聯(lián)合衛(wèi)星測(cè)高、GRACE與溫鹽數(shù)據(jù)分析紅海海平面變化季節(jié)性特征

趙鴻彬，谷延超，范東明，邱春洪,4，宿春鵬，方偉浩

1. 西南交通大學(xué)地球科學(xué)與環(huán)境工程學(xué)院，四川 成都 611756； 2. 西南石油大學(xué)土木工程與建筑學(xué)院，四川 成都 610500； 3. 廣州市市政工程試驗(yàn)檢測(cè)有限公司,廣東 廣州 510520； 4．中鐵二院工程集團(tuán)有限責(zé)任公司，四川 成都 610031

受水文特征、地質(zhì)地貌等條件的影響，海平面變化具有顯著的區(qū)域性特征。相較于全球海平面變化，區(qū)域海平面變化影響著沿海區(qū)域的氣候環(huán)境，更為直接地影響著人們的生產(chǎn)生活[1]。紅海北部通過(guò)蘇伊士運(yùn)河與地中海連接，南部通過(guò)曼德拉灣與阿拉伯海相連，是典型的半封閉式海域。許多學(xué)者對(duì)紅海的海平面變化及特征進(jìn)行了研究。文獻(xiàn)[2]使用MICOM海洋環(huán)流模式研究了紅海與印度洋間的季節(jié)性質(zhì)量交換機(jī)制，表明紅海與印度洋間的季節(jié)性質(zhì)量交換是曼德海峽風(fēng)驅(qū)動(dòng)與溫鹽驅(qū)動(dòng)共同作用的結(jié)果。文獻(xiàn)[3]使用海洋模式數(shù)據(jù)研究了紅海1958—2001年間海平面變化，發(fā)現(xiàn)準(zhǔn)兩年振蕩、厄爾尼諾/南方濤動(dòng)和太陽(yáng)黑子事件可能對(duì)紅海海平面變化有重要影響。文獻(xiàn)[4]利用衛(wèi)星重力、衛(wèi)星測(cè)高和溫鹽數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)質(zhì)量遷移引起的海平面變化是紅海海平面變化的主導(dǎo)因素。

GRACE衛(wèi)星重力數(shù)據(jù)提供了高空間、高時(shí)間分辨率的時(shí)變重力場(chǎng)模型，為研究全球或者區(qū)域質(zhì)量遷移提供了高精度的觀(guān)測(cè)資料[5]。受衛(wèi)星軌道和測(cè)距誤差等因素的影響，GRACE地表質(zhì)量變化受南北條帶狀噪聲影響較為顯著，需要采用空間平滑濾波削弱條帶誤差的影響[6-7]。但空間平滑濾波會(huì)引起地球物理信號(hào)的泄漏，該誤差對(duì)狹長(zhǎng)型的紅海區(qū)域的影響十分顯著。文獻(xiàn)[4]利用尺度因子改正濾波引起的泄漏誤差，但改正后的紅海質(zhì)量變化仍明顯小于海底壓力實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)。文獻(xiàn)[8]提出了顧及高斯平滑的流域核函數(shù)，并通過(guò)迭代確定最佳流域核函數(shù)，從而減小空間平滑引起的泄漏誤差，但該方法仍因迭代收斂條件的不同存在差異且流程繁瑣。同時(shí)，紅海地區(qū)溫鹽數(shù)據(jù)存在覆蓋不全或質(zhì)量不佳的問(wèn)題，前期研究采用的溫鹽數(shù)據(jù)過(guò)于單一，影響著比容海平面變化的估算及其精度。針對(duì)紅海區(qū)域的泄漏誤差，本文提出了顧及紅海真實(shí)形態(tài)的改進(jìn)尺度因子，并利用衛(wèi)星測(cè)高、GRACE以及多種溫鹽數(shù)據(jù)分析2003—2014年間紅海海平面變化特征。

1 數(shù)據(jù)與方法

海平面變化根據(jù)成因可分為溫度/鹽度引起的比容海平面變化和海水質(zhì)量變化引起的海平面變化。比容海平面變化是由于溫度和鹽度變化引起的海水體積變化，可通過(guò)海洋實(shí)測(cè)溫鹽數(shù)據(jù)估算，海水質(zhì)量變化引起的海平面變化主要與全球質(zhì)量遷移有關(guān)[9-11]。本文采用GRACE衛(wèi)星重力數(shù)據(jù)和溫鹽數(shù)據(jù)估算質(zhì)量變化和比容海平面變化，利用衛(wèi)星測(cè)高數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)總海平面變化。

1.1 GRACE衛(wèi)星重力數(shù)據(jù)

采用美國(guó)得克薩斯大學(xué)空間研究中心CSR(Center for Space Research)發(fā)布的GRACE RL05版本球諧系數(shù)時(shí)變重力場(chǎng)模型估算2003—2014年間紅海質(zhì)量變化。為獲得地表質(zhì)量變化需扣除平均重力場(chǎng)模型，同時(shí)增加一階項(xiàng)球諧系數(shù)[12]，利用SLR反演的C20系數(shù)替換原始的低精度數(shù)據(jù)[13]，并扣除冰后回彈模型[14]。將球諧系數(shù)模型截?cái)嘀?0階，并使用300 km高斯濾波抑制條帶誤差和高頻噪聲。為獲得完整的海洋質(zhì)量變化信號(hào)，加回GAD海洋模型，并扣除大氣質(zhì)量在海洋上的月時(shí)變部分的影響[15]。針對(duì)截?cái)嗯c平滑引起的泄漏誤差，其可分為兩類(lèi)：研究區(qū)域信號(hào)泄漏到周邊區(qū)域(外泄漏)和周邊區(qū)域信號(hào)泄漏至研究區(qū)域(內(nèi)泄漏)[16]。利用GLDAS(global land data assimilation systems)水文模型與ECCO(estimating circulation and climate of the ocean general model)海洋模式數(shù)據(jù)構(gòu)建全球表面質(zhì)量變化模型(通過(guò)在海洋上平鋪一層海水的形式保證全球質(zhì)量守恒)，將研究區(qū)域內(nèi)的模型值設(shè)為零，然后將模型轉(zhuǎn)化為球諧系數(shù)，截?cái)嘀?0階并進(jìn)行與GRACE數(shù)據(jù)相同的濾波處理，得到研究區(qū)域的內(nèi)泄漏信號(hào)并加以扣除[4]，再采用尺度因子改正紅海信號(hào)泄漏至周邊區(qū)域的外泄漏誤差。

1.2 溫鹽數(shù)據(jù)

采用多種海洋溫鹽數(shù)據(jù)集估算比容海平面變化，包括CORA(coriolis ocean dataset for reanalysis)[17]、SODA(simple ocean data assimilation)[18]、ORAS4(ocean reanalysis system 4)[19]、WOA09(world ocean atlas 2009)[20]、WOA18(world ocean atlas 2018)[21]與Ishii海洋溫鹽數(shù)據(jù)集[22]。比容海平面變化主要受海洋中上層0～1500 m的溫鹽變化影響[23]，因此使用Thermodynamic Equation of Seawater-2010軟件[24]計(jì)算紅海2003—2014年間0～1500 m深度的比容海平面變化。

1.3 衛(wèi)星測(cè)高數(shù)據(jù)

采用法國(guó)AVISO(archiving,validation and interpretation of satellite oceanographic data)提供的2003—2014年間的月均海平面高度異常數(shù)據(jù)(mean sea level anomaly,MSLA)計(jì)算總海平面變化。該數(shù)據(jù)集綜合了TOPEX/Poseidon、Jason-1/2、ERS-1/2、Geosat Follow-On等多顆測(cè)高衛(wèi)星資料，格網(wǎng)空間分辨率為0.25°×0.25°，并已進(jìn)行必要的標(biāo)準(zhǔn)地球物理改正及大氣改正(海洋潮汐及其負(fù)荷改正、極潮改正、電磁偏差改正和反變氣壓改正等)。但該數(shù)據(jù)集并未考慮部分地球物理信號(hào)改正，本文使用GRACE數(shù)據(jù)估算質(zhì)量變化引起的海底地殼垂向負(fù)荷形變以改正衛(wèi)星測(cè)高數(shù)據(jù)中負(fù)荷影響，并扣除冰后回彈模型[14]。

2 改進(jìn)尺度因子方法及其驗(yàn)證

2.1 改進(jìn)尺度因子

針對(duì)截?cái)嗯c濾波引起的外泄漏誤差，可采用尺度因子進(jìn)行改正。通常使用理想盆地核函數(shù)求取尺度因子：假設(shè)研究區(qū)域內(nèi)的質(zhì)量變化是均勻一致的，研究區(qū)域內(nèi)信號(hào)為1，區(qū)域外信號(hào)為0，對(duì)該格網(wǎng)進(jìn)行球諧展開(kāi)，截?cái)嘀烈欢A次，采取與GRACE數(shù)據(jù)相同的濾波處理，得到研究區(qū)域內(nèi)的剩余信號(hào)，尺度因子即為1/(剩余信號(hào))。格網(wǎng)型的理想盆地核函數(shù)邊界與真實(shí)地理邊界并不完全一致，通常選取覆蓋整個(gè)研究區(qū)域的格網(wǎng)以防止遺漏信號(hào)，這會(huì)使邊界格網(wǎng)包含非研究區(qū)域，導(dǎo)致根據(jù)傳統(tǒng)理想盆地核函數(shù)估算的尺度因子偏小。當(dāng)研究區(qū)域范圍較大時(shí)該影響較弱，但對(duì)于中小范圍研究區(qū)域其影響較為明顯。假定0.05°×0.05°格網(wǎng)邊界與紅海真實(shí)地理邊界一致，在此基礎(chǔ)上得到其他低空間分辨率格網(wǎng)。圖1為不同空間分辨率的理想盆地核函數(shù)及估算的300 km高斯濾波對(duì)應(yīng)的尺度因子。隨著空間分辨率的降低，邊界格網(wǎng)所包含的非紅海區(qū)域的面積增大，導(dǎo)致估算的尺度因子迅速減小。

圖1 不同空間分辨率的理想盆地核函數(shù)及估算的300 km高斯濾波尺度因子Fig.1 Basin kernel function in different spatial resolution and estimated scale factors corresponding to 300 km Gaussian filter

GRACE球諧系數(shù)模型截?cái)嚯A次有限(通常截?cái)嘀?0階次)，故大多數(shù)情況下采用1°或者0.5°的理想盆地核函數(shù)估算尺度因子，但受邊界格網(wǎng)中非研究區(qū)域的影響，其與真實(shí)紅海范圍的理想盆地核函數(shù)估算結(jié)果存在較大差異。為了減小該影響，改進(jìn)理想盆地核函數(shù)式中，Sinside為邊界格網(wǎng)內(nèi)的研究區(qū)域面積；S為格網(wǎng)面積。將利用改進(jìn)理想盆地核函數(shù)計(jì)算的尺度因子稱(chēng)之為改進(jìn)尺度因子。圖2為不同空間分辨率的改進(jìn)理想盆地核函數(shù)以及估算的300 km高斯濾波對(duì)應(yīng)的改進(jìn)尺度因子。改進(jìn)的理想盆地核函數(shù)內(nèi)部為1，邊界格網(wǎng)值與格網(wǎng)內(nèi)紅海的面積有關(guān)，其他格網(wǎng)則為0；不同空間分辨率估算的改進(jìn)尺度因子基本一致，表明改進(jìn)的尺度因子能夠獲得穩(wěn)定的估算結(jié)果。

圖2 不同空間分辨率的改進(jìn)理想盆地核函數(shù)及估算的300 km高斯濾波尺度因子Fig.2 Improved basin kernel function in different spatial resolution and estimated scale factors corresponding to 300 km Gaussian filter

2.2 改進(jìn)尺度因子的驗(yàn)證

為驗(yàn)證改進(jìn)尺度因子的有效性以及相較于傳統(tǒng)尺度因子的優(yōu)勢(shì)，利用紅海2003—2014年間的衛(wèi)星測(cè)高數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn)，分析改進(jìn)尺度因子恢復(fù)真實(shí)信號(hào)的能力。將衛(wèi)星測(cè)高數(shù)據(jù)插值成0.05°×0.05°格網(wǎng)，球諧展開(kāi)至60階并做300 km高斯濾波，進(jìn)而轉(zhuǎn)換成不同空間分辨率的格網(wǎng)數(shù)據(jù)。分別利用傳統(tǒng)尺度因子與改進(jìn)尺度因子改正泄漏誤差來(lái)恢復(fù)真實(shí)信號(hào)，其恢復(fù)的紅海衛(wèi)星測(cè)高海平面變化時(shí)間序列如圖3所示，同時(shí)表1給出了不同時(shí)間序列的周年信號(hào)及與原始信號(hào)的均方根誤差。傳統(tǒng)尺度因子恢復(fù)信號(hào)的時(shí)間序列與周年振幅隨空間分辨率的降低而顯著減小，與真實(shí)信號(hào)的均方根誤差迅速增大。而不同空間分辨率的改進(jìn)尺度因子恢復(fù)信號(hào)與真實(shí)信號(hào)的時(shí)間序列基本一致，周年振幅與真實(shí)信號(hào)偏差最大不超過(guò)0.5 cm，均方根誤差最大僅為0.4 cm。綜合分析表明改進(jìn)尺度因子能夠有效恢復(fù)紅海地區(qū)真實(shí)信號(hào)，明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的尺度因子恢復(fù)結(jié)果。

3 紅海海平面變化分析

3.1 溫鹽數(shù)據(jù)質(zhì)量分析

圖4為不同溫鹽數(shù)據(jù)估算的2003—2014年紅海比容海平面變化周年振幅的空間分布，其中Ishii數(shù)據(jù)時(shí)間段為2003—2012年。Ishii、WOA09與WOA18數(shù)據(jù)在紅海區(qū)域存在嚴(yán)重的數(shù)據(jù)缺失，CORA和ORAS4數(shù)據(jù)也存在部分缺失，SODA數(shù)據(jù)的覆蓋率良好。不同溫鹽數(shù)據(jù)的估算結(jié)果均表明紅海北部比容信號(hào)的周年振幅大于南部區(qū)域，但對(duì)于局部區(qū)域而言，不同溫鹽數(shù)據(jù)結(jié)果的空間分布仍存在較大差異。

表1 基于傳統(tǒng)與改進(jìn)尺度因子的衛(wèi)星測(cè)高恢復(fù)信號(hào)信息統(tǒng)計(jì)

Tab.1 Statistics of simulated signals (satellite altimetry data) recovered by traditional and improved scale factor

格網(wǎng) 分辨率周年振幅/cm周年相位/(°)與真實(shí)信號(hào)的差異RMS/cm原始信號(hào)0.05°16.2±0.957±3—傳統(tǒng)尺度因子0.1°15.9±0.957±30.30.25°14.9±0.857±31.10.5°13.1±0.757±32.51°10.4±0.657±34.8改進(jìn)尺度因子0.1°16.4±0.957±30.20.25°16.4±0.957±30.20.5°16.5±0.957±30.21°16.6±0.957±30.4

圖3 基于傳統(tǒng)與改進(jìn)尺度因子的衛(wèi)星測(cè)高恢復(fù)信號(hào)時(shí)間序列Fig.3 Time series of simulated signals (satellite altimetry data) recovered by traditional and improved scale factor

圖4 紅海比容海平面變化周年振幅空間分布Fig.4 Spatial pattern of annual amplitude of steric sea level variations in the Red Sea

圖5為不同溫鹽數(shù)據(jù)估算的紅海比容海平面變化時(shí)間序列，表2為各數(shù)據(jù)估算的溫比容、鹽比容及溫鹽比容效應(yīng)引起的海平面變化的周年信號(hào)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。CORA、ORAS4與SODA數(shù)據(jù)估算的比容海平面變化周年振幅基本一致，同時(shí)CORA和ORAS4數(shù)據(jù)無(wú)明顯的年際信號(hào)，而SODA數(shù)據(jù)的年際變化較為明顯。WOA09與WOA18為多年月均值數(shù)據(jù)，不包含年際信號(hào)，其中WOA09鹽度數(shù)據(jù)在紅海地區(qū)質(zhì)量較差[8]，其鹽比容結(jié)果存在異常值，進(jìn)而影響估算的溫鹽比容海平面變化信號(hào)；WOA18數(shù)據(jù)質(zhì)量在紅海地區(qū)相較于WOA09模型有較大提升[21]，其估算的總比容信號(hào)的周年振幅與CORA、ORAS4及SODA估算結(jié)果基本一致。Ishii周年振幅明顯小于其他數(shù)據(jù)，其時(shí)間序列存在異常極值，熱比容周年振幅與其他數(shù)據(jù)差異不大，Ishii數(shù)據(jù)集采用WOA05數(shù)據(jù)作為背景模型，因此在紅海地區(qū)鹽度數(shù)據(jù)誤差較大，故Ishii鹽度數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳是造成差異的主要原因。紅海地區(qū)單一的溫鹽數(shù)據(jù)存在覆蓋不全或質(zhì)量不佳的問(wèn)題，為了改善比容海平面變化的精度，綜合CORA、SODA與ORAS4溫鹽數(shù)據(jù)估算結(jié)果得到平均比容海平面變化，其空間分布以及時(shí)間序列如圖4和圖5中所示，平均比容信號(hào)能夠有效覆蓋紅海區(qū)域，且時(shí)間序列與CORA及ORAS4一致性較好。

圖5 紅海比容海平面變化時(shí)間序列Fig.5 Time series of the steric sea level variations in the Red Sea

數(shù)據(jù)總比容周年信號(hào)熱比容周年信號(hào)鹽比容周年信號(hào)振幅/cm相位/(°)振幅/cm相位/(°)振幅/cm相位/(°)CORA4.5±0.3213±84.4±0.2212±30.1±0.2244±5SODA4.2±0.4215±54.1±0.7213±110.3±0.6271±55ORAS44.3±1.2217±164.1±0.2203±30.9±0.2296±17Ishii1.9±1.5196±463.6±0.3210±51.9±1.444±44WOA095.1±1.2221±134.1±0.1202±11.9±1.1268±35WOA184.1±0.1220±14.9±0.1209±11.2±0.1347±5MEAN(CORA+SODA+ORAS4)4.3±0.4215±64.2±0.3209±40.4±0.2285±35

3.2 海平面變化對(duì)比分析

GRACE時(shí)變重力場(chǎng)模型可直接確定全球海洋質(zhì)量變化及其空間分布，與衛(wèi)星測(cè)高確定的總海平面變化(MSLA)和溫鹽比容海平面變化(STERIC)構(gòu)成了海平面變化閉合驗(yàn)證環(huán)[15]。由于流域尺度因子無(wú)法恢復(fù)信號(hào)的空間分布，采用300 km高斯平滑結(jié)果分析GRACE紅海質(zhì)量變化空間特征。同時(shí)為保證不同數(shù)據(jù)的一致性，將衛(wèi)星測(cè)高與比容數(shù)據(jù)球諧展開(kāi)至60階，并進(jìn)行300 km高斯平滑。圖6為紅海2003—2014年總海平面、質(zhì)量與比容海平面變化周年信號(hào)的空間分布，紅海總海平面與質(zhì)量變化的周年振幅均在紅海中部區(qū)域達(dá)到最大，并沿兩端方向遞減，這是由階數(shù)截?cái)嗯c高斯平滑導(dǎo)致的[4]?？偤Ｆ矫孀兓c比容海平面變化的周年相位近似相反，與質(zhì)量變化的周年相位基本一致。

圖6 紅海總海平面、比容海平面與質(zhì)量變化周年信號(hào)空間分布Fig.6 Spatial pattern of annual signals of total sea level, steric sea level and mass-induced sea level variations in the Red Sea

表3為紅海2003—2014年總海平面、質(zhì)量與比容海平面變化的季節(jié)性信號(hào)統(tǒng)計(jì)表，圖7為各時(shí)間序列曲線(xiàn)(其中GRACE數(shù)據(jù)為改進(jìn)尺度因子的恢復(fù)結(jié)果)。紅海總海平面變化季節(jié)性信號(hào)顯著，冬季海平面呈上升趨勢(shì)，夏季呈下降趨勢(shì)。比容海平面變化的周年與半周年振幅(4.3±0.4/0.2±0.5 cm)均明顯小于質(zhì)量變化結(jié)果(20.5±1.7/4.4±1.7 cm)，表明紅海總海平面的季節(jié)性變化主要受質(zhì)量變化影響。利用改進(jìn)尺度因子估算的紅海質(zhì)量變化的周年振幅明顯大于傳統(tǒng)尺度因子恢復(fù)結(jié)果(16.1±1.3 cm)，周年振幅信號(hào)量增加了21%。同時(shí)改進(jìn)尺度因子恢復(fù)結(jié)果和聯(lián)合衛(wèi)星“測(cè)高—溫鹽”數(shù)據(jù)估算的紅海質(zhì)量變化的周年振幅(20.2±1.0 cm)基本一致，表明改進(jìn)尺度因子能有效削弱紅海地區(qū)泄漏誤差的影響，改善GRACE數(shù)據(jù)反演紅海質(zhì)量變化的精度。

“GRACE+溫鹽”數(shù)據(jù)估算的紅海綜合海平面變化的周年與半周年振幅分別為16.6±1.7/4.5±1.7 cm，與衛(wèi)星測(cè)高數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)的總海平面變化的周年與半周年振幅(16.2±0.9/4.5±0.9 cm)基本一致，兩者時(shí)間序列相關(guān)系數(shù)為0.91，表明衛(wèi)星測(cè)高、衛(wèi)星重力與溫鹽數(shù)據(jù)具有較好的一致性，多源數(shù)據(jù)可構(gòu)成完整的紅海海平面的監(jiān)測(cè)手段?！皽y(cè)高-比容”估算的紅海質(zhì)量變化的季節(jié)性信號(hào)也與GRACE數(shù)據(jù)估算結(jié)果一致，兩者時(shí)間序列的相關(guān)系數(shù)為0.93，表明GRACE數(shù)據(jù)能有效監(jiān)測(cè)紅海質(zhì)量變化，多源數(shù)據(jù)可用于GRACE衛(wèi)星重力數(shù)據(jù)驗(yàn)證以及GRACE數(shù)據(jù)后處理方法的評(píng)價(jià)?！皽y(cè)高-GRACE”估算的紅海比容海平面變化時(shí)間序列受隨機(jī)誤差影響較大，其與溫鹽數(shù)據(jù)估算的比容海平面變化的相關(guān)系數(shù)僅為0.4。但“測(cè)高-GRACE”數(shù)據(jù)同樣具有較為明顯的季節(jié)性特征，其周年振幅與溫鹽數(shù)據(jù)的估算結(jié)果仍符合較好，表明利用衛(wèi)星測(cè)高與GRACE數(shù)據(jù)可估算紅海比容海平面變化季節(jié)性信號(hào)[8]，但因單月數(shù)據(jù)易受衛(wèi)星測(cè)高與衛(wèi)星重力數(shù)據(jù)的誤差影響，導(dǎo)致其精度低于溫鹽數(shù)據(jù)的估算結(jié)果。同時(shí)，“測(cè)高-GRACE”數(shù)據(jù)估算的周年振幅與CORA、SODA、ORAS4及WOA18溫鹽數(shù)據(jù)模型基本一致，也表明WOA09和Ishii溫鹽數(shù)據(jù)模型在紅海地區(qū)的適用性較差。

表3 紅?？偤Ｆ矫?、比容海平面和質(zhì)量變化的季節(jié)性信號(hào)

Tab.3 Seasonal signals of total sea level, steric sea level and mass-induced sea level variations in the Red Sea

周年信號(hào)半周年信號(hào)振幅/cm相位/(°)振幅/cm相位/(°)GRACE(傳統(tǒng)尺度因子)16.1±1.357±5 3.4±1.3173±22 GRACE(改進(jìn)尺度因子)20.5±1.757±5 4.4±1.7174±22 STERIC4.3±0.4215±6 0.2±0.5127±120MSLA16.2±0.957±3 4.5±0.9167±11 MSLA-STERIC20.2±1.052±3 4.4±1.0169±11 MSLA-GRACE4.3±1.4238±180.5±1.487±158GRACE+STERIC16.6±1.763±6 4.5±1.7172±22

3.3 紅海質(zhì)量變化成因分析

由于紅海周邊為沙漠區(qū)域，陸地水與紅海質(zhì)量交換作用可忽略不計(jì)[25]，紅海質(zhì)量變化來(lái)源于降水-蒸發(fā)及紅海與亞丁灣的海水質(zhì)量交換。本文使用OAFlux(objectively analyzed air-sea fluxes)蒸發(fā)數(shù)據(jù)[26]與GPCP(global precipitation climatology project)降水?dāng)?shù)據(jù)[27]估算紅海凈淡水通量(降水-蒸發(fā))，結(jié)果如圖8所示，凈淡水通量全年為負(fù)，且與總質(zhì)量變化負(fù)相關(guān)。利用HYCOM(hybrid coordinate ocean model)海水流速數(shù)據(jù)[28]估算紅海與亞丁灣間的海水質(zhì)量交換，海水體積輸運(yùn)方向以亞丁灣至紅海為主，僅在6至9月間為紅海流向亞丁灣[2]。紅海與亞丁灣間的水交換與紅?？傎|(zhì)量變化具有明顯的相關(guān)性，其相關(guān)系數(shù)為0.83，表明與亞丁灣的海水質(zhì)量交換是紅海質(zhì)量變化季節(jié)性信號(hào)的主要成因。

圖7 紅?？偤Ｆ矫?、比容海平面和質(zhì)量變化時(shí)間序列Fig.7 Time series of total sea level, steric sea level and mass-induced sea level variations in the Red Sea

圖8 紅海降水-蒸發(fā)作用、曼德海峽體積通量及質(zhì)量變化時(shí)間序列Fig.8 Time series of precipitation-evaporation effect, volume flux and mass-induced sea level variations in the Red Sea

4 結(jié) 論

本文利用衛(wèi)星測(cè)高、GRACE衛(wèi)星重力與溫鹽數(shù)據(jù)研究2003—2014年間紅?？偤Ｆ矫?、質(zhì)量與比容海平面變化，并結(jié)合氣象與海洋資料探討了紅海質(zhì)量變化成因。主要研究結(jié)論如下：

(1) 紅海形狀狹長(zhǎng)，受截?cái)嗪蜑V波引起的泄漏誤差影響較大，分析了不同空間分辨率的理想盆地核函數(shù)對(duì)應(yīng)的300 km高斯濾波的尺度因子的變化。隨著空間分辨率的降低，估算的傳統(tǒng)尺度因子迅速減小，表明傳統(tǒng)尺度因子不能有效恢復(fù)紅海地區(qū)真實(shí)信號(hào)。為此提出改進(jìn)尺度因子方法改正泄漏誤差，利用衛(wèi)星測(cè)高數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明不同空間分辨率的改進(jìn)理想盆地核函數(shù)估算的尺度因子基本一致，且恢復(fù)信號(hào)與模擬數(shù)據(jù)相符。利用改進(jìn)尺度因子估算的紅海質(zhì)量變化周年振幅為20.5±1.7 cm，大于傳統(tǒng)尺度因子的16.1±1.3 cm，與測(cè)高-比容估算的紅海質(zhì)量變化周年振幅(20.2±1.0 cm)相當(dāng)，表明改進(jìn)尺度因子可有效削弱泄漏誤差的影響，改善GRACE數(shù)據(jù)反演紅海質(zhì)量變化的精度。

(2) 紅海地區(qū)溫鹽數(shù)據(jù)存在覆蓋不全或質(zhì)量不佳的問(wèn)題，分析了多種紅海溫鹽數(shù)據(jù)估算的比容海平面變化。CORA、ORAS4、SODA及WOA18溫鹽數(shù)據(jù)估算的比容海平面變化的季節(jié)性信號(hào)一致性較好，而Ishii和WOA09溫鹽數(shù)據(jù)在紅海地區(qū)適用性較差，且時(shí)間序列存在異常極值。綜合CORA、ORAS4與SODA溫鹽數(shù)據(jù)估算的比容海平面變化得到平均比容海平面變化，可改善紅海地區(qū)比容信號(hào)的空間分布與精度。

(3) 溫鹽變化與質(zhì)量變化引起的綜合海平面變化與衛(wèi)星測(cè)高數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)結(jié)果基本一致，“測(cè)高-比容”估算的紅海質(zhì)量變化也與GRACE數(shù)據(jù)估算結(jié)果相當(dāng)，表明衛(wèi)星測(cè)高、衛(wèi)星重力與溫鹽數(shù)據(jù)具有較好的一致性，多源數(shù)據(jù)可構(gòu)成完整的紅海海平面的監(jiān)測(cè)手段，并可用于GRACE衛(wèi)星重力數(shù)據(jù)驗(yàn)證與GRACE數(shù)據(jù)后處理方法的評(píng)價(jià)。衛(wèi)星“測(cè)高-GRACE”估算的比容信號(hào)噪聲較大，但季節(jié)性信號(hào)仍與溫鹽數(shù)據(jù)的估算結(jié)果符合較好。曼德海峽體積通量與紅海質(zhì)量變化的相關(guān)系數(shù)為0.83，表明紅海與亞丁灣的海水質(zhì)量交換主導(dǎo)了紅海質(zhì)量的季節(jié)性變化。

致謝：感謝CSR提供的GRACE RL 5月時(shí)變重力場(chǎng)模型數(shù)據(jù)，AVISO提供的月均海平面高度異常數(shù)據(jù)，NASA提供的陸地水文模型數(shù)據(jù)與JPL提供的海底壓力數(shù)據(jù)。