南海海表盐度异常分布特征分析

万道静，李洪平

（1.中国海洋大学 信息科学与工程学院 海洋技术系，山东 青岛 266100）

南海海表盐度异常分布特征分析

万道静1，李洪平1

（1.中国海洋大学 信息科学与工程学院 海洋技术系，山东 青岛 266100）

利用最小二乘法线性拟合和EOF分析等方法对1980～2011年共32 a的SODA月平均海洋同化数据进行处理与分析，探讨了南海海表盐度的时空分布特征。分析结果显示，从1980～2011年，南海海表盐度有不断下降的趋势，并且存在周期性波动特征，以及明显的季节变化和年际变化。在不同海域异常变化不同，南部和北部异常变化较高且呈反相关；靠近大洋和陆地一侧的异常变化高，中部异常变化较低。

南海；海表盐度异常；分布特征；EOF分析

海表盐度（sea surface salinity，SSS）是描述海洋基本性质的关键变量之一，对其分布和变化规律的研究有助于了解全球水循环以及海气间相互作用对全球气候的影响[1-3]。Dickson等[4]认为表层低盐度入侵对驱动温盐环流和径向热传输的深对流层有影响。盐度影响海水密度，进而支配海洋环流和气候，而盐度变化主要是由降水、蒸发、径流和冰冻结及融化引起的。

南海接近赤道，位于太平洋边缘，是西太平洋最大的半封闭深水海盆。其特殊的地理位置与气候特征决定了南海地区SSS对南海环流以及海气之间的相互作用具有重要的影响[5,6]。郭敬等[7]利用1950～2012年的WOD05盐度数据对南海混合层盐度的季节变化影响因素进行了分析，得出整个南海混合层盐度季节变化的主要影响因素是降雨量和水平平流。曾丽丽等[8]通过对南海南部、北部航测盐度资料的研究，分析了夏季风期间降雨对南海上层盐度影响的可能性；王凡等[9]根据“南海季风试验”期间的CTD考察资料，分析了1988年夏季风爆发前后南海主要断面的温盐结构及变化特征；王东晓等[10]得出在夏季风持续强迫下上层环流体现出显著的季风性海洋环流特征，南海夏季温盐水平分布随深度有显著变化。李秀珍等[11]利用1967～2001年共35 a的SODA（simple ocean data assimilation）月平均同化资料探讨了南海不同海域盐度对南海夏季风爆发以及季风强度的响应关系，结果表明它们之间密切相关。

1 数据来源和方法

本文所用数据来自于美国马里兰大学（UMD）和美国德州农工大学（TAMU）共同研制开发的简单海洋数据同化资料SODA月平均海水盐度数据集。该资料是由全球简单海洋资料同化系统分析得到的再分析产品，采用了随机连续估计理论和质量控制方法，比如邻近点检验法、“预报值-观测值”差值检验、卡尔曼滤波、四维变分等多种方法来减小误差，以保证资料的准确度、可用性和可信度[12]。

SODA月平均海洋同化数据每个文件包含当月的月平均海洋数据。数据的水平空间分辨率为0.5°×0.5°；水平空间覆盖范围是0.25°～359.75°E 、75.25°S～89.25°N，因此在经、纬度上的格点数分别为720和330；垂直方向上的分辨率为不等间距，共40层，深度分别为5、15、25、35、46、57、70、82、96、112、129、148、171、197、229、268、317、381、465、579、729、918、 1 139、1 378、1 625、1 875、2 125、2 375、2 624、2 874、3 124、3 374、3 624、3 874、4 124、4 374、4 624、4 874、5 124、5 374（单位：m）；包含7个变量：温度（temp）、盐度（salt）、维向海流速度（u）、径向海流速度（v）、垂向海流速度（w）、维向海表风应力（taux）、径向海表风应力（tauy）、海表面高度（ssh）。

为了能够较好地分析南海海水表层的盐度异常，文中选取的盐度月平均数据集为：时间跨度从1980-01～2011-12，共32 a（384个月）；空间范围为 0°～25°N、100°～125°E；深度为5 m。先剔除异常数据（处理掉陆地数据的无效值），由32 a的逐月SSS数据得到气候态的月平均SSS，再用逐月SSS减去气候态的月平均值，得到海表盐度异常值SSS的变化趋势。使用最小二乘法对SSS异常进行线性拟合，分析南海SSS的变化趋势。然后对SSS异常作EOF分析，得到SSS异常的空间分布和时间系数，探讨南海SSS异常的分布特征。

2 分析与讨论

2.1 变化趋势分析

将1980-01～2011-12的南海SSS月平均数据进行距平化处理，去掉年周期信号后绘制SSS异常趋势图，并进行最小二乘法线性拟合，得到如图1所示的整个南海SSS异常变化趋势图。从总体来看，在这32 a间，整个南海的海表盐度存在周期性波动特征，并且有不断下降的趋势。前230个月（1980-01～1999-02），南海SSS的正异常较多，负异常较少；其中，最大正异常值为0．365 5，出现在1983-12；最大负异常值为-0．215 9，出现在1989-04。从2000-02之后，南海SSS的负异常值较多，且负异常值较大，正异常值较少；其中，最大负异常值为-0．347 5，出现在2009-05；而最大正异常值为0．266 1，出现在2005-06。从数据可知，从1980～2011年，南海SSS呈缓慢下降的趋势。

2.2 EOF分析

图1 1980～2011年南海SSSA变化图

利用Matlab编程对南海SSS异常进行EOF分解，并对得到的空间分布和相应的时间系数进行分析讨论。经过显著性检验，前6个模态均在95%的置信度水平下。从表1可以看出，南海SSS异常的前6个模态累计方差贡献率占总方差的55．75%。其中，前4个模态之间存在显著性差别，第4模态和第5模态之间没有显著性差别。为了探讨南海SSS异常的时空分布特征，在本文中只取前 3个模态进行分析。

表1 前6个模态的方差贡献率/%

经过计算可知，第1模态的方差贡献率解释了总方差的20．42%，反映了南海SSS近32 a来的主要分布和变化趋势。从图2a可以看出，第1模态下SSS异常值在整个南海海域呈现负相关，表明南海SSS在空间分布上的变化具有良好的整体一致性，升高和降低的变化是同位相的。SSS异常变化比较明显的地方分布在邻近香港和澳门附近海域、吕宋岛附近海域、民都洛海峡、马来西亚一侧海域、南沙群岛西侧海域，基本上都是靠近大陆架一侧，表现为强负值区。靠近大陆架一侧海域SSS变化的影响因素主要考虑的是河流径流注入量，不同维度南海SSS则是主要受到降雨量和蒸发量关系的影响[7]。图2b为第1模态空间分布所对应的时间系数。空间分布所对应的时间系数代表了盐度异常空间分布的时间变化特征[13]。通过图2可以发现，时间系数为正值时反映出整个南海的SSS上升，时间系数为负值时反映出整个南海的SSS下降。1980～1984年、1986年下半年～1988年、1989年下半年～1995年底、1997年下半年～1998年上半年、2005～2008年、2010～2011年上半年，南海SSS基本为上升阶段；其他时间段为下降阶段。从整个时间序列上来看，南海SSS异常的上升幅度基本上一直在降低，而下降幅度先增高后降低再增高。由此可见，从1980～2011年，虽然南海SSS存在明显的季节变化和年际变化，但整个南海SSS基本上一直在降低，符合图1中表现的SSS异常变化趋势。

图2 南海SSSA第1模态

图3、4表示的是南海SSS异常经EOF分解得到的第2模态向量和第3模态向量的空间分布和时间系数。第2模态和第3模态分别占总方差的13．57%和8．31%。由图3a可知，第2模态下南海SSS异常值在空间分布上由西北到东南方向呈现带状分布递减，北部湾、海南岛东侧以及广东省大陆架一侧海域的海表盐度被一片强正值控制，说明南海北部SSS变化较大；南海中部SSS异常由南北两侧向中部收敛，说明SSS的变化不大；在南海东部巴拉巴克海峡、民都洛海峡一带被强负值控制，说明SSS变化较大。结合图3b可以看出，当时间系数为正值时，南海中部海域以北SSS上升幅度大，所以SSS较大，以南SSS下降幅度大，所以SSS较小，导致南海中部海域以北的SSS大于以南的SSS。从1988～1997年，时间系数基本为正值，说明这段时间的南海北部的SSS基本上呈上升趋势，南海南部的SSS基本呈下降趋势；当时间系数为负值时，南海中部海域以北SSS下降幅度大，以南SSS上升幅度大。其中，从2008年下半年～2010年底，南海北部SSS呈下降趋势，南海南部SSS盐度呈上升趋势，到2010年夏季时间系数为最大负值，说明夏季风或强降雨导致盐度发生很多变化[8]。综合以上，说明南海西南海域与东北部海域的SSS异常变化基本上呈反相关。

在第3模态下（图4a），南海SSS异常的空间分布呈现的是东北方向到西南方向的递增，结合其所对应的时间序列（图4b）发现，时间系数为正值时，蓝色区域SSS高于红色区域SSS，时间系数为负值时，蓝色区域SSS异常低于红色区域SSS，南海东部与西部基本上呈反相关。与第2模态下的空间分布和时间序列相对比，第2和第3的空间分布基本上是相反的，而时间序列也基本上是相反的。这说明同一时期，这2个模态下南海SSS在东北海域的变化小于西南海域，或者大于南海南部的变化。总体上表示了南海北部与南部SSSA变化呈反相关，中部SSS基本上变化不大的分布特征。

图3 南海SSSA第2模态

图4 南海SSSA第3模态

3 结 语

本文利用SODA月平均海洋同化数据，通过EOF分析等方法评估了南海SSS在时间和空间上的分布特征。结果显示，在消除年周期的基础上，从1980～2011年，南海SSS存在波动性的上升和下降，但是总体上是下降的趋势。EOF第1模态分析说明，南海SSS具有同相位的变化，整体上呈下降的趋势，考虑到河流径流注入量和来自大洋的寒暖流，靠近大洋一侧的SSS和靠近陆地一侧SSS异常变化高；第2、3模态EOF分析说明不同海域的SSS异常变化是有差别的，主要分布为在南海北部和南部SSS异常变化大且呈反相关，在南海中部SSS异常变化小。通过分析南海SSSA的分布特征，为下一步南海SSS卫星遥感数据的反演工作提供了一定的研究基础。

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P237.9

B

1672-4623（2015）02-0042-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2015.02.016

万道静，硕士，研究方向为海洋地理信息系统。

2014-03-11。

项目来源：国家重点基础研究发展计划资助项目（2009CB723903）。