2017年辽东湾夏季潮汐锋位置变化的分析*

张广跃 魏 皓 肖劲根 张海彦 李志成

(天津大学海洋科学与技术学院 天津 300072)

潮汐锋是海洋锋的一种,指在增温季节由潮混合与层化共同作用形成的近岸混合区与远岸层化区之间的过渡海域(Simpsonet al,1974)。锋区的辐聚、辐散作用是鯷鱼卵子和仔稚鱼呈斑块分布的原因(Weiet al,2003；魏皓等,2007；周锋等,2008),潮汐锋还会对叶绿素a和浮游生物的分布产生影响(Liuet al,2003；李洪波等,2004；Sunet al,2010；刘光兴等,2015；Choiet al,2017),韦钦胜等(2011)进而提出了锋区生态系统的观点。因此,由表层风摩擦作用与底层潮混合作用而使上下混合层在浅海相互贯通而形成的潮汐锋,对动力海洋学和海洋生态学研究都具有重要意义(Simpsonet al,1978；赵保仁,1987；赵保仁等,1993；魏皓等,1993；Liuet al,2003；唐启升等,2005)。此外,渤海底部低氧区的范围与锋面所围冷水团基本一致(张华等,2016),研究渤海夏季潮汐锋变化,对于探讨低氧形成及变化机制同样具有重要意义。

赵保仁(1985)计算了黄海和东海北部Simpson-Hunter层化参数KSH=log(H/Umax3)(Simpsonet al,1974),发现KSH=1.8等值线走向与整个底层黄海冷水团的边缘一致,其中H为水深,Umax为潮流最大特征流速。魏皓等(1993)根据Stigebrandt公式(Stigebrandt,1981)对夏季南黄海底层潮汐锋位置进行了较为准确的计算,认为底层潮流和风对底层锋的位置起决定性作用。Bi等(1993)对黄海西部潮汐锋的形成和演化过程进行了研究并探讨了潮混合、热通量和风对潮汐锋的影响,认为锋区和深海层化区的温度结构受到潮混合作用和平流的共同影响,海流和锋面会对风应力的变化作出滞后响应,且锋面的强度和位置还会受到Ekman输运的影响。杨殿荣等(1994)在Stigebrandt公式基础上加入浮力平流项,进一步提高了南黄海海洋锋的预报质量。周锋等(2008)综合调查资料和MODIS/Terra卫星遥感海表面温度(sea surface temperature,SST)资料,并利用HAMSOM(Hamburg Shelf Ocean Model)模式计算Simpson-Hunter参数分布,对南黄海西北部夏季潮锋的不连续分布现象做了分析和讨论,认为潮流较弱、地形相对平缓和层化作用较强是潮锋不连续分布的主要成因,而夏季风场对锋面分布的影响基本可以忽略。Lü等(2010)基于POM(Princeton Ocean Model)模式建立了波浪-潮汐-环流耦合数值模型,用以研究潮汐混合对夏季黄海环流造成的影响,结果显示黄海冷水团被典型的潮汐锋所包围,而较大的斜压梯度使锋区成为了上升流最活跃的区域,同时黄海冷斑的形成主要是由锋区上升流和潮混合造成的。

近年来国内学者对于潮汐锋的研究大都集中在黄、东海及南海等区域(朱凤芹等,2014；程雪丽等,2017；王谦等,2019),针对渤海潮汐锋的研究比较少。赵保仁等(2001)对渤海夏季无风状态下潮汐锋的分布特征进行过较为系统的研究,结果表明渤海海峡、辽东湾东部近海、辽东湾西部六股河口近海及渤海湾口的南、北近岸水域分布着潮汐锋。刘浩等(2007)利用POM模式对渤海潮汐锋及层化结构的季节变化进行了研究,通过与Loder参数(KL=log(h4/U3),h、U分别为水深和潮流速度)计算结果对比,认为采用表底温差指标研究渤海的层化结构特征和潮汐锋是可靠的,同时模拟结果表明渤海层化形成于4月份,之后随着太阳辐射的增强以及垂向混合的减弱,层化区面积以及稳定性都进一步增强并在7月份达到顶峰,随着层化区域范围的不断扩大和层化强度的增加,潮汐锋也随之向浅水区移动。

综上所述,前人对潮汐锋的研究,大都集中在潮汐锋的季节变化、潮汐锋的形成机制等方面,对夏季期间潮汐锋位置的变化讨论很少。根据宋贵生等人2017、2018年秦皇岛外海低氧调查结果得知,夏季潮汐锋恰是影响秦皇岛外海低氧维持和分布的重要原因(个人交流)。因此本文综合利用现场观测数据和ROMS(Regional Ocean Modeling System)模拟结果,并基于Stigebrandt公式对2017年夏季辽东湾潮汐锋位置进行诊断计算,探讨风、净热通量和浮力平流对潮汐锋位置的影响,为研究辽东湾生物聚集和低氧分布机制提供依据。

1 数据和方法

1.1 数据介绍

现场观测数据来自国家重点研发计划“海洋环境安全保障”重点专项于2017年7月11—20日和2017年8月11—20日两个时间段内对辽东湾东部海域(120.5°—121.5°E,39.3°—40.3°N)(图)进行的逐月水文调查。在7月份由于天气等原因导致未对F1、G1、G4站位进行采样。温度、盐度、密度等观测数据,主要利用加拿大RBR公司生产的CTD(Conductivity-Temperature-Depth profiler)获得,温度精度 0.002°C,电导率精度0.003mS/cm,设定采样频率6Hz。利用Matlab-2014a对CTD获得的数据资料进行质量控制处理、剔除异常值并进行0.2m平均后进行绘图分析。

1.2 模式配置

本文使用的数值模式ROMS,是一个采用自由表面、静力假定、σ坐标、曲线正交网格的三维原始方程模式(Shchepetkinet al,2005)。目前该模式已被广泛应用于中国近海水动力模拟研究中(Bianet al,2013；Zhouet al,2017)。本文ROMS模式区域覆盖了渤、黄海及东海部分区域(117.01°—131.66°E,29.04°—42.09°N),地形采用成均馆大学提供的分辨率为1’×1’的地形数据,模式最小水深为5m。模式水平分辨率约为1/24°×1/24°,且在渤海海区进行了加密(分辨率约为3km),垂向分为30层,在表底进行了加密。模式垂向采用MY2.5(Mellor-Yamada 2.5)湍混合参数化方案(Melloret al,1982),二次底拖曳系数为0.0015。风场、海面热通量等大气强迫数据来自欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-range Weather Forecast,ECMWF,https：//www.ecmwf.int/)的 ERAInterim再分析数据资料。模式有两个开边界,南侧开边界位于杭州湾南侧,东侧开边界位于朝鲜海峡附近,开边界处的温度、盐度、水位及流速数据来自HYCOM(Hybrid Coordinate Ocean Model)。开边界处添加M2、S2、N2、K2、K1、O1、P1和Q1,共8个分潮,潮汐数据来自于OTPS(OSU Tidal Prediction Software)。模式初始场的温度及盐度来自WOA2013(World Ocean Atlas 2013)一月份的气候态数据,水位及流速的初始值设为零。模式共包括9条流入渤、黄、东海的主要河流,分别为辽河、滦河、海河、黄河、鸭绿江、汉江、淮河、长江和钱塘江。河流流量数据来源于中国河流泥沙公报及相关文献(Zhang,1996；Liuet al,2009；Tonget al,2015)。模式运行时间为2006年1月1日—2017年12月31日,本文使用2017年的模拟结果对辽东湾潮汐锋位置的变化进行研究。从模式的渤海海表温度和底温月平均序列来看(图略),模式在研究年份已达到稳定。

1.3 模式校验

图2 夏季(6—8月)渤海垂向平均流场结构Fig.2 Vertical structure of circulations of Bohai Sea in summer average(June-August)

由图2所示夏季渤海垂向平均流场结构可知,夏季期间渤海大部分区域深度平均流速小于10cm/s,渤海中部存在反气旋式环流,而辽东湾存在气旋式环流,这与Zhou等(2017)文章中模拟的渤海流场结构基本一致。夏季渤海海峡南部存在出流区,北部存在入流区,整体为“北进南出”的海流结构,这与黄大吉等(1998)、魏泽勋等(2003)、冀承振等(2019)研究结果比较一致。

选取图1所示的D、E、F断面观测站点得到的温度数据与ROMS模拟的温度结果进行垂向对比(图3)。虽然模式的整体温度偏低,但月份之间的温度变化趋势模拟较好。由2017年辽东湾调查数据(图3中柱条)可以看出,7月份D、E、F断面实测温跃层大部分位于6—8m水深处,在D3站点东侧、E3站点附近以及F4站点附近水体充分混合,潮汐锋锋线处水深为18—26m(图3a、3c和3e)。8月份实测D、E、F断面水温整体升高约1°C,E断面温跃层强度减弱、近岸混合区范围有所扩大,D、F断面温跃层变动不太明显,8月份实测D3站位西侧、E3站位西侧、F3站位附近存在潮汐锋,锋线处水深为25—28m,锋线位置向深水区移动(图3b、3d和3f)。通过模拟结果(图3背景颜色)可以看出,7月份D、E、F断面跃层基本位于12.5m水深处,底层冷水团范围较大,边缘位于25m等深线附近,锋面位于冷水团的边缘(图3a、3c和3e)。8月份D、E、F断面模拟的温度较7月份高约0.8°C,这与实测温度变化趋势一致,温跃层深度变化不大,但冷水团的范围向深水区收缩,其边缘位于28m等深线附近,潮汐锋的位置也随之向深水区移动(图3b、3d和3f)。

选取辽东湾东部D、E、F断面存在温度跃层的站点,对站点位置的温跃层强度和温跃层深度进行了数据校验。7、8月份温跃层强度变化不大,模式和观测的相关指数R2为0.84,表明模式能够较好的模拟出跃层的强度(图4a)。7、8月份的温跃层深度没有明显变化,模式和观测的相关指数R2为0.86,因此模式能够较好地模拟出跃层的位置(图4b)。

图3 2017年7、8月份辽东湾东部D(a、b)、E(c、d)、F(e、f)断面温度分布Fig.3 Temperature distribution of Section D(a,b),E(c,d),and F(e,f)in the eastern Liaodong Bay in July and August 2017

图4 2017年7(蓝点)、8(红点)月份辽东湾东部观测站点温度跃层相关模拟结果与观测数据Fig.4 Simulation and observation of the thermocline at the sampling stations of Liaodong Bay in July(blue point)and August(red point)2017

综上所叙,模型能够较好的模拟出渤海夏季流场结构、底部冷水团位置、温跃层强度和温跃层深度,较为准确的反映出近海混合区与远海层化区的位置,在一定程度上反映出实测潮汐锋的位置变化,可以使用模拟结果进行潮汐锋的进一步分析。

1.4 潮汐锋位置的估算方法

参照刘浩等(2007)对渤海潮汐锋的研究并结合观测数据和模拟结果,本文将表底温差0.2°C等值线作为实际潮汐锋位置。由于Simpson-Hunter层化参数KSH=log(H/Umax3)(Simpsonet al,1974)仅考虑了水深和潮流对潮汐锋位置的影响,未考虑其他影响潮汐锋的要素,不能够准确反映出潮汐锋位置的月度变化。本文参考魏皓等(1993)和杨殿荣等(1994)等引入浮力平流效应并改进的Stigebrandt公式来计算潮汐锋的位置：

其中,Hfront为潮汐锋所处的水深,A为底层潮流对锋的作用项,B为表层风场对锋的作用项,C代表净热通量对锋的作用项,M代表浮力平流对锋的作用项。

A的表达式如下：

式(2)中,mob为下层挟卷参量,可取为1.12(Stigebrandt,1981；魏皓等,1993),而为底层潮流流速,海底阻力系数取值与ROMS模式设置一致。

B的表达式如下：

式(3)中,mow上层挟卷参量,可取为1.25(Garwood,1977；朱建荣等,1993；魏皓等,1993),而Uw为表层风速,海水平均密度空气密度海面阻力系数。

C的表达式如下：

式(4)中,Q为净热通量,9.8g=m/s2,热膨胀系数系统比热。

M的表达式如下：

式(5)中,ρ1、ρ2分别为上层海水密度,h1、h2分别为上、下层海水的厚度,u1、v1分别为上层海水东分量流速和北分量流速,u2、v2分别为下层海水东分量流速和北分量流速。

为了减小噪音和误差,参照杨殿荣等(1994)对M进行处理,将式(5)做如下转换：

对近岸水体而言,M可表示为：

当不考虑M项时,Stigebrandt公式为：

2 结果分析

2.1 辽东湾水团的变化

潮汐锋作为水团的边界,是近岸混合区与远海层化区的过渡带。由辽东湾底层温度和表底温差的分布变化,可知2017年6、7、8月份,辽东湾整体处于升温阶段(图5)。6月份辽东湾底层水温相对较低,大部分区域底层水温低于17°C,仅在辽东湾北部底层水温为18°C左右(图5a)。7月份底层温度整体升高,低于17°C的冷水范围向西南方向收缩至40°N,40°N以北的大部分区域水温在20°C以上(图5b)。8月份底层温度进一步升高,底层冷水的范围进一步缩小,大部分区域温度升高至22°C以上(图5c)。总的来说冷水团的范围不断向深水区缩小,底层温度在6—7月升温幅度较大,平均升幅在5°C左右,7—8月升温幅度较小,平均升幅在2°C左右。

图5 2017年夏季辽东湾底层温度(a、b、c)和表底温差(d、e、f)月度分布Fig.5 Monthly distribution of bottom temperature(a,b and c)and temperature difference between the surface and bottom(d,e,and f)in Liaodong Bay during summer 2017

通过2017年6、7、8月份表底温差(图5d、5e和5f)分布变化可知,6月份表底温差最大值不超过4°C,说明6月份层化较弱,而小于0.2°C温差等值线的区域主要为辽东湾沿岸海域,混合区的范围较小。7月份表底温差最大值7°C,说明7月份辽东湾层化明显加强,而0.2°C温差等值线在辽东湾北部位置基本保持不变,但在东、西两岸,0.2°C温差等值线略微向深水区移动。8月份,0.2°C温差等值线明显向深水区移动,辽东湾东北部0.2°C温差等值线位置变化最大,向深水区移动大约18km。整体来看,辽东湾近岸混合区范围不断向深水区扩展,辽东湾中部及西南部层化不断加强,但层化区的范围在减小。通过计算Simpson-Hunter层化参数得到的潮汐锋位置(图5洋红线)在6、7、8月份基本保持不变,这说明仅考虑潮流和地形因素计算潮汐锋位置的Simpson-Hunter层化参数并不能够很好的反映辽东湾夏季期间潮汐锋的位置变化,尤其是在8月份。

2.2 潮汐锋位置的估算

图6 2017年夏季辽东湾底层潮流作用项A(a、b、c)、表层风场作用项B(d、e、f)、净热通量C(g、h、i)和浮力平流效应项M(j、k、l)月度分布Fig.6 Monthly distribution of bottom tidal mixing term A(a,b,and c),wind friction term B(d,e,and f),net heat fluxes term C(g,h,and i)and buoyancy advection term M(j,k,and l)in Liaodong Bay during summer 2017

由式(1)可知,表层风场、底层潮流和净热通量对潮汐锋的位置有着重要作用,而浮力平流对潮汐锋的位置起到一定的调节作用。如图6所示,2017年6、7、8月份底层潮流作用项A基本保持不变,数值量级为10-6m3/s3,整体呈现出辽东湾东岸高西岸低的分布态势(图6a、6b和6c)。2017年6、7、8月份辽东湾风场作用项B,数值量级为10-7—10-6m3/s3(图6d、6e和6f)。6月份风场作用项B高值区位于辽东湾中部和南部,量值约为0.7×10-7m3/s3(图6d)。7月份风场作用项B高值区位于辽东湾西北部,量值约为0.71×10-7m3/s3(图6e)。8月份风场作用项B明显减小,平均约为0.18×10-7m3/s3(图6f)。整体来说,6、7月份表层风场作用变化不大,6月份辽东湾中南部B项值略高,而7月份辽东湾北部B项值略高,8月份B项值明显减小。2017年6、7、8月份辽东湾净热通量项C,整体呈现出减小的变化趋势,且均为自南向北逐渐降低的分布态势(图6g、6h和6i)。6、7月份,辽东湾绝大部分区域净热通量作用项C大于1×10-7m3/s3,7月份较6月份C项略微减小约0.1×10-7m3/s3(图6g、图6h)。8月份辽东湾净热通量作用项C均小于0.8×10-7m3/s3,8月份较 7月份C项大幅减少约 0.8×10-7m3/s3(图6i)。2017年6、7、8月份辽东湾浮力平流效应项M(图6j、图6k和图6l)均大于0。6、7月份辽东湾大部分区域M项数值约为1.4×10-7m3/s3(图6j、图6k),且在辽东湾北部和东、西两岸离岸较近的地方,存在M项的极大值区,8月份辽东湾大部分区域M项数值小于1×10-7m3/s3(图6l),辽东湾北部和东、西两岸存在的M项极大值区向深水区移动,尤以辽东湾东北部移动最为明显。

通过图7对潮汐锋位置的诊断可知,2017年6、7月份,辽东湾潮汐锋位置变化不大,锋线主要位于辽东湾北部浅海和东、西沿岸,呈“几”字形分布。7月份辽东湾东、西两岸锋线略微向深水区移动,8月份潮汐锋位置向深水区大幅移动,尤其以辽东湾东北部锋线向深水区移动最为明显,最大移动距离约为20km。通过图7加入平流项(红线)和未加入平流项(蓝线)得到的潮汐锋线的对比可知,2017年6、7月份两种情况下计算得到的潮汐锋线与模拟结果都比较吻合,但在8月份,未加入平流项计算得到的潮汐锋位置与模拟结果相比,过于偏向深水区,计算结果误差较大。而加入平流项得到的潮汐锋位置与模拟结果较为接近,最大偏差距离不超过12km,能够较为准确的计算出潮汐锋的位置变化情况。这可能是因为2017年6、7月份辽东湾浮力平流对潮汐锋的作用不够明显,8月份在净热通量和风的作用都大幅减少的情况下,浮力平流的作用使计算得到的潮汐锋位置向浅水区偏移的效果更加明显。

图7 2017年夏季辽东湾,式(1)得到的锋线(红线)和式(8)得到的锋线(蓝线)与模型锋线(黑线)位置对比Fig.7 Comparison in the position of the tidal front obtained by equation(1)(red line),equation(8)(blue line),and ROMS(black line)in Liaodong Bay during summer 2017

3 讨论

3.1 风场和流场的变化

由图8可知,2017年6、7月份渤海地区主要以南风为主,风速较大,辽东湾平均风速为5m/s左右,且7月份辽东湾北部风速要大于6月份。8月份,整个渤海风场转向,主要以东风为主,风速约减小为2.5m/s,辽东湾风场大小为东北低西南高的分布态势。Bi等(1993)对黄海西部34oN断面潮汐峰进行过理论研究,其结果显示南风诱发的Ekman输送离岸,可使该区域的潮汐锋位置向深水区移动,北风诱发的Ekman输送向岸,可使该区域的潮汐锋位置向浅海移动。依据以上理论结果,6月份和7月份,辽东湾盛行南风,此时Ekman输送基本沿着锋线,对辽东湾湾口的潮汐锋影响较小。而辽东湾西侧Ekman输送为离岸,辽东湾东侧Ekman输送为向岸,因此辽东湾西侧潮汐锋向深水移动,而辽东湾东侧潮汐锋向浅水移动,但图7a和图7b中辽东湾东侧和西侧潮汐锋变动范围不显著,8月份由于风速转向和减弱,Ekman效应更加不显著。同时由式(1)可知,当底层潮流基本保持不变时,表层风场增大会使潮汐锋向深水区移动,风场减小会使潮汐锋向浅水区移动,而净热通量项C作为分母,当净热通量增加时,会使潮汐锋位置向浅水区移动,净热通量降低会使潮汐锋向深水区移动。所以结合图6可知,当底层潮流作用项A基本保持不变时,2017年7月份辽东湾净热通量作用项C较6月份略微减小,风速7月份较6月份略微增大,风和净热通量的共同作用使得辽东湾东、西两岸7月份锋线位置较6月份稍微向深水区移动。而8月份净热通量项C较7月份大幅降低约50%,表层风场作用项B也大幅减小70%,而潮汐锋位置较7月份整体向深水区移动约8km。由式(1)可知,底层潮流作用A和表层风场作用B同时作为分子项,由于A项数值较B项数值要大很多(图6),在A项基本不变的情况下,B项的变化对于潮汐锋的影响并不敏感,而净热通量作用项C作为分母,对潮汐锋的位置变化有着更为显著的影响,因此可知8月份净热通量减弱是造成辽东湾潮汐锋向深水区移动的主要原因。

图8 2017年夏季渤海表层风场(a、b、c)月度分布和表底温差与环流(d、e、f)的月度分布Fig.8 Monthly distribution of sea surface wind field(a,b,c),surface-bottom temperature difference with circulation(d,e,f)in Bohai Sea during summer 2017

而由图8d、8e和8f可知,渤海中部夏季整体为反气旋环流,而在辽东湾中部存在一个逆时针流环,逆时针流环的强度、范围和位置会随时间有所变化,这一模拟结果与毕聪聪(2013)、Zhou等(2017)等利用ROMS模式模拟的渤海环流结果基本一致。2017年夏季渤海表底温差的最大值基本上位于逆时针流环的中心位置和顺时针与逆时针流环交接的地带。辽东湾范围内浮力平流项M(图6j、6k和6l)的极大值区基本分布在逆时针流环边缘,根据杨殿荣等(1994)的结论,当M＞0时,这种热盐环流导致的浮力平流使得潮汐锋位置向浅水区偏移,尤其在8月份浮力平流起到了较好的修正效果。

3.2 净热通量的变化分析

由3.1分析可知,8月份辽东湾潮汐锋位置向深水区移动,这主要是由净热通量减弱造成的。净热通量的变化主要由海表净短波辐射、海表净长波辐射、潜热通量和感热通量所决定,各热收支项夏季变化如图9所示,2017年6、7、8月份辽东湾海表净短波辐射逐渐降低,其中7—8月海表净短波辐射降幅约60.0W/m2。2017年6、7、8月份辽东湾海表净长波辐射均为负值,属于失热项,其绝对值先减少后略微增加,而潜热通量在6、7月份基本保持不变,8月份潜热通量变化幅度约为30.0W/m2。2017年6、7、8月,3个月之间的感热通量变化幅度基本保持在10.0W/m2左右,其中6、7月份感热通量为正值,8月份为负值。

通过表1可以得出,2017年7月份辽东湾海面净热通量较6月份略微减小10.0W/m2,但8月份海面净热通量较7月份大幅减少约109.0W/m2,可见这是导致潮汐锋在8月份向深水区大幅移动的主要因素。8月份净热通量的降低主要是由于海表净短波辐射和潜热通量的减少造成,其中海表净短波辐射的减少是导致净热通量减少的最主要因素,约占净热通量降幅的55%。

图9 2017年夏季辽东湾海表净短波辐射(a、b、c)、海表净长波辐射(d、e、f)、潜热通量(g、h、i)和感热通量(j、k、l)月度分布Fig.9 Monthly distribution of net short-wave radiation(a,b,and c),net long-wave radiation(d,e,and f),latent heat fluxes(g,h,and i)and sensible heat fluxes(j,k,and l)in Liaodong Bay during summer 2017

表1 2017年夏季辽东湾海域净热通量及热收支主要因子项变化幅度Tab.1 The changes of net heat flux and heat budget in Liaodong Bay area during summer 2017

4 结论

通过2017年7、8月份辽东湾东部海域现场实测CTD资料,对ROMS模拟结果进行了验证,结果表明模式可以用于辽东湾潮汐锋位置变化的分析。基于ROMS模拟的温度场,选取表底0.2°C温差等值线与观测数据得到的潮汐锋的位置进行对比,发现二者变化趋势比较一致,因而表底0.2°C温差等值线可作为辽东湾潮汐锋位置的代用指标。

利用ROMS模拟结果,基于Stigebrandt公式分两种情况(加入平流项和不加入平流项)对潮汐锋的位置进行计算,得到如下结论：2017年夏季辽东湾潮汐锋位于辽东湾北部和东、西沿岸浅水区域,呈“几”字形分布。6月份到8月份,虽然辽东湾平均风速由较强南风逐渐减弱并转为弱东风,但是Ekman作用总体上不显著。6、7月份锋线位置离岸较近,位置变化不大,浮力平流作用效果相对不明显。8月份辽东湾表层风场和海表净热通量均减弱,潮汐锋由沿岸浅水区向离岸深水区收缩。8月份海表净热通量的减弱可能是锋线向深水区收缩的主要影响因素,进一步研究发现海表净短波辐射的减少是引起8月份海表净热通量减弱的主要原因。考虑浮力平流后,与未加浮力平流的计算结果相比,锋线位置向浅水区偏移,与ROMS模拟的锋线结果更加接近,可见浮力平流对8月份辽东湾潮汐锋位置的准确估算起到了较好的修正作用。