1、第 54 卷 第 4 期 海 洋 与 湖 沼 Vol.54,No.4 2 0 2 3 年7 月 OCEANOLOGIA ET LIMNOLOGIA SINICA Jul.,2023 *中国科学院科研仪器设备研制项目,YJKYYQ20190047 号。张德强,博士研究生,E-mail: 通信作者:庞重光,研究员,E-mail: 收稿日期:2022-12-08,收修改稿日期:2023-02-08 渤海表层悬沙分布季节变化特征与 控制因子的数值研究*张德强1,2 庞重光1,3,4 王延平5,6 陈祥舰1,7(1.中国科学院海洋研究所海洋环流与波浪重点实验室 山东青岛 266071;2.中国科学院大学
2、 北京 100049;3.海洋动力过程与气候功能实验室 崂山实验室 山东青岛 266237;4.中国科学院海洋科学大数据研究中心 山东青岛 266071;5.北京应用气象研究所 北京 100029;6.地理信息工程国家重点实验室 陕西西安 710054;7.山东科技大学数学与系统科学学院 山东青岛 266590)摘要 针对整个渤海海域悬浮泥沙季节变化及其影响机制的数值研究相对缺乏且机制尚不清晰,基于 ROMS 三维海洋模型对渤海海域水动力环境与悬沙分布开展数值模拟。模拟结果显示,渤海海峡环流终年“北进南出”,夏季环流明显强于冬季,并呈现外围逆时针环、内部顺时针环的“双环”结构。渤海中部海域在夏
3、季存在明显的温跃层现象,其强度分布与等深线较为一致,温跃层在 4 月开始形成,7 月最强。渤海表层悬沙分布具有显著的季节变化,冬季悬沙浓度最大,秋季次之,春季再次之,夏季最小。控制悬沙浓度的波流底切应力在秋冬季节较大,春夏相对较小,且流致切应力始终在波流切应力中占主导地位。秦皇岛海域悬沙浓度常年偏低的主要原因是位于 M2无潮点附近,属于弱潮流区,底层流速相对较小,底部沉积物发生再悬浮概率较小。夏季温跃层的存在在一定程度上减小了底边界层流速,增大了流速的垂向梯度,对底部悬浮泥沙的向上扩散有明显的抑制作用。因此,温跃层的存在是造成夏季表层悬沙浓度最低的重要原因。关键词 ROMS 模型;渤海;温跃层
4、;表层悬沙浓度;季节变化 中图分类号 P734.2+3 doi:10.11693/hyhz20221200322 渤海作为我国北部典型的半封闭陆架海,是我国最早进行悬沙分布和输运研究的海域。前人首先进行了大量的悬沙浓度现场观测,得到了渤海悬沙浓度的空间分布特征及其季节变化规律(秦蕴珊等,1982;中国科学院海洋研究所海洋地质研究室,1985;Jiang et al,2004)。通过与渤海水动力环境相结合,能够大体明确悬沙输运的模式和机理。早期应用的数值模型不论是二维模型(Fang et al,1985;Zhang et al,1986;董礼先等,1989)还是三维模型(Feng,1987;Gr
5、aber et al,1989;Zhao et al,1993;王凯等,1999),大都仅考虑潮流或风浪的作用。随着数值模拟技术的发展,对渤海悬沙输运的数值模拟开始综合考虑浪-潮-流等水动力耦合过程对悬沙输运的影响(江文胜等,2000;庞重光等,2004)。渤海水动力环境的研究和模拟是悬沙输运数值模拟的基础。渤海水动力环境的研究自 20 世纪 60 年代以来开展至今,其中基于各类数值模式的研究较多(Fang et al,1985,2000;Zhang et al,1986;Feng,1987;Zhao et al,1993;Guan,1994;乔方利,2012),数值模拟结果揭示了渤海水动力环
6、境的基本特征。Xia 等(2019)利用高分辨率波浪-潮汐-环流耦合模式模拟渤海夏季的环流,发现辽东湾西部至黄河口近岸海域沿温度锋面存在明显的密度流,在 40N 以南海域环流呈双环流结构。马伟伟等(2016)利用 ROMS(regional ocean modeling system)海洋模式对渤海冬季流场进行高分辨率的数值模拟,发现冬季深度平均1016 海 洋 与 湖 沼 54卷 流场在辽东湾为顺时针环流,且在渤海中央表现为顺时针的环流结构。相比于研究较为成熟的渤海水动力特征,渤海悬沙的研究大都集中在黄河口,渤海海峡等热点区域(Bi et al,2011;Yang et al,2011;Wa
7、ng et al,2020)。受现场观测范围的限制,整个渤海海域的悬沙分布研究一般通过卫星遥感数据的反演得到(庞重光等,2013,2014;周舟等,2017;Zhao et al,2022)。庞重光等(2014)通过分析长时间序列悬沙浓度和风场遥感反演资料,指出渤海不同海域表层悬沙浓度差别较大,高浓度集中在辽东湾、渤海湾和莱州湾,低浓度主要位于秦皇岛海域以及渤海中部等。庞重光等(2013)基于 SeaWiFs 反演的渤海表层悬沙浓度资料,通过经验正交函数分解,展示了渤海表层悬浮泥沙的空间分布特征及其随时间的变化;其中第一空间模态显示了渤海表层悬沙的季节变化特征。周舟等(2017)利用20032
8、014 年的 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)卫星遥感数据,对渤海表层悬浮物浓度的空间分布形态进行反演,结果显示表层悬浮物浓度在时间尺度上有明显的季节变化,且渤海表层悬浮物从 20032014 年呈现下降的趋势。近年来,相对于卫星遥感资料反演悬沙浓度,利用数值模式对整个渤海海域悬沙分布的研究相对较少(Lu et al,2011;Liu et al,2020;Wang et al,2020)。利用数值模拟方法不仅可以再现渤海悬沙浓度分布的时空特征,同时数值模拟也是揭示悬沙浓度分布的动力成因的有效手段。本文基于 ROMS 海洋
9、模式,对渤海的水动力环境和悬沙分布进行气候态数值模拟,重点展示渤海海域的冬夏季流场特征、悬沙分布,并对悬沙分布及其影响机制进行讨论。1 研究方法 本文所采用的 ROMS 模式是基于三维非线性斜压原始方程的开源海洋模型,模拟范围为 3641N,117123E,如图 1 所示。地形数据主要采用 ETOPO1数据,水平方向上采用正交经纬网格,网格数为7361,水平分辨率为 5,垂向网格采用 坐标,共分为 20 层,最小水深设置为 1 m。模型计算采用冷启动,初始水位和流速均设为 0,初始场的温盐数据来自WOA13(World Ocean Atlas 2013),在初始场中将沉积物分为 3 类,分别为
10、黏土、粉砂和砂,三种沉积物的占比分布来自 Wang 等(2020)的研究结果。其大气强迫场数据来自 COADS(comprehensive ocean atmosphere data set)资料,边界条件采用SODA(simple ocean data assimilation)气候态平均场,潮强迫是在开边界上采用 10 个分潮(M2,S2,N2,K2,K1,O1,P1,Q1,Mf,Mm)的调和常数来确定水位变化,其数据来源于全球潮波模式TPXO 7.0。波浪强迫是将 SWAN(simulating waves nearshore)单独计算的有效波高、波向、波长以及波周期等波浪参数作为外在强
11、迫添加到 ROMS 中。在边界强迫中,开边界水位采用 Chapman 边界条件,正压流速采用Flather 边界条件,三维斜压流速及温盐场均采用 Rad边界条件。在本模型中,由于在渤海入海的河流中,图 1 模拟区域的水深和站位(a)及水平网格(b)Fig.1 Water depth and stations(a)and horizontal grid(b)in the model simulated region 4 期 张德强等:渤海表层悬沙分布季节变化特征与控制因子的数值研究 1017 辽河、滦河以及海河流量远小于黄河,因此仅考虑黄河径流及悬浮物的输运作用。对于黄河径流量和悬浮物的数据来自
12、于利津水文站近 30 a 的气候态数据,且黄河中的黏土、粉砂和砂的占比分别为 20%、70%和 10%(Wang et al,2020)。本文用气候态数据将模式运行了 2 a,取第 2 年的 12 个月份的月平均值来表征每个月的特征。本文采用了 2018 年 7 月在渤海进行观测的大面站温盐深(conductivity temperature depth,CTD)数据与模拟的气候态的月平均值进行对比,同时采用 2017 年 23 月与2018年8月在秦皇岛海域的实测数据,对其求10 d的平均值,与模拟 10 d 的平均值进行对比。2 模式结果验证 2.1 潮位对比 对于潮汐的准确模拟是正确模拟
13、渤海水动力环境的前提。取第二年 1 月份的水位数据,采用调和分析方法分离出潮位的调和常数。由于渤海的主要半日分潮和全日分潮分别为 M2和 K1,因此本文仅对 M2和 K1进行分析。图 2c 和 2d 分别为 M2和 K1分潮的同潮图。图 2 渤海 M2(a,c)和 K1(b,d)分潮的同潮图分布 Fig.2 The amplitude and phase distribution of M2(a,c)and K1(b,d)in the Bohai Sea 注:a 与 b 分别为渤海图集(Fang,1986)中 M2和 K1分潮的同潮分布图,c 和 d 为模式模拟的同潮图;虚线表示振幅(单位:c
14、m),实线表示迟角(单位:)通过与 Fang(1986)的渤海图集中同潮图进行对比,可以发现两者之间分潮 M2与 K1的无潮点位置,振幅以及相位的分布均较为一致。通过对模拟的调和常数与 7 个渤海验潮站实测的 M2和 K1分潮的调和常数进行定量对比,M2分潮振幅误差的绝对平均为8.2 cm,相对误差的绝对平均为 11.8%;迟角误差的绝对平均为 14.3,相对误差的绝对平均为 8.7%。K1分潮振幅误差的绝对平均为 0.7 cm,相对误差的绝对1018 海 洋 与 湖 沼 54卷 平均为 4.6%;迟角误差的绝对平均为 22.3,相对误差的绝对误差为 19.4%。以上结果表明,该模型对渤海潮汐
15、的模拟是准确的。2.2 流场对比 图 3a 和图 3b 分别是渤海冬季(1 月)和夏季(7 月)的气候态垂向平均流场,从模拟结果来看,在渤海海峡终年呈现“北进南出”的结构;冬季沿岸线流动的海流最强,辽东湾以及渤海中部均呈现顺时针环流结构,渤海湾和莱州湾海流逆时针流动,整体海流流速较小,一般都在 0.05 m/s 以下,这与已有的数值模拟结果较为类似(毕聪聪等,2015;马伟伟等,2016;Jiang et al,2020;Liu et al,2021)。夏季环流明显强于冬季,流速很多在 0.050.1 m/s。夏季,20 m 等深线以深的渤海中部,环流呈现“双环”结构,即外部的逆时针环包围着内
16、部的顺时针环,这与 Xia 等(2019),Liu等(2021)的研究结果一致。本文的气候态模拟结果可以再现渤海环流的基本结构及其季节变化。3 结果与讨论 3.1 渤海温跃层的季节变化 为了研究渤海温跃层的季节性变化,将模式模拟的气候态结果与实测数据进行对比。实测数据分为两部分,第一部分是利用在S1站点(图1a黑色空心圆所示)于 2017 年 2 月 15 日3 月 9 日(冬季),2019 年 8月 1529 日(夏季)进行的海床基平台观测数据,并对其温度取 10 d 平均,与模拟的气候态温度进行对比,对比结果如图 4a 所示;第二部分是利用 2018 年 7 月对渤海进行的大面站观测数据与模式模拟结果(月平均)进行对比,如图 5 所示,站点 B29B30,B53B59(红色空心圆)位置如图 1a 所示。图 3 渤海 1 月(a)和 7 月(b)气候态的深度平均流场 Fig.3 The climatological depth-averaged current fields in the Bohai Sea in January(a)and July(b),respectively
