象山港牛鼻山水道潮流場(chǎng)的高頻地波雷達(dá)觀測(cè)與分析

何天祺，管衛(wèi)兵*,,，曹振軼，鮑 敏，李 嵩，李 雨

(1.衛(wèi)星海洋環(huán)境動(dòng)力學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，浙江 杭州 310012;2.自然資源部第二海洋研究所，浙江 杭州 310012; 3.上海交通大學(xué)海洋學(xué)院，上海 200240；4.浙江大學(xué)海洋學(xué)院，浙江 舟山 316021)

0 引言

高頻地波雷達(dá)是一種新興的海洋表面動(dòng)力學(xué)參數(shù)監(jiān)測(cè)手段，它利用高頻電磁波隨水面?zhèn)鞑サ奶匦?，探測(cè)海洋表層流的反射回波信號(hào)，通過(guò)海浪對(duì)高頻電波的傳輸和衰減特性，計(jì)算出海流流速、流向以及浪高、風(fēng)速、風(fēng)向等數(shù)據(jù)[1]。高頻地波雷達(dá)具有覆蓋范圍廣、探測(cè)精度高、運(yùn)行費(fèi)用低、實(shí)時(shí)性好、不受天氣及海洋氣象條件影響的特性。經(jīng)過(guò)近40年的研究與發(fā)展，高頻地波雷達(dá)已進(jìn)入實(shí)用階段。楊華 等[2]利用高頻地波雷達(dá)得到江蘇如東海域海流觀測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)蘇北沙洲爛沙洋海域的夏季表層海流進(jìn)行了分析。龔子平 等[3]將0519號(hào)“龍王”臺(tái)風(fēng)期間高頻地波雷達(dá)測(cè)量數(shù)據(jù)與局部浮標(biāo)資料對(duì)比，又將雷達(dá)測(cè)量大面積海域風(fēng)場(chǎng)與QuikSCAT衛(wèi)星遙感資料對(duì)比，得出高頻地波雷達(dá)能較好地反映臺(tái)風(fēng)期間臺(tái)灣海峽風(fēng)場(chǎng)的空間分布和發(fā)展變化，對(duì)災(zāi)害性海洋天氣具有監(jiān)測(cè)能力的結(jié)論。鄭世浩 等[4]通過(guò)OSMAR-S(Ocean State Monitor and Analysis Radar-S)高頻地波雷達(dá)在南海北部海面的監(jiān)測(cè)，給出了高頻地波雷達(dá)遙測(cè)海表面流場(chǎng)的誤差空間分布和使用建議。董如洲 等[5]研究了杭州灣口兩臺(tái)高頻地波雷達(dá)5個(gè)半月觀測(cè)資料，認(rèn)為高頻地波雷達(dá)時(shí)間取樣率與相對(duì)位置、時(shí)間和流速大小有關(guān)：兩臺(tái)雷達(dá)波交叉觀測(cè)的中心區(qū)域取樣率最高，夜間取樣率高于白天，流速較小時(shí)的取樣率高于流速較大時(shí)。朱大勇 等[6]對(duì)比2005—2007年福建南部高頻地波雷達(dá)資料和臺(tái)灣海峽西側(cè)座底ADCP觀測(cè)資料，對(duì)臺(tái)灣海峽西南部表層海流進(jìn)行了分析；用2006—2009 年間高頻地波雷達(dá)數(shù)據(jù)分析了臺(tái)灣海峽南部淺灘以西海域表層海流的季節(jié)與年際變化特征[7]。

構(gòu)建高頻地波雷達(dá)觀測(cè)網(wǎng)是LORCE計(jì)劃(“長(zhǎng)江口-浙江近海-鄰近東海多學(xué)科長(zhǎng)期觀測(cè)計(jì)劃”，Long Term Observation and Research Plan in the Changjiang Estuary and the Adjacent East China Sea，簡(jiǎn)稱LORCE 計(jì)劃)的內(nèi)容之一。選擇舟山六橫島郭巨山和白馬礁兩處安裝高頻地波雷達(dá)，在象山港牛鼻山水道先行開(kāi)展試驗(yàn)，在驗(yàn)證高頻地波雷達(dá)數(shù)據(jù)精度、積累高頻地波雷達(dá)選站安裝經(jīng)驗(yàn)的同時(shí)，分析、揭示象山港與舟山群島海域分叉水道的水動(dòng)力環(huán)境特征。牛鼻山水道位于浙江省寧波市，西靠象山港，東臨舟山六橫島，北部連接佛渡水道，南側(cè)與東海相通。六橫島把象山港口門分成佛渡水道和牛鼻山水道，前者島嶼眾多、水道狹窄，后者較寬、流量較大。象山港內(nèi)主要通過(guò)這兩處水道與東海進(jìn)行水體交換。象山港內(nèi)調(diào)查資料較多，港內(nèi)的潮流變化特征已經(jīng)比較清楚[8-11]，而水道的水文資料較少，潮流及其變化特征還不太明確，與港灣潮流的強(qiáng)弱及相互影響關(guān)系尚不清晰，且都使用較傳統(tǒng)的觀測(cè)方法，因此選擇在象山港牛鼻山水道開(kāi)展水文狀況研究試驗(yàn)。

1 資料獲取和研究方法

在地波雷達(dá)觀測(cè)期間利用ADCP和Valeport旋槳式海流儀定點(diǎn)開(kāi)展了3個(gè)時(shí)段的周日連續(xù)觀測(cè)，以此驗(yàn)證高頻地波雷達(dá)合成表面流場(chǎng)的精度。同時(shí)，借助成熟的、使用SCHISM建立的區(qū)域數(shù)值模型結(jié)果，檢驗(yàn)高頻地波雷達(dá)數(shù)據(jù)在大面上的可用性，并從觀測(cè)和模擬兩方面對(duì)牛鼻山水道潮流變化特征進(jìn)行分析。

1.1 高頻地波雷達(dá)資料

在六橫島郭巨山和白馬礁設(shè)置的高頻地波雷達(dá)均為OSMAR-S50型便攜式高頻地波雷達(dá)。OSMAR-S50 高頻地波雷達(dá)是由武漢大學(xué)電波傳播實(shí)驗(yàn)室研制的，其工作頻率為25 MHz，最大探測(cè)距離為50 km。郭巨山站和白馬礁站兩個(gè)高頻地波雷達(dá)站經(jīng)緯度分別為(29.71°N，122.07°E)和(29.67°N，122.13°E)(圖1)，觀測(cè)視角均為160°，探測(cè)距離為40 km。數(shù)據(jù)時(shí)間分辨率為20 min，空間分辨率呈輻射狀分布，法向數(shù)據(jù)間隔1.25 km，切向數(shù)據(jù)間隔3°。郭巨山站扇形監(jiān)測(cè)范圍的中心方向?yàn)?10°，白馬礁站扇形監(jiān)測(cè)范圍的中心方向?yàn)?47°。兩個(gè)高頻地波雷達(dá)站數(shù)據(jù)合成以后，牛鼻山水道表層海流的數(shù)據(jù)獲取率如圖2所示。在觀測(cè)范圍內(nèi)共建立203個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)，其中202個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)的數(shù)據(jù)獲取率大于90%。67個(gè)數(shù)據(jù)獲取率為100%的網(wǎng)格點(diǎn)均分布于牛鼻山水道中央，而數(shù)據(jù)獲取率較低的區(qū)域僅分布在左側(cè)象山港內(nèi)和右側(cè)外海方向。郭巨山站和白馬礁站兩個(gè)高頻地波雷達(dá)站于2020年1月設(shè)置完成，并由此開(kāi)始保存觀測(cè)數(shù)據(jù)。由于采用緊湊的單極子/正交環(huán)天線作為接收天線，采用單極天線作為發(fā)射天線，極大地簡(jiǎn)化了雷達(dá)的天線系統(tǒng)。雷達(dá)具有頻譜監(jiān)測(cè)、自動(dòng)選頻和遠(yuǎn)程監(jiān)控功能，雷達(dá)站實(shí)現(xiàn)了無(wú)人值守。

1.2 定點(diǎn)驗(yàn)證觀測(cè)

為了驗(yàn)證高頻地波雷達(dá)定點(diǎn)合成的表面流場(chǎng)精度，2020年11月29日—12月5日在圖1所示船測(cè)站點(diǎn)(29.65°N，122.05°E)開(kāi)展了3個(gè)時(shí)段的定點(diǎn)周日連續(xù)觀測(cè)。用于地波雷達(dá)比對(duì)的兩個(gè)測(cè)流儀器：一個(gè)是型號(hào)為RDI Workhorse Sentinel 1 200 kHz 的ADCP(聲學(xué)多普勒流速剖面儀)，安裝在連于觀測(cè)船的小型浮標(biāo)上，放置在水面下2.6 m位置，探頭從下往上照射，測(cè)流盲區(qū) 0.4 m，測(cè)流單元層厚0.1 m，10 min 內(nèi)輸出360次觀測(cè)平均后的結(jié)果，使用最靠近表層的有效數(shù)據(jù)用于后續(xù)的比較分析；另一個(gè)是型號(hào)為Valeport Model 106的旋槳式海流儀，布放在船頭，便于迎流觀測(cè)，儀器入水深度為0.4 m，采樣時(shí)間間隔為1 min。由于旋槳式海流儀觀測(cè)頻率遠(yuǎn)高于ADCP和高頻地波雷達(dá)，并包含高頻噪聲，故對(duì)旋槳式海流儀數(shù)據(jù)采用10 min滑動(dòng)平均處理。

1.3 大面驗(yàn)證數(shù)據(jù)

SCHISM(Semi-implicit Cross-scale Hydro-science Integrated System Model)模型是一種基于非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格的水動(dòng)力模型[12-13]，采用半隱式有限元/有限體積的Eulerian-Lagrangian算法求解Navier-Stokes方程，其前身是SELFE(Semi-implicit Eulerian-Lagrangian Finite Element)模型[14]。參照LI et al[15]對(duì)象山港的網(wǎng)格和水深數(shù)據(jù)研究，建立并驗(yàn)證了三角網(wǎng)格下的SCHISM模型。圖3為計(jì)算網(wǎng)格，共97 933個(gè)三角形單元，最大分辨率為46 393 m，分布在外海邊界處；最小分辨率為 42 m，主要分布在象山港海域的島嶼附近。網(wǎng)格水深數(shù)據(jù)從最新海圖獲取并采用Kriging法插值而得(圖1)。計(jì)算區(qū)域涵蓋整個(gè)浙江沿海，除長(zhǎng)江、錢塘江等河流邊界給定徑流量外，外海開(kāi)邊界選取SSA、MM、MF、Q1、O1、P1、K1、N2、M2、S2、K2、M4、MS4和M6等14個(gè)分潮的調(diào)和常數(shù)計(jì)算水位，驅(qū)動(dòng)模型正壓運(yùn)行。

圖1 象山港牛鼻山水道附近海域水深、高頻地波雷達(dá)站位和船測(cè)站點(diǎn)分布Fig.1 Water depth and the distribution of OSMAR stations and ship station around Niubishan Channel in Xiangshangang Bay

圖2 牛鼻山水道高頻地波雷達(dá)數(shù)據(jù)獲取率Fig.2 Data acquisition rate of OSMAR stations in Niubishan Channel

圖3 SCHISM模型計(jì)算網(wǎng)格(a)及牛鼻山水道局部網(wǎng)格(b)Fig.3 Computational grid of SCHISM model(a) and amplifying grid of the Niubishan Channel(b)

首先，通過(guò)2011年7月22日—8月21日(夏季)和2012年2月12日—3月13日(冬季)寧波象山長(zhǎng)沙村驗(yàn)潮站(29.62°N，121.97°E)(圖4)水位數(shù)據(jù)驗(yàn)證SCHISM模型數(shù)據(jù)的精度，采樣間隔為1 h，結(jié)果如圖5所示。對(duì)比發(fā)現(xiàn)，夏季，驗(yàn)潮站水位略大于SCHISM模型水位，相關(guān)系數(shù)為0.95，均方根誤差為0.40 m；冬季，驗(yàn)潮站水位和SCHISM模型水位吻合，相關(guān)系數(shù)為0.97，均方根誤差為0.27 m。

圖4 長(zhǎng)沙村潮位站和連續(xù)觀測(cè)站分布Fig.4 Distribution of Changshacun tidal station and continuous observation station in Xiangshangang Bay

圖5 長(zhǎng)沙村潮位站與SCHISM模型水位對(duì)比時(shí)間序列圖Fig.5 Time series comparison of water level between Changshacun tidal station and SCHISM model

于2011年7月(夏季)和2012年2月(冬季)在圖4所示連續(xù)觀測(cè)站開(kāi)展了為期一個(gè)月的大、小潮定點(diǎn)周日連續(xù)觀測(cè)，觀測(cè)儀器為Nortek Aquadopp Profiler，采樣間隔為1 h。圖6給出了夏季和冬季大、小潮期間的流速和流向?qū)Ρ葓D。根據(jù)計(jì)算，總的流速相關(guān)系數(shù)為 0.78，均方根誤差為0.24 m/s；流向相關(guān)系數(shù)為 0.72，均方根誤差為69.8°。綜上所述，該配置下的SCHISM模型能夠較為真實(shí)地模擬出象山港海域水動(dòng)力特征。

圖6 連續(xù)觀測(cè)站與SCHISM模型流速、流向?qū)Ρ葧r(shí)間序列圖Fig.6 Time series comparison of current velocity and direction between continuous observation station and SCHISM model

為了檢驗(yàn)高頻地波雷達(dá)數(shù)據(jù)在大面上的可用性，使用高頻地波雷達(dá)大面數(shù)據(jù)和SCHISM建立的區(qū)域模型數(shù)據(jù)，給出牛鼻山水道漲急、漲憩、落急和落憩四個(gè)典型時(shí)刻的流場(chǎng)分布，同時(shí)利用最小二乘法對(duì)連續(xù)30 d的大面數(shù)據(jù)進(jìn)行潮流調(diào)和分析，分解出M2和K1等分潮的潮流橢圓，計(jì)算最大可能潮流流速，并得到潮流類型系數(shù)。由于2020年11月—12月期間高頻地波雷達(dá)停電次數(shù)多，天氣惡劣，數(shù)據(jù)完整度不足，故選取了完整度較高的2020年5月—6月的高頻地波雷達(dá)數(shù)據(jù)用于大面分析。模型的計(jì)算時(shí)間為2020年5月1日—2020年6月30日，待模型計(jì)算穩(wěn)定之后，選取2020年5月15日—2020年6月15日的結(jié)果數(shù)據(jù)用以比較和調(diào)和分析。

2 地波雷達(dá)觀測(cè)的定點(diǎn)驗(yàn)證

Valeport旋槳式海流儀、ADCP和高頻地波雷達(dá)得到的流速和流向?qū)Ρ冉Y(jié)果分別如圖7和圖8所示。由圖可見(jiàn)，旋槳式海流儀數(shù)據(jù)和ADCP數(shù)據(jù)吻合得非常好，都能很好地代表實(shí)際流速和流向。由于12月4日海況惡劣，為了防止旋槳式海流儀擺幅過(guò)大與船發(fā)生碰撞，觀測(cè)人員將其收回，后當(dāng)海況改善時(shí)又將其放下，故12月4日—5日時(shí)段旋槳式海流儀存在大量缺測(cè)數(shù)據(jù)。此外，旋槳式海流儀數(shù)據(jù)中存在高頻噪聲，短時(shí)振蕩明顯，故下文主要用ADCP數(shù)據(jù)驗(yàn)證高頻地波雷達(dá)數(shù)據(jù)。

高頻地波雷達(dá)數(shù)據(jù)與3次觀測(cè)結(jié)果整體較為吻合，流速均方根誤差分別為0.14、0.15和0.14 m/s，總的均方根誤差為0.14 m/s；對(duì)應(yīng)3次觀測(cè)的相關(guān)系數(shù)分別為0.92、0.84和0.88，總的相關(guān)系數(shù)為 0.88，相關(guān)性較高，變化趨勢(shì)基本一致。最大流速時(shí)刻，高頻地波雷達(dá)流速往往高于實(shí)測(cè)流速(圖7)。圖8 中，流向以正北為0°，順時(shí)針旋轉(zhuǎn)為正。高頻地波雷達(dá)流向與實(shí)測(cè)流向變化趨勢(shì)相同，相關(guān)系數(shù)分別為0.86、0.94和0.94，總的相關(guān)系數(shù)為0.91，相關(guān)性較高。在轉(zhuǎn)流時(shí)，兩者流向比較一致。高頻地波雷達(dá)3次觀測(cè)數(shù)據(jù)的均方根誤差分別為51.6°，35.3°和39.1°，總的均方根誤差為42.7°，大的差異主要出現(xiàn)在漲潮和落潮時(shí)段，高頻地波雷達(dá)流向明顯右偏于實(shí)測(cè)流向，且持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)。

圖7 2020年11月29日—2020年12月5日實(shí)測(cè)流速與高頻地波雷達(dá)流速對(duì)比時(shí)間序列圖Fig.7 Time series comparison of sea surface current velocity observed by ship station and the OSMAR stations from November 29 to December 5, 2020

圖8 2020年11月29日—2020年12月5日實(shí)測(cè)流向與高頻地波雷達(dá)流向?qū)Ρ葧r(shí)間序列圖Fig.8 Time series comparison of sea surface current direction observed by ship station and the OSMAR stations from November 29 to December 5, 2020

3 地波雷達(dá)大面觀測(cè)結(jié)果與討論

3.1 牛鼻山水道流場(chǎng)分布

圖9顯示了牛鼻山水道2020年5月26日—27日大潮期一個(gè)完整潮周期的流場(chǎng)分布。圖9a、9c、9e和9g為高頻地波雷達(dá)結(jié)果，圖9b、9d、9f和9h為SCHISM模型結(jié)果，分別代表漲急、漲憩、落急和落憩4個(gè)典型時(shí)刻的流場(chǎng)分布。圖中紅色矢量代表流速大小和方向，背景顏色越淺，流速越大；反之背景顏色越深，流速越小。5月26日20時(shí)牛鼻山水道開(kāi)始漲潮，海水從外海涌入，依次流向象山港內(nèi)和佛渡水道，流速逐漸增大。在26日23:00，如圖9a和圖9b所示，牛鼻山水道處于漲急時(shí)刻，海水主要匯入象山港內(nèi)，此時(shí)流速超過(guò)1.50 m/s。此后，水道潮流逐漸減弱，進(jìn)入象山港內(nèi)的漲潮流轉(zhuǎn)而流向佛渡水道。至27日2:00，水道已然漲憩(圖9c和 圖9d)，象山港內(nèi)的海水流出至佛渡水道，流速仍然在1.00 m/s以上，此時(shí)牛鼻山水道和外海海水已經(jīng)轉(zhuǎn)流，流速不足 0.50 m/s，愈靠外海流速愈小。隨著牛鼻山水道內(nèi)潮流轉(zhuǎn)為落潮流，象山港內(nèi)的海水不再流向佛渡水道，而逐漸順時(shí)針轉(zhuǎn)向牛鼻山水道，流出至外海。水道落潮流繼續(xù)增強(qiáng)，象山港內(nèi)的海水釋放速度加快，同時(shí)佛渡水道海水也流入牛鼻山水道。27日5:00左右，牛鼻山水道內(nèi)已經(jīng)完全成為落潮流，達(dá)到落急時(shí)刻(圖9e和圖9f)，最大流速達(dá)2.00 m/s。隨后，象山港內(nèi)海水流速迅速減小，牛鼻山水道落潮流開(kāi)始減弱，流向略微轉(zhuǎn)向南側(cè)。直至27日8:00，牛鼻山水道落潮流已減弱為落憩轉(zhuǎn)流(圖9g和 圖9h)，除了北側(cè)一支流速為1.00 m/s的海流，其余海域流速均小于 0.40 m/s。隨后的幾個(gè)小時(shí)，北側(cè)這支海流流速迅速增大，流向不變，并與外海入侵的漲潮流相遇于牛鼻山水道中央，整個(gè)牛鼻山水道流場(chǎng)形成兩側(cè)流速大，中間流速小的空間分布。之后，來(lái)自外海的漲潮流逐漸占據(jù)優(yōu)勢(shì)，牛鼻山水道中央流速因此增大，流向依次轉(zhuǎn)至佛渡水道和象山港內(nèi)。

圖9 高頻地波雷達(dá)與SCHISM模型的流場(chǎng)分布Fig.9 Current distribution mapped by OSMAR station and SCHISM

兩組數(shù)據(jù)在流向分布上表現(xiàn)一致，但是相比于模型數(shù)據(jù)，高頻地波雷達(dá)的流速略微偏大，在象山港內(nèi)海域、佛渡水道口和牛鼻山水道西側(cè)狹窄水道等處尤為明顯。牛鼻山水道漲、落潮與象山港內(nèi)較為一致，與佛渡水道存在一定的相位差，這與吳清松 等[16]利用MIKE21模型模擬的象山港潮汐通道潮流特征結(jié)果相符合。

3.2 牛鼻山水道潮流調(diào)和分析

3.2.1 潮流運(yùn)動(dòng)特征

潮流運(yùn)動(dòng)特征可以用潮流橢圓表達(dá)。通常將潮流橢圓短軸和長(zhǎng)軸之比稱為旋轉(zhuǎn)率，旋轉(zhuǎn)率絕對(duì)值越大，潮流的旋轉(zhuǎn)性越強(qiáng)；絕對(duì)值越小，潮流的往復(fù)性越強(qiáng)。旋轉(zhuǎn)率為正表示逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)，為負(fù)表示順時(shí)針旋轉(zhuǎn)。

圖10展示了具有代表性的半日分潮M2和全日分潮K1潮流橢圓分布。其中，圖10a和10c為高頻地波雷達(dá)結(jié)果，圖10b和10d為SCHISM模型結(jié)果。圖中顯示的是牛鼻山水道潮流橢圓和旋轉(zhuǎn)率分布，潮流橢圓長(zhǎng)半軸代表分潮的最大流速，箭頭代表潮流的旋轉(zhuǎn)方向；背景顏色代表旋轉(zhuǎn)率性質(zhì)，顏色越淺越接近往復(fù)流；紅色越深越接近逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)流，藍(lán)色越深越接近順時(shí)針旋轉(zhuǎn)流。

由圖10a和10b可知，M2分潮的旋轉(zhuǎn)率為-0.5～-0.2，旋轉(zhuǎn)率的絕對(duì)值從外海沿水道方向逐漸增大，即M2分潮逐漸從往復(fù)流變成順時(shí)針旋轉(zhuǎn)流。在(29.69°N，122.00°E)附近，由于象山港內(nèi)、佛渡水道和牛鼻山水道三股流交匯，M2分潮呈旋轉(zhuǎn)流。牛鼻山水道中，M2分潮潮流橢圓的長(zhǎng)半軸約為 1.00 m/s，遠(yuǎn)大于其他分潮。潮流橢圓長(zhǎng)軸順著水道方向。兩組結(jié)果相比，由于高頻地波雷達(dá)在牛鼻山水道西側(cè)的數(shù)據(jù)獲取率相對(duì)較低，精度不足，地波雷達(dá)顯示此處M2分潮潮流橢圓為逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)，而模型數(shù)據(jù)顯示仍為順時(shí)針旋轉(zhuǎn)。

對(duì)比而言，K1分潮的旋轉(zhuǎn)率絕對(duì)值都較小，最大值僅在水道西北側(cè)達(dá)到0.3，其余均為典型往復(fù)流(圖10c 和圖10d)。K1分潮最大流速約為 0.10 m/s，隨地理位置的變化較小。K1分潮潮流橢圓長(zhǎng)軸也順著水道方向。與M2分潮分布圖相似的是，兩組結(jié)果中K1分潮在象山港內(nèi)的旋轉(zhuǎn)方向也是相反的。

圖10 高頻地波雷達(dá)和SCHISM模型的潮流橢圓及旋轉(zhuǎn)率分布Fig.10 Ellipse track and ellipticity distribution mapped by OSAMR station and SCHISM

綜合比較分析可知：M2分潮的潮流橢圓最大，大約是1.00 m/s，是牛鼻山水道最主要的分潮，而K1分潮流速只有M2分潮的十分之一。除了在(29.69°N， 122.00°E)附近，由于三支流的交匯，潮流呈現(xiàn)小規(guī)模的旋轉(zhuǎn)流外，牛鼻山水道的潮流主要是往復(fù)流。分潮的旋轉(zhuǎn)方向以順時(shí)針為主，這是因?yàn)橄笊礁叟１巧剿赖靥幈卑肭?，引潮力和地球自轉(zhuǎn)產(chǎn)生的科氏力共同作用導(dǎo)致的。

3.2.2 潮流類型

由多種分潮構(gòu)成的潮流現(xiàn)象會(huì)形成多種潮流類型，根據(jù)《港口工程技術(shù)規(guī)范》[17]規(guī)定，將K1、O1和M2分潮的最大潮流流速比值F作為潮流類型的判斷依據(jù)，潮流類型系數(shù)F的計(jì)算方式為

F=(WK1+WO1)/WM2

(1)

式中：WK1、WO1和WM2分別為K1、O1和M2分潮的潮流橢圓的長(zhǎng)半軸。根據(jù)規(guī)定，海域潮流類型系數(shù)F介于0和0.5之間時(shí)，為規(guī)則半日潮流區(qū)。牛鼻山水道海域的潮流類型系數(shù)F為0.1～0.3(圖11)，為典型的規(guī)則半日潮流海域。圖11a為高頻地波雷達(dá)結(jié)果，圖11b為SCHISM模型結(jié)果。兩者略有不同：在圖11a中，越靠近象山港內(nèi)，F(xiàn)值越大；而圖11b中，越靠近外海，F(xiàn)值越大。

圖11 牛鼻山水道潮流類型系數(shù)分布Fig.11 Spatial distribution of tidal current type coefficient in Niubishan Channel

3.2.3 最大可能潮流流速

根據(jù)《港口工程技術(shù)規(guī)范》[17]中的規(guī)定，最大可能潮流流速可以通過(guò)半日分潮M2、S2和全日分潮K1、O1的最大潮流流速線性計(jì)算。規(guī)則半日潮流區(qū)，最大可能潮流流速的計(jì)算公式為

(2)

圖12 高頻地波雷達(dá)(a)和SCHISM(b)的最大可能潮流流速分布Fig.12 Spatial distribution of maximum probable current velocity by OSMAR(a) and SCHISM model(b)

3.3 討論

從細(xì)節(jié)上看，高頻地波雷達(dá)的定點(diǎn)流速和流向數(shù)據(jù)在某些時(shí)段存在誤差(圖7和圖8)；4個(gè)典型時(shí)刻流場(chǎng)圖中(圖9)，高頻地波雷達(dá)數(shù)據(jù)與SCHISM模型數(shù)據(jù)在象山港內(nèi)海域、佛渡水道口和牛鼻山水道西側(cè)狹窄水道等處有較明顯偏差；從象山港M2分潮和K1分潮的潮流橢圓(圖10)可以看出，高頻地波雷達(dá)數(shù)據(jù)與模型數(shù)據(jù)基本吻合，唯獨(dú)在象山港內(nèi)海域，高頻地波雷達(dá)旋轉(zhuǎn)率與模型旋轉(zhuǎn)率相反；計(jì)算潮流類型系數(shù)F分布時(shí)(圖11)，高頻地波雷達(dá)結(jié)果中，系數(shù)F在靠近象山港內(nèi)時(shí)增大，模型結(jié)果卻不存在這個(gè)趨勢(shì)；圖12中，高頻地波雷達(dá)的最大可能潮流流速在象山港內(nèi)和外海方向與模型結(jié)果不太吻合。由此發(fā)現(xiàn)，當(dāng)表層流場(chǎng)主流向與郭巨山地波雷達(dá)徑向測(cè)線較為一致時(shí)，兩組數(shù)據(jù)偏差較??；但當(dāng)表層流場(chǎng)主流向與白馬礁地波雷達(dá)徑向測(cè)線較為一致時(shí)，兩組數(shù)據(jù)偏差較大。

用投影法將ADCP觀測(cè)數(shù)據(jù)分解成郭巨山和白馬礁兩個(gè)徑向方向分量，分別與兩個(gè)高頻地波雷達(dá)單站數(shù)據(jù)對(duì)比(圖13)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，郭巨山站數(shù)據(jù)和ADCP郭巨山分量具有很好的一致性，紅點(diǎn)均勻地分布在對(duì)角線兩側(cè)，且偏離程度不高。白馬礁站數(shù)據(jù)和ADCP數(shù)據(jù)并不一致，圖中遠(yuǎn)離對(duì)角線的紅點(diǎn)較多、分布散亂，這表明白馬礁站的地波雷達(dá)數(shù)據(jù)噪聲明顯、偏差大。地波雷達(dá)單站郭巨山徑向測(cè)線流速分量的精度明顯好于白馬礁數(shù)據(jù)，牛鼻山水道中央的高頻地波雷達(dá)數(shù)據(jù)比較準(zhǔn)確，而象山港內(nèi)海域數(shù)據(jù)偏差較大。

圖13 郭巨山站(a)和白馬礁站(b)高頻地波雷達(dá)分量數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)ADCP分量數(shù)據(jù)的比較Fig.13 Comparison of OSMAR data and ADCP data in Guojushan station(a) and Baimajiao station(b)

經(jīng)過(guò)排查，造成誤差的原因是白馬礁地波雷達(dá)站從附近工廠接入的工業(yè)電電壓不夠穩(wěn)定，由于回波信號(hào)弱、觀測(cè)環(huán)境條件差等地理因素影響，高頻地波雷達(dá)數(shù)據(jù)的精度下降。在后續(xù)的LORCE計(jì)劃中構(gòu)建高頻地波雷達(dá)觀測(cè)網(wǎng)時(shí)，應(yīng)充分吸取試點(diǎn)經(jīng)驗(yàn)，選址時(shí)考慮電力因素。

4 結(jié)論

構(gòu)建高頻地波雷達(dá)觀測(cè)網(wǎng)作為自然資源部第二海洋研究所LORCE 計(jì)劃中的一部分，在六橫島郭巨山和白馬礁各設(shè)置了1臺(tái)OSMAR-S50高頻地波雷達(dá)面向象山港牛鼻山水道開(kāi)展觀測(cè)。使用Valeport旋槳式海流儀和ADCP在兩臺(tái)雷達(dá)合成表面流場(chǎng)有效區(qū)域中間地帶定點(diǎn)開(kāi)展了3個(gè)時(shí)段的周日連續(xù)觀測(cè)，以此來(lái)驗(yàn)證高頻地波雷達(dá)合成表面流場(chǎng)的精度。同時(shí)用SCHISM建立的區(qū)域數(shù)值模型結(jié)果，檢驗(yàn)了高頻地波雷達(dá)數(shù)據(jù)在大面上的可用性?？傮w結(jié)論如下。

(1)從定點(diǎn)觀測(cè)結(jié)果來(lái)看，旋槳式海流儀數(shù)據(jù)和ADCP數(shù)據(jù)吻合得非常好，選一作為驗(yàn)證數(shù)據(jù)即可。高頻地波雷達(dá)數(shù)據(jù)與ADCP實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的相關(guān)性較高，流速相關(guān)系數(shù)為0.88，均方根誤差為0.14 m/s；流向相關(guān)系數(shù)為0.91，均方根誤差為42.7°。高頻地波雷達(dá)在該點(diǎn)獲得的流場(chǎng)有較高精度。

(2)大面上高頻地波雷達(dá)的觀測(cè)和模擬結(jié)果在大趨勢(shì)上是一致的：牛鼻山水道在漲潮時(shí)，海水先從外海流向象山港內(nèi)；之后，漲潮流再逐步流向佛渡水道直至漲憩時(shí)刻；隨著牛鼻山水道海流轉(zhuǎn)為落潮流，不再有海水流向佛渡水道，而是從象山港內(nèi)流出至外海；當(dāng)落潮流繼續(xù)加強(qiáng)，象山港內(nèi)的海水釋放速度加快，同時(shí)佛渡水道海水也流入牛鼻山水道；到落急時(shí)刻，最大流速可達(dá)2.00 m/s；隨后，落潮流減弱，象山港內(nèi)海流迅速減小，牛鼻山水道流速也隨之減小，并且向南流動(dòng)，直至牛鼻山水道達(dá)到落憩時(shí)刻。

(3)從潮流橢圓分布來(lái)看，水道的主要分潮M2和K1分潮以往復(fù)流為主。M2分潮是最主要的分潮，潮流橢圓長(zhǎng)半軸約為1.00 m/s，長(zhǎng)軸方向主要順著水道。K1分潮最大流速只有0.10 m/s，潮流橢圓長(zhǎng)軸也主要順著水道。

(4)牛鼻山水道為典型的規(guī)則半日潮流區(qū)域?；诘夭ɡ走_(dá)數(shù)據(jù)得出的最大可能潮流流速?gòu)呐１巧剿乐镣夂７较蛑鸩皆龃?，最大值達(dá)到1.95 m/s，位于牛鼻山水道最南側(cè)(122.06°E，29.6°N)。

(5)從細(xì)節(jié)上來(lái)看，當(dāng)主流向與郭巨山地波雷達(dá)徑向測(cè)線較為一致時(shí)，偏差較小；當(dāng)主流向與白馬礁地波雷達(dá)徑向測(cè)線較為一致時(shí)，偏差較大。利用 ADCP 定點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)分別投影到郭巨山和白馬礁地波雷達(dá)當(dāng)?shù)貜较驕y(cè)線上做進(jìn)一步比較分析發(fā)現(xiàn)，郭巨山徑向測(cè)線流速分量的精度明顯好于白馬礁數(shù)據(jù)。經(jīng)過(guò)排查，發(fā)現(xiàn)白馬礁站電壓不穩(wěn)可能是造成該誤差的主要原因。