北黄海海温分布变化的数值模拟分析

张绪东，张菀伦，李云波

（1.中国海洋大学，山东青岛266003；2.中国科学院海洋环流与波动重点实验室，山东青岛266071；3.海军海洋水文气象中心，北京100161）

北黄海海温分布变化的数值模拟分析

张绪东1,3，张菀伦2，李云波3

（1.中国海洋大学，山东青岛266003；2.中国科学院海洋环流与波动重点实验室，山东青岛266071；3.海军海洋水文气象中心，北京100161）

通过对各月北黄海海温统计产品的分析，研究了北黄海海温的分布特征及其变化特点，在对北黄海冷水现象的分析研究后，对于海温的季节变化特点也进行了分析阐述。通过ROMS海洋模型对海温进行数值模拟分析研究，我们对于北黄海海温的详细特征和变化机制有了更深刻的把握，认识到了热平流、上升流、混合机制等因素是形成北黄海海温区域分布特点的重要因素。

北黄海；平均水温；冷水团；黄海暖流；ROMS海洋模型；变化机制

1 引言

北黄海位于渤海海区的东侧，成山角至朝鲜半岛的长山岛以北的海区，面积约7.1×104km2。黄海地貌形态较复杂，最突出的特征有黄海槽、潮流脊和水下阶地。注入北黄海的河流，中国沿岸主要有鸭绿江，朝鲜沿岸有大同江等。

北黄海属温带海洋性气候，季风明显，潮汐性质复杂，潮流显著，加之特殊的海底地形、陆地径流和受外部海域环境影响等因素造成了北黄海海洋环境状况的复杂，但其海洋环境要素仍具有显著的季节分布特征和年变化规律。

从20世纪70年代至今，国内对黄海海温的研究，从海洋调查资料分析开始，完成了海温分布特征和黑潮分支黄海暖流对该海区温度分布的影响研究，重点是对黄海冷水团现象进行了研究。80年代以后开始了数值模拟的研究，对黄海温盐变化的研究考虑了较多的因素，受观测资料的限制，有的研究侧重于某类动力过程对温度的影响，如黄海水温与环流变化特征研究[1]、风浪及地形对渤、黄海夏季温度垂直结构的影响[2]等，有的研究侧重于研究对温度水平分布或垂直结构分布的变化等，多限于针对某个季节的分析研究，如渤黄海温度跃层的分布与变化[3]、黄海西部沿岸冷水在夏季南黄海西部底层冷水形成和季节演变过程中的作用[4]等。

近年来利用卫星资料和更优化的模式，对黄海温度也有新的研究，主要为对黄海海表温度的年际与年代际变化、潮生陆架锋及断面水温分布等数值模拟研究，特别是风、浪、流耦合数值模式的应用使得近海三维温盐流的预报进入了业务预报时期。

国外相关研究较少，常见的研究成果主要是对黄海冷水团的若干研究和海流方面的模拟分析，包括大区域海洋数值模拟结果的改进和数据同化，对黄海冷水团的变性研究兴趣较高。

本文以北黄海海域海温历史资料为基础，利用数值模式计算和统计分析相结合的技术方法，对各类资料进行客观分析，系统、科学的研究北黄海水文气象要素及海洋现象的时空分布规律和特征。通过对资料的处理分析、信息提取，系统的研究了北黄海海水温度的分布特征及变化规律，综合分析北黄海海水温度区域分布变化特点的影响机制，为该海域的各类海洋活动提供技术理论和环境特征信息，达到为生产、军事活动服务保障的目标。

2 北黄海典型断面分布特征

在广泛收集北黄海海域国内外海洋水文观测资料和专项调查资料的基础上，采用质控处理方法，主要包括：范围检验、非法码检验、合理性检验、递增性检验、连续性检验、稳定性检验、排重检验等进行了资料的标准化处理。垂向数据插值计算，主要采用了阿基玛（Akima）插值法[5]。

数据分析系统的格点化处理方法主要采用了INVERSEDISTANCEA POWER，该方法的基本原理是：

式中：hij是网格点“j”与邻点“i”之间的有效距离；Zˆj是网格点“j”的内插值；Zi是相邻点的要素值；dij是网格点“j”与邻点“i”之间的距离；δ是权重参数；β是平滑参数。

由于篇幅所限，本节内容选取由辽宁大连至山东成山头附近海域（经北黄海中部）断面（简称为“断面A”）水温分布为代表，分析其季节变化特征。断面A的水温断面分布见图1。

图1表明，A断面在冬季（2月）混合最彻底，由表层可直达海底，深水区温度混合均匀，北黄海中部海槽断面显示该处水体平均水温较高，在5℃左右，向两端浅水区，水温逐渐递减，成山头沿岸海域水体温度在0—2℃左右，西北部浅水区水体温度在0℃左右。

图1 北黄海断面水温垂直变化季节特征

春季（5月）、夏季（8月）A断面水温垂直分层结构明显，但在下层都有冷水团盘踞在海槽洼地处，春季（5月）在30m层以下至槽底有小于6℃的冷水，夏季（8月）在30m层以下至海槽西南侧的底部有小于8℃的冷水盘踞。

春季（5月）A断面温度跃层明显，但温度跃层在夏季（8月）强度最强，特别在10—30m层的温度梯度最大，最大温差在10℃以上。

秋季（11月）A断面出现上混合层，30m层以浅温度分布为垂直均匀型，30m层的中部海区至海槽偏西南侧底层有温度低值区存在，直至冬季该冷水区消失。

3 北黄海海温的数值模拟分析

本文采用区域海洋海流模式ROMS（Regional Ocean M odel System)，ROMS是自由表面的、基于流体力学原始方程的静力平衡模式。

3.1 模式配置

3.1.1 资料的选取与处理

在ROMS模式基础上，我们构建了适合中国陆架边缘海的高分辨率数值模型。模式计算的海区为东中国海海域（24°20′—40°55′N,117°5′—130°20′E），水平分辨率为5′×5′，网格个数为160×200。模式垂向采用S坐标，垂直分16层。模式中外模时间步长为30 s，内模时间步长为600 s，模式积分时间从1958年1月1日—2005年12月31日。潮汐作用只考虑M 2分潮，通过潮汐水位和潮汐流速从开边界引入。模式的东南边界为开边界，西北边界为闭边界。模式水深为实际海底地形，取自方国洪2002年调查的2′×2′的水深资料，插值到模式网格中。模式中保留了所有的岛屿，将水深大于1200 m处作为1200m处理。

3.1.2 边界条件

初始温度、盐度场取自全球简单海洋资料同化分析系统（Simple Ocean Data Assim ilation,SODA) 1958年资料。上表面风应力数据取NCEP1958—2005年每天的数据资料插值到模式网格点上。短波辐射和向下的长波辐射数据（NCEP 1958—2005年每天的数据资料插值）计算上表面热通量。实验结果表明用这种方法计算出的温度优于直接用净长波和短波辐射作为强迫时的模拟结果。在模式中考虑了作为东中国海最主要的淡水注入的黄河和长江这两大河流，资料来源于利津和大通站的河口流量检测数据。模式输出为1958年1月1日至2005年12月31日，模拟结果用于分析中国陆架边缘海的环流及其变异。

3.2 模式结果验证

3.2.1 卫星遥感观测数据验证

对于海表SST的大面模拟结果验证，我们选取NOAA/NASA高分辨率辐射计（Advanced Very High Resolution Radiometers,AVHRR）卫星观测进行对比分析（数据下载网址:http://iridl.ldeo. columbia.edu/SOURCES/.NOAA/.NCDC/.OISST/. version2/.AVHRR/.sst/）。由于数值模拟的精度为1/ 12°，我们选择9 km精度的相等角度网格观测数据，这样遥感数据精度和模式的数据精度较为匹配[6]。尽管如此，NOAA系列卫星携带的是红外遥感辐射计，除了受观测海域上空云的影响，还存在缺测现象，虽然对观测数据进行了插值处理，但资料仍出现小面积SST偏低的现象。

论文选用1989年2月、5月、8月、11月代表各个季节SST进行对比分析。从图2对比可以看出，模式结果和卫星遥感观测数据基本一致。冬季渤海、北黄海以及苏浙沿岸温度较低，海表温度在10℃以下，25℃的高温黑潮水入侵东中国海，在济州岛以南入侵黄海，形成黄海暖流，其尾端可达渤海海峡。温度从南至北逐渐降低，南北温差在一年中最大，可达25℃，这主要是由于冬季太阳总辐射量纬向变化最大。春季随着太阳辐射的加强，海表温度升高，渤海和北黄海海域水温在15℃左右，仍然低于其他海域。进入夏季后，强烈的太阳辐射使整个海区海表温度分布趋于一致，全海域的海表温度高于24℃，海域南北温差低于5℃。秋季是海域温度由夏季型分布向冬季型分布特征转换的过渡期，也是海表温度下降最快的季节，海表温度分布逐渐形成了由南向北递减的态势。

3.2.2 断面CTD观测数据验证

图2 36°N断面1983年4个月份月平均SST

图2 （续）

图3 大连-成山头断面1989年4个月份温度模拟（左）和观测（右）

除了海洋观测站SST的对比，我们也选取了两个断面的观测资料与模拟结果进行对比分析。观测

数据取自36°N断面、大连-成山头断面（从37.25°N, 122.75°E—38.79°N，121.76°E）1976—1999年的标准层次CTD调查资料。36°断面包含11个观测点，大连-成山头断面包含9个观测点。首先对各断面的资料按照月份进行归类，然后对其进行垂向插值，之后将各月的数据做平均，得到各个断面月均温度垂直结构。

（1）大连成山头断面温度

大连-成山头断面基本位于渤海和黄海分界处，地理位置十分重要。以1989年为例，选2月、5月、8月、11月分别代表四季，选取1989年的断面温度进行对比分析（如图3所示）。

图3（续）

图3 表明，实测资料分析海水温度在垂直方向上下混合较均匀，趋于一致，水温在水平方向差异变化也较小，断面温度呈柱状分布特征，海槽中部温度略高。模式结果同样呈现出这样的分布特征，说明模式的物理机制是正确的，仅温度模拟结果略高于实测值，存在计算误差。

（2）36°N断面温度

图4 36°N断面1983年4个月份温度模拟（左）和观测（右）

选用1982年2月、5月、8月、11月的36°断面观测温度对模拟结果进行验证，对比结果如图4所示。从图中可以看出，冬季断面温度从表到底混合均匀，大约在5℃左右，随着气温的升高，5月海表温度开始上升至15℃左右，底层温度在10℃左右，

表底温差不大。夏季随着太阳辐射的增强，海水升温至一年的最高值，海表温度高达30℃，海底温度仍旧在10℃左右，海水的层化现象非常明显。从海面到10m左右为混合层，这一层海水温度均匀混合。混合层下为温跃层，温跃层内温度的垂向梯度很大。温跃层下是潮混合层，潮流混合在这一层里起主导作用，使得温度垂向均匀分布，形成略凸起的台状结构。秋季，断面温度下降，海表温度降低至20℃以下，而底层水温仍保持10℃左右。

图4 （续）

4 小结

论文运用ROMS海洋模型，加入了潮汐、风场、热通量、边界流速和水位、径流以及斜压作用，对东中国海海域进行了数值模拟，模拟时间为1958—2005年。通过模式结果与海洋观测站、CTD断面观测资料和卫星资料的对比，结果显示模拟结果和观测数据在长期变化趋势上具有一致性，并且季节分布结构相同。可以看出，在区域海洋模式ROMS的模拟过程中，由于模式中考虑了区域水平对流、垂相混合，并使得温跃层和底边阶层的解析度提高，这些在模式结果与实测资料以及统计分析结果的比较中都得到了很好的验证。

海水温度变化尽管量值很小，也常常会随着气温变化而发生，但这种变化主要集中在北黄海的春季和夏季。秋季北黄海海水温度的降低多半与气温变化无关，因为海洋的净热通量为负值，其主要原因是由海表面的水和更深冷水层之间发生了混合。在冬季海温明显降低后，黄海暖流的热平流作用主导了该区域的温度分布场。

[1]袁承仪.黄海水温与环流变化特征及机制研究[D].青岛:中国海洋大学,2011.

[2]徐玲玲,林霄沛,吴德星.风浪及地形对渤、黄海夏季温度垂直结构的影响[J].中国海洋大学学报,2008,38(2):183-188.

[3]屠金钊.渤、黄海温度跃层的分布与变化[J].海洋通报,1992,11 (4):27-32.

[4]韦久胜,于志刚,葛人峰,等.黄海西部沿岸冷水在夏季南黄海西部底层冷水形成和季节演变过程中作用的化学水文分析[J].海洋与湖沼,2013,44(4):890-905.

[5]陈上及,马继瑞.海洋数据处理分析方法及其应用[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

国家自然科学基金（41276026）

张绪东（1975—），男，工程师，主要从事海洋环境预报和研究工作。E-mail：jerryzhangwww@126.com

10.11737/j.issn.1003-0239.2015.05.011