區(qū)域海氣耦合模式FROALS模擬的西北太平洋環(huán)流及其年際變率

劉博，周天軍，鄒立維，董璐

區(qū)域海氣耦合模式FROALS模擬的西北太平洋環(huán)流及其年際變率

劉博1，2，周天軍1*，鄒立維1，董璐1，2

(1.中國科學院 大氣物理研究所 大氣科學和地球流體力學數(shù)值模擬國家重點實驗室，北京 100029；2.中國科學院大學，北京 100049)

本文利用區(qū)域海氣耦合模式FROALS(Flexible Regional Ocean-Atmosphere-Land System)對西北太平洋地區(qū)1984-2007年連續(xù)積分結果，對比SODA(Simple Ocean Data Assimilation)同化資料討論了西北太平洋海表溫度和表層洋流的氣候態(tài)及年際變率。結果表明，F(xiàn)ROALS基本能夠再現(xiàn)冬、夏季季節(jié)平均的海溫型，但均存在一個明顯的冷偏差；FROALS對氣候平均態(tài)的表層洋流有較高的模擬技巧，對于冬、夏季的表層洋流型都能夠再現(xiàn)。另外，表層洋流的模擬偏差與海表高度的模擬偏差直接相關。由于模式模擬的黑潮熱輸送較觀測偏強，使得模式模擬的海洋熱輸送傾向于使黑潮路徑上的海溫呈現(xiàn)正偏差。從表層洋流的年際變率來看，模式模擬的與ENSO (El Nio-South Oscillation)相聯(lián)系的年際變率信號與觀測相似：在El Nio年，北赤道流和棉蘭老流增強，低緯度西太平洋海表高度降低，而在La Nia年則呈現(xiàn)出相反的形態(tài)，但是在模式中這種信號稍強于觀測。

區(qū)域海氣耦合模式；西北太平洋；表層洋流；年際變率

1 引言

西北太平洋地區(qū)包括熱帶西太平洋和中國近海，這里是全球海氣相互作用最顯著的海區(qū)之一，同時這個區(qū)域也受到ENSO動力過程的影響和季風的調控，因此在區(qū)域及全球氣候系統(tǒng)中扮演著十分重要的角色[1—3]。另外，這一地區(qū)也存在著較為復雜的海洋環(huán)流系統(tǒng)，主要包括北赤道流(North Equatorial Current，NEC)及其南北分支——棉蘭老流(Mindanao Current，MC)和黑潮(Kuroshio Current，KC)，這兩支強西邊界流是熱帶、副熱帶環(huán)流的重要組成部分，在全球熱量經向輸送中起著重要作用。另外，NEC-MC-KC(NMK)流系對于暖池地區(qū)的熱量收支以及印度尼西亞貫穿流(Indonesian Through Flow，ITF)的水輸送都有重要影響[4]。因此，對這一地區(qū)的洋流進行深入研究有非常重要的意義。

在穩(wěn)定的東北信風驅動下，NEC自東向西橫跨整個太平洋流動，大致位于8°～20°N之間。其到達菲律賓沿岸后，由于受到地形的影響，NEC分為南北兩支：即向南的MC和向北的KC。關于NMK流系，前人已有很多研究工作[5—10]，這些研究主要是利用觀測資料、同化資料或者海洋模式，研究范圍涉及NEC分叉點緯度(NEC Bifurcation Latitude，NBL)的季節(jié)和年際變化，以及與ENSO事件相聯(lián)系的NMK流系的強度和流量變化。

在季節(jié)尺度上，前人利用海洋模式發(fā)現(xiàn)，NEC分叉位置在秋季偏北，此時KC(MC)流量減小(增加)，而在春季分叉位置南移，KC流量增加[6]；在年際尺度上，El Nio年份，NEC傾向于在較高的緯度分叉，而在La Nia年份，則通常在較低的緯度分叉[6,8]。觀測資料顯示，El Nio期間，NEC和MC增強，KC減弱，在La Nia期間的結論相反[9]。陳永利等[11]利用SODA海洋同化資料，以次表層海溫異常反映ENSO循環(huán)，得到了類似的結論，即在El Nio發(fā)展期或La Nia衰減期，北太平洋低緯度西邊界流區(qū)上層環(huán)流出現(xiàn)氣旋性異常環(huán)流，NEC加強，分叉點北移，MC加強，KC減弱；而在La Nia發(fā)展期或El Nio衰減期，該區(qū)域出現(xiàn)反氣旋異常環(huán)流，NEC減弱，分叉點南移，MC減弱，KC加強。

在亞澳季風區(qū)，夏季的海氣相互作用主要表現(xiàn)為大氣驅動海洋[12]，因此，觀測海溫驅動下的大氣環(huán)流模式在模擬局地季風降水方面性能很差[13]，需要使用海氣耦合模式[14]。但是受計算資源的限制，全球海氣耦合模式分辨率一般較低[15—16]，難以適應西北太平洋邊緣海流系的模擬研究需要。因此，近年來，人們開始發(fā)展分辨率相對較高的區(qū)域海氣耦合模式。國內外學者利用區(qū)域海氣耦合模式的模擬研究，涉及的區(qū)域包括南海季風區(qū)[17]、東亞季風區(qū)[18—22]、海洋大陸地區(qū)[23]及西北太平洋地區(qū)[24—25]。上述研究工作多關注降水、海表熱通量以及大氣環(huán)流的改進，對于洋流的氣候態(tài)和年際變率沒有太多關注，而實際上這一地區(qū)的洋流在海表熱收支和跨緯度熱輸送中起著重要作用。

因此，本文擬重點考察中國科學院大氣物理研究所大氣科學和地球流體力學數(shù)值模擬國家重點實驗室(State Key Laboratory of Numerical Modeling for Atmospheric Science and Geophysical Fluid Dynamics，Institute of Atmospheric Physics，IAP/LASG)區(qū)域耦合模式FROALS(Flexible Regional Ocean-Atmosphere-Land System)對海洋環(huán)流的氣候態(tài)和年際變率特征的模擬能力。擬回答的科學問題包括：(1)區(qū)域耦合模式對西北太平洋氣候態(tài)洋流和海溫的模擬技巧如何？偏差主要來源是什么？(2)對于北太平洋低緯度西邊界流區(qū)洋流的年際變率，模式模擬的表現(xiàn)怎樣？

2 模式和方法介紹

2.1 模式和試驗

本文使用的區(qū)域海氣耦合模式為FROALS[24—27]，其大氣分量是由意大利ICTP(Abdus Salam International Center for Theoretical Physics)發(fā)展的RegCM3(Regional Climate Model Version 3)[28]，海洋分量是由LASG/IAP發(fā)展的LICOM 2.0(LASG/IAP Climate System Ocean Model)[29]。LICOM 2.0是η坐標下自由海面的原始方程模式，其垂直混合是基于一個二階閉合模型[30—31]。

本文采用的耦合模式模擬范圍大致為0°～40°N，105°～160°E，在該區(qū)域經向有113個格點，緯向有136個格點，水平分辨率為45 km，其中模擬區(qū)域最外圍10個網格圈為緩沖區(qū)。大氣初始條件和邊界條件都來自每6 h更新一次的NCEP-2 (National Centers for Environmental Prediction/Department of Energy (NCEP/DOE) Global Reanalysis 2)再分析資料[32]。

海洋模式模擬區(qū)域為75°S～90°N，垂直方向30層，在上150 m為等間距的15層。其中緯向間隔為1°，經向格點間隔在10°S和10°N之間為0.5°，向南至20°S與向北至20°N逐漸增大1°。在耦合試驗之前，單獨的海洋模式以WOA05 (World Ocean Atlas 2005) 給出的溫鹽條件作為初始條件自1979年積分到1981年。海表鹽度每50天恢復到WOA05氣候態(tài)月平均鹽度[33]。模擬區(qū)域的風應力、海表湍流熱通量的計算利用了NCEP-2日平均的2 m氣溫場，2 m絕對濕度場，海表氣壓場和10 m風場[32]。其中，太陽短波輻射和長波輻射也是從NCEP-2資料中獲得的。

區(qū)域耦合模擬開始于1982年1月1日，在耦合模擬試驗中，耦合模擬區(qū)域之外海洋是由NCEP-2表面變量驅動的，而在耦合模擬區(qū)域內海洋與RegCM3是耦合的，RegCM3為LICOM 2.0提供海表熱通量和風應力。耦合過程通過耦合器OASIS3(Ocean Atmosphere Sea Ice Soil，version3)進行，每天耦合一次。由于大氣和海洋模式不同的分辨率，耦合模擬區(qū)域內，格點插值是利用耦合器中的“mosaic”方法。區(qū)域耦合試驗從1982年積分到2007年共26年。本文主要分析1984-2007年共24年的結果。

2.2 資料

為了與模式的結果進行比較，本文使用了以下數(shù)據(jù)集：(1)流場及海表高度場資料來自由全球簡單海洋資料同化分析系統(tǒng)(Simple Ocean Data Assimilation)產生的SODA海洋數(shù)據(jù)集[34]。本文使用了其中較新版本(SODA2.2.4)的數(shù)據(jù)集，其平均水平分辨率為0.5°×0.5°，在垂直方向共有40層。(2)SST資料使用的是OISST2(Optimum Interpolation Sea Surface Temperature V2)資料[35]。(3)海表短波、長波、潛熱和感熱通量使用的是OAFlux(Objectively Analyzed air-sea Fluxes)數(shù)據(jù)集[36—37]。

2.3 方法

為了定量地分析模式對洋流模擬偏差的來源，本文用到了以下兩個關系式：

A. 地轉近似關系式(海水密度近似取為1 g/cm3)：

(1)

式中，ug，vg分別為水平東西向和南北向流速，g為重力加速度，取9.8 m/s2，f=2Ωsin φ為科氏參數(shù)，Z為海表高度。

B. Ekman漂流公式[38]：

(2)

另外，為了定量地區(qū)分不同過程對于海溫偏差型的貢獻，本文利用了混合層熱收支診斷方法。SST變化方程可以表示為：

(3)

式中，T′是SST(這里假設SST等同于混合層平均溫度)，C是混合層的熱容，Q′net代表海表面進入海洋的凈熱通量(向下為正)，D′o表示由于海洋平流、對流和混合過程造成的海洋熱輸送效應。在年代際尺度或者更長時間尺度上，SST傾向約等于0[39—40]，因此公式(3)可以化為：

D′o=-Q′net.

(4)

(5)

從而，大氣過程的效應(Q′a)可以寫為：

(6)

(7)

在分析海洋熱輸送對偏差海溫型貢獻時，本文用到了直接計算法來估算通過斷面的熱輸送。根據(jù)Bryan[43]的計算方法，通過某一斷面的熱輸送(QT)可以利用下式計算：

QT=?Cp·ρ·T·Udydz，

(8)

式中，Cp表示海水定壓比熱，ρ代表海水密度，T表示海水溫度，U代表垂直斷面的流速分量。其中，X軸與斷面垂直，Y軸與斷面平行，Z軸垂直向下。在已知通過某一斷面體積輸送的情況下，可以將上式改寫為[44—45]：

QT=Cp·ρ·Tw·V，

(9)

式中，Tw代表平均水溫，V代表體積輸送；為簡便計算，取Cp·ρ=1[44—45]。

此外，為了定量地評估區(qū)域耦合模式表層洋流的年際變率，本文采用將流速沿斷面積分的方法分析了NEC、KC和MC上混合層的流量。通常把混合層以上作為海洋表層，但此處為了簡便計算，取上55 m層用以代表海洋表層。具體計算方法如下：沿135°E的經向斷面，在8°～20°N之間55 m以淺西向流速的積分作為NEC的流量；沿18°N的緯向斷面，在122°～130°E之間55 m以淺北向流速的積分作為KC流量；沿11°N的緯向斷面，在126°～130°E之間55 m以淺南向流速的積分作為MC流量。

3 氣候態(tài)表層洋流及偏差來源

3.1 平均狀態(tài)的洋流

由于海表高度基本能夠代表該區(qū)域長期平均的表層流場，因此這里分別給出了觀測和模擬的1984-2007年夏季(6-8月)和冬季(12-翌年2月)平均的表層洋流場和海表高度場以及二者之間的偏差(圖1和圖2)。在夏季(圖1a)，SODA資料能夠較好地刻畫出該海域的主要洋流型，這主要包括位于8°～15°N附近的NEC，以及NEC在菲律賓東部附近12°N分叉向南的MC和向北的KC。另外，對于MC在棉蘭老島南端轉向在其東部形成棉蘭老渦(Mindanao Eddy，ME)并匯入北赤道逆流(North Equatorial Countercurrent，NECC)，以及KC向北流經臺灣以東沿著東海大陸架向東北流至30°N附近轉向東流都有較好的刻畫。

圖1 分別利用SODA資料(a)，F(xiàn)ROALS耦合試驗(b)得到的1984-2007年夏季(6-8月)平均的海表流場(箭頭，單位：m/s)和海表高度場(填色等值線，單位：m)以及二者的差值場(c)Fig.1 The climatology of JJA surface currents (vectors; unit: m/s) and sea surface height (shaded; unit: m) during 1984-2007 derived from SODA(a)，F(xiàn)ROALS (b) and their differences (FROALS minus SODA)(c)

圖2 分別利用SODA資料(a)，F(xiàn)ROALS耦合試驗(b)得到的1984-2007年冬季(12月-翌年2月)平均的海表流場(箭頭，單位：m/s)和海表高度場(填色等值線，單位/m)以及二者的差值場(c)Fig.2 The climatology of DJF surface currents (vectors; unit: m/s) and sea surface height (shaded; unit: m) during 1984-2007 derived from SODA(a)，F(xiàn)ROALS (b) and their differences (FROALS minus SO-DA)(c)

從圖1可以看出，區(qū)域耦合模式能夠再現(xiàn)這一地區(qū)的基本洋流型，其中NEC與觀測的范圍和強度都很一致，KC和MC的路徑也能夠比較好地刻畫出來。但是，模式模擬的洋流存在一些問題，例如，模式模擬的KC較觀測偏強，而ME強度較觀測弱很多，此外，NECC的位置也偏南，而且在呂宋海峽以東模式相對觀測有異常的反氣旋環(huán)流場(見圖1b，c)。進一步定量地分析，可以發(fā)現(xiàn)，模式與SODA的東西向流、南北向流和海表高度與觀測的相關系數(shù)分別可以達到0.69、0.51和0.84。針對冬季而言，耦合模式也能夠再現(xiàn)主要的洋流型，這包括全年都存在的NEC、MC和KC。另外，將冬夏季洋流模擬結果對比分析，可以發(fā)現(xiàn)，模式對于南海中北部的季風環(huán)流也有很高的技巧：夏季的東北向流和冬季的西南向流都與觀測比較一致。冬季洋流模擬的偏差與夏季比較一致，其中呂宋海峽東部的反氣旋環(huán)流依然存在，另外，對KC和ME的模擬偏差較夏季有所減小(見圖2)。

3.2 洋流模擬偏差來源

為了定量地區(qū)分表層洋流模擬偏差的來源，這里，分別利用夏季和冬季的海表高度的模擬偏差，代入公式(1)就可以計算得到偏差的地轉流(圖3)?？梢园l(fā)現(xiàn)，偏差的地轉流場形態(tài)與表層洋流的總偏差非常相似，自南向北包括棉蘭老渦旋，呂宋海峽東部的氣旋性渦旋等。進一步，通過定量計算發(fā)現(xiàn)，在夏季，偏差的地轉流場的u、v分量與表層洋流的u、v分量的偏差相關分別可以達到0.58和0.75；在冬季，這兩個數(shù)值分別為0.6和0.44。因而，可以認為，由海表高度模擬偏差導致的洋流模擬偏差在一定程度上解釋了主要的洋流偏差。

圖3 分別利用FROALS耦合試驗得到1984-2007年夏季(6-8月)(a)和冬季(12月-翌年2月)(b)平均的海表高度與SODA資料的海表高度的差值場(填色，單位：m)和利用地轉流公式計算得到的地轉流場(箭頭，單位：m/s)Fig.3 The calculated geostrophic currents (vectors; unit: m/s) derived from the sea surface height difference (shaded; unit: m) between FROALS and SODA utilizing the equation of geostrophic current for JJA (a) and DJF (b) mean during 1984-2007

根據(jù)Ekman漂流公式(2)，利用風應力的偏差計算可以得到偏差的風生流(圖略)發(fā)現(xiàn)，偏差的風生流相對于總偏差型差別較大且其量級較小，另外，將偏差風生流與偏差地轉流相加之后同真實的偏差流之間的相關系數(shù)降低。因此，可以認為，表層洋流的偏差是與海表高度模擬的偏差直接相關的。就海表高度模擬偏差而言，一般認為多與風應力旋度模擬偏差有關，這里我們檢查了風應力旋度的偏差，發(fā)現(xiàn)其與海表高度的模擬偏差差別較大。因此，關于海表高度的模擬偏差原因，可能還需進一步分析。此外，我們發(fā)現(xiàn)海流偏差在近海和靠近島嶼的地區(qū)比較顯著，這可能與模式的水平分辨率較粗而不能很好地表征海洋地形有關。

3.3 氣候態(tài)海表溫度及偏差來源

圖4給出了觀測和耦合模式模擬的1984-2007年夏季和冬季平均的海表溫度(SST)以及二者的差值場。實際上，模式基本能夠模擬出該區(qū)域SST的氣候態(tài)和年際變率特征，但還是存在一些偏差[24]，從圖4可以看出，在夏季10°N以北的整個西北太平洋海域都呈現(xiàn)出負的海溫偏差，而在冬季KC路徑上主要是正的海溫偏差，此外以負海溫偏差為主。

這里，把模式模擬的情形和觀測的情形分別視為兩個氣候態(tài)，模式模擬的SST相對于觀測的偏差當作SST的變化，從而，可以利用混合層熱收支診斷的方法來計算造成海溫偏差型的大氣過程和海洋過程的相對貢獻。

圖4 利用OISST資料和耦合試驗得到的1984-2007年夏季(6-8月)平均(a、b)和冬季(12月-翌年2月)平均(d、e)的SST以及與耦合試驗的夏季(c)，冬季(f)差值場(填色等值線，單位：℃)，圖c、f中的虛線自南向北分別代表PCM1斷面和PN斷面Fig.4 The climatology of (left panel) JJA and (right panel) DJF SST during 1984-2007 in (upper panel) OISST，(middle panel) FROALS and (bottom panel) their differences (FROALS minus OISST)，the dashed lines in bottom panel from south to north represent PCM1 Section and PN Section，respectively

圖5 利用海洋混合層熱收支診斷方法分別得到夏季(6-8月)(a～c)和冬季(12月-翌年2月)的大氣過程(a、d)和海洋過程(b、e)以及兩個季節(jié)大氣與海洋總強迫的偏差(c、f)Fig.5 The differences between model and observation，atmospheric process，ocean dynamic heat transport and the sum of the two in (left panel) JJA and (right panel) DJF using ocean mixed-layer heat budget analysis

進一步地，依據(jù)任惠茹等[46]的劃分方式，將20°N以北區(qū)域分為東海黑潮區(qū)和海洋內區(qū)(見圖6)，分別討論這兩個區(qū)域SST偏差年循環(huán)，以及各過程對SST模擬偏差的貢獻年循環(huán)。從圖7可以發(fā)現(xiàn)，無論冬季還是夏季，在KC流經區(qū)域，大氣過程總是使海溫傾向于負偏差，而海洋熱輸送總是使海溫傾向于正偏差；而在海洋內區(qū)，大氣過程總是使海溫傾向于正偏差，而海洋熱輸送總是使海溫傾向于負偏差。

圖6 東海黑潮路徑及以東內區(qū)示意圖Fig.6 Diagram of Kuroshio region and inner region

利用直接法分別計算SODA和FROALS通過PN和PCM1兩個斷面(見圖4)的上55 m層的熱輸送。同時，也給出這兩個斷面在上55 m層的體積輸送。結果發(fā)現(xiàn)，無論是夏季還是冬季，穿過兩個斷面的向北體積輸送和熱輸送模式都要比觀測大(見表1)，這也很好地印證了海洋熱輸送過程在KC路徑上使海溫傾向于負偏差這一結論。此外，需要注意的是，在NCEP-2表面變量驅動下單獨海洋模式的結果與耦合模式結果類似，這表明輸送偏強可能是海洋模式自身的問題，而耦合過程對這一偏差進行了放大。

4 表層洋流的年際變率

為了找到該海域表層洋流以及海表高度的年際變率主導模態(tài)，分別針對SODA資料和區(qū)域耦合模式的輸出的1984-2007年的年平均海表流場和海表高度場應用聯(lián)合EOF分析。利用SODA資料提取的年際變率主導模態(tài)(見圖8b)解釋方差為18.9%，可以發(fā)現(xiàn)，在年際尺度上，NEC和MC的變化呈現(xiàn)出一致

圖7 東海黑潮區(qū)(a)和其以東內區(qū)(b)SST(℃)偏差年循環(huán)，以及各過程對SST模擬偏差的貢獻年循環(huán)，其中Do代表海洋動力過程，Qa代表大氣過程，QS，QL，QH，Qe分別代表大氣過程中的短波、長波、感熱以及潛熱的大氣部分(單位：W·m-2)Fig.7 The seasonal cycle of SST as well as contributions from each process in Kuroshio region (a) and inner region east of Kuroshio (b). Do stands for ocean dynamics process，Qa for atmospheric process，QS，QL，QH，and Qe for shortwave，longwave，sensible heat and atmospheric part of latent heat，respectively

表1 觀測、耦合模式以及單獨海洋模式中夏季和冬季穿過PCM1斷面和PN斷面的上混合層體積流量和熱輸送Tab.1 Volume and heat transport of upper mixed-layer through section PCM1 and PN for summer and winter in observation，F(xiàn)ROALS and stand-alone LICOM2.0

圖8 去掉長期趨勢之后，針對1984-2007年的年平均風場和海表高度場所作的聯(lián)合EOF分析的第一模態(tài)區(qū)域耦合模式SODA同化資料的結果(a)，F(xiàn)ROALS的結果(b)和模擬和觀測的EOF1的時間序列(c)Fig.8 The leading multi-variant EOF patterns in SODA (a) and FROALS (b) and corresponding PCs of sea surface height (c) and surface currents after removing the long-term trends during 1984-2007

的信號。但是，KC的變化不是很顯著。進一步發(fā)現(xiàn)主導模態(tài)的時間序列與Nio 3.4指數(shù)有很好的相關(相關系數(shù)為0.75)，在El Nio年份(例如1986-1987，1997-1998，2003-2004年)NEC和MC同時增強，而在La Nia年(例如1984-1985，1988-1989，1999-2000年)NEC和MC同時減弱。這些都與前人的許多研究結論都是一致的[6—9]。另外，在El Nio期間，西太平洋溫躍層變淺，海表高度降低，這從SODA資料主導模態(tài)的海表高度形態(tài)和時間序列上也可以看出。

實際上，前文已經提到，由于區(qū)域耦合模式的海洋分量LICOM是全球模式，在耦合模擬區(qū)域之外是由NCEP-2資料驅動的，因而，從FROALS的年際變率主導模態(tài)上可以看出，F(xiàn)ROALS能夠較好地再現(xiàn)這種受ENSO調控的年際變率信號，其中，海表高度以及流速的u、v分量與觀測的相關系數(shù)分別達到0.75、0.42、0.41，但是FROALS模擬的年際變率信號相對觀測較強(圖8a)；進一步發(fā)現(xiàn)FROALS的主導模態(tài)的時間序列與SODA資料的主導模態(tài)時間序列和Nio3.4指數(shù)的相關系數(shù)分別可以達到0.82和0.43。

另外，通過計算上55 m層NEC、KC和MC的年平均流量(見圖9)發(fā)現(xiàn)，在氣候態(tài)情形下，模式模擬的NEC年平均流量與觀測一致，均為7.4×106m3/s；而模式模擬的KC和MC的年平均流量均較觀測偏強，這也與前面計算PN和PCM1斷面上55 m熱輸送時得到的結論是是一致的，即模式刻畫的上層洋流較觀測偏強，造成模式與觀測KC和MC流量差異的原因可能同選取的深度和范圍有關。從流量的年際變率來看，模式模擬的NEC、KC和MC的年平均流量變化與觀測的相關系數(shù)分別為0.54、0.64和0.51。這也進一步說明了區(qū)域耦合模式對該區(qū)域洋流的年際變率模擬有較高的技巧。

5 總結

本文通過對比觀測資料和區(qū)域耦合模式FROALS的結果，考察了西北太平洋海域表層環(huán)流的氣候態(tài)和年際變率，并討論了導致模擬偏差的可能原因。主要結論總結如下：

(1)區(qū)域海氣耦合模式FROALS對表層洋流的氣候態(tài)有較高的模擬技巧，能夠模擬出主要的洋流型，包括NEC、MC和KC；另外，南海中北部的季風環(huán)流也能在模式中得到很好地再現(xiàn)。

圖9 分別利用SODA資料和區(qū)域耦合模式FROALS結果計算得到的1984-2007年年平均NEC(a)、KC(b)和MC(c)的上55 m層體積流量Fig.9 0-55 m layer volume transport through NEC (a)，KC (b) and MC (c) calculated from SODA and FROALS during 1984-2007

(2)模式模擬的偏差主要表現(xiàn)為模擬的MC和ME偏弱，呂宋海峽東部存在反氣旋環(huán)流模擬偏差，以及模擬的東海黑潮偏強。通過利用偏差的海表高度診斷得到的偏差地轉流和偏差的風應力診斷得到的偏差風生流分析發(fā)現(xiàn)，偏差的地轉流與表層洋流模擬的偏差相關性較高。

(3)FROALS能夠再現(xiàn)冬夏季季節(jié)平均的表層海溫型，但是在內區(qū)均存在一個比較明顯的冷偏差。利用混合層熱收支診斷的方法發(fā)現(xiàn)，在冬夏季，大氣過程總是使KC流經區(qū)域的海溫傾向出現(xiàn)負偏差，而海洋過程則相反；而在海洋內區(qū)，則有相反的結論，即：海洋過程總是使海洋內區(qū)傾向出現(xiàn)負偏差，大氣過程則相反。進一步，通過分別計算SODA和FROALS模擬的KC上55 m層熱輸送發(fā)現(xiàn)，在區(qū)域耦合模式中，KC熱輸送較觀測強，這導致在KC路徑上，模式中的海洋熱輸送總是傾向于使海溫出現(xiàn)正偏差。另外，結合模式模擬的KC和MC的上55 m流量計算結果可以發(fā)現(xiàn)，耦合模式對上層洋流的模擬較觀測偏強，單獨海洋模式也存在類似的偏差，耦合過程對這一偏差進行了放大。

(4)耦合模式能夠再現(xiàn)該地區(qū)洋流的年際變率信號，主要體現(xiàn)為：在El Nio年，低緯度西太平洋海表高度降低，NEC和MC強度增強，在La Nia年相反；但信號強度相對觀測較強。此外，對該區(qū)域主要洋流體積流量的年際變率分析結果表明，模式對上55 m洋流的年際變率有較高的模擬技巧。

[1] Philander S G H. El Nio Southern Oscillation phenomena[J]. Nature，1983，302: 295-301．

[2] Cane M A，Zebiak S E. A theory for El Nio and the Southern Oscillation[J]. Science，1985，228(4703): 1085-1087.

[3] Weisberg R H，Wang C. A Western Pacific Oscillator Paradigm for the El Nio-Southern Oscillation[J]. Geophysical Research Letters，1997，24(7): 779-782．

[4] Lukas R，Yamagata T，McCreary J P. Pacific low-latitude western boundary currents and the Indonesian throughflow[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans (1978—2012)，1996，101(C5): 12209-12216．

[5] Toole J M，Millard R C，Wang Z，et al. Observations of the Pacific North Equatorial Current bifurcation at the Philippine coast[J]. Journal of Physical Oceanography，1990，20(2): 307-318．

[6] Qiu B，Lukas R. Seasonal and interannual variability of the North Equatorial Current，the Mindanao Current，and the Kuroshio along the Pacific western boundary[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans (1978—2012)，1996，101(C5): 12315-12330．

[7] Qu T，Lukas R. The Bifurcation of the North Equatorial Current in the Pacific[J]. Journal of Physical Oceanography，2003，33(1): 5-18．

[8] Kim Y Y，Qu T，Jensen T，et al. Seasonal and interannual variations of the North Equatorial Current bifurcation in a high-resolution OGCM[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans (1978—2012)，2004，109(C3)．

[9] Kashino Y，Espaa N，Syamsudin F，et al. Observations of the North Equatorial Current，Mindanao Current，and Kuroshio Current system during the 2006/07 El Nio and 2007/08 La Nia[J]. Journal of Oceanography，2009，65(3): 325-333．

[10] Chen Z，Wu L. Dynamics of the seasonal variation of the North Equatorial Current bifurcation[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans (1978—2012)，2011，116(C2)．

[11] 陳永利，趙永平，王凡，等. ENSO循環(huán)相聯(lián)系的北太平洋低緯度異常西邊界流[J]. 海洋學報，2013，35(6): 9-20．

Chen Yongli，Zhao Yongping，Wang Fan，et al. Low-latitude western boundary current anomalies in the North Pacific associated with the ENSO cycle[J]. Haiyang Xuebao，2013，35(6):9-20.

[12] Wu B，Zhou T，Li T. Contrast of rainfall——SST relationships in the Western North Pacific between the ENSO-developing and ENSO-decaying Summers[J]. Journal of Climate，2009，22(16): 4398-4405．

[13] Zhou T，Wu B，Wang B. How well do atmospheric general circulation models capture the leading modes of the interannual variability of the Asian-Australian monsoon？[J]. Journal of Climate，2009，22(5): 1159-1173．

[14] 李博，周天軍，吳春強，等. 大氣環(huán)流模式和耦合模式模擬的降水-海溫關系之比較[J]. 大氣科學，2009，33(5): 1071-1086．

Li Bo，Zhou Tianjun，Wu Chunqiang，et al. Relationship between rainfall and sea surface temperature simulated by LASG/IAP AGCM and CGCM[J].Chinese Journal of Atmospheric Sciences (in Chinese)，2009，33(5): 1071-1086．

[15] 周天軍，鄒立維，吳波，等. 中國地球氣候系統(tǒng)模式研究進展：CMIP計劃實施近20年回顧[J]. 氣象學報，2014，72(5): 892-907．

Zhou Tianjun，Zou Liwei，Wu Bo，et al. Development of earth/climate system models in China：A review from the Coupled Model Intercomparison Project perspective[J]. Acta Meteorologica Sinica，2014，72(5): 892-907．

[16] Zhou Tianjun，Zou Liwei，Wu Bo，et al. Development of earth/climate system models in China: A review from the Coupled Model Intercomparison Project perspective[J]. J Meteor Res，2014，28(5):762-779．

[17] 呂世華，陳玉春，朱伯承. 南海海域海-氣耦合模式及其數(shù)值模擬試驗[J]. 高原氣象，2000，19(4): 415-416．

Lv Shihua，Chen Yuchun，Peter C Chu. A coupled ocean and atmosphere model and simulation experiment in the South China Sea area[J]. Plateau Meteorology，2000，19(4):415-416．

[18] 任雪娟，錢永甫. 區(qū)域海氣耦合模式對1998年5-8月東亞近海海況的模擬研究[J]. 氣候與環(huán)境研究，2000，5(4): 480-485.

Ren Xuejuan，Qian Yongfu. Numerical simulation of oceanic elements at East Asian coastal oceans from May to August in 1998 by using a coupled regional ocean-atmosphere model[J]. Climatic and Environmental Research，2000，5(4): 480-485.

[19] Ren Xuejuan，Qian Yongfu. A coupled regional air-sea model，its performance and climate drift in simulation of the East Asian summer monsoon in 1998[J]. International Journal of Climatology，2005，25(5): 679-692．

[20] 姚素香，張耀存. 區(qū)域海氣耦合模式對中國夏季降水的模擬[J]. 氣象學報，2008，66(2): 131-142．

Yao Suxiang，Zhang Yaocun. Simulation of China summer precipitation with a regional air-sea coupled model[J]. Acta Meteorology Sinica，2008，66(2): 131-142．

[21] 李濤，周廣慶. 一個東亞區(qū)域海氣耦合模式初步結果[J]. 科學通報，2010(9): 808-819．

Li Tao，Zhou Guangqing. Preliminary results of a regional air-sea coupled model over East Asia[J]. Chinese Science Bulletin，2010(9): 808-819.

[22] 房永杰，張耀存. 區(qū)域海氣耦合過程對中國東部夏季降水模擬的影響[J]. 大氣科學，2011，35(1): 16-28．

Fang Yongjie，Zhang Yaocun. Impacts of regional air-sea coupling on the simulation of summer precipitation over Eastern China in the RIEMS model[J].Chinese Journal of Atmospheric Sciences (in Chinese)，2011，35(1):16-28．

[23] Aldrian E，Sein D，Jacob D，et al. Modelling Indonesian rainfall with a coupled regional model[J]. Climate Dynamics，2005，25(1): 1-17．

[24] Zou L，Zhou T. Can a regional ocean-atmosphere coupled model improve the simulation of the interannual variability of the western North Pacific summer monsoon？[J]. Journal of Climate，2013，26(7): 2353-2367．

[25] Zou L，Zhou T. Simulation of the western North Pacific summer monsoon by regional ocean-atmosphere coupled model: impacts of oceanic components[J]. Chinese Science Bulletin，2014，59(7): 662-673．

[26] Zou L，Zhou T. Sensitivity of a regional ocean-atmosphere coupled model to convection parameterization over western North Pacific[J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres (1984—2012)，2011，116(D18)．

[27] Zou L W，Zhou T J. Development and evaluation of a regional ocean-atmosphere coupled model with focus on the western North Pacific summer monsoon simulation: Impacts of different atmospheric components[J]. Science China Earth Sciences，2012，55(5): 802-815．

[28] Pal J S，Giorgi F，Bi X，et al. Regional climate modeling for the developing world: the ICTP RegCM3 and RegCNET[J]. Bulletin of the American Meteorological Society，2007，88(9): 1395-1409．

[29] Liu H，Lin P，Yu Y，et al. The baseline evaluation of LASG/IAP climate system ocean model (LICOM) version 2[J]. Acta Meteorologica Sinica，2012，26: 318-329．

[30] Canuto V M，Howard A，Cheng Y，et al. Ocean turbulence. Part I: One-point closure model-momentum and heat vertical diffusivities[J]. Journal of Physical Oceanography，2001，31(6): 1413-1426．

[31] Canuto V M，Howard A，Cheng Y，et al. Ocean turbulence. Part Ⅱ: Vertical diffusivities of momentum，heat，salt，mass，and passive scalars[J]. Journal of Physical Oceanography，2002，32(1): 240-264．

[32] Kanamitsu M，Ebisuzaki W，Woollen J，et al. Ncep-doe amip-ii reanalysis (r-2)[J]. Bulletin of the American Meteorological Society，2002，83(11): 1631-1643．

[33] Antonov J I，Locarnini R A，Boyer R A，et al. World ocean atlas 2005. Vol. 2，Salinity[C]// NOAA Atlas NESDIS，2006：182．

[34] Carton J A，Giese B S. A reanalysis of ocean climate using Simple Ocean Data Assimilation (SODA)[J]. Monthly Weather Review，2008，136(8): 2999-3017．

[35] Reynolds R W，Rayner N A，Smith T M，et al. An improved in situ and satellite SST analysis for climate[J]. Journal of climate，2002，15(13): 1609-1625．

[36] Yu L, Weller R A. Ojectively analyzed air-sea heat fluxes for the global oce-free oceans (1981—2005)[J]. Bull Amer Meteor Soc, 2007, 88: 527-539．

[37] Yu L，Jin X，Weller R A. Multidecade global flux datasets from the Objectively Analyzed Air-Sea Fluxes (OAFlux) Project: Latent and Sensible Heat Fluxes，Ocean Evaporation，and Related Surface Meteorological Variables Lisan Yu[R]. OAFlux Project Tech. Rep. OA-2008-01，2008．

[38] Pond S，Pickard G L. Introductory dynamical oceanography[M]. Gulf Professional Publishing，1983．

[39] Xie S P，Deser C，Vecchi G A，et al. Global warming pattern formation: sea surface temperature and rainfall[J]. Journal of Climate，2010，23(4): 966-986．

[40] Schneider E K，F(xiàn)an M. Observed decadal North Atlantic tripole SST variability. Part Ⅱ: Diagnosis of mechanisms[J]. Journal of the Atmospheric Sciences，2012，69(1): 51-64.

[41] De Szoeke S P，Xie S P，Miyama T，et al. What maintains the SST front north of the Eastern Pacific equatorial cold tongue？[J]. Journal of Climate，2007，20(11): 2500-2514．

[42] Du Y，Xie S P. Role of atmospheric adjustments in the tropical Indian Ocean warming during the 20th century in climate models[J]. Geophysical Research Letters，2008，35(8):L08712．

[43] Bryan K. Measurements of meridional heat transport by ocean currents[J]. Journal of Geophysical Research，1962，67(9): 3403-3414．

[44] 翁學傳，張啟龍，楊玉玲，等.東海黑潮熱輸送及其與黃淮平原區(qū)汛期降水的關系[J]. 海洋與湖沼，1996，27(3): 237-245．

Weng Xuechuan，Zhang Qilong，Yang Yuling，et al. The Kuroshio heat transport in the East China Sea and its relation to the precipitation in the rainy season in the Huanghuai Plain Area[J]. Oceanologia et Limnologia Sinica，1996，27(3): 237-245．

[45] 張啟龍，侯一筠，齊慶華，等. 東海黑潮熱輸送變異與經向風異常[J]. 海洋科學進展，2008，26(2): 126-134．

Zhang Qilong，Hou Yijun，Qi Qinghua，et al. Variations in the Kuroshio heat transport in the East China Sea and meridional wind anomaly[J]. Advances in Marine Science，2008，26(2):126-134．

[46] 任惠茹，康建成，王甜甜，等. 東海黑潮熱核的時空變化[J]. 海洋地質與第四紀地質，2009，28(5): 77-84．

Ren Huiru，Kang Jiancheng，Wang tiantian，et al. Spatial distribution of warm core of Kuroshio in the East China Sea[J]. Marine Geology & Quarterly Geology，2009，28(5):77-84．

Simulation of northwestern Pacific circulation and its variability in a regional ocean-atmosphere model——FROALS

Liu Bo1，2，Zhou Tianjun1，Zou Liwei1，Dong Lu1，2

(1.StateKeyLaboratoryofNumericalModelingforAtmosphericSciencesandGeophysicalFluidDynamics，InstituteofAtmosphericPhysics，ChineseAcademyofSciences，Beijing100029，China;2.UniversityoftheChineseAcademyofSciences，Beijing100049，China)

The authors evaluated the performance of a regional ocean-atmosphere coupled model (FROALS) in the simulation of the surface circulation and its interannual variability during 1984-2007 over the northwestern Pacific. FROALS well reproduced the mean state of sea surface temperature but with an obvious cold bias. The climatology of surface currents and its inter-annual variability are reproduced reasonably for both summer and winter. The bias of simulated surface circulation is mainly associated with the sea surface height bias. Due to stronger heat transport by Kuroshio in FROALS，the warm bias of simulated sea surface temperature was found along Kuroshio path. For inter-annual variability of surface currents，the ENSO-related inter-annual signal was well reproduced in FROALS. During El Nio years，North Equatorial Current (NEC) and Mindanao Current (MC) were stronger，while sea surface height of low-latitude western Pacific were lower than normal years; during La Nia years it showed opposite pattern. The discrepancy was that the inter-annual signal in FROALS is stronger than observation．

regional ocean-atmosphere model; northwestern Pacific circulation; interannual variability

10.3969/j.issn.0253-4193.2015.09.003

2014-10-22；

2015-03-22。

海洋公益性行業(yè)科研專項(201105019-3)；國家自然科學基金(41125017)；國家重點基礎研究發(fā)展計劃(2013CB956204)。

劉博(1990—)，男，山東省菏澤市人，主要從事海洋環(huán)流年際變率研究。E-mail:liub@lasg.iap.ac.cn

*通信作者：周天軍(1969—)，男，山東省龍口市人，研究員，主要從事氣候模擬、海氣相互作用、亞澳季風變率和東亞氣候變化研究。E-mail:zhoutj@lasg.iap.ac.cn

P731.27

A

0253-4193(2015)09-0017-12

劉博，周天軍，鄒立維，等. 區(qū)域海氣耦合模式FROALS模擬的西北太平洋環(huán)流及其年際變率[J]. 海洋學報，2015，37(9):17-28，

Liu Bo，Zhou Tianjun，Zou Liwei，et al. Simulation of northwestern Pacific circulation and its variability in a regional ocean-atmosphere model——FROALS[J]. Haiyang Xuebao，2015，37(9):17-28，doi：10.3969/j.issn.0253-4193.2015.09.003