厄爾尼諾和南方濤動(El Ni?o and Southern Oscillation,簡稱ENSO)現(xiàn)象對全球氣候和生物地球化學(xué)過程具有顯著的影響。當(dāng)前,ENSO的模擬和預(yù)測仍然存在著很大的不確定性和模式間的差異性。由于熱帶太平洋存在的多尺度生物地球化學(xué)過程可與海洋和大氣產(chǎn)生復(fù)雜的相互作用,并影響ENSO的特征,因此在數(shù)值模式中合理表征這些多尺度多圈層過程對改進ENSO模擬和預(yù)測具有重要意義。本文圍繞與海洋生物地球化學(xué)過程相關(guān)的葉綠素年際變率、季節(jié)內(nèi)變率及其與淡水通量的共同作用對ENSO的反饋等科學(xué)問題,首先發(fā)展了一個混合型大氣-海洋物理和生物地球化學(xué)耦合模式(Hybrid Coupled Model(HCM)of Atmosphere,Ocean Physics,and ocean Biogeochemistry(AOPB));該模式由混合型大氣-海洋物理模式與海洋生物地球化學(xué)模式相互耦合構(gòu)成;其中混合型大氣-海洋物理模式是由海洋環(huán)流模式(OGCM)與統(tǒng)計型大氣模式(表征年際風(fēng)應(yīng)力和淡水通量異常)進行耦合。模式試驗表明HCM-AOPB可以很好地模擬熱帶太平洋物理和生物地球化學(xué)過程,為研究海洋物理-生物間相互作用等提供有效的模式工具。在此基礎(chǔ)上,利用HCM-AOPB模擬試驗和觀測資料,系統(tǒng)性研究了葉綠素的年際變率、熱帶不穩(wěn)定波(Tropical Instability Waves,TIWs)引起的葉綠素擾動和葉綠素與淡水通量的共同作用對ENSO的調(diào)制效應(yīng),具體結(jié)果如下:(1)在葉綠素年際變率對ENSO的調(diào)制方面,葉綠素可以改變太陽輻射在上層海洋的穿透能力,并引發(fā)生物加熱效應(yīng)影響氣候系統(tǒng)。當(dāng)前生物加熱效應(yīng)對熱帶太平洋氣候的影響仍不清楚,特別是葉綠素的年際變率是如何調(diào)制ENSO的仍然存在著很大爭議(即增強還是減弱ENSO振幅)。HCM-AOPB試驗表明,葉綠素年際變率可以減弱ENSO振幅約22%。具體過程是:年際可變的葉綠素顯著調(diào)制穿透到混合層底的太陽輻射(Q_(pen)),進而改變上層海洋的垂向熱力結(jié)構(gòu)和密度層結(jié),從而影響垂向混合等動力過程,進一步影響海表面溫度(Sea Surface Temperature,SST)并最終形成對ENSO的負(fù)反饋。在El Ni?o期間,赤道中西太平洋的葉綠素濃度減小(0.05-0.1mg m~(-3)),使得Q_(pen)增加和混合層內(nèi)吸收的太陽輻射(Q_(abs))減少,這在混合層與次表層之間產(chǎn)生加熱差異;進一步減弱上層海洋層結(jié)并增強垂向混合,從而使得次表層的冷水更易進入混合層內(nèi),間接地減弱了El Ni?o期間SST的暖異常(La Ni?a的情形恰好相反)。這一新機制與以往葉綠素直接加熱效應(yīng)不同(即混合層內(nèi)的葉綠素吸收太陽輻射增多,從而直接產(chǎn)生加熱效應(yīng)影響SST,并對ENSO產(chǎn)生反饋效應(yīng))。(2)在季節(jié)內(nèi)尺度的生物過程對氣候的影響方面,聚焦于熱帶不穩(wěn)定波(TIWs)引起的葉綠素擾動對海洋和ENSO的影響。我們發(fā)現(xiàn)TIWs引起的葉綠素擾動可以減弱TIWs的強度(約7%-9%),并進一步增強ENSO的振幅(約27%)。TIWs存在正負(fù)相交的波形擾動(SST變冷或者增暖),對應(yīng)著葉綠素的增加或減小,從而可對Q_(pen)產(chǎn)生調(diào)制效應(yīng),進而影響上層海洋溫度和密度層結(jié);密度層結(jié)的變化減弱了渦有效位能向渦動能的轉(zhuǎn)化(即斜壓轉(zhuǎn)化項),并最終使得TIWs的強度減弱。減弱的TIWs導(dǎo)致其由赤道外向赤道輸送暖水的能力減弱,使得東太平洋冷舌區(qū)獲得的熱量減少,在La Ni?a期間SST的冷異常加劇,從而增強La Ni?a的強度,最終通過海氣耦合過程形成對ENSO的正反饋。這不同于在年際尺度上葉綠素的變化對ENSO的負(fù)反饋,表明不同時空尺度的葉綠素變率對ENSO的反饋作用可能是反向的,這些結(jié)果有助于解釋當(dāng)前葉綠素變率對ENSO反饋所存在的爭議。(3)在淡水通量與葉綠素的年際變率對ENSO的調(diào)制方面,當(dāng)同時考慮兩者共同影響時,它們對ENSO振幅的調(diào)制效應(yīng)是非線性的。淡水通量的年際變率可以增強ENSO的振幅:在El Ni?o期間,赤道中西太平洋淡水通量增加,從而減小表層鹽度和增強上層海洋層結(jié),使得混合層深度變淺;這導(dǎo)致由次表層進入混合層的冷水減少,進而增強El Ni?o期間SST暖異常(La Nina期間情形恰好相反),形成對ENSO的正反饋。因此,淡水通量和葉綠素的年際變率對ENSO的影響趨向于相互抵消。但當(dāng)兩者的影響同時存在時,情形會完全不同:當(dāng)葉綠素的年際變率所引起的生物加熱效應(yīng)達到某一反饋強度時,淡水通量年際變率的增大卻會導(dǎo)致ENSO振幅的減小。這使得淡水通量強迫對ENSO的增幅效應(yīng)會由生物加熱的減弱效應(yīng)所補償甚至反向,從而形成對ENSO的非線性調(diào)制。這種不同反饋之間的相互作用為解釋自然界和數(shù)值模式中所廣泛存在的不同過程對ENSO調(diào)制效應(yīng)的差異性和敏感性提供了新的思路。綜合上述的研究結(jié)果發(fā)現(xiàn),葉綠素所引起的生物加熱效應(yīng)對ENSO的反饋存在對時空尺度的依賴性和敏感性,并且其與淡水通量等其它過程之間的非線性共同作用使得ENSO表現(xiàn)出可變性和復(fù)雜性。
【學(xué)位單位】：中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院海洋研究所)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：P732
【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
        1.1.1 ENSO對全球氣候的影響及其模擬和預(yù)測的不確定性
        1.1.2 熱帶太平洋物理-生物地球化學(xué)過程的重要性
        1.1.3 多尺度多圈層過程對ENSO的調(diào)制影響
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 生物地球化學(xué)過程對太陽輻射在上層海洋中傳輸?shù)挠绊?br>        1.2.2 大尺度海洋葉綠素變率對熱帶太平洋物理過程的影響
        1.2.3 中小尺度生態(tài)過程及其對物理過程的可能影響
        1.2.4 淡水通量過程對ENSO的影響,及其與生態(tài)過程對ENSO的聯(lián)合調(diào)制
        1.2.5 海洋生物地球化學(xué)模式的發(fā)展
    1.3 關(guān)鍵科學(xué)問題及主要研究內(nèi)容
第二章 數(shù)值模式、數(shù)據(jù)和分析方法
    2.1 一個新的混合型熱帶太平洋大氣-海洋物理和生物地球化學(xué)耦合模式
        2.1.1 大氣風(fēng)應(yīng)力和淡水通量統(tǒng)計模式
        2.1.2 海洋環(huán)流模式（OGCM）
        2.1.3 海洋生物地球化學(xué)模式
        2.1.4 海洋物理模式與生物地球化學(xué)模式間的耦合
    2.2 觀測和再分析數(shù)據(jù)簡介
        2.2.1 SST數(shù)據(jù)
        2.2.2 海洋水色衛(wèi)星數(shù)據(jù)
        2.2.3 混合層深度數(shù)據(jù)
        2.2.4 短波輻射再分析資料數(shù)據(jù)
        2.2.5 淡水通量資料數(shù)據(jù)
        2.2.6 風(fēng)場數(shù)據(jù)
    2.3 分析方法
        2.3.1 海洋生物加熱效應(yīng)的診斷分析
        2.3.2 濾波方法
        2.3.3 一元線性回歸分析
第三章 葉綠素的年際變率對ENSO調(diào)制的影響：觀測分析
    3.1 分析方法
    3.2 ENSO循環(huán)過程中海洋葉綠素及其加熱效應(yīng)的時空結(jié)構(gòu)
        3.2.1 SST和 Chl的年際變率
m和 H_p的年際變率'>        3.2.2 H_m和 H_p的年際變率
    3.3 生物過程引起的加熱項的年際變率
pen的調(diào)制效應(yīng)'>        3.3.1 Q_pen的調(diào)制效應(yīng)
abs和 R_sr的調(diào)制效應(yīng)'>        3.3.2 Q_abs和 R_sr的調(diào)制效應(yīng)
p年際變率對各加熱項的影響'>    3.4 H_p年際變率對各加熱項的影響
    3.5 OBH反饋過程對SST的調(diào)制機制
    3.6 小結(jié)和討論
    本章附錄：觀測的平均態(tài)和季節(jié)變率
第四章 葉綠素的年際變率對ENSO調(diào)制的影響：海洋模式模擬
    4.1 試驗設(shè)計
    4.2 .Chl年際變率試驗（控制試驗）
        4.2.1 模擬結(jié)果驗證
        4.2.2 平均態(tài)模擬
        4.2.3 年際變率模擬
p的年際變率對OBH各項的調(diào)制效應(yīng)'>        4.2.4 H_p的年際變率對OBH各項的調(diào)制效應(yīng)
        4.2.5 由OBH引發(fā)的負(fù)反饋過程
    4.3 給定氣候態(tài)Chl場的模擬試驗
    4.4 小結(jié)
第五章 葉綠素的年際變率對ENSO調(diào)制的影響：海氣耦合模式模擬
    5.1 試驗設(shè)計
    5.2 控制試驗?zāi)M結(jié)果
        5.2.1 控制試驗中模擬的海洋物理和生物地球化學(xué)場
        5.2.2 大氣風(fēng)場,SST和 Chl之間的關(guān)系
        5.2.3 生物地球物理對氣候系統(tǒng)影響的機制
        5.2.4 回歸分析
    5.3 一個證實OBH負(fù)反饋的敏感性試驗
    5.4 討論和比較
    5.5 小結(jié)
第六章 熱帶不穩(wěn)定波引起的葉綠素加熱效應(yīng)：海洋模式模擬
    6.1 引言
    6.2 試驗設(shè)計和方法
        6.2.1 試驗設(shè)計
        6.2.2 觀測數(shù)據(jù)
    6.3 控制試驗中TIWs引發(fā)的生態(tài)過程的響應(yīng)
        6.3.1 模式驗證
        6.3.2 TIWs引起的SST和生物場擾動
TIW對短波輻射分配的影響的診斷分析'>    6.4 控制試驗中Chl_TIW對短波輻射分配的影響的診斷分析
        6.4.1 診斷分析方法
TIW對 Q_pen和 R_sr的影響'>        6.4.2 Chl_TIW對 Q_pen和 R_sr的影響
TIW)對海洋的影響：敏感性試驗'>    6.5 TIWs尺度的Chl(Chl_TIW)對海洋的影響：敏感性試驗
TIW對中小尺度過程的影響'>        6.5.1 Chl_TIW對中小尺度過程的影響
TIW對大尺度過程的影響'>        6.5.2 Chl_TIW對大尺度過程的影響
        6.5.3 EKE分析
    6.6 小結(jié)和討論
第七章 熱帶不穩(wěn)定波引發(fā)的葉綠素加熱效應(yīng)對ENSO的正反饋：耦合模式模擬
    7.1 引言
    7.2 分析方法和試驗設(shè)計
        7.2.1 分析方法
        7.2.2 試驗設(shè)計
    7.3 結(jié)果分析
        7.3.1 控制試驗
TIW效應(yīng)對ENSO的影響'>        7.3.2 濾波試驗：Chl_TIW效應(yīng)對ENSO的影響
TIW對 TIWs的減弱效應(yīng)'>        7.3.3 過程分析Ⅰ：Chl_TIW對 TIWs的減弱效應(yīng)
TIW效應(yīng)對經(jīng)向熱量輸送（HFC）的影響'>        7.3.4 過程分析Ⅱ：Chl_TIW效應(yīng)對經(jīng)向熱量輸送（HFC）的影響
    7.4 小結(jié)
第八章 熱帶太平洋淡水通量和海洋葉綠素產(chǎn)生的非線性反饋
    8.1 引言
    8.2 模式配置和試驗設(shè)計
        8.2.1 模式配置
        8.2.2 試驗設(shè)計
        8.2.3 觀測和再分析數(shù)據(jù)
    8.3 模擬結(jié)果
        8.3.1 ENSO的調(diào)制效應(yīng)
        8.3.2 OBH反饋效應(yīng)
        8.3.3 淡水通量的強迫效應(yīng)
        8.3.4 聯(lián)合調(diào)制效應(yīng)
        8.3.5 洞悉ENSO的調(diào)制效應(yīng)
    8.4 小結(jié)與討論
第九章 全文總結(jié)與展望
    9.1 全文總結(jié)
    9.2 論文的創(chuàng)新點
    9.3 未來工作展望
參考文獻
致謝
作者簡歷及攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果


本文編號：2835739