西太平洋暖池海域上层海洋热盐含量初步研究*

杨小欣， 吴晓芬， 刘增宏

(国家海洋局第二海洋研究所卫星海洋环境动力学国家重点实验室，浙江 杭州 310012)



西太平洋暖池海域上层海洋热盐含量初步研究*

杨小欣， 吴晓芬， 刘增宏

(国家海洋局第二海洋研究所卫星海洋环境动力学国家重点实验室，浙江 杭州 310012)

摘要：基于2001年1月—2014年7月期间的Argo温盐剖面资料，利用循环平稳经验正交函数(CSEOF)分解、最大熵谱分析和相关分析等方法，研究了西太平洋暖池海域上层海洋热盐含量的空间分布、季节和年际变化特征，并探讨了其可能的变化原因。结果表明，暖池海域次表层热含量的变化要远远大于表层，盐含量以表层变化为主，次表层变化不大，且热含量受ENSO事件影响较大，而盐含量受ENSO事件的影响并不大，以气候态变化为主；CSEOF分析表明，暖池海域热含量第一模态空间场具有显著的东-西反相位年际振荡，盐含量第一模态则呈正-负-正的三极子变化模态，时间序列显示，热含量在2007年以后伴随ENSO事件经过了3次位相调整，盐含量在2007年以后只经过一次位相调整。进一步分析表明，热含量变化主要受到ENSO、局地风和纬向流的影响，而引起盐含量变化的原因更为复杂，其中纬向流和淡水通量对研究海域盐含量的影响均为正反馈效应。

关键词：热含量；盐含量；CSEOF分析；Argo资料；西太平洋暖池

引用格式：杨小欣， 吴晓芬， 刘增宏. 西太平洋暖池海域上层海洋热盐含量初步研究[J]. 中国海洋大学学报(自然科学版)， 2016, 46(4)： 1-12.

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西太平洋暖池海域是全球大洋表层温度最高的海域，也是全球大气运动的主要热源之一，其变化对全球大气和海洋起着十分重要的作用，历来是大气和海洋科学研究的热点。1980年代以前，海洋和大气环境要素的现场观测资料相当有限，人们无法可靠地对发生在海洋上的众多物理海洋现象进行监测并及时提供预警预报。自1985年开始，国际上组织实施了为期10年的热带海洋-全球大气计划(TOGA)及“热带海洋全球大气耦合响应试验(TOGA-COARE)，以及1990年开始的世界大洋环流实验计划(WOCE)，同样进行了为期10年的全球准同步观测。期间，一些沿海国家也相继开展了许多区域性的专题调查，取得了一批宝贵的海上第一手资料，从而使人们对发生在全球海洋上的热点问题，特别是西太平洋暖池及其上层海洋热盐含量问题(诸如暖池和上层海洋热含量的分布、变化及其相互之间的联系，上层海洋热含量与黑潮、ENSO等海气相互作用事件间的关系)的分析、研究工作开始活跃起来。

同时，大洋盐含量的年际变化和ENSO事件也有着很强的相关性[12]，ENSO导致的降雨异常会引起盐含量变化，而大的盐含量变化会引起热盐环流的显著变化，热盐环流的变化则势必会造成显著的热通量和气候变化。有研究指出，在一定的温度范围内增加1g/L盐含量对密度的影响相当于温度降低3～4℃造成的影响[13]。对于盐含量的变化机制，研究表明,在开阔的大洋内，亚热带海域较大的蒸发量以及两极海域较大的降水量会导致大洋盐含量的变化，同时在风、温度等因素影响下的环流运动造成盐含量的水平运输，这种水平运输在上层几百米是十分迅速且显著的，因此蒸发、降水以及洋流运输都是造成大洋盐含量分布的主要因素[14]。

尽管目前国内外对海洋热含量已经有了丰富的研究成果，但对热含量的估算仍然面临着很大的挑战，如有关观测空白区提出的不同mapping方案会带来热含量估算的不确定性[15-16],观测仪器偏差(尤其是1966—2000年XBT资料出现偏差)带来热含量估算的不确定性，以及气候态的选取(过去几十年基于船舶观测数据的时空分辨率不足以构造一个好的气候态)所带来的热含量分析误差[17]等问题。同样，由于历史上大面积盐度剖面资料的缺乏，以往对盐含量研究的数据大都采用如SODA等海洋同化数据或者采用时空分布不均匀的走航观测拟合所得[18]，且目前对盐含量的研究中都将盐度对体积的积分值近似为盐含量，而未考虑密度的影响等，故盐含量的估算精度、对大范围海洋盐含量分布及其变化特征的研究还十分有限。

2000年开始的全球Argo实时海洋观测网建设给准确估算海盆尺度的海洋热、盐含量带来了难得的机遇。Argo剖面浮标可以提供全球大洋0～2000dbar水深内的高时空分辨率的温、盐度资料，并于2007年11月初就已获取了100万条温盐度剖面。目前，正以每年12万条剖面的速度在不断递增。Argo资料有效地补充了地球观测卫星所无法获取的海洋次表层信息。Lyman等研究指出1955—2002年期间，由于观测手段的提高，对热含量的不确定值在Argo计划实施之后达到了最低值[20]。在研究全球气候变化，特别是深入探讨西太平洋海域上层海洋热盐含量的分布、变化及其与暖池、ENSO等海洋现象和海气相互作用事件之间的联系，Argo观测网有着比以往任何一个观测系统更好的时空范围的一致分布[21],为更加准确估算海洋上层热盐含量，探讨热盐含量的季节和年际变化特征，深入研究年际尺度上ENSO事件与热含量异常的关系及其海气相互作用过程等问题提供了广阔的前景。因此，本文拟利用已经积累了14a的新颖Argo剖面资料，探讨西太平洋暖池海域热含量，特别是盐含量的空间分布及季节和年际变化特征。

1资料来源与分析方法

1.1 资料来源

(1)温、盐度剖面数据来自于日本海洋科学与技术厅(Japan Marine-Earth Science and Technology Center, JMESTC)提供的2001年1月—2014年7月间利用Argo浮标资料制作的逐月客观分析网格化数据集(Grid Point Value of the Monthly Objective Analysis using Argo float data，MOAA GPV)。除了Argo浮标数据外，还采用了TRITON数据以及CTD观测获得的实测数据，并使用最优插值法得到水平分辨率为1(°)×1(°)经、纬度的网格化数据，垂向为10～2000dbar共25层，本文选取了西太平洋暖池海域(30°N～20°S，120°E～140°W)，120dbar深度以上7层(10,20,30,50,75,100,120dbar)的温盐度数据，并计算了该海域的热盐含量[22]。

(3)海流资料为HYCOM模式海流数据，本文选取的研究范围为西太平洋暖池海域(30°N～20°S，120°E～140°W)，120dbar深度以上21层，水平分辨率为1(°)×1(°)[23]。

(4)降水量数据CMAP(CPC Merged Analysis of Precipitation)由NOAA地球系统研究实验室(Earth System Research Laboratory)提供，主要基于5颗卫星(即GPI,OPI,SSM/I scattering, SSM/I emission and MSU)观测提供的实测数据反演所获得的月平均降水量数据，水平分辨率为2.5(°)×2.5(°)[24]。

(5)海表面蒸发量数据来自于伍兹霍尔海洋研的oaflux数据集，本文选取的研究范围为西太平洋暖池海域(30°N～20°S，120°E～140°W)，水平分辨率为1(°)×1(°)[25]

(6)海表面净热通量数据由美国国家环境预报中心(NCEP)和美国国家大气研究中心(NCAR)提供的NECP/NCAR再分析数据，包括海表面感热、潜热、长波辐射、短波辐射等参数，空间分辨率为2(°)×2(°)[26]。

1.2 计算方法

热盐含量水平积分暖池各标准层热含量(OHC)和盐含量(OSC)的面积积分为：

OHCh=∫ρCpθ′dA;OSCh=0.001∫ρS′dA。

(1)

其中:ρ为海水密度;Cp为定压比热;S′、θ′分别代表温度异常值，研究范围为西太平洋暖池海域(30°N～20°S，120°E～140°W，0～120dbar)。本文将研究范围内各个层次上每个经、纬度网格点上的热盐含量值求和并除以相应层次上经、纬度网格点数来近似计算该层次上的热盐含量积分均值，获得西太平洋暖池海域各层次的热盐含量水平积分值，并制作各个层次上热盐含量水平积分均值的逐月时间序列。

热盐含量的垂直积分西太平洋暖池海域上层海洋热含量和盐含量的垂向积分为：

(2)

本文将研究范围内每个经、纬度网格点上的数据沿着深度进行积分，表层热盐含量用10dbar层数据近似，积分下界取暖池的最大深度120dbar。

CSEOF分解法CSEOF分解法为：

(3)

式中:PC为时间系数;LV为空间模态;i为空间模特的数目。与传统EOF分解有所不同的是LVi不独立于时间变量，而是限制在一个嵌套周期(nested period)内，即：

LVi(t)=LVi(t+d)

(4)

式中d为嵌套周期(本文的d取为12个月)。该方法的特点是可以体现长周期变化背景下的短周期变化[27-29]。本文利用该方法探讨西太平洋暖池海域热盐含量场的时空变化特征。

2暖池海域热盐含量的基本特征

2.1 ENSO期间表层温、盐度分布

图1(b)为ENSO期间暖池海域10dbar层上34.8等盐线分布(其中线条颜色同图1(a))。由图可见，盐度随ENSO事件的变化没有明显的规律。在日界线以东海域，34.8等盐度线基本呈纬向分布，且无论是在暖事件或冷事件中，其走向基本不变。盐度变化较大的区域位于日界线以西，且南部变化比北部区域更为复杂，可能与该区域位于赤道辐合带附近，有着较强的降水量以及较大的盐含量纬向流运输有关[30-31]。

图1暖池海域10 dbar层28.5℃等温线(a)和

34.8等盐线(b)分布

Fig.1Positions of the 28.5℃ isotherms (a) and

of the 34.8 isohalines (b) at 10 dbar

2.2 各标准层热盐含量变化

(经过12个月滑动平均;图中黑色实线表示气候态均值。Analyzed by moving average in 12 months; Black solid line is climatic average.)

图2热含量(无量纲化)在3个标准层(10、50和120dbar)上

的区域平均逐年变化

Fig.2Yearly variations of area-averaged OHC

at 10、50 and 120dbar

各标准层盐含量的逐年变化相对比较单一，且以短期气候态变化为主要特征(见图3)。与热含量变化明显不同的是，暖池海域表层(10dbar)盐含量的变化幅度要远大于次表层(50及120dbar)，即由表层向下，盐含量变化的振幅逐渐缩小。由图3还可以看出，表层盐含量2008年相对于多年平均值有一个大的增长，而且该增长自2009—2013年底一直维持在一个较高的水平，50dbar层盐含量的增长要滞后于表层，且幅度要小得多，而120dbar盐含量在气候态均值左右波动，变化不大。

(经过12个月滑动平均;图中黑色实线表示气候态均值。Analyzed by moving average in 12 months; Black solid line is climatic average.)

图3盐含量(无量纲化)在3个标准层(10、50和120dbar)上

的区域平均逐年变化

Fig.3Yearly variations of area-averaged OSC at

10、50 and 120dbar

3CSEOF分析

3.1 热含量

采用(2)式计算获得2001年1月—2014年7月间西太平洋暖池海域热含量场，并对其进行CSEOF分解，得到前三个模态的方差贡献率分别为46.57%、10.91%和8.26%，前两个模态的特征向量已经占据西太平洋暖池海域热含量距平场的57.49%，体现了该海域的大部分信息，因篇幅所限，本文主要讨论第一模态(见图4)。

图4　热含量CSEOF分析第一模态空间场(1—12月)

西太平洋暖池海域热含量变化的第一模态距平场存在着明显的东-西反相位特征，即在0～12°N，130°E～155°E附近海域存在一舌状变异高值区，其主轴约在8°N左右，而在日界线以东海域存在另一舌状变异高值区，其主轴位置约在赤道附近，且二者的极值绝对值大小相当。这种纬向的反相位变化特点表明，当西太平洋暖池海域西部热含量增多时，东部的热含量则减少，反之亦然。此外，图4给出的西太平洋暖池海域0～120dbar层海洋热含量1～12个月变化表明，这种东-西反相位变化还具有明显的季节变化特征。冬季(11月—次年2月)强度最大，夏季(5—8月)最小，冬季两变异区极值绝对值增加(强度增大)，变异区面积增大，且西变异区向东扩展，东部变异区向西扩展，夏季两变异区极值绝对值减小，变异区面积也缩小，且西变异区向西收缩，东部变异区向东收缩。

CSEOF第一模态时间序列如图5所示，结合空间距平场分布(见图4)可以看出，第一模态时间序列达到峰值时空间距平场表现为东高西低的分布特点，而达到谷值时则表现为西高东低的特点，说明西太平洋暖池海域0～120dbar层热含量在2007年以后经过了3次调整。此外，利用最大熵谱分析方法对第一模态时间序列进行分析，可知该时间序列具有3年的振荡周期。

图5　热含量CSEOF分析第一模态时间序列及其最大熵谱分析

3.2盐含量

盐含量经CSEOF分析得到的前三个模态方差贡献分别为33.14%，21.96%和10.43%，其中前两个模态的特征向量之和为55.1%。图6给出了是西太平洋暖池海域0～120dbar层盐含量CSEOF分析第一模态分布。由图可知，西太平洋暖池海域盐含量由南向北基本呈“正-负-正”的三极子变化模态。其中，研究区域西北海域及南部海域为正值变异区，而在18°N～8°S为负值变异区，且该负值变异区范围自西向东逐渐扩大，并向东北和东南方向延伸，几乎跨越整个热带太平洋海域。此外，负值变异区出现两个极值中心，一个位于赤道偏南海域，另一个位于12°N附近。由CSEOF分解得到的西太平洋暖池海域上层海洋盐含量1～12个月的变化可见，这种三极子变化模态还具有明显的季节性变异，其中，无论是该海域盐含量的增加和减少，还是负值变异区2个极值中心的变化，在冬春季(1—4月)均达到最大强度，夏秋季(9—12月)强度最小。冬春季，负值变异区两个极值绝对值达到最大，南部极值中心逐渐向东南方向延伸直到144°W，因而其极值绝对值减小，面积也缩小；而北部的极值中心则向东南方向延伸，且极值中心也会逐渐向东移动，只是跨度不大，在日界线以西来回振荡。北部正值变异区和南部正值变异区同样在冬春季强度最大，夏秋季强度最小，北部正值变异区面积随季节变化并不明显，但极值中心位置在冬春季向南移动，而在夏秋季向北移动；南部正值变异区面积在冬春季向西北方向扩展，在夏秋季向东南方向收缩。

图6　盐含量CSEOF分析第一模态空间场(1—12月)

图7　盐含量CSEOF分析第一模态时间序列及其最大熵谱分析

CSEOF得到的盐含量场第一模态时间系数如图7所示，结合空间距平场分布(见图6)可以看出，盐含量在第一模态时间序列的峰值时空间距平场表现为南北部高、中部低的分布特点，而在谷值则表现为南北部低、中部高的分布特点，而时间序列表明2007年以后盐含量只经过一次位相调整。利用最大熵谱分析方法对第一模态时间序列进行分析，可知该时间序列同样具有3年的震荡周期。

4讨论

从以上分析可以看到，西太平洋暖池海域热盐含量都有着明显的年际变化，其主要周期均为3年，且存在着明显的季节变化，只不过空间场变化模态有所不同，热含量呈东-西反相位变化，而盐含量呈三极子变化模态。前人的研究表明，热含量的主要变化原因包括海气热通量、水平平流、垂直对流等因素[35]，但在年际变化上主要受到水平辐合辐散的影响[36]；而引起盐含量变化的主要因素有区域性降水、水平平流、垂直对流引起的混合等因素[37]；同时，热盐含量都会受到ENSO事件的影响[32,12]。接下来将主要探讨引起西太平洋暖池海域热盐含量变化的可能原因。

4.1 影响热含量变化的可能原因

图8　热含量CSEOF1时间序列(蓝色)和指数(红色)

图9　纬向风异常与热含量CSEOF第一模态时间序列相关场

(上图为纬向流输送量CSEOF第一模态1—12月均值；下图蓝色实线为其时间序列，红色实线为Nino3.4指数。Monthly average spaual distributional patter of CSEOF mode 1 is in the upper picture； In the bottom picture, the blue solid line is for time series of it and the red line is for Nino3.4 Index..)

图10纬向流输送量CSEOF第一模态1-12月平均态及其时间序列

Fig.10Monthly average spatial distributional pattern of CSEOF mode 1 for OHC and Time series of CSEOF1 for OHC (blue)

4.2 影响盐含量变化的可能原因

目前国内外对大尺度海盆盐含量变化的理论机制研究还十分有限，但已有的针对中小尺度海盆盐含量的研究发现，海流和海表面淡水通量是影响盐含量变化的主要因素[37]。本文给出的盐含量场是通过深度积分计算获得的，因此这里不讨论垂向流的影响。前人研究[42]指出，南太平洋辐合带海表面盐度变化最大(本文分析同样显示该区域是盐含量的主要变异区)，且在这片海域内海表面淡水通量主要依赖于降水量的影响，故作者将主要从纬向流和降水两个方面来讨论引起盐含量变化的可能机制，同时探讨盐含量与ENSO循环之间可能的联系。

进一步分析西太平洋暖池海域淡水通量(E-P)的年际变异情况(见图11)。淡水通量EOF第一模态时间系数显示，淡水通量超前于盐含量6个月二者的时间系数相关最大，相关系数可达-0.71。由图11可知，淡水通量最大变异区位于西太平洋暖池海域中部，并呈现由北向南的负正负三级模式，其空间分布特征与盐含量相似，其中淡水通量呈现正异常时代表海表面失去淡水，负异常则相反。结合淡水通量第一模态空间及时间序列可知，当研究海域中部失去淡水，西北部和南部获得淡水时，而盐含量滞后于淡水通量6个月在研究海域中部出现升高，在西北部和南部出现降低。因此可以推测，海表面淡水通量可能对盐含量有着正反馈作用。

(红线为E-P第一模态时间函数;蓝线为超前盐含量第一模态时间系数6个月。The red line is time series of EOF1 for E-P; The blue line is six months ahead of time series of CSEOF1 for OCS.)

图11海表面淡水通量(E-P)EOF第一模态空间分布及时间函数

Fig.11EOF1 pattern and timeseries of the Fresh water flux

5结论

本文基于Argo资料，利用CSEOF分析、谱分析等方法研究了西太平洋暖池海域上层海洋热盐含量的时空变化特征，并探讨了热盐含量的可能变化机制。得到结果如下：

(1)暖池海域次表层热含量的变化要远远大于表层，而盐含量恰好相反，以表层变化为主，次表层变化不大，且热含量受ENSO事件影响较大，而盐含量受ENSO时间的影响并不大，以气候态变化为主。

(2)西太平洋暖池海域上层海洋热盐含量空间场有着明显的季节和年际变化，其年际变化主要周期都为3年；热含量空间场呈现东-西反相位振荡特征，盐含量空间场呈现正-负-正三极子变化模式，且时间序列显示，热含量在2007年以后经过3次位相调整，且这种年际变化都与ENSO事件有关，而盐含量2007年以后只经过一次位相调整。

(4)西太平洋暖池海域盐含量变化受到纬向流和淡水通量异常正反馈式的影响。

致谢：感谢许建平老师对本文的指导和帮助，感谢两位审稿人提出的修改意见，极大地帮助了文章的完善,感谢中国海洋大学和国家海洋局第二海洋研究所对笔者的培养。本文所使用的Argo资料来自于日本海洋科学与技术厅，是本文研究内容不可或缺的数据基础，在此感谢。

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责任编辑庞旻

Preliminary Research on Upper Ocean Heat & Salt Content of the West Pacific Warm Pool

YANG Xiao-Xin, WU Xiao-Fen, LIU Zeng-Hong

(State Key Lab of Satellite Ocean Environment Dynamics, Second Institute of Oceanography, SOA, Hangzhou 310012, China)

Abstract：The knowledge of heat and salt budget is crucial to our understanding of global climate change and the coupling between atmosphere and ocean. But, due to the highly disagreement of temporary and spatial distributions of history ship-based observational data in subsurface ocean, biases of different oceanographic instruments, the choice of climatology on heat and salt content anomaly calculation and so on, estimation of the upper ocean heat and salt content had much uncertainty, particularly, the seasonal and inter-annual variations of heat and salt content and their related physical mechanisms have not been researched deeply. Fortunately, after the implementation of global Argo observation program which began in the year 2000, more than 1 million profiles of temperature and salinity with high measurement accuracy and high resolution have been accumulated. Such excellence makes the precisely calculation of upper ocean heat and salt content and the analysis of their variations to be possible. So, based on gridded Argo profile data from January 2001 to July 2014, together with Cyclostationary Empirical Orthogonal Function (CSEOF), Maximum Entropy Method (MEM) and correlation analysis, we studied the spatial distribution and temporal variations of upper ocean heat and salt content (OHC & OSC) in the Western Pacific Warm Pool (WPWP), and the probable reasons of the variations were also discussed. The main results show that variations of the OHC in subsurface region are stronger than that at the surface, which are significantly influenced by ENSO events, whereas the great change of OSC occurs at the surface and displays a quasi-decadal variation. Moreover, CSEOF analysis shows that the main mode of the OHC in the WPWP region has an east-west anti-phase oscillation on inter-annual time scale. while the OSC anomaly has a "positive-negative-positive" triple mode from north to south. According to time series analysis, we found that, after 2007, the OHC had three times phase adjustments which was highly related to ENSO (El o-Southern Oscillation) events, but only once for OSC. Finally, the variations of the OHC are closely related to ENSO events, locally zonal wind and zonal currents, while the causes of OSC variation are more complicated. Among the factors, zonal currents and fresh water flux has a positive feedback on OSC change.

Key words:heat content; salt content; CSEOF analysis; Argo data; the Western Pacific Warm Pool

DOI：10.16441/j.cnki.hdxb.20150320

中图法分类号：X87

文献标志码：A

文章编号：1672-5174(2016)04-001-12

作者简介：杨小欣(1990-)，男，硕士生，主要从事物理海洋学调查研究。E-mail:yangxiaoxin1@126.com

收稿日期：2015-09-19；

修订日期：2015-10-26

*基金项目：卫星海洋环境动力学国家重点实验室自主项目(SOEDZZ1522);国家自然科学基金委员会青年科学基金项目(41406022)；科技基础性工作专项项目(2012FY112300);国家自然科学基金青年科学基金项目(41206022)资助

Supported by the Project of State Key Laboratory of Satellite Ocean Environment Dynamics, Second Institute of Oceanography(No.SOEDZZ1522); National Natural Science Foundation of China (41406022); Special Program for National Basic Research(2012FY112300)； National Natural Science Foundation of China(41206022)