近日，我院海氣相互作用研究團隊利用全球熱帶錨系浮标觀測揭示了風場日内變化在海氣動量通量中的關鍵作用。該研究成果“Key role of subdaily wind variability for tropical surface wind stress”發表在Journal of Physical Oceanography，闫運偉教授為論文第一作者兼通訊作者，合作者包括學院宋翔洲教授和英國國家海洋學中心Marilena Oltmanns博士。
海氣動量通量（海表風應力）是全球大洋環流的主要驅動力，調控着海洋的質量、動量和能量再分布。此外，風應力可改變海洋混合，進而影響海水溫鹽特性。由于風應力與風場之間的關系是非線性的，風場高頻變化能夠調制低頻的風應力。已有大量研究表明天氣尺度風場對平均風應力有顯著貢獻。同樣，風場日内變化也可以影響平均風應力，進而改變上層海洋溫鹽結構。但目前已有的工作主要集中在個别觀測點或航次，在全球尺度上，風場日内變化對平均風應力的貢獻如何還不清楚。
研究團隊利用全球熱帶錨系浮标量化了海表風場日内變化對平均風應力的貢獻（如圖1所示）：在熱帶海域，海表風場日内變化對平均風應力的貢獻為6.5×10-3 N/m2（12.4%）；空間上，風場日内變化的貢獻在ITCZ區較大，最大貢獻百分比位于赤道西太平洋，其值為28.5%。進一步分析表明風場日内變化的貢獻大小主要由其動能決定。目前常用的再分析數據ERA5和MERRA2顯著低估了風場日内變化對平均風應力的貢獻，其誤差百分比分别為51%和63%。由于動能的低估，ERA5和MERRA2中風場日内變化的貢獻也被低估。假設使用這兩個再分析數據的風場驅動海洋模式，低估的風場日内變化會導緻輸入熱帶海洋的總動量（風應力）減少7%和8%（如圖2所示），降低數值模拟的準确度。為克服再分析數據的這一缺陷，團隊發展了兩套參數化方案來反映海表風場日内變化的貢獻：一套與時間無關，另一套與時間有關，兩套參數化方案都能再現風場日内變化貢獻的~80%（如圖3所示）。結合該參數化方案和天平均風場強迫海洋模式有潛力得到更為準确的模拟結果。
本研究得到了國家自然科學基金優秀青年科學基金項目和面上項目（41976028、42122040、42076016）資助。
相關論文信息：
Yan Yunwei*, Song Xiangzhou, & Oltmanns Marilena (2023). Key role of subdaily wind variability for tropical surface wind stress. Journal of Physical Oceanography, https://doi.org/10.1175/JPO-D-22-0156.1
圖1、（a）海表平均風應力。（b，c）風場日内變化對平均風應力的貢獻及對應百分比。
Fig. 1. (a) Mean surface wind stress magnitude estimated from GTMBA observations. (b, c) Contribution from subdaily winds to the mean wind stress magnitude and the corresponding percentage. Gray arrows and contours denote the satellite-derived mean surface wind stress (a) and precipitation rate (mm/day, b, c), respectively. The satellite-derived mean wind stress was calculated from the Scatterometer Climatology of Ocean Winds (SCOW, Risien and Chelton, 2008).
圖2、再分析數據中平均風應力的誤差百分比（紅線）及由風場日内變化引起的誤差百分比（黑線）：ERA5（上圖）、MERRA2（下圖）。
Fig. 2. Percentage error (red curve) of the mean wind stress magnitude in the ERA5 (a) and MERRA2 (b) products based on the GTMBA observations. The black curve denotes the percentage relative error associated with inaccurate subdaily winds.
圖3、陣風值與降水回歸模型：與時間無關的模型（左圖）和與時間相關的模型（右圖）。
Fig. 3. Regression model between the square of the gustiness value (G^2) and precipitation rate (P) for the time-independent (left panel) and time-dependent (right panel) schemes.
