文丨不知名帅宝

编辑丨不知名帅宝

前言

地中海-黑海系统由两个由土耳其海峡连接的半封闭盆地组成，地中海通过狭窄的直布罗陀海峡与大西洋相连。

该系统的水文循环是由大气、大陆和海洋之间的淡水交换以及海洋盆地之间的咸水质量交换驱动的。

监测此类水通量，特别是其时间演变，对于了解该地区的水循环至关重要，该地区的水循环对全球气候变化非常敏感，并影响大西洋经向翻转环流的变化，进而影响全球气候。

我们根据重力恢复和气候实验和GRACEFollow-On卫星进行的时变重力观测以及2002-2020年期间ERA5大气再分析数据的降水和蒸发估算了地中海-黑海系统的水文循环。

在黑海，河流平均注入水量为391±12公里每年3个，其中三分之一通过大气层逃逸，三分之二进入地中海。河流径流和大西洋水域流入最终恢复地中海水预算。平衡不会立即达到，这种延迟会导致所有通量的季节性变化。

特别是，8月/9月来自大西洋的净水通量不断增加，并反转至四月/五月。除了气候因素外，大西洋年平均水通量的变化也非常显著。

全球水循环

由于全球变暖，全球水循环预计将加剧，而且这种强化已经发生。在此背景下，地中海-黑海系统被确定为应对气候变化最重要的区域之一。另一方面，从地中海到大西洋的暖水和咸水流量影响大西洋经向翻转环流的变化。

除其他示踪剂外，AMOC在地球系统内分配热量，影响全球温度和降水模式，预计在二十一世纪减弱，导致广大地区发生深刻的气候和生态变化。

由于这些原因，监测地中海-黑海系统的水文循环及其时间变化至关重要，不仅因为它对人口稠密地区的生态和社会经济条件具有重要影响，而且还因为它有助于获得对全球气候变化的新见解。

地中海是一个半封闭海，蒸发量超过降水量，水量的不足必须通过水平水通量来补充，即大陆淡水输入和来自大西洋和黑海的咸水流入。通过直布罗陀海峡与大西洋相连，通过土耳其海峡与黑海相连。

达达尼尔海峡长62公里，宽1.2至7公里，平均深度55米，连接地中海和马尔马拉海。后者通过博斯普鲁斯海峡与黑海相连，博斯普鲁斯海峡长近31公里，宽度在0.7至3.5公里之间，平均深度35m。

在地中海，情况有所不同，因为大陆流入不足以补充因净蒸发而损失的水量。当考虑到黑海的贡献时，净蒸发量尚未平衡，需要大西洋水域的流入来维持地中海的水预算。由于过度蒸发，地中海的大西洋海水变得更加咸且密度更大。

从这个意义上说，地中海被认为是一个逆河口或浓缩盆地，它增加了水的密度并刺激了深水的形成。由于密度增加，大西洋水域一旦进入地中海，就会下沉，在罗德环流地区形成黎凡特中层水。

这些含盐量更高且营养丰富的水通过直布罗陀海峡输送到大西洋，低于来自大西洋的密度较小且营养贫乏的输入。

在这项工作中，我们应用了García-García等人最近开发的方法。跟踪地中海-黑海系统的水通量变化。这些知识为大陆和海洋之间以及海洋本身之间的季节性和年际水团交换提供了新的见解。

这些结果代表了基于观测的新数据源，这些观测可能有助于验证海洋和大气模型以及其他类型的观测，特别是在直布罗陀或土耳其海峡等地理复杂的海峡。

数据与方法

净降水量P–E是通过ERA5再分析获得的，该分析将观测数据吸收到欧洲中期天气预报中心提供的大气环流模型中。它每月一次覆盖全球大陆和海洋。

水质量预算变化dW是根据德克萨斯大学空间研究中心提供的RL06GRACEmasconv2解决方案估计的2002年5月至2020年10月期间的值，在GRACE任务结束和GRACE后续任务开始之间存在缺失值。

此外还缺失了12个单月和5对连续月份的值，并进行了线性插值。数据位于0.25°规则网格上，但我们已将它们重新网格化为1°规则网格，就像我们对P–E所做的那样。

获得的空间分辨率仍然比GRACE的约300公里分辨率更精细，GRACE相对于考虑固体和海洋潮汐等因素的动态地球物理模型逐月测量重力异常。假设重力变化是由地球表面的质量变化产生的，mascon解可以解释为水质量预算异常。

WT各组成部分的平均值、趋势和季节信号以及相关性的标准差和95%置信区间以及相关性已使用Politis和Romano的固定引导方案以及根据Patton等人选择的最佳块长度进行了评估。

请注意，每个时间序列包含208个观测值，可以视为两个均匀间隔时间序列的并集，间隔11个月。由于固定引导程序假设数据间隔均匀，因此通过将引导程序应用于第一个序列，可以获得感兴趣数量的估计量的分布和SD。

在所有情况下，估计量的分布近似正态，因此可以将相应的95%CI作为bootstrap估计值的平均值加/减2SD获得。为了充分利用数据，在95%CI的计算中，基于缩减序列的bootstrap估计的平均值，被基于原始时间序列的感兴趣数量的估计所取代。

在大多数情况下，修正幅度很小。为了简化符号，本文中的所有结果均以以下形式呈现：这里使用的固定引导程序的实现与García-García等人中使用的非常相似。引导复制的数量设置为2000。

平均值、趋势和季节信号的SD和CI

对于对应于小波变换的某个分量的每个时间序列，包含年度和半年度成分加上线性趋势，对数据进行拟合。将引导程序应用于拟合谐波回归的残差。

对于对应于WT的某个分量的每个时间序列，固定引导程序生成2000个残差样本，将其添加回拟合谐波回归，从而生成感兴趣分量的2000个引导时间序列。

对于这2000个自举时间序列中的每一个，都会评估组件的平均值，并将具有年度和半年度组件加上线性趋势的调和回归模型拟合到数据，生成组件的平均值、趋势和季节性信号的2000个估计值。

计算相关性之前应去除趋势和季节性分量，引导程序都应用于残差的双变量序列。对于与给定的感兴趣变量对对应的每个双变量时间序列，固定引导程序生成2000个双变量残差样本。

对于这2000个自举双变量残差序列中的每一个，计算Pearson相关系数，并使用这些估计值来获得SD和样本相关系数的分布。

为了了解季节性信号在变量对之间观察到的耦合中的相对重要性，还计算了原始序列之间的相关性。

黑海流域每年接收的净降水量相差并不是很大，并且在误差估计范围内与其平均值一致，即。在黑海，水大约有三分之一通过净蒸发进入大气，经土耳其海峡进入地中海。

该值处于先前估计值的中间范围，并且在误差估计范围内与其平均值一致，基于现场观测的T最低估计为2008年9月至2009年2月期间，以及2008年9月至2009年8月期间的T最低估计值。对于这些时间段，分别在巨大的误差估计之内。

结论

根据大气再分析、时变重力数据和水收支方程，对2002年至2020年期间地中海-黑海系统的水文循环进行了估计。 特别是提供了G的时间变量估计，这对于理解地中海的动态至关重要，占地中海净蒸发水量的58%。

G表现出明显的年周期，增加在八月/九月，并在四月/五月会发生反转，此时发生从地中海到大西洋的净WT。除了气候学之外，G显示出显着的年际变化。

先前的研究尝试使用方程来估计地中海和/或黑海中的WT组成部分。 要么假设dW为空，要么根据空间校正测高法。在所有这些方法中，大陆淡水输入R已根据历史径流测量或水文模型获得的气候学进行了估算。

这些方法的主要新颖之处在于结合最新版本的GRACE和ERA5数据集，以获得对该地区水循环更可靠的估计；研究期间R的间接月度估计。

由于R逐年存在显着差异，这代表了一项重大改进。一些年来，地中海和黑海分别观察到了。因此黑海R高于平均的年份产生高于平均的T，而地中海R高于平均的年份产生低于平均的G。在比较不同时期进行的研究的G和T估计值时，应牢记这种变异性。

然而R的间接估计并不完美。由于GRACE任务无法区分300公里以下长度尺度的信号，并且地中海-黑海系统中一些河流流域的直径小于该距离，因此预计会出现一些误差。

我们对黑海R的气候学与Volkov和Landerer的估计有很大不同，其中R显示出更正弦的形状，在4月/5月达到最大值，在9月/10月达到最小值。他们的R是根据流入黑海的5条最大河流的流量测量值重建得出的，而我们的R是使用更大的大陆区域计算的。

我们使用Volkov和Landerer中的5条最大河流重新估计了R，信号非常接近d这意味着所考虑的大陆面积并不是我们与沃尔科夫和兰德勒的估计之间差异的根源。

对于这种差异的一个可能的解释可能在于我们的R成分包括主要河流的地表自来水和地下水运输。R的年内信号以及正弦波形的缺乏主要是由黑海大陆流域区域 更不规则的P产生的。

另一方面，由于R驱动T的年内变化，我们的T气候学显示出的年度周期不如Peneva等人估计的那么清晰，尽管两者都显示上半年运输量最大，而下半年运输量最小。

然而我们的T气候形状与Stanev等人报道的相似。无论如何应该强调的是研究方法和研究时期是不同的。例如Stanev等人不是使用GRACE数据。使用高度测量，而黑海和大气之间的气候热通量的空间估计来自ECMWF数据，并与R的历史记录相结合。

在地中海，我们的R气候学更接近两个正弦周期，而不是像先前研究中报道的一个年度周期。然而，正如在黑海发生的那样，R的这些气候是根据河流流量的历史观测来估计的。

不同的时间段或非河流大陆排放可能会产生差异。除了直布罗陀海峡附近的风之外，我们报告地中海上空的低压系统也影响G的非季节性变化。

这里提出的方法的一个重要特点是，地中海-黑海系统的水循环仅使用两个数据集进行了估计，预计这些数据集将在未来几年内为科学界提供并定期扩展和更新。

在这方面，我们的方法提供了持续监测该地区水循环长期变化的机会，这对于了解季节性和年际变化及其区域和全球影响非常重要。

虽然一般来说，WT成分的线性趋势在研究期间并不显着，但年际变异性已被证明是显着的。了解这种变异性不仅对于更好地识别物理机制很重要，而且在生物学层面也很重要，因为例如，通过直布罗陀海峡输送的水有利于营养物质的交换。

另一方面，长时间序列将允许检测季节性信号中可能的变化，这些变化是全球变暖引起的气候变化的结果。

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