大气科学  2015, Vol. 39 Issue (1): 180-196   PDF    
全球海洋模式对不同强迫场的响应
虎雅琼1,2, 刘海文1, 李阳春2, 徐永福2     
1 成都信息工程学院大气科学学院, 成都610225;
2 中国科学院大气物理研究所大气边界层物理和大气化学国家重点实验室, 北京100029
摘要:使用中国科学院大气物理研究所研制的全球海洋环流模式(LASG/IAP Climate system Ocean Model,LICOM),通过设计三个试验,即以德国马克斯—普朗克气象研究所整理的海洋模式比较计划(OMIP)资料和美国国家海洋资料中心(NODC)发布的《世界海洋图集2009》(WOA09)资料为强迫场的试验W,用美国环境预报中心(NCEP)和国家大气研究中心(NCAR)联合推出的NCEP/NCAR再分析资料(简称NCEP资料)中的风应力资料代替试验W中的风应力资料的试验M,以及用NCEP资料中的热力强迫代替试验M中的热力强迫资料的试验N,来研究不同的热力和动力强迫场对模式的影响。三个试验的模拟结果均模拟出了水团和流场的分布型和极值区。从三个试验的结果对比可以看出,NCEP资料较弱的风应力使得试验M环流场明显偏弱,减弱了大洋内部的温盐输送,加大了深海温盐模拟结果与观测资料的偏差,但对原模式过强的南极中层水的输送有所改善。NCEP的短波辐射通量和非短波热通量弱于OMIP,且在两极区域NCEP资料的海表温度比WOA09资料最多低 4℃以上。试验N的模拟结果改善了南大洋60°S以南海区试验W 模拟的海表温度偏高问题,减小了北冰洋部分海域以及副热带大洋东部海表温度的偏差。此外,试验N高纬度较低的海表温度增强了北大西洋深水以及南极底层水的输送,因而改善了深海的温盐模拟结果。三个试验在一些关键海区得到的经向热输送在观测估计及前人模拟结果的范围中,总体上试验M的输送最弱。综合三个试验的模拟结果,可以认为OMIP风应力资料和NCEP海表温度资料更适合作为LICOM模式的强迫场。
关键词海洋环流模式     强迫场     风应力     热力强迫    
Responses of a Global Ocean Model to Different Forcing Fields
HU Yaqiong1,2, LIU Haiwen1, LI Yangchun2, XU Yongfu2     
1 School of Atmospheric Sciences, Chengdu University of Information Technology, Chengdu 610225;
2 State Key Laboratory of Atmospheric Boundary Layer Physics and Atmospheric Chemistry, Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029
Abstract: Using a global ocean general circulation model, this study addressed the influences of different thermal and dynamical forcing fields on model simulation. We designed three different numerical experiments, including a run called Experiment W with forcing from the Ocean Model Intercomparison Project (OMIP) and the World Ocean Atlas 2009 (WOA09), a run called Experiment M in which the wind stress in Experiment W is replaced with the National Centers for Environmental Prediction and the National Center for Atmospheric Research (NCEP/NCAR) reanalysis data, and a run called Experiment N in which the thermal forcing in Experiment M is also replaced with NCEP/NCAR data. These simulations were performed with the State Key Laboratory of Numerical Modeling for Atmospheric Sciences and Geophysical Fluid Dynamics/Institute of Atmospheric Physics (LASG/IAP) climate system ocean model (LICOM). All three numerical experiments generated the observed distribution features of water mass and large-scale circulation. A comparative analysis of these three experiments shows that because of weak wind stress in the NCEP data, the simulated circulation fields are weaker in Experiment M than those in Experiment W. The transport strength of the Antarctic Circumpolar Current in Experiment M, for example, is 13% weaker than that in Experiment W, and the strengths of two overturning cells on both sides of the equator, as well as the Deacon Cell, are reduced in Experiment M. These results reduce the transport of temperature and salinity in Experiment M, leading to increases in the differences of temperature and salinity between the simulations and observations in deep water. However, the relatively strong transport of Antarctic intermediate water in Experiment W is modified in Experiment M. Because both the short-wave radiation fluxes and other non-short-wave thermal fluxes are smaller in the NCEP data than those in the OMIP data, and the sea surface temperature (SST) in the two polar regions in the NCEP data is more than 4℃ lower than that in the WOA09 data, the simulated results from Experiment N are better, weakening the higher SST in the region south of 60°S obtained by Experiment W. Experiment N also reduced the deviation of SST in some areas of the Arctic Ocean and the eastern subtropical region that was obtained in other experiments. In addition, lower SST values in the higher regions in Experiment N enhance the transport of North Atlantic Deep Water and Antarctic Bottom Water, so that the simulated temperature and salinity in the deep water are also improved. The meridional heat transport, in the critical areas obtained by three experiments, generally lies within the uncertainty range obtained with the data-based estimate and estimates by other researchers. In general, the meridional heat transport in Experiment M is weakest. Based on the synthesis of the three simulation results, we conclude that the OMIP wind stresses and the NCEP SSTs are more suitable for use as LICOM forcing fields.
Key words: Ocean general circulation model     Forcing field     Wind stress     Thermal forcing    
1 引言

海洋是全球气候系统中一个重要组成部分,它通过与大气的物质和能量交换,对调节和稳定气候发挥着重要作用。鉴于模式在各种(物理与生化)变量的时空分布研究中的优势及其对未来变化的预测能力,海洋环流模式在海洋环流状况和海洋生物地球化学过程的研究中发挥着重要的作用(赵琦等,2012)。

现在世界上有很多常用的海洋环流模式,由于海洋环流模式对各种过程的描述是在各种参数化的简化条件下进行的,模式间以及模拟结果与观测资料之间存在一定的差异。Dutay et al.(2002)比较了13个参与海洋碳模式比较计划(OCMIP)的模式再现一氟三氯甲烷(CFC-11)观测分布的模拟能力。结果表明,由于高纬度通风等参数化方案差异和初始资料(包括强迫场资料)等的差异,模式模拟的CFC-11全球库存存在着较大的差异(±30%)。不同的强迫场是造成模式间差异的原因之一。运行海洋环流模式时,通常利用海表强迫场来表征大气的影响,即温度、盐度边界条件加上热力和动力强迫场(王璐等,2011)。不同的初始强迫场代表不同的大气状况,在其作用下,海洋将产生不同的响应,因此海洋模式采用的强迫场会直接影响模拟结果。

目前,全球许多机构推出了可供作为模式强迫场资料的数据集。NCEP R1(NCEP/NCAR)再分析资料是美国国家环境预报中心(NCEP,the National Centers for Environmental Prediction)发布的实时预报产品,数据产品时间从1948年开始并且数据内容不断增加。NCEP/NCAR再分析数据在海洋模式中得到广泛应用:Chai et al.(2009)使用NCEP/NCAR再分析资料推算的1990~2004年每日的海气动量、热量及淡水通量作为强迫场,用以驱动一个三维物理生物化学模式,模拟结果用来评估南中国海海气CO2通量及其相关控制因子的季节性和年际变率;Rizal et al.(2012)使用一个三维斜压原始方程模式(HAMSOM)来模拟安达曼海和马六甲海峡的环流,该模式的风应力和表面热通量强迫场是由NCEP/NCAR再分析数据计算得到的。何晏春等(2012)使用全球版本的迈阿密等密度海洋环流模式分别在2010年、1991~2011年、1971~1991年以及1951~1971年4个不同时段的NCEP/ NCAR再分析资料的逐日大气强迫场下对2011年3月日本福岛核电站泄漏在海洋中的传输以及扩散进行了数值模拟。此外,德国马克斯—普朗克气象研究所整理的海洋模式比较计划(OMIP)资料[其原始资料来自欧洲中期数值预报中心(ECMWF)15年再分析资料(ERA15)的逐日结果](Röske,2001)的应用也较为广泛。Uchimoto et al.(2011)利用一个以取自OMIP数据集的海表日平均气候态大气数据(包括热量、淡水和动量通量)为强迫场,用与海冰模式耦合的全球海洋环流模式模拟了北太平洋西北部氟氯碳化物(CFCs),研究了鄂霍次克海附近海水的通风过程。Li and Xu(2012)利用在中国科学院大气物理研究所研制的全球海洋环流模式(LASG/IAP Climate system Ocean Model,LICOM)基础上构建的一个太平洋海盆环流模式,以OMIP月平均资料为强迫场,研究了海气交换系数对海洋中核弹14C的分布和储存的影响。

此外还有很多常用的资料,如NCEP和美国国家能源部的能源研究超级计算中心合作同化的一套从1979年开始,改进了NCEP/NCAR短波辐射、云和土壤湿度的参数化方案的再分析资料—— NCEP R2(NCEP/DOE)资料;美国航空航天局(NASA)提出的利用了NASA的地球观测卫星数据的新一代再分析产品——MERRA(Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications)(Gregg et al.,2012);欧洲中期数值预报中心(ECMWF)的三代再分析资料(ERA-15、ERA-40和ERA-Interim);美国马里兰大学开发的全球简单海洋资料同化分析系统(Simple Ocean Data Assimilation)产生的向气候研究提供与大气再分析资料相匹配的海洋再分析资料——SODA海洋数据集(Carton et al.,2000);利用各种基于卫星和原地导出的辐射,海表温度,海冰密集度和降水产 品,Large and Yeager(2004)修正原NCEP再分析场,发布的CORE(Coordinated Ocean-ice Reference Experiments)资料;Onogi et al.(2007)使用日本气象厅(JMA)的资料同化和预报系统以及中央电力行业研究所(CRIEPI)提供的超级计算资源发展的日本25年再分析资料(JRA-25)。

然而,这些数据集在为我们选取强迫场数据 提供更多选择的同时,其差异对模式模拟结果的 重要影响也成为了我们必须解决的问题。Josey et al.(2002)对比南安普敦国家海洋学中心(SOC)的全球气候态风应力分析结果与NCEP/NCAR、ECMWF、COADS和Hellerman and Rosenstein(HR)资料差异,结果表明NCEP/NCAR的风应力强迫在热带比SOC明显偏弱,而ECMWF和COADS与SOC有较好的一致性。从热带到中纬度地区,HR风应力比SOC和其他气候资料强。Chaudhuri et al.(2013)研究了可用于强迫海洋模式的大气再分析产品的不确定性。利用卫星获得的观测资料对ERA-Interim、CORE2、JRA-25以及NCEP/NCAR四套再分析产品的八个不同的变量(经向和纬向风、降水、比湿、径流、表面空气温度,下行长波和短波辐射通量)进行了评估,发现没有所有变量都与卫星得到的观测资料相符合的再分析产品,此外,尽管这些再分析产品之间是可比的,因为它们往往来自相同的观测资料和相似的处理方法,但细节上仍有差异,比如CORE2在南大洋的风应力与其他再分析资料比较一致,在高纬度则更接近QuikSCAT卫星资料。除了对数据本身的对比以外,研究者还探讨了这些数据作为强迫场对海洋模式模拟结果的影响。Hunke and Holl and (2007)使用一个全球海洋海冰耦合模式考察了三套强迫场(北冰洋模式比较计划标准强迫场,NCEP强迫场,CORE强迫场)对北冰洋海冰以及环流场模拟结果的影响,发现尽管强迫场之间非常相似,但是模拟结果却出现了显著的差异。陈光泽等(2011)利用数值模拟研究了海表流场对外强迫(风应力和海表热通量)的响应特征,发现海洋表层环流对风应力以及海表热通量异常均有显著响应。这些研究结果说明强迫场的差异为海洋物理模式结果带来的差异是不可忽略的。俞永强等(2011)比对分析了3套不同来源的 海表热通量和风应力资料在热带太平洋和印度洋区域的差异对印度洋和西太平洋暖池的影响,探讨了印度洋和西太平洋暖池对动力和热力强迫的敏感性。不过,至今还没有研究讨论过不同强迫场对全球范围的水团和流场分布的影响。

中国科学院大气物理研究所研制的全球海洋环流模式LICOM(刘海龙等,2004Liu et al.,2004Liu et al.,2012)目前已被应用至海洋碳循环模拟研究中并得到了比较合理的模拟结果(Xu and Li,2013),说明该模式的性能是可靠的。在LICOM的发展过程中,OMIP资料和CORE资料(Liu et al.,2012)均得到了应用,在它们驱动下均得到了合理的模拟结果。本文的目的是考察不同强迫场对全球海洋模拟结果的影响,为避免替换会影响海洋模拟结果的海表热通量边界条件(王璐等,2011),我们选取了与CORE资料相对接近且广泛应用的NCEP资料来作对比,即基于同一个全球海洋环流模式LICOM,逐步替换动力强迫场和热力强迫场,对比模拟结果与观测资料的差异,以及不同的动力强迫场和热力强迫场驱动的模式模拟结果的差异,考察不同强迫场对模式水团分布及环流模拟状况的影响程度。

2 模式及资料介绍

本文选用中国科学院大气物理研究所(IAP)大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室(LASG)近几年发展的LICOM模式(刘海龙等,2004)来研究不同强迫场对海洋环流模式的影响。模式的网格为Arakawa B网格,计算区域为 0°~180°~0°(经度)、78°S~90°N,垂直坐标采用η 坐标,垂直方向一共有 30 层,从海表面以下十五层每层间隔为10 m,再往下为不均匀的十五层,最大深度达 5600 m(示踪物层最深达5243 m)。模式采用自由表面条件。海表热通量(QT)采用了简单的Newton冷却形式:

其中,下标o代表观测,m代表模拟。Qo为观测净海表热通量;ToTm分别为观测和模拟的海表温度。∂Qo/To∂为耦合系数,由观测资料计算得到。海表盐度通量采用恢复的形式,即模拟结果向美国国家海洋资料中心(NODC)发布的《世界海洋图集2009》(WOA09,http://www.nodc.noaa.gov/OC5/ WOA09/pr_WOA09.html)月平均盐度恢复,恢复时间为30天。

本文分别采用3组不同的强迫场数据做了3个数值试验:

试验W:风应力、净短波辐射、非短波通量和耦合系数来自LICOM自带的OMIP月平均资料(Röske,2001),用于恢复的月平均海表温度和海表盐度均来自WOA09资料。

试验M:将试验W的风应力资料替换为通过对NCEP/NCAR再分析资料的逐日风应力资料(ftp://ftp.cdc.noaa.gov/Datasets/ncep.reanalysis.dailyavgs/surface_gauss/)(1948~2010年,下同)处理得到的气候态月平均资料,其他数据与试验W相同。

试验N:在试验M的基础上,进一步将净短波辐射、非短波通量以及海表温度替换为基于NCEP/ NCAR再分析逐日资料(1948~2010年)计算得到的气候态月平均资料。因耦合系数来自依赖于其他观测资料(非WOA09海表温度)计算所得(Oberhuber,1988),且该耦合系数的大小会影响海表温度与观测值的偏差(王璐等,2011),因而在试验N中不做替换。

以上三个试验均从静止态开始积分,在各自强迫场的强迫下分别经历了4300年(试验W),4500年(试验M),4300年(试验N)的积分达到了平衡态(每一层最后百年温度变化不超过0.01°C,盐度不超过0.0015 psu)。

3 模式强迫场资料对比分析

为了更好地理解风应力和热力敏感性试验的结果,这里首先对比分析不同资料之间的差异。差值图为NCEP/NCAR数据与OMIP和WOA09数据之差,其中NCEP的海表温度数据为海洋海表温度(sea surface temperature),但在原数据集中还集合了陆面和冰面的皮肤温度(skin temperature),为满足公式(1)的使用,我们将海洋格点上低于―1.8°C的数据定义为海水冰点温度―1.8°C。

3.1 热力强迫场对比分析

图 1为OMIP资料全球海表太阳短波辐射通量以及NCEP资料与之差值的分布。从图 1a可以看出,OMIP资料全球海表太阳短波辐射通量1月在北(冬)半球较低,等值线较平直,在南(夏)半球较高,在南太平洋东部海域最大可达到340 W m-2以上。图 1b表明,两套资料1月的主要差异表现为NCEP资料在北(冬)半球略高于OMIP资料,如北太平洋西部、北大西洋和赤道附近,最大差值可达40 W m-2以上,在北太平洋西部与OMIP资料的差异最大达33%;而在南(夏)半球NCEP资料明显低于OMIP资料,如南(夏)半球低纬大洋东部和南极大陆附近海域,最大差值超过了80 W m-2。这说明OMIP短波辐射通量在1月份比NCEP资料的南北差异更大。随着太阳的北移,7月份OMIP资料全球海表太阳短波辐射通量在北(夏)半球较高,在北太平洋和北大西洋达到300 W m-2以上(图 1c)。两套资料的7月差值图(图 1d)与1月份相似,在夏半球NCEP短波辐射通量相对偏低而在冬半球则相对偏高,如NCEP太阳短波辐射通量在北半球大洋东部明显低于OMIP资料,而在南半球和赤道海区略高,其中在赤道附近和南大西洋区域差值超过了40 W m-2。综合1月份与7月份的资料对比结果可知,OMIP的短波辐射通量比NCEP资料的季节性也更明显。

图 1 OMIP气候平均态太阳短波辐射通量以及NCEP与之差值(NCEP-OMIP,单位:W m-2):(a)1月OMIP;(b)1月差值;(c)7月OMIP;(d)7月差值;(e)年平均OMIP;(f)年平均差值。等值线间距为20Fig.1 Climatological means of solar radiation fluxes from OMIP and their difference with those from NCEP(NCEP-OMIP,W m-2):(a)OMIP in January;(b)difference in January;(c)OMIP in July;(d)difference in July;(e)annual mean OMIP;(f)difference in annual mean values. Contour interval is 20 W m-2

图 1e可以看出,OMIP资料全球年平均海表太阳短波辐射通量在赤道附近达到最大,总体由赤道向两极递减,图 1f显示两套资料的年平均分布除了在部分副热带大洋东部NCEP资料低于OMIP资料(最大差值为60 W m-2左右,约为OMIP资料25%)以及在中低纬度大洋NCEP资料较OMIP资料略高以外,在全球大部分地区差异较小,表明OMIP资料和NCEP资料整体年平均能量相近。

非短波热通量是表面潜热净通量、表面感热净通量和净长波辐射之和,以向下的热通量为正。非短波热通量为负值,表明海洋通过释放长波辐射通量和湍流热通量加热大气。图 2为OMIP资料全球海洋非短波热通量以及NCEP资料与之差值的分布。由图 2a可以看出,OMIP资料非短波热通量1月在北(冬)半球中低纬海区绝对值较高,在大洋西部最高可达到650 W m-2以上,在南(夏)半球较低。图 2b表明两套资料1月平均非短波热通量主要的差异为在北(冬)半球以及赤道附近NCEP资料在部分海区绝对值低于OMIP资料,如西太平洋副热带海区以及北极海域,其中最大差值约100 W m-2。到了7月份,OMIP资料全球非短波热通量在北(夏)半球绝对值较低,在南(冬)半球较高,在印度洋最高可达到320 W m-2,在南极大陆附近海域梯度很大(图 2c)。两套资料在7月差异主要特征与1月相似,亦即在夏半球NCEP资料非短波热通量绝对值比OMIP资料略高,而在冬半球以及赤道附近NCEP资料较OMIP资料低(图 2d)。综合两套1月和7月资料的对比可知,NCEP资料非短波热通量季节差异不如OMIP资料显著(NCEP非短波热通量在夏季偏高而冬季偏低)。两套资料年平均差异在大部分海域相对较小,说明两套资料整体年平均能量相近(图略)。

图 2 OMIP气候平均态非短波热通量以及NCEP与其之差(NCEP-OMIP,单位:W m-2):(a)1月OMIP;(b)1月差值;(c)7月OMIP;(d)7月差值。(a)和(c)等值线间距为50 W m-2;(b)和(d)等值线间距为30 W m-2Fig. 2 Climatological means of non-shortwave heat fluxes from OMIP and their difference with those from NCEP(NCEP-OMIP,W m-2):(a)OMIP in January;(b)difference in January;(c)OMIP in July;(d)difference in July. Contour intervals(a,c) and (b,d)are 50 and 30 W m-2,respectively

海表温度是联结大气和海洋的重要物理量,它在很大程度上控制着海洋向大气输送水分和热量的空间分布和强度(张学洪等,2013)。图 3是WOA09资料全球海表温度以及NCEP资料与其差值的分布。WOA09资料1月海表温度在两极区域最低可达―1°C以下,两套资料1月海表温度差异主要为NCEP资料海表温度在两半球高纬区域比WOA09资料低,在格陵兰岛附近最大差值可达2°C以上(图 3b)。从图 3c可以看出WOA09资料7月海表温度在南极海区最低可达―1°C以下。与1月相似的是,两套资料在7月的差异主要表现在两半球高纬区域NCEP资料低于WOA09资料,如在格陵兰岛附近差值最大可达4°C以上。7月份,在两半球中低纬区域NCEP资料海表温度比WOA09资料略高,部分海区差值超过1°C(图 3d)。两套资料年平均海表温度在全球大部分区域差异较小,但 在两极区域NCEP资料明显低于WOA09资料,在 格陵兰岛附近最大差值可达3°C以上(图略)。

图 3 WOA09气候平均态海表温度以及NCEP与其之差(NCEP-WOA09,单位:°C):(a)1月WOA09;(b)1月差值;(c)7月WOA09;(d)7月差值。(a)和(c)等值线间距为2°C;(b)和(d)等值线序列为:―5、―4、―3、―2、―1、1、2Fig. 3 Climatological means of sea surface temperature from WOA09 and their difference with NCEP(NCEP-WOA09,°C):(a)WOA09 in January;(b)difference in January;(c)WOA09 in July;(d)difference in July. Contour intervals in(a,c)are 2°C,and contours in(b) and (d)are drawn at -5,-4,-3,-2,-1,1,and 2
3.2 动力强迫场对比分析

风应力对海洋环流的形成有着十分重要的作用。图 4为OMIP全球海洋纬向风应力以及NCEP与之差值的分布。从图 4a可以看出,OMIP资料1月在热带和南极大陆附近海域以东风应力为主,而南北纬30°~60°之间以西风应力为主。图 4b表明两套资料1月份主要差异为NCEP纬向风应力除在北大西洋东部部分海域和巴芬湾比OMIP资料较强外,在其他全球绝大部分海区OMIP资料偏弱,在巴芬湾差异可达0.06 N m-2以上。到7月,北半球纬向风应力明显减弱,而南半球纬向风应力却有所增强,如OMIP南大洋的西风应力最大增加了0.08 N m-2(图 4c)。两套资料7月纬向风应力主要差异为除在南极附近海域NCEP资料东风应力偏高于OMIP外,大部分海区NCEP资料纬向风应力比OMIP资料略有偏低,尤其是在南大洋西风应力比OMIP资料最大偏低0.04 Nm-2以上(图 4d)。综合来看,NCEP资料除7月和年平均在南极附近海域东风应力强于OMIP资料外,东北信风、东南信风以及南半球盛行西风均偏弱。因此,两套风应力资料的差异有可能导致NCEP资料风应力驱动的赤道流、南极绕极流较OMIP资料偏弱。

图 4 OMIP气候平均态纬向风应力以及NCEP与之差值(以西风应力为正,NCEP―OMIP,单位:N m-2):(a)1月OMIP;(b)1月差值;(c)7月OMIP;(d)7月差值。(a)和(c)等值线间距为0.04 N m-2;(b)和(d)等值线间距为0.02 N m-2Fig. 4 Climatological means of zonal wind stress from OMIP and their difference with those from NCEP(NCEP-OMIP,N m-2):(a)OMIP in January;(b)difference in January;(c)OMIP in July;(d)difference in July. Contour intervals in(a,c) and (b,d)are 0.04 and 0.02 N m-2

图 5为OMIP全球海洋经向风应力以及NCEP与之差值的分布。从图 5a可以看出OMIP资料1月南风应力主要分布在北冰洋西伯利亚沿岸区域和副热带大洋东部海域以及南极大陆附近海域;其他区域以北风应力为主。两套资料1月分布差异主要表现为NCEP资料南风应力在北太平洋和北大西洋相比OMIP资料较弱。NCEP资料北风应力在西北太平洋相比OMIP资料较弱,而在北冰洋西伯利亚沿岸和南大洋区域以及格陵兰岛附近比OMIP资料强,其中在格陵兰岛附近最多偏强0.12 N m-2以上(图 5b)。到了7月,北半球的经向风应力总体减弱,包括印度洋在内的几个大洋的北部风应力发生转向,北风应力主要分布在北半球副热带大洋东部以及南大洋部分区域,其他区域以南风应力为主(图 5c)。两套资料7月份主要差异为NCEP资料南风应力在赤道附近比OMIP资料最多弱0.04 N m-2以上,而在罗斯海西部南极附近很窄的海域比OMIP资料最多偏强0.2 N m-2以上。在南大洋部分区域由于两资料反向而使差值变大,最大可达0.08 N m-2(图 5d)。年平均经向风应力分布二者主要差异为NCEP资料南风应力在北赤道附近略低于OMIP资料,但在罗斯海西部南极附近很窄的海域比OMIP资料偏高,北风应力在格陵兰岛附近和南大洋比OMIP资料强,其中在格陵兰岛附近最大差异可达约0.08 N m-2(图略)。

图 5 OMIP气候平均态经向风应力以及NCEP与之差值(以南风应力为正,NCEP―OMIP,单位:N m-2):(a)1月OMIP;(b)1月差值;(c)7月OMIP;(d)7月差值。(a)和(c)等值线间距为0.03 N m-2;(b)和(d)等值线间距为0.02 N m-2Fig. 5 Climatological means of meridional wind stress from OMIP and their difference with those from NCEP(NCEP-OMIP,N m-2):(a)OMIP in January;(b)difference in January;(c)OMIP in July;(d)difference in July. Contour intervals in(a,c) and (b,d)are 0.03 and 0.02 N m-2
4 模拟结果分析 4.1 温盐结构

在不同的强迫场强迫下,三个试验达到平衡态的时间不一致,为保证结果分析的可靠性,我们选取三个试验达到平衡态的最后十年平均结果来作对比分析,以下未特殊说明的话,年平均就指该十年平均。

海表温度是检验海洋模式的第一指标(张学洪等,2013)。图 6分别为WOA09年平均海表温度、试验W模拟结果与之的差值、试验M与试验W模拟结果之差以及试验N与试验M模拟结果之差。年平均海表温度显示了1月(图 3a)与7月月平均(图 3c)的综合特征,如温度从赤道向两极递减,受边界流的影响中低纬海区西侧温度明显高于东侧;40°S以南海表温度低于15°C,且该区域等值线较平直等。三个试验都能模拟出全球海表温度 的分布型和极值区(图略),如图 6b所示,试验W的海表温度在全球大部分海区与观测资料比较一致,二者的主要差异集中于垂直运动相对较强的区域,如赤道上升流区、南大洋对流混合区以及西北大西洋和西北太平洋,其中差值在西北太平洋和西北大西洋较高,分别达3.2°C和4°C,约为观测资料的16%和20%。这两个海区的模拟偏差与环流模式尤其是粗分辨率模式对西边界流的模拟性能不足有关。

图 6 WOA09年平均海表温度,试验W与WOA09以及不同试验之间的年平均海表温度差值分布(单位:°C):(a)WOA09;(b)试验W―WOA09;(c)试验M-试验W及其t检验(浅色阴影区达到95%的置信度);(d)试验N-试验M及其t检验(同c)。(a)等值线间距为2°C,(b)等值线间距为0.5°C,(c)和(d)等值线间距为0.4°CFig. 6 Annual mean sea surface temperature from observations and the differences between Exp W and WOA09,and between experiments(°C):(a)WOA09;(b)Exp W-WOA09;(c)Exp M-Exp W and t-test for the difference(shaded regions indicate the significant difference at the 95% confidence level);(d)same as(c)but for Exp N-Exp M. Contour intervals in(b) and (c,d)are 0.5°C and 0.4°C

替换风应力后,与试验W相比,试验M结果在西北太平洋和西北大西洋温度比试验W分别偏高1.6°C和0.4°C以上(图 6c),这使得试验M的模拟结果与观测偏差更大。此外,试验M在赤道太平洋海区海表温度比试验W最大可偏高0.4°C以上。为验证以上两个试验之间的差异是否是由试验方案差异造成的,我们做了两个试验十年平均差值的显著性t检验(120个样本量)。结果表明,全球海洋通过显著性检验区域较少,说明在使用了该模式所使用的海温边界条件(公式1)后,风应力的改变对海表温度的影响不明显(图 6e)。此外,模式结果差值较大的西北太平洋存在一个较小的通过95%显著性检验的区域,而西北大西洋未通过95%显著性检验,说明单个试验结果在该区域自身方差较大,不能认定风应力的改变对该区域的模拟结果有明显影响。两套风应力资料的差异没有高纬度海区显著的赤道海区(图 4,5)却存在较多的通过显著检验区域,说明赤道海区物理场对风应力的响应是显著的,NCEP较弱的风应力减弱了赤道上升流强度,从而得到了较高的海表温度。

替换了直接影响海表温度的辐射资料以及海表温度观测资料后,试验N在较多的海区海表温度出现了变化(图 6d),阴影部分为通过了95%显著性检验的区域,主要包括极区以及副热带大洋的东部海表温度明显降低,西北大西洋和赤道海区以及南大洋40°S以南部分海区海表温度有所增高等。极区海表温度的改变与两套资料海表温度的差异吻合(图 3b,d),在短波辐射通量没有明显差异的情况下(图 1b,d),NCEP在极区更低的海表温度使得试验N在该海区的温度相对偏低。在副热带大洋东部出现的试验差异与两套短波辐射通量差异相吻合,这些海区非短波辐射和海表温度强迫资料年平均差异不明显(图略),这使得试验N因NCEP在这些海区较低的短波辐射通量(图 1b,d,f)导致了较低的海表温度模拟结果。模拟结果中海表温度增高的海区则与NCEP非短波辐射明显高于(绝对值低于)OMIP的海区相一致,说明增高的能量来自海洋较低的能量损失。对比试验W与观测资料的差值可知,试验N的结果纠正了试验W在南大洋60°S以南海区海表温度偏高的问题,使得北冰洋部分海域以及副热带大洋东部海表温度从偏高变为略偏低,在大部分海区提高了模式对海表温度的模拟能力。

纬向平均的温度和盐度是海洋内部等密度面和水团结构的指征。图 7分别为WOA09观测资 料、试验W模拟的十年平均纬向平均温度与观测资料的差值、试验M与试验W以及试验N与试验M的十年模拟结果平均值之差。图 7a显示1000 m以上等温线呈近似对称的“W”形,体现了副热带下沉区对次表层海温垂直分布的影响;1000 m以下等温线垂直梯度相对较小,也相对平直,其中2500 m以下的海水温度低于2°C,南极底层水(Antarctic Bottom Water,AABW)下沉区的海水温度低于 1°C。三个试验都较好地再现了海洋温度纬向垂直分布特征(图略)。从图 7b中可以看出试验W模拟结果相比观测资料对上层温度模拟偏高,在赤道附近200 m左右差值可达到2.4°C,差值约为观测资料15%,此外北半球中层水和北大西洋深水(North Atlantic Deep Water,NADW)的覆盖区域以及南半球中层水的形成区与800 m以上的延伸区模拟海温均偏高,这与源区海表温度模拟偏高有关(图 6b)。同时,下层温度模拟偏低,在3000 m左右超过了1.8°C,相对偏差达到了95%,这表明试验W对南极底层水的模拟偏差相对较大。

图 7 WOA09观测资料的纬向平均年平均温度,试验W与WOA09、试验M与试验W以及试验N与试验M纬向平均年平均温度差值分布(单位:°C):(a)WOA09观测资料;(b)试验W―WOA09观测资料;(c)试验M-试验W;(d)试验N―试验M。(b)、(c)和(d)等值线间距分别为0.2、0.1和0.1Fig. 7 Zonally averaged annual mean temperature(°C)from observations(WOA09) and the differences between Exp W and WOA09,and between experiments:(a)WOA;(b)Exp W-WOA09;(c)Exp M-Exp W;(d)Exp N-Exp M. Contour intervals in(b,c,d)are 0.2,0.1,and 0.1 respectively

风应力不仅影响风生环流,也通过非局地的风应力旋度影响海洋内区的体积输送,因而替换了风应力资料后,与海表温度不同的是,海洋整层的纬向平均温度出现了明显变化。图 7c显示试验M相对于试验W在表层50 m深度范围内温度略有增加,而在50 m以下温度降低,尤其在热带Ekman输送区,最大差值达到1.4°C以上。NCEP在热带海区的东风应力相对于OMIP资料偏小(图 4),这必然导致赤道流系变弱,包括上升流偏小,两侧Ekman输送减弱(图 10b),这使得表层温度偏高而表层以下热量输送偏弱。此外因为纬向风应力的经向梯度(图 4)以及经向风应力的纬向梯度(图 5)均相对较小,即风应力旋度较小,导致了海洋内区输送减弱,大洋大部分海区温度有所降低。北大西洋冬季风应力的偏弱,也使得试验M在北大西洋深水输送区温度偏低超过0.4°C。相比试验W,试验M在表层以下海温的降低减小了赤道300 m以上海区以及中层水覆盖区的模拟结果与观测资料的相对偏差,最大相对偏差减小为约6%,但在深海试验M的模拟结果偏低使得其与观测资料的偏差加大。

与试验M相比,副热带下沉区较高的海表温度(图 6d)导致了试验N热带以及副热带海区次表层较高的海水温度,这部分抵消了风应力改变后对结果的改进,而格陵兰岛附近深水形成区海表温度偏低(图 6d)使得试验N中北大西洋深水下沉支海水温度低于试验M,对该海域的模拟结果有进一步的提高。除此外,试验N与试验M相比,明显增加了深海尤其是底层水的温度,说明海表热强迫的改变可通过海洋内部输送影响海洋深层的温度垂直结构,原因可能与深层环流场增强有关(图 10c)。结合试验W与观测资料的差值可以知,NCEP热强迫资料使得北大西洋深水下沉区和深海温度的模拟结果得到了改进。

图 8为WOA09观测资料纬向平均盐度、试验W与WOA09观测资料、试验M与试验W以及试验N与试验M纬向平均盐度差值分布。盐度的分布能直接显示海洋中水团的分布特征,如图 8a显示副热带辐聚下沉的海水在400 m以上形成一个高盐水舌,而来自40°S以南的下沉区则在更深的海域形成低盐水舌,此外,来自地中海的高盐水溢出在北半球30°N~40°N之间形成了一个很强的高盐水舌。三个试验模拟的十年平均纬向平均盐度结果与观测资料总体较吻合(图略),但模拟结果与观测资料之间存在偏差。作为与温度一样的主动示踪物,纬向平均盐度的模拟偏差与温度的模拟偏差有相似性。如试验W在北半球中层水和深水覆盖区以及南半球中层水的形成区模拟的盐度均偏高(图 8b),同样,温度的模拟结果在这些海区也偏高,说明水团源区的海表盐度结果与海表温度(图 6b)一样偏高。在其他海区,模拟结果虽然与温度模拟结果一样偏低,但原因并非完全来自水团的输送,如在南极底层水覆盖区,海水盐度模拟结果偏低与南极底层水的模拟偏弱有关(图 10a),海水温度模拟结果同时偏低,说明模式垂直扩散也偏弱。风应力对纬向平均盐度模拟结果的改变同样很明显,如南极绕极流区风应力的降低所引起的南极中层水的偏弱,减弱了低盐水舌的强度,使得南极中层水覆盖区海水盐度有明显增加,最大盐度增加值出现在1200 m,超过了0.03 psu以上(图 8c)。此外赤道两侧Ekman输送的减弱使得副热带下沉区的下沉减弱,一方面增高了副热带海区200 m以上的海水盐度(海表盐度恢复强度不变,垂直输送变弱导致海表盐度有所增加),最多增加了0.07 psu,另一方面降低了200 m至800 m的海水盐度(来自海表的高盐输送减少了)。与试验W相比,试验M的结果在中层水覆盖区更接近观测资料,但在深海以及副热带次表层则与观测资料的差距加大。相比于试验M,试验N在北半球副热带以及高纬度海区800 m以上海水的盐度更低,而在南半球大部分海区尤其是底层水则有所增加(图 8d),说明海表热强迫的降低使得南极底水的输送有所增强。北大西洋深水形成区海表温度偏低加强了北大西洋深水的输送强度(图 10c),因北大西洋深水形成区海表盐度低于次表层(实际模拟结果与图 8a的垂直分布特征一致,但模拟结果海表约为34.3 psu,略低于WOA09的34.5 psu)导致北半球上层以及深水下沉支盐度有所降低。与纬向平均温度相似的是,NCEP风应力与热强迫场的共同作用改善了北大西洋深水下沉区和底层水的盐度结果,不同的是,中层水输送区的盐度结果也有所改进。

图 8 WOA09观测资料的纬向平均年平均盐度,试验W与WOA09、试验M与试验W以及试验N与试验M的纬向平均年平均盐度差值分布(单位:psu):(a)WOA09;(b)试验W―WOA09;(c)试验M-试验W;(d)试验N-试验M。(b)、(c)和(d)等值线间距分别为0.04、0.01和0.01Fig. 8 Zonally averaged annual mean salinity(psu)from observations(WOA09) and the differences between Exp W and WOA09,and between experiments:(a)WOA09;(b)Exp W-WOA09;(c)Exp M - Exp W;(d)Exp N-Exp M. Contour intervals in(b),(c) and (d)are 0.04,0.01 and 0.01,respectively
4.2环流特征

正压流函数能够描写垂直积分的水平环流(即整层输送)的无辅散部分,这是三维大洋环流一个很重要的侧面(张学洪等,2013)。由于模式采用自由表面,海表高度是一个预报量,可以反映海洋环流大尺度运动特征。图 9是试验W模拟的正压流函数和海表高度、试验M与试验W以及试验N与试验M模拟的正压流函数和海表高度之差,从图上可以看出三个试验模拟的海表高度和水平流场是相符合的。试验W在北太平洋副热带西边界流(黑潮)的强度达到40 Sv(1Sv=106 m3 s-1)以上,与张学洪等(2013)和杨阳等(2007)的模拟结果以及实测结果十分接近,其北侧的副极地涡旋达10 Sv以上;试验W中北大西洋著名的湾流区域的强度达20 Sv以上,与杨阳等(2007)的模拟结果十分接近。南半球也有类似的涡旋和西边界流,如印度洋的副热带大涡最大强度在西边界达到60 Sv左右。以上特征说明模式能在一定程度上模拟出“西向强化”现象。试验W模拟的围绕南极大陆自西向东的南极绕极流明显,体积输送强度超过110 Sv,穿过德雷克海峡的南极绕极流达90 Sv以上(图 9a),略小于实测结果。与正压环流场相对应的是,副热带大涡使得海水在大洋西岸堆积,形成了副热带的高水位区。三个试验对该现象都有很好的再现,图 9b表明试验W模拟的北半球副热带太平洋的海表高度为1.0 m,模拟的北半球副热带大西洋的海表高度为0.3 m,在南极绕极流区域的海表高度最低超过―1.5 m,与刘海龙等(2004)的结果相同。

图 9 模拟的试验W年平均正压流函数(单位:Sv)、海表高度(单位:m)以及不同试验间的差值:(a)试验W正压流函数;(b)试验W海表高度;(c)试验M―试验W的正压流函数;(d)试验M―试验W的海表高度;(e)试验N―试验M的正压流函数;(f)试验N―试验M的海表高度。(a)、(b)、(d)、(e)、(f)的等值线间距分别为10、0.1、0.02、0.4、0.02Fig. 9 Simulated annual average barotropic stream function(Sv,1Sv = 106 m3 s-1) and sea surface height(m),and their differences between experiments:(a)Barotropic stream function from Exp W;(b)sea surface height from Exp W;(c)Exp M-Exp W for barotropic stream function;(d)Exp M-Exp W for sea surface height;(e)Exp N-Exp M for barotropic stream function;(f)Exp N-Exp M for sea surface height. Contour intervals in(a),(b),(d),(e) and (f)are 10,0.1,0.02,0.4,and 0.02 respectively,and contours in(c)are drawn at 14,-12,-10,-8,-6,-4,-2,1,2,3,4,5,6,7

England (1993)的试验表明,风应力对垂直积分的水平环流驱动有十分重要的作用:对于副热带涡旋,风应力可能是最主要的驱动力;而对于南极绕极流来说,风应力和热盐强迫作用相当。由于NCEP资料在包括南极绕极流区和北半球西风漂流区的大部分海区纬向风应力均偏弱(图 4),导致两半球的副热带大涡强度均有所下降,如图 9c所示,北太平洋和北大西洋副热带反气旋式涡旋的强度比试验W均弱2 Sv,相对偏差分别达5%和10%以上;印度洋西南部涡旋强度比试验W弱6 Sv,相对偏差也达到了10%以上。此外,NCEP资料经向风应力在北太平洋的东西边界尤其是40°N以北也低于OMIP资料(图 5b),导致试验M模拟的北太平洋副极地涡旋比试验W弱4 Sv,相对偏差达到了40%左右。南极绕极流区风应力的降低使得南极绕极流体积输送强度比试验W明显偏弱,其中穿过德雷克海峡的南极绕极流比试验W最多弱12 Sv,相对偏差为13%左右(图 9c)这使得模拟结果与实测的偏差进一步加大。风应力的改变对大洋环流场的改变是显著的,因而两个试验正压流函数的十年平均值在全球大部分海区均通过了t检验的95%的检验信度(图略)。由大洋环流动力方程可知,水平环流场的减弱必然与海表高度梯度的降低相对应,图 9d显示试验M模拟的北半球副热带太平洋的海表高度较低,中心区比试验W可低0.06 m以上;北半球副热带大西洋的海表高度比试验W低0.04 m左右,降低了约13%,南极绕极流区域的海表高度比试验W高,最大偏差达0.14 m,增高了约9%。

热力强迫对水平环流主要是通过影响垂直流场而实现的,如图 9e显示,试验N相对于试验M的正压流函数改变主要位于北大西洋西边界以及格陵兰岛南部和南极绕极流区。如前文所述,试验N得到的北大西洋深水形成区海水温度低于试验M,因而也生成了更强的北大西洋深水(图 10c),这意味着有更强的上层大洋水平流来更快地提供海水用以辐聚,因而北大西洋流向深水形成区的水平流均有所增强。在南大洋,温盐纬向平均垂直分布显示试验N在南极中层水的形成弱于试验M,这在一定程度上也减弱了用以提供辐聚的上层水平流的强度。相对应,试验N模拟的北半球副热带大西洋的海表高度比试验M高0.1 m以上,即比试验W偏高27%左右(图 10f)。三个试验模拟的南极绕极流正压流函数强度呈递减趋势。根据Cunningham et al.(2003)利用1993~2003年期间的观测资料所做的估算,南极绕极流在德雷克海峡的输送量约为135 Sv,三个试验相比较而言,试验W结果更接近观测值。海洋资料同化得出的全球最高水位位于北太平洋西边界附近为1.0 m,最低水位为南极大陆附近的―1.5 m,这些均与试验W的模拟结果相吻合,说明试验W的强迫场资料更有利于模式对水平流场的模拟。

图 10(a)试验W模拟的年平均经向流函数,(b)试验M与试验W以及(c)试验N与试验M模拟的年平均经向流函数之差(单位:Sv)。(a)的等值线间隔:―50~―10为5,―10~22为2,22~42为5;(b)和(c)等值线间距分别为0.5和0.2Fig. 10 Annual average meridional stream function(Sv)from(a)Exp W;(b)the difference between Exps M and W; and (c)the difference between Exps N and M. Contour intervals in(a)are 5 between -50 and -10,2 between -10 and 22,and 5 between 22 and 42. Contour intervals in(b) and (c)are 0.5 and 0.2,respectively

为了进一步分析三个试验对海洋环流和水团的模拟差异,我们分析模拟结果的经向流函数分布状况。低纬度海水在上层向极地海域输运,而中、高纬度形成的中、下层水团在热带地区上升至上层,呈现为所谓的经向翻转的结构(McPhaden and Zhang,2002王东晓等,2004)。经向流函数对经向翻转的描述能准确反映驱动温盐环流的大洋深水及底层水的形成强度和输送范围(储敏等,2012)。图 10是试验W模拟的年平均经向流函数,试验M与试验W以及试验N与试验M模拟的十年平均经向流函数之差在全球海洋的分布。三个试验结果都能基本反映全球海洋的大尺度经圈环流特征和几个强度中心的分布位置。在大洋上层500 m赤道区域,有两个南北对称的浅的反转区,是由Ekman输送产生的;北半球约1000~2000 m 深度上存在的强劲的自北而南的经向流,它主要反映了北大西洋深水(NADW)的输送,试验W模拟结果的强度中心位于50°N附近1000 m左右,约为10 Sv;南半球约35°S~70°S之间的迪肯流环(Deacon Cell)的最大下探深度为4500 m,与储敏等(2012)一致,试验W模拟的强度超过32 Sv;迪肯流环以下向北输送的是南极底层水(AABW),试验W模拟结果的中心强度约为4 Sv(图 10a)。根据Holfort and Siedler(2001)以及Talley et al.(2003)的估计,NADW强度中心最大值应该为17~22 Sv,但Doney et al.(2004)比较OCMIP-2(Phase 2 of the Ocean Carbon-cycle Model Intercomparison Project)的13个模式的经向流函数模拟结果发现其NADW中心值范围为10~27 Sv,他们认为这与所选用的垂直坐标和采用的次网格混合方案等有关。与以上研究结果相比,我们模拟得到的NADW强度偏弱。此外Talley et al.(2003)估计的南半球大洋 30°S 的AABW强度最大值约为27 Sv,也远远强于我们的模拟结果。

三个试验得到的经向流函数模拟结果差异与正压流函数的差异以及温盐纬向平均垂直分布的差异是相呼应的。试验M中,NCEP在热带纬向风应力的降低减弱了赤道两侧翻转的强度,而在南大洋纬向风应力的减弱降低了南大洋海水辐聚下沉的强度即削弱了Deacon Cell的强度(图 10b),北大西洋冬季风应力的减弱使得北大西洋深水的输送弱了1.0 Sv以上,这些均与前文关于温盐结构变化的分析一致。试验N中,受形成区海表温度较低以致海水下沉运动较强的影响,NADW的强度高于试验M(图 10c),也与其他结果分析一致。此 外,试验N中南极底层水的输送强度也有所增强,这与纬向平均盐度所反映出的现象一致,说明南大洋海表热强迫的降低有利于AABW的形成。三个试验的结果对比可知,试验M在几个主要经向翻转 区的结果偏弱,如赤道两侧以及北大西洋深水区,NCEP的热强迫资料有利于改善北大西洋深水输送强度,在此区域得到了更为接近其他工作的结果。

关键区域的通量净收支能反映该区域以及全球海洋的热盐等的输送状况与分布特征(Lumpkin and Speer,2007)。利用世界大洋环流实验(World Ocean Circulation Experiment,WOCE)观测期间水道数据,人们对关键区域的通量输送进行了大量研究。Lumpkin and Speer(2007)分析了一个全球海洋模式中模拟的各关键区域的体积以及热量输送,其全球海洋净的热传输结果与前人的结果在误差范围内一致,净的全球经向体积输送结果与WOCE观测结果对应效果不够理想。本文选取几个具有代表性的断面与观测数据和Lumpkin and Speer(2007)等的模拟结果进行对比。

通过对比可知,我们的年平均经向热输送模拟结果(向北为正)与Lumpkin and Speer(2007)的模拟结果在分布特征上比较相似(表 1),如北太平洋几个断面的热输送均低于同纬度的大西洋;太平洋32°S的热输送方向与印度洋同纬度的热输送方向相反;通过南大洋62°S的热输送比较低等。这说明我们的模式环流场与他们的环流场在分布特征上是一致的,但是我们的热输送在除了北太平洋48°N以及南大洋62°S这两个弱输送断面以外的强度均低于Lumpkin and Speer(2007)的结果,尤其是在大西洋,我们的模拟结果在部分断面不足他们模拟结果的50%,这说明我们在北大西洋的流场模拟结果弱于他们的模拟结果。然而,在北大西洋 22°N根据观测资料计算所得的断面结果(Roemmich et al.,2001)与我们的模拟结果非常接近。在北太平洋,通过24°N断面的热输送模拟结果无论是我们的模拟结果还是Lumpkin and Speer(2007)的模拟结果均落在基于观测估计的范围(Bryden et al.,1991Macdonald,1998;Ganachaud,1999)之内。三个试验模拟的经向热输送中,试验M的结果最弱,这与试验M的环流场最弱有关;试验W与试验N相当,在北大西洋48°N,试验N略高于试验W,这与试验N得到正压流函数在此处更强相一致。

表 1 关键区域的年平均经向热输送(单位:1015 W) Table 1 Annual mean meridional heat transport in the critical areas(1015 W)
5 结论

使用中国科学院大气物理研究所发展的海洋环流模式LICOM,通过三个试验,分别为原模式自带强迫场驱动下的试验(试验W),以及将原模式自带的OMIP和WOA09强迫场资料依次替换为NCEP的风应力强迫资料和NCEP的热力强迫资料的两个试验(试验M和试验N),对比了不同强迫场强迫下海洋物理场的模拟结果差异,分析了热力和动力强迫场影响海洋模式模拟结果的不同途径。主要结论如下:

(1)NCEP风应力总体比OMIP资料偏弱,较弱的风应力导致较弱的环流场和海洋内部输送,通过环流场的改变又进一步影响了试验M的温盐结构:对海表温度来说,赤道附近风应力的减弱通过减弱赤道太平洋上升流而导致赤道太平洋海表温度比试验W高0.4°C以上;流场的减弱使得海水温度的垂直输送变弱,因而除表层外,整层海洋的温度偏低,尤其在50 m以下的热带Ekman输送区,受赤道两侧翻转变弱的影响(经向流函数比试验W最大弱10 Sv左右),温度最低比试验W低1.4°C以上;北大西洋冬季风应力的偏弱,也使得试验M的北大西洋深水偏弱了1.0 Sv以上,导致北大西洋深水输送区海水温度偏低超过0.4°C。盐度因南极中层水和北大西洋深水形成偏弱导致在这些水团的覆盖区或下沉区有所增加,其他高盐水团覆盖区则盐度模拟值有所降低。与试验W相比,试验M模拟的流场强度以及热输送能力更弱,也更低于基于观测的结果,因而,尽管对中层水覆盖区的温盐结果有所改善,但在其他海区尤其是在深海则增大了与观测资料的偏差。

(2)NCEP在极区的海表温度低于WOA09,这使得北大西洋深水和南极底层水的形成和输送都有所增强,有利于海洋内部温度的增加。对盐度来说,受水团源区盐度不同的影响,试验N在深海的盐度因南极底层水的增强而有所增加,但在北半球高纬度海区则因北大西洋深水生成强度的增强而减小。此外,NCEP相对OMIP较弱的非短波辐射使得副热带下沉区的海表温度偏高,继而使得副热带次表层海水温度偏高,但因减弱了海水的下沉,使得大洋内部副热带下沉区的海水盐度偏低。与试验M和试验W相比,试验N缩小了南大洋、北冰洋部分海域以及副热带大洋东部海表温度模拟结果与观测资料的偏差,也改进了深海温度以及盐度偏低的问题,在一定程度上弥补了因风应力偏弱导致的试验M热输送偏低的问题,说明NCEP的热力强迫资料更适合本版本LICOM的使用。

通过三个试验的对比,说明OMIP风应力资料与NCEP的海表温度资料更有利于改善模拟结果,但需要指出的是,这样的结果对于模式本身有一定的依赖性,对于不同的海洋模式,不同强迫场驱动下得到的模拟结果与观测资料的差异可能有所改变,但其内在的机制可为模式的发展提供有益的参考。

参考文献
[1] Bryden H L, Roemmich D H, Church J A. 1991. Ocean heat transport across 24°N in the Pacific[J]. Deep Sea Research Part A. Oceanographic Research Papers, 38 (3): 297-324.
[2] Carton J A, Chepurin G, Cao X H, et al. 2000. A simple ocean data assimilation analysis of the global upper ocean 1950-95. Part I: Methodology[J]. Journal of Physical Oceanography, 30 (2): 294-309.
[3] Chai F, Liu G M, Xue H J, et al. 2009. Seasonal and interannual variability of carbon cycle in South China Sea: A three-dimensional physical- biogeochemical modeling study[J]. Journal of Oceanography, 65 (5): 703-720.
[4] Chaudhuri A H, Ponte R M, Forget G, et al. 2013. A comparison of atmospheric reanalysis surface products over the ocean and implications for uncertainties in air-sea boundary forcing[J]. J. Climate, 26 (1): 153- 170.
[5] 陈光泽, 张铭, 李崇银. 2011. 表层洋流对外强迫响应敏感度的数值研究[J]. 大气科学学报, 34 (2): 199-208. Chen Guangze, Zhang Ming, Li Chongyin. 2011. Simulation studies on the response sensitivity of sea surface flow to external forcing[J]. Trans. Atmos. Sci. (in Chinese), 34 (2): 199-208.
[6] 储敏, 徐永福, 李阳春. 2012. 全球海洋环流模式对自然14C 的模拟[J]. 海洋学报, 34 (6): 217-227. Chu Min, Xu Yongfu, Li Yangchun. 2012. Simulation of natural 14C in a global ocean general circulation model[J]. Acta Oceanologica Sinica (in Chinese), 34 (6): 217-227.
[7] Cunningham S A, Alderson S G, King B A, et al. 2003. Transport and variability of the Antarctic circumpolar current in drake passage[J]. J. Geophys. Res. 108 (C5), doi:10.1029/2001JC001147.
[8] Doney S C, Lindsay K, Caldeira K, et al. 2004. Evaluating global ocean carbon models: The importance of realistic physics[J]. Global Biogeochemical Cycles, 18 (3), doi:10.1029/2003GB002150.
[9] Dutay J C, Bullister J L, Doney S C, et al. 2002. Evaluation of ocean model ventilation with CFC-11: Comparison of 13 global ocean models[J]. Ocean Modelling, 4 (2): 89-120.
[10] England M H. 1993. Representing the global-scale water masses in ocean general circulation models[J]. J. Phys. Oceanogr., 23 (7): 1523-1552.
[11] Ganachaud A. 2000. Large scale oceanic circulation and fluxes of freshwater, heat, nutrients, and oxygen[D]. Ph. D. thesis, Massachussetts Institute of Technology/Woods Hole Oceanographic Institution.
[12] Gregg W, Casey N, Rousseaux C. 2012. Global surface ocean carbon estimates in a model forced by Merra[R]. NASA Technical Report Series on Global Modeling and Data Assimilation: 31.
[13] 何晏春, 郜永祺, 王会军, 等. 2012. 2011 年 3 月日本福岛核电站核泄漏在 海洋中的传输[J]. 海洋学报. 34 (4): 12-20. He Yanchun, Gao Yongqi, Wang Huijun, et al. 2012. Transport of nuclear leakage from Fukushima Nuclear Power Plant in the North Pacific[J]. Acta Oceanologica Sinica (in Chinese), 34(4): 12-20.
[14] Holfort J, Siedler G. 2001. The meridional oceanic transports of heat and nutrients in the South Atlantic[J]. J. Phys. Oceanogr., 31 (1): 5-29.
[15] Hunke E C, Holland M M. 2007. Global atmospheric forcing data for Arctic ice-ocean modeling[J]. Journal of Geophysical Research, 112: C04S14, doi:10.1029/2006JC003640.
[16] Josey S A, Kent E C, Taylor P K. 2002. Wind stress forcing of the ocean in the SOC climatology: Comparisons with the NCEP-NCAR, ECMWF, UWM/COADS, and Hellerman and Rosenstein datasets[J]. J. Phys. Oceanogr., 32 (7): 1993-2019.
[17] Large W G, Yeager S G. 2004. Diurnal to decadal global forcing for ocean and sea-ice models: The data sets and flux climatologies[R]. National Center for Atmospheric Research Technical Note NCAR/TN-460+STR.
[18] Li Yangchun, Xu Yongfu. 2012. Influences of two air-sea exchange schemes on the distribution and storage of bomb radiocarbon in the Pacific Ocean[J]. Marine Chemistry, 130: 40-48.
[19] 刘海龙, 俞永强, 李薇, 等. 2004. LASG/IAP 气候系统海洋模式(LICOM1.0)参考手册[M]. 北京: 科学出版社, 107pp. Liu Hailong, Yu Yongqiang, Li Wei, et al. 2004. LASG/IAP Climate System Ocean Model (LICOM 1.0): User Manual (in Chinese)[M]. Beijing: Science Press, 107pp.
[20] Liu Hailong, Lin Pengfei, Yu Yongqiang, et al. 2012. The baseline evaluation of LASG/IAP climate system Ocean Model (LICOM) version 2[J]. Acta Meteor. Sinica, 26 (3): 318-329.
[21] Liu Hailong, Zhang Xuehong, Li Wei, et al. 2004. An eddy-permitting oceanic general circulation model and its preliminary evaluations[J]. Advances in Atmospheric Sciences, 21 (5): 675-690.
[22] Lumpkin R, Speer K. 2007. Global ocean meridional overturning[J]. J. Phys. Oceanogr., 37 (10): 2550-2562.
[23] 马浩, 王召民, 史久新. 2012. 南大洋物理过程在全球气候系统中的作用[J]. 地球科学进展, 27 (4): 398-412. Ma Hao, Wang Zhaomin, Shi Jiuxin. 2012. The role of the southern ocean physical processes in global climate system[J]. Advances in Earth Science (in Chinese), 27(4): 398-412.
[24] Macdonald A M. 1998. The global ocean circulation: A hydrographic estimate and regional analysis[J]. Progress in Oceanography, 41 (3): 281- 382.
[25] McPhaden M J, Zhang D. 2002. Slowdown of the meridional overturning circulation in the upper Pacific Ocean[J]. Nature, 415 (6872): 603-608.
[26] Oberhuber J. 1988. An Atlas Based on the “COADS” Data Set: The Budgets of Heat, Buoyancy and Turbulent Kinetic Energy at the Surface of the Global Ocean[M]. Hamburg: Max-Planck Institute.
[27] Onogi K, Tsutsui J, Koide H, et al. 2007. The JRA-25 reanalysis[J]. J. Meteor. Soc. Japan, 85 (3): 369-432.
[28] Röske F. 2001. An atlas of surface fluxes based on the ECMWF re-analysis— A climatological dataset to force global ocean general circulation models[R]. Report No. 323, Max-Planck-Institut für Meteorologie, Hamburg, pp. 1-31.
[29] Rizal S, Damm P, Wahid M A, et al. 2012. GENERAL circulation in the Malacca strait and Andaman sea: A numerical model study[J]. American Journal of Environmental Sciences, 8 (5): 479-488.
[30] Roemmich D, Gilson J, Cornuelle B, et al. 2001. Mean and time-varying meridional transport of heat at the tropical/subtropical boundary of the North Pacific Ocean[J]. J. Geophys. Res., 106 (C5): 8957-8970.
[31] Talley L D, Reid J L, Robbins P E. 2003. Data-based meridional overturning streamfunctions for the global ocean[J]. J. Climate, 16 (19): 3213-3226.
[32] Uchimoto K, Nakamura T, Nishioka J, et al. 2011. Simulations of chlorofluorocarbons in and around the Sea of Okhotsk: Effects of tidal mixing and brine rejection on the ventilation[J]. J. Geophys. Res., 116 (C2), doi:10.1029/2010JC006487.
[33] 王东晓, 刘雄斌, 王文质, 等. 2004. 理想海底地形的南海海洋经向翻转数值模拟[J]. 科学通报, 49 (5): 480-486. Wang Dongxiao, Liu Xiongbin, Wang Wenzhi, et al. 2004. The numerical simulation of meridional overturning of the South China Sea with realistic topography[J]. Chinese Science Bulletin (in Chinese), 49(5): 480-486.
[34] 王璐, 周天军, 刘海龙, 等. 2011. 两种热通量边界条件对热带太平洋海 温模拟的影响[J]. 海洋学报, 33 (4): 9-18. Wang Lu, Zhou Tianjun, Liu Hailong, et al. 2011. Comparison of two thermal forcing schemes in a global ocean model over tropical Pacific Ocean[J]. Acta Oceanologica Sinica (in Chinese), 33(4): 9-18.
[35] Xu Yongfu, Li Yangchun, Chu Min. 2013. A global ocean biogeochemistry general circulation model and its simulations[J]. Advances in Atmospheric Sciences, 30 (3): 922-939.
[36] 杨阳, 周伟东, 董丹鹏. 2007. 大洋环流的诊断计算[J]. 海洋通报, 26 (6): 3-8. Yang Yang, Zhou Weidong, Dong Danpeng. 2007. Diagnostic calculation of the oceanic circulation[J]. Marine Science Bulletin (in Chinese), 26(6): 3-8.
[37] 俞永强, 李超, 王东晓, 等. 2011. 暖池季节变化的数值模拟及其对海表热力和动力强迫的敏感性[J]. 热带海洋学报, 30 (1): 1-10. Yu Yongqiang, Li Chao, Wang Dongxiao, et al. 2011. Numerical simulation of seasonal cycle in the warm pool and its sensitivity to surface heat flux and momentum forcing[J]. Journal of Tropical Oceanography (in Chinese), 30(1): 1-10.
[38] 张学洪, 俞永强, 周天军, 等. 2013. 大洋环流和海气相互作用的数值 模拟讲义[M]. 北京: 气象出版社, 298pp. Zhang Xuehong, Yu Yongqiang, Zhou Tianjun, et al. 2013. Lecture Notes on Numerical Simulations of Ocean Circulation and Air-Sea Interaction (in Chinese)[M]. Beijing: China Meteorological Press, 298pp.
[39] 赵琦, 陈中笑, 徐永福, 等. 2012. 全球海洋CFC-11吸收对传输速度 的敏感性[J]. 大气科学, 36(6): 1253-1268. Zhao Qi, Chen Zhongxiao, Xu Yongfu, et al. 2012. Sensitivity of CFC-11 uptake in a global ocean model to air-sea gas transfer velocity[J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences (in Chinese), 36 (6): 1253-1268.