黃海綠潮應急溯源數值模擬初步研究

吳玲娟, 曹叢華, 黃 娟, 曹雅靜, 高 松, 白 濤

(山東省海洋生態環境與防災減災重點實驗室, 國家海洋局 北海預報中心, 山東 青島 266033)

黃海綠潮應急溯源數值模擬初步研究

吳玲娟, 曹叢華, 黃 娟, 曹雅靜, 高 松, 白 濤

(山東省海洋生態環境與防災減災重點實驗室, 國家海洋局 北海預報中心, 山東 青島 266033)

基于三維全動力POM海洋模式, 根據2008年6月1日海監飛機監測綠潮所在位置, 采用拉格朗日粒子追蹤法反向積分, 追溯綠潮來源。數值模擬結果顯示, 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。黃海綠潮溯源數值模擬, 為政府相關部門了解綠潮的源頭, 并采取相應的措施提供依據, 進而為保護生態環境、防災減災做貢獻。

綠潮; 全動力海洋模式(POM); 溯源; 拉格朗日粒子追蹤法

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

國外很多科學家主要研究對綠潮的生長機制、運動方向和速度等要素。Aurousseau 等[4]在法國綠潮災害比較嚴重的Brest灣, 建立三維生物地球化學模式, 模擬該海域漂浮綠潮的生長和腐敗-漂移-沉降過程。Cugier等[5-6]建立浮游植物三維生態學模型和三維水動力模型, Ménesguen[7-8]建立適應于 Brest灣的綠潮特征的三維生物地球化學模型, 同時開展了潮間帶綠潮的預報研究。Perrot等[9]發展了預報潮間帶海藻的簡單方法。

2008年5月31日黃海海域發現漂浮綠潮后, 國內研究人員對綠潮的預測和溯源進行研究。國家海洋局北海預報中心立即利用衛星、船舶、飛機、海洋站等多源觀測和監測數據, 采用三維全動力POM(Princeton Ocean Model)海洋模式和拉格朗日粒子正向[10]追蹤方法, 快速準確預報綠潮的漂移軌跡。喬方利等[11]根據歷史的數值模擬海流場, 指出影響青島近海的綠潮可能來自黃海西南部。

綠潮大面積爆發時, 對海洋環境、海洋漁業和海洋生態系統都會造成一定的影響。國內外主要是進行綠潮的生長機制研究和漂移數值模擬工作, 而沒有追溯其來源。本文基于三維全動力海洋模式, 根據綠潮監測所在位置, 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

綠潮溯源數值模式采用三維全動力POM海洋模式, 該模式由美國普林斯頓大學大氣海洋科學項目組在 Mellor[12-13]1977年發起和主持下發展起來的,逐漸被眾多的海洋科學工作者接受和采用, 取得了許多令人滿意的效果。

根據綠潮所在位置, 模式計算范圍包括整個渤、黃、東海以及西北太平洋部分區域, 模式地形來源于GEBCO(General Bathymetric Chart of Oceans)分辨率為 1′×1′的數據, 并采用中國海圖水深和 Google Earth 進行水深和岸線訂正(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個分潮(M2, S2, N2, K2, K1,O1, P1, Q1)來驅動, 同時采用全球海洋模式(HYCOM+NCODA global 1/12°analysis)的水位、流場、溫鹽場等輸出結果作為大區域模式的初值和邊值場; 采用業務化 WRF模式(weather research and forecasting model)風場和熱通量場作為大氣強迫場; 考慮長江、黃河等河流徑流的作用。

圖1 模式計算區域(東中國海)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特征的情況下, 其在海水中的移動, 可以看作是質點跟隨海流的物理運動,所以綠潮溯源數值模擬, 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走動模式來模擬粒子的運動。每個粒子的位移變量都可以由Lagrange方程來確定; 粒子群的運動特性是一個隨機過程, 它的條件概率密度函數可以由相應的Fokker-Planck方程決定。將對流擴散方程轉化為Fokker-Planck形式, 通過數值求解粒子的 Lagrange方程, 確定每個粒子的位移, 從而實現了粒子的動態追蹤, 達到了污染物運動過程數值模擬的目的[14]。Lagrange粒子反向追蹤法就是通過該方法在時間上反向積分, 計算出上一時刻粒子所在的位置。

2 模式驗證

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

圖2 奧運A號浮標表層流速、流向計算值與實測值比較Fig. 2 Comparison between the simulated and observed surface current speed and direction for Olympic buoy A

圖3 董家口傾廢區附近測流點A10表層流速、流向計算值與實測值比較Fig. 3 Comparison between the simulated and observed surface current speed and direction for A10 near Dongjiakou dumping area

3 綠潮溯源數值模擬結果

為了追溯 2008年綠潮來源, 利用 2008年 6月1日中國海監飛機監測到的綠潮信息, 確定綠潮的分布位置和范圍。基于三維全動力POM海洋模式, 采用拉格朗日粒子追蹤法反向積分, 結果顯示, 回溯至5月中旬, 2008年6月1日發現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的漂移軌跡)。5月中旬江蘇近海海域多云, 同時此模式未考慮到綠潮的生長情況, 所以模式的溯源結果與監測結果還是比較一致的。

在數值模擬工作中, 該三維全動力模式還未考慮綠潮生消過程, 風與綠潮之間的拖曳作用等方面內容, 模式還需進一步改進, 以進一步提高溯源水平。

圖4 2008年6月1日監測的綠潮追溯到5月中旬的模擬結果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日中國海監飛機監測的綠潮數據進行應急溯源, 所得到綠潮 5月中旬的范圍包含了2008年5月14日利用MODIS衛星監測到的綠潮范圍(圖5)。MODIS監測數據受天氣影響, 2008年

圖5 黃海中部2008年5月監測結果和溯源結果比較Fig. 5 Comparison between the simulated and observed results of Green Tides in Mid-May

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[7]Ménesguen A, Salomon J C. Eutrophication modelling as a tool for fighting against Ulva coastal mass blooms[C]// Schrefler B A, Zienkiewicz O C. Computer modelling in ocean engineering. London： Taylor & Francis Inc, 1988： 443-450.

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[10]黃娟, 吳玲娟, 高松, 等. 黃海綠潮應急漂移數值模擬[J]. 海洋預報, 2011, 28(1)： 25-32.

[11]喬方利, 馬德毅, 朱明遠, 等. 2008年黃海綠潮爆發的基本狀況與科學應對措施[J]. 海洋科學進展, 2008,26(3)： 409-410.

[12]Blumberg A F, Mellor G L. A description of a three-dimensional coastal ocean circulation model, in Three-Dimensional Coastal Ocean Models [M]. Washington： American Geophysical Union D. C., 1987：1-208.

[13]Mellor G L. Analytic prediction of the properties of stratified planetary surface layers[J]. J Atmos Sci, 1973,30： 1061-1069.

[14]Zhang Xueyong. Ocean outfall modeling-interfacing near and far field models with particle tracking method[D]. United States： Massachusetts Institute of Technology, 1995.

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

國家海洋局青年科學基金(20100203)和中國科學院海洋環流與波動重點實驗室開放基金課題 (KLOCAW0907)

吳玲娟(1979-), 女, 福建漳州人, 博士, 主要從事海洋環境要素預報和研究, 防災減災工作, E-mail： wulingjuan@nmfc.gov.cn

劉珊珊)