2012—2022 年冬季渤海辽东湾JZ20-2 海域冰情分析

赵飞达，董睿，吴琳，宋积文，姜静，张大勇

1.中海油信息科技有限公司，北京 100027

2.大连理工大学 海洋科学与技术学院，辽宁 盘锦 124221

渤海具有丰富的油气资源，我国渤海的辽东湾由于其地理、气象和水文条件，历年都存在海域覆冰现象[1]。典型的气象条件如寒潮、过冷空气等均会对海域覆冰有显著影响。由于冬季海域结冰问题，海洋平台勘探、海上航运等工作也会受到不同程度的影响[2]。历史上因轻视海冰威胁而发生较多安全事故，如1969 年的渤海大冰封事件[3]，海冰漂移产生巨大推力导致平台坍塌，对平台上部设施有严重损坏，同时对作业人员造成安全隐患；2000 年辽东湾某油气平台因海冰作用造成上部管线断裂，引发安全事故。严重的冰情对各类海上作业都存在一定程度的威胁[4-5]。

为规范历年冰情研究，中国海洋石油总公司（China National Offshore Oil Corporation，CNOOC）在20 世纪初制定发布了《中国海海冰条件及应用规定》[6]（后文简称《规定》）。然而，近年来渤海的海冰条件发生了变化，传统的标准和经验无法应对新的海冰形势。大连理工大学海冰管理项目组开发了一套完整的海冰监测技术，于20 世纪末投入应用，为适应海冰新形势与时代新的技术，不断更新升级[7-8]。本文利用JZ20-2 点式平台监测的海冰数据，分析了2012—2022 年的海冰状况，为更新和修订渤海新的海冰标准提供依据。

1 海冰定点监测系统

每年入冬，渤海的部分海域会出现结冰现象，随着冷空气不断入侵，这些海域结冰情况愈发严重，海冰覆盖面积明显增大，冰厚不断加厚，次年春季时海冰开始融化，直至消失。海冰的生消包括初冰期、盛冰期与融冰期3 个时期，在海冰监测中现场监测是一种传统且关键的监测手段，但在冰厚、冰速、冰密集度、冰类型等海冰要素的现场监测方面仍旧存在很多困难[9-10]。由于海冰参数测量结果的缺失，早期的冰荷载原型测量实验数据不能得到有效的解释，对冰荷载的研究带来巨大的挑战，所以在研究过程中需使用适合海域环境且能准确获得海冰要素的方法[11]。同时，冰情变化也受环境条件的影响，故对现场的温度、风速等气象数据进行监测，气象数据由成熟完备的小型气象站准确监测。基于目前的研究情况，以JZ20-2 海域的海洋平台为研究目标，海冰管理项目组设计海冰定点监测系统，研发海冰要素监测技术。

1.1 海冰要素监测技术

海冰要素监测主要为冰厚、冰速和冰密集度的监测。海冰管理项目组依据图像测距原理，设计开发了一套基于视频图像技术的海冰要素监测系统，并已应用于渤海的海冰定点监测中。

1.1.1 测量基本原理

1）冰厚、冰速测量

海冰冰厚测量方法包括目测法、实地测量法、遥感测量法等。实地测量可以通过人工取样、图像测量等方式开展，遥感测量可以通过雷达、声呐、卫星等方式开展。综合考虑设备的测量精度、现场设备安装可靠性等问题，研究采用图像测量法测量冰厚，该方法的原理为

式中：L为物体的实际长度，l为物体的成像长度，H为摄像机的透镜与物体的距离，h为摄像机的透镜与成像的距离。

在现场图像测量应用中，在摄像机焦距不变的情况下，首先标定摄像头，通过式（1）计算出成像比例n，由此推导被测物体的实际长度S与其成像长度s的关系为

则被测物体的实际长度S为

海冰与结构发生相互作用后出现破碎，摄像机对掉落至海中的碎冰块进行图像采集，碎冰的断面参数被捕获，前期根据焦距不变对摄像机进行标定后，即可通过标定物的尺寸与海冰断面像素点尺寸来计算冰厚，以上为图像法测量冰厚的基本原理。海冰翻转现场图片如图1 所示，以锥体的防浪孔为标定（如图1（a）中AB），该孔的孔径HD为20 cm，图像上像素长度为Dh，海冰断面像素尺寸为T（如图1（b）），则实际冰厚Tice为

图1 定点监测时测量冰厚

此方法可以用来测量冰厚、冰速等海冰要素[12]。

2）海冰密集度测量

海冰的覆盖率表明结冰区海冰的密集度，通过图像分割方法确定海水和海冰的占比，来完成海冰密集度的图像识别。首先预处理图像；其次采用射影方法对图像进行校正；最后通过最大类别方差法实现海水和海冰的分割，以确定海冰的占比面积。

其中，在海洋平台上采集海冰图像时，会因为拍摄角度出现射影失真，所以校正工作非常重要。与此同时，海冰图像识别时容易受海平面的干扰，如图2 所示，为避免误差，在识别时添加海平面提取步骤，将图像中天空部分删除，以此实现对海冰图像的单独处理，从而有效避免将天空判定为海冰的情况。

图2 海冰密集度图像识别

1.1.2 海冰参数测量软件

在海冰参数测量与数据处理的过程中，基于图像测量原理，如果人工参与测量过程较多，会导致测量结果存在误差，且工作量过大。因此，项目组设计开发了海冰参数自动测量软件，用于实现海冰参数测量的半自动化，保证精确性，减少人力消耗。通过图像射影矫正、图像识别与匹配等方法对现场视频进行分析与计算处理，计算所得结果与测量数据将同步存储。历年冰情分析依托于该软件所测得的海冰参数数据，软件界面如图3 所示，今后将通过现场实际应用不断完善。

图3 海冰参数测量软件界面

2 JZ20-2 海域历年冰情统计分析

JZ20-2 隶属的渤海海域位于北纬37°～41°，是全世界纬度最低的结冰海域，每年冬季都会出现覆冰现象，历年冰情受气候影响存在显著不同。冰情严重年份对海上航运、石油开采、捕鱼养殖等相关活动具有很大影响，甚至直接影响整个环渤海经济发展[13-14]。海冰的监测、预报及研究工作能在一定程度上有益于海上作业，本文以JZ20-2 海域监测系统的实测数据为基础，参考气温、冰期、冰厚、海冰覆盖率等资料数据，统计近10 a 中JZ20-2 海域的冰情变化趋势。

2.1 冰期数据统计分析

JZ20-2 海域一年中仅冬季出现覆冰现象，每年最早出现海冰的日期为初冰日，翌年海冰消融的日期为终冰日。从每年的初冰日到终冰日这段时期称为该年的总冰期，总冰期内海冰会经历从生成到发展再到相对稳定，直至最后消融的过程。随海冰的发展，总冰期又可分为初冰期、盛冰期以及终冰期3 个阶段，其中海冰进入盛冰期的日期为盛冰日，进入终冰期的日期为融冰日。将近10 a 中JZ20-2 海域的冰情情况进行统计，如表1 所示，分析结果如图4 所示。受环境影响，会出现总冰期内海域不结冰的现象。据统计，无冰日约占总冰期的1/10～1/5。因此，有效冰期的统计能更加精确有效地体现冰情。

表1 近10 a 中JZ20-2 海域冰期

据统计，JZ20-2 海域初冰日通常在初年12 月中下旬或翌年1 月上旬，于翌年2 月或3 月终冰。受冰情变化影响，历年冰期不等。由图4 可以看出，近10 a 中，JZ20-2 海域总冰期在40～80 d内变动。总冰期于2012—2013 年际达到最长，为76 d，最短为2016—2017 年际，仅有41 d；有效冰期最长为72 d，最短为33 d，分别为2013—2014年际与2016—2017 年际。受历年气温具体变化的差异影响，有效冰期小于总冰期2～14 d 不等。2012—2017 年冰期整体呈缩短趋势，2017—2019 年冰期受气温影响有所波动，近4 a 逐渐产生回升趋势。

图4 近10 a 中JZ20-2 海域冰期统计

2.2 冰厚数据统计分析

国家海洋局根据中国海的结冰特点，依据结冰范围和冰厚资料于1973 年研究制定了《中国海冰情预报等级》，将中国海冰情共划分5 级，并规定这5 个等级作为海冰预报标准，如表2[15]。

表2 冰情预报等级

冰厚是历年冰情分析的关键参数，现将近10 a 中JZ20-2 海域覆冰后的冰厚进行统计，数据以单层冰为主，如表3 所示，分析结果如图5 所示。

表3 近10 a 中JZ20-2 海域冰厚 cm

分析图5 可知，近10 a 中JZ20-2 海域冰厚变化整体呈下降趋势。2012—2013 年际最大冰厚为30 cm，此后年际最大冰厚均未超过20 cm。历年平均冰厚在3～11 cm 不等，最大时出现在2012—2013 年际，为10.7 cm；最小时出现在2018—2019年际，为3.3 cm。根据冰情预报等级，2012—2013年际冰厚较大，属于偏轻冰年；其余各年际最大冰厚均小于20 cm，平均冰厚均小于10 cm，属于轻冰年。

图5 近10 a 中JZ20-2 海域冰厚统计

2.3 海冰覆盖率数据统计分析

海冰的覆盖率表明结冰区域海冰的密集度，根据不同年份JZ20-2 海域覆冰面积程度的不同将冰量划分为10 个等级。现将近10 a 中JZ20-2海域的海冰覆盖率进行统计，如表4 所示，分析结果如图6 所示。

表4 近10 a 中JZ20-2 海域海冰覆盖率 %

图6 近10 a 中JZ20-2 海域海冰覆盖率统计

经统计，近10 a 中JZ20-2 海域最大覆冰率多达八成及以上，平均最大覆冰率为84%，有时可实现海域全面覆冰。平均覆冰量为整个冰期每日覆冰量的平均值，可反映某冰年整体覆冰情况。近10 a 中JZ20-2 海域平均覆冰率最大可达88.1%，最低为42.1%，分别为2012—2013 年际与2020—2021年际。历年平均覆冰率多浮动于60%～70%内，近2 a 最大覆冰率与平均覆冰量均呈下滑状态，海域整体覆冰量有下滑趋势。

2.4 气温数据统计分析

JZ20-2 隶属的渤海海域为典型的季节性结冰海域，受西伯利亚高压影响，盛行寒冷干燥的西北风。每年冬季，渤海海域在过冷空气不断入侵下开始结冰，有时爆发寒潮会导致覆冰面积增大，海冰加厚。气候变化直接影响着该海域海冰的生消与冰情强弱。据统计，渤海海域在冬季的平均气温在-3 ℃左右，1 月是最为严寒的月份，平均气温仅-7 ℃。现将近10 a 中JZ20-2 海域平均气温的变化情况进行统计，分析结果如图7。分析图7 得出，JZ20-2 海域近10 a 中冬季平均气温变化范围为-5.5～-2.0 ℃。平均气温最低为2012 —2013年际，低至-5.5 ℃；2013 —2014、2014—2015、2016—2017 及2017—2018 这4 年际平均气温均不低于渤海海域冬季平均气温-3℃，分别为-2.5、-2、-3 及-2.8 ℃。结合冰期、冰厚与覆冰率数据，发现气温对海域结冰有明显影响。受全球变暖影响，近10 a 中JZ20-2 海域冬季气温整体呈回暖现象，又因历年不同过冷空气与寒潮影响有所波动。自2014—2015 年际始，平均气温有所下降且伴随着小范围回升。

图7 近10 a 中JZ20-2 海域平均气温变化

2.5 实测数据与标准中数据的对比分析

《规定》中对于冰日、冰期、冰厚、覆盖率以及气温等数据给出规范性建议[6]，本文将近10 a中JZ20-2 海域的冰情数据分析结果与《规定》进行对比。

对比结果发现，在冰日方面，初冰日、盛冰日、融冰日推迟，平均融冰日、终冰日提前，对比结果如表5 所示；在冰期方面，初冰期增长，盛冰期、融冰期缩短，总冰期缩短，有效冰期增长，对比结果如表6 所示；在冰厚方面，单层冰厚度降低，海冰危害降低，对比结果如表7 所示；在盛冰期海冰覆盖率方面，最大覆盖率提高，最小覆盖率降低，平均覆盖率小幅降低，冰情严重情况不好确定，对比结果如表8 所示；在气温方面，冰期平均气温整体升高，冰情情况与气温呈正相关，对比结果如表9 所示。

表5 冰日对比表

表6 冰期对比 d

表7 单层冰厚对比 cm

表8 盛冰期海冰覆盖率对比 %

表9 冰期气温对比 ℃

3 结论

本文基于海冰监测系统将近10 a 中JZ20-2 海域的冰期、冰厚、覆冰率、气温数据进行统计，结合《规定》，分析近10 a 的冰情情况，得到结论如下：

1）统计近10 a 中JZ20-2 海域冰期数据发现，2012—2017 年冰期整体呈缩短趋势，2017—2019年冰期受气温影响有所波动，近4 a 逐渐产生回升趋势。

2）统计近10 a 中JZ20-2 海域冰厚数据发现，冰厚整体变化情况呈下降趋势，2012—2013 年际冰厚较大，属于偏轻冰年；其余各年际最大冰厚均小于20 cm，平均冰厚均小于10 cm，属于轻冰年。

3）统计近10 a 中JZ20-2 海域海冰覆盖率数据发现，覆冰率整体呈下降趋势，最大覆冰量平均在6 成以上。

4）统计近10 a 中JZ20-2 海域气温数据发现，平均气温整体呈上升趋势，低于-3 ℃的年际冰情严重，冰情受气温影响较大。

本文对JZ20-2 海域近10 a 的冰情数据进行统计分析，总结变化规律，为渤海海冰相关标准的更新与完善提供数据支持。