全球海洋Argo网格数据集制作与可靠性验证

卢少磊,李 宏,刘增宏,吴晓芬,孙朝辉,曹敏杰,许建平

(1.卫星海洋环境动力学国家重点实验室,浙江 杭州310012;2.自然资源部第二海洋研究所,浙江 杭州310012;3.地球系统数值模拟教育部重点实验室 地球系统科学系,北京 100084 )

0 引言

无论是常规海洋观测仪器(如XBT、CTD等)还是新颖的自动剖面浮标(广泛应用于国际Argo计划[1-2]),获取的温、盐度等海洋环境要素都存在一系列的问题。早在20世纪80年代,美国的Levitus[3]提出应用客观分析方法,将历史上全球海洋常规观测手段获得的散点资料构建成为气候态的网格资料,极大推动了世界海洋资料集的应用[4-7]。针对全球海洋Argo观测计划,国际上各种Argo网格数据产品[8-12]不断被研制成功并公开发布,取得了一系列的研究成果[13-15],极大拓展了Argo资料的应用领域。

由于常规Argo剖面浮标只能观测5 m水深以下的剖面资料,缺乏表层(0～5 m范围内)观测,这就使得目前大部分重构的Argo网格资料要么不包含表层信息,要么是通过与其他观测(如XBT和船载CTD仪)资料或反演(如卫星遥感等)数据融合得到表层信息,数据质量并不能得到保证。

鉴于此,本文拟利用一种简单有效、且易于操作的逐步订正法[16-18],并结合一种混合层模型,构建全球海洋2004年1月-2017年12月期间的三维网格温、盐度资料集,在物理海洋基础研究和天气/气候业务化预测预报等相关应用中作为数据基础。

1 资料来源与使用方法

本文所使用的原始资料来自中国Argo实时资料中心提供的2004-2017年全球海洋区域内的Argo温、盐度剖面资料。这些剖面资料全部经过各国Argo资料中心按照国际Argo计划规定的实时质量控制,并进行了必要的质量再控制,最后有超过140万条温、盐度剖面通过质量再控制,作为原始资料用来制作该网格资料集的初始场。

本文利用李宏等[16-18]改进的Barnes逐步订正法,并且利用Argo剖面混合层内温、盐度的线性拟合来反推对应的表层温度和盐度,构建了2004-2017年全球海洋三维网格温、盐度资料集及衍生数据产品。

2 网格数据制作流程

全球海洋Argo三维网格温、盐度资料集的制作流程大体上分为以下4个步骤(如图1):

1)统一对已经经过质量控制的Argo资料进行必要的质量再控制(图1显示的1～7步),并利用线性插值将资料垂向插值到57个标准层,然后进行1°×1°区间的资料融合处理。

2)就上述高质量的温、盐度剖面资料,利用最大角度法[19]计算出对应剖面的合成混合层深度,并对合成混合层深度内的温、盐度进行线性拟合,进而反推出每个剖面的表层温度和盐度。

图1 新版网格资料集构建流程Fig.1 Construction process of new gridded dataset

3)利用Cressman逐步订正法[20]构建背景场, 均采用三次迭代,构建年、季节和月气候态背景场。

4)以第3步完成的月气候态背景场为对应月份客观分析的初始场,再利用改进的Barnes逐步订正法[21]构建Argo三维网格数据集。

3 网格数据集可靠性检验

将得到的全球海洋Argo网格数据集(BOA_Argo)与WOA13资料、全球热带锚定浮标观测资料[22]比较,可以检验本网格资料集的可靠性。

3.1 气候态检验

从图2-3 可以看出,全球海洋表层温度大致呈纬向带状分布,而在经向上,即南—北方向上的变化非常明显。高温区(＞28°C)主要分布在低纬度(20°S～20°N)区域内。自热赤道(平均在7°N附近)向两极,温度逐渐降低,且在40°S 附近为寒暖流的交汇处,等温线较为密集,温度水平梯度大,形成所谓的“极锋”,北半球黑潮和湾流所在位置,温度梯度较大。两极地区,温度分布与纬线几乎平行,明显与太阳辐射有直接的关系;BOA_Argo资料反映的全球海洋0 m层温度分布特征与WOA13资料反映的温度分布特征(图4)较为相似。

全球海洋表层盐度分布特征:大西洋盐度最高,自赤道向两极地区,盐度呈现“马鞍形”的双峰分布特征,即南北副热带为高盐区,最高盐度为37.5 psu以上,赤道附近区域为低盐区,自副热带向两极,盐度逐渐降低。太平洋盐度次之,自赤道向两极,盐度同样呈现“马鞍形”的分布特征,太平洋最高盐度为36.5 psu以上(但不超过37 psu)。同温度分布相似,在南北半球40°附近的寒暖流交汇处,盐度水平梯度也比较大,形成“极锋”,至两极海域盐度降低到34 psu以下,这与极地海区结冰、融冰的影响有密切关系。印度洋海域盐度则最低,但自赤道向两极同样为“马鞍形”的分布特征,且南半球40°S海域盐度锋面特征最为显著。盐度的地域性分布特征较为明显,与降水和蒸发有密切的关系。除了等盐线更为光滑外,WOA13资料提供的全球海洋盐度分布(图5)与BOA_Argo资料别无两样。可以看出,BOA_Argo网格资料集与WOA13反映的表层温、盐度大面分布特征较为相似,但相比之下,WOA13资料更为光滑,但BOA_Argo网格资料揭示的分布特征比WOA13资料更细致。

图2 全球海洋表层温度大面分布(BOA_Argo资料)Fig.2 Distribution of surface temperature from BOA Argo gridded dataset

图3 全球海洋表层盐度大面分布(BOA_Argo资料)Fig.3 Distribution of surface salinity from BOA Argo gridded dataset

图4 全球海洋表层温度大面分布(WOA13资料)Fig.4 Distribution of surface temperature from WOA13 gridded dataset

图5 全球海洋表层盐度大面分布(WOA13资料)Fig.5 Distribution of surface salinity from WOA13 gridded dataset

3.2 锚碇浮标观测资料检验

考虑时间和空间上的连续性,选取全球热带锚定浮标观测阵(Global Tropical Moored Buoy Array,简称GTMBA)的温度和盐度剖面观测资料进一步检验BOA_Argo网格资料集的可靠性。GTMBA主要包括位于印度洋的非洲-亚洲-澳大利亚季风分析和预报研究阵列(Research Moored Array

for African-Asian-Australian Monsoon Analysis and Prediction ,RAMA),位于太平洋的热带大气海洋观测系 列(Tropical Atmosphere Ocean /Triangle Trans-Ocean Buoy Network ,TAO/TRITON) 及位于大西洋的预报和研究锚锭阵列(Prediction and Research Moored Array in the Atlantic ,PIRATA)。作为代表,在太平洋(P站:0°N,147°E),选取了一个点来进行对比分析。但锚碇浮标资料本身由于锚碇浮标起伏不定、浮标故障或其他问题,会导致观测深度不一,以及某些年份的观测值缺失等。为此,我们尽量选取垂直深度较深,且时间上能够覆盖2004年1月-2017年12月期间的锚碇浮标温、盐度观测资料。

图6和图7分别为BOA_Argo和锚碇浮标在赤道太平洋海域P位置上从海表到700 m深度范围内的温、盐度垂直分布,时间范围为2004年1月-2017年12月。由图可见,自表层到中层,Argo与锚碇浮标反映的信号较为一致,但锚碇浮标资料的等值线更为光滑,这可能与资料来源有关。BOA_Argo为逐月资料,而锚碇浮标的原始资料为逐日的,将锚碇浮标资料取平均得到对应的逐年逐月资料,这样的处理相当于对锚碇浮标资料进行了平滑,导致等值线分布比较光滑。另外,在其他GTMBA站位上,BOA_Argo的结果与锚定浮标的观测结果也较一致。

图6 太平洋海域P站温度时间序列变化Fig.6 Time series of temperature at P station in Pacific

图7 太平洋海域P站盐度时间序列变化Fig.7 Time series of salinity at P station in Pacific

4 结束语

全球海洋Argo网格资料集(BOA_Argo)自2012年第一版发布以来,已经连续发布了7年。随着时间的推移和观测资料的不断增加,对每年重构的网格资料集采用的数据处理流程、重构方法所使用的参数、全球海洋的范围和垂向层数等都有一些不同和改进。本版资料集在以上版本的基础上,调整了水陆点文件(不包括南海、日本海、地中海、墨西哥湾与加勒比海等主要边缘海);其次,表层温、盐度的计算方法也做了改进,之前使用的混合层模型采用了零阶近似(表层温、盐度等于混合层内温、盐度平均值),本次采用一阶近似(表层温、盐度通过混合层内温、盐度线性插值得出),有效地减小了表层温、盐度的误差,从而改善了资料集在表层的准确性。