基于高頻地波雷達觀測的大亞灣附近海域余流季節變化特征分析

袁凱瑞，王久娟，林佳瑜，韓 宇，王凱敏，

徐宇程3，陳勁松1,2*

(1.中國科學院深圳先進技術研究院空間信息研究中心，廣東 深圳 518055；2.深圳海洋環境大數據應用與分析工程實驗室，廣東 深圳 518055； 3.深圳市海洋監測預報中心，廣東 深圳 518055)

大亞灣位于大鵬半島的東部，是南海北部向陸地延伸最深的海灣。大亞灣地理區位優勢突出，交通便利快捷，自然條件優越。王友紹等(2004)認為近年來大亞灣內海岸線的改變、濕地不斷減少以及大量陸源污染物的輸入等，特別是石化區及核電站的建成，使得大亞灣海域的生態環境發生了較大的變化，海洋生態環境惡化趨勢明顯[1]。大亞灣海域水文動力的研究可為該海域的赤潮擴散、水交換能力估算、物質運輸、環境保護等研究提供重要的數據和理論支撐。

目前對大亞灣水動力的研究主要集中在潮流與余流的特征方面。吳巖等(1998)通過潮流數值模擬發現，在大亞灣內存在著兩個順時針方向的環流場，且南部環流強度大于北部環流[2]。楊國標(2001)研究表明，大亞灣的潮流受天文潮和外海潮波的共同作用，灣內主要為水平往復流，灣口及西部的余流較強，灣口余流流向灣外，其余基本沿岸線流動[3]。吳仁豪等(2007)利用HAMSOM模式對大亞灣的潮汐、潮流和余流進行了數值模擬，研究發現灣內海域主要為南北向的往復流，流速受地形影響強烈，且灣口西側流速大于東側，夏季灣內余流較小，灣口余流大體流向灣外，冬季余流較大，灣口余流大體流向灣內[4]。王聰等(2008)采用ECOM-si三維海洋數值模式模擬了大亞灣海流，認為大亞灣潮汐和潮流特性主要受來自西太平洋的潮波制約即受廣東沿岸流控制，在灣口附近海域，余流從大辣甲島東部進入，西部流出[5]。Song等(2016) 、武文等(2017)、嚴聿晗等(2017)借助FVCOM海洋模式建立高時空分辨率的大亞灣三維潮汐潮流數值模型，分析了大亞灣內潮位和潮流“雙峰”現象的原因，發現了灣內不一致的大小潮變化以及灣外所受沿岸流的影響，揭示了大亞灣灣內的余流多渦旋結構[6-8]。以上研究多基于現場觀測資料或數值模擬結合現場觀測對大亞灣的潮流與余流進行分析。

本研究在大亞灣附近海域基于高頻地波雷達的長期海流觀測資料，利用Pawlowicz等(2002)發布的T_tide工具包[9]進行潮流調和分析，實現潮流和余流的分離，進而研究該海域余流的季節分布特征及變化規律，以期能夠為該海域的海上人員搜救、溢油擴散、污染物漂移等研究工作提供參考。

1 數據

1.1 數據簡介

1.1.1 高頻地波雷達數據 高頻地波雷達是利用雷達發射的電磁波與海浪作用時產生的Bragg散射和多普勒效應，探測海表層流場、浪場和風場的空間分布，同其他的海洋監測設備相比，它具有監測范圍大、探測精度高、受環境的影響較小、建設經費少以及能夠進行連續無人值守的實時在線監測等優點，目前已成為了一種重要的海洋觀測手段。OSMAR-S系列便攜式高頻地波雷達是武漢大學電波傳播實驗室研制，其長周期工作的穩定性和探測精度已被文必洋等(2009)、魏國妹等(2016)與Lai等(2017)的諸多研究認可[10-12]。

該高頻雷達觀測系統是由兩臺武漢德威斯公司生產的OSMAR-S50(主要技術指標如表1 所示)組成，分別位于深圳大鵬半島的鹿嘴山莊和惠東平海鎮的海龜島(圖1)。本研究采用的表層海流數據的起止時間為2015年1月1日至2015 年12月31日，數據由深圳市海洋監測預報中心提供。該雷達系統的波束覆蓋扇角為180°，即每臺雷達的探測覆蓋范圍為法向方向±90°的半圓區域。矢量海流為兩臺雷達的單站探測徑向流合成，空間分辨率為0. 01°×0. 01°，數據采樣間隔為20 min。圖1給出了2015年該海域雷達系統數據的空間分布，在兩個雷達連線附近公共覆蓋區域的空白區數據系手動剔除，高精度區主要分布在灣外海域，因此本研究主要關注灣外海域。

表1 便攜式高頻地波雷達(OSMAR-S50)的主要技術指標Tab.1 Main technical indexes of the portable high frequency ground wave radar (OSMAR-S50)

圖1 大亞灣附近海域雷達站位及數據有效率分布Fig.1 Distribution of the radar station and data availability in adjacent waters of Daya Bay

1.1.2 風場數據 風場數據為美國國家環境預測中心和國家大氣研究中心的ERDDAP服務器中提供的All Metop ASCAT中的月平均數據(https://coastwatch.pfeg.noaa.gov/erddap/griddap/erdQMwindmday.html), 空間分辨率為0.25°×0.25°。為了更直觀地分析觀測海域風速風向的整體變化過程，本研究還下載了單點A(22.25°N，114.75°E)的All Metop ASCAT的日平均數據，主要用于單點風場時間序列分析。

1.1.3 地形數據 地形數據為Etopo1的水深數據，該數據是美國的國家海洋和大氣局(NOAA)的國家地球物理數據中心(NGDC)公布的數據(http://www.ngdc.noaa.gov/mgg/global/)，分辨率為1′。

1.2 數據質量控制

高頻地波雷達在長時間的持續工作中，不僅會受到天氣、海況的影響，同時雷達系統本身穩定性也會對數據質量有影響，導致數據缺測、數據覆蓋率不穩定、虛假流速等問題的存在。因此，在對雷達數據進行分析前需要對雷達數據進行嚴格的數據質量控制，這樣才能得到較高質量的雷達數據，為后期的數據應用提供可靠保障。本研究依據朱大勇等(2008)和徐粲等(2014)的經驗[13-14]對雷達數據做如下的質量控制：①剔除異常值，即剔除觀測中東分量和北分量的流速超過2 m/s的數據和由于數據傳輸不穩定導致的連續幾組完全相同的明顯異常數據；②剔除跳躍值，即與平均值之差絕對值大于2倍標準差的數據和前后兩次觀測絕對變化值大于2倍標準差的數據；③剔除孤立值，即剔除前后均無有效采樣點的數據；④利用時間與空間插值將缺失時刻和缺失的雷達網格點數據補充完整，并進行時間序列平滑與空間平滑，最后獲得時空連續的流場序列。通過以上質控手段，認為最后獲得時空連續的雷達數據是可靠的。

2 結果與討論

余流是實際海流濾掉潮流后剩下的部分，包括潮余流、風海流和密度流等，余流對海水中物質的輸運有重要作用，余流分析是海域泥沙輸運，污染物、赤潮等擴散的重要研究手段。本研究將時空連續的雷達表層流數據減去調和分析得到的潮流即得到了余流的時空序列，并對各月余流序列進行月平均，得到月均余流場。

2.1 1—3月余流特征

如圖2～4所示，1—3月，大亞灣海域整體風速為6～8 m/s的東北風，風向逐漸由NE向轉向ENE方向(圖2、3)。大亞灣灣口余流總體表現為西進，且西部流速大于東部流速；灣外東南部外海有一股約28～33 cm/s的強余流，流向為SW向，基本沿著等深線方向流動，流速梯度與水深梯度近乎一致，其中2月余流強度最強，3月開始減弱，這股流在越過114.80°E后隨著等深線的轉向也逐漸向陸地側偏轉，同時隨著水深的減少，流速也逐漸減弱，流速方向變化趨勢與等深線相同，即余流的整體梯度變化與水深變化一致(圖4)。

2.2 4—6月余流特征

如圖5～7所示，4月，季風逐漸開始轉向，大亞灣海域整體為約5.0 m/s的東風(圖5、6)，灣外強余流消失，整體余流流速減小到一年之中的最小值(小于5 cm/s)，流向指向灣內，灣口外東側余流近乎消失；至5月，海域內的風轉為3.5 m/s的南風，灣口外的強余流逐漸加強，灣口外的流向完全反轉為NE向，可能是由于風的轉向導致；到了6月，海域內的風轉為約3.8 m/s的西南風，灣外的強余流加強達到20 cm/s以上，流向為NE向，等流速線與等深線幾乎平行，流速梯度與水深梯度近乎一致，且此時風向與流向夾角大約為45°(圖7)，與Ekman流的特點一致。此外，在4月流速變化期，余流整體較小，灣外的強余流近乎消失，流速與雷達本身的測流誤差相當。因此，4月的流向、流速可能存在較大誤差，如A點的風速矢量顯示4月為風速轉向期，特別是4月下旬風速呈不穩定的轉向，整體風向大體為E向，但余流流向為SW向，與風向不一致。

2.3 7—9月余流特征

如圖8～10所示，7—8月，海域整體為1.5～2.6 m/s的南風和西南風(圖8、9)，余流分布與6月一致，流向為NW向，8月流速達到最大，灣外的強余流最大流速可達23 cm/s，此時灣口外的等流速線與等深線近乎平行；9月海域盛行東風，灣口東側有一股約10 cm/s的SW向流，且在越過114.80°E后轉向灣內(圖10)。同8月相比，余流流向再一次發生翻轉，且僅在一個月之內完成，比4、5月的翻轉時間縮短近一個月，說明該海域的海水對東北季風發展的響應迅捷。

2.4 10—12月余流特征

如圖11～13所示，10—12月該海域又再次變為東北風，風速為6.5～8.8 m/s(圖11、12)，余流整體變化趨勢與1—3月變化一致，流向為SW向，流速可達30 cm/s以上，且灣外強余流逐漸增強，流速梯度逐漸變大，等流速線逐漸與等深線平行，流速梯度趨向與水深梯度一致，灣外強余流對灣口余流的影響趨于穩定(圖13)。

圖2 2015年1—3月大亞灣附近海域ASCAT遙感風場Fig. 2 ASCAT remote sensing wind field in adjacent waters of Daya Bay from January to March, 2015圖中“”是A點(22.25°N，114.75°E)的位置，為All Metop ASCAT日平均數據點；箭頭指向表示風向；下同。

圖3 2015年1—3月大亞灣附近海域A點日均風矢量變化Fig. 3 Change of the average daily wind vector at point A in adjacent waters of Daya Bay from January to March， 2015

圖4 2015年1—3月大亞灣附近海域地波雷達表層余流場Fig. 4 Surface residual current field observed by ground wave radar in adjacent waters of Daya Bay from January to March, 2015圖中藍色等值線為水深，白色箭頭指向為余流方向，下同。

圖5 2015年4—6月大亞灣附近海域ASCAT遙感風場Fig. 5 ASCAT remote sensing wind field in adjacent waters of Daya Bay from April to June, 2015

圖6 2015年 4—6月大亞灣附近海域A點日均風矢量變化 Fig. 6 Change of the average daily wind vector at point A in adjacent waters of Daya Bay from April to June， 2015

圖7 2015年4—6月大亞灣附近海域地波雷達表層余流場Fig. 7 Surface residual current field observed by ground wave radar in adjacent waters of Daya Bay from April to June, 2015

圖8 2015年7—9月大亞灣附近海域ASCAT遙感風場Fig. 8 ASCAT remote sensing wind field in adjacent waters of Daya Bay from July to September, 2015

圖9 2015年7—9月大亞灣附近海域A點日均風矢量變化Fig. 9 Change of the average daily wind vector at point A in adjacent waters of Daya Bay from July to September, 2015

圖10 2015年7—9月大亞灣附近海域地波雷達表層余流場Fig. 10 Surface residual current field observed by ground wave radar in adjacent waters of Daya Bay from July to September, 2015

2.5 討論

2.5.1 大亞灣附近海域余流季節變化特征 本研究通過對2015年全年的高頻地波雷達連續觀測數據分析發現，大亞灣海域表層余流的變化主要呈冬、夏兩種形態，其中，冬季形態持續半年以上(從10月到次年3 月)，流向為SW向，流速可達30 cm/s以上；夏季形態僅在5—8 月間出現，流向為NE向，流速可達23 cm/s。本研究的余流變化特征與朱大勇等[13]的觀測結論類似，而且這種變化過程與季風的轉變基本同步。

2.5.2 大亞灣附近海域余流驅動機制討論 本研究的余流空間分布數據顯示：10月到次年3月，風向與強余流的方向基本一致，此時強余流特征與粵東沿岸流基本一致，且余流總在越過114.80°E后逐漸轉為向岸流，這與水深等值線在這里發生向岸轉向有關；6—8月，風速較小，但風向與流向的夾角小于90°，體現了風對余流的影響，同時也發現風只能影響表層的流速大小而不能改變其主要流向，這與陳希榮等(2018)在珠江口海域的觀測結論[15]相同。此外，除4月與9月，余流等值線與水深等值線近乎平行，流速梯度均為NW—SE向，這與研究區域地形梯度的分布一致，又體現了地形對余流的影響。綜合全年的余流變化特征，不難看出大亞灣附近海域的余流變化主要受東亞季風影響，其變化特征與每年10月至次年3月盛行的東北季風，6—8月盛行的西南季風相一致。此外，地形對余流分布也存在重要影響。這與其他學者的研究相一致，如徐粲等在南黃海輻射沙脊群的研究發現，近岸海域余流分布主要受潮汐與水下地形共同作用的影響，而靠外海域余流格局主要受風場的控制[14]；史軍強(2014)在長江口海域的研究也同樣證明了風場和地形對余流分布的影響[16]。

此外，粵東沿岸流與珠江沖淡水對大亞灣灣口余流空間分布具有調控作用。孫湘平(2006)、張志欣(2014)和舒業強等(2018)的研究結果認為廣東沿岸存在著一股沿岸流即粵東沿岸流，它主要是隨季風風向變化，冬季為SW向流，流幅窄；夏季為NE向流，流幅寬，且珠江沖淡水在夏季可影響至大亞灣外海域[17-19]。10月至次年3月研究海域主要受到東北風影響下的SW向強沿岸流影響，粵東沿岸流在越過114.80°E后，由于受地形的影響，部分流發生轉向作為補償流逐漸轉向成為垂直岸線的余流；4月東北風逐漸減弱，到5月初已表現為較弱的西南風，但整體上表現為東北風，由于東北季風的減弱，Ekman效應制約沖淡水向外海擴散的能力明顯減弱，沖淡水漸漸影響大亞灣灣口以外的海域； 6—8月隨著珠江徑流量的增加與西南季風的建立，在西南季風的驅使及粵東沿岸流的誘導下，表層沖淡水向東擴散至大亞灣附近海域，這與前人的研究結果[20]是一致的。歐素英(2005)、曾淦寧等(2005)、Ou等(2007)、楊陽等(2014)與Bai等(2015)的研究表明，本研究區域，大亞灣附近海域的余流受到了珠江沖淡水和粵東沿岸流的共同作用[20-24]。

2.5.3 高頻地波雷達在沿岸流觀測中的作用 對于粵東沿岸流的觀測大多基于一次或多次的航次觀測和定點觀測數據，盡管衛星遙感觀測和數值模擬方法很大程度上豐富了我們對粵東沿岸流的觀測手段，但缺少大范圍連續觀測數據，特別是長時間序列的連續海流觀測數據，導致我們無法進行準確直觀的觀測。本研究利用的長周期高頻地波雷達觀測分析余流變化特征與Fang等(1998)對粵東海域沿岸流的研究結果相似，即沿岸流主要受季節性反轉的風場強迫，夏季呈現NE向，冬季為W向流等特征[25]，但又略有差異，主要體現在本研究的觀測結果顯示粵東沿岸流在大亞灣沿岸冬季為SW向，這可能與雷達觀測結果比較精細化有關。本研究的觀測結果在一定程度上說明高頻地波雷達對粵東沿岸流、珠江沖淡水等大尺度流系觀測中的突出作用，對比以往只能通過現場觀測結合數值模擬的方式，雷達有著顯著優勢。由于雷達海流探測精度的限制，在余流較小的4月、5月和9月，余流的分布特征可能存在較大誤差，分析結論僅供參考。

圖11 2015年10—12月大亞灣附近海域ASCAT遙感風場Fig. 11 ASCAT remote sensing wind field in adjacent waters of Daya Bay from October to December, 2015

圖12 2015年10—12月大亞灣附近海域A點日均風矢量變化 Fig. 12 Change of the average daily wind vector at point A in adjacent waters of Daya Bay from October to December， 2015

圖13 2015年10—12月大亞灣附近海域地波雷達表層余流場Fig. 13 Surface residual current field observed by ground wave radar in adjacent waters of Daya Bay from October to December, 2015

3 結論

本研究通過利用T_tide工具包對高頻地波雷達觀測數據進行潮流調和分析，獲得如下結論：

(1)大亞灣海域表層余流的變化特征主要呈冬、夏兩種形態，其變化過程與季風的轉變基本同步。其中冬季形態持續半年以上(從10月到次年3月)，流向為SW向，流速可達30 cm/s以上; 夏季形態僅在5—8月間出現，流向為NE向，流速可達23 cm/s，這與該區域受到東亞季風控制，每年10月至次年3月盛行東北季風，6—8月盛行西南季風相一致。

(2)大亞灣附近海域的余流分布特征不僅與海表面風場變化相關，而且與海底地形也存在顯著相關關系。此外，粵東沿岸流與珠江沖淡水對大亞灣灣口余流空間分布具有調控作用。

(3)高頻地波雷達可在粵東沿岸流、珠江沖淡水等大尺度流系的觀測中發揮重要作用。