热带太平洋是全球热带海洋中纬向宽度最宽、面积最广大的海洋，是全球气候系统中的重要组成部分，其中存在多圈层相互作用。一方面，这里是全球海-气耦合最活跃的海区之一，水圈与大气圈之间相互依存，产生了全球气候系统中最显著的年际变率信号，即厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）。另一方面，海洋水圈与生物圈之间也会相互影响，海洋物理环境及其动力过程会影响海洋营养物质的供应和海洋生物的分布；反过来，海水中的叶绿素等又会影响太阳短波辐射在上层海洋的穿透度，影响热量的垂直再分配，进而影响海表面温度（SST）和大气等气候系统。数值模式作为重要的研究工具，为探究热带太平洋各圈层之间的相互作用提供了强有力的工具。然而目前的海-气耦合模式在对ENSO进行模拟和预测时仍存在较大的偏差和模式间差异性，其原因与一些对ENSO有调制作用的过程（如海洋中叶绿素引起的加热效应等）在模式中未得到合理的认识和表征有关。不仅如此，海水中叶绿素对热带太平洋SST以及ENSO强度等的影响至今仍存在争议，无论是在单独海洋模式或是在海-气耦合模式中，都表现出了很大的不确定性和模式的依赖性。因此，迫切需要发展一个新的多圈层耦合模式，对各圈层之间的相互作用进行探究。ROMS模式是当今国际上较为先进的海洋模式，在海洋学界得到了广泛的应用。然而目前基于ROMS的海-气耦合模式的研究范围往往局限于区域尺度，还未能模拟海盆尺度的ENSO过程；此外，尽管ROMS提供了多种海洋生态动力学分量模式的选项，它们之间仍为单向耦合，不能体现出海洋生态过程对物理场的影响。

本文首先使用ROMS模式与一个统计型大气模式耦合，创建了一个热带太平洋海盆尺度的海-气耦合模式，并对该模式进行了评估。结果表明，模式能够较好地模拟出热带太平洋区域海洋和大气场的年平均、季节和年际变化，特别是能够模拟出2年左右的年际振荡。之后在ROMS模式的基础上，与一个简单的海洋生态动力学模式耦合，又进一步替换了模式中原有的短波辐射参数化方案，使其能够反映海洋生态场对物理场的影响，从而实现了海洋动力模式与海洋生态模式之间的双向耦合。结果表明，该模式能够较好地重现热带太平洋海洋物理场和生态场的空间结构和时间变化。根据模式输出的结果，结合对混合层深度（MLD）与真光层深度（ED）的模拟，深入分析了与叶绿素有关的三个加热项，包括穿透至混合层底的短波辐射（Q_pen）、混合层内吸收的短波辐射（Q_abs）和短波辐射引起的混合层内温度变化率（R_sr），以诊断海洋生物引起的加热效应。结果表明，三个加热项的时空分布主要由MLD决定。其中Q_pen还受到ED的调节，特别是在赤道中西太平洋海区，ED的年际变率振幅和MLD的年际变率振幅基本相当；这种调节作用在El Niño期间尤其明显，当ED大于MLD时，ED正异常会进一步增强MLD负异常引起的Q_pen正异常。最后，为了探究叶绿素对热带太平洋SST年平均和季节变率的影响，使用上述海洋动力-生态耦合模式设计了一组对照试验，结果表明叶绿素的存在会使海洋上层吸收的短波辐射增多，更多的热量被保留在表层，直接导致热带太平洋大部分海域SST增暖；而在赤道东太平洋，尽管也存在这种直接加热效应，但其主要在一至五月起主导作用，之后叶绿素的动力冷却效应占据上风并不断累积，使得叶绿素在对热量进行再分配的同时，引发海洋动力过程的调整，通过增强上升的冷平流作用间接地引起该区域的SST变冷。综合来看，叶绿素会使赤道东太平洋SST年平均下降、季节变率增强。

本文中构建的两个模式首次将ROMS模式与统计型大气模式耦合，并将其应用于整个热带太平洋地区，为深入研究ENSO等海-气相互作用过程提供了经济有效的模拟工具，同时证明了这种混合型海-气耦合模式的适用性，有利于未来做进一步推广；此外还实现了ROMS与生态模式在海盆尺度上的双向耦合，为进一步认识海洋生物引起的热力和动力变化奠定了基础。以往在研究热带太平洋叶绿素效应时往往着眼于年平均和年际变化尺度，本文对季节尺度中SST变化及机制的探讨为此类研究提供了一个新的视角。本文所建立的方法和认识将有助于未来热带太平洋大气-海洋-生态全耦合模式的构建，并为探索与ENSO以及海洋中叶绿素相关的反馈过程提供了有力的科学指导。

第1章 绪论    1
1.1 研究背景    1
1.1.1 热带太平洋多圈层相互作用    1
1.1.2 模式发展    3
1.2 研究现状    11
1.2.1 太阳短波辐射在上层海洋的穿透及其受海洋生物量影响的参数化方案的发展    11
1.2.2 海洋生态场对气候的反馈    15
1.3 研究目标与内容    18
第2章 数值模式、数据和分析方法    19
2.1 模式配置    19
2.1.1 统计型大气模式SAM    19
2.1.2 区域海洋环流模式ROMS    25
2.1.3 海洋生态动力学模式NPZD-IRON    35
2.2 数据简介    39
2.2.1 大气场    39
2.2.2 海洋物理场    40
2.2.3 海洋生态场    40
2.3 相关变量计算与分析方法    41
2.3.1 混合层深度    41
2.3.2 真光层深度    41
2.3.3 浮力频率    41
2.3.4 混合层热收支分析    42
2.3.5 海洋加热效应的诊断分析    43
第3章 混合型海洋-大气耦合模式构建及其对ENSO的模拟    44
3.1 引言    44
3.2 试验设计    44
3.3 模拟结果    45
3.3.1 年平均值    45
3.3.2 季节变化    48
3.3.3 年际变率    52
3.3.4 年际振荡的物理过程    58
3.4 小结与讨论    62
第4章 海洋动力-生态耦合模式及海洋生物引起的加热效应    65
4.1 引言    65
4.2 试验设计    65
4.3 模拟结果    65
4.3.1 年平均值    66
4.3.2 季节变化    68
4.3.3 年际变率    72
4.4 小结与讨论    79
第5章 单独海洋模拟中叶绿素对SST年平均态及季节变率的影响    82
5.1 引言    82
5.2 试验设计    82
5.3 叶绿素引起的SST变化    83
5.4 机制分析    84
5.4.1 直接的热力加热效应    85
5.4.2 间接的动力冷却效应    87
5.4.3 赤道东太平洋叶绿素效应的季节依赖性    91
5.5 小结与讨论    95
第6章 总结与展望    98
6.1 全文总结    98
6.2 论文的创新点    99
6.3 不足与展望    99
参考文献    102
附录一 ROMS模式中的变量含义    112
附录二 ROMS模式中的参数设置    114
附录三 ROMS模式中各变量的水平边界条件    116
附录四 ROMS模式中的垂向分层设置    117
附录五 NPZD-IRON模式中的参数设置    119
附录六 模式中初边界条件的数据来源    121
致  谢    123
作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与其他相关学术成果    127