六套海洋模式模擬熱帶西太平洋深層環流結果的對比分析*

馬 強 汪嘉寧 王 凡,

(1. 中國科學院海洋研究所海洋環流與波動重點實驗室 青島 266071; 2. 中國科學院大學 北京 100049;3. 青島海洋科學與技術國家實驗室海洋動力過程與氣候變化實驗室 青島 266235)

作為海水交換過程的媒介, 海洋環流對海水溫度、鹽度、溶解氧等的分布以及水團的形成起著至關重要的作用(Strammaet al, 2010)。因此, 研究海洋環流的空間結構特征以及時間變異規律能夠幫助我們更好的了解海洋環流在全球氣候變化、海洋碳循環以及海洋環境變異等方面所扮演的重要角色(Brandtet al, 2011)。過去30年, 衛星高度計及船載儀器的觀測幫助我們深刻認識了熱帶西太平洋表層以及次表層環流的基本結構和動力機制(Lagerloefet al, 1999;Roweet al, 2000; Johnsonet al, 2002; Sudreet al,2008)。開始于2000年的全球海洋Argo計劃(Array for Real-time geostrophic oceanography, 或稱“ARGO 全球海洋觀測網”), 已經為2000m以淺的中上層海洋提供了寶貴的溫鹽流觀測數據。隨著近些年Argo剖面數據的增加, 在Argo停留深度(1000m和1500m)上的流場特征也得以研究(Lebedevet al, 2007; Cravatteet al, 2012)。然而對于2000m以深的深海大洋, 現有的觀測資料匱乏, 我們對其基本結構特征及變異規律仍缺乏全面系統的認識。

隨著我國國力的日益提升和國家利益的不斷拓展, 鄰近我國近海的熱帶西太平洋成為我國海洋戰略從近海挺進大洋必須重點關注和掌控的海域, 而且熱帶西太平洋海洋動力過程對于我國氣候與海洋環境變化的預測和國家安全保障至關重要。熱帶西太平洋主要由東馬里亞納海盆(East Mariana Basin, 簡稱EMB)、西馬里亞納海盆(West Mariana Basin, 簡稱WMB)、東卡洛琳海盆(East Caroline Basin, 簡稱ECB)、西卡洛琳海盆(West Caroline Basin, 簡稱WCB)和菲律賓海盆(Philippine Basin, 簡稱PB)等幾個主要海盆組成(圖1), 海盆之間可以通過深水通道(T1、T2、T3、T4和T5)進行海水交換(Teramoto, 1993; Kawabeet al, 2003; Siedleret al, 2004)。

圖1　熱帶西太平洋地形Fig.1 Topography of the tropical western Pacific

現有的少量關于熱帶西太平深層環流的觀測數據主要來源于定點錨系和船載剖面。熱帶西太平洋深層水團的來源為北太平洋深層水(NPDW)以及南大洋的繞極下層水(LCPW)。NPDW 主要從東北太平洋夏威夷海島的南部向西流入西太平洋(Wijffelset al,1996)。而 LCPW 通過薩摩亞通道(Samoan Passage)進入中太平洋海盆(Taftet al, 1991; Roemmichet al,1996; Rudnick, 1997; Freeland, 2001)。深層的LCPW會繼續向北在馬歇爾海島(Marshall Islands)以西邊界流的形式進入北太平洋(Johnsonet al, 1993), 而稍淺層的 LCPW 則穿過赤道, 一部分流向東馬里亞納海盆通過深水通道分別進入西馬里亞納海盆和西卡洛琳海盆(Siedleret al, 2004), 另一部分則會沿著南邊界向東進入東卡洛琳海盆, 并繼續向東流入西卡洛琳海盆(Kawabeet al, 2003)。

上述零散的錨系及船載斷面觀測雖然提供了有關深層環流的一些信息, 但我們對于熱帶西太平洋深層環流的氣候平均態以及時間變率仍缺少足夠的認識。本文將借助于六套公開的全球高分辨率海洋模式輸出資料, SODA(Cartonet al, 2008)、ORCA025(Barnieret al, 2006)、BRAN(Schilleret al, 2008)、ECCO2(Menemenliset al, 2005)、HYCOM (Thoppilet al, 2011)和OFES(Masumotoet al, 2004), 從水團溫鹽誤差、中深層流場特征以及深層流的季節變化等方面系統評估目前模式對于熱帶西太平洋深海水團屬性和環流場的模擬情況,在比對各模式模擬結果的同時,分析熱帶西太平洋深層環流的結構特征及時間變率(季節變化), 并為今后熱帶西太平洋深層環流的模擬提供參考。

1　數據與方法

本文所用到的六套海洋模式月平均輸出資料的信息如表1。

除六套模式資料外, 本文還使用了兩種版本的氣候態溫鹽觀測數據集 WOA01和 WOA13(World Ocean Atlas 2001 and 2013, 水平分辨率分別為 1°×1°和 0.25°×0.25°)、氣候態的溫鹽觀測數據集 GDEMv3(Carnes, 2009)。1991—2013年逐月平均的溫鹽數據集Levitus (Levituset al, 2009)、以及基于Argo在1000m停留層的漂移速度得到的流場數據(http://apdrc.soest.hawaii.edu/projects/argo/)。

文中所用的計算公式如下:

深水通道輸運通量

其中A為通道斷面面積,vn為垂直于深水通道斷面的速度分量。

深水通道位渦通量

其中Q為通過通道斷面進入海盆的流量,f為行星渦度(科氏參數),H為通道處的平均深度。

表1　六套海洋模式簡介Tab.1 The specification of the six model outputs

2　結果

2.1　溫鹽分析

圖2和圖3分別為3000m層各個模式與WOA13所對應的溫度和鹽度的差異值(模式-WOA13)。從溫度偏差的分布上看, SODA、ORCA025、BRAN、ECCO2和 OFES在各個海盆中都表現為負偏差, 其中 OFES的溫度偏差最大, 在-0.62— -0.06oC之間,其他模式的溫度偏差在-0.59— -0.06oC 之間, 而HYCOM在各個海盆中的溫度偏差正負鑲嵌分布, 在EMB和WMB中以負溫度偏差為主, 在ECB、WCB和PB中則以正溫度偏差為主。所有模式3000m層鹽度偏差在各個海盆中都表征為正負鑲嵌分布, 且比溫度偏差小, 范圍在-0.015—0.015之間, 其中HYCOM 和 OFES在各個海盆中以正鹽度偏差為主,其余模式則以負鹽度偏差為主。

在每個海盆, 分別將不同水層的溫度偏差與鹽度偏差進行平均, 畫出溫度偏差(圖 4)以及鹽度偏差(圖5)的垂向廓線圖。溫度偏差在各個海盆除HYCOM外 1000m以深都為負值(SODA在 WCB的 1000—1500m為正值), 且隨著深度的增加偏差幅度變大。HYCOM在各個海盆中1500m以深溫度偏差都最小,分布在-0.2—0.2°C之間, 但其標準差在 2000m以深相對于其它模式較大。而OFES在各個海盆中1500m以深溫度偏差最大, 在 5000m深度上其值接近-0.5°C。其余四個模式的溫度偏差在各個海盆不同深度層上大小相似, 但 SODA模式的標準差相比ORCA025、BRAN和ECCO2要大。而鹽度偏差的廓線在各個海盆中的表征則沒有溫度偏差那么一致。在ECB和WCB海盆中的1000—2000m深度上, 各模式的鹽度為負偏差, 且控制在-0.01—0之間, 2000—4000m深度上除 HYCOM外鹽度偏差均維持在-0.01—0.01之間, 4000m以深鹽度偏差變大, 在WCB中主要表征為正偏差, 且正偏差隨著深度的增加而增加。在EMB、WMB和PB海盆中的1000—2000m深度上, 各模式的鹽度偏差值都較大, 且正負不一,2000m以深除HYCOM和OFES外, 其余模式鹽度偏差都較小。HYCOM在各個海盆中的 2500m都有一個正鹽度偏差的極大值。整體而言,各模式在熱帶西太平洋深層(3000m以深)溫度偏低鹽度偏咸。

基于觀測結果的Levitus數據集(圖6a)顯示近20年熱帶西太平洋深層海洋存在增溫的趨勢, 這也說明了深海大洋在全球氣候變暖停滯中所起到的作用,即更多的熱量被儲存在深海中(Meehlet al, 2011;Chenet al, 2014)。同時可以看到熱帶西太平洋深層溫度在東部海盆 EMB、WMB、ECB要高于西部海盆WCB和PB。而在模式中(圖6b—6g), 除HYCOM在EMB、WMB、PB海盆中表征出增溫趨勢外, 其余模式都不具有這一特征, ECCO2和OFES甚至表征為減溫趨勢。平均鹽度的時間變化與溫度有所不同,Levitus數據集(圖7a)表明深海鹽度在90年代初有所增加, 之后趨于平穩, 而在 2005年以后又出現鹽度降低, 并在 2009—2010年達到極小值后變為增加,這一現象在WMB和PB海盆中表現尤為明顯。熱帶西太平洋深層鹽度在南部海盆ECB和WCB要高于北部海盆EMB、WMB和PB。各模式對鹽度時間變化的模擬與 Levitus數據集存在較大差異(圖 7b—7g),ECCO2、HYCOM和OFES表征為增鹽趨勢, SODA和BRAN的鹽度變化很小, 而ORCA025在90年代鹽度增加, 之后則逐漸降低。雖然深層海洋鹽度變化極其微弱, 但對于鹽度的準確再現是有助于理解和模擬深層環流變化的, 特別在地形復雜區, 鹽度變化可能對深層環流變化起著決定作用(Wanget al,2011)。

圖2　3000m層模式溫度與WOA13的差值(模式-WOA13)Fig.2 The difference in temperature at 3000m depth between model output and WOA13

圖3　3000m層模式鹽度與WOA13的差值(模式-WOA13)Fig.3 The difference in salinity at 3000m depth between model output and WOA13

圖4　各模式在不同海盆中的平均溫度T偏差垂向廓線Fig.4 Vertical profiles of difference in mean temperature (T) between model output and WOA13 in different basins

圖5　各模式在不同海盆中的平均鹽度S偏差垂向廓線Fig.5 Vertical profiles of difference in mean salinity (S) of different basins between model output and WOA13

圖6　不同海盆3000m深度的平均溫度T時間序列Fig.6 Temporal variability in the mean temperature (T) at 3000m in different basins

圖7　不同海盆3000m深度的平均鹽度S時間序列Fig.7 Temporal variability of the mean salinity (S) at 3000m in different basins

2.2　流場分析

各模式熱帶西太平洋水深 1000—3000m環流以東西向交替變化的緯向射流為主, 特別在赤道區域(5°S—5°N)的海洋內區經向流速遠小于緯向流速。圖8為Argo以及各模式1000m流場分布。Argo結果表明赤道區域的緯向流關于赤道對稱分布, 緯向貫穿整個西太平洋, 在西邊界的流速要明顯大于海洋內區。雖然各模式都表征出東西向交替變化的緯向射流,但包括緯向流的流速大小、經向尺度以及緯向流的所在緯度等具體特征依然與 Argo結果存在差異。除SODA和HYCOM模式在赤道區域流速比Argo流速大之外, 其余模式都比 Argo流速小 50%左右。SODA、ORCA025和 HYCOM緯向流的經向尺度以及所在緯度與Argo存在較大差異,而ECCO2、BRAN和OFES在 10°S—10°N范圍可以較好的抓住中層緯向流, 包括下層赤道中層流(LEIC, 1°S—1°N)、北赤道中層逆流和南赤道中層逆流(NICC和 SICC,1°—2.5°)、北赤道中層流和南赤道中層流(NEIC 和SEIC, 2.5°—4°)以及次級北赤道中層逆流和次級南赤道中層逆流(sSICC 和 sNICC, 4°—5°)。

熱帶西太平洋水深 3000—5000m處緯向流速減小(圖略), 環流也相對獨立, 形成海盆內環流, 不同海盆之間可通過深水通道進行海水交換。海盆內深層環流不僅會受到地形的作用, 也會受到位渦通量的影響(Yanget al, 2000)。位渦收支積分約束方程指出,由海峽或深海通道處引起的位渦通量, 需要被沿邊界的摩擦扭矩所平衡。即在北半球當凈位渦為負值時,摩擦提供正位渦與之平衡, 海盆內會產生反氣旋式環流; 位渦收支為正時, 摩擦提供負位渦與之平衡,海盆內會產生氣旋式環流。以3000m深度ECB流場分布為例(圖9)。3000m以深各模式中的ECB就僅通過深水通道(圖9品紅色所示)與其它海盆進行海水交換,因此我們可以通過求解這些深水通道的位渦通量來研究 ECB的位渦收支。各深水通道處的位渦通量如表2所示。

從表2我們可以看到除HYCOM模式外, 其余模式在 ECB內的凈位渦通量都為負值。根據位渦收支積分約束方程, 需有摩擦提供正位渦與之平衡, 所以海盆中會產生反氣旋式環流, 即順時針運動。而HYCOM 模式在 ECB內的凈位渦通量為正值, 根據位渦收支積分約束方程, 需有摩擦提供負位渦與之平衡, 所以HYCOM模式在ECB內會產生氣旋式環流。即逆時針運動。以上分析結果與圖 9各模式在ECB內的環流形態是吻合的。

2.3　季節變化

圖10所示為熱帶西太平洋海盆間各深海通道(圖1品紅色所示)3000m以深的輸運通量, 除OFES模式外, 海盆間的深水通道輸運通量 T1、T2、T3和 T4存在明顯的季節轉向, 其中T1、T2和T3在冬春季(北半球, 下同)輸運通量為負, 夏秋季為正。表明冬春季深層海水從 EMB分為兩支, 一支流向 ECB, 另一支流向 WCB; 夏秋季節深層海水則分別從 ECB和WCB流向EMB。在深水通道T4冬春季輸運通量為正, 夏秋季為負。表明冬春季深層海水從 PB流向WCB, 夏秋季則從WCB流向PB。而在深水通道T5處, 各模式的輸運通量在各月份(SODA的1、3、4月以及ECCO2的7—10月除外)都為正, 結合T2和T3可知, 在 T5深水通道深層水冬春季由 EMB流向WMB, 夏秋季則從WCB流向WMB。

圖8　1000m深度流場分布Fig.8 Currents at 1000m

圖9　東卡洛琳海盆3000m深度的流場分布Fig.9 Currents at 3000m depth in East Mariana Basin

表2　東卡洛琳海盆各深水通道處的位渦通量Tab.2 Potential vorticity flux through the deep ocean passages in East Caroline Basin

不同海盆3000m深度流的年調和分析結果表明,各模式在ECB和WCB內季節變化的解釋方差可以達70%以上, 而北部海盆的季節信號則不明顯(圖略),因此后續只分析ECB和WCB的季節變化特征。冬季WCB內(圖11), 在BRAN、ECCO2以及HYCOM模式中深層水通過T4流向WCB的深層水會沿著南部邊界新幾內亞沿岸向東流, 通過T3流向WCB的深層水則會沿著 WCB西邊界向南流, 從而在 WCB中形成一個氣旋式環流。在SODA和ORCA025模式中仍然存在向南的西邊界流以及向東的南邊界流, 但在海盆內部則出現了一個反氣旋式環流。而OFES模式從PB通過T4的深層水會分別沿著南邊界新幾內亞沿岸向東流以及沿著西邊界向北流, 在除卻南邊界流的海盆內出現氣旋式環流。冬季 ECB內, 在各模式中(OFES除外)通過T1流向ECB的深層水沿著海盆西邊界向南流, 在南邊界依然存在東向流, 繼而在海盆內產生氣旋式環流, 這在 SODA、ORCA025和BRAN中表現尤為明顯; 而在ECCO2和HYCOM中由于交替的緯向流在 ECB內仍然起作用, 因而氣旋式環流并不明顯。在OFES模式的ECB內, 南邊界出現不同于其它模式的西向流, 西邊界出現不同于其他模式的北向流, 并在海盆內形成反氣旋式環流。

圖10　各模式在海盆間3000m以深通道的輸運通量Fig.10 Transports through deep ocean passages below 3000m

夏季WCB內(圖12)環流與冬季不同, 在SODA、ORCA025、BRAN和ECCO2中南部邊界流向西, 西邊界流向北, 從而在 WCB內形成反氣旋為主的環流。OFES結果與這四種模式結果相反, 在西邊界為南向流, 南邊界為東向流, 環流主體以氣旋式為主。而在 HYCOM 中雖仍然存在西向的南邊界流, 但西邊界卻為南向流, 海盆內沒有主導的旋轉式環流, 深層水通過T4從WCB流向PB。夏季ECB內環流較為復雜, 一方面在西邊界, 除HYCOM模式為南向流外, 其余模式都為北向流, 在南邊界, 除BRAN模式為西向流外, 其余模式都為東向流; 另一方面, 在SODA、ORCA025和ECCO2三個分辨率相對較低的模式中會在除卻南邊界流的海盆內出現反氣旋式環流, BRAN模式在整個 ECB內出現反氣旋環流, 而HYCOM和OFES在ECB內則沒有明顯的旋轉式環流。

3　討論

3.1　不同初始溫鹽場的差異

除HYCOM模式初始溫鹽場為GDEMv3外, 其余各模式的初始溫鹽場均來自于不同WOA版本。圖13是WOA01和GDEMv3在3000m深度上溫度、鹽度以及由動力高度求解的地轉流的分布。兩套資料溫度的分布特征大致相同, 且都有東部海盆溫度高于西部海盆溫度的特征。但二者鹽度的分布特征則大相徑庭,WOA01資料在EMB和WMB為鹽度的極大值區, 而GDEMv3則在ECB和EMB以東出現了鹽度的極大值區, 同時 GDEMv3在熱帶西太平洋仍存在南部海盆鹽度高于北部海盆的特征。由于WOA01的水平分辨率僅為 1°×1°, 其溫鹽分布相對于 GDEMv3 的 0.25°×0.25°較為粗糙。而由GDEMv3算出的地轉流場要比WOA01流速大, 且流場結構也相對復雜, 在各個海盆內基本上都存在有旋轉式環流。因此, 選用高分辨率的溫鹽初始化資料, 對于熱帶西太平洋深層環流的模擬有幫助。

3.2　潮汐對熱帶西太平洋深層環流的影響

本文所選取的海洋模式都沒有考慮潮汐的作用,然而對于深層混合, 更重要的是潮汐遇到海底粗糙地形(海山、海脊、海溝等)所引起的內波破碎混合, 研究也證實深層混合在粗糙地形區域存在加強, 其混合系數比背景混合系數大兩個量級(Morriset al, 2001;Heywoodet al, 2002)。因此潮汐是驅動深層環流的重要機制。為進一步說明潮汐對熱帶西太平洋深層環流的影響, 我們用 ROMS(Regional Ocean Modeling System)進行了一組對比實驗, 下圖分別為未加入潮汐(圖14a)以及加入8個主要分潮(圖14b)σ坐標系下最底層環流分布, 兩個實驗其他條件一致。可以看到在加入潮汐之后, 熱帶西太平洋深層環流形態發生變化, 具體表現為環流的流速增加, 同時在 130°E,8°N附近出現一個顯著的反氣旋式環流。盡管我們無法驗證加入潮汐之后深層環流數值模擬的改善程度,但不難發現在模式模擬中加入潮汐能夠顯著改變深層環流的結構形態。

圖13　(左)WOA01和(右)GDEMv3在3000m深度層(上)溫度(T)、(中)鹽度(S)、以及(下)由動力高度計算的地轉流場的分布Fig.13 Temperature (T, top), salinity (S, middle), and diagnostic currents (bottom) based on the dynamic height at 3000 m obtained from WOA01 (left) and GEDMv3 (right), respectively

3.3　影響熱帶西太平洋深層環流數值模擬的其它要素

由于深海混合是一個非常緩慢的過程, 在對熱帶西太平洋深層環流數值模擬時, 要盡量增加模式的積分時間, 使海表強迫有充足的時間傳遞到深海,從而盡可能的使深層環流達到準平衡態(謝強等,2013)。從各模式水深 1000m 的環流模擬結果(圖 8)來看, BRAN、ECCO2、OFES可以較好的表征緯向流的經向尺度。OFES相比于BRAN和ECCO2模式雖然未加入數據同化, 但垂向分辨率的提高可能改善了水深1000m處緯向流的模擬。同時不難看出地形復雜的海區, 模式結果的差異也較大, 因此在深層環流模擬時如何合理有效的處理地形數據就顯得尤為重要。數據同化的加入能夠真實逼近數值模擬中控制方程不能反映的海洋復雜運動(吳新榮等, 2015),同時也有助于對深層環流流速大小的有效模擬。在模擬過程中以上各要素要求越高, 模式的計算時間就越長, 因此在借助于模式研究深層環流時, 應綜合權衡, 以期得到更加真實的深層環流結構特征及其時間變率。

圖14　ROMS模擬的σ坐標系下最底層流場的分布Fig. 14 Currents at the deepest level in σ coordinate simulated by ROMS model

4　結論

本文借助六套海洋模式, 從水團溫鹽誤差、中深層流場特征以及深層流的季節變化等方面初步分析了熱帶西太平洋深層環流的基本特征, 發現目前模式對于熱帶西太平洋深層環流的模擬能力還有所欠缺。這些欠缺體現在水團分析顯示除HYCOM以正溫度偏差(與 WOA13相比)為主外, 其余模式均為負溫度偏差, 且隨著深度的增加偏差變大。各模式鹽度偏差都正負鑲嵌分布, 但HYCOM和OFES以正偏差為主, 其余模式以負偏差為主。整體而言模式在熱帶西太平洋深層偏冷、偏咸。溫鹽的時間序列顯示, 除HYCOM在EMB、WMB和PB中有與基于觀測結果Levitus相同的增溫趨勢外, 其余模式均不具有Levitus表征的溫鹽變化特征。

熱帶西太平洋水深 1000—3000m環流以東西向交替變化的緯向射流為主, 在 1000m深度上雖然各模式都以東西向交替變化的緯向射流為主, 但緯向流的大小、經向尺度以及緯向流的所在緯度等依然與Argo在1000m層的觀測結果存在差異。水深3000—5000m緯向流減小, 環流相對獨立, 形成海盆內環流,不同海盆之間可通過深水通道進行海水交換。海盆中的環流形態不僅受地形的影響, 而且會受位渦收支積分約束方程的控制, 進而使北半球深海海盆中形成氣旋式(正凈位渦通量)或反氣旋式(負凈位渦通量)的環流形態。

模式中 3000m以深的關鍵深海通道的輸運通量結果顯示, 海盆間深水通道輸運通量(T1、T2、T3和T4)存在明顯的季節轉向。冬春季, 深層海水從EMB分為兩支, 一支通過 T1深水通道流向 ECB, 另一支通過T2和T3流向WCB。流向這兩個海盆的流會在海盆中沿著西邊界向南流, 并與從PB通過T4深水通道沿著新幾內亞沿岸流向WCB和ECB的東向流在各自海盆內形成氣旋式環流(OFES模式除外)。夏秋季,存在于 ECB和 WCB的深層海水一部分會分別通過T3和T1深水通道流向EMB, 另一部分會沿著新幾內亞沿岸的西向流通過 T4流向 PB, 在 SODA、ORCA025、BRAN和ECCO2模式中會在海盆內出現反氣旋式環流, 而HYCOM和OFES模式中的環流則沒有明顯的旋轉形態。

對于構建模擬熱帶西太平洋深層環流模式, 應采用分辨率較高的溫鹽氣候態數據集作為初始場,同時潮汐的加入能夠更好的表征在地形復雜區的深層環流。本文所分析的六套模式在水深 1000m層緯向流的模擬結果顯示, 增加模式積分時間、提高模式分辨率、妥善平滑處理地形數據以及數據同化有助于改善對熱帶西太平深層環流的結構和時間變率的模擬結果。

吳新榮, 王喜冬, 李 威等, 2015. 海洋數據同化與數據融合技術應用綜述. 海洋技術學報, 34(3): 97—103

謝 強, 肖勁根, 王東曉等, 2013. 基于 8個準全球模式模擬的南海深層與底層環流特征分析. 科學通報, 58(20):1984—1996

Barnier B, Madec G, Penduff Tet al, 2006. Impact of partial steps and momentum advection schemes in a global ocean circulation model at eddy permitting resolution. Ocean Dynamics, 56(5—6): 543—567, doi: 10.1007/s10236-006-0082-1

Brandt P, Funk A, Hormann Vet al, 2011. Interannual atmospheric variability forced by the deep equatorial Atlantic Ocean. Nature, 473(7348): 497—500, doi: 10.1038/nature10013

Carnes M R, 2009. Description and Evaluation of GDEM-V 3.0.Naval Research Lab Stennis Space Center, NRL/MR/7330-09-9165, 24 pp, Washington, D. C.

Carton J A, Giese B S, 2008. A reanalysis of ocean climate using Simple Ocean Data Assimilation (SODA). Monthly Weather Review, 136(8): 2999—3017, doi: 10.1175/2007MWR 1978.1

Chen X Y, Tung K K, 2014. Varying planetary heat sink led to global-warming slowdown and acceleration. Science,345(6199): 897—903, doi: 10.1126/science.1254937

Cravatte S, Kessler W S, Marin F, 2012. Intermediate zonal jets in the tropical Pacific Ocean observed by Argo float. Journal of Physical Oceanography, 42(9): 1475—1485, doi:10.1175/JPO-D-11-0206.1

Freeland H, 2001. Observations of the flow of abyssal water through the Samoa Passage. Journal of Physical Oceanography, 31(8): 2273—2279, doi: 10.1175/1520-0485(2001)031＜2273:OOTFOA＞2.0.CO;2

Heywood K J, Garabato A C N, Stevens D P, 2002. High mixing rates in the abyssal Southern Ocean. Nature, 415(6875):1011—1014, doi: 10.1038/4151011a

Johnson G C, Toole J M, 1993. Flow of deep and bottom waters in the Pacific at 10oN. Deep-sea Research Part I:Oceanographic Research Papers, 40(2): 371—394, doi:10.1016/0967-0637(93)90009-R

Johnson G C, Sloyan B M, Kessler W Set al, 2002. Direct measurements of upper ocean currents and water properties across the tropical Pacific during the 1990s. Progress in Oceanography, 52(1): 31—61, doi: 10.1016/S0079-6611(02)00021-6

Kawabe M, Fujio S, Yanagimoto D, 2003. Deep-water circulation at low latitudes in the western North Pacific.Deep-Sea Research Part I: Oceanographic Research Paper,50(5): 631—656, doi: 10.1016/S0967-0637(03)00040-2

Lagerloef G S E, Mitchum G T, Lukas R Bet al, 1999. Tropical Pacific near surface current estimated from altimeter, wind,and drifter data. Journal of Geophysical Research: Oceans,104(C10): 23313—23326, doi: 10.1029/1999JC900197

Lebedev K V, Yoshinari H, Maximenko N Aet al, 2007.Velocity data assessed from trajectories of Argo float at parking level and at the sea surface. IPRC Technical Note,4(2): 16

Levitus S, Antonov J I, Boyer T Pet al, 2009. Global ocean heat content 1955—2008 in light of recently revealed instrumentation problems. Geophysical Research Letter,36(7): L07608, doi: 10.1029/2008GL037155

Masumoto Y, Sasaki H, Kagimoto Tet al, 2004. A fifty-year eddy-resolving simulation of the world ocean-preliminary outcomes of OFES (OGCM for the Earth Simulator). Journal of Earth Simulator, 1: 35—56

Meehl G A, Arblaster J M, Fasullo J Tet al, 2011. Model-based evidence of deep-ocean heat uptake during surfacetemperature hiatus periods. Nature Climate Change, 1(7):360—364, doi: 10.1038/nclimate1229

Menemenlis D, Hill C, Adcroft Aet al, 2005. NASA supercomputer improves prospects for ocean climate research. EOS Transactions AGU, 86(9): 86—89

Morris M Y, Hall M M, Laurent L C Stet al, 2001. Abyssal mixing in the Brazil Basin. Journal of Physical Oceanography, 31(11): 3331—3348, doi: 10.1175/1520-0485(2001)031＜3331:AMITBB＞2.0.CO;2

Roemmich D, Hautala S, Rudnick D, 1996. Northward abyssal transport through the Samoan Passage and adjacent regions.Journal of Geophysical Research: Oceans, 101(C6):14039—14056, doi: 10.1029/96JC00797

Rowe G D, Firing E, Johnson G C, 2000. Pacific equatorial subsurface countercurrent velocity, transport, and potential vorticity. Journal of Physical Oceanography, 30(6): 1172—1187, doi: 10.1175/1520-0485(2000)030＜1172:PESCVT＞2.0.CO;2

Rudnick D L, 1997. Direct velocity measurement in the Samoan Passage. Journal of Geophysical Research: Oceans, 102(C2):3293—3302, doi: 10.1029/96JC03286

Schiller A, Oke P R, Brassington G Bet al, 2008. Eddy-resolving ocean circulation in the Asian-Australian region inferred from an ocean reanalysis effort. Progress in Oceanography,76(3): 334—365, doi: 10.1016/j.pocean.2008.01.003

Siedler G, Holfort J, Zenk Wet al, 2004. Deep-water flow in the Mariana and Caroline Basins. Journal of Physical Oceanography, 34(3): 566—581, doi: 10.1175/2511.1

Stramma L, Schmidtko S, Levin L Aet al, 2010. Ocean oxygen minima expansions and their biological impacts. Deep-Sea Research Part I: Oceanographic Research Papers, 57(4):587—595, doi: 10.1016/j.dsr.2010.01.005

Sudre J, Morrow R A, 2008. Global surface current: a high-resolution product for investigating ocean dynamics.Ocean Dynamics, 58(2): 101—118, doi: 10.1007/s10236-008-0134-9

Taft B T, Hayes S P, Friedrich G Eet al, 1991. Flow of abyssal waters in the Samoan Passage. Deep-Sea Research Part I:Oceanographic Research Papers, 38(S1): S103—S128, doi:10.1016/S0198-0149(12)80007-0

Teramoto T, 1993. Deep Ocean Circulation, Physical and Chemical Aspects. Amsterdam: Elsevier Scientific Publ, 382

Thoppil P G, Richman J G, Hogan P J, 2011. Energetics of a global ocean circulation model compared to observations.Geophysical Research Letter, 38(15): L15607, doi:10.1029/2011GL048347

Wang G H, Xie S P, Qu T Det al, 2011. Deep South China Sea circulation. Geophysical Research Letter, 38(5): L05601, doi:10.1029/2010GL046626

Wijffels S E, Toole J M, Bryden H Let al, 1996. The water masses and circulation at 10oN in the Pacific. Deep-Sea Research Part I: Oceanographic Research Papers, 43(4):501—544, doi: 10.1016/0967-0637(96)00006-4

Yang J Y, Price J F, 2000. Water-mass formation and potential vorticity balance in an abyssal ocean circulation. Journal of Marine Research, 58(5): 789—808, doi: 10.1357/00222 4000321358918