苗庆生， 杨锦坤， 杨　扬， 曹英志

(国家海洋信息中心，天津 300171)



东海30°N断面冬季温盐分布及年际变化特征分析❋

苗庆生， 杨锦坤❋❋， 杨扬， 曹英志

(国家海洋信息中心，天津 300171)

摘要：根据东海30°N断面1976—2013年历年2月份表、底层温度、盐度资料，采用经验正交函数(EOF)、谱分析等方法分析了断面温盐的空间分布特征和时间变化特征。结果表明：断面温度空间变化趋势可分为西段和东段，盐度变化可分为西段、中段和东段；表层温度第一模态呈现准平衡趋势且近海比外海温度变化幅度大，底层温度第一模态呈现下降趋势；表层盐度有降低趋势且近海比外海降低趋势大，底层盐度在近年来表现出降低趋势。该断面水温年际变化和El Nio关系密切；盐度短期震荡和El Nio有关系，而长期变化与PDO有关。

关键词：东海； 断面； 温盐； EOF； 谱分析

引用格式：苗庆生，杨锦坤，杨扬, 等.东海30°N断面冬季温盐分布及年际变化特征分析[J].中国海洋大学学报(自然科学版), 2016, 46(6): 1-7.MIAO Qing-Sheng, YANG Jin-Kun, YANG Yang, et al. Distribution and annual variation characteristics of temperature and salinity in winter along the 30°N section in the East China Sea[J].Periodical of Ocean University of China, 2016, 46(6): 1-7.

30°N断面位于东海中部，西临杭州湾，东接琉球群岛，能反映出台湾暖流水、苏北沿岸水、长江冲淡水和黑潮暖流水等的分布态势，并且该断面是中国自行监测的最长水文序列资料之一，十分宝贵。近一个世纪以来，气候变化剧烈，全球气温升高，导致海水温度同时变暖，严重威胁着海洋生物的生存环境[1]；温度的变化对海洋生物的数量影响巨大[2]，赤道太平洋海区对全球气候系统变化有着重要作用和指示标记，来源于北赤道流的黑潮与Nino3.4指标的关系非常密切[3]，因而对受黑潮影响的东中国海研究是认识全球气候变化在区域性响应的一个重要组成部分。诸多学者对东海海洋环境要素已做了大量研究，研究手段主要为遥感资料以及同化资料。如PARK等利用1951—1996年的COADS海温数据，研究了东亚大陆边缘海海温年际及年代际的变化特征，指出该区域海温在年代际尺度上于1965/1996发生了位相的转换，并指出该位相转换与赤道西太平洋有关[4]。伍玉梅等利用AVHRR辐射计获取的东海海表温度资料研究其时空变化特征，得出北部海域的海温异常与该地区的气温变化关系密切[5]。张松等利用AVHRR资料研究渤、黄、东海海表温度的年际变化特征，并进一步探讨其与东亚季风场年际变化特征的关系[6]。曾广恩等基于1998—2004年的TRMM/TMI卫星遥感海面温度(SST)数据对东海SST的季节分布特征及变化的可能机制进行了分析[7]。于非等利用AVHRR反演的SST温度资料，分析了东海1991—2001年海表面温度的变化趋势，得出存在41个月左右的变化周期的结论[8]。李家星等利用2个东海海洋站1960—2001年SST监测数据与1982—2011年AVHRR水温资料，分析了东海陆架SST年际变化的时空特征[9]。部分学者利用调查资料对东海部分海域温盐进行研究。如浦泳修利用断面调查资料将夏季30°N断面盐度分为4个类型，表明多数类型都有冲淡水的分布态势[10]。张辉等利用JODC资料分析了东海北部32°N断面的温盐分布，指出该区域春季有明显的温度跃层，秋季存在底层冷水区东移的趋势，断面东部底层有高盐水入侵[11]。韦钦胜等利用一年的调查资料分析和探讨了黄、东海交界海域断面水文精细化特征的季节性演替和东海北部冷水域典型站位的温、盐度垂直结构[12]。30°N断面位于东海北部，水文情况复杂，并且该断面是中国最早开展调查的断面之一，时间序列长并且数据良好，研究30°N断面冬季温度、盐度年际变化时空结构，将有助于了解东海温盐时空结构以及进一步研究温盐变化对其他生化要素的影响。

1材料和方法

1.1 分析资料

东海30°N断面10个监测站位分布在东海陆架坡上(见图1)，基本呈等间距分布，经度范围为123.5°E～128°E。该断面西端水深约为60 m，最东端水深约为400 m，国家海洋局(SOA)于1976—2013年2月份对该断面表、底层海水温盐进行观测，对此资料进行气候学检验、相关性检验、尖峰检验、梯度检验和连续性检验等质量控制来确保资料的准确性，并对个别站点缺测数据进行插值，最终形成空间分辨率为0.5°，时间长度为38 年的温盐数据。

1.2 分析方法

1.2.1 经验正交函数经验正交函数(EOF)方法是一种分析矩阵数据中结构特征和提取数据主要时空特征量的方法，在分析气候元素的长时间序列变化具有良好优势[13-15]。它可以反映分析区域整体时空主要变化，Lorenz在1950年代首次将其引入气象和气候研究，现在海洋和其他学科中得到了广泛的应用[16]。

1.2.2 显著性检验分解出的经验正交函数究竟是有物理意义的信号还是毫无意义的噪音，应该进行显著性检验，特别是当变量场空间点数大于样本量时，显著性检验尤其重要。检验方法：用North等提出的计算特征值误差范围来进行显著性检验[17]。特征值λj误差范围为：

1.2.3 跃变分析方法采用信噪比公式确定时间序列资料跃变发生的强度与时刻，信噪比公式为：

其中M1、M2和σ1、σ2分别是基准时刻之前与之后期间(n)内的平均值和标准差，当信噪比值出现局部最大值且大于1.0时，判断在基准时刻出现跃变现象。

2结果与讨论

2.1 温盐分布与年际变化

2.1.1 断面空间平均分布将断面温度做多年平均得出空间变化趋势(见图2)，可以明显得出断面温度变化趋势线以126°E为分界点平均分为两段，西段温度相对较低并且变化幅度很小，表底层最低值均出现125°E处并且均为13.1℃，东段温度变呈现一种稳定上升趋势，表层最高温度出现在最东端128°处，大小为19.4℃，底层最高温度出现在127.5°E处，大小为16.2℃。表底层温度趋势线在西段基本重合，而在东段差距较大。原因是西段水深较浅，垂向混合较为均匀，故而表底层温差不大，而西段受高温高盐的黑潮影响，温度比东段高，并且由于此段水深较大，黑潮对表层海水影响较之底层更大，故而两条趋势线差距较为明显。

将断面盐度做多年平均得出空间变化趋势(见图3)，将断面盐度变化分为三段：西段为123.5°E～125°E，中段为125°E～126.5°E，东段为126.5°E～128°E。西段受近岸冲淡水的影响，盐度较低，东段受黑潮影响，盐度较高。西段底层盐度高于表层且由西往东呈现下降趋势，表层盐度呈现先升高后下降趋势；中段表层盐度和底层盐度大致相等；东段表层盐度高于底层，均呈现稳定升高趋势。表层和底层盐度最大值均出现在128°E处，表层盐度最小值出现在123.5°E处，底层盐度最小值出现在125.5°E处。

2.1.2 断面平均年际变化对断面平均温度求其距平值，得到断面表底层温度距平年际变化特征，同时为了减小极端异常事件对长期趋势分析的影响，对海温距平进行了5点滑动平均(见图4)。

(蓝色和红色实线分别表示表层和底层温度初始距平值；蓝色和红色虚线分别表示表层和底层温度滑动平均值。Blue and red solid line for surface and bottom temperature initial anomaly respectively; Blue and red dotted line for surface and bottom temperature moving average anomaly respectively.)

图4表、底层温度距平值年际变化

Fig.4Inter-annual variation of surface and bottom temperature anomaly

(蓝色和红色实线分别表示表层和底层温度初始距平值；蓝色和红色虚线分别表示表层和底层盐度滑动平均值。Blue and red solid line for surface and bottom salinity initial anomaly respectively; Blue and red dotted line for surface and bottom salinity moving average anomaly respectively.)

图5表、底层盐度距平值年际变化

Fig.5Inter-annual variation of surface and bottom salinity anomaly

在1976—2013年间，该断面表底层温度变化趋势基本一致，仅在大小上略有不同。温度变化非常剧烈且底层波动略大于表层，最小值发生在2011年，最大值发生在1984年。最显著的负距平发生在1977、1982、1986和2011年，最显著的正距平发生在1979、1984、1999和2009年，这2个时期分别对应的是强El Nio和La Nina的发生年。对于表层温度而言，变化范围为-2.0～2.4℃。在1976—1997年之间，负距平和正距平交替出现且较为频繁；1997—2005年期间基本呈现正距平，温度呈现上升趋势；2006—2013年变化趋势趋于平稳，虽有正负距平值，但都较小，并且总体呈现略微下降趋势。对1997年时间点前后各15 年的平均值和标准差计算得到该转折点的信噪比为1.17，该信噪比大于1，表明1997年为气候突变年，此结论也和前人结论一致[5]。对于底层温度而言，变化范围为-2.3～2.5℃，在1976—1994年之间基本呈现正距平，之后呈现短暂的负距平，1998—2004为正距平，2005年之后温度为负距平并且呈现下降趋势。

对断面平均盐度求其距平值，得到断面表底层盐度距平年际变化特征并对盐度距平进行了5点滑动平均(见图5)。由图5可知，表底层盐度变化趋势基本一致，最显著的负距平发生在1986、2000、2008和2011年，最显著的正距平发生在1979、1984、1987年和1999年。相对于底层盐度，表层盐度变化较剧烈，变化范围为-0.6～0.5。表层盐度在1976—1999期间基本呈现正距平，之后表现为负距平，有逐渐下降趋势，底层盐度较表层滞后，2005年之后开始表现为负距平。

2.2 经验正交函数分解

2.2.1 温度采用EOF分析断面表底层温度距平序列资料，时间分量采用5项高斯型低通滤波处理，消除短期扰动。

对于表层温度而言，EOF第一模态(EOF1)所占的方差比例为58.0%(见表1)，这一模态是断面表层温度距平的最主要变化形态。结合该模态的时间序列(见图6)可以看出，该模态呈现准平衡态势，在2005年以后稍显变冷趋势，这和图4的表层温度距平值变化是一致的。从近岸往外海，温度异常变化幅度逐渐减弱(见图7)。对该时间序列进行功率谱分析，得到其主要变化周期为32，4.1和7.1年。其中32年周期最明显。因此EOF1表示在该断面表层海温在近几年来呈现变冷趋势，近海比外海温度变化幅度大，以32年的变化周期为主。

EOF第二模态(EOF2)所占方差比例为26.7%(见表1)，是表层温度距平的次要形态。该模态呈现准平衡略显上升趋势(见图7)。空间分布和第一模态相反，由近岸往外海温度异常变化幅度逐渐增强(见图6)。对该时间序列进行功率谱分析，得到其主要变化周期为4.9 和5.8 年，4.9 年周期最明显。

对于底层温度而言，EOF第一模态(EOF1)所占的方差比例为51.6%(见表1)，这一模态是断面底层温度距平的最主要变化形态。结合该模态的时间序列(见图8)可以看出，该模态呈现下降趋势，自1997年之后时间系数主要表现为负值。从近岸往外海，温度呈现降低趋势且变化幅度逐渐变大(见图9)。对该时间序列进行功率谱分析，得到其主要变化周期为4.9和3.8 年，其中4.9 年周期最明显。因此REOF1表示在1976—2013年间该断面底层海温呈现变冷趋势，以4.9 年的变化周期为主。

EOF第二模态(EOF2)所占方差比例为32.5%(见表1)，是表层温度距平的次要形态。该模态呈现上升趋势(见图8)。从近岸往外海，温度呈现升高趋势且变化幅度逐渐变大(见图9)。对该时间序列进行功率谱分析，得到其主要变化周期为16和4.6 年，其中16 年周期最明显。

2.2.2 盐度采用EOF分析断面表底层盐度距平序列资料，时间分量采用5项高斯型低通滤波处理，消除短期扰动。

对于表层盐度，EOF的第一模态(EOF1)所占的方差比例为45.3%(见表2)，这一模态是断面盐度距平的最主要变化形态。结合该模态的时间序列，可以看出从2000年之后时间系数主要为负值，说明盐度一直有降低趋势(见图10)。从近岸往外海，盐度异常呈现负值-正值-0的趋势(见图11)；对第一模态时间序列进行功率谱分析，得到其主要变化周期为2.4年，其次为2.8～10.7 年。其中2.4 年最明显。因此REOF1表示在1976—2013年间该断面表层盐度呈现降低趋势，近海比外海降低趋势大，以2.4 a的变化周期为主。

第二模态(REOF2)所占的方差比例为27.1%(见表2)，代表表层盐度距平的次要形态，这一模态空间上从近岸往外海，盐度异常呈现正值降低的趋势(见图11)，时间系数大致呈现负值-正值-负值变化趋势(见图10)。对该时间序列进行功率谱分析，得到其主要变化周期为16～2.4 年，其中16 年周期最明显。

对于底层盐度而言，EOF的第一模态(EOF1)所占的方差比例为48.7%(见表2)，这一模态是断面底层盐度距平的最主要变化形态。结合该模态的时间序列，可以看出该模态在以1992年之前以负值为主，之后变化为正值，在2002年之后又变为负值且表现出降低趋势(见图12)。从近岸往外海，盐度异常呈现先降低再升高趋势(见图13)；对第一模态时间序列进行功率谱分析，得到其主要变化周期为32 年。因此REOF1表示在1976—2013年间该断面表层盐度呈现降低趋势，近海比外海降低趋势大，以32年的变化周期为主。

第二模态(REOF2)所占的方差比例为21.5%(见表2)，代表表层盐度距平的次要形态，这一模态的时间序列在2000年之后表现为上升趋势(见图12)，空间上从近岸往外海，盐度异常呈现降低的趋势(见图13)。对该时间序列进行功率谱分析，得到其主要变化周期为32～4.6 年，其中32 年周期最明显。

2.3 断面温盐变化成因简析

3结论

(1)断面温度空间变化趋势平均可分为东段和西段，盐度变化可分为东段、中段和西段；近40年来，该断面表底层温度变化趋势基本一致，冷暖期交替出现且底层波动略大于表层，温度冷暖年和El Nino和La Nina的关系密切；表底层盐度变化趋势基本一致，表层盐度变化比底层盐度变化更加剧烈。

(2)对温盐进行经验正交函数分解，表层温度第一模态呈现准平衡态势，在2005年以后稍显变冷趋势且近海比外海温度变幅度大，以4.8 年的变化周期为主；底层温度第一模态呈现下降趋势，从近岸往外海，温度呈现降低趋势且变化幅度逐渐变大；表层盐度有降低趋势且近海比外海降低趋势大；底层盐度在近年来表现出降低趋势且从近岸往外海，盐度异常呈现先降低再升高趋势。

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责任编辑庞旻

Distribution and Annual Variation Characteristics of Temperature and Salinity in Winter Along the 30°N Section in the East China Sea

MIAO Qing-Sheng, YANG Jin-Kun, YANG Yang, CAO Ying-Zhi

(National Marine Data and Information Service, Tianjin 300171,China)

Abstract:Spatial distributions and time variation characteristics were analyzed using EOF and spectrum analysis methods using surface and bottom temperature and salinity data in February of 1976—2013 along 30°N section in the East China Sea. Result showed that temperature trends can be divided into western part and east part，salinity trend divided into western, middle and eastern part. The first mode of surface temperature presented a quasi-equilibrium trend and the range was higher in the near-shore than the offshores, first mode of bottom temperature presented a decreasing trend; surface salinity had a decreasing trend and the extent was higher in the near-shore than the offshores, the bottom salinity showed a decreasing trend in recent years. The temperature inter-annual variability related to El Nio closely; short-term shocks of salinity related to El Nio, and long-term changes had something to do with PDO.

Key words:East China Sea; section; temperature and salinity; EOF; spectral analysis method

基金项目：❋ 海洋公益性行业科研专项(基于数字海洋的资料整合及其共享服务应用示范)子任务：海洋水体环境资料整合处理技术研究与产品研制(201305029-01)资助

收稿日期：2015-09-29；

修订日期：2016-02-20

作者简介：苗庆生(1986-)，男，硕士，工程师，主要从事海洋水文气象资料研究。E-mail：mqs1986865@163.com ❋❋通讯作者：E-mail：mqs1986@sina.com

中图法分类号：P731.1

文献标志码：A

文章编号：1672-5174(2016)06-001-07

DOI:10.16441/j.cnki.hdxb.20150339

Supported by Ocean Commonweal Industry Special Research (Based On Digital Ocean Data Integration and Shared Services Application Demonstration) Subtask: Research on Ocean Environmental Data Integration Processing Technology and Product Development (201305029-01)