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山东半岛北部海洋动力环境的高频地波雷达观测

2017-09-03郑向阳李艳芳

海洋科学 2017年5期
关键词:波浪流场流速

唐 诚, 郑向阳, 李艳芳, 刘 欣, 张 华



山东半岛北部海洋动力环境的高频地波雷达观测

唐 诚, 郑向阳, 李艳芳, 刘 欣, 张 华

(中国科学院烟台海岸带研究所, 山东烟台264003)

利用两台高频地波雷达(ground wave radar, WERA)站对山东半岛北部雷达覆盖海区的浪、流场进行了观测, 并且利用海洋-大气-波浪耦合沉积输运模型(coupled-ocean-atmosphere-wave-sediment transport modeling system, COAWST)对该区域的一个强风暴过程进行了数值模拟, 对雷达观测数据、现场声学多普勒流速剖面仪(acoustic Doppler current profilers, ADCP)调查数据和数值模拟结果进行比对分析发现, 模型模拟的水位变化与ADCP测量结果一致, WERA所观测到的有效波高和ADCP结果比较吻合, 模型模拟的ADCP站位的流速相位、大小与雷达观测结果比较接近, 与ADCP的结果有一定偏差。雷达观测的海区流场结果与模型反映趋势基本一致, 但是在近岸方向上变化较大, 其原因可能与ADCP的投放位置、模型的分辨率设置等因素有关。高频地波雷达系统是海岸带动力环境观测的一个有效工具, 在实际应用中有着广泛的前景。

地波雷达(ground wave radar, WERA); 山东半岛北部; 海洋动力环境; 海洋-大气-波浪耦合沉积输运模型(coupled-ocean-atmosphere-wave-sediment transport modeling system, COAWST)

山东半岛北部位于渤海海峡东侧, 属于黄海水域, 海岸线相对比较平直, 由于紧邻西北太平洋, 经常遭受不同程度的恶劣天气影响[1], 1999年大舜号海难事件290人身亡就是由于海上大风浪造成的。20世纪80年代以来, 沿海的海岸带养殖、旅游开发逐步成为山东省海洋经济的重要组成部分, 但是近年来, 快速增长的人口和工业化的发展给海洋环境带来巨大的压力, 水母、赤潮、绿潮的频繁暴发给地方经济造成了巨大的损失[2-4], 因此对该地区的海岸带环境动力过程进行观测, 并进而对气象、水文乃至生态灾害进行预测有着迫切需求。

高频地波雷达是一种基于海岸观测, 以电磁波入射为主要技术特征的近海海洋环境遥感新型设备。它是利用高频电波的海面回波信号, 在Bragg散射机理基础上发展起来的一种海洋探测方式[5-7]。Barrick[8]最早利用海面回波的一阶和二阶散射理论模型, 从一阶谱和二阶谱中提取出海流、海浪和海风等海洋动力学参数信息, 并开发了相应的海洋探测雷达系统, 在此基础上逐步发展了多种产品[9]。与传统观测手段相比, 高频地波雷达观测反演要素多、可全天候工作, 经过近40年的发展, 高频地波雷达表面流场探测已经达到业务化运行阶段[6]。在科研应用上, 比较普遍的做法是将雷达观测的数据与模型联系起来[10]。本文基于在山东半岛北部所架设的WERA2.0高频地波雷达观测系统, 利用雷达数据及海床基观测数据, 通过模型模拟了近岸动力过程, 并与观测的数据进行对比验证, 评价了高频地波雷达观测系统在区域海洋环境观测中的应用效果。

1 雷达设置及研究区介绍

本次使用的高频地波雷达是德国Helzel公司生产的WERA2.0系统[11-12], 频率为26.27 MHz, 带宽为100 kHz, 最大扫距为40 km。其中一个雷达站安装于中国科学院烟台海岸带研究所烟台牟平临海实验站内(YIC1), 另一个安装在烟台牟平姜格庄东方海洋养殖场内(YIC2), 两个雷达站相聚约10 km(图1), 由于GDOP(geometrical dilution of precision, 几何精度因子)效应[13], 实际有效的测流扫距大约为35 km, 有效波高测量范围在20 km以内(图2)。每个雷达站采用4根发射天线(图3a)与12根接收天线(图3b), 单个雷达站可以测量径向流和有效波高, 两个雷达站(YIC1、YIC2)的数据可以合成矢量流场, 流场的网格分辨率可达到500 m×500 m, 双站雷达合成矢量流场(图4)和径向流场(图5), 平均20 min可以合成一个矢量流场, 单站20 min可以得到一个有效波高分布图(图6), WERA2.0系统还可以根据数据质量情况提供部分海况下的海面风场(图6箭头所示)。系统从2013年7月22日开始安装运行。

a. 4根发射天线; b. 12根接收天线

a. 4 transmission antennas; b. 12 receiving antennas

雷达扫测区域所在的山东半岛北部, 波浪四季都是以风成浪为主, 频率为94%~100%, 年均波高(1/20)为0.2~0.7 m, 最大月均波高在冬季, 主要波浪方向为N和NNW, 年平均大潮潮差小于2m, 为正规半日潮, 海岸为浪控海岸和波浪-潮汐共同作用的海岸[14]。为了与雷达回波所获取的浪流数据进行对比, 在雷达扫测区域内放置了坐底ADCP进行对比观测, ADCP所放置的位置见图1, 使用的ADCP为RDI 600K自容式ADCP, 布放水深约为17 m, 设置的垂直分层的层厚为0.5 m, 每隔0.5 h获取一次数据。

2 模型介绍及设置

2.1 COAWST模型简介

COAWST模型(coupling ocean-atmosphere-wave for sediment transport)是美国USGS(United States Geology Survey)的Warner等[15-16]开发的海洋-大气-波浪耦合沉积物输运模式, 所用到3个模型分别是大气模型(weather research and forecasting model, WRF), 海洋模型(regional ocean modeling system, ROMS), 波浪模型(simulating waves nearshore, SWAN)。COAWST模型运行的原理是3个模式分别并行计算, 通过MCT(model coupling toolkit)工具在设定的时间步长上彼此交换需要的数据, 然后继续进行下一个时间步长的计算直到完成[17-18]。

2.2 模拟区域及模型设置

WRF模式中的三维大气初始条件与随时间变化的边界条件由美国环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction, NCEP)全球历史再分析数据FNL(final operational global analysis, 简称FNL资料)(http://dss.ucar.edu/datasets/ds083.2/)提供, FNL数据包含27个大气层与地面层, 每日有4个时次的数据, 分辨率为1°×1°。海面温度由NCEP日平均SST数据(ftp://polar.ncep.noaa.gov/pub/history/sst)提供, 分辨率为0.25°×0.25°。WRF模型的计算区域采用了双重网格嵌套技术, 主区域与嵌套区的分辨率分别为12 km与4 km, 模型网格如图7所示。

ROMS模型覆盖了整个渤海区域, 也采用双重嵌套网格, 网格覆盖区域如图8所示, 其空间分辨率为5 km, 嵌套网格空间分辨率约1km, 垂直分层10层, 分别对表层和底层加密。水深数据来自于数字化海图和ETOPO1, 空间分辨率约为3′, 通过线性插值法插值到模型网格点上, 并对水深进行平滑, 边界强迫来自HYCOM的再分析数据; 潮流强迫使用的是TPXO8潮流模型, 在开边界加入了潮汐强迫M2, S2, K1, O1四个分潮的调和常数。

SWAN波浪数值计算采用了与ROMS一致的大小模型嵌套, 均采用经纬坐标, 采用结构化网格, 网格数与ROMS模型一致, 波浪计算采用WRF主区域计算所得的10 m高处风速资料作为驱动风场, 大模型给小模型提供波浪谱边界条件。3个耦合模式的时间步长都设为30 s, 用于数据交换的计算时间是1 800 s。

3 结果及讨论

本文将2013年9月20日0时作为模型起算时间, 2013年9月27日0时作为模拟的终止时刻, 由于从9月24日到9月26日在这一区域有一强风暴天气过程, 设备记录到明显的浪、流作用过程, 可以很好地将模型结果与ADCP和地波雷达数据进行比对。图9显示了COAWST模型模拟的水位与ADCP测量的水位结果, 模型的头三天为潮汐驱动所需要达到稳定的时间, 之后水位的模拟结果在空间和时间上的变化与ADCP的观测结果能很好地吻合, 说明模型中海洋动力模块所模拟的水位是可信的。将ADCP、高频地波雷达与模型模拟的东向流速放在一起对比(图10), 可以发现, 模型模拟的流速与观测到的流速大小趋势是一致的, 在强风暴过程中, 模型模拟的流速相位、大小与雷达观测结果比较接近, 但与ADCP的相位有一定的偏差。这可能与多种因素有关, 在ADCP的投放选址上, 考虑到近岸的复杂海况及保证设备的安全性, 选取的投放地点靠近养殖区, 由养殖场负责24 h看护, 该地点在雷达覆盖范围的边缘, 可能会有边缘效应, 而养殖区附近密布的筏架等设施或多或少会对表层流速产生影响。考虑到表层潮位变化对流速的影响, 本文中选取ADCP流速剖面海面下1.5 m的流速为ADCP所测得的海表层流速。 Zheng等[19]的研究发现, ADCP与地波雷达的观测结果如果用25 h的低通滤波去除掉潮流影响, 两者的均方根偏差小于10 cm/s, 其相关关系系数可以达到0.84以上, 从图中的原始数据对比可以看到, 模型的模拟结果很好地反映了这一风暴过程中的流速变化特征。

将模型模拟的有效波高与高频地波雷达和ADCP的观测值对比(图11), 可以反映风暴增水过程中有效波高的一个显著变化。由于有效波高低于0.5 m的范围内, 地波雷达的测量不能真实地反映实际值, 这与地波雷达的波高计算方法有关[11-12], 如果不考虑0.5 m以下的有效波高测量结果, 模型模拟的有效波高所体现的两个显著峰值与ADCP、高频地波雷达观测结果一致, 但是在风暴过程初始阶段观测所显示的一个峰值变化没有在模型中体现出来。夏波等[20]对渤海湾西南岸近岸区水位和流场时空变化进行了模拟, 认为水位变化对近岸区风浪模拟结果有显著影响, 谭凤等[21]用SWAN+WRF模型计算波浪时, –5 m等深线处波浪计算结果与实测值在某些时刻差异较大, 本文中, 风暴起始阶段的有效波高模拟结果与观测差别较大, 可能与这一阶段的潮位变化及水流影响有一定关系, 需要对这种复杂的大气-海浪耦合模式进行深入研究, 以获取更好的结果。

将模型模拟的流场与雷达观测结果进行对比(图12), 可以看到两者所反映海区的流向和流速趋势基本一致, 但是靠近海岸方向的流速流向在雷达观测结果上变化较大, 造成这种现象的原因可能是模型设置的最小水深为5 m, 在近岸浪、流混合作用强烈的区域流场结构复杂, 表层流受风的影响很大, 这种表层流场上的变化可以被地波雷达观测到, 但是在模型模拟中却很难被模拟出来。

4 结论

高频地波雷达系统是海岸带环境观测的一个有效工具, 基于相阵雷达技术的WERA系统尽管由于其天线阵的占地受到场地的限制, 但是在其正常工作运行之后, 可以获得稳定、可靠的数据, 且受到的外界干扰较小, 设备维护相对简单。在对雷达数据进行验证时, 比较常用的手段是利用海床基、浮标等获取雷达覆盖区的浪、流数据, 其位置的选取对验证结果有一定的影响, 通常来说如果条件许可, 最好选取在远离岸边, 雷达覆盖区中心位置。地波雷达获取长时序流场、浪场数据的特点可以与大气-海洋-波浪耦合模型有力地结合起来, 这也是目前地波雷达被广泛应用的一个基本模式, 其所提供的观测数据被扩展到海洋数值同化和预报模式当中, 不仅可以提高模拟结果的准确性, 也可以提高地波雷达探测海浪、风参数的可信度, 在实际应用中有着广阔的前景。本文利用已有的观测数据和大气-海洋-波浪模型做了这一展示, 未来在雷达的海浪探测精度、模型应用方面还需要更多深入的研究, 在未来的海洋环境监测、灾害预报预警等领域应用中发挥作用。

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High frequency ground wave radar observations on the Northern Shandong Peninsula coast

TANG Cheng, ZHENG Xiang-yang, LI Yan-fang, LIU Xin, ZHANG Hua

(Yantai Institute of Coastal Zone Research, the Chinese Academy of Sciences, Yantai 264003, China)

Based on current and wave observation data collected from 2 high frequency ground wave radar (WERA) systems installed on the Northern Shandong Peninsula, a strong storm process is simulated in this field using an atmosphere-ocean-wave coupling model (COAWST) and results are compared between on-site ADCP (acoustic Doppler current profile) measurements, WERA data, and the model output. Results show that the water level change is consistent with the model output, significant wave height change shows a good relation between WERA and ADCP, and the current speed and phase change from the model output on the ADCP site are close to WERA measurements, which are slightly different from ADCP measurements. In addition, the flow field from WERA measurements has a similar trend to the model outcome, but results vary considerably when it close to the shore, which is possibly related to the distance of ADCP deployment, the model resolution and settings, and other factors. In total, the High Frequency Ground Wave Radar systems are proveed to be effective observation tools for coastal dynamical environment monitoring and have broad application prospects.

high frequency ground waveradar; the Northern Shandong Peninsula coast; ocean dynamic environment; coupled- ocean-atmosphere-wave-sediment transport modeling system (COAWST)

(本文编辑: 刘珊珊)

[Key Program of National Science Foundation, No. 41530966; Key Deployment Project of Chinese Academy of Sciences, No.KZZD-EW-14; Science Program of Yantai Science & Technology Bureau, No.2014ZH083]

Sep. 30, 2016

P715.4+3

A

1000-3096(2017)05-0085-08

10.11759/hykx20160930002

2016-09-30;

2017-03-28

国家基金重点计划(41530966); 中国科学院重点部署项目(KZZD-EW-14); 烟台市科技局科技计划项目(2014ZH083)

唐诚(1975-), 男, 湖南怀化人, 副研究员, 研究方向为海岸带环境观测, E-mail: ctang@yic.ac.cn; 郑向阳, 通信作者, 男, 博士, 电话: E-mail: xyzheng@yic.ac.cn

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