基于海洋油气平台上雷达连续监测的海冰漂移特性分析

季顺迎，顾纵棋，王安良，刘煜

（1.大连理工大学　工业装备结构分析国家重点实验室，辽宁　大连　116023；2.国家海洋环境预报中心　国家海洋局海洋灾害预报技术研究重点实验室，北京　100081）

基于海洋油气平台上雷达连续监测的海冰漂移特性分析

季顺迎1，顾纵棋1，王安良2，刘煜2

（1.大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室，辽宁大连116023；
2.国家海洋环境预报中心国家海洋局海洋灾害预报技术研究重点实验室，北京100081）

辽东湾每年冬季都会冻结大量海冰，并对海上油气平台和船舶运输带来很大的安全影响。为此，对油气作业海域海冰进行精确、连续的现场监测是非常必要，也有助于揭示海冰的漂移特性。采用辽东湾JZ20-2油气海洋平台上的航海雷达监测系统对该海域的海冰漂移特性进行了全冰期的连续监测，并通过海冰雷达监测的数字图像处理系统对海冰的漂移速度和流向进行分析，获得了该海域全冰期的海冰漂移数据。在此基础上确定了该海域冰速符合瑞利分布、冰向符合双峰高斯分布，以及两者的联合概率分布特性。以上研究为分析辽东湾油气作业区海冰的漂移特性提供了可靠的现场监测资料。

海冰；航海雷达监测；海洋平台；冰速冰向；联合概率分布

我国渤海拥有丰富的油气资源，但由于其特殊的地理位置和海洋环境条件，每年冬季都会出现不同程度的冰情，并对海上油气作业和冰区航运带来很大的威胁。自20世纪60年代开始，我国逐渐发展了沿岸台站测量、航空观测、破冰船海冰调查、卫星图像遥感、海洋平台定点观测等海冰监测方法（白珊等，1999；白珊等，1998；孙劭等，2011；张晰等，2013）。其中，基于海洋油气平台的海冰现场监测具有误差小、连续性强、监测精度高等优点，为冰区油气安全作业提供了及时可靠的现场监测数据（季顺迎等，2011）。自20世纪90年代初对辽东湾油气开发以来，在JZ20-2海洋平台上建立了系统的海冰现场监测系统，对该海域的海冰速度、密集度、冰厚进行了系统、长期的现场监测，同时对油气平台结构的冰激振动、冰荷载及该海域的气象、水文要素进行同步监测，为冰期油气平台安全作业提供了及时可靠的海冰监测信息（季顺迎等，2011；2013）。基于海洋油气平台的现场航海雷达监测系统可以获得更加连续、全天候的海冰速度、密集度和冰块尺寸等参数，成为海冰现场监测中重要监测手段（季顺迎等，2013）。

目前，国外多采用合成孔径雷达对极区及波罗的海的海冰监测可识别海冰在不同形成阶段的物理特性（Gogineni et al，2007）。此外，通过船载雷达监测极区海冰的形成过程以及降雪对海冰物理力学性质的影响（Gourmelen et al，2011；Meyer et al，2011）。雷达监测还被引入极地冰盖探测研究，用于测量冰厚和绘制冰下地形图，以研究冰盖内部结构、冰底环境、冰盖演化过程（Overgaard et al，2001；Holt et al，2009；崔祥斌，2013）。由于航海雷达监测系统具有监测范围广、精度高、不受光照条件限制，可全天候监测海冰的运动过程（岳前进等，2000；孙鹤全等，2003；张勐等，2005）。近年来，航海雷达监测技术已广泛地应用于辽东湾油气作业区的海冰现场监测中。随着海冰雷达监测图像处理系统的发展，海冰雷达监测系统的精确性也在不断提高 （季顺迎 等，2013；Kurt et al，2013）。

在渤海油气作业区，海冰流速、厚度、密集度是海冰现场监测的重要参数。目前海冰流速测量技术主要包括数字图像和视频监测、航海雷达监测等（孙延维等，1992；岳前进等，2000；季顺迎等，2011，2013）。通过海冰卫星遥感监测资料分析，发现渤海海冰除受盛行风控制外，还受海岸地形、流和冰内应力的共同作用（吴龙涛等，2005）。对于油气作业区的海冰漂移特性，现场图像和雷达监测结果均表明，海冰在潮流的作用下呈现明显的往复运动规律（季顺迎等，2011；2013）。此外，通过对渤海海冰的数值分析，发现海冰漂移主要受潮流的影响（苏洁等，2003；季顺迎等，2015）。因此，渤海海冰的漂移特性一直是人们关注的问题，也是影响海冰热力-动力耦合过程的重要因素。

为此，本文通过辽东湾JZ20-2油气平台上航海雷达对海冰的全冰期连续监测，采用海冰雷达图像的数字处理系统确定了油气作业区的海冰漂移速度数据，并在此基础上对冰速、冰向进行了统计分析，进而确定了该海域海冰的漂移特性。

1　基于海洋油气平台的海冰雷达监测及数字图像处理系统

1.1辽东湾JZ20-2油气平台上的海冰雷达监测

系统

为对辽东湾JZ20-2海洋油气作业海域进行全冰期连续海冰监测，在该海洋平台上安装了SPERRY MARINE航海雷达监测系统。该海洋平台的地理位置及冰期作业情况如图1所示。该航海雷达的具体参数列于表1。该雷达监测系统的信号发送和接收天线安装于油气平台的顶层甲板上，可对半径6海里以内的海冰进行监测识别，分辨率为3 m/像素（季顺迎等，2013）。该海冰雷达监测系统自2010冬季开始对JZ20-2海域进行全冰期现场连续监测。

1.2海冰雷达监测的数字图像处理系统

表1　雷达渤海海冰监测系统参数

为从雷达监测系统采集的海冰图像中提取海冰速度、密集度和冰块尺寸等海冰参数，开发了海冰雷达图像处理系统。该系统通过图像变换及滤波功能降低雷达噪声，并采用图像多尺度二值化算法、最大连通区域算法等相关数字图像处理技术，实现了对海冰密集度、冰块面积的识别（季顺迎等，2013）。该雷达图像处理系统操作简单、稳定性强，已用于辽东湾JZ20-2油气作业区的海冰现场监测中。该海冰雷达监测图像处理软件系统界面如图2所示。

海冰雷达图像监测具有连续性监测特点，通过特征点匹配算法对一定时间间隔的海冰雷达图像进行识别判断，对两幅连续雷达图像中的重点冰块进行特征点提取，将第一幅中1个像素点与其周围8个像素点亮度均值差异最大的像素点作为该区域的特征像素点。通过遍历第一幅中所有特征点在第2幅图像中的对应位移，即可准确匹配两幅图像中同一块冰块的移动位置并计算其运动速度。同时由于海冰与海水对雷达探测波的反射率存在很大的差异，利用雷达图像对像素点灰度进行识别，将图像进行分割，可以确定监测区域内的海冰密集度。通过追踪每一块冰完整海冰边界，计算边界内面积，得到雷达图像中海冰冰块数量、面积等参数（季顺迎等，2013）。

图2　海冰雷达监测图像处理系统

2　辽东湾JZ20-2油气作业区的海冰漂移特性分析

2.1全冰期海冰雷达连续测量

由于海冰雷达监测不受光照、天气等因素的影响，可进行连续的全天候监测。在2012-2013年冬季，对辽东湾JZ20-2海域的海冰漂移轨迹进行了全冰期连续雷达监测。通过海冰雷达图像处理系统进行处理，得到了该海域每隔10 min的海冰速度及冰向分布，共采集有效数据样本6 883组，测量结果如图3所示。在此监测数据基础上，可对该海域冰速的概率分布进行统计分析，并确定不同天气条件下的海冰漂移轨迹。

图3　辽东湾JZ20-2油气作业区海冰漂移速度的全冰期雷达监测时程

2.2海冰漂移速度及流向的概率分布

通过对以上监测的6 883组海冰速度进行统计分析，可确定相应的流速和流向概率分布。统计结果表明，冰速的概率密度较好地满足瑞利分布函数，即：

式中：Vi为流速，单位cm/s。这里拟合参数σ= 46.30，其拟合残差平方值R2=0.89。拟合结果如图4所示。由此可以看出，海冰的流速主要集中分布在20~80 cm/s之间，其出现概率达到67%，而超过100 cm/s的冰速出现概率约为10%。

图4　辽东湾JZ20-2海域海冰漂移速度的概率分布

对以上海冰漂移方向θ的监测结果进行统计分析，以每隔5°为统计单位，得到θ的概率分布如图5所示。从中可以看出，海冰流向在10°~50°与200°~240°两个区间内出现概率较高。为此，这里采用双峰高斯函数对冰流向概率密度分布进行拟合，其拟合相关系数平方R2=0.97。该双峰高斯函数可写作：

式中：θ为流向，单位°。

图5　辽东湾JZ20-2海域海冰漂移方向的概率分布及双峰高斯拟合函数

图6　JZ20-2海域冰速大小和冰向联合概率分布

2.3海冰漂移速度和冰向的联合概率分布

将海冰漂移速度的概率密度f（Vi）与流向的概率密度函数f（θ）相乘，可得到冰速与冰向的联合概率密度f（Vi，θ），由此得到相应的概率分布如图6 （a）所示。这里进一步依据实测海冰漂移数据样本得到的海冰流速联合概率分布如图6（b）所示。由以上结果可以看出，f（Vi，θ）由冰速、冰向的概率密度函数乘积与实测数据得到的海冰流速联合概率分布图非常接近，从中可以清晰地看到冰速与冰向的概率分布规律。

3　结论

为研究辽东湾油气作业区海冰的漂移特性，采用基于海洋油平台上的航海雷达对海冰的漂移速度和运动轨迹进行了连续监测。通过海冰雷达监测图像的数字图像处理技术对海冰的速度、流向进行了提取，从而确定了全冰期海冰漂移特性。在此基础上，对海冰的漂移速度和流向进行了统计分析，结果表明海冰速度符合瑞利分布，冰向符合双峰值的高斯分布；通过对海冰速度与冰向的联合概率分析，确定了相应的统计规律。

海冰雷达监测系统和数字图像处理系统具有监测精度高、实时性强、受气象影响小的优点，可对油气作业区的海冰运动轨迹进行连续监测。这不仅可对海冰的漂移特性研究提供相应实测数据，还可应用于冰期油气作业的海冰管理中，为油气生产的安全作业提供可靠的海冰监测信息。

致谢：本文研究工作得到辽东湾JZ20-2油气作业区工作人员的密切配合，大连理工大学计算机科学与工程学院王宇新副教授和工程力学系研究生陈晓东和李正参加了部分软件开发和现场监测工作，在此深表谢意！

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（本文编辑:袁泽轶）

Analysis of drifting characteristics of the sea ice based on continuous marine radar monitoring on the oil-gas offshore platform

JI Shun-ying1,GU Zong-qi1,WANG An-liang2,LIU Yu2
（1.State Key Laboratory of Structural Analysis for Industrial Equipment,Dalian 116023,Liaoning,China; 2.Key Laboratory of Research onMarine Hazards Forecasting,National Marine Environmental Forecasting Center,Beijing 100081,China）

Sea ice cover appears widely in the Liaodong Bay in winter,and brings disaster influences on the operation of oil/ gas platform and navigation in the ice field.Thus,it is necessary to monitor the sea ice dynamics continuously with the high precision in the oil field.The sea ice monitoring can also be benefit to the study of the sea ice dynamics.In this study,the sea ice drifting characteristics in the JZ20-2 oil filed was monitored with the marine radar on an offshore platform during a whole winter.The sea ice drifting velocity and directions were obtained with the digital image processing system.With the observed data,the probability density function of sea ice drifting speed and direction were determined.They accorded with the Rayleigh distribution and Gaussian distribution with two peaks,respectively.Finally,their joint probability was also analyzed. This work could provide the field monitoring data for the analysis of sea ice dynamics in the oil field of the Liaodong Bay.

sea ice;marine radar monitoring;offshore platform;drifting velocity and direction of the sea ice;joint probability distribution

季顺迎（1972-），男，博士，教授，主要从事寒区海洋工程研究。电子邮箱：jisy@dlut.edu.cn。

P731.15；TP317.4

A

1001-6932（2016）03-0280-06

10.11840/j.issn.1001-6392.2016.03.006

2015-06-01；

2015-07-14

国家自然科学基金（41176012）；海洋公益性行业科研专项（201105016；201205007）。