1980—2018年南海海表温度时空分布研究浅析

发布时间：2021-08-25 14:04

　　利用1980—2018年ECMWF中心月平均海表温度（SST）数据以及NOAA物理实验室Ni?o 3.4指数,基于EOF分析等方法对南海SST数据进行时空变化分析,研究结果表明:1980—2018近40 a,南海SST距平场存在3个主要的时空分布结构,即以EI Ni?o周期信号的海盆尺度和吕宋冷涡的分布、以西北-东南反向分布的夏季热带气旋沉降流、夏季沿岸流与冬季南海暖流分布和以东北-西南反向分布的冬季台湾附近的黑潮以及由黑潮生成的中尺度涡旋、夏季越南沿岸冷涡分布。第一模态主要反映出EI Ni?o信号的模态分布,并且在EI Ni?o现象发生5个月后,南海海域SST出现全海盆增暖的现象,而第二、三模态主要反映SST季节内变化的模态分布。此外,第二模态与第三模态中,北部湾以北沿岸海域和台湾岛东北海域SST距平场处于正值中心,反映出北部湾海域复杂的流场结构和黑潮水对台湾岛东北部海域的影响。 

【文章来源】：环境生态学. 2020,2(11)

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

第一模态空间分布图

图2为第一模态时间系数，其中时间系数大于零则表明整个南海SST处于上升状态，时间系数小于零则表明整个南海SST处于下降状态，对第一模态时间系数和Ni1o 3.4指数进行滤波处理后可以看出第一模态时间系数滞后于Ni1o 3.4指数。为了验证第一模态空间分布与EI Ni1o现象相关性以及滞后时间，需要对第一模态时间系数与Ni1o 3.4指数进行滞后相关分析。其中，正值表示Ni1o 3.4指数超前第一模态时间系数，负数表示Ni1o 3.4指数滞后第一模态时间系数。从图3中可以看出Ni1o3.4指数在超前第一模态时间系数5个月后达到了最大正相关水平，相关系数为0.72，并且处于95%置信区间内。图3 第一模态时间系数PC1与Ni1o 3.4指数的时滞相关分析

图2 第一模态时间系数图对第一模态的时间系数进行标准化后去趋势处理，将得到的时间系数进行功率谱分析，发现在第一模态下SST的主要周期为3.3 a，并且通过95%的显著性检验(图4)。南海、秘鲁与厄瓜多尔外海的SST存在3.3 a的振荡周期，并且秘鲁外海的SST变化先于南海约5个月的时间，且同向变化[7];而在EI Ni1o现象发生5个月后，南海海域SST出现全海盆增暖的现象[8]。孙成学[9]指出，冬季的吕宋冷涡是由两个气旋式旋涡所组成，只是产生原因不同，分别由冬季风形成的正风应力旋度(2/3)和通过吕宋海峡的黑潮(1/3)所产生。EI Ni1o现象的发生会削弱冬季风;黑潮的SST在EI Ni1o年的翌年会明显上升[10]。由于吕宋海峡是南海与西太平洋海水交换的唯一深水要道，因此当EI Ni1o暖信号通过吕宋海峡从西太平洋传入南海时，冬季风的削弱和黑潮海表水温的升高必然会对吕宋冷涡产生影响，使得吕宋冷涡不明显或者消失。

【参考文献】：
期刊论文
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博士论文
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[3]吕宋岛西北海域气旋式涡旋的结构及其形成机制[D]. 孙成学.中国海洋大学 2009

硕士论文
[1]东海黑潮海表温度变化及其与厄尔尼诺和全球变暖的关系[D]. 孙楠楠.中国海洋大学 2009



本文编号：3362255