黃海綠潮應(yīng)急溯源數(shù)值模擬初步研究

吳玲娟, 曹叢華, 黃 娟, 曹雅靜, 高 松, 白 濤

(山東省海洋生態(tài)環(huán)境與防災(zāi)減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 國(guó)家海洋局 北海預(yù)報(bào)中心, 山東 青島 266033)

黃海綠潮應(yīng)急溯源數(shù)值模擬初步研究

吳玲娟, 曹叢華, 黃 娟, 曹雅靜, 高 松, 白 濤

(山東省海洋生態(tài)環(huán)境與防災(zāi)減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 國(guó)家海洋局 北海預(yù)報(bào)中心, 山東 青島 266033)

基于三維全動(dòng)力POM海洋模式, 根據(jù)2008年6月1日海監(jiān)飛機(jī)監(jiān)測(cè)綠潮所在位置, 采用拉格朗日粒子追蹤法反向積分, 追溯綠潮來源。數(shù)值模擬結(jié)果顯示, 回溯至5月中旬, 綠潮主要來源于黃海南部江蘇連云港和鹽城近海海域。黃海綠潮溯源數(shù)值模擬, 為政府相關(guān)部門了解綠潮的源頭, 并采取相應(yīng)的措施提供依據(jù), 進(jìn)而為保護(hù)生態(tài)環(huán)境、防災(zāi)減災(zāi)做貢獻(xiàn)。

綠潮; 全動(dòng)力海洋模式(POM); 溯源; 拉格朗日粒子追蹤法

大型海洋綠藻大量增殖的現(xiàn)象, 被稱為“綠潮”(Green Tides)。綠潮在全球沿岸海域爆發(fā)并造成嚴(yán)重危害的現(xiàn)象變得越來越頻繁, 發(fā)生地理范圍也日趨增大, 已經(jīng)成為一種世界性的海洋災(zāi)害。從1980年以來美國(guó)、加拿大、丹麥、法國(guó)、意大利、日本、韓國(guó)等國(guó)家均爆發(fā)過綠潮災(zāi)害, 法國(guó)沿岸海域的情況尤為嚴(yán)重[1-2]。從 1997年到 2001年, 全球受綠潮危害的濱海城市從60個(gè)增加到103個(gè)[3]。2008年5月以來, 在黃海北部, 特別是青島沿岸海域發(fā)生了綠潮大量增殖聚集的情況。2009年和2010年, 在黃海又發(fā)現(xiàn)大量綠潮繁殖漂移。

國(guó)外很多科學(xué)家主要研究對(duì)綠潮的生長(zhǎng)機(jī)制、運(yùn)動(dòng)方向和速度等要素。Aurousseau 等[4]在法國(guó)綠潮災(zāi)害比較嚴(yán)重的Brest灣, 建立三維生物地球化學(xué)模式, 模擬該海域漂浮綠潮的生長(zhǎng)和腐敗-漂移-沉降過程。Cugier等[5-6]建立浮游植物三維生態(tài)學(xué)模型和三維水動(dòng)力模型, Ménesguen[7-8]建立適應(yīng)于 Brest灣的綠潮特征的三維生物地球化學(xué)模型, 同時(shí)開展了潮間帶綠潮的預(yù)報(bào)研究。Perrot等[9]發(fā)展了預(yù)報(bào)潮間帶海藻的簡(jiǎn)單方法。

2008年5月31日黃海海域發(fā)現(xiàn)漂浮綠潮后, 國(guó)內(nèi)研究人員對(duì)綠潮的預(yù)測(cè)和溯源進(jìn)行研究。國(guó)家海洋局北海預(yù)報(bào)中心立即利用衛(wèi)星、船舶、飛機(jī)、海洋站等多源觀測(cè)和監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù), 采用三維全動(dòng)力POM(Princeton Ocean Model)海洋模式和拉格朗日粒子正向[10]追蹤方法, 快速準(zhǔn)確預(yù)報(bào)綠潮的漂移軌跡。喬方利等[11]根據(jù)歷史的數(shù)值模擬海流場(chǎng), 指出影響青島近海的綠潮可能來自黃海西南部。

綠潮大面積爆發(fā)時(shí), 對(duì)海洋環(huán)境、海洋漁業(yè)和海洋生態(tài)系統(tǒng)都會(huì)造成一定的影響。國(guó)內(nèi)外主要是進(jìn)行綠潮的生長(zhǎng)機(jī)制研究和漂移數(shù)值模擬工作, 而沒有追溯其來源。本文基于三維全動(dòng)力海洋模式, 根據(jù)綠潮監(jiān)測(cè)所在位置, 采用拉格朗日粒子反向追蹤方法追溯綠潮的來源。

1 研究方法

綠潮溯源數(shù)值模式采用三維全動(dòng)力POM海洋模式, 該模式由美國(guó)普林斯頓大學(xué)大氣海洋科學(xué)項(xiàng)目組在 Mellor[12-13]1977年發(fā)起和主持下發(fā)展起來的,逐漸被眾多的海洋科學(xué)工作者接受和采用, 取得了許多令人滿意的效果。

根據(jù)綠潮所在位置, 模式計(jì)算范圍包括整個(gè)渤、黃、東海以及西北太平洋部分區(qū)域, 模式地形來源于GEBCO(General Bathymetric Chart of Oceans)分辨率為 1′×1′的數(shù)據(jù), 并采用中國(guó)海圖水深和 Google Earth 進(jìn)行水深和岸線訂正(圖 1, 水深單位為 m),地形水平分辨率1/30°, 垂向10層。在邊界上采用8個(gè)分潮(M2, S2, N2, K2, K1,O1, P1, Q1)來驅(qū)動(dòng), 同時(shí)采用全球海洋模式(HYCOM+NCODA global 1/12°analysis)的水位、流場(chǎng)、溫鹽場(chǎng)等輸出結(jié)果作為大區(qū)域模式的初值和邊值場(chǎng); 采用業(yè)務(wù)化 WRF模式(weather research and forecasting model)風(fēng)場(chǎng)和熱通量場(chǎng)作為大氣強(qiáng)迫場(chǎng); 考慮長(zhǎng)江、黃河等河流徑流的作用。

圖1 模式計(jì)算區(qū)域(東中國(guó)海)水深分布Fig. 1 Depth of the simulated area (the East China Sea)

在不考慮綠潮自身生態(tài)特征的情況下, 其在海水中的移動(dòng), 可以看作是質(zhì)點(diǎn)跟隨海流的物理運(yùn)動(dòng),所以綠潮溯源數(shù)值模擬, 采用拉格朗日粒子反向追蹤方法。粒子追蹤方法采用粒子隨機(jī)走動(dòng)模式來模擬粒子的運(yùn)動(dòng)。每個(gè)粒子的位移變量都可以由Lagrange方程來確定; 粒子群的運(yùn)動(dòng)特性是一個(gè)隨機(jī)過程, 它的條件概率密度函數(shù)可以由相應(yīng)的Fokker-Planck方程決定。將對(duì)流擴(kuò)散方程轉(zhuǎn)化為Fokker-Planck形式, 通過數(shù)值求解粒子的 Lagrange方程, 確定每個(gè)粒子的位移, 從而實(shí)現(xiàn)了粒子的動(dòng)態(tài)追蹤, 達(dá)到了污染物運(yùn)動(dòng)過程數(shù)值模擬的目的[14]。Lagrange粒子反向追蹤法就是通過該方法在時(shí)間上反向積分, 計(jì)算出上一時(shí)刻粒子所在的位置。

2 模式驗(yàn)證

圖2、圖3是2008年8月19～20日奧運(yùn)A號(hào)浮標(biāo)(120o24′E, 36o2.4′N)和 2009 年 3 月 26～27 日董家口傾倒區(qū)附近 A10 測(cè)流點(diǎn)(120°1.967′E, 35°22.3′N)(位置見圖1)表層流速、流向模擬計(jì)算值與實(shí)測(cè)值的比較。無論是流速還是流向, 模擬值和實(shí)測(cè)值的變化基本一致, 吻合較好。

圖2 奧運(yùn)A號(hào)浮標(biāo)表層流速、流向計(jì)算值與實(shí)測(cè)值比較Fig. 2 Comparison between the simulated and observed surface current speed and direction for Olympic buoy A

圖3 董家口傾廢區(qū)附近測(cè)流點(diǎn)A10表層流速、流向計(jì)算值與實(shí)測(cè)值比較Fig. 3 Comparison between the simulated and observed surface current speed and direction for A10 near Dongjiakou dumping area

3 綠潮溯源數(shù)值模擬結(jié)果

為了追溯 2008年綠潮來源, 利用 2008年 6月1日中國(guó)海監(jiān)飛機(jī)監(jiān)測(cè)到的綠潮信息, 確定綠潮的分布位置和范圍?；谌S全動(dòng)力POM海洋模式, 采用拉格朗日粒子追蹤法反向積分, 結(jié)果顯示, 回溯至5月中旬, 2008年6月1日發(fā)現(xiàn)的黃海綠潮主要來源于黃海南部江蘇連云港和鹽城近海海域(圖 4, 螺旋曲線代表綠潮外邊界點(diǎn)的漂移軌跡)。5月中旬江蘇近海海域多云, 同時(shí)此模式未考慮到綠潮的生長(zhǎng)情況, 所以模式的溯源結(jié)果與監(jiān)測(cè)結(jié)果還是比較一致的。

在數(shù)值模擬工作中, 該三維全動(dòng)力模式還未考慮綠潮生消過程, 風(fēng)與綠潮之間的拖曳作用等方面內(nèi)容, 模式還需進(jìn)一步改進(jìn), 以進(jìn)一步提高溯源水平。

圖4 2008年6月1日監(jiān)測(cè)的綠潮追溯到5月中旬的模擬結(jié)果Fig. 4 Back tracing green tides observed on 1st June 2008 to the middle of May by simulation

4 討論

利用2008年6月1日中國(guó)海監(jiān)飛機(jī)監(jiān)測(cè)的綠潮數(shù)據(jù)進(jìn)行應(yīng)急溯源, 所得到綠潮 5月中旬的范圍包含了2008年5月14日利用MODIS衛(wèi)星監(jiān)測(cè)到的綠潮范圍(圖5)。MODIS監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)受天氣影響, 2008年

圖5 黃海中部2008年5月監(jiān)測(cè)結(jié)果和溯源結(jié)果比較Fig. 5 Comparison between the simulated and observed results of Green Tides in Mid-May

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Numerical tracing simulation on Green Tides in the Yellow Sea for contingency forecast

WU Ling-juan, CAO Cong-hua, HUANG Juan, CAO Ya-jing, GAO Song, BAI Tao
(Shangdong Provincial Key Laboratory of Marine Ecological Environment and Disaster Prevention and Mitigation,North China Sea Marine Forecasting Center of State Oceanic Administrator, Qingdao 266033, China)

Apr., 12, 2010

Green Tides; POM (Princeton Ocean Model); numerical tracing simulation; Lagrangian particle tracking method

Based on three-dimensional dynamical POM (Princeton Ocean Model), the origin of Green Tides was traced in contingency forecast by backward integration of Lagrangian particle tracking method. The results showed that if tracing to the middle of May, Green Tides observed on 1st June 2008 by marine surveillance airplane came from waters near Jiangsu and Yancheng in the southern Yellow Sea. The numerical results provided the information of the origin of Green Tide, serving as a reliable base for Chinese government to take corresponding measures.

X55

A

1000-3096(2011)06-0044-04

2010-04-12;

2011-04-24

國(guó)家海洋局青年科學(xué)基金(20100203)和中國(guó)科學(xué)院海洋環(huán)流與波動(dòng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金課題 (KLOCAW0907)

吳玲娟(1979-), 女, 福建漳州人, 博士, 主要從事海洋環(huán)境要素預(yù)報(bào)和研究, 防災(zāi)減災(zāi)工作, E-mail： wulingjuan@nmfc.gov.cn

劉珊珊)