張小娟 鄭飛

1 中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所國(guó)際氣候與環(huán)境研究中心，北京 100029

2 中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，北京 100049

1 引言

熱浪是大氣和海洋系統(tǒng)中重要的極端氣候，海洋熱浪（Marine Heatwaves, MHWs）通常被定義為極端溫暖的海面溫度（Sea Surface Temperature,SST）持續(xù)數(shù)日至數(shù)月的事件，其范圍可從幾公里到幾千公里。就像陸地上的熱浪一樣，在持續(xù)的全球變暖背景下，MHWs變得更持久、更頻繁、更廣 泛 和 更 強(qiáng) 烈（Fr?licher and Laufk?tter, 2018;Oliver et al., 2018）。不斷刷新記錄的MHWs會(huì)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)造成廣泛和重大的損害 （Oliver et al., 2017）。

在全球變暖不斷加劇的背景下，MHWs變得非常頻繁和極端，前人研究認(rèn)為MHWs這種極端事件可能會(huì)在海洋中的任何地方和任何時(shí)候發(fā)生 （Hobday et al., 2016）。近十幾年來(lái)，在全球大部分海洋盆地都觀察到了MHWs的發(fā)生（Laufk?tter et al., 2020）。已有的研究發(fā)現(xiàn)較早的MHW發(fā)生在2003年的地中海西部，其與2003年歐洲創(chuàng)紀(jì)錄夏季高溫?zé)崂耸录嘘P(guān)（Sparnocchia et al., 2006;Olita et al., 2007）。值得注意的事件還主要發(fā)生在2011年西澳大利亞海岸（Pearce and Feng, 2013）、2012年西北大西洋（Scannell et al., 2016）、2014～2016年和2019年?yáng)|北太平洋（Bond et al., 2015;Amaya et al., 2020; Piatt et al., 2020）、2015/2016年澳大利亞附近海域（Di Lorenzo and Mantua,2016）。其中2016年澳大利亞附近海域的MHWs是史無(wú)前例的（Oliver et al., 2017）。這些顯著的MHWs事件造成了珊瑚白化（Wernberg et al., 2012; Dalton et al., 2020），海洋物種位置的大規(guī)模轉(zhuǎn)移（Fr?licher and Laufk?tter, 2018; Cheung and Fr?licher, 2020）、生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的變化和在某些情況下的高死亡率 （Garrabou et al., 2009; Di Lorenzo and Mantua,2016）。

目前已有研究揭示影響MHWs的作用主要包括局地過(guò)程、氣候強(qiáng)迫和遙相關(guān)過(guò)程（Schlegel et al., 2017; Gupta et al., 2020）。局地海溫的變化直接影響表面混合層中的熱通量（主要通過(guò)海洋平流、海氣相互作用或垂直混合等），繼而直接影響MHWs的發(fā)生發(fā)展；影響MHWs的氣候強(qiáng)迫主要包括大尺度或區(qū)域氣候信號(hào)，比如厄爾尼諾—南方濤動(dòng) （El Ni?o-Southern Oscillation, ENSO）、大西洋厄爾尼諾指數(shù)（Atlantic Ni?o index, ATLN1）、印度洋偶極子指數(shù)（Dipole Mode Index, DMI）、大西洋多年代際振蕩（Atlantic Multi-decadal Oscillation,AMO）、太平洋年代際振蕩（Pacific Decadal Oscillation,PDO）等；遙相關(guān)過(guò)程主要通過(guò)行星波、大氣橋等將遠(yuǎn)程調(diào)節(jié)氣候強(qiáng)迫與影響MHWs的直接局部過(guò)程聯(lián)系起來(lái)。研究發(fā)現(xiàn)2015～2016年澳大利亞的熱帶水域MHWs主要是由正位相ENSO引起的大氣條件變化引起的。2015～2016年澳大利亞夏季風(fēng)與以往的ENSO一致，表現(xiàn)出弱于典型年份的特征，這些地區(qū)減少了云層覆蓋，減弱了風(fēng)力，導(dǎo)致海洋被大氣加熱，并且活躍的MJO（Madden-Julian Oscillation）提供了有利于MHWs進(jìn)化的次季節(jié)性變化，這表明，在大規(guī)模變暖模態(tài)中起主導(dǎo)作用的主要是海氣熱通量，而不是水平平流造成的熱量積累（Benthuysen et al., 2018）。前人研究也表明2013～2014年?yáng)|北太平洋MHWs發(fā)生時(shí)，長(zhǎng)期減弱的北太平洋高壓系統(tǒng)減少了上層海洋混合，使得溫暖的海洋條件加強(qiáng)海洋熱浪。同時(shí)，太平洋經(jīng)向模態(tài)（Pacific Meridional Mode, PMM）SST指數(shù) 和 中 太 平 洋（Central Pacific, CP）型ENSO （Ren and Jin, 2011）均顯示2019年夏季高于平均值，故此次MHWs不僅被本地海氣相互作用放大，而且也被遠(yuǎn)程海溫強(qiáng)迫放大（Amaya et al., 2020）。由上可知，不同MHWs的形成機(jī)制有差異且較為復(fù)雜，MHWs的發(fā)生通常是由局地過(guò)程和多尺度氣候強(qiáng)迫等相結(jié)合導(dǎo)致的。此外MHWs會(huì)反過(guò)來(lái)影響區(qū)域天氣，例如，2013～2014年?yáng)|北太平洋MHWs在2014年春季和夏季擴(kuò)大并到達(dá)沿海水域，發(fā)現(xiàn)該區(qū)域的海面溫度異常影響華盛頓州順風(fēng)方向的氣溫（Bond et al., 2015）。MHWs還可以通過(guò)影響大氣環(huán)流，強(qiáng)化陸地?zé)崂藥?lái)的影響。例如，2003地中海MHWs與歐洲高溫?zé)崂擞泻艽箨P(guān)系，2018年夏季黑潮及其延伸區(qū)異常高的海溫異?？蓪?dǎo)致中國(guó)北方高溫（Ding et al., 2019）。

盡管人們?cè)絹?lái)越認(rèn)識(shí)到MHWs的重要性，但與大氣熱浪相比，對(duì)海洋熱浪的科學(xué)認(rèn)識(shí)還處于初級(jí)階段，人們對(duì)導(dǎo)致MHWs的物理過(guò)程以及大規(guī)模氣候變化如何調(diào)節(jié)這些事件的可能性和嚴(yán)重性的理解有限?？紤]到MHWs在未來(lái)會(huì)繼續(xù)增強(qiáng)且不同區(qū)域MHWs增多不一致（Varela et al., 2021）以及其潛在的深遠(yuǎn)的生態(tài)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)影響，量化MHWs的趨勢(shì)和理解其主要的驅(qū)動(dòng)因子是一個(gè)緊迫的問(wèn)題。本文針對(duì) 1982～2019年全球MHWs的空間分布特征和多時(shí)間尺度變化進(jìn)行了分析，并進(jìn)一步探討其與多時(shí)間尺度氣候信號(hào)的關(guān)系以及不同海域主要的氣候影響因子。

2 資料和方法

2.1 數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文采用的資料主要包括：1）海溫觀測(cè)資料為美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局（NOAA）的逐日最優(yōu)插值海表溫度（Daily Optimum Interpolation Sea Surface Temperature V2, OISST），分辨率為 0.25° （緯度）×0.25°（經(jīng)度），時(shí)間跨度為1982～2019 年（Reynolds et al., 2007）。該資料廣泛應(yīng)用于近幾年MHWs的研究。2）NOAA地球系統(tǒng)研究實(shí)驗(yàn)室（ESRL）物理科學(xué)實(shí)驗(yàn)室（PSL）的多種氣候觀測(cè)指數(shù)，其時(shí)間跨度為1982～2019年，根據(jù)前人對(duì)影響MHWs主要的氣候模態(tài)的綜合分析（Holbrook et al., 2019; Gupta et al., 2020），本文所用氣候指數(shù)可參考表1。其中ATLN1指數(shù)、VM指數(shù)和NPGO指數(shù)，本文是利用OISST海溫資料進(jìn)行計(jì)算（Di Lorenzo et al., 2008; Lutz et al.,2013; Ding et al., 2015）。

表1 多時(shí)間尺度氣候指數(shù)Table 1 Multi-time scale climate index

2.2 海洋熱浪的定義

早期研究對(duì)海洋熱浪沒(méi)有明確的定義，最初只是定性的分析，后續(xù)研究逐步將高海溫閾值一般設(shè)為固定閾值（Waliser, 1996），但其只適用于小區(qū)域的研究（未考慮到海溫的年際波動(dòng)和區(qū)域變化）。本文研究的對(duì)象是全球海洋熱浪的多時(shí)間尺度變化，因此在確定閾值時(shí)參照了前人的方法（Hobday et al., 2016）。對(duì)于每個(gè)格點(diǎn)，日平均SST連續(xù)至少5 d高于30年歷史基準(zhǔn)期（1983～2012年）第90百分位（閾值）的時(shí)段，定義為一次MHW事件，對(duì)于兩次MHW事件間隔小于等于兩天的情況，統(tǒng)計(jì)為一次MHW事件。這樣每個(gè)格點(diǎn)每天都存在一個(gè)閾值，其隨時(shí)空變化可以更真實(shí)地分析MHWs的變化特征。對(duì)于每個(gè)格點(diǎn)發(fā)生的MHWs，本文計(jì)算了其持續(xù)時(shí)間（開(kāi)始和結(jié)束日期之間的時(shí)間）和最大強(qiáng)度（事件持續(xù)時(shí)間內(nèi)的相對(duì)于氣候值的海溫峰值異常）。隨后對(duì)于每年的MHWs事件都進(jìn)行了屬性統(tǒng)計(jì)，包括爆發(fā)頻次（每年發(fā)生的次數(shù)），持續(xù)時(shí)間（平均每年發(fā)生的持續(xù)時(shí)間）、總天數(shù) （每年發(fā)生熱浪的總天數(shù)）和最大強(qiáng)度（平均每年發(fā)生的最大強(qiáng)度），其定義可參考表2。

表2 海洋熱浪（Marine Heatwaves, MHWs）屬性的定義Table 2 Definition of Marine Heatwaves (MHWs) properties

2.3 分析方法

本文采用常規(guī)的最小二乘法回歸（Ordinary Least Square, OLS）和t檢驗(yàn)對(duì)MHWs的線性趨勢(shì)進(jìn)行了分析（Huang et al., 2010; 張嘉儀和錢(qián)誠(chéng),2020）。巴特沃斯濾波器（Butterworth filter）是數(shù)字濾波器的一種，它也被稱作最大平坦濾波器，特點(diǎn)是通頻帶內(nèi)的頻次響應(yīng)曲線最大限度平坦 （Shanks, 1967; 蔣薇等, 2011）。由于MHWs各屬性10年以上時(shí)間尺度為年代際信號(hào)，10年以下時(shí)間尺度為年際信號(hào)，故對(duì)MHWs時(shí)間序列選取10年以上為低通信號(hào)，10年以下為高通信號(hào)，利用Butterworth濾波器對(duì)其進(jìn)行高低通濾波，從而分析其年代際和年際變化特征。分析MHWs與多時(shí)間尺度氣候信號(hào)的關(guān)系用到了相關(guān)分析、t檢驗(yàn)等統(tǒng)計(jì)方法（繆予晴等, 2020; Yao et al., 2020）。

3 全球海洋熱浪的特征分析

本章節(jié)分析了1982～2019年MHW爆發(fā)頻次、持續(xù)時(shí)間、總天數(shù)和最大強(qiáng)度的特征。圖1是根據(jù)原始日SST海溫觀測(cè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的1982～2019年全球MHWs各屬性（爆發(fā)頻次、持續(xù)時(shí)間、總天數(shù)和最大強(qiáng)度）的空間分布。圖1a是MHWs頻次空間分布，可以看到全球每年MHWs頻次在0.5～4次之間，較高值區(qū)域位于東北太平洋、西北大西洋、西印度洋和南大洋50°S的部分沿岸區(qū)域，而在赤道中東太平洋發(fā)生頻次較低，平均在1次以下。對(duì)于MHWs的持續(xù)時(shí)間而言，其空間分布差異較大 （圖1b），最大值主要位于赤道中東太平洋，平均每年可持續(xù)45 d以上。其他熱帶大洋區(qū)域比中高緯大洋區(qū)持續(xù)時(shí)間普遍少5 d左右。MHWs總天數(shù)與持續(xù)時(shí)間有相似的空間分布，但其最高值區(qū)位于東北太平洋，總天數(shù)可達(dá)70 d以上（圖1c）。這主要是由于東北太平洋MHWs爆發(fā)頻次多，從而使得累計(jì)的MHWs數(shù)最多。MHWs的最大強(qiáng)度空間差異也較大，赤道太平洋中東部和各大洋的邊界流區(qū)附近的強(qiáng)度最顯著，最大值位于西北大西洋的邊界流擴(kuò)展區(qū)，可達(dá)5 °C（圖1d）。可以看到，MHWs各屬性的空間分布存在差異，其在赤道中東太平洋表現(xiàn)為單個(gè)持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)的、強(qiáng)度較強(qiáng)的事件，主要與ENSO的暖位相事件El Ni?o爆發(fā)相關(guān)，與前人研究一致（Oliver et al., 2018）。

圖1 1982～2019年MHWs屬性全球分布：（a）頻次；（b）持續(xù)時(shí)間；（c）總天數(shù)；（d）最大強(qiáng)度Fig. 1 Global distributions of MHWs properties from 1982 to 2019: (a) Frequency; (b) duration; (c) total days; (d) max intensity

為研究MHWs各屬性年變化幅度，本文分別對(duì)MHWs的爆發(fā)頻次、持續(xù)時(shí)間、總天數(shù)和最大強(qiáng)度計(jì)算了其標(biāo)準(zhǔn)差，圖2即為MHWs各屬性的標(biāo)準(zhǔn)差分布圖。MHWs頻次變化幅度較大的區(qū)域 （圖2a）主要與MHWs本身發(fā)生頻次較大的區(qū)域 （圖1a）相吻合，其中最明顯的是北太平洋高緯和赤道中部太平洋，其標(biāo)準(zhǔn)差可達(dá)到4.5次，而赤道中東太平洋MHWs頻次變化幅度較小。持續(xù)時(shí)間的標(biāo)準(zhǔn)差大值區(qū)主要位于赤道中東太平洋和東北太平洋，其變化幅度可達(dá)60 d以上（圖2b），這些區(qū)域也是MHWs本身持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)的區(qū)域。其他區(qū)域的持續(xù)時(shí)間變化幅度較這兩個(gè)區(qū)域小很多。同樣，MHWs總天數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差空間分布（圖2c）與平均MHWs總天數(shù)的空間分布類(lèi)似，其變化幅度較大的區(qū)域即為總天數(shù)較長(zhǎng)的區(qū)域，主要位于東北太平洋和西北大西洋，但是變化幅度最大值區(qū)位于60°N附近的東北太平洋區(qū)域（100 d以上），而不是總天數(shù)最長(zhǎng)的中緯度東太平洋區(qū)，可能與此區(qū)域頻次的變化幅度大有關(guān)。對(duì)于MHWs最大強(qiáng)度的標(biāo)準(zhǔn)差而言（圖2d），其最大值區(qū)主要位于西北大西洋邊界流區(qū)（3.5℃），其次是赤道中東太平洋區(qū)域和其他大洋的西邊界流區(qū)，其整體空間分布與平均MHWs最大強(qiáng)度的空間分布相似。

圖2 1982～2019年全球MHWs屬性的標(biāo)準(zhǔn)差：（a）頻次；（b）持續(xù)時(shí)間；（c）總天數(shù)；（d）最大強(qiáng)度Fig. 2 Standard deviations in the global MHWs properties from 1982 to 2019: (a) Frequency; (b) duration; (c) total days; (d) max intensity

綜上可知，全球MHWs各屬性在不同區(qū)域的變化幅度有很大的差異，并且主要與各屬性本身的年平均值有關(guān)，各屬性變化幅度較大的區(qū)域值也是其本身年平均值較大的區(qū)域。為了進(jìn)一步分析MHWs各屬性近幾十年來(lái)的線性趨勢(shì)，凸顯全球變暖的直接作用，本文接下來(lái)利用OLS線性回歸分析了1982～2019年MHWs爆發(fā)頻次、總天數(shù)、持續(xù)時(shí)間和最大強(qiáng)度的年線性趨勢(shì)（圖3）。MHWs頻次線性增長(zhǎng)最大位于赤道西太平洋暖池區(qū)域和西北大西洋，平均每年線性增長(zhǎng)達(dá)到0.3次 （圖3a），也表明這些區(qū)域在未來(lái)可能會(huì)有比以前更頻繁的MHWs發(fā)生。而在赤道東太平洋邊界流區(qū)和南大洋60°S區(qū)域有弱線性減少趨勢(shì)。對(duì)于MHWs持續(xù)時(shí)間線性趨勢(shì)（圖3b），其在東北太平洋區(qū)域達(dá)到最大，持續(xù)時(shí)間平均每年線性增加可達(dá)2 d以上，其他大部分海洋持續(xù)時(shí)間也都呈線性增長(zhǎng)趨勢(shì)，平均每年增長(zhǎng)1 d以下，只有赤道東太平洋和南太平洋60°S附近部分區(qū)域有弱線性減少。類(lèi)似的分析可見(jiàn)，MHWs總天數(shù)線性趨勢(shì)（圖3c）整體空間分布與持續(xù)時(shí)間線性趨勢(shì)相似，除了西北大西洋（平均每年線性增加5～10 d），其總天數(shù)線性增加最強(qiáng)，可能與頻次的線性增長(zhǎng)在此處較大相關(guān)。MHWs最大強(qiáng)度線性增長(zhǎng)的大值區(qū)主要位于各大洋的西部邊界流區(qū)（圖3d），西北大西洋邊界流區(qū)強(qiáng)度平均每年增加0.2℃。而在太平洋東部邊界流區(qū)和南大洋高緯度地區(qū)則有所減少?？傮w而言，全球范圍內(nèi)大部分海域強(qiáng)的MHWs事件會(huì)越來(lái)越頻繁，而在部分大洋的東部邊界流區(qū)MHWs反而有弱線性下降趨勢(shì)。前人的研究（Oliver et al.,2018）表明更強(qiáng)的熱浪有可能是全球變暖導(dǎo)致的，

最近研究表明大部分上升流區(qū)域比其他海域變暖更少，故上升流可以減緩MHWs的發(fā)生（Varela et al., 2021）。這表明東南熱帶太平洋邊界流區(qū)MHWs弱負(fù)趨勢(shì)現(xiàn)象與此處的沿岸上升流有關(guān)。

為了進(jìn)一步分析全球變暖和MHWs增長(zhǎng)的關(guān)系，本文接下來(lái)對(duì)日平均SST資料先去掉全球變暖線性趨勢(shì)，然后對(duì)去掉趨勢(shì)的日平均SST資料使用相同的方法計(jì)算MHWs事件并統(tǒng)計(jì)相應(yīng)的屬性（年爆發(fā)頻次、持續(xù)時(shí)間、總天數(shù)和最大強(qiáng)度），最終利用去趨勢(shì)前后MHWs的差異來(lái)體現(xiàn)全球變暖對(duì)MHWs各屬性的影響。圖4即為原始日SST計(jì)算的MHWs各屬性年平均值（圖1）減去扣除線性趨勢(shì)的日SST計(jì)算的MHWs各屬性年平均值的差異圖。圖4a表明MHWs頻次差異最大的區(qū)域位于熱帶西太平洋，這說(shuō)明全球變暖使得西太平洋平均每年多發(fā)生2次以上的熱浪，這與前面的圖3a表明的頻次線性增長(zhǎng)最快的區(qū)域一致。去趨勢(shì)前后MHWs持續(xù)時(shí)間差異最大的區(qū)域位于東北太平洋和西北大西洋（圖4b），表明這兩個(gè)區(qū)域由于全球變暖MHWs持續(xù)時(shí)間延長(zhǎng)最顯著。然而西北大西洋MHWs持續(xù)時(shí)間的線性增長(zhǎng)趨勢(shì)并沒(méi)有東北太平洋顯著，表明可能還存在其它物理機(jī)制減緩其線性增長(zhǎng)趨勢(shì)。對(duì)于去趨勢(shì)前后MHWs總天數(shù)的差異在西北大西洋、赤道西太平洋和東北太平洋最為顯著（圖4c），西北太平洋區(qū)域差異達(dá)到30 d以上，表明全球變暖使得西北太平洋平均每年平均多發(fā)生30 d左右的熱浪天數(shù)。MHWs強(qiáng)度差異最大值主要位于各大洋的西部邊界流區(qū)和東南太平洋區(qū)域（圖4d），說(shuō)明這些區(qū)域熱浪的強(qiáng)度受全球變暖的影響最大。綜上，在全球變暖影響下，除赤道中東太平洋和高緯南太平洋部分區(qū)域外，全球大部分海域MHWs各屬性均有所增強(qiáng)，可以解釋更頻繁的強(qiáng)MHWs的發(fā)生與全球變暖緊密相關(guān)（Fr?licher et al., 2018; Oliver et al., 2018）。

圖3 1982～2019年全球MHW屬性線性趨勢(shì): （a）頻次；（b）持續(xù)時(shí)間；（c）總天數(shù)；（d）最大強(qiáng)度。打點(diǎn)區(qū)表示通過(guò)95%信度檢驗(yàn)Fig. 3 Linear trends in the global MHW properties from 1982 to 2019: (a) Frequency; (b) duration; (c) total days; (d) max intensity. The dotted areas indicate passing the 95% confidence test

圖4 1982～2019年原始MHWs與去掉全球變暖趨勢(shì)的MHWs的差異:（a）頻次；（b）持續(xù)時(shí)間；（c）總天數(shù)；（d）最大強(qiáng)度Fig. 4 Differences between the original MHWs and MHWs without global warming trends from 1982 to 2019: (a) frequency; (b) duration; (c) total day; (d) max intensity

4 海洋熱浪多時(shí)間尺度變化特征分析

前人研究表明全球平均MHWs具有年際和年代際變化，故量化MHWs的多時(shí)間尺度變化很有必要?；谇拔囊逊治隽巳蜃兣瘜?duì)MHWs的影響，本文進(jìn)一步將分析扣除全球變暖情況下MHWs的不同時(shí)間尺度的變化。本節(jié)將先討論MHWs各屬性的長(zhǎng)期線性趨勢(shì)，并利用高低通濾波方法得到其扣除長(zhǎng)期趨勢(shì)后的年代際和年際變化序列。由圖5a-5d可知，全球MHWs發(fā)生的頻次，持續(xù)時(shí)間，總天數(shù)和最大強(qiáng)度均有顯著的線性增長(zhǎng)的長(zhǎng)期趨勢(shì)。在去掉長(zhǎng)期趨勢(shì)后，各屬性的自然變率具有顯著的年代際（圖5e-5h）和年際變化特征（圖5i-5l）。年代際變化在2000 年和2010年左右有明顯的正負(fù)位相波動(dòng)。各屬性年際變化的波動(dòng)與原始序列的波動(dòng)相一致，其在1987年、1997年、2009年和2015年都達(dá)到了峰值。故MHWs各屬性的年際波動(dòng)受ENSO影響較強(qiáng)，與前人研究一致（Oliver et al., 2018）。

圖5 1982～2019全球平均MHWs頻次（第一行）、持續(xù)時(shí)間（第二行）、總天數(shù)（第三行）和最大強(qiáng)度（第四行）的（a-d）時(shí)間序列和長(zhǎng)期趨勢(shì)、（e-h）年代際變化、（i-l）年際變化Fig. 5 Global mean MHWs frequency (row 1), duration (row 2), total days (row 3), and max intensity (row 4) from 1982 to 2019: (a-d) Time series and long-term trend; (e-h) decadal change; (i-l) interannual change

4.1 海洋熱浪年際尺度時(shí)間變化的主導(dǎo)區(qū)域分析

為了探究全球年平均MHWs年代際和年際尺度時(shí)間變化主要體現(xiàn)在全球哪些區(qū)域，本文進(jìn)一步對(duì)MHWs頻次、持續(xù)時(shí)間、總天數(shù)和最大強(qiáng)度的年代際和年際尺度時(shí)間尺度序列分別回歸到對(duì)應(yīng)的空間場(chǎng)。圖6顯示了1982～2019年的MHWs各屬性年際變化時(shí)間序列回歸至各自屬性的空間場(chǎng)的結(jié)果?？梢钥吹筋l次、持續(xù)時(shí)間、總天數(shù)和最大強(qiáng)度的年際時(shí)間序列的主導(dǎo)區(qū)域基本一致，各屬性年際變化的主導(dǎo)區(qū)域與年際變化的ENSO空間分布特征相似，可見(jiàn)影響MHWs各屬性年際時(shí)間變化特征的主導(dǎo)區(qū)域位于赤道中東太平洋。同時(shí)其他主導(dǎo)區(qū)域主要位于北印度洋、熱帶大西洋和邊界流區(qū)，其年際變化可能也受到印度洋和大西洋的其他年際氣候因子影響，尤其是對(duì)頻率的影響（圖6a-6d）。

圖6 1982～2019年MHWs各屬性年際時(shí)間序列回歸到各自空間場(chǎng)：（a）頻次；（b）持續(xù)時(shí)間；（c）總天數(shù)；（d）最大強(qiáng)度。打點(diǎn)區(qū)表示通過(guò) 99%信度檢驗(yàn)Fig. 6 Interannual time series of MHWs properties from 1982 to 2019 regressed onto their respective space fields: (a) Frequency; (b) duration; (c)total days; (d) max intensity. The dotted areas indicate passing the 99% confidence test

4.2 海洋熱浪年代際尺度時(shí)間變化的主導(dǎo)區(qū)域分析

圖7顯示了1982～2019年的MHWs各屬性年代際變化時(shí)間序列回歸至各自屬性的空間場(chǎng)的結(jié)果。同理可以看到頻次、 持續(xù)時(shí)間、總天數(shù)和最大強(qiáng)度的年代際時(shí)間序列的主導(dǎo)區(qū)域基本一致，各屬性年代際變化的主導(dǎo)區(qū)域與PDO和IPO空間分布特征相似。這說(shuō)明影響MHWs各屬性年代際變化特征的主導(dǎo)區(qū)域位于太平洋，尤其是赤道中東太平洋和東北太平洋。同時(shí)其他主導(dǎo)區(qū)域主要位于西北印度洋、西北大西洋和邊界流區(qū)，其年代際變化也受到印度洋和大西洋的其他年代際氣候因子影響 （圖7a-7d）。由以上的分析可以得到，僅考慮自然變率的情況下，MHWs各屬性年際和年代際變化特征的主導(dǎo)區(qū)域很復(fù)雜，均受到多時(shí)間尺度氣候信號(hào)的影響。

5 不同氣候模態(tài)對(duì)海洋熱浪各屬性的調(diào)制

基于前面的研究分析，可明確MHWs各屬性的不同時(shí)間尺度變化受到多種氣候信號(hào)的調(diào)制和影響。前人研究也表明，大尺度或區(qū)域氣候信號(hào)對(duì)MHWs的發(fā)生發(fā)展有抑制和增強(qiáng)作用（Benthuysen et al., 2018）。為了探討不同年際和年代際氣候信號(hào)對(duì)MHWs的影響，本文接下來(lái)主要對(duì)MHWs各屬性和不同氣候信號(hào)進(jìn)行了相關(guān)分析。由于MHWs的頻次、持續(xù)時(shí)間、總天數(shù)和最大強(qiáng)度與不同氣候信號(hào)的相關(guān)空間分布基本一致，因此本文以MHWs的爆發(fā)頻次為例，主要分析不同時(shí)間尺度氣候信號(hào)對(duì)MHWs頻次的影響。圖8表明MHWs爆發(fā)頻次與不同時(shí)間尺度氣候信號(hào)的相關(guān)分布存在較大的區(qū)域差異。對(duì)于年際氣候信號(hào)，ENSO直接影響熱帶太平洋區(qū)域MHWs的爆發(fā)頻次，其與中東太平洋MHWs爆發(fā)的正相關(guān)達(dá)到了0.9，與西太平洋區(qū)域的負(fù)相關(guān)超過(guò)了-0.6。除此之外，ENSO還與全球其他區(qū)域MHWs爆發(fā)頻次有一定關(guān)聯(lián)，其會(huì)通過(guò)遙相關(guān)等形式影響北印度洋、南太平洋60°S附近等海域的MHWs爆發(fā)（圖8a）。DMI正位相對(duì)應(yīng)的是西熱帶印度洋異常變暖和東部異常變冷，其通過(guò)影響熱帶印度洋海溫變化直接調(diào)制此區(qū)域MHWs的爆發(fā)頻次，其與西印度洋MHWs爆發(fā)的正相關(guān)達(dá)到了0.5。此外DMI也會(huì)通過(guò)遙相關(guān)等形式影響赤道太平洋等海域的MHWs爆發(fā)（圖8b）。NAO通過(guò)海氣熱通量和風(fēng)驅(qū)動(dòng)的Ekman輸運(yùn)等大氣強(qiáng)迫可引起北大西洋的海溫異常（Battisti et al., 1995; Hurrell and Deser, 2010），進(jìn)而調(diào)制北大西洋MHWs的爆發(fā)，其與北大西洋MHWs爆發(fā)有“-+-”的強(qiáng)相關(guān)（圖8c）。VM主要直接影響北太平洋區(qū)域MHWs的爆發(fā)頻次，其與東北太平洋MHWs爆發(fā)的正相關(guān)達(dá)到了0.7以上，與西北太平洋區(qū)域的負(fù)相關(guān)為0.5左右（圖8d）。SAM通過(guò)表面風(fēng)速的改變可對(duì)海洋產(chǎn)生動(dòng)力和熱力強(qiáng)迫，從而影響中高緯南大洋MHWs的爆發(fā)頻次，其主要與中高緯南大洋MHWs的爆發(fā)頻次有正相關(guān)（圖8e）。同理，ATLN1直接影響熱帶大西洋區(qū)域MHWs的爆發(fā)頻次，其與熱帶大西洋MHWs爆發(fā)的正相關(guān)達(dá)到了0.7，其還通過(guò)遙相關(guān)等形式與北大西洋和北太平洋等區(qū)域MHWs爆發(fā)頻次有一定關(guān)聯(lián)（圖8f）。對(duì)于年代際氣候信號(hào)，NPGO主要通過(guò)海氣相互作用影響北太平洋MHWs爆發(fā)的頻次，NPGO還通過(guò)遙相關(guān)等形式與中高緯南大洋等區(qū)域MHWs爆發(fā)頻次有一定關(guān)聯(lián)（圖8g）。PDO直接影響了北太平洋MHWs爆發(fā)的頻次，其與東太平洋MHWs爆發(fā)的正相關(guān)達(dá)到了0.7，與西北太平洋區(qū)域的負(fù)相關(guān)超過(guò)了-0.5。此外，PDO與NPGO對(duì)北太平洋MHWs爆發(fā)影響的空間分布具有相反的位相（圖8h）。AMO主要直接影響了北大西洋MHWs爆發(fā)頻次，其與西北大西洋的正相關(guān)達(dá)到了0.5（圖8i）。依據(jù)以上分析可知，MHWs的爆發(fā)頻次不僅受到本地氣候信號(hào)的影響，也受到遠(yuǎn)程氣候信號(hào)的調(diào)制，且不同海域MHWs爆發(fā)所受的氣候信號(hào)的影響有很大差距。

為了進(jìn)一步認(rèn)識(shí)年際尺度上，MHWs爆發(fā)頻次高的區(qū)域與不同氣候信號(hào)的關(guān)系，綜合MHWs爆發(fā)頻次最顯著的區(qū)域（圖1a）和氣候信號(hào)與其顯著關(guān)聯(lián)的區(qū)域（圖8），本文將赤道中東太平洋 （10°S～10°N，80°W～180°）、東北太平洋（10°N～40°N，100°W～150°W）、西北大西洋（20°N～50°N，30°W～100°W）、西 印 度 洋（30°S～20°N，40°E～80°E）、中高緯南大洋（30°S～60°S，80°E～30°W）這5個(gè)關(guān)鍵海域的區(qū)域平均MHWs頻次時(shí)間序列與不同氣候信號(hào)時(shí)間變化求取相關(guān)。圖9為5個(gè)關(guān)鍵海域區(qū)域平均MHWs爆發(fā)頻次時(shí)間序列、線性趨勢(shì)、年際尺度時(shí)間序列以及相關(guān)的年際氣候模態(tài)。在赤道中東太平洋MHWs原始時(shí)間序列與ENSO演變的相關(guān)性為0.82，扣除趨勢(shì)后在年際尺度上兩者相關(guān)性達(dá)到0.72，故其主要受到ENSO調(diào)制 （圖9a）。前文表明VM與北太平洋MHWs爆發(fā)有顯著關(guān)聯(lián)，圖9b也表明東北太平洋MHWs原始序列和年際尺度序列與VM也有強(qiáng)的正相關(guān)，因此與VM正位相聯(lián)系的正海表溫度異常可直接增強(qiáng)東北太平洋MHWs爆發(fā)的頻次（圖9b）。在西北大西洋區(qū)域MHWs時(shí)間序列與ATLN1的演變相關(guān)達(dá)到了0.3，這表明ATLN1通過(guò)遙相關(guān)等過(guò)程對(duì)西北大西洋MHWs爆發(fā)的演變有一定的調(diào)制 （圖9c）。同理可知西印度洋MHWs原始序列與DMI的演變有強(qiáng)的正相關(guān)（0.52），這是因?yàn)镈MI正位相時(shí)西熱帶印度洋異常變暖，為MHWs的爆發(fā)創(chuàng)造了有利的暖海溫條件（圖9d）。前人研究表明沒(méi)有明確的氣候信號(hào)支配著南大洋MHWs的爆發(fā)，但有一些擴(kuò)展的區(qū)域受到SAM等的影響 （Holbrook et al., 2019）。圖9e顯示了中高緯南大洋MHWs原始序列與SAM有顯著的正相關(guān)，這是因?yàn)镾AM正位相時(shí)中高緯南大洋SST偏高（鄭菲等, 2014），其為MHWs的演變提供了有利的條件。綜上可得，本來(lái)發(fā)生頻次較高的5個(gè)關(guān)鍵海域MHWs具有顯著的線性增長(zhǎng)趨勢(shì)，即爆發(fā)頻次高的區(qū)域在未來(lái)會(huì)繼續(xù)頻繁發(fā)生極端事件，年際尺度氣候信號(hào)對(duì)太平洋和印度洋等海域頻次調(diào)制作用較強(qiáng)，而對(duì)中高緯南大洋等地的頻次年際變化調(diào)制不太顯著。對(duì)于5個(gè)關(guān)鍵海域區(qū)域平均MHWs爆發(fā)頻次年代際時(shí)間序列與不同年代際氣候時(shí)間序列的相關(guān)分析（圖略），除了在赤道中東太平洋和東北太平洋PDO和NPGO與其有顯著的相關(guān)外，其他區(qū)域沒(méi)有明確的年代際氣候信號(hào)支配MHWs年代際序列的演變。這可能是因?yàn)镻DO和NPGO直接影響北太平洋SST變化來(lái)調(diào)制MHWs的演變?？梢?jiàn)年代際氣候信號(hào)對(duì)關(guān)鍵區(qū)域MHWs年代際序列演變的調(diào)制沒(méi)有年際氣候信號(hào)對(duì)MHWs年際序列演變的調(diào)制顯著。

圖9 1982～2019年關(guān)鍵海域區(qū)域平均MHWs頻次的原始時(shí)間序列（黑線）、線性趨勢(shì)（紅色虛線）、年際時(shí)間序列（紫線）與各氣候指數(shù) （藍(lán)線）：（a）赤道中東太平洋；（b）東北太平洋；（c）西北大西洋；（d）西印度洋；（e）中高緯南大洋。r1和r2分別為頻次的原始時(shí)間序列和年際時(shí)間序列與對(duì)應(yīng)年際氣候指數(shù)的相關(guān)系數(shù)Fig. 9 Original time series (black line), linear trend (red dotted line), interannual time series (purple line), and interannual climate index (blue line) of the mean MHWs frequency in key sea areas from 1982 to 2019: (a) Equatorial middle-eastern Pacific Ocean (EP); (b) northeastern Pacific Ocean; (c)northwestern Atlantic Ocean; (d) western Indian Ocean; (e) middle-high latitude Southern Ocean. r1 and r2 are the correlation coefficients between the original and interannual time series of the frequency and corresponding interannual climate index, respectively

6 結(jié)論與討論

本文通過(guò)對(duì)1982～2019年全球MHWs的空間分布特征和多時(shí)間尺度變化的統(tǒng)計(jì)分析，進(jìn)一步探討了與之相聯(lián)系的多時(shí)間尺度的氣候信號(hào)的關(guān)系以及不同海域主要的氣候影響因子，得到以下幾點(diǎn)結(jié)論：

（1）MHWs頻次、持續(xù)時(shí)間、總天數(shù)和最大強(qiáng)度空間分布有所差異，具有明顯的區(qū)域性特征。MHWs各屬性在不同區(qū)域的變化幅度也有較大差異，其主要與各屬性本身值區(qū)域差異有關(guān)，并決定了各屬性變化幅度較大的區(qū)域值。全球大部分海域MHWs各屬性均有線性增長(zhǎng)趨勢(shì)，但增長(zhǎng)趨勢(shì)也有所不同。爆發(fā)頻次在赤道西太平洋和西北大西洋線性增長(zhǎng)最快，對(duì)于持續(xù)時(shí)間、總天數(shù)和最大強(qiáng)度在北太平洋和西北大西洋線性增長(zhǎng)最快。分析結(jié)果還表明更頻繁的強(qiáng)MHWs的發(fā)生與全球變暖緊密相關(guān)。

（2）在去除全球變暖趨勢(shì)后，主要通過(guò)OLS方法和高低通濾波，分析了全球平均MHWs的頻次、持續(xù)時(shí)間、總天數(shù)和最大強(qiáng)度的不同時(shí)間尺度的變化特征。MHWs各屬性均有顯著的線性增長(zhǎng)長(zhǎng)期趨勢(shì)，各屬性也具有明顯的年際和年代際變化特征，其年際波動(dòng)受ENSO影響較強(qiáng)。通過(guò)回歸分析發(fā)現(xiàn)全球平均MHWs各屬性年際和年代際變化特征的主導(dǎo)區(qū)域較為復(fù)雜，受到ENSO、DMI、AMO、PDO等多時(shí)間尺度氣候信號(hào)的共同調(diào)制。

（3）通過(guò)分析不同氣候信號(hào)與MHWs的關(guān)聯(lián)程度，發(fā)現(xiàn)MHWs各屬性與多時(shí)間尺度氣候信號(hào)的相關(guān)也存在明顯區(qū)域變化特征。MHWs不僅受到本地氣候信號(hào)的影響，也會(huì)受到遠(yuǎn)程氣候信號(hào)的調(diào)制。通過(guò)對(duì)5個(gè)關(guān)鍵海域區(qū)域平均的MHWs頻次分析表明，赤道中東太平洋和東北太平洋MHWs爆發(fā)頻次在年際尺度上主要受ENSO的調(diào)制，西北大西洋MHWs爆發(fā)頻次在年際尺度上主要受ATLN1的調(diào)制，西印度洋MHWs爆發(fā)頻次主要受DMI的調(diào)制，中高緯南大洋MHWs爆發(fā)頻次與SAM有一定的正相關(guān)。同時(shí)，年代際氣候信號(hào)PDO和AMO等主要提供了一個(gè)氣候背景，其對(duì)各關(guān)鍵區(qū)域MHWs頻次演變的影響沒(méi)有年際氣候信號(hào)顯著。

本文研究主要討論了1982～2019這38年全球MHWs的長(zhǎng)期趨勢(shì)、年際和年代際變化特征和多時(shí)間尺度氣候信號(hào)對(duì)其的影響，對(duì)于局地過(guò)程（海洋平流、垂直混合等）和遙相關(guān)過(guò)程（行星波、大氣橋等）對(duì)MHWs的影響還需要后續(xù)深入研究。MHWs具有更頻繁和持久的趨勢(shì)，那么對(duì)于未來(lái)不同氣候變化情境下，MHWs爆發(fā)頻次等究竟如何變化以及其是否可以預(yù)測(cè)還有待進(jìn)一步研究。