夏季长江口上升流外文翻译资料

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夏季长江口上升流

Xingang Luuml;,1,2 Fangli Qiao,1,2 Changshui Xia,1,2 Jianrong Zhu,3 and Yeli Yuan1,2

2005年8月25日收到; 2006年1月1日修订; 2006年3月8日接受; 2006年7月19日出版。

采用数值模拟方法研究了长江口和附近海域夏季上升流的形成机制。首先,利用巡航观测、卫星海面温度(SST)和SST气候资料，证实了这一现象的持续性特征。然后，利用海洋科学与数值模拟相结合的波浪-潮汐-环流耦合数值模型对上升流模式进行了模拟。在此基础上，设计了一套数值实验，探讨了引起上升流的主要机理。结果表明，潮汐混合作用在引起上升流过程中起主导作用。在近海水域，强烈的潮汐混合会造成相当大的横向密度梯度。上升流是二次环流的一个分支，它是由横向锋密度梯度激发的。地形也对上升流产生了深远的影响，它引导底层水流向上上升，在位置和强度上调节潮锋。除了潮汐和地形，其他动力因素也会改变局部上升流的强度。长江流量(YRD)和台湾暖流(TWC)分别是YRE和舟山附近上升流的部分原因。风对上升流的影响较小。在舟山群岛附近的沿海水域，风的作用减弱了TWC对大陆架的侵蚀，对上升流产生了负面影响，可能超过了Ekman抽吸的积极作用。

引文：Luuml;, X., F. Qiao, C. Xia, J. Zhu, and Y. Yuan (2006), 夏季长江口上升流，J。Geophys。RES。, 111, C11S08, doi:10.1029/2005JC003250.

1. 简介

[2]上升流与营养物富集事件密切相关，如浮游植物的大量繁殖和随之而来的浮游动物的大量繁殖，以及赤潮(有害藻华)。因此，它对大陆架地区的渔业和生态环境有着很大的影响。在世界第三大河长江入海口附近海域，5 - 8月赤潮频发，约占我国赤潮总记录的四分之一[Zhou et al.， 2001]。认为上升流是东海赤潮发生的重要诱因[Wang and Huang, 2003; Zhao et al., 2003]。然而，前人对福建和浙江沿海上升流的研究较多[Hu et al.， 1980; Pan et al.,1985;Yan et al，1997]。对这条河流上升流的研究很少。这种现象的持续需要进一步加以证实。研究引起上升流的机制也很重要。

[3] Zhao[1993]通过对YRE外的一次巡航调查，对温度、盐度、溶解氧(DO)数据进行了分析，并与其他历史观测数据进行对比，指出了上升流的存在。Zhu[2003]通过数值试验研究了YRE附近的上升流，提出在北部海底谷(图1)斜压效应是上升流的主要原因，而在南部TWC侵入(正压效应)是主要原因

。

图1所示。(a)研究区图表。相对位置在插图中显示为实心正方形。虚线以米表示等压线。黑色实线、圆点和两个箭头分别表示巡航路线、站点和方向。四个截面用红线表示。(b)研究区底部地形三维图。

[4]根据前人的研究，上升流的形成机制是多种多样的。强烈的海流经常侵入大陆架，并以垂直速度分量沿坡向上升。Rochford[1975]认为东澳大利亚海流的侵入是沿东澳大利亚海岸养分富集的主要来源。地形被认为是海岸上升流的一种机制。Peffley和O Brien[1976]研究了底部起伏对俄勒冈附近上升流环流的影响，认为地形变化对沿海岸上升流结构的形成至关重要。Rodrigues和Lorenzzetti[2001]发现，地形和海岸线几何形状对巴西东南海岸上升流的位置和大小都有影响。在世界上许多沿海海洋中，风力作为上升流的一个重要动力因素被普遍接受。在一些强而稳定的信风区，如秘鲁海岸[Fahrbach and Brockmann, 1981]和瓜基拉海区[Andrade and Barton, 2005]，风在产生上升流中起着至关重要的作用。浙江沿海水域上升流的成因主要是风的强迫作用和地形作用[Pan et al.， 1985;罗和宇，1998]。除这些因素外，回归气压潮的非线性效应也被认为是上升流的驱动机制[Luo et al.， 1998;Yan等，1997]。地形和强潮汐混合的组合提供了在新斯科舍省西南部的Cape Sable产生上升流的机制，在那里发现了强潮流和底部地形的大变化[Tee et al.， 1993]。对于YRE附近的水域，由于地形、潮汐和陆架环流系统的复杂性，上升流的可能机制可能是多种形式的，这将在2.1节中进行阐述

[5]在本文中，我们试图结合巡航观测、卫星图像和海温资料，证明YRE上升流在北方夏季及其附近水域的持续特征。在此基础上，对上升流过程进行了数值模拟。在模拟的基础上，设计了5个数值实验，确定了研究区上升流的主要机制。

2 方法

2.1 研究区域

[6]如图1a所示，研究区域包括部分黄海和ECS。可以看到，密集的等深线位于离岸水域较浅50米以下，反映了图1b所示的最陡地形。大量的小岛和海底深谷也是海底的特征。海底谷位于YRE附近，从东南向西北延伸。在海底谷的西侧，海底比北侧更陡。

[7]研究区电流系统和热盐结构复杂。大陆架环流系统主要由两股水流组成:长江稀释水(YRDW)和TWC。这两股潮流的性质完全不同。前者是长江径流与咸水混合形成的，具有盐度低的特点。TWC在夏季稳定地向北流动，从黑潮支流和台湾海峡输送具有深海性质的水。在北方夏季TWC受西南季风增强。扬子江流量通常在6月下旬至8月达到[Beardsley et al.， 1985](也列于表1)，在扬子江口附近，低密度稀释水漂浮在高盐度海水之上，形成了羽流锋。这两种完全不同的水混合在一起，可能对上升流产生重大影响。研究区还显示了强烈的潮汐信号。主要的半日潮波从东南向永暑礁和杭州湾传播。在YRE附近，平均潮高为2.66 m，最高潮高为4.62m [Yang et al.， 2001]。

2.2 数据

2.2.1 实地观察

[8]由国家重点基础研究项目海洋环流项目资助，由R/V海洋监测40号于2000年8月在研究区进行巡航调查。邮轮于2000年8月3日开始，为期20天。游船沿海岸由北纬29度至32度，离岸由东经122.068度至东经124.5度(图1a)。在这次航行中，69个模型由海鸟SBE-25 CTD(传导-温度-深度)剖面仪完成。采用多参数环境监测系统仪器(YSI 6600)获取温度、盐度、溶解氧、叶绿素a, 69个浇注位置同时使用CTD和YSI 6600。CTD测量时间间隔为0.25秒，YSI仪器测量时间间隔为5秒。

表1。长江月平均流量

2.2.2 卫星数据

[9]携带寒冷的深水向上，强烈的上升流往往到达海面，形成海温锋，这在卫星海温图像中表现得较为明显。本研究利用卫星数据，包括合成卫星图像和喷气推进实验室(JPL)候海温资料，验证了寒带夏季YRE及邻近海域上升流的持续存在。海温9.28 km分辨率的五候气候学资料来源于美国国家海洋和大气管理局(NOAA) AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) ocean Pathfinder 1985 - 1999年的数据。SST合成卫星图像来自NOAA AVHRR日常基地，由韩国海洋数据中心(KODC)提供。

2.3 数值实验

2.3.1 模型描述

[10]本研究中使用的数值模型是MASNUM波浪 - 循环耦合模型[Qiao et al。，2004a]。耦合模型的循环部分基于普林斯顿海洋模型（POM）。
[11] POM是一个三维的原始方程，自由表面模型。模型描述的全部细节可以在Blumberg和Mellor [1987]中找到。简而言之，POM im- mentss -垂直坐标，在水平方向Arakawa C网格上求解方程 [Mesinger和Arakawa，1976]。水平时间差分是显式的，而垂直差分是隐式的。 POM的一个重要特征是Mellor-Yamada二阶湍流闭合子模型的嵌入，它提供了垂直混合系数[Mellor和Yamada，1982]。
[12]这种湍流闭合方案的一个常见问题是低估了表面混合和混合层深度[Kantha和Clayson，1994]。因此，与观测结果相比，数值模拟的SST通常太高，季节性温跃层深度太浅，特别是在夏季。乔等人。 [2004b]表明，表面波诱导混合在调节上层海洋的温度分布中起着重要作用。使用MASNUM波数谱模型[Yuan et al。，1992; Yang et al。，2005]，耦合模型引入了波浪引起的混合项Bv，并将其加到通过MOMor-Yamada方案在POM中计算的垂直粘度和扩散系数。以这种方式，波诱导混合体现在MASNUM耦合模型中。这种改进在上层海洋中产生比没有Bv的模型更合理的温度结构[Qiao et al。，2004a]。

2.3.2 模型配置

[13]为了减小边界失真，模型域(24°N – 41°N, 117°30E – 132°30E)被配置为比研究区域大得多的区域，侧向边界远离YRE。模型域包括渤海、黄海、大部分ECS和西北太平洋部分地区(图2)，水平分辨率为1°/6* 1°/6，垂直分辨率为16 sigma。

[14]考虑季风驱动、长江径流、热流输入、潮汐和开放边界流入等物理过程。每月风应力和净热流数据气候学取自综合海洋-大气数据集(COADS) [da Silva et al.， 1994]。利用大同观测站35年记录的月平均流量，将长江径流作为入流边界条件(表1)，热流为哈尼型[Haney, 1971]。辐射条件用于开放边界速度包括潮流[Xia et al.， 2004a]。由于研究区以M2型潮汐力为主，且欧拉剩余流的推导较为方 便，故仅将M2型潮汐力计算在内。将Xia等[2004b]的0.5°* 0.5° 全球结果插值到1°/6*1°/6模型网格中，得到侧边界条件。

[15]根据0.5°*05°全球模型结果[Xia et al.， 2004b]和Levitus[1982]年平均温度和盐度数据，用速度和海平面初始化模型。考虑到热盐调节过程缓慢，该模型集成了6年时间充分自旋。模型年由360天(每月30天)组成，第361天对应于1月1日。经过6年的自旋向上，1月1日的输出被存储为进一步时间集成的初始字段。数值实验在1月1日至9月1日进行了时间上的综合，并利用8月1日的模型结果对上升流进行了研究。

表2 数值实验方案进行了总结

Y表示在模型中考虑效果，N表示效果被排除在模型之外。

翻译时出错在研究区域，10至50米之间的地形设定为50米。

2.3.3 实验方案

[16]如2.1节所述，潜在上升流在YRE附近地区，由于复杂的动力和热盐环境，各种机制可能共存并相互作用。五个实验(表2)分别考察了长江流量、TWC、风力、潮汐和地形对上升流的影响。以模型的仿真运行为控制测试;在控制试验的基础上，首次对比试验的布置是关闭长江流量，以消除其影响。这个实验简称为Case NoYRD。类似地，其他实验分别称为Case NoTWC、Case NoW、Case NoT和Case NoTopo。对于NoTopo情况，对模型配置的唯一修改是将水深10 - 50 m设为均匀值50 m，以消除陆架坡度的影响。低于10米或低于50米的水深保持不变。对于其他三种情况，TWC、风力和潮汐的影响分别被移除，同时保持其他物理过程的完整性。

[17]为了量化各动力因素对上升流的影响，我们以上升流引起的垂直水质量通量通过10 m水平作为指标。将控制试验的垂直通量与试验的垂直通量进行对比比较，可以大致评价相应因素对上升流的影响。

3. 结果

3.1 上升流的证据

3.1.1 来自巡航观测的证据

[18]选取三个纬向和一个经向横断面，详细展示巡航调查结果。为方便起见，沿32°N、31.5°N、31°N的纬向横断面和沿122.5°N的经向横断面分别命名为I、II、III、IV节(图1a)。

[19]从图3和图4可以推断出上升流信号，以及YRDW和TWC的流动模式。在横截面I上(图3a和图3b)， YRDW羽流和背景水明显被稠密等温线和等盐度线划分。狭窄的淡水核心位于东经122.8°E附近，盐度极低，温度较高，为YRDW轨道轴线。图3a和图3b的另一个显著特征是，等温线和等盐度线沿底部斜坡沿海岸上升到地表以下5米，原本光滑的等温线变成拱形。YRDW羽流深度由东向西递减，可能是受TWC深水和YRDW路径的抬升作用。123°E条件下，以31 psu等值线作为稀释水的阈值，YRDW羽流最大厚度为10 m, 122.3°E条件下逐渐下降到不足5 m。Mao et al[1963]提到过这种现象，Zhao[1993]从上升流的角度对其进行了探讨。第二部分(图3c和3d)的温度和盐度结构与第一部分相似，只是稀释水的位置更靠近岸边。很明显，海底峡谷中寒冷的咸水沿底部斜坡上涌。

[20]沿31°N断面的上升流异常明显(图3e和图3f)。夏季深水TWC的温度和盐度基本稳定，全年保持在16°C - 23°C和3

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