近30年南海海平面高度的時(shí)空變化

唐 蕾， 陳梅花

(浙江師范大學(xué) 地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,浙江 金華 321004)

0 前 言

南海是一個(gè)東北—西南走向的半封閉海盆，中部為斷陷狀的深海盆，平均水深為4 000 m，東鄰菲律賓，通過呂宋海峽、東南部的民都洛海峽和巴拉巴克海峽與西太平洋相連，西近越南通過馬六甲海峽與印度洋相通(見圖1).南海因特殊的海底地形、季風(fēng)轉(zhuǎn)換等自然因素使該地區(qū)海平面變化具有一定的獨(dú)特性.而南海沿岸人口密集、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)活躍，海平面上升帶來的生產(chǎn)、生活及生態(tài)環(huán)境方面的壓力巨大.因此，研究該地區(qū)海平面的時(shí)空變化規(guī)律，分析其變化趨勢(shì)，有助于理解、預(yù)測(cè)與防范這一地區(qū)的海平面異常變化帶來的自然災(zāi)害威脅.

注:基于自然資源部標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)審圖號(hào)為GS(2016)2954號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作，底圖邊界無修改

近年來，已有許多學(xué)者對(duì)南海海平面的變化趨勢(shì)、周期規(guī)律及影響因素進(jìn)行了相關(guān)研究，海平面公報(bào)顯示,近40年來南海沿岸海平面上升速率為3.50 mm/a，高于同時(shí)段黃海、東海的上升速率[1]；常樂等[2]利用衛(wèi)星測(cè)高數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),1993年以來南海的平均海平面上升趨勢(shì)明顯，為4.00 mm/a；余榮臻等[3]利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition，EMD)方法研究了南海海平面的變化周期；張惠軍等[4]發(fā)現(xiàn)南海海平面的年際變化與El Nino(厄爾尼諾)有著明顯的關(guān)聯(lián);羅鳳云等[5]研究了El Nino的發(fā)展年、衰減年及衰減年的次年海平面異常(sea level anomaly，SLA)空間分布.

上述研究成果有助于認(rèn)識(shí)南海海平面變化的整體規(guī)律，但一些特定的區(qū)域如沿海海平面變化更值得進(jìn)一步深入研究.這些區(qū)域的海平面變化對(duì)沿海城市的生產(chǎn)生活影響很大，同時(shí)沿岸海平面的測(cè)高數(shù)據(jù)也受城市生活的影響而可能存在誤差，需要用驗(yàn)潮站的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，沿岸海平面特征也需要結(jié)合驗(yàn)潮站的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究.此外，相對(duì)于其他時(shí)段，El Nino和La Nina(拉尼娜)期間海平面變化特征較為特殊，前人雖然有相關(guān)研究，但是缺乏嚴(yán)格按照事件的起止時(shí)間段進(jìn)行SLA時(shí)空演變的分析，因此，在研究近30年SLA時(shí)空規(guī)律的基礎(chǔ)上聚焦El Nino和La Nina時(shí)段SLA的時(shí)空變化特征進(jìn)行對(duì)比分析很有必要.

本文將利用集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(ensemble empirical mode decomposition，EEMD)方法結(jié)合驗(yàn)潮站與衛(wèi)星測(cè)高數(shù)據(jù)，研究沿岸海平面變化趨勢(shì)及周期規(guī)律，應(yīng)用差分整合移動(dòng)自回歸(autoregressive integrated moving average，ARIMA)模型預(yù)測(cè)未來5年沿海海平面的變化趨勢(shì)，并根據(jù)Nino 3.4指數(shù)劃分出El Nino和La Nina發(fā)生時(shí)段，研究這些時(shí)段南海SLA的時(shí)空特征.在近30年南海海平面時(shí)空變化特征的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)揭示沿岸海平面變化規(guī)律及El Nino和La Nina期間海平面的時(shí)空變化特征，為預(yù)警及應(yīng)對(duì)沿海災(zāi)害提供理論依據(jù).

1 數(shù)據(jù)來源

衛(wèi)星高度計(jì)數(shù)據(jù)來自法國(guó)空間研究中心衛(wèi)星海洋學(xué)存檔數(shù)據(jù)中心(archiving validation and interpretion of satellite oceanography,AVISO)，該數(shù)據(jù)融合多顆衛(wèi)星高度計(jì)(ERS-1/2，Topex/Poseidon，Sentinel-3A和Jason-3)的測(cè)高資料，去除多年海面高度平均值之后，消除了固體潮和海潮、海洋負(fù)荷潮汐、大氣影響而得到可靠的全球海平面高度數(shù)據(jù).本文使用的數(shù)據(jù)類型為SLA，反映的是由于季節(jié)變化和氣候現(xiàn)象而引起的海洋表面高度的多變性，可用于研究海平面的變化規(guī)律.數(shù)據(jù)產(chǎn)品的時(shí)間分辨率為1 d，空間分辨率為0.25°×0.25°.本文選用南海海域(0°～25° N，105°～125° E)1993—2019年共27年的SLA數(shù)據(jù).

驗(yàn)潮站(tide gauge，TG)數(shù)據(jù)由平均海平面永久服務(wù)中心(permanent service for mean sea level，PSMSL)提供.考慮到南海海平面顯著上升的區(qū)域，選取了中國(guó)香港(鲗魚涌)、菲律賓(庫里馬奧)、 越南(頭頓)3個(gè)臺(tái)站觀測(cè)期間的月平均數(shù)據(jù)，與衛(wèi)星高度計(jì)數(shù)據(jù)作對(duì)比分析.

2 研究方法

基于最小二乘、EEMD和ARIMA等方法，利用SLA和TG數(shù)據(jù)，分析1993—2019年間南海海平面時(shí)空變化特征及沿海海域海平面變化周期和趨勢(shì)，并通過IB(inverse barometer)校正提高驗(yàn)潮站數(shù)據(jù)與衛(wèi)星測(cè)高數(shù)據(jù)的一致性.

EEMD方法由EMD發(fā)展而來[6-7]，在原始時(shí)間序列上加入高斯白噪聲，對(duì)多次EMD得到的固有模態(tài)函數(shù)(intrinsic mode functions，IMF)進(jìn)行總體平均來抵消加入的白噪聲，從而消除EMD中存在的模態(tài)混疊現(xiàn)象.其完全的自適應(yīng)性和分解出來的IMFs(s取1，2，3，4)都具有較強(qiáng)的物理意義，故被應(yīng)用于海平面變化研究中[8-9].本文加入白噪音為原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差的0.001倍，分解的集合數(shù)為600，使得各IMF項(xiàng)總平均后白噪聲基本抵消.

TG受大氣壓力的影響在高程測(cè)量中存在逆氣壓IB效應(yīng).因SLA已經(jīng)過大氣校正(見第2節(jié))，為了驗(yàn)證SLA和TG時(shí)間序列的一致性，本文對(duì)TG數(shù)據(jù)去除IB效應(yīng)，IB效應(yīng)校正公式[10]

EIB=-9.948(Ρ-1 013.3).

式中：Ρ是觀測(cè)點(diǎn)的海面大氣壓；1 013.3為參考大氣壓.

ARIMA能夠?qū)哂休^高時(shí)序性的時(shí)間序列進(jìn)行短期的預(yù)測(cè)，本文通過時(shí)序差分將SLA時(shí)間序列平穩(wěn)化，使用自回歸函數(shù)圖確定自回歸過程階數(shù)p，用偏自回歸函數(shù)圖確定滑動(dòng)平均項(xiàng)數(shù)q，并依據(jù)最小信息化準(zhǔn)則，確定ARIMA模型，用于預(yù)測(cè)南海沿海海平面的變化趨勢(shì).

3 結(jié)果與分析

3.1 南海SLA的空間分布特征

為了掌握27年南海海平面高度空間分布的整體特征，本文對(duì)研究范圍內(nèi)1993—2019年的SLA進(jìn)行多年平均和標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算，并利用最小二乘法擬合計(jì)算線性速率，得到每個(gè)格點(diǎn)的SLA多年平均值、標(biāo)準(zhǔn)差和線性變化趨勢(shì)(見圖2).

(a)多年平均 (b)標(biāo)準(zhǔn)差 (c)線性變化趨勢(shì)

南海27年 SLA平均值為6.16 cm，最大為12.01 cm，最小為0.03 cm.沿岸海域與中部海盆SLA相差較大.中部深海盆、呂宋海峽以東的海域多年平均SLA偏低3.00 cm左右，沿海海域、南海南部、民都洛海峽多年平均SLA明顯偏高，超過7.00 cm，具體見圖2(a).

南海東南部、呂宋海峽海域SLA變幅較小，標(biāo)準(zhǔn)差4.00 cm左右.受人類經(jīng)濟(jì)活動(dòng)、地殼沉降等因素影響，沿岸海域SLA變幅大，標(biāo)準(zhǔn)差超過13.00 cm，具體見圖2(b).

南海海平面總體上呈上升趨勢(shì)，除呂宋海峽以東出現(xiàn)海平面輕微下降外，沿岸海域海平面上升速率快，在3.00 mm/a以上，越南東部上升速率顯著，高達(dá)5.00 mm/a.而中部海盆上升速率分布不均勻，西南側(cè)高達(dá)5.00 mm/a，但東側(cè)低于3.00 mm/a，具體見圖2(c).

因沿岸海域多年SLA變幅明顯，后文將選取SLA變幅較大的3個(gè)沿海臺(tái)站討論南海沿海城市沿岸海平面變化特征及其周期規(guī)律.

3.2 沿岸臺(tái)站海平面高度的周期變化

由3.1可知,沿岸海域海平面呈現(xiàn)出明顯的上升趨勢(shì)，SLA變幅較大.考慮到沿海海平面變化與南海沿岸城市的生產(chǎn)生活關(guān)系密切，筆者利用沿岸TG的數(shù)據(jù)來驗(yàn)證雷達(dá)測(cè)高數(shù)據(jù)的可靠性，并采用EEMD方法進(jìn)一步分析沿海城市近岸海平面變化的周期規(guī)律與趨勢(shì)特征.從研究區(qū)域選取了中國(guó)香港(鲗魚涌)、越南(頭頓)、菲律賓(庫里馬奧)共3個(gè)沿岸臺(tái)站，地理位置如圖1所示.

TG原始月均數(shù)據(jù)中有少量的異常點(diǎn)，采用所在年份其余月均數(shù)據(jù)中位數(shù)與中位數(shù)絕對(duì)偏差值的2倍之和確定異常點(diǎn).同時(shí)獲取TG所在位置相鄰區(qū)域的格點(diǎn)數(shù)據(jù).臺(tái)站數(shù)據(jù)作為衛(wèi)星高度計(jì)數(shù)據(jù)的補(bǔ)充和驗(yàn)證，對(duì)其進(jìn)行IB校正后，利用相關(guān)性分析得出TG數(shù)據(jù)與衛(wèi)星測(cè)高數(shù)據(jù)存在高度一致性，結(jié)果見表1.

表1 TG與衛(wèi)星測(cè)高數(shù)據(jù)觀測(cè)的沿海海平面數(shù)據(jù)相關(guān)性

海平面變化的速率及其在不同時(shí)間跨度上的變化具有很大的不確定性，利用EEMD分析TG時(shí)間序列，從長(zhǎng)期趨勢(shì)中識(shí)別沿海臺(tái)站的海平面周期項(xiàng)和趨勢(shì)項(xiàng).其中第1個(gè)時(shí)間序列分量 IMF1(見圖3(a))的非正弦振蕩圖像表明南海沿岸的海平面主要變化周期具有整體一致性，表征高頻信號(hào)變化;IMF2(見圖3(b))中主要變化周期在6個(gè)月左右，表征半年信號(hào)變化;IMF3(見圖3(c))中主要變化周期在36個(gè)月左右，表征年際信號(hào)變化;IMF4(見圖3(d))中鲗魚涌站主要周期變化為72個(gè)月，頭頓站主要周期變化為54個(gè)月，庫里馬奧站因時(shí)間序列較短限制了周期變化的計(jì)算.最后1個(gè)分量為趨勢(shì)項(xiàng)(見圖3(e))，中國(guó)香港(鲗魚涌)、越南(頭頓)城市近岸海平面呈現(xiàn)出上升的趨勢(shì)，菲律賓(庫里馬奧)城市近岸海平面在2011—2017年呈現(xiàn)出明顯的下降趨勢(shì)，在2017年后海平面升高.

圖3 鲗魚涌臺(tái)站、頭頓臺(tái)站、庫里馬奧臺(tái)站的TG數(shù)據(jù)EEMD分解結(jié)果

3.3 沿岸海平面變化趨勢(shì)及未來5年預(yù)測(cè)

沿岸城市經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展加劇了地形沉降速率，促使海平面上升帶來的海洋災(zāi)害頻發(fā)，導(dǎo)致人們的生存環(huán)境受到威脅.因此,選取TG臨近區(qū)域?yàn)榇恚R近鲗魚涌的A區(qū)、頭頓的B區(qū)、庫里馬奧的C區(qū)(見圖1).用27年間各區(qū)域年均SLA分析南海沿岸海平面變化趨勢(shì)，通過建立A區(qū)ARIMA(1，1，5)、B區(qū)ARIMA(1，2，6)和C區(qū)ARIMA(1，2，2)模型來預(yù)測(cè)未來5 年南海沿海城市近岸SLA的變化趨勢(shì).ARIMA模型平穩(wěn)R2值代表預(yù)測(cè)擬合效果，結(jié)果見表2.

表2 1993—2019年A區(qū)、B區(qū)和C區(qū)海平面變化趨勢(shì)與預(yù)測(cè)效果

線性趨勢(shì)線表明,A，B，C區(qū)分別以3.41,2.71,3.17 mm/a速率上升.未來5 年 SLA預(yù)測(cè)值顯示，鲗魚涌近岸在2023年達(dá)到最高13.54 cm，整體上升2.11 cm；頭頓近岸在2024年達(dá)到最高10.20 cm，整體上升2.55 cm；庫里馬奧近岸在2024年達(dá)到最低1.57 cm，整體下降3.47 cm,具體見圖4.

圖4 1993—2019年南海沿岸海域A區(qū)、B區(qū)和C區(qū)海平面變化趨勢(shì)及未來5年預(yù)測(cè)結(jié)果

3.4 南海SLA的時(shí)間變化特征

為了研究南海SLA的時(shí)間變化特征，本文對(duì)南海1993—2019年SLA數(shù)據(jù)求區(qū)域月平均，得到27年間月均SLA時(shí)間序列，并對(duì)其去除線性趨勢(shì)，根據(jù)多年變化趨勢(shì)劃分為5個(gè)時(shí)間段，分析得出不同時(shí)段變化趨勢(shì)的特征為上升→下降→上升→下降→上升，具體見圖5(a).

大量研究表明，El Nino和La Nina事件對(duì)南海海平面年際變化周期的影響不可忽視[11].從中國(guó)氣象局國(guó)家氣候中心下載得到Nino 3.4指數(shù)來表征El Nino和La Nina事件，分析Nino 3.4指數(shù)時(shí)間序列不同時(shí)段變化趨勢(shì)，得到Nino 3.4指數(shù)時(shí)間序列不同時(shí)段變化趨勢(shì)特征為下降→上升→下降→上升→下降，變化周期為4～7 a,具體見圖5(b).

(a)SLA (b)Nino 3.4指數(shù)

最后，通過時(shí)間序列對(duì)比分析，發(fā)現(xiàn)南海SLA的時(shí)間變化與El Nino和La Nina事件有著密切聯(lián)系，各個(gè)階段SLA 和Nino 3.4指數(shù)變化趨勢(shì)相反.因此,后文將進(jìn)一步分析El Nino和La Nina期間南海SLA時(shí)空變化特征.

3.5 El Nino和La Nina期間的SLA時(shí)空變化特征

為了研究El Nino和La Nina期間的SLA時(shí)空變化特征，本文將Nino 3.4指數(shù)3個(gè)月滑動(dòng)平均值≥0.50 ℃且持續(xù)至少5個(gè)月，判定為一次El Nino事件；Nino 3.4指數(shù)3個(gè)月滑動(dòng)平均值≤-0.50 ℃且持續(xù)至少5個(gè)月，判定為一次La Nina事件[12]，1993—2019年共出現(xiàn)5次El Nino事件和4次La Nina事件,具體見表3.

表3 利用Nino 3.4 指數(shù)判別1993年以來的El Nino和La Nina事件

本文分別計(jì)算了5次El Nino和4次La Nina期間SLA月平均值(已去線性趨勢(shì)并扣除多年月均)，得到各事件期間SLA空間變化圖(見圖6).負(fù)值表示SLA低于同時(shí)段的多年月均值；正值表示SLA高于同時(shí)段的多年月均值.5次El Nino事件期間，南海SLA以負(fù)值為主，整體呈下降趨勢(shì)，尤其是民都洛海峽以南海域SLA在5次事件中均為負(fù)值.在負(fù)值的背景之上，南海局部海域SLA為正值.2個(gè)超強(qiáng)El Nino期間，SLA正值海域范圍較小，負(fù)值范圍較大，海平面下降顯著，超過了12.00 cm(見圖6(a)、6(d)).弱El Nino期間，南海海平面下降趨勢(shì)減弱(見圖6(b),6(c),6(e)).

注:基于自然資源部標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)審圖號(hào)為GS(2016)2954號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作，底圖邊界無修改

4次La Nina事件期間，南海SLA以正值為主，局部海域?yàn)樨?fù)值，海平面整體呈上升趨勢(shì)，尤其是民都洛海峽以南海域上升趨勢(shì)顯著.超強(qiáng)La Nina期間，南海整體SLA正值海域?qū)拸V，負(fù)值范圍極小(見圖7(a)).2個(gè)中等強(qiáng)度的La Nina期間，SLA負(fù)值海域范圍狹小，海平面上升明顯，尤其是2010年6月—2011年4月La Nina事件期間，SLA比其他年份同時(shí)段高出12.00 cm(見圖7(c)).弱La Nina期間，南海海平面上升趨勢(shì)減弱(見圖7(d)).

注:基于自然資源部標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)審圖號(hào)為GS(2016)2954號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作，底圖邊界無修改

上述結(jié)果表明，El Nino期間，南海海平面整體呈下降趨勢(shì);La Nina期間，南海海平面整體呈上升趨勢(shì)，它們的強(qiáng)度會(huì)影響海平面的變化強(qiáng)弱.民都洛海峽以南海域相對(duì)南海其他海域，對(duì)El Nino和La Nina事件比較敏感，在El Nino期間，負(fù)異常顯著，與La Nina期間的正異常形成鮮明對(duì)比，因此,后文在作El Nino和La Nina期間的SLA時(shí)間分析時(shí)，特地將該海域單獨(dú)統(tǒng)計(jì)與整個(gè)南海作比較.

將時(shí)間上相近的El Nino和La Nina事件分為1組，共得到4組，分別統(tǒng)計(jì)整個(gè)南海及民都洛海峽以南海域SLA的月均值，來對(duì)比在El Nino和La Nina期間的SLA時(shí)間變化特征(見圖8).

1997年5月—1998年4月超強(qiáng)El Nino期間，南海和民都洛海峽以南SLA變化趨勢(shì)相同，低于同期多年平均值；1998年8月—2001年2月超強(qiáng)La Nina期間，二者SLA持續(xù)高于多年平均海平面，后者更是高達(dá)9.00 cm(見圖8(a)).

2006年9月—2007年1月弱El Nino期間，南海和民都洛海峽以南SLA變化均低于同期多年平均值，后者低至-5.00 cm；2007年8月—2008年4月中等強(qiáng)度La Nina期間，二者SLA上升趨勢(shì)明顯，民都洛海峽以南海域比南海整體高5.00 cm，上升顯著(見圖8(b)).

2009年7月—2010年3月弱El Nino期間，南海和民都洛海峽以南SLA變化相對(duì)以往的El Nino事件不是很明顯，負(fù)異常滯后4個(gè)月才出現(xiàn)；2010年6月—2011年4月中等強(qiáng)度La Nina期間，二者SLA明顯高于同期多年平均SLA，民都洛海峽以南海域SLA變化高出12.00 cm(見圖8(c)).

2014年10月—2016年4月超強(qiáng)El Nino期間，南海和民都洛海峽以南SLA下降趨勢(shì)明顯，后者SLA變化最低值至-12.00 cm；2017年10月—2018年3月弱La Nina期間，海平面上升趨勢(shì)均不明顯(見圖8(d)).

圖8 4次El Nino→La Nina轉(zhuǎn)折前后南海和民都洛海峽以南SLA時(shí)間變化對(duì)比曲線

總體而言，南海及民都洛海峽以南海域SLA變化在El Nino期間的下降趨勢(shì)和La Nina期間的上升趨勢(shì)一致，但后者下降和上升的幅度更為顯著.

4 結(jié) 論

本文基于1993—2019年AVISO海平面高度數(shù)據(jù)和驗(yàn)潮站(TG)數(shù)據(jù)對(duì)南海整體及沿海海平面變化特征進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)研究區(qū)海平面時(shí)空變化有如下規(guī)律:

1)27年間海平面變化空間分布不均勻，沿海海平面較南海東部的呂宋海峽、民都洛海峽等區(qū)域SLA變幅明顯；中部海盆西南側(cè)SLA變化速率明顯高于東側(cè).

2)利用EEMD方法分析沿岸臺(tái)站數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)南海沿岸海平面有明顯的半年、年際周期信號(hào)，中國(guó)香港、越南沿岸海平面呈上升趨勢(shì)，菲律賓沿岸海平面變化呈先下降后上升的趨勢(shì).應(yīng)用最小二乘法、ARIMA差分自回歸移動(dòng)平均模型分析中國(guó)香港、越南、菲律賓3個(gè)代表性沿岸區(qū)域發(fā)現(xiàn)：三者SLA上升速率分別是3.41,2.71,3.17 mm/a，略低于整個(gè)南海SLA的變化速率4.00 mm/a[2]；預(yù)測(cè)未來5年沿海海平面的變化趨勢(shì)，發(fā)現(xiàn)越南沿岸海平面上升2.55 cm，中國(guó)香港沿岸海平面上升2.11 cm，菲律賓沿岸海平面下降3.47 cm.

3)近30年南海SLA時(shí)間序列變化分為5個(gè)時(shí)間段，趨勢(shì)特征為上升→下降→上升→下降→上升，與Nino 3.4指數(shù)時(shí)間序列對(duì)比，發(fā)現(xiàn)二者變化趨勢(shì)相反.

4)El Nino期間，南海海平面整體上呈下降趨勢(shì)，La Nina期間，南海海平面整體上呈上升趨勢(shì)，它們的強(qiáng)度會(huì)影響海平面的變化強(qiáng)弱.民都洛海峽以南海域相對(duì)南海其他海域，對(duì)El Nino和La Nina事件比較敏感，該海域在El Nino期間負(fù)異常顯著，低于多年平均12.00 cm左右;在La Nina期間，正異常顯著，高于多年平均8.00 cm左右.

致謝：感謝法國(guó)空間研究中心提供的衛(wèi)星高度計(jì)數(shù)據(jù)及平均海平面永久服務(wù)中心提供的驗(yàn)潮站數(shù)據(jù)；感謝中國(guó)氣象局國(guó)家氣候中心提供的Nino 3.4指數(shù)數(shù)據(jù)！