基于不同海洋再分析資料的呂宋海峽熱能輸送及其變化

曹 寧，李潤朝，葉穎昕，鄭兆軒，劉春雷,2

（1.廣東海洋大學海洋與氣象學院/2.中國氣象局-廣東海洋大學海洋氣象聯合實驗室/3.廣東海洋大學廣東省高等學校陸架及深遠海氣候資源與環境重點實驗室，廣東 湛江 524088；4.斯德哥爾摩大學自然地理系，瑞典斯德哥爾摩 SE-10691）

南海連接南亞季風、東亞季風、西北太平洋季風、澳洲季風等系統，在亞澳季風系統的形成和演化中處于非常重要的地位[1-3]。南海的氣候與熱帶太平洋的年際變率密切相關[4-6]，二者主要是通過西北太平洋的異常反氣旋/氣旋環流建立起聯系[7-8]。南海是一個地形復雜的邊緣海，其半封閉的構造環境使得其與開放大洋的物質交換十分有限，南海深部海水只能來自呂宋海峽海檻深度2600 m 以淺的太平洋。呂宋海峽是臺灣島和呂宋島之間的海峽，東接太平洋，西通南海，寬度約250 km，是兩者之間水交換的重要通道，對南海的水團、環流和氣候具有重要影響。研究呂宋海峽水體和熱能輸送的時空變化特征，可以進一步了解南海和西太平洋之間的水體和能量交換情況，加深對南海局地氣候、環境、資源等演化特征的認識，具有重要的科學、經濟和戰略意義[9]。

呂宋海峽的東側即為全球第二大暖流“黑潮”，其在流經海峽時會以分支或流套的形式入侵南海，對南海的溫鹽結構、環流特征產生影響[10-11]。穿過呂宋海峽的海流形態非常復雜，受到復雜地形、風場的低頻變異、大洋環流等多方面因素的制約，并呈季節變化和年際變化。對呂宋海峽附近流場的研究大都聚焦在黑潮通過該海峽入侵南海的形態及其變化方面[11-18]，由于海洋調查資料的不連續性及長時間序列觀測資料的缺乏，且黑潮本身的形態和入侵方式又是復雜多變的，不同學者在關于黑潮入侵南海的形態上存在不同觀點，例如反氣旋流套、分支、彎曲等。在季節和年際變化方面，王兆毅等[18]基于渦尺度分辨率環流模型研究了呂宋海峽水交換，發現其季節變化顯著，全年均為向西輸運，夏季最弱，冬季最強，同時年際變化與ENSO現象有較為顯著的正相關關系。黑潮入侵南海的季節變化和年際變化方面，前人研究認為其主要受風應力、北赤道流分叉位置變化[19-22]以及厄爾尼諾-南方濤動（El Ni?o -Southern Oscillation，ENSO）[23-24]、太平洋年代際變化的調制作用[24-25]和中尺度渦[26-28]等因素影響。

隨著數值模式和資料同化技術發展，高質量海洋再分析資料的出現為進一步研究呂宋海峽斷面的水體和能量交換在長時間尺度上的季節和年際變率提供了可能。以ECMWF 為代表的研究和業務單位，對海洋再分析系統進行了系列改進。歐洲CMEMS(Copernicus Monitoring Environment Marine Service)把海洋模式和海冰模式耦合，通過數據同化重建海洋變量的時空分布[29-30]，發布了多套海洋再分析資料，包括ECMWF 的ORAS5[30]，意大利CMCC的海洋再分析資料C-GLORS[31]，英國氣象局的GloSea5[32-33]，和法國Mercator Océan的GLO‐RYS2V4[34]。這些資料為開展全球變化背景下區域海洋的長時間尺度研究提供了可能。

本研究使用CMEMS最新發布的四套海洋再分析資料，計算通過呂宋海峽的熱能傳輸及其長時間尺度的變化特征，主要著眼于多資料對比分析，重點揭示四套資料在重現呂宋海峽熱能輸送方面的一致性和差異性，為深入理解呂宋海峽輸運的時空特征及準確評估南海熱能收支變化提供參考。

1 數據與方法

呂宋海峽斷面，取經度120.75oE，緯度18.50oN-22.00oN，垂直方向從海表至約2 500 m 的海底。所使用數據來自CMEMS提供的全球海洋集合再分析產品中的GLOBAL_REANALYSIS_PHY_001_031 數據集，變量包括海水位溫、海水流速、海洋混合層深度等，其DOI 地址是https://doi.org/10.48670/moi-00024，覆蓋1993 年1 月至2019 年12月逐月數據。包含四套再分析資料，均基于NEMO海洋模式，使用ORCA025 網格（1/4°的水平分辨率），垂直方向共75 層，從海表面到海底約5 900m深度。海表的強迫是基于ERA interim，并且全都同化了海表溫度、海平面異常、海冰密集度和現場觀測的溫鹽度剖面數據。表1列出了四套資料的主要信息。后文使用簡稱ORAS、CGLO、FOAM、GLOR來分別代表這四套再分析資料。

表1 四套海洋再分析數據產品的主要信息Table 1 Outline of the four reanalysis subsystems

表征熱帶太平洋年際變化的ENSO指數選用的是Nino3.4 指數，使用NOAA ERSST V5 的海表溫度數據計算中東熱帶太平洋區域（Nino3.4 區，5oN-5oS,170oW-120oW）的海溫并求距平得到[35]。考慮到全球Argo 實時海洋觀測網在2006 年之后才建成并提供大量來自深海大洋中的溫鹽度信息，因此本文選取氣候態基準期為2006—2019年。

混合層深度在海氣相互作用中具有至關重要的作用，表征著參與海洋和大氣相互作用的海水總量。本研究使用資料同化系統的輸出數據，其定義為：局地海表面狀況下（鹽度、溫度為10 m 深層的參考值，聲壓為0 dB，壓強為海表壓強），海水溫度降低0.2 ℃時所對應的海水密度增加值，加上10 m 深度層的參考密度，所得到密度值對應的深度就是混合層深度。參照Hall 等[36]的定義，在給定經度的垂直剖面上的熱能輸送公式如下：

其中，ρ0是海水密度（kg·m-3），cp是海水的比熱容（J·kg-1·K-1），θ是海水位溫（℃），u是緯向海水流速（m·s-1），z0和zb分別表示海表和海底深度（m），而?1和?2分別表示剖面的南北邊界緯度。此處基準溫度取θr=0 ℃，海水比熱容取cp=3 850 J·kg-1·K-1，海水密度取ρ0=1 025 kg·m-3。

2 結果分析

2.1 呂宋海峽熱能輸送的空間特征

通過呂宋海峽的熱能輸送主要與西太平洋海水入侵南海的結構有關，入侵強度和空間結構差異必然導致熱能輸送大小的差異。如圖1 所示，四套資料顯示的流場結構與前人研究比較類似，均表現為北赤道流沿菲律賓東岸向北的分支在抵達呂宋島附近時發生彎曲，侵入呂宋海峽甚至進入南海東部海域，隨后在臺灣島南側流出，繼續沿著臺灣島向東北方向流動。不過，四套資料在描述海水入侵呂宋海峽的強度和結構上存在明顯差異，其中ORAS 和CGLO 資料顯示，表層流侵入呂宋海峽后形成了典型的“流套”結構，豁口南端進、北端出，中部突入南海；而FOAM 和GLOR 資料則僅出現輕微彎曲，主流被限制在呂宋海峽內。

圖1 四套再分析資料分別顯示的基準期平均表層流場強度和空間結構Fig.1 Base period mean ocean surface currents using four reanalysis datasets

在垂直結構上，如圖2所示，暖色區域內表示熱能通過該斷面向東輸送（南海向西太平洋輸送），冷色區域表示熱能通過該斷面向西輸送（從西太平洋向南海輸送），單位已統一為PW（1 PW=1015W）。從圖2可知，四套數據均顯示，通過呂宋海峽的熱能輸送主要發生在500 m 以淺的海水層內，且呈現典型的“南進北出”型結構。在500 m 以深，仍然存在熱能交換，單個網格的量級基本上在0.003 PW以下。

圖2 四套資料給出的呂宋海峽緯向熱量輸送的基準期氣候平均態Fig.2 Mean state of zonal ocean heat transport across Luzon Strait during Climatological base period

圖3給出了呂宋海峽剖面上經向積分及垂直積分的年平均和四個月份熱能輸送分布情況。在垂直方向上，從年平均結果來看，四套數據總體特征相似，熱能交換主要發生在500 m 以淺，以輸入南海為主，最大凈輸入位于約200 m 深度，在100 m 以淺輸入和輸出相互抵消（凈輸送量在0附近）。四個典型月份（1、4、7、10 月）的結果顯示，500 m 以淺存在典型季節差異，1 月份為熱能凈輸入南海，四套數據基本一致；4、10 月份，依然是凈輸入占主導；而7 月份存在顯著的凈輸入和凈輸出，且量級相當，最大凈輸入深度大約在200～250 m，凈輸入量在四套資料中分別約為0.016、0.018、0.008、0.007 PW，最大凈輸出深度大約25～50 m，凈輸出量分別為0.023、0.014、0.011、0.007 PW，在大約100 m 深度，輸入和輸出相互抵消。從1 月和7 月對比來看，二者明顯差異是在100 m 以淺，前者以侵入南海為主，后者則以輸出南海為主，這可能與海峽表層流場受季風作用有關。在呂宋海峽附近區域，冬季盛行東北風，風應力對呂宋海峽北部的表層輸出流有一定抑制作用，而夏季盛行西南風，對表層輸出流有促進作用。在500 m 以深，凈輸送量級較小，且看不出明顯季節變化特征。在經向分布上，年平均和四個月份的結果比較類似，均呈現典型的“南進北出”特征，南北分界處位于20.5oN-21oN 之間，四套數據亦存在一定差異性，其中ORAS和CGLO較為一致，最大輸入位于19.75oN 附近，而FOAM 和GLOR 的最大輸入位置更加靠北，強度也更弱。

圖3 呂宋海峽剖面上經向積分及垂直積分的年平均和四個月份熱能輸送分布情況Fig.3 Annual mean and monthly meridional and vertical integrations of ocean heat transport across Luzon Strait

2.2 呂宋海峽熱能輸送的時間特征

計算斷面上累計輸入、輸出量和凈通量，如圖4所示，輸送強度在整年中一致表現為ORAS和CGLO大于FOAM 和GLOR，且GLOR 最弱，這與圖1 中四套資料描述的呂宋海峽海水入侵結構差異一致。季節變化上，總體上東向輸送在夏季最強，冬季最弱；而西向輸送則差異較大。對于凈能量輸送，四套資料給出的季節變化非常一致，在夏季是凈流出南海），其他季節是凈流入南海，在冬季西向輸送最強，這可能與季風變化導致黑潮入侵南海的強度變化有關。北半球Ekman 輸運方向與風應力方向垂直且指向右方，因此夏季該區域盛行西南風，帶動東南方向的Ekman 傳輸，使黑潮易向東邊偏離呂宋海峽，不利于穿過呂宋海峽向南海的輸送；而冬季則相反。

圖4 穿過呂宋海峽的熱能輸入總量、輸出總量和凈輸送量的季節變化Fig.4 Seasonal variations of ocean heat transport total outflow,total inflow,and net inflow to the South China Sea across Luzon Strait

在年際尺度，如圖5所示，三組曲線存在明顯的年際變率。在該時間段內，四個數據產品給出的輸入南海的熱能平均值為1.93、2.16、1.66、1.31 PW，而輸出南海的平均熱能為1.79、1.95、1.48、1.06 PW，總體上表現為凈能量從西太平洋輸送到南海，輸入量平均為0.14、0.21、0.18、0.25 PW。從平均值亦可定量看出ORAS和CGLO的輸送強度明顯大于FOAM和GLOR。從時間變化來看，四套數據總體上變化還算一致，但振幅不同，CGLO模式的振幅在輸入量和輸出量的表現上明顯比其他三個模式更大，意味著其方差更大，變率更強（圖5(a)中標準差分別為0.26、0.45、0.31、0.36；圖5(b)中分別為0.32、0.54、0.36、0.29）。對于凈熱能輸入量（圖5(c)），四套數據給出的結果非常接近，說明不同產品資料在描述凈熱輸送量方面具有很強一致性。可以將穿過呂宋海峽的凈熱輸送量作為表征其熱能交換量的一個指數，定義為LS-OHT。

圖5 穿過呂宋海峽的熱能輸入總量、輸出總量和凈輸送量的年際變化Fig.5 Annual variations of total outflow,total inflow,and net inflow of ocean heat transport across Luzon Strait

對這些時間序列進行帶通濾波，使用Lanczos濾波器（通過波段為1～10 a，權重系數個數取100），然后對濾波后的序列進行功率譜分析。在95%的信度水平下，對于輸出南海的熱量變化（圖6(a)），ORAS顯示準1 a周期，CGLO顯示約1.5 a的周期，FOAM 顯示約3～5 a的周期，GLOR未給出顯著譜；對于輸入南海的熱量變化（圖6(b)），ORAS 模式的顯著譜位于約10～12個月，是準年際變化，CGLO未給出顯著譜，FOAM 顯示約5～9 a 的顯著周期，GLOR給出了約5 a的顯著周期；對于輸入南海的凈熱量變化（圖6(c)），四個產品在約6 a周期的位置都一致顯示最大譜密度，其中ORAS 和FOAM 超過了95%信度水平，而CGLO 和GLOR 未達到顯著水平（非常接近）。這些結果進一步驗證了前人研究中關于呂宋海峽輸運與ENSO密切相關的觀點。

圖6 穿過呂宋海峽的熱能輸入總量、輸出總量和凈輸送量的的功率譜分析Fig.6 Spectrum analysis total outflow,total inflow,and net inflow of ocean heat transport across Luzon Strait

2.3 呂宋海峽熱能輸送的變化與ENSO的關系

對月數據進行12個月滑動平均，如圖7，四套數據給出的凈熱輸送量變化與Nino3.4 指數均具有極好的對應關系，在四個數據產品中，相關系數分別是0.64、0.72、0.63、0.62。這意味著，當厄爾尼諾發生時，西太平洋通過呂宋海峽向南海的凈熱能輸運增強；當拉尼娜發生時，則相反。

圖7 Nino3.4指數及穿過呂宋海峽的凈熱能輸送量的時間序列Fig.7 Time series of Nino3.4 index and net ocean heat transport across Luzon Strait

ENSO 事件具有典型的季節鎖相特征，在冬季赤道東太平洋海溫異常最大。對Nino 3.4區海溫距平在12、1、2 月（DJF）的值計算平均，得到描述EN‐SO 成熟期強度的指數。在±12 個月內，將LS-OHT指數每月的年變化序列與DJF-Nino3.4 序列求相關系數，如圖8所示，可以明顯看到呂宋海峽凈熱輸送量的異常與DJF-Nino3.4 在比12 月超前2 個月、滯后3～4個月處出現相關系數的雙峰，意味著在ENSO事件的發展期（約10 月份）和衰退期（約4 月份），呂宋海峽凈熱輸送響應最為明顯，且在整個發展期和衰退期（±5個月）基本上都超過99%的顯著性水平。在成熟期（約12月份）相關系數處于相對較低，但也通過了95%的信度，且不同資料具有很好的一致性。

圖8 呂宋海峽凈熱能輸送年際變化與成熟期DJF 平均Nino3.4指數序列之間的超前-滯后相關分析Fig.8 Lag-lead correlation between year-to-year series of net ocean heat transport across Luzon Strait and DJF mean Nino3.4 index

2.4 相關區域的表層流場和混合層深度變化

北赤道流是典型的風生海流，其位置大約在10oN-20oN 之間。呂宋海峽輸運就來自于太平洋北赤道流到達西邊界后分叉出來的向北的一支。因此，重點關注西北太平洋區域，選定100oE-180o和5oS-30oN 范圍，從表層流場和混合層深度的季節和年際變異來進行對比分析。

從季節變異角度，由圖9(a-d)可以看出，四套數據顯示的季節變率相關性高度一致，表現為沿赤道的異常西向流、呂宋海峽兩側的異常西向流、南海的異常西南向流等。這體現了前文所述及的季風變化導致黑潮入侵南海的變化特征，不同季節風應力導致不同方向的Ekman 輸運，從而影響呂宋海峽的熱能輸運。從年際變異角度，圖9(e-f)顯示，與LS-OHT 年際變化相關的流場異常，主要體現在增強的赤道逆流（赤道附近，5oS-5oN）和增強的北赤道流（10oN-20oN）。結合LS-OHT 年際變化與EN‐SO 指數的顯著正相關關系（圖7），赤道附近的異常東向流可能與厄爾尼諾發生時出現在該區域上空的異常西風有關，在風應力驅動下，沿著赤道的東向海流增強。由于赤道逆流是信風驅動下南北赤道暖流的一種水平補償流，當赤道逆流增強（超過0.6 m·s-1·PW-1）時，對應的赤道暖流也會有所增強，但增強幅度相對要低很多（大約0.2 m·s-1·PW-1）。其中ORAS、CGLO、GLOR三套數據的結果較為類似，而FOAM 顯示的異常赤道東向流不太典型，且強度偏弱。西太平洋的北赤道流異常在四套數據中基本上一致。

圖9 表層海水流速對呂宋海峽凈熱能輸送量的季節和年際變化回歸分析Fig.9 Regression of ocean surface currents onto the net ocean heat transport across Luzon Strait in seasonal cycle

對于該區域的海洋混合層深度，其季節變化對LS-OHT 響應（圖10(e-f)）主要表現為隨緯度變化的特征，緯度越高，季節特征越明顯，從而對LS-OHT的響應也更加顯著，且不同資料具有很好的一致性。而年際變化的回歸分析（圖10(e-f)）的顯示，當呂宋海峽凈熱輸運增強時，西北太平洋黑潮區、赤道東太平洋區域的混合層深度增加，同時中、西太平洋的混合層深度顯著變淺。這些特征與厄爾尼諾事件發生期間熱帶太平洋的混合層深度變化特征是一致的，這種現象是由于厄爾尼諾事件中赤道信風的東風分量較常年減弱,使東太平洋海水涌升及表面海水西傳減弱而形成。這與圖9中出現的赤道附近的異常東向流特征是一致的，都可以認為是熱帶太平洋對ENSO 年際變率的響應。同樣地，ORAS、CGLO、GLOR 三套數據的結果較為一致，典型特征也都比較明顯，而FOAM 資料則無法識別出顯著的混合層深度變化。

圖10 海洋混合層深度對呂宋海峽凈熱能輸送量的季節變化和年際變化回歸分析Fig.10 Regression analysis of seasonal variation and interannual variation of ocean mixed layer depth on net heat transport across Luzon Strait

3 結論

使用CMEMS 提供的最新全球海洋集合再分析資料，針對1993-2019 年期間呂宋海峽熱能輸運季節和年際變化，分析了四套不同數據（ORAS、CGLO、FOAM、GLOR）給出的結果之間的一致性和差異性。

通過呂宋海峽熱能輸送主要發生在500 m 以淺的海水層內，呈“南進北出”型結構，但是在輸運結構和強度方面存在顯著差異。其中，ORAS 和CGLO的表層海流入侵呂宋海峽形成典型的流套結構，熱能輸運較強；而FOAM 和GLOR 資料則顯示表層海流經過呂宋海峽時僅出現輕微彎曲，主流被限制在呂宋海峽內，熱能輸運較弱。凈熱輸運量的季節變化非常一致，在夏季是凈向東輸運，其他季節是凈向西輸運，且冬季最強，達0.4 PW。年際變化方面，對于呂宋海峽總向西熱輸運和向東熱輸運，四套數據在強度方面差異明顯，而凈熱輸運量的變化則非常一致，都與ENSO 指數存在顯著正相關關系。年際尺度的譜分析顯示，四套資料計算的呂宋海峽凈熱輸運量最大譜密度均對應約6 a 的周期。分析呂宋海峽凈熱輸運量年際變化在±12個月內對ENSO 年際變率的相關性發現，四套資料均顯示在ENSO 發展期的10 月份和衰退期的3-4 月份相關系數最高。

基于海洋表層流場和混合層深度數據，分析與呂宋海峽凈熱輸運變化相關聯的熱帶太平洋海洋環境季節變化和年際變化情況。在季節變化方面，四套數據顯示的表層流季節變率非常一致，主要包括沿赤道的異常西向流、呂宋海峽兩側的異常西向流、南海的異常西南向流等；混合層深度季節變化主要表現為隨緯度而變化，緯度越高，季節特征越明顯。在年際變化方面，與呂宋海峽凈熱輸運相關的流場異常，主要體現在西太平洋區域的增強的赤道逆流和北赤道流；混合層深度變化顯示，當呂宋海峽凈熱輸運增強時，西北太平洋黑潮區、赤道東太平洋區域的混合層深度增加，同時中、西太平洋的混合層深度顯著變淺。這些都可以認為是熱帶太平洋對ENSO年際變率的響應。從四套數據的差異來看，ORAS、CGLO、GLOR 三套數據的結果較為一致，流場和混合層變化特征也都比較明顯，而FOAM 資料顯示的異常赤道東向流不太典型，且強度偏弱，同時無法識別出顯著的混合層深度變化。