喬夢甜 陳 娟 曹安州 宋金寶
(浙江大學(xué)海洋學(xué)院 舟山 316021)
湍流混合影響著海洋的水體交換、物質(zhì)輸運和能量輸運, 因此對于湍流混合的時空分布特征及影響因素的研究尤為重要。海洋內(nèi)部混合的主要機制是內(nèi)波破碎, 海洋內(nèi)波的產(chǎn)生主要來自以下兩種物理過程(Wunschet al, 2004; 管守德, 2014): 其一是海表面風(fēng)場激發(fā)的近慣性波, 向溫躍層乃至海洋深層輻射; 其二是正壓潮流經(jīng)變化的海底地形時激發(fā)的內(nèi)潮。根據(jù)Munk 等(1998)的估計, 維持全球海洋的層結(jié)大約需要2.1 TW 的能量, 其中的0.9 TW 與內(nèi)潮直接相關(guān), 全球的風(fēng)生近慣性能量約為 0.3—1.5 TW(Alford, 2001, 2003; Watanabeet al, 2002; Jianget al, 2005; Furuichiet al, 2008; Simmonset al, 2012;Rimacet al, 2013)。
內(nèi)潮是具有天文潮頻率的內(nèi)波, 主要通過正壓潮與地形的作用產(chǎn)生, 并將正壓能量轉(zhuǎn)移到斜壓場能量。高模態(tài)內(nèi)潮在源地耗散, 低模態(tài)內(nèi)潮能夠傳播到較遠海區(qū)。內(nèi)潮在傳播過程中發(fā)生破碎, 使能量得到重新分配, 從大尺度串級到更小尺度上, 從而導(dǎo)致湍流混合增強(Egbertet al, 2000; St Laurentet al,2002; Legget al, 2006)。
風(fēng)輸入海洋中的能量中有一部分在海洋上層很淺的區(qū)域內(nèi)耗散, 并不能為深層混合提供能量(Zhaiet al, 2009), 剩下的能量以近慣性內(nèi)波的形式向深處傳播。由于近慣性內(nèi)波存在很強的剪切, 可以將自身的能量通過剪切不穩(wěn)定機制轉(zhuǎn)化為小尺度湍流運動的能量, 從而成為海洋內(nèi)部混合的重要能量來源。通過分析錨定浮標(biāo)資料, Alford 等(2007)發(fā)現(xiàn)近慣性內(nèi)波可以一直向下傳播到海底區(qū)域。
由于潮汐和海表面風(fēng)應(yīng)力存在不同時間尺度上的變化, 可以推測混合也應(yīng)表現(xiàn)出相應(yīng)的時間變化。理解混合的時間變化特征及其影響機制對于改進氣候模式對大洋環(huán)流變化的模擬和預(yù)測能力具有十分重要的作用。但到目前為止, 對混合在季節(jié)和更長時間尺度上的低頻變化特征的認(rèn)識還十分有限。Jing 等(2010)通過分析137°E 斷面上的歷史觀測資料, 發(fā)現(xiàn)在海洋上層1 500 m 范圍內(nèi), 混合存在明顯的季節(jié)變化, 并且這種季節(jié)變化與海表面風(fēng)應(yīng)力的季節(jié)變化具有較好的相關(guān)性。在副熱帶西北太平洋處的觀測也表明混合的季節(jié)變化與風(fēng)的作用密切相關(guān)(Jinget al,2011), 但是該處混合的季節(jié)變化只存在于上層600 m。Whalen 等(2018)通過研究30°—45°N 區(qū)域的混合, 發(fā)現(xiàn)混合擴散率在2 000 m 的整個深度上都存在季節(jié)性循環(huán), 且這種循環(huán)與風(fēng)輸入的近慣性能通量的季節(jié)性循環(huán)相關(guān)。因此, 在不同海區(qū), 風(fēng)應(yīng)力及其影響深度有很大差異, 其他海域混合強度與風(fēng)輸入的近慣性能通量之間的關(guān)系尚需進一步研究。
南海是西太平洋重要的邊緣海, 擁有寬廣的大陸架和深度超過3 000 m 的中央海盆, 通過呂宋海峽與西太平洋相通。特殊的地形條件賦予了南海多尺度的海洋動力過程, 因此, 南海具有湍流混合強烈的特征(Tianet al, 2009; Liuet al, 2012; Yanget al, 2014),也是湍流混合研究的熱點區(qū)域。Tian 等(2009)研究了沿21°N 斷面的湍流混合分布, 發(fā)現(xiàn)南海1 000 m 水深以下的混合比太平洋大2 個數(shù)量級。Lozovatsky 等(2013)研究了南海北部有限區(qū)域湍流耗散的空間結(jié)構(gòu)和時間變異性。Yang 等(2014)認(rèn)為南海陸架處的湍流強度大于陸坡處。Yang 等(2016)發(fā)現(xiàn)在南海北部的湍流混合擴散率高達O(10-3m2/s)。近年來, 有關(guān)南海和呂宋海峽的內(nèi)潮能量及耗散也有不少相關(guān)的數(shù)值模擬工作, Wang 等(2016)考慮了局地和遠處傳來的內(nèi)潮的影響, 發(fā)現(xiàn)臺灣東北地區(qū)的混合擴散系數(shù)比南海北部大陸架的混合擴散系數(shù)大1—2 個數(shù)量級; Xu 等(2016)發(fā)現(xiàn)沿臺灣東北部大陸坡產(chǎn)生的M2內(nèi)潮能量強于南海陸坡和俄勒岡陸架等其他區(qū)域; Chang 等(2019)通過數(shù)值實驗發(fā)現(xiàn), 臺灣東北部地形陡峭處的M2內(nèi)潮能量更高, 垂向混合也越強。Cao 等(2019)頻譜分析的結(jié)果表明, 南海北部的剪切由近慣性波和全日內(nèi)潮主導(dǎo)。除了由內(nèi)潮維持之外, 南海的強混合還可能與黑潮入侵和中尺度渦旋等因素有關(guān)(Kunzeet al, 2006; Jinget al, 2013; 陳娟等, 2020)。
本文基于 1992—2002 年的溫鹽深儀(conductivity-temperature-depth, CTD)現(xiàn)場觀測資料與2012—2016 年的Argo 數(shù)據(jù), 利用細尺度參數(shù)化方法研究了12°—30°N、115°—129°E 區(qū)域內(nèi)的湍流混合時空分布特征及其影響因素, 其中包含南海、呂宋海峽和菲律賓海三個具有代表性的海洋地形環(huán)境,并探討了地形粗糙度、內(nèi)潮和風(fēng)輸入的近慣性能通量對海洋湍流混合的影響。
本文選取數(shù)據(jù)的空間范圍均為 12°—30°N、115°—129°E(圖1), 用到了溫鹽數(shù)據(jù)、地形數(shù)據(jù)和風(fēng)場數(shù)據(jù), 具體介紹如下:
溫鹽數(shù)據(jù)來自美國國家海洋和大氣管理局(National Oceanic and Atmospheric Administration,NOAA, https://www.nodc.noaa.gov/)提供的CTD 數(shù)據(jù)及中國Argo 實時資料中心(http://www.argo.org.cn/)提供的Argo 實測資料, 用于計算湍流混合擴散率。本文選取了1992—2002 年(其中缺乏1999 年數(shù)據(jù))、垂向分辨率小于10 m、觀測深度大于1 000 m 的CTD數(shù)據(jù), 和2012—2016 年、垂向分辨率小于10 m、觀測深度大于600 m 的Argo 數(shù)據(jù)。選取的CTD 和Argo數(shù)據(jù)的剖面位置如圖2a 和圖2b 所示。地形數(shù)據(jù)使用的是ETOPO1 數(shù)據(jù)(https://ngdc.noaa.gov/mgg/global/global.html), 分辨率為1′×1′, 用于計算地形粗糙度。本文定義的地形粗糙度(圖1)為1/3°×1/3°網(wǎng)格區(qū)域內(nèi)地形高度的方差(Kunzeet al, 2006)。
圖1 研究區(qū)域的地形粗糙度(單位: m2; 以10 為底的對數(shù)坐標(biāo))Fig.1 The topographic roughness of the region
風(fēng)場資料為美國國家環(huán)境預(yù)報中心(National Centers for Environmental Prediction, NCEP)發(fā)布的高分辨率CFSR (Climate Forecast System Reanalysis,https://rda.ucar.edu/)再分析風(fēng)場資料, 時間分辨率為6 h, 空間分辨率約為38 km, 選取時間范圍同CTD 溫鹽數(shù)據(jù), 用于計算風(fēng)輸入的近慣性能通量。
在過去的幾十年里, 發(fā)展了大量的經(jīng)驗的、統(tǒng)計的以及理論的模型將細尺度O(10—100 m)上的由內(nèi)波引起的垂向剪切和應(yīng)變與耗散速率以及擴散系數(shù)聯(lián)系起來。最基本的觀點就是內(nèi)波間的弱非線性相互作用將能量從大尺度不斷地向小尺度傳播, 最終引起內(nèi)波的破碎, 并引發(fā)湍流混合。Gregg(1989)最早將細尺度參數(shù)化方法用于細尺度流速觀測資料, 經(jīng)過諸多學(xué)者們的多次研究改進, Kunze 等(2006)提出了基于應(yīng)變的細尺度參數(shù)化方法計算海洋內(nèi)部混合擴散系數(shù), 其表達式為
其中,Rw表示剪切應(yīng)變方差比, 可以通過流速和位勢密度計算, 但由于流速剖面資料相對溫鹽資料來說更為匱乏, 難以直接估算, 在西北太平洋通常直接設(shè)定為常數(shù)7 (Kunzeet al, 2006); 對于GM 譜,GMRw=3;N是浮力頻率;N0=5.2×10-3rad/s;f為科里奧利頻率;f30為南北緯30°的科里奧利頻率。
在混合層與季節(jié)性溫躍層的影響下, 基于細尺度參數(shù)化方法計算的混合擴散系數(shù)有很大的誤差,因此本文只采用300 m 以深的剖面數(shù)據(jù), 將每個CTD站點和Argo 浮標(biāo)的剖面資料劃分為一系列300 m 長的子剖面, 對每個300 m 的子剖面計算湍流混合系數(shù),每段子剖面上的垂向應(yīng)變的計算公式為
其中,E0=6.3×10-5是無量綱能量;b=1 300 m 是溫躍層的垂向尺度;j*=3 是參考模態(tài);k*=(πj*N)/(bN0)是參考波數(shù)(Gregget al, 1991)。
細尺度參數(shù)化方案是發(fā)展中的參數(shù)化方案, 該方案適用于開闊大洋(Kunzeet al, 2006), 而不適用于發(fā)生在大陸架、峽谷的混合, 也不適用于孤立波, 水躍, 雙擴散等其他機制引發(fā)的混合, 以及內(nèi)波直接破碎引起的混合(李穎, 2015)。
為探討內(nèi)潮對混合的影響, 本文計算了該區(qū)域內(nèi)的內(nèi)潮體力, 根據(jù)Baines(1982)和Bai 等(2014), 內(nèi)潮體力F的計算公式為
正壓潮數(shù)據(jù)來自俄勒岡州立大學(xué)潮汐反演軟件(OTIS7.1, 由 Egbert 等 于 2002 年 開 發(fā) ,http://volkov.oce.orst.edu/tides/otis.html), 水平分辨率為1/4°; 用于計算浮力頻率N的溫鹽數(shù)據(jù)來自NOAA的國家海洋數(shù)據(jù)中心海洋氣象實驗室的海洋氣候態(tài)數(shù)據(jù)集產(chǎn)品WOA13 數(shù)據(jù)(https://www.nodc.noaa.gov/OC5/woa13/woa13data.html), 并插值到每10 m 一層,水深數(shù)據(jù)同樣使用ETOPO1 地形數(shù)據(jù)。
風(fēng)場向海洋輸入的近慣性能通量為
其中,τ為風(fēng)應(yīng)力;VI=(u,v)為混合層近慣性流速。本文采用Pollard-Millard 平板模型計算混合層近慣性流速(Pollardet al, 1970; Pollard, 1980; D’Asaro, 1985; Alford,2001, 2003; Caoet al, 2018)。通過輸入風(fēng)應(yīng)力、設(shè)置混合層厚度和衰減系數(shù), 平板模型可以模擬混合層對風(fēng)應(yīng)力的近慣性流速響應(yīng)。平板模型的控制方程為
其中,u和v分別是東西和南北方向上的流速分量;t是時間;f是科氏參數(shù);τx和τy分別是東西和南北方向上的風(fēng)應(yīng)力;ρ是海水密度, 本文取1 023 kg/m3;Hm是混合層厚度(本文統(tǒng)一取50 m);r是衰減系數(shù)。風(fēng)應(yīng)力的計算公式為
其中,ρa是空氣密度, 本文取為1.29 kg/m3;U10和u10分別代表海面10 m 處的風(fēng)速大小和風(fēng)速矢量;Cd是風(fēng)應(yīng)力拖曳系數(shù)(Oeyet al, 2006):
本文采用Alford(2003)提出的譜方法對平板模型進行求解。在譜方法中, 衰減系數(shù)r不是一個常數(shù),而是隨頻率σ變化的函數(shù):
其中,r0=0.15f,σc=f/2(Alford, 2003)。
本文共篩選出符合要求的CTD 站點剖面1 439個(圖2a), Argo 浮標(biāo)剖面167 個(圖2b); 基于細尺度參數(shù)化方法, 從300 m 起, 每300 m 片段為一個子剖面, 計算混合擴散率; 將每個剖面的計算結(jié)果進行垂向平均, 得到呂宋海峽及周邊海域垂向混合的空間分布, 如圖2 所示。從整體上看, 基于CTD 數(shù)據(jù)估算的混合擴散率與基于Argo 數(shù)據(jù)估算的混合擴散率在空間分布上具有很高的一致性: 混合擴散率在呂宋海峽最高, 尤其是121°E 處, 可達4×10-3m2/s, 比同緯度的南海及菲律賓海均高出1—2 個量級, 即在21°N 附近的斷面上, 海洋內(nèi)部混合呈現(xiàn)明顯的東西向差異。此外, 在東海陸坡、沖繩海槽以及中國臺灣東部沿岸也具有較強的混合, 特別是在東海陸坡處,混合強度與呂宋海峽相當(dāng)。
南海海域在18°—22.5°N 范圍內(nèi)呈現(xiàn)緯度越高,混合越強的特征, 南海北部陸坡處的混合擴散率約為3×10-4m2/s, 比南海中央海盆高1—2 個量級。菲律賓海在呂宋島東部近岸處的混合強于離岸處的混合, 與南海不同的是, 菲律賓海的混合在緯向上并沒有明顯的空間變異性。盡管CTD(圖2a)和Argo(圖2b)數(shù)據(jù)的觀測年份不同, 但結(jié)果均顯示17°—20°N 的南海和菲律賓海的混合差別不大, 平均垂向混合擴散率均在3×10-5m2/s 左右。
圖2 基于CTD (a)、Argo (b)以及CTD 和Argo (c)數(shù)據(jù)的垂向平均擴散率(單位: m2/s;以10 為底的對數(shù)坐標(biāo))空間分布Fig.2 The depth-averaged diffusivity (unit: m2/s; logarithmic scale) based on (a) CTD data, (b) Argo data, and (c) CTD+Argo data
圖3 是基于CTD 數(shù)據(jù)計算的300—2 700 m, 每個300 m 子剖面的混合擴散率。結(jié)果顯示, 呂宋海峽及東海陸坡處從海洋上層到近底層的整個深度都具有強烈的混合, 在300—600 m 最強, 混合擴散率高達3×10-3m2/s, 而菲律賓海的混合隨深度加深而增強。Tian 等(2009)研究了沿21°N 斷面的湍流混合分布, 發(fā)現(xiàn)南海1 000 m 水深以下的混合比太平洋大2 個數(shù)量級, 由于本文使用的觀測數(shù)據(jù)在21°N 斷面較少, 無法再次驗證Tian 等(2009)的結(jié)果, 但本文發(fā)現(xiàn)在22°N 斷面上, 南海900 m 水深以下的混合與菲律賓海相差不大, 這種差異可能與內(nèi)潮強度的空間分布有關(guān)。
圖3 300—2 700 m 深度的每個300 m 子剖面的混合擴散率(單位: m2/s;以10 為底的對數(shù)坐標(biāo))Fig.3 The depth-averaged diffusivity (unit: m2/s; logarithmic scale) for sections from 300 to 2700 m
本文選取CTD 觀測數(shù)據(jù)較多的1992—2002 年分析研究區(qū)域海洋內(nèi)部混合擴散率的年際和季節(jié)變化特征。如圖4 所示, 該區(qū)域內(nèi)混合擴散率整體呈現(xiàn)出呂宋海峽和東海陸坡處混合最強, 南海北部及菲律賓?;旌陷^弱的特征, 其年際變化并不顯著。并且,呂宋海峽和東海陸坡處一年四季都維持著較強的混合(圖5)。
圖4 1992—2002 年垂向平均擴散率(單位: m2/s;以10 為底的對數(shù)坐標(biāo))空間分布Fig.4 The depth-averaged diffusivity (unit: m2/s; logarithmic scale) in1992—2002
本文將基于CTD 數(shù)據(jù)計算的300—600 m 剖面的湍流混合擴散率與其對應(yīng)時間、對應(yīng)位置的風(fēng)輸入的近慣性能通量進行線性擬合(圖6), 相關(guān)系數(shù)為0.078 9,即風(fēng)輸入的近慣性能通量與300—600 m 剖面的湍流混合擴散率沒有良好的相關(guān)性。細尺度參數(shù)化方案適用于混合層以下深度, 因此本文采用了同時刻的海洋上層300—600 m 的混合擴散率, 而風(fēng)生近慣性內(nèi)波只有部分可以傳到300 m 以深, 且傳播具有一定滯后性。由于數(shù)據(jù)和參數(shù)化方案的局限, 風(fēng)對于海洋上層300 m 的作用也未可知。因此, 風(fēng)輸入的近慣性能通量對湍流混合的影響還需要日后進一步研究。
圖6 混合擴散率(K)和風(fēng)輸入的近慣性能通量的線性擬合Fig.6 Linear regression between depth-averaged diffusivity rates (K) and energy flux from the winds
如圖7 所示, 從時間上看, 風(fēng)輸入的近慣性能通量呈現(xiàn)冬季(12—2 月)和春季(3—5 月)較弱, 夏季(6—8 月)和秋季(9—11 月)較強的特征, 從空間上看,呈現(xiàn)菲律賓海較強, 南海較弱的特征。該區(qū)域受大風(fēng)過程影響較多, 幾乎每年6—10 月都會有臺風(fēng)經(jīng)過,因此在夏季和秋季風(fēng)輸入的近慣性能通量最強。Whalen 等(2018)發(fā)現(xiàn)30°—45°N 區(qū)域的混合擴散率在2 000 m 的整個深度上都存在季節(jié)性循環(huán), 且這種循環(huán)與風(fēng)輸入的近慣性能通量的季節(jié)性循環(huán)相關(guān)。本文使用的CTD 數(shù)據(jù)缺少在大風(fēng)天氣下的觀測, 而本文的研究區(qū)域多受臺風(fēng)過程的影響, 因此計算的混合擴散率也沒有呈現(xiàn)明顯的季節(jié)變化特征(圖5), 無法再次驗證該區(qū)域內(nèi)混合的季節(jié)變異性與風(fēng)輸入的近慣性能通量的相關(guān)性。
圖5 冬季(12—2 月) (a)、春季(3—5 月) (b)、夏季(6—8 月) (c)以及秋季(9—11 月) (d)的垂向平均擴散率(單位: m2/s;以10為底的對數(shù)坐標(biāo))空間分布Fig.5 The depth-averaged diffusivity (unit: m2/s; logarithmic scale) in winter (December to February) (a), spring (March to May) (b),summer (June to August) (c) and autumn (September to November) (d)
圖7 冬季(12—2 月) (a)、春季(3—5 月) (b)、夏季(6—8 月) (c)及秋季(9—11 月) (d)的風(fēng)輸入的近慣性能通量(單位:W/m2;以10 為底的對數(shù)坐標(biāo))空間分布圖Fig.7 Maps of near-inertial wind energy flux (unit: W/m2; logarithmic scale) in winter (December to February) (a), spring (March to May) (b), summer (June to August) (c) and autumn (September to November) (d)
本文基于ETOPO1 的海底地形數(shù)據(jù)計算地形粗糙度, 如圖1 所示, 可見該研究區(qū)域內(nèi)地形變化復(fù)雜, 從南海北部陸架的平坦地形到陸坡的粗糙地形, 再到相對平緩的中央海盆, 南海是典型的半封閉型邊緣海, 而呂宋海峽是連接南海與太平洋的重要通道, 呂宋海峽有南北走向的山脊, 海山以及深水海槽等顯著地形, 呂宋海峽南北陸坡陡峭, 水深變化劇烈, 地形粗糙度高達106m2。同樣地, 東海陸坡和琉球島弧一帶地形粗糙度高于106m2, 而在菲律賓海地形粗糙度在104—105m2之間。
圖8 為海洋湍流混合擴散率和對應(yīng)地理位置上地形粗糙度的散點圖, 可以看到, 擴散率與地形粗糙度呈正相關(guān), 相關(guān)系數(shù)為0.221 9, 特別是在呂宋海峽、東海陸坡以及琉球島弧等地形粗糙度大的地方(圖1), 混合擴散率的值也更高(圖2)。
圖8 混合擴散率(K)和地形粗糙度的線性擬合Fig.8 Linear regression between depth-averaged diffusivity rates (K) and roughness
正壓潮流經(jīng)變化的海底地形時激發(fā)的內(nèi)潮是內(nèi)波的主要來源之一。根據(jù)前人的研究, 南海海盆和部分陸架陸坡區(qū)域內(nèi), 內(nèi)潮以全日分潮K1和O1為主,半日分潮M2次之(Guoet al, 2012; Zhao, 2014; Caoet al, 2017), 因此本文利用公式(8)計算了一個完整潮汐周期內(nèi)的M2、K1、O1分潮的最大內(nèi)潮體力, 計算結(jié)果如圖9 所示。結(jié)果顯示, 內(nèi)潮體力高值區(qū)主要集中在呂宋海峽、臺灣島東北的東海陸坡、琉球島弧一帶以及南海北部陸坡, 內(nèi)潮體力高值區(qū)(圖9)基本與混合擴散率高值區(qū)(圖2)相對應(yīng)。在呂宋海峽, 全日分潮K1、O1及半日分潮M2的體力都很強, 對局地的混合都有貢獻。但在東海陸坡以及琉球島弧的M2分潮體力最大, 遠大于K1和O1內(nèi)潮的體力, 這表明此處的強混合應(yīng)當(dāng)主要是由M2分潮引起的, 與前人基于數(shù)值模擬的內(nèi)潮能量及耗散的空間分布基本一致(Wanget al, 2016; Xuet al, 2016; Changet al, 2019)。
圖9 M2 (a)、K1 (b)、O1 (b)分潮在一個潮汐周期內(nèi)的最大內(nèi)潮體力(單位: m2/s2)分布圖Fig.9 The maximum depth-integrated internal tide-generating body force (unit: m2/s2) over a complete tidal cycle due to the M2 (a), K1(b) and O1 (c) tidal constituent
本文的結(jié)果顯示, 呂宋海峽、東海陸坡、南海北部以及菲律賓海湍流混合的空間變異性主要與內(nèi)潮有關(guān)(圖9), 與地形粗糙度有一定相關(guān)性, 而與風(fēng)輸入的近慣性能通量沒有良好的相關(guān)性, 且沒有發(fā)現(xiàn)明顯的年際和季節(jié)變化。
呂宋海峽幾乎在整個深度上都存在強烈的混合,擴散率高達4×10-3m2/s 左右, 引起強混合的主要原因是內(nèi)潮(圖9), K1、O1及M2內(nèi)潮明顯增強了局地的混合; 另外還與呂宋海峽復(fù)雜的海底地形密切相關(guān),包括兩條平行的南北走向的山脊和海山等顯著地形,李穎(2015)指出粗糙的海底地形對海洋內(nèi)部混合的影響可至距離海底3 300 m 遠, 因此呂宋海峽的強混合存在于整個水深。以往的研究關(guān)于南海和呂宋海峽居多, 除此之外, 本文還發(fā)現(xiàn)了靠近臺灣東北的東海陸坡處和沖繩海槽也具有強混合的特征, 混合強度與呂宋海峽相當(dāng), 根據(jù)本文的研究結(jié)果, 認(rèn)為導(dǎo)致東海陸坡處和沖繩海槽強混合的原因也是內(nèi)潮(圖9), 其中M2分潮貢獻最大。
南海北部陸坡處的混合擴散率較高, 比南海中央海盆高1—2 個數(shù)量級, 其原因可能是: 一是南海北部陸坡處是內(nèi)潮產(chǎn)生的一個源地(圖9), 高模態(tài)的內(nèi)潮在源地附近破碎導(dǎo)致強混合, 低模態(tài)的內(nèi)潮在傳播過程中與背景場的內(nèi)波發(fā)生非線性作用, 同時發(fā)生破碎也會導(dǎo)致較強的湍流混合(Polzinet al, 1997;Lienet al, 2001); 二是從呂宋海峽傳來的內(nèi)潮遇到南海北部陸坡的超臨界地形發(fā)生破碎(St. Laurentet al,2003), 為該區(qū)域的強混合提供了能量來源, 而南海中央海盆地勢相對平坦, 因此, 南海北部陸坡處的混合強于南海中央海盆。但本文的研究發(fā)現(xiàn)南海北部陸坡處垂向平均的混合擴散率為3×10-4m2/s 左右, 低于Yang 等(2016)所提到的10-3m2/s。Tian 等(2009)研究了沿 21°N 斷面的湍流混合分布, 發(fā)現(xiàn)南海1 000 m 水深以下的混合比太平洋大2 個數(shù)量級, 但本文發(fā)現(xiàn)在22°N 斷面上, 南海的混合與菲律賓海相差不大, 猜測這種差異可能s 與內(nèi)潮強度的空間分布有關(guān)(Guoet al, 2020)。此外, 菲律賓海在呂宋島東部近岸處的混合要比離岸處的混合更強, 這可能是西邊界流的剪切不穩(wěn)定性導(dǎo)致了混合增強。在南海中央海盆和離岸的菲律賓海地形平坦, 混合較弱, 擴散率與海洋混合的背景值一致(Munket al, 1998), 為O(10-5m2/s)。
本文利用1992—2002 年的CTD 和2012—2016年的Argo 溫鹽數(shù)據(jù), 使用基于應(yīng)變的細尺度參數(shù)化方法計算了呂宋海峽及周邊海域(12°—30°N,115°—129°E)的混合擴散率, 得到該區(qū)域垂向混合的時空分布特征, 并通過計算地形粗糙度、內(nèi)潮體力以及風(fēng)輸入的近慣性能通量, 分析對混合的影響。主要有以下幾點結(jié)論:
(1) 從空間來看, 呂宋海峽混合擴散率高達4×10-3m2/s, 造成強混合的原因主要是K1、O1及M2分潮的貢獻, 海峽南北陸坡陡峭, 深度變化劇烈, 是南海內(nèi)潮的一個源地, 內(nèi)潮在傳播過程中與地形發(fā)生作用導(dǎo)致內(nèi)波的破碎, 進而導(dǎo)致混合增強; 靠近臺灣東北的東海陸坡處混合強度與呂宋海峽相當(dāng), 東海陸坡—沖繩海槽—琉球島弧構(gòu)成了特殊的地形環(huán)境, 東海陸坡及琉球島弧也是內(nèi)潮產(chǎn)生源地, 且主要是半日分潮M2的貢獻(Xuet al, 2016; Changet al,2019), 但基于CTD 及Argo 數(shù)據(jù)計算的臺灣東北部的混合擴散系數(shù)比Wang 等(2016)基于數(shù)值模擬的結(jié)果略高, 差距在一個量級內(nèi); 在18°—22.5°N 的南海海域呈現(xiàn)緯度越高, 混合越強, 南海北部陸坡的混合擴散率比南海中央海盆高1—2 個量級, 主要與內(nèi)潮的空間分布以及地形有關(guān); 在南海中央海盆和離岸的菲律賓海的內(nèi)潮生成較弱, 混合水平也較弱, 擴散率在O(10-5m2/s)。該區(qū)域內(nèi)混合的空間分布特征與內(nèi)潮體力的空間分布幾乎一致, 混合擴散率與地形粗糙度有一定相關(guān)性, 但與風(fēng)輸入的近慣性能量沒有良好的相關(guān)性, 因此內(nèi)潮是影響該區(qū)域混合的主要因素。
(2) 從時間來看, 無論是南海、呂宋海峽還是菲律賓海, 垂向混合的年際變化和季節(jié)變化都不明顯,由于此研究區(qū)域內(nèi)受臺風(fēng)影響較多, 而本文使用的CTD 數(shù)據(jù)缺少大風(fēng)天氣下的觀測, 沒有明確的證據(jù)表明此研究區(qū)域內(nèi)的混合與風(fēng)輸入的近慣性能量有相似的時間變異性, 還有待后續(xù)更深入的研究。