白浪法在南海飞沫气溶胶通量计算中的应用和修正*

褚颖佳， 盛立芳,2**， 刘　骞， 赵栋梁,2， 贾　楠， 孔亚文

(1中国海洋大学海洋与大气学院， 山东 青岛 266100； 2中国海洋大学物理海洋实验室， 山东 青岛 266100)



白浪法在南海飞沫气溶胶通量计算中的应用和修正*

褚颖佳1， 盛立芳1,2**， 刘骞1， 赵栋梁1,2， 贾楠1， 孔亚文1

(1中国海洋大学海洋与大气学院， 山东 青岛 266100； 2中国海洋大学物理海洋实验室， 山东 青岛 266100)

摘要：白浪覆盖率法(白浪法)是被广泛应用的计算气溶胶粒子通量的方法，但是公式本身还存在一些问题，且其在低纬度海域的应用情况还未见报道。本文利用2012年8月25日—10月12日在中国南海走航实验观测的气溶胶粒子浓度数据，对Monahan等的白浪覆盖率-风速的公式进行了修正，并利用最小二乘法推导出单位白浪面积上次微米气溶胶产生通量与风速的关系。对半径小于0.3μm的粒子，通量的分布符合对数正态分布，通量的对数与风速呈幂函数关系。与高纬度海域的研究相比，中国南海飞沫气溶胶粒子的排放通量特征表现为较小粒子(r(80)<0.2μm)较其他海域偏高，而较大粒子略偏低。当风速在7~13m·s(-1)时，用新的源函数计算的通量与观测值保持较高的一致性。

关键词：飞沫气溶胶； 白浪覆盖率法； 中国南海； 通量； 源函数

CHU Ying-Jia, SHENG Li-Fang, LIU Qian， et al. Application and modification of whitecap method in sea spray aerosol flux calculation over the South China Sea [J]. Periodical of Ocean University of China, 2016, 46(3)： 15-21.

飞沫气溶胶是指在海洋表面产生并且可以在大气中保持悬浮一段时间的粒子[1]。海洋飞沫气溶胶最直接作用于气候的方式是散射和吸收太阳辐射，增加大气的反照率[2]，它还参与海洋云的凝结核的形成，影响云的光学特性和云量云状[3]，从而间接地影响着气候。因此，探究海洋飞沫气溶胶的排放通量对气候变化、海气相互作用的研究具有重要意义。

飞沫气溶胶的产生机制分为直接产生和间接产生。海面风的作用使波浪破碎，空气卷入水中生成大量气泡，形成白冠，随后气泡薄膜破裂，产生膜滴和射滴[1-2]，这是飞沫气溶胶生成的最主要的机制。当风速较大时，波峰直接被风撕裂而产生粒径较大的裂滴[4]。源函数或海洋飞沫生成函数是描述海洋飞沫气溶胶通量与海洋环境状况参数之间的关系的函数[5]。计算源函数的方法很多，其中白浪覆盖率法(以下简称白浪法)在现场实验、实验室以及海岸碎波带等都有着广泛的应用，本文中通量的计算也采用此种方法。

利用白浪法估算飞沫气溶胶源函数最初是由Monahan等[4,6]提出的，他推导出了一个用风速计算白浪覆盖率的公式，并结合实验室测量的单位白浪面积上产生的海水滴的通量，给出了一个适用于半径在0.3~10μm范围气溶胶粒子的源函数，后被外推至20nm，这个源函数得到了很高的认可和广泛的应用。Gong[7]利用O’Dowd[11]在北大西洋观测的数据对Monahan[4]的半经验公式进行修改和发展，使其适用范围的下限扩展到0.05μm，用经过修改的源函数计算了半径0.2μm以上粒子的排放通量，结果与测量值具有良好的一致性。Mårtensson等[9]在实验室用人工合成的海水进行实验，测量了不同温度和盐度下的气溶胶产生通量，并结合Monahan等[6]的白浪覆盖率公式，将温度的影响引入到飞沫气溶胶生成函数中，这是对以往源函数在小粒径部分的一个补充和完善。Clarke[3]用海岸碎波带测量的通量乘以白浪覆盖率，将源函数的应用推广到开阔大洋，并且适用范围扩展到干直径0.01~8μm，与Mårtensson等[9]基于实验室数据的结果保持了高度的一致性。但是由于研究海域和测量手段等的不同，这些研究还存在着一些问题。O’Dowd认为Monahan等[4]将源函数的适用范围外推至20nm,缺少科学的依据，这个公式对小粒子部分的通量存在高估的问题[11]。即使Gong在Monahan的基础上进行了修改，但小粒子部分的结果还可能是存在问题的[11]。对于源函数中出现的这些不确定性，Ovadnevaite认为原因可能不仅仅是由于白浪覆盖率-风速关系的选择不同造成，也可能与源函数中通量-白浪覆盖率的函数关系有关[12]。

上述研究的海区多位于北大西洋等中高纬度地区，且很大一部分集中在实验室或者海岸碎波区(surfzone)。波浪破碎的物理机制在海岸碎波区和在开阔海域是不同的[10]，北大西洋年平均风速大，海气相互作用也更加强烈，而热带海域的情况则恰好相反。现有的源函数能否准确地模拟出热带海洋的气溶胶生成量还不能确定，因此对全球的飞沫气溶胶产量的估计还存在困难。

为了研究热带海区的飞沫气溶胶生成状况和特征，本研究以中国南海为代表，走航测量了2012年8月25日—10月12日南海海洋气溶胶浓度和相应气象数据，计算出南海实际的海洋飞沫释放通量，对白浪覆盖率方法进行了修正，推导出了一个适用于中国南海的飞沫气溶胶生成函数，为全球飞沫气溶胶的数值模式提供了参数化方案。

1数据和方法

1.1实验简介

2012年8月25日—10月12日“东方红2号”海洋综合调查船(长96m，宽15m，排水量3235t)搭载气溶胶采样仪器和自动气象站在中国南海海区进行了走航实验，观测区域为102°6′E~122°8′E和1°27′S~21°52′N(见图1)。

图1　海洋综合调查船的走航路线以及相对应日期

采样仪器是气压空腔气溶胶谱仪PCASP-X2 (Passive Cavity Aerosol Spectrometer Probe Ground-Based nstrument,Version 2), 仪器采样频率为1Hz，采样粒子直径范围从0.12~10μm,粒子分辨率分为40档。采样仪器被安置在船头的正前方，距离海面大约10m。

自动气象站置于桅杆上，距离海面约10m，每10s测量气象要素数据，包括：温度、相对湿度、气压、风速、风向等。自动气象站是YOUNG公司生产的05106-5A型风速风向传感器，测量精度是0.3 m·s-1，温湿度和气压传感器都是CAMPBELL公司生产的,温湿度传感器的型号是HMP45C，温度的测量精度是0.2 ℃，相对湿度的测量精度是2%，气压传感器的型号是61302V，测量精度是0.2 hPa。

用48h 500m高度上的气团后向轨迹作为判断气团来源和性质的依据，实验中影响调查海域的气团有大陆性气团，海洋性气团和岛屿性气团。为尽可能排除陆地的影响，选取的是48h内只受清洁的海洋气团影响下的浓度数据用于计算和研究。后向轨迹资料来自美国国家海洋和大气管理局(NOAA)的后向轨迹模式(HYSPLIT)。

研究中所用到的白浪覆盖率数据是用AWE(Automated Whitecap Extraction)[13]方法观测和计算的。具体方法是在某一时刻对周围海水随机进行数十次地拍照，然后把这些照片转换成灰度图，再把像素点的亮度转化成0~1之间。每张照片自动识别出一个阈值，这个阈值以上的点视为白冠，以下为背景水。该时次所拍所有照片计算出来的白浪覆盖率的平均值认为是当时海面的白浪覆盖率。实验中所拍照片分辨率为4752×3168和4912×3264。

1.2 数据的计算和处理

1.2.1 粒径标准化为了方便说明，本文用80%相对湿度下的半径(r80)表示飞沫气溶胶的粒径，且规定r80<0.3μm的粒子是次微米气溶胶，r80>0.3μm的粒子是超微米气溶胶。采样仪器在不同的环境相对湿度下采样，因此需要对粒径进行订正。

根据Lewis和Schwartz[14]提出的粒子粒径与相对湿度的转化关系

(1)

其中：RH是环境相对湿度；rRH是相对湿度为RH时测量的粒子半径；rd是干粒子半径。

当RH=80%时，有

(2)

(2)式/(1)式，即

(3)

用(3)式就可以把实验中测量的环境湿度粒子半径转化为80%相对湿度下的半径并进行后续计算。

(4)

(5)

目前应用最为广泛的白浪覆盖率的计算公式是Monahan和O’Muircheartaigh[6]提出的WM=3.84×10-6U103.41。其中U10代表海平面以上10m高度的风速。此后，不同的研究者，如Monahan and Woolf，Stramska and Petelski,Callaghan等，Jaeglé等，Norris等也都分别给出了不同的公式[10,16-19]。

2结果与分析

2.1 气象条件

粒子浓度采样和自动气象站测量频率分别为1和0.1Hz，为了确定数据最合适的时间分辨率，对不同时间分辨率数据进行了测试。结果表明，实验中的浓度和各气象数据在10s内的变化微乎其微；每小时一次的浓度和气象数据足以很好地描述整个过程的情况。因此本文将浓度数据和气象数据均每小时取一次用于后续计算和讨论，走航期间气压、温度、相对湿度、风速、风向的时间序列在图2中列出。

观测期间的相对湿度为58.8%~98.7%，平均相对湿度是80.6%。实验期间的平均气温是29.1℃，最低温度是25.2℃，最高温度是33.0℃。平均风速是7.0m·s-1，最大风速19.3m·s-1，最小风速0.2m·s-1，其中大于15.0m·s-1以上的风速共19次，17次出现在9月29日—9月30日。8月25日—9月21日期间风向为偏南风，其中西南风频率最高。9月22日以后受冬季风的影响，逐渐转变为偏北风，以东北风为主。

2.2 数量浓度谱

气溶胶的粒度谱分布通常被拟合成对数正态分布或者若干对数正态分布之和的形式[20]。公式如下：

(6)

为了验证本文浓度数据的可参考性，将一次孟加拉湾的走航实验结果作为对照。孟加拉湾三面被陆地环绕，地理环境与南海类似。Ganguly等对孟加拉湾海域的气溶胶浓度数据进行了走航观测[21](以下简称G05)。以较为典型的2013年2月19日的日平均数量浓度为例，将其结果与本研究中相近条件下南海的平均数量浓度作比较(见图3)。

在测量范围内，南海的飞沫气溶胶浓度谱共出现2个峰值分别是位于半径0.099和0.886μm，同属于积聚模态(0.1μm

通过比较发现，南海飞沫气溶胶数量浓度谱在峰值数量和总数量浓度上与孟加拉湾的结果较为一致，本实验中观测的浓度数据在一定程度上具有可参考性。

图2　走航期间各气象参数的时间序列

2.3 通量估计

图3　一次典型海洋气团影响下的气溶胶粒子的日平均浓度谱和拟合曲线

实验中观测的白浪覆盖率数据在图4中用散点标出，可以看出，Jaeglé等[19]用6次走航观测数据得出的公式与本研究观测数据保持着非常高的一致性。除此之外，其他公式在较高风速区均存在高估的问题。在2.0~15.0m·s-1的风速区间上，它们的差异不足一个数量级，但最大时能达到观测数据的2倍，且随着风速的进一步增大，这种差异会迅速增大。造成差异的原因除了测量和计算本身的误差外，白浪覆盖率影响因素的复杂和不确定性应该起着重要的作用。不同研究的测量方法和实验海域是不同的，但都用了相同经验的函数形式，假设白浪覆盖率的大小仅与风速有关。事实上，摩擦速度、大气稳定度、波浪周期、波龄等很多因素都对白浪覆盖率的大小产生一定的影响，但是目前这些因素作用的机制尚不明确，难以准确地体现在与白浪覆盖率大小的数量关系上[22-23]。

图4　不同风速下白浪覆盖率的观测值和计算值

实验中总共测量了46次白浪覆盖率的数据，测量频率低于测量的气溶胶粒子浓度的数据，不能直接用于通量的计算。为了较为准确地计算出白浪覆盖率，参考已有的白浪覆盖率与风速呈幂函数关系，用最小二乘法拟合出了一个新的函数：WT=5.235×10-6(U10)2.776。

图5　单位白浪面积上的产生通量与其他研究结果的对比

单位白浪面积上的气溶胶产生通量的含义是：单位时间当单位面积的海面100%地被白冠所覆盖时产生的气溶胶数量。它在很多应用较为广泛的源函数中被计算，包括在实验室[4,9]，海岸碎波带[3]，以及开阔海域[7]。为了便于比较，这些源函数计算的产生通量和本研究中用实际观测的浓度数据计算的结果都在图5中列出。

目前大多数研究认为单位白浪面积上飞沫气溶胶的产生通量是恒定的，不随风速或者波浪状态等改变[15]。然而，计算发现，风速对单位白浪面积的通量是有影响的，且随着风速的增大而增大，正如图5所示。Norris在北大西洋的实验也得出了类似结果，并给出了物理方面的解释：随着风速增大，波浪破碎的也就越充分，所以被卷加入水的空气量和深度就越大，因而泡沫破碎产生的海水滴也就越多[10]。不同的是，本研究中通量的分布曲线并没有出现随着风速增大而变得更加陡峭的现象。

图6　相同风速下南海飞沫气溶胶通量与前人研究的对比

为了探究南海飞沫气溶胶排放量与中高纬度海洋以及实验室结果的异同，用修正过的白浪法计算了南海飞沫气溶胶的通量，并将其与前人的研究进行了对比。实验期间平均风速是7.0m·s-1，将这一风速下各研究的通量结果在图6中画出。可以看出，相同风速下，本研究中粒径较小的飞沫气溶胶粒子(r80>0.2μm)的产生通量较其他研究结果偏高，较大粒子略有偏低，因此南海的通量谱分布曲线比其他研究的曲线要陡峭。当r80>0.3μm时，本研究中计算的通量大小与Monahan等[4]和Gong[7]的结果表现出了较高的一致性，与Mårtensson等[9]和Clarke[3]的结果相比略偏低。因此，现有的源函数不能很准确地描述南海飞沫气溶胶的排放情况。

2.4 源函数推导

实验期间风速大于10.0m·s-1的情况不多，且采样仪器距离海面为10m，所以在较大粒子(0.3μm

(7)

由图5中可以看出，不同的风速时，飞沫气溶胶的通量谱分布形式类似，风速的影响只明显地体现在通量值的大小上。所以假设公式中Fp是风速的函数，其他的参数值是大小与风速无关的常数。Fp是一个半经验性的函数，根据实验中观测的数据并结合Smith等，Vignati等和Andreas等人的研究结果计算出来的一个依赖于风速的函数[24-26]。

logFp=-1.075×U10-1.784 1+8.562。

(8)

因此源函数为：

(9)

这样，风速的作用不再仅仅体现在白浪覆盖率中，单位白浪面积的产生通量与风速的关系也被引入到这一新的源函数中。

2.5 结果验证

2013年12月3日—2014年1月15日在中国南海再次进行走航实验，实验的方案和仪器与上一次实验相同。观测了气溶胶的数量浓度数据并计算了风速在5.0~15.0m·s-1时的海洋气团影响下次微米气溶胶的通量(以下称为观测值)。为验证该源函数的合理性，将观测值与用源函数计算的通量(以下称为计算值)进行了对比(见图7)。

图7　不同风速下通量的观测值与计算值

结果发现，当风速在7.0m·s-1以下时，0.1~0.2μm的粒子通量的计算值比观测值大，对此粒径段以外的粒子，两者大小较为接近。在0.06~0.3μm范围，总的通量计算值比观测值高出一倍多。而当风速高于13.0m·s-1时，几乎在整个参与比较的粒径段(0.06~0.3μm)上，计算值都比观测值要小，0.06~0.3μm范围的总通量的计算值要比观测值低53%。当风速在7.0~13.0m·s-1时，观测值与源函数模拟值吻合得非常好，观测值与源函数的估计值之间差距都在10%~20%之间。

分析源函数模拟飞沫气溶胶通量出现低估和高估的原因。在推导源函数时，用到的数据是1.0~10.0m·s-1的风速条件下0.06μm

3结论

为了研究白浪覆盖率法在低纬海洋的适用性，本文以中国南海半径0.06~5μm范围的气溶胶粒子为代表，计算了10m高度的有效通量，推导出了一个新的源函数，并验证了该函数的有效性。通过对数据的处理和分析，得出了以下结论。

(1)现有的源函数公式不能反映中国南海飞沫气溶胶通量。具体表现在以下两个方面：不同研究给出的白浪覆盖率对风速的依赖关系存在着差异。在所给出2~15m·s-1的风速区间上，它们的差异不足一个数量级，但最大时能达到观测数据的2倍。用南海的观测数据检验目前的公式，在较高风速区普遍存在高估的问题。造成差异的原因除了测量和计算本身的误差外，白浪覆盖率影响因素的复杂和不确定性应该起着重要的作用。相同风速下，源函数计算的单位白浪面积产生通量在0.06μm

(2)本文用实测的白浪覆盖率推导出一个新的依赖于风速的函数，计算了不同风速下单位白浪面积上次微米气溶胶粒子的产生通量，并将其表示为风速和粒径的函数，提出了一个新的源函数，并用实测数据检验了该源函数的适用性，发现不同风速下源函数的模拟效果也不同。在7.0~13.0m·s-1的风速条件下，源函数计算的结果与观测值吻合较好，在低于此风速范围上有高估现象，在较高风速有低估现象。

新的源函数虽然还存在一些不足，但在一定程度上真实地反映了中国南海飞沫气溶胶的生成情况，能很好地改善现有的源函数不能很好地模拟低纬度海洋气溶胶通量的不足。将其与中高纬度的结果相结合应用到数值模式能估算全球海洋飞沫气溶胶的排放量。

参考文献：

[1]Grythe H, StrömJ,and Krejci R. A review of sea-spray aerosol source functions using a large global set of sea salt aerosol concentration measurements[J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 2014, 14(3): 1277-1297.

[2]Lundgren K.Numerical Simulation of the Spatial and Temporal Distribution of Sea Salt Particles on the Regional Scale.[D]. Stockholm, Sweden： Department of Meteorology Stockholm University, 2006.

[3]Clarke A D, Owens S R, and Zhou J. An ultrafine sea‐salt flux from breaking waves: Implications for cloud condensation nuclei in the remote marine atmosphere[J]. Journal of Geophysical Research, 2006, 111(D6)： 121-127.

[4]Monahan E C, Spiel D E, Davidson K L.A model of marine aerosol generation via whitecaps and wave disruption[J].Oceanic Whitecaps, 1986: 167-174.

[5]赵栋梁. 海洋飞沫及其对海—气相互作用影响的研究进展[J]. 地球科学进展, 2012, 27(6): 624-632.

Zhao, D. L., 2012. Advances in sea spray aerosols and the effects on air-sea interaction[J]. Advances in Earth Science, 2012： 27(6): 624-632.

[6]Monahan E C, Muircheartaigh I ó. Optimal power-law description of oceanic whitecap coverage dependence on wind speed[J]. Journal of Physical Oceanography, 1980, 10(12): 2094-2099.

[7]Gong S L. A parameterization of sea-salt aerosol source function for sub-and super-micron particles[J]. Global Biogeochemical Cycles, 2003,17(4). DOI: 10.1029/2003GB002079.

[8]O'Dowd C D, Smith M H, Consterdine I E, et al. Marine aerosol, sea-salt, and the marine sulphur cycle: A short review[J]. Atmospheric Environment, 1997, 31(1): 73-80.

[9]Mårtensson E M, Nilsson E D, de Leeuw G, et al. Laboratory simulations and parameterization of the primary marine aerosol production[J]. Journal of Geophysical Research, 2003,108(D9):4297. DOI: 10.1029/2002JD002263.

[10]Norris S J, Brooks I M, Moat B I, et al. Near-surface measurements of sea spray aerosol production over whitecaps in the open ocean[J]. Ocean Science, 2013, 9(1): 133-145.

[11]O'Dowd C D, and De Leeuw G. Marine aerosol production: a review of the current knowledge[J]. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 2007, 365(1856): 1753-1774.

[12]Ovadnevaite J, Ceburnis D, Canagaratna M, et al. On the effect of wind speed on submicron sea salt mass concentrations and source fluxes[J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres (1984-2012), 2012, 117(D16)： 146-151.

[13]Callaghan A H, White M. Automated processing of sea surface images for the determination of whitecap coverage[J]. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 2009, 26(2): 383-394.

[14]Lewis E R, and Schwartz S E. Comment on “size distribution of sea-salt emissions as a function of relative humidity”[J]. Atmospheric Environment, 2006, 40(3): 588-590.

[15]De Leeuw G, Andreas E L, Anguelova M D. Production flux of sea spray aerosol[J]. Reviews of Geophysics, 2011, 49(2)： 98-103.

[16]Monahan E C, Woolf D K. Comments on “Variations of whitecap coverage with wind stress and water temperature[J]. Journal of Physical Oceanography, 1989, 19(5): 706-709.

[17]Stramska M, and Petelski T. Observations of oceanic whitecaps in the north polar waters of the Atlantic[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans (1978-2012), 2003,108(C3).

[18]Callaghan A, de Leeuw G, Cohen L, et al. Relationship of oceanic whitecap coverage to wind speed and wind history[J]. Geophysical Research Letters, 2008, 35(23).

[19]Jaeglé L, Quinn P K, Bates T S, et al. Global distribution of sea salt aerosols: new constraints from in situ and remote sensing observations[J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 2011,11(7): 3137-3157.

[20]Steinfeld J I. Atmospheric Chemistry and Physics: From Air Pollution to Climate Change[M]. New York： Wiley， 1998： 429-433.

[21]Ganguly D, Jayaraman A, Gadhavi H, et al. Features in wavelength dependence of aerosol absorption observed over central India[J]. Geophysical Research Letters, 2005, 32(13).

[22]Myrhaug D, and Holmedal, L E. Effects of wave age and air stability on whitecap coverage [J]. Coastal Engineering, 2008, 55(12): 959-966.

[23]Zhao D L, and Toba Y. Dependence of whitecap coverage on wind and wind-wave properties[J]. Journal of Oceanography, 2001, 57(5): 603-616.

[24]Smith M H, Park P M, and Consterdine I E. Marine aerosol concentrations and estimated fluxes over the sea[J]. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 1993, 119(512): 809-824.

[25]Vignati E, Leeuw G, Berkowicz R. Modeling coastal aerosol transport and effects of surf‐produced aerosols on processes in the marine atmospheric boundary layer[J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres (1984-2012), 2001, 106(D17): 20225-20238.

[26]Andreas E L. A new sea spray generation function for wind speeds up to 32 m·s-1[J]. Journal of Physical Oceanography,1998, 28(11)： 2175-2184.

责任编辑庞旻

Application and Modification of Whitecap Method in Sea Spray Aerosol

Flux Calculation over the South China Sea

CHU Ying-Jia1, SHENG Li-Fang1, 2, LIU Qian1, ZHAO Dong-Liang1, 2, JIA Nan1, KONG Ya-Wen1

(1. College of Oceanic and Atmospheric Sciences, Ocean University of China, Qingdao 266100, China； 2. Physical Oceanography Laboratory ,Ocean University of China, Qingdao 266100, China)

Abstract:Whitecap method is widely used to calculate the flux of aerosol particles,but there are still some problems with the formula,and the application of the whitecap method in low latitude area has never been reported. The number concentrations in the radius range of 0.06~5μm of sea spray aerosol particles and meteorological parameters were measured on board during a cruise in the South China Sea from August 25 to October 12, 2012.The whitecap friction formula proposed by Monahan et al. (1980)was modified and the relationship between production flux in per unit area of whitecap and wind speed was calculated by least square method.In the radius range of r(80)<0.3μm, the flux spectrum follows lognormal distribution, and logarithm of flux is a power law function of wind speed. In r(80)<0.2μm size range,production flux was higher than the flux in the high latitude area,while in r(80)>0.2μm size range, was lower than the flux in high latitude area. When the wind speed was in 7~13m·s(-1), the flux calculated by the new source function maintains high agreement with the observed value.

Key words:sea spray aerosol；whitecap method；South China Sea；production flux；source function

DOI：10.16441/j.cnki.hdxb.20150123

中图法分类号：X131.1

文献标志码：A

文章编号：1672-5174(2016)03-015-07

作者简介：褚颖佳(1990-)，女，硕士生。E-mail:ouccyj2009@163.com**通讯作者： E-mail:shenglf@ouc.edu.cn

收稿日期：2015-06-01；

修订日期：2015-09-09

*基金项目：国家自然科学基金项目(41276009)资助

引用格式：褚颖佳， 盛立芳， 刘骞， 等. 白浪法在南海飞沫气溶胶通量计算中的应用和修正[J]. 中国海洋大学学报(自然科学版)， 2016, 46(3)： 15-21.

Supported by the National Natural Science Foundation of China(41276009)