印度洋西北部海域海洋热浪的评估与演变：一项基于卫星数据和数值模型数据的比较研究

《Regional Studies in Marine Science》：Evaluation and progression of marine heatwaves over the northwestern Indian Ocean: A comparative study using satellite and numerical model data

　　阿库拉蒂·文卡塔·赛·柴坦尼亚（Akurathi Venkata Sai Chaitanya）、阿卜杜勒·阿齐兹·萨利姆（Abdul Azeez Saleem）、穆罕默德·沙菲克（Muhammad Shafeeque）、萨利姆·拉蒂夫（Salim Lateef）、穆罕默德·阿什拉夫·塔塔·塔扎特（Mohamed Ashraf Thatta Thazhath）、贾亚·阿尔伯特（Jiya Albert）

**摘要**
本研究利用基于卫星的观测数据（SAT）以及NEMO和HYCOM高分辨率海洋模型的输出，分析了1994至2023年间印度西北部海洋热浪（MHWs）的时空特征及其驱动因素。通过采用三个气候基准期（1982-2005年、1982-2023年和1994-2023年）计算得出的季节性变化的90百分位数阈值来评估MHW事件。近年来，MHW事件的频率和强度有所增加，尤其是在与较冷的历史基准期相比时更为明显。卫星观测数据显示，MHW在红海北部、阿拉伯湾西部和阿拉伯海北部（NAS）地区的强度和累积暴露程度最高。NEMO模型在NAS和红海区域的暖偏差较大（分别为0.28和约0.26），而HYCOM模型在所有区域的暖偏差则介于轻微到中等（0.03-0.13），但在NAS区域呈现中等程度的冷偏差（0.15），这导致MHW事件的估计值偏高，尤其是在NEMO数据集中。对主要MHW年份的详细分析表明，局部动力学因素如异常的净短波热通量、风驱动的混合作用减弱以及海洋热含量增加是MHW持续发生的原因。MHW频率与气候模式之间的相关矩阵显示其与大西洋多年代际振荡（Atlantic Multidecadal Oscillation）存在密切关系。叶绿素-a和净初级生产力的长期负趋势与MHW频率的增加趋势相吻合。总体而言，本研究指出HYCOM和NEMO模型能够在一定程度上捕捉到MHW现象，尽管存在一定不确定性，尤其是在NAS和红海北部地区，这可能是由于表面强迫条件的差异所致。这也凸显了开发和测试区域海洋-生物模型以更好地理解MHW及其影响的重要性。

**引言**
在全球变暖的背景下，海表温度（SST）的变化对海气相互作用和热量平衡至关重要。即使是微小的SST扰动也可能加剧对流过程并改变区域气候条件。海洋热浪（MHWs）是一种局部性的极端高温现象，持续时间从几天到几个月不等，其温度超过长期气候SST的90%或95%分位数（Hobday等人，2018年；Hobday等人，2016年）。近年来，关于全球海洋及周边海域这些极端高温事件的研究表明，其频率、持续时间和强度均有所增加（Holbrook等人，2020年；Oliver等人，2020年；Oliver等人，2021年；Sen Gupta等人，2020年）。理解这些极端事件非常重要，因为它们对周边地区的生态和社会经济状况具有重大影响。局部大气和海洋过程与气候变化的结合，以及其背后的空间和季节性变化共同导致了MHWs的发生（Amaya等人，2020年；Chatterjee等人，2022年；Holbrook等人，2020年；Mohamed等人，2023年；Mohamed等人，2022年；Mohamed等人，2021年；Pujol等人，2022年）。MHWs会对高度敏感的海洋物种和生态系统造成显著生态压力，海表温度的突然和长期升高（持续数天至数周甚至数月）会导致珊瑚白化现象，程度从轻微到严重不等（Eakin等人，2010年；Genevier等人，2019年；Hughes等人，2018年）。这些热异常不仅影响珊瑚，还会通过减少浮游植物生物量和叶绿素浓度来降低大型沿海区域的净初级生产力（Chakraborty等人，2023年；Hamdeno等人，2022年；Hamdeno和Alvera-Azcaráte，2023年；Le Grix等人，2020年；Shafeeque等人，2021年）。初级生产力的下降会对海洋食物网产生连锁效应，通常导致底栖物种死亡率增加（Garrabou等人，2009年；Rivetti等人，2014年），并破坏如海草草地等栖息地（Chefaoui等人，2018年；DIAZ-ALMELA等人，2007年）。在某些地区，这些扰动还可能改变栖息地动态，促进海带林的扩张或崩溃（Arafeh-Dalmau等人，2019年）。此外，与MHWs相关的变暖还与有害藻类的大量繁殖有关，这对海洋生物多样性和人类健康构成威胁（Trainer等人，2020年）。最终，MHWs的影响包括栖息地退化、生物多样性丧失和食物网破坏，可能严重影响当地渔业的生产力和经济可行性（Caputi等人，2016年；Cavole等人，2016年；Mills等人，2013年）。

印度西北部海洋（NWIO），包括阿拉伯海（AS）、阿曼湾（OG）和阿拉伯湾（AG），已成为全球变暖最快的热带海洋盆地之一。这些海域与邻近的红海（RS）共同具有多样的地形、水文和气候条件，但都经历了MHWs现象。目前针对这些地区的MHWs研究仍较为有限（Bawadekji等人，2021年；Chakraborty等人，2023年；Chatterjee等人，2022年；Genevier等人，2019年；Mohamed等人，2021年）。卫星观测数据显示，自20世纪90年代初以来，红海地区的温度呈显著上升趋势（Raitsos等人，2011年）。Chaidez等人（2017年）报告称1982至2015年间红海平均升温速率为每十年0.17±0.07°C，其中北部红海（NRS）的升温速率超过每十年0.4°C。Liu和Yao（2022年）将这一趋势延长至自1875年以来的每十年0.43°C。Genevier等人（2019年）将MHWs与珊瑚白化联系起来，即当SST在150米以下深度连续超过30天达到30°C时会发生白化现象。Bawadekji等人（2021年）发现红海地区MHWs特征存在空间差异。自2000年以来，MHWs的频率和持续时间分别增加了35%和67%，高峰年份出现在2010年、2017年、2018年和2019年（Mohamed等人，2021年）。Hamdeno等人（2024年）的一项专题研究表明，2020年冬季NRS的MHWs现象延伸至120米深度，这是由高温、高湿度和风引起的潜热损失减弱所驱动的。Nadimpalli等人（2025年）观察到南部红海（SRS）100米深度的次表层MHWs现象，是由来自远处的异常水体输送引起的。他们还发现2015年的珊瑚白化现象比2002年更为严重，尽管两年都发生了MHW事件，这可能是由于2015年（2002年）来自亚丁湾的异常暖水输送所致。研究还报告了整个NWIO地区的强烈变暖和MHWs活动，最近几十年来SST上升最快，这既是人为因素也是自然气候变异的结果（Reynolds等人，2007年；Rosenzweig等人，2008年；Roxy等人，2020年）。在阿拉伯海，多项研究记录了自20世纪80年代初以来MHWs的频率、持续时间和强度的显著增加。有利于MHWs形成的条件，如SST升高、潜热损失减少和表面风应力减弱，在季风前的月份（3月至5月）尤为常见（Roxy等人，2014年；Vivekanandan等人，2008年）。2010年、2016年和2020年发生了严重的MHWs事件，温度异常值比气候平均值高出2至3°C，这与季风减弱和大气环流异常相吻合。AG和阿曼湾是全球最温暖和最浅的海洋环境之一，夏季SST经常超过32°C。这些特征使得该地区极易受到极端温度的影响。尽管基线SST较高，但自20世纪90年代末以来，MHWs发生的天数增加了近十倍，其中AG中部地区的增加幅度高达十九倍（Kashkooli等人，2022年）。这种快速加剧的变暖对生态和经济产生了严重影响，包括广泛的珊瑚白化（Riegl等人，2012年）、鱼类死亡率增加以及对海水淡化基础设施的压力。

这些地区的极端热事件往往受到大尺度和区域气候模式的调节，这些模式影响大气环流、云层覆盖和风模式。例如，异常微弱的风减弱了蒸发冷却（潜热通量），使SST保持较高水平，而晴朗天气则增强了太阳辐射，进一步加剧了表面升温（Prakash等人，2012年；Roxy等人，2014年）。因此，MHWs的动态反映了局部海气相互作用与远距离气候强迫之间的复杂相互作用，这种相互作用调节了SST模式、垂直分层和表面热交换。几种重要的气候模式，如厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）、大西洋多年代际振荡（AMO）、海洋尼诺指数（ONI）、印度洋偶极子模式指数（DMI）、北大西洋涛动（NAO）和欧亚模式（EATL/WRUS），都对这些盆地的MHWs变化产生了影响。ENSO的衰减阶段使沃克环流向东移动，促进了印度洋的下沉和变暖（Amaya等人，2020年；Oliver等人，2021年），并在季风前的月份导致AS地区60-70%的MHWs事件（Chatterjee等人，2022年）。正的印度洋偶极子相位通过减少对流和减弱季风风来提高北部AS和RS的SST，增加了MHWs的发生概率（Holbrook等人，2020年；Saji和Yamagata，2003年）。AMO在其正相位时，通过改变全球能量分布和促进大气下沉，加剧了西印度洋和中东海域的变暖（Enfield等人，2001年；Mohamed等人，2021年）。在RS，AMO是调节年际和十年际SST变化及MHWs活动最关键的气候模式之一。NAO会影响中东和北非的冬季气候，从而影响半封闭海域如RS的SST。正的NAO相位通常与西风增强和东大西洋SST降低有关，但其对RS和AG地区的下游影响更为复杂且具有季节性（Mohamed等人，2021年）。Mohamed等人（2021年）发现NAO对RS的MHWs频率有较弱但可检测到的影响。东大西洋/西俄罗斯（EATL/WRUS）模式被认为是中东地区夏季热异常的强烈调节因子。在其正相位期间，这种模式改变了气温、风模式和湿度，为极端MHWs的发展创造了有利条件，尤其是在RS和AG（Mohamed等人，2021年）。在EATL/WRUS正相位期间，天气更热且干燥，显著减少了海洋表面的潜热和显热损失。理解这些相互作用对于预测MHWs事件、减轻其影响以及增强这些生态和经济重要海洋系统的韧性至关重要。

目前，准确模拟这些事件仍然是海洋和气候模型的重大挑战。如果模型未考虑次网格尺度过程或未包含海气热耦合的反馈机制，全球海洋和气候模型中的SST和MHWs估计可能会产生偏差（Pilo等人，2019年；Frankignoul，1985年）。尽管来自观测数据（卫星和现场测量）的数据集（即使分辨率较低）本质上反映了现实世界中的物理过程，但粗分辨率的海洋模型在捕捉局部海洋温度方面仍面临困难。SST模式受到边界流、涡旋、远距离联系、沿海过程以及全球气候模型中的年际至十年际变化等因素的影响（Cai和Cowan，2013年；Power等人，2017年；Sen Gupta等人，2020年；Taschetto等人，2014年）。通过校正SST时间序列的偏差（Oliver等人，2021年；Pilo等人，2019年）可以部分缓解这些问题，但这种方法仅能纠正统计偏差，而不能解决物理过程捕捉不足或未表示的问题。提高模型分辨率和过程参数化可能会在这方面带来改进（耦合模型比较项目第六阶段（CMIP6）（Eyring等人，2016年）。鉴于NWIO及其邻近海域MHWs活动的加剧，本研究旨在通过将卫星SST数据与两种广泛使用的全球海洋模型HYCOM和NEMO进行比较，全面评估MHWs的特征。具体目标包括：（i）评估MHWs的时空特征，重点关注RS、AG和AS；（ii）评估HYCOM和NEMO在不同地区捕捉MHWs事件的准确性和偏差；（iii）分析MHWs的季节性和年际变化及其对大尺度气候驱动因素的响应。这种比较方法为评估再分析模型在监测和预测气候敏感海洋地区极端热事件方面的可靠性提供了宝贵的见解。

**数据**
为了研究西北印度洋（NWIO）及其边缘海域的极端高温事件（MHWs）的时空特征、表面/次表面热动力学以及大气驱动因素，本研究使用了高分辨率的、基于观测的数据集和模型生成的数据集。Operational SST and Ice Analysis (OSTIA) 产品（Good等人，2020年）是一个高分辨率的、重新处理的Level 4 (L4)全球海表温度（SST）数据集，旨在提供连续且无缺失的每日SST场。

**气候学SST和累积MHWs强度**
1982年至2023年间，通过卫星数据（SAT）得到的气候学平均SST的空间分布显示了NWIO地区的显著区域差异（图1a）。SST值在RS和AG区域约为24°C，在AS的东部和南部区域为29-30°C，这反映了区域环流、大气强迫和地形限制的影响。NRS区域的SST变化范围较广（24至29°C），由于其极北端的地理位置，SST值非常低。

**讨论**
本研究基于卫星数据（SAT）以及两个高分辨率的解耦海洋模型（NEMO和HYCOM）的输出，全面评估了1982年至2023年间NWIO及其边缘海域的SST变化和MHWs特征。这两个模型在垂直坐标系统处理、混合方案和数据同化方法上存在主要差异。两种模型都通过同化过程整合了观测数据，这通常能够提高模型的准确性。

**结论**
总体而言，分析结果表明，在过去四十年中，由于区域变暖、海洋-大气相互作用以及大尺度气候模式的影响，NWIO及其边缘海域的MHWs强度有所增强。其中，AMO与不同子区域的MHWs频率呈现出强烈的正相关关系，这突显了远距离气候因素在塑造局部极端温度中的作用。像NEMO和HYCOM这样的涡旋分辨模型能够再现许多SST特征。

**资助**
本研究未获得公共部门、商业部门或非营利组织提供的任何特定资助。

**作者贡献声明**
Mohamed Ashraf Thatta Thazhath：撰写、审阅与编辑、数据管理。
Salim Lateef：撰写、审阅与编辑、数据管理。
ALBERT JIYA：撰写、审阅与编辑、监督、正式分析、概念构思。
Akurathi Venkata Sai Chaitanya：撰写、初稿编写、可视化、方法论、正式分析、数据管理、概念构思。
Muhammad Shafeeque：撰写、审阅与编辑、数据管理。
Abdul Azeez Saleem：撰写、审阅与编辑、方法论、正式分析、利益冲突声明。
作者声明他们没有已知的可能会影响本文研究结果的财务利益冲突或个人关系。

**致谢**
作者感谢沙特阿美公司（Saudi Aramco）和沙特阿拉伯达兰国王法赫德石油与矿业大学（King Fahd University of Petroleum & Minerals, KFUPM）的应用环境与海洋研究中心（ARCEMS）为本研究提供必要的资金和研究设施。同时，作者也感谢HYCOM和NEMO-GCM模型团队提供的最新全球数据集，以及欧洲中期天气预报中心（ECMWF）提供的ERA5大气/海洋数据。