中國遠(yuǎn)洋作業(yè)漁場(chǎng)海表溫度異常年際變動(dòng)分析

紀(jì)世建， 周為峰， 樊 偉， 靳少非， 崔雪森（. 農(nóng)業(yè)部東海與遠(yuǎn)洋漁業(yè)資源開發(fā)利用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 上海 200090； 2. 上海海洋大學(xué) 海洋科學(xué)學(xué)院， 上海2006； . 中國科學(xué)院 大氣物理研究所， 東亞區(qū)域氣候環(huán)境重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 北京 00029）

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中國遠(yuǎn)洋作業(yè)漁場(chǎng)海表溫度異常年際變動(dòng)分析

紀(jì)世建1， 2， 周為峰1， 樊 偉1， 靳少非3， 崔雪森1
（1. 農(nóng)業(yè)部東海與遠(yuǎn)洋漁業(yè)資源開發(fā)利用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 上海 200090； 2. 上海海洋大學(xué) 海洋科學(xué)學(xué)院， 上海201306； 3. 中國科學(xué)院 大氣物理研究所， 東亞區(qū)域氣候環(huán)境重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 北京 100029）

基于美國國家海洋大氣局（NOAA）氣候預(yù)測(cè)中心月平均SST資料， 利用時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)學(xué)特征分析了中國7個(gè)主要遠(yuǎn)洋作業(yè)漁場(chǎng)1982～2011年海表溫度異常（SSTA）年際變動(dòng)， 用功率譜方法計(jì)算時(shí)間序列的顯著變動(dòng)周期， 并用相關(guān)分析探討了去除趨勢(shì)項(xiàng)后的SSTA與南方濤動(dòng)指數(shù)（Southern Oscillation Index， SOI）的相關(guān)性。結(jié)果表明， 1982～2011年中國主要遠(yuǎn)洋作業(yè)漁場(chǎng)SSTA為–0.3～0.3℃， 波動(dòng)周期約為3～4 a， 平均SSTA總體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)， 與SOI存在顯著的相關(guān)性（r=–0.509）， 說明漁場(chǎng)的SSTA 與ENSO事件有著密切聯(lián)系； 從漁場(chǎng)SSTA升降趨勢(shì)來看， 除了東太平洋和東南太平洋SSTA出現(xiàn)下降趨勢(shì)， 其余漁場(chǎng)的SSTA均有一定程度的上升， 其中西北太平洋SSTA上升最為顯著； 從漁場(chǎng)SSTA的變化周期來看， 東太平洋和西南大西洋的SSTA變化周期為3～4 a， 東南太平洋為4 a， 西太平洋為5 a，其余的短期周期性較不明顯， 約為10 a； 與SOI時(shí)間序列進(jìn)行相關(guān)分析得到， 東太平洋、中大西洋以及西南大西洋均與SOI存在顯著的相關(guān)性， 相關(guān)系數(shù)分別為–0.895、0.471和–0.598， 其余漁場(chǎng)與SOI無顯著相關(guān)。通過各漁場(chǎng)間的對(duì)比得到以下特征： 赤道附近海域東太平洋SSTA變化往往與西太平洋和中大西洋反相， 而與印度洋同相； 中緯度海域的3個(gè)漁場(chǎng)中， 南半球中緯度漁場(chǎng)溫度變化要比北半球中緯度漁場(chǎng)??； 東、西印度洋SSTA存在顯著相關(guān)性， 印度洋內(nèi)部SSTA正負(fù)變化情況基本一致。

遠(yuǎn)洋漁場(chǎng)； 海表溫度； 海表溫度異常

［Foundation： National Key Technology Support Program （2013BAD13B06）；Scientific Research Program Supported by Shanghai Science and Technology Commission （15DZ1202201）］

近半個(gè)世紀(jì)以來， 全球氣溫有明顯上升。作為世界最大的熱能儲(chǔ)存庫， 海洋在全球氣候變化過程中占據(jù)著核心地位， 全球溫室氣體釋放的能量中約93%被海洋所吸收［1］。因此， 全球氣溫上升勢(shì)必會(huì)造成海溫變動(dòng)。聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(huì)（IPCC）第5次評(píng)估報(bào)告指出， 1970年以來海洋在持續(xù)升溫， 75 m以上的上層海水溫度每10年升溫幅度超過0.11℃， 1950 ～2009年間印度洋、大西洋和太平洋的平均海表溫度（SST）分別上升了0.65℃、0.41℃和0.31℃［2］。

在海洋漁業(yè)領(lǐng)域， 海表溫度是研究海洋漁場(chǎng)環(huán)境的重要因子， 海表溫度異常（sea surface temperature anomaly， SSTA）， 又稱海表溫度距平， 常用于捕捉海表溫度在年際間的異常變化特征。海表溫度的異常變動(dòng)如ENSO事件會(huì)影響海中魚類的繁殖、生長、發(fā)育及洄游等行為， 進(jìn)而引起漁場(chǎng)分布以及資源量豐度等發(fā)生一系列變化［3-4］。曹曉怡等［5］在對(duì)印度洋大眼金槍魚和黃鰭金槍魚延繩釣漁場(chǎng)的重心變化分析時(shí)， 發(fā)現(xiàn)漁場(chǎng)重心的年間變化受到了ENSO事件的影響， 在發(fā)生厄爾尼諾的當(dāng)年或次年，年漁獲量分布重心向西、南偏移； 在發(fā)生拉尼娜的年份漁獲量分布重心會(huì)向東、北偏移。汪金濤和陳新軍［6］通過研究1990～2010年間ENSO事件對(duì)中西太平洋鰹魚漁場(chǎng)重心變化的影響， 發(fā)現(xiàn)厄爾尼諾現(xiàn)象發(fā)生時(shí)， 鰹魚漁獲量重心明顯東移； 在拉尼娜現(xiàn)象發(fā)生時(shí)， 鰹魚漁獲量重心有整體西移趨勢(shì)。拉尼娜事件會(huì)導(dǎo)致柔魚補(bǔ)充量下降， 而厄爾尼諾事件會(huì)導(dǎo)致補(bǔ)充量增加， 并且ENSO事件還會(huì)影響柔魚索餌場(chǎng)分布。

中國遠(yuǎn)洋作業(yè)漁場(chǎng)按海域位置可以分為西北太平洋漁場(chǎng)、東太平洋漁場(chǎng)、東南太平洋漁場(chǎng)、西太平洋漁場(chǎng)、印度洋漁場(chǎng)、中大西洋漁場(chǎng)和西南大西洋漁場(chǎng)［7］。研究中國遠(yuǎn)洋作業(yè)漁場(chǎng)的海溫異常變動(dòng)，有助于把握遠(yuǎn)洋漁場(chǎng)時(shí)空分布以及漁業(yè)資源量的變化， 為漁業(yè)資源管理和開發(fā)提供環(huán)境參考， 實(shí)現(xiàn)海洋漁業(yè)資源的可持續(xù)利用。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

SST數(shù)據(jù)來自美國國家海洋大氣局（NOAA）氣候預(yù)報(bào)中心提供的海溫最優(yōu)插值再分析數(shù)據(jù)（optimum interpolation SST， OISST）， 該數(shù)據(jù)經(jīng)過最優(yōu)插值處理并以月為單位， 其空間分辨率為1°×1°。文章截選了1982年1月～2011年12月共30 a的SST數(shù)據(jù)集。為了探究海表溫度異常與ENSO事件的相關(guān)性， 文章還采用了美國氣候中心網(wǎng)站（http： //www.bom.gov. au/climate/current/soi2.shtml）提供的南方濤動(dòng)指數(shù)（Southern Oscillation Index， SOI）1982 ～2011年的時(shí)間序列。SOI是南太平洋塔希提島（Tahiti）與達(dá)爾文港（Darwin）兩地的標(biāo)準(zhǔn)化海平面氣壓差， 它與ENSO關(guān)系密切， 能夠反映ENSO事件的發(fā)展?fàn)顩r及劇烈程度。圖1為中國遠(yuǎn)洋作業(yè)漁場(chǎng)的分布。

圖1 中國遠(yuǎn)洋作業(yè)漁場(chǎng)分布圖Fig.1 Distribution map of Chinese pelagic operation fishing ground

1.2 研究方法

首先， 根據(jù)漁場(chǎng)的區(qū)域范圍對(duì)SST數(shù)據(jù)集進(jìn)行截取， 計(jì)算出所有漁場(chǎng)區(qū)域每年的平均SST， 然后，利用公式（1）計(jì)算海表溫度異常， 式中SSTAi為第i年的海表溫度異常值， SSTi為第i年的海表溫度值，為30 a的平均海表溫度值。

然后， 計(jì)算所有漁場(chǎng)的SSTA時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)學(xué)特征， 包括最大值、最小值和標(biāo)準(zhǔn)差， 可以得到各漁場(chǎng)SSTA在30 a間的變化范圍和分析各漁場(chǎng)SSTA的長期的升降幅度。最后， 將所有漁場(chǎng)的SSTA時(shí)間序列在EXCEL中用帶直線的散點(diǎn)圖顯示， 可以得到中國遠(yuǎn)洋作業(yè)漁場(chǎng)年平均海表溫度異常時(shí)間序列。用同樣的方法可以得到SOI的時(shí)間序列以及每個(gè)漁場(chǎng)各自年平均海表溫度異常時(shí)間序列，通過這些時(shí)間序列可以直觀的看出其年際間變化趨勢(shì)。

作者采用matlab中的detrend函數(shù)將時(shí)間序列中的線性趨勢(shì)剔除， 得到平穩(wěn)時(shí)間序列。其原理就是，將待去除趨勢(shì)項(xiàng)的時(shí)間序列用最小二乘法擬合出一個(gè)線性回歸方程， 然后用原來的時(shí)間序列值減去這條回歸線上對(duì)應(yīng)的值， 得到去除趨勢(shì)項(xiàng)后的時(shí)間序列。時(shí)間序列趨勢(shì)項(xiàng)的存在會(huì)導(dǎo)致相關(guān)性分析和功率譜密度分析的結(jié)果不可靠， 去趨勢(shì)項(xiàng)分析可以檢測(cè)非平穩(wěn)時(shí)間序列中長周期波動(dòng)所造成的偽相關(guān)現(xiàn)象［8］。進(jìn)一步利用經(jīng)典功率譜分析方法計(jì)算各漁場(chǎng)SSTA時(shí)間序列的顯著周期， 并用相關(guān)分析方法探討去除趨勢(shì)項(xiàng)后的SSTA和SOI之間的關(guān)系， 分析各漁區(qū)對(duì)ENSO事件的響應(yīng)。

2 結(jié)果與分析

2.1 遠(yuǎn)洋作業(yè)漁場(chǎng)SSTA的總體變化分析

全球氣候變暖引起海洋溫度發(fā)生相應(yīng)變化， 為了呈現(xiàn)出中國遠(yuǎn)洋作業(yè)漁場(chǎng)海表溫度異常在1982～2011年間的總體變化情況， 本文將所有漁場(chǎng)作為一個(gè)整體， 計(jì)算其年平均海表溫度異常， 得到了中國遠(yuǎn)洋作業(yè)漁場(chǎng)的年平均SSTA時(shí)間序列（圖2）。

圖2 中國遠(yuǎn)洋作業(yè)漁場(chǎng)年平均海表溫度異常SSTA及SOIFig. 2 Annual mean SSTA and SOI of Chinese pelagic fishing grounds

從總體變化來看， 漁場(chǎng)平均海表溫度異常呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。30 a來SSTA在–0.3～0.3℃范圍內(nèi)上下波動(dòng)， 波動(dòng)周期約為3～4 a， 最大的負(fù)異常出現(xiàn)在1985年， 最大正異常出現(xiàn)在1998年。1998年以前主要表現(xiàn)為負(fù)異常， 1998年以后主要表現(xiàn)為正異常， 并且在2001～2006年間有一個(gè)持續(xù)穩(wěn)定的正異常特征。與同期SOI時(shí)間序列（圖2）對(duì)比， 可以發(fā)現(xiàn)， 在年際尺度上兩者波動(dòng)周期一致， 長期的升降趨勢(shì)基本相反， 對(duì)二者去除趨勢(shì)項(xiàng)后進(jìn)行相關(guān)分析， 發(fā)現(xiàn)二者在0.01的顯著性水平上呈負(fù)相關(guān)， 相關(guān)系數(shù)為–0.509， 說明漁場(chǎng)的海表溫度異常與ENSO事件有著密切的聯(lián)系。

2.2 不同海域漁場(chǎng)SSTA的變化分析

為了便于分析， 將印度洋漁場(chǎng)分為東印度洋和西印度洋， 各海域漁場(chǎng)的SSTA變化范圍、標(biāo)準(zhǔn)差（變化幅度）、波動(dòng)周期及趨勢(shì)斜率見表1。

表1 各海域漁場(chǎng)的SSTA變化范圍、標(biāo)準(zhǔn)差、波動(dòng)周期、趨勢(shì)及斜率Tab.1 Variation range， standard deviation， variation period， trend， and slope of pelagic fishing grounds’ SSTA

位于赤道附近海域的漁場(chǎng)包括東太平洋、西太平洋以及中大西洋3個(gè)漁場(chǎng)， 它們的SSTA的時(shí)序變化見圖3。東太平洋SSTA變化非常顯著， 標(biāo)準(zhǔn)差為0.4， 其值在–0.58～0.8℃上下波動(dòng)， 1997年出現(xiàn)最大值， 1999年出現(xiàn)最小值， 30 a的總體趨勢(shì)表現(xiàn)為下降，功率譜分析得到的周期約為3～4 a， 與SOI的變化周期一致， 其去除趨勢(shì)項(xiàng)后與SOI時(shí)間序列在0.01的顯著性水平上呈負(fù)相關(guān)， 相關(guān)系數(shù)達(dá)–0.895， 具有極高的相關(guān)性， 可見ENSO是東太平洋SSTA年際變化的最強(qiáng)信號(hào)； 西太平洋SSTA變化稍顯平緩， 標(biāo)準(zhǔn)差為0.2， 變化范圍在–0.33～0.34℃， 最小值出現(xiàn)在1993年， 最大值出現(xiàn)在2003年， 并且在2001～2007年間保持了較長的正異常狀態(tài)， 30 a總體處于上升趨勢(shì)， 波動(dòng)周期為5 a， 與SOI時(shí)間序列無顯著的相關(guān)性； 中大西洋年際變化振幅較大， 標(biāo)準(zhǔn)差為0.22， 變化范圍在–0.6～0.52℃， 分別出現(xiàn)在1992年和2010年， 其周期性變化較不明顯， 總體有上升趨勢(shì)， 主要的波動(dòng)周期為10 a， 與SOI在0.01的顯著性水平上呈正相關(guān)， 相關(guān)系數(shù)為0.471， 說明中大西洋與ENSO事件也存在一定的聯(lián)系。

圖3 赤道海域漁場(chǎng)的SSTA時(shí)間序列Fig. 3 Time serials of SSTA in pelagic fishing grounds near the equator

對(duì)比發(fā)現(xiàn)， 東太平洋與西太平洋及中大西洋變化基本反相， 尤其在1998年以前。也就是說， 在東太平洋處于極大值的年份中， 西太平洋和中大西洋往往表現(xiàn)為極小值， 反之亦然。這種差異可能與太平洋所發(fā)生的厄爾尼諾和拉尼娜2種現(xiàn)象交替出現(xiàn)有關(guān)。正常情況下， 東太平洋的大量暖水會(huì)被信風(fēng)吹到西太平洋地區(qū)， 只能靠海面以下的冷水進(jìn)行補(bǔ)充，東太平洋SST一般要比西太平洋偏低。厄爾尼諾現(xiàn)象發(fā)生時(shí)， 東太平洋冷水上翻現(xiàn)象消失， 表層暖水向東回流， 導(dǎo)致太平洋東部SST異常增溫。而在西太平洋出現(xiàn)異常下沉氣流， 海表溫度降低。這種大范圍的對(duì)流異常會(huì)引起熱帶海洋的大氣環(huán)流的變化［9-10］。與此同時(shí)在中大西洋東風(fēng)也會(huì)得到加強(qiáng)， 中大西洋溫躍層變淺， 使得中大西洋海表溫度變冷。拉尼娜現(xiàn)象則使東太平洋深層海水上翻現(xiàn)象比正常情況更加劇烈，東部氣流下沉而西部氣流加劇上升， 加劇太平洋東部冷水發(fā)展， SST、大氣環(huán)流以及短波輻射的變化與厄爾尼諾相反。一般拉尼娜現(xiàn)象會(huì)隨著厄爾尼諾現(xiàn)象而來， 出現(xiàn)厄爾尼諾現(xiàn)象的第二年， 往往都會(huì)出現(xiàn)拉尼娜現(xiàn)象， 而且有時(shí)拉尼娜現(xiàn)象會(huì)持續(xù)2～3年。1984年底～1985年、1988～1989年、1995 ～1996年、1998年底～2000年初、2007年底～2008年、2010年底～2011年都發(fā)生了拉尼娜現(xiàn)象， 令太平洋東部、東南部的海水溫度比正常低了1～2℃。東太平洋SSTA 與SOI具有顯著的相關(guān)性， 這正是由于東太平洋是ENSO事件的產(chǎn)生區(qū)域， 每當(dāng)ENSO暖相位（厄爾尼諾現(xiàn)象）和ENSO冷相位（拉尼娜現(xiàn)象）發(fā)生時(shí)， 都會(huì)導(dǎo)致太平洋東部SST發(fā)生顯著變動(dòng)， 這也解釋了太平洋東部SSTA變化幅度大這一特征。

位于中緯度海域的漁場(chǎng)包括西北太平洋、東南太平洋和西南大西洋3個(gè)漁場(chǎng)， 它們的時(shí)間序列變化見圖4。西北太平洋SSTA變化較為劇烈， 標(biāo)準(zhǔn)差為0.39， 變化范圍在–0.65～0.7℃， 1986年出現(xiàn)最小值，1999年出現(xiàn)最大值， 并且在1998年后基本表現(xiàn)為正異常， 30年的總體變化具有明顯的上升趨勢(shì)， 其主要的變化周期為10年， 與SOI相關(guān)性不顯著； 東南太平洋SSTA相較于其他漁場(chǎng)來說， 其變化最為平緩，標(biāo)準(zhǔn)差為0.12， 變化范圍在–0.17～0.22℃， 最小值出現(xiàn)在1986年， 最大值出現(xiàn)在1997年， 其SSTA變化趨勢(shì)線與零值線幾乎重合， 但總體上仍存在輕微的下降趨勢(shì)， 變化周期為4 a， 與SOI相關(guān)性不顯著；西南大西洋變化在–0.43～0.25℃， 標(biāo)準(zhǔn)差為0.15， 在1988年有一個(gè)明顯的谷值， 在2005年出現(xiàn)最大值，總體上也有緩慢的上升趨勢(shì)， 變化周期3～4 a， 與SOI 在0.01的顯著性水平上呈負(fù)相關(guān)， 相關(guān)系數(shù)為–0.598，說明西南大西洋與ENSO事件存在一定的聯(lián)系。

圖4 中緯度海域漁場(chǎng)的SSTA時(shí)間序列Fig. 4 Time serials of SSTA in mid-attitude pelagic fishing grounds

中緯度海域的3個(gè)漁場(chǎng)中， 西北太平洋漁場(chǎng)SSTA變化最為顯著， 而東南太平洋和西南大西洋這2個(gè)漁場(chǎng)SSTA變化較為平緩， 這可能是因?yàn)槲鞅碧窖鬂O場(chǎng)位于北半球的中緯度海域， 而后2個(gè)漁場(chǎng)位于南半球中緯度海域， 南半球的中緯度海域面積較大， 海水的熱容量也相對(duì)較大， 其吸收相同的熱量所引起的海表溫度變化就必然比北半球要小。

印度洋漁場(chǎng)在赤道和中緯度均有分布， 將印度洋漁場(chǎng)按經(jīng)度劃分為東、西印度洋， 分析發(fā)現(xiàn)東印度洋和西印度洋變化趨勢(shì)相似， 在30年間都有一定程度的升溫。其中東印度洋SSTA的變化范圍在–0.31～0.48℃， 標(biāo)準(zhǔn)差為0.18， 最小值出現(xiàn)在1986年，最大值出現(xiàn)在1998年， 波動(dòng)周期為10年， 與SOI時(shí)間序列無顯著相關(guān)； 西印度洋SSTA的變化范圍在–0.39～0.26℃， 標(biāo)準(zhǔn)差為0.16， 最小值出現(xiàn)在1984年，最大值出現(xiàn)在2010年（圖5）， 波動(dòng)周期為10年， 與東印度洋同期一致， 與SOI時(shí)間序列亦無顯著相關(guān)。對(duì)東印度洋和西印度洋二者進(jìn)行相關(guān)分析， 得到二者在0.01的顯著性水平上呈正相關(guān)， 相關(guān)系數(shù)為0.483， 說明東西印度洋的SSTA變化在時(shí)間尺度上具有相關(guān)性。

對(duì)比發(fā)現(xiàn)， 印度洋的SSTA變化與東太平洋變化同相。ENSO通過大氣對(duì)印度洋海溫的影響主要有熱力學(xué)和動(dòng)力學(xué)兩方面因素。（1）KLEIN等［11］認(rèn)為熱帶太平洋和印度洋之間會(huì)產(chǎn)生異常的Walker環(huán)流， 其會(huì)在印度尼西亞和西太平洋地區(qū)形成顯著的海平面氣壓場(chǎng)異常， 進(jìn)而通過海氣相互影響印度洋（尤其是熱帶印度洋）海表云量和風(fēng)場(chǎng)等發(fā)生異常變化， 導(dǎo)致表面凈熱通量變化從而引起海溫的異常。（2）異常風(fēng)場(chǎng)會(huì)使東赤道印度洋沿岸上升流發(fā)生調(diào)制， 從而引起海面溫度異常和溫躍層發(fā)生起伏現(xiàn)象［12］。劉巖松等［13］構(gòu)建了一個(gè)同時(shí)考慮動(dòng)力和熱力的印-太海氣耦合模式， 其實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明， 熱帶太平洋暖異常中心更加接近觀測(cè)值， 熱帶印度洋出現(xiàn)了海盆尺度的海溫正異常， 通過模擬的方式說明了ENSO事件會(huì)通過海氣界面的動(dòng)力作用和熱力交換導(dǎo)致印度洋海盆尺度增暖。

3 討論

統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果表明， 在1982～2011年的SSTA變化中， 中國遠(yuǎn)洋作業(yè)漁場(chǎng)總體SSTA在–0.3～0.3℃范圍內(nèi)上下波動(dòng)， 波動(dòng)周期約為3～4 a。與同期SOI時(shí)間序列對(duì)比， 可以發(fā)現(xiàn)， 在年際尺度上兩者波動(dòng)周期一致， 長期的升降趨勢(shì)基本相反， 對(duì)二者去除趨勢(shì)項(xiàng)后進(jìn)行相關(guān)分析， 發(fā)現(xiàn)二者在0.01的顯著性水平上呈負(fù)相關(guān)， 相關(guān)系數(shù)為–0.509。從各個(gè)漁場(chǎng)SSTA升降趨勢(shì)來看， 除了東太平洋和東南太平洋出現(xiàn)下降趨勢(shì)， 其余漁場(chǎng)的SSTA都有一定程度的上升， 其中西北太平洋SSTA上升最為顯著。BELKIN［14］對(duì)1957～2006年全球63個(gè)大海洋生態(tài)系的海表溫度及其異常進(jìn)行長時(shí)序的統(tǒng)計(jì)和分析， 發(fā)現(xiàn)全球的SSTA具有較強(qiáng)的局部變化特征， 所有大海洋生態(tài)系的SSTA的年際變化表現(xiàn)為除了位于美洲西海岸的2個(gè)大海洋生態(tài)系具有海溫下降的趨勢(shì)外， 其余均有一定程度的上升， 這與本文的結(jié)果一致。東太平洋和西南大西洋的SSTA變化周期為3～4 a， 東南太平洋為4 a，西太平洋為5 a， 其余的短期周期性較不明顯， 約為10 a。與SOI時(shí)間序列進(jìn)行相關(guān)分析得到， 東太平洋、中大西洋以及西南大西洋均與SOI存在顯著的相關(guān)性， 相關(guān)系數(shù)分別為–0.895、0.471和–0.598。東太平洋處于正異常的年份中， 西太平洋往往表現(xiàn)為負(fù)異常， 印度洋與東太平洋同相， 中大西洋與西太平洋同相， 表明在赤道附近海域存在著一定的聯(lián)系。事實(shí)上， LAU和NATH［15］提出了“熱帶大氣橋”理論來解釋赤道附近海域之間的聯(lián)系， 他們認(rèn)為與ENSO有關(guān)的大氣環(huán)流異常會(huì)導(dǎo)致蒸發(fā)和云量的異常， 進(jìn)而影響其他海盆的凈熱通量變化并形成局部的海表溫度異常。在分析中緯度漁場(chǎng)時(shí)發(fā)現(xiàn)， 南半球中緯度漁場(chǎng)溫度變化要比北半球中緯度漁場(chǎng)更加穩(wěn)定。這一結(jié)果與前人的研究結(jié)果相符， 如江志紅等［16］在分析南北半球的月平均溫度序列時(shí)發(fā)現(xiàn)在全球變暖的背景下， 南半球溫度變化要比北半球更穩(wěn)定。東、西印度洋具有相同的周期， 并且二者存在顯者的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)為0.483， 說明熱帶印度洋內(nèi)部SSTA變化一致。這與前的研究結(jié)果也基本相同， 譚言科［17］等發(fā)現(xiàn)印度洋海溫的變化主要存在全區(qū)符號(hào)一致的特點(diǎn)，也有學(xué)者把熱帶印度洋呈現(xiàn)的“海盆一致”稱為印度洋海盆模態(tài)（Indian Ocean Basin Mode， IOBM）， 它是印度洋對(duì)太平洋的ENSO響應(yīng)模態(tài)［18-19］。

總的來說， 在全球變暖背景的驅(qū)動(dòng)下， 中國遠(yuǎn)洋作業(yè)漁場(chǎng)SST也逐漸變暖。而引起SST變動(dòng)的因素較為復(fù)雜， 不同區(qū)域會(huì)受到該區(qū)域的海流、盛行風(fēng)以及大氣環(huán)流等因素的相互作用， 從而使得不同區(qū)域海表溫度變動(dòng)的程度有所不同， 厄爾尼諾和拉尼娜現(xiàn)象就是一個(gè)典型的例子。印度洋的SST變動(dòng)對(duì)ENSO事件響應(yīng)及關(guān)系目前還存在一些爭論， 有一些學(xué)者認(rèn)為全球海氣是一個(gè)整體， ENSO與印度洋海溫異常密切相關(guān)［20-21］。與此相反， 也有學(xué)者認(rèn)為兩者相互獨(dú)立， 是各自的動(dòng)力作用和熱力交換的產(chǎn)物［22］。事實(shí)上印度洋發(fā)生較強(qiáng)的SST異常確實(shí)可以發(fā)生在非厄爾尼諾的年份， 其異常變動(dòng)并不完全依賴于太平洋的ENSO事件， 意味著印度洋和太平洋之間的海溫異常變動(dòng)既存在一定的獨(dú)立性， 又存在一定的相關(guān)性。此外， 通過對(duì)比大陸東西海岸的漁場(chǎng)SSTA變化， 可以發(fā)現(xiàn)大陸東海岸漁場(chǎng)（西北太平洋漁場(chǎng)、西印度洋漁場(chǎng)以及西南大西洋漁場(chǎng)）往往要比大陸西海岸漁場(chǎng)（東太平洋漁場(chǎng)和東南太平洋漁場(chǎng)）SSTA上升更為顯著。這可能與洋流的分布有關(guān)， 大陸的東海岸多以暖流為主， 而西海岸則多以寒流為主， 如北美洲西海岸的加利福尼亞寒流與南美洲西海岸的秘魯寒流使得東太平洋和東南太平洋漁場(chǎng)SSTA下降，而位于亞洲東海岸的日本暖流和北太平洋暖流、南美東海岸的巴西暖流以及非洲東海岸的厄加勒斯暖流則使得西北太平洋， 西印度洋和西南大西洋的SSTA上升。

海表溫度是漁場(chǎng)環(huán)境的重要指標(biāo)之一， 海表溫度異常用來表征海表溫度的變化狀態(tài)和趨勢(shì)。海表溫度及其變化對(duì)魚類資源的分布、洄游和集群等行為都有著直接或間接的影響， 漁場(chǎng)SST變暖的趨勢(shì)一般會(huì)使暖水性中上層魚類漁獲量增多， 但也存在特殊的情況， 如厄爾尼諾現(xiàn)象使SST溫度異常升高，也會(huì)導(dǎo)致海水中浮游生物明顯減少， 從而導(dǎo)致以浮游生物為餌料的魚類大量死亡。因此， 海溫的變動(dòng)對(duì)漁場(chǎng)的形成關(guān)鍵而復(fù)雜， 需要進(jìn)一步考慮魚類的生活習(xí)性和生理特征。本文從漁場(chǎng)的角度來分析各海域的SSTA年際變動(dòng)及其對(duì)ENSO的響應(yīng)， 為漁業(yè)資源管理和開發(fā)提供環(huán)境參考。BELKIN［14］文中的大海洋生態(tài)系統(tǒng)雖然也是從漁場(chǎng)經(jīng)營的角度劃分的， 但它大多靠近海岸洋流和上涌流或者是被陸地包圍的海域， 因此這種劃分方式忽略了一些離陸地較遠(yuǎn)的大洋漁場(chǎng)的海溫變化情況， 而文章按海域位置將中國遠(yuǎn)洋作業(yè)漁場(chǎng)分為西北太平洋漁場(chǎng)、東太平洋漁場(chǎng)、東南太平洋漁場(chǎng)、西太平洋漁場(chǎng)、印度洋漁場(chǎng)、中大西洋漁場(chǎng)和西南大西洋漁場(chǎng)， 則充分考慮了非陸緣漁場(chǎng)的海溫變化情況。文章中海表溫度只是一個(gè)平均化的結(jié)果， 每個(gè)漁場(chǎng)的SST只用該空間范圍的算術(shù)平均值來表示， 因此只能說明整體情況而不能揭示出局部或空間尺度上的變化特征。此外， 本文只探討了各漁場(chǎng)SSTA的年際變化與ENSO的聯(lián)系，但并未深入研究各漁場(chǎng)SSTA的年際變異機(jī)理， 關(guān)于大氣（風(fēng)、太陽輻射、降水等）和海洋要素（水平平流、垂向流、溫躍層等）對(duì)各漁場(chǎng)SSTA年際變化的影響等方面的研究有待今后擬另文分別敘述， 為不同的漁場(chǎng)中長期預(yù)報(bào)提供參考。

［1］ 秦大河. 氣候變化科學(xué)與人類可持續(xù)發(fā)展［J］. 地理科學(xué)進(jìn)展， 2014， 33（7）： 874-883. Qin Dahe. Climate change science and sustainable development［J］. Progress in Geography， 2014， 33（7）：874-883.

［2］ Intergovernmental Panel on Climate Change. Working Group II. Climate Change 2014： Impacts， Adaptation，and Vulnerability［M］. New York： Cambridge University Press， 2014： 411-484.

［3］ 周甦芳. 厄爾尼諾-南方濤動(dòng)現(xiàn)象對(duì)中西太平洋鰹魚圍網(wǎng)漁場(chǎng)的影響［J］. 中國水產(chǎn)科學(xué)， 2006， 12（6）：739-744. Zhou Sufang. Impacts of the El Ni（n）o Southern Oscillation on skipjack tuna purse-seine fishing grounds in the Western and Central Pacific Ocean［J］. Journal of Fishery Sciences of China， 2006， 12（6）： 739-744.

［4］ 崔科， 陳新軍. 東黃海鮐魚資源豐度與表溫關(guān)系［J］.南方水產(chǎn)科學(xué)， 2007， 3（4）： 20-25. Cui Ke， Chen Xinjun. Study of the relationships between SST and mackerel abundances in the Yellow and East China Seas［J］. South China Fisheries Science，2007， 3（4）： 20-25.］

［5］ 曹曉怡， 周為峰， 樊偉， 等. 印度洋大眼金槍魚， 黃鰭金槍魚延繩釣漁場(chǎng)重心變化分析［J］. 上海海洋大學(xué)學(xué)報(bào)， 2009， 18（4）： 466-471. Cao Xiaoyi， Zhou Weifeng， Fan Wei， et al. Analysis on barycenter of fishing ground for bigeye tuna and ellowfin tuna by longlining in the Indian Ocean［J］. Journal of Shanghai University， 2009， 18（4）： 466-471.

［6］ 汪金濤， 陳新軍. 中西太平洋鰹魚漁場(chǎng)的重心變化及其預(yù)測(cè)模型建立［J］. 中國海洋大學(xué)學(xué)報(bào)： 自然科學(xué)版， 2013， 43（8）： 44-48. Wang Jintao， Chen Xinjun. Changes and Prediction of the Fishing Ground Gravity of Skipjack （Katsuwonus pelamis） in Western-Central Pacific［J］. Periodical of Ocean University of China， 2013， 43（8）： 44-48.

［7］ FAO 1990-2015. CWP Handbook of Fishery Statistical Standards. Section H： FISHING AREAS FOR STATISTICAL PURPOSES. CWP Data Collection. In：FAO Fisheries and Aquaculture Department ［online］. Rome. Updated 10 January 2002. ［Cited 4 February 2015］. http： //www.fao.org/fishery/cwp/handbook/H/en.

［8］ 王國杰， 姜彤， 陳桂亞. 長江干流徑流的時(shí)序結(jié)構(gòu)與長期記憶［J］. 地理學(xué)報(bào)， 2006， 61（1）： 47-56. Wang Guojie， Jiang Tong， Chen Guiya. Structure and Long-term Memory of Discharge Series in Yangtze River［J］. Acta Geographica Sinica， 2006， 61（1）： 47-56.］

［9］ Alexander M A， Blade I， Newman M， et al. The atmospheric bridge： The influence of ENSO teleconnections on air-sea interaction over the global oceans［J］. J Climate， 2002， 15（16）： 2205-2231.

［10］ Liu Z Y， Alexander M. Atmospheric Bridge， oceanic tunnel， and global climatic teleconnections［J］. Reviews of Geophysics， 2007， 45（2）： 1-34.

［11］ Klein S A， Soden b J， Lau N C. Remote sea surface temperature variations during ENSO： Evidence for a tropical atmospheric bridge［J］. J Climate， 1999， 12（4）：917-932.

［12］ Susanto R D， Gordon A L， Zhang Q A. Upwelling along the coasts of Java and Sumatra and its relation to ENSO［J］. Geophysical Research Letters， 2001， 28（8）：1599-1602.

［13］ 劉巖松， 王法明. 一個(gè)簡單的印-太海氣耦合模式［J］.海洋與湖沼， 2013， 44（6）： 1462-1468. Liu Yansong， Wang Faming. An Intermedia Air-Sea Coupled Model for the Indo-Pacific Ocean［J］. Oceanologia et Limnologia Sinica， 2013， 44（6）： 1462-1468.

［14］ Belkin I M. Rapid warming of large marine ecosystems［J］. Progress in Oceanography， 2009， 81（1）： 207-213.

［15］ Lau N C， Nath m J. The role of the “atmospheric bridge” in linking tropical Pacific ENSO events to extra tropical SST anomalies［J］. J Climate， 1996， 9（9）：2036-2057.

［16］ 江志紅， 張強(qiáng)， 屠其璞， 等. 南北半球平均溫度年代際振蕩的非均衡性及其對(duì)變暖顯著性的影響［J］. 熱帶氣象學(xué)報(bào)， 2003， 19（2）： 122-136. Jiang Zhihong， Zhang Qiang， Tu Qipu， et al. Differences of Interdacadal Oscillation between Mean Temperature of Northern and Southern Hemisphere and Their Influences on Warming Signal［J］. Journal of Tropical Meteorology， 2003， 19（2）： 122-136.

［17］ 譚言科， 張人禾， 何金海， 等. 熱帶印度洋海溫的年際變化與ENSO［J］. 氣象學(xué)報(bào)， 2004， 62（6）： 831-840. Tan Yan-ke， Zhang Ren-he， He Jin-hai， et al. Relationship of the Interannual Variations of Sea Surface Temperature in Tropical Indian Ocean to Enso［J］. Acta Meteorologica Sinica， 2004， 62（6）： 831-840.

［18］ Vinayachandran P N， Goswami B N， Saji N H， et al. A dipole mode in the tropical Indian Ocean［J］. Nature International Weekly Journal of Science， 1999， 401（6751）：360-363.

［19］ Yang J L， Liu Q Y， Xie S P， et al. Impact of the Indian Ocean SST basin mode on the Asian summer monsoon［J］. Geophysical Research Letters， 2007， 34（2）：155-164.

［20］ Du Y， Xie S P， Huang G， et al. Role of Air-Sea Interaction in the Long Persistence of El Ni?o-Induced North Indian Ocean Warming［J］. J Climate， 2009，22（8）： 2023-2038.

［21］ 范伶俐， 郭品文. 熱帶太平洋-印度洋相互關(guān)系的年代際改變［J］. 熱帶氣象學(xué)報(bào)， 2005， 21（2）： 172-180. FAN Ling-li， Guo Pin-wen. The Interdecadal Variation of the Interrelation between the Tropical Pacific Ocean and Indian Ocean ［J］. Journal of Tropical Meteorology，2005， 21（2）： 172-180.

［22］ Valsala V K， Ikeda M. Pathways and effects of the Indonesian Through flow water in the Indian Ocean using particle trajectory and tracers in an OGCM［J］. J Climate， 2007， 20（13）： 2994-3017.

（本文編輯： 梁德海）

Sea surface temperature anomaly’s interannual variability in pelagic fishing grounds of China

JI Shi-jian1， 2， ZHOU Wei-feng1， FAN Wei1， JIN Shao-fei3， CUI Xue-sen1
（1. Key Laboratory of East China Sea & Oceanic Fishery Resources Exploitation and Utilization， Ministry of Agriculture， Shanghai 200090， China； 2. College of Marine Sciences， Shanghai Ocean University， Shanghai 201306， China； 3. Key Laboratory of Regional Climate-Environment for Temperate East Asia， Institute of Atmospheric Physics， Chinese Academy of Sciences， Beijing 100029， China）

May， 25， 2015

pelagic fishing ground； sea surface temperature； sea surface temperature anomaly

Based on monthly averaged sea surface temperature data from the U.S. National Oceanic and Atmospheric Administration’s Climate Prediction Center， we conducted a statistical analysis of sea surface temperature anomalies （SSTA） of China’s seven main pelagic fishing grounds， the East Pacific， West Pacific， Middle Atlantic，North Pacific， Southeast Pacific， Southwest Atlantic， and Indian Ocean fishing grounds over a 30-year time period （1982–2011） using the power spectrum method to calculate remarkable variation periods in the time series. We also performed a correlation analysis to determine the correlation between trend-removed SSTA and the southern oscillation index （SOI）. The results show that the SSTA of China’s main pelagic fishing grounds fluctuate between –0.3℃and 0.3℃ with a 3–4-year period and demonstrate a general rising trend over the 30-year period. A significant correlation （r = ?0.509） exists between the trend-removed SSTA and SOI， indicating that the SSTA of the fishing grounds are closely related to ENSO events. In terms of the SSTA fluctuation trend of the fishing grounds， we found that except for the downward SSTA trends in the East Pacific and Southeast Pacific， the other fishing grounds’SSTA increases to a certain degree， especially in the North Pacific. In terms of the fishing ground SSTA fluctuation period， the SSTA variation period is 34 years in the East Pacific as well as in the Southwest Atlantic， 4 years in the Southeast Pacific， 5 years in the West Atlantic， and 10 years in the other areas. The correlation analysis between the trend-removed SSTA of each fishing ground and the SOI indicates that the SOI is correlated to the SSTA of the East Pacific， middle Atlantic， and Southwest Atlantic， with correlation coefficients of –0.895， 0.471， and –0.598， respectively， and no significant correlation was observed for the others. A comparison of the fishing grounds reveals the following features. At the equator， the SSTA change of the East Pacific fishing ground is always opposite to that of the West Pacific and Middle Atlantic fishing grounds but is in-phase with that of the Indian Ocean fishing ground. Among the three fishing grounds in the mid-latitudes， SSTA changes in the Southern Hemisphere latitudes are more stable than those in the northern latitudes. A significant correlation exists between the East Indian and West Indian Oceans， and positive and negative changes in the SSTAs of the entire Indian Ocean are basically the same.

S931.3

A

1000-3096（2016）01-0085-09

10.11759/hykx20150313003

2015-05-25；

2015-10-11

國家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目（2013BAD13B06）； 上海市科學(xué)技術(shù)委員會(huì)科研計(jì)劃項(xiàng)目（15DZ1202201）

紀(jì)世建（1991-）， 男， 碩士研究生， 主要從事南海漁情預(yù)報(bào)研究， E-mail： jackjsj@foxmail.com；周為峰（1978-）， 通信作者， 女， 副研究員， 主要從事漁業(yè)遙感與漁場(chǎng)海洋學(xué)研究， E-mail： zhwfzhwf@163.com