近日,物理海洋教育部重点实验室陈朝晖教授领衔的科研团队先后在Ocean Dynamics期刊和Journal of Geophysical Research: Oceans期刊发表了题为Submesoscale Variability on the Edge of Kuroshio-shed Eddy in the Northern South China Sea Observed by Underwater Gliders(《水下滑翔机观测的南海北部黑潮脱落涡旋边缘的亚中尺度变化》)和Estimating the Energy Flux of Internal Tides in the Northern South China Sea Using Underwater Gliders(《利用水下滑翔机估计南海北部内潮能通量》)的最新研究成果。研究团队针对南海北部丰富的中尺度涡、锋面、内波(内潮)等中小尺度过程的动力特征,利用国产“海燕”水下滑翔机对该区域涡旋边缘的亚中尺度过程及内潮能通量进行了观测研究。

  基于水下滑翔机快速剖面观测能力,研究团队于2018年联合天津大学“海燕”滑翔机团队,在南海北部神狐海域南侧反气旋涡边缘处完成了跨锋面的水下滑翔机快速剖面观测试验,以捕捉发生在浅混合层内的亚中尺度运动。基于观测数据,探讨了反气旋涡边缘的亚中尺度变化特征和动力学机制,发现谱势能的 k−2斜率特征和强水平浮力梯度可证实该涡旋边缘存在锋生引起的亚中尺度运动,揭示了其中的对称不稳定特征,发现与晚春反气旋涡边缘产生的强水平浮力梯度有关。

  基于水下滑翔机大范围、长时序观测能力,联合研究团队在南海北部陆续布放了包括长航程水下滑翔机在内的14台“海燕”水下滑翔机,开展南海北部内潮传播特征观测试验。根据获取的试验数据,研究发现第一模态全日内潮波长在中部海盆约为300公里,其能量主要产生于吕宋海峡,并向南海内部传播1000多公里。第一模态全日内潮能量通量在吕宋海峡附近450公里范围内迅速衰减,其能量耗散率约为10-8 W/kg,表明第一模态全日内潮在支持远场混合方面可能发挥着重要作用。该研究为南海北部内潮的空间分布、能量通量和能量耗散提供了独特的视角,有助于补充卫星观测并改进内潮数值模式的参数化。

  近年来,实验室同天津大学“海燕”滑翔机团队开展了密切的合作,以科学问题为牵引,以工程实现为突破,实现了我国水下自主观测装备从实验室到深远海,从装备研发到科学应用的良性发展,并在大深度水下滑翔机科学观测、万米水下滑翔机深渊探测等方面开展了创新性工作。“海燕”系列水下滑翔机作为我国自主研制的水下滑翔机,经过二十余年的发展,其工作深度、续航里程和传感器集成应用等主要方面实现了谱系化发展,为今后海洋科学家开展观测应用提供了重要的观测技术保障。

  上述研究得到了国家自然科学基金杰出青年科学基金和国家自然科学基金面上项目的支持。


1(a) 2018425日南海北部海平面异常(SLA;阴影)。方框表示观测区域。 (b) (a)中同一天的海面温度(SST;阴影)和 SLA(等值线)。蓝线、绿线和红线分别代表PG1PG2PG3的滑翔机轨迹。每条轨迹上的点表示每天第一次下潜的位置。


2(a)水平浮力梯度平方(|Ñhb|2)(b)垂直浮力梯度(Ñzb)(c) PV(d)锋生函数 (Ffront) 的剖面。白色和黑色轮廓表示混合层深度。灰色阴影表示2018429日、52日和53

3(a) 水下滑翔机轨迹。(b) 水下滑翔机数据在时间与空间上的分布

4:第一模态全日内潮能通量与相位的空间分布

 


引用:

Gao, Z., Z. Chen*, X. Huang, H. Yang, Y. Wang, W. Ma and C. Luo, 2024: Estimating the Energy Flux of Internal Tides in the Northern South China Sea Using Underwater Gliders. Journal of Geophysical Research: Oceans, 129, e2023JC020385. https://doi.org/10.1029/2023JC020385.

Yang, H., Z. Gao, K. Ma, Z. Chen*, Y. Wang, Z. Jing, X. Ma and W. Niu, 2024: Submesoscale Variability on the Edge of Kuroshio-shed Eddy in the Northern South China Sea Observed by Underwater Gliders. Ocean Dynamicshttps://doi.org/10.1007/s10236-024-01599-7.



 

 


Baidu
map