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0 引言
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黑潮是仅次于湾流的世界第 2 大强流，发源于太平洋北赤道流到达吕宋岛后的北上分支，为北太平洋副热带反气旋流涡的一部分，如一条巨大的暖水河，蜿蜒流动在北太平洋的西界。黑潮具有高温、高盐、水色深蓝和透明度大的特点，流速快、流幅窄、流层厚、流量大，体现了大洋环流西岸强化的明显特征，对邻近海区的航海、渔业生产等影响很大[1]。
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黑潮也是中国海区及邻域环流系统的主动脉，是对我国影响最显著的大尺度海洋现象，像一道天然的屏障，成为东中国海区边缘海水和大洋水的分界。同中国宽广的陆架海区的环流结构相比，黑潮具有更好的持续性、稳定性和更小的季节变率，从而对中国海区水量平衡的维持起至关重要的作用，调制着相应的物质输运和热量交换，影响着东亚地区的天气过程和气候变异，并成为海洋观测、理论研究、数值模拟和仪器装备试验的理想示范区。
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然而黑潮并不是稳定不变的，其内部结构和流量、流速、流幅等都有着特定的变化规律，因此研究黑潮的结构变异和不稳定状态，对于诊断黑潮如何维系中国海与外海之间的物质和热量交换的动态平衡有至关重要的作用[2-4]。三维结构问题是黑潮研究中最为基本的问题之一，而对黑潮表层的变化特征的研究和分析，不仅是阐明黑潮本身动力学特点和变异规律首要的和必需的基础，也是处理黑潮和伴随现象及周围水体相互关系时必须要解决的问题[5-6]。另外，这项研究还可为舰船、潜艇在该流区的活动直接使用，为生态动力学研究提供直接的参考[7-9]。
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本文第 1 节介绍了黑潮表层流轴的提取方法，第 2 节展示了黑潮流轴的提取结果及其基本变化特征，第 3 节利用经验模分解和自组织映射开展了黑潮流轴变化特征分析，第 4 节为总结。
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1 黑潮流轴提取方法
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本文利用卫星遥感 AVISO 绝对动力地形 （ADT）和地转流资料进行黑潮表层流轴信息提取。 ADT 和地转流资料是由法国卫星海洋存档数据中心（AVISO）提供，该数据是由 ERS-1/2， Envisat， Topex/Poseidon 及其后续卫星 Jason-1/2 的观测数据融合得到的，并进行了仪器误差、环境干扰、海况误差、潮汐干扰和反变气压计影响等因素的校正[10]。相对于单一卫星高度计数据而言，多源卫星融合后的数据提供了更高的时空分辨率。 AVISO 地转流资料是基于 ADT 数据，利用地转平衡关系计算得到的，也可在 AVISO 网站直接下载。
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针对 ADT 地转流资料采用改进的特征线法[11-12]对黑潮流轴位置信息进行提取，并对其年际变化特征进行了分析。对黑潮流域普遍存在相对大值的地转流资料，采用改进的特征线法，其具体步骤为：
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1）选取黑潮主轴常年经过的点作为起始点；
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2）作与该点流向垂直且长度为 rVmax=140 km 的辅助线；
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3）在辅助线上每隔 7 km 插值得到该处的流向，并计算平均流向；
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4）调整辅助线使其垂直于平均流向；
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5）进行第 2 次插值，主轴位置被定义在新辅助线上流速最大的点，边界被定义为沿主轴方向速度分量首次等于主轴流速 30%的区域；
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6）沿该主轴流向 θVmax 向下游移动△r = 50 km 到达新的位置，重复步骤 2–5，最终得到黑潮主轴和边界的位置。
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在本文随后部分中，黑潮主轴位置简称为流轴，黑潮边界组成的整体黑潮流经的范围称为流路。改进方法中还加入了遇到陷入涡旋等特殊不稳定情况下的处理办法，会退回到出现涡旋之前的位置重新扫描。
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最大梯度法针对 ADT 网格资料，逐列检测 ADT 梯度最大值的位置，该位置被认为是黑潮流轴。最大梯度法完全从数学角度出发，其提取思路较为直接，实现简单，算法的效率较高，缺点是缺乏物理意义，提取结果可能与实际存在一定偏差。
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2 黑潮表层流轴特征提取
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以 2005 年 12 月–2006 年 11 月为例，将 AVISO 逐日地转流资料进行季平均，采用特征线法分别提取 4 个季节的黑潮流路信息，如图1 所示。由图中可见，春季在日本南部黑潮流路呈现出“大弯曲” 状态，且在 143°E 以东的黑潮延伸体海域其流路也有明显地南北摆动，原因可能是失去陆地和海底地形的约束后表层流路延续了上游的弯曲状态，并出现波动状态且持续到夏季[13]。春季和冬季，在九州岛南部海域也呈现出“小弯曲”状态。上述路径的时空变化特征可能与局地风场、上游流量大小等因素有关[14-15]。
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图1 基于 AVISO 地转流资料
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Fig.1 Surface Kuroshio path information based on geostrophic current data
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针对高度计 ADT 的逐日资料，采用改进的特征线法提取黑潮的流轴信息（图2），结果表明黑潮流轴在台湾东北部海域会出现明显的向北弯曲，有研究表明此处存在黑潮分支；随后一直到九州岛西南海域黑潮流轴保持较为平稳的状态，摆动幅度很小[16-17]；在流经九州岛西南以及本州岛南部时流轴会出现明显的向南摆动，并在伊豆海岭处开始东流，此时的黑潮流轴开始呈现较为混乱的状态，南北摆动的幅度逐渐增大[18-19]。
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3 黑潮表层流轴特征分析
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3.1 离岸距离
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图3 绘制了采用最大梯度法和改进的特征线法针对多年平均（1993 年 1 月–2015 年 9 月）的高度计 ADT 和地转流网格化资料得到的黑潮流轴信息，并在黑潮流轴上选取了 6 个断面，沿断面分别计算黑潮流轴与日本岛的距离，称为离岸距离，以此描述黑潮流轴的时空变化规律。在 6 个断面中，断面 1 和 2 位于九州岛西南，主要用以描述在流经该海域并穿过吐噶喇海峡处黑潮流轴的变化和摆动情况；断面 3 位于四国岛南部，在以往的研究中该海域的黑潮流经摆动幅度较小，需要对其进行验证；断面 4–6 位于本州岛南部，该处海域的黑潮流轴变化幅度较大，且变化存在明显的年际规律，因此设计了 3 个断面来全面、准确地对其时空变化特征进行描述。
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图2 基于多年平均（1993 年 1 月–2017 年 9 月）的高度计资料的黑潮月平均流轴信息统计
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Fig.2 Information of monthly average surface Kuroshio axis based on multi-year averaged（from January 1993 to September 2017）altimeter data
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图3 基于多年平均（1993 年 1 月–2017 年 9 月）的高度计资料采用不同算法得到的黑潮流轴比较
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Fig.3 Surface Kuroshio axis extracted by different methods based on the multi-year averaged（from January 1993 to September 2017）altimeter data
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图4 和图5 统计了 2 种不同算法得到的黑潮流轴在上述 6 个断面上相对于平均位置的离岸距离异常时间序列，即逐日离岸距离减去平均离岸距离的结果。由图中可得，断面 4–6 上呈现出较为明显的离岸摆动，尤其在 2001 年和 2009 年左右出现 2 次大幅度的离岸弯曲；断面 3 上摆动幅度较小，且频率较低；断面 1 和 2 上离岸距离呈现较为显著的准周期性变化，离岸和近岸状态交替出现。
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此外，2 种算法在物理本质、探测效率等方面都有较为明显的优缺点，其提取结果也存在一定差异。一方面，最大梯度法的做法是逐列检测梯度最大值的位置，完全从数学角度出发，缺乏一定的物理意义，且相邻列之间也缺少必要的物理学联系，导致离岸距离时间序列里出现异常大值。相比于最大梯度法，基于改进的特征线法得到的离岸距离时间序列则较为平滑。另一方面，由于黑潮受周围海域中尺度过程影响显著，这给探测算法带来很大难度。最大梯度法拥有思路直接、实现简单等特点，所以其算法的优化过程较为方便，算法的效率较高，鲁棒性较好。而改进的特征线法沿着最大流速方向向前推进，受周围中尺度过程的影响较大，且算法较为复杂，优化过程难度较大。综上所述，最大梯度法实现简单，但缺乏一定的物理意义；改进的特征线法的探测结果更好，但鲁棒性较低。
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将基于改进的特征线法得到的黑潮流轴在 6 个断面上的相对于平均流轴的离岸距离时间序列进行经验模分解（EMD），得到不同频率的信息及趋势信息（图6–7）。在断面 1 和 2 上，4–6 层的信号变化较为均匀，振幅变化较小，表明在九州岛西南海域黑潮的流轴变化以准周期性为主，摆动幅度较大；断面 3 上的分解结果均较为平稳，但在 2005 年左右各层均出现一个明显的大振幅波动，可能是受当时上游流量变化以及九州岛南部、本州岛南部黑潮流轴摆动的影响；与其他断面相比，断面 4–6 上各层的分解结果的振幅都要更大，但分解得到的任何一层都未发现稳定信号，可见本州岛南部海域的黑潮流轴变化较为复杂；且趋势项始终为正，表明在 1993 年至 2015 年这段时间内黑潮在本州岛南部整体呈现离岸状态。
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图4 6 个断面上相对于平均位置的离岸距离时间序列
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Fig.4 Time series of offshore distances relative to average position along6 sections based on monthly averaged ADT data using maximum gradient method，with forward offshore direction
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图5 6 个断面上相对于平均位置的离岸距离时间序列
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Fig.5 Time series of offshore distances relative to average position along6 sections based on monthly averaged geostrophic current data using modified characteristic line method，with forward offshore direction
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图6 基于 EMD 的断面 1–2 离岸距离时间序列分解结果
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Fig.6 Decomposition results of time series of offshore distances along Section 1 and 2 based on EMD method
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图7 基于 EMD 的断面 3–4 离岸距离时间序列分解结果
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Fig.7 Decomposition results of time series of offshore distances along Section 3 and 4 based on EMD method
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图8 基于 EMD 的断面 5–6 离岸距离时间序列分解结果
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Fig.8 Decomposition results of time series of offshore distances along Section 5 and 6 based on EMD method
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3.2 黑潮流轴模态分类
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SOM 也称为自组织特征映射（SOFM），是一种无指导训练的神经网络算法，自组织的过程实际上就是一种无指导的学习，其通过自身训练，自动对输入的数据进行聚类。
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由于最大梯度法采用逐列推进的方式寻找梯度最大值位置，则得到的黑潮流轴信息可看作一个纬度随经度变化的映射，其中经度为自变量，纬度为因变量。因此，将基于月平均资料得到的黑潮流轴信息作为 n 维向量输入到 SOM 中，将黑潮流轴分为较为明显的 3 个模态（图9）。由图中可见，3 个模态差异最明显的区域是在本州岛南部海域。紫线最为平直，离岸相对更近，对应于近岸模态，其所占比例高达 54%，表明在 1993–2017 年所研究的时期内黑潮表层流轴在超过一半的时间内呈现近岸模态的特征；黑线离岸最远，存在明显的“大弯曲”特征，对应大幅度离岸模态，其比例为 35.3%； 青线所在位置介于上述二者之间，其所占比例仅为 10.7%，可看作一个过渡状态。
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通过与黑潮主轴变化特征对比可以看出：黑潮主轴位置在中国东海和日本以南部分海域内相对稳定，且东海黑潮段较为平直，而在远离日本岛向东偏转后，在黑潮延伸体海域受到中尺度涡旋的影响，主轴位置变化较为剧烈。
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图9 基于 SOM 算法的黑潮流轴分类
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Fig.9 Classification of Kuroshio axis based on SOM method
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4 结束语
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黑潮具有高温、高盐、流量大、流速快和流幅窄等特征，其流轴的时空变化对我国、日本等一些毗邻国家和地区的气候、渔业、航海安全以及海洋资源等具有显著的影响。基于 AVISO 高度计地转流资料，采用改进的特征线法和最大梯度法，结合经验模分解和自组织映射方法，分析了黑潮表层流轴的季节和年际变化规律，并揭示其与周边海域水文环境的相关性特征。结果表明，黑潮流轴在本州岛南部摆动幅度较大，整体呈现离岸状态；在四国岛南部海域摆动幅度较小，流轴几乎紧贴岸线；在九州岛南部由于吐噶喇海峡的影响流轴也存在准周期性的较大幅度的摆动。黑潮流轴的分类结果表明，在本州岛南部海域，黑潮流轴在超过一半时间内呈现近岸平直特征，“大弯曲”和过渡状态分别占 35.3%和 10.7%。
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摘要
黑潮是著名的太平洋西边界流，是东中国海环流系统的主动脉。我国东海和黄、渤海的水文状况，基本上受黑潮及其分支所制约，因此，对黑潮的研究受到国内外学者的广泛关注。针对 AVISO 高度计地转流资料，采用改进的特征线法和最大梯度法，实现对黑潮表层流轴的自动化探测。利用经验模分解方法对黑潮流轴的离岸距离序列进行了分解，并利用自组织映射方法对黑潮流轴进行了分类。结果表明，黑潮流轴在本州岛南部和九州岛南部海域摆动幅度较大，在四国岛南部海域摆动幅度较小。在九州岛南部海域，黑潮流轴在所研究时间段内有超过一半时间呈近岸平直特征，而“大弯曲”状态占比约 35%。
Abstract
The Kuroshio is a famous western boundary current of the Pacific Ocean and the main artery of the circulation system of the East China Sea. The hydrological conditions of the East China Sea，the Yellow Sea，and the Bohai Sea in China are basically constrained by the Kuroshio and its branches. Therefore，research on the Kuroshio has received widespread attention from scholars. Based on the AVISO altimeter geostrophic current data，an improved feature line method and maximum gradient method are used to achieve automated detection of the Kuroshio surface current axis. The empirical mode decomposition method is used to decompose the offshore distance sequence of the Kuroshio Current axis，and the self-organizing mapping method is used to classify the Kuroshio Current axis. The results indicate that the Kuroshio Current axis oscillates significantly in the southern waters ofHonshu Island and Kyushu Island，while the oscillation amplitude is relatively small in the southern waters of Shikoku Island. In the regions on the south of the Kyushu Island，the Kuroshio axis mainly presents nearshore and straight patterns for more than half of the studied time period，and the “large meandering” state accounts for approximately 35%.
