Universidade Federal do Rio Grande - FURG
Instituto de Oceanografia
Programa de Pós-Graduação em Oceanografia Física, Química e Geológica
Avaliação do produto de reanálise ECCO2 na
representação das propriedades hidrográficas da
Água de Fundo Antártica
MARINA DO VALLE CHAGAS AZANEU
Orientador: Prof. Dr. Mauricio Magalhães Mata
Co-orientador: Prof. Dr. Rodrigo Kerr Duarte Pereira
Rio Grande
Julho de 2013
Avaliação do produto de reanálise ECCO2 na
representação das propriedades hidrográficas da Água de
Fundo Antártica
Marina do Valle Chagas Azaneu
Dissertação apresentada ao Programa de Pós
Graduação em Oceanografia Física, Química e
Geológica como requisito parcial para a obtenção do
Título de Mestre pela Universidade Federal do Rio
Grande - FURG.
Orientador: Prof. Dr. Mauricio Magalhães Mata
Co-orientador: Prof. Prof. Dr. Rodrigo Kerr Duarte Pereira
AGRADECIMENTOS
Algo que nunca sai da minha mente é a sorte por ter a família que Deus meu deu.
Agradeço, e devo fazer isso sempre, por Ele ter me dado essa família que sempre confiou e
apoiou todas minhas decisões. Deixam sempre transparecer o orgulho que têm de mim, quando
na verdade sou eu que possuo um imenso orgulho deles. Obrigada por tudo.
Hoje vejo o que realmente ficou pra trás nesses 7 anos e meio de muito aprendizado,
sofrimento e alegrias no Cassino. Nesse momento estou muito feliz, com medo do que está por
vir, mas muito feliz. E o mais importante, já com saudade das pessoas que me acompanharam
durante todo esse tempo. Primeiro a monografia, e agora queria agradecer aqueles que me
ajudaram a terminar esse longo mestrado. Malu, a eficiente, e Janinha querida, obrigada pela
amizade e pela ajuda em tudo que sempre precisei. Marina Giacomin, minha companheira de
madrugadas furgueanas, obrigada por todas conversas, crises e risadas. Piauí, obrigada pelo
companheirismo (e brincadeiras tão espirituosas) desde quando éramos bixos. Maíra Proietti e
Christian Göbel, obrigada pelos deliciosos jantares e ótima companhia, ainda nos
encontraremos pelo mundo. Abel Machado, também tenho certeza de que nos encontraremos.
Cyntia Harayashiki, obrigada pela companhia culinária e franqueza. Pessoal do Lacrio (Jorge
Arigony, Cláudio Neves, Virginia L. C. Santos, Aline Barbosa, Robledo), obrigada por me
acolherem no ambiente jovem e descontraído de vocês.
Gostaria de agradecer também ao pessoal do LEOC, minha segunda (ou será
primeira ??) casa. Ingrid , desejo que essa nova etapa seja uma experiência muito boa para você.
Gabri, obrigada pela paciência ao ouvir minhas reclamações e histórias sem pé nem cabeça.
Fujita, obrigada pelas conversas e companhia nas caronas noturnas. Ella, obrigada pelo carinho.
Natal, foi um prazer dividir sala contigo. Amábile, Arnaldo, Lolo, Juliana, Laura, Sôr, Tati,
Fernando, Gisele, Tiago, Leopoldo, Txai, obrigada por tudo. Zé Luiz, foi um prazer te ter como
professor. Garcia, obrigada pela preocupação comigo, e Rô, obrigada também pelo carinho. Aos
meus queridos orientadores só tenho a agradecer, e muito. Rodrigo, obrigada por me
acompanhar de perto desde o início, por aguentar meu eterno pessimismo e exigir o meu
máximo. Maurício, obrigada por todas as oportunidades, por acreditar em mim e me encorajar
sempre. Cresci muito sob a sua tutela e do Rodrigo.
Adriano, meu amor, companheiro e amigo, obrigada por absolutamente tudo. Sem
você não teria dado, você sabe. Você e nosso gurizinho são meus presentes.
iv
SUMÁRIO
AGRADECIMENTOS ......................................................................................................... iv
LISTA DE FIGURAS .......................................................................................................... vii
LISTA DE TABELAS .......................................................................................................... xi
LISTA DE ACRÔNIMOS E SÍMBOLOS ............................................................................ xii
RESUMO ............................................................................................................................. xv
ABSTRACT ........................................................................................................................xvi
1.
INTRODUÇÃO ............................................................................................................1
1.1.
Objetivos .................................................................................................................7
Objetivo Geral ................................................................................................................8
Objetivos Específicos ......................................................................................................8
1.2.
Região de Estudo ....................................................................................................8
Hidrografia .......................................................................................................................8
Topografia ....................................................................................................................... 10
Gelo Marinho .................................................................................................................. 11
1.3.
2.
Origem do produto de reanálise ECCO2............................................................. 13
MATERIAL E MÉTODOS ........................................................................................ 14
2.1.
Produto de Reanálise ECCO2 .............................................................................. 14
2.2.
Dados Observacionais .......................................................................................... 17
2.2.1.
Banco de dados hidrográficos ....................................................................... 17
2.2.2.
Dados de gelo marinho .................................................................................. 18
2.3.
Metodologia .......................................................................................................... 19
2.3.1.
Definição da Água de Fundo Antártica ........................................................ 19
2.3.2. Métodos para a comparação de dados observados com o produto de
reanálise ...................................................................................................................... 19
2.3.3.
Variabilidade decadal da AABW .................................................................. 23
3.
RESULTADOS E DISCUSSÃO ................................................................................. 26
1.
INTRODUCTION ...................................................................................................... 26
2.
DATA AND METHODS ............................................................................................. 29
2.1.
ECCO2 reanalysis product .................................................................................. 29
2.2.
Observational datasets ......................................................................................... 30
2.2.1
Hydrographic dataset used for reanalysis assessment ................................. 30
2.2.2
Sea Ice data .................................................................................................... 31
2.3.
Antarctic Bottom Water definition ...................................................................... 32
v
2.4.
3.
Methods for reanalysis and in situ data comparison ........................................... 32
2.4.1
Hydrographic properties ............................................................................... 32
2.4.2
Ocean current velocity and volume transport .............................................. 34
2.4.3
AABW variability .......................................................................................... 35
ECCO2 SOUTHERN OCEAN REPRESENTATION ............................................... 36
3.1.
Climatological representation of the Southern Ocean water masses .................. 36
3.2.
Water masses representation along hydrographic sections................................. 40
3.3.
Velocity and volume transport assessment .......................................................... 44
Case study I: Kerguelen Plateau/ Indian Sector .......................................................... 44
Case study II: Endurance ridge/Weddell Sea Sector .................................................... 45
Case study III: Prime Meridian/Weddell Sea Sector .................................................... 46
Case study IV: Western Weddell Sea/ Weddell Sea Sector ............................................ 48
3.4.
AABW variability ................................................................................................. 51
3.5.
Sea ice and wind stress in ECCO2 ....................................................................... 54
4.
SUMMARY AND CONCLUSIONS ........................................................................... 56
4.
CONCLUSÕES GERAIS ........................................................................................... 60
TABLES .............................................................................................................................. 65
FIGURES ............................................................................................................................ 67
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS............................................................................... 90
vi
LISTA DE FIGURAS
Figura 1: Visão esquemática da Circulação Global de Revolvimento da perspectiva do oceano
Austral. Os acrônimos referem-se às massas de água participantes e denotam: SAMW – Água
Modal Subantártica; AAIW – Água Intermediária Antártica; NPIW – Água Intermediária do
Pacífico Norte; IDW – Água Profunda do Índico; PDW – Água Profunda do Pacífico. NADW
– Água Profunda do Atlântico Norte e AABW – Água de Fundo Antártica. Figura retirada de
Talley (2013). .........................................................................................................................2
Figura 2: Esquema dos principais mecanismos e processos envolvidos na formação das polínias
costeiras e oceânicas. Figura retirada de Kerr (2010). .............................................................4
Figura 3: Principais regiões de exportação de águas densas de fundo do oceano Austral. Água
de Fundo Antártica (AABW; verde) é gerada nas plataformas do mar de Weddell (1), Baía Prydz
(2), Terra de Adélie (3) e mar de Ross (4), onde afunda para maiores profundidades (setas
roxas). Em rosa claro há a indicação da Água Profunda da Corrente Circumpolar Antártica e a
área rosa escuro indica águas de fundo menos densas do que a Água de Fundo da Corrente
Circumpolar Antártica. Linhas vermelhas pontilhadas indicam os limites da Corrente
Circumpolar Antártica. Figura retirada de Orsi (2010). ...........................................................5
Figura 4: Distribuição Circumpolar da Frente Subtropical (STF), Frente Subantártica (SAF),
Frente Polar (PF), Frente Sul da Corrente Circumpolar Antártica (SACCF) e Limite Sul da
Corrente Circumpolar Antártica (SB). Retirado de Roquet et al. (2009) e adaptado de Orsi et al.
(1995)................................................................................................................................... 10
Figura 5: Distribuição geográfica das estações oceanográficas (pontos azuis) que compõem o
conjunto de dados observacionais entre os anos de 1992–2011 utilizado no trabalho. A posição
dos fundeios do trabalho de Klatt et al. (2005) (M233 e M229) e também do trabalho de Gordon
et al. (2010) (M2 e M3) estão indicados pelos quadrados amarelos. Seções nas quais o transporte
de volume foi determinado (Seções I – SI, Seção II – SII, Seção III – SIII e Seção IV – SIV)
estão indicadas pelas linhas verdes tracejadas. Linhas vermelhas indicam as seções
hidrográficas de repetição do WOCE usadas no estudo (período de amostragem estão indicadas
na tabela 1.). Linhas brancas tracejadas indicam a divisão do oceano Austral em setores
oceânicos como definido por Cavalieri e Parkinson (2008). B&A = Setor Mares de
Bellingshausen e Amundsen; PA = Planície Abissal, PET = Depressão Princesa Elizabeth e P.
Gelo = Plataforma de Gelo. .................................................................................................. 12
Figura 6: Exemplo mostrando a configuração cúbico-esférica do modelo. Nesta figura é
mostrada a velocidade de corrente próximo à superfície (15 m) simulada em uma integração
sem restrições. Figura retirada de Menemenlis et al. (2008). ................................................. 16
vii
FIGURAS INSERIDAS NO ARTIGO
Figure 1: Map indicating geographic areas of oceanographic profiles (blue dots), hydrographic
sections and mooring positions used in this study. Moorings position from Klatt et al. (2005)
(M233 and M229) and Gordon et al. (2010) (M2 and M3) are indicated by yellow squares.
Sections where volume transport was determined (Section I - SI, Section II - SII, Section III SIII and Section IV - SIV) are indicated by green dashed lines. Red lines denote the repeat
WOCE hydrographic sections used in this study (sampling period are presented in table 1).
Dark and light gray lines refer to the bathymetry of 1300 m and 4000 m, respectively. The
radiating white boundary lines delineate hydrographic sectors. B&A denotes Bellingshausen
and Amundsen Sea Sector and PET = Princess Elizabeth Throught. ...................................... 67
Figure 2: Twenty–year (1992-2011) averaged (summer-only) θ-S diagrams for each Southern
Ocean sector as defined in Figure 1. Inserted panels show θ-S diagrams for water column deeper
than 500 m. The color bars are indicating neutral density (γn; kg m-3), with brown (gray) gradient
referring to ECCO2 (observations) data. Color bar limits of γn=28.4 kg m-3, γn=28.27 kg m-3
and γn=28.1 kg m-3 were chosen to highlight the points referred to Weddell Sea Bottom Water,
Weddell Sea Deep Water and Warm Deep Water, respectively. Bottom–right panel includes
areal average of all Southern ocean sectors that is distinguished by the marker as indicated by
the legend. ............................................................................................................................ 68
Figure 3: ECCO2 averaged fields of θ, S and γn for the (a) surface layer - SL (100–150 m), (b)
intermediate layer - IL (409–634 m), and (c) bottom layer - BL (3000 m to seabed). Bottomright panels show the difference between reanalysis and observational density fields. ........... 69
Figure 4: Two-years ECCO2 averaged density fields of (a) surface layer – SL and (b) bottom
layer - BL. Blue colors denote waters lighter than γn = 28.27 kg m−3..................................... 72
Figure 5: Taylor diagram for each defined layer: (a) surface layer - SL (100–150 m), (b)
intermediate layer - IL (409–634 m), and (c) bottom layer - BL (3000 m to seabed) separated
by ocean sectors as defined in Figure 1 (Weddell Sea – Wed, Indian – Ind, Western Pacific –
WP, Ross Sea – RS and Bellingshausen and Amundsen Sectors - BA). Dark blue, green and
light blue points indicate θ, S, and γn, respectively. The gray curves, black short-dash curves,
and black short-dash radii refer to normalized standard deviation, centered root-mean-square
error, and correlation, respectively. R refers to the observed dataset used as reference for
comparison (see the text for details). ..................................................................................... 74
Figure 6: Hydrographic properties of repeat section (a) WOCE SR3, (b) WOCE SR4 and (c)
WOCE SR2. Averaged fields of θ, S and γn during sections occupations for ECCO2 (left) and
observational (right) data. Panels labeled γnrea-γnobs refer to the difference between reanalysis
and observational density fields. Dotted lines indicate isolines of θ = 0°C, S = 34.64, and γn =
28.27 kg m-3 of ECCO2 reanalysis (black) and observations (white). Bottom-left panels show
average θ-S diagrams for the section. The colorbar indicates neutral density (kg m-3), with
brown (gray) gradient referring to ECCO2 (observations) data. Bottom-right panels show the
position of the section on the map. ........................................................................................ 75
Figure 7: For the WOCE repeat sections (a) SR3, (b) SR2 and (c) SR4 are presented the
percentage of the section area occupied by AABW (upper panels), the average upper AABW
viii
limit (middle panels) and AABW layer average density (bottom panels). Squares denote
observed estimates. Reanalysis estimates limited to in situ data availability are represented by
circles. Open markers denote incomplete section occupation. Black line refers to estimates
based on the complete spatial and temporal ECCO2 data. ..................................................... 78
Figure 8: Cross-section I (see Figure 1) (a) averaged velocity field (cm s -1) for the period
(February 2003 – January 2005) evaluated by Fukamachi et al. (2010). White dotted lines
indicate isotherms; (b) Monthly AABW volume transport (Sv) obtained by ECCO2 data (black
line) and Fukamachi et al. (2010) (gray line). Averaged ECCO2 reanalysis estimate is indicated
by black dotted line; (c) Monthly AABW volume transport (Sv) for ECCO2 data during the
whole data period. Gray box highlights period presented in panel (b). .................................. 79
Figure 9: Comparison between monthly time series of current meter (gray) and ECCO2 (black)
velocity (cm s-1) at (a) ~4580 m in M2 position and (b) ~3100 m in M3 position (see moorings
positions in Figure 1); (c) Monthly ECCO2 time series of current velocity (cm s-1) at M2
position (black line) and M3 position (gray line) during 1992–2011. Both time series are filtered
by three-month window moving average. Box highlights period shown in (a) and (b); (d)
Neutral density (γn) of ECCO2 data at moorings M2 (black) and M3 (gray).......................... 80
Figure 10: Comparison between monthly time series of current meter (gray) and ECCO2 (black)
zonal velocity (cm s-1) at ~2000 m in (a) M229 and (b) M233 position (see moorings position
in Figure 1); (c) Monthly ECCO2 time series of volume transport (Sv) cross-Section IV
considering the whole water column (black line) and only the AABW layer (gray line). Both
time series are filtered by three-months window moving average. (d) Cross-Section IV ECCO2
cumulative volume transport for the whole water column (black line) and AABW layer (gray
line), considering the 1992–2011 period (continuous lines) or limited to 1996–2000 period
(dashed line). ........................................................................................................................ 81
Figure 11: (a) Cross-Section II (Figure 1) annual transport (Sv) based on ECCO2 (black line),
observational (gray line; from Fahrbach et al., 2001), and OCCAM data (light gray line; from
Kerr et al., 2012a). ECCO2 and OCCAM estimates are based on AABW layer, while
observational estimates are focused on WSBW layer; (b) ECCO2 cross-Section II annual
(continuous black line) and monthly (continuous gray line) volume transport (Sv) for AABW
layer. Monthly time series considering the WSBW layer is also presented (dashed gray line).
Box highlights estimates presented in (a); Following the right axis, annual time series velocity
from observations (gray line; from Fahrbach et al., 2001) and ECCO2 data (black line)........ 82
Figure 12: (a) ECCO2 vertically integrated volume transport cross-Section III of the AABW
layer, averaged for 1992–2011 period. Shading indicates standard deviation of time average;
(b) Averaged density field along Section II. Black, gray and light gray dashed lines indicate
AABW average upper limit considering 1992–2011, 2005–2011 and 1992–2004 period,
respectively; (c) Annual (thick lines) and monthly (thin lines) cross section AABW (black lines)
and WSBW (gray lines) transport. ........................................................................................ 83
Figure 13: (a) Four-years averages of AABW layer thickness (m) for ECCO2 data, 1992–2010;
(b) AABW four-years volume anomalies (m3) relative to the long-term (1992–2011) average;
(c)Twenty-year average AABW layer thickness based on in situ data; (d) Twenty-year average
AABW layer volume (1012 m3) based on reanalysis data....................................................... 84
ix
Figure 14: (a) Annual time series of θ, S and γn for Southern Ocean AABW layer, based on
ECCO2 (filled squares) and observational (open circles) data. The vertical gray bars show the
standard deviations of annual averages (reanalysis – dark gray; observations – light gray); (b)
ECCO2 annual time series of θ, S and γn for Southern Ocean AABW layer for each ocean sector
(see Figure 1): Indian (Ind), B&A (BA), Ross Sea (RoS), Western Pacific (WP) and Weddell
Sea (We). The latter follows the right axis do the discrepant values. Shaded regions indicate the
period during which the reanalysis reproduce unrealistic hydrographic conditions in the
Southern Ocean. ................................................................................................................... 85
Figure 15: (a) Upper panel show a comparison of monthly (gray) and annual (black) time series
of sea ice covered area (%) from ECCO2 (continuous line) and remote sensing (dashed line)
data. Bottom panel shows monthly (gray) and annual (black) time series of sea ice thickness
from ECCO2 data; (b) ECCO2 sea ice covered area (%) annual anomalies relative to the longterm (1992–2011) average .................................................................................................... 87
Figure 16: Wavelet power spectrum of (a) sea ice covered area, (b) sea ice thickness, (c) AABW
export in section II, (d) wind stress, (e) zonal wind stress, and (f) meridional wind stress time
series using the Morlet wavelet. Shaded area is the cone of influence, where zero padding has
reduced the variance. Black contour encloses regions where confidence levels were greater than
95%. Energy units (colorbar) are in log2 form. Left panels show the average energy spectrum.
The dashed line indicates the 95% confidence level. ............................................................. 89
x
LISTA DE TABELAS
Tabela 1: Períodos correspondentes às amostragem das seções históricas do WOCE
utilizadas
.
18
TABELAS INSERIDAS NO ARTIGO
Table 1: Sampling periods from historical WOCE sections used in the study. .
66
Table 2: Summarized information about the case studies for the velocity and volume transport
assessment.
67
xi
LISTA DE ACRÔNIMOS E SÍMBOLOS
A
E
AABW – Água de Fundo Antártica
ECCO – Estimating the Circulation and
AAIW – Água Intermediária Antártica
Climate of the Ocean
ACC – Corrente Circumpolar Antártica
ECCO2 – Estimating the Circulation and
ACoC – Corrente Costeira Antártica
Climate of the Ocean – Phase II
ECMWF – European Centre for Medium-
B
Range Weather Forecasts
B&A – Setor oceânico Bellingshausen and
F
Amundsen
BA – Setor oceânico Bellingshausen and
F10 – Trabalho de Fukamachi et al.(2010)
Amundsen
G
BL – Camada profunda do oceano Austral
GEBCO – General Bathymetric Charts of
(3000 m até o leito oceânico).
the Oceans
C
GHRSST – Group for High Resolution Sea
CDW – Água Profunda Circumpolar
Surface Temperature
CRMSD – Diferença centrada do erro
GOAL – Grupo de Oceanografia de Altas
médio quadrático
Latitudes
D
H
DMSP – Defense Meteorological Satellite
HSSW – Água de Plataforma de Alta
Program
Salinidade
I
xii
IDW – Água Profunda do Índico
NSIDC – National Snow and Ice Data
IL – Camada intermediária do oceano
Center
Austral (409–634 m)
O
Ind – Setor oceânico Índico
OCCAM – Modelo Avançado do Clima e
ISW – Água de Plataforma de Gelo
da Circulação Oceânica (Ocean Circulation
L
and Climate Advanced Model)
LSSW – Águas de Plataforma de Baixa
P
Salinidade
PDW – Água Profunda do Pacífico
M
PET – Depressão Princesa Elisabeth
MCDW – Água Profunda Circumpolar
PF – Frente Polar
Modificada
R
MITgcm – Massachusetts Institute of
RGPS
Technology General Bathymetric Charts of
–
RADARSAT
Geophysical
Processing System
the Oceans
RS – Setor oceânico Mar de Ross
N
S
NADW – Água Profunda do Atlântico
SACCF – Frente Sul da Corrente
Norte
Circumpolar Antártica
NAO – Oscilação do Atlântico Norte
SAF – Frente Subantártica
NASA – Agência Espacial Norte-
SAMW – Água Modal Subantártica
Americana
SB – Limite Sul da Corrente Circumpolar
NPIW – Água Intermediária do Pacífico
Antártica
Norte
SL – Camada superficial do oceano Austral
(100–150 m)
xiii
SMMR – Scanning Multichannel
W
Microwave Radiometer
WDW – Água Profunda Cálida
SOSE – Southern Ocean State Estimate
Wed – Setor oceânico Mar de Weddell
SR2 – Linha de repetição SR2 do programa
WG – Giro de Weddell
WOCE
WOCE – World Ocean Circulation
SR3 – Linha de repetição SR3 do programa
Experiment
WOCE
WP – Setor oceânico Pacífico Oeste
SR4 – Linha de repetição SR4 do programa
WSBW – Água de Fundo do Mar de
WOCE
Weddell
SSM/I – Special Sensor
WSDW – Água Profunda do Mar de
Microwave/Imager
Weddell
SSM/IS – Special Sensor Microwave
Imager/Sounder
Demais Acrônimos e Símbolos
STF – Frente Subtropical
Θ – Potential temperature
U
S – Salinity
γn – Neutral Density
ULS – Upward Looking Sonar
xiv
RESUMO
O presente trabalho avaliou a capacidade do produto de reanálise ECCO2 em reproduzir
as propriedades hidrográficas e a variabilidade da Água de Fundo Antártica (AABW) no oceano
Austral. Foi utilizado um banco de dados observacionais de vinte anos (1992-2011) para
realizar comparações hidrográficas com os dados produzidos pela reanálise (1992-2011). Além
destes, quatro estudos de caso foram avaliados, nos quais dados de correntógrafos e estimativas
de transporte de volume da AABW reportados por trabalhos prévios foram comparados. As
principais feições oceanográficas do oceano Austral, assim como o formato característico do
diagrama de temperatura potencial–salinidade (θ–S) para cada um dos setores regionais foram
adequadamente representados pela reanálise. Entretanto, a abertura da uma polínia oceânica
contribuiu para uma representação irreal das propriedades hidrográficas do oceano Austral após
2004. Nossas análises focaram-se, portanto, no período identificado como sendo mais confiável
(1992–2004). De forma geral, a reanálise apresenta águas superficiais mais quentes, salinas e
densas do que as observações, possivelmente devido à ausência da Água de Plataforma de Gelo
e à superestimação da concentração de gelo marinho durante o inverno, que limita a perda de
calor pelos oceanos. Águas intermediárias são geralmente mais frias, doces e densas do que as
observações, enquanto águas profundas são mais quentes e menos densas. Tais diferenças na
reprodução das propriedades das águas profundas são, em parte, consequência da limitação da
reanálise na reprodução da variedade mais densa da AABW durante grande parte do período
avaliado, possivelmente relacionado à ausência da Água de Plataforma de Gelo e à resolução
vertical relativamente grosseira do modelo. Apesar das diferenças com relação aos valores
absolutos, o limite superior da AABW (γn ≥ 28,27 kgm3), assim como a área ocupada são bem
representadas nas seções de repetição do WOCE SR2 e SR4 nos períodos de comparação. Na
seção WOCE SR3, entretanto, as estimativas baseadas nos diferentes conjuntos de dados não
são tão coincidentes, e a espessura da camada da AABW é subestimada. Os estudos de caso
mostraram uma boa representação da variabilidade do transporte de volume e velocidade da
AABW na região de maior importância na exportação de águas densas (i. e., Mar de Weddell).
Uma exceção é o transporte de volume da AABW próximo ao Platô de Kerguelen, no qual a
batimetria acidentada, além da resolução relativamente grosseira do modelo, dificultou uma
representação adequada da variabilidade do transporte local pela reanálise. Apesar da boa
adequação entre a variabilidade observada e modelada, os valores absolutos de transporte de
volume e velocidade da AABW estimados pela reanálise são subestimados em todos os casos.
Ademais, a reanálise foi capaz de reproduzir o padrão geral de variabilidade e tendências das
propriedades hidrográficas da AABW reportados por estudos observacionais prévios. Portanto,
dados do ECCO2 entre os anos de 1992 e 2004 são considerados adequados para estudos da
circulação, hidrografia e variabilidade da AABW, ao passo que é necessária precaução no uso
dos dados do período final da simulação (2005-2011).
xv
ABSTRACT
We analyzed the ability of the reanalysis product ECCO2 in representing the
hydrographic properties and variability of Antarctic Bottom Water (AABW) in the Southern
Ocean. We used a twenty-year observational dataset to perform hydrographic comparisons with
reanalysis data at the same time period (1992-2011). In addition, we evaluated four case studies
based on current meter data and AABW volume transport estimates previously reported in the
literature. The main Southern Ocean oceanographic features, as well as the characteristic shape
of regional potential temperature–salinity (θ–S) diagrams are adequately represented by the
reanalysis. However, the opening of an oceanic polynya, clearly visible since 2005, contributed
to an unrealistic representation of Southern Ocean hydrographic properties mainly after 2004.
Our analyses are then focused on the period identified as more reliable (1992–2004). In general,
the reanalysis data show surface waters warmer, saltier, and denser than observations possibly
due to the Ice Shelf Water absence and also because of the overestimation of sea ice
concentration during austral winters that limits oceanic heat loss. Intermediate waters are
generally colder, fresher, and denser than observations, while deep waters are warmer and
lighter. These differences in deep waters properties are partly consequence of the reanalysis
inability in reproducing the densest AABW variety during most of the analyzed period and also
to the model relatively coarse vertical resolution. Despite differences in absolute values, the
upper AABW limit (γn ≥ 28.27 kg m-3) and the AABW occupied area are well represented in
the WOCE repeat sections SR2 and SR4 for the compared periods. In section WOCE SR3,
however, the estimates from the different dataset are not so coincident and the AABW layer
thickness is underrepresented. The case studies showed a good representation of the AABW
volume export and current velocity variability in the most important region of dense water
export (i.e. Weddell Sea). The exception is AABW volume transport near the Kerguelen
Plateau, in which the rugged local bathymetry, in addition to the relatively coarse model
resolution, hampered a fair representation of the transport variability by the reanalysis. Despite
the good variability agreement, absolute volume transport and velocity estimates are
underrepresented in all cases. Moreover, the reanalysis was capable of reproducing the general
variability pattern and trends of AABW hydrographic properties reported by previous studies.
Therefore, ECCO2 data from the 1992–2004 period was considered adequate for AABW
circulation and hydrographic studies regarding its variability, while attention is required in the
use of data from the latter period (2005–2011).
xvi
1.
INTRODUÇÃO
A atmosfera e o oceano apresentam um complexo padrão de acoplamento e circulação, o
qual determina grande parte da variabilidade climática em diversas escalas temporais, desde
horas até décadas. Por sua vez, o gelo marinho ao redor da Antártica é um dos responsáveis por
modular tal interação no oceano Austral1 e, portanto, é também um importante componente do
sistema climático global.
A Água de Fundo Antártica (AABW) cobre a maior parte do assoalho oceânico e preenche
as bacias mais profundas do oceano global, sendo responsável por ventilar 2 as camadas
profundas e de fundo. Os processos de produção e exportação desta água densa, principalmente
através de correntes de contorno oeste profundas, são elementos determinantes na variabilidade
da célula profunda da Circulação de Revolvimento Global (Talley, 2013; Fig. 1). Considerando
os principais oceanos do globo, as células de Circulação de Revolvimento Meridional são
compostas tanto pelo fluxo termohalino quanto pelos fluxos forçados pelo estresse do vento e
termos de ordem mais alta associados a este. Esta circulação é o principal mecanismo de
transporte meridional de massa, calor, sal, carbono e nutrientes ao redor do globo e, portanto,
constitui uma importante contribuição para regulação do clima global. A componente da
circulação dirigida pelos fluxos de calor e água doce na superfície e subsequente mistura no
interior dos oceanos é chamada de Circulação Termohalina, a qual se refere à forçante física do
processo, e não a um conceito observacional (e.g., Rahmstorf, 2006; Lumpkin & Speer, 2007).
O principal processo de formação da AABW ocorre localmente ao redor das margens do
continente Antártico pela mistura de águas intermediárias com águas densas de plataforma,
cujas temperaturas estão próximas ao ponto de congelamento superficial da água do mar. Para
que o processo de convecção profunda ocorra nestas margens, diversos fatores são necessários,
tais como: (i) um reservatório adequado para que as águas sejam modificadas (geralmente a
plataforma continental ou sob as plataformas de gelo flutuantes); (ii) uma fonte de água densa,
normalmente consequência da formação de gelo marinho no inverno; (iii) uma circulação local
que facilite a exportação dessas águas para fora da plataforma; (iv) a mistura adequada entre
massas de água diferentes, levando à formação de uma massa de água nitidamente distinta das
Neste estudo consideraremos o oceano Austral como a porção oceânica ao sul da latitude de 60°S.
Termo que se refere à injeção de águas, que recentemente tiveram contato com a atmosfera, em camadas mais
profundas do oceano.
1
1
2
suas fontes, e (v) condições batimétricas que permitam que a água atinja o fundo oceânico
(Killworth, 1983; Ivanov et al., 2004).
Figura 1: Visão esquemática da Circulação Global de Revolvimento da perspectiva do oceano Austral.
Os acrônimos referem-se às massas de água participantes e denotam: SAMW – Água Modal
Subantártica; AAIW – Água Intermediária Antártica; NPIW – Água Intermediária do Pacífico Norte; IDW
– Água Profunda do Índico; PDW – Água Profunda do Pacífico. NADW – Água Profunda do Atlântico
Norte e AABW – Água de Fundo Antártica. Figura retirada de Talley (2013).
Uma das principais características vinculadas ao processo de formação de águas densas de
fundo é a modificação das águas de plataforma. Esta pode ocorrer pelo resfriamento e aumento
da salinidade através da interação das águas de plataforma com a atmosfera e liberação da
salmoura (efeito brine) durante a produção de gelo marinho (e.g., Água de Plataforma de Alta
Salinidade – HSSW), e também através do resfriamento ao entrar em contato com as
plataformas de gelo permanentes (e.g., Água de Plataforma de Gelo – ISW). Eventualmente, há
a possibilidade de formação de água densa de fundo em regiões oceânicas através de convecção
2
profunda em oceano aberto, por exemplo, durante o evento da Polínia 3 de Weddell durante os
invernos de 1974–1976 (Gordon, 1977). Nesse processo há uma intensa perda de calor para
atmosfera, a qual diminui a estabilidade vertical e permite a convecção em regiões mais
profundas do que o usual (Killworth, 1983). A Figura 2 apresenta os principais mecanismos
envolvidos na formação de polínias costeiras e oceânicas. Para que a região da polínia se
mantenha livre de gelo em uma situação em que a temperatura do ar é menor do que o ponto de
congelamento da água superficial, é necessária a remoção física do gelo marinho (divergência
de gelo marinho) ou um input de calor suficiente dos fluxos oceânicos e insolação, ou a
combinação desses fatores. Se a divergência do gelo marinho é dominante, a superfície do
oceano está no ponto de congelamento e grande quantidade de gelo é formada. Porém, esse gelo
recentemente formado é rapidamente removido pelo processo físico, mantendo a superfície do
oceano livre. Há então um grande fluxo de calor sensível do oceano relativamente quente para
a atmosfera fria devido à liberação do calor latente na formação do gelo; portanto, polínias
formadas dessa forma são chamadas polínias de “calor latente”. Se o fluxo de calor é o processo
dominante, a superfície livre do oceano é mantida sem que haja congelamento devido ao
transporte de águas quentes para a superfície. Novamente, há um grande fluxo de calor sensível
do oceano para a atmosferea e portanto polínias formadas dessa forma são denominadas
polínias de “calor sensível” (Willians et al., 2007).
No oceano Austral, a formação de águas densas de fundo ocorre, principalmente, no
sudoeste e oeste do mar de Weddell, no mar de Ross, na Baía Prydz e nas proximidades da Terra
de Adelie (Fig. 3; Killworth, 1983; Gordon, 1998; Rintoul, 1998; Orsi et al., 1999; Yabuki et
al., 2006). Estima-se que 66% da AABW no oceano global é originada das variedades regionais
formadas no mar de Weddell, 25% no setor Australiano do oceano Austral e 7% no mar de Ross
(Rintoul, 1998). Recentemente, a contribuição do mar de Weddell foi diminuída devido à
quantidade significativa de águas de fundo recentemente ventiladas provenientes de regiões a
leste do mar de Weddell (Meredith et al., 2000). A Água de Fundo do Mar de Ross é derivada
da água de plataforma mais salina, localizada no oeste do mar de Ross, sendo a variedade da
AABW de maior salinidade (Jacobs et al., 1970, Orsi et al., 1999). A variedade mais densa da
AABW, a Água de Fundo do Mar de Weddell (WSBW), pode ser produzida através da mistura
da HSSW com a Água Profunda Cálida (WDW; i.e., variedade regional da Água Profunda
Qualquer área de águas abertas no meio da banquisa ou do gelo fixo, e que não tenha forma linear, i.e., não inclui
canal, passagem ou rachadura (Simões, 2004)
3
3
Circumpolar – CDW) e a Água de Inverno (Foster & Carmack, 1976), ou através da mistura da
ISW com WDW ou WDW modificada (Foldvik et al., 1985). Devido à alta densidade, a WSBW
fica restrita topograficamente à bacia de Weddell, enquanto a Água Profunda do Mar de Weddell
(WSDW), mais leve, é capaz de deixar essa região. A WSDW pode ser formada pela mistura
da WSBW com a CDW, e também diretamente, através de mistura ao longo da descida da pluma
de águas densas pelo talude (Orsi et al., 1993; Orsi et al., 1999; Meredith et al., 2000) - processo
dependente das propriedades das massas de água precursoras.
Figura 2: Esquema dos principais mecanismos e processos envolvidos na formação das polínias
costeiras e oceânicas. Figura retirada de Kerr (2010).
As características dominantes das variedades regionais da AABW dependem das
propriedades da água de plataforma local e também dos complexos processos físicos acoplados,
relacionados à formação de gelo marinho, abertura de polínias, derretimento basal de
plataformas de gelo e mistura com águas adjacentes (Gill, 1973; Carmack & Foster, 1975;
Foldvik et al., 1985; Orsi et al., 1999; Nicholls et al., 2009). A maior parte do gelo marinho da
Antártica apresenta forte ciclo sazonal, com variação de amplitude entre máximo de mínimo de
cobertura de 80% (Curry & Webster, 1999). Durante o verão, a água doce oriunda do
derretimento basal é fator importante na modificação da Água Superficial Antártica (AASW),
enquanto no inverno a salmoura liberada durante a formação do gelo marinho aumenta a
salinidade da água e contribui para a formação das águas densas. O estresse do vento, principal
fator atuante no controle da intensidade do Giro de Weddell (Gordon et al., 1981; Martinson &
Iannuzzi, 2003), pode afetar as propriedades das águas densas exportadas através da alteração
da baroclinicidade do giro (Julion et al., 2010).
4
Figura 3: Principais regiões de exportação de águas densas de fundo do oceano Austral. Água de
Fundo Antártica (AABW; verde) é gerada nas plataformas do mar de Weddell (1), Baía Prydz (2), Terra
de Adélie (3) e mar de Ross (4), onde afunda para maiores profundidades (setas roxas). Em rosa claro
há a indicação da Água Profunda da Corrente Circumpolar Antártica e a área rosa escuro indica águas
de fundo menos densas do que a Água de Fundo da Corrente Circumpolar Antártica. Linhas vermelhas
pontilhadas indicam os limites da Corrente Circumpolar Antártica. Figura retirada de Orsi (2010).
Diversos estudos têm reportado mudanças nas propriedades hidrográficas de águas–fonte4
da AABW, como a dessalinização 5 das águas densas das regiões da plataforma dos mares de
Weddell e Ross (e.g., Jacobs et al., 2002, 2010; Jacobs, 2004; Hellmer et al., 2011).
É importante ressaltar que, devido à não linearidade da equação do estado da água do mar
(Fofonoff, 1956), mudanças na salinidade em condições de baixas temperaturas possuem
grande efeito na densidade da parcela da massa de água e consequentemente na estratificação
Águas precursoras que descrevem as propriedades iniciais de uma massa de água, anteriormente a mistura para
a formação de uma nova massa de água. Água-tipo fonte são os valores de parâmetros que irão descrever as águasfonte nas regiões de formação de massas de água.
5
Processo de diminuição da salinidade da água do mar, conhecido na literatura como “freshening” (Kerr, 2010).
5
4
da coluna de água. Tendências de aquecimento de longo período foram observadas nas águas
intermediárias da Corrente Circumpolar Antártica (durante década de 1990; Gille, 2002) e na
WDW dentro do Giro de Weddell (1970s–1990s, Robertson et al., 2002). Por sua vez, as
propriedades da AABW recentemente formada também apresentaram mudanças ao longo dos
anos. A WSBW no centro do mar de Weddell e também nas proximidades do Meridiano de
Greenwich sofreu aquecimento (0,01°C ano-1 e 0,003°C ano-1, respectivamente) na segunda
metade da década de 1990 (Fahrbach et al., 2004). Um estudo mais amplo reportou a diminuição
da temperatura e salinidade (1984–1992) da WSDW e WSBW, seguidos pelo aquecimento e
aumento da salinidade das mesmas (1998–2008; Fahrbach et al., 2011). A dessalinização da
AABW foi também observada dentro dos setores Índico e Pacífico do oceano Austral (1995–
2005; Rintoul, 2007). Os processos de aquecimento e dessalinização ocorreram nas águas
abissais da bacia Antártico-Australiana (0,1 °C e –0,005) e também na Depressão Princesa
Elizabeth (0,05°C e –0,01) entre 1994/1995 e 2007 (Johnson et al., 2008). A contração da
camada da AABW foi reportada por Purkey & Johnson (2010) durante 1990s–2000s. Azaneu
et al. (2013) também estimaram a diminuição do volume dessa massa de água, associada ao
aquecimento e redução da densidade da mesma (1958–2011). Em concordância com esses
estudos, a contribuição da WSBW para a mistura na bacia de Weddell foi reduzida em ~20%
próximo ao Meridiano de Greenwich e à extremidade norte da Península Antártica (1980s–
1990s, Kerr et al., 2009).
Mudanças nas propriedades hidrográficas das águas densas podem ter importantes
consequências na circulação global. A redução da densidade das águas densas de plataforma,
por exemplo, pode dificultar a descida da pluma de água densa até o fundo do oceano (Carmack
& Killworth, 1978). Esse processo causaria um enfraquecimento na produção da AABW e,
consequentemente, da célula profunda da Circulação de Revolvimento Meridional (Stouffer et
al., 2007) o que, por sua vez, teria um impacto na circulação oceânica global, nos ecossistemas
marinhos, no nível do mar, no armazenamento de CO2 e, em última instância, no clima global
(e.g., Rahmstorf, 2006).
Apesar das possíveis consequências globais dessas mudanças de longo período, um melhor
entendimento da relação entre esses processos, além dos mecanismos físicos atuantes nos
mesmos, é dificultado pela amostragem limitada e enviesada no oceano Austral. Este oceano
constitui-se uma região de difícil acesso durante o inverno austral devido à ampla extensão de
6
gelo marinho, levando a maioria das amostragens sejam realizadas durante o verão austral.
Amostragens de regiões importantes, como a plataforma continental, são ainda mais limitadas.
Neste sentido, produtos de modelagem numérica com assimilação de dados oceânicos
constituem uma ferramenta potencialmente importante para preencher a lacuna de informações
nos dados observacionais tanto espaciais quanto temporais, provendo uma visão mais sinótica
e holística dos principais processos atuantes nas mudanças observadas. Neste contexto, a
reanálise é uma forma de assimilação de dados por modelos oceânicos na qual a melhor
estimativa de um campo, ao longo de um período, é reconstruída usando dados de todo o
período em conjunto com equações físicas governantes, provendo uma melhor estimativa da
realidade a qualquer instante (Cushman-Roisin & Beckers, 2005).
No entanto, os produtos de reanálise devem ser cuidadosamente avaliados no tocante à sua
capacidade e consistência na representação não apenas da estrutura e propriedades
hidrográficas, mas também na variabilidade das mesmas. Isto é especialmente válido para o
oceano Austral, onde a disponibilidade de dados observacionais é esparsa tanto no tempo
quanto no espaço. É importante ressaltar que dados observacionais de boa qualidade são
fundamentais na validação dos produtos de reanálise, assim como na definição das
parametrizações de diversos processos não resolvidos pelos modelos oceânicos, geralmente
relacionados ao sistema acoplado oceano/atmosfera/criosfera.
Dessa forma, este trabalho avalia a representação das propriedades hidrográficas e
variabilidade da AABW no oceano Austral pelo produto de reanálise Estimating the Circulation
and Climate of the Ocean – Phase II (ECCO2) em comparação a dados observacionais. Durante
a última década, diversos produtos globais de assimilação de dados oceânicos foram
desenvolvidos baseados na síntese de dados observados através da física descrita por modelos
de circulação oceânica global (e.g., Lee et al., 2010). As estimativas oriundas do ECCO2 são
consideradas realísticas e dinamicamente consistentes, pois são geradas a partir da rodada livre
do modelo usando parâmetros de controle otimizados (Menemenlis et al., 2008).
1.1.
Objetivos
Para que possamos entender as mudanças climáticas e sua relação com as alterações na
7
circulação oceânica global, é necessária uma melhor compreensão de importantes aspectos da
circulação do oceano Austral. A produção e exportação da AABW é um importante componente
do sistema climático global e, portanto, sua adequada representação por modelos de circulação
e reanálises oceânicas é essencial na compreensão das mudanças de longo período reportadas
nos oceanos.
Objetivo Geral
Avaliar a qualidade da representação da AABW pelo produto de reanálise ECCO2 no
oceano Austral.
Objetivos Específicos
(i) Investigar se as propriedades hidrográficas médias da camada da AABW no oceano
Austral são adequadamente reproduzidas pela reanálise;
(ii) Avaliar a representação da estrutura da coluna de água com foco na AABW;
(iii) Comparar estimativas de transporte e velocidade na camada da AABW com trabalhos
pretéritos a fim de avaliar sua representação;
(iv) Investigar a variabilidade intra e interanual das estimativas de velocidade e transporte
da AABW, assim como a variabilidade decadal das propriedades hidrográficas dessa
massa de água;
1.2.
Região de Estudo
Hidrografia
O oceano Austral é normalmente definido como a porção oceânica limitada ao sul pelo
continente Antártico e ao norte pela Convergência Subtropical (~40°S, e.g., Tomczak &
Godfrey, 1994; Fig. 4). Esta delimitação está relacionada não apenas à questão dinâmica
(intimamente associada ao limite sul da Convergência Subtropical), mas também com claras
diferenças do regime hidrográfico. No oceano Austral as diferenças de temperatura das águas
superficiais e aquelas do fundo oceânico geralmente não excedem 5°C, o que é um gradiente
8
muito pequeno se comparado à zona intertropical. Como a variação da densidade ao longo da
profundidade não é tão grande e a força do gradiente de pressão é distribuída de forma mais
gradual ao longo da coluna de água, as correntes forçadas pelo vento não ficam restritas à
camada superficial, mas podem se estender até maiores profundidades (Tomczak & Godfrey,
1994). Um exemplo seria o grande transporte de massa da Corrente Circumpolar Antártica
(ACC), sendo esta a principal feição oceanográfica de larga escala do oceano Austral. A ACC
é delimitada por diferentes frentes circumpolares, dentre as mais importantes a Frente
Subantártica e a Frente Polar. Fluindo irrestritamente para leste, a ACC contorna o continente
Antártico e isola as regiões de águas superficiais relativamente frias das águas relativamente
quentes de médias e baixas latitudes. A ACC conecta os oceanos Atlântico, Pacífico e Índico,
permitindo a redistribuição de calor ao longo de todo o globo.
Outra importante corrente presente no oceano Austral é a Corrente Costeira Antártica
(ACoC), que flui para oeste contornando as margens continentais Antárticas. Juntamente a esse
sistema de circulação circumpolar, há giros ciclônicos regionais (i.e., sentido horário), tais como
o Giro de Weddell e o Giro de Ross (Fig. 5). Os limites dessas feições regionais são, ao sul a
ACoC movendo-se para oeste e ao norte a ACC movendo-se para leste (Summerhayes, 2009).
O sistema de correntes costeiras ao redor da Antártica é controlado pela interação de diversos
fatores, tais como: o fluxo da ACC em águas profundas ao norte, a batimetria da região costeira,
a influência da atmosfera (e.g., ventos locais), e a grande variação sazonal do fluxo de calor na
superfície.
Ao norte do talude continental, a direção predominante do vento médio e o seu estresse no
oceano é leste. Isso implica que o transporte na camada superficial de Ekman seja para o norte.
Devido à conservação da massa, a coluna de água abaixo da camada de Ekman move-se em
direção a sul, carregando águas mais profundas para a plataforma continental. Estas são
relativamente mais salinas e mais quentes (i.e., CDW), com baixo teor de oxigênio dissolvido
e ricas em nutrientes inorgânicos dissolvidos em comparação com o ambiente costeiro Antártico
(Baines, 2007). A Água Profunda Circumpolar Modificada (MCDW) é a mistura das Águas de
Plataforma de Baixa Salinidade (LSSW) e a CDW, sendo mais fria e salina do que a CDW. Um
dos processos cruciais na formação da AABW é a mistura entre a MCDW e a água salina de
plataforma, a qual foi afetada pelo resfriamento/congelamento e é geralmente mais densa do
que a CDW (Foster & Carmack, 1976).
9
Figura 4: Distribuição Circumpolar da Frente Subtropical (STF), Frente Subantártica (SAF), Frente Polar
(PF), Frente Sul da Corrente Circumpolar Antártica (SACCF) e Limite Sul da Corrente Circumpolar
Antártica (SB). Retirado de Roquet et al. (2009) e adaptado de Orsi et al. (1995).
Topografia
A plataforma continental no oceano Austral é mais profunda (c. 400-600 m) do que as dos
demais oceanos, nos quais normalmente atinge profundidades menores do que 100 m. Em
diversos locais a plataforma é mais profunda próximo à costa, com elevações de cerca de 450
m de profundidade no seu limite externo, a quebra da plataforma (Baines, 2007). A topografia
de fundo do oceano Austral é marcada pela presença de três grandes bacias, com profundidades
maiores do que 4000 m (Fig. 5). As planícies abissais de Amundsen, Bellingshausen e
Mornington, também chamadas de bacia Pacífico-Antártica, estendem-se para leste do mar de
Ross em direção à América do Sul. A bacia Antártico-Australiana, localizada no setor Índico do
oceano Austral, estende-se para oeste a partir da longitude da Tasmânia até o platô de
Kerguelen. As planícies abissais de Enderby e Weddell, também conhecidas como bacia
Atlântico-Índica, estão localizadas entre o platô de Kerguelen e o mar de Weddell (Tomczak &
Godfrey, 1994). As camadas abissais da bacia Antártico-Australiana são supridas por duas
10
fontes primárias de águas de fundo, uma variedade menos salina formada ao longo da costa de
Adélie (144°E) e uma variedade mais salina produzida no mar de Ross (Rintoul, 1998). No
setor do mar de Weddell, o Giro de Weddell é responsável por advectar água circumpolar
relativamente mais quente e salgada (i.e., WDW) para sul, em direção ao continente, e exportar
para norte águas menos salinas e mais densas, como a WSDW e a WSBW.
Gelo Marinho
O gelo marinho é um importante fator na regulação do clima, pois o rejeito salino (oriundo
do seu processo de formação; efeito brine) e seu derretimento modificam a salinidade das águas
superficiais do oceano Austral, mudando sua densidade e interferindo na circulação
termohalina. Além disso, o gelo marinho isola o oceano da atmosfera e inibe a troca de calor,
momentum, gases e umidade. O alto albedo do gelo significa que este apresenta alta reflexão
da radiação solar em relação à radiação incidente, um processo que atua como um feedback na
amplificação das mudanças climáticas (Hodgson, 2009). Trabalhos realizados através de dados
históricos de baleeiros (e.g., de la Mare, 1997) reportaram o declínio no gelo marinho Antártico
no verão entre meados de 1950 e 1970. A partir da década de 70, o estudo da extensão e
concentração de gelo marinho foi feito com maior acurácia através da utilização de dados de
satélite, o que possibilita a identificação de tendências para ambas. Zwally et al. (2002) sugerem
que não há mudanças significativas para o gelo marinho, enquanto Parkinson (2004) mostra
tendências de redução na extensão do gelo na região da Península Antártica, a qual vem
sofrendo aquecimento atmosférico mais evidente (Meredith & King, 2005). Recentemente,
Parkinson & Cavalieri (2012) utilizaram dados de extensão e área de gelo marinho derivados
de radares passivos de micro-ondas entre 1979 e 2010, e identificaram uma tendência geral de
aumento da extensão do gelo marinho na Antártica (i.e., 17100 ± 2300 km2 year-1). Em todo o
oceano Austral, o setor referente à região do mar de Bellingshausen & Amundsen foi o único
que apresentou tendência significativa de decréscimo da cobertura do gelo marinho.
11
Figura 5: Distribuição geográfica das estações oceanográficas (pontos azuis) que compõem o conjunto
de dados observacionais entre os anos de 1992–2011 utilizado no trabalho. A posição dos fundeios do
trabalho de Klatt et al. (2005) (M233 e M229) e também do trabalho de Gordon et al. (2010) (M2 e M3)
estão indicados pelos quadrados amarelos. Seções nas quais o transporte de volume foi determinado
(Seções I – SI, Seção II – SII, Seção III – SIII e Seção IV – SIV) estão indicadas pelas linhas verdes
tracejadas. Linhas vermelhas indicam as seções hidrográficas de repetição do WOCE usadas no estudo
(período de amostragem estão indicadas na tabela 1.). Linhas brancas tracejadas indicam a divisão do
oceano Austral em setores oceânicos como definido por Cavalieri e Parkinson (2008). B&A = Setor
Mares de Bellingshausen e Amundsen; PA = Planície Abissal, PET = Depressão Princesa Elizabeth e
P. Gelo = Plataforma de Gelo.
12
1.3.
Origem do produto de reanálise ECCO2
O projeto Estimating the Circulation and Climate of the Ocean (ECCO) foi estabelecido
em 1998 como parte do World Ocean Circulation Experiment (WOCE), tendo como objetivo a
combinação de um modelo de circulação geral com dados observacionais diversificados. O
projeto visa produzir uma representação quantitativa da evolução temporal do estado do oceano
(Menemenlis et al., 2008), com foco nas mudanças climáticas decadais e de longo período
(Wunsch, 2009). Para tal, as estimativas produzidas pelo ECCO são fisicamente consistentes,
mais especificamente, não apresentam descontinuidades no momento de incorporação dos
dados observados. A primeira geração de produtos ECCO já foi utilizada para diversas
aplicações científicas, como por exemplo, a estimativa da evolução da circulação oceânica
global entre 1992–2002 obtida por Kohl & Cornuelle (2007). Porém, a resolução espacial
grosseira e a ausência do oceano Ártico e do gelo marinho nessa geração de produtos limita a
capacidade de representação realística dos oceanos.
Para melhorar essas deficiências, foi estabelecido o ECCO Phase II (ECCO2), o qual
procura mostrar a viabilidade da produção de estimativas globais que incluam gelo marinho em
uma resolução que permita vórtices oceânicos. A primeira solução produzida pelo ECCO2 foi
obtida para o período de 1992–2007 com o objetivo principal de reduzir as discrepâncias da
deriva do modelo com relação ao dado observado, levando a uma considerável otimização dos
resultados. Apesar disso, os produtos ainda apresentam certas limitações, de forma que o projeto
ainda está em curso e diversos testes têm sido realizados ao longo das versões produzidas.
Diversas aplicações científicas incluem o impacto de vórtices de mesoescala na
variabilidade e circulação oceânica de larga escala, como Fu (2006), que usou a correlação entre
mapas sucessivos de altura dinâmica para estimar as características da propagação de vórtices
nos oceanos. De forma geral, o ECCO2 apresentou uma boa concordância entre as simulações
e as observações altimétricas, mostrando sua habilidade em reproduzir realisticamente a
propagação de vórtices oceânicos.
Alguns trabalhos são também focados nos estudos dos oceanos polares. Condron et al.
(2009) estudaram a resposta do balanço de água doce no oceano Ártico a variações extremas
da Oscilação do Atlântico Norte (NAO). A formação da haloclina superficial no Ártico foi
estudada por Nguyen et al. (2009). Rignot et al. (2012) utilizaram-se de uma configuração
regional do ECCO2 para avaliar o padrão de espalhamento de águas quentes de origem
13
subtropical ao redor da Groenlândia entre 1992–2009. Volkov et al. (2010) usaram os dados do
ECCO2 para estimar e avaliar os mecanismos do transporte meridional de calor no oceano
Austral entre 1992–2002. Mazloff et al. (2010) mostraram a viabilidade da produção de uma
estimativa de alta resolução baseada no método de multiplicadores de Lagrange (adjointmethod) em escalas regionais, particularmente para oceano Austral. O produto gerado a partir
do ECCO2, Southern Ocean State Estimate (SOSE), apresenta uma resolução de
1
6
graus e
cobre o período de 2005–2006. Recentemente, Sebille et al. (2013) utilizaram esse produto de
alta resolução para avaliar a trajetória de diferentes variedades da AABW no processo de
exportação, assim como a conectividade entre as regiões de formação dessa massa de água no
oceano Austral e as bacias subtropicais.
Diversos trabalhos têm utilizado versões regionais do ECCO2, muitas vezes modificadas
para a inserção de plataformas de gelo, visando a avaliação dos processos na interface entre os
oceanos e a borda do gelo (Heibach et al., 2012.; Schodlok et al., 2012; Xu et al., 2012).
Atualmente, os esforços estão focados na otimização do produto global através do uso dos
multiplicadores lagrangeanos, assim como no SOSE, o qual permite a utilização de um número
muito maior de variáveis–controle no ajustamento do modelo. Apesar do produto SOSE ser
específico para o oceano Austral, neste estudo utilizou-se a versão global que, embora apresente
uma menor resolução espacial, abrange um período temporal maior (1992–2011), necessário
para a avaliação da variabilidade das propriedades da AABW.
2.
MATERIAL E MÉTODOS
2.1.
Produto de Reanálise ECCO2
O produto de reanálise ECCO2 é gerado através da compilação de dados obtidos in situ e
também remotamente, assimilados pelo modelo de circulação geral do Massachusetts Institute
of Technology (MITgcm; Marshall et al., 1997). A configuração do modelo para essa solução
apresenta uma grade cúbica-esférica (Fig. 6), com resolução espacial média de 18 km e 50
níveis verticais, cuja espessura varia de 10 m na superfície a aproximadamente 450 m na
profundidade de 6150 m. A projeção cúbica-esférica provê um espaçamento relativamente
constante ao longo de todo o domínio e evita singularidades nas regiões polares (Adcroft et al.,
2004). A resolução da grade não é capaz de resolver, mas permite vórtices oceânicos no oceano
14
Austral. A transferência de propriedades por vórtices oceânicos, convecção e mistura são
parametrizados. O modelo é integrado a partir de uma configuração de conservação de volume
usando a discretização de volume finitos em um sistema de grade tipo C de Arakawa (Arakawa
& Lamb, 1977) para as variáveis prognósticas. A topografia do modelo é oriunda do conjunto
de dados de Smith & Sandwell (1997) e do General Bathymetric Charts of the Oceans
(GEBCO), com resolução de minuto de grau (Menemenlis et al., 2008).
O modelo oceânico é acoplado a um modelo de gelo marinho, que determina a espessura e
a concentração do gelo marinho, além de cobertura de neve (Zhang et al., 1998), o que permite
que o mesmo seja condicionado por dados satelitais das regiões polares.
Este produto requer a realização de diversos experimentos computacionais, que são
rodadas livres irrestritas. Esses experimentos são utilizados para ajustar os parâmetros controle
do modelo, as forçantes e as condições iniciais. O modelo é então rodado novamente utilizando
os parâmetros ajustados, livre de qualquer condicionamento, como qualquer modelo comum
(Volkov, 2010).
A função de Green é utilizada para ajustar os parâmetros controle, os quais incluem
temperatura e salinidade iniciais, condições limite de superfície atmosférica, difusividade
vertical, números de Richardson, coeficientes de arrasto gelo-oceano e ar-gelo, albedo, arrasto
do fundo e viscosidade vertical (Menemenlis et al., 2008; Marshall, 2009). Por sua vez, os dados
assimilados incluem anomalia do nível do mar a partir de altimetria de satélite, nível do mar
médio de Maximenko & Niiler (2005), temperatura superficial do mar, perfis de temperatura e
salinidade de diversas origens (e.g., WOCE, TAO, ARGO, XBT, etc.), concentração de gelo
marinho a partir de satélite de micro-ondas passivo, movimento do gelo a partir de radiômetros,
QuikSCAT e RADARSAT Geophysical Processing System (RGPS) (Menemenlis et al., 2008).
Nesse trabalho utilizou-se a solução denominada “cube 92”6 (corresponde à versão), com
grade regular de 0,25 de grau. As versões disponibilizadas anteriormente utilizavam um
conjunto de dados como forçante superficial, sendo o principal a reanálise ERA40 (produzida
pelo European Centre for Medium-Range Weather Forecasts – ECMWF). Diferentemente
destas, a solução “cube 92” se baseia no produto de reanálise da Japan Meteorological Agency
and Central Research Institute of Electric Power Industry (JRA-25; Onogi et al., 2007). Na
Os dados referentes a essa versão podem ser obtidos no seguinte endereço eletrônico:
http://ecco2.jpl.nasa.gov/products/
15
6
elaboração da reanálise JRA-25 houve atenção específica para o aperfeiçoamento da
representação da precipitação global, de forma que esta encontra-se melhor representada neste
produto do que na reanálise ERA-40 (Rood & Bosilovich, 2010). Chaudhuri et al. (2013)
compararam quatro produtos de reanálise atmosférica (dentre eles produtos assimilados pelo
ECCO2) e mostraram que o mesmos são comparáveis, de forma geral, devido à similaridade
nas premissas físicas assumidas e na assimilação de observações comuns. Porém, segundo os
autores, nenhum produto foi capaz de produzir a melhor representação em todos os parâmetros
avaliados.
Os dados de reanálise utilizados englobam o período de 1992–2011 e abrangem a área
geográfica ao sul de 60°S. Os parâmetros avaliados são os campos mensais de temperatura
potencial (θ), salinidade (S) e as componentes zonal (u) e meridional (v) da velocidade. Além
destes, dados diários de tensão de cisalhamento do vento, da espessura e porcentagem da área
coberta por gelo marinho foram também avaliados. O parâmetro densidade neutra (γn; Jackett
& McDougall, 1997) foi determinado a partir dos dados hidrográficos e usado na definição das
massas de água.
Figura 6: Exemplo mostrando a configuração cúbico-esférica do modelo. Nesta figura é mostrada a
velocidade de corrente próximo à superfície (15 m) simulada em uma integração sem restrições. Figura
retirada de Menemenlis et al. (2008).
16
2.2.
Dados Observacionais
2.2.1.
Banco de dados hidrográficos
O banco de dados utilizado nesse trabalho é composto por: (1) dados de garrafa,
perfiladores e medidores de condutividade, temperatura e pressão (CTD) oriundos do World
Ocean Database 2009, 1958–2011 (WOD09, Boyer et al., 2009); (2) dados de CTD obtidos
pelo Alfred Wegener Institute, 2003–2010; e (3) dados de CTD do Grupo de Oceanografia de
Altas Latitudes (GOAL), 2003–2005 (e.g., Garcia & Mata, 2005) e 2008–2010 (e.g., Mendes
et al., 2012; Azaneu et al., 2012; Azaneu et al., 2013). O conjunto destes bancos de dados
engloba a região ao sul de 60°S durante o período de 1958–2011 (Fig. 5).
Três seções de repetição do WOCE (SR4, SR3 e SR2; Fig. 5) foram selecionadas para a
avaliação da representação da coluna de água como um todo. A porção oeste da seção WOCE
SR4 atravessa a principal rota de exportação das águas densas produzidas no oceano Austral
(Naveira Garabato et al., 2002), enquanto a seção WOCE SR2 é referente à recirculação das
variedades da AABW no mar de Weddell. A seção SR3 está localizada na Bacia AntárticoAustraliana e atravessa o fluxo para oeste da AABW originário das suas principais fontes
regionais (Mar de Ross, região da Terra de Adéle e de George V; Rintoul, 1998; Shimada et al.,
2012). Ambas as seções WOCE SR3 e SR2 foram limitadas à região abaixo da latitude de 60°S.
Os meses correspondentes ao período de amostragem dessas seções estão indicados na Tabela
1. Estas ocupações específicas foram escolhidas porque coincidem com o período de dados
disponibilizados pelo ECCO2 e também porque proporcionam a amostragem mais completa e
sinótica possível das seções. Em alguns casos, a amostragem da seção foi realizada ao longo de
dois meses consecutivos e, portanto, foram considerados como uma única ocupação (Fig. 5).
Em quatro estudos de caso, dados de velocidade de corrente usados em trabalhos anteriores
foram comparados com o produto da reanálise ECCO2. Os dados utilizados são dos fundeios
M2 e M3 no interior do mar de Weddell (Fig. 5; Gordon et al., 2010) e M233 e M229 ao longo
do Meridiano de Greenwich (Fig. 5; Klatt et al., 2005). Foram também usadas séries temporais
de velocidade e transporte da AABW perpendiculares às seções hidrográficas na porção
noroeste do mar de Weddell (dos trabalhos de Fahrbach et al. (2001) e Kerr et al. (2012a); Seção
II -Fig. 5) e a leste do Platô de Kerguelen (do trabalho de Fukamachi et al., 2010); Seção I Fig. 5).
17
Tabela 2: Períodos correspondentes às amostragens das seções históricas do WOCE
utilizadas.
Mês/Ano amostrados
Seções Históricas do WOCE
SR4
SR3
SR2
11/1992
03/1993
06/1992
12/1992 – 01/1993
01/1994
04/1996
04/1996 – 05/1996
03/1996
04/1998 – 005/1998
04/1998
11/2001 – 12/2001
03/1999
02/2005 – 03/2005
01/2002 – 02/2002
12/2000
03/2008
02/2003 – 03/2003
12/2002
12/2010 – 01/2011
02/2005
02/2008 – 03/2008
12/2010
2.2.2.
Dados de gelo marinho
Os dados mensais de concentração de gelo marinho do National Snow and Ice Data Center
(NSIDC; Cavalieri et al., 1996)7 utilizados nesse trabalho baseiam-se nas medidas de
temperatura de brilho derivadas de diversos sensores de micro-ondas passivos (Nimbus-7
Scanning Multichannel Microwave Radiometer – SMMR, do Defense Meteorological Satellite
Program – DMSP, pelos sensores F8, -F11 e -F13 do Special Sensor Microwave/Imager –
SSM/I, e pelo sensor F17 do Special Sensor Microwave Imager/Sounder – SSM/IS). Os dados
são obtidos através do algoritmo de processamento “NASA Team algorithm”8, desenvolvido
pelo Oceans and Ice Branch da Agência Espacial Norte-Americana (NASA). Os valores de
concentração de gelo marinho se referem à porcentagem da área do pixel (25 km x 25 km)
coberta por gelo marinho, e cobrem o período de Outubro de 1978 a Dezembro de 2010. No
entanto, neste trabalho usamos apenas o período referente à disponibilidade dos dados de
reanálise (i.e., 1992–2010).
7
8
Endereço eletrônico do Banco de dados NSIDC: http://nsidc.org/data/.
Para mais informações sobre o algoritmo NASA Team: http://nsidc.org/data/docs/daac/nasateam/index.html .
18
Séries temporais mensais de cobertura de gelo marinho foram determinadas a partir da
média da porcentagem dos pixels no oceano Austral. Antes da construção da série temporal para
a região de estudo, foi realizado um pré-tratamento desses dados. Pixels com menos do que
15%9 de área coberta foram considerados sem gelo marinho, e pixels que apresentaram ausência
de gelo marinho durante todo o período não foram considerados na média espacial.
2.3.
Metodologia
2.3.1.
Definição da Água de Fundo Antártica
Este trabalho é focado na representação da AABW, definida aqui como a camada profunda
do oceano Austral mais densa do que γn=28,27 kg m-3. Águas densas de plataforma foram
delimitadas pela linha batimétrica de 1300 m e não são consideradas na maioria das análises.
Essa definição baseada nas superfícies de densidade neutra inclui todas as variedades da AABW
produzidas regionalmente ao redor das margens continentais do oceano Austral (e.g.,
Whitworth et al., 1998) e exportadas para os oceanos globais (como descrito por Orsi et al.,
1999). Esta mesma definição da AABW foi recentemente aplicada na avaliação da produção e
exportação da AABW através de um modelo oceânico global (Kerr et al., 2012a) e também na
análise observacional da variabilidade hidrográfica das massas de água densas do oceano
Austral (Azaneu et al., 2013).
2.3.2.
Métodos para a comparação de dados observados com o produto de reanálise
Climatologia de estratos da coluna de água
Três estratos da coluna de água foram selecionados para avaliação da representatividade
das médias climatológicas para o período 1992–2011. As superfícies escolhidas correspondem
à camada superficial (SL), intermediária (IL) e de fundo (BL), sendo resultantes da média das
profundidades da reanálise entre 100–150 m, 409–634 m e 3000 m–fundo oceânico,
respectivamente. A média dos dados observacionais também foi calculada para esses estratos e,
para possibilitar a direta comparação entre os diferentes bancos de dados, a média espacial foi
calculada para ambos os bancos de dados em uma grade com resolução de 1ºx1°. Essas
9
http://nsidc.org/data/nsidc-0051.html
19
estimativas foram as únicas que consideraram todos os meses do ano. As demais estimativas
apresentadas foram baseadas apenas nos meses referentes ao verão austral (definido neste
trabalho como o período de Novembro a Março), para evitar um possível viés dos resultados
devido à falta de amostragens durante os demais meses do ano. A média temporal das
propriedades hidrográficas nos estratos (SL, IL e BL) foi determinada considerando-se todo o
período de dados disponível (1958–2011) e apenas o período referente aos dados do ECCO2
(1992–2011). A média dos dados observacionais e de reanálise apresentaram alta correlação (r
≥ 0,8) em ambos os períodos, para todos os estratos e propriedades hidrográficas. Decidiu-se,
então, seguir as análises usando o conjunto de dados observados restrito aos anos entre 1992 e
2011, ao invés de todo o período disponível (1958–2011). Essa escolha deve-se à variabilidade
das propriedades hidrográficas nos últimos cinquenta anos, a qual poderia levar a um possível
viés nas comparações diretas entre dados modelados e observados.
Diagrama de Taylor
Com o objetivo de quantificar o desempenho da reanálise na reprodução das propriedades
hidrográficas apresentada pelos dados hidrográficos, a similaridade entre os campos médios foi
caracterizada em termos de parâmetros estatísticos. Considerando as diferenças regionais no
oceano Austral em termos de propriedades hidrográficas e processos atuantes, a área de estudo
foi dividida em cinco setores hidrográficos de acordo com a definição proposta em Cavalieri &
Parkinson (2008), sendo estes: Setor Mar de Bellingshausen e Amundsen (B&A), Setor Mar de
Ross, Setor Oceano Pacífico Oeste, Setor Oceano Índico, e Setor Mar de Weddell (Fig. 5). Em
cada setor, os coeficientes de correlação, a diferença centrada do erro médio quadrático
(CRMSD) e o desvio padrão foram computados considerando os campos médios dos estratos
dos dois bancos de dados, para cada propriedade hidrográfica (θ, S e γn). As equações para
obtenção das variáveis estatísticas podem ser encontradas no trabalho de Taylor (2001). Tais
parâmetros são sumarizados no chamado diagrama de Taylor (Taylor, 2001), no qual os dados
observados são considerados como referência. Para cada campo médio avaliado, o CRMSD e
os desvios-padrão de ambos os bancos de dados são normalizados pelo desvio padrão do campo
de referência correspondente. Dessa forma, os parâmetros estatísticos dos diferentes estratos e
propriedades hidrográficas se tornam adimensionais e, portanto, podem ser apresentados e
avaliados conjuntamente. Os campos médios da reanálise que melhor se adéquam às
20
observações estão mais perto do ponto de referência. Esses campos apresentarão baixo CRMSD
e alta correlação com o campo observado. Quanto mais próximo for o desvio-padrão da
reanálise do valor apresentado pelo dado in situ (nesse caso o desvio-padrão do campo
observado terá o valor unitário visto que o mesmo foi previamente normalizado), melhor será
a representação dos padrões espaciais.
Seções hidrográficas
A avaliação da representação da estrutura da coluna de água foi realizada a partir da
comparação das propriedades hidrográficas dos diferentes conjuntos de dados ao longo das três
seções de repetição do WOCE SR4, SR2 e SR3. A partir dos dados mensais do ECCO2
correspondentes às ocupações das seções, foram selecionados os pontos mais próximos às
posições das estações amostradas em cada seção. Os bancos de dados modelados e observados
apresentam diferentes resoluções verticais, além da mudança da posição das estações medidas
entre cada ocupação. Dessa forma, para que pudesse ser feita a comparação dos dados, foi
determinada a média de ambos os bancos de dados para uma grade regular e só então calculadas
as médias temporais. A resolução vertical do grid segue os níveis de profundidade da reanálise,
enquanto horizontalmente a grade apresenta espaçamento de 0,5° de latitude (1° de longitude)
para SR3 e SR2 (SR4).
Com o objetivo de avaliar a variabilidade da AABW ao longo das ocupações, foi
determinada a área ocupada pela AABW, assim como a densidade média da camada. Cálculos
similares foram feitos por Fahrbach et al. (2004) e Renner et al. (2009) no mar de Weddell. Em
algumas ocupações as seções não foram amostradas em toda a sua extensão (SR4: Novembro–
1992 e Abril–1998; SR2: Março–1999; SR3: Março–1996). Nestes casos, os parâmetros médios
não podem ser diretamente comparados aos resultados obtidos para as demais ocupações, visto
que estão possivelmente enviesados pelas diferenças hidrográficas ao longo da seção.
Da mesma forma, para que as estimativas obtidas através dos dados do ECCO2 pudessem
ser diretamente comparáveis às observações, restringiu-se os dados de reanálise à existência de
dados observacionais na grade média. Os mesmos cálculos foram realizados considerando a
ampla disponibilidade da reanálise, em termos temporais e espaciais.
21
Velocidade e transporte de volume da AABW
A habilidade do ECCO2 em representar a velocidade e transporte de volume das águas
densas é avaliado em estudos de caso baseados em resultados e dados apresentados
anteriormente por outros autores (e.g., Fahrbach et al. 2001; Klatt et al., 2005; Gordon et al.,
2010; Fukamachi et al., 2010; Kerr et al., 2012a). Em todos os casos, mesmo quando foram
utilizados os dados originais destes trabalhos, procurou-se seguir o mais próximo possível a
metodologia definida nos mesmos para dar mais robustez às comparações entre os conjuntos
de dados.
Foram selecionados os pontos do ECCO2 mais próximos à linha de oito correntógrafos
fundeados a leste do platô de Kerguelen (Janeiro/2003 a Janeiro/2005; Fukamachi et al. (2010);
Seção I - Fig. 5). Seguindo o trabalho de Fukamachi et al. (2010), os dados de reanálise foram
interpolados verticalmente, a partir da profundidade de 900 m até o fundo, para uma resolução
de 10 m. As componentes zonal e meridional da velocidade foram rotacionadas de acordo com
a orientação da seção. A componente perpendicular à seção foi utilizada o para cálculo do
transporte de volume da AABW, integrado desde o ponto mais ao sudoeste da seção até o ponto
de inversão do sentido do transporte de noroeste para sudoeste. A AABW é definida no trabalho
de Fukamachi et al. (2010) como sendo o estrato profundo da coluna de água com temperaturas
menores do que 0°C. Entretanto, essa isoterma é ausente nessa seção durante o período
avaliado, então foi mantida a definição dessa massa de água densa utilizada ao longo do trabalho
(i.e., γn ≥ 28,27 kg m-3).
Os fundeios oceanográficos M2 e M3 foram lançados em 1999 no talude continental do
platô das Orcadas do Sul, equipados com dois correntógrafos cada (dados disponíveis entre
2000–2007), um a ~15 m e outro a 500 m do fundo (M2: 62,63° S; 43,25° W; M3: 63,53° S;
41,78° W; Fig. 5). Mais detalhes sobre os dados podem ser encontrados em Gordon et al. (2010).
Foram selecionados os pontos da grade do ECCO2 mais próximos às posições dos fundeios,
onde as componentes zonal e meridional da velocidade, temperatura, salinidade e densidade
foram extraídas para as profundidades correspondentes ao correntógrafo de fundo presente em
M2 (~3100 m) e M3 (~4580 m).
Um conjunto de fundeios ao longo do Meridiano de Greenwich (entre 57° S e 69,5° S)
coletaram observações de 1996–2000 (Klatt et al., 2005). A esse conjunto de dados foram
adicionadas medições obtidas nas mesmas posições entre 2001 e 2008, e apresentadas por
22
Fahrbach et al. (2011). A componente zonal da velocidade foi extraída para a posição dos
fundeios M229 e M233 (Fig. 5) na profundidade de 2000 m. O primeiro localiza-se ao norte da
Elevação Maud, enquanto o último encontra-se imerso no fluxo da Corrente Costeira Antártica,
no talude continental. Séries temporais do transporte de volume foram determinadas
perpendicularmente à seção a partir dos dados da reanálise ao sul de 60° S (Seção IV - Fig. 5).
Tais estimativas foram realizadas considerando toda a coluna de água e apenas a camada da
AABW. Além disso, foram determinados o transporte de volume cumulativo médio ao longo
da seção considerando todo o período referente aos dados do ECCO2 e também restringindo
aos anos utilizados por Klatt et al. (2005; 1996-2000), a fim de comparação direta.
Com o objetivo de comparar nossas estimativas com aquelas encontradas por Fahrbach et
al. (2001), foram selecionados os pontos mais próximos aos quatro fundeios mantidos no
noroeste do mar de Weddell (1989–1998; Fahrbach et al. (2001); Seção II - Fig. 5). Os dados
foram interpolados para uma grade com 20 km de resolução espacial e as componentes da
velocidade rotacionadas na direção da seção para a determinação da corrente perpendicular à
mesma. Em Fahrbach et al. (2001), as estimativas de transporte são referentes à WSBW,
definida pela isoterma θ ≤ -0,7 °C. Como os dados modelados não representam essa variedade
mais fria durante o período de comparação, nossas estimativas são baseadas na camada
referente à AABW (γn ≥ 28,27 kg m-3) para uma comparação indireta da variabilidade das águas
densas, visto que as propriedades da AABW são parcialmente controladas pela formação da
WSBW.
2.3.3. Variabilidade decadal da AABW
Séries temporais anuais
A variabilidade das propriedades hidrográficas da AABW foi avaliada através de séries
temporais anuais dos dados de reanálise e observacionais. A média espacial para ambos os
bancos de dados foi calculada para uma grade com resolução espacial de 2º x 2º. Essa resolução
mais grosseira foi aplicada devido à escassez de dados observados, tendo sido escolhida para
que as células das grades apresentassem um maior número de diferentes anos amostrados.
Médias anuais foram determinadas primeiramente para cada célula e, então, para toda a área de
estudo, de forma a obter uma série anual das propriedades da AABW para todo o oceano
Austral. O mesmo foi feito para cada um dos setores oceânicos (Fig. 5), sendo que as células
23
sem dados não foram consideradas nos cálculos das médias. Para as estimativas baseadas nos
dados do ECCO2, análises de sensibilidade foram realizadas considerando todos os meses do
ano e também a grade original (0,25º x 0,25º).
Cálculo de volume da AABW
A variação temporal do volume da camada de água densa no oceano Austral foi avaliada
através de anomalias do volume da AABW com relação a todo o período de estudo. Para o
cálculo de volume, primeiramente foi determinada a média do campo de densidade dos dados
da reanálise a cada cinco anos. O limite superior da camada da AABW foi considerado como
sendo a ocorrência mais rasa da γn = 28,27 kg m-3 em cada ponto da grade do campo médio do
ECCO2. Como limite inferior foi considerada a topografia de fundo, no caso, os dados
batimétricos do ETOPO2v2 Global Gridded 2-minute database (US National Geophysical
Data Center)10. O volume médio para cada período de cinco anos foi então obtido pela integral
da superfície superior até o fundo do oceano. As anomalias de volume para os períodos de cinco
anos foram determinadas com relação à média dos vinte anos de dados.
Transformada de ondeletas
Os principais períodos de variabilidade do transporte de exportação da AABW do mar de
Weddell (perpendicular à Seção II), assim como das séries concentração de gelo marinho e
tensão de cisalhamento do vento foram avaliados através da análise de ondeletas. Anteriormente
à aplicação da análise, foi removida a tendência linear das séries temporais para que não
houvesse contaminação dos períodos de variabilidade de interesse por uma possível deriva do
modelo. Essa ferramenta é bastante importante na investigação de fenômenos não–estacionários
(Daubechies, 1990), pois a partir da decomposição das séries no domínio tempo-frequência há
o fornecimento de informações não apenas sobre os períodos de variabilidade dominantes na
série, mas também como estes evoluem no tempo. Essas informações são obtidas através da
amplitude dos sinais periódicos da série temporal e da variação desta amplitude ao longo da
série. A análise apresenta janelas móveis no tempo ou no espaço, que se ampliam ou
comprimem para capturar os sinais de baixa e alta frequência, respectivamente (Torrence &
10
Dados podem ser obtidos em: http://www.ngdc.noaa.gov/mgg/global/etopo2.html
24
Compo, 1998).
Para este trabalho foi utilizada a função de ondeleta do tipo “Morlet”, com comprimento
de onda igual a 6 (ω0=6), a qual define o número de oscilações utilizado na análise. Esta função
foi escolhida pela sua ampla utilização e sua simplicidade. Considerando a frequência de
1
amostragem dos dados (δt) como sendo 12 anos, a menor escala resolvível pela análise (s0 = δt)
são dois meses. O comprimento de escala (δj; i.e., espaçamento entre escalas discretas) definido
foi 0,125. A escala máxima (J) corresponde a um total de 56 escalas. Classicamente a análise
discreta de ondeletas é definida por sequências com um comprimento que seja potência de 2.
Muitas vezes, portanto, é necessário estender as séries para evitar os efeitos de borda. Optou-se
pelo preenchimento final das séries temporais com zero (zero padding). O cone de influência
indica as áreas do espectro em que os efeitos de borda são relevantes ou não, levando a possíveis
resultados duvidosos. Seu cálculo baseia-se nos processos de ruído vermelho (red-noise), sendo
que o coeficiente de defasagem é determinado pela autocorrelação da série e, portanto, varia
entre as séries. Os gráficos apresentados mostram os espectros de energia em termos
logarítmicos (log2). Maiores detalhes para a aplicação da transformada de ondeletas são obtidos
em Torrence & Compo (1998).
25
3.
RESULTADOS E DISCUSSÃO
Para elaboração desta dissertação optou-se por apresentar um artigo científico a ser
submetido ao periódico Ocean Science, onde destacam-se, a seguir, os resultados e as
discussões principais deste estudo.
Assessment of the ECCO2 reanalysis product on the representation of
Antarctic Bottom Water properties
1.
INTRODUCTION
The Antarctic Bottom Water (AABW) covers the majority of the oceans abyssal layer
filling and ventilating the deepest basins of the global ocean. Dense bottom water formation
and spreading, mainly as deep western boundary currents, are important physical processes that
contribute to the variability of the global overturning circulation deep cell (Talley, 2013). The
meridional overturning circulation cells are the main mechanisms responsible for interbasin
exchange of mass, heat, salt, carbon, and nutrients, thus substantially contributing to global
climate regulation (e.g. Rahmstorf, 2006; Lumpkin & Speer, 2007).
AABW formation occurs regionally around the Antarctic margin by the mixture of
intermediate waters with near-freezing-point shelf waters (Carmack & Foster, 1975; Foldvik et
al. 1985, Nicholls et al., 2009). The latter results from shelf waters modified by atmospheric
interaction and brine rejection during sea ice production (High Salinity Shelf Water – HSSW
and Low Salinity Shelf Water – LSSW), and also by cooling through the basal contact with
floating ice shelves (Ice Shelf Water - ISW). The saltiest AABW variety is the Ross Sea Bottom
Water, which ultimately derives from the highest salinity shelf water present over the western
Ross Sea (Jacobs et al., 1970; Orsi et al., 1999). The Weddell Sea is claimed to be the main
contributor to AABW formation (Orsi et al., 1999; Rintoul, 1998). Weddell Sea Bottom Water
26
(WSBW), the densest local AABW variety in the Weddell Sea, can be produced through the
mixture of HSSW with Warm Deep Water (WDW – regional variety of Circumpolar Deep
Water – CDW) and Winter Water (Foster & Carmack, 1976), or by the mixture of ISW with
WDW or modified WDW (Foldvik et al., 1985). While WSBW is mostly confined to the
Weddell basin (Orsi et al., 1993), the Weddell Sea Deep Water (WSDW) overlies it and is light
enough to spread into global ocean through the narrow passages of the South Scotia Ridge
(Muench & Hellmer, 2002; Franco et al., 2007). The WSDW can be formed either directly by
entrainment during the downslope flow of dense plumes from the shelf, or by WSBW mixture
with WDW (Orsi et al., 1993; Orsi et al., 1999; Meredith et al., 2000). Eventually, bottom water
formation can occur in the open ocean region through deep convection, like during the Weddell
Polynya observed during successive winters of 1974–1976 (Gordon, 1977). In this process,
there is an intense heat loss to the atmosphere, which decreases vertical stability and allows
open ocean deep convection to depths much deeper than usual (Killworth, 1983).
The dominant characteristics of regional AABW varieties depends on the local type of shelf
water and also on the complex local coupled physical processes related to sea ice formation,
opening of coastal polynyas, ice shelf basal melting, and mixing with overlying waters (Gill,
1973; Carmack & Foster, 1975; Foldvik et al., 1985; Orsi et al., 1999; Nicholls et al., 2009).
Most of Antarctic sea ice has a high seasonal cycle, with the coverage area varying up to 80%
(Curry & Webster, 1999), reaching up to 20 million km2 in austral winter. During summer,
freshwater from ice melt plays a key role in Antarctic Surface Waters (AASW) modification,
while in winter brine rejection resultant from sea ice formation enhance shelf water salinity and
contributes to dense water formation.
Several studies have reported changes in the hydrographic properties of AABW source
waters during the last decades, such as freshening of dense waters in the Weddell and Ross seas
shelf regions (e.g., Jacobs et al., 2002, 2010; Jacobs, 2004; Hellmer et al., 2011; Azaneu et al.,
2013). In addition, long-term warming was observed for intermediate waters of the Antarctic
Circumpolar Current (during 1990s; Gille, 2002) and WDW within the Weddell Gyre (1970s–
1990s, Robertson et al., 2002). In turn, properties of AABW recently formed also have been
changed through years. The WSBW both in the inner Weddell Sea and in the Prime Meridian
experienced warming during the second half of the 1990s (0.01°C yr -1 and 0.003°C yr -1,
respectively; Fahrbach et al., 2004). A more extended study reported a WSDW and WSBW
27
temperature and salinity increase (1998–2008), after a decreasing period during 1984–1992
(Fahrbach et al., 2011). Moreover, freshening has been observed in AABW within the Southern
Ocean Indian and Pacific sectors (1995–2005; Rintoul, 2007). Abyssal waters in the Australian–
Antarctic Basin and also at Princess Elizabeth Trough experienced warming (0.1 °C and
0.05°C ) and freshening (–0.005 and –0.01) between 1994/1995 and 2007 (Johnson et al., 2008).
The contraction of AABW was reported by Purkey & Johnson (2010) during 1990s–2000s.
Azaneu et al. (2013) also found a reduction in AABW volume, in addition to its warming and
density decrease during the last fifty years (1958–2011). In agreement with these findings, a
decrease in WSBW contribution (~20%) to the total water mass mixture in the Weddell Basin
was identified during 1980s–1990s near the Greenwich Meridian and at the tip of Antarctic
Peninsula (Kerr et al., 2009).
Despite the possible global implications of these long–term changes, the limited and
summer-biased sampling in the Southern Ocean precludes a better understanding of the
connections between those processes and also the embedded physical mechanism. Ocean
modeling powered by data assimilation products offer a potentially useful tool to fill the
information gaps of observational data in terms of spatial and temporal resolution, providing a
more synoptic and holistic view of the main acting processes on observed changes. However,
the ability and consistency of these products still need to be evaluated and investigated. That is
particularly true for the deep Southern Ocean (e.g. Kerr et al. 2012b; Dotto et al. in prep.),
where the available in situ dataset is still sparse both in time and space.
Our study aims to evaluate the representation of hydrographic properties and variability of
AABW in the Southern Ocean from the Estimating the Circulation and Climate of the Ocean –
Phase II (ECCO2) reanalysis data. During the last decade, several global ocean data
assimilation products have been developed based on the synthesis of observations through the
physics described by global ocean general circulation models (Lee et al., 2010). The project
ECCO was established in 1998 as part of the World Ocean Circulation Experiment (WOCE),
aiming generate a quantitative reproduction of time-evolution of ocean state (Menemenlis et
al., 2008) focused on decadal and long-term climate changes (Wunsch, 2009). However, the
ECCO solutions were limited by the coarse resolution and absence of sea ice representation.
ECCO2 surges to improve these deficiencies by producing a global eddy-permitting solution
including sea ice. Moreover, ECCO2 stands out for presenting both realistic and dynamically
28
consistent simulations since it is generated by the model forward run using optimized values of
control parameters (Menemenlis et al., 2008). Therefore, the reanalysis product ECCO2
presents itself as a potential valuable tool for ocean variability and long-term changes studies.
With this in mind, the assessment of ECCO2 reanalysis product on the reproduction of
properties and variability of such climate-impacting water mass as AABW is fundamental for
guarantee future use of this data regarding Southern Ocean hydrography and decadal variability.
2.
DATA AND METHODS
2.1. ECCO2 reanalysis product
The ECCO2 data synthesis is based on a global full-depth ocean and sea ice configuration
from the Massachusetts Institute of Technology general circulation model (MITgcm; Marshall
et al., 1997). The model configuration for this product has a cube-sphere grid with mean
horizontal grid spacing of 18 km and 50 vertical levels ranging from 10 m thick near the surface
to approximately 450 m at the deepest level. The model resolution is eddy-permitting at higher
latitudes. The ocean global circulation model is coupled to a sea ice model that computes sea
ice thickness, sea ice concentration, and snow cover, allowing the system to be constrained by
polar satellite observations (Zhang et al., 1998). A Green’s function approach is used to adjust
the control parameters by reducing the model-data misfit (Menemenlis et al., 2005). Data
constraints include sea level anomaly from altimeter data, time-mean sea level from
Maximenko & Niiler (2005), sea surface temperature from (Group for High Resolution Sea
Surface Temperature) GHRSST , temperature and salinity profiles (including WOCE, TAO,
ARGO, XBT), sea ice concentration from passive microwave data, sea ice motion from
radiometers, QuikSCAT, and RADARSAT Geophysical Processing System (RGPS), and sea
ice thickness from Upward Looking Sonar (ULS) (Menemenlis et al., 2008).
The ECCO2 reanalysis products were used for several scientific applications, e.g., to study
the effect of extreme North Atlantic Oscillation forcing to the freshwater budget in the Artic
(Condron et al., 2009) and the formation of the upper Arctic halocline (Nguyen et al., 2009).
Using a regional configuration with a high-resolution (4km horizontal) grid. Rignot et al. (2012)
examined the pattern of spreading of warm subtropical-origin waters around Greenland for the
years 1992–2009 and found the observed warming of subsurface waters in the subpolar gyre.
29
In the Southern Ocean, the ECCO2 reanalysis was used to evaluate the meridional heat transport
mechanisms (Volkov et al., 2010). Mazloff et al. (2010) developed a preliminary solution with
1/6-degree resolution for the Southern Ocean applying an adjoint-based state estimation on a
regional scale for the 2005-2010 period (Southern Ocean State Estimate - SOSE). More
recently, the analysis of Lagrangian trajectories was applied to this high resolution product to
show that the pathways of the different sources of AABW amalgamates into one pathway even
before it reaches 31°S in the deep subtropical basins (Sebille et al., 2013).
In this work we used the solution “cube 92” (version identifier) with a 0.25 degree regular
latitude–longitude grid. The surface forcing of this solution is provided by the Japan
Meteorological Agency and Central Research Institute of Electric Power Industry 25 year
reanalysis (JRA-25; Onogi et al., 2007). The data used in this study spans from 1992 to 2011
and covers the geographic area south of 60°S. The parameters evaluated were monthly fields
of potential temperature (θ), salinity (S), ocean currents zonal (u) and meridional (v) velocity
components, as well as daily surface wind stress, sea ice thickness, and ice-covered area-percent
data. Computed neutral density layers (γn; Jackett & McDougall, 1997) were used for water
masses definitions.
2.2.Observational datasets
2.2.1 Hydrographic dataset used for reanalysis assessment
The observational dataset used here is compiled from datasets of the World Ocean Database
2009, 1958–2011 (WOD09, Boyer et al., 2009), the Alfred Wegener Institute, 2003–2010, and
the Brazilian High Latitude Oceanography Group (GOAL; www.goal.furg.br) CTD data, 2003–
2011. More details about the dataset can be found in Azaneu et al. (2013). The combined dataset
covers waters south of 60°S over 54–year period (1958–2011).
Three World Ocean Circulation Experiment (WOCE) repeated sections (SR4, SR3, and
SR2; Figure 1) were selected to evaluate ECCO2 whole water column representation. The
western part of section WOCE SR4 is located in the main outflow route of the bottom water
export (e.g., Naveira Garabato et al., 2002; Kerr et al., 2012a), while the WOCE
SR2/A12 (South Africa to Antarctica) section refers to the recirculation flow of AABW within
the Weddell Gyre (WG; e.g., Klatt et al., 2005). The cross–slope section WOCE SR3 is located
30
in the Australian-Antarctic Basin and cross the AABW westward flow away from its main
regional sources (Ross Sea, Adelie and George V Land regions; Rintoul, 1998; Shimada et al.,
2012). Both cross-sections WOCE SR2 and WOCE SR3 are limited to south of 60°S in this
study. Data sampling sites and dates are summarized in Figure 1. Those sections were defined
due to the availability of historical data nearby, which were used to maximize the number of
observations. Also, those specific occupations occurred during the time coverage of ECCO2
simulation, providing a synoptic comparison. In some cases, data from sequential months are
complementary in the section's coverage and, then, were considered as a unique occupation (see
caption of Figure 1).
Ocean current velocity data from previous studies were used for comparison in specific
case studies. Data from moorings M2/M3 within Weddell Sea (Figure 1; Gordon et al., 2010),
and moorings M233/M229 (Figure 1; Klatt et al., 2005) along the Prime Meridian were
compared with ECCO2 product. Time series of cross-section AABW volume transport at the
northwestern Weddell Sea (from Fahrbach et al. (2001) and Kerr et al. (2012a); Section II in
Figure 1), and east of Kerguelen plateau (from Fukamachi et al. (2010); Section I in Figure 1)
were also used for comparison with ECCO2 estimates. The main information of the case studies
are summarized in table 2.
2.2.2 Sea Ice data
The monthly sea ice concentration dataset from the National Snow and Ice Data Center
(NSIDC; Cavalieri et al., 1996) is based on brightness temperature measurements derived from
several passive microwave instruments (Nimbus-7 Scanning Multichannel Microwave
Radiometer, the Defense Meteorological Satellite Program -F8, -F11 and -F13 Special Sensor
Microwave/Imagers, and the DMSP-F17 Special Sensor Microwave Imager/Sounder). The data
are generated using the NASA Team algorithm developed by the Oceans and Ice Branch,
Laboratory for Hydrospheric Processes at NASA Goddard Space Flight Center. Sea ice
concentration data refer to percentage of pixel area (25 x 25 km) covered by ice and spans from
October 1978 to December 2010. In this work we use only data coincident with the ECCO2
reanalysis period (1992–2010).
Monthly time series of sea ice covered area percentage was determined based on the
31
average of pixels’ percentage over the Southern Ocean. Pixels with less than 15% covered area
were considered as not covered by ice, and pixels with no sea ice during the whole period
analyzed were not considered for the spatial average.
2.3. Antarctic Bottom Water definition
Our assessments are focused on the representation of AABW, defined here as the Southern
Ocean waters denser than γn=28.27 kg m-3. We have not considered dense shelf waters, which
are limited by the 1300 m isobath. This definition based on neutral density surface includes all
the several varieties of AABW produced around the Southern Ocean continental margins (e.g.,
Whitworth et al., 1998) and exported to the world ocean (as described by Orsi et al., 1999). This
density-based definition of AABW was recently applied in a model-based investigation of
AABW production and export (Kerr et al., 2012a) and also in an analysis of long period AABW
hydrographic properties variability (Azaneu et al., 2013).
2.4. Methods for reanalysis and in situ data comparison
2.4.1 Hydrographic properties
Three depth ranges were selected for determining climatological averages. The surface
(SL), intermediate (IL) and bottom layers (BL) are resultant from the average of ECCO2 levels
between 100–150 m, 409–634 m and 3000 m to seabed, respectively. The observational data
was also averaged into those levels and both dataset was spatially averaged into a 1º grid to
allow determination of the differences between fields. These estimates were the only case in
which data from the entire year period was considered. Further reanalysis-observation
comparisons presented here were made based only on data from the austral summer (i.e.,
defined here from November to March) to avoid a possible bias due to a lack of in situ
observations during other seasons. The time average of in situ data was calculated both
considering the whole–period available (1958–2011) and just the period of ECCO2 data
reanalysis (1992–2011). The reanalysis and in situ data averages presented high correlation (r
≥ 0.8) considering both time coverage, for all layers and hydrographic properties (θ, S and γn).
We decided to follow our analysis using the observational dataset restricted to the 1992–2011
period to avoid possible biases due to climate variability during the fifty–year period.
32
Aiming to quantify how well the reanalysis data reproduces the observed Southern Ocean
hydrographic properties, the similarity between the averaged fields is characterized in terms of
statistical parameters regarding both datasets. Considering the regional differences of
hydrographic properties and processes within the Southern Ocean, the study area was divided
into five hydrographic sectors according to Cavalieri & Parkinson (2008) definition: the
Bellingshausen and Amundsen Sea (B&A), Ross Sea, Western Pacific, Indian, and Weddell Sea
sectors (Figure 1). In each sector, the correlation coefficient, centered root-mean-square
(CRMS) difference, and standard deviations were computed for the previously defined layers
(SL, IL and BL) from both datasets, considering each hydrographic parameter (θ, S, and γn).
Taylor (2001) describes the equations used in the statistics calculations. These statistical
parameters are summarized in a Taylor diagram, in which the observational field is considered
as reference (R). For each evaluated field the CRMS difference and the two standard deviations
are normalized by the standard deviation of the corresponding reference field. In this way, the
statistics from the different hydrographic properties and fields are nondimensionalized and can
be presented in a single diagram. Reanalysis fields that better agree with observation will lie
closer to the ‘reference’ point. Those fields will present low CRMS difference and high
correlation with the observed field. The closer the reanalysis standard deviation is to the
observations one (in this case standard deviation from in situ data is equal to 1 since data were
normalized) the better the spatial patterns are represented.
Using the ECCO2 monthly fields corresponding to the sections WOCE SR2, SR3, and SR4
occupations dates, we selected the reanalysis grid points closer to the in situ observations. The
datasets have different vertical resolution and the measurements positions change among
occupations. In order to allow comparison, data from both datasets were averaged into a regular
grid and then averaged in time. The vertical resolution of the grid follows the depth levels from
reanalysis, while horizontal resolution is 0.5° latitude (WOCE SR2 and SR3) and 1° longitude
(WOCE SR4).
We calculated the percentage of area occupied by AABW in each section and also the
averaged γn of this layer. Similar calculation was made by Fahrbach et al. (2004) and Renner et
al. (2009) in the Weddell Sea. The averaged hydrographic properties from the occupations
which did not extend to the whole section (WOCE SR2: Mar–1999, WOCE SR3: Mar–1996
and WOCE SR4: Nov–1992 and Apr–1998) were not directly compared to the results from
other occupations to avoid bias due to the differences in properties along the sections. To allow
33
a direct comparison between ECCO2 and observational area estimates, the reanalysis data were
restricted to the same depths and grid positions of the existent observational data. The same
calculations were performed considering the complete reanalysis data availability in both space
and time.
2.4.2 Ocean current velocity and volume transport
The performance of ECCO2 reanalysis in representing ocean current velocity and volume
transport of dense water masses was evaluated in specific case studies based on results and data
presented by previous studies (e.g., Fahrbach et al., 2001; Klatt et al., 2005; Gordon et al., 2010;
Fukamachi et al., 2010; Fahrbach et al., 2011; Kerr et al., 2012a). In all cases, even when the
raw observational data are used (Gordon et al., 2010 and Klatt et al., 2005), we seek to follow
the original applied methodology as close as possible to give robustness to reanalysisobservations comparisons.
ECCO2 grid points closely positioned to the array of eight current-meter moorings on the
eastern flank of the Kerguelen plateau (February 2003 to January 2005, Fukamachi et al., 2010;
Section I in Figure 1) were selected to reanalysis-observation comparison in the Indian Sector
of the Southern Ocean. Following Fukamachi et al. (2010), the reanalysis data along the section
was vertically interpolated into 10 m bins from 900 m depth to the bottom. Ocean current
velocity components were rotated to the section orientation. The cross-section component was
used to determine the AABW volume transport, integrated from the southwestern section limit
to the zero crossing point from the northwestward to the southeastward transport. AABW
definition followed our previously defined threshold (γn ≥ 28.27 kg m-3) because the isotherm
limit used by Fukamachi (2010) (waters colder than 0°C) was not present in the reanalysis data
section during the comparison period.
The M2 and M3 oceanographic moorings were deployed in 1999 at the continental slope
of the South Orkney plateau equipped with two current meters (data available for 2000–2007),
one at ~15 m and other at ~500 m of the bottom (Figure 1). More details about mooring data
can be found in Gordon et al. (2010). We selected the ECCO2 grid points closer to the mooring
positions and extracted u, v, θ, S, and γn values from the depth level correspondent to the bottom
current meters present in M2 (~3100 m, 2999 m level in reanalysis) and M3 (~4580 m, 4264 m
level in reanalysis).
34
An array of moored current-meters along the Prime Meridian (between 69.5°S and 57°S)
collected data from 1996 to 2000 (Klatt et al., 2005). Measurements from 2001 to 2008, from
the same instruments, were added to this dataset (Fahrbach et al., 2011). Zonal velocity from
reanalysis data was extracted for the position of moorings M229 and M233 (Figure 1) located
at 2000 m depth. The former is located just north of Maud Rise, while the latter is immersed
within the Antarctic Coastal Current, near the Antarctic continental slope. Time series of
reanalysis volume transport perpendicular to the section was determined based on ECCO2 data
points south of 60°S (Section IV in Figure 1). This estimate was made considering the whole
water column and just the AABW layer. In addition, we have computed the cumulative volume
transport along the section, averaged for both the period of Klatt et al. (2005) dataset (19962000) and also for the whole reanalysis period.
Aiming to compare our results with those found by Fahrbach et al. (2001), we selected
the ECCO2 grid points closer to the four current meter moorings maintained on the
northwestern Weddell Sea (1989–1998; Fahrbach et al., 2001; Section II in Figure 1). Data was
interpolated to a grid of 20 km horizontal distance and velocity components rotated to represent
the currents perpendicular to the section. In Fahrbach et al. (2001), the Weddell Sea Bottom
Water (WSBW) volume transport time series was determined following the threshold of θ ≤ 0.7 °C. Because our dataset did not present such a cold water mass during the analysis period,
we determined the volume transport of AABW (γn ≥ 28.27 kg m-3) to allow for comparison,
since AABW properties are partly controlled by WSBW formation.
2.4.3 AABW variability
Variability of AABW layer from observational and reanalysis data were evaluated by linear
trends of annual time series from hydrographic properties. AABW data from both datasets were
averaged onto a 2º grid. This coarser resolution results from the scarcity of in situ data, so that
grid cells could include measurements from different years. Annual averages were determined
within each grid cell, which were also spatially averaged to determine an AABW annual time
series for the whole Southern Ocean and also for the regional sectors (empty bins were not
considered in calculations). For the ECCO2 data, sensitivity analyses of annual trends were
determined considering all year months and also the original grid resolution (0.25º x 0.25º grid).
35
AABW volume change through the years was analyzed by determining pentad volume
anomalies. The top of AABW layer was considered as the shallowest occurrences of γn ≥ 28.27
kg m-3 in each grid point, averaged for each four years period. The bottom of the layer was
taken to be the seabed. Bathymetric data were obtained from the ETOPO2v2 Global Gridded
2-minute
database
(US
National
Geophysical
Data
Center,
http://www.ngdc.noaa.gov/mgg/global/etopo2.html). The pentad AABW volume was then
calculated as the integral from the upper boundary of AABW to the seabed. The pentad
anomalies were computed with reference to the 20–year average.
3. ECCO2 SOUTHERN OCEAN REPRESENTATION
3.1.Climatological representation of the Southern Ocean water masses
Comparison between ECCO2 and observational hydrographic properties is made in a θ-S
space, in which the whole water column is evaluated. Twenty–year averaged (summer-only) θS diagrams were built using ECCO2 data in its original horizontal and vertical resolution. The
observational dataset were averaged onto the reanalysis grid and further time averaged. Figure
2 shows the θ-S diagram for each Southern Ocean sector (as defined in Figure 1). Bottom left
panel of Figure 2 shows the diagram based on ECCO2 for data averaged area-wise in each
ocean sector.
The regional θ-S diagrams (Figure 2) reveals that shelf waters are reasonably well
represented by the reanalysis data, mainly in Weddell and Ross Seas sectors, where the near
freezing–high salinity shelf waters are present. AASW presents a wide property range due to
its surface location (above 200 m depth), at the air-sea and ice interface (Whitworth et al., 1998).
Fresher and colder AASW resulting from seasonal variability is not represented by the
reanalysis. The ISW, an important component of AABW (Foldvik et al., 2004), is not
represented either, which is expected since ice shelves are not considered in the model used for
ECCO2 data assimilation. The θ-S diagrams including only water below 500 m (Figure 2,
inserted panels) show that, for all sectors, the reanalysis maximum temperature and salinity are
displaced towards lower absolute values. Such displacement generates cold and fresh
intermediate water being represented by reanalysis data. AABW is present in all sectors,
although the colder and saltier variety from each sector is not represented (Figure 2). One
exception is the densest bottom water layer from Weddell Sea (WSBW; γn ≥ 28.4 kg m3).
36
ECCO2 averaged fields of θ, S, and γn for each defined layer (SL, IL and BL) are presented
in Figure 3, as well as the difference of the observational density field from reanalysis estimates.
The major oceanographic features are reproduced by the reanalysis data in all fields. SL (Figure
3a) cold waters are present around the Antarctic continental shelf with values lower than -1°C.
The coldest water mass is seen in the southern Weddell Sea shelf (~ -1.9°C). Surface cold waters
(below 0°C) are also present in the Weddell Sea open ocean regime, which characterize the
Winter Water. A slightly higher temperature is noticed along the Antarctic continental shelf
break, due to the mixture of shelf waters with CDW. This water enters the Weddell Sea
following the gyre circulation. The open ocean surface waters of Western Pacific and Indian
sectors present temperatures higher than 0.5°C.
Shelf waters with high salinity (S ≥ 34.55) are represented in the Ross and Weddell Sea
continental shelves. Waters saltier than 34.62 are concentrated in the western portion of these
shelves regions. The spreading of a high salinity plume is also noticeable from the Ross Sea
until ~90°E. Open ocean region of Weddell Sea is also filled with waters of salinity S ≥ 34.5.
Figure 3a also shows the densest (γn ≥ 28.4 kg m-3) water masses in the south and southwestern
portion of the Weddell Sea continental shelf and also in western shelf of the Ross Sea. Relatively
less dense waters (γn ~ 28.27 kg m-3) are present on the northwestern Weddell Sea shelf. Water
masses with γn of approximately 28 kg m-3 spread from the Ross Sea until Prydz Bay. In
accordance with the reported production of dense waters in the Adelie Land and Prydz Bay
region, waters within this bay and also around the coast of Adelie Land are denser than the
surroundings. Waters with density ranging from 28.1 to 28.27 kg m-3 cover the WG region.
The averaged IL field presents θ ≤ -1.5°C in the Weddell Sea, Ross Sea, and Prydz Bay
continental shelves (Figure 3b). The IL involves the core of CDW. Thus, the open ocean regime
of B&A, Ross Sea, Western Pacific and Indian sectors presents θ ≥ 0.5°C, while in Weddell Sea
θ values are relatively lower (0°C ≤ θ ≤ 0.5°C). That is related to the temperature attenuation
caused by mixture of Winter Water and CDW as the latter flows along the WG (Weppernig et
al., 1996), resulting WDW, which is defined inside the Weddell basin. Ross Sea presents the
saltiest water masses of both the shelves (S ≥ 34.73) and open ocean regions (S ≥ 34.7). Waters
with density ranging from 28.0 to 28.27 kg m-3 occupy the Ross Sea, Western Pacific, Indian,
and Weddell Sea open ocean regime, and also the coastal region of B&A sector. An unusual
feature is the presence of 28.27 kg m-3 isopycnal north of 66°S in the Weddell Sea open ocean
regime.
37
BL averaged θ field presents a dichotomic pattern, with waters colder than 0°C from east
of the Antarctic Peninsula until ~120°E, and warmer water masses occupying the area from this
region to west of Antarctic Peninsula (Figure 3c). The coldest bottom waters are seen in the
Weddell Sea. Lowest salinity values are found in Weddell and Indian sectors (S ≤ 34.68), the
highest in B&A Seas and Ross Sea sectors (S ≥ 34.7). The Weddell Sea and the western region
of Indian sectors present the densest bottom water masses (γn ≥ 28.3 kg m-3), being the densest
occupying the deep Weddell Basin. Ross Sea and B&A sectors encompass waters lighter than
γn = 28.27 kg m-3 (the AABW threshold), which are limited to the Ross gyre region. These
general features agree with Orsi et al. (1999) description of bottom waters differences between
basins based on observational data, which describes the coldest and freshest bottom water
masses in the southwestern Weddell Sea, the warmest and saltiest in northwestern Ross Sea
domain, and intermediate values in the Western Pacific sector.
Despite the good reproduction of the main oceanographic features by the ECCO2
reanalysis data, there are some discrepancies regarding the absolute hydrographic properties
values that led to differences between density fields. The reanalysis representation of SL in the
Southern Ocean is generally denser than observations, with local cases of density
underestimation, such as in western Ross Sea continental shelf (Figure 3a). The misfits in the
representation of surface waters can also be observed in the θ-S diagrams (Figure 2), possibly
as consequence of the reanalysis difficulty in reproducing the several complex processes acting
on the ocean surface, compounded in coastal waters by the absence of ISW. As a consequence
of the colder and fresher intermediate layer (Figure 2), IL density is overestimated in most of
the Southern Ocean area (Figure 3b). The exception is B&A sector and circumpolar shelf
regions. The BL density difference field (Figure 3c) presents lighter deep water masses, as
possible consequence of the general absence of AABW colder and saltier bottom variety (Figure
2). This could be consequence of a bad representation of dense waters newly formed spilling
off the shelf. Moreover, the coarse vertical grid resolution in greater depths implies in deep
waters being represented by the average property of ~400 m water column, leading to the
masking of the ~100 m thick bottom water layer. Along the Prime Meridian the differences
between fields are lower than 0.01 kg m-3.
Although differences in the absolutes values may occur, climatological averages of
reanalysis data provide a good representation of Southern Ocean water masses, and reproduce
the average shape of the θ-S diagrams from in situ data. However, the spatial distribution of
38
hydrographic properties through time (Figure 4) suggests that the waters in most of the Southern
Ocean are badly represented by the ECCO2 data during the last six years (2006-2011) evaluated
in this study because of anomaly hydrographic property values during this period. A dense
plume at the SL appears in the 2006-2007 period (Figure 4). In the last two years, waters with
γn ≥ 28.4 kg m-3 not only fill the deep basins of Weddell Sea, but also reach the surface and
spreads within the region. AABW area estimates (See Section 3.2) show that abrupt changes in
water masses can be identified since 2004.
In order to evaluate the effect of those anomalous years on the hydrographic properties
climatological state, the previous analyses were made considering only the period of 1992-2004
(not shown). For the SL, the main differences between averaged fields from the limited (19922004) and the complete (1992-2011) periods were the warmer and fresher waters in the Weddell
Sea and Indian sector, in addition to fresher waters flowing out of the Ross Sea. As a
consequence, the surface waters are generally less dense. The γn = 28.0 kg m-3 and γn = 28.1 kg
m-3 isopycnal are essentially limited within the Weddell Sea. The smaller differences between
reanalysis and in situ SL density fields are evident in the Weddell Sea and Indian sectors
considering the restricted period. Differently from SL, IL level differences between periods can
only be noticed in Weddell and Indian sectors, where warmer and saltier waters are observed if
the restricted period is considered. Differences between reanalysis and observed temperature
decrease in those sectors, even becoming negative in the inner and northwestern Weddell Sea.
As consequence, waters represented by the reanalysis within the Weddell Sea become lighter
than observations. The unusual plume of waters denser than γn = 28.27 kg m-3 close to the Prime
Meridian is not present in the averaged field for the restricted period. BL averages from both
periods are very similar. The most prominent difference is the lack of γn = 28.39 kg m-3
isopycnal, leading to waters slightly lighter than observation. The θ-S diagrams from the
different periods are also very similar, although there is a greater volume of points with densities
28.1 ≤ γn ≤ 28.4 kg m-3 in detriment to waters denser than γn = 28.27 kg m-3 in Weddell Sea and
Indian Ocean sectors considering the 1992-2004 period. The mean difference of the
hydrographic property fields reproduced by the reanalysis and observations in surface and
intermediate layers are reduced by ~25% and 21%, respectively, if only the reliable period
(1992-2004) is considered.
Taylor diagrams (Figure 5) show that when using only the restricted period there is a
decrease in standard deviation of reanalysis data for SL and IL due to the exclusion of the
39
anomaly values of the last years. In contrast, BL correlation coefficient is higher when the entire
period is considered, as a consequence of cold and dense average of these waters masses.
However, the hydrographic representation of the last years (2004-2011) are inadequately
represented by the ECCO2 reanalysis, and therefore, this period is taken into account with
caution in all further analysis.
The relative skill of the ECCO2 reanalysis in representing θ, S and γn fields in the defined
layers (SL, IL and BL) during the reliable period is summarized in a Taylor diagram.
Hydrographic properties are not equally well represented between sectors. Temperature
statistics from the distinct sectors are very similar and relatively close to the reference (Figure
5a) in SL. Indian density field, in addition to B&A salinity, comprise the poorest representations
of the observed fields. Most of the sectors and properties underestimate the spatial variability
of in situ data. Ross Sea sector density field reveals the best agreement between reanalysis and
observations in SL layer. All other sectors and parameters have correlation coefficient lower
than 0.9. IL best represented fields are temperature from Ross Sea, Indian, Western Pacific
sector, and also density from B&A, all presenting correlation coefficients greater than 0.9
(Figure 5b). Salinity fields are the poorest represented fields for all sectors. Every field and
sector evaluated in IL present a standard deviation lower than 1, which indicate smaller
amplitudes in the variation pattern when compared to in situ data. BL fields values are widely
spread in terms of standard deviation, being salinity the parameter with the lowest values
(Figure 5c). Temperature and density fields from Ross Sea and B&A sector are the most similar
to the observational field.
3.2.
Water masses representation along hydrographic sections
In order to compare the hydrographic properties from in situ observations and reanalysis
data along the historical sections (Figure 1), only the period from 1992 to 2004 of ECCO2
dataset was considered. The last years of the simulation had clear problems and affected the
temporal average of the sections’ properties, incurring to misleading interpretations of the
general reanalysis performance. Figure 6 shows the averaged ECCO2 temperature and salinity
fields along the defined sections, the difference between reanalysis and observational density
fields, and also the θ–S diagrams for each section. The isolines of θ = 0°C and S=34.64 from
both datasets are presented in temperature and salinity fields, respectively, for comparison.
Several studies used these combined hydrographic thresholds to define AABW limits (e.g.,
40
Wepperning et al., 1996; Meredith et al., 2000; Klatt et al., 2005), which is generally coincident
with the γn = 28.27 kg m-3 threshold used in our study for the open ocean regime (e.g. Orsi et
al., 1999; Kerr et al., 2012a).
In the context of WOCE, the goal of section WOCE SR3 was to monitor exchanges
between south Indian and Pacific oceans (Rintoul, 1999). Only the southernmost portion of this
section, extending from the shelf break to approximately 60°S, just south of the Polar front
(~59°S), was evaluated. According to Rintoul (1999) there are two expressions of the Polar
front in the region, being the southern branch marked by the northern extent of the 0°C isotherm,
as defined by Nowlin et al. (1977). The averaged temperature profile of section WOCE SR3
(Figure 6a) evidences the extension of the 0°C isotherm from in situ data until approximately
60°S in the upper ocean and also along the whole section at greater depths. The 0°C isotherm
from reanalysis, on the other hand, is absent in deep waters and presents much restricted
extension on the surface, although a minimum temperature (0-0.5°C) is present along the
section. The similarity of the reanalysis and the observed averaged salinity profile (Figure 6a)
is evidenced by the 34.64 isohaline. It reproduces the salinity increase in surface waters south
of 62.5°S. However, the characteristic slight decrease of salinity with depth is not present.
Differences between reanalysis and observational averaged density profile evidences an AABW
layer lighter and narrower than expected, and a denser intermediate water south of 63°S. The
θ–S diagram (Figure 6a) shows fresher and colder intermediate waters, which can lead to the
density overestimation noted in Figure 6a. A lighter representation of this water mass in the
northern part of the section (Figure 6a) is related to the greater salinity differences between the
two datasets. This change from positive to negative density anomalies coincide with the
southern limit of the eastward transport (“southern ACC front”) identified by Orsi et al. (1995)
as a front located south of the Polar Front, usually marked by the southernmost extent of
maximum temperatures. Rintoul (1999) identified this front at approximately 63°S. This is also
in agreement with our temperature and anomaly profiles. Thus, it seems that the observed
change in density representation is possibly linked to a dynamical barrier, with northern waters
lighter and southern denser than expected. The θ–S diagram (Figure 6a) also evidences that
reanalysis bottom waters do not reach the minimum in situ temperatures and also present a
smaller slope in the mixture line from intermediate to deep waters, having almost the same
salinity up to the bottom. These differences contribute to generate lighter and narrower
reanalysis AABW layer, evidenced by the negative differences in (Figure 6a) and deeper 28.27
41
kg m-3 isopycnal. Therefore, the AABW volume in this region is lower than expected and is
supplied primarily by the relative warmer and saltier bottom water from the Ross Sea, since the
colder and fresher Adelie Land Bottom Water is absent.
The eastern and western portion of the WOCE SR4 repeat section crosses the inflow and
outflow regions of the inner Weddell Sea. Section WOCE SR2 captures the waters entering the
Weddell Gyre, to be further modified by ice/ocean/atmosphere interaction, and also the dense
waters recirculating within the gyre. The properties fields of the sections within the Weddell
Sea and along the Prime meridian show a good agreement between reanalysis and in situ data,
evidenced by the highly coincident 0°C isotherm and 34.64 isohaline (Figure 6b-c).
Consequently, the upper AABW limit is also well represented in both sections. The major
regional features are represented by the reanalysis data, e.g., the characteristic doming of the
Weddell Sea cyclonic gyre (Fahrbach et al., 2004) noticeable north of 64°S at section WOCE
SR2. Cold and fresh surface waters overly the WDW temperature and salinity maxima, and
below this depth θ decreases to the bottom. The signature of the Antarctic slope front is also
present in both sections, defined as a cold and fresh flow around Antarctica (Gill, 1973) and
identified by Jacobs (1991) as the shoreward extent of the 0°C isotherm, corresponding to the
downward slope of the isotherm. The warm core of WDW nearby the continental shelf is well
defined in the reanalysis data for both WOCE SR4 and WOCE SR2 sections. However, the
temperature of WDW flowing into the Weddell Sea (eastern WOCE SR4 and southern WOCE
SR2; greater than ~0.6°C for in situ data), is lower than expected, while the outflowing water
(western WOCE SR4; ~0.4°C for in situ data) is warmer. This feature was also evident in the
averaged IL (Section 3.2), suggesting that the cooling process that should be carried out within
the gyre is not so efficient, leading to waters warmer than expected not only in the observed
intermediate levels but also in deep waters recently formed in the region (Figures 3 and 6).
Despite the good representation of the 0°C isotherm, the slope of temperature decrease
from this deep isotherm to the bottom of the ocean is not so pronounced (Figure 6b-c), leading
to representation of bottom waters that do not reach the WSBW temperature threshold (-0.7°C)
and neither its correspondent neutral density (28.4 kg m-3). Consequently, the bottom layer is
lighter in both sections (Figure 6b-c, panel γndiff). In WOCE SR4, a lighter representation of
water masses extends to ~100 m depth, also related to higher temperatures (Figure 6b, panel
γndiff). The denser waters in the west area of WOCE SR4 is not associated to a dense downward
flow along the slope, but rather consequence of saltier waters between 100-300 m (south of
42
34.64 isohaline) and a slightly cold water core from 400-1500 m (also visible by the 0°C
isotherm, that does not reach the slope in the reanalysis as does the in situ data).
Difference between the intermediate waters from the sections appears in the θ–S diagrams
(Figure 6b-c). In WOCE SR2, the colder and fresher representation of intermediate waters is
more evident because this section includes mainly the inflowing WDW, while WOCE SR4
includes also the outflowing water, which seems slightly warmer than expected. The diagram
confirms that the reanalysis data does not present the colder and fresher variety of AABW in
those sections for the periods evaluated. It seems that, in both repeat sections, the absence of
the denser AABW variety (WSBW) is compensated by WSDW. For section WOCE SR3,
however, the 28.27 kg m-3 isopycnal is deeper. Thus, lighter waters masses compensate the
absence of this dense layer.
Figure 7 presents the estimates of the area occupied by AABW layer along sections, and
also the average upper limit and average density of this dense layer. Estimates based on
reanalysis data restricted to in situ data availability (gray circles in Figure 7) and those
considering complete data coverage (black line in Figure 7) are generally very similar. Thus,
differences in spacing between stations’ occupations have not strongly affected the results.
However, incomplete section occupations have stronger effect on estimates because, in these
cases, there are greater differences between estimates from restricted and complete ECCO2
data. In general, for occupations before 2004 the reanalysis data underestimates AABW area
and average density, and overestimates upper limit depth. Greater differences of AABW area
and upper limit depth are found in WOCE SR3, as expected, since the 28.27 kg m-3 isopycnal
was deeper than expected in the averaged section (Figure 7a). Sections WOCE SR2 and SR4
(Figures 7b and 7c, respectively) presents similar estimate from both datasets during that period,
with differences between area estimates up to 6%. Another different aspect from the section in
the Western Pacific and sections within Weddell Sea is that the former presents a much more
pronounced temporal variability.
WOCE SR3 time series (Figure 7a) does not present abrupt changes in any of the estimates.
After 2002, however, the averaged AABW upper limit depth decreases, while the area occupied
by this layer is smaller than in the previous years. This suggests that the AABW layer became
shallower, but decreased in extend along the SR3 section during the second half of the time
series. Section WOCE SR2 (Figure 7b) shows an unrealistic change in the area (from ~66% to
~90%) and depth (from ~1500 m to ~480 m) of AABW that lasts until the end of the simulation,
43
as consequence of the dense plume appearance after 2004 (Figure 4). Averaged density also
increases and presents a marked seasonal signal in the end of the series. In February 2005 there
is a decrease (increase) of the AABW area (depth) possibly due to the assimilation of data from
this occupation. After that, the AABW area (depth) turns to increase (decrease) and stabilizes
in the end of 2006, occupying most of the water column. After March 2008 the whole AABW
layer is composed by waters denser than 28.4 kg m-3. At the same time that AABW stabilizes
in WOCE SR2, AABW area and density (depth) begins to increase (decrease) in pulses in
section WOCE SR4 (Figure 7c). In the last two years of the dataset (2010-2011) this dense
water fills almost the whole water column. Clearly, in situ data did not show this variation
pattern. Mean differences between estimates from the distinct datasets are ~16 and ~4 times
higher during the last years for sections SR2 and SR4, respectively. These results show a good
agreement of area estimates from reanalysis and observational datasets through time, but
confirm the inability of ECCO2 in reproducing the hydrographic properties and structure
beyond 2004.
Velocity and volume transport assessment
3.3.
The assessment of AABW current velocity and volume transport variability is performed
in four case studies based on data previously reported in the literature, each of one highlighted
below.
Case study I: Kerguelen Plateau/ Indian Sector
The Kerguelen Plateau deep western boundary current was recently identified as a
significant pathway of deep water transport from the Southern Ocean towards lower latitudes.
This region (Figure 1) is characterized by a narrow and intense northwestward flow close to the
plateau, and a southeastward flow offshore (Fukamachi et al., 2010; hereinafter referred to as
F10). Figure 8a presents the ocean current velocity field of ECCO2 reanalysis data for Section
I, located east of Kerguelen Plateau. It is noticeable in this region the reverse flow at
approximately 110 km from the southwestern section limit (defined at -58.12° S, 82.62° E for
ECCO2 data). F10 study defined AABW as the bottom waters with θ < 0°C, reaching ∼−0.35°C
at the bottom layer. As previously noted, the bottom waters represented by ECCO2 dataset are
warmer than expected (Figures 2 and 3) and do not reach those temperature values at the seabed
44
(Figure 8a). Especially in section WOCE SR3, the isotherm θ = 0°C is absent in deep ocean,
differing from observations (Figure 6). However, the ECCO2 28.27 kg m-3 γn isopycnal is
coincident in depth with the F10 0°C isotherm throughout the section. Thus, AABW layer is
reasonable defined with a thickness of ~1500 m in ECCO2 reanalysis (Fig. 8a).
The cores of northwestward and southeastward AABW flow are located around 75 km and
165 km from the southwestern section limit, respectively (Figure 8a). Despite the similarities
of the general structure of the deep and bottom current velocity from ECCO2 and F10 mooring
fields, the ECCO2 averaged velocity absolute values are considerably lower than observations
(see for instance F10's Figure 2). The ECCO2 deep western boundary current mean transport
of 3.7±1.3 Sv (Figure 8b) for the observed period (February 2003 to January 2005) is much
lower than the 12.3±5.6 Sv estimate based on F10 moorings data. Reanalysis data does not
seems to represent the observational variability pattern, since the correlation between time
series is low (r = -0.2). The rugged bathymetry and the poor model spatial resolution can
contribute to the difficulty of reanalysis data in reproducing the deep and bottom volume
transport variability. It is interesting to notice that if a positive lag of 2 months is applied to the
ECCO2 series, the correlation increases to 0.36, which means that the AABW transport
reproduced by the reanalysis could be late by two months in relation to observed estimates.
Since 2006, there is a continuous increase in AABW flow (Figure 8c), leading to a AABW
transport of 12 Sv at the end of the series, a transport very close to the mean flow reported by
F10 (i.e., 12.3 Sv). However, these years with higher AABW transport is coincident with the
period during which ECCO2 produce unreliable hydrographic conditions.
Case study II: Endurance ridge/Weddell Sea Sector
Deep and bottom water properties at the northern limb of the Weddell Sea were evaluated
by Gordon et al. (2010) and Mckee et al. (2011) using data from bottom moorings M2 (3096
m; 62º38’S; 043º15’W) and M3 (4560 m; 63º32’S; 41º47’W) (Figure 1). The latter is associated
with the eastward flowing of WSBW originated in the southwestern Weddell Sea, while
measurements from M2 are related to WSDW formed further north.
In this case study, the monthly velocity time series of the deepest current meters from each
mooring are compared to current velocity time series from ECCO2 at approximately the same
45
depths (Fig.9a-c). Time series are well correlated in both moorings (r = 0.58 for M2 and r =
0.57 for M3). Seasonal fluctuations are quite clear in the time series from both datasets, possibly
linked to the seasonal cycle of the winds over the western margin of the Weddell Sea (Gordon
et al., 2010). The amplitude of seasonal variations is higher in time series from observational
data and more evident at M3. The different time series patterns of variability might be related
to distinct water masses sources and forcing of the waters flowing through each mooring.
In general, averaged current velocity from reanalysis data are lower than observations,
despite of the similarity presented during the low-current velocity periods at M3. There is an
increasing trend in ECCO2 reanalysis velocity time series, leading to values close to the in situ
average (~12 cm s-1) in July 2007 at M3. From that moment on, velocity from M3 increases
more abruptly, while M2 reanalysis velocities decay until reach the previous mean values.
ECCO2 density time series at the moorings locations (Figure 9d) reveal an interannual
variability, although the seasonal cycle is not so evident.
The latter is associated with the eastward flowing of WSBW originated in the southwestern
Weddell Sea, while measurements from M2 are related to WSDW formed further north.
Although the M3 is associated to the WSBW flow, the extracted reanalysis data does not
reach WSBW observed density (Figure 9d). However, the bottom layer simulated is denser than
the variety found at M2 position, and both are denser than γn = 28.27 kg m-3.
Case study III: Prime Meridian/Weddell Sea Sector
Also within the Weddell Sea sector, a moorings array along the Prime Meridian was
evaluated by Klatt et al. (2005), hereinafter referred to as K05. Zonal current velocity from
reanalysis data was extracted for the position of moorings M229 (2007 m; 64°S e 0°E) and
M233 (1950 m; 69.4°S e 0°E) (Figure 1). M229 velocity values from the datasets are similar,
with ECCO2 mean values of -3.21±2 cm s-1 and K05 of -2.8 ±2.4 cm s-1 (Fig 10a). At M229
the correlation between time series from different datasets is low (r = 0.1) and, if present, the
seasonal cycle is dominated by higher frequency signal, possible linked to the proximity of the
Maud Rise.
At M233 location, the absolute values are only similar during the weaker phases
(December-January) of observational data (Fig 10b). After 2007 there is an abrupt increase in
velocity values from ECCO2 data at M233 position, leading to mean values of -12.7±1.5 cm
46
s-1, much higher than the average found previously in ECCO2 time series (-2.6±1.9 cm s-1) and
also from observational mean values (-4.5±2.4 cm s-1). The variability pattern is well correlated
at M233 (r = 0.68), with a clear annual cycle found in both time series.
According to K05, higher velocity values are found at M233, which is immersed in the
Antarctic Coastal Current. ECCO2 reanalysis velocity data does not follow this pattern since
currents in M233 are weaker than in M229 before 2004.
As the Weddell Sea Prime Meridian area is a region with intensive studies (e.g., Schroder
& Fahrbach, 1999; Farbarbach et al, 2004; Klatt et al., 2005; Kerr et al., 2009), we determined
the transport of the whole water column south of 60°S (Section IV; Figure 10c). In this estimate,
the seasonal signal is not as evident as in current velocity time series (Figure 10a–b). However,
the transport time series of the entire water column presents an intra-annual variability
associated with a decreasing trend (0.81 Sv yr-1) from 1992 to 2004 (Figure 10c). During 20042007 there is also a strong reduction of the mean seasonal cycle amplitude (~ 23%). In spite of
the decrease in the volume transport of the water column, the estimates for the AABW layer
(average volume transport of ~19 Sv) do not present an evident trend from 1992 to 2004 (Figure
10c), which means that during this period the contribution of AABW layer to the total volume
transport south of 60°S increased. In July 2004 the AABW transport was intensified, increasing
the amplitude of variations. After 2008 it is noted a stabilization, with a mean transport of ~40
Sv±23 between high and low peaks. The contribution of AABW to the cross-section volume
transport increased from ~38% at the beginning of the time series to ~80% in the last years.
Despite the high variability of the transport time series, the cumulative transport along the
section (Figure 10d) is comparable to that presented by K05, in which tree major areas are
observed (the Antarctic Coastal Current, a recirculation to the south of Maud Rise and westward
current to the north of this bathymetric feature). ECCO2 estimates based only on the period
evaluated by K05 (1996-2000) show that the absolute volume transport of the southern limb of
the Weddell Gyre is 51.7 Sv (Figure 10d), which is similar to the transport of 56 ± 8 Sv
determined by K05. Antarctic Coastal Current in ECCO2 data is less intense (absolute transport
of 19 Sv) than K05 estimates (26 ± 4 Sv) and the recirculation south of Maud Rise is absent or
extremely weak. The cumulative transport of the AABW layer is ~21 Sv for the southern
Weddell Gyre (Figure 10d), in contrast to the value of 28 Sv found by K05.
When the whole ECCO2 period is considered (1992-2011), the structure of the cumulative
transport along section is closer to observations, since the Antarctic Coastal Current is better
47
defined and the recirculation south of Maud Rise is present (Figure 10d). In this case, the
absolute transport for the southern portion of the gyre is slightly increased (absolute transport
of ~54.4 Sv compared to ~51.7 Sv of the 1996-2000), closer to the observational estimates. This
increase is partially consequence of a stronger Antarctic Coastal Current (absolute transport of
31.4 Sv), overestimating the previous estimate (19 Sv considering 1996-2000) and also the
observations (26 ± 4 Sv). In AABW cumulative transport the distinct areas described above are
also better defined when the whole period is considered. However, absolutes values are
overestimated (absolute transport of 34 Sv for southern limb of Weddell Gyre; Figure 10d)
compared to K05 results (28 Sv). If this K05 estimate for the AABW absolute transport for the
southern limb of Weddell Gyre is compared to the time series from ECCO2 presented in Figure
10c it shows that the average transport after 2007 (~39±11 Sv) is considerably higher than the
observation.
Case study IV: Western Weddell Sea/ Weddell Sea Sector
Fahrbach et al. (2001) (hereafter referred to as F01) evaluated the export of newly formed
dense bottom waters towards the northern limb of the Weddell Gyre using a mooring array at
the northern tip of the Antarctic Peninsula (Section II; Figure 1). The -0.7°C isotherm used by
the author to define the bottom layer is not found in the ECCO2 similar transect evaluated
during the period of F01 study (1992-1998), and therefore we performed the calculations based
on the AABW layer defined here (section 2.3). Figure 11a compares ECCO2 estimated AABW
volume transport with those determined by F01 - observational study - and Kerr et al (2012),
hereafter referred to as K12 - model study. Absolute transport values from ECCO2 and
observational data differ since the dense layer definition used here is different from F01 study.
However, the volume transport time series present a good temporal correlation (r = 0.52
between ECCO2 and F01). The observational transport increases after 1994 from an average
value of 3.5±0.6 Sv previous to this year to a 3.9±0.5 average after that. An increase in
absolute transport after 1994 is also present in ECCO2 time series (from 2.3±0.19 Sv average
to 8.5±3.4 Sv). The volume transport estimates based on the OCCAM model evaluated by K12
show absolute values higher than reanalysis estimates despite the same AABW layer definition.
Model variability estimates follow the same pattern of observations, as discussed by K12.
48
There are a marked seasonal and interannual variability in the monthly time series of crossSection II volume transport based on ECCO2 data (Figure 11b). As described by Fahrbach et
al. (1995), the AABW flow has a well-defined seasonal cycle, in which weaker flows occur in
January and stronger in June. The months of maximum and minimum ECCO2 transport agrees
with estimates based on OCCAM model (Kerr et al., 2012a), but is lagged by one month from
those determined by Fahrbach et al. (2001) (December and May), which suggests that both
model and reanalysis have similar limitations in reproducing the AABW export variability. The
average AABW flow found in ECCO2 at Section II is 7.6 Sv, with seasonal variation of ±2.5
Sv (Figure 11b). This estimate is close to the volume transport of 6.7±1 Sv and ~9 Sv
determined by Naveira Garabato et al. (2002) and Franco et al. (2007), respectively, for WSDW
exported over the South Scotia Ridge. The decrease of AABW volume transport after 2005
from ECCO2 estimates is not caused by stagnation of dense water export, but rather due to the
existence of a volume transport in the opposite direction in part of the section evaluated (not
shown). Negative transport values are present until February 2010, when it changes direction
and increases substantially until the end of the period analyzed. During most of the studied
period, only WSDW contributed for the AABW volume transport estimated from ECCO2
(Figure 11b). However, episodic events of WSBW direct injection in the bottom layer
(December 1998 to March 2000; April 2003 to September 2008; November 2010 to December
2011) increased the total volume transport. During 2003-2008 period, ECCO2 average WSBW
transport (1.86 Sv) was in accordance with that reported by F01 (1.3 ± 0.4 Sv). In the last event
of direct WSBW injection (November 2010 to December 2011) transport estimates were very
high, reaching ~20 Sv at the end of the time series, which correspond to almost the totality of
the AABW transport. The bottom current velocity annual averages (Figure 11b) present a
variability pattern similar to that of the volume transport time series. Although Section II is
located north of a bottom water formation area, the origin of this dense bottom water is from
southern regions and, therefore, variability of dense water transport must be affected not only
by newly bottom water formation, but also by remote thermohaline and wind forcing (Fahrbach
et al, 2001). Kerr et al. (2012a) show that AABW export represented by OCCAM is primarily
determined by the strength of the Weddell Gyre and its wind forcing, which is expected to be
occurring in the ECCO2 reanalysis model.
Cross-shelf-break ECCO2 bottom-layer transport was determined in the northwestern
Weddell Sea to evaluate the ventilation of AABW to the deep Southern Ocean. The meridional
49
section used for calculations is located just east of the 1000 m isobath (along the longitude
305°) and extends from -72°S to -65°S (~750 km; Section III - Figure 1). Vertically integrated
cross-section volume transport averaged for the whole study period (Figure 12a) presented
spatial pattern similar to the results of Muench & Gordon (1995; see for instance their Figure
8), in which the southern and northern section ends are dominated by a westward (negative)
and eastward (positive) flow, respectively.
Volume transport time series for AABW (deep and bottom dense water varieties; n ≥ 28.27
kg m-3) and just WSBW (bottom variety; n ≥ 28.4 kg m-3) present a marked seasonal cycle
(Figure 12c). AABW production occurs primarily in pulses (Schroder et al., 2002), which can
be seen in ECCO2 time series during three episodic periods (1994-1999, 2000-2004, and 20082011). The first two events are coincident with AABW production periods determined from
OCCAM simulation (Kerr et al., 2012a). During the last event of AABW production there is an
intensification of the flow, reaching a maximum of 3.6 Sv (positive values for east, i.e.,
offshore). WSBW volume transport also intensified in the last production pulse (2008-2011),
reaching a contribution of 1.9 Sv (Figure 12c). Considering the whole period, the average
volume transport estimates for AABW and WSBW is 0.47 ± 0.72 Sv and 0.15 ± 0.32 Sv,
respectively. If the period is restricted to 1992-2004, the average production rate of AABW and
WSBW decreases to 0.25 ± 0.25 Sv and 0.06 ± 0.12 Sv. In any case the volume transport
estimates for both water masses are underrepresented when compared to the 1.1 ± 0.5 Sv bottom
water (θ ≤ −0.7 °C) formation rate estimated by Huhn et al. (2008) in the same area. This
reduced spilling off dense flow of AABW from the shelf is possibly related to the spatial
resolution of the model used to create the reanalysis product, which limits the representation of
coastal process and the coupled atmosphere-ocean-ice interactions. Moreover, the diffusion
scheme generally applied in z-level global circulation models could also be a factor. Heuze et
al. (2013) state that, in typical diffusion schemes applied in z-level models, the dense water
formed in the shelf region mixes horizontally and vertically when flowing down the slope and,
therefore, the dense signal is lost along the downward flow through mixing with intermediate
waters.
ECCO2 estimates of absolute AABW volume transport in this meridional section (Section
III; Figure 12c) are lower than those found for the section perpendicular to the bathymetry
(Section II; Figure 11b) because the flow is predominantly northward along the shelf (Muench
& Gordon, 1995). WSBW transport from ECCO2 is detectable in the northern section (Section
50
II; Figure 11b) only in specific periods, which coincide with stronger WSBW outflow in the
meridional section (Section III; Figure 12c). During weaker flows it is possible that this signal
is lost by mixture along the northward displacement.
Time average of density field along Section III (Figure 12b) shows denser water masses on
shallower regions near the edges of the section. The averaged upper AABW limit were
determined considering the whole period and also restricted to years before and after 2004.
Upper AABW limit before and after 2004 (Figure 12b) show that dense water production
increase during the last years (Figure 12c) does not affect the shelf water masses in the northern
portion of the section, but the area occupied by this water mass in the southern half greatly
increased. The averaged AABW limit for the reliable period (1992–2004) shows that dense
water spilling off the shelf is concentrated in the northern half of the section and also follows
the north and south slopes.
The case studies performed unveil that, in the most important regions of AABW export,
the variability of volume transport and current velocity time series is well represented by
ECCO2 reanalysis data. Summarizing, results obtained from Section I (located near the
Kerguelen Plateau) reveal that the rugged bathymetry can be an important factor contributing
to the difficult task of reproducing the AABW volume transport variability in the Indian sector
of the Southern Ocean. Despite the variability agreement, in all cases analyzed the absolute
AABW current velocity and volume transport is underestimated by ECCO2 before 2004. As
well as bathymetry definition, model spatial resolution and model diffusive scheme can also be
factors that hamper the representation of dense deep and bottom water export from Antarctic
shelves. It seems that from 2004 to 2007 there is an adjustment of the reanalysis to different
forcing conditions. After that, AABW current velocity and volume transport overestimates
observations and, as discussed before, presents unrealistic hydrographic conditions. Further
results will be focused on years from 1992 to 2004 with no longer discussion regarding this
period of erroneous representation of the AABW variability (beyond 2004).
3.4.
AABW variability
Four-year spatial averages of AABW layer thickness and volume through time can be
observed in Figure 13a–b. At the beginning of the time period analyzed (1992-1995), the
AABW layer represented by ECCO2 (Figures 13a) shows a geographical distribution similar
51
to the 20-year averaged observational dense layer (Figure 13c), although slightly thinner.
During the next decade (1996-2003), no visible changes in dense layer thickness in Weddell
Sea, Indian and Western Pacific sectors is evident (Figure 13a).
A retreat of dense deep layer in B&A and Ross Sea sectors can be clearly seen throughout
the AABW thickness and volume anomaly (Figures 13a–b). By the 2004-2007 period, AABW
from Ross Sea and B&A sectors are restricted to the core of Ross Gyre. Contraction of AABW
layer was recently reported by Purkey & Johnson (2012) from 1980s to 2000s, in which the
Australian–Antarctic and Amundsen–Bellingshausen basins presented the highest isopycnal
fallen rates (–13.2 ± 6.7 m y-1 and –11.4 ± 2.9 m y-1, respectively). Volume decrease of dense
waters is also reported by Azaneu et al. (2013), which shows a –8.06 ± 0.38 m yr -1 average
AABW upper-limit rate of change for the period 1958–2010. ECCO2 average falling rate of
AABW defining isopicnal for the 1992–2004 period (–3.06 ± 1.81 m yr -1) is lower than those
observed estimates although the great retreat of this layer. The overestimation of AABW layer
thickness present in 2004-2011 period is consequence of the dense bottom water injection in
the Weddell Sea, as discussed before.
Southern Ocean AABW annual time series (summer-only) of hydrographic properties from
ECCO2 and in situ historical data are presented in Figure 14a. Observational time series
presents high interannual variability, in contrast to monthly and annual averages from ECCO2
data. It is important to notice that variations in observational data is naturally expected,
however, it can be partly consequence of unequal geographical distribution of data through
years (Azaneu et al. 2013). Although ECCO2 data does not show significant interannual
variability, annual means from reanalysis and in situ time series are coincident several times
during the period analyzed, for all hydrographic properties. Statistical correlation between
reanalysis and observational time series is, respectively, 0.60, 0.36, and -0.02 for density,
salinity and potential temperature (considering only the period when hydrography is well
represented, 1992-2004). AABW temperature presents a low and negative correlation because
it shows a cooling trend (–0.0036 °C yr -1) in ECCO2, which is in contrast to the warming noted
from observational data (0.0020 °C yr -1). On the other hand, salinity and density follow the
observed variability pattern. Observational data showed a –0.0009 yr-1 and 0.0011 kg m-3 yr-1
salinity and density rate of change, respectively. ECCO2 data presented a very similar salinity
decrease trend (–0.0007 yr-1) but lower density changing rate (–0.0001 kg m-3 yr-1). Trends from
52
reanalysis data are statistically significant for all parameters, but for observational data none of
them is significant. Sensitivity analyses performed, considering all months for annual averages
or using the original reanalysis spatial resolution, did not greatly differ from the temporal trends
presented above. Azaneu et al. (2013) evaluated an extensive observational dataset (1958-2010)
under different methodologies and, after attenuating the effect of data distribution, found an
AABW warming of 0.0015 °C yr -1 and a density decrease of –0.0005 kg m-3 yr-1 for the whole
Southern Ocean. Therefore only ECCO2 density trend in good agreement with the observations.
Regional AABW time series shows different rates of change for each Southern Ocean
sector (Figure 14b; note that the time series of Weddell Sea and Indian sectors are presented
following the figure’s right axis for improved visualization). During the first period (19922004) all sectors underwent warming, freshening and density decrease, except the Weddell Sea
sector. This region warmed until 2000 (0.0028 °C yr -1), when started to become colder and
fresher.
The warming of deep and dense bottom water have been previously reported within the
Weddell Sea (1989–1995), and also in the region of the Prime Meridian (Fahrbach et al., 2004).
Freshening of AABW occurred in the Indian and Pacific sectors of the Southern Ocean (1995–
2005; Rintoul, 2007), as well as temperature and salinity decrease of Adelie Land Bottom Water
along the 140°E (1995–2005; Aoki et al., 2005). Azaneu et al. (2013) estimated an AABW
average temperature, salinity, and density trend of 0.0015 °C yr -1, –0.0002 yr-1 and –0.0005 kg
m-3 yr-1 (1958–2011), although freshening was not a clear pattern throughout the Southern
Ocean. The Southern Ocean sectors averaged changing rate determined for ECCO2 data
(considering the 1992–2004 period), 0.0023 °C yr-1, –0.0002 yr-1, and –0.0007 kg m-3 yr-1 for
temperature, salinity and density, respectively, are in good agreement with those found by
Azaneu et al. (2013). Considering these averaged rates, the cooling trend presented by the whole
Southern Ocean time series (Figure 14b) is not totally representative of the overall warming
trend. The difference between estimates of properties changing rate based on the average of the
AABW properties from the whole Southern Ocean (Figure 14b) and those based on the average
of the sectors trends is partially caused by the Weddell Sea cooling trend. This is the main region
contributing to the AABW layer and thus the averaged Southern Ocean AABW property is
influenced by changes in this region, differently of the second case, in which each sector has
the same weight in the trend calculation and then warming is prevalent. In addition, the
contraction of AABW layer in B&A and Ross Sea sectors is an important factor leading to the
53
overall cooling trend (Figure 14a). Those regions present the warmer AABW variety and then
its reducing contribution through years led to reduced temperature averaged values for the entire
Southern Ocean.
3.5.
Sea ice and wind stress in ECCO2
To a better understanding of the AABW variability the sea ice-covered area and ice
thickness data from ECCO2 were evaluated. Monthly time series of ECCO2 sea ice covered
area and sea ice thickness are shown in Figure 15a (upper and bottom panels). During winter
seasons, when sea ice concentration is at its maximum, data from reanalysis largely
overestimate satellite data by more than 20% (Figure 15a). During summer periods, the
difference between reanalysis-satellite is lower than ~5%. There is a reduction in maximum
values of sea ice concentration from reanalysis during 2001-2004, with a clear decreasing trend
beyond that. The trend of reanalysis sea ice concentration for the complete time series is –0.78%
yr-1. Minimum sea ice concentration values also decreased through years. Those reductions in
sea ice minimum and maximum concentrations from ECCO2 through time led to a highly
coincident reanalysis and remotely measured sea ice-covered area time series during the last
year of the comparison period (2010). Sea ice thickness time series from ECCO2 (Figure 15a)
also presented a similar pattern of decreasing trend (–0.01 m yr -1). The exaggerated seasonal
variability presented in ECCO2 sea ice concentration and sea ice thickness time series can be
related to the configuration of the coupled sea ice model. The sea ice model is based on a zerolayer thermodynamics, which assumes that sea ice does not store heat (Adcroft et al., 2012).
The warmer surface water shown in Figure 2 can be linked to the sea ice representation. During
summer months sea ice concentration is close to reality and enables heat uptake by ocean
through solar radiation. In turn, during winter the high values can reduce ocean heat loss to the
surface resulting in warmer surface waters (e.g., Renner et al., 2009). The reduction of
maximum sea ice concentration in the 2001-2004 period possibly triggered the initial decrease
of temperature and salinity in Weddell Sea deep waters (Figure 14b).
Annual anomalies of sea ice concentration (Figure 15b) show the decreasing of these
parameters after 2002, leading to values lower than the average around the whole Southern
Ocean at the end of the time series. However, the main feature presented in ECCO2 sea ice field
is the opening of an open ocean polynya east of the Prime Meridian in 2005, which led to the
retreat of sea ice in the following years (Figure 15b). The lowest sea ice coverage occurs in
54
2010, followed by a slight recovery in 2011. Therefore, sea ice coverage and thickness reduced
throughout the simulation years towards averaged values more in agreement with satellite
observations (Figure 15a). However, this sea ice coverage reduction is not only consequence of
a gradual decrease of these parameters around the Southern Ocean, but also results from an
unrealistic sea ice retreat both in Weddell Sea and Indian Ocean sectors.
Changes in sea ice concentration directly influence AABW formation by sea ice melting
and production of brine rejection, and also due to its effect on the transference of momentum
from wind to ocean currents (Curry & Webster, 1999). In the coupled MITgcm, surface wind
stress, as well as heat and fresh water fluxes are computed from atmospheric state, but modified
by sea ice model at each time step (Adcroft et al., 2012). Therefore, the observed changes in
AABW hydrographic properties from ECCO2 data can be directly linked to the variations of
sea ice concentrations and thickness produced by the model.
The opening of an oceanic polynya is closely related to the process of deep convection
occurring in the open ocean regime, leading to high production of dense waters directly injected
in deeper levels (normally below 2000 m) in the open ocean area of the Weddell Sea. Heuze et
al. (2013) evaluate 15 climate models and shows that most of them produce dense bottom waters
by deep convection in the open ocean, closely linked to representation of a strong sea ice
seasonal cycle. Decrease of sea ice concentration could have enabled a more direct effect of
wind stress over the ocean, which could have intensified the Weddell Gyre circulation
reproduced by the reanalysis. A stronger gyre intensifies the upwelling of isopicnals at the
center of the gyre, leading warm intermediate waters close to the surface. Consequently, deep
convection is increased and transference of heat to sea ice is enhanced, leading to the opening
of an oceanic polynya. The further retreat of sea ice after the polynya formation also contributed
to the intensification of ocean currents, facilitating the spreading of the AABW dense plume.
As a consequence, the hydrographic properties of the Southern Ocean are poorly represented
during the last years of ECCO2 reanalysis data.
The dominant variability modes from sea ice, wind stress and AABW export (relative to
section II) is better evaluated through a wavelet analysis (Figure 16). Sea ice thickness and
covered area were averaged within the Weddell Sea sector limits (60º W – 20º E) to build
monthly time series. Wind stress time series was determined on a proxy region defined to cover
the main area that drives the Weddell Gyre circulation. All series were detrended before the
analysis, and only the period 1992-2004 was evaluated. The dominant period of variability of
55
AABW export is 1 year (Figure 16c), related to the seasonal variation of wind-driven circulation
and sea ice formation. AABW volume transport also reveals a 2-4 years period of variability
through most of the period evaluated. This pattern is in agreement to the 3-4 year oscillation
determined by Venegas & Drinkwater et al. (2001) for the coupled sea ice, atmospheric and
oceanic oscillation in Weddell Sea. Annual cycle is clearly present in sea ice and meridional
wind stress time series (Figures 16 a–b and f). However, the 2-4 years oscillation is only seen
in a short period of the meridional wind stress component.
4. SUMMARY AND CONCLUSIONS
Assessment of ECCO2 data shows that the reanalysis product provides a good quality
representation of the main Southern Ocean oceanographic features, as well as the characteristic
shape of regional θ–S diagrams. Significant changes can be observed throughout the simulation
years, e.g., retreating of AABW layer in the B&A and Ross Sea sectors. However, the most
striking modification observed is the appearance of a dense water plume in Weddell Sea sector,
related to the opening of an open ocean polynya clearly visible in 2005 at the center of the
Weddell Gyre. This phenomenon contributed to unrealistic representation of the Southern
Ocean hydrographic properties, mainly after 2004.
The mean difference of the hydrographic properties reproduced by the reanalysis and the
observed values in surface and intermediate layers are reduced by ~25% and 21%, respectively,
considering only the reliable period (1992-2004). In general, ECCO2 reanalysis data show a
warmer, saltier and denser surface layer. Intermediate waters are generally colder, fresher, and
denser than observations. The except is the Weddell Sea that showed slightly warmer and lighter
WDW in the center of the Weddell Gyre and WDW outflow region during the reliable period.
Those misfits can also be observed in the θ–S diagram by the absence of cold and fresh surface
waters seen in observed values, and by the displacement of maximum temperature and salinity
of intermediate waters toward lower values. The bottom layer is usually warmer and lighter
than expected, possibly related to the inability of the reanalysis in producing the densest AABW
variety during great part of the unfailing period analyzed. If the whole period is considered, it
seems that the averaged bottom layer is close to observations, which is unrealistic due to the
problems appointed in towards the end of the ECCO2 simulation.
Validation of modeled data is generally limited by availability of in situ data. The
56
comparisons of physical properties from repeat hydrographic sections showed that the
reanalysis was capable to well represent the structure and properties of the main areas analyzed.
Specifically considering the sections within the Weddell Sea sector (i.e., WOCE SR2 and
WOCE SR4), there is a high agreement of AABW upper limit and area occupied between
reanalysis-observation comparisons. However, the densest AABW regional variety is not
represented by the reanalysis for the evaluated sampling periods, being replaced by the lighter
version of regional AABW varieties. Unlike the other sections, the WOCE SR3 upper dense
water limit defined by the different datasets is not well represented. The denser variety of the
AABW is also absent in this section, but the limit of this water is deeper than that expected.
The reduced dense layer can also be observed by comparison of AABW area estimates for all
occupations. This underestimation can possibly be linked to the retraction of dense waters in
B&A and Ross Sea sectors in the ECCO2 simulation.
Several case studies showed that the structure of deep and bottom current velocity and
AABW volume transport are well represented along the sections east of the Antarctica
Peninsula (Section III), on the Prime Meridian (Section IV) and nearby the Kerguelen Plateau
(Section I). The variability pattern of AABW current velocity and volume transport agrees with
observational data in most cases. The exception is the AABW volume transport determined
nearby the Kerguelen Plateau. In this region, the low correlation between reanalysis and
observed data is possibly influenced by a badly representation of the complex local bathymetry
added by relatively coarse model resolution. Seasonal cycle is evident in most cases, mostly
induced by wind forcing periodicity. Additionally, a 2-4 years variability period is observed for
the AABW export from the Weddell Sea, in agreement with the coupled sea ice, atmospheric,
and oceanic oscillation previously reported in observations (Venegas & Drinkwater, 2001).
In spite of the good representation of the AABW volume transport and current velocity
variability in the most important region of dense water export, absolute values are
underestimated in all cases. The high sea ice concentration during winter months could have
limited the transference of momentum from winds to ocean, leading to a weaker Weddell Gyre
and, consequently, weaker currents in ECCO2 reanalysis. Lower wind velocity is also a possible
contributing factor, which requires further analysis. The relatively coarse model resolution
limited the representation of coastal processes, possibly contributing to the underestimation of
dense waters export from shelves regions. Associated to unrealistic hydrographic
57
representation, the AABW velocity and volume transport is largely enhanced after 2004,
leading to values greater than observed.
ECCO2 is based on the assimilation of a great amount of observational data throughout the
model simulation. Therefore, we expect that, besides interannual variability, the reanalysis
would be capable of representing the observational trends in longer periods. The AABW
changing rate determined for the whole Southern Ocean considering the 1992–2004 period
showed a cooling, freshening and density decreasing trends. However, these trends are highly
influenced by the early cooling of the Weddell Sea, and also by the reducing contribution of
dense layer in B&A and Indian sectors, which are the warmest AABW varieties. When the
sectors are evaluated separately, warming, freshening, and density decrease are found from
1992 to 2004, except for the Weddell Sea. This sector warmed until 2001, but then underwent
cooling, possibly related to local changes in sea ice concentration and thickness. Not only the
variability pattern, but also the changing rate averaged for all sectors presented a good
agreement with trends reported by previously studies, considering all hydrographic properties.
Volume decrease of AABW layer, as showed by reanalysis data, has also been indicated by
observational studies. However, the dramatic retraction of the dense layer in B&A sector,
leading to the absence of waters γn ≥ 28.27 kg m-3 after 2002, has not been observed in the real
ocean. Moreover, during the unrealistic period (2004–2011), the environmental conditions
change and then the hydrographic properties trends are affected.
The results revealed that, during the first twelve years (1992–2004) of the simulation,
ECCO2 provides a high quality and reliable representation of hydrographic properties in the
Southern Ocean. The differences are related to reanalysis limitations regarding absence of ice
shelf representation, model resolution and parameterizations. These factors also precluded the
reanalysis from realistically represent absolute values of AABW velocity, volume transport and
outflows from shelf regions. Despite those limitations, the water column structure and the
variability of AABW velocity and volume transport are well represented in the main
contributing regions. Another interesting feature presented by the reanalysis was the long term
variability. The reanalysis data was capable of reproducing the long–term variability patterns
of observational data reported by previous observations.
Those abilities ensure the use of the 1992–2004 period reanalysis data for AABW
circulation and hydrographic studies, as well as physical process affecting dense water
58
variability. After that period, marked changes of environmental conditions resulting from
erroneous sea ice concentration and thickness, caused dramatic changes in hydrographic
properties and distribution, together with velocity and volume transport. Therefore, the use of
data from this latter period (2005-2011) is not advisable. That reinforces the necessity of a good
representation of sea ice coverage and variability for an adequate simulation of Southern Ocean
hydrography. Better parameterizations and the inclusion of ice shelves are also factors that must
be considered for optimization of results. In addition to limitations of the model and
assimilation methodology, reanalysis products can also be biased by problems related to
observational data (Dee et al., 2005). Despite the pointed out limitations of ECCO2 data
evaluated in this study, it is important to highlight the better performance of this reanalysis in
reproduce AABW properties in comparison with other commonly used modeled data, such as
OCCAM.
ECCO2 is an ongoing project and several efforts have been made to improve key points,
e.g., ice shelf representation. Recent studies have applied regional ECCO2 configurations
modified to include explicit representation of ice shelves aiming investigations of process in
the ocean and ice interface (Heimbach et al., 2012.; Schodlok et al., 2012; Xu et al., 2012).
Moreover, the centerpiece of ECCO2 is the application of the adjoint-method optimization on
the global eddying configuration, which would enable a much larger number of control
variables than the actual Green’s function method. This method already proved to be valuable
(e.g., Mazloff et al., 2010; Ito et al., 2010) and then their application globally and for longer
period than the actual SOSE (Southern Ocean State Estimation) regional solution would mean
a great improvement.
Finally, long-term observational studies in important regions of AABW export must be
carried on. The focus of these studies should be extended beyond Weddell and Ross Sea regions
to less explored (but also important) areas, as the Kerguelen Plateau region, which showed the
poorest representation of AABW variability. In addition, the lack of in situ data during
wintertime affects the quality of reanalysis assimilation and limits the assessment of these
datasets and models. The use of new technologies for sampling during wintertime, such as
ARGO floats, sea mammals as platforms for data collection and seagliders should be
encouraged.
59
4. CONCLUSÕES GERAIS
Esta dissertação teve como foco principal avaliar a qualidade da representação das
propriedades hidrográficas e a variabilidade da Água de Fundo Antártica no oceano Austral
pelo produto de reanálise ECCO2. De forma geral, os resultados mostram que a reanálise provê
uma adequada representação das principais feições oceanográficas do oceano Austral, assim
como o formato característico do diagrama θ–S para cada um dos setores regionais. Apesar
disso, alterações significativas no oceano podem ser observadas ao longo dos anos da
simulação, e.g., a retração da AABW nos setores B&A e Mar de Ross. Entretanto, a alteração
mais evidente observada é o aparecimento de uma pluma de água densa no setor Mar de
Weddell, relacionado à abertura de uma polínia oceânica. Esse fenômeno contribuiu para uma
representação irreal das propriedades hidrográficas do oceano Austral após 2004.
Considerando apenas o período que foi definido como sendo confiável (1992-2004), as
diferenças entre as propriedades hidrográficas representadas pela reanálise e aquelas
observadas diminuem nas camadas de superfície e intermediária em ~25% e 21%,
respectivamente. Em termos gerais a reanálise mostra águas superficiais mais quentes, salinas
e densas do que o observado. Águas intermediárias são geralmente mais frias, menos salinas e
mais densas. O mar de Weddell é uma exceção nesse cenário, pois durante o período confiável,
apresenta a WDW ligeiramente mais quente e menos densa do que os valores observados na
região central do Giro de Weddell e também na área de exportação dessas águas. Esses
desajustes também podem ser observados nos diagramas θ–S devido à ausência das águas
superficiais mais frias e menos salinas presentes nos dados observacionais, e pelo deslocamento
do máximo de temperatura e salinidade presente nas águas intermediárias em direção a valores
mais baixos. A camada profunda é normalmente mais quente e menos salina do que o esperado,
o que está possivelmente relacionado com a incapacidade do modelo em produzir a variedade
mais densa da AABW durante grande parte do período confiável. Quando todo o período é
considerado, há a impressão de que a camada profunda torna-se mais similar às observações, o
que é irreal devido aos problemas apontados no final da simulação do ECCO2.
No caso do oceano Austral, a validação de dados modelados é geralmente limitada pela
disponibilidade de dados observacionais. A comparação das propriedades hidrográficas dos
diferentes bancos de dados nas seções avaliadas mostrou que a reanálise foi capaz de representar
60
adequadamente a estrutura e as propriedades das seções. Especialmente nas seções do setor Mar
de Weddell (WOCE SR2 e WOCE SR4), há uma alta adequação nas estimativas do limite
superior e da área ocupada pela AABW obtidas pelos diferentes conjuntos de dados. Entretanto,
a variedade regional mais densa não é representada pela reanálise nos períodos usados para
comparação, a qual é substituída pela versão menos densa. Diferentemente das demais seções,
na seção WOCE SR3 o limite superior das massas de água densas definido pelos diferentes
conjuntos de dados não é tão bem representado. A variedade mais densa da AABW também se
encontra ausente nos dados de reanálise, mas o limite superior da dessa massa de água é mais
profundo do que o esperado. A reduzida camada de água densa também pode ser observada na
comparação das estimativas da área ocupada para todas as ocupações dessa seção. Essa
subestimação pode, eventualmente, estar ligada à retração dessa massa de água densa ao longo
dos anos nos setores B&A e Mar de Ross na simulação do ECCO2.
Estudos de casos específicos, nos quais a reanálise foi comparada aos dados de
correntógrafos, mostraram que a estrutura espacial dos campos de velocidade da corrente e o
transporte de volume da AABW são bem representados nas seções a leste da Península Antártica
(Seção III), sobre o Meridiano de Greenwich (Seção IV) e próximo ao Platô de Kerguelen
(Seção I). O padrão de variabilidade da velocidade e transporte da AABW é concordante com
aquele observado nos dados in situ na maioria dos casos. Uma ressalva é feita com relação ao
transporte determinado na seção próxima ao Platô de Kerguelen. Nesta seção a baixa correlação
entre as séries de dados de reanálise e observacionais é possivelmente influenciada pela difícil
representação do fluxo em uma região de batimetria bastante complexa, agravado pela baixa
resolução do modelo. O ciclo sazonal é evidente na maioria dos casos. Além disso, um período
de variabilidade de 2-4 anos é observado (embora não estatisticamente significante) na série
temporal de exportação da AABW do mar de Weddell, em consonância com o período de
oscilação do sistema acoplado entre gelo marinho, atmosfera e oceano previamente reportado
para dados observacionais (Venegas & Drinkwater, 2001).
Apesar da boa representação da variabilidade da velocidade da corrente e do transporte de
volume da AABW na região de maior importância para a exportação de águas densas (i.e.,
Rintoul, 1998), os valores absolutos são subestimados em todos os casos. A alta concentração
de gelo marinho durante os meses de inverno pode ter limitado a transferência de momentum
dos ventos para os oceanos, levando a uma menor intensidade do Giro de Weddell. Ventos
61
menos intensos pode ser também um possível fator contribuinte, o que necessita de maior
análise. A resolução relativamente grosseira do modelo limita a representação de processos
costeiros, possivelmente contribuindo para a subestimação da exportação de águas densas da
plataforma. Associada à representação irreal da hidrografia, a velocidade da corrente e o
transporte de volume da AABW é fortemente intensificado após 2004, levando a valores
maiores do que os observados.
Os produtos ECCO2 são baseados na assimilação de grande quantidade de dados
observacionais ao longo da integração do modelo. Portanto, espera-se que, além da
variabilidade interanual, a reanálise fosse capaz de representar os padrões de mudança de longo
período dos dados observados. A taxa de variação da AABW determinada para todo o oceano
Austral, considerando o período de 1992–2004, mostrou uma tendência de diminuição da
temperatura, salinidade e densidade. Porém, essas tendências são altamente influenciadas pelo
resfriamento precoce do mar de Weddell, e também pela redução da contribuição da camada de
água densa nos setores B&A e Oceano Índico, as quais são as variedades mais quentes da
AABW. Quando os setores são avaliados separadamente, tanto o aquecimento quanto a redução
da salinidade e da densidade da AABW são encontrados entre 1992 e 2004, sendo exceção o
mar de Weddell. Esse setor aqueceu até 2001, mas a partir de então sofreu um resfriamento das
águas, possivelmente relacionado a mudanças locais na concentração e espessura do gelo
marinho. Não apenas o padrão de variabilidade, mas também a taxa de variação média dos
setores está de acordo com estudos prévios para todas as propriedades hidrográficas. O
decréscimo de volume da AABW observado nos dados da reanálise também foi previamente
indicado por estudos observacionais. Porém, a dramática retração da camada densa no setor
B&A, levando à ausência de águas mais densas do que γn ≥ 28.27 kg m-3 após 2002, não foi
observado no oceano real. Além disso, durante o período não confiável (2004–2011), as
condições ambientais mudam, e então as tendências das propriedades hidrográficas são
afetadas.
Os resultados revelaram que, durante os primeiros doze anos da simulação (1992–2004), o
ECCO2 provê uma boa representação das propriedades hidrográficas no oceano Austral.
Diferenças estão relacionadas a limitações da reanálise no tocante à ausência da representação
das plataformas de gelo, resolução do modelo e parametrizações. Esses fatores também
impediram a reanálise de representar realisticamente os valores absolutos de velocidade,
62
transporte e exportação da região de plataforma. Apesar destas limitações, a estrutura e
variabilidade da velocidade e transporte da AABW são bem representadas nas regiões de maior
contribuição. Outra interessante feição apresentada pela reanálise foi a variabilidade de longo
período. Os dados modelados foram capazes de reproduzir os principais padrões de
variabilidade dos dados observacionais reportados pelos estudos prévios.
As aptidões apresentadas garantem o uso dos dados da reanálise entre os períodos de 1992–
2004 em estudos relacionados à circulação e hidrografia, assim como processos físicos ligados
à variabilidade das águas densas. Depois desse período, alterações irreais das condições
ambientais resultantes da errônea representação da concentração e espessura do gelo marinho
causaram mudanças drásticas nas propriedades hidrográficas e sua distribuição, em conjunto
com velocidade e transporte. Portanto, não deve ser feito o uso de dados desse período final
(2005-2011). Isso reforça a necessidade de boa representação da cobertura de gelo e sua
variabilidade, assim como outras forçantes ambientais, para uma adequada representação da
hidrografia do oceano Austral. Melhores parametrizações e a inclusão de plataformas de gelo
são também fatores que devem ser considerados para otimização dos resultados. Além das
limitações do modelo e da metodologia de assimilação, os produtos de reanálise também podem
ser enviesados por problemas relacionados aos dados observacionais (Dee et al., 2005). Apesar
das limitações apontadas do produto do ECCO2 avaliado neste estudo, é importante ressaltar a
melhor performance desse produto na reprodução das propriedades da AABW em comparação
a outros dados modelas comumente utilizados, tal como o OCCAM.
ECCO2 é um projeto ainda em execução e diversos esforços têm sido feitos para melhoria
de questões importantes, e.g., representação de plataforma de gelo. Estudos recentes têm
aplicado configurações regionais do ECCO2 modificadas para inclusão de uma explícita
representação de plataformas de gelo com o objetivo de investigar os processos na interface
entre oceano e gelo (Heimbach et al., 2012.; Schodlok et al., 2012; Xu et al., 2012). Além disso,
a questão principal do ECCO2 é a aplicação do método de otimização adjoint na configuração
global do modelo, o que permitiu um número muito maior de variáveis de controle do que o
método atual que utiliza a função de Green. O valor científico desse método já foi comprovado
(e.g., Mazloff et al., 2010; Ito et al., 2010) e portanto sua aplicação global e para períodos mais
longos do que a atual solução regional SOSE (Southern Ocean State Estimation) seria de grande
valia.
63
Finalmente, estudos observacionais de longo período em regiões importantes para a
exportação da AABW devem ser mantidos. O foco desses estudos deveria ser estendido além
das regiões do mares de Weddell e de Ross, para áreas menos exploradas (mas também
importantes), como a região do Platô de Kerguelen, a qual mostrou a menos adequada
representação da variabilidade da AABW. Além disso, a falta de dados observados durante o
período de inverno afeta a qualidade da assimilação da reanálise e limita a avaliação desses
dados e modelos. O uso de novas e alternativas tecnologias para amostragem durante o inverno
Austral, tal como boias Argo, mamíferos marinhos como plataforma para coleta de dados e
seagliders deveria ser estimulada. Para trabalhos futuros, sugere-se a avaliação da representação
da AABW pelo ECCO2 para o oceano global, de forma a avaliar se as propriedades e
variabilidade intra e interanual são adequadamente representadas fora da região de formação da
massa de água. Além disso, o mesmo trabalho desenvolvido neste estudo deveria ser realizado
utilizando o SOSE, o qual destina-se exclusivamente para o Oceano Austral e recentemente foi
disponibilizado para o público. Seria possível então comparar os resultados baseados no
produto global do ECCO2 e no SOSE, identificando as possíveis diferentes características entre
os produtos que possam levar a melhores/piores resultados.
Os objetivos propostos pelo trabalho foram alcançados de forma satisfatória, uma vez que
a qualidade das representações fornecidas pela reanálise ECCO2 foi amplamente avaliada no
tocante à hidrografia e variabilidade da Água de Fundo Antártica no oceano Austral. Nessa
avaliação, a maior parte da série de dados disponível foi considerada como adequada, o que
assegura a boa qualidade dos dados para estudos futuros que possam vir a se basear no produto
de reanálise ECCO2 para os aspectos avaliados nesse trabalho.
Esse trabalho é parte do legado da oceanografia Brasileira para o Ano Polar Internacional
(API, www.ipy.org), respondendo a alguns dos principais pontos investigados pelo GOAL
durante o mesmo. Além disso, o trabalho mostra a importância e necessidade de programas
como o PROANTAR e o INCT-Criosfera na obtenção e manutenção de dados oceanográficos
no Oceano Austral imprescindíveis para compreensão da região. A identificação das regiões
mais deficitárias em termos de amostragem e, consequentemente, menos adequadamente
representadas pela reanálise são importantes informações para guiar as ações do Southern
Ocean Observing System (SOOS; http://www.soos.aq/).
64
TABLES
Table 1: Sampling periods from the historical WOCE sections used in the study.
Month/Year of Sampling
Historical WOCE Sections
SR4
SR3
SR2
11/1992
03/1993
06/1992
12/1992 – 01/1993
01/1994
04/1996
04/1996 – 05/1996
03/1996
04/1998 – 005/1998
04/1998
11/2001 – 12/2001
03/1999
02/2005 – 03/2005
01/2002 – 02/2002
12/2000
03/2008
02/2003 – 03/2003
12/2002
12/2010 – 01/2011
02/2005
02/2008 – 03/2008
12/2010
65
Table 2: Summarized information about the case studies for the velocity and volume transport
assessment.
Case Studies
Case study I:
Kerguelen
Plateau/ Indian
Sector
Case study II:
Endurance ridge/
Weddell Sea
Sector
Previous
references
Fukamachi et al.,
2010 (F10)
Gordon et al.,
2010
Data period
02/2003-01/2005
2000-2007
Data from
previous studies
used for
comparison
Variables
evaluated
Case study III:
Prime Meridian/
Weddell Sea
Sector
Klatt et al., 2005
(K05) and
Fahrbach et al.,
2011
Case study IV:
Western Weddell
Sea/ Weddell Sea
Sector
Fahrbach et al., 2001
(F01) and Kerr et al.,
2012a (K12)
1996-2008
1989-1998
AABW volume
transport time
series
current meter time
series from
moorings M2 and
M3
Zonal velocity
from moorings
M229 and M233
WSBW and AABW
volume transport
time series from
FA01 and Kerr et al.,
2012a, respectively;
velocity time series
from FA01
AABW volume
transport time
series
Current velocity
time series
Zonal velocity
time series
AABW volume
transport time series;
Neutral density
time series
Time series of
volume transport
for the whole
water column and
only the AABW
layer
WSBW volume
transport time series
Averaged velocity
field
Averaged
cumulative
volume transport
along the section
66
FIGURES
Figure 1: Map indicating geographic areas of oceanographic profiles (blue dots), hydrographic
sections and mooring positions used in this study. Moorings position from Klatt et al. (2005) (M233
and M229) and Gordon et al. (2010) (M2 and M3) are indicated by yellow squares. Sections
where volume transport was determined (Section I - SI, Section II - SII, Section III - SIII and
Section IV - SIV) are indicated by green dashed lines. Red lines denote the repeat WOCE
hydrographic sections used in this study (sampling period are presented in table 1). Dark and
light gray lines refer to the bathymetry of 1300 m and 4000 m, respectively. The radiating white
boundary lines delineate hydrographic sectors. B&A denotes Bellingshausen and Amundsen
Sea Sector and PET = Princess Elizabeth Throught.
67
Figure 2: Twenty–year (1992-2011) averaged (summer-only) θ-S diagrams for each Southern
Ocean sector as defined in Figure 1. Inserted panels show θ-S diagrams for water column
deeper than 500 m. The color bars are indicating neutral density (γn; kg m-3), with brown (gray)
gradient referring to ECCO2 (observations) data. Color bar limits of γn=28.4 kg m-3, γn=28.27
kg m-3 and γn=28.1 kg m-3 were chosen to highlight the points referred to Weddell Sea Bottom
Water, Weddell Sea Deep Water and Warm Deep Water, respectively. Bottom–right panel
includes areal average of all Southern ocean sectors that is distinguished by the marker as
indicated by the legend.
68
Figure 3: ECCO2 averaged fields of θ, S and γn for the (a) surface layer - SL (100–150 m), (b)
intermediate layer - IL (409–634 m), and (c) bottom layer - BL (3000 m to seabed). Bottomright panels show the difference between reanalysis and observational density fields.
69
Figure 3: (continued).
70
Figure 3: (continued).
71
Figure 4: Two-years ECCO2 averaged density fields of (a) surface layer – SL and (b) bottom layer - BL. Blue colors denote waters lighter
than γn = 28.27 kg m−3.
72
Figure 4: (continued).
73
Figure 5: Taylor diagram for each defined layer: (a) surface layer - SL (100–150 m), (b) intermediate layer - IL (409–634 m), and (c) bottom
layer - BL (3000 m to seabed) separated by ocean sectors as defined in Figure 1 (Weddell Sea – Wed, Indian – Ind, Western Pacific – WP,
Ross Sea – RS and Bellingshausen and Amundsen Sectors - BA). Dark blue, green and light blue points indicate θ, S, and γn, respectively.
The gray curves, black short-dash curves, and black short-dash radii refer to normalized standard deviation, centered root-mean-square
error, and correlation, respectively. R refers to the observed dataset used as reference for comparison (see the text for details).
.
74
Figure 6: Hydrographic properties of repeat section (a) WOCE SR3, (b) WOCE SR4 and (c)
WOCE SR2. Averaged fields of θ, S and γn during sections occupations for ECCO2 (left) and
observational (right) data. Panels labeled γnrea-γnobs refer to the difference between reanalysis
and observational density fields. Dotted lines indicate isolines of θ = 0°C, S = 34.64, and γn =
28.27 kg m-3 of ECCO2 reanalysis (black) and observations (white). Bottom-left panels show
average θ-S diagrams for the section. The colorbar indicates neutral density (kg m-3), with
brown (gray) gradient referring to ECCO2 (observations) data. Bottom-right panels show the
position of the section on the map.
75
Figure 6: (continued).
76
Figure 6: (continued).
77
Figure 7: For the WOCE repeat sections (a) SR3, (b) SR2 and (c) SR4 are presented the percentage of the section area occupied by AABW
(upper panels), the average upper AABW limit (middle panels) and AABW layer average density (bottom panels). Squares denote observed
estimates. Reanalysis estimates limited to in situ data availability are represented by circles. Open markers denote incomplete section
occupation. Black line refers to estimates based on the complete spatial and temporal ECCO2 data.
78
Figure 8: Cross-section I (see Figure 1) (a) averaged velocity field (cm s-1) for the period
(February 2003 – January 2005) evaluated by Fukamachi et al. (2010). White dotted lines
indicate isotherms; (b) Monthly AABW volume transport (Sv) obtained by ECCO2 data (black
line) and Fukamachi et al. (2010) (gray line). Averaged ECCO2 reanalysis estimate is indicated
by black dotted line; (c) Monthly AABW volume transport (Sv) for ECCO2 data during the
whole data period. Gray box highlights period presented in panel (b).
79
Figure 9: Comparison between monthly time series of current meter (gray) and ECCO2 (black)
velocity (cm s-1) at (a) ~4580 m in M2 position and (b) ~3100 m in M3 position (see moorings
positions in Figure 1); (c) Monthly ECCO2 time series of current velocity (cm s-1) at M2
position (black line) and M3 position (gray line) during 1992–2011. Both time series are filtered
by three-month window moving average. Box highlights period shown in (a) and (b); (d)
Neutral density (γn) of ECCO2 data at moorings M2 (black) and M3 (gray).
80
Figure 10: Comparison between monthly time series of current meter (gray) and ECCO2
(black) zonal velocity (cm s-1) at ~2000 m in (a) M229 and (b) M233 position (see moorings
position in Figure 1); (c) Monthly ECCO2 time series of volume transport (Sv) cross-Section
IV considering the whole water column (black line) and only the AABW layer (gray line). Both
time series are filtered by three-months window moving average. (d) Cross-Section IV ECCO2
cumulative volume transport for the whole water column (black line) and AABW layer (gray
line), considering the 1992–2011 period (continuous lines) or limited to 1996–2000 period
(dashed line).
81
Figure 11: (a) Cross-Section II (Figure 1) annual transport (Sv) based on ECCO2 (black line),
observational (gray line; from Fahrbach et al., 2001), and OCCAM data (light gray line; from
Kerr et al., 2012a). ECCO2 and OCCAM estimates are based on AABW layer, while
observational estimates are focused on WSBW layer; (b) ECCO2 cross-Section II annual
(continuous black line) and monthly (continuous gray line) volume transport (Sv) for AABW
layer. Monthly time series considering the WSBW layer is also presented (dashed gray line).
Box highlights estimates presented in (a); Following the right axis, annual time series velocity
from observations (gray line; from Fahrbach et al., 2001) and ECCO2 data (black line).
82
Figure 12: (a) ECCO2 vertically integrated volume transport cross-Section III of the AABW
layer, averaged for 1992–2011 period. Shading indicates standard deviation of time average;
(b) Averaged density field along Section II. Black, gray and light gray dashed lines indicate
AABW average upper limit considering 1992–2011, 2005–2011 and 1992–2004 period,
respectively; (c) Annual (thick lines) and monthly (thin lines) cross section AABW (black
lines) and WSBW (gray lines) transport.
83
Figure 13: (a) Four-years averages of AABW layer thickness (m) for ECCO2 data, 1992–2010;
(b) AABW four-years volume anomalies (m3) relative to the long-term (1992–2011) average;
(c)Twenty-year average AABW layer thickness based on in situ data; (d) Twenty-year average
AABW layer volume (1012 m3) based on reanalysis data.
84
Figure 14: (a) Annual time series of θ, S and γn for Southern Ocean AABW layer, based on ECCO2 (filled squares) and observational (open
circles) data. The vertical gray bars show the standard deviations of annual averages (reanalysis – dark gray; observations – light gray);
(b) ECCO2 annual time series of θ, S and γn for Southern Ocean AABW layer for each ocean sector (see Figure 1): Indian (Ind), B&A (BA),
Ross Sea (RoS), Western Pacific (WP) and Weddell Sea (We). The latter follows the right axis do the discrepant values. Shaded regions
indicate the period during which the reanalysis reproduce unrealistic hydrographic conditions in the Southern Ocean.
85
Figure 14: (continued)
86
Figure 15: (a) Upper panel show a comparison of monthly (gray) and annual (black) time series
of sea ice covered area (%) from ECCO2 (continuous line) and remote sensing (dashed line)
data. Bottom panel shows monthly (gray) and annual (black) time series of sea ice thickness
from ECCO2 data; (b) ECCO2 sea ice covered area (%) annual anomalies relative to the longterm (1992–2011) average
87
Figure 15: (continued)
.
88
Figure 16: Wavelet power spectrum of (a) sea ice covered area, (b) sea ice thickness, (c) AABW export in section II, (d) wind stress, (e) zonal
wind stress, and (f) meridional wind stress time series using the Morlet wavelet. Shaded area is the cone of influence, where zero padding
has reduced the variance. Black contour encloses regions where confidence levels were greater than 95%. Energy units (colorbar) are in log2
form. Left panels show the average energy spectrum. The dashed line indicates the 95% confidence level.
89
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