台湾东北部黑潮表面入侵年际变化研究

邹逸航

(内蒙古自治区气象台，内蒙古 呼和浩特 010051)

1 引言

中国东海(以下简称东海)是西太平洋的一个边缘海，东海陡峭的陆坡是阻碍东海陆架水与黑潮水的跨陆架物质交换的天然屏障，但由于各种动力因素影响，在实际观测中黑潮水与陆架水之间存在较强烈的水交换现象[1,2]，其中我国台湾东北部(以下简称台湾东北部)是进行物质交换的主要场所而受到最多关注[3]。以往的研究表明在台湾东北部影响黑潮入侵的动力因素众多[4]，导致黑潮的向岸入侵过程也具有多尺度的复杂变化，因而有着重要的科学研究价值。

Liu C et al.[5]计算得到黑潮体积输运量和跨陆架水通量都存在100 d、1 a和准4 a周期信号，其中准4 a周期信号显示了黑潮输运量与ENSO之间的良好对应关系。Ding et al.[6]计算22 年平均的黑潮跨陆架水交换时，认为总跨陆架净水通量的年际变化具有2 a、4 a等周期，显著强于季节变化，并认为年际变化特征与黑潮流量的变化有关。

现阶段对于黑潮入侵的相关研究仍存在一些值得探讨的问题：台湾东北部黑潮入侵除季节尺度外，其他时间尺度上的具体特征或周期规律并不十分明确。结合上述研究现状和存在的问题，本文将尝试对台湾东北部黑潮入侵过程的年际尺度特征进行总结，即分别对时间序列及对应流场变化进行研究。

2 数据资料

本文选择使用的海表面流场数据资料为网格化的卫星高度计数据资料，来自于法国国家空间研究中心卫星海洋学存档数据中心提供的AVISO (Archiving, Validation, and Inter- pretation of Satellite Oceanographic Data) 数据集(https://www.aviso.altimetry.fr/en/my-aviso. html)。

流场数据资料为绝对地转速度延时数据，是根据地转平衡关系，利用绝对动力高度(Absolute dynamic topography，简称ADT)延时数据通过9点插值方法反演出的海表面流场。ADT是大地水准面以上的海面高度，是海表面异常与平均动力高度之和，其数据库起始时间为1993年1月，投影到笛卡尔坐标系，数据时间间隔为1 d，空间分辨率为1°/4×1°/4。本文采用的数据时间长度为1993年1月1日至2016年12月31日共计24年(8760d)。值得注意的是，通过ADT反演海表面流场的过程，是根据地转平衡关系得到的，因此该海表面流场只代表了海水运动的地转部分。

3 台湾东北部黑潮入侵流场和入侵量

通过对卫星高度计数据的处理，得到我国台湾及邻近海域的24年气候态流-涡场，以及相应的流场方差椭圆-涡度标准差分布图(图1)。从气候态流-涡场来看，黑潮主干在流出台湾岛东部进入东海时，在台湾东北部的陆架坡折处(约25.75°N)与纬向的东海陆架相撞而分叉，主干沿陆坡流向东北，而另一小部分黑潮水跨越200 m等深线入侵东海陆架区域，随后转向东，在大致经向的陆架坡折处(约124.5°E)再次跨越200 m等深线回归黑潮主干。这与Isobe et al.[7]利用JODC记录的GEK和ADCP多年观测数据所绘制的气候态流场是相吻合的。相对应的气候态涡度场显示，黑潮在台湾东北部的陆坡附近存在一个相对较强的正涡度，位置与以往研究中指出的黑潮入侵点相吻合。

从流场流速方差椭圆和涡度标准差的分布来看，黑潮主轴附近流速方差椭圆长轴大、短轴小，表明黑潮主轴流速变化较大，而流向稳定；在我国台湾东部(以下简称台湾东部)黑潮以东海域，流速方差椭圆的长、短轴都较大，表明该区域的流场结构复杂化，流速与方向多变，结合当地的涡度标准差分布来看，说明该区域普遍存在复杂的涡旋运动现象；在台湾东北部黑潮入侵的海域，流速方差椭圆呈旋转分布，结合涡度标准差来看，当地长期存在一个直径约100 km左右的中尺度旋转流场，这应该与黑潮入侵陆架涌升导致的上升流有关。

选取EOF分析的范围时，充分考虑到流场内形态变化、黑潮流量变化、黑潮入侵量变化之间的密切关系，以及可能引起黑潮流量或入侵量显著变化的各种动力因素，最终选择区域范围为121.6°～123.9°E, 24.1°～26.4°N(如图1框内的区域)，这样既能全面刻画黑潮在通过台湾东北部过程中主干流速、流量的变化情况，又能确定台湾东北部黑潮入侵东海陆架的变化情况，是本文拟解决问题指向的核心区域。

图中(a)蓝色箭头代表流速，颜色代表涡度，单位：×10-5/s，绿色直线代表断面AB、BC，黄褐色曲线代表200 m等深线，带圆圈的黄色方框内的区域是为EOF分析所选取的区域，数字表示过断面AB、BC流量；(b)颜色和黑色等值线及所标注的数字表示涡度标准差，单位：×10-5/s，蓝色椭圆表示流速的方差椭圆

图1 (a)基于卫星高度计流场数据的海表面多年平均流场；(b)多年海表面流场的流速方差椭圆及涡度标准差场

为了研究黑潮入侵的多尺度变化特征，首先需要确定黑潮长期的入侵量变化，选取两个断面的流量差来表征黑潮的入侵量。如图1a所示，断面AB(沿24.375°纬线，经度范围121.75°E ～123.625°E)、BC(沿123.625°E经线，纬度范围24.375°N～25.75°N)与200 m等深线(即东海陆架边缘，可作为黑潮入侵东海陆架的边界线)围成的封闭区域，是黑潮与东海陆架水进行水交换的重要关口。文中将断面AB、BC的流量差近似代替黑潮海表面入侵量，得到一条24年的海表面流量差(黑潮入侵量)时间序列(图2a)，断面流量(差)计算公式如下：

ΔQ=QAB-QBC.

(1)

QAB、QBC、△Q分别表示过断面AB、BC的流量和两断面流量差，代表断面AB上流场的经向平均速度分量，代表断面BC上流场的纬向平均速度分量，LAB、LBC表示断面AB、BC长度，H为深度，由于卫星数据反应的是黑潮表层的流场，本文也只对黑潮的表层入侵量进行研究，因此水深取H=1m。为方便对比，文中流量(差)单位统一为×104m3/s。本文据此估算了气候态流场中过断面AB、BC的海表面气候态流量分别为6.85×104 m3/s、4.13×104m3/s，及海表面断面流量差(气候态的黑潮表层平均入侵量)为2.72×104m3/s。

文中需要对原始流场数据和原始流量差时间序列进行以100 d为界的低通滤波，获得长周期的流速数据分量ul、vl、和断面流量差分量ΔQl，对流量差时间序列滤波所得到的超过100天周期分量如图2所示。

图2 (a)原始断面流量差时间序列；(b)大于100d周期流量差时间序列

4 黑潮入侵量年际时空变化特征

为了从黑潮表层入侵量的长时间序列数据中将黑潮入侵的变化周期提取出来，采用了功率谱分析方法进行分析。从功率谱曲线(图3b)上可以看出黑潮入侵的长周期变化具有的显著周期包括：183d(0.5年)、225 d、365 d(1年)、876 d(2.4年)，且均已通过95%的置信检验。前人在研究黑潮入侵的年际变化特征时也发现过相同的周期特征[8～10]。图3a小波谱的结果表明，0.5年周期较为显著的时间段包括1997～2004年、2010～2012年；225d周期较为显著的时间段包括1994～1996年、2002～2004年；1年周期较为显著的时间段包括2000～2006年、2009～2015年；2.4年周期则在2009～2013年表现较为明显。2006～2008年期间的周期性相对于其他年份明显比较弱。

图(a)中黑色粗线代表95%的置信线，蓝色虚线代表180d、360d、876d周期；(b)流量差长周期部分的功率谱密度曲线，黑实线表示功率谱密度，深色虚线为95%的置信线，浅色虚线代表225天周期节点的位置

图3 (a)流量差长周期部分的小波谱；(b)流量差长周期部分的功率谱密度曲线

从流场长周期部分的方差椭圆和涡度标准差分布(图4)来看：在黑潮主轴附近流速方差椭圆短轴很小，长轴较大，且涡度标准差较小，说明黑潮主轴附近的流速变化剧烈，但流向稳定，即黑潮的流量变化大，流态稳定，且该区域并无明显的涡流结构。在台湾东北部区域(约122°～123°E，25°～26°N)的陆架坡折处，流速方差椭圆较小且近圆形，具有很大的涡度标准差，说明该区域流速变化小，而流向变化剧烈，分布着较强的旋转涡流结构。台湾东部海域(大约124°～125°E，23°～24°N范围内)的流速方差椭圆短轴、长轴都较大，其中多数方差椭圆长轴垂直于黑潮主干，区域内涡度标准差较大，说明该区域流速、流向变化都十分剧烈，伴随频繁发生的涡旋现象，且多数涡旋向向黑潮的方向运动。台湾东部的频繁涡旋现象应该与西北太平洋传播而来的中尺度涡具有很多大的关系；而台湾东北部涡旋现象证明了黑潮入侵东海陆架时的运动路径、入侵位置，变化复杂。

黑色曲线及所标注数字表示涡度标准差等值线，颜色表示涡度标准差值，涡度单位：×10-5/s，蓝色椭圆表示流速的方差椭圆，黄褐色曲线表示200 m等深线，绿色带圆圈直线为断面AB、BC

图4 流场长周期部分的流速方差椭圆和涡度标准差

5 小结与讨论

本文通过对台湾东北部流场及黑潮流量、入侵量的长周期变化部分的时空特征进行分析，得出以下结论。

(1)黑潮入侵和流场时空年际变化特征：黑潮主干流速变化较大，但流向较稳定，台湾东北部和台湾东部涡度时间变化很大，对应流向变化剧烈，其中台湾东部以东海域的流-涡场的长周期变化应与西北太平洋西传的中尺度涡有关，而台湾东北部陆坡附近流-涡场的长周期变化应与黑潮的向岸入侵有关。

(2)黑潮在台湾东北部入侵过程的年际变化部分的时间尺度主要有0.5年、1年以及2.4年等。0.5年周期较为显著的时间段包括1997～2004年、2010～2012年；1年周期较为显著的时间段包括2000～2006年、2009～2015年；2.4年周期则在2009～2013年表现较为明显。