基于ROMS模式的東海黑潮季節變化特征模擬研究*

周立佳　黨振中　董慧超　牛洪暄　劉　昕　周　鎮

(海軍大連艦艇學院　大連　116018)

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基于ROMS模式的東海黑潮季節變化特征模擬研究*

周立佳黨振中董慧超牛洪暄劉昕周鎮

(海軍大連艦艇學院大連116018)

摘要黑潮是一支高溫、高鹽的西邊界暖流，也是北太平洋副熱帶環流的重要組成部分;同時，黑潮也是影響潛艇航速、定位和行動隱蔽性的重要海洋環境現象。黑潮將高溫、高鹽的海水輸送至東海，會對我國東部沿海地區的氣候產生重要影響。利用ROMS模式以較高的分辨率模擬東海海表面和PN斷面溫度結構的季節變化特征，并結合WOA13數據進行對比分析，為開展東海黑潮相關研究提供基礎。結果表明ROMS模式對東海黑潮具有較好的模擬效果，模式模擬的海表面溫度的季節變化趨勢與WOA13數據較為一致，冬、春季黑潮路徑較為明顯;同時，模式較好地模擬了 PN 斷面溫度結構的季節變化特征，流核結構明顯。

關鍵詞ROMS; 東海; 黑潮; 海表面溫度; PN斷面

Class NumberP731

1引言

黑潮是北太平洋副熱帶環流的重要組成部分，是一支高溫、高鹽的西邊界暖流，其攜帶著大量的熱量流入東海，對我國東部沿海的氣候產生重要影響。黑潮也是影響潛艇航速、定位和行動隱蔽性的重要海洋環境現象。

黑潮流量以及流幅存在明顯的季節變化和年際變化，黑潮流量夏季大，秋季小，流幅遵循春、夏寬，秋、冬窄的變化規律，且黑潮大彎曲存在年際變化[1～6]。同時，有學者利用再分析手段，系統分析了臺灣以東黑潮溫度鋒時空變化規律及其形成變化規律，以及海洋渦旋和鋒面波動對臺灣以東黑潮鋒的影響[7～8]。

隨著計算能力的提升，近年來不斷有學者利用數值預報模式對東海黑潮進行研究分析，取得了顯著的進展，數值模式也是未來東海黑潮研究的主要方向。張蘊斐等[9]利用MICOM三維原始方程等密度面坐標模式模擬了黑潮環流的基本特征。白志鵬等[10]利用HYCOM 模式對東海黑潮進行氣候態模擬，指出地形分辨率的提高和改善的斜壓效應，使高水平分辨率模式對黑潮特征量的模擬有明顯的改進。齊繼峰[11]基于歷史調查資料，利用統計分析方法和海洋數值模式指出東海黑潮流量具有顯著的年際和年代際變化。樊孝鵬等[12]利用三維原始方程模式MITgcm計算了西北太平洋海區的多年平均流態，取得了較好的效果。Park and Farmer[13]利用HYCOM模式同化觀測資料得到了黑潮的時間變化和三維特征，指出黑潮的入侵會導致溫躍層的加深以及切變加強。

前人對于黑潮的研究主要集中于黑潮流量以及流幅的年際和年代際變化，且數值模擬研究大多分辨率比較低?？紤]到東海海區復雜的地形特征，本文將利用ROMS模式以較高的分辨率模擬東海海表面和PN斷面溫度結構的季節變化特征，為開展東海黑潮相關研究提供基礎。

2ROMS模式簡介及模式設置

2.1ROMS模式介紹

區域海洋模式系統(Regional Ocean Modeling System,ROMS)是在近年的海洋科學研究中應用廣泛的三維、自由表面、隨底坐標模式。ROMS模式采用了Boussinesq近似和準靜力近似，近似求解雷諾平均的 N-S方程。在水平方向上，ROMS模式采用正交曲線(Arakawa C)網格;垂向上采用地形擬合的可伸縮坐標系統(S坐標系)，并針對不同的情況提供多種轉換函數和拉伸函數來調節垂向層級的疏密分配，進而增加了計算網格的解析度。在笛卡爾坐標系中其控制方程如下

·運動方程：

·連續方程：

·標量(溫度、鹽度)控制方程：

·狀態方程：

ρ=ρ(T,S,P)

其中Fu、Fv、FC為強迫項，Du、Dv、DC為擴散項。f(x,y)為科氏參數，g為重力加速度，φ(x,y,z,t)為壓強項(φ=P/ρ0)。

2.2模式基本設置

本文模式的計算覆蓋黃海、東海、南海東北部以及西北太平洋部分區域(116°E-137°E，19°N-41°N，見圖1)，該區域邊界離黑潮路徑較遠。模式網格水平分辨率為1/10°;垂向分為20層，垂直方向的坐標拉伸參數分別設置為θs=4和θb=0，最小深度設為75m，最大深度設為5000m。圖2給出了東海沿27°N的緯向網格垂向剖面示意圖，以直觀地展現東海的地形變化。從圖中可以看出ROMS模式垂直方向的隨底坐標可以較好地表征地形的變化。同時，圖2標注了東海的主要地形特征，自東向西依次為中國東海大陸架、沖繩海槽、琉球群島島鏈以及琉球海溝，結合圖1可以發現其地形特征沿西南至東北方向分布。

圖1　模式覆蓋區域，包括整個東海、南海東北部以及西北太平洋部分區域(116°E-137°E，17°N-41°N);圖中白線表示PN斷面的位置

圖2　模式網格垂向分層—東海沿28°N的緯向網格垂向剖面示意圖(結合黑潮流區的地形，

模式地形數據為ETOPO1，數據分辨率為1’×1’;氣象驅動場為每天1次的COADS(comprehensive Ocean-Atmosphere Data Set)資料;海面高和三維溫鹽流的開邊界條件使用了SODA資料50年(1958～2008年)月平均場。正壓流速采用Flather邊界條件，三維斜壓流速和溫鹽場采用Orlanski輻射加“輕推”(Nudging)邊界條件。溫度、鹽度的初始條件由 WOA2005 數據集一月份的氣候平均值給出,其空間分辨率為1/4°×1/4°。其開邊界的分潮調和常數來源于 OSU Tidal Data Inversion(OTIS)提供的 TPXO7數據集，選取了四個主要分潮(M2、S2、N2、K2)作為潮強迫場。垂向混和參數化方案采用K-剖面參數化方案(K-Profile Parameteration,KPP)。

3海表面溫度季節變化特征模擬結果分析

模式共運行10年，輸出結構包括水位、流速、溫度、鹽度及密度，模式輸出時間步長為1個月，本論文選取第十年1月到12月的模擬數據，與WOA13(World Ocean Atlas 2013)數據對比，進行溫鹽場的分析。WOA13數據是來自NOAA的國家海洋數據中心海洋氣象實驗室的海洋氣候學最新數據集產品，包涵全球多種海洋要素數據，分為年平均、季節平均、月平均數據，是多種數據集的整合產品，包含多種實測數據，空間分辨率有：5°、1°、0.25°三種，在深度上利用內插值的方法，從表層到最大深度5500m分為102層。

圖3　WOA13數據的氣候態海表面溫度

圖3是利用WOA13數據提取的氣候態東海海表面溫度，東海的海表面溫度有著明顯的季節性變化。從圖中可以看出，1月份SST自南向北逐漸升高，自呂宋海峽開始，有一股較強的暖水舌向北擴展至臺灣東部海域;東海外海黑潮主軸的暖水舌沿琉球島鏈由西南向東北延伸。4月份的SST較1月份有了明顯的升高，東海外海黑潮主軸上的暖水舌溫度也有明顯升高，其變化趨勢與1月份相差不大。7月份東海黑潮的趨勢不明顯，受短波輻射的影響，東海海域與其兩側的水溫相差不大，而在日本以南以東的海面暖水舌相對比較明顯。到了10月份，整個區域的SST已經較7月份有了明顯的減退，且緯向變化較小，黑潮路徑不明顯。

圖4　模式模擬的氣候態海表面溫度

圖4給出不同季節模式模擬的海表面溫度。通過模式模擬的海表面溫度的季節變化趨勢較為明顯。1月份和4月份可以看到暖水舌自臺灣北部向東北方向擴展，黑潮路徑明顯;7月份海表面溫度最高，10月份次之;7月份和10月份sst的緯向變化較小，對黑潮路徑的表征不明顯。模式對于對馬暖流的模擬較為明顯，在不同季節均可看出有暖流經過對馬海峽進入日本海。從模式的模擬結果可以看出，1月份黃海暖流較為明顯，而7月份較弱，符合黃海暖流冬季較強，夏季較弱的規律。同時，模式受地形影響，1月份和4月份臺灣暖流的強度異常偏大，7月份長江口附近有明顯的冷水團出現，說明近岸的模擬結果有待進一步提高。

4PN斷面溫度結構季節變化特征模擬結果分析

為研究東海黑潮水下的溫鹽結構，本文選取位于黑潮中央地段的PN斷面(位置見圖1)。本文中選取的PN 斷面(圖1)東起 27°30′N、128°15′E，西至 30°30′N、123°15′E，與緯線成 37°交角。PN斷面橫切東海黑潮主干，在對東海黑潮的調查研究中PN 斷面是觀測時間最長、最系統、最著名的一個斷面，也是表征東海黑潮強度以及時空變化的重要標志。

圖5　利用WOA13逐月月平均資料提取的 PN 斷面溫度剖面

本文中選取的PN 斷面(見圖1)東起 27°30′N、128°15′E，西至 30°30′N、123°15′E，與緯線成 37°交角。PN斷面橫切東海黑潮主干，在對東海黑潮的調查研究中PN 斷面是觀測時間最長、最系統、最著名的一個斷面，也是表征東海黑潮強度以及時空變化的重要標志。

圖5是利用WOA13逐月月平均資料提取的 PN 斷面溫度剖面。從中可以看出，黑潮主軸上有非常強的暖水，尤其是在 1 月和 4 月非常明顯，在兩側的海水有很強的溫度梯度，且4月份其流核結構十分明顯，黑潮主軸的強度較大。7月份，海水表層的溫度都非常高，溫度梯度不是很明顯， 10月份，隨著高溫水的南退，黑潮主軸的暖水特征又再次出現。對于 PN 斷面，深層水的水溫變化不是很大，全年的溫度特征都比較一致。從PN斷面的溫度結構分析中，可以發現冬、春季節PN斷面流核結構最為明顯。

對比模式結果與WOA13結果可以發現，模式能夠較好地再現 PN 斷面溫度結構的季節變化特征。在 1 月和 4 月，模式模擬出了冬、春季節PN斷面上明顯的流核結構;4月份流核中心溫度較1月份有所上升;受臺灣暖流異常的影響，在靠近大陸一側的近岸有一弱的高溫中心。7月份sst明顯升高，溫度水平梯度變化不大，流核結構不明顯;等溫線在陸架坡折區內側(靠近大陸一側)上浮，說明黑潮模擬結果夏季流幅較廣。 10月份，sst較7月份有所下降，模式模擬結果可以看出黑潮主軸的結構，但強度較弱。

圖6　模式模擬的PN斷面溫度剖面

5結論

本文利用ROMS模式進行東海黑潮氣候態的模擬，并對比WOA13數據，提取東海海表面和PN斷面溫度結構的季節變化特征，主要結論概括如下:

1) 模式模擬的海表面溫度的季節變化趨勢較明顯，冬、春季黑潮路徑較為明顯。

2) 模式較好地模擬了 PN 斷面溫度結構的季節變化特征，冬、春季PN斷面流核結構較為明顯。

3) 受地形影響及分辨率的限制，模式對黃海暖流以及臺灣暖流的模擬效果有待提高，是未來需要進一步完善的部分。

參 考 文 獻

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[4] Bo Qiu, The Kuroshio Extension System: Its Large-Scale Variability and Role in the Mid-latitude Ocean-Atmosphere Interaction[J].Journal of Oceanography, 2002，58：57-75.

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[12] 樊孝鵬,黃大吉,章本照.東海黑潮的氣候態數值模擬[J]. 浙江大學學報(工學版),2006(5):916-920.

[13] Jae-Hun Park and David Farmer(2013), Effects of Kuroshio intrusions on nonlinear internal waves in the South China Sea during winter[J]. Journal of Geophysical Research, 2013,118：7081-7094.

收稿日期：2016年1月19日,修回日期：2016年2月14日

作者簡介：周立佳,男,博士,副教授,研究方向：軍事海洋環境作戰應用。

中圖分類號P731

DOI：10.3969/j.issn.1672-9730.2016.07.023

Seasonal Variation Characteristics of the Kuroshio in the East China Sea Based on ROMS

ZHOU LijiaDANG ZhenzhongDONG HuichaoNIU HongxuanLIU XinZHOU Zhen

(Dalian Naval Academy, Dalian116018)

AbstractKuroshio as a high temperature, high salt, west boundary warm current, is an important part of the north Pacific subtropical circulation. At the same time, kuroshio is a kind of important marine environmental phenomena which can influence speed. Location and covertaction of submarine Kuroshio flows into the east China sea with high temperature, high salt water. Kuroshion in East china sea have an important influence on the climate of the east coast of China. By making use of the Regional Ocean Modeling System(ROMS) and data of WOA13(World Ocean Atlas 2013), the seasonal variation characteristics of sea surface in east china sea and PN section temperature structure are simulated in order to provides the basis for the related research of Kuroshio. Results shows that ROMS have a good simulation on the east China sea Kuroshio, the simulation of the SST seasonal variation agrees with the result of the WOA13, and the route of the Kuroshio in winter and spring is clear. At the same time, the model can simulate the seasonal variation characteristics of PN section temperature structure.

Key WordsROMS, East China sea, Kuroshio, SST, PN section