黄海绿潮应急预测系统业务化研究与应用

白涛，黄娟，高松，吴玲娟，曹雅静，钟山

（山东省海洋生态环境与防灾减灾重点实验室；国家海洋局北海预报中心，青岛，266033）

1 引言

黄海绿潮近四年连续大规模暴发，受其直接影响的区域主要为从日照到威海的山东半岛南岸的近岸海域和沿岸地区（见图1）。绿潮灾害对这一地区的水产养殖、水上运动、滨海旅游、海上交通运输等相关产业的影响尤为严重，这些产业在山东省海洋经济中具有举足轻重的地位。近几年青岛和日照两市先后提出了“帆船之都”、“水上运动之都”的城市发展规划，形成以水上运动为特色的沿海旅游产业，该产业极易受到绿潮灾害的直接影响，2008年黄海大规模绿潮威胁青岛“奥帆赛”，对赛事的准备工作造成了诸多困难，并且两市目前每年举办的大型海上运动项目多达十几项，因此对绿潮防灾减灾工作提出了更高的要求。

近年来国外很多科学家对绿潮的生长机制、运动方向和速度等要素进行多方面研究，并得到了初步的成果。Aurousseau等[1]在法国绿潮灾害比较严重的Brest湾，建立三维生物地球化学模式，对该海域的漂浮绿潮的生长和腐败-漂移-沉降进行模拟。Cugier等[2]建立的浮游植物三维生态学模型和三维水动力模型（Cugier等[3]），建立适应于Brest湾的绿潮特征（Me´nesguen等[4]；M´enesguen[5]）的三维生物地球化学模型，同时开展了潮间带绿潮的预报研究。Perrot等[6]发展了预报潮间带海藻的简单方法，并于2007年5月建立了绿潮在潮间带生长和漂移的预报模式。2008年5月31日黄海海域发现漂浮绿潮后，国内研究人员对绿潮的漂移进行多方面研究，并得到了初步的成果。北海预报中心立即启动高性能计算机，利用卫星、船舶、飞机、海洋站等多源观测和监测数据，采用POM（Princeton Ocean Model）三维全动力海流模式的拉格朗日粒子追踪方法，快速准确预报绿潮的漂移方向和路径。乔方利等[7]根据7月份绿潮的漂移路径，提出“绿潮长程输运通道”观点，认为绿潮的长程输运通道会随着风场变化而略有不同，可将监测与打捞工作从整个面集中到狭窄通道内。乔方利等[8]利用数值模式对2010年绿潮漂移进行了模拟研究，发现风场驱动下的海洋表层流场年际变化是浒苔漂移路径变异的主要原因,提出区域气候变化是影响海洋生态系统的一种途径。

图1 2008—2011年连续4年绿潮分布对比图

图2 COSMO SAR及MODIS卫星遥感绿潮解译图

目前，由于一些绿潮监测关键技术尚需完善，以及业务化的黄海绿潮业务化预测预警系统的缺少，使得绿潮灾害的预测预警难以进行业务化开展，因此，研究绿潮业务化预测预警关键技术，建设一套集绿潮监测、信息提取与融合、数据收集与同化、预测预警及产品发布等功能于一体的综合业务化系统，对黄海周边地区海洋经济社会发展和《山东半岛蓝色经济区发展规划》的顺利实施都具有重要作用。

2 绿潮漂移预测数值预测系统

2.1 综合要素初始数据收集

利用TERRA/AQUA-MODIS、SARCOSMO-1/COSMO-2和HY-1B卫星、航空、船舶、岸基等多源监测数据，开展多源数据融合技术（见图2—3）。主要包括多源数据可信度、准同步监测数据订正技术研究和模式数据融合技术等，为黄海绿潮预测预警提供初始场做基础。然后对多源监测数据资料进行整理分析和筛选，形成综合要素数据集并数字化，为绿潮漂移预测模型提供初始场、边界场和校验场。

图3 绿潮岸边巡视监测图及海监飞机绿潮航拍监测图

2.2 气象预报模式建立

WRF(the Weather Research and Forecast)是正在开发的新一代中尺度非静力预报模式和资料同化系统，具有研究和业务预报功能的广泛的应用范围，具有操作的可移植性、可维护性、扩展性、易读性、运行结构性和互用性等特点。本项目以WRF气象模式为基础，针对本研究区域的特点，采用了嵌套技术在南黄海海域进行加密计算，水平分辨率为5 km。在物理过程方面，改进优化海陆风现象的刻画。同时采用3D-Var方法同化GTS、海洋站和浮标等实时观测数据，进一步提高了预报模式的精确度。

2.3 绿潮漂移预测模型

图4 绿潮漂移预测数值模拟区域水深和双重嵌套区域

绿潮漂移预测模型采用三维全动力POM海洋模式，根据绿潮所在位置、范围以及政府部门对应急预测的不同需求，建立两个区域模式：大区域是东中国海海域（117°30'—130°E,25°—41°10'N），水平分辨率1/30°，垂向10层；小区域是青岛—江苏近海海域（119°8.6'—122°E,31°45.6'—37°N），水平分辨率1/120°，垂向6层；模式地形来源于GEBCO（General bathymetric Chart ofOceans）分辨率为1'×1'的数据，并采用海图水深和Google Earth进行水深和岸线订正（见图4）。大区域模式采用全球海洋模式（HYCOM+NCODAGlobal 1/12°Analysis）模式的水位、流场、温盐场等输出结果作为大区域模式的初值和边值场，同时在边界上加上8个分潮（M2,S2,N2,K2,K1,O1,P1,Q1）来驱动；风场采用北海预报中心业务化WRF（Weather Research and Forecasting）大气模式的风场和热通量场作为大气强迫场；考虑长江等主要河流径流的作用，长江的径流量采用大通站多年月平均径流量。小区域模式是采用两重嵌套技术，大区域计算结果为小区模式提供初值和边值条件；大气强迫场与大区域模式相同。海洋模式采用热启动，根据政府需求每天预报未来3天的绿潮漂移情况。在不考虑绿潮自身生态特征的情况下，其在海水中的移动，可以看作是质点跟随海流的物理运动，所以绿潮应急漂移预测，采用拉格朗日粒子追踪方法。粒子追踪方法采用粒子随机走动模式来模拟粒子的运动。每个粒子的位移变量都可以由Lagrange方程来确定；粒子群的运动特性是一个随机过程，它的条件概率密度函数可以由相应的Fokker—Planck方程决定。将对流扩散方程转化为Fokker—Planck形式，通过数值求解粒子的Lagrange方程，确定每个粒子的位移，从而实现了粒子的动态追踪，达到了污染物运动过程数值模拟的目的[9]。

2.4 模式验证

图5—6是2008年8月19—20日奥运1号浮标120º24'E，36º2.4'N和2009年3月26—27日董家口倾倒区附近 A10测流点（120°1.967'E，35°22.3'N）（位置见图4）表层流速、流向模拟计算值与实测值的比较。无论是流速还是流向，模拟值和实测值的变化基本一致，吻合较好。总体来说，该数值模式能较好再现该海区的海流状况。

图7—8是监测站2011年1月、3月0—24 h）风速风向对比图，从以上分析结果来看，风场数值预报结果无论在风向的预报还是风速的预报上面，均有较优秀的表现，将其应用于业务化预报并为海洋模型提供大气强迫条件是合理可行的。

图5 奥运1号浮标表层流速、流向计算值与实测值比较图

3 绿潮漂移动态图和验证

SAR卫星成像分辨率为30m，结合MODIS和HY-1B等卫星资料比对，能较好反映绿潮的动态信息。恰好2011年7月11日SAR COSMO和MODIS分别于06:02和10:59经过青岛近海（图像来源于国家卫星海洋应用中心，图9），图9a中绿色代表绿潮（浒苔），SAR成像不受云覆盖的影响，我们对比SAR COSMO和MODIS两张影像图，选取六个绿潮形状变化不大的区域中提取有效信息作为绿潮漂移模式的初始场，预报4小时后绿潮的位置，并与MODIS监测结果（见图9 b）作比较（见图10）。受青岛近海东北向流的影响，绿潮向东北偏东向漂移。综合考虑绿潮有可能会沉降、SAR COSMO和MODIS成像也会出现一些差别等因素，绿潮数值预报结果与MODIS监测结果大体一致。

图6 董家口附近测流点A10表层流速、流向计算值与实测值比较

图7 小麦岛监测站2011年1月（0—24 h）风速风向对比图（绿色：预报，黑色：实测）

图8 小麦岛监测站2011年3月（0—24 h）风速风向对比图（绿色：预报，黑色：实测）

图9 2011年7月11日绿潮卫星遥感解译图（紫色方块为模拟验证区域）

图10 2011年7月11日绿潮漂移模拟结果与MODIS卫星监测结果比较

图11 未来三天绿潮外围线漂移预测图

4 黄海绿潮应急预测系统业务化产品

图为利用2011年7月11日MODIS-TERRA卫星等综合解译信息资料，进行绿潮应急漂移预测，可以看到未来三天绿潮外沿线所在位置以及未来一天绿潮分布图，便于政府相关部门了解绿潮相关信息，为启动应急预案提供依据。数值模拟结果（见图11—12）显示7月11日06时—14日06时绿潮主要向偏北方向漂移，绿潮最北端到达36º29′N附近海域。绿潮将影响日照至青岛薛家岛海域、胶州湾、团岛至崂山头附近海域，并有部分登陆。并根据青岛市2011浒苔灾害预警及应急响应级别发布预警区域绿潮覆盖面积及分布面积（见图13及表1），北海预报中心每天根据监测、预测结果向政府及相关部门及时发布绿潮预警信息。

5 讨论

图12 未来一天逐时绿潮分布图

图13 青岛市浒苔灾害预警及应急响应级别图

绿潮作为一种新的自然灾害，当其大面积爆发时，对海洋环境、海洋渔业和海洋生态系统都会造成一定的影响。目前，由于相关绿潮灾害监测指标体系尚未建立，以及业务化的黄海绿潮预测预警系统和平台的缺少，使得绿潮灾害的业务化预测预警工作难以顺利开展。因此，研究黄海绿潮业务化预测预警关键技术，建设一套集黄海绿潮监测、信息提取与融合、数据收集与同化、预测预警及产品发布等功能于一体的综合业务化平台，对黄海及周边地区海洋经济社会的发展和《山东半岛蓝色经济区发展规划》的顺利实施都具有重要作用。通过黄海绿潮漂移数值模拟结果与卫星等多源监测数据的比较，可以看出该模式能够较好模拟绿潮的漂移轨迹。通过黄海绿潮应急预测业务化系统，在绿潮应急期间向政府及相关部门及时提供绿潮相关信息，为政府及相关部门防灾减灾工作提供了大力的技术指导，为及时启动应急预案提供了依据。当然，绿潮的发生发展过程非常复杂，在漂移的过程中会有死亡、生长、沉降等生态现象，因此黄海绿潮漂移预测结果会与监测结果有一定的偏差，下一步我们将继续优化黄海绿潮漂移数值模型，结合生态过程对绿潮进行漂移预测，从而提高黄海绿潮应急预测系统的精度，更好的为政府及公众服务。

表1 预警区域绿潮覆盖面积及分布面积

[1]Aurousseaup P.Les flux d'azote et de phosphore provenantdes bassins versants de la rade de Brest[J].Comparaison avec la Bretagne.Oce´anis,2001,27:137-161.

[2]CugierP,LeHirP.Three dimensional(3D)ecological modelling of the Bay of Seine(English Channel,France)[J].J Sea Res,2005,54:104-124.

[3]Cugier P.Le Hir P.Development of a 3D hydrodynamicalmodel for coastal ecosystem modeling,Application to the plume of the Seine River(France)[J].EstuarCoastShelfSci,2000,55:673-695.

[4]Me´Nesguen,J C Salomon.Eutrophication modelling as a toolfor fighting against Ulva coastal mass blooms,B.A.Schrefler and O.C.Zienkiewicz[eds.][M].Computer modelling in oceanengineering.Balkema,1988,443-450.

[5]Me´Nesguen,A.Modelling coastal eutrophication:the case of French mass blooms[C].Proceedings of the Internationl Conferenceon Marine Coastal Eutrophication,1992,979-992.

[6]Perrot T,DionP,PopulusJ,Guillaumont B,BraultD.Apredictiveapproach to the mapping of fucoid beds using Spot magery and a digital elevation model[C].VIIIth International Seaweed Symposium,June20-25,2004,Bergen,Norway.

[7]乔方利，马德毅，朱明远，等.2008年黄海浒苔爆发的基本状况与科学应对措施[J].海洋科学进展,2008,26(3):409-410.

[8]乔方利，王关锁，吕新刚，等.2008与2010年黄海浒苔漂移输运特征对比[J].科学通报，2011,56(18):1470-1476.

[9]Zhang X Y.Ocean Outfall Modeling-Interfacing Near and FarField Models with Particle Tracking Method[D].Ph.D.thesis,Massachusetts Institute of Technology,1995.

[10]黄娟，吴玲娟，高松，等.黄海绿潮应急漂移数值模拟[J].海洋预报，2011,28(1):26-32.