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基于Ocean Data View的中尺度涡分析研究

2023-01-10郑彤彤金绍华

数字海洋与水下攻防 2022年6期
关键词:中尺度盐度绘制

沙 松,郑彤彤,金绍华

(1.中国人民解放军 92150部队,浙江 舟山 316000;2.中国科学院海洋研究所,山东 青岛 266071;3.中国科学院大学,北京 100049;4.中国科学院海洋环流与波动重点实验室,山东 青岛 266071;5.海军大连舰艇学院 军事海洋与测绘系,辽宁 大连 116018)

0 引言

中尺度涡是海洋中一种显著且普遍存在的涡旋运动[1],空间尺度可达几十至几百千米,时间尺度为几十至几百天,根据旋转方向可将其分为冷涡和暖涡两类,在北半球,冷涡为逆时针旋转的涡旋,海表面的水体受科氏力作用向外辐散使海表面高度降低,涡旋中心形成上升流;暖涡顺时针旋转,海表面水体向涡内辐聚,海表面高度升高,涡旋中心为下降流[2]。中尺度涡的垂直影响深度可以达到上千米,并且在移动过程中裹挟涡内的水体与其他区域的水体进行物质能量交换[3-4]。因此,中尺度涡在海洋动力学、热盐和能量的输送以及其它生物、化学过程中都起着非常重要的作用[5-6],其相关研究也受到国内外学者的广泛关注和重视。但由于缺乏大范围、长时间的海洋观测资料,人们对海洋中尺度形成机制及过程了解较少,对中尺度涡三维结构特征的研究亦未得到较为清晰、统一的认识[7]。

目前用于中尺度涡分析的数据源主要包括实测资料、卫星遥感数据和数值模式数据等[8],这些数据格式和数据处理方法不尽相同,研究人员经常需要结合不同的数据产品进行科学研究。为了清楚地了解数据质量和所研究参数的分布,有时还需要绘制专题图。ODV作为一款海洋专业应用软件,具有较强的数据扩充性,能够方便地直接读取包括地形数据(ETOPO)、卫星遥感数据(NetCDF)、Argo实测数据、模式数据(HYCOM、SODA等)、海洋仪器调查数据(CTD、XBT等)在内的不同格式的数据,并进行可视化分析。ODV具有5种可视化分析模式,可绘制出Map图、站点图、散点图、断面图和等值面图等[9],得到的图像简洁精美、信息完善,大大提高了科研工作的工作效率和效益[10]。利用 ODV挖掘中尺度涡每日变化、移动模式以及精细化垂直分布结构等,对中尺度涡的生消机制、分布规律及移动特征的认知具有重要意义。

西太平洋是全球气候系统的重要组成部分,是全球物质和能量交换最强烈的海区之一,在该海区有复杂的中尺度涡过程,是研究中尺度涡的理想海区[11-13]。因此,基于ODV软件的应用,本文主要从3个方面对西太平洋中尺度涡展开研究:通过导入海平面高度异常数据资料绘制平面图,分析较大背景区域上较高经纬度分辨率的中尺度涡表层演化情况及运动规律,导入 HYCOM 模式数据绘制断面图实现中尺度涡垂直分布在 ODV中的可视化,平面图与断面图两者结合,准确直观地得出中尺度涡的时空分布和结构特征;通过导入实测温度盐度数据与 HYCOM 进行对比,为海洋科学工作者研究中尺度涡以及进行不同数据间的对比提供一种简捷、快速的方法和思路。

1 数据准备

1.1 卫星高度计数据

海平面高度异常(Sea Level Anomaly,SLA)资料来自法国国家空间研究中心卫星海洋学存档数据中心(AVISO),数据存放格式为NetCDF格式,经度范围选在 120°E–139°E,纬度范围为 20°N–32°N,时间区间为2022年4月24日–6月26日。空间分辨率为1/4°×1/4°,时间分辨率为1天。下载地址:http://resources.marine.copernicus.eu。SLA数据主要用于ODV平面图的绘制,具体绘图流程如图1所示,判别中尺度涡在海洋表层的空间分布结构并进行中尺度涡的捕捉和运动态势分析。

图1 平面图绘制流程Fig.1 Plan mapping process

1.2 HYCOM模式数据

HYCOM 再分析产品数据来自美国海军研究实验室,该数据采用多变量最优插值方法同化了卫星高度计反演的SLA、卫星遥感SST、Argo 浮标和锚系浮标观测的温度和盐度的垂直剖面资料[14]。本文所使用的温度、盐度数据存放格式为NetCDF格式,经度范围为 120°E–139°E,纬度范围为20°N–32°N。空间水平分辨率为 1/12°×1/12°,时间分辨率为3 h。下载地址:https://www.hycom.org/。HYCOM 模式数据主要用于中尺度涡垂直分布结构在ODV中的可视化显示(绘制流程见图2)。利用ODV中绘制垂直断面分布图可进行中尺度涡精细化垂直分布结构分析,同时根据需要可以在ODV界面中进行编辑或者图幅整饰,使得绘制出的图像更加精美。

图2 断面图绘制流程Fig.2 Cross-sections mapping process

1.3 实测数据

实测温度、盐度数据来源于西太平洋海区布放的水下滑翔机所携带的海鸟公司(Sea-Bird Scientific)的 GPCTD传感器,传感器采样间隔 1 m/s,采取连续观测方式,各剖面间隔 2.5 h。通过预处理将实测数据转化生成 ODV可识别的数据格式(.csv格式或.o4x格式),导入到ODV中,最终生成断面图。实测数据主要用于与 HYCOM 数据进行比对分析,观测数据格点的位置、时间与模式数据基本保持一致。

2 利用ODV分析中尺度涡的具体运用

2.1 中尺度涡平面特征分析

ODV平面分布图可在特定参数分布面上显示其他给定参数的分布特征,依据此优势可以将海表面高度异常数据及流场数据导入ODV中绘制多参数平面分布图来综合研判中尺度涡的表面分布特征。ODV界面可直接显示观测点的经纬度位置坐标,及流速、海表面高度异常等参数信息。通过与涡心共线的2个边缘点经纬度坐标,即可计算出该中尺度涡的空间水平尺度,其中选择围绕涡心的最外层封闭的流线作为涡边缘[15]。以2022年4月24日西北太平洋某一中尺度涡为例,利用ODV的平面分布图显示中尺度涡的具体位置和影响范围,同时判断中尺度涡的类型是暖涡还是冷涡。其流场数据与海平面高度异常数据叠加绘制平面图如图 3所示。定义该中尺度涡为A,由图像可判断出该涡涡心位置在134.5°E,29.5°N附近,空间水平尺度在217 km左右,涡心附近海表面抬升50 cm左右,涡旋运动方向为顺时针旋转方向,涡边缘最大流速0.82 m/s,涡心流速在0.16 m/s左右,可以判断出是A涡是暖涡。

图3 A中尺度涡2022年4月24日平面分布特征Fig.3 Horizontal distribution characteristics of Mesoscale Eddy A on sea surface on 24th April,2022

2.2 中尺度涡运动态势追踪

也可利用ODV进行专题图绘制,将每日(周)SLA数据导入绘制出每日(周)的中尺度涡的运动及连续变化,判断中尺度涡的运动态势及规律,进行科学统计分析。对 A涡的发展变化进行跟踪研究,由于中尺度涡的存续时间为几十至上百天不等,为方便演示,本文只将 A涡 5–6月份每周的数据导入ODV中进行可视化显示,用于分析A中尺度涡 5–6月份在西北太平洋海区的周际运动变化规律特征,如图4所示。

图4 A中尺度涡5-6月份海平面高度异常与海表面流速周变化Fig.4 Anomaly of sea level height and weekly variation of sea surface velocity of Mesoscale Eddy A from May to June

从图4可以得出,5月1日A中尺度涡涡心位置在 134.2°E,29.5°N 附近,使海表面抬升约51 cm,涡心流速 0.16 m/s,涡边缘最大流速0.8 m/s,水平空间尺度在170 km左右;5月8日A涡涡心位置在134.0°E,29.6°N附近,使海表面抬升约49 cm,涡心流速0.17 m/s,涡边缘最大流速0.74 m/s,水平空间尺度在167 km左右;5月15日A涡涡心位置在133.8°E,29.8°N附近,使海表面抬升约49 cm,涡心流速0.09 m/s,涡边缘最大流速0.66 m/s,水平空间尺度在195 km左右;5月22日A涡涡心位置在134.0°E,30.1°N附近,使海表面抬升约50 cm,涡心流速0.08 m/s,涡边缘最大流速0.60 m/s,水平空间尺度在168 km左右;5月29日A涡涡心位置在134.1°E,30.0°N附近,使海表面抬升约45 cm,涡心流速0.15 m/s,涡边缘最大流速0.45 m/s,水平空间尺度在200 km左右。从5月周际变化来看,A涡月平均海表面高度异常在48 cm以上,涡心位置基本未发生变化,涡强度呈现出由强变弱再变强的过程,到5月底该涡有分散成2个涡的趋势。

6月 5日 A 中尺度涡涡心位置在 134.0°E,29.7°N 附近,使海表面抬升约 51 cm,涡心流速0.05 m/s,涡边缘最大流速 0.57 m/s,水平空间尺度在222 km左右;6月12日A中尺度涡涡心位置在134.1°E,30.8°N附近,使海表面抬升约54 cm,涡心流速0.07 m/s,涡边缘最大流速0.58 m/s,水平空间尺度在248 km左右;6月19日A中尺度涡涡心位置在 133.8°E,29.8°N 附近,使海表面抬升约 55 cm,涡心流速 0.12 m/s,涡边缘最大流速0.48 m/s,水平空间尺度在 212 km 左右;6月 26日A中尺度涡涡心位置在133.7°E,29.9°N附近,使海表面抬升约54 cm,涡心流速0.05 m/s,涡边缘最大流速0.46 m/s,水平空间尺度在242 km左右。6月份A涡月平均海表面高度异常在54 cm以上,涡心位置呈现出向西变化趋势,涡强度也存在由强变弱再变强的现象,到6月19日涡强度比其余三天强度有所减弱,但水平影响范围均在200 km以上。

从整体强度来看,5月份A中尺度涡表面强度小于6月份,A中尺度涡5–6月份周际变化整体稳定,未出现过消散的情况,可能是因为在黑潮附近的原因[16-17],且到5月29日和6月12日该中尺度涡有分散成2个涡的趋势,之后又汇聚成一个涡,从运动态势来看,涡心位置从5月初134.2°E,29.5°变化到 6月末 133.7°E,29.9°N,整体涡旋运动呈向西且靠近黑潮运动趋势。

2.3 中尺度涡垂直分布特征分析

ODV断面图主要用于分析断面内3个变量X,Y,Z的对应关系,常见于Z变量在X,Y变量确定的断面上的分布情况。通过断面定义菜单,用户可在 Map地图上画任意一条轨迹,该轨迹与垂直于海面的铅垂线组成的面即为断面。断面图可以非常直观地查看海洋参数的垂直分布情况。以 6月 12日A涡为例,利用ODV绘制断面图分析中尺度涡的具体垂直分布结构特征。根据3.1节中A涡平面分布特征找到该中尺度涡涡心位置及涡范围后,导入该涡 HYCOM 模式数据的温度、盐度资料,在该涡范围内定义断面,本文选择从涡边缘通过涡心至另一侧涡边缘连成的面作为研究断面,除此之外还可以取涡边缘至涡心(或涡心至涡边缘)连成的断面作为研究断面。

采用横穿涡心和纵穿涡心2个方式,定义2个断面分别为横、纵断面,进行比对,如图5所示。从横纵2个断面(图5(b),图5(e))比对可以看出,该涡海表面温度在 22.8℃左右,200 m深温度在19.7℃左右,400 m深温度在17.5℃左右。200~600 m发现该中尺度涡产生明显等温线下沉特征,并且在200 m以上等温线有轻微的上凸,这2个特征在纵断面中表现得更为明显。盐度断面显示,A涡在100 m至接近400 m存在高盐区域,盐度为34.9,600~900 m存在低盐区域,盐度低至34.1,并且盐度极值中心向东南方向偏移。根据LIN等人总结的3种中尺度涡类型的温盐分布特点,A涡为不完全对称的镜片式涡结构(lens-shaped)[18]。基于模式数据,ODV用于中尺度涡垂向分布结构及涡类型的分析具有极大的可操作性和便捷性。

图5 A涡6月12日温度、盐度横纵断面分布图Fig.5 Horizontal and vertical cross-section distribution of temperature and salinity of Mesoscale Eddy A on 12th June

2.4 实测资料与模式数据的对比分析

除了HYCOM等模式数据以外,ODV还可以导入浮标、温盐深仪(CTD、MVP)等海洋观测仪器获取的实测数据。基于水下滑翔机所携带的GPCTD的观测温度、盐度数据,本文对发生于2022年6月西太平洋某一中尺度涡进行分析,并将其与模式数据进行对比,如图 6所示,其中横轴为距离滑翔机出发点的距离,也代表时间的推移。在图6(a)、(c)中,可以看出滑翔机所观测的温度盐度等值线具有较大的波动起伏性,盐度在100~250 m存在高值区域,在500~600 m存在明显且不连续的低值中心,温度从海表到 600 m逐层递减。在HYCOM数据的温度盐度剖面中,等值线变化较为平缓,基本上不产生波动峰值。其温度在80~220 m具有高值区域,与实测数据所在深度基本对应,深层的低盐区域也与实测数据符合良好。HYCOM 温度等值线随距离(时间)的变化非常缓慢,在100~600 m有轻微抬升的趋势,温度值随深度的分布与实测数据相对应。HYCOM 没有捕捉到实测数据所显示的波动性可能有2方面原因:1)HYCOM数据时间精度比实测数据要低;2)HYCOM模式数据中不包含潮汐特征[19]。但总的来说,实测数据与HYCOM数据较为符合。后续可以使用HYCOM数据来对该中尺度涡进行区域性的研究。本文的重点在于利用ODV进行实测数据和模式数据的对比,展示ODV软件的便捷性并为科研工作者提供使用 ODV的新思路,因此在此不再使用HYCOM数据对该涡的分布或演变特点进行探究。

图6 水下滑翔机观测数据与HYCOM模式数据对比图Fig.6 Comparison between temperature and salinity observed by glider(a,c)and data from HYCOM(b,d)

3 结束语

基于西太平洋2个中尺度涡实例,分析了利用ODV工具绘制流场与海表面高度异常叠加图捕捉中尺度涡的可操作性,ODV绘制平面图可用于判断中尺度涡冷暖涡类型、分析中尺度涡周际运动趋势;断面分布图可用于分析中尺度涡的垂直分布特点、判断中尺度涡垂直结构类型。此外断面图还可以快捷清晰地实现水下滑翔机实测数据与模式数据对应性的对比分析。结果表明:ODV能对不同类型数据进行广泛的处理并能绘制出精美的图像,能准确的显示所需参数的时空分布特征,不需要计算机编程,操作简单、便捷,可为海洋工作者对中尺度涡后续研究和信息获取提供帮助。

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