夏武松,魏永亮,陸恒星,周 楠

(1.上海海洋大學 海洋科學學院,上海 201306;2.中國氣象局上海臺風研究所,上海 200030;3.上海能源科技發(fā)展有限公司,上海 200233;4.上海河口海洋測繪工程技術研究中心,上海 201306;5.上海海洋大學 國際海洋研究中心,上海 201306)

引 言

在全球氣候變暖背景下,大氣與海洋的研究顯得尤為重要,而海表風速和包括有效波高在內的各種海浪要素又在大氣和海洋研究中扮演重要角色。風速的變化以及由海表風速引起的海面波動,是海-氣相互作用過程的重要因素。南大西洋洋面廣闊,其海表風速和有效波高的變化受天氣系統(tǒng)影響,因此,開展南大西洋風速和有效波高的時空特征研究有助于更科學地認識氣候變化及海-氣相互作用機理。

精確的海洋數(shù)據(jù)對海洋研究具有重要意義,南大西洋風場和海浪場的研究起初主要依賴于船舶氣象資料。南大西洋平均浪高、涌高及大浪大涌頻率的分布形式都是高緯大于低緯,東部大于西部[1]。全年風場比較相似,風向基本以30°S,15°W為中心逆時針方向旋轉[2]。隨著衛(wèi)星高度計的發(fā)展以及數(shù)值模式的建立,越來越多的海洋資料得以發(fā)現(xiàn),前人對風速和有效波高的研究也拓展到其它海域。太平洋波高分布具有明顯的季節(jié)變化規(guī)律,且與太平洋的風速分布特征具有良好的對應關系[3]。南海-北印度洋的海表風速和有效波高之間存在5.2 a左右的共同周期[4]。海浪在印度洋、大西洋的低緯度區(qū)域及太平洋東岸的低緯度區(qū)域有弱的增加趨勢;在30°S～45°S的南太平洋區(qū)域增加趨勢較強[5]。海浪過程是風輸入能量向次表層海洋傳播的一個重要途徑,但是二者間互相影響的內在機制還需要進一步深入研究[6]。北太平洋海域中低緯波高逐年線性遞增,波高和風速都有明顯的季節(jié)變化特征[7]。熱帶北大西洋和北太平洋高緯度海區(qū)風速呈增大趨勢[8]。1962—1986年期間東北大西洋有效波高呈線性增加[9]。前人對全球海域風速和波高值也做過相關研究,Young等[10]利用衛(wèi)星同化資料研究發(fā)現(xiàn)風速在全球大部分海域呈年際遞增趨勢,而波高的增加程度較小,但極端波高值在中高緯度呈遞增趨勢。Zheng等[11]利用CCMP(Cross-Calibrated Multi-Platform)風場資料研究發(fā)現(xiàn)1988—2011年期間,全球海表風速以3.35 cm/(s·a)增速上升。風速線性遞增趨勢主要集中在南半球西風帶、北太平洋高緯度、印度洋30°S以北、大西洋低緯度海域[12]。前人對南大西洋風速和有效波高在氣候變化背景下的時空變化特征及成因研究較少,對此開展研究可以補充對南大西洋海域風場和浪場的科學認識,能深入了解全球氣候變暖背景下,南大西洋海浪及海表風速所受的影響,也能為南大西洋與其它大洋對全球氣候變暖的響應對比提供科學依據(jù)。

本文利用1979—2019年歐洲中期天氣預報中心(ECMWF)ERA5再分析資料中的風速、有效波高逐月數(shù)據(jù),分析其多年平均和季節(jié)分布特征,并利用一元線性回歸統(tǒng)計模型、Pearson顯著性檢驗法及Mann-Kendall檢驗法分析其年際變化特征。最后利用EOF經(jīng)驗正交函數(shù)分解法深入研究風速、有效波高的分布特征。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

此次研究的數(shù)據(jù)來源于歐洲中期天氣預報中心(ECMWF)的ERA5再分析資料,其基于ECMWF綜合預報系統(tǒng)(IFS version Cycle41r2)模擬得到[12],ERA5再分析資料在其前身ERA-interim基礎上有明顯改進,首先是時空分辨率得到大幅提升,從地面到0.01 hpa高空(約79 km)分為137個垂向σ層,水平分辨率為31 km(約0.25°),時間分辨率從6 h提升到1 h。此外,大量歷史觀測數(shù)據(jù),尤其是衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)利用先進的四維變量資料同化系統(tǒng)(4D-Var)同化到ERA5數(shù)據(jù)集中。ERA5提供240個變量,其中包括耦合波模型提供的波高和波向。

基于ERA5數(shù)據(jù)集,用戶能夠更加準確地分析過去的大氣與海洋狀態(tài)。許多專家學者利用此數(shù)據(jù)研究大氣和海洋,如Patra等[13]利用ERA5再分析數(shù)據(jù)和衛(wèi)星高度計數(shù)據(jù),研究了1992—2016年主要氣候變化模式對全球極高波高度的影響。Aboobacker等[14]利用ERA5再分析資料中共40年的風速和波高數(shù)據(jù),分析了阿拉伯海、紅海和波斯灣海域極大北風和有效波高。本文選擇的研究區(qū)域為0°S～70°S,70°W～30°E,針對此研究區(qū)域,提取1979—2019年ERA5月平均10 m風場數(shù)據(jù),空間分辨率為0.25°×0.25°,有效波高空間分辨率為0.5°×0.5°。

1.2 研究方法

1.2.1 M-K(Mann-Kendall)突變檢驗

Mann-Kendall檢驗法是一種非參數(shù)統(tǒng)計檢驗方法,即假定了隨機變量的分布,該方法被廣泛應用于氣候資料分析,能夠檢驗序列的變化趨勢,最初由H. B. Mann和M. G. Kendall提出該原理并發(fā)展了這一方法,故稱為Mann-Kendall法[15-16]。本文利用M-K檢驗法對風速和有效波高的變化趨勢及突變點進行研究。具體方法如下,對于具有n個樣本量的時間序列x,構造一秩序列:

(1)

(2)

式中,k為時間序列;i值范圍為1～k;xi為1979—2019年風速或有效波高值;ri表示第i個樣本xi大于xj(1≤j≤i)的累計數(shù)。

秩序列Sk是第i時刻數(shù)值大于j時刻數(shù)值個數(shù)的累計數(shù),在時間序列隨機獨立的假定下, 定義統(tǒng)計量UFk:

(3)

式中,UF1=0;var(Sk)是累計數(shù)Sk的均值和方差。

在x1,x2,…,xn相互獨立且具有相同連續(xù)分布時,它們可由式(4)、式(5)算出:

(4)

(5)

1.2.2 EOF分析

EOF經(jīng)驗正交函數(shù)分析方法,是一種分析矩陣數(shù)據(jù)中的結構特征,提取主要數(shù)據(jù)特征量的方法,最早是由Pearson提出來的[17],如今在海洋科學及其他學科中得到了非常廣泛的應用。海洋科學數(shù)據(jù)分析中通常將特征向量對應的空間樣本稱為空間模態(tài),將對應時間變化的主成分稱為時間系數(shù),所以海洋科學中也將EOF分析稱為時空分解,其基本思想是將變量場觀測資料的矩陣形式分解為空間函數(shù)和時間函數(shù)兩部分的乘積之和。本文采用EOF分解對南大西洋1979—2019年間的風速、有效波高進行展開,過濾掉隨機干擾,只保留統(tǒng)計上最顯著的兩個典型模態(tài),研究風速、有效波高的空間分布特征和變化趨勢。

EOF展開:

(6)

寫為矩陣形式:

X=VT

(7)

式中,m是空間點,本文研究中將其視為網(wǎng)格點;n是時間點,即觀測次數(shù);xij表示在第i個網(wǎng)格點上的第j次觀測值。先求出XTX的特征值和特征向量,借此求出XXT陣的特征向量。

2 風速和有效波高的年平均和季節(jié)分布特征

2.1 風速年平均分布特征

為分析風速1979—2019年平均分布特征,將初始風速數(shù)據(jù)進行多年平均。

圖1是1979—2019年風速多年平均分布圖,以便分析風速分布的區(qū)域差異。風速主要受信風、副高、盛行西風、南極低壓等天氣系統(tǒng)的影響。低緯度0°S～15°S海域,主要受信風控制,平均風速在6 m/s以上,西部海域風速高于東部,這是由于信風在傳播過程中受到非洲大陸的摩擦作用。信風在西部海域傳播,無陸地摩擦便形成風速大值區(qū)(方框),平均風速在7 m/s以上。15°S～40°S海域風速主要受副高控制,副高區(qū)以垂向風為主,所以水平風速較低,風向以低值區(qū)(30°S,10°W附近)為中心逆向旋轉。副高邊緣風速等值線較為密集,說明此區(qū)域風速梯度大。40°S～60°S區(qū)域,風速主要受盛行西風控制,風速基本在5 m/s以上,最大可達8.5 m/s,且東部海域風速大于西部,這是由于阿根廷以東洋面,無大陸阻隔,使得西風帶風速可繼續(xù)向東發(fā)展。在60°S～70°S區(qū)域,風速主要受低壓影響,平均風速在3 m/s左右,風向以西風和西南風為主。

圖1 1979—2019年平均風速分布

2.2 風速季節(jié)分布特征

為分析風速季節(jié)分布特征,將各季節(jié)代表月的風速進行多年平均。

圖2是風速的季節(jié)分布圖,信風區(qū)(0°S～30°S),風向以SE為主,春季(圖2a)有兩個大值中心,風速在7.5 m/s以上,夏季(圖2b)和秋季(圖2c)有所減小,冬季(圖2d)大值中心變?yōu)橐粋€,風速在8 m/s以上。副高區(qū)(30°S附近),風向變化較大,大致以特里斯坦-達庫尼亞群島(35°S,15°W)為中心逆時針方向旋轉。全年風速在2.5 m/s左右,季節(jié)變化不明顯,但副高緯度范圍有所變化,冬季相比其它季節(jié)明顯縮小。西風帶(40°S～60°S),風向以W為主,從等值線的南北跨度可以看出,冬季西風帶控制范圍較其他季節(jié)更廣,風速大值區(qū)也有所擴大,風速最大可達8.5 m/s。低壓區(qū),風向以SW為主,全年風速在2.5 m/s左右,季節(jié)變化不明顯。

圖2 風速季節(jié)分布

為分析季節(jié)間風速分布差異,對風速求差值。圖3為各季節(jié)間差值分布,圖3(a)是夏季-春季差值分布,正差值主要分布于15°S～50°S海域,三個正差值中心值在1 m/s左右,其它大部分海域風速差值均為負,最大負差值為-3 m/s。圖3(b)正差值主要分布于信風帶和西風帶,且在30°S～50°S之間有一舌狀分布的正差值區(qū),其它海域風速差值基本為負。圖3(c)30°S～45°S之間有一較明顯的舌狀正差值區(qū),最大正差值為2.75 m/s。說明此區(qū)域季節(jié)差異較為明顯。圖3(d)負差值主要分布于30°S～45°S范圍海域,正差值主要分布在60°S附近。圖3(e)正差值區(qū)分布于絕大部分海域,且正差值最大可達2.75 m/s,而負差值分布區(qū)較小,說明冬季風速整體高于夏季。圖3(f)正差值區(qū)分布于大部分海域,說明春季風速整體強于秋季。整體來看,冬季風速明顯高于其他季節(jié)。與閆明等[2]得到的南大西洋平均風速的最強季節(jié)是冬季的研究結果基本一致。

圖3 風速差值分布

2.3 有效波高年平均分布特征

為分析有效波高年平均分布特征,對數(shù)據(jù)進行多年平均。

圖4是有效波高年平均分布圖,0°S～30°S海域平均有效波高在2.25 m以下,且近岸海域低于外海。其中0°S～15°S區(qū)域中2 m等值線和15°S～30°S區(qū)域中2.25 m等值線突出部分,與前文分析中對應海域的風速大值區(qū)等值線基本一致。30°S～40°S范圍海域較低緯度海域有所增加,平均有效波高在2.25～3.25 m。此區(qū)域等值線分布均勻,由低緯到高緯均勻增加0.25 m。40°S～60°S范圍海域平均高度在3.25 m以上,且東部海域高于西部海域,與前文風速分布一致。60°S～70°S范圍均在2 m以下,對應區(qū)域風速也較小,波高較小與海冰分布有關。整體來看,有效波高分布特征與風速基本一致,即風速較大的海域對應較高的有效波高,且二者都呈緯向環(huán)狀型空間分布特征。

圖4 1979—2019年平均有效波高分布

2.4 有效波高季節(jié)分布特征

為分析有效波高季節(jié)分布特征,將各季節(jié)代表月的有效波高數(shù)據(jù)進行多年平均。

圖5為有效波高季節(jié)分布,0°S～30°S海域季節(jié)變化較小,全年均在2 m左右,冬季阿森松島以南大部分海域2.25 m以上。30°S～60°S海域季節(jié)分布差異明顯,冬季(圖5d)大值區(qū)明顯高于其它季節(jié),最大波高可達4.5 m,秋季(圖5c)次之,最大可達4 m,春季(圖5a)和夏季(圖5b)分別可達3.75 m和3.25 m。此區(qū)域有效波高分布和風速一致,即風速大值區(qū)對應波高大值區(qū),東部海域有效波高大于西部。60°S～70°S海域由于海冰的存在,使得春季和冬季無波高,夏季均在2.5 m以下,而秋季在3.25 m以下,且都隨緯度增加而減小,這是由于越靠近南極地區(qū),海冰覆蓋范圍越大。

圖5 有效波高季節(jié)分布

為分析季節(jié)間有效波高分布差異,對有效波高求差值。圖6(a)是冬季-夏季有效波高的差值分布,正差值幾乎分布于60°S以北所有海域,中心分別位于30°S～40°S之間的中部海域以及45°S～60°S之間的最東部海域,最大均超過1 m。圖6(b)是秋季-春季的差值分布,正差值幾乎覆蓋15°S以南所有海域,15°S～60°S海域均在1 m以下,而60°S-70°S范圍最大可達3.75 m,這是由于春季海冰的存在。

圖6 有效波高差值分布

3 風速與有效波高相關性分析

前文提到風速高的海域,有效波高也相對較大,為驗證這一結論,對多年風速與有效波高進行相關性分析,從圖7可以看出,信風和西風帶控制區(qū)大部分海域風速和有效波高的相關系數(shù)通過了95%的顯著性檢驗,表明風速和有效波高有很強的相關性,從而驗證了前文結論。

圖7 風速與有效波高相關系數(shù)分布(打點表示通過95%的顯著性檢驗)

4 風速與有效波高的變化趨勢

將風速和有效波高數(shù)據(jù)進行區(qū)域平均,得到區(qū)域年平均值。圖8(a)和(b)分析了41年風速和有效波高的線性變化趨勢,圖8(c)和(d)分析了風速和有效波高變化的Mann-Kendall檢驗的UF和UB統(tǒng)計量。

圖8 1979—2019年風速與有效波高年際變化和M-K檢驗(實線為UF,虛線為UB,水平線分別為0值線、0.05和0.01信度檢驗臨界值)

從圖8(a)可以看出,風速呈線性遞增趨勢,通過了0.05的顯著性檢驗。三段式變化特征: 1997年以前圍繞4.86 m/s上下波動。1998—2008年期間,在4.95 m/s左右波動。2009—2019年期間,在5 m/s左右波動。整體來看,風速分別在2009年降至最小值4.638 m/s,2012年達到最大值5.194 m/s,總體呈波動式上升趨勢,只有個別年份存在“陡降”或“陡升”現(xiàn)象。風速的遞增趨勢現(xiàn)象與前人的相關研究結果基本一致(Zheng等[11])。圖8(c)是風速變化的Mann-Kendall檢驗,2009年之前UB曲線大于0,表明在此期間風速處于增加趨勢,而2004—2019年UF值大于0,說明風速整體是上升趨勢。UF和UB曲線在2006和2009年存在明顯交點,且交點都位于臨界線之間,結合距平值及變化曲線(a),可確定2006和2009年附近出現(xiàn)突變。風速突變原因與西風帶、信風的加強或減弱相關,因為副高區(qū)主要為下沉氣流,所以水平風速的突變可從西風和信風加強或減弱來解釋,進一步研究可通過對西風和信風區(qū)風速求區(qū)域平均來驗證。

從圖8(b)可以看出,有效波高也呈線性遞增趨勢,通過了0.01的顯著性檢驗。三段式變化特征:1979—1993年期間,呈明顯的波動式上升趨勢,此期間均值為1.73 m。1994—2004年期間,在1.78 m左右波動。2005—2019年也呈波動式上升趨勢,此期間均值為1.8 m。這種上升趨勢與Young等[10]的研究結果一致, IPCC第五次科學評估報告也指出全球海平面有上升趨勢,所以在全球氣候變暖背景下,有效波高很可能會隨海平面上升而繼續(xù)增大[18]。圖8(d)為有效波高變化的Mann-Kendall檢驗,1979—2019年UF和UB曲線整體上均大于0,說明在此期間處于增大趨勢,UF和UB曲線在1994、2003、2006年存在交點,但只有1994年的交點位于臨界線之間,結合距平值和有效波高變化曲線(b),可確定1994年附近出現(xiàn)突變。因為全球海洋的背景場主要由涌浪主導[19],且涌浪傳播速度較快,常先于天氣系統(tǒng)抵達[20],所以有效波高的突變會先于風速。

5 風速和有效波高空間分布EOF分析

5.1 風速空間分布EOF分析

為了驗證風速年際變化特征是否具有一致性,使用EOF經(jīng)驗正交函數(shù)分析法對1979—2019風速提取典型模態(tài)場。表1為前兩個模態(tài)的方差貢獻率,分別為81.30%和5.56%,累積方差貢獻率達到86.86%。故前兩個模態(tài)能反映主要空間分布特征,且第一模態(tài)是風速空間分布變化的主要形式,因此僅分析第一模態(tài)的特征。

表1 風速前兩個主要模態(tài)的方差貢獻率

圖9(a)為風速空間分布第一模態(tài),圖9(b)為對應的時間系數(shù)序列。從圖9(a)來看,風速變率正值區(qū)主要位于信風帶和西風帶控制區(qū),正值中心位于25°W,12°S、8°E,22°S、30°E,50°S附近。負值區(qū)主要位于副高和低壓控制區(qū),且副高控制區(qū)有一低值中心位于10°W,30°S附近。而零線走向沿著副高控制區(qū)邊緣,說明風速的空間分布主要呈信風帶-西風帶和副高-低壓帶反向型,即信風區(qū)和西風帶控制區(qū)為“+”,副高和低壓帶控制區(qū)為“—”。結合時間序列(圖9b)可知,時間系數(shù)均為正值,且整體上有緩慢遞增趨勢(通過了0.05顯著性檢驗),表明信風區(qū)和西風帶控制區(qū)風速呈一致變化型,是正位相,即均為顯著上升趨勢,而副高和低壓帶控制區(qū)風速呈一致變化型,是負位相,即均為顯著下降趨勢。所以不同控制區(qū)風速的年際變化趨勢不同,但前文分析結果以及前人相關研究成果都表明風速具有年際遞增趨勢,說明信風區(qū)和西風帶控制區(qū)風速的遞增趨勢比副高和低壓帶控制區(qū)風速的下降趨勢更為明顯。

圖9 風速分布第一模態(tài)(a)及對應的時間序列(b)

5.2 有效波高空間分布EOF分析

表2為有效波高前兩個主要模態(tài)的方差貢獻率,分別為85.69%和4.09%,累積方差貢獻率達到89.78%。故取前兩個模態(tài)分析能充分反映有效波高變化的空間分布特征,且第一模態(tài)是空間分布變化的主要形式,因此僅分析第一模態(tài)。

表2 有效波高前兩個主要模態(tài)的方差貢獻率

圖10(a)是空間分布第一模態(tài),圖10(b)為對應的時間系數(shù)序列。從圖10(a)來看,變率正負值區(qū)主要以60°S為界,主要呈北“+”南“-”的分布特征。零線走向在中高緯與60°S緯線基本平行,負值中心位于50°S,20°E附近,正值中心位于67°S,60°W附近。結合圖(b)時間系數(shù)序列來看,由于時間系數(shù)均為負值,且有遞減趨勢(通過了0.01顯著性檢驗),表明60°S以北為正位相,以南為負位相,即正位相區(qū)域增大趨勢顯著,負位相區(qū)域減小趨勢顯著。結合風速分布EOF分析可知,副高控制區(qū)風速有減小趨勢,但有效波高卻有增大趨勢,且南美洲大陸近岸海域有效波高呈減小趨勢,有效波高的這種變化趨勢和風速之間未能形成良好的對應關系,說明風速只是影響有效波高的因素之一,近岸地形的摩擦效應導致浪在傳播過程中能量耗散也是可能因素。

圖10 有效波高分布第一模態(tài)(a)及對應的時間序列(b)

6 結論

本文分析了南大西洋風速和有效波高的年平均和季節(jié)分布特征,利用Mann-Kendall檢驗對1979—2019年風速和有效波高的變化趨勢進行探討,以及用EOF經(jīng)驗正交函數(shù)法分析風速和有效波高的空間分布特征,主要結論如下:

(1)風速的年平均分布特征明顯,大值區(qū)主要分布在信風和西風帶控制區(qū),低值區(qū)主要分布在副高和低壓帶控制區(qū)。風速的季節(jié)分布差異明顯,冬季風速明顯高于其他季節(jié),不同緯度風速分布有明顯的季節(jié)特征,全年風速、風向分布和天氣系統(tǒng)特征有關。

(2)有效波高分布和風速類似,風速大值區(qū)對應波高大值區(qū)。有效波高的分布在不同緯度也有明顯的季節(jié)特征,春季和冬季高緯度海域波高為0,中高緯度冬季有效波高全年最大。

(3)風速年際變化呈波動式上升趨勢,且個別年份存在陡升或陡降現(xiàn)象。M-K檢驗結果也表明風速的年際變化整體呈上升趨勢,且在2006和2009年附近出現(xiàn)突變。有效波高年際變化與風速類似,但突變點較風速提前,出現(xiàn)在1994年前后。

(4)風速EOF第一模態(tài)信風帶-西風帶和副高-低壓帶控制區(qū)風速呈反向型分布,前兩者控制區(qū)風速呈上升趨勢,后兩者控制區(qū)風速呈下降趨勢。有效波高EOF第一模態(tài)顯示60°S以北海域有效波高增大趨勢顯著,以南則相反,副高控制區(qū)以及南美大陸近岸海域風速與有效波高分布未能形成對應關系。影響有效波高變化的因素較為復雜,深入研究地形的摩擦效應、海溫以及天氣系統(tǒng)的變化是解釋有效波高變化的可行方案。