全球大洋潮汐模式在南海的准确度评估

采用南海海域60个验潮站和22个TOPEX/Poseidon卫星高度计轨道交叉点的调和常数资料,对比了TPXO7.2、GOT00.2、NAO.99b和DTU10四种全球大洋潮汐模式M2、S2、K1、O1四个主要分潮调和常数在南海的准确度。为了准确评估这四种大洋潮汐模式在南海不同区域的准确度,本研究将南海分成了8个区分别进行了对比。结果表明,南海北部和东部区域,4个分潮都是DTU10准确度最高;南部区域,M2和O1分潮GOT00.2的偏差最小,S2和K1分潮DTU10的偏差最小。总体而言,在进行南海潮汐数值模拟选择开边界条件时,建议以DTU10模式为主,并利用GOT00.2模式作适当调整。还简单分析了南海M2、S2、K1、O1四个主要分潮的潮汐分布特征。     

SMOS卫星盐度数据在中国近岸海域的准确度评估

盐度是描述海洋的关键变量,对海表面盐度进行观测可以推进对全球水循环的理解。本文的主要目的是在中国近海海域对SMOS卫星盐度数据进行准确度评估。主要方法是将SMOS卫星L2海洋盐度数据产品(V317)与实测ARGO数据和走航数据进行匹配,并采用统计学的方法对SMOS卫星数据准确度进行评估。结果表明:匹配数据的线性关系不显著,SMOS卫星盐度数据(V317)在南海和东海的均方根误差分别约为1.2和0.7,应用海表面粗糙度修正模型得到的3组海表盐度数据准确度都相对较低,尤其在近岸强风场区域,海表盐度卫星数据相对于实测数据偏高,这可能是由于海表粗糙度和陆地射频干扰(RFI)作用影响的结果;SMOS卫星数据在东海的均方根误差比南海高0.5左右,这可能是由于东海海域为相对开阔海域,受陆地RFI影响相对南海较小;在中国近岸海域,应用SSS1和SSS3模型得到的盐度数据准确度相对较高,可以对模型进行地球物理参数修正,进行局地化改进,预计可以提高近岸海域盐度反演的准确度。     

全球大洋潮汐模式在北印度洋潮汐预报准确性的评估

为评估DTU10、TPXO8、GOT00.2和NAO.99b 4个全球大洋潮汐模式对北印度洋潮汐的预报能力,采用英国海洋资料中心提供的海区中部和沿岸站潮汐调和常数资料,检验了这些模式4个主要分潮(M_2、S_2、K_1、O_1)的准确度。它们的各分潮调和常数资料准确度都比较高,振幅绝均差的最大值仅5.61 cm,迟角绝均差的最大值仅9.13°。这些模式的调和常数给出潮波传播特征差别不大。基于这些模式提供的调和常数,分别建立了北印度洋4、8和16分潮潮汐预报模型,将预报结果与中国海事服务网提供的沿岸24个站潮汐表资料进行对比。各模式的8分潮(M_2、S_2、N_2、K_2、K_1、O_1、P_1、Q_1)潮汐预报模型均优于4分潮(M_2、S_2、K_1、O_1)潮汐预报模型,NAO.99b模式可以提供16分潮(M_2、S_2、N_2、K_2、K_1、O_1、P_1、Q_1、MU_2、NU_2、T_2、L_2、2N_2、J_1、M1、OO_1)潮汐预报模型,但是对预报结果改善不明显;在各模式中,GOT00.2模式的8分潮潮汐预报模型对北印度洋沿岸的预报效果最好,平均绝均差为14.97 cm。     

福建省海洋经济的海域使用需求评估

文章通过对福建海洋经济与海域使用现状资料的分析,由海洋产业结构、用海规模和效益的对比入手,分析不同海洋产业用海特点及单位海域产值和海域使用效率的差异。根据福建省社会经济发展需求及相关涉海规划,评估了福建省海洋经济发展对海域使用的需求。     

海洋的潮汐问答

一、什么叫潮汐? 浩瀚的大海和宇宙一切事物一样,永无息止地运动着。它的运动形势是多种多样的。其中有这样一种形式,就是:在一定的时间里,海面会慢慢地升起来,使岸边大片的海滩和礁石被水淹没,而在达到一定高度的时候,海面又开始下落,逐步把淹没的地方裸露出来,而后,又开始上升,并接连不断地重复着这种起落。它是那样的有规律,好像在呼吸一样。人们把这种现象叫做潮汐,同时又把海面上升的过程称为涨潮,下降的过程称为落潮;海面上升的最高点和下降的最低点分别称为高潮和低潮。     

黄河海港海域的潮汐特征

黄河口及其近海的潮汐,很早就引起国内外学者的关注,但因黄河口海区底部坡度较小,平均比降0.1‰,海陆交界线随着潮水涨落摆动距离大,致使海上潮位观测十分困难,实测资料较少,因此对该区的潮汐现象了解甚少。近几年随着全国海岸带调查的进行,兄弟单位在此海域进行水位观测,获得了一些资料。但由于观测资料序列较短(最长仅一个月),对潮汐的分析误差较大。我们利用1986年4月—1988年3月近两年的实测资料对本海域的潮汐特征作一分析。     

山东半岛沿岸海域的潮汐特征

本文根据山东半岛13个测站的潮位观测资料的统计和分析,总结了山东半岛潮汐类型以及主要潮汐特征值,如最高高潮应、最低低潮位、最大潮差和平均潮差,平均海面等的时空变化规律。     

用混沌理论提高潮汐预报的准确度

为提高潮位预报的准确性,在具有较长潮汐观测数据的站点,基于混沌理论,对观测值与潮汐模型预测值之差所构成的余水位序列(即误差序列),采用局域线性模型的分析方法,给出可能误差预测,修正模型的预报结果,提高潮汐预报的准确性。所给例子,对预测跨度T=2 h,经局域法修正后,崇武站2007年12月份1个月预测水位统计的RMSE值减少74.7%,厦门站减少60.5%;对T=24 h,崇武、厦门两站RMSE值减小都在50%左右。     

浙江近海潮汐的特征

以浙江近海多年的水文调查和各种相关资料为依据,分析了浙江近海的潮汐特征。由实测数据得到了调和分析的结果,并根据所得的调和常数绘制了M2、S2、K1、O1等各主要分潮的等振幅线和同潮时图;计算了反映潮汐性质的各类参数并绘制了其分布图。通过对这些直观性较强的分布图的分析和比较,可对浙江近海整个区域的潮汐特性有了一个比较全面的认识。     

基于全球潮汐模型的东海海域潮汐性质空间分布

利用全球潮汐模型FES 2014(Finite Element Solution 2014)空间分辨率为(1/16)°×(1/16)°的网格点处13个分潮调和常数,借助基于最小二乘法调和分析方法和潮汐特征值的定义算法,定量分析东海海域(117°～131°E,23°～33°N)的潮汐类型、深度基准值和不同潮差类型.结果表...     

FVCOM 在龙口海域潮汐潮流模拟中的应用研究

利用不规则三角网格和有限体积方法的FVCOM(finite-volume coastal ocean model)模式,建立了高分辨率的龙口海域三维潮汐潮流数值模型,模式结果与实测结果吻合良好。根据计算水位和流速得到了精细的龙口海域M2,S2,K1,O1分潮的同潮图、潮汐潮流类型分布图和潮流椭圆分布图等。结果显示,龙口海域潮汐类型主要为不规则半日潮;屺姆岛以北海域多为往复流而龙口湾内同时存在旋转方向不同的旋转流;最大可能流速分布与岸线和等深线几乎平行,最大值出现在桑岛南侧的狭窄水道;该海域的潮汐余流极大值出现在屺姆岛的西侧,余流流速可达25 cm/s。该结论对于了解龙口海域的动力过程具有重要意义。     

南海北部沿岸海域潮汐的调和分析

采用t_tide潮汐分析工具对南海北部的5个验潮站2009年全年的逐时潮高资料进行调和分析,计算出各站的调和常数,评估调和常数的准确性、稳定性,并总结了广东沿岸海域潮汐特征.利用对2009年逐时潮高的调和分析结果对2010年全年的潮高进行预测,将各站预测结果与同时间的实测数据进行全年和分季节进行比较,对预测结果与实测数据的残差进行统计分析.通过对残差的散点分布、概率分布、置信区间等统计结果进行分析,检验预测结果的准确性、稳定性和可靠性.结果表明：广东沿岸海域潮汐是以M2分潮为主,K1、O1、S2为次结合的潮汐机制,采用t_tide潮汐分析工具对南海北部潮高的预测结果与实测数据拟合较好,相位预测准确,潮高预测除在时间序列尾部（年尾）有些许较大的误差外,t_tide工具在南海北部潮汐预报中具有较高的准确性和稳定性.预测残差的整体服从正态分布,残差均值小于10-2m量级,方差最大为0.229 4,最小为0.173 2,95%置信区间长度小于10-2.各站季节分析主要分潮的离散度小于0.04的结果充分证明不同季节的分析区别不明显,3个月资料与整年资料的调和分析结果几乎一致,与所选取的季节资料几乎无关.虽然在预测值中,有极个别的残差将近1 m,但并不足以影响到预测的准确性.     

天津港邻近海域精密潮汐模型的构建

基于POM模式的"blending"同化法,构建了天津港及附近海域分辨率为1'×1'、13个主分潮的精密潮汐模型。构建过程中重点关注水深数据格网化与潮汐模型的精度评估。水深数据格网化过程基于尽量扩大覆盖范围、分辨率与水深数据相匹配以及保持岸线形状基本不变等原则。潮汐数值模拟过程采用分批同化T/P点与验潮站,实现对潮汐模型精度的可靠评估。经估计,在天津港附近的9个主分潮RSS在10cm内。     

黄河海港海域的潮汐分析和预报

黄河海港位于渤海南部M_2分潮无潮点周围,潮汐变化复杂。长期以来,由于潮位实测资料稀少,给该海域的潮汐分析和予报带来许多困难。为适应黄河海港建设的需要,我们在1986年4月11日至今,于海港引堤主轴线上5米水深沉船处进行水位观测,首次获得了黄河海港较长时间的水位观测资料。水位观测所用的仪器为安德拉水位计。在两年多的观测中,1986年4月至1987年3月,观测资料较好,因此我们选用此期间的水位观测资料进行分析。并用分析所得调和常数进行潮汐预报,其效果较满意。另外,     

七连屿海域表层海水及沉积物重金属环境质量评估

为研究七连屿海洋环境质量状况,于2017年8月在七连屿海域布设20个采样站位,共采集到22个表层海水样品及6个表层沉积物样品,通过原子吸收分光光度计及原子荧光分光光度计测定海水及沉积物中重金属(Cu、Pb、Zn、Cd、Cr、As、Hg)的含量,采用单因子评价法、综合污染指数法及相关性分析对水质重金属污染程度进行研究,并采用单因子评价法及Hankanson潜在生态风险指数法分别对沉积物质量及沉积物中重金属潜在生态风险进行评价。结果表明,2017年七连屿海域表层海水重金属含量CZn>CPb>CAs>CCr>CCu>CCd>CHg,部分站位海水铅含量超一类海水水质标准,但是综合污染指数小于1,该调查海域表层海水属于清洁型;海水中Zn-As、Cr-Cd含量之间存在显著负相关关系,此两组元素存在明显异源性;该调查海域表层沉积物重金属含量均符合第一类海洋沉积物质量标准,沉积物重金属对海洋生态系统仅存在轻微生态风险。     

长江口海域潮汐和潮流的观测研究

长江口邻近海域具有显著的强潮特征,除近岸海域外,离岸海域缺乏长期实测的潮汐潮流资料.本文分析了长时间序列的水位观测资料,结果显示长江口海域的潮汐类型属于正规半日潮,近岸海域浅水分潮显著;M2分潮是最显著的半日分潮,振幅具有从东面开阔海域向西面杭州湾口浅水海域或岛群增加的趋势.剖面海流观测资料表明本海域的潮流类型为正规半...     

循环经济模式下浙江海洋经济发展路径研究

文章在简单回顾浙江海洋经济发展历程的基础上,结合海洋经济理论,认为循环经济模式是海洋经济发展的内在要求,同时从生态经济价值观、产业网体系、集群化布局以及技术创新4个方面深入论述浙江海洋经济的发展路径.     

南海-印度洋海域海洋安全灾害评估与风险区划

针对南海-印度洋海域丰富的海洋资源、重要的战略地位以及该海域的自然灾害风险和海盗活动、恐怖袭击与军事冲突等人为灾害风险,基于风险评估理论从孕灾环境敏感性、致灾因子危险性和承灾体脆弱性等方面选取评价指标并建立评估模型,利用地理信息系统(GIS)平台得到了该区域的自然灾害风险、人为灾害风险和综合风险区划。结果表明,冬季(1月),综合风险最高的区域为亚丁湾、孟加拉湾湾顶、马六甲海峡附近以及越南东南部近海,其次为南海东北部海域、南沙群岛西部海域、巽他海峡、望加锡海峡、科摩林角附近海域、霍尔木兹海峡及索马里近海;夏季(7月),综合风险最高的区域为亚丁湾、孟加拉湾湾顶及马六甲海峡附近,其次为索马里东北部海域、阿拉伯海中西部、斯里兰卡西南近海、吕宋岛西部近海以及巴士海峡附近。     

浙江近海潮汐潮流的数值模拟

用三维陆架海模式(HAMSOM)对浙江近海的潮汐、潮流进行了数值模拟,并采用网格嵌套和动边界技术对原模式作了改进,以提高计算的精度,改进后的模式在浙江近海的应用中被证明是成功的.沿岸50个潮位站计算与实测值的比较表明,加入动边界以后的小区域细网格计算较之粗网格以及未加动边界以前精度普遍提高,比较的均方差结果为:M₂分潮振幅差4.6cm,相角差7.14°;S₂分潮振幅差5.0cm,相角差5.4°;K₁分潮振幅差2.25cm,相角差5.76°;O₁分潮振幅差1.56cm,相角差5.5°,可见计算与实测符合良好.另外,选取了105个实测潮流点,比较了表层M₂和K₁分潮流调和常数分量Ucosξ,Usinξ,Vcosη,Vsinη的实测值与计算值的偏差,结果表明计算与实测的符合程度较好.在此基础上,给出了各主要分潮的潮位同潮图、潮流同潮图、潮汐性质、潮流性质、潮流椭圆和潮流的运动形式等,发现4个主要分潮M₂,S₂,K₁,O₁在本区内均未出现无潮点;M₂分潮流在29°18'N,122°46'E处有一个圆流点.此外还得到了一些有意义的结论,都与实测情况符合良好,从而对整个浙江沿海区域的潮汐潮流特性有了一个全面认识.     

流沙湾海域潮汐潮流的三维数值模拟和海域环境容量研究

将改进的干湿网格技术引入到POM模型中,通过坐标变换,合理安排计算区域,对流沙湾海域的三维潮流场进行了数值模拟.模拟结果与实测数据吻合较好.模拟结果表明:流沙湾海域属正规日潮,潮流运动是带有旋转流的往复流运动;涨潮历时大于落潮历时;落潮流速大于涨潮流速;余流较强,基本指向外港.采用垂向平均的水平二维对流扩散方程来模拟流沙湾污染物的浓度变化.结果表明:在Ⅱ类国家海水水质标准的要求下,流沙湾COD的环境容量约为906吨/年,交换率为78％;无机氮约为105吨/年,交换率为97％;活性磷酸盐约为11吨/年,交换率为97％.整个流沙湾海域水环境质量很好,海水自净能力强,对各种污染物的交换能力强.结合水质、水动力和容量计算结果,可以认为流沙湾海域水质属较贫营养类型,虽然较大的剩余环境容量是我们所希望的,然而结合具体养殖对象看,流沙湾海域低含量的氮、磷营养盐反而在一定程度上制约了流沙湾养殖业的健康发展.因此,环境管理不仅要考虑环境容量,还应结合具体海域使用特点进行合理规划,以促进海域生态健康发展.