近40年全球海洋熱浪的時空特征和機制

許強，陳幸榮，王海燕，劉珊，何越

（1.廈門大學海洋與地球學院，福建廈門 361102；2.國家海洋環境預報中心，北京 100081；3.自然資源部海洋災害預報技術重點實驗室國家海洋環境預報中心，北京 100081）

0 引言

自1970 年以來，全球海洋持續增暖并已吸收氣候系統90%以上的過剩熱量，相較1969—1993 年，1993—2017 年海洋升溫的速度增加了一倍多[1]。在全球變暖的背景下，極端天氣氣候事件頻發，海洋熱浪（Marine Heatwaves，MHWs）逐漸受到學術界的廣泛關注。MHWs 可導致珊瑚白化、海草消亡、物種遷徙、藻華爆發、底棲生物大量死亡、漁場關閉甚至引發經濟危機[2-7]。鑒于MHWs 對海洋生態系統、漁業生產、氣候變化和社會經濟有重要影響[8]，迫切需要加深對這種現象的認識。

全球海洋中的MHWs 強度、發生頻率和持續時間呈非均勻分布[9]。全球MHWs年平均頻次為1～3次，高強度的MHWs 主要出現在海表溫度（Sea Surface Temperature，SST）變化較大的區域[10]。全球范圍內MHWs的持續時間差異很大，熱帶東部太平洋的平均持續時間長達60 d，熱帶其他地區多為5～10 d，東北太平洋和東南太平洋約為30 d，其余海域為10～15 d[10]。20 世紀MHWs 的持續時間更長，發生頻率更高，且在全球變暖不斷加劇的情況下，這一趨勢將加速上升[10-11]。MHWs 指標的線性趨勢在不同海域也存在差異，年頻次增加最突出的區域是赤道西太平洋暖池區、西北大西洋和北冰洋東部，平均每年增加0.3次[12]。

MHWs 的形成機制十分復雜，在不同海域、不同時間尺度上其主導機制不同，且具有多尺度相互作用的特點[13]。前人的研究表明全球平均海溫上升主導了MHWs的長期變化趨勢[10]，而全球MHWs的年際變化則受大尺度氣候模態的調控[9]。厄爾尼諾-南方濤動（El Ni?o-Southern Oscillation，ENSO）是全球年際變化的主要模態[14]，也是太平洋和印度洋熱帶地區MHWs發生頻率的核心因素，在熱帶太平洋，有記錄的MHWs中有三分之二與厄爾尼諾事件有關[9]。ENSO也可通過大氣和海洋遙相關作用，引發東北太平洋、南太平洋中部和東印度洋等地的MHWs[15-17]。太平洋年代際振蕩（Pacific Decadal Oscillation，PDO）主導了北太平洋SST 異常的大小，其海溫模態中的東西偶極子結構在正位相和負位相時分別增加了北太平洋東部和西部發生MHWs 事件的可能性[18]。PDO 在年代際時間尺度上調節厄爾尼諾事件的頻率和強度[19]，從而間接影響MHWs事件的生成與發展。但是，全球MHWs年際變化的主導因子有哪些，其影響范圍和影響程度又是怎樣的，這些問題仍需要進一步研究和厘清。

本文以MHWs 年際變化為研究核心，分析了1982—2021 年全球MHWs 最新的時空特征和變化趨勢，比較了不同氣候基準期的影響，并進一步分析了MHWs特征與PDO和ENSO的可能聯系。

1 數據和方法

1.1 數據來源

本文使用美國國家海洋和大氣管理局（National Oceanic and Atmospheric Administration，NOAA）逐日最優插值海表溫度（Optimum Interpolation Sea Surface Temperature V2，OISST V2）高分辨率數據集[20]檢測MHWs 事件。該數據集的時間分辨率為1 d，空間分辨率為0.25°×0.25°，研究選用時段為1982 年1 月1 日—2021 年12 月31 日，選 用 區 域 為65°S～65°N。此外，本文還采用美國NOAA 物理科學實驗室（Physical Sciences Laboratory，PSL）提供的PDO和Ni?o 3.4氣候指數進行機制分析。

1.2 MHWs的定義與分類

定性來看，MHWs 是發生在特定海域內離散、持久、異常增暖的事件；定量來看，MHWs 是指海溫至少連續5 d 超過當地閾值的事件[21]。具體計算方法是：在30 a 的歷史氣候基準期內，以當天為中心，11 d 為窗口選取所有年份的每日溫度值，其均值即為氣候態，其90%分位數即為當日的閾值，將得到的閾值再進行31 d 平滑，由此，可以確定每一次MHWs 事件開始和結束的日期，如果中間出現連續小于或等于2 d 低于閾值的情況，將被視為一次MHWs事件。

從MHWs 的定義可知，歷史氣候基準期的選擇尤其關鍵，不同的選擇可能導致截然不同的結果，目前1983—2012 年的氣候基準期已在MHWs 研究領域被廣泛采用[10,22-24]。MHWs 的本質是海溫異常，而“異?！焙厥窍鄬Α罢！焙貋泶_定的，但是由于全球增暖，“正?！焙匾苍诓粩嘧兓?，此刻的“異?！焙卦谖磥砜赡苁且粋€常態。因此，本文還將采用最新的氣候基準期（1991—2020 年）得到近30年全球MHWs的時空特征和趨勢，并與1983—2012年氣候基準期結果進行比較。

為衡量MHWs的嚴重程度，HOBDAY等[22]提出一種基于強度的MHWs 分類方案。該方案根據海溫超過當地氣候態的程度將MHWs 分為4 類，定義為：

式中：I(t)為MHWs 強度；T90(j)為90%分位數閾值；Tm(j)為氣候態。當1 ＜S≤2 時，歸為中等（Ⅰ類）；當2 ＜S≤3 時，歸為強烈（Ⅱ類）；當3 ＜S≤4時，歸為嚴重（Ⅲ類）；當S＞4時，歸為極端（Ⅳ類）。

1.3 MHWs的度量指標

基于HOBDAY 等[21]的定義，本文主要考慮以下6 個度量MHWs 的指標，即平均強度、最大強度、累積強度、持續時間、頻次和總天數（見表1）。

表1 海洋熱浪指標定義Tab.1 Definition of marine heatwave metrics

利用OISST V2 全球網格化數據，本文計算了研究區域發生的每次MHWs事件的平均強度、最大強度、累積強度和持續時間，并計算相關的年度統計指標，包括頻次、年平均強度、年平均最大強度、年平均累積強度、年平均持續時間和總天數。

1.4 分析方法

在線性趨勢分析中采用了常規的最小二乘法回歸（Ordinary Least Square，OLS）和t 檢驗。為提取MHWs的時空變化主要特征，對1982—2021年每一年的熱浪總天數移除線性趨勢后進行經驗正交函數（Empirical Orthogonal Function，EOF）分析。在研究MHWs 與氣候模態之間的關系時使用了相關分析。

2 時空特征分析

2.1 全球MHWs的年平均特征

MHWs 在時間上可持續數天或數月，面積可達幾平方公里甚至數千平方公里。本文首先選取1983—2012 年作為30 a 的歷史氣候基準期，計算了1982—2021 年全球表層MHWs 的6 項年平均指標，結果見圖1。

圖1 1982—2021年全球年平均海洋熱浪指標Fig.1 Global annual mean marine heatwave metrics during 1982—2021

從圖1a 可以看到，全球平均每年發生1～4 次MHWs 事件，低值區主要位于赤道中東太平洋，為1～2次，高值區主要位于北大西洋灣流一帶，超過3次，北太平洋、西太平洋、西南太平洋、西南大西洋和南印度洋也是MHWs 頻發區。MHWs 的平均強度為0.5～3.5 ℃（見圖1b），低值區主要位于南半球高緯海域，高值區主要分布于赤道中東太平洋、黑潮續流、墨西哥灣流、馬爾維納斯海流和厄加勒斯回流一帶。HAYASHIDA 等[25]利用模型和觀測數據也發現1982—2018 年MHWs 平均強度的空間格局特征是在西邊界流中更強，除赤道太平洋外，熱帶和亞熱帶環流區的MHWs 強度較低。MHWs 最大強度的空間分布和平均強度類似（見圖1c），不同的是數值比平均強度更大，表現的是每次MHWs事件達到峰值時的統計結果，反映了MHWs 的危害程度。MHWs累積強度的地區差異較大（見圖1d），為0～100 ℃d，低值區主要位于南半球高緯海域和除中東太平洋以外的熱帶海域，高值區主要位于赤道中東太平洋海域。MHWs的持續時間為5～35 d（見圖1e），高值區主要位于東北太平洋和赤道中東太平洋海域。PLECHA 等[26]計算了1982—2014 年MHWs 全球年平均統計指標，發現持續時間較長的MHWs事件位于熱帶太平洋東部，這也是MHWs發生頻率較低的區域。MHWs 總天數為10～70 d（見圖1f），高值區主要分布于東北太平洋和西北大西洋海域。MHWs 總天數由持續時間和發生頻次的乘積決定，因此總天數越高，代表MHWs 事件越持久或越頻發。東北太平洋和西北大西洋的MHWs總天數都較高，前者是由持續時間長和發生頻次高共同導致，后者則主要由發生頻次高所導致。

2.2 MHWs的年際變化趨勢

人類活動對海洋的影響不斷增加，同時海洋自身的內部變率與外強迫彼此疊加，共同造成了全球MHWs 的變化。圖2 展示的是1982—2021 年全球表層MHWs 各項年度指標的線性趨勢。在過去的40 年里，MHWs 發生頻次的線性增長趨勢為-1～2次/10 a（p<0.05；見圖2a），在西太暖池和墨西哥灣流一帶增幅最大，而在南半球高緯地區出現下降趨勢。SPILLMAN 等[27]發現在1982—2018 年間，熱帶和溫帶海域大部分地區每年發生的MHWs 事件數量的變化率為正（占海洋網格單元的82%），其中西北大西洋、西印度洋、西南大西洋、西熱帶太平洋和澳大利亞東南海岸外的變化率最大（趨勢至少為0.12 次/a）。MHWs 平均強度的線性趨勢為-0.5～0.5 ℃/10 a（p<0.05；見圖2b），正增長主要出現在高緯海域，低緯海域主要呈現負增長趨勢。MHWs 最大強度的線性趨勢為-1～1 ℃/10 a（p<0.05；見圖2c），其空間分布與平均強度的線性趨勢高度相似。MHWs累積強度線性趨勢在全球大部分海域都呈現正增長趨勢，為0～40 ℃d/10 a（p<0.05；見圖2d），東北太平洋海域的增幅最大。MHWs持續時間的線性趨勢為0～20 d/10 a（p<0.05；見圖2e），其空間分布與累積強度線性趨勢類似。MHWs 總天數線性趨勢的空間差異大，為-20～50 d/10 a（p<0.05；見圖2f），東北太平洋和墨西哥灣流一帶增幅最大，而南半球高緯地區出現下降趨勢，其空間分布與頻次線性趨勢略相似。MHWs事件的頻次、累積強度、持續時間和總天數在赤道中東太平洋海域的變化趨勢不明顯，均未通過95%的顯著性檢驗?？傮w來看，各項指標在全球大部分海域都呈現正增長趨勢。

圖2 1982—2021年海洋熱浪指標的線性趨勢Fig.2 The linear trend of the marine heatwave metrics during 1982—2021

加權每個網格單元的面積，獲得全球平均SST、MHWs 的頻次、平均強度、最大強度、累積強度、持續時間和總天數的時間序列，再利用最小二乘法進行線性擬合，得到1982—2021 年的線性趨勢（見圖3）。在過去的40 年中，全球SST 平均每10 a 年增加0.16 ℃，MHWs 的年頻次、平均強度、最大強度、累積強度、持續時間、總天數平均每10 a分別增加0.62次、0.0044 ℃、0.019 ℃、3.92 ℃d、2.71 d 和15.08 d，其中線性趨勢最大的是總天數，最小的是平均強度。OLIVER等[10]也計算了1982—2016年全球平均SST、MHWs的頻次、平均強度和持續時間的線性趨勢，分別為0.16 ℃/10 a、0.45 次/10 a、0.085 ℃/10 a、1.3 d/10 a。這些結果與本文的計算結果略有不同，主要是因為計算的時間范圍不同。

平均SST 的改變是全球大約三分之二海域中MHWs 總天數增加的主要驅動因素，也是大約三分之一海域MHWs 強度變化的主要驅動因素[28]。從圖3可以看出，MHWs的頻次、持續時間和總天數的線性趨勢大于海表變暖的速度，這表明在過去的40年里，隨著全球不斷變暖，MHWs 事件變得更加頻繁、持久，與OLIVER 等[10]的結果一致。但有趣的是，MHWs 的平均強度卻沒有顯著變化，其趨勢遠小于海表變暖的速度?？傮w來看，MHWs 的頻次、總天數和SST 的變化起伏基本一致，平均強度和最大強度基本一致，累積強度和持續時間基本一致。各項指標都在1982—1983 年、1997—1998 年和2015—2016 年存在一個峰值，正好對應了3 次超強El Ni?o事件[29]。

2.3 不同強度類別MHWs的時空分布

鑒于不同強度類別的MHWs 事件對海洋生態系統的影響不同[30]，本文對4 類不同的MHWs 進行分析。圖4給出了不同類別的MHWs年平均天數的時空分布。1982—2021年，全球Ⅰ類MHWs年平均天數最多，為10～60 d（見圖4a）；Ⅱ類MHWs 次之，為0～15 d（見圖4b）；Ⅲ類MHWs 較少，為0～2 d（見圖4c）；Ⅳ類MHWs最少，幾乎可以忽略不記，為0～1 d（見圖4d）。除Ⅳ類MHWs 以外，其他3 類MHWs 年平均天數均存在明顯的空間差異。Ⅰ類MHWs 在全球海域均有發生，高值區主要集中在東北太平洋和西北大西洋海域；Ⅱ類MHWs 在東北太平洋、赤道中東太平洋和西北大西洋海域最多，超過10 d；Ⅲ類MHWs 主要集中在赤道中東太平洋海域。

2.4 不同歷史氣候基準期下的比較

本節選取1991—2020 年作為新的30 a 歷史氣候基準期，計算了1982—2021年全球表層MHWs的6 項年平均指標。在最新的氣候基準期下，MHWs年平均頻次和總天數的高值區往南半球高緯海域轉移，且在熱帶太平洋西部和熱帶太平洋中東部分別出現了總天數的低值區和高值區，其他指標的空間分布則未發生明顯變化（圖略）。

與1983—2012年的基準期相比，取1991—2020年作為基準期將導致1982—2021 年MHWs 的6 項年平均指標在全球大部分海域降低（見圖5a—f）。在全球90%以上的海域，MHWs的頻次（見圖5a）和總天數（見圖5f）均減小，只有南極洲附近海域有所增加。在超過80%的海域中，MHWs 的累積強度（見圖5d）和持續時間（見圖5e）均減小。MHWs 平均強度和最大強度的變化幅度不大，為-0.5～0.5 ℃，在全球60%海域的平均強度（見圖5b）和69%海域的最大強度（見圖5c）均減小，但是在東北太平洋和西北大西洋海域，兩項指標均有增加。

選取1991—2020年作為氣候基準期，與1983—2012年原氣候基準期相比，大多數海域MHWs的各項指標仍呈現線性增長趨勢，但趨勢有所減弱，尤其是熱浪總天數（見圖5g—l），西太平洋、北太平洋和東北大西洋等海域熱浪總天數的最高減幅達30 d/10 a。造成以上結果的主要原因是全球變暖，與原1983—2012年基準期相比，通過1991—2020年的基準期計算得到的氣候態和90%閾值普遍更高，因此導致MHWs的各項指標偏低。

3 MHWs的年際變化與PDO和ENSO的關系

對1982—2021年的熱浪總天數進行EOF展開，得到前兩個模態（見圖6）。之所以選擇MHWs總天數進行EOF分析，是因為該指標是MHWs最簡單的表現形式，例如，更多或更長的事件都會導致MHWs 天數的增加[31]。第一模態的空間分布可以解釋為受PDO的調控（見圖6b），主成分時間序列則反映出與PDO 指數類似的年代際變化（見圖6a）。第二模態反映了MHWs 與ENSO 之間的關系，厄爾

圖6 海洋熱浪年總天數前兩個模態的時間序列和對應的空間分布Fig.6 Time series and spatial pattern of the leading two modes of total annual marine heatwave days

尼諾現象明顯增加了中東太平洋的MHWs 事件，在西太平洋和東北太平洋海域則是抑制作用。主成分時間序列反映了相應空間模態隨時間的權重變化，第二模態的主成分時間序列在1982—1983 年、1997—1998 年和2015—2016 年都存在一個極大值（見圖6c），這3 個時期正好也對應了3 次超強厄爾尼諾事件。值得注意的是，前兩個模態的主成分時間序列在2014—2016年都存在一個異常值，可能是因為這一時期全球SST 創下歷史新高（見圖3a）。2014—2016 年，厄爾尼諾現象導致熱帶太平洋西北部的次表層釋放了異常高的熱量，從而使得全球平均表面溫度跳躍式地上升了0.24 ℃[32]。ENSO 作為最顯著的年際信號之一，主導了全球大部分海域MHWs 的形成與發展[3,15,26,33]。EOF 分析得到的前兩個模態揭示了PDO 和ENSO 對MHWs 總天數的調控，前人的研究也表明，氣候模態似乎是增強或抑制MHWs事件及其可能性的重要因素[9]。

為進一步討論PDO 和ENSO 對MHWs的影響，本文對這兩種氣候信號和全球年平均MHWs 指標進行了相關分析。圖7 表明PDO 直接影響太平洋的MHWs 頻次和總天數，在西太平洋的一個“V”字形區域呈現負相關關系，相關系數最高可達-0.8，在東太平洋則呈現正相關關系（p<0.05）。PDO通過遙相關作用也會間接影響印度洋和大西洋部分海域的MHWs頻次與總天數。MHWs的平均強度、最大強度、累積強度和持續時間與PDO 指數的相關性較弱，PDO 對這些指標的影響范圍也較小。Ni?o 3.4指數在中東太平洋海域與6項指標都具有較強的正相關關系（見圖8），在太平洋以外的海域，其影響卻沒有PDO顯著。除了中東太平洋，MHWs的平均強度、最大強度、累積強度和持續時間與Ni?o 3.4指數的相關性較弱或不具有相關性。MHWs 頻次和總天數與Ni?o 3.4 指數具有相關關系的海域更廣，如南北太平洋的中部以及澳大利亞西側海域，都具有很強的負相關關系。

圖7 1982—2021年PDO指數與海洋熱浪指標的相關系數Fig.7 Distributions of the correlation coefficients between PDO index and the marine heatwave metrics during 1982—2021

圖8 1982—2021年Ni?o 3.4指數與海洋熱浪指標的相關系數Fig.8 Distributions of the correlation coefficients between Ni?o 3.4 index and the marine heatwave metrics during 1982—2021

4 結論和討論

本文利用NOAA OISST 逐日表層海溫資料統計了1982—2021 年全球MHWs 的時空特征和變化趨勢，討論了MHWs可能的驅動機制。主要結論如下：

①全球MHWs 的頻次、平均強度、最大強度、累積強度、持續時間和總天數存在明顯的地區差異，其中赤道中東太平洋MHWs 的發生頻率較低，但平均強度、最大強度和持續時間偏強、偏長，因此累積強度也偏強。MHWs 除平均強度、最大強度在低緯海域有下降趨勢，全球大部分海域MHWs 各指標均有線性增長趨勢。平均強度的線性趨勢遠小于全球海表變暖的速度。

②中等、強烈、嚴重和極端MHWs 的時空分布是不均勻的，類別越高，年平均天數越少。對比了1991—2020年和1983—2012年作為基準期的結果，各項指標及其線性趨勢普遍減小，這主要與全球變暖、SST上升有關。

③對1982—2021 年MHWs 的年總天數進行EOF 展開，得到的前兩個模態分別體現了MHWs在年代際和年際尺度上的驅動因素。第一模態受PDO 的調控，第二模態反映了與ENSO 的關系。PDO和Ni?o 3.4指數與頻次和總天數具有最強的相關關系，兩種氣候模態可通過局地作用和遙相關作用影響全球MHWs。

迄今為止進行的大多數研究以及本文的全球分析都是基于SST 來檢測和分析MHWs，對于更深層中的MHWs 鮮有研究[34，35]，這也反映出我們對海洋的觀測能力不足。對于PDO 和ENSO 對MHWs影響的認識大多只是建立在統計關系上，但是我們必須認識到其內部機制復雜，中間可能涉及到多個過程，以后還需借助其他分析手段進一步研究。MHWs 已成為海洋生態系統和海洋資源可持續性面臨的重大挑戰之一，迫切需要在理解其物理機制上取得新進展，如何準確預報及應對這種極端事件也有待進一步研究。