2008年黃海綠潮路徑的數(shù)值模擬

鄭向陽,邢前國,李 麗,施 平

(1.中國科學(xué)院 煙臺海岸帶研究所,山東 煙臺 264003; 2.中國科學(xué)院 研究生院,北京 100049; 3.中國科學(xué)院 海岸帶環(huán)境過程重點實驗室,山東 煙臺 264003)

從2007年開始,山東半島沿岸的威海、青島、日照連續(xù) 4年爆發(fā)大規(guī)模的綠潮災(zāi)害。造成綠潮的是一種叫做滸苔的大型石莼科(Ulvaceae)藻類[1],滸苔本身沒有毒性,但大規(guī)模的綠潮發(fā)生時會覆蓋近岸水體和沙灘,對旅游業(yè)和航運造成影響。滸苔大量死亡后,會消耗海水中的溶解氧,導(dǎo)致其他海洋生物的死亡,對近海養(yǎng)殖業(yè)造成致命打擊[2]。2008年登陸青島的大規(guī)模綠潮對當(dāng)時即將開幕的奧運會帆船比賽的順利進行造成了重大影響。2009年山東省因滸苔災(zāi)害,致直接經(jīng)濟損失 6.41億元,占該省海洋災(zāi)害總損失的68%[3]。因此追溯滸苔來源、弄清滸苔運移路徑對于從根本上防止、減少滸苔災(zāi)害具有重要意義。

最初有學(xué)者認(rèn)為滸苔來源于青島近海的富營養(yǎng)化水體,但后來的研究者通過DNA測序、生物形態(tài)學(xué)、遙感、物理海洋、實地觀測等手段發(fā)現(xiàn)滸苔并不是在青島近海產(chǎn)生的,而是最早出現(xiàn)在南黃海的江蘇近岸,在表層風(fēng)海流的作用下,漂至山東半島沿岸,目前這一觀點基本得到認(rèn)可[4-7]。遙感在監(jiān)測滸苔分布和分析滸苔來源方面具有重要的作用,在寬闊的海面上,只有利用衛(wèi)星遙感圖片才能獲得可靠而及時的滸苔信息,但遙感觀測也有局限性,當(dāng)被監(jiān)測海面上空云量較多時,可能會出現(xiàn)連續(xù)幾天不能獲得滸苔信息的問題,而且遙感不能對滸苔的路徑做出定量的預(yù)測; 數(shù)值模擬可以對海洋現(xiàn)象進行連續(xù)模擬,在有良好資料的基礎(chǔ)上,利用數(shù)值模擬來預(yù)測滸苔路徑可以補充遙感手段的不足。本文利用 2008年黃海 MODIS遙感數(shù)據(jù)作為驗證,模擬了2008年黃海綠潮的輸運路徑。

1 模式介紹

本次模擬使用的海洋模式是 FVCOM (Finite Volume Coast and Ocean Model)[8]。FVCOM 是由美國麻州大學(xué)(The University of Massachusetts)陳長勝博士研究組建立的一個三角形網(wǎng)格、有限體積三維原始方程組海洋模式。它包括質(zhì)量守恒方程、動量守恒方程、溫度方程、鹽度方程和一個湍流閉合方程。目前,該模型已經(jīng)成功地應(yīng)用于許多河口、近岸海區(qū)和某些內(nèi)陸湖泊,如美國的喬治淺灘、五大湖,中國的渤海、長江口、南海等海區(qū)。它代表數(shù)值模式新的發(fā)展方向,具有廣闊的應(yīng)用前景[9]。

相對于深海大洋,河口、近岸海區(qū)與人類的生產(chǎn)、生活的聯(lián)系更為密切。近岸海區(qū)有曲折的海岸線,有的海區(qū)有非常寬闊的潮間帶。這些幾何形狀不規(guī)則的河口海岸系統(tǒng)給近海水動力模擬精度的提高帶來了很大困難。FVCOM使用三角形網(wǎng)格,有限體積方法對海洋原始方程進行離散,綜合了傳統(tǒng)的有限差分法和有限元法的優(yōu)點,不僅原理簡單、計算速度快,而且能夠很好地擬合岸線,特別適合近海水動力模擬。FVCOM采用模式分離技術(shù),將與表面重力波相關(guān)的快速運動和與密度相關(guān)的較慢的運動分開計算,根據(jù) CFL條件分別選擇時間步長,可以大大節(jié)省計算時間; 使用干濕點處理技術(shù),能夠較好地模擬具有寬廣潮間帶的海域[10]。

在水動力模擬的基礎(chǔ)上,FVCOM可以進行生態(tài)模擬、泥沙輸運模擬、水質(zhì)模擬和拉格朗日粒子模擬(3-D Lagrangian Particle Tracking)。本文進行的滸苔軌跡模擬就是利用拉格朗日粒子跟蹤模塊,此模塊的方程如下：

這里x表示粒子在時刻t的位移,dx/dt表示在此時刻粒子位移的時間變化率,v( x,t)是由水動力模塊生成的三維速度場。FVCOM中利用顯式龍格-庫塔多步法來計算此常微分方程。

拉格朗日粒子跟蹤模擬是在某一時刻把某一粒子投入到模擬區(qū)域中,跟蹤過程中不考慮粒子自身的變化,只考慮粒子在水流的作用下運動。滸苔雖然在漂移過程中會不斷地生長,但它們基本是作為一個整體來運動的,不會像營養(yǎng)鹽或浮游植物擴散到海水中,所以用拉格朗日粒子跟蹤模型來模擬滸苔路徑是可行的[11]。

2 模型的配置

研究區(qū)域主要是黃海中部。為了減小邊界對研究區(qū)域的影響,將開邊界取在長江口北岸啟東嘴至朝鮮半島西南角一線,計算海區(qū)包括整個黃海和渤海,117.5°～126.8°E,32°～41°N,水深(單位：m)數(shù)據(jù)采用分辨率為 1′的 ETOPO1地形數(shù)據(jù),如圖 1所示。模式水平方向采用三角形網(wǎng)格,在岸線曲折的海區(qū)適當(dāng)加密,包含8 603個網(wǎng)格節(jié)點和16 543個三角形單元,最小網(wǎng)格步長為6 300 m。垂向有6個sigma層。內(nèi)模式時間步長為 60 s。模擬時間從 2008年5月15日到7月1日。風(fēng)場采用quickscat日平均的資料,底摩擦系數(shù)取0.002 5。

滸苔主要是因表層風(fēng)海流的作用而漂移,所以本文只考慮正壓模式,不考慮熱鹽環(huán)流,溫鹽初始條件在整個海區(qū)是均勻的,也沒有考慮海洋和大氣的熱交換。開邊界上選取此海區(qū)四個主要分潮M2,S2,K1,O1作為潮汐強迫。模式采用零初始條件,為了保證計算穩(wěn)定性,開邊界潮位強迫從0逐漸增加,經(jīng)過兩個潮周期達到正常變化[12],前三天只加潮位不加風(fēng),三天后潮流穩(wěn)定以后再加上風(fēng),產(chǎn)生風(fēng)海流。

首先來驗證此模型在計算海區(qū)的可行性。只在開邊界處加M2,S2,K1,O1四個主要分潮,將模式運行33 d,輸出后30 d的每隔一小時的潮位數(shù)據(jù),用最小二乘法做調(diào)和分析,求出各個網(wǎng)格點上主要的半日分潮 M2分潮和主要的全日分潮 K1分潮的振幅和遲角[13],畫出這兩個分潮的等振幅圖和等遲角圖(見圖2)。M2分潮在研究海區(qū)共4個無潮點,模式僅在秦皇島外海的M2無潮點沒有模擬出來,可能的原因是渤海的底摩擦系數(shù)比黃海小很多,但為了計算方便,模式取了一個統(tǒng)一值 0.002 5,而在黃海區(qū)域M2分潮無潮點的位置與振幅的分布與圖集基本一致[14]; K1分潮有2個無潮點,無潮點的位置和等振幅線的分布與圖集比較符合,所以模擬結(jié)果基本能夠刻畫研究區(qū)域的潮波系統(tǒng)。

圖2 計算得出的M2,K1分潮的同潮圖Fig.2 Computed co-tide lines of M2 and K1 constituents

滸苔的漂移主要受表層流場的影響,表層潮流場是表層流場的重要組成部分,本文對表層潮流場進行了調(diào)和分析,計算了 M2,K1分潮流表層潮流橢圓要素,圖 3給出了這兩個分潮流的潮流橢圓圖。M2分潮流在遼東灣、渤海灣、渤海海峽以及山東半島沿岸的橢圓長軸幾乎與岸線平行,并且遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于短軸,為往復(fù)流,在離岸較遠(yuǎn)處則表現(xiàn)出旋轉(zhuǎn)流的特征; 煙臺、秦皇島近岸以及青島以東的黃海中部,M2分潮最大潮流很小,是M2分潮的圓流點; 強流區(qū)主要分布在西朝鮮灣、江華灣、朝鮮半島西南、蘇北近海,這些區(qū)域的M2分潮最大流速超過1 m/s,渤海的渤海灣、遼東灣、渤海海峽最大流速也較大,可達0.6～0.8 m/s。K1分潮流跟M2分潮流一樣,在近岸表現(xiàn)為往復(fù)流,離岸較遠(yuǎn)處為旋轉(zhuǎn)流; 在渤海海峽可達 0.5～0.6 m/s,在渤海海峽兩側(cè)的黃海和渤海也可以達到0.3 m/s,整個黃海K1分潮流都比較小,除了在靠近黃海南部邊界處超過0.2 m/s外,其他海區(qū)都在0.1 m/s以下。

圖3 計算得出的M2,K1分潮流表層潮流橢圓圖Fig.3 Computed tidal current ellipses of M2 and K1 on sea surface

綜上分析,主要分潮和分潮流的特征都符合實際情況,可以用此模型來研究黃海滸苔漂移路徑。

3 粒子跟蹤模塊配置

通過遙感圖像能夠清晰監(jiān)測到滸苔的日期是2008年5月15日,之前或是因為遙感的空間分辨率不夠或是因為云層的覆蓋,不能監(jiān)測到滸苔,所以本次模擬將粒子釋放的時間定在5月15日,將粒子的初始位置選擇在當(dāng)天所監(jiān)測到滸苔的位置(121.45°E,34.70°N),粒子位于海表層,如圖 4。粒子初始位置對于粒子的漂移軌跡影響很大,考慮到滸苔呈片狀分布,選取了1組共15個粒子,利用粒子的整體分布特征來模擬滸苔的分布。

圖4 粒子初始位置和初始時間示意圖Fig.4 Initial positions and times of particles

4 結(jié)果分析

本次模擬沒有考慮滸苔的生長率,只是模擬滸苔隨表面水流的運動軌跡,而粒子的個數(shù)并不隨時間改變,粒子只是表示一個位置,粒子的大小也不會隨時間而改變。而實際上滸苔在運動過程中不斷生長和死亡,滸苔數(shù)量和覆蓋面積一直在變化。粒子跟蹤模擬雖然不能表示完整的綠潮爆發(fā)過程,但是從粒子所覆蓋的范圍與運動趨勢上來看,粒子的運動軌跡和滸苔的輸運路徑還是比較一致的。由于黃海上空云的影響,能夠監(jiān)測到滸苔的天數(shù)并不多,我們從中選取了 4 天的滸苔遙感圖像與模擬結(jié)果進行對比,如圖5。5月20日滸苔的中心位置與初始位置幾乎沒有變化,只是覆蓋面積擴大了數(shù)倍,這跟數(shù)值模擬的結(jié)果幾乎是一樣的; 5月30日,滸苔中心位置向北移動到青島東南120 km處,在同一天15個粒子中的大部分散布在中心位置周圍。之后一直到 6月 18日,由于云層的阻擋,這期間遙感圖像沒有能夠監(jiān)測到滸苔; 6月 18日,大規(guī)模的滸苔向西漂移,邊緣的滸苔已經(jīng)接近膠南和青島,并且向日照方向漂移,中心位置在青島以南65 km,數(shù)值模擬也基本反映了這一現(xiàn)象。6月27日,數(shù)值模擬的結(jié)果顯示,到達青島的粒子經(jīng)青島近海往東北方向漂移,同一時期的遙感影像也顯示,青島東北方向的乳山南部海域已經(jīng)有分布較為分散的滸苔。然而在青島近岸海域,遙感影像顯示出大量的滸苔在此富集,數(shù)值模擬的結(jié)果卻沒有再現(xiàn)滸苔在青島近岸的滯留過程?？赡艿脑蛉缦拢簼G苔靠近近岸水域之后可以廣泛附著于沿岸中低潮區(qū)的砂礫、巖石、灘涂和石沼中。另一方面,穩(wěn)定下來的滸苔經(jīng)過大量的生長,聚集成團后,其質(zhì)量增大,受表層海流的影響變小,這在淺灘區(qū)域是必須考慮的因素。數(shù)值模擬僅僅考慮水動力對滸苔漂移的影響,并沒有考慮滸苔在近岸的附著作用。由于遙感圖像分辨率的限制,6月27日的遙感圖像沒有顯示滸苔到達日照,但根據(jù)當(dāng)?shù)匦侣劽襟w的報道[15],日照轄區(qū)北部海域出現(xiàn)覆蓋面積接近100 km2滸苔,這與模擬結(jié)果是一致的。

數(shù)值模擬結(jié)果和遙感圖像良好的一致性反映了水動力場對滸苔輸運的重要作用。利用模擬結(jié)果,繪出粒子的運動軌跡,如圖 6,粒子的運動趨勢是首先向青島方向漂移,然后沿海岸線向日照和乳山方向運動,這與遙感分析結(jié)果也是一致的[16],所以在不考慮滸苔自身生長率的情況下可以利用 FVCOM 的粒子追蹤模型進行初步的綠潮路徑模擬。這對于深海處面積較小的滸苔塊是適用的,滸苔到達近岸后,容易聚集成團,又由于近岸水深較淺,滸苔的水下部分使其漂移方向與表層海流的相關(guān)性降低。今后的工作將重點放在對滸苔到達近岸后的生消模擬,這需要對滸苔的生理特性有充分的了解。

5 總結(jié)

本文的粒子追蹤模擬是對綠潮生態(tài)動力學(xué)的初步研究,但2008年滸苔大規(guī)模的爆發(fā)是受多方面因素影響的,總體可以分為直接因素和間接因素[17]。直接因素包括光照強度、溫度、海水透明度、營養(yǎng)鹽的理化性質(zhì),它們直接影響滸苔的生長率; 間接因素包括滸苔源頭的位置和表層流場,它們主要影響滸苔的漂移路徑。目前我國對綠潮生態(tài)學(xué)的研究還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠,需要綜合現(xiàn)場觀測、實驗數(shù)據(jù)來增強光照、溫度、營養(yǎng)鹽、海水pH值、透明度、攝食壓力對滸苔生長率影響的認(rèn)識,建立適合某一海區(qū)的經(jīng)驗公式[18],為綠潮生態(tài)模型的建立提供理論依據(jù)。本文的模擬是研究綠潮生態(tài)動力學(xué)的初步階段,僅考慮流場對滸苔的影響,對于滸苔爆發(fā)的模擬還不完整。風(fēng)是決定滸苔路徑的關(guān)鍵因素,目前還無法做到在春季對夏季風(fēng)場做出預(yù)報,風(fēng)場資料的精度和分辨率也遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠,這也影響了滸苔路徑的預(yù)報。滸苔初始位置的選取也會影響滸苔的未來路徑,精確地確定滸苔的初始位置和初始時間非常重要; 蘇北淺灘的渾濁水體以及遙感圖像分辨率的不足增大了對滸苔溯源的難度,這既需要提高遙感監(jiān)測的技術(shù),又需要加強和數(shù)值模擬的有機結(jié)合,來彌補遙感的不足。

圖5 滸苔位置模擬值和遙感反演對比Fig.5 Comparison of the results of numerical simulation and remote sensing

圖6 粒子軌跡圖Fig.6 Tracks of particles

[1]梁宗英,林祥志,馬牧,等.滸苔漂流聚集現(xiàn)象的初步分析[J].中國海洋大學(xué)學(xué)報,2008,38(4)：601-604.

[2]王文娟,趙宏,米鍇,等.大型綠藻滸苔屬植物研究進展[J].齊魯漁業(yè),2009,26(10)：3-6.

[3]國家海洋局.2009年中國海洋災(zāi)害公報[EB/OL].[2010-03-05]http：//www.soa.gov.cn/soa/hygb/zhgb/webinfo/2010/03/1271382648968147.htm.

[4]Hu Chuanmin,Li Daqiu,Chen Changsheng,et al.On the recurrent Ulva prolifera blooms in the Yellow Sea and East China Sea[J].Journal of Geophysical Research,2010,115(C5)：C05017.

[5]邢前國,鄭向陽,施平,等.基于多源、多時相遙感影像的黃、東海綠潮影響區(qū)監(jiān)測[J].光譜學(xué)與光譜分析,2011,31(6)：1644-1647.

[6]Liu Dongyan,John K K,Xing Qianguo,et al.World’s largest macroalgal bloom caused by expansion of seaweed aquaculture in China[J].Marine Pollution Bulletin,2009,58(6)：888-895.

[7]夏斌,馬紹賽,崔毅,等.黃海綠潮(滸苔)暴發(fā)區(qū)溫鹽、溶解氧和營養(yǎng)鹽的分布特征及其與綠潮發(fā)生的關(guān)系[J].漁業(yè)科學(xué)進展,2009,30(5)：94-101.

[8]Chen Changsheng,Liu Hedong,Robert C B.An unstructured grid,finite-volume,three-dimensional,primitive equations ocean model：Application to coastal ocean and estuaries[J].Journal of Atmospheric and Oceanic Technology,2003,20：159-186.

[9]朱建榮.海洋數(shù)值計算方法和數(shù)值模擬[M].北京：海洋出版社,2003：128.

[10]陳長勝.海洋生態(tài)系統(tǒng)動力學(xué)與模型[M].北京：高等教育出版社,2003：312.

[11]李寧.近岸水質(zhì)的遙感監(jiān)測和數(shù)值模擬研究[D].天津：天津大學(xué)建筑工程學(xué)院,2009.

[12]宋文鵬.渤海冬、夏季溫鹽場結(jié)構(gòu)及其海流特征分析[D].青島：中國海洋大學(xué)海洋環(huán)境學(xué)院,2009.

[13]黃祖珂,黃磊.潮汐原理與計算[M].青島：中國海洋出版社,2005：118-119.

[14]海洋圖集編委會.渤海、黃海、東海海洋圖集——水文分冊[M].北京：海洋出版社,1992：429.

[15]王霞.日照海事局查看滸苔情況[N].黃海晨報,2008-06-27(A3).

[16]李三妹,李亞君,董海鷹.淺析衛(wèi)星遙感在黃海滸苔監(jiān)測中的應(yīng)用[J].應(yīng)用氣象學(xué)報,2010,21(1)：76-82.

[17]徐兆禮,葉屬峰,徐韌.2008年中國滸苔災(zāi)害成因條件和過程推測[J].水產(chǎn)學(xué)報,2009,33(3)：430-437.

[18]劉桂梅,李海,王輝,等.我國海洋綠潮生態(tài)動力學(xué)研究進展[J].地球科學(xué)進展,2010,25(2)：147-153.