国产日韩欧美一区二区三区三州_亚洲少妇熟女av_久久久久亚洲av国产精品_波多野结衣网站一区二区_亚洲欧美色片在线91_国产亚洲精品精品国产优播av_日本一区二区三区波多野结衣 _久久国产av不卡

?

北太平洋中尺度渦季節(jié)和年際變化的統(tǒng)計分析*

2016-07-27 06:13祖永燦高曉倩孫雙文
海洋科學進展 2016年2期

祖永燦,方 越,高曉倩,孫雙文

(國家海洋局 第一海洋研究所 海洋與氣候研究中心,山東 青島 266061)

?

北太平洋中尺度渦季節(jié)和年際變化的統(tǒng)計分析*

祖永燦,方越*,高曉倩,孫雙文

(國家海洋局 第一海洋研究所 海洋與氣候研究中心,山東 青島 266061)

摘要:依據(jù)1993-01-2014-10由衛(wèi)星高度計資料導出的地轉(zhuǎn)流異常場數(shù)據(jù),用幾何方法探測識別并追蹤了北太平洋的中尺度渦,統(tǒng)計了渦旋的半徑、移動距離和移動速率,發(fā)現(xiàn)它們近似服從對數(shù)正態(tài)分布。進一步的分析發(fā)現(xiàn),北太平洋渦旋生成數(shù)量存在著顯著的季節(jié)變化:在冬季渦旋生成的數(shù)量最多而夏季生成的數(shù)量最少;夏季與冬季相比,渦旋生成數(shù)量減少的區(qū)域主要集中在15°~35°N。此外,北太平洋渦旋生成數(shù)量還存在著顯著的年際變化;各個季節(jié)對全年變化的方差貢獻量值相當。不論是季節(jié)變化還是年際變化,渦旋生成數(shù)量的變化與SST的變化均是反相,這是因為SST變化改變了上層海洋的層結(jié)強度進而影響了渦旋的生成,但該物理機制還需要進一步的分析和驗證。

關(guān)鍵詞:北太平洋;中尺度渦;季節(jié)變化;年際變化;海表面溫度

中尺度渦是上層海洋中一種顯著的海洋現(xiàn)象[1],空間尺度在幾十至幾百公里,時間尺度在數(shù)十天至數(shù)百天,其動能占到全球海洋總動能的90%[2],輸運的水體在全球范圍內(nèi)達到30~40 Sv(1 Sv=106m3·s-1)[3-4],因此中尺度渦在海洋循環(huán)中有著重要的作用。與此同時,渦旋中心所攜帶的水體隨著渦旋的移動而移動,從而造成緯向熱量和鹽度的凈輸運[5]。而這種由渦旋誘生的熱通量對海洋的熱平衡具有同樣的重要作用[6-7]。

隨著20世紀90年代一系列海洋衛(wèi)星投入使用,海洋資料日益豐富,中尺度渦旋的研究也日益活躍。基于衛(wèi)星高度計資料探測和追蹤渦旋的相關(guān)研究也有了許多成果[2-5,8-14],提出了多種中尺度渦自動探測方法,這些方法可分為3種主要類型:1)基于物理參數(shù)的算法;2)基于流體幾何學的算法;3)既有物理參數(shù)又有流體幾何學的混合算法[11]。Nencioli等提出一種基于地轉(zhuǎn)流異常場的幾何算法(vector geometry method,VG),該方法屬于第二種類型的算法,是完全依據(jù)流場中的幾何學特征來判定的,其探測成功率更高同時探測多余率也更低[11-12]。

關(guān)于中尺度渦的季節(jié)變化以及渦旋生成的影響因素也有相關(guān)的研究。其中,Liu等[12]使用VG方法對北太平洋副熱帶逆流區(qū)1993-2010年生命周期不少于8周的中尺度渦旋進行了統(tǒng)計分析,結(jié)果表明渦旋生成具有較強的年際變化和季節(jié)變化,并且氣旋渦和反氣旋渦的生成變化比較一致,其中1、2、3月渦旋的生成量最多,7、8、9月渦旋的生成量最少。而鄭聰聰[16]使用SSHA閉合等值線方法(第1類型的探測方法)對北太平洋在1993-2011年產(chǎn)生的中尺度渦進行了識別追蹤并統(tǒng)計分析了該區(qū)域中尺度渦的時空分布和運動特征。其結(jié)果表明中尺度渦的生成有明顯的季節(jié)變化,并且3、4、5月渦旋的生成量最多,而9、10、11月渦旋的生成量最少。這兩個研究結(jié)果的差異可能主要是因為選取的渦旋探測方法、渦旋生命周期選取的條件以及研究區(qū)域的不同造成的。

Liu等[12]指出在副熱帶逆流區(qū)渦旋的時空變化與海表面溫度(SST)的鋒面強度有關(guān)。Ma等[13]利用VG方法對黑潮回旋區(qū)域1993-2011年的中尺度渦進行了統(tǒng)計并用相關(guān)性分析說明了在年際時間尺度上渦旋的活動受風應(yīng)力旋度和海表面溫度的經(jīng)向梯度影響較大,同時背景流的強度和方向?qū)u旋的生成也有影響。Qiu[17]以及Qiu和Chen[18]利用衛(wèi)星高度計資料研究了北太平洋副熱帶逆流區(qū)渦動能的年際變化,并指出斜壓不穩(wěn)定性對渦旋生成的重要作用。

本文將利用VG方法探測和追蹤北太平洋中尺度渦,通過統(tǒng)計的方法找出渦旋半徑、移動距離和移動速率的分布規(guī)律,揭示渦旋生成的季節(jié)變化和年際變化特征,并在季節(jié)變化的空間分布特征和年際尺度上的相關(guān)性分析這兩個方面探討渦旋生成的影響因素。

1數(shù)據(jù)和方法

1.1數(shù)據(jù)

本文用到的地轉(zhuǎn)流異常數(shù)據(jù)是由法國AVISO網(wǎng)站提供的。該數(shù)據(jù)是由海面高度異常(SLA)根據(jù)地轉(zhuǎn)關(guān)系得到,具體公式:

(1)

式中,u和v分別是地轉(zhuǎn)流異常場的緯向和經(jīng)向分量;h′是海表面高度異常;g是重力加速度;f是科氏參數(shù)。AVISO提供了ERS-1、ERS-2、Jason-1和Jason-2等衛(wèi)星以及多個衛(wèi)星融合的數(shù)據(jù),并提供了實時和延時兩種數(shù)據(jù)模式。2014-05 AVISO更新了數(shù)據(jù),并首次融合了2011年發(fā)射升空的中國海洋二號衛(wèi)星數(shù)據(jù)(HY-2)。融合后的數(shù)據(jù)與之前的相比,不僅是增加了HY-2衛(wèi)星的數(shù)據(jù),而且SLA的參考周期也由原來的1993-1999年的7 a更改為1993-2012年的20 a,空間分辨率由0.33°提高到0.25°。本文選取的是1993-01-2014-10融合后的地轉(zhuǎn)流異常場數(shù)據(jù),空間分辨率是0.25°,時間分辨率是1 d,范圍是(5~60°N,120°E~75°W),其中2014-06-10為實時模式的數(shù)據(jù),其余為延時模式的數(shù)據(jù)(ftp.aviso.altimetry.fr/global/dt/upd/msla/merged/)。本文為了更準確探測渦旋同時減少計算量,用雙線性插值將空間分辨率提高至0.125°,時間以每7 d做平均,將時間分辨率降至7 d。

海表面溫度和風場數(shù)據(jù)均是從歐洲中期氣象預報中心(ECMWF)的ERA-Interim數(shù)據(jù)集(http:∥apps.ecmwf.int/datasets/)中選取得到,其時間跨度為1993-01—2014-12,空間分辨率為0.5°,其中風場是海表面10 m處的經(jīng)向和緯向分量。

海洋氣候態(tài)的垂向溫鹽數(shù)據(jù)選取美國國家海洋數(shù)據(jù)中心的WOA13數(shù)據(jù),選取年平均的數(shù)據(jù),空間分辨率為1°,水深范圍0~5 500 m,垂向分層102層,比WOA09中33層的垂向分辨率更高(http:∥www.nodc.noaa.gov/cgi-bin/OC5/woa13/woa13.pl)。

1.2方法

本研究探測渦旋采用的是VG方法,該方法利用流場異常場來探測渦旋,主要基于以下4個約束條件:1)沿東西方向穿過渦旋中心時,渦中心兩側(cè)的v方向相反且離渦中心越遠值越大;2)沿南北方向穿過渦旋中心時,渦中心兩側(cè)的u方向相反且離渦中心越遠值越大,并且u的旋轉(zhuǎn)方向與v的旋轉(zhuǎn)方向一致;3)渦旋中心的速度值有局部最小值;4)渦中心附近,速度向量的旋轉(zhuǎn)方向一致并且兩個相鄰的速度向量在同一象限或相鄰象限。在探測時需要兩個參數(shù)a和b,參數(shù)a是前兩個約束條件中在東西和南北方向上檢測v和u時增加的網(wǎng)格點數(shù),參數(shù)b定義了確定局部速度最小值時的尋找區(qū)域,該區(qū)域由某一點周圍的b個網(wǎng)格點擴展而成。參考Liu等[12]和Ma等[13],本文分別取a=3和b=2。渦旋的邊界定義為在渦旋中心外圍流函數(shù)最外層的閉合等值線,這就確定了渦旋的中心及邊界,同時根據(jù)u和v的旋轉(zhuǎn)方向可以確定渦旋的類型[11-12]。

在追蹤渦旋時首先確定搜索半徑,不同方法搜索半徑也不相同,通常搜索半徑為背景流場速度乘以數(shù)據(jù)時間周期。由于北太平洋平均背景流場為0.18 m/s,所使用的數(shù)據(jù)時間間隔是1周,所以我們在探測追蹤渦旋時搜索半徑為108 km。追蹤渦旋時,先在t時刻找到渦旋中心,在t+1時刻以t時刻渦旋的中心為中心,如果在搜索半徑范圍內(nèi)找到同類型的渦旋則認為是同一個渦旋;如果沒有找到同類型渦旋,則繼續(xù)搜索t+2時刻并且搜索半徑擴大1.5倍,如果在t+2時刻仍沒有找到同類型渦旋,則結(jié)束本次搜索,認為t時刻找到的渦旋已經(jīng)消亡。這樣在確定好單個渦旋之后便可以追蹤該渦旋,從而得到各個渦旋在其生命周期中不同時刻的位置和大小以及移動路徑[11-13]。

2統(tǒng)計結(jié)果

為了準確合理地描述渦旋的基本性質(zhì),我們只統(tǒng)計分析生命周期不少于8周的渦旋[12]。1993-01-2014-10期間,在北太平洋(統(tǒng)計海域可參照圖4中彩色覆蓋區(qū)域)一共搜索到39 248個渦旋,其中氣旋渦20 373個,反氣旋渦18 875個,氣旋渦比反氣旋渦約多7%左右。氣旋渦和反氣旋渦的生命周期、半徑、移動距離和移動速率這四個參數(shù)的分布趨勢基本一致。它們的平均生命周期分別為18.7和19.8周,平均半徑分別為45和46 km,平均移動距離分別為559和562 km,平均移動速率分別為5.1和5.0 cm/s。其中渦旋的平均生命周期、平均移動距離和平均移動速率均與Cheng等[14]的結(jié)果比較一致,但渦旋的平均半徑與他們的統(tǒng)計結(jié)果(70~80 km)相比偏小,究其原因主要是因為這兩個研究中的渦旋探測方法對渦旋邊界的定義不同所導致,并且本文選取的生命周期不少于8周的條件也是一個重要因素。

在大洋中,氣旋渦和反氣旋渦的數(shù)量并不相等,而且它們各自的移動方向也有明顯的差異,因此是否能準確抓住渦旋的這兩個特征是判斷一種渦旋探測方法有效性的一個重要判別標準。為檢測本文中所采用的渦旋探測方法的可靠性,我們將所有氣旋渦和反氣旋渦的生成位置都放在同一個點(圖1中的(0,0)點),每條折線代表一個渦旋從生成到消亡過程中的實際運動軌跡??梢钥闯鰷u旋主要以自東向西移動為主,在向西移動的過程中反氣旋渦有向赤道方向偏移的趨勢而氣旋渦則有向極地偏移的趨勢。Chelton等[15]統(tǒng)計了全球10°~50°N內(nèi)生命周期大于16周的氣旋渦和反氣旋渦的經(jīng)向偏移,發(fā)現(xiàn)反氣旋渦以偏向赤道為主,氣旋渦以偏向極地為主,其比例分別為70%和55%。本文的統(tǒng)計數(shù)據(jù)與這一結(jié)果十分一致。

渦旋的半徑、移動距離和移動速度是描述渦旋特征3個重要參數(shù),判斷其統(tǒng)計分布類型是描述渦旋特征的另外一個重要方法。Liu等[12]使用VG方法探測追蹤了1993-2010年北太平洋副熱帶逆流區(qū)的渦旋,通過統(tǒng)計分析生命周期不少于8周的渦旋,發(fā)現(xiàn)這些渦旋的半徑近似服從正態(tài)分布。而Cheng等[14]使用Okubo-Weiss方法(OW方法;屬于第1類型的探測方法)探測追蹤了在1992-10-2012-12北太平洋的渦旋,結(jié)果表明渦旋的半徑、傳播速度均近似服從瑞利分布。

由于本文采用的是與Liu等相同的VG方法,但探測追蹤渦旋的區(qū)域擴展到整個北太平洋,就區(qū)域而言與Cheng等的一致。為了研究基于本文渦旋探測追蹤數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分布特征,我們分別用正態(tài)分布和瑞利分布去擬合渦旋半徑、移動距離和移動速率的分布,發(fā)現(xiàn)正態(tài)分布和瑞利分布均有較大的偏差。然而,如果采用對數(shù)正態(tài)分布去擬合渦旋的3個參數(shù)卻可以顯著減小擬合的誤差從而達到較好的擬合效果。值得注意的是,本文與Cheng等最重要的差別是所采用的渦旋探測方法的不同。從這兩個研究所得到的渦旋特征分布函數(shù)的不同可以看出不同的渦旋探測追蹤方法所得到的渦旋半徑、移動距離和移動速率是有差別的。就渦旋的探測成功率而言,VG方法要優(yōu)于OW方法,因此渦旋半徑、移動距離和移動速率符合對數(shù)正態(tài)分布可能更加合理一些。

圖1 生命周期大于16周的渦旋移動軌跡Fig.1 Tracks of anticyclonic (upper panel) and cyclonic (lower panel) eddies with lifetime >16 weeks

圖2 渦旋半徑、移動距離和移動速率的不同分布類型的擬合Fig.2 Histograms of eddy radius,travel distance and travel speed and fitting with different statistical distribution functions

3渦旋生成數(shù)量的季節(jié)變化

在海洋中,渦旋的生成數(shù)量是隨著季節(jié)的變化而變化的。圖3中顯示了北太平洋氣旋渦(細實線)和反氣旋渦(虛線)在各個月份的平均生成數(shù)量以及SST的季節(jié)變化(粗黑線)。從圖中可以看出,氣旋渦與反氣旋渦具有相似的季節(jié)變化特征,均是在冬季(1-3月)的生成數(shù)量最多而夏季(7-9月)是一年中渦旋生成數(shù)量最少的季節(jié),夏季渦旋生成的數(shù)量約為冬季生成數(shù)量的80%。渦旋生成數(shù)量的這種季節(jié)變化特征與北太平洋SST的季節(jié)變化恰恰相反,二者呈負相關(guān)關(guān)系。如果二者之間的這種統(tǒng)計關(guān)系的背后的確存在著某種物理機制的聯(lián)系,那么最有可能的是SST的變化可以影響渦旋的生成數(shù)量,反之則不太可能。這主要是因為SST的季節(jié)變化是太陽輻射的變化直接導致的,不可能是渦旋數(shù)量的變化所導致。

圖3 氣旋渦和反氣旋渦生成量的季節(jié)變化Fig.3 Seasonal variations of the number of cyclonic and anticyclonic eddies

為了研究渦旋生成量在不同季節(jié)的水平分布特征及其變化,我們選取了渦旋生成量最多的冬季和生成量最少的夏季進行對比分析。圖4a和圖4b分別顯示的是冬季和夏季渦旋多年平均生成數(shù)量的水平分布,圖中顏色代表的是在5°×5°區(qū)域內(nèi)渦旋在該季節(jié)的多年平均生成量??梢钥吹?,冬季渦旋的生成主要集中在日界線以東、15°~50°N的區(qū)域內(nèi),而在夏季渦旋的主要生成區(qū)位于160°W以東、35°~50°N。圖4c顯示的是冬、夏兩季渦旋生成量的差異(前者減去后者)分布圖。從該圖中可以看到,與冬季相比北太平洋大部分海域夏季渦旋生成量普遍減少,但數(shù)量變化最為顯著的區(qū)域是在15°~35°N的帶狀區(qū)域。渦旋生成數(shù)量這種在緯向上相對一致的季節(jié)變化與SST季節(jié)變化的空間分布特征十分一致,這與上面我們推測的SST季節(jié)變化影響渦旋生成數(shù)量的動力機制也是一致的。

那么,SST的季節(jié)變化是如何影響渦旋的生成數(shù)量的呢?由于不論是氣旋渦還是反氣旋渦,其最重要的動力結(jié)構(gòu)就是伴隨渦旋的地轉(zhuǎn)流和由此引起的渦旋中心海水垂向運動。渦旋中心海水的垂向運動是渦旋形成的必要條件之一,或者說,當垂向運動受到抑制的時候,渦旋就難以產(chǎn)生。在北太平洋,當由冬季轉(zhuǎn)入夏季時,隨著太陽短波輻射量的增加,SST逐漸升高。當SST升高時,上層海洋的斜壓性增強、層結(jié)更加穩(wěn)定,不利于海水的垂向運動,從而在很大程度上抑制了渦旋的生成。圖5顯示的是北太平洋冬季(實線)和夏季(虛線)上層海洋層化指數(shù)(SI,定義為0~90 m海溫平均值減去90~180 m海溫平均值)隨緯度的變化情況。

圖4 渦旋生成量的空間分布Fig.4 Spatial distributions of the annual averaged number of generated eddies in 5°×5° bins

圖5 北太平洋緯向平均的上層海洋層化指數(shù)Fig.5 Zonal averaged stratification index (SI) of the upper layer of the north Pacific Ocean

在計算SI之前,先對海溫做了緯向平均。因此某一緯度的SI值越高說明在這一緯度上層海洋層化越強。從圖5中可以看出,夏季北太平洋海洋上層的層化程度普遍高于冬季,而且在15°N以北層化的季節(jié)變化最為顯著,這很好地解釋了為什么夏季渦旋生成的數(shù)量要明顯小于冬季(圖4)。此外,上層海洋的層化程度對渦旋生成的影響并非線性的,那么這就可能存在這樣一個“閾值”:當SI大于這個閾值時,渦旋生成量急劇減少;而當SI小于這個閾值時,渦旋生成量受層化的影響不明顯。對照圖4和圖5,如果的確存在這樣一個閾值,該閾值應(yīng)該在4.5 ℃左右。根據(jù)圖5,SI<4.5 ℃的海區(qū)在冬季位于15°N以北,而在夏季北移至35°N以北。這可以很好地解釋為什么冬季和夏季渦旋生成數(shù)量差異最大的區(qū)域是15°~35°N(圖4c)。

4渦旋生成數(shù)量的年際變化

目前關(guān)于渦旋生成數(shù)量年際變化的研究主要都是針對大洋西邊界強流區(qū)或者具有較大流速剪切的海區(qū),例如黑潮流經(jīng)的海域和副熱帶逆流區(qū)。然而渦旋大量產(chǎn)生的區(qū)域并非在這些海區(qū),圖4a和圖4b就很好地說明了這一點。因此,在本研究中我們把整個北太平洋作為一個研究區(qū)域來統(tǒng)計渦旋生成的數(shù)量并分析其年際變化的規(guī)律。圖6a顯示了北太平洋全部渦旋(粗黑線)、氣旋渦(虛線)和反氣旋渦(細實線)自1994年至2003年生成數(shù)量的年際變化??梢钥吹綔u旋生成數(shù)量的年際差異十分顯著,渦旋生成數(shù)量最多的1995年比最少的2003年多15%左右。氣旋渦和反氣旋渦生成數(shù)量的年際變化基本上是同步的,即當氣旋渦數(shù)量明顯異常增多(減少)時反氣旋渦相對常年也是異常增多(減少)的。

為了研究渦旋生成數(shù)量年際變化中各個季節(jié)的貢獻,我們分別計算了冬季、春季、夏季和秋季渦旋生成數(shù)量異常的年際變化(圖6b)。在變化的一致性方面,各個季節(jié)中渦旋生成量的變化之間的相關(guān)性并不顯著,表明它們的變化并不同步;但它們的變化幅度卻基本相當,其標準差分別是27,20,25和23,表明各個季節(jié)對全年渦旋生成總數(shù)的年際變化的貢獻基本相同,冬季的貢獻相對較大。因此,渦旋生成量顯著異常增多的年份(例如:1995、2001、2010年)均是由于該年多個季節(jié)中渦旋生成量均異常增多所致;對于渦旋生成量顯著異常減少的年份(例如:2003年)則是由于該年多個季節(jié)中渦旋生成量均異常減少所致。

圖6 渦旋生成量的年際變化Fig.6 Interannual variations of the number of eddies generated

在前文中我們談到SST的季節(jié)變化對渦旋生成數(shù)量的影響作用。那么渦旋生成數(shù)量的年際變化是否也與SST的年際變化相關(guān)聯(lián)呢?由于冬季是一年中渦旋生成最多的季節(jié)(圖3),并且冬季海洋上層SI小于閾值(約4.5℃)的海區(qū)面積也最大(圖5),因此我們選取冬季作為代表性季節(jié)來研究渦旋生成數(shù)量的年際變化機制。圖7中顯示的是北太平洋冬季渦旋生成數(shù)量異常和SST異常的時間序列。經(jīng)計算,它們二者的相關(guān)系數(shù)為-0.44,并且在0.1的顯著性水平上是顯著相關(guān)的。這表明,在渦旋生成數(shù)量的年際變化中,SST的變化仍然是重要的影響因素。

圖7 北太平洋冬季渦旋生成量異常和SST異常的年際變化Fig.7 Time series of the anomalous number of eddies (solid line) and the SST anomaly (dashed line) in winter in the north Pacific Ocean

5結(jié)語

本文利用VG方法識別和追蹤了北太平洋1993-01-2014-10的中尺度渦,發(fā)現(xiàn)其半徑、移動距離和移動速率這三個參數(shù)均近似地服從對數(shù)正態(tài)分布。通過進一步分析渦旋生成數(shù)量的季節(jié)和年際變化發(fā)現(xiàn),北太平洋在冬季渦旋生成的數(shù)量最多而夏季生成的數(shù)量最少,這與SST的季節(jié)變化相反;夏季與冬季相比,渦旋生成數(shù)量減少的區(qū)域主要集中在15°~35°N。北太平洋渦旋生成數(shù)量存在著顯著的年際變化;各個季節(jié)對全年變化的方差貢獻量值相當。與季節(jié)變化相類似,渦旋生成數(shù)量的年際變化與SST的年際變化亦是反相,相關(guān)系數(shù)為-0.44。SST可以通過改變上層海洋的層結(jié)強度來影響渦旋的生成,但該物理機制還需要進一步分析和驗證。另外,進一步的分析表明,風場的季節(jié)變化與渦旋生成數(shù)量沒有明顯的相關(guān)性,而有關(guān)風場對渦旋生成的影響還需要進一步探討。

致謝:南京信息工程大學董昌明教授和劉宇副教授為渦旋探測方法研究提供了幫助。

參考文獻(References):

[1]AOKI S,IMAWAKI S. Eddy activities of the surface layer in the western North Pacific detected by satellite altimeter and radiometer[J]. Journal of Oceanography, 1996, 52(4):457-474.

[2]LIN P F.Statistical analyses on mesoscale eddies inthe South China Sea and the Northwest Pacific[D].Qingdao: Institute of Oceanology, Chinese Academy of Sciences,2005. 林鵬飛. 南海和西北太平洋中尺度渦的統(tǒng)計特征分析[D].青島: 中國科學院海洋研究所, 2005.

[3]ZHANG Z G,WANG W,QIU B. Oceanic mass transport by mesoscale eddies[J].Science, 2014, 345(6194):322-324.

[4]ZHANG Z G.Mesoscale eddy[D].Qingdao:Ocean University of China,2014.張正光.中尺度渦[D].青島: 中國海洋大學, 2014.

[5]DONG C M, MCWILLIAMS J C, LIU Y, et al. Global heat and salt transports by eddy movement[J].Nature Communications, 2014, 5(2):163-180.

[6]DRIJFHOUT S S, WALSTEIJN F H. Eddy-induced heat transport in a coupled ocean atmospheric anomaly model[J].Journal of Physical Oceanography, 1998, 28(2):250-265.

[7]ROEMMICH D, GILSON J. Eddy transport of heat and thermocline waters in the North Pacific: A key to interannual/decadal climate variability[J].Journal of Physical Oceanography, 2001, 31(3):675-687.

[8]CHAIGNEAU A, GIZOLME A, GRADOS C. Mesoscale eddies off Peru in altimeter records: Identification algorithms and eddy spatio-temporal patterns[J].Progress in Oceanography, 2008, 79(2-4):106-119.

[9]ITOH S, YASUDA I. Characteristics of mesoscale eddies in the Kuroshio-Oyashio extension region detected from the distribution of the sea surface height anomaly[J].Journal of Physical Oceanography, 2010, 40(5):1018-1034.

[10]YANG G, WANG F, LI Y L, et al. Mesoscale eddies in the northwestern subtropical Pacific Ocean: Statistical characteristics and three-dimensional structures[J].Journal of Geophysical Research Oceans, 2013, 118(4):1906-1925.

[11]NENCIOLI F, DONG C M, DICKEY T, et al. A vector geometry-based eddy detection algorithm and its application to a high-resolution numerical model product and high-frequency radar surface velocities in the Southern California Bight[J].Journal of Atmospheric & Oceanic Technology, 2010, 27(3):564.

[12]LIU Y, DONG C M, GUAN Y P, et al. Eddy analysis in the subtropical zonal band of the North Pacific Ocean[J].Deep Sea Research. Part I: Oceanographic Research Papers, 2012, 68(5):54-67.

[13]MA L B,WANG Q. Mean properties of mesoscale eddies in the Kuroshio recirculation region[J].Chinese Journal of Oceanology & Limnology, 2014, 32(3):681-702.

[14]CHENG Y H, HO C R, ZHENG Q A, et al. Statistical characteristics of mesoscale eddies in the North Pacific derived from satellite altimetry[J].Remote Sensing, 2014, 6(6):5164-5183.

[15]CHELTON D B, SCHLAX M G, SAMELSO R M. Global observations of nonlinear mesoscale eddies[J].Progress in Oceanography, 2011, 91(2):167-216.

[16]ZHEANG C C,YANG Y X,WANG F M.Spatial-temporal features of eddies in the North Pacific[J].Marine Sciences,2014(10):105-112.鄭聰聰, 楊宇星, 王法明. 北太平洋中尺度渦時空特征分析[J]. 海洋科學, 2014,38(10):105-112.

[17]QIU B. Seasonal eddy field modulation of the North Pacific subtropical countercurrent: Topex/Poseidon observations and theory[J].Journal of Physical Oceanography, 1999, 29(10):2471-2486.

[18]QIU B, CHEN S M. Interannual variability of the North Pacific subtropical countercurrent and its associated mesoscale eddy field[J].Journal of Physical Oceanography, 2010, 40(1):213-225.

Received: June 7, 2015

*收稿日期:2015-06-07

中圖分類號:P731

文獻標識碼:A

文章編號:1671-6647(2016)02-0197-10

doi:10.3969/j.issn.1671-6647.2016.02.005

Seasonal and Interannual Variation of Mesoscale Eddies in the North Pacific Ocean: A Statistical Analysis

ZU Yong-can, FANG Yue, GAO Xiao-qian, SUN Shuang-wen

(CenterforOceanandClimateResearch,TheFirstInstituteofOceanography,SOA,Qingdao 266061,China)

Abstract:Surface anomalous geostrophic currents from January 1993 to October 2014, which are derived from altimetry dataset, and a geometry-based eddy detection method are used to detect and track the mesoscale eddies in the north Pacific Ocean. Statistics shows that the distributions of eddy radius, propagation distance and propagation speed can be well fit with logarithm normal distribution function. Analysis further demonstrates that the number of the eddies generated is maximum in the winter while minimum in the summer. The major difference in distribution of the eddies in winter and summer is in the region 15°-35°N. In addition, the number of eddies shows remarkable interannual variation, in which each season contributes basically equally to the variability. In both seasonal and interannual variations, the anomalous number of eddies is negatively correlated with the SST anomaly in the north Pacific Ocean. This is probably because anomalous SST changes the stratification of the upper layer of the ocean and thus affects the generation of eddies—this mechanism needs to be further verified in future study.

Key words:north Pacific Ocean; mesoscale eddy; seasonal variation; interannual variation; sea surface temperature

資助項目:國家重大科學研究計劃——熱帶太平洋印度洋環(huán)流及其熱輸送對全球變暖的響應(yīng)(2012CB95560);中國科學院戰(zhàn)略先導科技專項——中國鄰近大洋百年熱力狀況對中國氣候的影響(XDA05090404);國家自然科學基金委員會-山東省人民政府聯(lián)合資助海洋科學研究中心項目——海洋環(huán)境動力學和數(shù)值模擬(U1406404);中央級公益性科研院所基本科研業(yè)務(wù)費專項——西北太平洋及中國近海年代際氣候變化(GY2010T02)作者簡介:祖永燦(1989-),男,安徽宿州人,碩士研究生,主要從事中尺度渦方面研究.E-mail:zuyc@foxmail.com
*通訊作者:方越(1970-),男,山東青島人,研究員,博士,主要從事海氣相互作用方面研究.E-mail:yfang@fio.org.cn(陳靖編輯)

武乡县| 华阴市| 绥滨县| 大田县| 抚宁县| 尼玛县| 黑山县| 揭东县| 乌拉特中旗| 安多县| 山东| 嘉善县| 张家界市| 台东市| 明星| 东乡族自治县| 华安县| 昌乐县| 江陵县| 利辛县| 长春市| 东台市| 抚宁县| 东莞市| 东乌珠穆沁旗| 玉屏| 弥渡县| 中阳县| 新泰市| 九寨沟县| 定南县| 汝城县| 汽车| 永康市| 会同县| 河间市| 瑞安市| 福建省| 怀柔区| 泸水县| 常德市|