基于高频地波雷达观测的大亚湾附近海域余流季节变化特征分析

袁凯瑞，王久娟，林佳瑜，韩 宇，王凯敏，

徐宇程3，陈劲松1,2*

(1.中国科学院深圳先进技术研究院空间信息研究中心，广东 深圳 518055；2.深圳海洋环境大数据应用与分析工程实验室，广东 深圳 518055； 3.深圳市海洋监测预报中心，广东 深圳 518055)

大亚湾位于大鹏半岛的东部，是南海北部向陆地延伸最深的海湾。大亚湾地理区位优势突出，交通便利快捷，自然条件优越。王友绍等(2004)认为近年来大亚湾内海岸线的改变、湿地不断减少以及大量陆源污染物的输入等，特别是石化区及核电站的建成，使得大亚湾海域的生态环境发生了较大的变化，海洋生态环境恶化趋势明显[1]。大亚湾海域水文动力的研究可为该海域的赤潮扩散、水交换能力估算、物质运输、环境保护等研究提供重要的数据和理论支撑。

目前对大亚湾水动力的研究主要集中在潮流与余流的特征方面。吴岩等(1998)通过潮流数值模拟发现，在大亚湾内存在着两个顺时针方向的环流场，且南部环流强度大于北部环流[2]。杨国标(2001)研究表明，大亚湾的潮流受天文潮和外海潮波的共同作用，湾内主要为水平往复流，湾口及西部的余流较强，湾口余流流向湾外，其余基本沿岸线流动[3]。吴仁豪等(2007)利用HAMSOM模式对大亚湾的潮汐、潮流和余流进行了数值模拟，研究发现湾内海域主要为南北向的往复流，流速受地形影响强烈，且湾口西侧流速大于东侧，夏季湾内余流较小，湾口余流大体流向湾外，冬季余流较大，湾口余流大体流向湾内[4]。王聪等(2008)采用ECOM-si三维海洋数值模式模拟了大亚湾海流，认为大亚湾潮汐和潮流特性主要受来自西太平洋的潮波制约即受广东沿岸流控制，在湾口附近海域，余流从大辣甲岛东部进入，西部流出[5]。Song等(2016) 、武文等(2017)、严聿晗等(2017)借助FVCOM海洋模式建立高时空分辨率的大亚湾三维潮汐潮流数值模型，分析了大亚湾内潮位和潮流“双峰”现象的原因，发现了湾内不一致的大小潮变化以及湾外所受沿岸流的影响，揭示了大亚湾湾内的余流多涡旋结构[6-8]。以上研究多基于现场观测资料或数值模拟结合现场观测对大亚湾的潮流与余流进行分析。

本研究在大亚湾附近海域基于高频地波雷达的长期海流观测资料，利用Pawlowicz等(2002)发布的T_tide工具包[9]进行潮流调和分析，实现潮流和余流的分离，进而研究该海域余流的季节分布特征及变化规律，以期能够为该海域的海上人员搜救、溢油扩散、污染物漂移等研究工作提供参考。

1 数据

1.1 数据简介

1.1.1 高频地波雷达数据 高频地波雷达是利用雷达发射的电磁波与海浪作用时产生的Bragg散射和多普勒效应，探测海表层流场、浪场和风场的空间分布，同其他的海洋监测设备相比，它具有监测范围大、探测精度高、受环境的影响较小、建设经费少以及能够进行连续无人值守的实时在线监测等优点，目前已成为了一种重要的海洋观测手段。OSMAR-S系列便携式高频地波雷达是武汉大学电波传播实验室研制，其长周期工作的稳定性和探测精度已被文必洋等(2009)、魏国妹等(2016)与Lai等(2017)的诸多研究认可[10-12]。

该高频雷达观测系统是由两台武汉德威斯公司生产的OSMAR-S50(主要技术指标如表1 所示)组成，分别位于深圳大鹏半岛的鹿嘴山庄和惠东平海镇的海龟岛(图1)。本研究采用的表层海流数据的起止时间为2015年1月1日至2015 年12月31日，数据由深圳市海洋监测预报中心提供。该雷达系统的波束覆盖扇角为180°，即每台雷达的探测覆盖范围为法向方向±90°的半圆区域。矢量海流为两台雷达的单站探测径向流合成，空间分辨率为0. 01°×0. 01°，数据采样间隔为20 min。图1给出了2015年该海域雷达系统数据的空间分布，在两个雷达连线附近公共覆盖区域的空白区数据系手动剔除，高精度区主要分布在湾外海域，因此本研究主要关注湾外海域。

表1 便携式高频地波雷达(OSMAR-S50)的主要技术指标Tab.1 Main technical indexes of the portable high frequency ground wave radar (OSMAR-S50)

图1 大亚湾附近海域雷达站位及数据有效率分布Fig.1 Distribution of the radar station and data availability in adjacent waters of Daya Bay

1.1.2 风场数据 风场数据为美国国家环境预测中心和国家大气研究中心的ERDDAP服务器中提供的All Metop ASCAT中的月平均数据(https://coastwatch.pfeg.noaa.gov/erddap/griddap/erdQMwindmday.html), 空间分辨率为0.25°×0.25°。为了更直观地分析观测海域风速风向的整体变化过程，本研究还下载了单点A(22.25°N，114.75°E)的All Metop ASCAT的日平均数据，主要用于单点风场时间序列分析。

1.1.3 地形数据 地形数据为Etopo1的水深数据，该数据是美国的国家海洋和大气局(NOAA)的国家地球物理数据中心(NGDC)公布的数据(http://www.ngdc.noaa.gov/mgg/global/)，分辨率为1′。

1.2 数据质量控制

高频地波雷达在长时间的持续工作中，不仅会受到天气、海况的影响，同时雷达系统本身稳定性也会对数据质量有影响，导致数据缺测、数据覆盖率不稳定、虚假流速等问题的存在。因此，在对雷达数据进行分析前需要对雷达数据进行严格的数据质量控制，这样才能得到较高质量的雷达数据，为后期的数据应用提供可靠保障。本研究依据朱大勇等(2008)和徐粲等(2014)的经验[13-14]对雷达数据做如下的质量控制：①剔除异常值，即剔除观测中东分量和北分量的流速超过2 m/s的数据和由于数据传输不稳定导致的连续几组完全相同的明显异常数据；②剔除跳跃值，即与平均值之差绝对值大于2倍标准差的数据和前后两次观测绝对变化值大于2倍标准差的数据；③剔除孤立值，即剔除前后均无有效采样点的数据；④利用时间与空间插值将缺失时刻和缺失的雷达网格点数据补充完整，并进行时间序列平滑与空间平滑，最后获得时空连续的流场序列。通过以上质控手段，认为最后获得时空连续的雷达数据是可靠的。

2 结果与讨论

余流是实际海流滤掉潮流后剩下的部分，包括潮余流、风海流和密度流等，余流对海水中物质的输运有重要作用，余流分析是海域泥沙输运，污染物、赤潮等扩散的重要研究手段。本研究将时空连续的雷达表层流数据减去调和分析得到的潮流即得到了余流的时空序列，并对各月余流序列进行月平均，得到月均余流场。

2.1 1—3月余流特征

如图2～4所示，1—3月，大亚湾海域整体风速为6～8 m/s的东北风，风向逐渐由NE向转向ENE方向(图2、3)。大亚湾湾口余流总体表现为西进，且西部流速大于东部流速；湾外东南部外海有一股约28～33 cm/s的强余流，流向为SW向，基本沿着等深线方向流动，流速梯度与水深梯度近乎一致，其中2月余流强度最强，3月开始减弱，这股流在越过114.80°E后随着等深线的转向也逐渐向陆地侧偏转，同时随着水深的减少，流速也逐渐减弱，流速方向变化趋势与等深线相同，即余流的整体梯度变化与水深变化一致(图4)。

2.2 4—6月余流特征

如图5～7所示，4月，季风逐渐开始转向，大亚湾海域整体为约5.0 m/s的东风(图5、6)，湾外强余流消失，整体余流流速减小到一年之中的最小值(小于5 cm/s)，流向指向湾内，湾口外东侧余流近乎消失；至5月，海域内的风转为3.5 m/s的南风，湾口外的强余流逐渐加强，湾口外的流向完全反转为NE向，可能是由于风的转向导致；到了6月，海域内的风转为约3.8 m/s的西南风，湾外的强余流加强达到20 cm/s以上，流向为NE向，等流速线与等深线几乎平行，流速梯度与水深梯度近乎一致，且此时风向与流向夹角大约为45°(图7)，与Ekman流的特点一致。此外，在4月流速变化期，余流整体较小，湾外的强余流近乎消失，流速与雷达本身的测流误差相当。因此，4月的流向、流速可能存在较大误差，如A点的风速矢量显示4月为风速转向期，特别是4月下旬风速呈不稳定的转向，整体风向大体为E向，但余流流向为SW向，与风向不一致。

2.3 7—9月余流特征

如图8～10所示，7—8月，海域整体为1.5～2.6 m/s的南风和西南风(图8、9)，余流分布与6月一致，流向为NW向，8月流速达到最大，湾外的强余流最大流速可达23 cm/s，此时湾口外的等流速线与等深线近乎平行；9月海域盛行东风，湾口东侧有一股约10 cm/s的SW向流，且在越过114.80°E后转向湾内(图10)。同8月相比，余流流向再一次发生翻转，且仅在一个月之内完成，比4、5月的翻转时间缩短近一个月，说明该海域的海水对东北季风发展的响应迅捷。

2.4 10—12月余流特征

如图11～13所示，10—12月该海域又再次变为东北风，风速为6.5～8.8 m/s(图11、12)，余流整体变化趋势与1—3月变化一致，流向为SW向，流速可达30 cm/s以上，且湾外强余流逐渐增强，流速梯度逐渐变大，等流速线逐渐与等深线平行，流速梯度趋向与水深梯度一致，湾外强余流对湾口余流的影响趋于稳定(图13)。

图2 2015年1—3月大亚湾附近海域ASCAT遥感风场Fig. 2 ASCAT remote sensing wind field in adjacent waters of Daya Bay from January to March, 2015图中“”是A点(22.25°N，114.75°E)的位置，为All Metop ASCAT日平均数据点；箭头指向表示风向；下同。

图3 2015年1—3月大亚湾附近海域A点日均风矢量变化Fig. 3 Change of the average daily wind vector at point A in adjacent waters of Daya Bay from January to March， 2015

图4 2015年1—3月大亚湾附近海域地波雷达表层余流场Fig. 4 Surface residual current field observed by ground wave radar in adjacent waters of Daya Bay from January to March, 2015图中蓝色等值线为水深，白色箭头指向为余流方向，下同。

图5 2015年4—6月大亚湾附近海域ASCAT遥感风场Fig. 5 ASCAT remote sensing wind field in adjacent waters of Daya Bay from April to June, 2015

图6 2015年 4—6月大亚湾附近海域A点日均风矢量变化 Fig. 6 Change of the average daily wind vector at point A in adjacent waters of Daya Bay from April to June， 2015

图7 2015年4—6月大亚湾附近海域地波雷达表层余流场Fig. 7 Surface residual current field observed by ground wave radar in adjacent waters of Daya Bay from April to June, 2015

图8 2015年7—9月大亚湾附近海域ASCAT遥感风场Fig. 8 ASCAT remote sensing wind field in adjacent waters of Daya Bay from July to September, 2015

图9 2015年7—9月大亚湾附近海域A点日均风矢量变化Fig. 9 Change of the average daily wind vector at point A in adjacent waters of Daya Bay from July to September, 2015

图10 2015年7—9月大亚湾附近海域地波雷达表层余流场Fig. 10 Surface residual current field observed by ground wave radar in adjacent waters of Daya Bay from July to September, 2015

2.5 讨论

2.5.1 大亚湾附近海域余流季节变化特征 本研究通过对2015年全年的高频地波雷达连续观测数据分析发现，大亚湾海域表层余流的变化主要呈冬、夏两种形态，其中，冬季形态持续半年以上(从10月到次年3 月)，流向为SW向，流速可达30 cm/s以上；夏季形态仅在5—8 月间出现，流向为NE向，流速可达23 cm/s。本研究的余流变化特征与朱大勇等[13]的观测结论类似，而且这种变化过程与季风的转变基本同步。

2.5.2 大亚湾附近海域余流驱动机制讨论 本研究的余流空间分布数据显示：10月到次年3月，风向与强余流的方向基本一致，此时强余流特征与粤东沿岸流基本一致，且余流总在越过114.80°E后逐渐转为向岸流，这与水深等值线在这里发生向岸转向有关；6—8月，风速较小，但风向与流向的夹角小于90°，体现了风对余流的影响，同时也发现风只能影响表层的流速大小而不能改变其主要流向，这与陈希荣等(2018)在珠江口海域的观测结论[15]相同。此外，除4月与9月，余流等值线与水深等值线近乎平行，流速梯度均为NW—SE向，这与研究区域地形梯度的分布一致，又体现了地形对余流的影响。综合全年的余流变化特征，不难看出大亚湾附近海域的余流变化主要受东亚季风影响，其变化特征与每年10月至次年3月盛行的东北季风，6—8月盛行的西南季风相一致。此外，地形对余流分布也存在重要影响。这与其他学者的研究相一致，如徐粲等在南黄海辐射沙脊群的研究发现，近岸海域余流分布主要受潮汐与水下地形共同作用的影响，而靠外海域余流格局主要受风场的控制[14]；史军强(2014)在长江口海域的研究也同样证明了风场和地形对余流分布的影响[16]。

此外，粤东沿岸流与珠江冲淡水对大亚湾湾口余流空间分布具有调控作用。孙湘平(2006)、张志欣(2014)和舒业强等(2018)的研究结果认为广东沿岸存在着一股沿岸流即粤东沿岸流，它主要是随季风风向变化，冬季为SW向流，流幅窄；夏季为NE向流，流幅宽，且珠江冲淡水在夏季可影响至大亚湾外海域[17-19]。10月至次年3月研究海域主要受到东北风影响下的SW向强沿岸流影响，粤东沿岸流在越过114.80°E后，由于受地形的影响，部分流发生转向作为补偿流逐渐转向成为垂直岸线的余流；4月东北风逐渐减弱，到5月初已表现为较弱的西南风，但整体上表现为东北风，由于东北季风的减弱，Ekman效应制约冲淡水向外海扩散的能力明显减弱，冲淡水渐渐影响大亚湾湾口以外的海域； 6—8月随着珠江径流量的增加与西南季风的建立，在西南季风的驱使及粤东沿岸流的诱导下，表层冲淡水向东扩散至大亚湾附近海域，这与前人的研究结果[20]是一致的。欧素英(2005)、曾淦宁等(2005)、Ou等(2007)、杨阳等(2014)与Bai等(2015)的研究表明，本研究区域，大亚湾附近海域的余流受到了珠江冲淡水和粤东沿岸流的共同作用[20-24]。

2.5.3 高频地波雷达在沿岸流观测中的作用 对于粤东沿岸流的观测大多基于一次或多次的航次观测和定点观测数据，尽管卫星遥感观测和数值模拟方法很大程度上丰富了我们对粤东沿岸流的观测手段，但缺少大范围连续观测数据，特别是长时间序列的连续海流观测数据，导致我们无法进行准确直观的观测。本研究利用的长周期高频地波雷达观测分析余流变化特征与Fang等(1998)对粤东海域沿岸流的研究结果相似，即沿岸流主要受季节性反转的风场强迫，夏季呈现NE向，冬季为W向流等特征[25]，但又略有差异，主要体现在本研究的观测结果显示粤东沿岸流在大亚湾沿岸冬季为SW向，这可能与雷达观测结果比较精细化有关。本研究的观测结果在一定程度上说明高频地波雷达对粤东沿岸流、珠江冲淡水等大尺度流系观测中的突出作用，对比以往只能通过现场观测结合数值模拟的方式，雷达有着显著优势。由于雷达海流探测精度的限制，在余流较小的4月、5月和9月，余流的分布特征可能存在较大误差，分析结论仅供参考。

图11 2015年10—12月大亚湾附近海域ASCAT遥感风场Fig. 11 ASCAT remote sensing wind field in adjacent waters of Daya Bay from October to December, 2015

图12 2015年10—12月大亚湾附近海域A点日均风矢量变化 Fig. 12 Change of the average daily wind vector at point A in adjacent waters of Daya Bay from October to December， 2015

图13 2015年10—12月大亚湾附近海域地波雷达表层余流场Fig. 13 Surface residual current field observed by ground wave radar in adjacent waters of Daya Bay from October to December, 2015

3 结论

本研究通过利用T_tide工具包对高频地波雷达观测数据进行潮流调和分析，获得如下结论：

(1)大亚湾海域表层余流的变化特征主要呈冬、夏两种形态，其变化过程与季风的转变基本同步。其中冬季形态持续半年以上(从10月到次年3月)，流向为SW向，流速可达30 cm/s以上; 夏季形态仅在5—8月间出现，流向为NE向，流速可达23 cm/s，这与该区域受到东亚季风控制，每年10月至次年3月盛行东北季风，6—8月盛行西南季风相一致。

(2)大亚湾附近海域的余流分布特征不仅与海表面风场变化相关，而且与海底地形也存在显著相关关系。此外，粤东沿岸流与珠江冲淡水对大亚湾湾口余流空间分布具有调控作用。

(3)高频地波雷达可在粤东沿岸流、珠江冲淡水等大尺度流系的观测中发挥重要作用。