北黃海海溫分布變化的數值模擬分析

張緒東，張菀倫，李云波

（1.中國海洋大學，山東青島266003；2.中國科學院海洋環流與波動重點實驗室，山東青島266071；3.海軍海洋水文氣象中心，北京100161）

北黃海海溫分布變化的數值模擬分析

張緒東1,3，張菀倫2，李云波3

（1.中國海洋大學，山東青島266003；2.中國科學院海洋環流與波動重點實驗室，山東青島266071；3.海軍海洋水文氣象中心，北京100161）

通過對各月北黃海海溫統計產品的分析，研究了北黃海海溫的分布特征及其變化特點，在對北黃海冷水現象的分析研究后，對于海溫的季節變化特點也進行了分析闡述。通過ROMS海洋模型對海溫進行數值模擬分析研究，我們對于北黃海海溫的詳細特征和變化機制有了更深刻的把握，認識到了熱平流、上升流、混合機制等因素是形成北黃海海溫區域分布特點的重要因素。

北黃海；平均水溫；冷水團；黃海暖流；ROMS海洋模型；變化機制

1 引言

北黃海位于渤海海區的東側，成山角至朝鮮半島的長山島以北的海區，面積約7.1×104km2。黃海地貌形態較復雜，最突出的特征有黃海槽、潮流脊和水下階地。注入北黃海的河流，中國沿岸主要有鴨綠江，朝鮮沿岸有大同江等。

北黃海屬溫帶海洋性氣候，季風明顯，潮汐性質復雜，潮流顯著，加之特殊的海底地形、陸地徑流和受外部海域環境影響等因素造成了北黃海海洋環境狀況的復雜，但其海洋環境要素仍具有顯著的季節分布特征和年變化規律。

從20世紀70年代至今，國內對黃海海溫的研究，從海洋調查資料分析開始，完成了海溫分布特征和黑潮分支黃海暖流對該海區溫度分布的影響研究，重點是對黃海冷水團現象進行了研究。80年代以后開始了數值模擬的研究，對黃海溫鹽變化的研究考慮了較多的因素，受觀測資料的限制，有的研究側重于某類動力過程對溫度的影響，如黃海水溫與環流變化特征研究[1]、風浪及地形對渤、黃海夏季溫度垂直結構的影響[2]等，有的研究側重于研究對溫度水平分布或垂直結構分布的變化等，多限于針對某個季節的分析研究，如渤黃海溫度躍層的分布與變化[3]、黃海西部沿岸冷水在夏季南黃海西部底層冷水形成和季節演變過程中的作用[4]等。

近年來利用衛星資料和更優化的模式，對黃海溫度也有新的研究，主要為對黃海海表溫度的年際與年代際變化、潮生陸架鋒及斷面水溫分布等數值模擬研究，特別是風、浪、流耦合數值模式的應用使得近海三維溫鹽流的預報進入了業務預報時期。

國外相關研究較少，常見的研究成果主要是對黃海冷水團的若干研究和海流方面的模擬分析，包括大區域海洋數值模擬結果的改進和數據同化，對黃海冷水團的變性研究興趣較高。

本文以北黃海海域海溫歷史資料為基礎，利用數值模式計算和統計分析相結合的技術方法，對各類資料進行客觀分析，系統、科學的研究北黃海水文氣象要素及海洋現象的時空分布規律和特征。通過對資料的處理分析、信息提取，系統的研究了北黃海海水溫度的分布特征及變化規律，綜合分析北黃海海水溫度區域分布變化特點的影響機制，為該海域的各類海洋活動提供技術理論和環境特征信息，達到為生產、軍事活動服務保障的目標。

2 北黃海典型斷面分布特征

在廣泛收集北黃海海域國內外海洋水文觀測資料和專項調查資料的基礎上，采用質控處理方法，主要包括：范圍檢驗、非法碼檢驗、合理性檢驗、遞增性檢驗、連續性檢驗、穩定性檢驗、排重檢驗等進行了資料的標準化處理。垂向數據插值計算，主要采用了阿基瑪（Akima）插值法[5]。

數據分析系統的格點化處理方法主要采用了INVERSEDISTANCEA POWER，該方法的基本原理是：

式中：hij是網格點“j”與鄰點“i”之間的有效距離；Z?j是網格點“j”的內插值；Zi是相鄰點的要素值；dij是網格點“j”與鄰點“i”之間的距離；δ是權重參數；β是平滑參數。

由于篇幅所限，本節內容選取由遼寧大連至山東成山頭附近海域（經北黃海中部）斷面（簡稱為“斷面A”）水溫分布為代表，分析其季節變化特征。斷面A的水溫斷面分布見圖1。

圖1表明，A斷面在冬季（2月）混合最徹底，由表層可直達海底，深水區溫度混合均勻，北黃海中部海槽斷面顯示該處水體平均水溫較高，在5℃左右，向兩端淺水區，水溫逐漸遞減，成山頭沿岸海域水體溫度在0—2℃左右，西北部淺水區水體溫度在0℃左右。

圖1 北黃海斷面水溫垂直變化季節特征

春季（5月）、夏季（8月）A斷面水溫垂直分層結構明顯，但在下層都有冷水團盤踞在海槽洼地處，春季（5月）在30m層以下至槽底有小于6℃的冷水，夏季（8月）在30m層以下至海槽西南側的底部有小于8℃的冷水盤踞。

春季（5月）A斷面溫度躍層明顯，但溫度躍層在夏季（8月）強度最強，特別在10—30m層的溫度梯度最大，最大溫差在10℃以上。

秋季（11月）A斷面出現上混合層，30m層以淺溫度分布為垂直均勻型，30m層的中部海區至海槽偏西南側底層有溫度低值區存在，直至冬季該冷水區消失。

3 北黃海海溫的數值模擬分析

本文采用區域海洋海流模式ROMS（Regional Ocean M odel System)，ROMS是自由表面的、基于流體力學原始方程的靜力平衡模式。

3.1 模式配置

3.1.1 資料的選取與處理

在ROMS模式基礎上，我們構建了適合中國陸架邊緣海的高分辨率數值模型。模式計算的海區為東中國海海域（24°20′—40°55′N,117°5′—130°20′E），水平分辨率為5′×5′，網格個數為160×200。模式垂向采用S坐標，垂直分16層。模式中外模時間步長為30 s，內模時間步長為600 s，模式積分時間從1958年1月1日—2005年12月31日。潮汐作用只考慮M 2分潮，通過潮汐水位和潮汐流速從開邊界引入。模式的東南邊界為開邊界，西北邊界為閉邊界。模式水深為實際海底地形，取自方國洪2002年調查的2′×2′的水深資料，插值到模式網格中。模式中保留了所有的島嶼，將水深大于1200 m處作為1200m處理。

3.1.2 邊界條件

初始溫度、鹽度場取自全球簡單海洋資料同化分析系統（Simple Ocean Data Assim ilation,SODA) 1958年資料。上表面風應力數據取NCEP1958—2005年每天的數據資料插值到模式網格點上。短波輻射和向下的長波輻射數據（NCEP 1958—2005年每天的數據資料插值）計算上表面熱通量。實驗結果表明用這種方法計算出的溫度優于直接用凈長波和短波輻射作為強迫時的模擬結果。在模式中考慮了作為東中國海最主要的淡水注入的黃河和長江這兩大河流，資料來源于利津和大通站的河口流量檢測數據。模式輸出為1958年1月1日至2005年12月31日，模擬結果用于分析中國陸架邊緣海的環流及其變異。

3.2 模式結果驗證

3.2.1 衛星遙感觀測數據驗證

對于海表SST的大面模擬結果驗證，我們選取NOAA/NASA高分辨率輻射計（Advanced Very High Resolution Radiometers,AVHRR）衛星觀測進行對比分析（數據下載網址:http://iridl.ldeo. columbia.edu/SOURCES/.NOAA/.NCDC/.OISST/. version2/.AVHRR/.sst/）。由于數值模擬的精度為1/ 12°，我們選擇9 km精度的相等角度網格觀測數據，這樣遙感數據精度和模式的數據精度較為匹配[6]。盡管如此，NOAA系列衛星攜帶的是紅外遙感輻射計，除了受觀測海域上空云的影響，還存在缺測現象，雖然對觀測數據進行了插值處理，但資料仍出現小面積SST偏低的現象。

論文選用1989年2月、5月、8月、11月代表各個季節SST進行對比分析。從圖2對比可以看出，模式結果和衛星遙感觀測數據基本一致。冬季渤海、北黃海以及蘇浙沿岸溫度較低，海表溫度在10℃以下，25℃的高溫黑潮水入侵東中國海，在濟州島以南入侵黃海，形成黃海暖流，其尾端可達渤海海峽。溫度從南至北逐漸降低，南北溫差在一年中最大，可達25℃，這主要是由于冬季太陽總輻射量緯向變化最大。春季隨著太陽輻射的加強，海表溫度升高，渤海和北黃海海域水溫在15℃左右，仍然低于其他海域。進入夏季后，強烈的太陽輻射使整個海區海表溫度分布趨于一致，全海域的海表溫度高于24℃，海域南北溫差低于5℃。秋季是海域溫度由夏季型分布向冬季型分布特征轉換的過渡期，也是海表溫度下降最快的季節，海表溫度分布逐漸形成了由南向北遞減的態勢。

3.2.2 斷面CTD觀測數據驗證

圖2 36°N斷面1983年4個月份月平均SST

圖2 （續）

圖3 大連-成山頭斷面1989年4個月份溫度模擬（左）和觀測（右）

除了海洋觀測站SST的對比，我們也選取了兩個斷面的觀測資料與模擬結果進行對比分析。觀測

數據取自36°N斷面、大連-成山頭斷面（從37.25°N, 122.75°E—38.79°N，121.76°E）1976—1999年的標準層次CTD調查資料。36°斷面包含11個觀測點，大連-成山頭斷面包含9個觀測點。首先對各斷面的資料按照月份進行歸類，然后對其進行垂向插值，之后將各月的數據做平均，得到各個斷面月均溫度垂直結構。

（1）大連成山頭斷面溫度

大連-成山頭斷面基本位于渤海和黃海分界處，地理位置十分重要。以1989年為例，選2月、5月、8月、11月分別代表四季，選取1989年的斷面溫度進行對比分析（如圖3所示）。

圖3（續）

圖3 表明，實測資料分析海水溫度在垂直方向上下混合較均勻，趨于一致，水溫在水平方向差異變化也較小，斷面溫度呈柱狀分布特征，海槽中部溫度略高。模式結果同樣呈現出這樣的分布特征，說明模式的物理機制是正確的，僅溫度模擬結果略高于實測值，存在計算誤差。

（2）36°N斷面溫度

圖4 36°N斷面1983年4個月份溫度模擬（左）和觀測（右）

選用1982年2月、5月、8月、11月的36°斷面觀測溫度對模擬結果進行驗證，對比結果如圖4所示。從圖中可以看出，冬季斷面溫度從表到底混合均勻，大約在5℃左右，隨著氣溫的升高，5月海表溫度開始上升至15℃左右，底層溫度在10℃左右，

表底溫差不大。夏季隨著太陽輻射的增強，海水升溫至一年的最高值，海表溫度高達30℃，海底溫度仍舊在10℃左右，海水的層化現象非常明顯。從海面到10m左右為混合層，這一層海水溫度均勻混合。混合層下為溫躍層，溫躍層內溫度的垂向梯度很大。溫躍層下是潮混合層，潮流混合在這一層里起主導作用，使得溫度垂向均勻分布，形成略凸起的臺狀結構。秋季，斷面溫度下降，海表溫度降低至20℃以下，而底層水溫仍保持10℃左右。

圖4 （續）

4 小結

論文運用ROMS海洋模型，加入了潮汐、風場、熱通量、邊界流速和水位、徑流以及斜壓作用，對東中國海海域進行了數值模擬，模擬時間為1958—2005年。通過模式結果與海洋觀測站、CTD斷面觀測資料和衛星資料的對比，結果顯示模擬結果和觀測數據在長期變化趨勢上具有一致性，并且季節分布結構相同。可以看出，在區域海洋模式ROMS的模擬過程中，由于模式中考慮了區域水平對流、垂相混合，并使得溫躍層和底邊階層的解析度提高，這些在模式結果與實測資料以及統計分析結果的比較中都得到了很好的驗證。

海水溫度變化盡管量值很小，也常常會隨著氣溫變化而發生，但這種變化主要集中在北黃海的春季和夏季。秋季北黃海海水溫度的降低多半與氣溫變化無關，因為海洋的凈熱通量為負值，其主要原因是由海表面的水和更深冷水層之間發生了混合。在冬季海溫明顯降低后，黃海暖流的熱平流作用主導了該區域的溫度分布場。

[1]袁承儀.黃海水溫與環流變化特征及機制研究[D].青島:中國海洋大學,2011.

[2]徐玲玲,林霄沛,吳德星.風浪及地形對渤、黃海夏季溫度垂直結構的影響[J].中國海洋大學學報,2008,38(2):183-188.

[3]屠金釗.渤、黃海溫度躍層的分布與變化[J].海洋通報,1992,11 (4):27-32.

[4]韋久勝,于志剛,葛人峰,等.黃海西部沿岸冷水在夏季南黃海西部底層冷水形成和季節演變過程中作用的化學水文分析[J].海洋與湖沼,2013,44(4):890-905.

[5]陳上及,馬繼瑞.海洋數據處理分析方法及其應用[M].北京:海洋出版社,1991.

[6]Oey L-Y.Simulation of mesoscale variability in the gulf of Mexico:Sensitivity studies,comparison w ith observations,and trapped wave propagation[J].Journal of Physical Oceanography, 1996,26(2):145-175.

Characteristicsof the sea tem perature in the North Yellow Sea

ZHANG Xu-dong1,3，ZHANGWan-lun2，LIYun-bo3
（1.The Ocean University ofChina,Qingdao 266003 China;2.Key Laboratory ofOcean Circulation and Waves,Institute of Oceano logy, Chinese Academy ofScience,Qingdao 266071 China;3.Navy Marine HydrometeorologicalCenter,Beijing 100161 China）

The distribution characteristics and its variations of sea temperature in the Northern Yellow Sea was studied,the evolution of sea temperature was exam ined through the statistical analysismonthly sea temperature data in many years.Because of the identification of cold watermass in the Yellow Sea,its seasonal variations about the sea temperaturewere led,and the influence of the Yellow SeaWarm Current to the sea temperaturewas recognized.The detailed characteristics and rule of sea temperature was well known.It’s recognized that the warm current,upwelling and m ixing effect etc.are themost important factors resulting in the area distribution charactersof the sea temperature in the North Yellow Sea.

Northern Yellow Sea;average sea temperature;cold watermass;Huanghaiwarm current;ROMS oceanmodel;variations

P731.11

A

1003-0239（2015）05-0089-09

2014-12-17

國家自然科學基金（41276026）

張緒東（1975—），男，工程師，主要從事海洋環境預報和研究工作。E-mail：jerryzhangwww@126.com

10.11737/j.issn.1003-0239.2015.05.011