南海上層海洋次中尺度過程空間差異和季節變化特征

楊瀟霄, 曹海錦, 經志友

1. 河海大學海洋學院, 江蘇 南京 210024;

2. 熱帶海洋環境國家重點實驗室(中國科學院南海海洋研究所), 廣東 廣州 510301

海洋環流中包含復雜的多尺度動力過程。以往對于渦旋的研究主要側重于大尺度和中尺度過程(地轉平衡條件)(Ferrari et al, 2009), 尤其近幾十年來, 衛星高度計的成功應用大力推動了海洋中尺度過程的研究(Stammer, 1997; Chelton et al, 2007)。然而由于目前觀測能力在空間分辨率上的限制, 海洋中的次中尺度[空間尺度O(0.1～10km), 時間尺度O(1d)]過程難以被準確的觀測。盡管近年來, 海洋的水色衛星、合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar,SAR)圖像能夠捕捉到次中尺度過程的表面形態結構(Zeng et al, 2014; Zheng, 2017; Yu et al, 2018), 但僅通過瞬時的圖像難以用于研究其復雜的動態特征和形成機制等問題。隨著觀測和數值模擬水平的提高, 大量研究表明次中尺度過程對海洋中能量正向串級有著重要作用(McWilliams et al, 2001; Capet et al, 2008), 同時由于其非地轉過程產生的垂向速度較中尺度過程大一個量級, 對海洋中熱量、鹽度、營養鹽等物質的垂向交換也起到了至關重要的作用(e.g., Rudnick et al, 1996; Spall et al, 2000; Lapeyre et al, 2006; Mahadevan et al, 2006)。

次中尺度流具有較強的局地渦度(接近甚至超過行星渦度)以及較小的Richardson數[O(1)], 表明其同時具有地轉與非地轉的特征, 且易于發生剪切不穩定和斜壓不穩定。次中尺度流的形成主要受到背景流和強迫場的影響, 動力學上的主要生成機制包括: 1) 鋒生作用(Thomas et al, 2008); 2) 非強迫作用, 比如非地轉斜壓不穩定(Molemaker et al,2005; Boccaletti et al, 2007); 3) 外強迫作用, 如浮力損失(Haine et al, 1998), 因此往往具有較大的水平浮力梯度, 且隨著斜壓性的增強, 尤其容易引起位渦的變化。然而, 在實際海洋中往往難以辨別和診斷其形成機制。

南海是西太平洋最大的邊緣海, 由于其獨特的地形特征、受季風影響顯著、黑潮入侵等特點, 有著豐富的中尺度渦旋和鋒面(或渦絲)結構。這些特征是次中尺度過程形成的背景條件, 因此南海是天然的研究次中尺度過程的實驗海域(Liu et al, 2010;羅士浩 等, 2016; Cao et al, 2019; 黃小龍 等, 2020;Lin et al, 2020; Zhang et al, 2020; Zheng et al, 2020)。其中, 部分學者重點關注了南海次中尺度過程的季節性差異, 尤其在南海北部, 表現出典型的“冬強夏弱”的特征(Dong et al, 2018; Lin et al, 2020; Zhang et al, 2020)。而在空間上, 20°N以北地區的次中尺度過程普遍強于南部海域(Li et al, 2019)。該區域冬季豐富的次中尺度過程與混合層不穩定以及冬季高應變密切相關(Dong et al, 2018; Zhang et al, 2020), 同時該海域次中尺度渦旋與黑潮和島嶼的相互作用也存在聯系(Lin et al, 2020)。這些次中尺度過程能夠有效地從地轉流中汲取能量, 并對垂向速度產生影響,增強上層海洋混合, 使得混合層深度加深(Liu et al,2010; 羅士浩 等, 2016; 鄭瑞璽 等, 2018)。通過對該區域中尺度渦旋實驗觀測到的反氣旋渦的橫斷面進行微觀結構觀測, Zhong等(2017)發現次中尺度過程可能導致垂向輸送且強度至少比中尺度渦旋大一個量級。Zhang等(2016)通過對該反氣旋渦進行能量收支分析, 提出次中尺度過程的生成可能是該區域反氣旋渦耗散的主要機制。更進一步研究指出,不平衡的次中尺度過程可能是該渦旋周邊高混合層湍流耗散率的主要成因(Yang et al, 2017)。而針對南海西部夏季上升流海域, 黃小龍等(2020)通過數值模擬結合高分辨率衛星資料發現該海域存在豐富次中尺度現象, 并指出沿鋒面射流風應力引起的浮力損失可能是導致鋒面發生次中尺度對稱不穩定的重要機制之一。Zheng等(2020)綜述了關于南海次中尺度過程的研究, 并將整個南海的次中尺度過程分為次中尺度波(長內波、內潮、近慣性波、不穩定波等)、次中尺度渦旋、次中尺度陸架過程(如鋒面、離岸射流等)和次中尺度湍流4個大類, 同時發現針對南海北部次中尺度過程的研究較多, 而針對南部海域的研究較少, 目前對于南海整個海域的次中尺度過程的特征和機制尚不明確。本文基于高分辨率的區域海洋模型ROMS(Regional Ocean Modeling System)模式結果, 分析了南海4個子區域(北部海域、中部海域、西部海域、南部海域)次中尺度過程的季節變化特征, 并對比了不同海域的差異。通過對位渦和能量轉化的分析, 初步揭示了不同海區上層海洋次中尺度過程的控制因素和形成機制。

1 模式配置和研究方法

1.1 模式配置

為了研究南海海域次中尺度特征的季節性變化,采用ROMS模式對南海海域進行模擬, 模式使用網格優化的單向在線嵌套方案。低水平分辨率模式的空間分辨率約為7.5km, 覆蓋了整個西北太平洋海域(圖1a), 經過20年啟動計算達到統計穩定狀態后,為子區域高分辨率模式提供初始場和邊界條件, 高分辨率模式水平網格約為1.5km (圖1a中的黑色實線區域)。模擬區域為整個南海海域(2°12′—25°36′N,105°—127°E), 時間長度為1年。模式從7.5km嵌套到1.5km (5: 1)相對于多數3: 1的嵌套原則稍大, 但仍在ROMS手冊的建議范圍之內。經過對模式結果的檢驗發現, 在嵌套邊界處有一定的影響, 因而在子區域模式中, 采用了較大的外邊界, 以避免邊界帶來的影響(圖1b)(Dauhajre et al, 2017)。模式在垂直方向上使用sigma坐標, 共分60層, 在上層海洋垂向加密, 上層200m為第25層。模式使用的表層大氣強迫(風應力、熱通量、淡水通量)來源于日平均的快速散射計衛星(Quick Scatterometer,QuikSCAT)氣候態數據集以及綜合海洋大氣數據集(International Comprehensive Ocean Atmosphere Data Set, ICOADS)數據。最大區域模擬的邊界和初始條件來自于月平均的簡單海洋數據同化的(Simple Ocean Data Assimilation, SODA)海洋氣候態數據。次網格垂向通量和混合采用垂直混合參數化(K-profile parameterization, KPP)方案。模擬結果(溫度、表層流以及中尺度渦旋能量水平等)已經通過衛星測量和有限的現場觀測進行檢驗(黃小龍 等, 2020)。

圖1 水平分辨率為7.5km的最大模擬區域的水深分布情況(a)和水平分辨率1.5km的模擬子區域(b)圖a中的方框為圖b區域。圖b中的方框表示不同的研究區域; 紅色虛線表示南海諸島歸屬范圍線; 黑色虛線表示200m等深線。R1表示北部研究海域; R2表示中部研究海域; R3表示西部研究海域; R4表示南部研究海域。該圖基于國家測繪地理信息局標準地圖服務網站下載的審圖號為GS(2016)1665的標準地圖制作Fig. 1 Water depth in the largest model domain with a horizontal resolution of 7.5 km (a), and in the sub-region with a horizontal resolution of 1.5 km (b)

由于本文主要關注上層海洋的次中尺度過程(Tandon et al, 1995; Boccaletti et al, 2007), 因此本文主要研究上層200m的次中尺度過程, 子區域的劃分如圖1b中黑框所示。需要指出, 本文在模式中并未考慮潮汐強迫, 因而無法對內波和次中尺度過程的相互作用進行討論。這是因為內波在一定程度上會加強次中尺度過程的形成, 并且由于部分內波和次中尺度的時空尺度接近, 會給模擬數據的分析帶來一定的難度(Torres et al, 2018; Cao et al, 2019)。

1.2 次中尺度特征參數

垂向相對渦度量級達到甚至超越行星渦度是次中尺度過程的重要特征, 其計算公式為:

式中,u、v為水平背景速度場(單位: m·s–1)。垂向相對渦度(ζ)的絕對值越大, 次中尺度渦旋特征也就越明顯, 次中尺度過程也就越活躍(Qiu et al, 2014)。此外, 流場應變率(S)公式為:

以及水平方向散度(δ)公式為:

以上變量都能在一定程度上反應次中尺度過程中局地流場的強烈變化。水平應變率能夠表征流場水平變形的強弱, 強烈的水平流場拉伸往往暗示了強烈的鋒生過程(Thomas et al, 2008), 加速傾斜的鋒面容易導致次中尺度不穩定。水平散度對于滿足體積守恒的不可壓縮流體而言與垂向速度梯度-相匹配, 式中w表示垂向速度(單位: m·s–1), 表征了垂向速度場在垂直方向的變化, 同時也表現了流場的輻聚/輻散。為方便比較, 這些特征參數均被除以科氏參數f進行標準化處理。

位勢渦度(Potential vorticity, PV)作為重要的動力學示蹤劑, 是判斷海洋環流以及多尺度動力過程穩定性的重要依據之一(Hoskins, 1974; Thomas et al,2013)。對于科氏參數f為正的北半球而言, 位渦為負時容易引發多種不穩定, 特別是對稱不穩定(Thomas et al, 2013)。這種不穩定與上層海洋混合層強烈的水平浮力梯度以及在外強迫作用下產生的邊界浮力損失密切相關。本文采用旋轉分層流體內的完全厄特爾(Ertel)位渦公式:

并將其分為水平斜壓分量和垂向分量:

此外, 本文還將從正壓、斜壓兩個方面對次中尺度動能的轉換效率隨時間、深度的變化規律進行探討。為此, 需定義次中尺度的尺度范圍。由于在低緯度地區(如南部海域)科氏參數f較小, 經典的混合層斜壓變形半徑L=NH/f(Boccaletti et al, 2007)較大(式中H表示混合層深度), 由此定義的次中尺度過程的空間尺度偏大, 且會隨著混合層變化而變化。因此, 本文采用了基于平衡運動和不平衡運動動能相對關系的譜方法(Cao et al, 2021)定義次中尺度的范圍, 簡述如下。根據公式(7)可以將動能譜密度分解為渦度貢獻部分與散度貢獻部分(Torres et al,2018):

2 結果

2.1 相對渦度、水平散度以及應變率

為了進一步分析各區域次中尺度過程的季節性變化, 圖3和表1給出了不同區域上層200m水平區域平均的相對渦度ζ、水平散度δ以及應變率S的標準化結果隨時間、深度變化情況以及它們在不同區域上層50m的季節平均值(由于ζ/f與δ/f存在正負值, 因而取其均方根值表征強度)。

表1 不同區域特征參數上層50m各季節平均的結果Tab. 1 Seasonal averages of characteristic parameters of different regions in the upper 50 m

圖3 R1 (a, e, i)、R2 (b, f, j)、R3 (c, g, k)和R4 (d, h, l)各區域內平均水平相對渦度ζ/f均方根(a～d), 水平散度δ/f均方根(e～h), 水平應變率S/f (i～l)隨時間、深度變化情況圖中黑線表示該區域平均混合層深度隨時間變化情況Fig. 3The variations of averaged ζ/f, δ/f, and S/f over time and depth in different regions. The black curve shows the variation of the averaged mixed-layer depth over time

整體來看, 相對渦度ζ/f均方根存在著明顯的季節性變化, 且隨深度明顯變小, 高值區域主要在混合層以內, 表明南海上層的次中尺度過程主要集中在混合層內。散度δ/f均方根與應變率S/f隨時間變化情況與ζ/f均方根基本一致。不同的是,δ/f均方

根與S/f在垂直方向上存在一個雙極值結構, 尤其是散度, 其在表層與混合層底部附近分別存在一個極值, 最大值出現在表層, 這可能與表層與混合層底接近為0的垂向速度有關。表明在南海次中尺度過程活躍的時期, 這些過程引起的海水輻聚(或輻散)的加強或減弱以及流場的水平變形均主要集中在很淺的表層和混合層底部, 而非混合層中間。

不同區域結果對比來看, 在R1區域,ζ/f均方根的最大值出現在冬季(2月中旬), 最小值出現在夏季(6月末—7月初)。隨時間變化情況與混合層類似,特別是在混合層較深的冬季, 說明混合層不穩定可能是這個區域次中尺度過程的重要控制機制, 但是兩者之間存在約半個月的滯后。此外, 由于該區域位于呂宋海峽附近, 冬季受黑潮入侵影響很強(趙偉等, 2007), 容易激發較強的流場側向剪切從而使相對渦度變強。自5月末到夏季結束, R1區域ζ/f均方根始終小于0.3, 且隨深度變化很小, 顯然在該時間段內次中尺度過程明顯較弱。整體變化情況與Zhang等(2020)的結果一致。

R2區域大部分特征與R1相似, 但ζ/f均方根的最大值出現在1月末—2月初, 最小值則是在6月中旬。此外, 不同于R1, 在5月末開始到夏季結束的時間段內, R2區域次中尺度過程雖然同樣弱于冬季, 但不同于始終保持一個很低水平的R1區域, R2區域在6—10月強度明顯大于R1區域, 且在8月中旬有一個較弱的極大值。該區域的混合層深度變化情況存在相似特征, 但是整體位相相比ζ/f均方根提前約一個月, 表明該海域次中尺度的季節性變化同樣受到明顯的混合層的滯后影響。

R3區域不同于前兩個區域, 該區域次中尺度過程在6—10月份最為顯著。ζ/f均方根的第一個極大值出現在7月中旬, 這似乎與夏季西南季風的爆發有關; 第二個極大值出現在9月末, 主要成因可能是中南半島沿岸部分冷渦受到南沙群島影響, 產生的地形尾渦和西南季風的共同作用。在12月下旬到3月中下旬稍弱, 這一特征與該時間段較深的混合層相吻合, 表明該時段可能受混合層不穩定的影響比較明顯, 之后在4—5月份出現極小值。值得注意的是R3區域次中尺度過程在夏秋季節活躍, 但混合層相對較淺, 說明該時段混合層不穩定的影響并不占主導地位。

R4區域包含南沙群島, 與其他海域明顯不同,其混合層冬季最淺而夏季最深, 8月中旬達到最大值。次中尺度過程與混合層深度變化的關系并不顯著, 有兩個相對高值分別出現在10月上旬和1月下旬, 最小值則在12月, 季節性差異相對較小。該區域相比于其他區域整體羅斯貝數(ζ/f)偏大, 這主要與該地區豐富的島嶼地形以及較小的科氏參數有關。島嶼地形引起的流場水平方向剪切, 易于產生地形尾渦(Dong et al, 2007), 激發次中尺度過程, 也使得該區域流場應變率、散度明顯強于其他區域。另外, 與其他區域不同的是, R4區域δ/f均方根、S/f的變化情況與ζ/f均方根的變化并不一致, 兩者大值均出現在1月和8月。

表1列出了標準化后的相對渦度、水平散度的區域均方根值及應變率在不同季節的平均結果。對比發現: 相對渦度ζ/f均方根在R1區域表現出了冬強夏弱的特點, 在冬季達到夏季的兩倍以上, 其他兩個參數的季節變化也類似; R2區域ζ/f均方根的最大平均值出現在冬季, 最小值出現在秋季, 而δ/f均方根、S/f的最小值則出現在夏季, 3個參數在夏秋季的差距不大; R3區域ζ/f均方根在秋季最大, 夏季略低于秋季, 春季最小, 該區域S/f分布情況與ζ/f均方根一致, 但δ/f的均方根最大值出現在夏季; R4區域ζ/f均方根在各季節的平均值均保持在0.7左右, 普遍高于其他3個區域,S/f的特征與相對渦度一致, 但是散度δ/f均方根在冬季的平均值明顯高于其他3個季節。下文將對各區域次中尺度特征參數強度的季節差異的原因做進一步探討。

由于除了R4區域, 其他3個區域的次中尺度過程均在冬、夏兩季表現出極大或是極小值, 表明次中尺度過程在冬夏季差異顯著。至于R4區域,ζ/f均方根隨時間變化不明顯, 且δ/f均方根與S/f的兩個極大值分別出現在冬夏兩季, 因此本文研究重點主要集中在冬夏兩季。為了進一步量化對比各參數冬夏季的差異, 考察了不同區域各參數在1月和7月的概率密度分布函數(Probability density distribution function, PDF), 如圖4。

圖4 R1 (a, e, i)、R2 (b, f, j)、R3 (c, g, k)和R4 (d, h, l)各區域1月和7月份水平相對渦度ζ/f (a～d), 水平散度δ/f (e～h), 水平應變率S/f (i～l)的概率密度分布曲線相對渦度圖像中的數字為不同月份的PDF的偏態系數Fig. 4 PDF curves of ζ/f, δ/f, and S/f in January and July.The numbers in the relative vorticity images are the skewness coefficients of PDF in different months

PDF分布顯示, 各區域的δ/f均很好地符合了高斯分布, 且在各自次中尺度過程較強的月份相對零線更為分散。應變率S/f的PDF圖像近似滿足χ分布, 在次中尺度過程相對活躍的月份, 曲線峰值位置距離零點更遠, 表明此時S/f的眾數較大, 表層流體應變普遍更強。相對渦度ζ/f, 平均值在0附近,整體上看近似滿足高斯分布, 但存在不對稱的情況,偏態系數結果表明次中尺度過程活躍時期這種不對稱現象更為明顯, 各區域偏態系數均大于1, 此時可以較明顯地看到曲線在正半軸存在一個較長的“尾巴”, 圖像在0線附近的集中程度也較弱, 表明存在稀疏的強正相對渦度結構。

圖5為ζ/f的偏態系數與標準差隨深度變化情況, 在混合層以上各區域均以正偏態為主。不同區域偏態系數隨深度變化存在差異, 但整體上先減小后增大, 至200m深度以下開始趨于0。ζ/f的標準差則隨深度減小, 不同月份逐漸趨于一致, 在混合層底部附近存在一個比較明顯的突變, 次中尺度過程活躍時期尤為明顯。不同月份標準差在表層的大小分布與均方根一致, 進一步證明次中尺度過程活躍時期ζ/f的分布更為分散。

圖5 R1 (a, e)、R2 (b, f)、R3 (c, g)和R4 (d, h)各區域相對渦度ζ/f的偏態系數與標準差隨深度變化情況Fig. 5 Variations of skewness coefficient and standard deviation of ζ/f with depth in each region

2.2 位渦分析

基于位渦在冬季(以1月15日為代表)、夏季(以7月15日為代表) 10m水深處的水平分布(圖7)和典型斷面S1、S2、S3 (S1斷面跨越了R1區域冬季的強烈渦旋結構; S2斷面跨越了R3區域夏季強鋒面結構; S3斷面位于冬季R4區域, 受到地形影響顯著)的垂向分布(圖8), 對不同區域兩季的位渦分布特征進行分析。并基于公式(5)和公式(6)將位勢渦度q分成垂向和水平斜壓兩個分量, 對比其季節性差異(垂向分量qvert由垂向絕對渦度和浮力頻率控制, 斜壓分量qbc則受浮力的水平梯度和流場的垂向剪切影響)。

圖6 R1 (a, e)、R2 (b, f)、R3 (c, g)和R4 (d, h)各區域1月(a～d)和7月(e～h)水平應變率S/f和相對渦度ζ/f的聯合概率密度分布圖中灰色虛線表示S /f=Fig. 6 Joint probability density distributions of S/f, ζ/f in different regions in January and July

圖7 1月15日(a～c)和7月15日(d～f)位渦q (a, d)及其分量qvert (b, e)、qbc (c, f)在表層10m深度的水平分布情況圖中黑色實線S1、S2、S3為所選典型斷面, 圖中紅色虛線表示南海諸島歸屬范圍線。審圖號為GS(2016)1665Fig. 7 Horizontal distributions of q and its components in different seasons at 10 m. The time in (a～c) and (d～f) is consistent with that in Fig. 2. S1, S2, and S3 are the typical sections selected

圖8 典型斷面S1 (a～c)、S2 (d～f)、S3 (h～j)處位渦q (a, d, h)及其分量qvert (b, e, i)、qbc (c, f, j)的分布情況圖中黑色虛線為該斷面混合層深度, 黑色實線為等密度線; 圖h～j中的灰色部分表示地形Fig. 8 Distributions of q and its components at S1, S2, and S3. The dashed line shows the mixed-layer depth at each section, and the solid contours are isopyrdensity lines

如圖7所示, 整體上各區域表層位渦q空間分布存在差異, 在鋒面中尺度渦邊緣等次中尺度過程活躍海域更容易出現負值, 容易產生不穩定現象。同時, 垂向分量qvert在這些區域有著較大的絕對值。斜壓分量qbc則存在明顯的正負變化, 這與北半球流體在準地轉平衡態下qbc始終為負的特點不符, 表明此時局地非地轉作用不可忽視, 流體垂向速度的水平剪切十分重要。與qvert類似,qbc在鋒面、次中尺度渦旋、渦絲及中尺度渦邊緣海域絕對值明顯偏大。同時, 這些區域有著較大的水平浮力梯度, 所以更容易使qbc＜0, 有利于產生對稱不穩定。此外, 對于有明顯渦旋特征的區域, 冬季qbc正值主要分布在渦旋南部, 負值則多位于北部, 夏季分布情況相反。qbc普遍強于qvert, 表明在這些區域表層, 斜壓分量對于q的貢獻占主導地位。

對不同區域進行分析, R1區域表層q在冬季以負為主, 夏季以正為主。冬季區域內qvert同樣以負值為主, 如圖2所示, 該區域除東北角渦旋中心部分外, 負相對渦度絕對值普遍小于科氏參數, 因此混合層內密度梯度受東北季風攪拌以及黑潮入侵出現正值, 引發重力不穩定可能是導致qvert＜0的主要原因。與羅士浩等(2016)的結果不同, R1區域冬季q在渦旋南側邊緣存在明顯正值, 這可能與本文對于斜壓分量qbc沒有采用準地轉近似有關; 夏季由于季風的攪拌作用減弱, 重力不穩定情況減弱,qvert多為正, 但靠近呂宋海峽海域受黑潮影響, 部分區域仍有為負的情況。而斜壓分量qbc在冬季季風對流場剪切的影響下強度也明顯高于夏季。

圖2 研究區域10m層水平相對渦度ζ/f, 水平散度δ/f, 水平應變率S/f在1月15日(a～c)和7月15日(d～f)水平分布的瞬時圖像圖中黑色方框表示不同的研究區域; 紅色虛線表示南海諸島歸屬范圍線; 黑色虛線表示200m等深線。審圖號為GS(2016)1665Fig. 2 Horizontal distributions ofζ/f, δ/f, and S/f in the 10 m layer of the model. An instantaneous image taken on January 15 (a～c), and on July 15 (d～f)

R2區域q及其分量的季節性特征與R1區域一致, 但由于受黑潮影響弱于R1區域,qvert＜0的情況相對微弱, 特別是在夏季, 此時除了北部小部分區域外,qvert基本為正。

類似地, R3區域q和qvert為負的情況在冬季出現更為頻繁, 但由于冬季風影響進一步減弱, 強度較前兩者更低。特別的是, 在夏季10°—14°N存在的強鋒面區域內,q為負的現象同樣十分顯著。主要是因為該區域在夏季受西南季風影響, 存在強烈的東向離岸上升流鋒面, 跨鋒面水平浮力梯度很強,同時在沿鋒面風應力的影響下引起的Ekman輸運會將冷水向暖水側跨鋒面輸運, 進一步增強水平浮力梯度并削弱垂向層結, 使得qbc＜0, 從而克服正qvert產生負位渦, 引發對稱不穩定。

R4區域冬夏兩季q沒有明顯的正負偏向, 但冬季存在更多的q高值區, 這可能是因為該海域上層流場在冬季整體強度更高, 在島嶼地形豐富的條件下容易產生更強的垂向流速剪切, 產生較大的局地位渦水平分量絕對值qbc。qvert以正值為主, 這主要歸因于該地區受季風影響較小, 風的攪拌作用較弱。但由于南沙群島的存在, 受地形尾渦等作用, 該海域全年次中尺度過程較為活躍qvert會有零星的負值分布。

根據不同特點的典型斷面考察q及其分量的垂向分布特點, 如圖8所示。整體上, 混合層以上q較小, 正負差異并不明顯, 僅在約10m以上存在較大的絕對值, 而在混合層底及以下, 則以正值為主,表明對于整個南海, 混合層以上流體穩定性相對更差。對于垂向分量qvert, 其絕對值在混合層內很小,僅在表層比較顯著, 這主要是因為混合層內的層結較弱。而對于層化較強的混合層以下區域, 由于ζ變弱, 所以這部分深度范圍qvert大小主要由垂向層結決定, 表現為顯著正值, 并隨深度減小。斜壓分量qbc以負值為主, 僅在表層存在小部分正值區域, 這與準地轉平衡態下, 北半球qbc＜0的特點一致?；旌蠈拥撞? 溫躍層頂, 由于等密度線分布密集, 當其發生彎曲時會產生較大的水平浮力梯度, 易使qbc出現顯著負值, 削弱流體穩定性。與表層不同, 混合層以下,q主要貢獻來自于qvert,qbc的影響幾乎可以忽略, 表明混合層以下流體受斜壓性影響減弱, 流體的不穩定性是主要來自于水平切變產生的正壓不穩定。

對不同典型斷面進行分析, 發現它們各自有著獨特的特征。S1斷面橫跨了R1區域冬季顯著的反氣旋渦, 其等密度線在渦旋位置明顯下凹。該斷面表層q在渦旋邊緣高于中心區域, 等密度線露頭處有明顯極大值存在, 表層位渦水平分量絕對值qbc有著同樣的分布特點。此外, 在混合層底部, 渦旋邊緣區域由于水平密度梯度極大,qbc有明顯負值; 位于夏季R3區域的S2斷面跨越了12°—13°N范圍內的強上升流鋒面, 受該鋒面影響, 等密度線傾斜,水平浮力梯度增大, 部分等密度線甚至可以從表層延伸至50m以下, 因而在鋒面附近存在從表層沿等密度線延伸到混合層底的強qbc負值, 有助于削弱上層流體的穩定性, 引發對稱不穩定; S3斷面, 由于其所在R4區域包括了南沙群島且冬季流速相對較強,因而受地形尾渦的影響在部分區域混合層底部可能會出現強烈的負渦度, 導致qvert＜0, 引發慣性不穩定。

2.3 能量轉換

圖10 R1 (a, e)、R2 (b, f)、R3 (c, g)和R4 (d, h)各區域正壓轉換項BSK的水平分量HRS (a～d)與垂向分量VRS (e～h)隨時間變化情況圖中黑色實線表示混合層深度隨時間變化情況Fig. 10 Variations of HRS and VRS in different regions over time. Panels from top to bottom correspond to regions R1～R4,respectively. The black curve shows the variation of regionally averaged mixed-layer depth over time

R1區域(圖9a), 秋末和冬季混合層加深的時間段內, 斜壓轉換項PKE主要存在于混合層內, 且振幅與混合層深度變化情況一致, 最大值位于混合層中間位置, 表明這一階段上層海洋PKE主要由混合層不穩定控制, 高應變在混合層中容易產生鋒生作用, 激發混合層發生再分層, 使APE向SMKE轉換,這一過程主要發生在混合層中部。自2月中旬起, 混合層深度開始衰減, 混合層不穩定產生的APE源和混合層內的斜壓能量轉換開始減弱, 到了夏季與混合層以下的PKE項大致處于同一量級。R2區域的情況與R1基本一致(圖9b), 但強度較弱。R3區域(圖9c)在冬、春季與R1、R2區域一樣, 上層PKE強度與混合層深度變化情況一致。不同的是, R3區域夏季受西南季風影響, 出現顯著東向離岸上升流, 由于鋒面海區強水平梯度、弱層結的特點, 極易產生鋒面不穩定, 引起APE向SMKE的轉換, 因此表層PKE的最大值出現在7—8月。至于R4區域(圖9d),PKE全年變化并不明顯, 僅在冬夏兩季稍強, 可見該區域PKE并不完全由混合層不穩定控制。另外值得一提的是, 由于R1、R2區域冬季受到黑潮入侵的限制影響(特別是R1), PKE明顯高于其他海區。在混合層以下可能出現PKE為負的情況, 但相對較弱,并隨深度逐漸趨于0。

圖9 R1 (a, e)、R2 (b, f)、R3 (c, g)和R4 (d, h)各區域平均的斜壓轉換項PKE (a～d)、正壓轉換項BSK (e～h)隨時間變化情況圖中黑線為區域平均混合層深度隨時間變化情況Fig. 9 Variations of averaged PKE and BSK in each region over time. Panels from top to bottom correspond to regions R1～R4, respectively. The black curve shows the variation of regionally averaged mixed-layer depth over time

各區域BSK隨時間變化情況與PKE相近, 且主要存在于混合層內, 但在混合層以下也可能存在明顯正負值。相對PKE而言較弱, 尤其是對于R1 (圖9e)、R2 (圖9f)區域, 表明這兩個區域次中尺度動能的主要來源是混合層內斜壓不穩定引起的APE釋放, 特別是在冬季, 由于混合層較深, 斜壓性更強, 這一特征更為明顯, 該結論與Zhang等(2020)一致。R3區域(圖9g)夏季由于有強烈的離岸上升流鋒面存在,BSK與PKE的貢獻相當, 表明夏季中尺度流場剪切引起的動能轉換是該區域次中尺度動能的重要來源。正壓轉換項BSK主要由剪切拉伸等引起, 其強度與背景流場剪切密切相關, 因而在垂直方向上表現出與應變率相似的雙極值結構, 尤其是在R4區域, 這一特征十分明顯(圖9h)。

不同于Zhang 等(2020)僅考慮了背景流水平剪切的作用, 本文將BSK分為水平分量(HRS)和垂向分量(VRS)(圖10)。其中HRS僅在表層20m以上有明顯正值分布, 隨深度減小甚至出現負值, 混合層以下開始逐漸趨于0, 且明顯的正負值往往同時出現。這表明, 南海大部分區域由背景流水平剪切和雷諾應力引發的背景流動能向次中尺度動能的正壓能量轉換僅發生在表面邊界層, 而在表層以下則表現為能量的逆向串級。

垂向分量VRS的貢獻普遍大于水平分量HRS,表明研究區域內, BKE向SMKE的轉化更多是通過背景流垂向剪切以及垂向雷諾應力實現。VRS在混合層內多為正, 混合層以下逐漸趨于0。需要強調的幾個特點是: 冬末R1區域(圖10e)在100～200m深度范圍出現明顯正值, 這主要是該地區北部陸架結構向外延伸以及東沙群島部分地形共同作用的結果; R3區域內(圖10g), 與HRS一樣的, 受強烈上升流鋒面影響, VRS最大值出現在夏季; R4區域(圖10h)由于島嶼分布密集、地形復雜, 在部分海區會產生較強的背景流垂向剪切, 有可能使得等密度線密集的混合層底部、密躍層頂部區域出現VRS絕對值的高值區, 甚至有可能大于混合層內VRS的絕對值, 其他區域也存在這種現象,但相對來說比較微弱。

次中尺度動能SMKE隨時間變化情況與各區域ζ/f均方根值一致, 但是與中尺度動能EKE的存在明顯差異(圖11)。僅R1區域由于受黑潮影響顯著,次中尺度過程活躍程度與中尺度過程活躍程度密切相關, 其他區域EKE與SMKE相關性均不顯著。背景流能量向次中尺度動能的轉換項(Total kinetic energy transform, TKE, TKE=BSK+PKE)在各區域隨時間變化情況與SMKE一致, 表明次中尺度過程的活躍程度與背景流向次中尺度動能的能量轉換密切相關, 但不同區域之間有一定的差別, R1區域一致性較好, 而R2區域8月中下旬、R3區域9月中下旬和R4區域10月上旬的SMKE圖像上均存在一個峰值, 表明此時SMKE可能受大氣強迫作用或是海洋外部能量輸送的影響更為顯著。

圖11 不同區域上層50m區域平均的中尺度動能EKE (a)、次中尺度動能SMKE (b)與次中尺度動能的正壓轉換項BSK、斜壓轉換項PKE之和(c)隨時間變化情況Fig. 11 Variations of averaged EKE, SMKE, and the sum of BSK and PKE in the upper 50 m depth of different regions

4 結論

本文基于高分辨率ROMS結果, 將整個南海海域分成4個子區域, 分析了不同子區域上層200m海域次中尺度過程的季節性變化特征。研究表明, 南海次中尺度過程在不同子區域的季節性特征存在顯著差異, 與區域的位置、底部地形和受季風影響情況等條件有關。特征參量ζ/f的均方根值隨時間變化情況表明(圖3): 靠近呂宋海峽的R1區域和位于中部偏北的R2區域次中尺度過程冬季最強、夏秋季較弱, 這與Zhang等(2020)的結論一致; 靠近中南半島東部的R3區域夏秋季最強, 冬季次之, 春季最弱, 這一特征與黃小龍等(2020)的結果相吻合;位于南沙群島附近的R4區域各季節差異相對較小,僅在秋末冬初存在明顯偏小的情況。能量轉換的結果表明, TKE主要貢獻來源于斜壓不穩定PKE (R3區域除外), 受背景流水平浮力梯度影響顯著。斜壓不穩定帶來的勢能轉換主要出現在上混合層, 以混合層斜壓不穩定為主, 強弱變化與混合層深度變化情況基本一致。特別的是, R3區域受夏季西南風影響, 存在顯著東向離岸上升流, 此時PKE的主要來源為鋒面不穩定, 并伴隨著強烈的動能正壓轉換(BSK)。背景流場剪切和雷諾應力通過正壓不穩定過程引起的BKE向SMKE的轉換BSK僅發生在表面邊界層, 受鋒生作用和地形導致的流場剪切(如R4區域)的影響比較顯著。