加拿大盆地中一场反气旋暖涡导致异常水平热传输的案例研究

《Atmospheric and Oceanic Science Letters》：A case study of anomalous horizontal heat transport by an anticyclonic warm eddy in the Canada Basin

　　杭州谢|余柳|韩国清|林希燕
浙江海洋大学海洋科学技术学院，中国舟山

**摘要**
加拿大盆地中广泛活跃的中尺度过程，如地下涡旋，对上层海洋的热量再分配和海冰动态有重要影响。本研究利用MITgcm LLC4320高分辨率（1/48°）模拟数据，追踪了一个由加拿大盆地南部大陆坡附近蜿蜒流产生的反气旋暖涡旋。结果显示，该涡旋的热量含量在进入海冰覆盖区域之前和之后经历了四个演变阶段：急流区域的转换、离开海冰后的消散、在冰缘处的快速衰减以及在冰层下的稳定。在边界流内，热量含量先减少后增加。当涡旋从边界流中脱离时，热量含量从7.55×10^8 J m^-2下降到6.93×10^8 J m^-2；进入冰缘区域后，表面冷却导致热量含量迅速下降至5.9×10^8 J m^-2。一旦完全位于海冰之下，热量含量趋于稳定（约为5.8×10^8 J m^-2），表明涡旋主要通过平流过程进行远程热量传输。在此阶段，异常热量传输的效率主要受到涡旋在冰层下移动速度减慢的限制。上述热演变阶段可能代表该地区反气旋暖涡旋进入冰覆盖区域时的典型行为模式。这些结果强调了中尺度动力学在控制北冰洋热量传输和温盐耦合中的关键作用。

**1. 引言**
加拿大盆地（CB）是极地海洋动态过程的关键区域之一（Hu等人，2016；Li等人，2024；Wang等人，2024），从表面到深层（30–1300米）都经常观察到涡旋活动（Aagaard等人，1989；Timmermans等人，2008）。涡旋是具有显著温度和盐度差异的旋转水体，它们通过水平平流过程影响海洋热量再分配（Carton，2010；Manley & Hunkins，1985；McWilliams，2008；Nishino等人，2011）。在开阔海域，涡旋引起的平均热量传输量约占总热量传输变化的三分之一（Volkov等人，2008）。反气旋暖涡旋将相对温暖的架水带入盆地的内部混合层，导致海冰在较温暖的海水中移动并加速融化。这些低冰区的表面涡旋显著影响上层海洋的热力学条件和海冰融化速度（Johannessen等人，1987）。有研究表明，涡旋等海洋现象可能对海冰预测的偏差有重要影响（Manucharyan等人，2017）。分布广泛的涡旋系统在调节加拿大盆地的温盐结构和生物地球化学循环中起着重要作用（Liu等人，2024；Spall等人，2008；Watanabe等人，2014）。
水文观测表明，加拿大盆地内的涡旋通常具有独特的水体结构（Pickart等人，2005）。这些涡旋将具有不同性质的水体从开阔海域输送到盆地内，显著影响盐跃层的通风（Muench等人，2000）。阿拉斯加沿海形成的暖反气旋涡旋可能将热量输送到加拿大盆地，从而影响海冰的生长和融化。这些过程不仅深刻改变北极生态系统，还对区域空气-海洋相互作用和全球气候系统产生显著影响（Spall等人，2008）。

当前的研究主要从统计角度揭示涡旋对气候的影响，但缺乏对单个涡旋中热量传输行为连续演变的详细描述。因此，本研究使用麻省理工学院通用环流模型（MITgcm）LLC4320（LLC，经纬度-极地封顶）高分辨率模型结果，分析反气旋暖涡旋生成过程中水平热量传输（HHT）和热量含量（HC）的变化。本文其余部分的结构如下：第2节介绍数据和方法；第3节讨论反气旋暖涡旋的形成过程；第4节探讨研究区域内HC和HHT的变化；第5节提供讨论和结论。

**2. 数据和方法**
2.1. 数据
MITgcm LLC4320是一个模拟全深度海洋过程的全球海洋和海冰模型。该模型基于MITgcm（Hill等人，2007；Marshall等人，1997）和高分辨率的LLC曲线网格。LLC4320将全球海洋划分为13个方形网格块，每个网格块包含4320个网格点和90个垂直层。本研究使用位于北冰洋的网格块6的数据。模拟数据覆盖了2011年9月13日至2012年9月23日的13个月时间跨度，时间分辨率为1小时，空间分辨率为1/48°。由于涡旋检测方法需要规则的矩形网格，因此将研究区域内的原始LLC网格（69°–84°N，120°–180°W）插值到规则网格上。插值后的空间分辨率仍保持在1/48°。插值前后的相对涡度场比较（图S1）显示两者之间的空间一致性良好，表明主要流动特征得到保留。LLC4320的高分辨率能够详细表示可能引发次中尺度过程的机制，如混合层不稳定和锋面生成（Dong等人，2020；Lin等人，2020；Rocha等人，2016a；Rocha等人，2016b）。
2.2. 方法
对于高分辨率的MITgcm LLC4320模拟数据，本研究采用角动量涡旋检测与跟踪算法（AMEDA）进行涡旋识别和跟踪。AMEDA是一种基于动力参数和速度场几何特性的混合算法（le Vu等人，2018）。本研究使用了Mkhinini等人（2014）改进的混合算法，该算法结合了物理参数、局部标准化的角动量以及流线的几何特性来确定涡旋中心及其动力特性。AMEDA算法不仅使用了最少的可调参数，而且对网格分辨率具有鲁棒性，并能检测涡旋的合并和分裂事件（Belonenko等人，2024）。近年来，AMEDA已被广泛用于海洋涡旋识别（Belonenko等人，2024；Garoau等人，2018；Meng等人，2024）。

HC是描述海洋体积内储存的热能的量。HC的表达式为：
(1) HC = Cp∫_(-d_0^d) ρ(T - Tf) dz，其中Cp=4200 J kg^-1 °C^-1，ρ分别为海水的热容和密度。这里d_0=40 m，d=180 m。考虑涡旋的平均影响范围为40–180 m。根据模拟数据，北纬71°–74°、西经144°–156°上层的平均盐度为31.7 PSU。使用TEOS-10标准，参考冰点温度设为Tf=-1.72°C。涡旋水体的HHT可表示为：
(2) HHT = ue×HC = Cpue∫_(-d_0^d) ρ(T - Tf) dz，其中ue是涡旋质心的水平速度（在拉格朗日坐标系中），可分解为ue和ve。
为了表征涡旋与周围水体之间的热量传输差异，我们用温度异常值替代涡旋自身的温度。涡旋热量异常的水平传输分为纬向热量异常传输（ZHAT）和经向热量异常传输（MHAT），表示为：
(3) ZHAT = Cpue∫_(-d_0^d) ρ(T - Tm) dz，
(4) MHAT = Cpve∫_(-d_0^d) ρ(T - Tm) dz，其中T代表涡旋平均半径内的平均温度，Tm代表背景场的平均温度。Tm是指以涡旋为中心、边长为L的正方形区域内的平均温度。作为参考，所研究的反气旋暖涡旋的平均半径取为8 km，暂时设定L=64 km。

**3. 结果**
3.1. 反气旋暖涡旋的形成过程
基于高分辨率MITgcm LLC4320模拟数据，对博福特大陆坡射流区64–118米深度的涡旋进行了识别和统计分析。结果显示，在射流区共生成了282个反气旋涡旋和256个气旋涡旋。其中，有一个暖核反气旋涡旋（涡旋A）因其较长的寿命而被选为详细分析对象（图1）。该涡旋具有最大的平均半径和明确的立体结构，是研究海洋HC演变的代表性案例。涡旋A由蜿蜒流场生成（图S4）。涡旋的三维生成过程显示，2011年10月11日，在82.8–146.9米深度的大陆坡附近出现了一个反气旋流场，但由于靠近边界而无法被识别为涡旋。10月15日，涡旋的垂直范围扩展到49–146.9米深度，半径增加到5.6 km。到10月19日，上层海洋中的涡旋信号增强，半径在49米深度达到12.2 km，并呈现出上大下小的碗状结构。10月21日，半径略微减小到9 km。到10月26日，半径进一步减小到8.5 km，146.9米深度的涡旋信号增强。118米深度的流场（图S5）展示了涡旋的形成过程。10月15日，博福特大陆坡射流在150.5°W附近发生了气旋性蜿蜒，形成了一个完整的反气旋流场。10月15日至21日，涡旋A沿边界流向东移动，直到达到149°W，随后受到西北方向气旋流场的影响而向北移动并脱离边界流。到10月26日，整个涡旋结构完全脱离边界流，但由于气旋涡旋的影响，涡旋A在3000米等深线附近呈螺旋状运动，然后进入盆地。

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**图1. MITgcm LLC4320数据检测到的涡旋A及其轨迹。黑色实线表示涡旋的轨迹，红色圆圈表示涡旋的等值线。左侧放大的图像对应于涡旋形成首日（2011年10月13日）118米深度的流场分布，右侧放大的图像对应于涡旋消散前一天（2012年3月17日）118米深度的流场分布。背景场表示水深，黄色实线表示3000米等深线。**
3.2. HC和HHT的变化**
不同的涡旋检测方法会导致其半径定义的差异，从而直接影响其空间范围的不确定性。AMEDA算法将涡旋半径计算为最大封闭流函数的等效圆形半径。本研究为了标准化涡旋水量的定义，在涡旋A形成阶段的40–180米垂直深度范围内，使用平均半径8 km作为涡旋的水量范围（图S6）。定义了一个边长为64 km、垂直深度为40–180 m的盒子作为背景场的水量范围。计算了涡旋水体和背景场平均HC随时间的变化，同时利用涡旋与背景场之间的热量异常值来计算涡旋的水平热量异常传输。

如图2所示，涡旋A在进入海冰覆盖区域前后HC的变化过程清晰可见。2011年10月24日（见图2(a)），涡旋A脱离博福特大陆坡射流并开始向北移动，受到周围流场的影响，其中包括一个附近的气旋涡旋。在此过程中，涡旋捕获并将一部分暖水从射流区输送到盆地内部。进入被冰覆盖的区域后，Eddy A在背景环流的影响下继续向西北方向移动。在此阶段，涡旋的 HC（热量异常）保持相对稳定。随着涡旋与背景流动的逐渐分离，暖水被滞留在涡旋环流中，形成了相对于周围水域的明显暖核异常。下载：下载高分辨率图像（1MB）下载：下载全尺寸图像

图2. 2011年10月24日至11月1日期间，Eddy A在40–180米深度范围内的HC分布变化。黑色实线代表118米深度处的涡旋轮廓线，紫色实线代表海冰边缘，阴影区域表示海冰覆盖范围。通过比较不同深度处Eddy A的平均半径（图3(b)），可以观察到10月13日至17日期间，Eddy A处于发展阶段，平均半径逐渐增加。10月17日之后，涡旋半径逐渐减小，最终所有深度处的平均半径稳定在8公里。

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图3. Eddy A特性随时间的变化：(a) 水平速度和海冰浓度；(b) 不同深度处的平均半径；(c) 平均HC；(d) 平均HC的差异；(e) 平均ZHAT；(f) 平均MHAT。垂直黑色虚线代表2011年10月29日，即Eddy A从开阔海域进入海冰覆盖区域的时候。涡旋的HC差异是通过用具有平均背景场垂直温度剖面的水质量替换涡旋体积的水质量来计算的，这两个水质量之间的HC差异就是涡旋的HC差异。Eddy A的平均HC（图3(c)中的实线）高于背景场的HC（图3(c)中的虚线）。最初，从10月13日至17日，两者之间的差异逐渐减小，最小值为0.27×10^8 J m^-2。10月17日至21日，Eddy A开始吸收热量，其平均HC增加到7.55×10^8 J m^-2。10月21日之后，Eddy A向北移动，离开了当前区域，其平均HC开始减小（从7.55×10^8 J m^-2降至6.93×10^8 J m^-2）。尽管如此，涡旋与背景场之间的平均HC差异（图3(d)）仍然继续增加，10月26日达到最大值1.25×10^8 J m^-2。10月26日至28日，由于北部海冰向南移动，涡旋的平均HC迅速减小，从6.93×10^8 J m^-2降至5.90×10^8 J m^-2。Eddy A进入海冰覆盖区域后，其平均HC的下降趋势放缓，稳定在约5.8×10^8 J m^-2，与背景场的差异保持在0.8×10^8 J m^-2至1×10^8 J m^-2之间。

如果不考虑速度方向，使用绝对速度计算的热异常传输值大于0，表明涡旋的整体温度高于周围环境，因此它向周围环境传递热量；小于0则表示涡旋的整体温度低于周围环境，它从周围环境吸收热量；值为0则表示反气旋暖涡与其周围背景水体之间没有净水平热交换。如果考虑速度的水平移动方向，如果计算结果的符号保持不变（图3(f)），则表示传输方向为正（向东的水平传输为正，向北的经向传输为正）。如果计算结果的符号相反（图3(e)），则表示传输方向为负。

由于Eddy A的圆形运动轨迹，在拉格朗日框架下，涡旋质心的水平移动速度在正值和负值之间交替（图3(a)）。因此，ZHAT（图3(e)，黑色实线）显示出交替的西-东趋势。最大的西向热异常传输发生在10月31日，值为0.91×10^9 W m^-1，相应的速度为10 km/d。最大的东向热异常传输发生在10月14日，值为1.01×10^9 W m^-1，相应的速度为6.7 km/d。同样，Eddy A的MHAT（图3(f)，黑色实线）也显示出交替的北-南趋势。然而，北向热异常传输更强，10月26日的峰值达到1.16×10^9 W m^-1，相应的速度为9.3 km/d。进入冰下区域后，传输方向逐渐转向南方，传输率约为0.25×10^9 W m^-1。

总之，进入冰下区域后，Eddy A的内部HC变化不显著，表明内部混合较弱，与周围环境的熱交换非常有限。在这个阶段，热异常传输能力主要受涡旋移动速度的影响。一旦涡旋进入冰下区域，其移动速度减小，导致热异常传输能力降低。

4. 讨论与结论

本研究基于MITgcm LLC4320高分辨率模拟数据，跟踪并分析了从CB南部大陆架坡度生成并进入盆地的反气旋暖涡旋Eddy A。典型的Eddy A具有118米的中心深度、8公里的平均半径以及40至180米的垂直影响范围，使其成为研究冰覆盖区域涡旋热力演变的理想案例。模拟结果显示，Eddy A的热演化经历了明显的阶段：在喷射区阶段（10月13日至21日），涡旋的HC最初减小然后增加，与背景场的最小差异为0.27×10^8 J m^-2。10月17日至21日，涡旋开始吸收热量，其平均HC上升到7.55×10^8 J m^-2。离开喷射区（10月22日至25日）后，涡旋的平均HC从7.55×10^8 J m^-2降至6.93×10^8 J m^-2，但涡旋与背景场之间的HC差异继续增加。进入冰缘区域（10月26日至28日）后，海冰引起的表面冷却导致HC迅速减小，从6.93×10^8 J m^-2降至5.90×10^8 J m^-2，下降速率显著高于前一阶段。10月29日，涡旋进入海冰下后，其HC稳定在约5.8×10^8 J m^-2，表明内部混合较弱，处于相对稳定状态，在此期间热量主要通过平流传输。在稳定阶段，涡旋的热异常传输能力主要受其自身移动速度的影响，导致热异常传输减少。此外，由于涡旋的圆形运动轨迹，热异常传输的方向交替变化，进一步复杂化了传输路径。这一系列过程表明，当反气旋暖涡从喷射区脱离并进入冰覆盖区域时，其热传输机制逐渐转变为平流，表明它有可能将暖水带入CB内部，从而直接影响海冰融化。为了进一步验证这一过程，我们比较了另一个涡旋Eddy B的HC演化（文本S2）。结果显示，Eddy B的HC经历了四个阶段的演化：在喷射区的转变、脱离时的消散、在海冰边缘的快速下降以及在冰下的稳定，这与Eddy A的主要观察结果基本一致。这种比较表明，上述热演化阶段可能代表了该地区反气旋暖涡进入冰覆盖区域的特征行为模式。

尽管本研究仅针对单个反气旋暖涡的案例分析，但揭示的热演化机制为理解区域热量再分布提供了有价值的见解。如果将这些热传输过程放在区域背景下考虑，CB中活跃的广泛地下涡旋（Planat等人，2026年；Zhao等人，2014年）可能会通过类似的机制产生累积效应，共同调节该区域上层海洋的热量和空间分布。这反过来可能会对海冰的季节性和年际变化产生显著影响。然而，由于MITgcm LLC4320模型的模拟数据仅为13个月，并且研究区域的海冰变化与卫星观测之间存在显著差异，进一步的研究应结合长期高分辨率数值模拟和观测数据。这将有助于更深入地探索涡旋的水平和垂直热传输及其对CB海冰动力学的影响。

这项研究得到了中国国家自然科学基金委员会[项目编号42376004、42206005]的支持。