塔 娜，方 越，孙双文，王辉武，刘延亮

（1.国家海洋局 第一海洋研究所，山东 青岛 266061；2.海洋与气候研究中心，山东 青岛 266061）

黄海暖流是由Uda根据1932年日本开展的日本海及其邻近海域的海洋调查资料最早发现并命名的［1］，之后一直受到海洋学家的密切关注。针对其起源、路径、流速、季节和年际变化等方面开展了大量的研究，对黄海暖流有了较为全面的认识。

关于黄海暖流的形成机制主要有两种观点。一种观点认为，当浅水区海水在强烈冬季风作用下而向南流动时，由于黄海是一个半封闭海域，因此深水海域即黄海槽必须有向北的补偿流而形成黄海暖流［2－4］；另一种观点认为，在东北季风的作用下黄海水位南高北低，在压力梯度的作用下中部深水区的海水向北运动形成了黄海暖流［5－6］。尽管这两种观点存在一定的分歧，但都不否认冬季风是黄海暖流形成的源驱动力。

关于黄海暖流的路径问题，不同的学者也提出了不同的观点。一种观点认为黄海暖流是沿着黄海槽北上的［7－9］，另一种观点则认为黄海暖流沿着黄海槽的西侧向北流动［4，10－15］。Song等发现黄海暖流在2月会出现“双暖舌”结构［16］。另外，也有学者根据卫星追踪的漂流瓶数据，认为黄海暖流只是强北风作用下向西北的一支间歇流［17］。

黄海暖流的路径和强度存在着显著的年际变化。汤毓祥等通过对比4次CTD的观测数据发现，黄海暖流存在明显的年际变化［18］。大多数年份黄海暖流路径偏于黄海槽的西侧，但也有个别年份路径沿槽北上（例如1986年），而路径的变化与北向风的强弱有密切关系。王辉武等利用多年连续的冬季水温调查数据通过经验正交分解的方法发现，黄海暖流流轴的摆动受冬季风纬向分量的影响，而暖流的强弱与经向分量相关［19］。冬季风越强，黄海暖流也就越强并且流轴西移。基于高分辨率的海洋模式，宋新等通过谱分析的方法分析了黄海暖流前锋位置和主轴变动与风速之间的关系［20］，所得到的结论与王辉武等研究的结果基本一致。上述这些研究结果充分说明了冬季风在影响黄海暖流路径和强度方面的作用。

值得注意的是，冬季风的变化不仅仅表现在年际时间尺度上，在多年代际时间尺度上也存在着显著的变化。Zhang等利用1900—1993年的观测数据对比两个不同时期的海表面温度（SST）、海面气压场、大气动力高度等气候变量，发现了与1976／1977的“气候突变”（Abrupt Climate Change，也称为Regime Shift）相关联的SST分布特征［21］。后来，Fang等在研究厄尔尼诺基本属性的多年代际变异中通过经验正交函数（EOF）分析的方法也找到了同样的SST分布特征，而且还同时给出了时间变化曲线［22］。这条时间变化曲线的最大特点是：在1951—2000年的这段时间里，振幅由负最大转变到正最大，大约在1975／1976年穿过0点。这一时间节点与上面提到的气候突变时间非常一致。大量的分析表明，在这一段时间里冬季风也出现由强转弱的趋势［23］。就黄海整个海域而言，其1月海表面平均风速由1951—1970年的5.9m／s减弱至1981—2000年的5.0m／s，减弱幅度超过15%，那么风应力的减弱幅度可高达25%左右。冬季风的这种变化势必引起黄海暖流的变异，然而目前国内外在黄海暖流变异方面的研究仍是空白。

本文将利用一个二维正压海洋模式模拟黄海在1951—2000年间两个代表性时间段内冬季平均环流状况，通过对比的方法研究黄海冬季环流的变异特征，并进一步探讨黄海暖流变异发生的动力机制。最后通过山东半岛南部海域海表温度锋面强度的变化趋势来验证数值模式模拟结果的合理性。

1 黄海海域冬季风的变异

NCEP／NCAR资料［24］是由美国国家环境预报中心和国家大气研究中心联合开发的再分析数据产品，是目前气候研究中应用最为广泛的再分析资料之一。由于该数据产品融合了观测资料和数值模式的结果，因此能很好地代表大气的历史变化，具有较高的可信度。为了找出黄海冬季风的变化特征，我们选取了1951—2000年这一时间段的NCEP／NCAR再分析资料风场作为研究对象，计算了各年1月黄海海域海表面的平均风速（图1），风速的50a平均值为5.5m／s，虚线代表风速的变化趋势，从图中我们可以清楚地看到，黄海冬季风平均风速在1951—2000年间呈现出显著的年际变化，但总体上呈现出不断减弱的趋势。这种类似的变化趋势在中国平均气温、年平均降水量、极端天气事件发生频次等的变化中都可以找到［25］。

图1 黄海海域1月海表面平均风速的变化趋势Fig.1 The changing trend of the surface mean wind speed in the Yellow Sea in January

为了验证NCEP／NCAR再分析资料在图1中所反映的黄海冬季平均风速的变化趋势，我们选取了11个中国沿岸气象台站的实测资料进行对比检验。这11个台站自北向南分别是秦皇岛、丹东、塘沽、大连、烟台、成山头、青岛、日照、赣榆、射阳和徐家汇（图2）。尽管这11个气象台站均为陆基观测站，观测的风速小于实际的海面风速，但是它们都濒临渤海、黄海，所观测到的风速的变化能较好地体现这些海域海面风速的实际变化特征。图3显示了这11个气象观测站在1月所观测到的风速的变化。从图中也可看到，尽管各个台站所观测的风速大小存在差异，但是其在1951—2000年间都呈现减弱的趋势，这与NCEP／NCAR资料所反映的变化趋势（图1）相一致。

图2 用于对比检验的中国11个陆地气象站的分布Fig.2 Locations of the 11land－based meterological stations in China used for comparing and examining the trend derived from the NCEP／NCAR reanalysis

为了进一步了解黄海冬季风变化的水平分布特征，我们选取1951—1970年和1981—2000年这两个典型时期分别作为“正位相”时期和“负位相”时期（图1），并以这两个时期1月的平均风场的差异（后者减去前者）来代表黄海冬季风在1951—2000年间发生的变异（图4）。本文中，若无特别说明，差异均指“负位相”时期减去“正位相”时期。图4中黑色箭头和紫色箭头分别由NCEP／NCAR和ECMWF ERA－40再分析数据计算得到，受资料长度的限制，ERA－40的“正位相”时期定义为1958—1970年。我们之所以这样做主要是因为线性变化趋势是这50a变化趋势的一阶近似，而用这两个时期的平均值之差可以很好地代表该线性变化的趋势及大小，或者说是变异的特征及程度。由图4可见，风场异常在南黄海为东南风异常，而在北黄海基本上是南风异常。尽管冬季风异常在黄海各个区域上的特征有所差异，但总体上以南风异常为主。由于黄海海区冬季风主要以偏北风为主，因此南风异常致使冬季风减弱，这与图1和图3的结果相一致。如果用ECMWF ERA－40［26］的风场数据也可得到类似的结果（图4中的紫色箭头）。因此，可以认为NCEP／NCAR的海表面风场资料可以较为准确的反映黄海实际风场在1951—2000年间的冬季风风速变化趋势和风场变异特征。

图3 中国沿岸11个气象观测站1月月平均实测风速的变化Fig.3 Variations of the monthly averaged wind speeds observed at the 11meterological stations along the coast of China in January

图4 1月冬季风变异分布图Fig.4 Distribution of the winter monsoon variations in January

2 黄海暖流的变异

2.1 数值模式与实验设计

尽管过去在黄海曾开展过大量的海洋观测并获取了相当数量的观测资料，但是这些资料主要是温度和盐度资料，海流的直接观测资料却极其匮乏，就其时间连续性和空间分布密度来说，历史观测资料无法满足黄海暖流变异研究的需要。而海洋数值模式是克服观测资料不足的一个重要而有效的手段，同时在研究影响海洋环流各个因子的作用机制方面具有观测资料所不具备的优越性。由于黄海是水深变化较缓的浅海（平均深度不足45m），在冬季风导致的强烈的垂直混合作用下，冬季的黄海基本上是一个正压的海洋，密度流很弱，其环流主要由风驱动。因此，一个在风场强迫下的二维正压模式可以很好地再现黄海冬季环流的水平分布特征。本文所采用的模式是Fang等所建立的一个二维ADI正压模式［27］。该模式曾多次用于研究中国近海冬季环流的特征和机制，包括黄海冬季环流［4］，取得了较好的结果。该模式的控制方程如下：

式中，u和v分别为垂直平均的流速东分量和北分量；t是时间；λ和φ分别为经度和纬度；ζ为相对于未扰动海面的海面高度；H＝h＋ζ；R是地球半径；a＝Rcosφ；g为重力加速度；f＝2Ωsinφ为科氏参数；r为底摩擦系数，通常表示为为底拖曳系数；μ为水平涡粘系数；τx，τy为风应力分量；▽2u和▽2v为水平摩擦项：

图5所示的是数值模式的计算区域。为尽量减少人为边界对模拟结果造成的影响，模式的计算区域不仅包括了整个黄海、渤海、东海，还包括了南海北部和西北太平洋的部分区域，覆盖了由112°E到130°E，16°N到41°N的海域，水平分辨率为0.25°×0.25°。模式的地形考虑了实际海岸线并采用了实际水深，深度大于800m的以800m代替实际深度。计算区域共有4个开边界，分别以A，B，C，D进行标识。黑潮由开边界A进入计算区域，对马暖流、黑潮及琉球海流分别从B，C，D流出计算区域。在开边界B，C，D的流量分别取2Sv［28］，25Sv［29］及16Sv［30］，它们的总和与开边界A的入流流量相等以使计算区域的海水总量保持不变。由于冬季黄海环流主要受冬季风的控制，对马暖流、黑潮及琉球海流对其影响可以忽略不计，因此开边界流量在下面的数值试验中均保持不变，不会因此而影响对黄海暖流变异的估算。

图5 数值模式的计算区域及网格设置Fig.5 The domain for calculating with the numerical model and the design of grids

在研究海洋环流在一个较长时期中的变异时，一个通常被采用的方法是首先模拟海洋环流在这个长时期中的连续变化，然后选定两个（或者多个）代表性时段并计算这两个时段内的平均环流，通过比较它们的差异研究环流的变异。但是本研究所关心的只是冬季环流的变异，如果采用上述的研究方法，则不得不模拟与本研究无关的其他几个季节的环流，使计算量大大增加。为了使计算简化同时突出我们所关心的问题，本研究采用了如下的数值试验方案：首先，选定“正位相”时期和“负位相”时期作为两个代表性时段（图1）并分别计算这两个时段1月的多年平均风场；然后，分别用这两个风场驱动二维正压模式直至模式达到平衡态（即理论上讲流场不再随时间发生变化）从而得到两个不同的流场，这两个流场可以很好地代表“正位相”时期和“负位相”时期1月份的多年平均流场；最后，通过对比这两个流场可以得到环流的异常分布从而发现环流的变异特征。在这个数值试验方案中，之所以仅选择两个代表性时段是因为季风的减弱在1951—2000年间的减弱趋势基本上是线性的（图1、图3），因此“正位相”时期和“负位相”时期的差异就可以很好地代表减弱的趋势。

2.2 数值模拟的结果分析

图6显示的是模式模拟的“正位相”和“负位相”时期1月份平均流场，图中箭头为流失量，等值线为流函数（等值线间隔为0.1Sv）。当二维模式在风场的强迫下达到平衡态时，其模拟的流场为定常流场，此时的流函数等值线（或者流线）与迹线（质点运动轨迹）相重合，因此流函数等值线可以很好地表征流场的水平分布特征和追溯各个海流的源地。从图6我们可以清楚地看到模式很好地再现了黄海暖流、中国沿岸流、朝鲜沿岸流等主要流系，在黄海西部及东海西北部形成了一个气旋式涡旋，而在黄海东部形成了一个反气旋式涡旋。这些结果与Fang等［4］和Qiao等［31］的结果一致。

图6 模式模拟的正、负位相时期的1月份平均流场Fig.6 The simulated mean current fields in January during the periods of positive phase and negative phase

对比这两个典型时期的平均流场可以发现，虽然这两个流场的水平分布特征十分相似，但在强度上却有很大的不同。为了更好的说明二者的差异，我们给出了这两个时期1月份平均流场的差异图（图7）。观察发现，正、负位相时期流场的差异主要表现在南黄海中西部及东海西北部形成了一个反气旋式环流异常，而在南黄海东部形成了一个非常弱的气旋式环流异常，这与正、负位相时期平均流场分布特征恰好相反。在黄海中部形成的向南的环流异常使得黄海暖流减弱，而在中国沿岸向北的环流异常也使得沿岸流明显减弱，在长江口附近及苏北沿岸海区流速的异常可达4cm／s。朝鲜沿岸流的流速虽然变化不大，但从流向的变化可以看出该区域的环流也是减弱的。因此，与正位相时期相比，负位相时期黄海的环流整体上是减弱的。值得注意的是，由于黄海中部向南的环流异常其主轴并不与黄海暖流主轴的位置一致，而是更加偏东一些，因此该环流异常不仅使黄海暖流减弱同时也使得黄海暖流的主轴位置向西偏移，变化幅度大约有0.5°。

图7 正、负位相时期的1月份平均流场的差异Fig.7 Differences in mean current fields in January between the periods of positive and negative phases

图8 经水深平均后的冬季风异常所对应的旋度分布Fig.8 Distributions of the vorticities corresponding to the depth－averaged anomalies of the winter monsoon

从以上的数值模拟结果和分析可以看出，冬季风的变异的确可以导致黄海环流的变异使黄海暖流减弱。然而，风场的变异特征（图4）与流场异常分布（图7）并无一一对应的关系。特别是在黄海中部，即黄海暖流的主轴附近，风场的变异表现为东南风异常或南风异常，而环流异常却是向南的，与风场异常基本反向。只有在中国沿岸和朝鲜沿岸海域环流异常才与风场异常的方向保持基本一致。那么为什么环流的异常会有如此分布特征呢？黄海在强烈的冬季风作用下，除了海表面风导致的垂向强烈混合外，海表面因潜热释放导致的冷却也会加剧垂向混合。强烈的垂向混合不仅使海温在垂向上分布均匀，同时也使得上层流速较大的水体通过湍流混合进入中层和下层，从而使得流速在垂向的分布上也较为均一。因此，作用于海表面的风应力可以看作是被均匀分布到各层流体上，即单位流体所受的风应力可以表示为因为ζ≪h，所以单位流体所受的风应力亦可近似表示为，这也就是说水深大的海域单位流体所受的风应力相对于水深浅的海域要小。这也就不难理解为什么当近乎均匀的风异常作用于黄海时，沿岸海域的海流是顺风的而中部深水区域的海流是逆风的了，这一机制与黄海暖流形成的机制［4，14］完全一致。水深平均的风场异常的旋度）图更加清楚地显示了这一点。从图8可以看到在黄海西部旋度为负（蓝色区域），而在黄海东部旋度为正（红色区域），该分布特征与图7所示的环流异常非常吻合。通过计算正负位相时期风应力及流速的变化发现，黄海海域风应力大约减小了22%，流速减小了20%以上，黄海暖流的体积输送减少了近23%。这从另外一个方面也说明了冬季风变异对黄海环流的重要影响。

2.3 环流变异与温度锋面

由于缺乏长时间序列的观测资料特别是海流资料，因而无法利用观测资料对数值模式模拟的黄海暖流的变异进行直接验证。然而值得注意的是，北上的黄海暖流与南下的沿岸冷水通常都会在交汇处形成温度锋面。冬季在山东半岛南部海域所形成的温度锋面是黄海暖流与沿岸流形成的最强的温度锋面之一。由于向南的沿岸流所造成的黄海水体流失是由黄海暖流来补偿的，因此当黄海暖流强时沿岸流也会强，此时所形成的温度锋面的强度也就强。反之，当黄海暖流变弱时，锋面强度也会随之减弱。因此，锋面强度的变化可以很好地反映黄海暖流的强弱变化。

本文使用1977—2000年36°N断面2月的实测海表温度资料以及1985—2000年AVHRR Pathfinder卫星观测的海表面温度数据来分析山东半岛南部海域温度锋面强度的变化规律。锋面的强度以120°30′～122°00′E平均海表温度与122°30′～124°00′E平均海表温度之差（后者减去前者）来表征，其变化特征如图9所示。其中，实线为器测数据，虚线为卫星观测。由图可见，1985—2000年，也就是既有器测资料又有卫星资料的这段时间内，这两种不同来源的资料所得到的36°N温度锋面的变化趋势是基本一致的。这种一致性表明器测资料是可靠的。纵观器测数据和卫星数据得到的1977—2000年间36°N温度锋面的变化可以发现，山东半岛南部海域温度锋面的强度总体上呈现不断减弱的趋势。这与数值模式得到的黄海暖流的减弱趋势相一致，表明数值模式模拟的黄海暖流的变异是确实存在的。

图9 2月份36°N海表温度锋面强度随时间的变化Fig.9 Variations of the surface temperature front along 36°N in February

3 结 论

通过对比NCEP／NCAR再分析资料与沿岸气象台站的观测数据发现，NCEP／NCAR再分析资料能够很好地反映黄海冬季风在1951—2000年间的总体减弱趋势。对比1951—1970年（正位相）和1981—2000年（负位相）两个时期的1月份多年平均风场发现，黄海冬季风发生了明显的变异，风场异常在南黄海以东南风为主，在北黄海以南风为主。

利用一个二维正压的ADI模式，分别对正位相和负位相时期黄海1月份平均环流状况进行了模拟。通过对比发现，黄海环流在1951—2000年间发生了明显的变异，流场变异的主要特征为：在南黄海中部和西部形成了一个反气旋式环流异常，而在东部则形成了一个弱的气旋式环流异常。环流异常在黄海中部表现为南向流，使得黄海暖流明显减弱同时使得黄海暖流的主轴发生西移。模式所模拟的冬季黄海暖流及沿岸流的减弱在1977—2000年36°N断面观测的海表面温度的变化趋势中得到了印证。进一步的分析发现，环流的异常与水深平均下的冬季风风应力变异的旋度场吻合良好，表明冬季风场变异和水深分布是造成黄海环流变异的主要因子。

需要指出的是，本研究仅考虑了在冬季风作用的情形下对黄海暖流及沿岸流变异进行的评估，没有考虑相关流系如黑潮、对马暖流等以及温盐结构等的长期变化对黄海暖流及沿岸流的影响。另外，本研究所采用的模式也仅是一个二维的正压模式，虽然该模式能够较好地再现黄海冬季环流状况，但无法描述流场在垂向上的分布变化特征。因此，在下一步的研究中应考虑采用三维模式、充分考虑温盐结构、海气界面的水汽和热量交换、以及黑潮等相关流系的变化在黄海暖流及沿岸流变异方面的作用，对环流变异做更加完整、细致的研究与评估。

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