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南部海洋涡旋对风、云和降雨的影响

I. Frenger, N. Gruber, R. Knutti and M. Muuml;nnich

由于海洋的湍流性质，中尺度漩涡是无处不在的。这些瞬态和近似圆形的海洋表面温度锋面对上覆大气的影响不是众所周知的。据报道，墨西哥湾流等静止锋导致了明显的大气变化。然而，除了风和某种程度的云之外，还没有系统地确定短暂海洋涡旋对大气的影响。在这里，我们利用卫星数据，研究了南大洋60多万个涡旋的大气状况。研究表明，海洋涡旋会对局部近地表风、云的性质和降水量产生影响。观测到的大气变化模式与海洋涡旋引起的海面温度异常改变大气边界层湍流的机制是一致的。在气旋涡旋的影响下，这种变化会导致近地表风减弱，云层和含水量下降，降雨量减少。我们的结论是，短暂的中尺度海洋结构可以显著地影响尺度更大的大气低压系统，这些系统在所研究的纬度上迅速通过。

虽然海洋和大气构成一个密切相互作用的系统，但一般认为这些相互作用主要发生在全球天气范围内。在这些尺度上，大气通过浮力变化和风输入的动量驱动海洋，海洋通过热量和水分通量影响大气。

然而，海洋和大气在中尺度上相互作用的强度尚不清楚，特别是在温带。目前已知的是，中尺度海面温度(SST)异常与近地表风和反照率具有全球相关性。观测到不同的海湾流圈和大尺度锋(如半永久Agul有回流)同时发生的风和云的变化。此外，墨西哥湾流和黑潮的降雨量也发生了与sst有关的变化

然而，大型锋的数量要多于中尺度涡旋，中尺度涡旋支配着海洋的动能，通常以海温异常为特征。尽管海温异常十分普遍，但与这些非平稳中尺度海温异常有关的系统大气扰动却知之甚少。在这里，我们缩小了这个差距，并在观测的基础上展示了海洋中尺度涡旋如何通过改变风、云和降雨影响大气。

我们的分析是基于在一段七年多的时间内(2002年6月到2009年11月)识别位于30◦以南地区的600000个海洋漩涡。为了识别海洋涡旋，我们采用了一种基于okubo - weiss 参数的标准检测方法，每周绘制卫星获得的海平面异常地图(详见方法部分)。对于每一个至少被两次探测到的涡旋，我们将卫星获得的海表温度和大气数据(风速和方向、云量、液云含水量、降雨率和降雨概率)进行对比分析。

大多数已识别的涡旋位于南极强环极流的锋区，特别是在印度洋和太平洋扇区(图1a)，气旋和反气旋都发生在同一区域。我们发现，在检测到的涡流数量及其对大气的影响方面，其季节性相对较小。因此，我们只分析和提出长期的平均结果。探测到的涡旋平均核心半径约为40 km，移动速度超过每周20公里,特点是具有minus;0.5°C的海温异常的气旋(冷芯)涡旋,和 0.5°C的反气旋(暖芯)涡旋。这些海温异常引起了足够大的异常海气热通量，从而引起海洋大气边界层的可测量变化。

事实上，与气旋和反气旋涡旋相关的海温异常与南纬近地表风速、云量、云含水量、降雨速率和降雨概率的异常呈正相关。这种相关性几乎在任何地方都非常显著。在计算显著性时，我们假设大气量的周复合值是独立的——这一假设得到了南大洋上空大气量短相关时间尺度的支持。

正相关表明与漩涡相关的海洋海温异常是造成大气异常的原因，但相反却不是这样，因为后者往往会导致负相关。 风速与云量相关性最高，云水含量相关性较小，降雨相关性最低。此外，在海温异常大、涡旋活动性强、风速大的区域最强，气旋和反气旋涡旋最强，表明海洋作用力对大气的线性影响。

为了研究这种中尺度海洋强迫大气层的机制，我们计算了海表温度印记的空间模式与所有已识别涡旋的大气的平均组合。为此，我们对相对于涡旋中心的海表温度和大气质量进行了集中，并对它们相对于单个涡旋半径进行了缩放，然后根据现有的大尺度风向进行旋转。

图1 涡流统计的极坐标正交图。 a-d，每个60°times;4°箱中检测到的涡流数（a）和SST异常与风速异常（b），云分数（c）和降雨概率的相关性（CORR） d）。白点标记相关性不显着的区域（Pgt;0.01），白区区域数据不足; 黑色轮廓表示南极绕极流的两个主要阵线（亚南极和南极）极地阵线

海洋涡旋对大气的平均影响呈现出一幅平滑的图像，与涡旋核相关的异常明显地从背景中突出(图2和补充图S5)。这一背景很大程度上反映了大规模的南北梯度，因为这些纬度地区的风主要是西风。由于空间耦合紧密，大气响应与海温异常(未见图)具有相似的圆形，常嵌入。海洋涡旋的大气特征模式在气旋和反气旋之间几乎对称，但符号相反，最大径向范围约为2-3个涡核半径(80-120km)。

大气特征量可以很好地量化，虽然相对于平均状态（25％）具有中等量级，但它们具有统计学意义（KolmogorovSmirnov检验，p lt;0.01）。反气旋和气旋涡旋分别引起最大正负异常（见方法），风的最大平均异常值为0.31plusmn;0.01m/s，云分数为1.7plusmn;0.1％，云水含量为2.9plusmn;0.3*10^-3mm，降雨率为4 plusmn;1*10^minus;3mm/ h，降雨概率为1.7plusmn;0.3％.相对于大气特征量的变化率，这些异常的大小代表13-15％（风，云分数），6-10%（云水含量）和2-6%（雨）。

图2 平均涡流对大气的影响。 a，SST（plusmn;0.04°C）。 b，风速（plusmn;0.01 msminus;1）。 c，云分数（plusmn;0.1％）。 d，降雨率（10minus;3mm hminus;1）。 示出了30 °S以南的gt;600,000个单独涡旋实现的平均复合映射，分为反气旋和气旋。 白色圆圈表示用Okubo-Weiss参数检测到的涡流核心，黑色线条表示与涡流相关的海平面异常轮廓。在平均之前，涡旋根据它们各自的涡流幅度和半径（R）进行缩放，插值和旋转，以便大规模的风从左到右。

已经提出了两个主要机制，向下动量传递和压力调整，用以解释由SST梯度引起的大气变化。前者与大气垂直稳定性的下降有关，因为空气从冷水向温水流动。这导致大气边界层内湍流的增强，从而增加了向下的动量输运。随后，近地表垂直风切变增强，近地表风增强集中在海温异常上。压力调节机制与近地表空气密度的变化有关，进而与海平面压力的变化有关。在这里，来自改变的海气通量的温暖SST异常产生负海平面压力异常，在温暖的SST异常上游产生风加速，在其下游产生减速。可以从SST的空间模式结合风散度来估计哪种机制占优势。在压力调节机制中，当表层风集中在一个正海温异常上时，人们期望有一个与海温梯度发散相对应的单极子模式。相反，人们期望顺风动量输运机制会出现偶极子模式。这是因为海温异常上空风速的增加，伴随着海温异常上空风向的向上发散和向下辐合，与海温的向下倾斜风梯度具有相同的结构。

图3a中的风向散度与顺风海表温度梯度相似，说明了顺风动量混合机制。这意味着，与涡旋中心上、下游海表温度陡峭梯度相关的扰动海气通量通过改变大气边界层的湍流混合，导致近地表风的变化，这与强横向风条件下的预测一致(3b)。同样,云与雨异常与SST和风速的几乎同相关系指出大气边界层稳定性的改变,因此对流(增强/抑制)结合水分供应的变化可能的原因,与空气垂直运动引发的风辐散/辐合。因此，涡旋海温异常引起的海洋大气边界层热力学和动力学的调整在局部天气的变化中变得明显。这些修正可能伴随着大气边界层高度的变化，但可能仍然仅限于大气边界层。

图3 中尺度海洋漩涡对大气的影响。a，风散度（左），顺风SST梯度（中）和SST梯度的散度的平均合成，即SST的拉普拉斯算子（右）。该图非常相似，但对于气旋涡旋（未示出）具有相反的符号。否则如图2.b，示意图总结了南半球暖核反气旋（红色，左）和冷核气旋（蓝色，右）的海洋涡旋对低层大气的影响。 风辐散；风辐合。

与海洋涡旋有关的大气中尺度变化代表了地球系统能量和水文循环之谜的另一个部分。南大洋涡旋是南半球盛行西风带纬度大气变化的来源，其空间尺度为O(100) km。因此，我们建议在数值天气预报模型中加入这种额外的海温变化，以提高它们的准确率。大气在海洋上的后续反馈可能对海洋动力学包括中尺度涡旋场具有重要意义。首先，海温异常引起的风应力旋度变化与表层海洋上升流和吸力直接相关。其次，风速和云量的变化通过抑制海温异常构成负反馈，可能导致涡旋耗散加速。第三，与上述情况相反，由涡旋引起的降雨变化可以构成正反馈:在反气旋涡旋中，淡水输入的增加进一步降低了低密度异常，反之则减弱了气旋涡旋。

中等尺度的涡旋引发的大气响应也可能与海洋生物地球化学有关，特别是与海洋吸收二氧化碳有关。对于冷芯气旋涡旋，其CO2分压(pCO2)比周围水域的分压低2%，同时减弱的风导致气体传输速率降低4%，导致与这些涡旋相关的异常下沉减少。相反，在暖心反气旋涡旋中，其co2分压往往高于周围水域，强风导致的气体传输加速，使得这种异常源表现得更为强烈。风速与二氧化碳分压之间的这种中尺度相关性的净效应，使海洋局部吸收大气中约5%至10%的二氧化碳。虽然这是一个小的影响(也见参考文献21，基于每月的数据)，但考虑到南大洋是全球最重要的人类起源二氧化碳。此外，涡旋很可能引起海气CO2分压差的异常，约为100%，是南洋碳汇的重要方差来源。最后，由于风和涡流的耦合，埃克曼抽吸的修正可能导致生物生产力的调节。

我们已经证明，海洋中短暂的中尺度结构可以显著改变大气模式，在大气中引入海洋中尺度特征，推翻了大气独立于海洋中较小尺度变化的普遍假设。我们认为，在观测数据分析和数值模式模拟中，需要考虑中尺度海气相互作用。

方法

数据。我们的分析基于海洋和大气性质的卫星观测:我们分析了来自Aviso、SST的海平面异常、来自AMSR-E(微波辐射计)的液态云水和雨率、来自海风QuikSCAT(微波雷达)的风速以及来自globcolor的云量(见补充方法)。除了降雨速率，我们还通过给无雨条件赋值0，给任何强度的降雨条件赋值1来研究降雨概率。

这些数据以周分辨率进行分析，其时间足够长，可以在很大程度上滤除大气数据中的天气扰动，因此假设它们代表独立的数据点(参考文献24中的图5和补充图S3)。同时，这足以解决平均每周O(10) km的涡流迁移问题。除了海平面异常（1/3°之外，数据以0.25°的空间分辨率提供;然而，由于提供者对观测数据的处理，特征分辨率更粗糙）。

涡旋识别。我们基于海平面异常和Okubo-Weiss参数13,14确定了海洋中尺度涡旋，其中广泛用于此目的（例如，参考文献25）.Okubo-Weiss参数从应变优势区域开始占据涡度优势：OW = ，其中是法线，ss = vx uy是切应变的分量，omega;= vx-uy是相对涡度。在地转的假设下，根据海平面异常计算出东，北方向的当前速度分量，下标x和y分别表示东向和北向的偏导数。OW lt;0时，涡度占主导地位。我们使用OW lt;-0.2sigma;OW作为阈值来确定涡旋中心的边缘（例如，ref.25），其中sigma;OW是Okubo-Weiss参数的空间标准偏差的时间平均值。涡流半径定义为核心的半径。然后将每周产生的涡流掩模（对于涡流为1，对于非涡流为0）线性插值到与大气和SST数据匹配的0.25°网格上。我们为所有网格框分配了一个大于0.5到1（涡流）和低于0.5到0（非涡流）的值。涡旋和反气旋涡漩根据涡度分离。我们需要一个涡流来覆盖至少4个相邻的网格框，拒绝形状的宽度仅为单个网格框，以避免细长的特征被检测为涡流，并且在最后的连续时间步骤（参见补充方法）中检测到的数据包括在分析中的特征。

与涡流有关的异常的定义。与海洋涡旋有关的所有物理量的异常，均以涡旋影响区与背景之间各自物理量的差异来计算。前者定义为围绕涡旋中心的两个半径的圆，后者定义为围绕这个圆的三个半径的环。异常定义为两者均值之差(图1和补充图S1、S2、S4、S6和S7中使用)，但解释平均复合涡旋时除外(图2和补充图S5)，在这里我们检查了相对于背景的最大异常。

误差和不确定性。每个单独涡旋的大气量和海表温度的误差很容易与该涡旋有关的异常一样大。我们的结果的重要性来自于大量的涡旋分析。但是，需要更详细地考虑一些潜在的偏差和错误。

我们对至少存在两周的所有涡旋的考虑可能会导致一个错误的结果:Aviso海平面异常被时间过滤，这可能导致一些锋面系统被错误地归类为涡旋。另一个潜在的偏差可能来自这样的假设，即一周后的大气数据是相关的。为了测试这两种机制的影响，我们分析了一个案例，在这个案例中，我们要求所有的涡流至少是一个月大，并且我们只使用每隔一周的大气数据。这意味着样本量减少了一半以上，但结果略有变化，并不影响我们的结论:数字中的模式几乎保持不变。与涡旋有关的异常误差略有增加(最多增加一倍)，图1中在数据最少的南边界和太平洋南亚热带环流中，更多的回收箱变得不显著(p=0.01)。

海表温度不能在下雨的情况下使用，风速受雨水影响。前者是无关紧要的，因为海表温度的去相关时间尺度通常长于一周，因此，海表温度值在雨前/雨后一周也被认为是降雨事件的代表。 在南大洋的风雨条件 下，随着降雨率的增加，风速呈现正偏差。这可能会使我们在与涡旋相关的风速中发现的信号膨胀。 因此，我们仅使用没有降雨事件的风数据来计算相关性。无雨数据被认为是独立的：这些数据是利用微波中不同的光谱和极化特征得到的亮度温度。由于与海温相关的水粘度变化引起的风速偏差，以及实际风与等效中性卫星风的偏差，已发现在海温异常过程中由于大气边界层调整引起的风相对于变化而言较小。

参考文献：

1. Hobbs, P. V. The Gulf Stream rainband. Geophys. Res. Lett. 14, 1142–1145 (1987).
2. Minobe, S., Kuwano-Yoshida, A., Komori, N., Xi

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