福州沿海赤潮暴發(fā)的物理-生態(tài)耦合模擬研究

丁萍

（福建省海洋預(yù)報(bào)臺，福建福州350003）

1 引言

福建沿岸海域是中國赤潮多發(fā)海區(qū)之一，多發(fā)期在春夏季的4—7月[1-2]，高發(fā)期為5—6月，主要發(fā)生在寧德市、福州市和廈門市沿海海域[3]。福建沿岸海域位于臺灣海峽西側(cè)，臺灣海峽是連接中國東海和南海的經(jīng)向海峽，其環(huán)流系統(tǒng)如圖1所示，主要由亞熱帶季風(fēng)控制。臺灣海峽的春季（4—5月）是風(fēng)向由東北季風(fēng)逐漸向西南季風(fēng)轉(zhuǎn)換的時(shí)段，隨著東北季風(fēng)的減弱，由東北風(fēng)驅(qū)動(dòng)沿著中國沿岸流動(dòng)的新鮮的、冷的和營養(yǎng)鹽豐富的浙閩沿岸水影響的范圍逐漸減弱，而黑潮分支水和南海水組成的高溫高鹽混合水通過水道（如：澎湖水道，見圖1）進(jìn)入臺灣海峽且影響的范圍逐漸增大[4-6]。浙閩沿岸水帶來了豐富的營養(yǎng)物質(zhì)，同時(shí)南?；旌纤M(jìn)入臺灣海峽引起表層水溫上升，有利于浮游植物生長，從而有利于赤潮的暴發(fā)。前人通過統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)值模擬等方式對福建沿海赤潮從多方面進(jìn)行了研究。鄧華等[7]和楊昀等[8]從水文氣象、春季沿海溫鹽及環(huán)流結(jié)構(gòu)方面對2012年5—6月福建沿海大規(guī)模米氏凱倫藻赤潮的原因和嚴(yán)重后果進(jìn)行了研究。結(jié)果表明2012年5月呈強(qiáng)北風(fēng)特性，水體向岸堆積作用明顯，有利于藻類在近岸的堆積聚集和種群密度的提高，為藻類的生長提供了穩(wěn)定的動(dòng)力環(huán)境，促進(jìn)了赤潮的暴發(fā)，這說明5月東北季風(fēng)為赤潮暴發(fā)提供了必要的動(dòng)力環(huán)境。張亞峰等[9]和林靜柔等[10]研究認(rèn)為南海臺風(fēng)引起水體的垂向混合，深層富營養(yǎng)水被帶到表層，經(jīng)充足的光照后形成赤潮，這說明豐富的營養(yǎng)物質(zhì)和充足的關(guān)照是赤潮形成的充分條件，缺一不可。林佳寧等[11]針對赤潮對皺紋盤鮑的危害原因進(jìn)行了研究，結(jié)果認(rèn)為赤潮發(fā)生時(shí)皺紋盤鮑短時(shí)間內(nèi)的大量死亡與米氏凱倫藻本身的毒性效應(yīng)有關(guān)，這揭示了赤潮會(huì)造成嚴(yán)重經(jīng)濟(jì)損失的機(jī)理。因此，如何利用現(xiàn)有技術(shù)來預(yù)測赤潮的發(fā)生成為當(dāng)前研究的重要課題。張俊峰等[12]利用水文氣象要素因子的變化趨勢來預(yù)測赤潮的發(fā)生，認(rèn)為赤潮生成前期日平均風(fēng)速都在4級（7 m/s）以下，可作為判斷有利于赤潮生成條件之一，且赤潮生物從初期繁殖到后期的暴發(fā)性繁殖，直至達(dá)到赤潮生物密度一般需要4～5 d。矯曉陽[13]通過葉綠素a對赤潮的預(yù)報(bào)原理進(jìn)行探索，主要以葉綠素a大于某一基準(zhǔn)值時(shí)連續(xù)2 d是否呈指數(shù)增長來判定未來1～3 d內(nèi)是否會(huì)發(fā)生赤潮。結(jié)論指出多數(shù)種類赤潮時(shí)的葉綠素a在12～29 mg/m3之間，且調(diào)查數(shù)據(jù)顯示夜光藻為赤潮的第一優(yōu)勢種時(shí)，葉綠素a約為5.1 mg/m3，這為預(yù)測赤潮的發(fā)生提供了有力的判斷依據(jù)。

圖1 研究區(qū)域及水深

2019年5月福建沿岸海域發(fā)生多起赤潮事件，其中5月13—17日福州連江黃岐半島附近海域赤潮的優(yōu)勢藻種為無毒夜光藻，面積約為1～3 km2（信息來源：福建省海洋與漁業(yè)局發(fā)布的《福建省赤潮災(zāi)害信息》）。此次連江黃岐半島附近海域赤潮發(fā)生前期（5月7日）有冷空氣影響，日平均風(fēng)速14.7 m/s（7級），5月9日日平均風(fēng)速降至7 m/s（4級）以下，冷空氣帶來高營養(yǎng)鹽的浙閩沿岸水，風(fēng)速降低后高溫高鹽的南?；旌纤ㄟ^水道進(jìn)入臺灣海峽。根據(jù)鄧華[7]和楊昀等[8]的研究，此種條件有利于赤潮的發(fā)生，且與張俊峰等[12]研究中赤潮生物繁殖到暴發(fā)性繁殖并達(dá)到赤潮密度需要4～5 d的結(jié)論一致（即5月9日之后4 d即5月13日發(fā)現(xiàn)赤潮），但是其發(fā)生的具體原因尚未知。石曉勇等[14]研究指出臺灣海峽水硝酸鹽含量不高，造成了福建沿海常常產(chǎn)生“氮限制”。屠建波等[15]研究顯示在長江口口門外無機(jī)氮異常豐富，浮游植物的生長主要受磷限制。由此可知，臺灣海峽赤潮藻種暴發(fā)主要受氮限制，河口區(qū)域赤潮藻種暴發(fā)主要受磷限制，所以本文將采用主要考慮氮限制的物理-生態(tài)耦合模型來分析探討此次赤潮發(fā)生的原因。

2 模型與驗(yàn)證

2.1 物理模式

本研究采用的是物理-生態(tài)耦合模式。物理模式為區(qū)域海洋模式系統(tǒng)（Regional Ocean Model System，ROMS）[16]，在Boussinesq和垂向靜壓假定下，近似求解雷諾平均的Navier-Stoke方程。模擬區(qū)域包括西北太平洋，范圍為93.13°～147.68°E，8.54°S～44.9°N（見圖1），水平方向采用曲線正交網(wǎng)格，網(wǎng)格分辨率從開邊界的40 km逐漸精細(xì)至臺灣海峽的1.5 km。垂向分層采用S坐標(biāo)系[17]，分為30層，網(wǎng)格點(diǎn)水深數(shù)據(jù)融合全球地形數(shù)據(jù)ETOPO1和福建沿海高精度水深（來源：中國人民解放軍海軍司令部航海保證部海圖，分辨率100～300 m）。垂直混合系數(shù)采用Mellor等[18-19]的湍流閉合模型計(jì)算。

2.2 生態(tài)模式

生態(tài)模型源于模擬西北大西洋的海洋浮游生態(tài)系統(tǒng)模型（Nutrient Phytoplankton Zooplankton Detritus，NPZD）[20]。模型包括7個(gè)變量，變量及模型結(jié)構(gòu)如圖2所示。采用Geider等[21-22]的計(jì)算方法計(jì)算葉綠素與浮游植物生物量之間的關(guān)系，該方法考慮了光和營養(yǎng)條件的變化對浮游植物細(xì)胞內(nèi)葉綠素量的影響。模式考慮了NH4對NO3吸收的抑制作用，將NO3（新生產(chǎn)力）與NH4（再生產(chǎn)力）的過程分開。有機(jī)大顆粒物和小顆粒物根據(jù)顆粒大小來區(qū)分。小顆粒物產(chǎn)生的源是浮游植物的死亡和浮游動(dòng)物的低效攝食，大顆粒物是由小顆粒物與浮游植物聚合形成，顆粒物部分在水中再礦化為NH4，其余下沉至海底。

主要生物過程模型采用經(jīng)典公式，如溫度決定浮游植物的最大生產(chǎn)率[23]和光合作用與短波輻射的關(guān)系（P-I）[24]以及Holling-Ш類的S型曲線計(jì)算浮游動(dòng)物對浮游植物的捕食率[25]。大多數(shù)生態(tài)參數(shù)值參考文獻(xiàn)[21]，其余精細(xì)化參數(shù)參考文獻(xiàn)[6]。

2.3 模型設(shè)置

模型的驅(qū)動(dòng)場采用的是福建省海洋預(yù)報(bào)臺每日業(yè)務(wù)化運(yùn)行的氣象研究與預(yù)報(bào)（Weather Research and Forecasting，WRF）模式的預(yù)報(bào)產(chǎn)品。WRF模型的網(wǎng)格水平分辨率為20 km，邊界場采用美國氣象局環(huán)境預(yù)報(bào)中心（National Centers for Environmental Prediction，NCEP）6 h間隔的全球預(yù)報(bào)系統(tǒng)（Global Forecast System，GFS）產(chǎn)品。目前基于WRF產(chǎn)品驅(qū)動(dòng)的模型已成功開展應(yīng)用[8，26-28]。開邊界場采用法國麥卡托（Mercator）海洋中心的業(yè)務(wù)化產(chǎn)品，包含海表高度、溫度、鹽度和流。模型計(jì)算中的江河輸入均以《中國海灣志》的主要河流各月多年平均流量代入。開邊界潮汐引起的水位過程采用日本全球海洋潮汐預(yù)報(bào)模式（NAOTIDE）的天文潮調(diào)和常數(shù)，包含M2、S2、K1、O1、N2、P1、K2、Q1、M1、J1、OO1、2N2、Mu2、Nu2、L2和T2，共計(jì)16個(gè)分潮，以其5′網(wǎng)格分辨率的分析產(chǎn)品（NAO.99Jb）數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)插得到模型所需水位數(shù)據(jù)。生態(tài)模型生態(tài)初始場和邊界場等見Wang等[6]的模型設(shè)置。模型調(diào)試穩(wěn)定后，2016年9月1日開始在福建省海洋預(yù)報(bào)臺每日業(yè)務(wù)化運(yùn)行，生成未來7 d的數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品。

圖2 生態(tài)模型結(jié)構(gòu)示意圖

2.4 模型驗(yàn)證

將生態(tài)浮標(biāo)（圖1中紅色原點(diǎn)）實(shí)測數(shù)據(jù)與模型結(jié)果進(jìn)行比較（見圖3）來驗(yàn)證模型的可靠性。由圖3所示，5月7—11日模型值低于觀測值，11日之后模型值和觀測值呈迅速增大趨勢并于14日左右達(dá)到峰值，模型峰值略低于觀測值，之后開始減弱。模型結(jié)果再現(xiàn)了2019年5月13日連江黃岐半島附近海域暴發(fā)的赤潮過程，且模擬出了5月7日受冷空氣影響及影響減弱后臺灣海峽的流系及水溫變化分布（見圖4），因此模型結(jié)果可以用于此次赤潮暴發(fā)原因的進(jìn)一步探究。因5月7—14日期間，風(fēng)速明顯減弱（見圖5）而葉綠素濃度顯著增大（見圖3和圖6），所以本文選擇此段時(shí)間對赤潮發(fā)生原因進(jìn)行研究。

圖3 5月7—20日實(shí)測與模型計(jì)算的葉綠素濃度

3 結(jié)果與分析

3.1 模型葉綠素

模型表層葉綠素濃度如圖6所示。由圖5可知，因受冷空氣影響5月7日東北風(fēng)較強(qiáng)勁，日平均風(fēng)速達(dá)14.7 m/s，圖6a顯示赤潮發(fā)生附近海域葉綠素濃度低于2 mg/m3；當(dāng)風(fēng)速降到7 m/s以下時(shí)，圖6 h顯示赤潮發(fā)生區(qū)域（見圖7a紅色三角形處）葉綠素濃度明顯增大，大于10 mg/m3；在風(fēng)速減弱的過程中，圖6a—h顯示閩江口附近葉綠素濃度逐漸增大且呈向外擴(kuò)散趨勢，14日赤潮發(fā)生海域附近的葉綠素濃度達(dá)到峰值約15 mg/m3；圖6i—k顯示赤潮發(fā)生海域附近葉綠素濃度逐漸降低，因?yàn)?6—17日福建沿海天氣以小到中雨為主，天氣形勢不利于赤潮的維持（信息來源：福建省海洋與漁業(yè)局發(fā)布的《福建省赤潮災(zāi)害信息》）。綜上可知葉綠素濃度時(shí)空變化與5月13日連江黃岐半島海域發(fā)生的赤潮事件時(shí)間基本一致，因此選取生態(tài)浮標(biāo)海域的連江斷面（Lianjiang Section，LJS）（位置見圖1）對此次赤潮事件進(jìn)行進(jìn)一步的研究。

圖4 5月7日和14日模型平均環(huán)流（箭頭，單位：m/s）和海表溫度（色度，單位：℃）

圖5 5月7—20日大浮標(biāo)風(fēng)速及風(fēng)向（浮標(biāo)位置見圖1）

5月7日和14日LJS處的葉綠素和硝酸濃度分布如圖8所示。14日LJS處表層的葉綠素和硝酸濃度較7日明顯增大（見圖8b和8d），并出現(xiàn)明顯的分層，厚度小于5 m，垂向梯度增大；LJS處上層高葉綠素和硝酸濃度區(qū)域向外延伸，最遠(yuǎn)可達(dá)45 km處。由此可知，當(dāng)風(fēng)速減弱時(shí)，表層葉綠素濃度增大且向外延伸。

圖6 5月7—17日模型海表葉綠素濃度分布（單位：mg/m3）

圖7 5月7日和14日葉綠素變化方程診斷項(xiàng)的表層分布（單位：mg/（m3·d））

3.2 水動(dòng)力過程

下面我們將對模型的水動(dòng)力結(jié)果進(jìn)行分析，探討圖6中葉綠素濃度分布及圖8中對應(yīng)LJS處葉綠素和硝酸濃度分布特征的成因。

3.2.1 環(huán)流結(jié)構(gòu)的變化

5月是臺灣海峽季風(fēng)轉(zhuǎn)換的時(shí)段，從圖4a可以看出5月7日受東北風(fēng)影響，浙閩沿岸流較強(qiáng)，可將北部沿岸的低溫低鹽和高營養(yǎng)鹽水向南運(yùn)輸?shù)竭_(dá)廈門沿岸。5月14日風(fēng)速較小，臺灣海峽主要受高溫高鹽的南?；旌纤绊懀毕蛄骷訌?qiáng)，水溫整體上升。沿岸南下的浙閩沿岸水和海峽北上的暖水在生態(tài)浮標(biāo)附近交匯，因此赤潮發(fā)生區(qū)域的海流較弱，這為赤潮的暴發(fā)提供了穩(wěn)定的動(dòng)力條件。

3.2.2分層和U方向流的加強(qiáng)

圖9d和圖9e顯示在LJS處溫度和鹽度均出現(xiàn)明顯的分層，水深小于5m的表層溫度和鹽度都具有較大的垂向梯度，水深大于5m區(qū)域則呈均勻分布。與圖9a和9b相比可知風(fēng)速較小時(shí)，臺灣海峽較強(qiáng)的北向流將高溫高鹽的南?；旌纤边\(yùn)輸，同時(shí)也阻擋了閩浙沿岸流的南下（見圖4b）。浙閩沿岸流帶來的淡水密度小于南海混合水，因此淡水浮于表層形成分層，垂向梯度大，從而垂向混合作用減弱。

由圖9c可知，5月7日風(fēng)速較大，沿海為南向流，在科氏力作用下LJS處有較強(qiáng)的向岸流，流速可達(dá)0.24 m/s；5月14日風(fēng)速較小，受徑流和科氏力的作用，LJS處表現(xiàn)為較強(qiáng)的離岸流，流速可達(dá)0.26 m/s（見圖9f）。從而解釋了圖6g—h和圖8b中葉綠素濃度明顯向外擴(kuò)散的趨勢。

綜上可知，垂向分層和離岸流的共同作用促使了5月13日連江黃岐半島附近海域赤潮的發(fā)生。

3.3 葉綠素變化的診斷分析

式（1）為葉綠素變化率方程。模型診斷結(jié)果可以清楚地反應(yīng)物理和生物因素對葉綠素變化率（即模型根據(jù)計(jì)算出來的前后時(shí)刻的葉綠素濃度自行計(jì)算）的作用。方程左邊是葉綠素的變化率，右邊是物理和生物項(xiàng)，其中物理項(xiàng)包括平流、擴(kuò)散和沉降；生物項(xiàng)包含浮游植物的生長和消耗，消耗是由浮游動(dòng)物捕食、浮游植物死亡以及小顆粒物與浮游植物聚合3部分組成。

圖7中的診斷項(xiàng)包括葉綠素濃度的變化率、平流項(xiàng)、擴(kuò)散項(xiàng)和生物項(xiàng)，其中浮游植物沉降項(xiàng)與其他項(xiàng)相比小兩個(gè)數(shù)量級，忽略不計(jì)[6]。圖7中色標(biāo)的正值和負(fù)值分別對應(yīng)各項(xiàng)對葉綠素增加和減少的貢獻(xiàn)。

閩江口附近海域的葉綠素變化率較低（見圖7a），這與葉綠素濃度變化一致（見圖6a—b）。5月7日式（1）的右側(cè)項(xiàng)由圖7c、7e和7g所示，低變化率是由于平流項(xiàng)（見圖7c）、擴(kuò)散項(xiàng)（見圖7e）和生物項(xiàng)（見圖7g）的抵消作用。5月14日閩江口附近海域葉綠素濃度變化率呈正負(fù)間隔現(xiàn)象（見圖7b），赤潮發(fā)生附近區(qū)域葉綠素濃度變化率為正，這與葉綠素濃度變化相一致（見圖6h）。赤潮發(fā)生附近區(qū)域葉綠素正的變化率（見圖7b）是因?yàn)閿U(kuò)散項(xiàng)（圖7f較圖7e）和生物項(xiàng)（圖7h較圖7g）在該區(qū)域減弱，而平流項(xiàng)（圖7d較圖7c）在該區(qū)域顯著增強(qiáng)。也就是說平流項(xiàng)（圖7d較圖7c）的明顯增強(qiáng)是赤潮發(fā)生附近區(qū)域表層葉綠素濃度增加的主要?jiǎng)恿σ蛩兀ㄒ妶D6h），即平流項(xiàng)的顯著增大是赤潮發(fā)生區(qū)葉綠素濃度上升的主要原因。

圖8 5月7日和14日模型LJS處葉綠素和硝酸分布

圖9 5月7日和14日模型溫度、鹽度和U方向流速（正值表示正東方向）在斷面處的垂向分布

圖10是LJS處的平流項(xiàng)、生物項(xiàng)及擴(kuò)散項(xiàng)的垂向分布，可用來進(jìn)一步說明圖7中表層葉綠素變化率分布是由擴(kuò)散項(xiàng)的減弱和平流項(xiàng)的增強(qiáng)共同影響。生物項(xiàng)在14日出現(xiàn)明顯的上下層結(jié)構(gòu)（見圖10c和10d），并且出現(xiàn)上層高值區(qū)與低值區(qū)并存的現(xiàn)象。上層生物項(xiàng)的明顯增加是因?yàn)橛辛顺渥愕墓庹蘸透郀I養(yǎng)鹽，浮游植物光合作用效率提高，表層浮游植物的增長速率大于消耗，表層表現(xiàn)為葉綠素凈增長（見圖10c和10d中正值）；雖然光在水體中隨水深遞減，但因?yàn)樗钶^淺，下層水體中葉綠素仍然表現(xiàn)為凈增長，較上層相對較?。ㄒ妶D10c和10d中正值）。圖10d中生物項(xiàng)出現(xiàn)上下層結(jié)構(gòu)是由于垂向混合作用減弱形成的，上層表現(xiàn)為高低值相間并向外延伸，是由平流項(xiàng)的作用導(dǎo)致。平流項(xiàng)強(qiáng)的位置（見圖10b正值較大區(qū)域）對應(yīng)生物項(xiàng)表現(xiàn)較弱的位置（見圖10d負(fù)值較小區(qū)域），二者表現(xiàn)為較好的反相位對應(yīng)關(guān)系。

圖10 5月7日和14日葉綠素變化方程中平流項(xiàng)、生物項(xiàng)和擴(kuò)散項(xiàng)在斷面處垂向分布（單位：mg/（m3·d））

因此，浮游植物生長所產(chǎn)生的葉綠素在垂向混合和水平平流的作用下重新分配。平流項(xiàng)（見圖10a）與生物項(xiàng)（見圖10c）在LJS處幾乎呈相反位相。圖10a中平流項(xiàng)正值表明表層生物生長產(chǎn)生的葉綠素在水平平流的作用下被向外運(yùn)輸，葉綠素濃度向外擴(kuò)散，與葉綠素濃度變化趨勢（見圖6a—h）一致，且圖10a平流項(xiàng)和圖10c生物項(xiàng)及圖10b平流項(xiàng)和圖10d生物項(xiàng)之間反位相的對應(yīng)關(guān)系也支持上述解釋。圖10c生物項(xiàng)中負(fù)值表明浮游植物由于平流的作用被往外運(yùn)輸，導(dǎo)致此處的浮游植物量減少大于增多，即相當(dāng)于此處浮游植物的生長降低。圖10e上層擴(kuò)散項(xiàng)的負(fù)值表示上層生物生長產(chǎn)生的葉綠素在垂向混合的作用下往下層運(yùn)輸，降低了表層葉綠素濃度，葉綠素濃度（見圖8a）和硝酸濃度（見圖8c）分布可以用來支持此解釋。5月7—14日，隨著風(fēng)速的減弱，表層平流項(xiàng)的增大加強(qiáng)了表層葉綠素向外運(yùn)輸，圖10c和10d生物項(xiàng)的分布可支持此結(jié)論；圖10e和10f可以看出，擴(kuò)散項(xiàng)的減弱減少了葉綠素向下運(yùn)輸，上層葉綠素表現(xiàn)為凈增長，從而出現(xiàn)上下層結(jié)構(gòu)（見圖8b和10d）。

從葉綠素變化的診斷分析來看，5月7日在強(qiáng)東北風(fēng)的作用下，表層生物生長產(chǎn)生的葉綠素由于擴(kuò)散和水平平流作用被稀釋，表現(xiàn)為葉綠素的低濃度。風(fēng)速較小時(shí)（5月14日）擴(kuò)散作用減弱，水平平流作用加強(qiáng)，表層浮游植物迅速繁殖且在平流作用下向外運(yùn)輸，從而出現(xiàn)葉綠素濃度高值區(qū)并向外延伸。

4 結(jié)論

2019年5月13日連江黃岐半島發(fā)現(xiàn)赤潮，本文用物理-生態(tài)耦合模型揭示了冷空氣及其減弱過程中發(fā)生的物理過程是促使這次赤潮發(fā)生的重要因子。分層和離岸流是赤潮發(fā)生的兩個(gè)重要因素，其中離岸流占主導(dǎo)作用。本研究揭示了福建沿海赤潮的發(fā)生原因和形成機(jī)制，有助于理解福建沿海同藻種赤潮在附近沿海先后出現(xiàn)的現(xiàn)象，為預(yù)測福建沿海赤潮的發(fā)生提供科學(xué)依據(jù)。但是赤潮發(fā)生是一個(gè)復(fù)雜的過程，要想更清楚地理解赤潮并實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確預(yù)測，需要綜合氣象、水文、水動(dòng)力、營養(yǎng)鹽和藻種特點(diǎn)等要素來探討分析。