东海南部陆架水体2011年夏季温盐结构及其对台湾暖流和黑潮入侵的指示

秦亚超, 蓝先洪, 陆凯, 胡刚, 栾锡武, 陈珊珊

秦亚超, 蓝先洪, 陆凯, 胡刚, 栾锡武, 陈珊珊. 东海南部陆架水体2011年夏季温盐结构及其对台湾暖流和黑潮入侵的指示[J]. 海洋地质与第四纪地质, 2021, 41(5): 151-159. DOI: 10.16562/j.cnki.0256-1492.2021032402
引用本文: 秦亚超, 蓝先洪, 陆凯, 胡刚, 栾锡武, 陈珊珊. 东海南部陆架水体2011年夏季温盐结构及其对台湾暖流和黑潮入侵的指示[J]. 海洋地质与第四纪地质, 2021, 41(5): 151-159. DOI: 10.16562/j.cnki.0256-1492.2021032402
QIN Yachao, LAN Xianhong, LU Kai, HU Gang, LUAN Xiwu, CHEN Shanshan. The summer thermohaline structure of 2011 of the southern East China Sea shelf and its implications for the intrusion of Taiwan Warm Current and Kuroshio Current[J]. Marine Geology & Quaternary Geology, 2021, 41(5): 151-159. DOI: 10.16562/j.cnki.0256-1492.2021032402
Citation: QIN Yachao, LAN Xianhong, LU Kai, HU Gang, LUAN Xiwu, CHEN Shanshan. The summer thermohaline structure of 2011 of the southern East China Sea shelf and its implications for the intrusion of Taiwan Warm Current and Kuroshio Current[J]. Marine Geology & Quaternary Geology, 2021, 41(5): 151-159. DOI: 10.16562/j.cnki.0256-1492.2021032402

东海南部陆架水体2011年夏季温盐结构及其对台湾暖流和黑潮入侵的指示

基金项目: 中国-东盟海上合作基金项目“中国-东盟海洋地震数据平台与研究中心建设”(12120100500017001);中国地质调查局项目“1:100万台北幅海洋区域地质调查”(GZH201300501,GZH201400206,DD20160139,DD20190236,DD20190377);国家自然科学基金项目(41706069)
详细信息
    作者简介:

    秦亚超(1971—),男,博士,从事海洋地质调查与研究,E-mail:Lucifer2046@126.com

  • 中图分类号: P731.1

The summer thermohaline structure of 2011 of the southern East China Sea shelf and its implications for the intrusion of Taiwan Warm Current and Kuroshio Current

  • 摘要: 利用2011年7月5个断面共30个站位的温盐深(CTD)测量资料,分析东海南部陆架水体的温盐结构和温跃层特征,探讨黑潮和台湾暖流对东海陆架水文状况的影响。结果显示,本区广泛存在着浅部温跃层和深部温跃层。浅部温跃层分布于20 m水深以内,跃层强度普遍较弱,具有明显的日内生消变化。深部温跃层分布于中、外陆架和台湾海峡。在中、外陆架的深水区,跃层底界深度约80 m,跃层厚度约10 m;跃层强度大,约为0.8 ℃/m,且较为稳定。在台湾海峡北部,温跃层分布于水深14~30 m,跃层厚度6~10 m,跃层强度偏弱,为0.2~0.5 ℃/m。在温跃层附近,由于上、下层水团温度、盐度的差异,其混合过程常出现盐指现象。在东海陆架90~110 m等深线之间,深部温跃层之下盘踞着一个深层冷水团,水温为16.8~17.6 ℃。黑潮水的入侵,使得外陆架温跃层强度减弱至0.2~0.5 ℃/m;同时,跃层层位上升,厚度加大。温跃层强度可以作为指示黑潮入侵的灵敏指标。当夏季深部温跃层强度低于0.6 ℃/m,同时伴随跃层厚度加大时,可判别为黑潮入侵。本区夏季黑潮锋可以到达110 m等深线附近。在中陆架50~80 m等深线之间,深部温跃层的消失,说明台湾暖流的强烈影响遍及整个水柱;而从南向北,台湾暖流的影响逐渐减弱。台湾海峡北部深层水温度较低,平均值为22.52 ℃,要比东海南部中陆架深层水低3 ℃,这可能意味着台湾暖流深层水主要源于黑潮分支的加入。
    Abstract: Conductivity–temperature–depth (CTD) measurements along 5 transects including 30 hydrographic stations were carried out over the continental shelf of the southern East China Sea in July 2011. The thermohaline structure of waters and its characteristics are analyzed and the influence of the Kuroshio Branch Current and the Taiwan Warm Current on the hydrography of the shelf water discussed. Results show that shallow and deep thermoclines occur extensively. The former is present within 20 m in water depth, with weak gradients but apparent intraday evolution. The latter is present over the mid and outer shelf and the Taiwan Strait. The lower boundary of deep thermocline dwells at the water depth of ~80 m over the mid and outer shelf. It has a thickness of ~10 m, with stable and strong gradients of ~0.8 ℃/m. In contrast, deep thermocline dwells at the depths between 14~30 m in the northern Taiwan Strait. Its thickness usually varies between 6~10 m, with relatively weak gradients between 0.2~0.5 ℃/m. Salt fingering is observed around the deep thermocline due to the differences in temperature and salinity between the upper and lower waters. A cold water mass is observed below deep thermoclines at the isobaths between 90~110 m, with temperature between 16.8~17.6 ℃. The gradients of deep thermocline drop to 0.2~0.5 ℃/m over the outer shelf, their strata are synchronously lifted, and their thicknesses expanded, indicating the consequence of the Kuroshio intrusion. Therefore, once the deep thermocline gradient is lower than 0.6 ℃/m coupled with expanded thickness of its stratum, the Kuroshio intrusion will be distinguished. As a sensitive proxy, weakened thermocline gradients indicate that the Kuroshio front may reach up to the 110 m isobath over the outer shelf in summer. Disappearance of deep thermocline demonstrates that the Taiwan Warm Current prevails throughout the water column over the mid shelf at the isobaths between 50~80 m. Its influence reduces gradually from south to north. The deep water in the northern Taiwan Strait has a lower mean temperature of 22.52 ℃, which is 3 ℃ much lower than that of the deep water in the mid shelf of the southern East China Sea. Such a discrepancy suggests that the deep water of the Taiwan Warm Current may be derived from the inflow of the Kuroshio Branch Current.
  • 随着复杂油气藏勘探精度的提高,精细的地震属性反演、油气储层的定量描述都需要高分辨率的地震资料。而地层的吸收衰减作用是影响地震资料分辨率的一个主要因素[1],从而导致了有效反射波频带变窄,相位产生畸变,分辨率和信噪比降低,从而影响了地震资料的成像精度。Q补偿作为一种确定性的处理技术[2],不仅可以补偿地震反射信号的频率和振幅衰减,同时能改善地震子波的相位特性,使中深层的高频部分得到加强,频谱被拓宽,从而有效提高地震资料的质量。

    反Q滤波补偿方面也有许多学者进行了研究,基本可以分为3类:用级数展开作近似高频补偿的反Q滤波、基于波场延拓的反Q 滤波和其他反Q滤波方法。最早Hale提出Futterman模型进行反Q滤波的方法[3],该方法基于预测误差滤波分析迭代求出Q值,然后进行Q补偿,其缺点是计算量大。Bickel和Natarajan根据复函数分析技术提出一种反Q滤波方法,此方法基于平面波假设,通过复数对平面波传播进行描述,从而得到时变的Q补偿[4]。Hargreaves和Calvert根据常Q模型得到相位Q补偿方法[5],其做法是通过波场外推来计算常Q模型,从而对相位进行补偿,缺点是未考虑振幅的影响。Bano利用常Q模型发展到层常Q值模型的相位Q补偿方法,优势在于补偿结果能稳定地改善相位的畸变,而且准确性比较高,但同样忽略了振幅的影响[6]。WANG基于等间隔形式的Q模型提出一种稳定有效的反Q滤波方法,此方法以波场延拓理论为基础,并对Q值求取的抗噪性和稳定性进行深入讨论,并不断完善,形成了最常用的反Q滤波算法[7-9]。严红勇和刘洋在WANG方法的基础上,发展成沿射线路径进行波场延拓从而进行Q补偿的方法,主要是针对多分量资料进行处理[10]。刘财等提出基于频率域分时窗吸收补偿的反Q滤波方法[11];Zhang和Ulrych在反Q滤波过程中引入了最小二乘方法和Bayasian原理,从而弥补了Q求取的不稳定性,并在实际数据中得到了很好的效果[12];王本锋等结合反演的思想正则化方法提出了一种新的补偿方法,该方法基于波场延拓的正Q滤波方程,对有效频带内的频率分量进行分析,提高了计算效率,补偿结果稳定高效[13]。叶秋焱利用广义S变换求取时频域表层Q值的方法,通过表层Q值与井控深层Q值建立综合Q体,从而对地震数据进行Q补偿[14]

    虽然地层Q值补偿方法的理论和算法比较成熟,但是在实际地震资料处理应用中一直存在其稳定性和抗噪性不足的问题[15-19],尤其是地层Q值的准确性。本文在HHT方法的基础上,基于EMD自适应分解和HHT时频谱局部刻画能力[20-23],通过将地震资料分成不同的频率段,在HHT时频域计算不同目标层的地层Q值,从而进行Q值补偿。确保了Q值提取精度和Q值补偿的准确性。

    HHT方法的核心内容是固有模态分解(EMD)[24-25],其主要思路是将具有复杂尺度成分的非平稳、非线性信号分解成一组较优Hilbert变换性能的固有模态函数(IMF)之和。我们给定复杂信号X(t),经过EMD自适应分解可表示为:

    $$ X\left( t \right) = \sum\nolimits_{i = 1}^n {{c_i}\left( t \right) + {r_n}\left( t \right)} $$ (1)

    式中,ci(t)是固有模态函数,rn(t)称为余量。EMD分解其优势在于信号分解过程是自适应的。得到的各个不同尺度IMF都是平稳窄带信号,从而使得波形轮廓对称更好。实际上,EMD方法主要是从频率特征尺度进行分解,第一步得到的是信号中频率特征尺度最小的IMF分量;第二步得到频率特征时间尺度较大的IMF分量;最后分离出来的IMF具有频率特征时间尺度最大的特征。

    原信号X(t)分解成多个不同尺度IMF后,基于复数道构建技术,可以构成解析信号Z(t),

    $$ Z\left( t \right) = X\left( t \right) + iY\left( t \right) $$ (2)
    $$ Z\left( t \right)\text{可写为:}\;\;\;\;\;\;Z\left( t \right) = a\left( t \right){{\rm{e}}^{i\theta \left( t \right)}} $$ (3)

    Y(t)为X(t)经过Hilbert变换的信号,每一个IMF分量经过Hilbert变换后,构造解析函数可以表示为:

    $$ H\left( t \right) = \sum\nolimits_{j + 1}^n {{a_j}\left( t \right)\exp \left[ {i\int {{w_j}\left( t \right){\rm{d}}t} } \right]} $$ (4)

    其中,aj(t)为分解的第j阶IMF分量,wj(t)为特定的瞬时频率,对照上式看出,HHT变换实际是傅里叶变换的扩展,优势在于容易反映局部振幅和频率的信息。去除残余函数,展开后得到Hilbert幅值谱,记作:

    $$ H\left( {w,t} \right) = Re\sum\nolimits_{j + 1}^n {{a_j}\left( t \right){{\rm{e}}^{i\int {{w_j}\left( t \right){\rm{d}}t} }}} $$ (5)

    基于HHT分频技术的地层Q值提取方法如下:首先基于HHT时频分析技术对目的层进行分析,选择适合目的层的优势频率范围;然后利用EMD分解技术对地震数据根据频率尺度进行分解,选择只含有目的层优势频率范围的地震数据重构;最后在HHT时频域内通过谱比法计算地层Q值[26]。本文方法在实际地震数据对地层Q补偿应用中的具体步骤为:将实际地震数据分成浅层、中深层,分别对这两套数据进行HHT时频分析,提取局部的频率属性特征,选择适合不同层的频率范围,基于EMD分解技术对这两套数据进行分解、选择、重构处理[27],得到具有不同频率尺度的地震资料;基于复数道技术,在HHT时频域内通过谱比法计算Q值。此做法的优势在于不同频率成分地震信号估算的Q值避免了造成相互影响,同时局部的Q值异常求得更加准确,补偿效果更佳。HHT时频域内谱比法是假定地震子波为零相位子波,其估算地层Q 值的公式为:

    $$ \ln \frac{{W\left( {a,{t_1}} \right)}}{{W\left( {a,t} \right)}} = - \alpha \left( {\frac{{{t_1} - t}}{Q}} \right) $$ (6)

    其中,$\alpha = {\rm{\pi }}\left( {\dfrac{{{f_1} + \tau f}}{{\tau + 1}}} \right)$

    式中,τ表示能量衰减率,为一常数,f1表示零相位子波的视频率;f表示平面波频率;tt1表示平面波从地面开始传播到目的层上下界面所用的时间。W(at)表示HHT时频谱。通过公式(6)进行线性回归可以求得地层Q值[28]

    地震波在地下传播时,由于信号的中心频率要向较低的频率方向移动,因此找出Q和中心频率的关系至关重要。以此通过Q补偿可以消除地震波在地下介质中传播的频散吸收,提高地震数据的垂向分辨率[29-31]

    在均匀介质中传播的平面波频域表达式为:

    $$ U\left( f \right) = {U_0}\left( f \right)\exp \left[ {{{i}}\left( {2{\rm{\pi }}ft - kx} \right)} \right] $$ (7)

    式中,U0(f)表示震源脉冲响应;k为波数;x为波前面沿着射线路径从震源传播到检波器的距离。假如介质是粘弹性,则k为复数,表达式如下:

    $$ k\left( f \right) = \frac{{2{\rm{\pi }}f}}{{c\left( f \right)}} = \frac{{2{\rm{\pi }}f}}{{v\left( f \right)}} - i\alpha \left( f \right) $$ (8)

    其中,c(f)为复速度,v(f)为相速度,α(f)为衰减系数。

    在Kolsky-Futterman模型中,相速度和衰减系数对应的关系满足:

    $$ \alpha \left( f \right) = \frac{{\rm{\pi }}}{{v\left( f \right)Q}}f $$ (9)
    $$ \frac{1}{{v\left( f \right)}} = \frac{1}{{{v_r}}}\left( {1 - \frac{1}{{{\rm{\pi }}Q}}\ln \left| {\frac{f}{{{f_r}}}} \right|} \right) $$ (10)

    式中,fr代表参考频率;vr代表参考相速度。

    于是将公式(8)至公式(10)代入公式(7)中,展开后对应表达式:

    $$ U\left( f \right) = {U_0}\left( f \right)\exp \left[ { - \left( {\frac{{{\rm{\pi }}ft}}{Q} + {{i}}\frac{{2ft}}{Q}\ln \left| {\frac{f}{{{f_r}}}} \right|} \right)} \right] $$ (11)

    式中,$t = \dfrac{x}{{{v_r}}}$

    定义$G\left( {f,t} \right) = \exp \left[ { - \left( {\dfrac{{{\rm{\pi }}ft}}{Q} + {{i}}\dfrac{{2ft}}{Q}\ln \left| {\dfrac{f}{{{f_r}}}} \right|} \right)} \right]$大地滤波算子,则反Q滤波算子为:

    $$ {G^{ - 1}}\left( {f,t} \right) = A\left( {f,t} \right)P\left( {f,t} \right) = {\rm{exp}}\left( {\frac{{{\rm{\pi }}ft}}{Q} + {{i}}\frac{{2ft}}{Q}{\rm{ln}}\left| {\frac{f}{{{f_r}}}} \right|} \right) $$ (12)

    式中,$P\left( {f,t} \right) = {\rm{exp}}\left( {i\dfrac{{2ft}}{Q}{\rm{ln}}\left| {\dfrac{f}{{{f_r}}}} \right|} \right)$是相位补偿算子,$A\left( {f,t} \right) = {\rm{exp}}\dfrac{{{\rm{\pi }}ft}}{Q}$是振幅补偿算子。

    由此推导出地震波衰减补偿在时频域的表达式:

    $$ {U_0}\left( {f,t} \right) = U\left( {f,t} \right)A\left( {f,t} \right)P\left( {f,t} \right) $$ (13)

    最后进行HHT反变换,得到补偿后的时间域地震信号。

    基于上述理论基础,首先进行模型参数的试验,通过层状介质的衰减模拟分析,以及Q值求取与补偿研究对理论进行验证。模型参数如下:对应层的速度依次为1 500、2 000、3 000 m/s,Q值依次为120、60、120。正演模拟采用基于单程波动方程的分步傅里叶波场延拓方法,采用的地震子波为雷克子波,频率为30 Hz,时间采样间隔1 ms。图1a为模拟得到的地震记录,图2a为放大的波形显示。由于地下介质吸收衰减作用,体现出振幅减小和波形畸变的现象,从放大的波形分析,子波波形不再是零相位,即分辨率逐渐降低。

    图  1  模型数据Q补偿前后的对比
    a. 补偿前的地震数据,b. 补偿后的地震数据。
    Figure  1.  Comparison of model seismic data before and after Q compensation
    a. Model data before compensation,b. Model data after compensation.
    图  2  模型数据Q补偿前后的波形显示对比
    a. 补偿前的波形显示,b. 补偿后的波形显示。
    Figure  2.  Waveform comparison of model seismic data before and after Q compensation
    a. Waveform before compensation,b. Waveform after compensation.

    图3是基于小波分频技术提取的地层Q值曲线,与模型参数基本一致。图1b图2b是经过本文方法进行补偿后的结果。对比图1a图2a可以看出,通过Q补偿处理的不同深度地层反射波形均恢复到了原始的雷克子波形态,对应每一层地震信号的振幅和相位都得到了恢复。图4是经过Q补偿前后的振幅谱对比,蓝色为补偿前的频谱,红色为补偿后的频谱。由图可以看出,补偿后的频谱得到展宽。由此可以说明,通过本文方法对地层进行Q值补偿,能够达到使地震子波波形恢复原状,主频提高,频带变宽,提高分辨率的作用。

    图  3  基于HHT方法提取的地层Q值曲线
    Figure  3.  Formation Q-value curve extracted based on HHT method
    图  4  模型数据Q补偿前后的频谱对比
    Figure  4.  Spectrum comparison before and after model data Q compensation

    为了验证本文Q补偿方法的抗噪性,通过对模型数据加入8%的随机噪声,同样的步骤对加噪的数据进行Q补偿测试。图5为补偿前后的数据对比,图6为补偿前后的频谱对比。从图中的对比分析,补偿后的地震记录有效信息得到加强恢复,噪声的部分基本没变。也就是说本文方法在信号补偿的同时,也能确保信噪比。

    图  5  加噪的模型数据Q补偿前后的对比
    a. 补偿前的地震数据,b. 补偿后的地震数据。
    Figure  5.  Comparison of model seismic data with noise before and after Q compensation
    a. Model data before compensation,b. Model data after compensation.
    图  6  加噪的模型数据Q补偿前后的频谱对比
    Figure  6.  Spectrum comparison of model seismic data with noise before and after Q compensation

    本文选择某海域地震资料实际数据对本文方法进行应用效果分析。选取某一段信噪比较好的资料,对其浅层、中深层进行Hilbert分频处理,选择适合不同层的频率区间在HHT时频域计算地层的Q值,进而进行反Q滤波,实现对地层振幅和相位的补偿。图7对应的是根据本文方法求得的Q值剖面,图8a是原始的叠后剖面,从图中可看出Q值剖面跟地层吻合较好。图8b是整个剖面进行补偿后的效果,可以看出分辨率有了显著提高,同时剖面的信噪比也能得到很好的保持。图9为浅层经过补偿后的对比图,补偿后同相轴的连续性有了明显的改善。图10是中深层补偿后的对比图,同样的,补偿后的剖面分辨率更高,地层信息更加丰富。

    图  7  基于HHT方法提取的地层Q值剖面
    Figure  7.  Formation Q-value profile extracted with HHT method
    图  8  实际地震数据Q补偿结果对比
    a. 补偿前的地震数据,b. 补偿后的地震数据。
    Figure  8.  Comparison of actual seismic data before and after Q compensation
    a. Seismic data before compensation, b. Seismic data after compensation.
    图  9  浅层数据Q补偿结果对比
    a. 补偿前的地震数据,b. 补偿后的地震数据。
    Figure  9.  Comparison of shallow data before and after Q compensation
    a. Seismic data before compensation,b. Seismic data after compensation.
    图  10  中深层数据Q补偿结果对比
    a. 补偿前的地震数据,b. 补偿后的地震数据。
    Figure  10.  Comparison of deep data before and after Q compensation results
    a.Seismic data before compensation,b. Seismic data after compensation.

    图11是整个补偿前后振幅谱对比图,图12 为浅层补偿前后频谱对比图。对比可知,Q补偿后的数据频谱有了较大的改善,从浅层到深层表现出高频能量提高,数据主频范围向高频移动,且频谱的形态基本没发生变换,说明补偿是有效的,同时频带变宽,对应的剖面高频成分也有很明显的补偿效果,分辨率有所提高。尤其对中深层的补偿,从图13分析可知,原始资料的高频部信息缺失严重,通过Q补偿后,高频的有效信息被恢复。由于实际数据为海上资料,补偿后高频部分振幅能量得到加强,相应的会导致海上虚反射引起的陷波点效应加剧,海上常规资料处理的方法是通过鬼波压制解决。

    图  11  实际数据Q补偿前后频谱对比
    Figure  11.  Spectrum comparison before and after Q compensation
    图  12  浅层数据Q补偿前后频谱对比
    Figure  12.  Spectrum comparison of shallow data before and after Q compensation
    图  13  中深层数据 Q补偿前后频谱对比
    Figure  13.  Spectrum compensation before and after Medium-deep data Q-compensation

    为了验证本文方法在提高分辨率的同时,不会损失信噪比,提取噪音部分进行频谱分析,如图14所示,Q补偿后的频谱基本没变换,也就是说噪音的成分没有加强。从补偿的剖面来看,存在信噪比降低的表象,其实只是整个资料主频向高频移动的表现。

    图  14  噪音成分Q补偿前后频谱对比
    Figure  14.  Spectrum comparison before and after noise component Q-compensation

    (1)HHT变换具有很高的局部分析能力,因此,基于HHT时频谱的地层Q值提取方法能得到更加准确的地层Q值,同时EMD分解算法是基于频率尺度进行分解,可针对不同目标区频率区间进行地震数据的Q补偿,从而达到提高资料分辨率的目的。

    (2)通过本文方法进行Q值补偿,在有效提高地震资料主频,展宽频带,提高分辨率的同时,确保了资料的信噪比。从模拟数据到实际地震数据的测试表明本文方法是可行且有效的。

    (3)由于EMD分解的过程存在模态混叠效应,同时Q值提取的正确性对资料信噪比有一定的要求。因此,在处理之前应对地震数据进行去噪预处理,以达到更佳的补偿效果。

  • 图  1   东海南部2011年夏季水文观测站位分布

    Figure  1.   Map of the study area showing the locations of 30 hydrological stations in the summer, 2011, southern East China Sea

    图  2   东海南部2011年夏季水柱温度剖面

    Figure  2.   Water column profiles of temperature in the summer, 2011, southern East China Sea

    图  3   东海南部陆架水体2011年夏季深部温跃层特征

    Figure  3.   Deep thermocline characteristics in the summer, 2011, southern East China Sea

    图  4   东海南部2011年夏季水柱盐度剖面

    Figure  4.   Water column profiles of salinity in the summer, 2011, southern East China Sea

    图  5   东海南部2011年夏季25 m水深温度平面分布

    Figure  5.   Spatial distribution of temperature at the water depth of 25 m in summer, 2011, southern East China Sea

    图  6   东海南部2011年夏季中陆架深层冷水团的分布、台湾暖流的影响范围和黑潮入侵

    Figure  6.   The distribution of the mid-shelf deep cold water mass, the influence of the Taiwan Warm Current, and the Kuroshio intrusion in summer, 2011, southern East China Sea

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出版历程
  • 收稿日期:  2021-03-23
  • 修回日期:  2021-05-03
  • 网络出版日期:  2021-07-21
  • 刊出日期:  2021-10-27

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