入SCS的表面热通量强于输送机的热输出,增加了SCS的上部热含量。因此,该模型清楚地证明了SCS充当热电容器,在某些年份存储热量并在其他年份释放热量。

4. 总结

OFES的结果证实了SCSTF是一种热量和淡水传送带的假设。传送带的很大一部分似乎是由吕宋海峡的深水溢流驱动的。最近的研究表明,在大约1500米以下,存在持续的斜压压力梯度,驱动从太平洋流入SCS[Qu等,2006]。穿过吕宋海峡后,低温,高盐度的太平洋水汇下沉,为实现质量平衡,上升流必须在其他地方发生。在这里,我们强调潮汐混合大到,是维持热量和淡水输送机的关键过程。由于强烈的潮汐混合,太平洋起源的水上升并通过许多浅通道离开SCS以使传送带的上部闭合。

OFES的结果也证实了SCS作为热电容器的假设。在大多数情况下,上部SCS在La Nina年期间接收过量的热量并在El Nino年期间释放,主要是由于热传送器的热量输出。存在例外,需要通过研究进一步研究。热输送机的总热量高达,在调节印度尼西亚海洋大陆及其毗邻的西太平洋和东印度洋的SST模式和调节条件方面可能发挥比以前更为积极的作用。显然需要进一步利用大气和海洋模型进行实验来了解其对气候变率的全部影响。

致谢. 该研究通过NAG5-12756得到了美国国家航空航天局的支持,通过国际太平洋研究中心(IPRC)得到了日本海洋地球科学技术局(JAMSTEC)的赞助。NSF-China也通过

图4 (a)OFES表面热通量与OAFlux表面热通量和南方涛动指数(SOI)的比较,以及(b)南中国海(SCS)上层(0-432m)热含量变化(HCC)与热平流、热平流和表面热通量之和的比较。这里,热平流表示SCS中的热收敛,并且与图3b中所示的SCSTF热传输具有相反的符号。13个月的均值滤波器已应用两次以消除平均季节周期。单位为.HCC与表面热通量之间的瞬时相关性为0.33,HCC与SCSTF之间的热传递之间的瞬时相关系数为0.70

对40406006和40576013拨款提供了支持。在JAMSTEC的支持下通过地球模拟器进行了OFES模拟。感谢T. Jensen,T.Song,D.X.Wang和IPRC南海工作组成员给出了许多有益的讨论结果,并向就早期的手稿进行了深思熟虑的评论的G. E. Speidel和两位匿名审稿人致谢。 海洋与地球科学与技术学院贡献7014,IPRC贡献IPRC-423。

参考文献

[1]Du, Y., T. Qu, G. Meyers, Y. Masumoto, and H. Sasaki (2005), Seasonal heat budget in the mixed layer of the southeastern tropical Indian Ocean in a high-resolution global general circulation model, J. Geophys. Res., 110, C04012, doi:10.1029/2004JC002845.

[2]Fang, G., D. Susanto, I. Soesilo, Q. Zheng, F. Qiao, and Z. Wei (2005), A note on the South China Sea shallow interocean circulation, Adv. Atmos. Sci. 剩余内容已隐藏,支付完成后下载完整资料


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