中低风速下海洋飞沫对海气热通量的影响

刘展池焦志勇*姜文正乔方利戴德君陈 胜

(1.中国石油大学(华东)理学院,山东 青岛266580;2.自然资源部 第一海洋研究所海洋环境科学与数值模拟重点实验室,山东 青岛266061;3.青岛海洋科学与技术试点国家实验室 区域海洋动力学与数值模拟功能实验室,山东 青岛266237)

海洋大气边界层热通量是大气与海洋相互作用的重要物理量,是海洋科学与大气科学领域的研究热点,其算法的优化与改进更是近30 a来海洋与大气学科重点研究方向[1]。海洋大气边界层热通量在全球气候变化研究中具有突出的地位,其中海洋飞沫引起的热通量研究为关键部分,但研究不多。

关于海洋飞沫,其生成机制为当波浪不断得到风输入的动量时,波浪会产生破碎,破碎波浪卷入空气进入水中后生成气泡,气泡上升并跃出海面后破碎成海水滴,或者当海上风强度足够强大时,其直接撕碎波浪,生成海水滴,这类海水滴被称为海洋飞沫[1]。关于海洋飞沫作用区域,Smith在1990年假设[2]任何一层的湍流湿度和感热通量,无论其来源如何,均将影响垂直梯度上湿度和水平层上温度,据此他提出了液滴蒸发层(Droplet Evaporation Layer,DEL),1995年Andreas对DEL 厚度进行研究[3],其认为海洋飞沫在DEL内运动,因此DEL内研究可与海洋飞沫研究关联。本研究海洋飞沫观测位于距海表面约17 m。

当飞沫存在时,其蒸发和冷却凝结会引起热通量随高度变化,在DEL内飞沫通过两类过程进行冷却[4]。其一为感热过程,其二为潜热过程。在第一类过程中,由于飞沫初始温度与海水表面温度一致,当海水温度高于大气温度时,飞沫通过输送感热到大气中,从而达到自身冷却,此过程中损失的热量通量为感热通量(QS);在第二类过程中,飞沫由于自身冷却蒸发后失去热量,该热量通量便称为潜热通量(QL)。

1 实验原理

海气边界层热通量主要由界面热通量与海洋飞沫引起的热通量组成,而热通量通常分为感热通量与潜热通量。其中DEL内由飞沫引起的热通量为主要研究部分,飞沫引起的QS与QL,通常可参照Andreas[5-6]提出的算法进行计算,QS的计算公式为

QL的计算公式为

式中,r0为液滴初始半径;ρw为纯水密度;Tw为海水热力学温度;Teq为飞沫平衡热力学温度;Lv为水蒸发潜热;τf为初始半径r0的液滴在静止空气中下降1 m 所需时间;τT为初始半径r0的液滴达到其平衡温度的e-1所需时间;τr为初始半径r0的液滴达到其平衡半径的e-1所需时间。将QS和QL在飞沫粒径范围内进行积分则得到该范围内总的感热通量和潜热通量。

当DEL内飞沫进行热传递时,在飞沫自身携带的热量与周围大气中可利用的热量作用下,飞沫本身出现蒸发现象,因此在感热通量与潜热通量之间存在相互作用。1994年,Fairall等[7]提出在2种热通量作用过程中存在减小因子α与β,海洋飞沫引起的感热通量与潜热通量算法变为

关于减小因子α与β,Fairall等[7],Bao等[8]和Kepert等[9]提供算法:

式中,Htot=HS+HL,Qtot=-QS+QL,由于飞沫热通量的传递具有方向性,所以存在正负值。一般情况下,β取为1;仅在极端风速、极端温度等情况下,β取为0[10]。

因此,海洋飞沫引起的感热通量(QS,tot)和潜热通量(QL,tot)分别为

利用Andreas算法计算海洋飞沫引起的热通量值精确度较高,所以该算法被广泛应用。近年来,随着测量技术的不断改进,对飞沫的测量方法也在不断完善,飞沫引起热通量的计算方法也得到了可区域观测计量。本研究通过观测手段结合使用做差算法(简称差比法)对飞沫引起的热通量进行计算。

对于海气接触面处热通量而言,其计算过程:

1)海表温度、大气温度、相关湿度和观测10 m 高度处风速可通过超声风速系统测得,并利用空气动力学方法即可计算出海气接触面处感热通量(HS)与潜热通量(HL)。其主要过程为[11-14]

式中,u*为摩擦风速;ρa 为大气密度;Ta为大气热力学温度(K),可由测量的温度数据计算得到。将数据进行4次整体空气动力学迭代计算,便可得到海气接触面处热通量。

2)CD10,CH10和CE10为距海表面10 m 高度处动量、感热、潜热的传递系数(拖曳系数)[15-16]。由于此类值包含稳定性效应,因此每次计算时须根据相关的中性稳定性值进行拖曳系数更新计算。Andreas于1986年提供了CD10,CH10和CE10计算方法[6]:

式中,k为冯卡尔曼常数(常取0.4)。

L是莫宁-奥布霍夫长度,单位为m。式中,g为重力加速度,取9.8 m/s2;Tak为大气热力学温度,单位为K,由测量的温度数据转化而得。由于近地面层特殊结构,L趋近于无穷,通常取z/L为计算参量(本研究z取10)。L为与稳定度相关的参量,关于稳定度有:

(a)L＜0或z/L＜0 稳定结构,L越小或者z/L越大则越稳定;

(b)L＞0或z/L＞0 不稳定结构,|L|越小或者|z/L|越大则越不稳定;

(c)|L|→∞或|z/L|=0 中性结构。

ψm和ψh为稳定修正系数,则有:

(1)当L＜0时,其算法为

其中,x为中介值,由长度值L确定,即:x=[1-16(10/L)]1/4。

(2)当L＞0时,

(3)当L=∞,中性稳定拖曳系数CD10,CH10和CE10为

然而,关于热通量拖曳系数CH10和CE10,Andreas给出算法[6]:

尽管通过式(9)～式(22)可建立得到拖曳系数CD10,CH10和CE10,但一次计算后得到的各通量值是不具代表性的,原因是CD10,CH10和CE10取决于稳定度。本研究采用迭代来计算海气接触面处通量,首先我们假定中性稳定,即10/L=0,并利用式(9)～式(11)对u*,HS,HL进行初步计算,并将其代入式(15)中得到L,最后由式(19)～式(22)和式(12)～式(14)得到新的u*,HS,HL值。迭代一直持续达到某个收敛极限,一般来说通常不会超过4次迭代,本文共进行了4次迭代计算。

DEL层上方热通量的值可通过涡动相关法计算得到。涡动相关通量系统一般以10～20 Hz的采样频率采集传感器高度上的水平风速(u,v),垂直风速(w),温度(T,实际上为经相关修正后的超声虚温Ts),水汽密度(ρv),CO2密度(ρC)等。

式中,ρa为大气密度;cp取1.006×103J·kg-1·℃-1;λ为蒸发潜热,λ=(2.501-0.00237×T0)×106,其中,T0为地表温度。

通过式(23)和式(24)计算得到DEL上总的感热通量与潜热通量,同时,利用式(10)和式(11)与之做差可计算出DEL内热通量。本研究采用波浪与海气通量联合测量系统,观测海域为南海北部博贺海洋气象观测平台,观测周期为2016-02-01—2016-05-21,研究对象是中低风速下DEL 内海洋飞沫引起的热通量,同时分析该海域内不同风速下飞沫热通量的变化情况。

2 海上观测及数据处理

2.1 海上观测

中国气象局广州热带海洋气候研究所博贺海洋气象观测平台位于111°23′30″E,21°26′30″N(以下简称为海洋气象观测平台)[17],距广东省茂名市电白县莲头岭半岛中部东向约6.5 km,该区域海水平均深度约为16 m。本研究波浪观测使用NORTEK 声学波浪流速剖面仪(频率为1 MHz),经其测得波浪原始数据,并通过质量控制等处理后得到有效波高、波龄和波向等波浪参数,仪器放置于距博贺平台约100 m 处。由于距离海表面11 m 处存在一较小平台,可引起流场畸变,使测得通量数据误差较大。因此自然资源部第一海洋研究所选择在距平均海表面17 m 处架设海气通量观测设备,设备朝向为70°,包括三维超声风速仪、温度和湿度传感器、红外测温探头等,采样频率设置均为10 Hz。这2套测量系统所测数据即为本研究的原始数据。

2.2 数据特征及处理

本研究热通量数据时间周期为2016年2—5月,时间间隔为30 min。其中风速、超声系统(17 m 处)气温和海表面(0 m)温度随时间的变化如图1～图3所示。整个测量时间段内风速大多处于中低风速(小于12 m/s),仅在2016-02-15、2016-03-10和2016-05-12三天风速大于12 m/s(图1)。此外,超声系统处大气温度约为10～30℃(图2),海表面的温度约为12～32℃(图3),部分较小间隔内海气温差较大。我们利用涡动相关法[18]对数据进行处理,分别进行野点剔除、坐标旋转、频率损失修正、超声虚温修正及密度脉动修正等[19],处理后得到热通量数据。本研究原始热通量数据共5280组,经质量控制后可用热通量数据共为4923组。

图1 2016年2—5月风速随时间的变化Fig.1 Variation of wind speed from February to May,2016

图2 2016年2—5月超声系统处气温随时间的变化Fig.2 Variation of air temperature from February to May,2016

图3 2016年2—5月海表温度随时间的变化Fig.3 Variation of sea surface temperature from February to May,2016

3 实验分析

本研究DEL处原始数据经超声系统测量获得,其主要包含风速、温度、感热通量和潜热通量等。DEL处热通量值可由2种方法得到:一种为超声系统测量法;另一种为利用风速、温度等数据通过涡动相关法(EC)计算法。我们将这2种方法得到的热通量数据做成点集,并绘制1∶1散点图,以EC 算法得到的热通量为自变量,超声系统测得的热通量为因变量,如图4所示。由图4可知热通量数据点集高度汇聚在y=x曲线附近,说明误差较小,二者具有较好一致性,因此,本研究中EC算法计算的热通量值与超声系统测量的热通量值均可使用。我们采用的是EC算法计算的热通量值。

图4 仪器算法热通量与EC算法热通量的比较Fig.4 Sensible and latent heat fluxes obtained by EC and instrumental methods

利用EC算法得到的DEL内感热通量与潜热通量后,再利用空气动力学法计算海气接触面感热通量与潜热通量,并将两处感热与潜热通量值分开进行分析比较(图5)可知:同一时刻,DEL 与海气界面处热通量值存在明显差异,这表明在DEL和海气界面内仍存在其他作用于热通量的因素。通过查阅文献[3]可知,在DEL中海表面及其上方存在大量海洋飞沫,因此接下来我们将研究海洋飞沫对DEL热通量影响。

图5 界面热通量与涡动相关(EC)法计算的热通量比较Fig.5 Comparison between the heat fluxes obtained by interface and EC methods

本研究首先假设该热通量值完全由DEL内海洋飞沫作用引起,在海洋飞沫生成过程中,风速起主导作用,因而对DEL内海洋飞沫引起的热通量与中低风速关系进行研究(图6),研究表明,DEL内海洋飞沫引起的热通量较大,其量值与经典海洋飞沫理论实验中引起的热通量量值相同[20],证实了上述DEL内热通量由海洋飞沫作用引起的假设。同时我们对热通量数据集做误差棒研究,对数据集中高度集中的点进行趋势分析,经分析得到,中低风速下海洋飞沫引起的感热通量与风速呈正相关但趋于平稳(图6a),潜热通量与风速正相关且较为明显(图6b)。对于感热通量而言,其受大气与海洋飞沫(飞沫与海水温度一致)温差影响,当风速增加时,海洋飞沫生成量得到增加,但温差没有发生变化,所以感热通量变化不显著。而潜热通量主要以海洋飞沫蒸发形式产生,因此当海洋飞沫生成量随风速变大而增加,潜热通量值提高[21]。

图6 海洋飞沫引起的热通量与风速关系Fig.6 Relationship between the heat flux resulted from sea spray and the wind speed

4 结 论

在以往热通量研究中,大部分研究关注海气界面处热量交换,而本文利用在博贺海洋气象观测平台架设的波浪与海气通量联合测量系统进行观测,并结合空气动力学法,对中低风速下DEL 内海洋飞沫引起的热通量进行分析与探讨,结果表明:

1)DEL内存在较大热通量量值变化,中低风速情况下其量值可达50 W/m2,对比海洋飞沫引起的热通量量值,二者量值一致,这表明DEL内海洋飞沫对热通量发挥主要作用。

2)在DEL层内,海洋飞沫引起的感热通量与潜热通量均与风速呈正相关,即风速越大,热通量的值也越大。且在变化过程中,潜热通量对风的变化反馈更为显著。

本文利用差比法研究DEL内海洋飞沫引起的海气热通量变化,对比经典的直接飞沫热通量算法,具有算法简单的优点。仍存在较多不确定因素,如湿度、饱和水汽压、飞沫粒径等,均可引起较大误差。后续研究将通过大量实地测量、分析与算法的改进对该方法进行不断优化。

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