常海潔 王繼光

（海軍大連艦艇學院 大連 116018）

不同潮汐條件下的黃渤海海溫模擬及特征分析?

常海潔 王繼光

（海軍大連艦艇學院 大連 116018）

黃渤海是典型的強潮驅動的陸架淺海，為研究潮汐強迫對黃渤海環(huán)流的影響，論文利用區(qū)域海洋數值模式Regional Ocean Model System（ROMS）分別模擬了黃渤海海溫在有潮和無潮條件下的響應，對比分析有無潮汐條件下的黃渤海海溫的時空分布和變化特征。結果表明：有潮汐強迫海表面溫度模擬結果與遙感數據更加接近；無潮條件下，海水的混合相對較弱，表層溫暖海水不能與次表層海水混合，模擬的海表面溫度局地相對較高。說明潮汐增強了海水在垂向的混合，導致上混合層的加深，同時近岸區(qū)域混合均勻的暖海水有明顯的離岸擴張現象。

黃海；渤海；海流；潮；ROMS

1 引言

黃渤海潮汐主要是從西北太平洋經東海傳入的潮波，在地球自轉和地形的影響下形成了獨特的旋轉潮波系統(tǒng)。由于是一個典型的強潮驅動的陸架淺海，較強的潮汐潮流在驅動海洋湍流和混合方面起著重要的作用。

對于黃渤海的潮汐，國內外的學者采用多種觀測手段和數值計算等方法進行了大量的分析和研究［1～6］，揭示了黃渤海的潮汐和潮流是以半日分潮和半日分潮流為主。由于位于大陸架之上，整個黃渤海水深較淺，潮汐造成了很大的潮差以及潮流流速［7］。雖然潮流的流速大，但由于具有周期性，真正對物質輸運和擴散起重要作用的是剔除潮流和隨機信號的低頻余流［8～9］。

潮流的高頻、周期往復性對大尺度溫度場無明顯平流效果，但是熱力計算時必須要考慮潮的混合作用［10］。孟慶軍［11］模擬在有潮及無潮條件下黃海對臺風“布拉萬”的響應，就發(fā)現強背景潮一方面增強了臺風過后近岸的暖水擴張，另一方面減弱了臺風產生的近慣性振蕩。強風等氣象因素會影響到海水尤其是海洋的上層的熱力結構，所以為了更能夠突出潮汐對黃渤海海溫的影響，本文選擇避開臺風等強氣象條件進行有無潮汐對比實驗。

2 ROMS模式介紹及模式設置

2.1ROMS模式介紹

區(qū)域海洋模式系統(tǒng)（Regional Ocean Modeling System，ROMS）是采用自由面、跟隨地形的三維原始方程組海洋模式，近年來在海洋科學研究中被廣泛應用。ROMS包含準確有效的物理和數值算法，提供多種混合方案、參數化方案供選擇。除了水動力模塊，它還包含海冰模塊、生態(tài)模塊、數據同化模塊、泥沙模塊等，可以滿足多種模擬需要。

ROMS采用靜力近似和Boussinesq假定，近似求解三維、自由面、跟隨地形坐標下的雷諾平均（Reynolds-averaged）的 Navier-Stokes方程組。在水平方向采用正交曲線（Arakawa C）網格；垂向采用地形擬合的可伸縮坐標系統(tǒng)（S坐標系）。通過采用不同的轉換函數和拉伸函數調節(jié)垂向分層，可以在特定深度（如邊界層、溫躍層等）加大垂向網格密度。笛卡爾坐標系下其控制方程如下

1）運動方程：

4）狀態(tài)方程：

其中，Fu、Fv、FC為強迫或源，Du、Dv、DC為水平擴散項，f為科氏參數，g為重力加速度，φ=（P ρ0）為動力壓強項。

2.2 數值模式配置

本文模擬的計算區(qū)域涵蓋整個黃渤海海區(qū)，經度范圍 117.5°E～127.5°E，緯度范圍 32°N～41.5°N（圖1（b））。經向網格數和緯向網格數分別是266和238，水平分辨率約為1∕30°，對應的水平網格大小約為3.49～3.94km。模式在垂向分為20層（圖1（a）），海表面和海底的垂向坐標控制參數θs和θb分別取為5和0.4，垂向網格大小約為1.51m～26.4m。模型垂向混合采用Mellor-Yamada2.5階湍流閉合方案。最小水深設為6m，最大水深150m。模式區(qū)域南邊界和東邊界設為開邊界，西邊界和北邊界設為閉合邊界。

圖1 （a）模式區(qū)域水深及（b）垂向分層（沿35°N）

2.3 數據來源

模式的地形數據來自由國際海道測量組織和政府間海洋學會協(xié)調有關國家聯合編制的大洋地勢圖（GEBCO），具有1∕120°的空間水平分辨率，可以比較準確的反映海底地形。為了減少地形對壓力梯度計算造成的誤差，保證模式的穩(wěn)定性，事先要對地形進行平滑。

模式的初始場和側邊界條件來自海洋模式HYCOM的再分析結果，該數據同化了衛(wèi)星高度計資料、海表面溫鹽觀測資料、Argo浮標、XBT等垂直剖面觀測資料。時間分辨率為1d，空間分辨率1∕12°，垂向分為33層。

ROMS中，使用BULK_FLUX內部計算強迫通量將用到Monin_obukhon相似參數（Liu et al 1979）來計算用于計算湍流通量（風、熱、濕度）的穩(wěn)定函數。這一函數分穩(wěn)定和不穩(wěn)定兩種形式，都是高度非線性的。如果開邊界處輻射導致溫度存在誤差或偏差，很容易造成熱量的損失或增加，進而引起開邊界處的虛假上升流或下沉流，最終有可能導致模式很快不穩(wěn)定甚至是溢出。因此選擇歐洲中期預報中心（ECMWF）的ERA-interim再分析產品直接提供ROMS需要的強迫場（經緯向風應力、短波輻射、凈淡水通量、凈熱通量）。該數據的空間分辨率為1∕8°，時間分辨率為1∕4d。ROMS需要的風應力、短波輻射強迫可以直接得到，凈淡水通量可以通過蒸發(fā)和降水得到，凈熱通量通過海表感熱通量、顯熱通量、短波輻射、長波輻射得到。

模式的潮汐強迫數據來自全球海洋潮汐預報模式TPXO7，ROMS需要通過在開邊界上給出黃渤海八大主要分潮M2、S2、N2、K2、K1、O1、P1、Q1的調和常數來引入潮強迫。圖2給出了TPXO7模式輸出的半日分潮M2和全日分潮K1的振幅和遲角。

圖2 TPX07模式模擬的分潮振幅和遲角分布。灰色實線代表等振幅線（米），黑色虛線代表等遲角線（度）

3 模擬結果分析

模式共運行了15天，然后取最后一天的數據進行比較分析。這樣可以保證模式計算到采樣時刻時黃渤海海區(qū)的潮流已經達到穩(wěn)定的狀態(tài)。以2015年4月15日的HYCOM的溫鹽流場為初始場，添加8個分潮運行15天為實驗一；相同初始場相同，不考慮潮汐再次運行15天作為實驗二。這樣兩組試驗除有無潮汐條件不同外，模型的其他強迫場都相同。

3.1 結果驗證分析

本文采用微波和紅外遙感融合的海表面溫度數據產品（MW_IR，www.remss.com）來驗證模擬結果。該數據融合多源海表面溫度遙感數據，空間分辨率高達9km，時間分辨率為1d。圖3是模式運行最后一天（2015年04月30日）的海表面溫度圖。4月份正好是黃渤海冬半年和夏半年轉換的時間，SST的冬季特征還是很明顯?！安?黃海混合水團”盤踞于渤海中央，但是溫度已經升高，沿岸水團受徑流影響且深度較淺，尤其是渤海灣和萊州灣的溫度已經高于渤海中央的溫度。黃海中央水仍盤踞在南、北黃海的中央海域，其西南部甚至向東海的西北部延伸。黃-東?；旌纤畧F的溫度較高，且一直延伸到南黃海的的中央海域［12］。

圖4是最后一個時刻的有潮和無潮條件下海表面溫度的對比結果。與遙感數據比較，有潮汐的模擬結果更接近真實的情況。無潮汐情況下，黃-東海混合水團的范圍向西延伸偏遠，沒有模擬出黃海中央水向東海西北海域延伸的現象。有潮情況下，對黃海北部和渤海海區(qū)的海表面溫度模擬較好。但是蘇北沿岸暖水的范圍和強度要比真實情況要強，減弱了黃海中央水向東海延伸部分的強度。此外，整體上模擬海表面溫度較遙感數據有略微偏高。

圖3 2015年04月30日黃渤海海域的海表面溫度

圖4 不同條件下ROMS模擬的黃渤海海表面溫度對比分布

3.2 潮汐影響分析

與無潮汐強迫的模擬結果相比，南黃海的南部海區(qū)海表面溫度較高的區(qū)域范圍降溫明顯，渤海海區(qū)的遼東灣、渤海灣、萊州灣頂及秦皇島外海也出現了降溫現象，降溫的幅度可以達到2～3℃。與近岸水體相比，黃渤海的中部為溫度較低的冷水團。冷水團的范圍在渤海的中部及北黃海的范圍和強度也都有一定程度的增加。

無潮條件下（圖2b），在冷暖海水的交界處出現了體積很小的、不連續(xù)的冷（暖）水團，海表面溫度看起來有些“粗糙”，有潮汐強迫的海表面溫度更加的連續(xù)。原因可能是如只考慮風等表面強迫因素，海水的混合會“大打折扣”。潮汐強迫的潮致混合在黃渤海區(qū)域十分的強烈，能夠使得海水充分混合，所以海表面溫度的連續(xù)性較好。

為了比較溫度的垂向分布，也為了探討海表面溫度降低的原因，沿35°N斷面分析黃海海溫的垂直結構。圖3分別是最后一個時間點有潮和無潮條件下海水溫度的垂向分布。與黃海東側相比，黃海西側的陸坡平緩，海水更容易達到上下混合均勻，等溫線基本垂直于海底。無潮汐強迫時，近岸水體也基本混合均勻，但水平覆蓋的范圍較有潮情況下要小。

無潮汐強迫時海表面溫度水平分布不均勻，尤其是在黃海的中部，表層的海水溫度垂向梯度很大，較暖的海水局限在表層很薄的一層。有潮汐強迫時，海水的上混合層加深甚至可以達到15m左右深度。潮汐對底層冷水團的影響在黃海槽的東側更加明顯，有潮汐強迫時沿陸坡的冷水強度減弱，深度由無潮的20m下降到30m。121°E和124°E附近，海表面溫度與水平方向其他區(qū)域的溫度相比原本就較低（圖3b），強的潮汐強迫迫使20m層更冷的海水上升與表層海水混合后，海表面溫度進一步降低。無潮強迫的海水溫度顯現出“犬牙交錯”的現象，這可能是高頻氣象強迫場驅動造成的［13］。

圖5 有潮（a）和無潮（b）條件下ROMS模擬的沿35°N斷面黃渤海海水溫度對比

4 結語

本文利用區(qū)域海洋模式ROMS模擬了在有無潮汐條件下黃渤海環(huán)流的響應，主要結論概括如下：

1）添加潮汐強迫后模擬的海表面溫度結果與遙感數據更加吻合，說明潮汐強迫在黃渤海的湍流和混合方面確實起著重要的作用；

2）有無潮汐結果比較發(fā)現，潮汐強迫使得表層海水與底層海水的混合更加充分，一方面體現在垂向上混合層加深，另一方面體現在水平方向使得更深層次的海水涌升到表面，造成海面溫度的明顯降低。

3）考慮潮汐的影響之后，發(fā)現模擬效果仍然差強人意，尤其是在南黃海海區(qū)的中部溫度模擬較高?？赡苁谴髿鈴娖葓龅脑?，并且徑流等等因素都未考慮，模式仍有待繼續(xù)改進。

［1］黃學智.基于FVCOM的黃渤海潮汐潮流的數值模擬［D］.大連：大連海洋大學，2016.

［2］羅丹.渤、黃、東海潮汐潮流數值模擬研究［D］.上海：上海海洋大學，2015.

［3］鄭鵬.渤海三維溫鹽流的數值模擬研究［D］.青島：中國海洋大學，2013.

［4］鮑獻文，宋軍，姚志剛，喬璐璐，鮑敏，萬凱.北黃海潮流、余流垂直結構及其季節(jié)變化［J］.中國海洋大學學報（自然科學版），2010，11：11-18.

［5］李斐.渤海海域潮流及潮余流的數值模擬［D］.天津：天津大學，2009.

［6］徐珊珊，楊錦坤，武雙全，董明媚，苗慶生.渤海中部海域表層潮流和余流特征分析［J］.海洋通報，2017，02：128-134.

［7］張江泉，鄭崇偉，李榮川，錢粵海.黃渤海風、浪、流等海洋 水文要 素特征 分 析［J］. 科技 資 訊，2013，31：112-115.

［8］王夢佳.夏末秋初秦皇島海域水動力特征及對風的響應研究［D］.上海：上海海洋大學，2016.

［9］趙保仁，方國洪，曹德明.渤海、黃海和東海的潮余流特征及其與近岸環(huán)流輸送的關系［J］.海洋科學集刊，1995，00：1-11.

［10］王強.渤、黃、東海海溫短期數值預報研究［D］.青島：中國海洋大學，2003.

［11］孟慶軍，李培良.黃海在有無潮作用下對“布拉萬”不同響應的數值模擬研究［J］. 海洋與湖沼，2015，06：1241-1254.

［12］馮士筰，李鳳歧，李少菁.海洋科學導論［M］.北京：高等教育出版社，1999.470-473.

［13］孟慶軍.黃海溫度和環(huán)流對不同頻率風場響應的數值模擬研究［D］.青島：中國海洋大學，2015.

Characteristic Analysis of Ocean Temperature Simulated Under Different Conditions of Tides at Bohai Sea and Huanghai Sea

CHANG HaijieWANG Jiguang
（Dalian Naval Academy，Dalian 116018）

In order to study the effect of tidal compulsion on the circulation of the Yellow Sea and the Bohai Sea，this paper uses the Regional Ocean Model System（ROMS）to simulate the currents to revel the influence of tides and analyzes the temporal and spatial distribution and variation characteristics of the SST.The results show that the simulated SST are closer to the remote sensing data while with tides.Under the condition of no tide，the mixing of seawater is relatively weak，and the surface warm water can not be mixed with subsurface seawater.The simulated sea surface temperature is relatively high.Indicating that the tide enhanced the vertical mixing of seawater，leading to the deepening of the upper mixing layer，while the near-shore area mixed with uniform warm water had significant offshore expansion.

bohai sea，huanghai sea，temperature,tides，ROMS

P731

10.3969∕j.issn.1672-9730.2017.10.031

Class Number P731

2017年5月19日，

2017年6月10日

常海潔，男，碩士研究生，研究方向：軍事海洋理論與技術應用。王繼光，男，博士，副教授，碩士生導師，研究方向：水文氣象保障。