Океанология, 2021, T. 61, № 3, стр. 366-376

1. ВВЕДЕНИЕ

Северо-западная часть Японского моря (к северу от 40° с.ш.) долгое время считалась “холодной” областью циклонической циркуляции, западным звеном которой является Приморское течение, следующее на юго-запад вдоль побережья Приморского края, тогда как теплые воды ограничивались зонами Восточно-Корейского и Цусимского течений в южной и восточной частях моря [14] (см. схему на рис. 1). Однако еще в 1980-х гг., с развитием спутниковых методов исследования океана, было установлено, что в северо-западной части моря повсеместно встречаются антициклонические вихри (см. обзор в работе [15]). По спутниковым и судовым данным были определены некоторые характеристики вихрей в районе к северу от 40° с.ш. и к западу от 136° в.д. [5] и в заливе Петра Великого [3]. В частности, было установлено, что в этих районах размеры вихрей составляют 40–110 и 20–60 км соответственно, скорости их перемещения равны 1–4 и 3–6 см/с соответственно, времена жизни – от нескольких недель до года и более [3, 5]. С вихрями и струями связан перенос в субарктическую часть моря теплых вод с юга и с востока (из зоны Восточно-Корейского и Цусимского течений) [15]. Между стрежнем Приморского течения и берегом многократно регистрировались склоновые антициклонические вихри с холодным и распресненным ядром, размерами 30–80 км и временем жизни в несколько месяцев [1, 8]. Узкий шельф и крутой континентальный склон северо-западной части моря создают благоприятные условия для развития пограничных волн [20].

Рис. 1.

Японское море; показана изобата 1500 м, прямоугольником обозначен район исследования, показанный на врезке. Цифрами помечены течения: 1 – Приморское и его продолжение (к югу от 42° с.ш.) Северо-Корейское, 2 – Восточно-Корейское, 3 – Цусимское; буквой А обозначен залив Петра Великого Врезка: положение “Аквалога” показано звездочкой, также показаны изобаты 100, 500 и 2000 м.

Для исследования процессов в промежуточных водах динамически сложного района вблизи юго-восточного побережья Приморского края была установлена заякоренная станция (рис. 1), снабженная автономным профилирующим аппаратом (профилографом) “Аквалог”, разработанным в ИО РАН [7]. Прибор выполнял измерения в течение почти полугода с середины апреля до середины октября 2015 г., что позволило получить данные о гидрофизических характеристиках с высоким разрешением по глубине (не более 1 м) и во времени (не более 6 ч). Измерения выполнялись от глубины 64 м вниз, т.е. ниже сезонного пикноклина субарктической структуры вод этого района [2, 6], где бароклинный радиус Россби составлял 17–20 км даже летом [10]. Период измерений охватывал переход от зимнего к летнему муссону (апрель), летний муссон (май–сентябрь) и переход от летнего к зимнему муссону (октябрь) [14]. (Отметим, что в период летнего муссона преобладают ветры южных румбов, в период зимнего муссона – ветры северных румбов).

Уникальные данные “Аквалога” дали возможность исследования разномасштабных нестационарных процессов, протекающих в пикноклине прибрежной зоны моря, разным аспектам которых посвящена серия работ, включая данную статью. В работе [4] были предложены методы первичной обработки измерений; проведена верификация по данным разреза от 30 мая, выполненного в 69-м рейсе НИС “Академик М.А. Лаврентьев”, через полтора месяца после установки станции; рассмотрена вертикальная структура крупного антициклонического вихря, прошедшего в этом районе и зарегистрированного по спутниковым данным. Вертикальные колебания в пикноклине оценивались по смещениям глубин изопикнических поверхностей, которые оказались интенсивными в нижней части профилируемого слоя [10, 11]. На верхних изопикнических поверхностях были обнаружены термохалинные аномалии, что говорит об интрузиях инородных вод [10, 11]. Природа этих аномалий была исследована на основе спутниковой информации; было показано, что они связаны с прохождением в районе станции динамических структур. В частности, были идентифицированы холодные воды Приморского течения в последнюю декаду апреля, вынос в сторону открытого моря теплых прибрежных вод в тылу крупного антициклонического вихря в конце мая–начале июня, поступление трансформированных субтропических вод с юга и с востока в середине июня–середине сентября, поступление вод прибрежного апвеллинга, развившегося в начале октября под воздействием сильного ветра, связанного с проходившим циклоном [12, 13].

Остается открытым вопрос о том, как изменяется вертикальная плотностная стратификация при прохождении динамических структур и как связаны между собой температурные аномалии в верхнем и нижнем профилируемых слоях, что и является целью данной работы. Высокая дискретность данных делает возможным выявление статистических закономерностей на основе методов многомерного анализа.

2. ДАННЫЕ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Анализ основан на данных заякоренного мобильного автономного профилографа “Аквалог” [7], с помощью которого с 18 апреля по 14 октября 2015 г. проводились измерения в верхней части континентального склона (глубина моря составляла 425 м) у юго-восточного побережья Приморского края (42.5° с.ш., 133.8° в.д.). Расстояние от берега составляло примерно 35 км (рис. 1). Циклы профилирования проводились 4 раза в сутки. Конфигурация измерительной платформы и методы первичной обработки данных обсуждаются в статье [4].

В данной работе изучается изменчивость частоты плавучести (частоты Брента–Вяйсяля) по данным датчика SBE 52-MP Moored Profiler CTD. Величины температуры (Т) и солености (S) пересчитаны на каждый метр глубины между 64 и 300 м и на сроки 0, 6, 12 и 18 ч (UTS); после первичной обработки ошибки Т и S составили 0.002°С и 0.003 епс соответственно [4]. Частота плавучести рассчитывалась как N = (g/ρ ∂ρ/∂z)^½, где g – ускорение свободного падения, ρ – потенциальная плотность, рассчитанная по Т и S, z – глубина. Для уменьшения уровня шума, связанного с дифференцированием, было проведено сглаживание N по глубине с помощью скользящего среднего (с окном 9 м) и во времени, для чего колебания на периодах меньше 2 сут устранялись с помощью вейвлет-преобразования (см. ниже) [19]. Распределение N в осях “время–глубина” приведено на рис. 2а; для сравнения также показана диаграмма Т (рис. 2б).

Рис. 2.

Диаграммы N (цикл/час; а) и Т (°С; б) в осях “время–глубина”. Жирной черной линией показана глубина (м) D_27.15.

Широко применяемым методом исследования изменчивости пространственно-временны́х данных является разложение на эмпирические ортогональные функции (ЭОФ), что позволяет представить разномасштабную изменчивость в виде набора мод, упорядоченных по вкладам в дисперсию поля [17]. Обычно разложение на ЭОФ применяют к пространственно-временны́м полям, но представляется вполне правомерным выполнять разложение данных, определенных в осях “глубина–время”.

В данной работе ЭОФ выделяются как собственные вектора корреляционной (по времени) матрицы между вертикальными профилями и также представляют собой вертикальные профили, а временны́е функции (главные компоненты; ГК) представляют изменчивость во времени. В итоге двумерный массив X(d_i, t_n) представляется как сумма членов, упорядоченных по их вкладам в дисперсию: X(d_i, t_n) = ∑ A_k(d_i)B_k(t_n), где A_k – ЭОФ, k =1, 2, …, M_d – номер моды, d_i – глубины от 64 до 300 м, i =1, 2, … M_d, M_d = 237, B_k – ГК, t_n – временны́е отсчеты, n = 1, 2, …, M_t, M_t = 718. Для оценки значимости ЭОФ рассчитывались коэффициенты корреляции R_i между X(d_i, t_n) и B_k(t_n). Число степеней свободы для анализируемых данных N* = 17–20, т.е. по критерию Фишера вклад моды в изменчивость значим (на 95%-м уровне) на тех глубинах d_i, где |R_i| > 0.46.

Выполнено разложение на ЭОФ по аномалиям (отклонениям от средних для каждого d_i) N, нормированным на среднеквадратические отклонения (СКО) для каждого d_i. Для сравнения выполнено также разложение по нормированным аномалиям Т: поскольку изменчивость солености промежуточных вод в этом районе относительно невелика [6], плотность воды определяется, в основном, температурой. Ошибки собственных чисел оценивались по критерию, предложенному в работе [16], как Δλ_k = λ_k(2/N *)^1/2, где λ_k – k-тое собственное число, N * – число степеней свободы. λ_k считается отличимым от λ_k + 1, если λ_k – λ_k + 1 > > Δλ_k + Δλ_k + 1. По этому критерию для разложения по N значимым является первое собственное число, для разложения по Т значимы два первых собственных числа.

Для выявления перемещающихся сигналов удобно использовать разложение скалярных данных на комплексные эмпирические ортогональные функции (КЭОФ); при этом линейные связи между пространственными точками определяются с учетом временнóго сдвига [17]. КЭОФ-анализ во временнóй области (гильбертовы КЭОФ) реализуется путем определения собственных значений и векторов корреляционной (ковариационной) матрицы комплексного сигнала, сконструированного из исходных скалярных данных, представляющих вещественную часть, а мнимая часть получена из них преобразованием Гильберта, сдвигающим данные на каждой частоте на половину периода [17].

КЭОФ описывают как стоячие, так и перемещающиеся сигналы, характеризуемые соответствующими распределениями всегда положительных амплитуд и определенных в интервале от –180° до 180° фаз пространственных и временных функций (далее для краткости – пространственных и временны́х амплитуд и фаз). Стоячие колебания описываются постоянными или скачкообразно изменяющимися на 180° пространственными и временны́ми фазами. Перемещающиеся сигналы имеют место там и тогда, где и когда пространственная и временнáя фазы изменяются плавно; скорость перемещения определяется как w = (Δφ/τ)/(Δθ/h), где Δφ – изменение временнóй фазы между точками разрыва, τ – время между точками разрыва, Δθ – изменение пространственной фазы на вертикальном участке толщиной h. Перемещающиеся аномалии выявлены в старшей КЭОФ по выборке Т, собственное число которой является значимым в смысле ошибок.

В связи с существенной нестационарностью данных, для выявления временны́х масштабов изменчивости используется вейвлет-преобразование с материнским вейвлетом “производная гауссиана 9-го порядка” (DOG-9) [19]. Часто используемые комплексные вейвлеты Морле характеризуются хорошим разрешением по периодам (временны́м масштабам) и худшим по времени, что препятствует получению статистически значимых максимумов спектра для нерегулярных событий. Напротив, вещественные вейвлеты характеризуются хорошим разрешением по времени и худшим – по периодам, однако использование производной гауссиана высокого порядка позволило улучшить разрешение во времени и получить информативные спектры. Немаловажно и то, что, вследствие лучшего разрешения по времени, конус влияния краевых эффектов [19] у вейвлета DOG уже, чем у вейвлета Морле, что позволяет анализировать более долгопериодные колебания. Статистическая значимость определялась по отношению к теоретическому спектру красного шума на уровне 90%. При интерпретации спектров учитывалось, что возведение в квадрат результата преобразования с вещественным материнским вейвлетом дает два максимума на период. Низкочастотная фильтрация данных выполнялась путем их восстановления с помощью обратного вейвлет-преобразования с использованием периодов, превышающих 2 сут. Расчеты выполнялись с помощью модифицированной процедуры Торренса и Компо [19].

3. РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ

Вертикальные флуктуации в пикноклине

Верхний горизонт профилирования находится ниже сезонного пикноклина, который в субарктической структуре вод северо-западной части Японского моря залегает неглубоко [2, 6]. В среднем, N в верхнем слое профилирования (64–70 м) составляет 2.9 ± 0.9 цикл/час (рис. 3а), что гораздо ниже, чем в сезонном пикноклине (на глубинах меньше 50 м), где по данным разреза, выполненного 30 мая, она составляла 5–12 цикл/ч [4]. Средняя по времени N монотонно уменьшается с глубиной до 0.9 цикл/час на 300 м, СКО также несколько уменьшается с глубиной в верхнем слое профилирования, составляя 0.6 и 0.5 цикл/час на 80 и 90 м соответственно, но слабо изменяется на глубинах ниже 100 м, составляя 0.3–0.4 цикл/час (рис. 3а), что говорит о значительной изменчивости. Напротив, как средняя по времени температура, так и ее СКО монотонно уменьшаются с глубиной (рис. 3в).

Рис. 3.

Средние профили и среднеквадратичный разброс N (цикл/час; а) и Т (°С; в), а также коэффициенты корреляции (R) между ГК1_N и исходными данными N (б), между ГК1_Т и исходными данными Т (г) и между ГК2_Т и исходными данными Т (д); пунктиром показан 95%-й уровень статистической значимости коэффициентов корреляции.

Старшая мода по выборке N (ЭОФ1_N) учитывает 44 ± 14% дисперсии и имеет два локальных экстремума противоположного знака, являясь значимой на глубинах 80–120 и 165–300 м, где коэффициент корреляции между исходными данными и временнóй функцией (ГК1_N) значим по критерию Фишера. Экстремумы моды достигаются на глубинах 100–105 и 240–255 м, где соответствующие коэффициенты корреляции равны 0.7 и –0.9 (рис. 3б). Старшая мода Т (ЭОФ1_Т) учитывает 57 ± 18% дисперсии и является значимой на глубинах ниже 120 м, достигая экстремального значения на глубине 210 м, где коэффициент корреляции между исходными данными и ГК1_Т достигает –0.95 и остается значительным (около –0.8) до 300 м (рис. 3). Залегание экстремума ЭОФ1_Т соответствует нижнему экстремуму ЭОФ1_N.

Временны́е функции старших мод N и Т (ГК1_N и ГК1_Т), нормированные на СКО для сопоставимости (рис. 4), характеризуются тесной статистической взаимосвязью: коэффициент корреляции равен 0.79. Ранее было показано, что изменения Т на глубинах ниже 150 м тесно связаны с вертикальными колебаниями в пикноклине, адекватным индикатором которых является глубина изопикнической поверхности с аномалией плотности σ = 27.15 кг/м³ [10, 13], далее для краткости обозначаемой D_27.15 (см. рис. 2, 4). ГК1_N и ГК1_Т характеризуются тесной статистической взаимосвязью с глубиной D_27.15: соответствующие коэффициенты корреляции равны –0.89 и –0.87. Это означает, что, поскольку ГК1_N и ГК1_Т при углублении D_27.15 становились отрицательными, N уменьшалась в слое выше 120 м (где ЭОФ1_N положительна) и увеличивалась в слое ниже 165 м (где ЭОФ1_N отрицательна). Поскольку ЭОФ1_Т отрицательна в слое ниже 150 м, Т в этом слое увеличивалась (рис. 4).

Рис. 4.

Нормированные ГК1_N (1) и ГК1_Т (2) (левая ось ординат) и глубина (3; м) изопикнической поверхности 27.15 кг/м³ (правая ось ординат).

Таким образом, при углублении пикноклина стратификация ослаблялась (N уменьшалась) в верхнем слое и усиливалась (N увеличивалась) в нижнем, где также увеличивалась Т, что видно и на рис. 2. Опускание вод и ослабление стратификации (расхождение изопикнических поверхностей) происходят внутри динамических структур с антициклонической завихренностью. Можно полагать, что с глубиной этот процесс ослабляется, поэтому с определенной глубины верхние изопикнические поверхности приближаются к нижним, а стратификация усиливается. Противоположные изменения стратификации в верхнем и нижнем слоях динамических структур можно объяснить сохранением потенциальной завихренности столба воды. Прохождение антициклонических вихрей в районе “Аквалога” было ранее зарегистрировано по спутниковым данным [4, 12]. Существенно, что на основе ЭОФ-анализа удалось точно определить границу по вертикали (120–165 м) между противоположными изменениями стратификации. Отметим, что в среднем значения N на глубинах 100 и 200 м значительно различаются (N₂₀₀ ≈ 0.75N₁₀₀; рис. 3а), но при углублении пикноклина они сравнивались, а иногда N₂₀₀ даже превышала N₁₀₀ (рис. 2а). При подъеме пикноклина происходили обратные изменения, стратификация возвращалась к средней, а свидетельств о прохождении структур с циклонической завихренностью не обнаружено.

Весьма характерным примером является поступление в район станции вод Приморского течения, характеризуемых как низкой температурой, так и низкой соленостью и плотностью [13], что происходило 21 апреля–1 мая (111–121 сут от начала года) и было подтверждено по спутниковым данным [12]. При этом пикноклин углублялся, причем D_27.15 опускалась на 60 м от среднего положения (140 м), а N₂₅₀ значительно увеличивалась и сравнивалась или даже превышала N₁₀₀, которая уменьшалась, составляя 1.5–2 цикл/час (рис. 2а). Такие изменения дают основания полагать, что вторжение Приморского течения сопровождалось антициклонической циркуляцией, обусловленной наличием легких распресненных вод в верхнем слое [13], что не было очевидно при анализе спутниковых изображений [12].

Другим примером является прохождение крупного антициклонического вихря в конце мая– начале июня (143–152 сут от начала года), что также наблюдалось на спутниковых изображениях [4, 12], когда D_27.15 опускалась на 80 м от среднего положения, а N_180–280 превышала N_80–170 (рис. 2а). В тылу этого вихря (4–8 июня; 155–159 сут от начала года) развивались мезомасштабные динамические структуры, характеризуемые резкими перепадами глубины D_27.15 и N (рис. 2а).

Изменчивость N в верхнем профилируемом слое (выше 80 м) слабо связана с изменчивостью в основной толще вод, описываемой старшей модой: соответствующие коэффициенты корреляции не достигают 95%-го уровня статистической значимости (рис. 3б). Тем не менее, наблюдалось увеличение N (усиление стратификации) при уменьшении плотности (σ) этого слоя и наоборот: коэффициент корреляции составляет –0.54 (рис. 5). В частности, в последней декаде апреля при вторжении холодных и распресненных вод Приморского течения с низкой плотностью N₇₀ составляла 2.5–3.5 цикл/ч, что выше, чем в последней декаде мая (1.5–2 цикл/ч), несмотря на то, что Т₇₀ в это время была на 0.5–1°С выше, чем в апреле (но и S₇₀ была выше). Наиболее ярким событием был вынос теплых и распресненных прибрежных вод в открытое море, произошедший 7–8 июня (158–159 сут от начала года) [12], когда N₇₀ = 4.7–5 цикл/ч и σ₇₀ = 26.75–26.75 кг/м³ достигли своих экстремумов за весь период наблюдений. Кратковременные (2–4 сут) события уменьшения σ и увеличения N наблюдались также с середины июня до начала сентября (175–250 сут от начала года) при поступлении теплых вод с юга и с востока [12, 13]. С 30 сентября (273 сут от начала года) σ₇₀ увеличилась, а N₇₀ уменьшилась, что связано с поступлением вод апвеллинга [10, 12].

Рис. 5.

Временнóй ряд N₇₀ (цикл/час; 1; левая ось ординат) и σ₇₀ (кг/м³; 2; правая ось ординат).

Для определения масштабов изменчивости был построен вейвлет-спектр ГК1_N (рис. 6). Наиболее интенсивными являются самые долгопериодные колебания (80–130 сут), статистически значимые в течение всего периода наблюдений, но с уверенностью о них говорить можно вне конуса влияния краевых эффектов, т.е. с середины июня до середины августа. Колебания на масштабах 20–30 сут статистически значимы до середины сентября и весьма интенсивны до середины июня. Последнее можно объяснить вторжением вод Приморского течения в конце апреля, а также тем, что в конце мая в районе станции прошел крупный антициклонический вихрь [4, 12], как обсуждалось выше. Эти события длительностью 12–15 сут, с которыми были связаны углубление пикноклина и соответствующие изменения вертикальной стратификации, совпали с отрицательными полупериодами колебаний на масштабах 20–30 сут и усилили их (рис. 4). Регулярность колебаний 20–30 сут позволяет предположить, что они связаны с волновыми процессами.

Рис. 6.

Вейвлет-спектр ГК1_N; показан конус влияния краевых эффектов (пунктиром) и 90%-й уровень значимости по отношению к красному шуму.

В спектре имеются не очень регулярные колебания с периодами 8–13 сут, которые были статистически значимы до середины сентября. Эти масштабы соответствуют временам прохождения вблизи станции синоптических вихрей, оцененных в работе [10] на основе статистики времен жизни и размеров вихрей в районе залива Петра Великого [3], у восточной границы которого была установлена станция (рис. 1). В июне в спектре имеются статистически значимые максимумы с периодами 2–6 сут, которые можно связать с развитием мезомасштабных структур в тылу крупного вихря, что обсуждалось выше. В августе (215–240 сут от начала года) также наблюдались колебания с периодами 5–7 сут, но проследить их взаимосвязь с динамическими структурами не удалось из-за отсутствия информативных спутниковых изображений района в это время. Следует отметить ослабление с начала сентября всех колебаний, кроме наиболее долгопериодных. Спектр ГК1_N подобен спектрам глубины D_27.15 и ГК1_Т, однако он информативнее вследствие большей регулярности и статистической значимости, что особенно заметно для колебаний с периодами 20–30 сут.

Температурные аномалии, связанные с горизонтальной адвекцией

Вторая мода Т (ЭОФ2_Т) учитывает 27 ± 9% дисперсии, является значимой на глубинах выше 150 м, т.е. в слое верхнего экстремума ЭОФ1_N, и достигает максимума на 90–100 м, где коэффициент корреляции между исходными данными и ГК2_Т равен 0.9. Ранее было показано, что аномалии температуры и солености в верхнем профилируемом слое связаны с интрузиями вод различного происхождения. Такая интерпретация основана на наличии аномалий Т и S в изопикнических слоях с σ = 27.05–27.15 кг/м³ [11], т.е. до глубины, в среднем, 140 м, ее также подтверждает анализ спутниковых данных [4, 12] и Т–S кривых [13]. Таким образом, изменения вертикальной стратификации, описываемые верхним максимумом ЭОФ1_N, и температурные аномалии, описываемые ЭОФ2_Т, можно связать с горизонтальной адвекцией. В частности, мощный абсолютный максимум ГК2_Т наблюдался 27 июля (208 сут от начала года), когда на спутниковом изображении было зарегистрировано поступление (со струей антициклонической завихренности) теплых вод с юга, а в данных “Аквалога” имелась положительная аномалия Т_64–70 [12].

ГК2_Т хорошо аппроксимируется параболическим трендом (коэффициент детерминации составляет 0.58), причем с апреля до конца июня тренд описывал весенний прогрев, максимум параболы приходился на период с середины июля до начала сентября (200–250 сут от начала года), когда неоднократно происходили вторжения теплых вод, после чего тренд стал слабо отрицательным (рис. 7). В исследуемом районе среднемноголетний сезонный максимум Т_75–100 приходится на октябрь–ноябрь, однако имеются вторичные максимумы в июле–сентябре [6], которые, видимо, и связаны с адвекцией теплых вод. Вторжения теплых вод дают абсолютный температурный максимум по данным “Аквалога”. Сигнал апвеллинга в начале октября, с которым связано увеличение σ₇₀ и уменьшение N₇₀, наблюдался до глубины 80 м [12, 13] и не проявлялся в ГК2_Т, поскольку максимум ЭОФ2_Т находится на глубине 90–100 м (рис. 3, 7).

Рис. 7.

Временнáя функция ГК2_Т; показан параболический тренд и коэффициент детерминации.

Перемещение температурных аномалий

Старшая мода разложения на КЭОФ по выборке Т (КЭОФ1_Т) учитывает 56 ± 18% дисперсии (пространственные и временны́е амплитуды и фазы представлены на рис. 8, 9). Вещественная часть этой моды практически совпадает со своим скалярным аналогом (ЭОФ1_Т). Вместе с тем, у пространственной амплитуды КЭОФ1_Т имеется вторичный максимум на глубине 65 м, вблизи верхней границы слоя профилирования, и этот максимум связан с мнимой частью комплексной моды; пространственные максимумы амплитуды разделены минимумом на глубине 90 м (рис. 8а). Учет временны́х сдвигов показал возможность перемещения аномалий Т между 85 и 115 м, где пространственная фаза увеличивается снизу вверх на 160° (рис. 8б), т.е. между максимумами пространственной амплитуды. Эта зона соответствует верхнему экстремуму моды ЭОФ1_N (рис. 3б) и максимуму моды ЭОФ2_Т (рис. 3д). (Отметим, что КЭОФ2_Т, в которой отсутствуют перемещающиеся сигналы, является аналогом скалярной моды ЭОФ2_Т).

Рис. 8.

Пространственные амплитуда (а) и фаза (°; б) КЭОФ1_Т.

Рис. 9.

Временны́е амплитуда (°С; а) и фаза (°; левая ось ординат; б) КЭОФ1_Т. На (б) показана глубина D_27.15 (м; правая ось ординат).

В зоне перемещения сигнала (85–115 м), которая включает минимум пространственной амплитуды КЭОФ1_Т, аномалии Т невелики, что делает важной оценку значимости. Оценка на основе корреляционных взаимосвязей, как это делалось для скалярных мод, для комплексной моды затруднительна, т.к. пространственные и временны́е амплитуды положительны и при положительных, и при отрицательных аномалиях Т. Поэтому выполнено сравнение связанных с КЭОФ1_Т аномалий ΔТ = Α₁B₁, где A₁ и B₁ – пространственная и временнáя амплитуды, с ошибками данных. В минимуме пространственной функции КЭОФ1_Т амплитуда равна 0.0064 (рис. 8а), средняя временнáя амплитуда равна 10.9°С (рис. 9а), т.е. средние аномалии составляют 0.07°С. С учетом того, что при разложении на ЭОФ ошибки Т, равные 0.002°С (см. раздел 2), уменьшаются (как при осреднении) в (N*)^1/2 раз [17], а N* = 17–20, в среднем, аномалии превышают ошибки данных даже в минимуме моды.

Выявлено 17 эпизодов перемещения аномалий Т, когда временнáя фаза плавно возрастала от отрицательных значений к положительным. Их длительность составляла, в основном, 6–13 сут (рис. 9б, табл. 1), что соответствует временны́м масштабам, выявленным в ГК1_N (рис. 6), и временам прохождения в районе станции синоптических вихрей [10]. В июне наблюдались эпизоды длительностью 4–5 сут, что также соответствует временнóй изменчивости моды N; два коротких эпизода (3 и 4 сут) наблюдались также в конце августа–начале сентября, но их интерпретации препятствует отсутствие информативных спутниковых изображений. Скорости (w) перемещения аномалий Т для различных эпизодов, оцененные по формуле из раздела 2, сведены в табл. 1; средняя величина (медиана) составила 1.7 × 10^–2 см/с (14.7 м/сут). Согласно расчетам, выполненным по данным наблюдений с помощью диагностической модели, вертикальные скорости в зоне субарктического фронта Японского моря имеют сравнимые величины, а в мезомасштабных структурах фронта (5–10 км) они гораздо выше и могут доходить до 0.1 см/с (более 85 м/сут) [18].

Таблица 1.  

Скорости (w) вертикального перемещения аномалий Т, связанных с КЭОФ1_Т

Сутки от начала года	Дата	Длительность (сут)	w (см/с)	w (м/сут)
118–127	28.4–7.5	10	0.009	7.8
130–135	10.5–15.5	6	0.016	13.8
145–150	27.5–30.5	4	0.008	6.9
155–158	4.6–8.6	5	0.052	44.9
161–164	10.6–13.6	4	0.040	34.6
167–171	16.6–20.6	5	0.027	23.3
172–176	21.6–25.6	5	0.029	25.1
177–182	26.6–1.7	6	0.019	16.4
183–188	2.7–7.7	6	0.032	27.6
189–196	8.7–15.7	8	0.012	10.4
197–205	16.7–24.7	9	0.008	6.9
206–213	25.7–1.8	8	0.011	9.5
217–229	5.8–17.8	13	0.059	51.0
230–236	18.8–24.8	7	0.015	13.0
237–241	25.8–29.8	5	0.017	14.7
250–252	7.9–10.9	4	0.042	36.3
268–278	25.9–5.10	11	0.012	10.4

С эпизодами роста временнóй фазы были связаны смещения D_27.15 по вертикали, причем в начале эпизодов, когда фаза отрицательна, D_27.15 залегала глубже среднего положения (140 м), с ростом фазы D_27.15 поднималась выше среднего, а затем снова опускалась. Это проявлялось особенно ярко в период 9 июля–26 августа (190– 238 сут от начала года), когда наблюдались довольно правильные колебания D_27.15 и N с периодами 8–13 сут (рис. 4, 9). Таким образом, перемещающиеся аномалии Т осуществляли взаимосвязь между слоями с разными физическими механизмами их развития: адвекция в верхнем слое и смещение изопикнических слоев по вертикали в нижнем.

Следует отметить, что в других гидрофизических характеристиках (плотность, соленость, N) перемещающие аномалии не были зарегистрированы, что можно объяснить тем, что при достаточно высокой точности измерений Т ошибки увеличивались при расчете других параметров.

4. ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В работе выполнен ЭОФ-анализ данных с высоким разрешением во времени (6 ч) и по глубине (1 м), полученных на глубинах 64–300 м с помощью автономного профилографа “Аквалог”, который находился в северо-западной части Японского моря у юго-восточного побережья Приморья с середины апреля по середину октября 2015 г.

Изменения вертикальной плотностной стратификации, описываемые первой ЭОФ-модой частоты плавучести (44% дисперсии), связаны с прохождением в районе станции динамических структур с антициклонической завихренностью. При этом стратификация ослаблялась на глубинах выше 120 м вследствие опускания изопикнических слоев внутри таких структур и усиливалась ниже 165 м за счет ослабления этого процесса и сближения изопикнических слоев. При поднятии изопикнических слоев стратификация возвращалась к средней, а явных свидетельств прохождения в районе станции динамических структур с циклонической завихренностью не обнаружено.

Эти изменения стратификации, тесно связанные с флуктуациями пикноклина (смещениями изопикнических слоев по вертикали), происходили на временны́х масштабах 8–13, 20–30 и 80–130 сут. Нерегулярные колебания с периодами 8–13 сут, интенсивные до середины сентября, соответствуют временам прохождения вблизи станции синоптических вихрей [10]. Регулярность более долгопериодных колебаний (20–30 и 80–130 сут) позволяет предположить, что они связаны с волновыми процессами. Наиболее долгопериодные колебания (80–130 сут) были наиболее интенсивными и происходили в течение всего периода наблюдений.

С флуктуациями пикноклина было связано развитие температурных аномалий: выше 150 м они описывались второй ЭОФ-модой, учитывающей 27% дисперсии, и развивались за счет горизонтальной адвекции при прохождении динамических структур, приносящих воды различного происхождения, как было установлено ранее [4, 12, 13], ниже 150 м – за счет вертикальных колебаний в пикноклине (первая ЭОФ-мода, 57% дисперсии). На границе между слоями с различным характером изменчивости происходило перемещение температурных аномалий, описываемых ведущей КЭОФ-модой (56% дисперсии), со средней скоростью 1.7 × 10^–2 см/с (14.7 м/сут), что близко к оценкам для субарктического фронта Японского моря [18].

Проявление апвеллинга является единственным случаем, когда воздействие ветра было уверенно зарегистрировано в термохалинных характеристиках по данным “Аквалога” [10, 12]. В целом, циклоническая циркуляция северо-западной части Японского моря усиливается под воздействием циклонической завихренности напряжения ветра, что происходит зимой, когда преобладают северо-западные ветры, а также в июне–сентябре, если в эти месяцы активны ветры восточных румбов [9], что иногда случается, в том числе в 2015 г. [10]. Вследствие этого можно предполагать интенсификацию Приморского течения в период наблюдений “Аквалога”. Тем не менее, явных взаимосвязей термохалинных характеристик с величиной или завихренностью локального напряжения ветра обнаружено не было [10, 12].

Работа выполнена в рамках государственного задания по теме № 121021700346-7 и при частичной поддержке программы приоритетных исследований в интересах комплексного развития Дальневосточного отделения РАН (проект № 18-1-010). Данные “Аквалога” были получены при финансовой поддержке РФФИ (проект № 16-05-00899).