六套海洋模式模拟热带西太平洋深层环流结果的对比分析*

马 强 汪嘉宁 王 凡,

(1. 中国科学院海洋研究所海洋环流与波动重点实验室 青岛 266071; 2. 中国科学院大学 北京 100049;3. 青岛海洋科学与技术国家实验室海洋动力过程与气候变化实验室 青岛 266235)

作为海水交换过程的媒介, 海洋环流对海水温度、盐度、溶解氧等的分布以及水团的形成起着至关重要的作用(Strammaet al, 2010)。因此, 研究海洋环流的空间结构特征以及时间变异规律能够帮助我们更好的了解海洋环流在全球气候变化、海洋碳循环以及海洋环境变异等方面所扮演的重要角色(Brandtet al, 2011)。过去30年, 卫星高度计及船载仪器的观测帮助我们深刻认识了热带西太平洋表层以及次表层环流的基本结构和动力机制(Lagerloefet al, 1999;Roweet al, 2000; Johnsonet al, 2002; Sudreet al,2008)。开始于2000年的全球海洋Argo计划(Array for Real-time geostrophic oceanography, 或称“ARGO 全球海洋观测网”), 已经为2000m以浅的中上层海洋提供了宝贵的温盐流观测数据。随着近些年Argo剖面数据的增加, 在Argo停留深度(1000m和1500m)上的流场特征也得以研究(Lebedevet al, 2007; Cravatteet al, 2012)。然而对于2000m以深的深海大洋, 现有的观测资料匮乏, 我们对其基本结构特征及变异规律仍缺乏全面系统的认识。

随着我国国力的日益提升和国家利益的不断拓展, 邻近我国近海的热带西太平洋成为我国海洋战略从近海挺进大洋必须重点关注和掌控的海域, 而且热带西太平洋海洋动力过程对于我国气候与海洋环境变化的预测和国家安全保障至关重要。热带西太平洋主要由东马里亚纳海盆(East Mariana Basin, 简称EMB)、西马里亚纳海盆(West Mariana Basin, 简称WMB)、东卡洛琳海盆(East Caroline Basin, 简称ECB)、西卡洛琳海盆(West Caroline Basin, 简称WCB)和菲律宾海盆(Philippine Basin, 简称PB)等几个主要海盆组成(图1), 海盆之间可以通过深水通道(T1、T2、T3、T4和T5)进行海水交换(Teramoto, 1993; Kawabeet al, 2003; Siedleret al, 2004)。

图1　热带西太平洋地形Fig.1 Topography of the tropical western Pacific

现有的少量关于热带西太平深层环流的观测数据主要来源于定点锚系和船载剖面。热带西太平洋深层水团的来源为北太平洋深层水(NPDW)以及南大洋的绕极下层水(LCPW)。NPDW 主要从东北太平洋夏威夷海岛的南部向西流入西太平洋(Wijffelset al,1996)。而 LCPW 通过萨摩亚通道(Samoan Passage)进入中太平洋海盆(Taftet al, 1991; Roemmichet al,1996; Rudnick, 1997; Freeland, 2001)。深层的LCPW会继续向北在马歇尔海岛(Marshall Islands)以西边界流的形式进入北太平洋(Johnsonet al, 1993), 而稍浅层的 LCPW 则穿过赤道, 一部分流向东马里亚纳海盆通过深水通道分别进入西马里亚纳海盆和西卡洛琳海盆(Siedleret al, 2004), 另一部分则会沿着南边界向东进入东卡洛琳海盆, 并继续向东流入西卡洛琳海盆(Kawabeet al, 2003)。

上述零散的锚系及船载断面观测虽然提供了有关深层环流的一些信息, 但我们对于热带西太平洋深层环流的气候平均态以及时间变率仍缺少足够的认识。本文将借助于六套公开的全球高分辨率海洋模式输出资料, SODA(Cartonet al, 2008)、ORCA025(Barnieret al, 2006)、BRAN(Schilleret al, 2008)、ECCO2(Menemenliset al, 2005)、HYCOM (Thoppilet al, 2011)和OFES(Masumotoet al, 2004), 从水团温盐误差、中深层流场特征以及深层流的季节变化等方面系统评估目前模式对于热带西太平洋深海水团属性和环流场的模拟情况,在比对各模式模拟结果的同时,分析热带西太平洋深层环流的结构特征及时间变率(季节变化), 并为今后热带西太平洋深层环流的模拟提供参考。

1　数据与方法

本文所用到的六套海洋模式月平均输出资料的信息如表1。

除六套模式资料外, 本文还使用了两种版本的气候态温盐观测数据集 WOA01和 WOA13(World Ocean Atlas 2001 and 2013, 水平分辨率分别为 1°×1°和 0.25°×0.25°)、气候态的温盐观测数据集 GDEMv3(Carnes, 2009)。1991—2013年逐月平均的温盐数据集Levitus (Levituset al, 2009)、以及基于Argo在1000m停留层的漂移速度得到的流场数据(http://apdrc.soest.hawaii.edu/projects/argo/)。

文中所用的计算公式如下:

深水通道输运通量

其中A为通道断面面积,vn为垂直于深水通道断面的速度分量。

深水通道位涡通量

其中Q为通过通道断面进入海盆的流量,f为行星涡度(科氏参数),H为通道处的平均深度。

表1　六套海洋模式简介Tab.1 The specification of the six model outputs

2　结果

2.1　温盐分析

图2和图3分别为3000m层各个模式与WOA13所对应的温度和盐度的差异值(模式-WOA13)。从温度偏差的分布上看, SODA、ORCA025、BRAN、ECCO2和 OFES在各个海盆中都表现为负偏差, 其中 OFES的温度偏差最大, 在-0.62— -0.06ºC之间,其他模式的温度偏差在-0.59— -0.06ºC 之间, 而HYCOM在各个海盆中的温度偏差正负镶嵌分布, 在EMB和WMB中以负温度偏差为主, 在ECB、WCB和PB中则以正温度偏差为主。所有模式3000m层盐度偏差在各个海盆中都表征为正负镶嵌分布, 且比温度偏差小, 范围在-0.015—0.015之间, 其中HYCOM 和 OFES在各个海盆中以正盐度偏差为主,其余模式则以负盐度偏差为主。

在每个海盆, 分别将不同水层的温度偏差与盐度偏差进行平均, 画出温度偏差(图 4)以及盐度偏差(图5)的垂向廓线图。温度偏差在各个海盆除HYCOM外 1000m以深都为负值(SODA在 WCB的 1000—1500m为正值), 且随着深度的增加偏差幅度变大。HYCOM在各个海盆中1500m以深温度偏差都最小,分布在-0.2—0.2°C之间, 但其标准差在 2000m以深相对于其它模式较大。而OFES在各个海盆中1500m以深温度偏差最大, 在 5000m深度上其值接近-0.5°C。其余四个模式的温度偏差在各个海盆不同深度层上大小相似, 但 SODA模式的标准差相比ORCA025、BRAN和ECCO2要大。而盐度偏差的廓线在各个海盆中的表征则没有温度偏差那么一致。在ECB和WCB海盆中的1000—2000m深度上, 各模式的盐度为负偏差, 且控制在-0.01—0之间, 2000—4000m深度上除 HYCOM外盐度偏差均维持在-0.01—0.01之间, 4000m以深盐度偏差变大, 在WCB中主要表征为正偏差, 且正偏差随着深度的增加而增加。在EMB、WMB和PB海盆中的1000—2000m深度上, 各模式的盐度偏差值都较大, 且正负不一,2000m以深除HYCOM和OFES外, 其余模式盐度偏差都较小。HYCOM在各个海盆中的 2500m都有一个正盐度偏差的极大值。整体而言,各模式在热带西太平洋深层(3000m以深)温度偏低盐度偏咸。

基于观测结果的Levitus数据集(图6a)显示近20年热带西太平洋深层海洋存在增温的趋势, 这也说明了深海大洋在全球气候变暖停滞中所起到的作用,即更多的热量被储存在深海中(Meehlet al, 2011;Chenet al, 2014)。同时可以看到热带西太平洋深层温度在东部海盆 EMB、WMB、ECB要高于西部海盆WCB和PB。而在模式中(图6b—6g), 除HYCOM在EMB、WMB、PB海盆中表征出增温趋势外, 其余模式都不具有这一特征, ECCO2和OFES甚至表征为减温趋势。平均盐度的时间变化与温度有所不同,Levitus数据集(图7a)表明深海盐度在90年代初有所增加, 之后趋于平稳, 而在 2005年以后又出现盐度降低, 并在 2009—2010年达到极小值后变为增加,这一现象在WMB和PB海盆中表现尤为明显。热带西太平洋深层盐度在南部海盆ECB和WCB要高于北部海盆EMB、WMB和PB。各模式对盐度时间变化的模拟与 Levitus数据集存在较大差异(图 7b—7g),ECCO2、HYCOM和OFES表征为增盐趋势, SODA和BRAN的盐度变化很小, 而ORCA025在90年代盐度增加, 之后则逐渐降低。虽然深层海洋盐度变化极其微弱, 但对于盐度的准确再现是有助于理解和模拟深层环流变化的, 特别在地形复杂区, 盐度变化可能对深层环流变化起着决定作用(Wanget al,2011)。

图2　3000m层模式温度与WOA13的差值(模式-WOA13)Fig.2 The difference in temperature at 3000m depth between model output and WOA13

图3　3000m层模式盐度与WOA13的差值(模式-WOA13)Fig.3 The difference in salinity at 3000m depth between model output and WOA13

图4　各模式在不同海盆中的平均温度T偏差垂向廓线Fig.4 Vertical profiles of difference in mean temperature (T) between model output and WOA13 in different basins

图5　各模式在不同海盆中的平均盐度S偏差垂向廓线Fig.5 Vertical profiles of difference in mean salinity (S) of different basins between model output and WOA13

图6　不同海盆3000m深度的平均温度T时间序列Fig.6 Temporal variability in the mean temperature (T) at 3000m in different basins

图7　不同海盆3000m深度的平均盐度S时间序列Fig.7 Temporal variability of the mean salinity (S) at 3000m in different basins

2.2　流场分析

各模式热带西太平洋水深 1000—3000m环流以东西向交替变化的纬向射流为主, 特别在赤道区域(5°S—5°N)的海洋内区经向流速远小于纬向流速。图8为Argo以及各模式1000m流场分布。Argo结果表明赤道区域的纬向流关于赤道对称分布, 纬向贯穿整个西太平洋, 在西边界的流速要明显大于海洋内区。虽然各模式都表征出东西向交替变化的纬向射流,但包括纬向流的流速大小、经向尺度以及纬向流的所在纬度等具体特征依然与 Argo结果存在差异。除SODA和HYCOM模式在赤道区域流速比Argo流速大之外, 其余模式都比 Argo流速小 50%左右。SODA、ORCA025和 HYCOM纬向流的经向尺度以及所在纬度与Argo存在较大差异,而ECCO2、BRAN和OFES在 10°S—10°N范围可以较好的抓住中层纬向流, 包括下层赤道中层流(LEIC, 1°S—1°N)、北赤道中层逆流和南赤道中层逆流(NICC和 SICC,1°—2.5°)、北赤道中层流和南赤道中层流(NEIC 和SEIC, 2.5°—4°)以及次级北赤道中层逆流和次级南赤道中层逆流(sSICC 和 sNICC, 4°—5°)。

热带西太平洋水深 3000—5000m处纬向流速减小(图略), 环流也相对独立, 形成海盆内环流, 不同海盆之间可通过深水通道进行海水交换。海盆内深层环流不仅会受到地形的作用, 也会受到位涡通量的影响(Yanget al, 2000)。位涡收支积分约束方程指出,由海峡或深海通道处引起的位涡通量, 需要被沿边界的摩擦扭矩所平衡。即在北半球当净位涡为负值时,摩擦提供正位涡与之平衡, 海盆内会产生反气旋式环流; 位涡收支为正时, 摩擦提供负位涡与之平衡,海盆内会产生气旋式环流。以3000m深度ECB流场分布为例(图9)。3000m以深各模式中的ECB就仅通过深水通道(图9品红色所示)与其它海盆进行海水交换,因此我们可以通过求解这些深水通道的位涡通量来研究 ECB的位涡收支。各深水通道处的位涡通量如表2所示。

从表2我们可以看到除HYCOM模式外, 其余模式在 ECB内的净位涡通量都为负值。根据位涡收支积分约束方程, 需有摩擦提供正位涡与之平衡, 所以海盆中会产生反气旋式环流, 即顺时针运动。而HYCOM 模式在 ECB内的净位涡通量为正值, 根据位涡收支积分约束方程, 需有摩擦提供负位涡与之平衡, 所以HYCOM模式在ECB内会产生气旋式环流。即逆时针运动。以上分析结果与图 9各模式在ECB内的环流形态是吻合的。

2.3　季节变化

图10所示为热带西太平洋海盆间各深海通道(图1品红色所示)3000m以深的输运通量, 除OFES模式外, 海盆间的深水通道输运通量 T1、T2、T3和 T4存在明显的季节转向, 其中T1、T2和T3在冬春季(北半球, 下同)输运通量为负, 夏秋季为正。表明冬春季深层海水从 EMB分为两支, 一支流向 ECB, 另一支流向 WCB; 夏秋季节深层海水则分别从 ECB和WCB流向EMB。在深水通道T4冬春季输运通量为正, 夏秋季为负。表明冬春季深层海水从 PB流向WCB, 夏秋季则从WCB流向PB。而在深水通道T5处, 各模式的输运通量在各月份(SODA的1、3、4月以及ECCO2的7—10月除外)都为正, 结合T2和T3可知, 在 T5深水通道深层水冬春季由 EMB流向WMB, 夏秋季则从WCB流向WMB。

图8　1000m深度流场分布Fig.8 Currents at 1000m

图9　东卡洛琳海盆3000m深度的流场分布Fig.9 Currents at 3000m depth in East Mariana Basin

表2　东卡洛琳海盆各深水通道处的位涡通量Tab.2 Potential vorticity flux through the deep ocean passages in East Caroline Basin

不同海盆3000m深度流的年调和分析结果表明,各模式在ECB和WCB内季节变化的解释方差可以达70%以上, 而北部海盆的季节信号则不明显(图略),因此后续只分析ECB和WCB的季节变化特征。冬季WCB内(图11), 在BRAN、ECCO2以及HYCOM模式中深层水通过T4流向WCB的深层水会沿着南部边界新几内亚沿岸向东流, 通过T3流向WCB的深层水则会沿着 WCB西边界向南流, 从而在 WCB中形成一个气旋式环流。在SODA和ORCA025模式中仍然存在向南的西边界流以及向东的南边界流, 但在海盆内部则出现了一个反气旋式环流。而OFES模式从PB通过T4的深层水会分别沿着南边界新几内亚沿岸向东流以及沿着西边界向北流, 在除却南边界流的海盆内出现气旋式环流。冬季 ECB内, 在各模式中(OFES除外)通过T1流向ECB的深层水沿着海盆西边界向南流, 在南边界依然存在东向流, 继而在海盆内产生气旋式环流, 这在 SODA、ORCA025和BRAN中表现尤为明显; 而在ECCO2和HYCOM中由于交替的纬向流在 ECB内仍然起作用, 因而气旋式环流并不明显。在OFES模式的ECB内, 南边界出现不同于其它模式的西向流, 西边界出现不同于其他模式的北向流, 并在海盆内形成反气旋式环流。

图10　各模式在海盆间3000m以深通道的输运通量Fig.10 Transports through deep ocean passages below 3000m

夏季WCB内(图12)环流与冬季不同, 在SODA、ORCA025、BRAN和ECCO2中南部边界流向西, 西边界流向北, 从而在 WCB内形成反气旋为主的环流。OFES结果与这四种模式结果相反, 在西边界为南向流, 南边界为东向流, 环流主体以气旋式为主。而在 HYCOM 中虽仍然存在西向的南边界流, 但西边界却为南向流, 海盆内没有主导的旋转式环流, 深层水通过T4从WCB流向PB。夏季ECB内环流较为复杂, 一方面在西边界, 除HYCOM模式为南向流外, 其余模式都为北向流, 在南边界, 除BRAN模式为西向流外, 其余模式都为东向流; 另一方面, 在SODA、ORCA025和ECCO2三个分辨率相对较低的模式中会在除却南边界流的海盆内出现反气旋式环流, BRAN模式在整个 ECB内出现反气旋环流, 而HYCOM和OFES在ECB内则没有明显的旋转式环流。

3　讨论

3.1　不同初始温盐场的差异

除HYCOM模式初始温盐场为GDEMv3外, 其余各模式的初始温盐场均来自于不同WOA版本。图13是WOA01和GDEMv3在3000m深度上温度、盐度以及由动力高度求解的地转流的分布。两套资料温度的分布特征大致相同, 且都有东部海盆温度高于西部海盆温度的特征。但二者盐度的分布特征则大相径庭,WOA01资料在EMB和WMB为盐度的极大值区, 而GDEMv3则在ECB和EMB以东出现了盐度的极大值区, 同时 GDEMv3在热带西太平洋仍存在南部海盆盐度高于北部海盆的特征。由于WOA01的水平分辨率仅为 1°×1°, 其温盐分布相对于 GDEMv3 的 0.25°×0.25°较为粗糙。而由GDEMv3算出的地转流场要比WOA01流速大, 且流场结构也相对复杂, 在各个海盆内基本上都存在有旋转式环流。因此, 选用高分辨率的温盐初始化资料, 对于热带西太平洋深层环流的模拟有帮助。

3.2　潮汐对热带西太平洋深层环流的影响

本文所选取的海洋模式都没有考虑潮汐的作用,然而对于深层混合, 更重要的是潮汐遇到海底粗糙地形(海山、海脊、海沟等)所引起的内波破碎混合, 研究也证实深层混合在粗糙地形区域存在加强, 其混合系数比背景混合系数大两个量级(Morriset al, 2001;Heywoodet al, 2002)。因此潮汐是驱动深层环流的重要机制。为进一步说明潮汐对热带西太平洋深层环流的影响, 我们用 ROMS(Regional Ocean Modeling System)进行了一组对比实验, 下图分别为未加入潮汐(图14a)以及加入8个主要分潮(图14b)σ坐标系下最底层环流分布, 两个实验其他条件一致。可以看到在加入潮汐之后, 热带西太平洋深层环流形态发生变化, 具体表现为环流的流速增加, 同时在 130°E,8°N附近出现一个显著的反气旋式环流。尽管我们无法验证加入潮汐之后深层环流数值模拟的改善程度,但不难发现在模式模拟中加入潮汐能够显著改变深层环流的结构形态。

图13　(左)WOA01和(右)GDEMv3在3000m深度层(上)温度(T)、(中)盐度(S)、以及(下)由动力高度计算的地转流场的分布Fig.13 Temperature (T, top), salinity (S, middle), and diagnostic currents (bottom) based on the dynamic height at 3000 m obtained from WOA01 (left) and GEDMv3 (right), respectively

3.3　影响热带西太平洋深层环流数值模拟的其它要素

由于深海混合是一个非常缓慢的过程, 在对热带西太平洋深层环流数值模拟时, 要尽量增加模式的积分时间, 使海表强迫有充足的时间传递到深海,从而尽可能的使深层环流达到准平衡态(谢强等,2013)。从各模式水深 1000m 的环流模拟结果(图 8)来看, BRAN、ECCO2、OFES可以较好的表征纬向流的经向尺度。OFES相比于BRAN和ECCO2模式虽然未加入数据同化, 但垂向分辨率的提高可能改善了水深1000m处纬向流的模拟。同时不难看出地形复杂的海区, 模式结果的差异也较大, 因此在深层环流模拟时如何合理有效的处理地形数据就显得尤为重要。数据同化的加入能够真实逼近数值模拟中控制方程不能反映的海洋复杂运动(吴新荣等, 2015),同时也有助于对深层环流流速大小的有效模拟。在模拟过程中以上各要素要求越高, 模式的计算时间就越长, 因此在借助于模式研究深层环流时, 应综合权衡, 以期得到更加真实的深层环流结构特征及其时间变率。

图14　ROMS模拟的σ坐标系下最底层流场的分布Fig. 14 Currents at the deepest level in σ coordinate simulated by ROMS model

4　结论

本文借助六套海洋模式, 从水团温盐误差、中深层流场特征以及深层流的季节变化等方面初步分析了热带西太平洋深层环流的基本特征, 发现目前模式对于热带西太平洋深层环流的模拟能力还有所欠缺。这些欠缺体现在水团分析显示除HYCOM以正温度偏差(与 WOA13相比)为主外, 其余模式均为负温度偏差, 且随着深度的增加偏差变大。各模式盐度偏差都正负镶嵌分布, 但HYCOM和OFES以正偏差为主, 其余模式以负偏差为主。整体而言模式在热带西太平洋深层偏冷、偏咸。温盐的时间序列显示, 除HYCOM在EMB、WMB和PB中有与基于观测结果Levitus相同的增温趋势外, 其余模式均不具有Levitus表征的温盐变化特征。

热带西太平洋水深 1000—3000m环流以东西向交替变化的纬向射流为主, 在 1000m深度上虽然各模式都以东西向交替变化的纬向射流为主, 但纬向流的大小、经向尺度以及纬向流的所在纬度等依然与Argo在1000m层的观测结果存在差异。水深3000—5000m纬向流减小, 环流相对独立, 形成海盆内环流,不同海盆之间可通过深水通道进行海水交换。海盆中的环流形态不仅受地形的影响, 而且会受位涡收支积分约束方程的控制, 进而使北半球深海海盆中形成气旋式(正净位涡通量)或反气旋式(负净位涡通量)的环流形态。

模式中 3000m以深的关键深海通道的输运通量结果显示, 海盆间深水通道输运通量(T1、T2、T3和T4)存在明显的季节转向。冬春季, 深层海水从EMB分为两支, 一支通过 T1深水通道流向 ECB, 另一支通过T2和T3流向WCB。流向这两个海盆的流会在海盆中沿着西边界向南流, 并与从PB通过T4深水通道沿着新几内亚沿岸流向WCB和ECB的东向流在各自海盆内形成气旋式环流(OFES模式除外)。夏秋季,存在于 ECB和 WCB的深层海水一部分会分别通过T3和T1深水通道流向EMB, 另一部分会沿着新几内亚沿岸的西向流通过 T4流向 PB, 在 SODA、ORCA025、BRAN和ECCO2模式中会在海盆内出现反气旋式环流, 而HYCOM和OFES模式中的环流则没有明显的旋转形态。

对于构建模拟热带西太平洋深层环流模式, 应采用分辨率较高的温盐气候态数据集作为初始场,同时潮汐的加入能够更好的表征在地形复杂区的深层环流。本文所分析的六套模式在水深 1000m层纬向流的模拟结果显示, 增加模式积分时间、提高模式分辨率、妥善平滑处理地形数据以及数据同化有助于改善对热带西太平深层环流的结构和时间变率的模拟结果。

吴新荣, 王喜冬, 李 威等, 2015. 海洋数据同化与数据融合技术应用综述. 海洋技术学报, 34(3): 97—103

谢 强, 肖劲根, 王东晓等, 2013. 基于 8个准全球模式模拟的南海深层与底层环流特征分析. 科学通报, 58(20):1984—1996

Barnier B, Madec G, Penduff Tet al, 2006. Impact of partial steps and momentum advection schemes in a global ocean circulation model at eddy permitting resolution. Ocean Dynamics, 56(5—6): 543—567, doi: 10.1007/s10236-006-0082-1

Brandt P, Funk A, Hormann Vet al, 2011. Interannual atmospheric variability forced by the deep equatorial Atlantic Ocean. Nature, 473(7348): 497—500, doi: 10.1038/nature10013

Carnes M R, 2009. Description and Evaluation of GDEM-V 3.0.Naval Research Lab Stennis Space Center, NRL/MR/7330-09-9165, 24 pp, Washington, D. C.

Carton J A, Giese B S, 2008. A reanalysis of ocean climate using Simple Ocean Data Assimilation (SODA). Monthly Weather Review, 136(8): 2999—3017, doi: 10.1175/2007MWR 1978.1

Chen X Y, Tung K K, 2014. Varying planetary heat sink led to global-warming slowdown and acceleration. Science,345(6199): 897—903, doi: 10.1126/science.1254937

Cravatte S, Kessler W S, Marin F, 2012. Intermediate zonal jets in the tropical Pacific Ocean observed by Argo float. Journal of Physical Oceanography, 42(9): 1475—1485, doi:10.1175/JPO-D-11-0206.1

Freeland H, 2001. Observations of the flow of abyssal water through the Samoa Passage. Journal of Physical Oceanography, 31(8): 2273—2279, doi: 10.1175/1520-0485(2001)031＜2273:OOTFOA＞2.0.CO;2

Heywood K J, Garabato A C N, Stevens D P, 2002. High mixing rates in the abyssal Southern Ocean. Nature, 415(6875):1011—1014, doi: 10.1038/4151011a

Johnson G C, Toole J M, 1993. Flow of deep and bottom waters in the Pacific at 10ºN. Deep-sea Research Part I:Oceanographic Research Papers, 40(2): 371—394, doi:10.1016/0967-0637(93)90009-R

Johnson G C, Sloyan B M, Kessler W Set al, 2002. Direct measurements of upper ocean currents and water properties across the tropical Pacific during the 1990s. Progress in Oceanography, 52(1): 31—61, doi: 10.1016/S0079-6611(02)00021-6

Kawabe M, Fujio S, Yanagimoto D, 2003. Deep-water circulation at low latitudes in the western North Pacific.Deep-Sea Research Part I: Oceanographic Research Paper,50(5): 631—656, doi: 10.1016/S0967-0637(03)00040-2

Lagerloef G S E, Mitchum G T, Lukas R Bet al, 1999. Tropical Pacific near surface current estimated from altimeter, wind,and drifter data. Journal of Geophysical Research: Oceans,104(C10): 23313—23326, doi: 10.1029/1999JC900197

Lebedev K V, Yoshinari H, Maximenko N Aet al, 2007.Velocity data assessed from trajectories of Argo float at parking level and at the sea surface. IPRC Technical Note,4(2): 16

Levitus S, Antonov J I, Boyer T Pet al, 2009. Global ocean heat content 1955—2008 in light of recently revealed instrumentation problems. Geophysical Research Letter,36(7): L07608, doi: 10.1029/2008GL037155

Masumoto Y, Sasaki H, Kagimoto Tet al, 2004. A fifty-year eddy-resolving simulation of the world ocean-preliminary outcomes of OFES (OGCM for the Earth Simulator). Journal of Earth Simulator, 1: 35—56

Meehl G A, Arblaster J M, Fasullo J Tet al, 2011. Model-based evidence of deep-ocean heat uptake during surfacetemperature hiatus periods. Nature Climate Change, 1(7):360—364, doi: 10.1038/nclimate1229

Menemenlis D, Hill C, Adcroft Aet al, 2005. NASA supercomputer improves prospects for ocean climate research. EOS Transactions AGU, 86(9): 86—89

Morris M Y, Hall M M, Laurent L C Stet al, 2001. Abyssal mixing in the Brazil Basin. Journal of Physical Oceanography, 31(11): 3331—3348, doi: 10.1175/1520-0485(2001)031＜3331:AMITBB＞2.0.CO;2

Roemmich D, Hautala S, Rudnick D, 1996. Northward abyssal transport through the Samoan Passage and adjacent regions.Journal of Geophysical Research: Oceans, 101(C6):14039—14056, doi: 10.1029/96JC00797

Rowe G D, Firing E, Johnson G C, 2000. Pacific equatorial subsurface countercurrent velocity, transport, and potential vorticity. Journal of Physical Oceanography, 30(6): 1172—1187, doi: 10.1175/1520-0485(2000)030＜1172:PESCVT＞2.0.CO;2

Rudnick D L, 1997. Direct velocity measurement in the Samoan Passage. Journal of Geophysical Research: Oceans, 102(C2):3293—3302, doi: 10.1029/96JC03286

Schiller A, Oke P R, Brassington G Bet al, 2008. Eddy-resolving ocean circulation in the Asian-Australian region inferred from an ocean reanalysis effort. Progress in Oceanography,76(3): 334—365, doi: 10.1016/j.pocean.2008.01.003

Siedler G, Holfort J, Zenk Wet al, 2004. Deep-water flow in the Mariana and Caroline Basins. Journal of Physical Oceanography, 34(3): 566—581, doi: 10.1175/2511.1

Stramma L, Schmidtko S, Levin L Aet al, 2010. Ocean oxygen minima expansions and their biological impacts. Deep-Sea Research Part I: Oceanographic Research Papers, 57(4):587—595, doi: 10.1016/j.dsr.2010.01.005

Sudre J, Morrow R A, 2008. Global surface current: a high-resolution product for investigating ocean dynamics.Ocean Dynamics, 58(2): 101—118, doi: 10.1007/s10236-008-0134-9

Taft B T, Hayes S P, Friedrich G Eet al, 1991. Flow of abyssal waters in the Samoan Passage. Deep-Sea Research Part I:Oceanographic Research Papers, 38(S1): S103—S128, doi:10.1016/S0198-0149(12)80007-0

Teramoto T, 1993. Deep Ocean Circulation, Physical and Chemical Aspects. Amsterdam: Elsevier Scientific Publ, 382

Thoppil P G, Richman J G, Hogan P J, 2011. Energetics of a global ocean circulation model compared to observations.Geophysical Research Letter, 38(15): L15607, doi:10.1029/2011GL048347

Wang G H, Xie S P, Qu T Det al, 2011. Deep South China Sea circulation. Geophysical Research Letter, 38(5): L05601, doi:10.1029/2010GL046626

Wijffels S E, Toole J M, Bryden H Let al, 1996. The water masses and circulation at 10ºN in the Pacific. Deep-Sea Research Part I: Oceanographic Research Papers, 43(4):501—544, doi: 10.1016/0967-0637(96)00006-4

Yang J Y, Price J F, 2000. Water-mass formation and potential vorticity balance in an abyssal ocean circulation. Journal of Marine Research, 58(5): 789—808, doi: 10.1357/00222 4000321358918