王 建,李淑江,徐腾飞,汪一航,徐晓庆,王永刚,魏泽勋

(1.宁波大学 数学与统计学院,浙江 宁波315211;2.自然资源部 第一海洋研究所,山东 青岛266061;3.自然资源部 海洋环境科学与数值模拟重点实验室,山东 青岛266061)

爪哇海是太平洋西部边缘海,位于印尼爪哇岛、苏拉威西岛、加里曼丹岛、苏门答腊岛之间,通过多个海峡通道与南海、西太平洋和东印度洋相通。在西北方向经卡里马塔海峡连接南海,在东北方向经望加锡海峡连接苏拉威西海,最终都与西太平洋相通;在西南和东南方向分别经巽他海峡和龙目海峡连接东印度洋;向东连接弗洛勒斯海,经翁拜海峡和帝汶海峡与东印度洋沟通(图1)。它是沟通西太平洋、印度洋和南海的重要海域,也是西太平洋、南海通往印度洋及澳大利亚间的重要航海通道。爪哇海的深度,由西向东逐渐变大,其中西部水深大部分浅于50 m,而东端靠近望加锡海峡附近有一片深水区,深度由50 m 迅速增加到2 000 m,为海区最深点。

爪哇海位于亚澳季风区,其水文特性受到半年转向一次的西北季风和东南季风强烈影响[1-4]。在西北季风期间(11月—次年3月),表层海水向东流动,在东南季风期间(6—9月),表层海水向西流动[5]。爪哇海温一般高于周边海域,盐度明显低于周围海域[6-9],其海表温度和盐度分布受季风影响显著[10]。Putri[11]采用HAMSOM 模式详细模拟了爪哇海环流与外海水交换的季节变化:1月份,2.1 Sv(1 Sv=1×106m3/s)的南海水通过卡里马塔海峡被输送到爪哇海,然后分别通过爪哇海的东部和巽他海峡流出爪哇海,流量分别为1.6和0.5 Sv;8月份,1.0 Sv的海水从爪哇海东部流入爪哇海,然后向西北和西南分别经卡里马塔海峡和巽他海峡流入南海和印度洋,流量分别为0.3和0.7 Sv。

因此,位于苏门答腊岛和爪哇岛之间的巽他海峡(图1),是沟通爪哇海与印度洋的重要通道。在地形上,巽他海峡显示为一个喇叭口的斜坡,在爪哇海最窄约有18 km 宽,在印度洋处最大为90 km,水深由50 m增大为约1 500 m。巽他海峡的北部被桑吉昂岛分为2个通道,最大水深都约为70 m。巽他海峡是大巽他岛链从苏门答腊岛到东帝汶岛的第1个缺口,也是印度尼西亚贯穿流(Indonesian Througflow,ITF)的出流通道之一[12]。

Wyrtki基于船舶观测资料,指出巽他海峡的海流全年流向印度洋,估算其流量低于-0.5 Sv[1](本文中负号代表流出爪哇海,流入印度洋)。后来,Humphries等[13]用数值模拟验证了这一估计,计算出在月平均风和6 h风的作用下,通过巽他海峡向印度洋的水体输运量分别为-0.3和-0.2 Sv。Putri[11]的数值模拟结果进一步表明,巽他海峡输运全年流出爪哇海,且在12月流量最小,最小为-0.48 Sv;在8月或9月流量最大,最大为-0.72 Sv。Susanto等[12]进一步指出巽他海峡水体输运主要受爪哇海或东印度洋季节性环流的影响。在北半球冬季(以下简称冬季),印度洋高盐海水通过巽他海峡流入爪哇海;而在北半球夏季(以下简称夏季),爪哇海低盐海水通过巽他海峡流入到印度洋,从而加强了ITF从太平洋到印度洋的物质输送。近年来的观测结果,也证实了巽他海峡海流的季节变化特征,并初步估算出冬季和夏季巽他海峡输运量分别约为(0.24±0.1)和(-0.83±0.2)Sv[12],年平均值约为(-0.24±0.53)Sv[14]。观测结果还表明,在西北季风期和季风转换期,海流中存在强烈的季节内变化信号[14-15]。

表1 巽他海峡体积输运的已有估算结果(Sv)Table 1 Estimated volume transport in the Sunda Strait(Sv)

表1统计了已有的巽他海峡体积输运量的估算结果,无论数值模拟还是观测结果都存在较大差异,尤其是冬季甚至出现反向的不同结果。虽然巽他海峡较窄且浅,但作为沟通爪哇海与东印度洋的唯一西部通道,其水体输运过程及其变化对爪哇海水体性质的形成和变化有重要影响。本研究基于2008—2016年期间来巽他海峡获取的4次海流观测数据,分析了体积输运的多时间尺度的变化规律,并构建了水体输运与局地风和海峡两端海面高度差的回归模型,从而重构了1993—2017年间的巽他海峡贯穿流的流量,研究了其年际变化规律。

1 数据与方法

1.1 数据

2006年,中国、印度尼西亚和美国的科学家联合建立了“南海-印尼海水交换及其对季节性鱼类洄游的影响(The South China Sea-Indonesian Seas Transport/Exchange and Impact on Seasonal Fish Migration,SITE)”观测计划[12,16-17]。自2006—2016年,通过SITE计划,在卡里马塔海峡和巽他海峡布放了多套座底式抗拖网海床基观测系统(Trawl-Resistant Bottom Mount,TRBM),该系统装配了自海底向上观测的自容式声学多普勒海流剖面仪(Acoustic Doppler Current Profiler,ADCP)和温盐深观测仪(Conductivity-Temperature-Depth,CTD),用于获取2个海峡的流速剖面和温盐定点长期观测序列。

本文采用的海流观测数据来自SITE计划在巽他海峡获取的4个站位的海流观测资料(表2)。其中,S1站和S2站分别位于巽他海峡北部的桑吉昂岛两侧通道上(图1),观测点水深分别为55.3和97.6 m。S1和S2站的TRBM 于2008-11-09布放,并分别于2009-10-20及2009-07-20回收[12,14]。布放在桑吉昂岛北部断面的S11和S22站的TRBM(图1),其观测时间分别为2010-02-23—2011-09-25,2015-06-08—2016-05-23。4个观测站中,S2站的有效观测时长最短,为254 d,S11站位的有效观测时间最长,为581 d。ADCP海流数据在使用前,其深度间隔和时间间隔分别处理为2 m 和1 h。S1站和S2站所在直线构成S1-S2观测断面,S11站和S22站所在直线构成S11-S22断面。

表2 SITE计划在巽他海峡布放的4个站位的TRBM 信息Table 2 TRBM information at the four stations of the SITE plan

本文采用的岸线数据来自GSHHS(http:∥www.ngdc.noaa.gov/mgg/shorelines/data/gshhs/)数据库[18];水深数据来GEBCO(https:∥www.gebco.net/data and products/gridded bathymetry data/),空间分辨率为0.5'×0.5'[19];海表面风场数据来自CCMP v2.0(http:∥www.remss.com/measurements/ccmp),其空间分辨率为0.25°×0.25°,时间分辨率为6 h[20];动力高度(Absolute Dynamic Topography,ADT)资料由法国空间局AVISO 发布(http:∥www.aviso.altimetry.fr/duacs/),时间分辨率为1 d,空间分辨率为0.25°×0.25°[21];采用计算AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer)红外卫星海表面温度异常数据计算Niño 3.4指数及印度洋偶极子模态指数(DMI),该数据时间分辨率为1 d,空间分辨率为0.25°×0.25°[22]。

1.2 方法简介

1.2.1 海峡体积输运计算

通过海峡的体积输运可通过下式计算得出:

式中,dA为海峡断面A的积分微元,u为断面dA处的沿海峡方向流速。

断面水深数据的准确性会直接影响海峡体积输运的计算结果,因此本文基于观测数据对断面水深数据进行了订正。此外,还需要观测获取的流速沿海体积输运计算断面进行分解,获取沿海峡方向(即垂直于海峡断面)的流速,并采用合适的插值方法,将有限的观测数据插值到整个计算断面上。

1)断面水深订正

精准的断面水深对于计算海峡水体通量非常重要。因此,本文结合断面观测数据、定点长期观测数据和GEBCO 水深数据,重新构造了更加准确的断面水深。在巽他海峡北部S11-S22断面,首先根据S11站的定点水深观测数据对断面走航观测水深数据进行了订正(图2实线),然后结合经过实测水深订正过后的GEBCO 水深数据,对断面两端缺测部分水深数据进行了插补(图2虚线)。水深数据的修订提高了海峡流量计算的准确性,订正后的断面面积增加了约30%,这将导致相同流速条件下流量相应增加约30%。在S1-S2断面,由于缺乏走航观测数据,只采用S1和S2 站的定点水深观测时间序列对GEBCO 水深数据进行了修订。

图2 重构修订的S11-S22断面水深Fig.2 Reconstructed water depth of the section S11-S22

2)沿海峡方向流速计算

为了计算穿越海峡断面的流量,需计算出沿海峡方向(即垂直于海峡断面)的流速。因此将观测到的海流分解为沿海峡方向分量(u),和垂直于海峡分量(v),其中u又称为沿海峡方向流速(Along Strait Velocity,ASV)。分解方法如下[16,23]:

式中,w和θ分别为观测海流的流速和流向;ψ为海峡断面的法线方向,且以正北方向为0°,其中S1-S2断面和S11-S22断面分别选取ψ=53°和ψ=45°。

3)断面流速插值

为了计算穿越海峡断面的流量,需要将沿海峡方向流速插值到整个断面上。在断面流速的计算中,宽度较大的海峡常用的插值方法有线性插值、三次样条插值等[16,24]。考虑到巽他海峡观测断面约仅20～30 km,因此水平方向流速方向具有均一性,可以用观测站点流速代表整个断面相应层的流速,同时考虑到海峡地形对流速分布的影响,本文使用δ坐标系插值方法,对整个断面进行差值。

1.2.2 多元线性回归

受各种因素的限制,观测资料时长有限,且存在多观测站位不同步的情况。为了拓展观测序列,本文采用了线性回归的方法拓展了观测序列。线性回归是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。线性回归中变量包括1个因变量和1个(或多个)自变量。通过对大量的数据的分析,建立自变量与因变量之间的关系,在气候预测中,运用十分广泛。具体的多元线性回归方法如下[25]:

设因变量y的自变量个数为m,并分别记为x1,x2,…,xm。 由此建立y的m元线性回归模型:

式中:β0,β1,β2 和βm是回归系数;ε为残差。

在实际问题中,对y与x1,x2,…,xm作n次观测,即yt,x1t,x2t,…,xmt(t=1,2,…,n),则有:

本文基于巽他海峡贯穿流与局地风应力和海表面高度差的关系,采用了多元线性回归分析的方法构建了巽他海峡ASV 年际变化时间序列。

1.2.3 其他方法

本文在分析巽他海峡水交换的季节和季节内变化之前,利用截断周期为48 h的低通滤波器去除了海流中能量较强的潮流信号;在分析巽他海峡水交换的年际变化变化之前,利用截断周期为24个月的低通滤波器去除了海流中能量较强的年信号。

2 结果与讨论

2.1 巽他海峡贯穿流的多尺度变化

截至目前,SITE计划在巽他海峡2个断面(S1-S2断面和S11-S22断面)开展了多次定点海流长期观测,共获取了4个站点的海流数据(表2)。观测表明,受狭窄海峡的约束,海水基本上沿海峡方向流动,且由于水深较浅,海流的垂向变化较小,主要表现为正压流。因此,本文分别计算出了4个站点垂向平均的沿海峡方向流速(图3)。其中,图3 a和3 b为同期S1-S2断面上的2点观测,其同期相关系数为0.86,平均流速差为0.2 cm/s,这表明同一断面上不同观测点ASV具有一致性,因此可采用观测站点流速代表整个断面相应层的流速。可以估算出巽他海峡4个站点在观测期间的年平均ASV分别为-19.5,-19.3,-17.3和-32.3 cm/s。

4次观测结果(图3)都表明,巽他海峡贯穿流存在显著的季节和季节内变化。2008—2011年观测期间,巽他海峡的海流冬季从印度洋流入爪哇海,夏季从爪哇海流向印度洋。南向流每年持续约9个月,远长于北向流每年持续约3个月。且南向流的流速也明显高于北向流(表3)。S1站北向的最大流速发生在2月份,最大为63.7 cm/s;南向的最大流速发生在7月份,最大为81.3 cm/s。S2站北向的最大流速发生在2月份,最大为51.5 cm/s;南向的最大流速发生在4月份,最大为102.1 cm/s。S11站北向的最大流速发生在4月份,最大为89.5 cm/s,南向的最大流速发生在9月份,最大为107.8 cm/s。2015—2016年观测期间,S22站的海流几乎全年向南流出爪哇海,但也存在明显的季节变化特征,表现为南向流在冬季增强和夏季减弱,其中北向的最大流速发生在12月份,最大仅为34.8 cm/s;最大南向流发生在9月份,最大为84.7 cm/s。可见,巽他海峡海流的低频变化主要由两部分构成,即由爪哇海流常年流向印度洋的南向流与冬夏季随季风南北转向的季节反向流。4 次观测结果的最大值均大于其他ITF 通道观测到的50～60 cm/s的余流强度[26-27],说明巽他海峡在ITF的水交换中有着不可替代的作用。图3结果也表明,巽他海峡贯穿流中也存在强烈的季节内变化信号,其强度和发生频率在冬季和春季最强,夏季最弱。

图3 4个站的垂向平均ASV 时间序列Fig.3 Vertical average ASV time series of the four stations

表3 4个站点南北向最大流速及月份Table 3 Maximum velocity and occurring month of the north-south flow at the four stations

2.2 巽他海峡的体积输运

根据2.1的分析,沿海峡同一断面上不同观测点的ASV 具有一致性。因此,可以利用回归分析的方法,基于S1站和S2站同期观测时间序列,将S2站的ASV 增补到和S1站位同观测时长。采用1.2.1的具体方法,可以分别计算出S1-S2断面和S11-S22断面3次观测期间的巽他海峡的水体输运量(图4)。2008—2009年,2010—2011年和2015—2016年的年平均水体输运量分别为(-0.31±0.34),(-0.27±0.43)和(-0.49±0.31)Sv(表4)。可见,3次观测的年平均流量均为南向,即从爪哇海流入东印度洋,其流量大小与之前对巽他海峡流量的估算范围-0.6～-0.2 Sv(表1)基本一致。计算结果也表明,不同观测年份的其水体输运存在年际差异,2008—2009年和2010—2011年的水体输运量相近,而2015—2016年的水体输运量相比之前,输运量明显增大70%左右,这可能与2015—2016年的超强EI Niño事件有关。

图4 2个断面3个时间段水体输运时间序列Fig.4 Time series of volume transport at the two sections during the three observation periods

表4 巽他海峡的月平均水体体积输运Table 4 Monthly volume transport in the Sunda Strait

3次输运都有趋势一致的季节变化规律(图4),冬季以北向输运为主,夏季以南向输运为主,月平均南向输送每年持续9个月以上,北向输运每年小于3个月,且南向输运量远大于北向输运。3次观测期间的南向最大月平均体积输运都发生在夏秋季,分别为-0.72,-0.89和-1.02 Sv;北向最大月平均体积输运都发生在冬季,分别为0.20,0.50和0.03 Sv,且输运量小于夏季。图4的结果还表明,受强季节内信号的影响,巽他海峡输运还频繁出现短时间的反季节性转向,特别是在冬季和夏季季风转换季。虽然巽他海峡的年平均输运量较小,但是其季节和季节内频繁的输运方向变化,加强了印度洋和爪哇海之间的水体、物质和能量的交换。

2.3 风场和海表面高度对巽他海峡水体输运的影响

已有的研究表明,巽他海峡的体积输运过程与局地风的Ekman 输运密切相关[12],并受来自印度洋Kelvin波的影响[14-15]。季风是形成南海及周边海域环流的季节性特征的主要因素[1]。爪哇海夏季盛行东南季风,向西的纬向风应力加快了海水从爪哇海经巽他海峡流入到印度洋,而冬季季风的转向减弱爪哇海水体的流出,甚至导致了印度洋水体经巽他海峡流入爪哇海[12]。作为印尼贯穿流的出流通道之一,巽他海峡贯穿流同时还受上游望加锡海峡和卡里马塔海峡水体输运的影响,因此除局地风的直接作用外,海峡两端爪哇海和印度洋之间的海面高度差也会影响巽他海峡水体输运。

图5 巽他海峡局地气候态各月海表面风场和动力高度ADTFig.5 Monthly sea surface wind velocity and ADT in surrounding areas of the Sunda Strait

图5给出了巽他海峡附近海域风速和海面高度气候态平均1—12月的季节变化过程。结合图4和图5可以看出,冬季(12—次年2月),来自南海南部的东北季风顺着卡里马塔海峡南下,在科氏力的作用下转变为西北季风后进入爪哇海。爪哇海强烈的西风导致海水由爪哇海南部向北部输运,从而减弱甚至逆转了巽他海峡向印度洋方向的流动。12月,海峡两侧的海表面高度差达到最小,海水流向甚至逆转为从印度洋流向爪哇海(图5a,5b和5l)。春季(3—5月)是季风转换时期,4月份纬向风已经由西风转为东风,巽他海峡北部海面高度也逐渐升高(图5c,5d和5e),因而流向转回南向并逐渐增强。夏季(6—8月)东南季风更加强盛,受东南季风影响,海水在巽他海峡北部进一步堆积,海表面高度逐渐升高(图5f,5g和5h),在8月海峡两侧的海表面高度差也达到最大,通过巽他海峡进入东印度洋的水体输运量也达到最大值。秋季(9—11月),9月份东南季风仍然控制巽他海峡及附近海域,但10月份开始,纬向东风从北向南逐渐衰退和转向,海峡北部的海表面高度也逐渐降低(图5i,5j和5k)。

巽他海峡的输运与局地风和海峡两侧的海表面高度密切相关。3次观测期间,海峡流通量与同期局地纬向风的相关系数分别为:0.77,0.73 和0.78,与两侧海表面高度差的相关系数分别为-0.83,-0.87 和-0.92。总体来看,巽他海峡爪哇海一侧的海表面高度常年高于印度洋一侧,这有助于海水从爪哇海流入印度洋。

2.4 海峡水体输运的回归分析

图6 观测时段S11站沿海峡方向流速与ADT 相关系数Fig.6 Correlation coefficients between the ASV of S11 and ADT during observation period

2.2节的分析表明,巽他海峡水体输运量在2008—2016年观测期间也存在显著的年际差异。但受客观因素限制,很难获取长时间序列的观测数据研究其年际变化。2.3节的分析表明,巽他海峡海流主要受海表面风和海峡两侧海表面高度差的驱动。因此可以建立海流流速和海表面风场及海峡两侧的海表面高度差之间的回归模型,利用回归模型构建长时间的海流剖面时间序列。其中,局地海表面风选取巽他海峡核心区域(104°07'30″～108°07'30″E,4°52'30″～7°52'30″S)的平均值,海峡两侧的海表面高度差选取与流速时间序列相关系数最大的2 个区域之差。图6 是S11 站ASV 与ADT 相关系数空间分布图,结果表明海峡北部爪哇海一侧ADT 与巽他海峡的ASV 负相关,印度洋一侧正相关,且巽他海峡的ASV 与印度洋的ADT 的相关性较大,其中苏门答腊岛东南沿岸海域和爪哇岛西南沿岸海域,对巽他海峡的ASV 的影响最大,最大相关系数为0.7,表明巽他海峡的ASV 主要受印度洋海平面高度的影响。因此计算海峡两侧的海表面高度差,选取的分别区域为:印度洋区域A(103°37'30″～105°37'30″E,5°37'30″～6°37'30″S)和爪哇海区域B(106°22'30″～108°22'30″E,4°52'30″～5°52'30″S)(图6)。即用A 区域平均ADT 和B区域平均ADT 之差(ΔADT),用来代表S11站海峡两端压强梯度力。

假设沿海峡方向速度ASV 变化主要受局地风速和海峡两端压强梯度决定,则构建如下回归模型:

式中,U和V分别为巽他海峡核心区域的纬向风和经向风;u0为截距值,代表没有局地风和风压梯度的基本流;ε为残差;a1,a2,a3为回归系数。利用已有的S11站观测资料和遥感资料(1.1),可以计算出S11站各层的ASV 的速度的多元回归模型的回归系数(表5),其中r为回归结果与原数据的相关系数。回归结果表明,基本流u0随着深度增加而增加,而回归系数都随着深度增加而减小。利用该回归模型,得到的S11站各层u的时间序列与原始时间序列的相关系数均大于0.8,表明回归模型能够较好地还原出海峡流速的变化,而且相关系数随海水深变深而变大,显示了回归模型的底层流速更符合观测结果。

表5 S11站ASV多元回归的回归系数Table 5 Regression coefficients of ASV on local wind and pressure gradient at station S11

根据回归模型,利用更长时间序列的风场和海峡两岸的海表面高度数据,可以回归出1993—2017年期间S11站的ASV(图7),其中观测期间的变化趋势与观测结果基本一致。从近25 a的流速来看,巽他海峡的流速总体是南向,且南向流速持续的时间较长,流速较大。流速的最大值一般出现在每年的下半年。

利用回归模型得出的S11站流速时间序列,可以计算出巽他海峡25 a的水体输运时间序列。根据计算出的1993—2017年的水体输运结果,可以计算出巽他海峡多年平均体积输运量为(-0.37±0.43)Sv,介于3次观测结果之间。气候态平均的海峡流量的季节变化规律与3次观测结果基本一致(图8),表明回归计算出的流量具有较高的可信度。多年月平均结果显示,全年月均北向输运只发生在12月,其他月份均为南向输运。下半年输运量大于上半年输运量,春季和冬季流量较小,夏季流量最大,其中夏季月平均水体输运量为(-0.72±0.1)Sv,冬季月平均输运量为(-0.01±0.16)Sv。南向输运主要发生在夏季和秋季,最大输运一般发生在每年的8月份,最大值为-0.79 Sv。结果同时表明,海峡输运量的年际差异主要出现在秋冬季节,夏季的年际差异最小。

图7 回归流速与S11站实测流速的比较Fig.7 Comparison between the regressed velocity and the measured velocity at station S11

图8 巽他海峡气候态月平均水体输运量Fig.8 Monthly water transport in the Sunda Strait

巽他海峡位于印太交汇海区,输运年际的变化可能同时受到来自太平洋的年际信号ENSO 和印度洋的年际信号IOD 的影响。图9给出了巽他海峡体积输运的年际异常与Niño 3.4指数和DMI指数的时间序列,其相关系数分别为-0.50和-0.52。这表明ENSO,IOD 与巽他海峡体积输运的年际异常为负相关,即ENSO,IOD 正位相期间巽他海峡的南向体积输运增加,负位相期间巽他海峡的北向体积输运增加。

图9 巽他海峡的年输运异常,Niño 3.4指数和DMI的时间序列Fig.9 Interannual variation of transport in the Sunda Strait,Niño 3.4 index and DMI

为了进一步研究ENSO 如何通过局地风和海峡两侧海表面高度梯度影响海峡输运异常,文中选取了1993—2017年的厄尔尼诺(El Niño)年,进行了El Niño年局地风和ADT 异常的1—12月的合成分析(图10)。由图10可知,El Niño年的海峡两侧海表高度差的年际异常在秋冬季较强,夏季较弱。秋冬季,印度洋和爪哇海出现东南风异常[28],巽他海峡东印度洋一侧海表面高度降低,这些抑制了流向爪哇海的北向流动,增强流向印度洋的南向流动,也造成海峡年均南向输运的增强。2015—2016年El Niño期间的观测结果也证实了在秋冬季南向输运变大,从而导致年均南向输运量变大(图8),这也与Putri[11]数值模拟在El Niño和IOD 期间,从爪哇海流向印度洋的水流增加0.15～0.20 Sv的结果一致。

图10 局地风和ADT 异常在El Niño年的合成分析Fig.10 Composite analysis of local wind and ADT anomalies during El Niño

3 结 语

本文根据SITE计划海流观测数据,结合遥感再分析资料,初步分析了爪哇海通过巽他海峡与东印度洋进行水体交换的季节及年际变化规律,探讨了影响海峡水体输运的因子,得到如下主要结论:

1)2008—2016年观测期间,巽他海峡3个站点4次观测的年平均流均为流出爪哇海,年平均ASV 分别为-19.5,-19.3,-17.3和-32.3 cm/s,相应计算出的2个断面的3次年均流量分别为(-0.31±0.34),(-0.27±0.43)和(-0.49±0.31)Sv。巽他海峡贯穿流存在显著的季节变化,流出爪哇海的体积输运的持续时间和强度都大于流入量,平均1 a约有9个月的南向流,3个月的北向流。

2)巽他海峡的输运与局地风和海峡两侧的海表面高度密切相关,其中印度洋的海表面高度对输运的影响更大。利用多元回归模型,重构出1993—2017年的海流流速时间序列,进而计算出巽他海峡的体积输运。25 a的平均体积输运为(-0.37±0.43)Sv,这进一步表明巽他海峡是印尼贯穿流的出流通道之一。基于同样的方法,Wang等[23]计算出卡里马塔海峡多年平均的体积输运为-0.74 Sv。这表明,剩余-0.37 Sv的水体向东流出爪哇海。即每年从南海流入爪哇海的海水,50%的海水会通过巽他海峡流入印度洋,50%的海水会继续向东经望加锡海峡、龙目海峡和弗洛勒斯海流出爪哇海。

3)巽他海峡体积输运异常与Niño 3.4指数及DMI呈负相关。在El Niño年的秋季和冬季,海峡南向输运增强,年均输运变大。