遼寧長海縣附近海域顆粒有機碳和溶解有機碳交換能力的數值模擬*I模式的建立和驗證

郭俊如， 宋 軍， 夏穎穎， 鮑獻文,4， 劉玉龍， 陳新平， 姚志剛,4， 袁澤軼

(1.中國海洋大學海洋環境學院，山東 青島 266100;2.國家海洋減災中心，北京 100194;3. 國家海洋信息中心，天津 300171；4.中國海洋大學物理海洋教育部重點實驗室，山東 青島 266100)

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遼寧長海縣附近海域顆粒有機碳和溶解有機碳交換能力的數值模擬*I模式的建立和驗證

郭俊如1,2,4， 宋 軍1,3,4， 夏穎穎1， 鮑獻文1,4， 劉玉龍3， 陳新平2， 姚志剛1,4， 袁澤軼3

(1.中國海洋大學海洋環境學院，山東 青島 266100;2.國家海洋減災中心，北京 100194;3. 國家海洋信息中心，天津 300171；4.中國海洋大學物理海洋教育部重點實驗室，山東 青島 266100)

基于無結構網格和有限體積法的海洋模型FVCOM(Finite Volume Coastal Ocean Model)，并結合2個連續測流站、2個水位站的觀測資料，選取對養殖潛力影響最大的顆粒有機碳(POC)和溶解有機碳(DOC)作為本研究海區營養物質的表征變量，依據不同季節和影響因子共設計了18種計算方案，對長海縣附近海域營養物質的交換能力分別進行了診斷和計算，對各個影響因子在營養物質交換過程中的重要性進行了初步評估。研究得出，北黃海環流對該海域物質交換能力的促進作用強于風生流的作用。

北黃海； 長海縣； 水交換能力； POC； DOC； FVCOM； 數值模擬

長海縣位于遼東半島東側的黃海北部，東與朝鮮半島隔海相望，西南與山東省廟島全島相對，西部和北部海域與普蘭店等相毗鄰，共轄112個島嶼，5處群礁以及51個明礁，東西跨度達到百余公里。長海縣的經濟支柱主要以水產養殖為主，全縣共有適合浮筏養殖淺海水面1.6萬hm2，適合底播增殖貝、藻類的海底面積9.7萬hm2，適合魚類人工流放增殖的海域面積13萬hm2。對長海縣附近海域海水營養物質交換問題的研究具有非常現實的經濟和社會意義。

長海縣附近海域的海水交換及其營養物質輸運受到多種因素的制約和影響[1-3]。首先研究海域內島嶼星羅密布，岸線水深復雜多變，潮汐潮流特征顯著，從而導致該海區內溫鹽和環流結構異常復雜[4-8]；其次，風場等大氣強迫對研究海域內水動力環境的演變過程也有著十分顯著的影響[9-14]，這一點可以從長海縣所處的北黃海海域溫鹽及環流場的季節演變中得到證實[2，15-18]，從而可以預見到研究海域內營養物質的交換也應當存在比較明顯的季節特征；第三，在近海海域營養物質的分布和輸運的研究中，徑流輸入也是一個應當考慮的因素，一方面徑流所攜入海的各種營養鹽等提供了近海營養物質變化的“源”，另一方面徑流自身也影響和改變了周邊的水動力環境場，進而影響了營養物質的分布和輸運；此外，長海縣附近海域所處的北黃海背景溫鹽場以及環流結構的變化也對研究海域內的營養物質的輸運有著重要影響，因此，對長海縣附近海域營養物質交換問題的研究中應當綜合考慮上述所有影響因子。這其中一個比較重要的問題即是對交換過程中各影響因子作用及重要性的研究，這有助于我們加深對該海區營養物質交換過程的理解和認識，亦即本文的主要研究目標。

1 研究方法

基于上述研究目標，本文采用了當前國際先進的非結構有限體積模型FVCOM(Finite Volume Coastal Ocean Model)[3]，并結合現場觀測，針對影響長海縣營養物質輸運的各因子設計了一系列的敏感性試驗，對研究海區內營養物質輸運過程進行了研究。特別值得一提的是，FVCOM模型基于非結構的三角網格，從而在岸線地形復雜的島嶼附近具有較高的空間分辨率，可以較好的模擬復雜地理特征下的水動力學過程，因而特別適合本文的研究海域-位于北黃海的長海縣附近海域。

1.1 模型配置

研究海域為長海縣全海域(見圖1)，模型計算區域的范圍為31.8°N～41.0°N，117.5°E～127.0°E(見圖2)，包括整個渤黃海海域，最大網格分辨率3′(約5000m)。為盡可能的模擬出長海縣海域的海流狀況，對長海縣海域進行了加密，最小水平網格分辨率達到20m，平均網格分辨率小于100m，垂向采用sigma坐標，共分6層。網格的分辨率幾乎達到了模擬真實地形的程度[3]。模型的底摩擦系數基于張繼才與呂咸青[19]的同化研究結果。外海開邊界的溫度、鹽度與流通量來自經過驗證的大區ROMS模型的結果[3,24]，而開邊界處用于預報諧振潮潮位與潮流強迫條件的調和常數則來自于NAO99 全球潮汐模型所提供的8 個分潮(M2、S2、N2、K2、K1、O1、P1、Q1)的數據(http://www.miz.nao.ac.jp/staffs/nao99/index_En.html)。海表熱通量條件來自于空間分辨率為2(°)×2(°)、時間分辨率為每日一次，來源于美國國家環境預報中心數據(http://nomads.ncep.noaa.gov/txt_descriptions/servers.shtml)。同樣為每日一次，空間分辨率為1/4(°)×1/4(°)的海表面風應力場數據則來源于 the Blended Sea Winds(http://www.ncdc.noaa.gov/oa/rsad/seawinds.html)。模型岸邊界條件由如下公式給出：

圖1 長海縣海域行政區域劃分圖(綠線)與驗潮站、測流站站位分布圖(a)以及水深等值線圖(b)Fig.1 The stations of water lever(W)、current(S) observation(a) and Topography(b)

((a)FVCOM模型的計算區域(31.8°N～41°N，117.5°E～127°E)與水深；(b)長海縣海域網格配置。(a)Calculation area and depth of fvcom; (b)The gricl configure of Changhai country area.)

圖2 模型區域及網格配置
Fig.2 Model area and its mesh-system configure

(1)

(2)

其中：C為物質的濃度；D為水深(平均水深與水位的和)；u、v和w分別為x、y和z方向的流速分量；W為源匯項；AH與KH為物質的水平擴散系數與垂向擴散系數。需要說明的是，由于長海縣所轄海域無陸地邊界，海域附近的鴨綠江等主要主要徑流攜帶大量淡水和有機物質通量注意該海域的周邊海域(外海)，所以在以長海縣海域為研究目標時，徑流作為影響該海域外海的條件引入，而受水質監測資料的限制，在考慮該海域與外海物質交換時，外海海域的有機物質濃度只能給出平均值。所以，本文中徑流的影響主要是指徑流影響水動力環境而進一步對物質交換造成的影響，而徑流的物質通量的影響已經包括在所有列及的模型實驗中。

1.2 模型驗證

為了獲得長海縣海域近期的水文動力特征以對模型進行驗證。本研究開展了該海域冬季(2007年1月) 2個站位1個月的連續水位觀測和2個站位海流大、中、小潮的25h連續觀測[25](站位分布如圖1所示，這里的中潮觀測選取的是大潮日和小潮日中間的一天，即2007年1月6日)。圖3～6為模型控制實驗的計算結果與實測水位、流速資料的對比圖，模式結果與實測資料的誤差已達到了此次研究的需要。其中水位的計算結果與實測值幾乎吻合，流速與流向結果的誤差小于10%。于是，基于這一相對可靠的數值模型，作者可以更進一步的加入各種因素并研究其對作者所關心問題的影響程度。

圖3 W1驗潮站處的計算水位(藍線)與實測水位(紅線)對比圖Fig.3 Validation of the result of water level (blue line) from ocean model with observation (red line) in the station of W1

圖4 W2驗潮站處的計算水位(藍線)與實測水位(紅線)對比圖

2 敏感性數值試驗設計

基于經過觀測數據驗證的潮汐模型[3]，主要針對冬、夏2個典型季節下潮汐潮流、環流、風和徑流等不同影響因子的作用，共設計了18種不同強迫條件下的數值模擬實驗，分別包括冬、夏季純潮驅動試驗(方案1，11)以及冬、夏季不同強迫條件組合(方案2～10，方案12～18)。夏季計算時間段為2006年6～8月，冬季計算時間段為2006年12月～2007年2月，具體設計方案見表1。

通過對這些數值計算的結果進行診斷分析，對各影響因子在研究海區內水交換及營養物質交換過程中的作用將在本文和本文后續文章中進行較全面的評估。本文基于溶解有機物濃度與顆粒有機物濃度的調查觀測資料，并結合經典的對流擴散模型[20-23]， 計算了各時間段內海區有機物質總量在不考慮生物消耗與生產情況下的絕對變化。

圖5 S1測流站大潮底層流速(左)流向(右)模擬結果(虛線)與實測(實線)對比

圖6 S2測流站小潮表層流速(左)流向(右)模擬結果(虛線)與實測(實線)對比

夏季Sumer冬季Winter夏季純潮正壓模型(方案11)冬季純潮正壓模型(方案1)潮+夏季溫鹽(方案12)潮+冬季溫鹽(方案2)潮+夏季溫鹽+夏季徑流(方案13)潮+冬季溫鹽+冬季徑流(方案3)潮+夏季溫鹽+夏季徑流+夏季風(方案14)潮+冬季溫鹽+冬季徑流+冬季風(方案4)潮+夏季溫鹽+夏季雙倍流量徑流+夏季風(方案15)潮+冬季溫鹽+冬季雙倍流量徑流+冬季風(方案5)潮+夏季溫鹽+夏季徑流+夏季雙倍風速風(方案16)潮+冬季溫鹽+冬季徑流+冬季雙倍風速風(方案6)潮+夏季溫鹽+夏季徑流+夏季氣候態風(方案17)潮+冬季溫鹽+冬季徑流+冬季氣候態風(方案7)潮+夏季風(方案18)潮+冬季風(方案8)潮+冬季氣候態風(方案9)潮+冬季溫鹽+冬季徑流+冬季1.5倍風速風(方案10)

(3)

其中：Mt表示時間段t內所研究物質的量的變化大小；Q為某時刻研究區域物質的總量；He為三維計算單元e的垂向高度；Se為三維計算單元e的網格面積；Ce為三維計算單元e內的物質濃度；t1為時間段t的結束時刻；t0為時間段t的開始時刻；本文中Mt的測算單位為噸。基于式3的計算結果，作者將在下文中對不同時間段內各種影響因素對研究海域內營養物質交換所造成的影響進行討論。

3 潮汐潮流對長海縣海域水交換與營養物質交換的影響

長海縣海域潮流運動呈現明顯的旋轉流特性，潮汐類型表現為正規半日潮。大區的潮流規律為漲潮時海流自黃海東部流入，落潮時由渤海自渤海海峽流出。長海縣及其各鄉海域在此潮流背景下，不同潮時(大中小潮，其中本文中潮定義為大潮日與小潮日中間一天的潮汐)營養物質(顆粒有機碳與溶解有機碳)的交換情況對比如圖7～9所示。

圖7 冬季長海縣海域各站在不同潮時下顆粒有機碳(POC)交換量Fig.7 Different exchange strength of POC in different kinds of winter tide days in country Changhai

3.1 冬季交換情況

(1)代表顆粒有機物的顆粒有機碳(POC)的交換情況(見圖7)。

由圖7可以看出，長海縣大部分海域在中潮時POC交換能力最強，其次是大潮時，小潮時POC交換能力最小。但在獐子島與海洋鄉，POC交換能力在大潮時最大，次之為中潮與小潮。從POC交換能力的垂直結構上來看，由于積分計算是根據觀測時所采用的六點法分層(即表面、0.2H、0.4H、0.6H、0.8H、底層)所分出的5個垂向平分的水層進行的，所以各層的交換量具有直觀的對比性。僅就潮汐作用下的水交換量來看，除海洋鄉外，其他區域皆為表層的POC交換能力最強，海洋鄉POC交換能力表現為底層較強。各海域具體的交換能力可以參考圖7中的數值。

(2) 代表溶解有機物的溶解有機碳(DOC)的交換情況(見圖8)。

圖8 冬季長海縣海域各站在不同潮時下溶解有機碳(DOC)交換量Fig.8 Different exchange strength of DOC in different kinds of winter tide days in country Changhai

由圖8可以看出，與POC的情況不同，DOC的交換能力在獐子島與海洋鄉表現為中潮時最強，次之為大潮時，小潮時最小，而在大小長山則表現為大潮時最大，中潮與小潮次之。廣鹿鄉海域則表現為小潮時交換能力最強。各海域具體的交換潛力可以參考圖8中的數值。值得注意的是，廣鹿鄉在大潮的時候DOC的交換潛力是正的，即增加的，而在中潮和小潮時卻是減小的。

3.2 夏季交換情況

圖9為基于方案14的長海縣海域數值模擬計算結果。從圖中可以看出，與冬季的交換情況不同，夏季長海縣海域POC與DOC不同潮時下交換能力差別顯著。大潮時交換量明顯較大，其次為中潮，小潮時交換量最小。從垂向分布結構來看，可以看出無論是POC還是DOC，均表現為中間3層的交換量較表層、底層交換量高。

圖9 夏季不同潮時下長海縣海域POC(左圖)和DOC(右圖)交換量對比Fig.9 Different exchange strength of POC and DOC in different kinds of summer tide days in country Changhai

4 環流對長海縣海域水交換與營養物質交換的影響

環流一般包括密度流、局地風生流和外海傳入流，本研究所涉及風和風應力都是指局地風。為了方便細化對比，在此局地風生流對比時提到的環流指的是無局地風影響的環流。北黃海的環流主要包括黃海暖流及黃海沿岸流，其中黃海暖流是外海水輸入的主要來源。雖然北黃海主要環流流速僅有最大潮流的十分之一，但考慮到其流向終年比較穩定，與周期往復的潮流相比，北黃海的環流對研究海區水體以及物質輸運有著更加顯著的影響。此外，風應力對研究海域的環流，尤其是表層環流也有著重要影響，具體表現為冬季表層流多南向流，而夏季則多偏北流，表層海流具有明顯的風海流性質。由于黃海環流的流速有著冬季強、夏季弱的特點，因此本文中重點對冬季大潮期間黃海北部環流背景場與風應力作用對研究海區營養物質交換情況的影響進行分析。

圖10描述的是長海縣海域各層在僅有潮汐作用的正壓潮汐模型(方案1)、不加風與徑流的斜壓潮汐模型(方案2)、不加風加徑流的斜壓潮汐模型(方案3)以及加風加徑流的斜壓潮汐模型(方案4)3種情況作用下，營養物質的交換情況的對比。

圖10 長海縣海域冬季潮汐、黃海北部環流(無局地風影響)和局地風生流對POC(左圖)和DOC(右圖)交換量的影響對比Fig.10 Different exchange strength of POC and DOC are influenced by tide, circulation and wind in country Changhai

從圖中可以看出，風對表層的營養物質輸運起著決定性的作用，并且可能會使表層輸運計算結果的數值反號，即表層原本在潮汐作用下會增加的量由于風應力作用反而會減小。但風應力對下層的水層，特別是水深較淺的情況下，由于質量守恒會產生反向的補償流，一般會加強僅有潮汐作用情況下的營養物質輸運程度。

此外可以看出，北黃海環流對研究海區內營養物質的輸運一般呈加強的趨勢，其增加的量甚至可以達到一倍以上。這也與上面的理論分析結果一致。

值得說明的是，雖然在風應力的持續作用下會對流場特別是表層流場有著顯著的影響，但其對整個水層的影響存在明顯的垂直變化，因此整體而言，風應力對研究海區內營養物質輸運的影響較北黃海背景場環流偏弱，尤其是考慮到二者間的非線性作用時，北黃海環流背景場對營養物質輸運的影響會更加顯著。

5 徑流輸入對長海縣海域水交換與營養物質交換的影響

一般認為海區周邊的徑流輸入會對海域內余流的流速流向產生一定影響，此外，徑流入海所輸入的營養物質對研究海域內營養物質的改變也有顯著的影響。因此本文考慮了渤海和北黃海海域周邊的黃河、海河、灤河、遼河、愛河、大洋河及鴨綠江等主要徑流輸入對長海縣海域營養物質輸運情況的影響，并與無徑流輸入的控制試驗進行了對比。

圖11分別給出了長海縣海域各層在僅有潮汐作用的正壓潮汐模型(方案1)，不加風與徑流的斜壓潮汐模型(方案2)，以及不加風但加徑流的斜壓潮汐模型(方案3)3種情況作用下營養物質的交換情況的對比。由上節的分析與圖11可以看出，徑流(主要是鴨綠江)對長海縣海域營養物質的輸運有一定的影響，但影響不占主導地位，不超過5%。將徑流的流量在平均水平上人為加大一倍之后，其影響也不超過10%。

圖11 長海縣海域夏季徑流對POC(左圖)和DOC(右圖)交換量的影響Fig.11 Different exchange strength of POC(Left) and DOC(Right) are influenced by river in country Changhai

6 結論

本文應用無結構網格和有限體積法的海洋模型FVCOM(Finite Volume Coastal Ocean Model)，結合4個連續測流站、3個水位站以及1個坐底ADCP的觀測資料，選取顆粒有機物(POM)和溶解有機物(DOM)作為本研究海區營養物質的表征變量，依據不同季節和影響因子共設計了18種計算方案，對潮汐潮流、環流、風和徑流在營養物質交換過程中的重要性進行了評估。研究結論如下：

(1)長海縣海域冬、夏季不同潮時下顆粒有機物、溶解有機物的交換能力不同。夏季長海縣海域，POC與DOC在不同潮時下交換能力差別顯著，大潮時交換量明顯較大，其次為中潮，小潮時交換能力最小。從垂向分布結構來看，無論是POC還是DOC，均表現出中層水的交換量最大，表層水、底層水的交換量次之的特點；

(2)北黃海環流對研究海區內營養物質的輸運一般呈加強的趨勢，其增加的量甚至可以達到一倍以上；

(3)整體而言，風應力對該海區內營養物質輸運的影響小于北黃海環流的影響；

(4)徑流(主要是鴨綠江)對長海縣海域營養物質的輸運有一定的影響，但影響在各因子總的影響中所占的比重小于5%。

[1] 鮑獻文， 宋軍， 姚志剛， 等. 北黃海潮流、余流垂直結構及其季節變化 [J]. 中國海洋大學學報:自然科學版， 2010， 40(11): 11-18.

[2] 趙俊生， 耿世江. 北黃海內潮對潮流垂直結構的影響 [J]. 海洋學報， 1990, 12(6): 677-692.

[3] 宋軍， 水交換模型的理論方法及應用研究 [D]．青島： 中國海洋大學海洋環境學院， 2010.

[4] 宋新， 林霄沛， 王悅. 夏季黃海冷水團的多年際變化及原因淺析 [J]. 廣東海洋大學學報, 2009(3)： 59-63.

[5] 江蓓潔， 鮑獻文， 吳德星， 等. 北黃海冷水團溫、鹽多年變化特征及影響因素 [J]. 海洋學報： 中文版， 2007(4)： 1-10.

[6] 張以懇， 楊玉玲. 夏季北黃海冷水團多年變化特征分析 [J]. 海洋預報， 1996(4)： 15-21.

[7] 蘇紀蘭， 黃大吉. 黃海冷水團的環流結構 [J]. 海洋與湖沼， 1995(S1)： 1-7.

[8] 赫崇本， 汪圓祥， 雷宗友， 等. 黃海冷水團的形成及其性質的初步探討 [J]. 海洋與湖沼， 1959(1)： 1-14.

[9] 王輝武， 于非， 呂連港， 等. 冬季黃海暖流區的空間變化和年際變化特征 [J]. 海洋科學進展， 2009(2)： 140-148.

[10] 許一， 于非， 張志欣， 等. 冬季黃海暖流的診斷計算 [J]. 海洋科學進展， 2005(4)： 398-407.

[11] 湯毓祥， 鄒娥梅， Lie Heung-Jae. 冬至初春黃海暖流的路徑和起源 [J]. 海洋學報： 中文版， 2001(1)： 1-12.

[12] 藍淑芳. 黃海暖流水的調查研究 [J]. 海洋科學， 1993(1)： 38-40.

[13] 樂肯堂. 冬季黃海暖流水的起源 [J]. 海洋學報： 中文版， 1992(2)： 9-19.

[14] 李繁華， 孔祥德. 關于黃海暖流某些特征的分析 [J]. 海洋湖沼通報， 1987(4)： 1-6.

[15] 修日晨， 李繁華. 渤海及北黃海潮流場的基本特征 [J]. 海洋科學， 1989(5): 1-7.

[16] 戚建華， 蘇育嵩. 黃海潮生陸架鋒的數值模擬研究 [J]. 海洋與湖沼， 1998, 29(3): 247-254.

[17] 周玲， 高煥臣. 渤, 黃海沿岸潮災性質分析 [J]. 海洋預報， 1993, 10(1): 37-39.

[18] 王以嬌， 張延廷. 北黃海天文潮與風暴潮耦合水位的數值預報方法 [J]. 黃渤海海洋， 1993, 11(1): 1-8.

[19] 張繼才， 呂咸青．渤、黃、東海二維潮汐模式底摩擦系數的反演研究 [J]．計算力學學報， 2007， 24(4)： 430-435.

[20] 董禮先， 蘇紀蘭．象山港水交換數值研究 I. 對流擴散型的水交換模式 [J]. 海洋與湖沼， 1999， 30(4)： 410-415.

[21] Sandery, Kampf. Winter-spring flushing of bass strait, South-Eastern Australia: a numerical modelling study [J]. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 2005, 63(1-2): 23-31.

[22] Otsmann M, Astok V, Suursaar ü. A model for water exchange between the Baltic Sea and the Gulf of Riga [J]. Nordic Hydrology， 1997, 28(4-5): 351-364.

[23] Krauss W, Brügge B. Wind-produced water exchange between the deep basins of the Baltic Sea [J]. Journal of Physical Oceanography， 1991, 21(3): 373-384.

[24] Song J, Xue H J, Bao X W, et al. A spectral mixture model analysis of the Kuroshio variability and the water exchange between the Kuroshio and the East China Sea [J]. Chinese Journal of Oceanology and Limnology, 2011, 29(2): 446-459

[25] Song Jun, Guo Junru, Qiao Lulu, et al. Vertical structure and seasonal variation of the tide currents and residual currents in the North Yellow Sea [J]. Acta Oceanologica Sinica, 2011, 33(5): 14-22.

責任編輯 龐 旻

Numerical Simulation of Exchange of POC and DOC in the Sea Waters Adjacent to Changhai County, Liaoning Province, China Part I: Model Development and Verification

GUO Jun-Ru1,2,4, SONG Jun1, 3,4, XIA Ying-Ying1, BAO Xian-Wen1,4, LIU Yu-Long3, CHEN Xin-Ping2, YAO Zhi-Gang1,4, YUAN Ze-Yi3

(1 College of Physical and Environmental Oceanography, Ocean University of China, Qingdao 266100, China;2 National Marine Hazard Mitigation Service, SOA, Beijing 100194, China;3 National Marine Data and Information Service, SOA, Tianjin 300171, China; 4 The Key Caboratory of Physical Oceanography, Ministry of Education, Ocean University of China, Qingdao 266100, China.)

By making use of FVCOM(An Unstructured Grid, Finite-Volume Coastal Ocean Model) and being based on the consecutively observed data from four hydrometric stations, three waterlevel instruments and one ADCP in this sea area, choosing POC and DOC which have the most significant impact on the potential of mariculture as study variables to represent the seeds of nutrients, we calculated and diagnostically analyzed the exchange capacity of nutrients County Chinghai in eighteen conditions based on the proportions of different factors and seasons. The importance assessment of each factor during the nutrients exchange is provided. This study indicated that the material exchange in North Yellow Sea was strongly influenced by baroclinic flow and wind-driven current, and the former had more effect.

Yellow Sea; County Chinghai; water exchange ability; POC; DOC; FVCOM; numorical simulation

國家自然科學基金項目(41206013；41106004；41376014)；國家海洋局青年科學基金重點項目(2012202；2013203； 2012223)；教育部物理海洋重點實驗室開放基金項目；海洋公益性行業科研專項(201205018；201005019)；國家建設高水平大學公派研究生項目(留金出[2008]3019,[2012]3013)資助

2013-11-05；

2013-12-07

郭俊如(1986-)，女，博士生。

** 通訊作者： E-mail：thunder098@hotmail.com

P731.2

A

1672-5174(2015)04-018-09

10.16441/j.cnki.hdxb.20130410