王志勇, 赵 玮, 周 春, 王 斌, 田纪伟, 张 军
(1. 中国海洋大学 物理海洋实验室, 山东 青岛 266100; 2. 国家海洋局 第三海洋研究所, 福建 厦门 361005)
吕宋海峡北起中国台湾岛南至菲律宾吕宋岛, 海槛深度2 200~ 2 400 m, 是连接南海与太平洋的唯一深水通道。通过吕宋海峡的水体体积输运以及该海域的环流状况, 对于南海水团性质、环流、混合及生态环境特征具有重要影响[1-3]。
近年来随着对南海研究的逐步深入, 对吕宋海峡水体体积输运的研究开始增多, 但是目前对于其空间特征及时间变异尚没有定论。对于吕宋海峡水体体积输运的垂向结构, 目前公认的观点是分为三层的类似“三明治”结构[4], 表层和深层水体由太平洋通过吕宋海峡进入南海, 而在中层由南海流出太平洋[5-8]。目前对吕宋海峡深层流场的直接观测非常少, 一些单点的流速观测, 包括Liu[9]等在巴士海峡底部获得了82 d的海流观测, 估计深层体积输运大约为1.2 Sv(1 Sv= 106m³/s); Chang[10]等在巴士海峡和Taltung Canyon分别获得了近9个月和6个月的流速观测, 认为巴士海峡是太平洋深层水进入南海的主要通道, 其体积输运为1.06 Sv±0.44 Sv, 这些观测时间较长但是仅为单点观测, 很难完全反映整个海峡深层的水体体积输运情况。Tian[11], Yang[12]等在吕宋海峡附近进行了断面连续站流速观测, 估计深层体积输运在2 Sv左右, 其观测范围较大但是持续时间较短, 不能提供一个长期的体积输运估计。总体来说, 现有观测得到的吕宋海峡深层水体体积输运大约在1~2 Sv。
在目前缺乏系统长期的流速观测的情况下, 除了高精度的数值模式, 利用温盐资料结合水力学理论估计体积输运, 是对于深层水体体积输运研究的一种有效补充。Qu[13]利用WOD01数据, 通过水力学理论, 对于吕宋海峡深层的水体输运和南海深层环流进行了诊断分析, 得到吕宋海峡深层的体积输运约为2.5 Sv, 进而得到南海深层水体滞留时间约为24 a, 远低于Broecker[14]基于放射性示踪物提出的100 a的上限。
本文基于Qu[13]的分析方法, 使用WOD09, WOA05, WOA01和SODA四种水文数据, 选取吕宋海峡东西两侧不同区域, 使用水力学理论分析吕宋海峡的深层水体体积输运, 并且讨论不同数据、不同选取区域对于水力学理论诊断结果的影响。
本文选用了NODC(美国国家海洋数据中心)收集整理的全球水文数据集WOD09, WOA05, WOA01以及全球海洋再分析数据SODA。
WOD(World Ocean Database), 是NODC收集从1773年1月至今的全球多个国家的原始水文数据剖面, 未经过网格化和平均处理, 数据繁多而全面, 这里使用其最新版本WOD09。为估计深层水体体积输运, 在吕宋海峡东西两侧, 采用与Qu[13]相同的区域W1(120°~121°E,19°~21°N)和 E1(122°~123°E, 21°~ 23°N), 另外又在海峡两侧各选取了两个区域W2(119°~120°E,19°~21°N),W3(119°~120°E,17°~19°N)和E2(122°~123°E,19°~21°N),E3(123°~124°E, 21°~ 23°N)(见图1), 基本覆盖了海峡两侧的深水区域, 分析不同选取区域对于水力学理论结果的影响。由于早期的一些盐度观测存在误差, 这里使用各区域内1970年以后所有观测深度大于1 500 m的有效的温盐观测剖面, 并且进行了质量控制, 得到共387个温度剖面和383个盐度剖面。
图1 吕宋海峡附近地形(m)和数据选取区域 Fig. 1 Bottom topography near the Luzon Strait (m) and selected data regions
WOA05(World Ocean Atlas 2005)和WOA01 (World Ocean Atlas 2001), 是NODC推出的包含温、盐、溶解氧等水文要素的气候态水文数据, WOA05水平分辨率为1°×1°, WOA01水平分辨率为1/4°× 1/4°, 垂向均为33个分层。
SODA(Simple Ocean Data Assimilation)是美国马里兰大学发布的全球范围的简易海洋同化再分析数据, 它的空间分辨率是0.5°×0.5°,垂向40个分层, 这里将1958年1月到2007年12月的50 a月平均数据进行时间平均, 得到关注海区的多年平均的气候态温盐场[15]。
根据吕宋海峡的水深状况(2 200 m左右), 我们选取以2 000 dbar为参考的位势密度进行分析, 以下记作σ2, 单位为kg/m³(通常σ2+1 000表示参考面为2 000 dbar的位势密度)。通过位势密度的分布, 我们可以判断深层水体的流动方向。利用WOA05, WOA01和SODA数据得到穿过吕宋海峡的σ2在20.5°N附近纬向断面分布(图2), 由于数据本身的网格点不同, 3个断面的纬度略有不同, 但对结论无显著影响。另外WOD09不是网格化数据, 这里未得到相应的断面分布。
利用WOA05数据计算得到横穿吕宋海峡位势密度σ2的纬向断面 (图2), 在1 500 m以上, 南海和太平洋的等位密线基本相平, 垂向梯度也比较大, 反映中层及上层水体层结较强。太平洋深层水体有较好的分层, 2 000 m以下σ2从36. 84 kg/m³增至 37 kg/m³, 等位密面向南海方向倾斜。南海深层水体垂向比较均匀, 在2 000 m以下σ2只有大约0.03 kg/m³的变化, 等位密面自东向西倾斜。横穿吕宋海峡在大约2 000 m深度, 太平洋和南海之间始终存在一个密度差异, 位势密度σ2从太平洋一侧的大约36.88 kg/m³下降到南海一侧大约36.84 kg/m³, 反映了从太平洋指向南海的很强的压强梯度。WOA01数据得到的分布和WOA05基本一致(图2), 只是等位密面的分布存在很小的差异。
利用SODA数据得到的纬向断面分布(图2), 与WOA05和WOA01结果存在较大差异。太平洋深层水依然明显的层化, 但是等位密面基本平行, 没有沿纬向的倾斜。南海深层水垂向比较均匀, 等位密面也几乎没有纬向的倾斜, 2 000 m以下σ2的变化约为0.05 kg/m³, 明显大于其他两个数据。SODA数据得到的等位密面的分布深度与其他两个数据存在明显差异, 等位密面有明显抬升, 这对后面深层水体体积输运的估计会产生较大影响。
图2 不同数据得到的σ2断面分布 Fig. 2 Vertical distribution of σ2 by different databases
图3 不同数据得到的1 000 m以下σ2剖面 Fig. 3 Vertical profiles of σ2 below 1000 m from different databases
在吕宋海峡东西两侧的W1和E1区域, 分别采用以上WOD09, WOA05, WOA01和SODA四种数据, 利用温盐数据计算多年区域平均的位势密度(图3)。吕宋海峡东西两侧密度剖面存在两个交点, 与前人描述基本一致[16-18], 第一个交点出现在100 m以 浅, 第二个交点出现的深度(以下称为“分叉点深度”)因不同数据而异, 除了SODA数据的结果基本都在 1 400 m左右(表1)。太平洋深层水位势密度明显大于南海一侧, 形成较强的压强梯度, 驱动太平洋深层水穿过吕宋海峡进入南海。选择2 181 m作为海峡的代表深度, 在此深度不同的数据得到东西两侧的密度差不同(表1), 大约在0.05~0.08 kg/m³之间。
基于以上得到的吕宋海峡东西两侧的密度分布, 我们利用水力学理论对吕宋海峡深层水体体积输运进行了估计。Whitehead[16,19]已利用水力学理论估计了全球多个海峡的深层水体体积输运, 并且和实际观测取得较好的吻合, 结合Qu[13]对吕宋海峡深层水体体积输运的估计, 假设海峡是平底的, 利用约化重力模型, 使用不同的数据计算得到了深层体积输运估计和南海深层海水的滞留时间(表1)。
从表1中可以发现, 选取不同的数据对于深层体积输运估计存在显著的影响, 不同数据得到的输运结果在2.4~7.0 Sv, 南海深层水滞留时间为8.5~25 a, 远低于Broecker[14]基于放射性示踪物提出的100a的上限, 总体上得到的体积输运比观测和早期的一些估计偏大[9-10,20-21]。这是由于水力学理论忽略了复杂的地形和摩擦等因素的影响, 导致高估了深层体积输运, 因此水力学理论得到的是深层体积输运的上限[13]。SODA数据得到的体积输运比其他数据明显偏大, 从前面对于位势密度的分析可以发现, SODA数据得到的位势密度分布与其他数据存在较大差异, 东西两侧密度剖面的分叉点深度约为1 113 m, 明显比其他的数据偏浅。其原因可能是SODA数据在吕宋海峡附近的南海和太平洋深层的数据与实际存在偏差, 导致对深层水体体积输运估计存在较大的偏差, 因而SODA数据不适用于水力学理论进行吕宋海峡深层水体体积输运的估计。
表1 不同数据得到深层体积输运和南海深层水滞留时间的估计 Tab. 1 The calculation of deep water volume transport and SCS deep water residence time with different databases
水力学理论的体积输运估计依赖于吕宋海峡附近南海和太平洋深层的密度差异, 而选取区域的不同会导致两侧密度差异存在一定的变化。为了分析水力学理论对于两侧区域选取的敏感性, 在吕宋海峡东西两侧选取不同的区域, 采用上文的方法, 分别计算吕宋海峡的深层水体输运。从图1可以看出, 吕宋海峡深层的水道主要呈东北-西南走向, 由此在前面选择的区域W1和E1的附近又选择了W2, W3, E2和E3四个区域, 基本覆盖了海峡两侧的深水区域。使用不同数据得到各个区域的平均位势密度剖面(图4)。各数据得到结果总体上分布和前面的分析一致, 在深层太平洋的密度要大于南海, 太平洋一侧不同区域深层水体密度变化较小, 而南海一侧不同区域深层水体密度变化较大, 距离吕宋海峡深层通道出口越远密度越小, 可能与深层水体进入南海后混合增强有关。不同的选取区域在海槛深度上得到东西两侧的密度差不同, 导致得到深层水体体积输运存在较大变化。与上文结果相同, SODA数据得到的剖面和其他数据存在明显差异, 得到分叉点深度要比其他数据偏浅。
分别以W1和E1为海峡西东两侧的基准区域, 采用其他不同区域和基准区域的温盐数据, 估计深层体积输运和南海深层水的滞留时间(表2)。不同数据得到深层体积输运为2.4~9.4 Sv, 南海深层水的滞留时间为6.4~25.5 a, 体积输运估计比观测还是偏大。与前面分析类似, SODA数据得到体积输运结果比其他数据明显偏大, 不同选取区域平均值达到了7.6 Sv。不同数据在选取不同的区域时估计体积输运的标准差均超过1 Sv, 选取的区域不同得到的输运结果存在较大的变化。当选取的区域包括E2或者W3时估计体积输运都会明显增大, 反映了区域的选取可能对于纬度变化更加敏感, 而选择更接近海峡两侧深层通道出口的区域(如W1和E1)得到的输运结果更小, 更接近于Qu[13]的估计。由此可知, 水力学理论对于吕宋海峡东西两侧区域的选取有较强的敏感性, 不同区域温盐数据的选取会显著影响深层体积输运的大小。
本次研究基于水力学理论利用WOD09, WOA05, WOA01和SODA数据对吕宋海峡深层水体体积输运进行了诊断分析, 并且讨论了不同数据和不同的选取区域对于水力学理论估计深层体积输运的影响。通过位势密度的分布可以发现吕宋海峡深层水体体积输运是由太平洋进入南海, 在吕宋海峡东西两侧1 500 m以下始终存在较强的密度差异, 太平洋深层海水密度要大于南海, 为深层水体体积输运提供了斜压驱动力。
不同的数据对于水力学理论得到深层体积输运的估计存在显著的影响。不同数据得到的输运结果在2.4~7.0 Sv之间, 南海深层水滞留时间为8.5~25 a。各数据得到的输运结果之间存在较大差异, 其中SODA数据得到的深层体积输运显著偏大, 南海深层水的滞留时间显著偏小。这是由于SODA数据得到的位势密度分布与其他数据存在较大差异, SODA数据在吕宋海峡附近的南海和太平洋深层, 数据存在偏差, 导致过高估计了体积输运。因此SODA数据并不适用于水力学理论估计吕宋海峡的深层水体体积输运。
图4 吕宋海峡两侧不同区域不同数据得到1 000 m以下σ2剖面 Fig. 4 Vertical profiles of σ2 below 1 000 m on both sides of the Luzon Strait with different data regions selected from different databases
表2 选取海峡两侧不同区域估算的深层体积输运Q和南海深层水的滞留时间T Tab. 2 The calculation of deep water volume transport(Q) and SCS deep water residence time(T) with different regions selected on both sides of the Luzon Strait
在吕宋海峡东西两侧选取的不同区域对于深层水体体积输运的估计也存在显著的影响。不同选取区域之间输运结果变化较大, 不同数据得到深层体积输运在2.4~9.4 Sv, 南海深层水的滞留时间为6.4~25.5 a。不同数据在选取不同的区域时估计体积输运的标准差均超过1 Sv, 说明选取的不同区域对于深层体积输运存在显著的影响。当选取的区域包括E2或者W3时水力学理论估计的体积输运都会明显增大, 反映了区域的选取可能对于纬度变化更加敏感, 选取与海峡两侧深层通道出口更接近的区域, 得到的体积输运结果更小, 接近于Qu的估计。
在缺乏高质量观测的情况下, 水力学理论为吕宋海峡深层水体体积输运研究提供了有效的支持。由于忽略了复杂地形和摩擦等因素的影响, 水力学理论只能提供深层水体体积输运的上限, 因而这里不同数据和不同选取区域得到的输运结果都比已有观测偏大。采用不同的数据, 选取海峡两侧不同的区域, 都对水力学理论有显著的影响, 在使用过程中需要根据具体情况来分析。另外由于使用的数据时空分辨率的限制, 这里所得到的研究结果存在一定的误差, 进一步的研究还需要结合高质量观测数据和高分辨率的数值模式来进行。
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