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0 引言
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内热带气旋包括热带低压和热带风暴(台风)等,是影响全球范围许多国家并且每年引起巨大生命财产损失的自然灾害之一[1]。因此,要更及时的做出防灾减灾、做到趋利避害,需要提高预报热带气旋的准确性。对热带气旋引起的海洋响应进行精准观测是降低热带气旋预报误差的重要因素。水下滑翔机(Autonomous Underwater Glider, AUG)作为移动式观测平台之一,能够完成典型的海洋现象观测任务,并具有长时续的优势,已被广泛应用于海洋观测试验[2]。与其他的热带气旋期间海洋响应观测方式相比,水下滑翔机具有自主性强、持续性长以及适应性广等优势。同时,热带气旋过境前海域的温盐结构影响着热带气旋的强度,而水下滑翔机能够长时间连续观测指定海域的温盐结构,具有改善热带气旋强度预报的重要作用。
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本文对面向台风“天鸽”(Hato)的水下滑翔机观测海洋响应数据进行分析研究,基于 2017 年 4 台“海燕–II”水下滑翔机观测到的台风“天鸽” 所引起的海洋温盐异常历史数据,结合美国高级高分辨率扫描辐射计(Advanced Very High Resolution Radiometer,AVHRR)、日本高级微波扫描辐射计 ( Advanced Microwave Scanning Radiometer, AMSR–2)等卫星观测数据产品和 JMA(Japan Meteorology Agency)最佳台风路径数据库,分析水平和垂直方向上的温盐异常,为后续设计水下滑翔机对热带气旋组网观测试验打下良好的基础。
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1 热带气旋期间海洋观测方式
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对于热带气旋期间海洋响应的观测方式可以根据不同海洋位置进行分类:海洋表层观测可采用卫星观测、无人水面艇(Unmanned Surface Vessel,USV) 和表面漂流浮标观测方式;海洋次表层观测可采用 ARGO 浮标、潜标观测和水下滑翔机观测方式[3]。
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1)卫星观测。
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对海洋表层的观测一般采用搭载相关任务传感器的卫星进行全球大范围观测,国内外已有很多对热带气旋引起的上层海洋响应采用卫星观测的案例。中国气象局的唐飞等人基于静止气象卫星、极轨气象卫星和全球降水测量卫星的多通道观测,对 2021 年台风“烟花”过程进行分析,并验证了微波成像仪的降水反演结果准确性[4]。美国科学院地球观测与空间研究中心的 SUN 等人采用热带降水测量计划微波成像仪的海洋表面温度数据,并结合浮标观测以及数值灵敏度模拟,验证了高海洋表面温度异常能够增强飓风强度[5]。
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2)无人水面艇。
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无人水面艇一般包括波浪滑翔机和 Saildrone USV 等观测方式。波浪滑翔机是近年来海洋环境监测技术领域出现的新型海洋自主观测平台之一,该平台完全利用环境能源,可以在广阔的海洋上进行长期的路径跟踪和位置保持,并对热带气旋进行高分辨率观测[6]。2017 年布放在南海的中国“黑珍珠”波浪滑翔器历经为期 17 d 的海试试验,经历了“天鸽”“帕卡”“玛娃”3 个台风海况。此次试验成功获取了台风期间的海洋动力环境数据,验证了“黑珍珠”波浪滑翔器在极端海况下的生存能力及台风观测的可行性,标志着我国自主研制的波浪滑翔器已具备一定的极端海况观测能力[7]。美国 Saildrone USV 与波浪滑翔机的观测方式相似,主要获取海气界面的相关要素。2021 年,5 台经过改进的 Saildrone USV 首次应用于飓风天气,其中一台通过了飓风“山姆”并记录下了飓风眼壁区域附近的海面情况。其它 Saildrone USV 在飓风“葛瑞丝”和“弗雷德”期间实现了与水下滑翔机的同步观测[8]。
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3)浮标观测。
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浮标分为漂流浮标和系泊浮标,这些浮标可以进行自动测量观测,并通过卫星进行中继[9]。自然资源部卫星海洋环境动力学国家重点实验室的张翰针对南海多个浮标/潜标站位观测到的“海鸥” 和“威马逊”热带气旋引起的上层海洋热力结构进行了研究,揭示了热带气旋引起上层海洋垂向温度结构和热量的调整,并通过理论模型给出了对应的无量纲参数空间[10]。2017 年通过布放在我国广东博贺海洋气象综合试验基地的国产漂流观测仪,成功获取了“天鸽”“帕卡”2 次台风过境时的气压、气温、海面风速、海表层温盐等数据,捕捉到台风过境海洋响应的明显特征[11]。
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4)潜标观测。
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潜标观测技术用于水下观测,其与浮标观测合作可实现对海洋环境的立体观测[12]。张翰等人 2022 年通过南海陆坡上全水深的潜标观测研究了海洋对 2018 年台风“山竹”的响应,“山竹”是相对移动速度较快的台风且在其后部引起整层水体的近惯性振荡,研究表明台风能通过近惯性波动对深层水产生影响并增加陆坡上近底层的混合[13]。赵玮等人 2019 年利用卫星和现场潜标观测海温资料和数值试验,研究了黄海和渤海对“丹娜丝”、“利奇马”“玲玲”“米娜”4 个热带气旋的海温响应,结果表明 80%以上的热带气旋引起的海温降温发生在热带气旋眼中心接近之前,且热带气旋在数小时和数十天内对沿海水域的海表温度季节循环也有重要影响[14]。
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5)水下滑翔机观测。
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水下滑翔机在新兴的全球海洋观测系统中发挥着重要作用,其作为一种有效的新兴海洋探索平台,具备多机协作观测等特性,在精细化密集型海洋环境观测中具有广阔的应用前景[15]。美国大西洋海洋与气象实验室通过 Seaglider 水下滑翔机获取了飓风“冈萨洛”过境前后海洋的温盐异常数据,反映了上层海洋发生的垂直混合,并验证了风暴前的低盐度层会阻碍飓风引起的混合冷却[16]。中国天津大学 7 台“海燕”水下滑翔机组网配合,主动追踪了 2017 年的台风“天鸽”和“帕卡”,获得了台风条件下的海洋温盐、流速等参数信息,是我国首次利用水下滑翔机获得台风条件下的现场海洋环境参数[17]。
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相较于卫星、浮标和潜标观测,水下滑翔机具有适应极端的环境条件、定向持续性观测、深度方向上数据连续和时空分辨率高等优点,并且能够根据热带气旋的路线实时调整路径,更加准确的观测海洋响应,正确监测海洋的温度场和盐度场变化,提高预报热带气旋的准确性。
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2 历史观测数据库与初步分析
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1)热带气旋数据库与台风“天鸽”。
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本文研究选取 2017 年典型热带气旋——台风 “天鸽”。数据来源于 JMA 发布的热带气旋最佳路径数据库,主要包含热带气旋的时间、经纬度、中心气压、风力和台风强度等,时间分辨率为 6 h。
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“天鸽”路径如图1(a)所示,黑色粗线为台风路径,彩色节点为数据库中的时间节点,节点颜色代表台风强度等级,等级(Level2、3、4、5) 分别代表热带低压、热带风暴、强热带风暴、台风及以上。背景为台风附近海域水深。
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2)水下滑翔机和卫星数据库。
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水下滑翔机台风观测数据是 2017 年 8 月天津大学依托青岛海洋科学与技术试点国家实验室 (现更名为崂山实验室)与中国海洋大学等多所高校和研究机构合作,开展面向中尺度涡的组网观测获得的试验数据。此次试验在南海北部布放的 12 台“海燕–II”水下滑翔机均搭载 GPCTD 传感器,水下滑翔机的剖面周期约为 4.5 h,设计最大深度达 1 500 m,每个剖面水平覆盖范围约 4 km[18]。其中 4 台水下滑翔机的观测区域位于台风“天鸽”轨迹附近。
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注:图(b)中 4 个方向的三角形节点分别代表2017 年 8 月 22 日的 4 个时间节点
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图1 4 台“海燕–II”水下滑翔机航线(a)以及台风“天鸽”轨迹(b)
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Fig.1 Four routes of four“Petrel-II”underwater gliders(a)and track of typhoon Hato(b)
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表1 给出了此次台风组网观测 4 台水下滑翔机的编号、运行时间和获取剖面数量。图1(b)中 4 条彩色线条分别为 4 台水下滑翔机的具体航线轨迹,不同形状节点为台风经过观测区域时的时间节点,背景为观测区域海洋深度。水下滑翔机在水中运动轨迹为锯齿型,认为同一台水下滑翔机连续剖面之间的温盐变化是连续的。本研究忽略不同水下滑翔机之间的仪器系统误差,认为 4 台水下滑翔机之间的温盐密度差异主要来自空间观测误差。
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本研究同时利用了 AVHRR(Advanced Very High-Resolution Radiometer)和 AMSR-2(Advanced Microwave Scanning Radiometer)卫星数据库中的 “天鸽”期间的海洋响应数据。其中 AVHRR 是搭载在气象卫星上对海表温度进行观测的传感器,本文使用的是 AVHRR Pathfinder Version 5.3 (PFV53)L3C 海面温度数据库,分辨率 4 km。数据库存在 6 个质量水平,为保证数据的覆盖面积,本文选择了较低质量水平(Level1),选取时间为 “天鸽”过境期间(2017 年 8 月 19 日–8 月 26 日)。另一项 AMSR2 是搭载于 GCOM-W1 航天器上的遥感传感器,用于测量地球表面和大气微弱微波辐射,主要提供降水、海面温度、海面风速以及海冰浓度等数据,本文选择 2017 年 8 月 20 日–23 日的日平均 AMSR-2 数据库( https: //www.remss. com/missions/amsr/),空间分辨率 5 km×3 km,获取台风“天鸽”期间水下滑翔机观测区域的海洋表面温度、风速和降雨率数据。
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本文基于 4 台“海燕–II”水下滑翔机观测到的台风“天鸽”所引起的海洋温盐异常数据以及混合层深度、温盐度变化数据,结合 AVHRR 卫星观测到的“天鸽”过境期间的海洋表面温度(Sea Surface Temperature,SST)数据和 AMSR–2 卫星观测到的“天鸽”过境期间的风速及降雨率数据,对台风“天鸽”在发展过程和过境期间所引起的海洋响应进行分析。
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3)混合层与台风过境前温盐特征。
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混合层(即密度均匀层)是海洋与大气相互作用的边界层,在海洋与大气之间的动量、能量和物质交换过程中起着至关重要的作用[19]。由于水下滑翔机采集的温盐数据起始于 20 m 深度,所以本文研究的混合层深度是根据垂直方向上海水温度梯度小于 0.1 /m℃ 进行定义的。
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水下滑翔机区别于浮标运行方式,是连续性剖面自主观测,因此为了测量台风过境期间及过境后温盐异常,需要提前确定台风过境前的海洋温盐结构,以便后续对比研究。为减小空间和时间误差,本文将海表温度出现下降的前1 天的平均温盐剖面数据作为台风过境前的温盐结构的初值。
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3 台风“天鸽”过境期间的温盐响应分析
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1)“天鸽”发展过程。
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2017 年 8 月 19 日,台风“天鸽”在太平洋上以初始为热带低压状态产生。8 月 20 日升级为热带风暴,根据 AVHRR 卫星观测数据,此时水下滑翔机观测区域与“天鸽”相距约 1 000 km(图2(a)、 2(b)),并未受到“天鸽”影响。水下滑翔机观测海域的温度约 30℃,搭载 AMSR-2 的卫星在该区域内的观测数据 SST 同样为 32℃以上,风速约为 0(图3);水下滑翔机观测得到的混合层平均温度约 30℃(图4(b)),并且混合层深度未大幅度上升(图4(a))。
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8 月 21 日,水下滑翔机观测区域与“天鸽” 中心相距 700 km 以内,此时海域已受到影响。图2(c)显示“天鸽”引起的冷却到达了水下滑翔机观测区域;AMSR-2 数据显示 SST 下降至 30℃,风速上升至 10 m/s。8 月 21 日 12 时之后,水下滑翔机观测区域与“天鸽”中心相距 500 km 以内,水下滑翔机观测得到的混合层深度、温度、盐度均产生了异常(图4)。其中 HY13 水下滑翔机附近的降雨量上升至 0.17 mm/h,混合层盐度下降了 0.37 psu。
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8 月 22 日,“天鸽”升级为强热带风暴,并逐渐接近 4 台穿越水下滑翔机观测海域(图2(d))。 8 时–10 时,水下滑翔机观测区域与“天鸽”中心相距最近。AMSR-2 数据显示风速已达 15 m/s 以上,降雨量上升至 4 mm/h,HY13 水下滑翔机观测区域 SST 已下降至 28℃(其他水下滑翔机观测区域的 SST 数据缺失,原因通常是 AMSR 仪器问题)。水下滑翔机观测得到的混合层深度达到 40 m 以上,混合层平均温度明显下降,盐度出现波动。
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8 月 23 日,“天鸽”升级为台风等级。水下滑翔机观测区域与“天鸽”路径相距 400 km 之外,并逐渐远离“天鸽”影响。观测区域风速和降雨量降低,SST 回升,混合层深度、温度和盐度逐渐稳定。当“天鸽”到达内陆后(图2(e)),AVHRR 观测的 SST 低于 30℃,与 AMSR-2 数据存在差异。 8 月 23 日之后,“天鸽”逐渐减弱消失,观测区域 SST 逐渐恢复,但仍低于“天鸽”过境前的温度(图2(f)–2(h))。
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2)“天鸽”温度响应分析。
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台风“天鸽”过境期间,水下滑翔机观测海域与“天鸽”中心的距离影响着观测海域混合层的温度变化。2017 年 8 月 21 日–22 日,“天鸽”接近并穿越水下滑翔机观测区域,水下滑翔机成功观测到台风引起的海洋温度响应。HY06、HY09、HY12 水下滑翔机位于“天鸽”路径右侧,与“天鸽”最接近时的距离分别为 25 km、22 km 和 12 km,并且数据显示混合层的平均温度在距离台风 400 km 时开始下降,下降了 0.8℃(图4(b)),3 台水下滑翔机的下降幅度和下降起始时间均相似。而 HY13 水下滑翔机位于“天鸽”路径左侧且距离“天鸽”相对较近,因此温度下降起始时间比其他 3 台早 18 h,混合层的平均温度下降幅度为 0.5℃,小于其他 3 台的下降幅度(0.8℃),原因可能是台风 “天鸽”的降温具有右偏性,这与杨晓霞等分析逐日微波遥感 SST 数据的结果相似[20]。此外,进一步分析发现,观测海域在台风前后出现了明显的降温现象,但其次表层出现了升温现象,即海洋发生了剧烈的垂直混合现象。
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注:“天鸽”路径、强度分别由黑色实线和彩色的圆表示;(a)–(h)为 2017 年 8 月 19 日–26 日的 SST 与台风路径变化; 黑色细线框为水下滑翔机观测区域
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图2 AVHRR 卫星观测到的“天鸽”过境期间 SST 变化过程
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Fig.2 AVHRR satellite observed the SST change process during the typhoon Hato
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注:灰色实线代表最接近台风路径的时刻
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图3 AMSR-2 在“天鸽”过境期间对水下滑翔机所在海域观测到的风速变化过程
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Fig.3 AMSR-2 satellite observed wind speed change process in the underwater gliders’ study area during the typhoon Hato
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图5(a)–5(d)分别为 4 台水下滑翔机在台风过境期间,垂直方向上 20~600 m 观测到的温度分布及变化,图中黑色直线为最接近台风中心的时刻(由于 600 m 以上深度范围内的温度受台风影响较小,所以本文仅对 0~600 m 深度的温度响应进行分析,下文对盐度响应的分析同理)。具体变化:8 月 20 日,水下滑翔机观测海域未受台风影响, 26℃等温线在 49 m 以浅波动,最大混合层深度平均约为 28 m,混合层平均温度约为 30℃(图4(b))。 8 月 22 日,26℃等温线上升至 20 m 左右(图5),最大混合层深度加深至约 40 m(图4(a)),混合层平均温度下降 0.7℃。8 月 23 日,“天鸽”逐渐远离水下滑翔机观测区域。
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注:灰色实线代表最接近“天鸽”路径的时刻
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图4 “天鸽”过境期间水下滑翔机观测结果时间序列
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Fig.4 Time series of underwater glider observation results during the typhoon Hato
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图5 台风“天鸽”期间,4 台“海燕–II”水下滑翔机 2017 年 8 月 20 日–22 日采集到的温度剖面
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Fig.5 Temperature profiles observed by four“Petrel-II”underwater gliders from August 20 to 22,2017, during the typhoon Hato
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图6 中红(蓝)色实线为台风经过水下滑翔机观测区域后(前)的温度–深度曲线,其中平均温度为台风“天鸽”到达相应水下滑翔机观测区域的前 1 天(后 1 天)所采集到的温度剖面的平均值,由图5 所采集到的连续温度剖面根据所获取的时间节点分别进行平均得到。分析该图可知在 100 m 以浅,台风过境前后出现了明显的降温,平均降温 1.2℃左右;并且台风影响深度可达约 600 m,此处降温幅度小于 0.1℃。其中 HY12 水下滑翔机更接近台风路径,因此其表层降温达到 2℃(图6(c))。
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图6 台风“天鸽”过境前后平均温度剖面对比图
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Fig.6 Comparison of average temperature profile before and after the typhoon Hato
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图7 为 HY12 水下滑翔机在台风“天鸽”到达之后观测到的垂直方向上的温度异常分布,黑色直线为其最接近台风中心的时刻。在台风影响期间,整个 600 m 水层都有不同幅度的降温。但在 8 月 21 日 12 时和 8 月 22 日 13 时刻附近,200 m 以浅处出现了高达 4℃的升温现象,说明当时海洋发生了垂直混合现象,使混合层加深而次表层暖化,这与 HSU 的观测的结果一致[21]。观测结果表明,台风“天鸽”对水下滑翔机观测区域内海域的影响超过了 600 m 水深。
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3)“天鸽”盐度响应分析。
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如图8 所示,总体上,4 台水下滑翔机观测海域的盐度受台风“天鸽”引起的垂直混合影响,其次表层(40~100 m)盐度升高,下层水体(100~600 m)盐度出现较小减弱,同时表层(20~40 m) 盐度的降低受降雨影响很大。具体分析结果如下。
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图7 台风“天鸽”期间 HY12 水下滑翔机观测的温度异常垂直断面分布
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Fig.7 Vertical section distribution of temperature anomaly observed by HY12 underwater glider during typhoon Hato
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图8 台风“天鸽”期间,4 台“海燕–II”水下滑翔机 2017 年 8 月 20 日–22 日采集的盐度剖面
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Fig.8 Salinity profiles observed by four “Petrel-II” underwater gliders from August 20 to 22,2017,during the typhoon Hato
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2017 年 8 月 20 日–8 月 22 日,除了 HY13 水下滑翔机观测所在区域,其他 3 台水下滑翔机观测区域的混合层平均盐度上升了 0.16 psu(图4(c)),在 8 月 22 日 18 时达到最大。HY13 水下滑翔机观测区域内,受上层海洋的降雨影响,其混合层平均盐度降低了 0.1 psu。
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图8 分别为 4 台水下滑翔机在 8 月 20 日–8 月 22 日观测得到的连续盐度剖面,黑色直线为其最接近台风中心的时刻。8 月 20 日,上层海洋 20 m 深度盐度约为 34 psu,在接近 23 日时 20 m 的盐度已经达到 34.8 psu(HY13 水下滑翔机观测区域接近 34.6 psu)以上;伴随着混合层的加深,在 100 m 深度附近 34.8 psu 等值线区域变大,盐度升高。
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图9(a)–9(d)给出了台风过境前后 4 台水下滑翔机观测区域平均盐度的变化,其中平均盐度为台风“天鸽”到达相应水下滑翔机观测区域的前 1 天(后 1 天)所采集到的盐度剖面的平均值,由图8 所采集到的连续盐度剖面根据所获取的时间节点分别进行平均得到。除 HY13 水下滑翔机(图9(d)) 观测区域的平均盐度因台风引起的降雨而下降了 0.04 psu 之外,其他 3 台水下滑翔机观测的各自区域内 100 m 以浅的平均盐度升高约 0.27 psu。
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图10(a)和 10(b)分别为 HY12 与 HY13 水下滑翔机观测到的盐度异常变化。距离台风最近的 HY12 水下滑翔机观测区域内平均盐度明显升高(图9(c),图10(a)),其在 8 月 20 日–8 月 22 日期间,60 m 以浅海域内盐度升高了约 0.2 psu 以上;100~600 m 降低了 0.1 psu。如图10(b) 所示,HY13 水下滑翔机观测区域海洋表层平均盐度降低最大达 0.4 psu,在 8 月 22 日 23 时才有所上升,结合 AMSR-2 卫星观测到的同期降雨数据 (图11),也证明了台风“天鸽”引起的降雨对海洋表层盐度的影响。
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图9 台风“天鸽”过境前后平均盐度剖面对比图
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Fig.9 Comparison of average salinity profile before and after the typhoon Hato
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图10 台风“天鸽”期间 HY12 和 HY13 水下滑翔机观测到的盐度异常垂直断面分布
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Fig.10 Vertical section distribution of salinity anomaly observed by underwater gliders of HY12 and HY13 during the typhoon Hato
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注:灰色实线代表最接近台风路径的时刻
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图11 AMSR-2 在“天鸽”过境期间对水下滑翔机所在海域观测到的降雨率变化过程
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Fig.11 AMSR-2 satellite observed the rain rate change process in the underwater gliders’ study area during the typhoon Hato
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4 结束语
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本文基于 4 台“海燕–II”水下滑翔机针对 2017 年台风“天鸽”(Hato)观测的历史观测数据,结合同期卫星观测的海表温度、风速以及降雨数据,分析了台风引起的海洋响应,即发生温度下降以及盐度升高的异常变化。观测到台风引起的海洋垂直混合现象使次表层出现升温现象,以及在降雨的影响下混合层盐度出现下降现象。由于 4 台水下滑翔机位置不同,观测到的海洋响应程度存在一定差异,其中距离台风路径最近的 HY12 水下滑翔机观测海域内的温盐异常变化更为明显,可见台风的影响在与台风路径对应的距离上有呈反比的趋势。而位于台风路径左侧的 HY13 水下滑翔机观测海域内的温盐变化幅度低于其他 3 台的对应变化,可见台风“天鸽”的降温和盐度升高具有右偏性。本文采用的水下滑翔机组网分布在台风路径右侧上存在结构不完整和误差较大的情况,下一步计划对水下滑翔机在热带气旋期间观测的采样航线以及组网布放台数和位置做进一步规划研究。
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摘要
水下滑翔机作为一种新型移动观测平台,可以对热带气旋过境期间引发的海洋响应进行全方位的观测,利用获取的观测数据能够进一步增强台风预报的准确性。从水下滑翔机相较于其他热带气旋观测方式的优势展开,基于“海燕”系列水下滑翔机观测到的台风“天鸽”(Hato)引起的海洋温盐异常历史数据,并结合同期卫星的观测数据和 JMA(Japan Meteorology Agency)最佳台风路径数据库,分析研究水平和垂直方向上的海洋温盐异常响应。验证了 4 台“海燕–II”水下滑翔机具有对 2017 年台风“天鸽”引起的海洋响应进行精细化剖面观测的能力,可以完整捕捉台风过境引起的垂直混合现象以及降雨对其观测区域内盐度变化的影响,并分析水下滑翔机观测数据得出台风期间海洋响应的程度与其距离台风的位置有关,即台风期间水下滑翔机观测海域与台风路径距离越近,其温盐异常变化越明显,并且台风路径右侧海域相较于路径左侧海域的温度异常幅度更大。
Abstract
Underwater glider,a new mobile observation platform,can observe the ocean’s response during tropical cyclones in considerable detail,and by employing the obtained observation data,the accuracy of typhoon forecasts can be significantly improved. This paper starts with the advantages of underwater gliders compared with other tropical cyclone observation methods,based on the observation of historical data of temperature and salt anomaly of “Petrel-II” underwater gliders for Typhoon Hato,combined with the observation data of satellites and JMA(Japan Meteorology Agency)database in the same period,the temperature and salt anomaly response in horizontal and vertical directions are analyzed. It has been confirmed that four “Petrel-II” underwater gliders made fine profile observations on the ocean response caused by Typhoon Hato in 2017,which can effectively capture the vertical mixing phenomenon during the typhoon and the influence of rainfall on salinity in the observation area,and the ocean response degree during the typhoon is related to the location of the typhoon. That is,the closer the ocean is to the typhoon path during the typhoon,the more obvious the temperature and salt anomaly is,and the magnitude of temperature anomalies is greater on the right side of the typhoon path compared to the left side of the path.