Boreal Yaz Mevsimi İçmevsimsel Salınımının Tayvan Boğazı’ndaki Deniz Isı Dalgaları Üzerindeki Etkileri

Orijinal Araştırma Makalesi

Front. Mar. Sci., 13 Kasım 2026

Bölüm: Fiziksel Okyanusya

Cilt 13 – 2026 | https://doi.org/10.3389/fmars.2026.1982214

• SL

  Shihan Li 1

• YQ

  Yun Qiu 1,2*

• XL

  Xinyu Lin 1

• SH

  Shijian Hu 3

• JS

  Junqiang Shen 1

• YZ

  Ying Zhang 1,4

• 1. Kaynakların Doğal Kaynakları Bakanlığı Deniz Fiziksel ve Jeolojik Süreçleri Fujian Eyaleti Ana Laboratuvarı, Xiamen, Çin

• 2. Fujian Deniz Yenilik Merkezi, Xiamen, Çin

• 3. Hohai Üniversitesi Denizbilim Fakültesi, Nanjing, Çin

• 4. Çin Bilimler Akademisi Güney Çin Denizi Okyanusbilimi Enstitüsü, Tropik Okyanusya Ana Laboratuvarı, Guangzhou, Çin

Makale ölçümleri

Özet

Taiwan Boğazı, yaz aylarında sık ve yoğun deniz ısınma dalgalarının (MHW) görüldüğü, yerel deniz ekosistemleri üzerinde ciddi etkiler bırakan bir bölge olup, bu olayların ardındaki mekanizmalar hâlâ tam olarak aydınlatılamamıştır. Son çalışmalar, MHW’lerin sürükleyicilerini yıllık ölçekten uzun vadeli değişimlere kadar kaydetmiş olsa da, içmevselsi (intraseasonal) değişkenliğin rolü hâlâ yeterince incelenmemiştir. Kuzey Yarımküre Yaz İçmevselsi Salınımı (BSISO), tropikal Hint-Okyanus-Büyük Okyanus üzerinde atmosferik içmevselsi salınımın (ISO) öne çıkan bileşenlerinden biridir. Bu çalışmada, 1993–2024 yılları arasında Haziran–Ağustos aylarında BSISO’nun Taiwan Boğazı üzerindeki MHW özellikleri üzerindeki düzenleyici etkisi incelenmiş ve her bölgesel MHW’ye neden olan BSISO ile ilişkili yerel fiziksel süreçler araştırılmıştır. Taiwan Boğazı’nda deniz yüzeyi sıcaklığı ve MHW oluşum olasılığı, BSISO konveksiyonunun ilerlemesiyle birlikte dalgalanmakta, en belirgin artış 4. ve 5. fazlarda gözlemlenmektedir. İstatistiksel analiz, bölgesel MHW’lerin %52’sinin bu belirli fazlarla örtüştüğünü, diğer olaylara göre daha uzun süreli ve daha büyük kümülatif yoğunluğa sahip olduğunu ortaya koymaktadır. Bu bölgesel MHW’ler temel olarak BSISO’nun 4. ve 5. fazlarında açık gökyüzü koşullarında artan güneş radyasyonu ile tetiklenmektedir. Birleşik ısı bütünü sonuçları, içmevselsi kısa dalga radyasyonu değişimlerinin karışım tabakasının ısınma eğiliminin yaklaşık %58’ine katkıda bulunduğunu ve MHW’lerin oluşumunu ve yoğunlaşmasını kolaylaştırdığını göstermektedir. BSISO ile MHW’leri birbirine bağlayan fiziksel süreçlere dair bulgular, MHW’lerin mekanizmalarına içmevselsi bir perspektiften bakış sağlayabilir.

1. Giriş

Denizel dalgalar (MHWs), birkaç günden birkaç aya kadar sürebilen, yatay olarak binlerce kilometreye yayılabilen ve yüzeyden dip tabakaya kadar uzanabilen uzun süreli aşırı sıcak okyanus suyu olaylarıdır (Hobday et al., 2016; Schaeffer and Roughan, 2017; Holbrook et al., 2021; Hu et al., 2021; Zhang et al., 2023; Li et al., 2025). Bu olaylar küresel okyanusta yaygın olarak görülür ve zararlı alg patlamaları, mercan ağarması, deniz otları ve kelp ormanlarının kaybı, deniz memelilerinin davranışlarında değişimler, aquaculture ortamlarının bozulması ve yerel balıkçılığın kapatılması gibi ciddi ekolojik ve ekonomik sonuçlar doğurur (Mills et al., 2013; Smale and Wernberg, 2013; Wernberg, 2021; Cavole et al., 2016; Hughes et al., 2017; Santora et al., 2020; Smith et al., 2021). Son on yıllarda, MHW’lerin yoğunluğu, sıklığı ve süresi insan kaynaklı küresel ısınma altında artmış ve gelecekte daha da yoğunlaşması öngörülmektedir (Oliver et al., 2018, Oliver, 2019; Frölicher et al., 2018; Hayashida et al., 2020). Bu nedenle, MHW’lerden sorumlu mekanizmaların kapsamlı bir şekilde anlaşılması gerekmektedir.

Mareal sıcak dalgalar (MHWs), çeşitli bölgelerde ve zaman ölçeklerinde karmaşık fiziksel süreçlerle tetiklenmektedir (Holbrook ve ark., 2019; Hu ve Li, 2022). Yerel atmosferik ve okyanus zorlamaları, hava-deniz ısı akılarını, ısı adveksiyonunu ve dikey karışımı içeren bu süreçler, MHW’lerin gelişimini doğrudan etkilemektedir (Oliver ve ark., 2021; Li ve Hu, 2024). Yıllık, on yıllık ve uzun vadikli iklim değişkenlikleri, MHW’lerin süresinden çok daha uzun zaman ölçeklerinde işleyerek, MHW’lerin istatistiksel özelliklerini; oluşum olasılığını, yıllık toplam günü ve olay süresini yavaşça ve dolaylı olarak etkilemektedir (Hövel ve ark., 2022; Domeisen ve ark., 2022). Feng ve ark. (2013), Ningaloo Niño’nun zayıflamış yüzey rüzgarları, baskılanmış kıyı yukarı akışı ve azalmış gizli ısı açılımı aracılığıyla Avustralya’nın kuzeybatı kıyısında anormal ısınmaya yol açarak yaz aylarında MHW’lerin oluşumunu ve sürüp gitmesini teşvik ettiğini ortaya koymaktadır. Lin ve ark. (2023), El Niño olaylarının kısa dalga radyosunun artması ve sınırlı bariyer tabakası yoluyla Bengal Körfezi’nin güneyinde kış ve bahar MHW günlerini artırdığını göstermektedir. Ren ve ark. (2023), Pasifik On Yıllık Salınımı (PDO) fazlarıyla ilişkili anormal güneydoğu rüzgarları, azalmış okyanus yukarı akışı ve artmış hava-deniz ısı akılarının Kuzey Pasifik’te daha uzun ve daha sık MHW’leri teşvik edebileceğini bulmaktadır. Oliver (2019), ortalam ısınmanın küresel okyanusun yaklaşık 1/3’ünde ve 2/3’ünde sırasıyla MHW’lerin artan yoğunluğunun ve sıklığının baskın sürücüsü olduğunu ortaya koymaktadır.

Bir bireysel MHW, birkaç günden birkaç haftaya kadar tipik bir zaman ölçeğinde ortaya çıkar ve mevsim içi değişkenliğin ölçeklerine yaklaşır (Cui ve ark., 2024). Birçok uzun süreli MHW’nin, Avustralya’nın kuzeyindeki 2015–16 aşırı MHW ve Güney Çin Denizi’nin kuzey rafında yaşanan en uzun 2021 bahar MHW’si gibi mevsim içi deniz yüzeyi sıcaklığı (SST) değişkenliğiyle örtüştüğü gösterilmiştir (Benthuysen ve ark., 2018; Chen ve ark., 2025). 30–90 günlük periyotla karakterize edilen Kuzey Yarımküre Yaz Mevsim İçi Salınımı (BSISO), tropiklerde en baskın mevsim içi değişkenlik modu olarak geniş ölçüde tanınmıştır (örneğin, Wang ve Xie, 1997; Kikuchi, 2021). Bu modun tipik konveksiyon ve dolaşım yapısı, sadece sıcak havza boyunca doğuya doğru yayılmakla kalmaz, aynı zamanda Haziran–Ekim ayları arasında Batı Pasifik–Doğu Asya bölgesinde 1 m s-1 hızıyla kuzaya doğru yayılır (Murakami ve ark., 1984; Kemball-Cook ve Wang, 2001; Lawrence ve Webster, 2001; Lee ve ark., 2013). BSISO’nun geçişi, Asya mussonunun başlangıcı, tropik kasırga oluşumu ve orta enlemlerdeki aşırılıklar dahil olmak üzere bölgesel iklim değişkenliği üzerinde derin etkiler yapar (Kikuchi, 2021). Ayrıca, BSISO’nun mevsim içi atmosferik konveksiyonu, çeşitli evreleri sırasında birkaç tropik kenar denizinde hava-deniz ısı alışverişi aracılığıyla SST değişkenliğini önemli ölçüde etkileyebilir (Mandal ve ark., 2024; Dasgupta ve ark., 2024); bu da hem MHW’lerin oluşumu hem de gelişimini etkilemedeki önemini vurgular.

Tayvan Boğazı, tropik Pasifik Okyanusunun batısında yer alan, zengin balıkçılık kaynakları ve geniş mercan resif toplulukları içeren tipik bir kıyı denizidir. Son iki onyılda bu bölgedeki hızlı ısınma, sık ve yoğun Sıcak Deniz Dalgaları’nın (SDD) oluşmasına, Tayvan Bankı balıkçılık alanındaki yerel balıkçılık göçlerine yol açmıştır (Wang ve ark., 2023; Li ve ark., 2023; Jin ve Zhang, 2024). Buna ek olarak, 2024 yazında yaşanan uzun süreli ve aşırı SDD olayı, Tayvan’ın Kenting ve Little Liuqiu sularındaki mercan ekosisteminde ciddi beyazlaşmaya neden olmuştur (Xia ve ark., 2026). Tayvan Boğazı’ndaki SDD’lere yönelik güncel çalışmalar çoğunlukla bu olayların istatistiksel ve mekânsal-zamansal özellikleriyle ilgilenirken, bu olayların fiziksel sürücüleri büyük ölçüde incelenmemiştir. Tayvan Boğazı bölgesi, yarı-günlük gelgitler, mevsimsel akıntılar, yaz musonu ve tropik BSISO dahil olmak üzere benzersiz okyanus ve atmosferik koşullara sahiptir (Hu ve ark., 2010; Ye ve Wu, 2015; Zhang ve ark., 2022). Boğazdaki ortalama derinliğin yaklaşık 60 m olması (Shen ve ark., 2017), atmosferik ısı zorlamasına daha yoğun bir yanıt verilmesine yol açtığından, BSISO’nun Tayvan Boğazı’ndaki SDD’leri etkilemede kavramsal açıdan önemli olabileceği düşünülebilir.

Bununla birlikte, BSISO’nun Tayvan Boğazı’ndaki SDD’lerin oluşumu ve gelişimindeki göreli rolü henüz incelenmemiştir. Bu çalışmada, bu soruyu yüksek çözünürlüklü uydu gözlemleri ve çok kaynaklı yeniden analiz ürünleri kullanarak, birlikte analiz ve karışık tabaka ısı bütçesi analiziyle incelemekteyiz. Amacımız, BSISO’nun SDD özellikleri üzerindeki etkisini araştırmak, BSISO’nun SDD’leri teşvik etmesinin ardındaki dinamikleri incelemek ve BSISO ile ilişkili yerel fiziksel süreçlerin bu aşırı olayların Tayvan Boğazı’ndaki oluşumu ve yoğunlaşmasına göreli katkılarını nicelendirmek.

2 Malzemeler ve yöntemler

2.1 Gözlemler ve yeniden analiz verileri

MHW’leri belirlemek ve Taiwan Boğazı’ndaki özelliklerini incelemek için Ulusal Okyanus ve Atmosfer İdaresi’nden (NOAA) Coral Reef Watch’ın günlük küresel deniz yüzeyi sıcaklığı ürünü (CoralTemp) kullanıldı. CoralTemp verileri, 0.05° alan çözünürlüğüyle deniz yüzeyi temel sıcaklığının bir küresel tahmini sunar (Liu ve ark., 2014; Skirving ve ark., 2020). Günlük SST alanı, her veri seti arasında zaman tutarlılığını sağlamak amacıyla bu çalışmada Ocak 1993 ile Aralık 2024 arasındaki aralıkta kullanılmıştır ve MHW’lerin iklimolojisi ve eşik değerlerinin incelenmesi için uygundur.

Her MHW olayı sırasında BSISO ile ilişkili yerel atmosferik zorlanma koşullarını incelemek için Ocak 1993 ile Aralık 2024 arasındaki günlük değişkenleri kullandık; bunlar NOAA’dan gelen uzun dalga radyasyonu (OLR), yüzey ısı akıları, 10 metrelik rüzgar hızı ve toplam bulut örtüsünü (TCC) içermektedir; bunlar beşinci nesil Orta Ölçekli Hava Tahmini Avrupa Merkezi’nin (ECMWF, ERA5, Hersbach ve ark., 2020) yeniden analizinden elde edilmiştir. OLR verileri 2.5°’lik bir ızgara üzerinde mevcuttur ve bu çalışmada BSISO konveksiyonunun yaşam döngüsünü ve özelliklerini belirlemek için kullanılmıştır (Liebmann ve Smith, 1996). 0.25° yatay çözünürlüğe sahip ERA5 ürünleri iyi doğrulanmış ve Taiwan Boğazı’nda MHW dinamiklerini araştırmada yaygın olarak kullanılmıştır (ör. Xia ve ark., 2026). Net yüzey ısı akısı (NSHF), kısa dalga radyasyonu (SWR), uzun dalga radyasyonu (LWR), latent ısı akısı (LHF) ve duyulur ısı akısı (SHF) olmak üzere dört bileşenden oluşur. Isı bütünü analizi için hava-deniz ısı akılarıyla ilişkili okyanus sıcaklığı değişimlerini incelemek amacıyla NSHF’yi ve bileşenlerini de kullandık. 10 metrelik rüzgar hızı ve TCC alanları, MHW olayı sırasında BSISO ile ilişkili rüzgar zorlanmasını ve bulut koşullarını araştırmak için kullanılmıştır.

Karışık tabak sıcaklık bütünü analizi gerçekleştirmek için, Avrupa Copernicus Deniz Çevresi İzleme Hizmeti (CMEMS) kaynaklı Global Ocean Reanalysis and Simulations 12v1 (GLORYS12V1; Jean-Michel ve ark., 2021) ürünü kullanıldı. GLORYS12V1 ürünleri günlük ortalamalı sıcaklık, karışık tabak derinliği ve yatay akım hızları sağlar. Bu değişkenler 1993 yılı Ocak ile 2024 yılı Aralık arasında 1/12° alan çözünürlüğüne sahiptir ve üç boyutlu sıcaklık ve akım alanları 50 dikey seviyede de mevcuttur. GLORYS12V1’deki karışık tabak derinliği, yerel koşullar altında 0.2 °C yüzey soğumasının yarattığı artışa eşit olan, 10 metrelik referansa göre yoğunluk artışının gerçekleştiği derinliğe karşılık gelir (De ve ark., 2004; Holte ve ark., 2017).

CoralTemp ve GLORYS12V1 sıcaklık ürünleri, Dongshan (23.8 °K, 117.5 °D) kıyı istasyonundaki günlük sıcaklık zaman serileri karşılaştırılarak in situ gözlemlerle doğrulandı; aynı dönem ve iklim ortalaması kullanıldı. İki veri setinden elde edilen günlük deniz yüzeyi sıcaklığı (SST) zaman serileri 0.97’yi aşan doğrusal korelasyon katsayıları göstermektedir (Ek Figure 1); bu da Dongshan alanında gözlemlerle iyi bir uyum olduğunu göstermektedir. Bu durum, bu çalışma kapsamında Taiwan Boğazı’nda MHW özellikleri ve dinamiklerinin incelenmesinde CoralTemp ve GLORYS12V1’in kullanılmasını desteklemektedir. Dikkat çeken bir nokta olarak, doğrulama yalnızca tek bir konuyla sınırlıdır ve alan değişkenliğini tam olarak yansıtmayabilir. Bu nedenle bu veri setleri dikkatli kullanılmalı ve daha kapsamlı alan doğrulaması faydalı olacaktır.

2.2 MHW’lerin tanımı ve ölçütleri

Hobday ve ark. (2016)’nın tanımlamasına uygun olarak, MHW’leri günlük deniz suyu sıcaklığının (SST) 90. yüzdelik dilim eşiğini en az beş gün art arda aşması durumunda ortaya çıkan okyanus kökenli aşırı sıcak su olayları olarak tanımlıyoruz. Mevsimsel olarak değişen 90. yüzdelik dilim eşiği ve sıcaklık temel iklim bilgisi, 1993–2024 yılları arasında her takvim günü için o güne merkezlenen 11 günlük pencere içinde hesaplanır ve ardından 31 günlük hareketli ortalama ile yumuşatılır. Bu çalışmada büyük ölçekli MHW’leri yaz döneminde tespit etmek ve bölgesel özelliklerini incelemek için Tayvan Boğazı’nın alan ortalamalı SST değerini kullandık. Bölgesel bir MHW, alan ortalamalı SST’nin 90. yüzdelik dilim eşiğini beş veya daha fazla gün art arda aşığı dönem olarak belirlenir. Eşik, Hobday ve ark. (2016) tarafından önerilen tanıma uygun olarak hesaplanır, ancak 1993–2024 yıllarına ait alan ortalamalı SST serileri kullanılır.

MHW olaylarının özelliklerini betimlemek için sıklık, yoğunluk, süre ve kümülatif yoğunluk dahil bir dizi gösterge kullanıldı. Sıklık, MHW olaylarının sayısını temsil eder. Yoğunluk, mevsimsi iklim bilgisine göre maksimum sıcaklık anomalisi olarak hesaplanır. Süre, olayın başladığı tarih ile bitiş tarihi arasındaki dönemi temsil eder. Kumülatif yoğunluk, her MHW olayı sırasında sıcaklık anomalilerinin zamansal integrali olarak tanımlanır ve aşağıdaki gibi hesaplanır (Denklem 1):

burada T MHW’ler sırasında SST ile iklim bilgisi arasındaki günlük sıcaklık anomalidir; ts ve te sırasıyla her olayın başlangıç ve bitiş tarihlerini temsil eder.

2.3 BSISO’nun Belirlenmesi

BSISO’nun MHW’lerin oluşumundaki ve gelişimindeki rolünü incelemek için Asia-Pacific Economic Cooperation Climate Center (APCC)’den BSISO endeksini kullandık. Lee ve ark. (2013) tarafından 1981–2024 dönemi için önerilen bu indeks, özellikle mevsimsi değişkenliğe odaklanır ve Asya musson bölgesindeki kuzay yayılımını yakalar. BSISO’nun günlük faz ve genlik endeksleri, yayılım vektörleri PC1(t) ve PC2(t) temelinde hesaplanır ve sırasıyla tan⁻¹[PC2(t)/PC1(t)] ve biçiminde ifade edilir. BSISO döngüsü, genliğin 1’den büyük ve faz açısı aralığının π/2 olduğu kriterleriyle “1 + 8”, “2 + 3”, “4 + 5” ve “6 + 7” olarak etiketlenen dört faz tanımlar.

BSISO döngüsünün MHW oluşum olasılığını (P*x) nasıl etkilediğini araştırmak için, farklı BSISO fazları için oluşum olasılığının iklimsel duruma göre göreli değişimlerini aşağıdaki gibi hesapladık (Denklem 2, Huang ve ark., 2025):

Burada Px, belirli x fazlarındaki (x=1 + 8, 2 + 3, 4 + 5 ve 6 + 7) MHW günlerinin aynı fazlardaki BSISO günlerine oranını; Pclim ise 1993’ten 2024’e kadar Haziran–Ağustos aylarındaki toplam yaz gününe oranla MHW günlerinin oranını temsil eder.

2.4 Karışım tabakası ısı bütünü analizi

MHW’lerin fiziksel süreçlerinin göreli katkılarını nicelendirmek için GLORYS12V1 ve ERA5 yeniden analiz ürünlerini kullanarak karışım tabakası ısı bütünü analizi yaptık. Isı bütünü aşağıdaki gibi hesaplanır (Denklem 3, Vijith ve ark., 2020):

T derinlikteki okyanus sıcaklığını; a ekifi, h derinliğindeki karışım tabakası içindeki dikey ağırlıklı ortalamayı; -h alt simgesi ise karışım tabakasının tabanındaki miktarı gösterir. ρ referans deniz suyu yoğunluğu, Cp ise deniz suyunun özgül ısı kapasitesidir. u ve v yüzey akıntısının sırasıyla ekvatoral ve meridyonal hızlarını; w dikey hızı gösterir ve bu, yatay okyanus akıntı hızlarına dayanarak süreklilik denklemiyle tahmin edilir. Q karışım tabakasında hapsedilen net hava-deniz ısı akısı olup, NSHF (Qnet) ile karışım tabakasının tabanındaki nüfuz eden kısa dalga radyosunun (Qpen) farkı olarak hesaplanır. Qpen aşağıdaki gibi hesaplanabilir (Denklem 4, Halliwell, 2004):

Qsw kısa dalga radyosunu; r kırmızı ışık sönümleme katsayısını (0,78 olarak alınır) gösterir. βR ve βB kırmızı ve mavi ışığın nüfuzlama derinliği ölçekleridir ve sırasıyla 1,4 m ve 7,9 m olarak alınır.

Denklem 3’ün sol eli karışım tabakasının zamansal sıcaklık değişimini (Tt terimi) temsil eder. Denklemin sağ elindeki terimler ise net ısı akısı zorlaması (NHF terimi), yatay taşınım (ADV terimi), dikey karışım (ENT terimi) ve artık terim (RES terimi) tarafından ortaya çıkan sıcaklık değişimlerine karşılık gelir. RES terimi, bütçe kapanış hesaplaması için çözülmemiş süreçleri (okyanus difüzyonu ve tahmin hataları gibi) içererek hesaplanır. Kısa dalga radyosu (SWR), uzun dalga radyosu (LWR), latent ısı akısı (LHF), duyulur ısı akısı (SHF) ve 30–90 günlük filtrelenmiş kısa dalga radyosu, sırasıyla SW, LW, LH, SH ve SW’ terimlerini vermek üzere ρCph ile bölünür. Bu ısı bütçe terimleri, çeşitli akı bileşenlerinin MHW’leri düzenlemekteki rolünü incelemek için hesaplanır. Bir MHW’nin iklimsel ortalamadan aşır bir sapma olduğunu göz önünde bulundurarak, her ısı bütçe teriminin sapmalarına odaklanılır. Bu sapmalar, 1993–2024 yılları arasındaki tüm yıllar için takvim gününe göre bütçe terimi değerlerinin ortalamasıyla elde edilen ilgili günlük iklimsel ortalamnın çıkarılmasıyla hesaplanır.

2.5 İstatistiksel anlamlılık testleri

MHW metrikleri ile BSISO ile ilişkili, mevsim içi SST değişkenliği arasındaki alansal ilişkiyi incelemek için, ızgara alanları arasında alansal Pearson korelasyon katsayıları hesaplanmıştır. Alansal otokorelasyonu hesaba katmak amacıyla, bağımsız ızgara noktalarının etkili sayısı (Neff) düzeltmesi uygulayan iki taraflı Student t-testleri uygulanmıştır (Pyper ve Peterman, 2011). Hem alansal eş-değişim örüntüleri hem de MHW oluşum olasılık dağılımlarındaki değişimlerin alan anlamlılığı hem de BSISO fazları boyunca ortalama MHW olasılık değişimlerinin istatistiksel anlamlılığı, Monte Carlo simülasyonlarıyla değerlendirilmiştir (Livezey ve Chen, 1983). BSISO ile ilişkili MHW’lerin oranının, BSISO fazları 4 + 5 olarak sınıflandırılan yaz günlerinin iklimsel arka plan oranını aşıp aşmadığını değerlendirmek için tek taraflı kesin binom testi (Livezey ve Chen, 1983) benimsenmiştir. BSISO ile ilişkili MHW’ler ile BSISO içermeyen MHW’ler arasındaki ortalama MHW metriklerindeki farkları test etmek için Mann-Whitney U yöntemi kullanılmıştır (Mann ve Whitney, 1947). Bu çalışmada %95 güvenirlik aralıkları (%95 CI), bootstrap yöntemiyle tahmin edilmiştir (Efron, 1992).

3 Bulgular

3.1 BSISO fazlarının mevsim içi SST ve MHW oluşumu üzerindeki etkileri

Tayvan Boğazı (22°–26°N, 116°–122°E), son on yıllarda yoğun Denizel Sıcak Dalgalanmaları (MSD) yaşamış ve 2.0 °C’yi aşan ısınma anomalileri kaydedilmiştir (Wang ve ark., 2023). Şekil 1a, b, Tayvan Boğazı’nda 1993–2024 yılları arasında MSD sıklığının ve boğunsal OLR anomalilerinin alan ortalamalı aylık dağılımlarını sunmaktadır. Her iki MSD sıklığı ve boğunsal atmosferik konveksiyon faaliyeti de belirgin aylık değişkenlik göstermekte ve yaz aylarında (Haziran–Eylül) zirve yapmaktadır; bu da MSD oluşumunun canlı BSISO faaliyetiyle yakından ilişkili olduğunu göstermektedir (Şekil 1a, b). 1993–2024 yılları için MSD’lerin ortalama sıklığı ve ortalama şiddeti, Şekil 1c‘de gösterildiği gibi boğazın orta bölgesinde sırasıyla 10 kata kadar ve 2.0 °C’ye ulaşan daha yüksek değerler sergilemektedir. Ayrıca Tayvan Boğazı’nın büyük bölümü, boğunsal ölçeklerde belirgin yaz deniz yüzeyi sıcaklığı (DYS) değişkenliğine sahiptir ve standart sapma 0.4 °C’yi aşmaktadır (Şekil 1d). MSD’lerin ortalama şiddeti ve sıklığının alansal deseni, BSISO ile ilişkili boğunsal DYS değişkenliğinin alansal deseniyle büyük benzerlik göstermekte ve sırasıyla 0.8 (Neff = 20.35, t-testi p=0.000024; alan önemi p=0.0001) ve 0.96 (Neff = 19.88, t-testi p=0.00001; alan önemi p=0.0001) alansal korelasyon katsayılarına sahip bulunmaktadır (Şekil 1c, d). Bu belirgin yüksek alansal tutarlılık, BSISO’nun Tayvan Boğazı’nda MSD’lerin oluşumu ve gelişiminde önemli bir rol oynayabileceğini düşündürmektedir.

Şekil 1

Şekil 2‘nin üst panelleri, BSISO yaşam döngüsünü APCC’den alınan BSISO endeksinin faz bileşkemelerine dayanarak göstermektedir. Literatürde belirtildiği gibi, BSISO ile ilişkili konveksiyon, tropikal batı Pasifik’ten Doğu Asya bölgesine doğru kuzaya yayılan bir özellik sergilemektedir (Lee ve ark., 2013). 1 + 8 fazlarında, pozitif OLRA ile işaretlenen BSISO ile ilişkili baskılanmış konveksiyon, Güney Çin Denizi’ni kapsar ve tropikal batı Pasifik Okyanusu’na doğru doğuya yayılır (Şekil 2a). Baskılmış konveksiyon, 2 + 3 fazlarında kuzaya doğru daha da ilerleyerek yaklaşık 8–24°N’de pozitif OLRA şeridi sergilemektedir (Şekil 2b). Takip eden 4 + 5 fazlarında, baskılmış konveksiyon Tayvan Boğazı’nın tamamını kapsar ve ardından kuzaya doğru kaymaya devam eder (Şekil 2c). 6 + 7 fazlarında, Tayvan Boğazı bölgesi negatif OLRA ile yerini alır ve BSISO ile ilişkili aktif konveksiyonun baskın rolünü gösterir (Şekil 2d). Böylece, BSISO’nun tam bir döngüsü, önceki çalışmalarla tutarlı olarak BSISO’nun kış mevsiminde kuzaya yayılan doğasını ortaya koymaktadır.

Şekil 2

Antisiklonik (siklonik) anomalilerle birlikte alt troposferde görülen ISO ile ilişkili baskılanmış (aktif) konveksiyon, deniz yüzeyini genellikle ısıtabilir (soğutabilir) (Mandal ve ark., 2024; Huang ve ark., 2025). BSISO’nun anomalik konveksiyonu bölgesel okyanus koşullarını etkilediğinden, Taiwan Boğazı’nda SSTA ve MHW olasılığındaki değişimler, BSISO fazlarının gelişimine karşılık gelecek şekilde daha ayrıntılı incelendi. Neredeyse tüm alanda, 1 + 8 fazlarında kıyı bölgeleri (Şekiller 2e, i) hariç güçlü negatif SSTA ve azalan MHW oluşum olasılığı gözlemlenir. Ardından, 2 + 3 fazlarında BSISO konveksiyonunun kuzaya kayması, 23°N’in güneyinde pozitif SSTA’ların belirmeye başlaması ve Taiwan Boğazı’nın güney kısmında artan MHW oluşumu ile eşlik eder (Şekiller 2f, j). Önemli ölçüde ısınma ve oluşum olasılığında artış, Taiwan Boğazı bölgesinin tamamını kapsar; bu da BSISO’nun 4 + 5 fazlarının MHW’ler için elverişli koşullar yarattığını gösterir (Şekiller 2g, k). 6 + 7 fazlarında, aktif BSISO konveksiyonunun etkileşimi zayıfladıkça ısınma anomalileri ve MHW olasılığı kademeli olarak azalır (Şekiller 2h, l). 1 + 8, 2 + 3, 4 + 5 ve 6 + 7 fazlarında MHW olasılığındaki değişimlerin alan önemi p-değerleri sırasıyla 0,0126, 0,0001, 0,0001 ve 0,0003 olup, BSISO fazları boyunca MHW olasılığındaki değişimlerin alansal deseninin önemli olduğunu gösterir. 1 + 8, 2 + 3, 4 + 5 ve 6 + 7 fazlarında iklimsel olasılığa göre MHW olaylarının oluşumundaki bölgesel ortalamalı yüzde değişimleri sırasıyla -6,3% (95% IG: -22,9%, 10,3%; p=0,49), 9,4% (95% IG: -7,1%, 24,7%; p=0,27), +78,2% (95% IG: 50,5%, 103,3%; p=0,0001), -17,5% (95% IG: -34,6%, 0,4%; p=0,09) şeklindedir. Alan ortalamalı MHW olasılığı değişimi yalnızca 4 + 5 fazında istatistiksel olarak anlamlıdır (yaklaşık 78,2% artış); geri kalan fazlardaki değişimler ise istatistiksel olarak anlamlı değildir ve bu muhtemelen alansal heterojenlikten kaynaklanır. Bu da BSISO’nun 4 + 5 fazlarının Taiwan Boğazı’nda MHW oluşumu için en elverişli fazlar olduğunu gösterir.

BSISO’nun MHW’lerin oluşumunu kolaylaştıran belirli fazlardaki fiziksel süreçlerini incelemek için Taiwan Boğazı’nda 4 + 5 fazları arasında karışık tabaka ısı bütününi gerçekleştirdik ve hava-deniz ısı akısı ile yüzey rüzgarının faz bileşimlerini inceledik. Sonuçlar, BSISO 4 + 5 fazları sırasında sıcaklık eğiliminin çoğunlukla NHF terimi tarafından yönlendirildiğini, bunun karışık tabaka ısınmasının yaklaşık %75’ini (0.0074/0.0099) oluşturduğunu göstermektedir (Şekil 3a). NHF içinde SW baskın bileşen olup NHF teriminin %100’ünden fazlasına katkıda bulunurken, diğer üç bileşen terimi daha küçük veya negatiftir (Şekil 3b). NSHF’nin yaygın pozitif anomalilerle kapladığı bölge, 4 + 5 fazlarındaki pozitif SSTA’nın uzaysal yayılımı ve artan MHW olasılığı ile tutarlıdır; bu da NSHF zorlamasının önemli bir rol oynadığını göstermektedir (Şekil 3c). Şekil 3c, d ve Eklek Şekiller 2a–c‘de görüldüğü gibi, okyanusa anomalous NSHF öncelikle dört ısı akısı bileşeni arasında pozitif SWR anomalilerinden kaynaklanır. Anomalous yüzey rüzgarları tarafından yönlendirilen güçlü negatif LHF anomalileri, boğazın güney kısmında pozitif SWR’yi kısmen dengeleyerek NSHF’yi azaltmış, deniz yüzeyini soğutmuş ve MHW oluşumunu baskılamıştır (Şekil 3c–e; Eklek Şekil 2a). Atmosferik koşullar across yapılan daha ileri analizler, BSISO 4 + 5 fazlarıyla ilişkili azalmış TCC’nin Taiwan Boğazı’nda SWR’yi artırarak yüzey ısınmasını ve MHW olaylarının oluşumunu teşvik ettiğini ortaya koymaktadır (Şekil 3d, f).

Şekil 3

3.2 BSISO’nun Taiwan Boğazı’ndaki bölgesel MHW’ler üzerindeki düzenlemeleri

BSISO 4 + 5 fazları sırasında MHW oluşum olasılığının uzaysal olarak tutarlı artışını göz önünde bulundurarak, BSISO etkilerini daha ayrıntılı incelemek için Taiwan Boğazı’nda büyük ölçekli MHW’leri alan ortalamalı SST kullanarak tespit ettik. 1993–2024 yazları arasında 29 bölgesel MHW olayı meydana geldi. Toplam MHW’lerin ortal yoğunluğu 1.1 °C, ortal süre ise yaklaşık 13 gündür (Şekil 4a

. BSISO ile ilişkili bir MHW, süresi içinde en az bir günün BSISO faz 4 + 5 ile örtüşmesiyle tanımlanır. Bu bölgesel MHW olaylarının 15’i (toplamın %52’si) BSISO faz 4 + 5 ile ilişkiliyken, geri kalan 14 olayı (%48’i) böyle bir örtüşme göstermez. 1993–2024 yaz günleri için 2944 günden 444’ü (%15,08) BSISO faz 4 + 5 yaşamış olup bu, iklimsel arka plan oranına karşılık gelir (

p0

). Tek yönlü binom testi p=0.000004 sonucunu verir ve gözlemlenen oranın %95’lik güven aralığı [32,53%, 70,55%]’dir; bu da gözlemlenen oranın iklimsel beklentinin önemli ölçüde üzerinde olduğunu gösterir. BSISO ile ilişkili MHW’lerin çoğu daha uzun süreli olur ve normal olaylara göre daha yüksek kümülatif yoğunluk sergiler (

Şekil 4a

); bu da deniz ekosistemi üzerinde ciddi ve kalıcı ekolojik etkiler yaratma potansiyeli taşır. Eşzamanlı olmayan olaylara göre, BSISO faz 4 + 5 ile ilişkili MHW’lerin yoğunluğu, süresi ve kümülatif yoğunluğu sırasıyla yaklaşık 0,1 °C (%95 GA: -0,04, 0,27; p=0,45), 11 gün (%95 GA: 5,5, 18,2; p=0,001) ve 10,4 °C·gün (%95 GA: 5,0, 16,7; p=0,002) düzeyinde artış göstermektedir (

Şekil 4b, c

). En uzun süreli BSISO ile ilişkili MHW çıkarıldıktan sonra ortal yoğunluk, süre ve kümülatif yoğunluk farkları sırasıyla 0,1 °C (%95 GA: -0,07, 0,25; p=0,63), 9 gün (%95 GA: 4,5, 12,6; p=0,002) ve 7,9 °C·gün (%95 GA: 3,84, 12,19; p=0,004) olarak hesaplanmıştır. Bu sonuçlar, ortal yoğunluk farkının anlamlı olmadığını, ancak MHW süresi ve kümülatif yoğunluk farklarının tek bir aşırı olaydan kaynaklanmadığını göstermekte; böylece BSISO faz 4 + 5’in Tayvan Boğazı’nda MHW’lerin oluşumu ve sürekliliğini düzenlemekte önemli bir rol üstlendiğini desteklemektedir.

Şekil 4

Bölgesel MHW olaylarını BSISO’nun nasıl düzenlediğine dair yatan mekanizmaları daha ileri düzeyde inceledik ve ardından her sürecin BSISO ile ilişkili MHW’lere katkısını bütçe analizi yoluyla karşılaştırdık. Karışık tabaka ısı bütçesi analizi GLORYS12V1 ve ERA5 ürünleri temelinde yürütüldü. GLORYS12V1 ile hesaplanan SST eğilimi, 1993–2024 döneminde CoralTemp SST eğilimiyle iyi bir uyum göstermekte; korelasyon katsayısı 0.84 (p< 0.001) ve karşılaştırılabilir standart sapmalar (GLORYS12V1: 0.029 °C gün⁻¹; CoralTemp: 0.031 °C gün⁻¹; Eklek Şekil 3). Birçok fiziksel değişken ve ısı bütçesi terimi, her MHW olayının başlangıç tarihinden maksimum yoğunluğa ulaştığı güne kadar ortalamaya alındı; böylece BSISO ile ilişkili MHW’lerin oluşum ve yoğunlaşmasındaki rolleri incelenmiştir. Şekil 5a‘da görüldüğü gibi, bu BSISO ile ilişkili MHW’lerin gelişimi, BSISO fazları 4 + 5’in düzenlemesi altında, düşük bulut örtüsü koşullarıyla ilişkili artan SWR ile önemli ölçüde bağlantılıdır. Ayrıca, bu eşzamanlı MHW’lerdeki ısınma anomalilerinin başlıca NHF terimi tarafından yönlendirildiği de açıktır; bu terim SW teriminden türetilmiştir (Şekil 5b). Okyanus adveksiyonu, entrainment ve kalan (residual) terimlerin sıcaklık değişimleri, MHW olaylarının çoğunda NHF’ninkilere göre nispeten daha zayıftır ve bu da onların önemsiz katkılar olduğunu göstermektedir (Şekil 5b). Isı bütçesi terimleri tarafından oluşturulan negatif anomaliler MHW’lerin gelişimini baskılayabilir; ancak bu çalışmada katkılar ihmal edilebilir düzeydedir.

Şekil 5

BSISO ile ilişkili MHW’lerin bileşke ısı bütünü terimleri 6a Şekli‘nde kapanış göstermektedir. NHF (0,032 °C gün⁻¹), ADV (0,01 °C gün⁻¹), ENT (0,0001 °C gün⁻¹) ve RES (0,011 °C gün⁻¹) terimlerinin toplamı yaklaşık 0,053 °C gün⁻¹ değerini vermekte ve bu da toplam sıcaklık eğilimi Tt (0,052 °C gün⁻¹) terimiyle uyumludur (6a Şekli). BSISO ile ilişkili MHW’lerin anormal ısınması öncelikle NHF terimi tarafından kontrol edilmektedir (Tt’nin %60’ı); ADV (Tt’nin %19’u) ve RES (Tt’nin %21’i) terimlerinden ise küçük katkılar gelmekte, ENT terimi ise ihmal edilebilir düzeyde sıcaklık değişimi uyandırmaktadır (6a Şekli). Bu MHW’lerin oluşumundaki intrasezonal güneş radyasyonunun rolünü araştırmak için SW’ terimi de bileşklenmektedir. SW’ terimi yaklaşık 0,03 °C gün⁻¹ ısınma eğilimine karşılık gelmekte ve toplam NHF’nin yaklaşık %94’ünü (0,03/0,032) ile Tt’nin %58’ini (0,03/0,052) karşılamaktadır (6a Şekli). Her bir bütün teriminin zaman içindeki gelişimi, MHW yoğunluğunun yaşandığı tarihten 20 gün öncesinden 20 gün sonrasına kadar bileşklenmekte ve Tt, NHF ile SW’ terimlerinin maksimum SSTA’dan yaklaşık 4–5 gün önce tepe noktasına ulaştığını göstermektedir; bu da NHF ve SW’nin önde geldiğini ve sonraki deniz yüzeyi sıcaklığı ısınmasına katkı sağladığını ortaya koymaktadır (6b Şekli). Bu sonuçlar, karışık tabakaya hapsolan intrasezonal güneş radyasyonu bileşeninin BSISO ile ilişkili MHW’lerin oluşumu ve şiddetlenmesinde baskın bir rol oynadığını ortaya koymaktadır. 30–90 günlük bant geçişli filtrelenmiş SWR sinyali intrasezonal değişkenliği temsil etmekle birlikte yalnızca BSISO’ya indirgenmemekle önceki çalışmalar, intrasezonal SWR değişkenliğinin BSISO yaşam döngüsüne faz kilidiyle bağlı olduğunu göstermiştir (örneğin, Dasgupta ve ark., 2024); bu da potansiyel bir BSISO düzenlemesine işaret etmektedir.

6a Şekli

BSISO’nun MHW’lere etkilerini izole etmek için, BSISO fazları 4 + 5 ile ilişkili olmayan bölgesel MHW’ler için karşılaştırmalı ısı bütçesi analizi yaptık. 14 BSISO dışı MHW içinde yalnızca 6 olay NHF tarafından baskınken, geri kalan 8’i değildir (Ek Bilgi Şekli 4a). Bu BSISO dışı olayların bileşik ısı bütçesi, yaklaşık 0.054 C gün-1 değерinde bir sıcaklık eğilimi Tt ortaya koyar ki bu, BSISO ile ilişkili MHW’lerin bileşik değerine yakındır; ancak SW’ terimi ısınma sapmasına yalnızca yaklaşık %20.3’ünü (0.011/0.054) katkıda bulunur ve baskın faktör değildir (Ek Bilgi Şekli 4b). Dolayısıyla, BSISO ile ilişkili MHW’ler sırasında intrasezonal SWR katkısı, BSISO dışı olaylar sırasında olduğundan iki katından fazladır; bu da intrasezonal SWR’in baskınlığının BSISO ile ilişkili MHW’lerde daha belirgin olduğu ve Taiwan Boğazı’ndaki yaz MHW’lerinin genel bir özelliği olmadığı anlamına gelir.

4 Sonuçlar ve tartışma

Çeşitli BSISO fazları farklı büyük ölçekli atmosferik dolaşımı sergiler ve Taiwan Boğazı’ndaki yerel SST durumu ile MHW oluşumu üzerinde ayrışık düzenlemeler yapar. Bileşik sonuçlar, BSISO fazları 4 + 5’in SST’yi artırarak MHW’lerin oluşum olasılığını önemli ölçüde yükseltebileceğini, alan ortalamalı değişimin olasılıkta %78’e kadar ulaşabileceğini ortaya koyar. Tüm boğaz boyunca fazlar 4 + 5 sırasında baskılanan BSISO konveksiyonu, bulut örtüsünü azaltır ve bu da artan SWR ile sonuçlanır; bu da MHW olaylarının gelişimini teşvik eder. Toplam 29 bölgesel MHW’nin yaklaşık %52’si BSISO fazları 4 + 5 ile eşzamanlı olarak ortaya çıkar ve diğer normal eşzamanlı olmayan olaylara göre daha uzun süre ve daha büyük kümülatif yoğunluk sergiler; bu da BSISO’nun MHW’lerin hem oluşumu hem de davranışı üzerindeki düzenleyici etkilerini gösterir.

Fiziksel süreçler ve her BSISO ile ilişkili bölgesel Sıcak Deniz Dalgaları üzerinde karışık tabaka ısı bütünü analizi, BSISO’nun 4 + 5 fazlarının bu olayların oluşumu için elverişli koşullar yarattığını gösteriyor. Bulutsuz gökyüzü koşulları ve azalmış bulut örtüsü, karışık tabakaya gelen kısa dalga radyosunu artırarak Sıcak Deniz Dalgalarının oluşumunu ve şiddetlenmesini teşvik ediyor. Özellikle, iç mevsimsel kısa dalga radyosu bileşeni, karışık tabaka ısınmasının yaklaşık %58’ini karşılayarak Taiwan Boğazı’ndaki Sıcak Deniz Dalgalarının oluşumu ve gelişimi üzerinde baskın bir etki gösteriyor. BSISO’nun Sıcak Deniz Dalgalarını teşvik etme rolü, etkisi altındaki diğer bölgeler için de son çalışmalar raporlamıştır; örneğin Bengal Körfezi (Mandal ve ark., 2024). Taiwan Boğazı’ndaki yaz Sıcak Deniz Dalgalarının yarısından fazlası 4 + 5 fazlarıyla örtüşüyor ve BSISO ile ilişkili ısınmayla bağlantılı olsa da, bu olaylar yalnızca BSISO’ya indirgenmiyor.

Bu çalışmanın bulguları, Taiwan Boğazı’nda Sıcak Deniz Dalgaları tahmini için önemli sonuçlar doğurabilir. Önceki çalışmalar, avustral yazında ISO’nun (Madden-Julian Salınımı, MJO olarak bilinen) güneydoğu tropikal Hint Okyanusu’ndaki Sıcak Deniz Dalgalarını düzenlemede önemli bir rol oynadığını ve MJO’un geçişinin Sıcak Deniz Dalgaları için 12 ± 10 gün içinde, özellikle 1. fazdan sonra %18 oluşum olasılığıyla dikkate değer bir tahmin sinyali sağladığını gösteriyor (Cui ve ark., 2024). Bölüm 3’teki analizimiz, Taiwan Boğazı’ndaki Sıcak Deniz Dalgalarının BSISO’nun belirli fazlarıyla güçlü şekilde bağlantılı olduğunu ortaya koyuyor. BSISO’nun kuzaya yayılması, Taiwan Boğazı’ndaki sonraki Sıcak Deniz Dalgaları için potansiyel bir öngörücü sağlayabilir. Ancak BSISO’nun Sıcak Deniz Dalgaları tahmini için bir öngörücü olarak detaylı rolü, daha kapsamlı incelemeler gerektirmektedir.

Açıklamalar

Veri erişilebilirliği açıklaması

Bu çalışmada kamuya açık veri setleri analiz edilmiştir. Bu verilere şu adreslerden erişilebilir: NOAA CoralTemp verileri https://www.star.nesdis.noaa.gov/pub/sod/mecb/crw/data/5km/v3.1_op/nc/v1.0/daily/sst/ adresinde mevcuttur. ERA5 verileri https://doi.org/10.24381/cds.4991cf48 adresinde bulunabilir. NOAA OLR verileri https://psl.noaa.gov/data/gridded/data.olrcdr.interp.html adresinden elde edilmiştir. BSISO endeksi https://apcc21.org/prediction/bsiso/moni?lang=en adresinden alınmıştır. GLORYS12V1 verileri Avrupa Birliği-Copernicus Deniz Hizmeti’nden https://data.marine.copernicus.eu/product/GLOBAL_MULTIYEAR_PHY_001_030/description adresinden indirilmiştir.

Yazar katkıları

SL: Kavramsal tasarım, Finansal destek sağlanması, İnceleme ve düzenleme, Araştırma, Orijinal taslak yazımı, Resmi analiz, Veri yönetimi, Metodoloji, Görselleştirme. YQ: Metodoloji, Gözetim, Resmi analiz, Kaynaklar, Kavramsal tasarım, Orijinal taslak yazımı, Finansal destek sağlanması, İnceleme ve düzenleme, Proje yönetimi. XL: Veri yönetimi, Doğrulama, İnceleme ve düzenleme, Araştırma, Resmi analiz, Yazılım. SH: Kaynaklar, İnceleme ve düzenleme, Resmi analiz, Metodoloji, Gözetim. JS: Veri yönetimi, Kaynaklar, Doğrulama, Görselleştirme, İnceleme ve düzenleme. YZ: Veri yönetimi, İnceleme ve düzenleme, Yazılım, Finansal destek sağlanması.

Finansman

Yazar(lar), bu çalışma ve/veya yayımı için finansal destek alındığını bildirmiştir. Bu çalışma, Çin Ulusal Doğal Bilimler Fonu (U24A20607, 42606017), Denizcilik Bakanlığı’nın Üçünci Okyanus Araştırma Enstitüsü Bilimsel Araştırma Vakfı (2026001, 2026048, 2023018) ve Fujian Eyaleti Deniz Fiziksel ve Jeolojik Süreçler Ana Laboratuvarı (KLMPG-24-05) tarafından desteklenmektedir.

Tesekkürler

Yazarlar, makalenin kalitesini büyük ölçüde artıran yapıcı yorumları ve önerileri için editöre ve hakemlere içten teşekkür ederler.

Çıkar çatışması

Yazar(lar), bu çalışmanın, olası bir çıkar çatışması olarak değerlendirilebilecek herhangi bir ticari veya finansal ilişki olmadan yürütüldüğünü beyan etmiştir.

Üretken yapay zekâ ifadesi

Yazar(lar), bu metnin hazırlanmasında üretken yapay zekânın kullanılmadığını beyan etmiştir.

Bu makaledeki figürlerle birlikte sağlanan alternatif metinler (alt text), Frontiers tarafından yapay zekânın desteğiyle oluşturulmuş olup; mümkün olduğunca yazarların gözünden geçirdiği doğruluk çabaları dahil edilmiştir. Herhangi bir sorunu tespit ederseniz, lütfen bizimle iletişime geçin.

Yayıncının notu

Bu makalede ifade edilen tüm iddialar yalnızca yazarlara aittir ve bağlı oldukları kuruluşların, ya da yayıncının, editörlerin ve hakemlerin görüşlerini mutlaka yansıtmaz. Bu makalede değerlendirilebilecek herhangi bir ürün veya üreticisinin yapabileceği herhangi bir iddia, yayıncı tarafından garanti edilmez veya desteklenmez.

Ekleme materiali

Bu makalenin Ekleme Materiali’ne çevrimiçi olarak şu adresten ulaşılabilir: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2026.1982214/full#supplementary-material

• Benthuysen J. A. Oliver E. C. J. Feng M. Marshall A. G. (2018).
  Avustralya yazında 2015–2016 döneminde tropikal Avustralya boyunca aşırı deniz ısınması. J. Geophys. Res. Oceans 123, 1301–1326. doi: 10.1002/2017JC013326

• Cavole L. Demko A. Diner R. Giddings A. Koester I. Pagniello C. et al. (2016).
  Kuzeydoğu Pasifik’teki 2013–2015 sıcak su anomalisinin biyolojik etkileri: Kazananlar, kaybedenler ve gelecek. Oceanography 29, 273–285. doi: 10.5670/oceanog.2016.32

• Chen M, Chen G, Chu X. (2025).
  İkinci yarım küredeki denizel sıcak dalgalanmaların bahar denizel sıcak dalgaları düzenlemesi. J. Geophys. Res. Oceans130, e2025JC022374. doi: 10.1029/2025JC022374

• Cui Z, Li Y, Guo Y, Wang F. (2024).
  Madden-Julian Salınımının Hint Okyanusunun tropik güneydoğusundaki kenar deniz sıcak dalgaları üzerindeki etkileri. J. Geophys. Res. Oceans129, e2023JC020867. doi: 10.1029/2023JC020867

• Dasgupta P, Nam S, Saranya J S, Roxy M K. (2024).
  Bahar yarım küredeki ikincil salınım salınımlarıyla kolaylaştırılan Doğu Asya kenar denizlerinde denizel sıcak dalgaları. J. Geophys. Res. Oceans129, e2023JC020602. doi: 10.1029/2023JC020602

• De C, de Boyer Montégut C, Madec G, Fischer A, Lazar A, Iudicone D. (2004).
  Küresel okyanus üzerinde karışım tabakası derinliği: Profil verilerinin incelenmesi ve profil temelli iklimsel ortalamalar. J. Geophys. Res.109, C12003. doi: 10.1029/2004JC002378

• Domeisen D, Eltahir E, Fischer E, Knutti R, Perkins-Kirkpatrick S, Schär C. ve ark. (2022).
  Sıcak dalgaların tahmini ve projeksiyonu. Nat. Rev. Earth Environ.4, 36–50. doi: 10.1038/s43017-022-00371-z

• Efron B. (1992). “
  Bootstrap yöntemleri: Jackknife’e bakış,” in Breakthroughs in Statistics: Methodology and Distribution. Eds.
  Kotz S, Johnson N L. (New York:
  Springer New York), 569–593. doi: 10.1007/978-1-4612-4380-9_41

• Feng, McPhaden, M. J., Xie, S.-P., Hafner, J. (2013). La Niña, 2011’de kayıtsız bir Leeuwin Akımı ısınmasını zorladı. Sci. Rep.3, 1277. doi: 10.1038/srep01277

• Frölicher, Fischer, E., Gruber, N. (2018). Küresel ısınma altında deniz ısınma dalgaları. Nature560, 360–364. doi: 10.1038/s41586-018-0383-9

• Halliwell, G. R. (2004). Hibrid-Koordinat Okyanus Modelinde (HYCOM) dikey koordinat ve dikey karışım algoritmalarının değerlendirilmesi. Ocean Modell.7, 285–322. doi: 10.1016/j.ocemod.2003.10.002

• Hayashida, H., Matear, R., Strutton, P., Zhang, X. (2020). Yüksek çözünürlüklü bir okyanus dolaşım modelinden deniz ısınma dalgalarında öngörülen değişikliklere dair içgörüler. Nat. Commun.11, 4352. doi: 10.1038/s41467-020-18241-x

• Hersbach, H., Bell, B., Berrisford, P., Hirahara, S., Horányi, A., Muñoz-Sabater, J. ve ark. (2020). ERA5 küresel yeniden analiz. Q. J. R. Meteorolog. Soc146, 1999–2049. doi: 10.1002/qj.3803

• Hobday, A. J., Alexander, L. V., Perkins, S. E., Smale, D. A., Straub, S. C., Oliver, E. C. J. ve ark. (2016). Deniz ısınma dalgalarını tanımlamak için hiyerarşik bir yaklaşım. Prog. Oceanogr.141, 227–238. doi: 10.1016/j.pocean.2015.12.014

• Holbrook N., Hernaman V., Koshiba S., Lako J., Kajtar J., Amosa P. ve ark. (2021). Tropikal Batı ve Orta Pasifik Ada Ulusları ve Topluluklarına Deniz Isı Dalgalarının Etkileri. Global Planet. Change 208, 103680. doi: 10.1016/j.gloplacha.2021.103680

• Holbrook N. J., Scannell H. A., Sen Gupta A., Benthuysen J. A., Feng M., Oliver E. C. J. ve ark. (2019). Deniz Isı Dalgaları ve Bunları Yoran Etkenlerin Küresel Değerlendirmesi. Nat. Commun. 10, 2624. doi: 10.1038/s41467-019-10206-z

• Holte J., Talley L., Gilson J., Roemmich D. (2017). Bir Argo Karışım Katmanı Klimolojisi ve Veri Tabanı. Geophys. Res. Lett. 44, 5618–5626. doi: 10.1002/2017gl073426

• Hövel L., Brune S., Baehr J. (2022). MPI-ESM’de Deniz Isı Dalgalarının On Yıllık Tahmini. Geophys. Res. Lett. 49, e2022GL099347. doi: 10.1029/2022GL099347

• Hu J., Kawamura H., Li C., Hong H., Jiang Y. (2010). Tayland Boğazı’ndan Geçen Güncel Akıntılar ve Deniz Suyu Hacmi Taşınımı Üzerine Bir İnceleme. J. Oceanogr. 66, 591–610. doi: 10.1007/s10872-010-0049-1

• Hu S., Li S. (2022). Deniz Isı Dalgası Araştırmalarında İlerleme ve Beklentiler. Adv. Earth Sci. 37, 51–64. doi: 10.11867/j.issn.1001-8166.2021.121

• Li, Hu, Zhang, Guan, Du, Feng ve ark. (2021). Tropikal Batı Pasifik Okyanusunda gözlemlenen güçlü yüzey altı deniz sıcak dalgaları. Environ. Res. Lett.16, 104024. doi: 10.1088/1748-9326/ac26f2

• Huang, Hsu, Yuan, Zhang, Lei ve Xie (2025). Asya musson bölgesinde nemli sıcak dalgalarını modüle eden tropikal intrasezonal salınımların mekanizmaları. J. Clim.38, 3921–3936. doi: 10.1175/JCLI-D-24-0606.1

• Hughes, Kerry, Álvarez-Noriega, Álvarez-Romero, Anderson, Baird ve ark. (2017). Küresel ısınma ve mercanların yinelenen kitlesel beyazlaması. Nature543, 373–377. doi: 10.1038/nature21707

• Jean-Michel, Eric, Romain, Gilles, Angélique ve Marie (2021). Copernicus küresel 1/12° Okyanus ve deniz buzu GLORYS12 yeniden analiz çalışması. Front. Earth Sci.9. doi: 10.3389/feart.2021.698876

• Jin, Zhang (2024). Tayvan Boğazı’nda uzaktan algılama ile kaydedilen aşırı sıcaklık anomalisi olaylarının istatistiksel özellikleri. Remote Sens.16, 3091. doi: 10.3390/rs16163091

• Kemball-Cook, Wang (2001). Ekvatoryal dalgalar ve boreal yaz intrasezonal salınımında hava-deniz etkileşimi. J. Clim.14, 2923–2942. doi: 10.1175/1520-0442(2001)014<2923:EWAASI>2.0.CO;2

• Kikuchi (2021). Boreal yaz intrasezonal salınımı (BSISO): Bir derleme. J. Meteorolog. Soc Jpn.99, 933–972. doi: 10.2151/jmsj.2021-045

• LawrenceD. M.WebsterP. J. (2001).
  Güney Asya yaz monsonu bölgesinde mevsim içi salınımın yıldıldan yıla değişimleri. J. Clim.14, 2910–2922. doi: 10.1175/1520-0442(2001)014<2910:IVOTIO>2.0.CO;2

• LeeJ.-Y.WangB.WheelerM.FuJ. X.WaliserD.KangI.-S. (2013).
  Güney Asya yaz monsonu bölgesinde yaz mevsimi mevsim içi salınımı için gerçek zamanlı çok değişkenli endeksler. Clim. Dyn.40, 493–509. doi: 10.1007/s00382-012-1544-4

• LiS.HuS. (2024).
  2008 ve 2010–11 yıllarında tropikal Pasifik’in batısında aşırı yüzey altı deniz sıcak dalgalarının gelişimi ve sürücüleri. J. Clim.37, 6047–6059. doi: 10.1175/JCLI-D-24-0079.1

• LiS.HuS.SongX. (2025).
  Tropikal Pasifik’in batısında yüzey altı girdapları tarafından yönlendirilen gözlemlenen yüzey altı deniz sıcak dalgaları. Geophys. Res. Lett.52, e2025GL115039. doi: 10.1029/2025GL115039

• LiZ.WanL.LiuY.WangZ.WuL. (2023).
  Çin kıyı denizleri ve buna komşu açık sularında deniz sıcak dalgalarının analizi. Atmosphere14, 1738. doi: 10.3390/atmos14121738

• LiebmannB.SmithC. A. (1996).
  Tam (interpolasyonlu) uzun dalga radyo veri setinin tanımı. Bull. Amer. Meteor. Soc77, 1275–1277.

• LinX.QiuY.WangJ.TengH.NiX.LiangK. (2023).
  Bengal Körfezi’nde El Niño kaynaklı deniz sıcak dalgası artışlarının mevsimsel çeşitliliği. Geophys. Res. Lett.50, e2022GL100807. doi: 10.1029/2022GL100807

• LiuG.HeronS.EakinC. M.Muller-KargerF.Vega-RodriguezM.GuildL.et al. (2014).
  Mercan ekosistemlerinin reef ölçeğinde termal stres izlenmesi: NOAA Coral Reef Watch’ın yeni 5 km’lik küresel ürünleri. Remote Sens.6, 11579–11606. doi: 10.3390/rs61111579

• LivezeyR. E.ChenW. Y. (1983).
  İstatistiksel alan önemi ve Monte Carlo teknikleriyle belirlenmesi. Mon. Weather Rev.111, 46–59. doi: 10.1175/1520-0493(1983)111<0046:SFSAID>2.0.CO;2

• MandalM.KondaG.Krishna VissaN.ChowdaryJ. S. (2024).
  Kış mevsimi muson içi salınımların Bengal’in kuzeyindeki deniz sıcak dalgası olaylarının oluşumları üzerindeki etkisi. Clim. Dyn.62, 861–879. doi: 10.1007/s00382-023-06945-x

• MannH. B.WhitneyD. R. (1947).
  İki rastlantısal değişkenden birinin diğerinden stokastik olarak büyük olup olmadığını test etmek üzerine. Ann. Math. Stat.18, 50–60. doi: 10.1214/aoms/1177730491

• MillsK.PershingA.BrownC.ChenY.ChiangF.-S.HollandD.et al. (2013).
  Değişen iklimde balıkçılık yönetimi: Kuzeybatı Atlas Okyanusu’ndaki 2012 deniz sıcak dalgasından dersler. Oceanography26, 191–195. doi: 10.5670/oceanog.2013.27

• Murakami T, Nakazawa T, He J. (1984). 1979 Kuzey Yarımküme yazı sırasında 40-50 günlük salınımlar: Bölüm I: Faz yayılımı. J. Meteorological Soc. Japan. Ser. II62, 440–468. doi: 10.2151/jmsj1965.62.3_440

• Oliver E. (2019). Ortalama ısınma, değişkenlik değil deniz dalgalarını etkileyen sıcak dalgaları trendlerini yönlendiriyor. Clim. Dyn.53, 1653–1659. doi: 10.1007/s00382-019-04707-2

• Oliver E. C. J, Benthuysen J. A, Darmaraki S, Donat M. G, Hobday A. J, Holbrook N. J. ve ark. (2021). Deniz dalgalarını etkileyen sıcak dalgalar. Annu. Rev. Mar. Sci.13, 313–342. doi: 10.1146/annurev-marine-032720-095144

• Oliver E. C. J, Burrows M. T, Donat M. G, Sen Gupta A, Alexander L. V, Perkins-Kirkpatrick S. E. ve ark. (2019). 21. yüzyılda projekte edilen deniz dalgalarını etkileyen sıcak dalgalar ve ekolojik etkiler için potansiyel. Front. Mar. Sci.6. doi: 10.3389/fmars.2019.00734

• Oliver E. C. J, Donat M. G, Burrows M. T, Moore P. J, Small D. A, Alexander L. V. ve ark. (2018). Geçmiş yüzyılda daha uzun ve daha sık deniz dalgalarını etkileyen sıcak dalgalar. Nat. Commun.9, 1324. doi: 10.1038/s41467-018-03732-9

• Pyper B, Peterman R. (2011). Düzeltme: Balık verilerinin korelasyon analizlerinde otokorelasyonu hesaba katmak için yöntemlerin karşılaştırılması. Can. J. Fish. Aquat.Sci.55, 2127–2140. doi: 10.1139/cjfas-55-9-2127

• Ren X, Liu W, Capotondi A, Amaya D. J, Holbrook N. J. (2023). Pasifik Dekadal Salınımı, geçmiş on yıllarda Kuzey Pasifik’teki deniz dalgalarını etkileyen sıcak dalgaları modüle etti. Commun. Earth Environ.4, 218. doi: 10.1038/s43247-023-00863-w

• Santora, J., Mantua, N., Schroeder, I., Field, J., Hazen, E., Bograd, S. ve ark. (2020). Deniz ısınma dalgaları ile rekor düzeyde balina sıkışmaları arasındaki olası bağlantılar: Habitat sıkışması ve ekosistem değişimleri. Nat. Commun. 11, 536. doi: 10.1038/s41467-019-14215-w

• Schaeffer, A., Roughan, M. (2017). Güneydoğu Avustralya kıyılarında denız ısınma dalgalarının yüzey altı yoğunlaşması: Katmanlaşma ve yerel rüzgarların rolü. Geophys. Res. Lett. 44, 5025–5033. doi: 10.1002/2017gl073714

• Shen, J., Qiu, Y., Guo, X., Pan, A., Zhou, X. (2017). Tayvan Boğazının batısında kışın subtidal akıntıların mekansal ve zamansal değişimi. Acta Oceanolog. Sin. 36, 4–13. doi: 10.1007/s13131-017-1120-1

• Skirving, W., Marsh, B., De La Cour, J., Liu, G., Harris, A., Maturi, E. ve ark. (2020). CoralTemp ve mercan resifi izleme mercan ağarması ısıl stres ürünü seti sürüm 3.1. Remote Sens. 12, 3856. doi: 10.3390/rs12233856

• Smale, D., Wernberg, T. (2013). Aşırı iklim olayı, habitat oluşturan bir türün yayılış alanının daralmasını sürükledi. Proc. Biol. Sci. / R. Soc. 280, 20122829. doi: 10.1098/rspb.2012.2829

• Smith, K., Burrows, M., Hobday, A., Sen Gupta, A., Moore, P., Thomsen, M. ve ark. (2021). Deniz ısınma dalgalarının sosyoekonomik etkileri: Küresel sorunlar ve fırsatlar. Science 374, eabj3593. doi: 10.1126/science.abj3593

• Vijith, V., Vinayachandran, P. N., Webber, B. G., Matthews, A. J., George, J. V., Kannaujia, V. K. et al. (2020).
  Yerel gözlemlerle deniz yüzeyi karışım tabakası sıcaklık bütçesinin kapatılması: BoBBLE sırasında Adveksiyon Operasyonu. Sci. Rep.10, 7062. doi: 10.1038/s41598-020-63320-0

• Wang, F., Li, X., Tang, X., Sun, X.-X., Zhang, J., Yang, D. et al. (2023).
  Isınan iklimde Çin’in denizleri. Nat. Rev. Earth Environ.4, 535–551. doi: 10.1038/s43017-023-00453-6

• Wang, B., Xie, X. (1997).
  Kuzey Yarımküre Yazı Mevsimsel-İçin Salınımı için bir model. J. Atmos. Sci.54, 72–86. doi: 10.1175/1520-0469(1997)054<0072:AMFTBS>2.0.CO;2

• Wernberg, T. (2021). “
  Deniz dalgası Avustralya’nın batısındaki yosun ormanlarının çöküşünü tetikledi,” in Ecosystem Collapse and Climate Change. Eds.
  Canadell, J. G., Jackson, R. B. (Cham:
  Springer International Publishing), 325–343. doi: 10.1007/978-3-030-71330-0_12

• Xia, R., Qiu, Y., Lin, X., Li, S. (2026).
  2024 yazında Tayvan Boğazında yaşanan aşır deniz dalgasının başlangıcı ve sönmeme mekanizmaları. Acta Oceanolog. Sin.45, 73–86. doi: 10.1007/s13131-025-2600-3

• Ye, K., Wu, R. (2015).
  Güney Çin Denizi ve Kuzey Pasifik’in batısında Mayıs–Eylül arasında 10–20 günlük ve 30–60 günlük mevsimsel-çin salınımları arasındaki yerel hava-deniz ilişkilerinin karşılaştırılması. Clim. Dyn.45, 3441–3459. doi: 10.1007/s00382-015-2549-6

• Zhang, Y., Du, Y., Feng, M., Hobday, A. (2023).
  Deniz dalgalarının dikey yapıları. Nat. Commun.14, 6483. doi: 10.1038/s41467-023-42219-0

• Zhang, Y., Zhao, Z., Liao, E., Jiang, Y. (2022). ENSO ve PDO ile ilişkili yıllık ve on yıllık değişimler tipik bir subtropik stritte kış mevsizi deniz yüzeyi sıcaklığında. Clim. Dyn. 59, 3359–3372. doi: 10.1007/s00382-022-06270-9

Özet

Anahtar Kelimeler

Kuzey Yarımküre Yaz İçmevsimsi Salınımı, aşırı olaylar, içmevsimsi değişkenlik, deniz sıcak dalgaları, Tayvan Boğazı

Başvuru

Li S, Qiu Y, Lin X, Hu S, Shen J ve Zhang Y (2026) Kuzey Yarımküre Yaz İçmevsimsi Salınımının Tayvan Boğazı’ndaki deniz sıcak dalgaları üzerindeki etkileri. Front. Mar. Sci. 13:1982214. doi: 10.3389/fmars.2026.1982214

Müracaat Tarihi

29 Ağustos 2026

Güncellenme Tarihi

29 Ekim 2026

Kabul Tarihi

29 Ekim 2026

Yayın Tarihi

13 Kasım 2026

13 – 2026

Youyu Lu, Bedford Okyanus Araştırmaları Enstitüsü (BIO), Kanada

Jing Ma, Nanjing Bilim ve Teknoloji Üniversitesi, Çin

Gyundo Pak, Kore Okyanus Bilimi ve Teknoloji Enstitüsü, Güney Korea

© 2026 Li, Qiu, Lin, Hu, Shen ve Zhang.

Bu makale, Creative Commons Atıf Lisansı (CC BY) koşulları altında erişime açık olarak dağıtılmıştır. Orijinal yazar(lar)ın ve telif hakkı sahibinin atıf edilmesi ve bu dergideki orijinal yayının kabul edilen akademik uygulamalar doğrultusunda atıf edilmesi şartıyla, diğer platformlarda kullanım, dağıtım veya çoğaltma izinlidir. Bu koşullara uymayan herhangi bir kullanım, dağıtım veya çoğaltma izinlidir.

*İletişim: Yun Qiu, qiuyun@tio.org.cn

Bu makalede ifade edilen tüm iddialar yalnızca yazarlara aittir ve onların bağlı oldukları kuruluşların ya da yayıncının, editörlerin veya değerlendirenlerin görüşlerini kesin olarak yansıtmaz. Bu makalede değerlendirilen veya üreticisi tarafından yapılması muhtemel herhangi bir ürün ya da iddia, yayıncı tarafından garanti edilmez veya desteklenmez.