吕宋海峡Ekman输运和南海SST的相关性分析

黄华梅，王银霞，王强，谢健

（1.国家海洋局南海海洋工程勘察与环境研究院，广东广州510300；2.中国科学院南海海洋研究所，广东广州510301；3.中国科学院研究生院,北京 100049）

吕宋海峡Ekman输运和南海SST的相关性分析

黄华梅1，王银霞1，王强2，3，谢健1

（1.国家海洋局南海海洋工程勘察与环境研究院，广东广州510300；2.中国科学院南海海洋研究所，广东广州510301；3.中国科学院研究生院,北京 100049）

在利用1950—2009年NCEP（National Center for Environmental Prediction）资料分析风场数据的基础上，计算吕宋海峡的Ekman输运，研究表明其存在显著的季节变化，除了夏季外，其它季节均为由太平洋向南海输运。分析吕宋海峡Ekman输运和南海海盆表征上层热力状况的海表面温度SST（Sea Surface Temperature）之间的关系发现：在年内时间尺度上，两者不存在显著的同期相关，Ekman输运对SST的影响开始于一个月之后，从北部向南扩展，第二个月最为明显，并扩展至整个海盆，第三个月开始衰减，第四个月影响消失，且相关性为正；在年际尺度上，吕宋海峡Ekman输运的异常同南海SSTA（Sea Surface Temperature Abnormal）的第二模态存在显著的相关联系，并且吕宋海峡Ekman输运和南海SSTA的相关关系在北部为正，南部为负。吕宋海峡Ekman输运调制南海大尺度环流，通过暖、冷平流的作用影响南海SST的变化。

Ekman输运；吕宋海峡；SST；南海；相关系数

1 引言

南海热收支状况和南海障碍层的变化与分布、季风爆发以及降水等多种物理现象有着密切的关联。南海是半封闭性质的海盆，除了海表面的热力强迫外，通过海峡的热量交换是影响南海热收支的另一主要因素。吕宋海峡是南海和太平洋的主要连接通道，通过吕宋海峡的南海和太平洋之间的热交换对南海热收支状况特别是南海北部起着重要的作用[1]。地转近似是海洋大尺度环流非常好的近似[2]，但由于在地转近似的约束下，海水基本沿着等温线运动，因此对热量输运的贡献并不显著，而海洋上层主要为风生环流，Ekman漂流是风生环流的重要组成部分，因此由于Ekman漂流引起的非地转速度对海洋上层热量的输运应当是显著。本文的主要目的是研究表征上层热力状况的海表面温度（Sea Surface Temperature，SST）和吕宋海峡由于风应力引起的Ekman输运之间的联系，以此作为海峡风致输运对南海热量收支影响的初步探讨。

2 研究区概况

南海位于中国陆地的最南端，属于热带地区。南海为半封闭性的海盆，在北部通过台湾海峡和东海相接，通过吕宋海峡和北太平洋联系，在南端主要通道为卡里曼塔海峡[3]。南海在连接北太平洋和印度洋之间起着重要的作用[3]。依据表面风 场 NCEP（National Center for Environmental Prediction）的资料，该海区多年平均风场分布和气候态SST分布如图1和图2所示。

南海位于东亚季风区，冬季为东北季风，夏季转为西南季风（见图1）。季风的转换控制着南海海盆尺度的表层环流，对南海起着重要的动力驱动作用[4]。海表风场通过摩擦对海水表层动量收支起到重要作用，是其直接动量的源和汇。

南海海表面温度SST在日照和季风的影响下，同样也存在显著的季节性变化（见图2）。在冬季，基本上呈现为纬向分布，由于海盆尺度的气旋性环流，西边界冷水南下，东边界暖水北上，导致SST等值线向东北倾斜；在夏季南海南北反气旋性环流建立，暖水北上，导致SST等值线倾斜变小，在暖水北上的同时东扩，导致东岸水温较高。

本文研究区域为南海整个海盆水深大于200 m的区域（见图3）。

图1 NCEP多年平均风场分布（等值线为200 m水深线）

3 资料和方法

3.1 资料

本文所用的表面风场资料为NCEP（National Center for Environmental Prediction）月平均值，分辨率为2.5°，从1950年—2009年，时间跨度60年。

SST资料是Hadisst全球长期月平均海表温度资料[5]，分辨率为1°，时间从1870年开始，总共140年。

图2 Hadisst气候态SST分布（等值线为200 m水深线）

图3 研究区域以及选取的吕宋海峡断面（等值线为200 m）

海面高度资料为卫星高度计资料（T/P卫星，http://apdrc.soest.hawaii.edu/las/v6/constrain?var=2452），从1992年10月—2010年12月，分辨率为1/3°。

3.2 分析方法

本文所用到的统计方法包括：相关系数分析，方差统计。

式中n为数据总长度，σ为标准差，x和 y是待求相关性的时间序列。

经验正交函数分析方法（Empirical Orthogonal Function,EOF），是一种分析矩阵数据结构特征，提取主要数据特征向量的一种方法，Lorenz在1950年首次引入气象和气候研究中。通过对坐标轴旋转，找到变化率最大的方向，然后将原始数据投影，从而将数据中的主要信息提取，从复杂的现象中分辨出主要特征。

将特征根从大到小排列，每个特征根对应的特征向量即为相应的空间模态，再将空间模态投影到原始资料上即为相应的时间系数:

其中某一特征根占所有特征根之和的比例即为该模态的方差贡献率。

4 吕宋海峡Ekman输运的季节变化

利用上述Ekman输运公式计算吕宋海峡的Ekman输运，宋海峡输运的季节变化见图4，其中正值为南海向太平洋输运，负值为太平洋向南海输运。结果表明吕宋海峡体积输运呈现明显的季节变化，5月起输运开始由太平洋到南海转为南海到太平洋，一直持续到9月份，输运再次转向。数值模拟[6]和观测[7-11]都表明，黑潮全年都通过吕宋海峡入侵南海，但是在冬季强烈，夏季较弱。风场引起的Ekman输运的季节变化和吕宋海峡黑潮水入侵的变化对应一致，冬季风场加强黑潮入侵，夏季减弱入侵。在冬季风的驱动下，太平洋的水流入南海，高温高盐的太平洋水入侵南海后一部分通过台湾海峡流出南海，另一支继续西进汇入到南海北部[12]，影响整个南海的热力状态。在夏季风的驱动下，南海水流入太平洋，通过南边界进行水体补充，从而将低纬度的暖水通过北向流带入到南海，对南海的热力状况产生影响。董丹鹏等[13]通过逆方法诊断得出吕宋海峡年平均体积输运量为-4.64 Sv（1Sv=1.e6m^3/s），方国洪等[3]得到的结果为-6.4 Sv，Metzger等[14]计算出的年平均体积输运量为-4.4 Sv。通过本文2.2节的分析方法计算由风场引起的吕宋海峡的Ekman输运的结果为-0.17 Sv。由此可见，本文计算的吕宋海峡Ekman输运方向和吕宋海峡整层的体积输运方向一致。由于本文仅考虑风场引起的表层体积输运，而上述学者计算的体积输运总量所选取物理因素也比本文研究的要多。此外，Ekman层局限于海洋上层，南海北部在冬季的Ekman深度约为35 m，夏季约为17 m[15]，而上述结果[3,13-14]是对吕宋海峡整层的积分，因此结果差异较大。我们以吕宋海峡Ekman层深度为50 m，吕宋海峡水深为2000 m计算，则Ekman层约为整个吕宋海峡的1/40，假定吕宋海峡整层体积输运的年平均为6.4 Sv[3]，则本文计算的结果约占整层体积输运的1/38，虽然这种粗略的估计忽略了吕宋海峡体积输运的垂直结构[16]，但是可以定性的认为在吕宋海峡上层，Ekman输运是非常重要的。

5 吕宋海峡Ekman输运同南海SST的相关性

5.1 季节相关性

为了分析吕宋海峡Ekman输运和南海SST季节变化之间的联系。本文计算吕宋海峡输运量同南海SST的相关性，图5显示南海SST同吕宋海峡体积输运之间的相关系数的空间分布，上半图为超过95%置信检验的分布，下图为超过99%置信检验的分布。

图4 吕宋海峡Ekman输运季节变化（单位：0.1×Sv（=1.e6m^3/s））

从图中可以看到，南海SST同吕宋海峡体积输运之间不存在显著的同期相关。吕宋海峡由Ekman输运引起的海水输运对南海SST影响有滞后效应，通过北部的陆架流以及南海气旋式环流的北翼对入侵的海水的输运，将吕宋海峡处的风应力信号传递到南海中部，才能引起南海SST的响应。经过一个月之后，南海SST开始对吕宋海峡入侵的海水产生影响，并且主要集中在南海北部，到第二个月之后SST对EKman输运的响应最为明显，并且扩散到整个海盆，但是依然是北部响应比南部响应强烈，第三个月后，SST对Ekman输运的响应开始减弱，并且Ekman输运的影响在海盆南部已经消失。到第四个月后，Ekman输运的影响已经完全消失。可以看到，吕宋海峡Ekman输运的信号要经过一个月之后才能传递到南海北部，在第二个月的时候影响最为明显，并且可以影响到整个海盆尺度，到第三个月后影响开始减弱，并且南部已经不受其影响，第四个月Ekman输运已经不对SST产生作用。Ekman输运和SST相关系数的等值线分布和大尺度环流比较相似，由此可见，北部环流系统对吕宋海峡的风场信号的传递作用是重要的。南海Rossby波跨越整个海盆的时间尺度为3个月，这和SST对吕宋海峡Ekman输运响应的时间也是比较符合。无论通过哪种传递途径进行解释，都比较符合南海海盆尺度的信号传播特征。

5.2 年际相关性

为分析吕宋海峡Ekman输运和南海SST的年际相关性，本文首先将SST减去每个月的气候态值，计算得到海表面温度异常SSTA（Sea Surface Temperature Abnormal），为进一步去掉季节信号，对SSTA做13点滑动平均。对吕宋海峡Ekman输运做相同的处理。

图5 南海SST同吕宋海峡Ekman输运的年内相关系数分布

图6 南海海面温度EOF分析

南海SSTA的年际变化由多种因素共同影响[17-20]。本文应用EOF分解的方法，将南海SSTA分解为不同模态，将各种信息集中提取，然后分别讨论吕宋海峡Ekman输运和不同模态的关系。图6是SSTA的EOF分解的前两个模态空间分布及时间系数的演变。其中第一个模态的方差贡献率为82.0%，第二模态的方差贡献率为5.5%，均通过了显著性检验[21]。

南海SSTA的第一模态表现为整个海盆尺度的一致性变化，并且异常的强度从东南到西北逐步减小，第二模态反应出的是南北反位相变化特征，并且从吕宋海峡到卡里曼塔海峡逐步变化。本文得到前两个模态的空间异常分布和已有文献的结论比较的接近[19]。为分析吕宋海峡Ekman输运和前两个模态之间的关系，本文分别计算了Ekman输运和两个模态的时间系数的相关系数，分别为-0.0074和0.3707。吕宋海峡Ekman输运和第一个模态之间没有显著的相关关系，而和第二个模态之间的相关性已经超过了99.9%的置信检验，存在显著的相关性。因此，吕宋海峡Ekman输运对南海SSTA的影响主要是通过第二模态实现的。

南海SSTA第二模态空间分布南北异号，从吕宋海峡到卡里曼塔海峡逐渐由正异常转为负异常（只有和时间系数相乘才能最终确定异常的正负）。吕宋海峡Ekman输运和第二模态时间演变之间存在显著的正相关，因此当吕宋海峡的Ekman输运变为正异常时，从吕宋海峡延伸到南海北部，SSTA表现为正异常，而此时从南沙向东北延伸到南海中部的SSTA则表现为负异常。

6 响应机制分析

本文分析了吕宋海峡Ekman输运和南海SST在季节、年际尺度上的相关联系，本小节主要通过简单的流场分析，初步解释两者相互联系的一些物理机制。

本节利用多年平均卫星高度计资料分析出冬季、夏季以及年平均的南海海表地转流分布（见图7）。为了更加真实的表达出海表流场的分布，本文利用NCEP多年平均的风场资料计算出冬夏两季和年平均的海表Ekman漂流的分布（见图8）。利用地转流和Ekman漂流的叠加场作为南海海表流场的一级近似（见图9）。由历史资料诊断的南海等密度面环流分布[22]，以及高分辨率区域模式模拟[23]及诊断[24]结果都表明，南海表层海流在冬季为海盆尺度的气旋式环流，而到了夏季由于季风的转换，反气旋式环流占主导。本文计算的吕宋海峡表层环流符合上述研究的南海大尺度环流特征。

本小节通过分析一级近似的海表流场来初步解释吕宋海峡Ekman输运和南海SST在季节以及年际尺度上的相互联系。

图9a、b分别为南海冬季和夏季海表的流场分布。在冬季，整个海盆尺度为气旋性环流，并且可以明显的看到从南海北部到塔里曼塔海峡通过西边界贯穿整个南海的一支流的存在。而到了夏季，整个南海的大尺度环流场的流动方向和冬季相反。从塔里曼塔海峡经西边界北上，并且在越南沿岸（11°N附近）出现一支非常强劲的离岸流，一部分回流至南部区域外，仍有一支流继续北上达到南海北部，贯穿整个南海。

在冬夏两季的流场分布特征中，均有一支贯穿整个南海的流存在（冬季由北向南，夏季反之），而这支贯穿流的存在对于南海热量的南北输运具有重要的作用[24-25]。当吕宋海峡的Ekman输运正异常时，由于吕宋海峡的抽吸作用，将会相应的导致贯穿南海的这支流同样发生正异常（由南向北为正）。当这支贯穿南海的流变强后，由此引起的暖平流作用将会导致南海SST的增强。同理，当吕宋海峡Ekman输运为负异常时，贯穿南海的这支流同样会发生负异常，即冷平流效应增强，导致南海SST变冷。在季节尺度上，吕宋海峡Ekman输运的变化调制贯穿整个南海的大尺度环流场，通过暖、冷平流效应，进而影响整个南海的SST变化。

图7 南海海面高度（上）分布及地转流分布（下）

图8 南海海表风场（上）及表层Ekman漂流分布（下）

图9 南海表层地转流及Ekman漂流的叠加速度场

分析年平均环流场（见图9c）可以发现，在南海北部为一气旋性环流，而在南北则为一反气旋性环流。并且在塔里曼塔海峡的流向为由南海向外出流[1]。吕宋海峡Ekman输运的年际变化同样会调制南海大尺度环流，进而引起暖、冷平流作用，从而影响南海SST的变化。吕宋海峡Ekman输运的正（负）异常引起南海北部环流的反气旋（气旋）性异常，进而引起暖（冷）平流效应。通过暖（冷）平流的作用，影响南海北部SST的变化。在南海南部，西边界流主要由反气旋的东翼来补充，也就是由高纬度的水来补充，这和季节变化中该西边界流通过卡里曼塔海峡进行水交换不同。因此，当吕宋海峡的Ekman输运的正异常引起南海南部的反气旋性异常时，西边界流增强，导致更多的高纬度水补充到南部，由于这种冷平流作用，导致SST降低，同理当吕宋海峡的Ekman输运为负异常时，引起南部SST的增强。

6 结论

通过以上讨论分析可以得到以下几个结论：

吕宋海峡的Ekman输运存在显著的季节变化，除了夏季外，其它季节均为由太平洋向南海输运；

吕宋海峡Ekman年输运和南海海盆SST在年内时间尺度上，两者不存在显著的同期相关，Ekman输运对SST的影响开始于一个月之后，从北部向南扩展，第二个月最为明显扩展为整个海盆，第三个月开始衰减，第四个月影响消失；

在年际尺度上，吕宋海峡Ekman输运的异常同南海SSTA的第二模态存在显著的相关联系。并且吕宋海峡Ekman输运和南海SSTA的相关关系在南北反号；

通过对南海大尺度流场的分析发现，吕宋海峡Ekman输运调制南海大尺度环流，通过暖、冷平流的作用影响南海SST的变化。在季节尺度上，由于贯穿流的存在，吕宋海峡Ekman输运和SST的相关性为正；在年际尺度上，由于在南部西边界流的水体补充主要来源于高纬度的冷水，因此吕宋海峡Ekman输运和南部的SSTA的相关关系表现为负。

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Correlation analysis between Ekman transport through the Luzon Strait and SST in the South China Sea

HUANG Hua-mei1,WANG Yin-xia1,WANG Qiang2，3,XIE Jian1
(1.South China Sea Marine Engineering and Environment Institute,State Oceanic Administration,Guangzhou 510300,China;2.South China Sea Institute of Oceanology,Chinese Academy of Sciences,Guangzhou 510301,China；3 Graduate University of CAS,Beijing 100049,China)

Based on the wind data archived in the National Center for Environmental Prediction(NCEP)from 1950—2009,Ekman transport through the Luzon Strait(ETLS)is calculated.It is shown that ETLS is from the western Pacific Ocean to the South China Sea(SCS)all the year except in summer,and varies significantly with seasons.Correlation analysis indicates a positive relationship between ETLS and sea surface temperature(SST)in the SCS on the seasonal scale.The influence of ETLS on the SST starts after the first month and extends from the northern to the southern part of the basin in the SCS,reaches the maximum significance in the second month throughout the whole basin,decays in the third month and disappears in the fourth month.On the interannual scale,the ETLS anomaly is significantly related with the second mode of SST anomaly(SSTA)with a correlation index positive and negative in the northern and southern SCS,respectively.The basin-scale circulation in the SCS is modulated by the ETLS because the SST varies with the advection of cold or warm waters.

Ekman transport;Luzon Strait;SST;South China Sea;correlation analysis

P731

A

1003-0239（2012）02-0050-09

2011-09-28

国家重点基础研究发展“973计划”（2011CB403501）；国家海洋局“我国近海海洋综合调查与评价项目”（“908”专 项）；南海分局局长基金（1263）

黄华梅（1978—），女，工程师，研究方向为海洋环境学，E-mail:hmhuang2007@gmail.com