臺(tái)風(fēng)對(duì)上層海洋初級(jí)生產(chǎn)力和營養(yǎng)鹽輸運(yùn)的影響?

潘珊珊， 史　潔??， 高會(huì)旺， 徐　昭， 顏秀花

(1.中國海洋大學(xué)環(huán)境與生態(tài)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山東 青島 266100； 2.中國海洋大學(xué)物理海洋教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山東 青島 266003； 3.國家海洋局第三海洋研究所海洋-大氣化學(xué)與全球變化重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，福建 廈門 361005)

?

臺(tái)風(fēng)對(duì)上層海洋初級(jí)生產(chǎn)力和營養(yǎng)鹽輸運(yùn)的影響?

潘珊珊1， 史潔1??， 高會(huì)旺1， 徐昭2， 顏秀花3

(1.中國海洋大學(xué)環(huán)境與生態(tài)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山東 青島 266100； 2.中國海洋大學(xué)物理海洋教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山東 青島 266003； 3.國家海洋局第三海洋研究所海洋-大氣化學(xué)與全球變化重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，福建 廈門 361005)

摘要：利用垂直一維物理-生物耦合模型模擬了臺(tái)風(fēng)“派比安”和超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)“珍珠”對(duì)南海北部水溫、營養(yǎng)鹽和葉綠素垂直分布的影響，并估算了2次臺(tái)風(fēng)對(duì)初級(jí)生產(chǎn)力和營養(yǎng)鹽垂直輸送的貢獻(xiàn)。結(jié)果表明，“派比安”引發(fā)50m以淺海水溫度降低，表層降溫2.0℃，50～130m海水溫度升高，混合層加深30m，海表葉綠素濃度增加0.18mg·m-3，營養(yǎng)鹽垂向輸運(yùn)對(duì)初級(jí)生產(chǎn)力的貢獻(xiàn)為2.3×103mg C·m-2，約占全年的3%。“珍珠”引發(fā)55m以淺海水溫度降低，表層降溫超過5.0℃，55～150m海水溫度升高，混合層加深85m，海表葉綠素濃度增加0.9mg·m-3，帶來的營養(yǎng)鹽垂向輸運(yùn)量約為全年的30%，對(duì)初級(jí)生產(chǎn)力的貢獻(xiàn)為12.8×103mg C·m-2，約占全年的18%。可見，臺(tái)風(fēng)過程，特別是強(qiáng)臺(tái)風(fēng)過程對(duì)上層海洋的初級(jí)生產(chǎn)和生物地球化學(xué)過程具有顯著影響。臺(tái)風(fēng)的強(qiáng)度和移動(dòng)速度等自身特征是決定海洋環(huán)境要素對(duì)臺(tái)風(fēng)響應(yīng)程度的核心要素，同時(shí)臺(tái)風(fēng)過境前的水體層化狀態(tài)和營養(yǎng)鹽水平也是不可忽視的因素。

關(guān)鍵詞：南海北部； 臺(tái)風(fēng)； 浮游植物水華； 初級(jí)生產(chǎn)力； 物理-生物耦合模型

引用格式：潘珊珊， 史潔， 高會(huì)旺，等. 臺(tái)風(fēng)對(duì)上層海洋初級(jí)生產(chǎn)力和營養(yǎng)鹽輸運(yùn)的影響[J]. 中國海洋大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)， 2016， 46(6): 120-133.

PAN Shan-Shan, SHI Jie, GAO Hui-Wang, et al. Impacts of typhoon on ocean primary production and nutrients transport[J]. Periodical of Ocean University of China, 2016, 46(6): 120-133.

臺(tái)風(fēng)是發(fā)生在熱帶或副熱帶海洋上的一種具有暖心結(jié)構(gòu)的強(qiáng)烈氣旋性渦旋，是發(fā)生在海洋上的強(qiáng)烈天氣系統(tǒng)，是海氣相互作用的直觀表現(xiàn)[1]。臺(tái)風(fēng)引起的水體強(qiáng)烈垂直混合對(duì)上層海洋與深層海水之間的熱量、能量和物質(zhì)交換有重大影響[2]。臺(tái)風(fēng)過境可以加深海洋上混合層深度，通過卷挾作用將次表層冷水帶到表層，引起海表溫度降低及次表層溫度升高[3-6]。伴隨臺(tái)風(fēng)產(chǎn)生的大風(fēng)混合、波浪混合、波浪破碎攪拌和上升流等動(dòng)力過程，能夠使深海大洋下層的營養(yǎng)鹽穿過躍層進(jìn)入寡營養(yǎng)鹽的上層海洋[2,7]，從而促進(jìn)上層海洋浮游植物生長，使得葉綠素濃度升高[8-10]，提高海洋初級(jí)生產(chǎn)力水平[11-13]。

目前，有關(guān)海洋生態(tài)系統(tǒng)對(duì)臺(tái)風(fēng)響應(yīng)的研究方法包括有定點(diǎn)浮標(biāo)觀測(cè)[3,14-16]、衛(wèi)星遙感觀測(cè)[17-21]和數(shù)值模擬方法[22-25]，以及觀測(cè)與數(shù)值模擬相結(jié)合的方法[11,13,16]。臺(tái)風(fēng)期間的直接船基觀測(cè)存在很大困難，而基于衛(wèi)星觀測(cè)的研究主要揭示了臺(tái)風(fēng)過境引起的海水表層溫度降低以及葉綠素濃度增加，無法刻畫表層以下海水物理及生物要素的響應(yīng)。Zheng和Tang[11]利用衛(wèi)星觀測(cè)資料，通過對(duì)比臺(tái)風(fēng)“達(dá)維”(2005年9月)過境前后南海表層水體的葉綠素濃度分布，發(fā)現(xiàn)臺(tái)風(fēng)在近岸和遠(yuǎn)海2個(gè)不同海域均引發(fā)了浮游植物水華，但是二者的產(chǎn)生機(jī)制有所不同。遠(yuǎn)海水華主要是與臺(tái)風(fēng)引起的垂向混合以及上升流有關(guān)，而近岸水華則可能是臺(tái)風(fēng)帶來的降雨增加地表徑流向海洋輸入營養(yǎng)鹽導(dǎo)致。Zhao等[17]利用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，對(duì)比分析了“玲玲”(2001年11月)和“啟德”(2005年10—11月)2次臺(tái)風(fēng)對(duì)南海北部生態(tài)系統(tǒng)的影響，指出臺(tái)風(fēng)過境引起海表面葉綠素濃度升高，伴隨著海表溫度下降，海表面高度異常，并且葉綠素最大值出現(xiàn)的時(shí)間滯后于風(fēng)速最大值5～12 d?；跀?shù)值模型的研究多數(shù)集中在分析臺(tái)風(fēng)過境時(shí)海水溫度等物理要素垂直結(jié)構(gòu)的變化，側(cè)重大氣與海洋之間的熱力與動(dòng)力過程。崔紅等[26]采用POM模式研究了臺(tái)風(fēng)“伊布都”(2003年7月)過境期間南海物理環(huán)境的響應(yīng)，結(jié)果表明：臺(tái)風(fēng)過后，海表溫度下降2～6℃，混合層加深10～60m，混合層以下附近水層處于增溫狀態(tài)。而少有數(shù)值模型研究涉及營養(yǎng)鹽和浮游植物生物量等生物要素垂直結(jié)構(gòu)對(duì)臺(tái)風(fēng)的響應(yīng)。

中國南海是一個(gè)半封閉性海盆，面積約3.5×106km2，平均水深約1200m，海盆水深最深處超過5000m，是世界上最大的邊緣海之一[27-28](見圖1)。南海大部分海域?qū)儆跓釒Ш^(qū)，太陽輻射較強(qiáng)，海水層化現(xiàn)象常年存在，阻礙了營養(yǎng)鹽從深層向真光層的補(bǔ)充，上層海洋全年均呈現(xiàn)寡營養(yǎng)的狀態(tài)。葉綠素濃度垂直分布呈現(xiàn)典型的次表層最大值現(xiàn)象[29-31]。南海臺(tái)風(fēng)活動(dòng)頻繁，研究表明，每年約有10次熱帶氣旋經(jīng)過南海[32]，且從20世紀(jì)90年代—21世紀(jì)比20世紀(jì)70—90年代初有明顯的增加趨勢(shì)[33]。因此，研究南海環(huán)境要素對(duì)于臺(tái)風(fēng)過程的響應(yīng)，進(jìn)而分析臺(tái)風(fēng)影響下的海洋初級(jí)生產(chǎn)力變化具有非常重要的科學(xué)意義。

本文選取南海北部長期觀測(cè)站SEATS站(18°N，116°E)(見圖1)為研究對(duì)象，首先利用垂直一維物理-生物耦合模型對(duì)該站海水溫度、鹽度、營養(yǎng)鹽及葉綠素濃度垂直結(jié)構(gòu)的季節(jié)變化進(jìn)行了模擬，并用該站長期的船載觀測(cè)資料進(jìn)行驗(yàn)證。在此基礎(chǔ)上，利用物理-生物耦合模型，并結(jié)合衛(wèi)星資料，分析了2006年臺(tái)風(fēng)“派比安”和超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)“珍珠”過境時(shí)南海SEATS站物理及生物要素的響應(yīng)過程，定量估算了2次臺(tái)風(fēng)對(duì)SEATS站營養(yǎng)鹽跨躍層輸運(yùn)和初級(jí)生產(chǎn)力的貢獻(xiàn)。最后，討論了兩次臺(tái)風(fēng)產(chǎn)生不同影響程度的原因。

1模型及數(shù)據(jù)介紹

1.1 模型介紹

本研究采用的垂直一維物理-生物耦合模型由2個(gè)模塊組成。其中，物理模塊采用一維POM模型(Princeton Ocean Model)[34]，生物模塊采用簡化的歐洲區(qū)域海洋生態(tài)模型ERSEM(European Regional Sea Ecosystem Model)[35,36]。物理模塊為生物模塊提供溫度和湍混合系數(shù)，生物模塊進(jìn)行營養(yǎng)鹽、葉綠素、浮游動(dòng)物和浮游細(xì)菌的濃度等生態(tài)變量的計(jì)算。

由于POM模型采用的是傳統(tǒng)的二階Mellor-Yamada湍流閉合模型，很多研究發(fā)現(xiàn)其模擬出的上混合層較淺[37]，前人研究中考慮了特征波參數(shù)化下的海浪混合作用[38-40]。胡浩國等[41]在模型垂直混合系數(shù)的計(jì)算中采用了同樣的方案，較好地模擬了渤海、黃海和東海等中國近?；旌蠈蛹竟?jié)變化規(guī)律。本文物理模塊部分采用該修改方案，把海浪引起的垂直湍粘性系數(shù)和垂直湍混合系數(shù)Kwm和Kwh疊加到Mellor-Yamada湍封閉模型計(jì)算的垂直混合系數(shù)Km和Kh上。Kwm和Kwh可表示為：

(1)

Kwh=PKwm。

(2)

其中：κ=0.4為Von Karman常數(shù)；g=9.8m·s-2為重力加速度；δ=0.1為波陡；β=0.65為波齡[42]；W為海表風(fēng)速(m·s-1)；z為水深(m)，以向上為正；P為與Richardson數(shù)有關(guān)的無量綱系數(shù)，表示熱混合系數(shù)與動(dòng)量混合系數(shù)(即湍黏性系數(shù))的比值，參考文獻(xiàn)中的取值[38-41]，取P=0.1?；旌舷禂?shù)的最小值取為1×10-5m2·s-1。

生物模塊中包含9個(gè)狀態(tài)變量(見圖2)：2種營養(yǎng)鹽(溶解性無機(jī)氮(DIN：dissolved inorganic nitrogen)和溶解性無機(jī)磷(DIP：dissolved inorganic phosphate))、1種浮游植物、3種浮游動(dòng)物(雜食中型浮游動(dòng)物、微型浮游動(dòng)物和異養(yǎng)鞭毛藻)、2種有機(jī)物(溶解性有機(jī)物(DOM：dissolved organic matter)和顆粒態(tài)有機(jī)物(POM：particulate organic matter))以及浮游細(xì)菌。浮游植物光合作用吸收營養(yǎng)鹽，被雜食中型和微型浮游動(dòng)物攝食；浮游細(xì)菌攝食有機(jī)物(DOM和POM)，被異養(yǎng)鞭毛藻攝食；雜食中型浮游動(dòng)物位于最高營養(yǎng)級(jí)，以浮游植物和微型浮游動(dòng)物為食；浮游植物、浮游細(xì)菌和微型浮游動(dòng)物排泄產(chǎn)生的DOM，被浮游細(xì)菌攝食；浮游植物和3種浮游動(dòng)物排泄產(chǎn)生POM；DIN和DIP通過DOM和POM的礦化溶解實(shí)現(xiàn)再循環(huán)。模型參數(shù)的選取依據(jù)南海及鄰近海域的研究結(jié)果和ERSEM模擬中經(jīng)常使用的參數(shù)。具體參數(shù)取值見表1～2。

1.2 模型配置和數(shù)據(jù)來源

模擬水深取為南海平均水深1200m，代表常年層化的南海海盆區(qū)。垂向分為40層，由于重點(diǎn)關(guān)注上層海洋生態(tài)系統(tǒng)各要素的變化，故150m以淺采用上密下疏非均勻分為35層，而150m以深均勻分為5層。時(shí)間步長為216s。模擬實(shí)驗(yàn)包括氣候態(tài)季節(jié)變化的模擬和2006年典型臺(tái)風(fēng)事件影響的模擬。氣候態(tài)模擬的主要目的是再現(xiàn)南海SEATS站生態(tài)系統(tǒng)各要素的季節(jié)變化，對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，并且為2006年的模擬提供初始場(chǎng)。

氣候態(tài)模擬采用1981—2010年30年平均的月均海表強(qiáng)迫數(shù)據(jù)。海表風(fēng)速取自NCEP月均海表10m風(fēng)速數(shù)據(jù)。海表面凈熱通量包括太陽短波輻射、有效長波回輻射、蒸發(fā)潛熱和感熱。其中短波輻射和長波輻射數(shù)據(jù)來自NCEP再分析資料，潛熱和感熱通量采用塊體動(dòng)力學(xué)方法(COARE算法)根據(jù)氣溫、海表溫度、相對(duì)濕度、海表氣壓和風(fēng)速計(jì)算得到[45]。海表鹽度強(qiáng)迫數(shù)據(jù)取自NCEP月均海表鹽度數(shù)據(jù)。溫度、鹽度和營養(yǎng)鹽初始場(chǎng)取自WOA2013的1月份的垂直剖面數(shù)據(jù)，浮游植物、浮游細(xì)菌、浮游動(dòng)物和有機(jī)物(POM和DOM)的初始濃度均賦零。模型從1月1日開始在相同強(qiáng)迫下運(yùn)行3年，選取第3年的模擬結(jié)果與觀測(cè)資料進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證，海水溫度、鹽度和葉綠素濃度的觀測(cè)數(shù)據(jù)取自SEATS站船載觀測(cè)資料[46]，營養(yǎng)鹽的觀測(cè)數(shù)據(jù)取自WOA2013氣候態(tài)平均的垂直剖面數(shù)據(jù)。

2006年的模擬采用的初始場(chǎng)為氣候態(tài)模擬第3年1月1日的結(jié)果。風(fēng)和熱通量海表強(qiáng)迫取自2006年NCEP 6h 1次的海表數(shù)據(jù)。用來驗(yàn)證模型結(jié)果的海表溫度數(shù)據(jù)取自TRMM Microwave Imager(TMI)衛(wèi)星資料，海表葉綠素濃度數(shù)據(jù)取自Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS)和Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor(SeaWiFS)Level 3產(chǎn)品，時(shí)間分辨率為1d 1次，空間分辨率為9km。衛(wèi)星數(shù)據(jù)均為以SEATS站為中心2(°)×2(°)區(qū)域(17°N～19°N，115°N～117°E)的平均值。臺(tái)風(fēng)路徑數(shù)據(jù)，即每6h1次的臺(tái)風(fēng)中心位置取自日本氣象廳(Japan Meteorological Agency, JMA)的最佳路徑數(shù)據(jù)。臺(tái)風(fēng)移動(dòng)速度是根據(jù)每6h 1次的臺(tái)風(fēng)中心位置計(jì)算得到的。

1.3 2006年過境SEATS站的臺(tái)風(fēng)概況

2006年西太平洋共發(fā)生了23次熱帶氣旋，過境南海的有9次，其中超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)“珍珠”(0601)、臺(tái)風(fēng)“派比安”(0606)以及超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)“西馬侖”(0619)路徑接近SEATS站(見圖1，圖中出現(xiàn)的時(shí)間均為世界時(shí)間，UTC)。但“西馬侖”過境期間，NCEP反演SEATS站風(fēng)速資料并未出現(xiàn)高值，而“珍珠”和“派比安”過境時(shí)SEATS站風(fēng)速明顯增大。故本研究選取“珍珠”和“派比安”兩次臺(tái)風(fēng)影響下的模擬結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。

超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)“珍珠”(0601，按照薩菲爾-辛普森(Saffir-Simpson)等級(jí)為4級(jí)臺(tái)風(fēng))是1949年以來5月份登陸中國的最強(qiáng)臺(tái)風(fēng)之一。2006年5月9日06:00生成于菲律賓東南方向西太平洋洋面上，12:00加強(qiáng)為熱帶風(fēng)暴，隨后向西北偏西方向移動(dòng)。5月13日00:00穿過菲律賓群島后進(jìn)入南海中南部，加強(qiáng)為臺(tái)風(fēng)并向西移動(dòng)，5月15日00:00發(fā)展為強(qiáng)臺(tái)風(fēng)，臺(tái)風(fēng)中心在南海中部海面轉(zhuǎn)向偏北方向移動(dòng)，從SEATS站左側(cè)穿過。5月17日00:00起移動(dòng)路徑轉(zhuǎn)向東北，5月18日在廣東省登陸，隨后繼續(xù)北偏東移動(dòng)穿過福建省，最后在東海減弱消失。本次臺(tái)風(fēng)持續(xù)時(shí)間達(dá)10d(5月9—18日)，平均移動(dòng)速度為4.4m·s-1。臺(tái)風(fēng)“珍珠”過境期間SEATS站的海表風(fēng)速5月9日為5m·s-1左右，隨著臺(tái)風(fēng)不斷前行，到5月15日緩慢增加至25m·s-1，隨著臺(tái)風(fēng)繼續(xù)北移，5月18日海表風(fēng)速減弱至5m·s-1(見圖3(b)，圖中灰色區(qū)域代表臺(tái)風(fēng)持續(xù)時(shí)間)。

臺(tái)風(fēng)“派比安”(0606，1級(jí))于2006年7月31日00:00在菲律賓以東的太平洋洋面上生成，向西移動(dòng)并穿過菲律賓北部。8月1日進(jìn)入南海，并增強(qiáng)為熱帶風(fēng)暴，繼續(xù)向西北偏西移動(dòng)，18:00經(jīng)過SEATS站。8月3日轉(zhuǎn)向西北移動(dòng)，在廣東西部登陸。持續(xù)時(shí)間為4d(7月31日—8月3日)，平均移動(dòng)速度為5.8m·s-1。臺(tái)風(fēng)“派比安”過境期間SEATS站的海表風(fēng)速7月31日為5m·s-1左右，隨著臺(tái)風(fēng)不斷前行，8月2日迅速增加至22m·s-1，8月3日減弱至9m·s-1(見圖3(c))。

2結(jié)果

2.1 物理及生物要素季節(jié)變化模擬結(jié)果與驗(yàn)證

模擬得到的SEATS站海水溫度、鹽度、營養(yǎng)鹽和葉綠素濃度垂直剖面的季節(jié)變化與SEATS站長期觀測(cè)資料和WOA2013數(shù)據(jù)對(duì)比可以看出，本模型較好地再現(xiàn)了SEATS站物理和生物要素氣候態(tài)的季節(jié)變化規(guī)律(見圖4)。

南海位于東亞季風(fēng)區(qū)，每年6—9月盛行暖濕的西南季風(fēng)(夏季風(fēng))，平均風(fēng)速6m·s-1，11月至次年3月盛行干冷的東北季風(fēng)(冬季風(fēng))，平均風(fēng)速10m·s-1，春秋為季風(fēng)轉(zhuǎn)換期(見圖3(a))。南海生態(tài)系統(tǒng)物理和生物要素季節(jié)變化受季風(fēng)影響顯著。本文定義溫度比表層10m平均溫度低1.0℃的深度為混合層深度[47]。模擬結(jié)果顯示，冬季在強(qiáng)盛的冬季風(fēng)影響下，混合層較深，可達(dá)80m左右。春季，隨著太陽輻射不斷增強(qiáng)，風(fēng)速變小，海表面開始增溫，上層海水出現(xiàn)層化現(xiàn)象，溫躍層淺于20m。7月表層海水溫度達(dá)到最大值，約為30.0℃。之后，由于太陽輻射減弱，表層海水溫度降低，加之風(fēng)速增大使得混合層逐漸加深(見圖4(a))。

南海SEATS站營養(yǎng)鹽濃度垂直結(jié)構(gòu)無明顯季節(jié)變化，上層50m以淺營養(yǎng)鹽分布均勻，50m處為營養(yǎng)鹽躍層的位置，50m以下濃度隨深度迅速增加。除冬季以外的其他季節(jié)，上層50m以淺營養(yǎng)鹽濃度很低(DIN<1.0mmol·m-3、DIP<0.1mmol·m-3)，甚至低于檢出限和浮游植物生長的最低閾值[48]，限制了浮游植物生長。冬季風(fēng)引起的較強(qiáng)垂向湍混合將深層富營養(yǎng)水體帶至上層，使得營養(yǎng)鹽濃度略微升高(見圖4(c)～(d))。

(a.2006年和氣候態(tài)平均風(fēng)速；b.臺(tái)風(fēng)“珍珠”過境期間風(fēng)速；c.臺(tái)風(fēng)“派比安”過境期間風(fēng)速。a.Wind speed in 2006 and climatological wind speed; b.Wind speed during typhoon Chanchu; c.Wind speed during typhoon Prapiroon.)

圖3風(fēng)速隨時(shí)間的變化

Fig.3Time series of wind speed

葉綠素濃度垂直分布的季節(jié)變化是溫度、光和營養(yǎng)鹽等要素共同作用的結(jié)果(見圖4(e))。真光層深度采用1%表面光強(qiáng)的深度，其季節(jié)變化很小，基本在

90m深度左右。除冬季以外的季節(jié)，由于真光層以上營養(yǎng)鹽匱乏，而真光層以下又受到光的限值，葉綠素濃度在垂向上出現(xiàn)次表層最大值現(xiàn)象，位于約60m，其濃度約為0.40mg·m-3。此時(shí)，海表葉綠素濃度低于0.10mg·m-3。冬季，下層營養(yǎng)鹽被帶至寡營養(yǎng)的上層，支持了浮游植物生長，海表葉綠素濃度升高，達(dá)到全年最高值0.30mg·m-3，次表層葉綠素濃度最大值現(xiàn)象消失。

2.2 溫度的垂直分布對(duì)臺(tái)風(fēng)事件的響應(yīng)

通過2006年海表溫度模擬結(jié)果可以看出，海表溫度的季節(jié)變化呈現(xiàn)冬季低夏季高的基本特征，并且2次臺(tái)風(fēng)過境期間有明顯的海表降溫現(xiàn)象，與TMI衛(wèi)星觀測(cè)結(jié)果吻合(見圖5)。臺(tái)風(fēng)“珍珠”過境之前(5月9日)海表溫度超過29.0℃，5月15日降至24.0℃，海表最大降溫超過5.0℃；臺(tái)風(fēng)“派比安”過境之前(7月31日)海表溫度超過29.0℃，8月2日降至27.0℃，最大降溫超過2.0℃。

臺(tái)風(fēng)過境引起的強(qiáng)列垂直湍混合作用能夠破壞溫度躍層結(jié)構(gòu)。從溫度的垂直結(jié)構(gòu)變化可以看出(見圖6)，臺(tái)風(fēng)“珍珠”過境之前(5月9日)混合層深度為15m，5月12日風(fēng)速開始增強(qiáng)，混合層深度也逐漸加深，到5月15日已達(dá)到100m。各層海水溫度呈現(xiàn)出不同的變化特征(見圖7)，55m以淺海水溫度降低，最大降溫發(fā)生在海洋表層；55～150m溫度升高，如臺(tái)風(fēng)過境后100m處海水溫度較之前上升了2.0℃。臺(tái)風(fēng)過境之后，由于海表加熱，海表溫度和混合層深度逐漸恢復(fù)。臺(tái)風(fēng)“派比安”過境之前(7月31日)混合層深度為45m。8月1日起風(fēng)速開始增強(qiáng)，混合層深度也開始加深，到8月2日達(dá)到75m。50m以淺海水溫度降低，最大降溫發(fā)生在表層；50～130m溫度升高，如100m水深海水溫度在臺(tái)風(fēng)過境之后上升了0.7℃。臺(tái)風(fēng)過境之后，海表溫度和混合層深度開始恢復(fù)。臺(tái)風(fēng)“珍珠”引起的各層溫度變化幅度和影響的深度均比“派比安”大。

2.3 營養(yǎng)鹽濃度的垂直分布對(duì)臺(tái)風(fēng)事件的響應(yīng)

臺(tái)風(fēng)期間，增強(qiáng)的垂直混合將下層富營養(yǎng)鹽海水帶到真光層以上，使海表營養(yǎng)鹽濃度升高(見圖8)，同時(shí)也改變了營養(yǎng)鹽濃度的垂直結(jié)構(gòu)(見圖9)。模擬結(jié)果顯示，臺(tái)風(fēng)“珍珠”過境之前(5月9日)海表DIN和DIP的濃度分別為1.08和0.09mmol·m-3；5月15日濃度分別增加到3.75和0.22mmol·m-3，分別為臺(tái)風(fēng)過境之前的3.3和2.4倍。臺(tái)風(fēng)“派比安”過境之前(7月31日)海表DIN和DIP的濃度分別為1.71和0.08mmol·m-3；8月2日分別增加到2.45和0.13mmol·m-3，是過境之前的1.4和1.6倍。臺(tái)風(fēng)期間向真光層的營養(yǎng)鹽補(bǔ)充為浮游植物水華提供了必要物質(zhì)基礎(chǔ)。臺(tái)風(fēng)過后，由于浮游植物生長消耗和下層補(bǔ)充減弱，營養(yǎng)鹽濃度逐漸降低并恢復(fù)到臺(tái)風(fēng)過境之前的水平。

2.4 葉綠素濃度的垂直分布對(duì)臺(tái)風(fēng)事件的響應(yīng)

圖10為2006年海表葉綠素濃度的模擬結(jié)果和衛(wèi)星資料對(duì)比，結(jié)果表明，海表葉綠素濃度季節(jié)變化呈現(xiàn)冬季高夏季低的基本特征。在臺(tái)風(fēng)“珍珠”和“派比安”過境之后模擬結(jié)果顯示有明顯的海表葉綠素濃度增加現(xiàn)象，其增加幅度與MODIS和SeaWiFS衛(wèi)星葉綠素?cái)?shù)據(jù)吻合較好?！罢渲椤边^境前(5月9日)，海表葉綠素濃度僅為0.12mg·m-3；過境期間(見圖10：灰色區(qū)域)，其值逐漸升高；直至臺(tái)風(fēng)過境，海表風(fēng)速開始下降時(shí)，海表葉綠素濃度才達(dá)到最大值1.02mg·m-3，約為臺(tái)風(fēng)過境前的10倍；之后，其值逐漸降低至臺(tái)風(fēng)前的水平。“派比安”過境之前(7月31日)，海表葉綠素濃度為0.13mg·m-3，與“珍珠”過境之前相當(dāng)；隨著臺(tái)風(fēng)影響的發(fā)展，海表風(fēng)速逐漸增大，海表葉綠素濃度持續(xù)升高；直至臺(tái)風(fēng)過境之后，海表葉綠素濃度達(dá)到其最大值0.31mg·m-3，約為臺(tái)風(fēng)過境之前的3倍；之后逐漸降低至臺(tái)風(fēng)前的水平。

臺(tái)風(fēng)過境不僅引起了海表葉綠素濃度的升高，也改變了葉綠素濃度的垂直分布(見圖11)。臺(tái)風(fēng)“珍珠”過境前(5月9日)，垂向葉綠素濃度最大值為0.40mg·m-3，位于60m水層，呈現(xiàn)出南海春季次表層葉綠素濃度最大值的典型垂直分布特征[29-30,43]。隨著風(fēng)速的增大，強(qiáng)烈的垂直混合將位于次表層的浮游植物卷挾至表層和真光層以下。5月15日，風(fēng)速達(dá)到最大，海表葉綠素濃度增加到0.25mg·m-3；真光層以下葉綠素濃度也有所升高，如100m深度處臺(tái)風(fēng)過境之前葉綠素濃度幾乎為零，此時(shí)增加到0.15 mg·m-3，上層水體

中葉綠素濃度達(dá)到均勻，次表層葉綠素濃度最大值現(xiàn)象消失。之后，雖然海表風(fēng)速逐漸減小，但真光層內(nèi)葉綠素濃度繼續(xù)增加，5月22日海表葉綠素濃度達(dá)到其最大值，滯后于風(fēng)速最大值7d，且整個(gè)60m以淺的水層都出現(xiàn)了明顯的浮游植物水華。5月23日40m水深葉綠素濃度達(dá)到其最大值1.23mg·m-3，是臺(tái)風(fēng)過境前的8倍多，達(dá)到最大值的時(shí)間比表層滯后1d。6月2日60m水深葉綠素濃度達(dá)到其最大值0.63mg·m-3，比表層滯后約10d。而被帶至真光層以下的那部分浮游植物由于缺乏光照，逐漸死亡，葉綠素濃度持續(xù)降低。臺(tái)風(fēng)過后，上層營養(yǎng)鹽被大量消耗，風(fēng)速的降低也導(dǎo)致垂直混合變?nèi)?，營養(yǎng)鹽躍層出現(xiàn)，次表層葉綠素濃度最大值現(xiàn)象再次形成。臺(tái)風(fēng)“派比安”過境前(7月31日)，同樣存在次表層葉綠素濃度最大值現(xiàn)象，位于60m水層，葉綠素濃度為0.38mg·m-3。8月2日，風(fēng)速達(dá)到最大，上層水體中葉綠素被混合均勻，次表層葉綠素濃度最大值現(xiàn)象消失。海表葉綠素濃度增加為0.22mg·m-3；真光層以下葉綠素濃度也有所升高，如100m深度處臺(tái)風(fēng)過境之前葉綠素濃度幾乎為零，此時(shí)增加到0.10mg·m-3。之后，雖然海表風(fēng)速逐漸減

小，但真光層內(nèi)葉綠素濃度繼續(xù)增加，海表葉綠素濃度在8月8日達(dá)到其最大值0.31mg·m-3，滯后于風(fēng)速最大值6d，且整個(gè)60m以淺的水層都出現(xiàn)了浮游植物水華。而被帶至真光層以下的那部分浮游植物逐漸死亡，葉綠素濃度降低。臺(tái)風(fēng)過后，次表層葉綠素濃度最大值現(xiàn)象再次形成。與“珍珠”相比，“派比安”引起的葉綠素濃度變化幅度較小。

3討論

3.1 臺(tái)風(fēng)事件對(duì)營養(yǎng)鹽和初級(jí)生產(chǎn)力貢獻(xiàn)的估算

基于模型結(jié)果，本文估算了由垂直混合作用引起的向真光層補(bǔ)充營養(yǎng)鹽的量。結(jié)果表明，2006年全年DIN和DIP垂向輸入真光層的量分別為692.74和38.21mmol·m-2。臺(tái)風(fēng)“珍珠”過境期間(5月9—18日)該量為192和9.9mmol·m-2，分別占全年總量的28%和26%。臺(tái)風(fēng)“派比安”過境期間(7月31日—8月3日)則為19.27和1.05mmol·m-2，約占全年2.8%和2.7%。在南海，還未有研究對(duì)臺(tái)風(fēng)引起的營養(yǎng)鹽向真光層的補(bǔ)充量進(jìn)行過計(jì)算，但在東海Hung等[7]通過船載觀測(cè)數(shù)據(jù)估算得出2009年8月過境東海南部的臺(tái)風(fēng)“莫拉克”所貢獻(xiàn)的DIN和DIP約占整個(gè)夏季的86%和87%?？梢姡_(tái)風(fēng)過境對(duì)寡營養(yǎng)海區(qū)營養(yǎng)鹽供給具有重要意義。

海洋初級(jí)生產(chǎn)力為海洋浮游植物通過光合作用或化學(xué)合成制造有機(jī)物的速率，通常以每天或每年單位面積上產(chǎn)生的碳量表示。本文將真光層內(nèi)浮游植物凈生長的積分值代表初級(jí)生產(chǎn)力(Integrated Primary Production(IPP)，單位：mg C·m-2d-1或mg C·m-2a-1)。模擬結(jié)果顯示，2006年SEATS站年初級(jí)生產(chǎn)力為71.9×103mg C·m-2a-1，平均初級(jí)生產(chǎn)力為200mg C·m-2d-1。季節(jié)變化上來看，最小值128mg C·m-2d-1出現(xiàn)在夏季，最大值280mg C·m-2d-1出現(xiàn)在冬季。Tseng等[49]估算南海SEATS站初級(jí)生產(chǎn)力在冬季為300mg C·m-2d-1，其他季節(jié)約保持在110mg C·m-2d-1的水平。Liu和Chai[50]用模型計(jì)算南海初級(jí)生產(chǎn)力年際變化不大，其范圍在150～220mg C·m-2d-1之間。模型結(jié)果與以往研究大致相當(dāng)。

臺(tái)風(fēng)“珍珠”過境之前5月9日初級(jí)生產(chǎn)力僅為130mg C·m-2d-1，5月12號(hào)開始迅速增大，到5月22日增大到1240mg C·m-2d-1，約為過境之前的10倍，6月10日前后初級(jí)生產(chǎn)力回到臺(tái)風(fēng)過境之前的水平。這期間(5月9日—6月10日)初級(jí)生產(chǎn)力總量為16.6×103mg C·m-2，而氣候態(tài)模擬結(jié)果在這期間的積分結(jié)果僅為3.8×103mg C·m-2，故可以看出臺(tái)風(fēng)“珍珠”過境引起的浮游植物水華可貢獻(xiàn)初級(jí)生產(chǎn)力12.8×103mg C·m-2，約為全年初級(jí)生產(chǎn)力的18%。臺(tái)風(fēng)“派比安”過境之前初級(jí)生產(chǎn)力為132mg C·m-2d-1，臺(tái)風(fēng)過境之后初級(jí)生產(chǎn)力最大可達(dá)289mg C·m-2d-1，8月底返回到臺(tái)風(fēng)過境前的水平，臺(tái)風(fēng)影響期間(7月31日—8月30日)初級(jí)生產(chǎn)力積分值為6.0×103mg C·m-2，氣候態(tài)結(jié)果在這期間的積分結(jié)果為3.7×103mg C·m-2，可以看出臺(tái)風(fēng)“派比安”過境引起的浮游植物水華約貢獻(xiàn)初級(jí)生產(chǎn)力2.3×103mg C·m-2，約為全年的3%。2次臺(tái)風(fēng)引起的浮游植物水華可貢獻(xiàn)全年初級(jí)生產(chǎn)力的21%。在東海，臺(tái)風(fēng)“米雷”(2004年9月)的過境引起初級(jí)生產(chǎn)力增加了3倍，貢獻(xiàn)全年新生產(chǎn)力的3.8%[16]。Naik等[51]估算在阿拉伯海過境的一次熱帶氣旋貢獻(xiàn)其初級(jí)生產(chǎn)力5%。Lin等[12]指出每年熱帶氣旋經(jīng)過南海，大約貢獻(xiàn)南海新生產(chǎn)力的30%。2007年第24號(hào)臺(tái)風(fēng)“海貝思”在南海中部引起了強(qiáng)烈的浮游植物水華，海表葉綠素濃度增加了20多倍，最高可達(dá)5.0mg·m-3，可貢獻(xiàn)年初級(jí)生產(chǎn)力的30%[52]?？梢姡狙芯恐信_(tái)風(fēng)事件對(duì)海洋初級(jí)生產(chǎn)力貢獻(xiàn)的估算結(jié)果與南海及其他海域的以往研究具有可比性，說明在南海等熱帶海洋中臺(tái)風(fēng)對(duì)提高海洋初級(jí)生產(chǎn)力具有重要意義。

3.2 南海北部環(huán)境要素對(duì)臺(tái)風(fēng)響應(yīng)程度的影響因素

由以上結(jié)果分析可以看出臺(tái)風(fēng)“珍珠”和“派比安”對(duì)SEATS站物理及生物要素的影響程度是不同的。表3給出了2次臺(tái)風(fēng)各自的特征以及引起的SEATS站物理和生物要素的變化情況對(duì)比。從表中可以明顯看出，臺(tái)風(fēng)“珍珠”的影響要遠(yuǎn)大于“派比安”，這是由2次臺(tái)風(fēng)的強(qiáng)度、移動(dòng)速度等自身特征及臺(tái)風(fēng)發(fā)生的季節(jié)或者說過境之前水體條件(如混合層深度和營養(yǎng)鹽水平等)的不同所導(dǎo)致。為了定量研究南海北部環(huán)境要素對(duì)臺(tái)風(fēng)響應(yīng)程度的2個(gè)影響因素(臺(tái)風(fēng)的自身特點(diǎn)和發(fā)生的季節(jié))，本研究設(shè)計(jì)了一個(gè)模型實(shí)驗(yàn)，將8月份臺(tái)風(fēng)“派比安”過境期間的海表強(qiáng)迫換為臺(tái)風(fēng)“珍珠”過境期間的海表強(qiáng)迫進(jìn)行模擬，將模擬結(jié)果與采用2006年實(shí)際海表強(qiáng)迫模擬得到的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，以定量化研究其影響機(jī)制。模擬得到的海表溫度和海表葉綠素濃度如圖12和13所示，引起的SEATS站物理和生物要素的變化情況見表3，可以看到，若“珍珠”發(fā)生在與“派比安”同樣的時(shí)間，可引起海表溫度降低大約4℃，混合層加深58m，海表葉綠素濃度增加0.62mg·m-3，貢獻(xiàn)初級(jí)生產(chǎn)力9.0×103mg C·m-2。

不同強(qiáng)速和移動(dòng)速度的臺(tái)風(fēng)對(duì)海洋生態(tài)系統(tǒng)各要素的影響是不同的。臺(tái)風(fēng)“珍珠”移動(dòng)速度較慢，其等級(jí)也高于“派比安”，因此無論是其強(qiáng)度還是持續(xù)時(shí)間均比“派比安”強(qiáng)，在相同的前期水體條件下，對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的影響程度必然要大于“派比安”。比較“派比安”模擬和數(shù)值實(shí)驗(yàn)的結(jié)果可以看出，若臺(tái)風(fēng)“珍珠”發(fā)生在和“派比安”相同的時(shí)間，即當(dāng)臺(tái)風(fēng)過境之前的水體條件相同而臺(tái)風(fēng)的特點(diǎn)不同(見表3)，可以看出強(qiáng)度大和移動(dòng)速度慢的臺(tái)風(fēng)引起的各要素的響應(yīng)程度以及對(duì)營養(yǎng)鹽垂直輸運(yùn)和初級(jí)生產(chǎn)力的貢獻(xiàn)均大于強(qiáng)度小和移動(dòng)速度快的臺(tái)風(fēng)。Bender等[53]的研究表明，移動(dòng)速度較慢或者較強(qiáng)的臺(tái)風(fēng)所引起的海表降溫幅度比移動(dòng)速度較慢和較弱的臺(tái)風(fēng)更大，這是因?yàn)橐苿?dòng)速度慢的臺(tái)風(fēng)持續(xù)時(shí)間更長。因此不同強(qiáng)速和移動(dòng)速度的臺(tái)風(fēng)對(duì)浮游植物生物量和初級(jí)生產(chǎn)力的影響也是不同的。Zhao等[17]用衛(wèi)星數(shù)據(jù)對(duì)比研究了相同季節(jié)過境南海的兩次不同強(qiáng)度和移動(dòng)速度的臺(tái)風(fēng)對(duì)海洋生態(tài)系統(tǒng)的影響，移動(dòng)速度較慢的臺(tái)風(fēng)“啟德”(2005年10—11月)對(duì)海洋的影響時(shí)間較長，引起的浮游植物水華更強(qiáng)，而強(qiáng)度較強(qiáng)的臺(tái)風(fēng)“玲玲”(2001年11月)引起的海表降溫和浮游植物水華區(qū)域的面積更大。

2個(gè)臺(tái)風(fēng)發(fā)生的季節(jié)不同也導(dǎo)致了其對(duì)海洋的影響不同?！罢渲椤卑l(fā)生在5月(春季)，并且在此之前沒有臺(tái)風(fēng)經(jīng)過SEATS站，混合層深度比較淺，僅為15m；而“派比安”發(fā)生在8月份(夏季)，此次臺(tái)風(fēng)過境之前，SEATS站有幾次明顯的大風(fēng)事件，使得混合層深度比較深，為45m。所以，就臺(tái)風(fēng)前的水體條件來說，“珍珠”過境之前的條件比“派比安”更容易加深混合層深度、打破營養(yǎng)鹽躍層和提高葉綠素濃度。加之“珍珠”強(qiáng)度遠(yuǎn)大于“派比安”，其對(duì)SEATS站環(huán)境要素的影響也較為明顯。結(jié)果表明，“珍珠”過后，水體混合層深度加深至100m，加深了85m，海表營養(yǎng)鹽濃度增大為臺(tái)風(fēng)前的2～4倍，海表葉綠素濃度和水柱初級(jí)生產(chǎn)力約增大為臺(tái)風(fēng)前的10倍；而“派比安”僅使混合層加深了30m，營養(yǎng)鹽濃度約增大為臺(tái)風(fēng)前的1.5倍，海表葉綠素濃度和水柱初級(jí)生產(chǎn)力約為臺(tái)風(fēng)前的3倍。比較“珍珠”模擬和數(shù)值實(shí)驗(yàn)的結(jié)果，可以看出當(dāng)同一個(gè)臺(tái)風(fēng)發(fā)生在不同季節(jié)或者說其過境之前的水體條件不同時(shí)(見表3)，對(duì)海洋的影響也是不同的，發(fā)生在混合層深度較淺的春季時(shí)引起的各要素的響應(yīng)程度均大于發(fā)生在混合層較深的夏季引起的響應(yīng)程度。以往研究顯示，超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)“玲玲”(0123)，為4級(jí)臺(tái)風(fēng)，平均移動(dòng)速度4.3m·s-1，于2001年11月經(jīng)過南海中部，由于當(dāng)時(shí)強(qiáng)冬季風(fēng)使得南海上層水體混合已較為均勻，此次臺(tái)風(fēng)使海表葉綠素濃度從0.14mg·m-3增加到0.45mg·m-3，僅提高了3.2倍[17]。強(qiáng)臺(tái)風(fēng)“達(dá)維”(0518)，為2級(jí)臺(tái)風(fēng)，平均移動(dòng)速度也小于“玲玲”，為3.9m·s-1，于2005年9月過境南海北部，過境前海表面風(fēng)速較小，海水層結(jié)穩(wěn)定，上混合層較淺，臺(tái)風(fēng)使海表葉綠素濃度從0.12mg·m-3增加到0.62mg·m-3，提高達(dá)6倍之多[11]。而臺(tái)風(fēng)“啟德”(0004)僅為1級(jí)臺(tái)風(fēng)，平均移動(dòng)速度4.0m·s-1，于2000年7月過境南海北部，由于過境之前混合層和營養(yǎng)鹽躍層位置更淺，此次臺(tái)風(fēng)引起海表葉綠素濃度增加了30倍之多[12]。此外，臺(tái)風(fēng)“珍珠”過境后，雖然海表太陽輻射可以使海表溫度回升到臺(tái)風(fēng)前水平，但是臺(tái)風(fēng)期間強(qiáng)垂直混合將表層暖水帶至55m以下的次表層，其溫度很難恢復(fù)到臺(tái)風(fēng)過境之前的水平(見圖6)，生物要素的垂直結(jié)構(gòu)也無法完全回到臺(tái)風(fēng)發(fā)生前的狀態(tài)，這也將影響生態(tài)系統(tǒng)對(duì)其后臺(tái)風(fēng)的響應(yīng)。所以，“珍珠”對(duì)SEATS站的影響將會(huì)削弱其后發(fā)生的“派比安”的作用。Yang等[6]研究了2005年過境南海北部的3次臺(tái)風(fēng)對(duì)上層海洋物理環(huán)境的影響，結(jié)果表明，由于發(fā)生在7月份的臺(tái)風(fēng)“天鷹”加深了混合層并且破壞了水體層結(jié)，使得海洋對(duì)發(fā)生在9月份的臺(tái)風(fēng)“達(dá)維”的響應(yīng)明顯弱于“天鷹”?？梢?，由臺(tái)風(fēng)發(fā)生的季節(jié)或者臺(tái)風(fēng)過境前物理和生物要素的垂直分布情況會(huì)影響上層海洋對(duì)臺(tái)風(fēng)的響應(yīng)程度。

4結(jié)語

本文利用一維物理-生物耦合模型對(duì)南海北部SEATS站環(huán)境要素氣候態(tài)的季節(jié)變化進(jìn)行模擬，并用觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)模型結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比驗(yàn)證。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)，研究了2006年過境南海SEATS站的臺(tái)風(fēng)“派比安”和超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)“珍珠”對(duì)該站物理和生物要素的影響，對(duì)比分析了海水表層溫度、營養(yǎng)鹽和葉綠素濃度及其垂直結(jié)構(gòu)的響應(yīng)特征，估算了2次臺(tái)風(fēng)對(duì)營養(yǎng)鹽垂向輸運(yùn)和初級(jí)生產(chǎn)力的貢獻(xiàn)，并結(jié)合數(shù)值實(shí)驗(yàn)以及文獻(xiàn)資料定量分析了南海北部環(huán)境要素對(duì)臺(tái)風(fēng)響應(yīng)程度的影響因素。

臺(tái)風(fēng)“珍珠”過境引起強(qiáng)烈的湍混合，低溫高營養(yǎng)鹽的深層水被帶到上層，造成55m以淺海水溫度降低，表層降溫超過5.0℃，55～150m海水溫度升高，混合層深度從15m加深到100m；表層營養(yǎng)鹽濃度可以達(dá)到過境前的2～4倍，葉綠素濃度可以達(dá)到過境前的10倍?！罢渲椤边^境期間向真光層營養(yǎng)鹽的垂向輸運(yùn)量為192～9.9mmol·m-2，約占全年的30%；貢獻(xiàn)水柱初級(jí)生產(chǎn)力為12.8×103mg C·m-2，約占全年的18%。臺(tái)風(fēng)“派比安”過境使50m以淺海水溫度降低，表層降溫2.0℃，50～130m溫度升高，混合層深度從45m加深到75m，葉綠素濃度可以達(dá)到過境之前的3倍?！芭杀劝病边^境期間向真光層營養(yǎng)鹽的垂向輸運(yùn)量為19.27和1.05mmol m-2；貢獻(xiàn)水柱初級(jí)生產(chǎn)力為2.3×103mg·m-2，約占全年的3%。生態(tài)系統(tǒng)各要素對(duì)臺(tái)風(fēng)“珍珠”和“派比安”的不同響應(yīng)程度取決于臺(tái)風(fēng)的自身特征、發(fā)生季節(jié)以及過境之前的水體條件等，且一次臺(tái)風(fēng)的過境加深了混合層和營養(yǎng)鹽躍層位置,這也會(huì)削弱其后發(fā)生的臺(tái)風(fēng)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的影響。

參考文獻(xiàn)：

[1]陳聯(lián)壽, 丁一匯. 西太平洋臺(tái)風(fēng)概論[M]. 北京: 科學(xué)出版社, 1979.

Chen L S, Ding Y H. Introduction to the typhoon in the western pacific[M]. Beijing: Science Press, 1979.

[2]Tang D L, Sui G, Lavy G, et al. Typhoon impact and crisis management[M]. U.S.: Springer, 2014.

[3]Zenghong L, Jianping X U, Chaohui S, et al. An upper ocean response to Typhoon Bolaven analyzed with Argo profiling floats[J]. Acta Oceanologica Sinica, 2014(11): 90-101.

[4]Guan S, Zhao W, Huthnance J, et al. Observed upper ocean response to typhoon Megi (2010) in the northern South China Sea[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 2014，119(5)：3134-3157.

[5]Zhang Y, Tian J. Enhanced turbulent mixing induced by strong wind on the South China Sea shelf[J]. Ocean Dynamics, 2014， 64(6)： 781-796.

[6]Yang B, Hou Y, Hu P, et al. Shallow ocean response to tropical cyclones observed on the continental shelf of the northwestern South China Sea[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 2015，120(5)： 3817-3836.

[7]Hung C, Chung C, Gong G, et al. Nutrient supply in the southern East China Sea after typhoon Morakot[J]. Journal of Marine Research, 2013, 71(1-2): 1-2.

[8]Zheng Z, Ho C, Zheng Q, et al. Satellite observation and model simulation of upper ocean biophysical response to Super Typhoon Nakri[J]. Continental Shelf Research, 2010, 30(13): 1450-1457.

[9]Liu X, Wang M, Shi W. A study of a Hurricane Katrina-induced phytoplankton bloom using satellite observations and model simulations[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans (1978-2012), 2009, 114(C3)：819-834.

[10]Shibano R, Yamanaka Y, Okada N, et al. Responses of marine ecosystem to typhoon passages in the western subtropical North Pacific[J]. Geophysical Research Letters, 2011, 38(18): 702-706.

[11]Zheng G M, Tang D. Offshore and nearshore chlorophyll increases induced by typhoon winds and subsequent terrestrial rainwater runoff[J]. Marine Ecology Progress Series, 2007, 333: 61-74.

[12]Lin I, Liu W T, Wu C C, et al. New evidence for enhanced ocean primary production triggered by tropical cyclone[J]. Geophysical Research Letters, 2003, 30(13): 51.

[13]Ye H J, Sui Y, Tang D L, et al. A subsurface chlorophyll a bloom induced by typhoon in the South China Sea[J]. Journal of Marine Systems, 2013, 128: 138-145.

[14]Shan H, Guan Y, Huang J. Investigating different bio-responses of the upper ocean to Typhoon Haitang using Argo and satellite data[J]. Chinese Science Bulletin, 2014, 59(8): 785-794.

[15]Liu Z, Xu J, Zhu B, et al. The upper ocean response to tropical cyclones in the northwestern Pacific analyzed with Argo data[J]. Chinese Journal of Oceanology and Limnology, 2007, 25: 123-131.

[16]Siswanto E, Ishizaka J, Morimoto A, et al. Ocean physical and biogeochemical responses to the passage of Typhoon Meari in the East China Sea observed from Argo float and multiplatform satellites[J]. Geophysical Research Letters, 2008, 35(15): 105-116.

[17]Zhao H, Tang D, Wang Y. Comparison of phytoplankton blooms triggered by two typhoons with different intensities and translation speeds in the South China Sea[J]. Mar Ecol Prog Ser, 2008, 365: 57-65.

[18]Babin S M, Carton J A, Dickey T D, et al. Satellite evidence of hurricane-induced phytoplankton blooms in an oceanic desert[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans (1978-2012), 2004, 109(C3): 325-347.

[19]Tang D L, Kawamura H, Doan Nhu H, et al. Remote sensing oceanography of a harmful algal bloom off the coast of southeastern Vietnam[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans (1978-2012), 2004, 109(C2)： 325-347.

[20]Walker N D, Leben R R, Balasubramanian S. Hurricane-forced upwelling and chlorophyll a enhancement within cold-core cyclones in the Gulf of Mexico[J]. Geophysical Research Letters, 2005, 32(18): 241-248.

[21]Zhao H, Han G, Zhang S, et al. Two phytoplankton blooms near Luzon Strait generated by lingering Typhoon Parma[J]. Journal of Geophysical Research: Biogeosciences, 2013, 118(2): 412-421.

[22]Diaz-Hernandez G, Mendez F J, Mínguez R. Numerical analysis and diagnosis of the hydrodynamic effects produced by hurricane Gordon on the coast of Spain[J]. Weather and Forecasting, 2014, 29(3)： 666-683.

[23]Seo H, Xie S. Impact of ocean warm layer thickness on the intensity of hurricane Katrina in a regional coupled model[J]. Meteorology and Atmospheric Physics, 2013, 122(1-2): 19-32.

[24]Tsai Y, Chern C, Wang J. Numerical study of typhoon-induced ocean thermal content variations on the northern shelf of the South China Sea[J]. Continental Shelf Research, 2012, 42: 64-77.

[25]Wada A, Uehara T, Ishizaki S. Typhoon-induced sea surface cooling during the 2011 and 2012 typhoon seasons: observational evidence and numerical investigations of the sea surface cooling effect using typhoon simulations[J]. Progress in Earth and Planetary Science, 2014, 1(1): 1-25.

[26]崔紅, 張書文, 王慶業(yè). 南海對(duì)于臺(tái)風(fēng)伊布都響應(yīng)的數(shù)值計(jì)算[J]. 物理學(xué)報(bào), 2009(9): 6609-6615.

Cui H, Zhang S W, Wang Q Y. Numerical calculation of the response of the south China sea to typhoon imbudo[J]. Acta Physica Sinica, 2009(9): 6609-6615.

[27]Yang H, Liu Q, Liu Z, et al. A general circulation model study of the dynamics of the upper ocean circulation of the South China Sea[J]. Journal of Geophysical Research-Oceans, 2002, 107(C7): 21-22.

[28]Wang G, Ling Z, Wang C. Influence of tropical cyclones on seasonal ocean circulation in the South China Sea[J]. Journal of Geophysical Research Oceans, 2009, 114(C10): 157-165.

[29]宮響, 史潔, 高會(huì)旺. 海洋次表層葉綠素最大值的特征因子及其影響因素[J]. 地球科學(xué)進(jìn)展. 2012, 27(5): 539-548.

Gong X, Shi J, Gao H W. Subsurface chlorophyll maximum in ocean: its characteristics and influencing factors[J]. Advances in Earth Science, 2012, 27(5): 539-548.

[30]Gong X, Shi J, Gao H W, et al. Steady-state solutions for subsurface chlorophyll maximum in stratified water columns with a bell-shape vertical profile of chlorophyll[J]. Biogeosciences Discussions, 2014, 11(6): 9511-9538.

[31]Liu K, Chao S, Shaw P, et al. Monsoon-forced chlorophyll distribution and primary production in the South China Sea: observations and a numerical study[J]. Deep Sea Research Part I: Oceanographic Research Papers, 2002, 49(8): 1387-1412.

[32]Wang G, Su J, Ding Y, et al. Tropical cyclone genesis over the South China Sea[J]. Journal of Marine Systems, 2007, 68(3): 318-326.

[33]Ha Y, Zhong Z, Sun Y, et al. Decadal Change of South China Sea Tropical Cyclone Activity in Mid-1990s and Its Possible Linkage with Intraseasonal Variability[J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 2014，119(9)： 5331-5344.

[34]Blumberg A F, Mellor G L. A description of a three-dimensional coastal ocean circulation model[J]. Three-Dimensional Coastal ocean Models, 1987: 1-16.

[35]Baretta J W, Ebenh?h W, Ruardij P. The European regional seas ecosystem model, a complex marine ecosystem model[J]. Netherlands Journal of Sea Research, 1995, 33(3): 233-246.

[36]Vichi M, Baretta J W, Baretta-Bekker J G, et al. European regional seas ecosystem Model III: Review of the biogeochemical equations[J]. Documentation Release Version, 2004：1-88.

[37]Martin P J. Simulation of the mixed layer at OWS November and Papa with several models[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans (1978-2012), 1985, 90(C1): 903-916.

[38]袁業(yè)立. 黃海冷水團(tuán)環(huán)流——I. 冷水團(tuán)中心部分的熱結(jié)構(gòu)和環(huán)流特征[J]. 海洋與湖沼, 1979, 10(3): 187-196.

Yuan Y L. The circulation of yellow sea cold water mass——I. Structure of the heat and characteristics of the circulation in the central part of the cold water mass[J]. Oceanologia Et Limnologia Sinica, 1979, 10(3): 187-196.

[39]袁業(yè)立, 李惠卿. 黃海冷水團(tuán)環(huán)流結(jié)構(gòu)及生成機(jī)制研究——I. 0 階解及冷水團(tuán)的環(huán)流結(jié)構(gòu)[J]. 中國科學(xué) B 輯, 1993, 23(01): 93-103.

Yuan Y L, Li H Q. Study on structure of the circulation and generation mechanism of the yellow sea cold water mass——I. The zero order solution and structure of the circulation in the cold water mass[J]. Science in China (Series B), 1993, 23(01): 93-103.

[40]張書文. 黃海冷水團(tuán)夏季葉綠素垂向分布結(jié)構(gòu)的影響機(jī)制[J]. 海洋與湖沼. 2003, 34(2): 179-186.

Wen Z S. Effect mechanisms on chlorophyll-a vertical distribution in the summer within Yellow Sea Cold Water Mass[J]. Oceanologia Et Limnologia Sinica, 2003, 34(2): 179-186.

[41]胡好國, 袁業(yè)立, 萬振文. 海浪混合參數(shù)化的渤海、黃海、東海水動(dòng)力環(huán)境數(shù)值模擬[J]. 海洋學(xué)報(bào)(中文版), 2004(4): 19-32.

Hu H G, Yuan Y L, Wan Z W. Study on hydrodynamic environment of the Bohai Sea, the Huanghai Sea and the East China Sea with wave-current coupled numerical model[J]. Acta Oceanol, Sin, 2004(4): 19-32.

[42]Huang C J, Qiao F. Wave-turbulence interaction and its induced mixing in the upper ocean[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans (1978-2012), 2010, 115(C4)： 1-12.

[43]Liu K, Chao S, Shaw P, et al. Monsoon-forced chlorophyll distribution and primary production in the South China Sea: observations and a numerical study[J]. Deep Sea Research Part I: Oceanographic Research Papers, 2002, 49(8): 1387-1412.

[44]Vichi M, Masina S. Skill assessment of the PELAGOS global ocean biogeochemistry model over the period 1980-2000[J]. Biogeosciences Discussions, 2009, 6(2): 3511-3562.

[45]Fairall C W, Bradley E F, Rogers D P, et al. Bulk parameterization of air-sea fluxes for Tropical Ocean-global atmosphere coupled-ocean atmosphere response experiment[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans (1978-2012), 1996, 101(C2): 3747-3764.

[46]陳英傑. 南海初級(jí)生產(chǎn)力之估算與 SEATS 測(cè)站顆粒態(tài)有機(jī)質(zhì)之觀測(cè): 應(yīng)用於南海物理-生地化耦合模式之驗(yàn)證與改進(jìn)[D]. 臺(tái)灣: 國立臺(tái)灣大學(xué), 2004.

Chen Y J. Estimation of primary production in the South China Sea and observation of particulate organic matter at SEATS station: application in the validation and improvement of the coupled physical-biogeochemical model of South China Sea[D]. Taiwan: National Taiwan University, 2004.

[47]Wagner R G. Decadal-scale trends in mechanisms controlling meridional sea surface temperature gradients in the tropical Atlantic[J]. Oceanographic Literature Review, 1997, 101: 16683-16694.

[48]Fisher T R. Nutrient limitation of phytoplankton in Chesapeake Bay[J]. Marine Ecology Progress, 1992, 82(1): 51-63.

[49]Tseng C M, Wong G T, Lin I I, et al. A unique seasonal pattern in phytoplankton biomass in low-latitude waters in the South China Sea[J]. Geophysical Research Letters, 2005, 32(8)： 487-500.

[50]Liu G, Chai F. Seasonal and interannual variability of primary and export production in the South China Sea: A three-dimensional physical-biogeochemical model study[J]. ICES Journal of Marine Science: Journal du Conseil, 2009, 66(2): 420-431.

[51]Naik H, Naqvi S, Suresh T, et al. Impact of a tropical cyclone on biogeochemistry of the central Arabian Sea[J]. Global Biogeochemical Cycles, 2008, 22(3)： 428-451.

[52]Sun L, Yang Y, Xian T, et al. Strong enhancement of chlorophyll a concentration by a weak typhoon[J]. arXiv preprint arXiv: 1004. 2329. 2010，404(6)： 39-50.

[53]Bender M A, Ginis I, Kurihara Y. Numerical simulations of tropical cyclone-ocean interaction with a high-resolution coupled model[J]. Journal of Geophysical Research Atmospheres, 1993, 98(D12): 23245-23263.

責(zé)任編輯龐旻

Impacts of Typhoon on Ocean Primary Production and Nutrients Transport

PAN Shan-Shan1, SHI Jie1, GAO Hui-Wang1, XU Zhao2, YAN Xiu-Hua2

(1.The Key Laboratory of Marine Environment and Ecology, Ministry of Education, Ocean University of China, Qingdao 266100, China; 2.The Key Laboratory of Global Change and Marine-Atmospheric Chemistry, Third Institute of Oceanography, State Oceanic Administration, Xiamen 361005, China)

Abstract：Typhoons are intense atmospheric events with strong effects on the physical and biological environment in oceans. In this study, a 1-D physical-biological coupled model was used to study the impacts of the typhoon Prapiroon and the supper typhoon Chanchu on the vertical structures of water temperature, nutrients and chlorophyll-a in the northern South China Sea. The model successfully reproduced the climatological seasonal variations of the physical and biological elements by comparing the model results and the observations at the SEATS station. Besides, the sea surface temperature (SST) and chlorophyll-a concentration (Chl-a) compared well with satellite data during the typhoon passages. The model results indicated that the typhoon Parpiroon resulted in cooling in the water above 50 m with the maximum decrease of SST by 2.0℃, and warming in the deep layer from 50 m to about 130 m. The mixed layer depth (MLD) deepened by 30 m. The maximum increase of sea surfaceChl-awas 0.18 mg m-3. The integrated primary production (IPP) yielded by typhoon Prapiroon was 2.3×103mg C·m-3, accounting for ～3% of the annual IPP. Typhoon Chanchu resulted in cooling in the water above 55 m with the maximum decrease of SST by 5.0℃, and warming in the deep layer from 55 m to about 150 m. The MLD deepened by 85 m. The maximum increase of Chl-aat surface was 0.90 mg·m-3. The upward amounts of nutrients pumped by typhoon Chanchu accounted for ～30% of annual value. The IPP yielded by typhoon Chanchu reached up to 12.8×103mg C·m-3, accounting for 18% of the annual IPP. In addition, the effects of typhoons on ocean ecosystem mainly depend on the intensity and translation speed of typhoons, and the pre-conditions of the ocean before typhoon passage such as water stratification and nutrients level should also be considered.

Key words:the Northern South China Sea; typhoon; phytoplankton bloom; primary production; physical-biological coupled model

基金項(xiàng)目：? 國家海洋局海洋-大氣化學(xué)與全球變化重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金項(xiàng)目(GCMAC1403)；中國博士后科學(xué)基金項(xiàng)目(2014M560575)資助

收稿日期：2015-08-24；

修訂日期：2015-12-14

作者簡介：潘珊珊(1989-)，女，碩士。 ??通訊作者：E-mail：shijie@ouc.edu.cn

中圖法分類號(hào)：P732.7

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1672-5174(2016)06-120-14

DOI：10.16441/j.cnki.hdxb.20150297

Supported by the Key Laboratory of Global Change and Marine-Atmospheric Chemistry, SOA (GCMAC1403) ； China Postdoctoral Science Foundation (2014M560575)