王瓊?cè)? 劉金卿 陳蒞佳 鄢珅 彭永茂

摘 要 基于多源衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)、Argo浮標(biāo)數(shù)據(jù)和HYCOM（HYbrid Coordinate Ocean Model）再分析數(shù)據(jù)，分析上層海洋對2020年第8號北上強臺風(fēng)“巴威”的溫鹽響應(yīng)特征，結(jié)果表明：（1）臺風(fēng)中心附近?？寺‥kman）抽吸引起上升流，表層以下海水輻合高鹽冷水上翻，Ekman輸運方向由臺風(fēng)路徑指向路徑兩側(cè)沿岸，海水在黃海兩側(cè)沿岸堆積引起下降流。由此導(dǎo)致臺風(fēng)路徑附近海面溫度（sea surface temperature，SST）與海面高度（sea surface height，SSH）下降，海面鹽度（sea surface salinity，SSS）上升，路徑兩側(cè)沿岸SSH上升，次表層海水溫度增加和鹽度降低。（2）由于臺風(fēng)前進方向右側(cè)的風(fēng)速更大，右側(cè)Ekman輸運強度比左側(cè)大。臺風(fēng)更靠近右側(cè)陸地，地形阻擋導(dǎo)致風(fēng)速減小，在濟州島西南側(cè)的海域上空10 m風(fēng)呈現(xiàn)反氣旋旋轉(zhuǎn)，出現(xiàn)負Ekman抽吸速率（Ekman pumping velocity，EPV），為下降流，所以在臺風(fēng)和濟州島之間的海域存在著由強烈上升流到下降流的轉(zhuǎn)變。這會讓原本臺風(fēng)前進方向右側(cè)強的夾卷和垂直混合進一步加強。這就導(dǎo)致了SST下降和SSS上升在臺風(fēng)前進方向右側(cè)更為顯著。（3）除了夾卷和垂直混合，臺風(fēng)前進方向右側(cè)SSS的增加還與表層海水由南向北的水平流動有關(guān)。

關(guān)鍵詞 西北太平洋；上層海洋響應(yīng)；臺風(fēng)“巴威”；Ekman抽吸

中圖分類號：P47文獻標(biāo)志碼：A文章編號：2096-3599（2024）01-0039-13

DOI：10.19513/j.cnki.hyqxxb.20230605001

收稿日期：2023-06-05；修回日期：2023-08-01

基金項目：湖南省自然科學(xué)基金重大項目（2021JC0009）

第一作者簡介：王瓊?cè)?，男，碩士研究生，主要從事臺風(fēng)預(yù)報預(yù)測研究，1464904975@qq.com。

通信作者簡介：劉金卿，女，博士生，高級工程師，主要從事智能天氣預(yù)報研究，liujq_0912@126.com。

Upper ocean response to Typhoon Bavi （2008） over western North Pacific

WANG Qiongqun¹， LIU Jinqing^{2，3，4}， CHEN Lijia⁵， YAN Shen⁶， PENG Yongmao¹

（1. Department of Marine Meteorology， College of Oceanic and Atmospheric Sciences， Ocean University of China， Qingdao 266100， China; 2. College of Meteorology and Oceanography， National University of Defense Technology， Changsha 410073， China; 3. Hunan Meteorological Observatory， Changsha 410118， China; 4. Hunan Key Laboratory of Meteorological Disaster Prevention and Reduction， Changsha 410118， China; 5. Qingdao Joint Institute of Marine Meteorology， Qingdao 266237， China; 6. Huangdao Meteorological Bureau， Qingdao 266400， China）

Abstract The upper ocean temperature and salinity responses to Typhoon Bavi （2008） are investigated using multi-source satellite remote sensing data， Argo float data， and HYCOM （HYbrid Coordinated Ocean Model） reanalysis data. The results are shown below. （1） Ekman pumping near the typhoon center causes upwelling， the seawater below the surface converges with high-salinity cold water and turns upward， the Ekman transport direction points from the typhoon track to the coasts on both sides of the track， and the seawater accumulates on both sides of the Yellow Sea and causes downwelling. This leads to a decrease in SST （sea surface temperature） and SSH （sea surface height） near the typhoon track， an increase in SSS （sea surface salinity）， an increase in SSH along both sides of the track， and an increase in temperature and decrease in salinity of subsurface seawater. （2） Due to the higher wind speed on the right side of the typhoons heading direction， the intensity of Ekman transport on the right side is greater than that on the left side. As the typhoon is closer to the land on the right side， the terrain blocks the wind speed， the 10-m wind above the sea area on the southwest side of Jeju Island shows an anticyclone rotation， and a negative EPV （Ekman pumping velocity） appears， which is a downwelling. Therefore， there is a transition from strong upwelling to downwelling in the sea area between the typhoon and Jeju Island. This will further strengthen the strong entrainment and vertical mixing on the right side of the typhoons heading direction， leading to a more significant decrease in SST and an increase in SSS on the right side of the typhoons heading direction. （3） In addition to the entrainment and vertical mixing， the increase in SSS on the right side of the typhoons heading direction is also related to the horizontal flow of surface seawater from south to north.

Keywords western North Pacific; upper ocean response; Typhoon Bavi; Ekman pumping

引言

海洋對臺風(fēng)的響應(yīng)是典型的海氣相互作用過程，臺風(fēng)經(jīng)過海平面時，氣旋式風(fēng)應(yīng)力引起?？寺‥kman）抽吸，抬升溫躍層，導(dǎo)致海面降溫，這被稱為“冷抽吸”效應(yīng)^［1-8］。一般臺風(fēng)前進方向右側(cè)降溫幅度較大，但是在有些情況下最大降溫也會出現(xiàn)在臺風(fēng)前進方向左側(cè)。北半球臺風(fēng)前進方向右側(cè)降溫較大可歸因于兩個因素。首先，在臺風(fēng)前進方向右側(cè)的任意一個固定點上，臺風(fēng)經(jīng)過前該處往往處于臺風(fēng)中心東北側(cè)的東南氣流中，隨著臺風(fēng)的經(jīng)過和遠離，該點上的風(fēng)向逐漸發(fā)生順時針變化，這種變化往往會加強上層海洋中風(fēng)誘導(dǎo)的慣性流，在北半球，這種慣性流也表現(xiàn)出順時針旋轉(zhuǎn)，從而導(dǎo)致更強的剪切誘導(dǎo)垂直混合，導(dǎo)致臺風(fēng)前進方向右側(cè)具有更強的海面降溫^{［1-3，9-10］}。其次，將臺風(fēng)移動速度疊加到臺風(fēng)自身的氣旋式風(fēng)場上會導(dǎo)致前進方向右側(cè)的風(fēng)速比左側(cè)的更強^［11］。臺風(fēng)經(jīng)過后，除了上層海洋混合層加深和海表層冷卻外，海表層以下還會出現(xiàn)暖異常，這被稱為“熱泵”效應(yīng)^{［1-8，12-13］}。具體表現(xiàn)為臺風(fēng)過境之后，海表層經(jīng)過太陽輻射等過程海面溫度（sea surface temperature，SST；以下簡稱“海溫”）逐漸恢復(fù)，表層以下的熱異常卻被保留了下來，海洋溫躍層的下降是“熱泵”的主要表現(xiàn)形式^［14-15］。

與海水溫度對臺風(fēng)的響應(yīng)類似，臺風(fēng)過境后，海面以下鹽度通常會降低，海面鹽度（sea surface salinity，SSS）會增加，這在北半球臺風(fēng)前進方向的右側(cè)比較顯著^［15-19］。然而，臺風(fēng)降水通常會減弱海面正鹽度異常^{［17，20］}，并在北半球臺風(fēng)前進方向的左側(cè)造成負的海面鹽度異常^［21-22］。降水導(dǎo)致海面淡水堆積，加強了上層海洋的層結(jié)，并削弱了臺風(fēng)誘導(dǎo)的海水垂直混合^{［20，23-25］}，這限制了海面冷卻和臺風(fēng)-海洋負反饋作用^［26］。如果上層海洋等鹽度層比等溫層淺，則存在阻擋層，這也阻止了臺風(fēng)導(dǎo)致的上層海洋混合層的加深^{［25，27-28］}。

近年來，盡管在上層海洋對臺風(fēng)的響應(yīng)特征方面的研究日益深入，但是中國近海海域相關(guān)研究多集中于相對開闊和水深較深的西北太平洋和南海海域^［29-33］。相對于開闊的大洋，邊緣海上層海洋對臺風(fēng)的響應(yīng)更為復(fù)雜，并且不具一般性^［34-36］。此外，黃海、東海和開闊的大洋水深、地形和海溫等都有所不同，對臺風(fēng)的響應(yīng)也不同，因此水深較淺的黃海、東海上層海洋如何響應(yīng)北上臺風(fēng)仍然是值得關(guān)注的問題。

本文基于多源衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)、Argo浮標(biāo)數(shù)據(jù)和HYCOM海洋再分析數(shù)據(jù)，分析上層海洋對2020年第8號臺風(fēng)“巴威”的流場和溫鹽場響應(yīng)，在該臺風(fēng)北上經(jīng)過東海、黃海的前兩周，沒有臺風(fēng)影響中國近海^［37-39］，海洋狀況平靜、噪音少，上層海洋的響應(yīng)特征更加明顯。

1 資料和方法

1.1 臺風(fēng)路徑數(shù)據(jù)

使用的臺風(fēng)路徑數(shù)據(jù)來自中國氣象局^［40-41］（China Meteorological Administration，CMA）、日本氣象廳（Japan Meteorological Agency，JMA）和美國聯(lián)合臺風(fēng)警報中心（Joint Typhoon Warning Center，JTWC）。臺風(fēng)路徑信息包括逐6 h臺風(fēng)中心氣壓值、近臺風(fēng)中心最大持續(xù)風(fēng)速、臺風(fēng)強度等級、臺風(fēng)中心經(jīng)緯度信息。其中臺風(fēng)移動速度使用前6 h的臺風(fēng)平均移動速度和后6 h的平均移動速度的均值。

1.2 多源衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)

海溫數(shù)據(jù)來自遙感系統(tǒng)（remote sensing system，RSS）微波（microwave，MW）和紅外（infrared，IR）融合后的逐日SST數(shù)據(jù)，空間分辨率為9 km×9 km^［42］。

10 m海面風(fēng)場數(shù)據(jù)來自RSS的交叉校準(zhǔn)多平臺（cross-calibrated multi-platform，CCMP），CCMP是多源衛(wèi)星微波傳感器獲取的海面風(fēng)（10 m）和背景場的組合。在無法獲得衛(wèi)星反演的情況下，CCMP在統(tǒng)計上與衛(wèi)星風(fēng)一致。使用這種將衛(wèi)星和再分析數(shù)據(jù)相結(jié)合的方法創(chuàng)建L4產(chǎn)品，可以確保有衛(wèi)星探測和沒有衛(wèi)星探測的區(qū)域之間的風(fēng)場平穩(wěn)過渡。由此產(chǎn)生的產(chǎn)品是一個空間完整的數(shù)據(jù)集，時間分辨率為6 h，空間分辨率為0.25°×0.25°。

海平面異常（sea level anomaly，SLA）數(shù)據(jù)來自法國衛(wèi)星高度計歸檔中心（Archiving Validation and Interpretation of Satellite Oceanographic，AVISO），空間分辨率為0.25°×0.25°，時間分辨率為1 d。

降水?dāng)?shù)據(jù)來自全球降水測量（global precipitation measurement，GPM），空間分辨率為0.1°×0.1°，時間分辨率為1 d。

1.3 Argo浮標(biāo)數(shù)據(jù)

Argo浮標(biāo)觀測數(shù)據(jù)可以反映上層海洋的混合層以及海洋溫躍層的變化。由于浮標(biāo)在10 d內(nèi)漂移的距離不大，所以可視觀測水體為同一水體^［43］。文中使用的Argo數(shù)據(jù)來自中國Argo實時資料中心。本文挑選了距離臺風(fēng)路徑最近的2個Argo浮標(biāo)，編號是2903384、2901797。每個Argo浮標(biāo)傳輸回來的數(shù)據(jù)時間分辨率有差異，其中2901797浮標(biāo)數(shù)據(jù)時間分辨率為2 d，2903384浮標(biāo)數(shù)據(jù)時間分辨率為5 d。

1.4 再分析數(shù)據(jù)

臺風(fēng)“巴威”影響期間的三維海洋溫度、鹽度和流速數(shù)據(jù)來自混合坐標(biāo)海洋模型（HYbrid Coordinate Ocean Model，HYCOM）數(shù)據(jù)集中的全球海洋預(yù)報系統(tǒng)（Global Ocean Forecasting System，GOFS）再分析數(shù)據(jù)集?？臻g分辨率為1/12°×1/12°，時間分辨率為1 d，垂直方向上0～200 m水深共分為22層。

海面鹽度（SSS）數(shù)據(jù)來自哥白尼海洋環(huán)境監(jiān)測服務(wù)（Copernicus Marine Environment Monitoring Service，CMEMS）的全球再分析多模態(tài)集合產(chǎn)品（GLOBAL-REANALYSIS-PHY-001-031），空間分辨率為0.25°×0.25°。

大氣環(huán)流數(shù)據(jù)來自歐洲中期天氣預(yù)報中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）第五代大氣再分析（ECMWF Reanalysis v5，ERA5）數(shù)據(jù)。ERA5數(shù)據(jù)包含海平面氣壓、10 m風(fēng)速、位勢高度、風(fēng)場、氣溫和比濕等變量，空間分辨率為0.25°×0.25°，時間分辨率為1 h，用于分析臺風(fēng)“巴威”的環(huán)流形勢和水汽輸送情況。

1.5 Ekman抽吸速率

近表面風(fēng)場引起的Ekman抽吸能體現(xiàn)風(fēng)場下面的流體垂向運動速度的大小和方向，具體計算公式^［1］為：

式中：V_EP表示Ekman抽吸速率（Ekman pumping velocity，EPV），單位為m·s^-1，正值表示上升，負值表示下降；f為科氏參數(shù)，計算公式為f=2ωsinφ（ω為自轉(zhuǎn)角速度，φ為地理緯度）；ρ表示海水密度，取值為1 020 kg·m^-3；τ表示風(fēng)應(yīng)力，計算公式為τ=ρ_aC_dUU（ρ_a是空氣密度，取值為1.26 kg·m^-3；C_d為拖曳系數(shù)，強風(fēng)條件下最佳擬合采用二階多項式表示^［44］，具體計算公式為C_d=（0.10+0.13U-0.002 2U²）×10^-3；U表示海面10 m風(fēng)速，單位為m·s^-1）。研究表明，臺風(fēng)氣旋性風(fēng)應(yīng)力引起的Ekman抽吸的上升流流速與臺風(fēng)強度有關(guān)，臺風(fēng)強度越強，EPV的數(shù)值也越大^［45］。

Ekman輸運公式為：

式中：V_ET表示風(fēng)致Ekman輸運，單位為m³·s^-1；f為科氏參數(shù)；ρ表示海水密度，取值為1 020 kg·m^-3；τ表示風(fēng)應(yīng)力；k為垂向單位矢量。

1.6 混合層深度

混合層深度（mixed layer depth，MLD）使用比表層海水溫度（取8 m海水深度）低0.5℃的最大深度^［46-47］?；旌蠈訙囟龋╩ixed layer temperature，MLT）和混合層鹽度（mixed layer salinity，MLS）用整個混合層溫度、鹽度的平均值表示。

2 臺風(fēng)“巴威”概況

臺風(fēng)“巴威”于2020年8月21日00 時（世界時，下同）生成，28日00 時變性為溫帶氣旋，生命史為7 d，移動路徑如圖1所示。臺風(fēng)“巴威”生成初期在海上緩慢北移，于23日18時加強為臺風(fēng)級別。25日06 時，臺風(fēng)“巴威”移動速度開始加快，進一步加強為強臺風(fēng)，該強度維持時間長達30 h。26日00 時，臺風(fēng)“巴威”中心氣壓達到最小值950 hPa，之后在副熱帶高壓和華北冷渦的共同引導(dǎo)作用下，其移動速度快速加強，以平均9 m·s^-1的移動速度急速北上，27日在鴨綠江入?？诘顷?。登陸之后由于缺少水汽的支撐，且受到長白山復(fù)雜地形的影響，臺風(fēng)“巴威”強度逐漸減弱。

JTWC、CMA和JMA的最大持續(xù)風(fēng)速時間分別為1、2和10 min。以10 min平均最大持續(xù)風(fēng)速為參考標(biāo)準(zhǔn)，JTWC和CMA數(shù)據(jù)集的最大持續(xù)風(fēng)速校正系數(shù)分別為0.880和0.871^［48-49］，最大持續(xù)風(fēng)速單位均轉(zhuǎn)換為國際單位制m·s^-1。如圖2a所示，在臺風(fēng)強盛期，CMA和JMA中心氣壓基本一致，JMA和JTWC最大持續(xù)風(fēng)速基本重合。如圖2b所示，由3家機構(gòu)給出的臺風(fēng)“巴威”中心位置計算的移動速度基本一致。根據(jù)已有研究^［50-52］，當(dāng)臺風(fēng)靠近中國近海時，CMA通常利用雷達數(shù)據(jù)以及來自島嶼和浮標(biāo)的高時間分辨率觀測數(shù)據(jù)來估算臺風(fēng)強度和中心位置，所以CMA在中國東部海域提供的臺風(fēng)信息比JMA和JTWC更準(zhǔn)確。因此，臺風(fēng)強度劃分采用CMA數(shù)據(jù)集劃定的臺風(fēng)強度。

3 海洋表面的響應(yīng)特征

3.1 Ekman抽吸速率和降水

圖3給出了2020年8月25日00 時—26日18時臺風(fēng)“巴威”引起的Ekman抽吸速率的分布情況。8月25日00 時，臺風(fēng)“巴威”的強度為臺風(fēng)等級，其誘發(fā)的EPV正值區(qū)呈圓形分布，半徑約為100 km，負EPV分布在半徑更大的臺風(fēng)外圍，10 m風(fēng)速在臺風(fēng)前進方向右側(cè)較大。值得注意的是，除了臺風(fēng)中心及其附近范圍外，正EPV還分布在陸地的東側(cè)海岸，負EPV還分布在陸地的西側(cè)海岸（圖3g—h）。濟州島（126.5°E，33.4°N）位于臺風(fēng)東北側(cè)（圖3d—e）時，由于地形阻擋，10 m風(fēng)速減小，在濟州島西南側(cè)海域10 m風(fēng)呈現(xiàn)反氣旋旋轉(zhuǎn)，出現(xiàn)負EPV，為下降流，所以在臺風(fēng)和濟州島之間的海域存在著由強烈上升流到下降流的轉(zhuǎn)變，這會加強該海域海水的垂直混合，引起表層海水更強的降溫（在后文4.2節(jié)會進一步分析）。臺風(fēng)主體進入黃海之后（圖3g—h），臺風(fēng)和朝鮮半島之間海域也存在類似的效應(yīng)。

8月22日00 時之后，隨著臺風(fēng)“巴威”強度加強，最大EPV值逐漸增加，在8月25日12時達到最大值1.9×10^-3m·s^-1（圖4）。8月25日12時—26日12時，雖然臺風(fēng)“巴威”的強度為強臺風(fēng)級別，但是最大EPV逐漸減?。▓D4）。原因在于，臺風(fēng)風(fēng)應(yīng)力旋度減少和臺風(fēng)“巴威”的移動路徑為北上，其所處緯度逐漸增加，科氏力逐漸變大。由公式（1）可知，風(fēng)應(yīng)力旋度減少和科氏力增加會導(dǎo)致EPV減小。

8月23日，臺風(fēng)中心位于臺灣島東北側(cè)海域，其強度為強熱帶風(fēng)暴級別，降水主要集中在臺風(fēng)東側(cè)，降水大值區(qū)在臺風(fēng)前進方向的右側(cè)（圖5a），最大日降水量為462 mm。8月24日，臺風(fēng)在東海上往東北方向移動，強度增強為臺風(fēng)級別，降水主要集中在臺風(fēng)中心附近偏東地區(qū)（圖5b），最大日降水量增加至521 mm。8月25日，臺風(fēng)繼續(xù)北上，強度增加為強臺風(fēng)級別，降水大值區(qū)在臺風(fēng)路徑兩側(cè)，最大日降水量降低為416 mm，但是降水覆蓋面積有所增加（圖5c）。8月26日，臺風(fēng)“巴威”繼續(xù)北上，仍然保持著強臺風(fēng)級別，降水主要分布在臺風(fēng)前進方向右側(cè)（圖5d）。8月27日，臺風(fēng)登陸，隨后其在海上引起的降水稀少（圖略）。

3.2 SST響應(yīng)

臺風(fēng)氣旋性風(fēng)應(yīng)力引起的Ekman抽吸導(dǎo)致的冷水翻涌會造成海溫的下降，通過距平場能更清晰地看到SST下降的范圍及中心。將臺風(fēng)“巴威”生成之后的逐日SST減去生成時（8月20日）的SST，得到其經(jīng)過中國近海海域前后的日SST變化（sea surface temperature anomaly，SSTA），如圖6黑色等值線所示。在本文中，規(guī)定-2℃ SSTA等值線包圍的海域為降溫大值區(qū)。

如圖6所示，由于北半球太陽輻射向北逐漸減少，SST向北逐漸下降。8月23日，東海整體SST較高，最高達到32.2℃，但是臺風(fēng)經(jīng)過的海域SST顯著降低，在臺風(fēng)前進方向右側(cè)能觀察到明顯的臺風(fēng)冷尾跡（圖6c—h）。8月26日是臺風(fēng)“巴威”強度最大的階段，達到強臺風(fēng)級別，移動速度較快，約為9 m·s^-1，并開始進入平均水深只有44 m的黃海。臺風(fēng)“巴威”引起的海面降溫顯著，最大降溫可達6.7℃，降溫大值區(qū)位于黃海東南側(cè)和東海東北側(cè)海域（123°～127°E，27°～37°N），該區(qū)域絕大部分位于臺風(fēng)前進方向的右側(cè)（圖6d）。8月27日，臺風(fēng)“巴威”在鴨綠江入海口登陸，其引起的海面降溫響應(yīng)仍然顯著，降溫大值區(qū)北移，并且降溫最大值增加（降溫最大值由8月26日約6.7℃增加到8月27日約6.9℃）。此時降溫大值區(qū)位于臺風(fēng)“巴威”的后方，即臺風(fēng)“巴威”經(jīng)過此海域1 d后，其在降溫大值區(qū)引起的降溫幅度還在持續(xù)增加，表明臺風(fēng)“巴威”在黃海東南側(cè)和東海東北側(cè)海域引起的降溫存在明顯的時間滯后性，滯后時間約為1 d。此外，結(jié)合前人的研究^［52-55］，可以注意到，近幾十年來，臺風(fēng)“巴威”造成的SST下降比大多數(shù)經(jīng)過黃海的臺風(fēng)造成的SST下降更強。28—30日，臺風(fēng)引起的降溫逐漸恢復(fù)，降溫大值區(qū)面積和最大值逐漸減?。▓D6f—h），在此過程中，最大海面降溫海域始終位于臺風(fēng)前進方向右側(cè)和濟州島西南側(cè)。

3.3 SSS響應(yīng)

為了驗證121°～129°E、27°～37°N海域HYCOM數(shù)據(jù)的可靠性，選取該海域2020年8月26日和27日（海面降溫均超過6℃）HYCOM的SST和RSS的SST進行驗證。結(jié)果如圖7所示，HYCOM的SST和RSS的SST具有高度的正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)高達0.86并且通過99%顯著性檢驗，這表明HYCOM在該區(qū)域的上層海洋溫度數(shù)據(jù)比較可靠。

為了準(zhǔn)確體現(xiàn)上層海洋對臺風(fēng)“巴威”的SSS響應(yīng)，將臺風(fēng)“巴威”生成之后的逐日SSS減去生成時（8月20日）的SSS，得到其經(jīng)過中國近海海域前后的日SSS變化（sea surface salinity anomaly，SSSA），如圖8黑色等值線所示。長江口及其北側(cè)海域因為河口淡水排放，常年SSS較低。臺風(fēng)前進方向左側(cè)風(fēng)促使表層海水向南流動（圖8c—d），導(dǎo)致長江口以南海域SSS降低。臺風(fēng)“巴威”通過之前，126°E、31°N海域存在向東南延伸的“淡舌”結(jié)構(gòu)（圖8a—b），25日之后，臺風(fēng)“巴威”經(jīng)過此海域，“淡舌”結(jié)構(gòu)逐漸消失。原因有如下兩點：一是“淡舌”位于臺風(fēng)前進方向右側(cè)，根據(jù)前人研究，臺風(fēng)前進方向右側(cè)風(fēng)場與慣性振蕩共振，激發(fā)更強的近慣性內(nèi)波^［9-10］，從而表層以下低溫高鹽海水會上涌導(dǎo)致SSS增加；二是臺風(fēng)北上會導(dǎo)致其前進方向右側(cè)的海水向北流動，進而低緯度海面高溫高鹽的海水會平流輸送到高緯度，導(dǎo)致高緯度海域的SSS增加。27—29日，SSSA高值區(qū)域面積也基本不變（圖8e—g）。這表明臺風(fēng)導(dǎo)致SSS的增加至少維持了3 d。

3.4 SLA響應(yīng)

臺風(fēng)過后相應(yīng)日期的SLA與8月20日SLA的差值得到海面高度異常（sea surface height anomaly，SSHA），如圖9所示。臺風(fēng)風(fēng)應(yīng)力引起的Ekman輸運方向由臺風(fēng)路徑指向路徑兩側(cè)海岸，由于臺風(fēng)前進方向右側(cè)的風(fēng)速更大（圖3），其右側(cè)Ekman輸運強度比左側(cè)大。臺風(fēng)“巴威”經(jīng)過黃海海域后，在臺風(fēng)路徑附近存在小幅度的海面下降，沿臺風(fēng)路徑向兩側(cè)海岸，海平面呈逐漸上升趨勢，上升幅度在黃海東西兩側(cè)沿岸達到最大。這是由于黃海東西兩側(cè)海岸線呈經(jīng)向分布，再加上臺風(fēng)“巴威”經(jīng)過黃海的路徑幾乎是筆直北上。這兩個因素共同導(dǎo)致了臺風(fēng)風(fēng)應(yīng)力引起的Ekman輸送在黃海東西兩側(cè)海岸堆積，從而引起海岸海面上升。這種現(xiàn)象可能反過來會影響臺風(fēng)中心的Ekman抽吸作用。而相反在東海海域，沒有了類似黃海海岸線兩側(cè)的地形限制，臺風(fēng)路徑附近出現(xiàn)明顯的海平面下降現(xiàn)象。8月23—25日，臺風(fēng)

路徑兩側(cè)沿岸海面高度正異常逐漸增加（圖8a—c），但是8月27日，臺風(fēng)登陸后，沒有了風(fēng)致Ekman輸運，8月27—30日臺風(fēng)路徑兩側(cè)沿岸海面高度正異常幾乎保持不變（圖8e—h）。

4 海洋表面以下的響應(yīng)特征

除SST和SSS外，臺風(fēng)也會對海面以下的混合層甚至是海洋溫躍層產(chǎn)生影響，前人的研究表明，臺風(fēng)過后SST下降的主要原因為夾卷和垂直混合過程^［1］。移動速度小于4 m·s^-1的臺風(fēng)還會引起明顯的Ekman抽吸現(xiàn)象。對混合層而言，MLT一般是下降的，而MLD和MLS的變化則較為復(fù)雜。海洋溫躍層的深度變化則涉及到“熱泵”和“冷抽吸”作用。

4.1 Argo浮標(biāo)剖面

8月24日00時，臺風(fēng)“巴威”的強度為臺風(fēng)，2903384號浮標(biāo)位于臺風(fēng)中心的東南側(cè)約67 km處（圖1）。11—21日的10 d內(nèi)，MLD從27 m增加到40 m。同時，MLT降低約0.409℃，MLS增加約0.052 psu（表1）。由8月11日與31日溫度和鹽度曲線（圖10a—b）來看，臺風(fēng)經(jīng)過后，MLD加深，MLT減小，MLS減小。表層以下（30～60 m）海水溫度增加，鹽度減小，這是“巴威”作用影響的結(jié)果。受2020年8月23日和24日臺風(fēng)外圍云系帶來的強降水影響（圖5a、b），80 m以上海水鹽度明顯下降。在80 m深度往下，這2個溫度曲線基本重合（圖10a），說明臺風(fēng)經(jīng)過之后10 d左右，80 m深度往下溫度基本恢復(fù)到臺風(fēng)經(jīng)過前10 d左右的狀態(tài)。此外，8月11—31日，50 m以上海水經(jīng)歷了一個上涌過程（圖10a—b中的紅線與黑線），這表明Ekman抽吸引起的上升流起到了重要作用。

8月26日12 時，臺風(fēng)“巴威”距離2901797號浮標(biāo)最近，此時“巴威”為強臺風(fēng)強度，浮標(biāo)在臺風(fēng)東側(cè)約65 km處（圖1）。臺風(fēng)過境后，0～10 m海水溫度顯著下降，11～22 m海水溫度上升，23～40 m海水溫度下降。即0～40 m海水溫度呈現(xiàn)“下降-上升-下降”三層垂直響應(yīng)特征，這與前人的研究結(jié)果^［15］一致。10 m以上海水鹽度顯著上升，10 m以下海水鹽度下降，這都表明垂直混合過程起到重要作用。Argo浮標(biāo)數(shù)據(jù)表明臺風(fēng)過后，MLD由9 m加深至16 m，MLS增加（約0.530 psu），MLT大幅下降（約1.721℃），次表層海水溫度增加和鹽度降低。

4.2 降溫大值點剖面

由圖6d可知，2020年8月26日海面降溫的最大值（約6.7℃）位于125.36°E、33°N海域，定義該點為“降溫大值點”。為了探究臺風(fēng)過后海面以下的溫度和鹽度響應(yīng)過程，利用HYCOM再分析資料繪制了經(jīng)過降溫大值點的緯向剖面（AB），如圖11所示。

在臺風(fēng)中心附近海水受Ekman抽吸的影響，呈現(xiàn)出海面海水輻散，表層以下（30～50 m）海水輻合冷水上翻（圖11a）。而在臺風(fēng)東側(cè)，等溫線顯著抬升且較為稀疏，表明此處海水垂直混合過程起重要作用，這是由于臺風(fēng)前進方向右側(cè)風(fēng)場與慣性振蕩共振，激發(fā)更強的近慣性內(nèi)波^［9-10］，引起強的垂直混合，因此在此處形成了降溫（圖11b）。除此之外，在臺風(fēng)東側(cè)0～30 m海水存在輻散（125.5°E）和輻合（126.0°E）中心，而30～60 m海水也存在輻合（125.5°E）和輻散（126.0°E）中心（圖11a），這樣的分布會加強臺風(fēng)東側(cè)的海水垂直混合，而該位置恰好位于濟州島西南側(cè)，也再次印證了3.1節(jié)提到的濟州島地形加強了其西南側(cè)海域海水的垂直混合現(xiàn)象。

5 結(jié)論

基于多源衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)、Argo浮標(biāo)數(shù)據(jù)和HYCOM再分析數(shù)據(jù)，分析了上層海洋對2020年第8號北上強臺風(fēng)“巴威”的溫度和鹽度響應(yīng)特征，得出主要結(jié)論如下。

多源衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)分析顯示，臺風(fēng)“巴威”過境引起了強烈的Ekman抽吸、降水和SST降低，最大Ekman抽吸速率、最大日降水量和SST下降最大值分別為1.9×10^-3m·s^-1、521 mm和6.9℃。Argo浮標(biāo)剖面數(shù)據(jù)分析表明，臺風(fēng)“巴威”過境期間，垂直混合過程和Ekman抽吸引起的上升流均起到了重要作用；臺風(fēng)“巴威”經(jīng)過后，0～40 m海水溫度呈現(xiàn)“下降-上升-下降”三層垂直響應(yīng)特征，MLD由9 m加深至16 m，MLS增加（約0.530 psu），MLT大幅下降（約1.721℃），次表層海水溫度增加和鹽度降低。HYCOM再分析數(shù)據(jù)和多源衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)共同表明，濟州島地形加強了其西南側(cè)海域海水的垂直混合的現(xiàn)象。

東海、黃海上層海洋對臺風(fēng)“巴威”的響應(yīng)如圖12所示，臺風(fēng)中心附近Ekman抽吸引起上升流，表層以下海水輻合高鹽冷水上翻，Ekman輸運方向由臺風(fēng)路徑指向路徑兩側(cè)沿岸，海水在黃海兩側(cè)沿岸堆積引起下降流。由此導(dǎo)致臺風(fēng)路徑附近SST與SSH下降，SSS上升，路徑兩側(cè)沿岸SSH上升，次表層海水溫度增加和鹽度降低。此外，由于臺風(fēng)前進方向右側(cè)的風(fēng)速更大，右側(cè)Ekman輸運強度比左側(cè)大。臺風(fēng)更靠近右側(cè)陸地，地形阻擋導(dǎo)致風(fēng)速減小，在濟州島西南側(cè)的海域上空10 m風(fēng)呈現(xiàn)反氣旋旋轉(zhuǎn)，出現(xiàn)負EPV，為下降流，故在臺風(fēng)和濟州島之間的海域存在著由強烈上升流到下降流的轉(zhuǎn)變。這會讓原本臺風(fēng)前進方向右側(cè)強的夾卷和垂直混合進一步加強。這就導(dǎo)致了SST下降和SSS上升在臺風(fēng)前進方向右側(cè)更為顯著。除夾卷和垂直混合外，臺風(fēng)前進方向右側(cè)SSS的增加還與表層海水由南向北的水平流動有關(guān)。

以“巴威”為例，對東海、黃海上層海洋對臺風(fēng)的溫鹽響應(yīng)特征進行了分析。由于該海域Argo浮標(biāo)分布較少，下一步將利用高分辨率的數(shù)值模擬和敏感性試驗來進行更加深入的探索和研究，以期總結(jié)出更具有普適性的結(jié)論。

參考文獻：

［1］ PRICE J F. Upper ocean response to a hurricane［J］. J Phys Oceanogr，1981，11（2）：153-175.

［2］PRICE J F. Internal wave wake of a moving storm. Part I： scales， energy budget and observations［J］. J Phys Oceanogr，1983，13（6）：949-965.

［3］PRICE J F， SANFORD T B， FORRISTALL G Z. Forced stage response to a moving hurricane［J］. J Phys Oceanogr，1994，24（2）：233-260.

［4］JACOB S D， SHAY L K， MARIANO A J， et al. The 3D oceanic mixed layer response to Hurricane Gilbert［J］. J Phys Oceanogr，2000，30（6）：1407-1429.

［5］ZEDLER S E， NIILER P P， STAMMER D， et al. Oceans response to Hurricane Frances and its implications for drag coefficient parameterization at high wind speeds［J］. J Geophys Res： Oceans，2009，114（C4）：C04016.

［6］SANFORD T B， PRICE J F， GIRTON J B. Upper-ocean response to Hurricane Frances （2004） observed by profiling EM-APEX floats［J］. J Phys Oceanogr，2011，41（6）：1041-1056.

［7］YANG B， HOU Y J， HU P， et al. Shallow ocean response to tropical cyclones observed on the continental shelf of the northwestern South China Sea［J］. J Geophys Res： Oceans，2015，120（5）：3817-3836.

［8］CHEN H， LI S， HE H L， et al. Observational study of super typhoon Meranti （2016） using satellite， surface drifter， Argo float and reanalysis data［J］. Acta Oceanol Sin，2021，40（1）：70-84.

［9］SUN J R， OEY L Y， CHANG R， et al. Ocean response to typhoon Nuri （2008） in western Pacific and South China Sea［J］. Ocean Dyn，2015，65（5）：735-749.

［10］ZHANG H， LIU X H， WU R H， et al. Sea surface current response patterns to tropical cyclones［J］. J Mar Syst，2020，208：103345.

［11］HAZELWORTH J B. Water temperature variations resulting from hurricanes［J］. J Geophys Res，1968，73（16）：5105-5123.

［12］EMANUEL K A. An air-sea interaction theory for tropical cyclones. Part I： steady-state maintenance［J］. J Atmos Sci，1986，43（6）：585-605.

［13］ZHANG H， LIU X H， WU R H， et al. Ocean response to successive typhoons Sarika and Haima （2016） based on data acquired via multiple satellites and moored array［J］. Remote Sens，2019，11（20）：2360.

［14］SRIVER R L， HUBER M. Observational evidence for an ocean heat pump induced by tropical cyclones［J］. Nature，2007，447（7144）：577-580.

［15］ZHANG H， CHEN D K， ZHOU L， et al. Upper Ocean response to typhoon Kalmaegi （2014）［J］. J Geophys Res： Oceans，2016，121（8）：6520-6535.

［16］BOND N A， CRONIN M F， SABINE C， et al. Upper Ocean response to Typhoon Choi-Wan as measured by the Kuroshio Extension Observatory mooring［J］. J Geophys Res： Oceans，2011，116（C2）：C02031.

［17］GIRISHKUMAR M S， SUPRIT K， CHIRANJIVI J， et al. Observed oceanic response to tropical cyclone Jal from a moored buoy in the south-western Bay of Bengal［J］. Ocean Dyn，2014，64（3）：325-335.

［18］DOMINGUES R， GONI G， BRINGAS F， et al. Upper ocean response to Hurricane Gonzalo （2014）： salinity effects revealed by targeted and sustained underwater glider observations［J］. Geophys Res Lett，2015，42（17）：7131-7138.

［19］ABERNATHEY R， HALLER G. Transport by Lagrangian vortices in the eastern Pacific［J］. J Phys Oceanogr，2018，48（3）：667-685.

［20］LIU F， ZHANG H， MING J， et al. Importance of precipitation on the upper ocean salinity response to Typhoon Kalmaegi （2014）［J］. Water，2020，12（2）：614.

［21］GRODSKY S A， REUL N， LAGERLOEF G， et al. Haline hurricane wake in the Amazon/Orinoco plume： AQUARIUS/SACD and SMOS observations［J］. Geophys Res Lett，2012，39（20）：L20603.

［22］LIU Z H， XU J P， SUN C H， et al. An upper ocean response to Typhoon Bolaven analyzed with Argo profiling floats［J］. Acta Oceanol Sin，2014，33（11）：90-101.

［23］JOCHUM M， BRIEGLEB B P， DANABASOGLU G， et al. The impact of oceanic near-inertial waves on climate［J］. J Climate，2013，26（9）：2833-2844.

［24］VISSA N K， SATYANARAYANA A N V， KUMAR B P. Response of upper ocean and impact of barrier layer on Sidr cyclone induced sea surface cooling［J］. Ocean Sci J，2013，48（3）：279-288.

［25］LIU J C， LIOU Y A， WU M X， et al. Analysis of interactions among two tropical depressions and typhoons Tembin and Bolaven （2012） in Pacific Ocean by using satellite cloud images［J］. IEEE Trans Geosci Remote Sens，2015，53（3）：1394-1402.

［26］BALAGURU K， FOLTZ G R， LEUNG L R， et al. Global warming-induced upper-ocean freshening and the intensification of super typhoons［J］. Nat Commun，2016，7：13670.

［27］BALAGURU K， CHANG P， SARAVANAN R， et al. Ocean barrier layers effect on tropical cyclone intensification［J］. Proc Natl Acad Sci USA，2012，109（36）：14343-14347.

［28］YAN Y F， LI L， WANG C Z. The effects of oceanic barrier layer on the upper ocean response to tropical cyclones［J］. J Geophys Res： Oceans，2017，122（6）：4829-4844.

［29］劉甫，明杰，張翰，等.熱帶氣旋“鳳凰”（2014）的結(jié)構(gòu)演變及其引起的海洋響應(yīng)分析［J］.熱帶氣象學(xué)報，2020，36（4）：552-561.

［30］LIU S， LI J， SUN L， et al. Basin-wide responses of the South China Sea environment to Super Typhoon Mangkhut （2018）［J］. Sci Total Environ，2020，731：139093.

［31］LIU Y P， TANG D L， EVGENY M. Chlorophyll concentration response to the typhoon wind-pump induced upper ocean processes considering air-sea heat exchange［J］. Remote Sens，2019，11（15）：1825.

［32］YANG B， HOU Y J， LI M. Response of the western North Pacific subtropical ocean to the slow-moving super typhoon Nanmadol［J］. J Ocean Limnol，2019，37（3）：938-956.

［33］LI J G， YANG Y J， WANG G H， et al. Enhanced oceanic environmental responses and feedbacks to super typhoon Nida （2009） during the sudden-turning stage［J］. Remote Sens，2021，13（14）：2648.

［34］HALLIWELL G R Jr， SHAY L K， BREWSTER J K， et al. Evaluation and sensitivity analysis of an ocean model response to Hurricane Ivan［J］. Mon Wea Rev，2011，139（3）：921-945.

［35］GLENN S M， MILES T N， SEROKA G N， et al. Stratified coastal ocean interactions with tropical cyclones［J］. Nat Commun，2016，7：10887.

［36］SEROKA G， MILES T， XU Y， et al. Hurricane Irene sensitivity to stratified coastal ocean cooling［J］. Mon Wea Rev，2016，144（9）：3507-3530.

［37］周冠博，董林，王海平，等.2020年西北太平洋和南海臺風(fēng)活動概述［J］.海洋氣象學(xué)報，2021，41（1）：1-10.

［38］高榮珍，馬艷.臺風(fēng)“巴威”外圍致山東半島西部強降水過程的中尺度特征及環(huán)境條件［J］.海洋氣象學(xué)報，2021，41（4）：26-35.

［39］向純怡，黃彬，柳龍生.2020年夏季海洋天氣評述［J］.海洋氣象學(xué)報，2020，40（4）：11-21.

［40］YING M， ZHANG W， YU H， et al. An overview of the China Meteorological Administration tropical cyclone database［J］. J Atmos Ocean Technol，2014，31（2）：287-301.

［41］LU X Q， YU H， YING M， et al. Western North Pacific tropical cyclone database created by the China Meteorological Administration［J］. Adv Atmos Sci，2021，38（4）：690-699.

［42］GENTEMANN C L， MEISSNER T， WENTZ F J. Accuracy of satellite sea surface temperatures at 7 and 11 GHz［J］. IEEE Trans Geosci Remote Sens，2010，48（3）：1009-1018.

［43］劉增宏，許建平，朱伯康，等.利用Argo資料研究2001—2004年期間西北太平洋海洋上層對熱帶氣旋的響應(yīng)［J］.熱帶海洋學(xué)報，2006，25（1）：1-8.

［44］ZOU Z S， ZHAO D L， TIAN J W， et al. Drag coefficients derived from ocean current and temperature profiles at high wind speeds［J］. Tellus A，2018，70（1）：1463805.

［45］羅秉琨，李潔，趙朝方.雙臺風(fēng)及其對海洋環(huán)境影響的遙感分析［J］.遙感信息，2014，29（5）：106-113.

［46］PRICE J F， WELLER R A， PINKEL R. Diurnal cycling： observations and models of the upper ocean response to diurnal heating， cooling， and wind mixing［J］. J Geophys Res： Oceans，1986，91（C7）：8411-8427.

［47］WATANABE M， HIBIYA T. Global estimates of the wind-induced energy flux to inertial motions in the surface mixed layer［J］. Geophys Res Lett，2002，29（8）：1239.

［48］KNAPP K R， KRUK M C. Quantifying interagency differences in tropical cyclone best-track wind speed estimates［J］. Mon Wea Rev，2010，138（4）：1459-1473.

［49］PARK D S R， HO C H， KIM J H， et al. Strong landfall typhoons in Korea and Japan in a recent decade［J］. J Geophys Res： Atmos，2011，116（D7）：D07105.

［50］余暉，胡春梅，蔣樂貽.熱帶氣旋強度資料的差異性分析［J］.氣象學(xué)報，2006，64（3）：357-363.

［51］梁進，任福民，楊修群.中美兩套西北太平洋熱帶氣旋資料集的差異分析［J］.海洋學(xué)報，2010，32（1）：10-22.

［52］LIU X C， ZHAI F G， YAN J J， et al. Three-dimensional temperature responses to northward-moving typhoons in the shallow stratified Yellow Sea in summer［J］. J Geophys Res： Oceans，2022，127（12）：e2022JC019091.

［53］LI J C， LI G X， XU J S， et al. Responses of Yellow Sea cold water mass to Typhoon Bolaven［J］. J Ocean Univ China，2019，18（1）：31-42.

［54］YANG J， LI L L， ZHAO K F， et al. A comparative study of Typhoon Hato （2017） and Typhoon Mangkhut （2018）： their impacts on coastal inundation in Macau［J］. J Geophys Res：Oceans，2019，124（12）：9590-9619.

［55］GUAN S D， ZHAO W， SUN L， et al. Tropical cyclone-induced sea surface cooling over the Yellow Sea and Bohai Sea in the 2019 Pacific typhoon season［J］. J Mar Syst，2021，217：103509.