南海北部上层细尺度流速剪切的时间变化规律研究*

2020-10-17张金超张志伟

中国海洋大学学报（自然科学版） 2020年11期

商巩，张金超，张志伟

(中国海洋大学 1.海洋与大气学院；2.物理海洋教育部重点实验室；3.海洋高等研究院，山东青岛 266100)

海洋中的跨密度面混合在维持海洋层结和经向翻转环流中起着重要作用，是大洋中物质与能量垂向再分配的关键过程[1-3]。南海是西北太平洋最大的边缘海，具有复杂的地形和丰富的多尺度动力过程，包括大尺度环流、中尺度涡、小尺度内波和湍流混合等[4-7]。吕宋海峡处存在的密度差导致大量北太平洋深层水进入南海，湍流混合是驱动该深层水上升的主要途径，也是驱动南海深层环流的重要因素[8-10]。

鉴于海洋混合的重要性，海洋学家对其驱动机制进行了大量研究。传统观点认为，海洋内部的混合主要由内波破碎驱动、内潮、近惯性内波、内背风波等动力过程在驱动混合过程中起到重要作用[11]。除此之外，相关研究还发现，背景流之间的强剪切也是驱动海洋混合的重要机制[12-13]。南海具有丰富的内潮、近惯性内波、中尺度涡等动力过程，前人对他们的时间变化规律和空间分布特征开展了大量研究。其中，梁辉[14]通过分析南海北部的潜标观测资料发现，南海北部全日内潮呈现出冬夏强、春秋弱，半日内潮呈现出春秋强、冬夏弱的变化特征，其变化特征主要受吕宋海峡源地正压潮的影响，内潮从吕宋海峡向南海西北部陆坡陆架传播过程中，全日内潮高模态能量所占总能量的比例逐渐增加，而半日内潮则略有减小。管守德[15]基于四套潜标一年的观测资料发现南海北部上层近惯性能量具有明显的冬强夏弱的季节变化特征，并指出这可能与南海冬强夏弱的季风有关。郑洁[16]同样利用南海北部多年的潜标观测资料对南海近惯性内波的时空分布特征开展了研究，发现在水平空间分布上近惯性能量具有由东向西发生频率增高、强度增大的规律，并提出中尺度暖涡是造成该空间分布特征的主要因素。前人通过对中尺度涡的相关研究，指出台湾西南部、吕宋岛西北部、吕宋岛西南部和越南东南部四个海域是中尺度涡的频发区域[17]，且具有显著的季节和年际变化特征[18-19]，基于潜标观测的结果前人发现中尺度涡具有全水深的三维倾斜结构[5]。

南海的复杂地形和丰富的多尺度动力过程使得南海混合的时空变化和形成机制复杂多变，近年来海洋学者对南海混合开展了大量研究。Tian等[20]使用细尺度参数化方法研究了南海、吕宋海峡和北太平洋的湍流扩散系数的空间分布。研究发现，由于内潮的耗散作用，南海深层的跨密度面扩散系数比太平洋高出两个数量级。Xu等[21]基于观测的流速和温盐资料，从时间和空间两方面讨论了内孤立波引起的混合，发现内孤立波能够使耗散率和湍扩散系数提高三个数量级。Yang等[7]基于历史CTD/LADCP剖面数据，结合参数化方法，首次给出了南海湍流混合的三维空间分布，指出南海的湍流混合具有北强南弱、东强西弱的空间分布特征，其中吕宋海峡和中沙岛链地区是混合的高值区。内潮、海底地形和近惯性内波是可能的影响机制。Sun等[22]采用细尺度参数化的方法，研究了南海北部湍流混合的时间变异性，发现内潮、风以及中尺度涡与海底地形相互作用产生的近惯性内波可能是强混合的影响因素。此外，还有一些直接微结构观测的结果。St.Laurent[23]利用南海北部陆架区湍流混合的直接观测结果，发现在东沙岛东北大陆架断裂区的湍耗散水平可以达到10-6W·kg-1。Lozovatsky等[24]研究了南海北部深海盆和大陆架区域湍流耗散的空间结构和时间变异性。基于微结构剖面仪的观测结果，Yang等[25]发现南海北部全日潮和半日潮引起的剪切不稳定控制陆架区的湍流混合，黑潮引起的剪切不稳定控制着陆坡区的湍流混合。Shang等[26]对南海的微结构剖面数据进行了分析，发现南海较强的湍流混合区域主要集中在吕宋海峡西侧，其强度与吕宋海峡生成的内潮密切相关。

理论与观测表明，海洋中剪切不稳定可以诱发湍流混合[27]，其强度可以使用10～20 m尺度的流速剪切来量化。锚系潜标上装配的声学多普勒流速剖面仪(ADCP)可以实线流速的长期连续观测，通过进一步分析可以精确区分海洋中内潮、近惯性内波和低频流动等不同频率的运动，从而更好地研究细尺度湍流剪切及其导致的湍流混合的时间变化和调控机制。Zhang等[28]使用17套潜标一年的ADCP流速数据，发现海洋上层的流速剪切及其导致的混合率在热带-亚热带西北太平洋呈现“W”形的经向分布规律，三个峰值分别由赤道区域背景流系的强垂向剪切、全日内潮的次谐波不稳定以及中尺度暖涡的“惯性烟囱”效应所导致。因此，通过研究内潮、近惯性内波和中尺度涡等引起的剪切将加深对它们驱动混合机制的理解。由于观测数据的不足，前人对南海剪切开展的工作相对较少。Xu等[29]基于南海大陆架上的2个月潜标观测数据，比较了全日和半日内潮所引起的剪切，结果表明，在45 m深度全日内潮引起的剪切强于半日内潮，在45 m之下高模态的半日内潮对剪切贡献更大。Xu 等[30]使用9个月的潜标观测资料发现在平静期内潮剪切强于近惯性剪切，而在台风经过期间近惯性剪切强于内潮剪切。Cao等[31]使用南海6套潜标研究了南海北部的上层剪切，发现近惯性内波对剪切具有重要贡献，内潮的非相干分量相比于相干分量贡献更大，个例研究表明秋冬季的中尺度涡对并没有显著增强海洋上层的剪切。该研究受限于观测时间长度并没有给出剪切的季节变化，且高度计结果表明，观测期间冬季的黑潮脱落涡旋强度较弱，对剪切的影响并不显著。

综上可知，受限于观测手段和观测时间长度，前人对南海北部上层剪切的季节变化研究相对较少，而有限的几次研究得到的结论存在较大差异。为进一步探究该问题，本文基于南海北部陆坡区一套潜标接近一年的高分辨率流速观测数据，分析了南海北部上层细尺度流速剪切的时间变化规律，并初步分析其调控机制。

1 数据及方法

1.1 潜标数据

2011年4月27日—2012年3月30日在南海北部陆坡区进行了长达11个月的锚系潜标观测。潜标编号为IW5，所处的位置为117°52′E，21°6′N，水深约为960 m(见图1)。该潜标装配有ADCP和温度链，对潜标点处的流场和温度场开展观测。其中在距离海表500 m处架装了上打和下打75 kHz的ADCP以覆盖接近全水深的高频流速观测，时间采样间隔为5 min，层间距为8 m。所获取的高频ADCP数据利用后向散射系数剔除了异常数据，解决了由于潜标偏降对数据造成的影响，为方便后续的计算与分析，本文将所有ADCP观测的流速数据垂向插值到5 m标准层上，由于本文研究区域的局地惯性周期在 30 h以上，所以将高采样频率的观测数据在时间上取1 h的平均值。在ADCP观测的最上层，尤其是在冬季，数据的缺测率较高，这可能与冬季活跃的中尺度涡过程导致的潜标偏降有关。相比较混合层内，混合层以下的湍流混合较为稳定，并没有受混合层内的强对流混合和表面浮力通量等因素影响[32]，因此本文主要研究温跃层内的混合，选取80～460 m作为有效观测深度，使用范围内的流速数据展开分析。预处理后的流速剖面的垂向空间分辨率为 5 m，时间分辨率为 1 h，最终的海洋上层流速剖面如图2所示。详细的数据介绍可参见Zhang等[33]的工作。

(地形数据来源ETOPO2，图中200、1 000 和3 000 m等深线用虚线标出。The topography is from ETOPO2 data.The 200, 1 000, and 3 000 m isobaths are marked with dashed lines.)

图2 观测期间纬向流速(a)和经向流速(b)的时间深度图

1.2 海面相对涡度的计算

南海东北部海域的中尺度涡旋活动十分活跃，为了更好地研究中尺度涡对潜标观测点处的动力过程的影响，本文使用了观测期间的高度计海表面异常(SLA)和表层绝对地转流速数据、，水平空间分辨率为0.25°×0.25°，时间分辨率为1天，数据下载地址为：http://marine.copernicus.cn/。使用海表面绝对地转流计算相对涡度ζ，计算公式为：

ξ=∂vg/∂x-∂ug/∂y。

(1)

1.3 海面风应力做功的计算

风向混合层的近惯性输入做功可以通过如下公式计算：

WW=τ·us。

(2)

其中:τ和us分别是海表面风应力和海表面近惯性流速。由于缺乏现场风场观测数据，本文使用了欧洲中期天气预报中心(European Center for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)发布的10 m高度的风速数据，水平空间分辨率为0.125°×0.125°，时间分辨率为6 h，数据下载地址为：http://apps.ecmwf.int/datasets/。基于10 m高度的风速数据，海面风应力τ可以使用公式(3)计算[34]：

τ=ρaCDU10u10。

(3)

其中：u10为海面10 m风速矢量；u10为绝对风速；ρa为空气密度(取为1.3 kg·m-3)；c0为拖曳系数，拖曳系数的计算公式根据Oey等[35]的工作如下所示：

(4)

由于潜标ADCP很难获取上50 m的流速观测数据，本文根据前人的研究利用混合层平板模型[36-37]求解海表面近惯性流速。模型的控制方程为：

其中：τx和τy分别是纬向和经向风应力；ρ0表示海水密度；H为混合层厚度；r是阻尼系数。模型中的风应力强迫使用ECMWF的10 m高度的风速数据，为了模型的稳定性，原始风速数据首先被插值到1 h分辨率上，混合层深度数据使用IPDRC的月平均Argo数据，数据下载地址为：http://apdrc.soest.hawaii.edu/，采用经验系数r=0.15 f作为阻尼系数[38]。

本文还使用了日本气象厅发布的Best-Track台风资料数据集，时间分辨率为6 h，包括台风名称、台风编号、经纬度、最大风速等台风信息，数据下载地址为：http://www.jma.go.jp/jma/indexe.html。

2 细尺度湍流剪切的时间变化及调控机制

2.1 频谱分析

基于质量控制之后的小时平均流速数据，可以计算流速的垂向剪切：

uz=∂u/∂z,vz=∂v/∂z。

(7)

这里采用中心差分格式计算垂向剪切，即∂z取10 m。首先对各层原始流速u和v分别谱分析，然后将各层的谱分析结果在整个深度范围取平均，最后将u和v的谱相加得到流速的谱密度分布(见图3(a))，对流速垂向剪切做类似处理得到剪切的谱密度分布(见图3(b))。在流速的谱密度分布中可以观察到在O1、K1、M2和S2频率处存在明显谱峰，局地惯性频率附近表现出明显的宽谱特征，根据流速的谱密度分布和前人的研究，本文使用四阶巴特沃斯滤波器将流速分解成不同的频段，具体来说半日、全日和近惯性频段的带通滤波范围分别为11～14 h，20～27 h时和2π/(1.2-0.8)f0-1，其中f0为潜标所在纬度的局地惯性频率，亚惯性流速的获取使用2π/0.5f0-1低通滤波，滤波范围如图中浅蓝色阴影所示。流速功率谱中亚惯性、近惯性、全日和半日内潮频段的谱能量积分结果分别占到总谱能量的51%、7%、17%和13%，四者之和超过了总谱能量的88%。计算剪切谱的谱能量积分结果时发现，当频率高于3 cpd时，谱密度分布基本以白噪声为主，因此选取0～3 cpd的积分结果作为剪切谱的总谱能量，这样剪切谱中四个频段的结果分别占到总谱能量的18%、22%、19%和11%，四者之和超过了总谱能量的70%，剩余能量主要存在于近惯性内波和内潮之间非线性相互作用产生的次级波动中。从图3的结果可以明显看出近惯性频段在流速谱中能量较弱，但在剪切谱中能量最强。

((a)表示流速的功率谱分析结果，黑色虚线为主要内波频率，阴影表示滤波范围。图(b)与(a)类似但表示的是流速剪切的功率谱分析。(a)Spectrum analysis of the velocity.The black dashed lines denote the main internal wave frequency and the shadows denote the filter range.(b)is the same as(a)but for the velocity shear.)

2.2 时间变化

对滤波之后的四个频段的流速分别计算细尺度流速剪切的平方(S2)：

S2=(∂u/∂z)2+(∂v/∂z)2,

(8)

得到各分量S2的时间深度分布图(见图4(b)～(e))以及四个分量S2之和(见图4(a))的结果。其中亚惯性S2的高值主要集中在上300 m，且在12月底至2月中旬存在明显高值区；近惯性S2高值影响的深度明显大于其他三者，且存在向下传播的特征。相比较于亚惯性S2和近惯性S2，半日和全日内潮频段的S2相对较弱，在整个深度上表现出随深度增加而减弱的特征。

(图中的底色均是对S2取以10为底的对数之后的结果。The contourf is the result of logarithm of the S2.)

为了进一步凸显S2的时间变化，本文对整个上层的S2做了深度平均和月平均处理(见图5(a))。由图3的结果表明，剪切主要由亚惯性运动、近惯性内波、全日内潮以及半日内潮导致，因此选择四者S2之和代替原始S2。图5(b)反映了各频段S2占四者S2之和的比例。1和2月亚惯性S2占据主导地位，特别是1月，亚惯性S2的贡献能够达到56%，其他月份基本上近惯性S2的贡献最大。半日和全日内潮的S2相对较弱。

(黑色、蓝色、红色、紫色和绿色点线分别表示总的、亚惯性、近惯性、全日内潮和半日内潮分量的S2。The black, blue, red, magenta and green dotted lines indicate the total S2, the sub-inertial, near-inertial, and tidal component, respectively.)

2.3 机制讨论

在潜标观测点处，亚惯性运动主要以中尺度涡过程为主。亚惯性剪切的增强通常是由于背景强流自身具有较大的垂向梯度，导致其垂向剪切大大增加。利用高度计数据可以获取潜标观测期间周围海域的涡旋活动情况，如图6所示，可以发现对应于图4中12月底至2月中旬的亚惯性剪切增强现象，一个超强暖涡完整经过潜标站位，根据高度计数据给出的涡旋演变过程，发现该中尺度暖涡为黑潮脱落涡旋。关于此类涡旋的产生和广泛性前人已经做了较多的研究[5,33,39]，研究表明，该类涡旋流速较大，且具有显著的斜压结构，从而能够产生强的垂向剪切，因此此处的亚惯性剪切增强现象是由中尺度暖涡自身的强亚惯性流速引起的。

(绿色五角星表示潜标所在位置。The green star indicates the location of mooring.)

夏秋季节，南海的台风过程十分活跃，无论是在太平洋生成向西移动进入南海的还是南海局地形成的台风，都会产生强的瞬时风场，向海洋上混合层输入近惯性能量。从图4 和5的结果中可以发现，在6月中旬，7月底和9月底存在三次近惯性剪切增强的现象。利用第2部分介绍的方法，可以计算风场向海表面输入的近惯性能量和海表面相对涡度，得到如图7所示的结果。可以发现三次近惯性剪切增强现象分别对应较强的海表面风输入做功，通过查询日本气象厅发布的Best-Track历史台风资料，这三次较强海表面风输入做功均是由台风引起的，台风编号按时间顺序分别为HAIMA、NOCK-TEN，NESAT和NALGAE，其中第三次强风做功现象受到两次台风共同影响，台风路径如图8所示。图8中的虚线圆表示台风移动到离潜标位置最近时的台风影响范围，此处定义风速达到30节的最大半径为台风半径，台风HAIMA在到达潜标位置处时还是热带低压级，因此Best-Track数据中没有台风半径信息。2011年9月下旬的台风较前两次强，但近惯性剪切表现出影响深度较浅，持续时间较短的现象，这可能与台风过境时的背景涡度场的调制作用有关。值的注意的是，在8月底9月初，同样存在一次较强的海表面风输入做功，但并没有引起明显的近惯性剪切增强现象，通过观察图7(b)的海表面相对涡度的变化，其余三次近惯性剪切增强现象的背景涡度均为负涡度，而此次为正涡度。根据Kunze于1985年提出的理论[40]，暖涡的负相对涡度降低了局地有效惯性频率(feff=f0+ζ/2，f0是局地惯性频率)，使得近惯性内波的生成频段变宽，同时已生成的近惯性内波无法向涡外传播，只能在暖涡内不断反射并最终耗散，而冷涡则不利于近惯性内波向下传播。因此均是台风输入近惯性能量的前提下，背景涡度为负涡度时发生明显的近惯性剪切增强现象，而背景涡度为正涡度时则没有明显现象发生。

图7 风应力做功的时间序列(a)、海表面相对涡度ζ的时间序列(b)及近惯性S2的时间深度图(c)

(绿色五角星表示潜标所在位置，红线、绿线和蓝线分别对应四个台风的路径，路径上的填充圆圈表示该时刻的台风中心压强，虚线圆表示台风影响范围，圆心为台风距离潜标最近时刻的位置，此处定义风速达到30节的最大半径为台风半径。Green star denote the location of mooring.The red, green and blue line correspond to the four typhoon path.The filling circles represent the center pressure of the typhoon at the moment.The dotted circle indicate the range of the typhoon.The center of the circle is the position of the typhoon at the closest time to the mooring.The longest radius of 30kt winds or greater is defined as the radius of the typhoon.)