最优插值法在东海赤潮高发区赤潮生消过程数值模拟中的应用

doi:10.11978/j.issn.1009-5470.2012.06.005

热带海洋学报 ›› 2012, Vol. 31 ›› Issue (6): 29-35.doi: 10.11978/j.issn.1009-5470.2012.06.005cstr: 32234.14.j.issn.1009-5470.2012.06.005

最优插值法在东海赤潮高发区赤潮生消过程数值模拟中的应用

王青1, 3, 朱良生2, 胡金鹏2

1. 热带海洋环境国家重点实验室(中国科学院南海海洋研究所), 广东广州 510301; 2. 华南理工大学土木与交通学院, 广东广州 510641; 3.中国科学院研究生院, 北京 100049

收稿日期:2011-06-09 修回日期:2011-12-25 出版日期:2012-12-01 发布日期:2013-02-06
作者简介:王青(1981—), 男, 湖北省大冶市人, 博士研究生, 主要从事近海环境动力学及赤潮数值模拟研究。
基金资助:
国家自然科学基金项目(10902039 )

Optimum interpolation method and its application in numerical simulation of high-frequency harmful algal blooms in the East China Sea

WANG Qing1, 3, ZHU Liang-sheng2, HU Jin-peng2

1. State Key Laboratory of Tropical Oceanography (South China Sea Institute of Oceanology, Chinese Academy of Sciences), Guangzhou 510301, China; 2. School of Civil Engineering and Transportation, South China University of Technology, Guangzhou 510641, China; 3. Graduate University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China

Received:2011-06-09 Revised:2011-12-25 Online:2012-12-01 Published:2013-02-06

摘要/Abstract

摘要： 将最优插值法与赤潮数值模型相结合, 针对时空分辨率不统一的卫星遥感数据及海洋常规调查数据, 进行了东海赤潮高发区海表温度场及海表营养盐浓度场的数据同化研究, 并在此基础上进行了该海区春季赤潮过程的数值模拟研究。数据同化结果显示, 最优插值数据同化方法不仅在一定程度上修正了海表温度场模拟结果的误差, 尤其体现在对赤潮藻的生长影响较大的温度区段18—20℃ 等值线的南移, 而且较为明显地优化了研究海域海表营养盐浓度场, 使模拟结果更加接近观测值。对比赤潮过程数值模拟结果发现, 在未加同化情况下, 海区赤潮藻并未形成大规模赤潮, 并且消散较快; 而在加入同化后, 研究海域交替出现了硅藻及甲藻的大范围赤潮, 赤潮生消过程与现场调查数据分析结果较为一致。耦合了最优插值数据同化方法的赤潮数值模型, 由于具有改进海洋环境背景场的优势, 因此可以在赤潮预报预警工作中得到较好应用。

关键词: 最优插值法, 赤潮生消过程, 数值模拟

Abstract: By combining the optimum interpolation method (OI) and a numerical model of harmful algal bloom (HAB), data assimilation is conducted for sea surface temperature and nutrients in the high-frequent HAB occurrence area in the East China Sea, using data of non-uniform spatial and temporal resolution from satellite remote sensing and routine marine investigations. The assimilation shows that the process of HAB is simulated numerically and that the model error of sea surface temperature is corrected to some extent, especially in the section from 18 to 20℃ that influences the growth of algae greatly. In addition, the surface nutrients are obviously optimized closer to the observations. The simulation without assimilation does not have any HAB because the concentration of algae dissipates quickly. In contrast, the assimilation shows the processes of large-scale diatom and dinoflagellate HABs occurring alternately, which is more consistent with the in-situ data. With the advantage of improving marine environment background fields, coupled OI data assimilation of HAB can be well applied to forecasting and warning HAB.

Key words: numerical simulation, optimum interpolation method, process of HAB

中图分类号:

P731

王青 , 朱良生, 胡金鹏. 最优插值法在东海赤潮高发区赤潮生消过程数值模拟中的应用[J]. 热带海洋学报, 2012, 31(6): 29-35.

WANG Qing, ZHU Liang-sheng, HU Jin-peng. Optimum interpolation method and its application in numerical simulation of high-frequency harmful algal blooms in the East China Sea[J]. Journal of Tropical Oceanography, 2012, 31(6): 29-35.

参考文献

[1] 周名江, 朱明远, 张经. 中国赤潮的发生趋势和研究进展[J]. 生命科学, 2001, 13(2): 54-59.
[2] 周名江, 朱明远. “我国近海有害赤潮发生的生态学、海洋学机制及预测防治”研究进展[J]. 地球科学进展, 2006, 21(7): 673-679.
[3] 杨超武, 田庆久, 张满郎, 等. 气象卫星用于近海污染监测及赤潮预报方法探索[J]. 黄渤海海洋, 1997, 15(4): 49-56.
[4] 田从华, 邓义祥. 我国赤潮的预测与控制研究现状[J]. 环境科学进展, 1998, 6(6): 73-77.
[5] 丛丕福, 赵冬至, 曲丽梅. 利用卫星遥感技术监测赤潮的研究[J]. 海洋技术, 2001, 20(4): 69-72.
[6] 叶属峰, 黄秀清. 东海赤潮及其监视监测[J]. 海洋环境科学, 2003, 22(2): 10-14.
[7] 刘桂梅, 孙松, 王辉. 海洋生态系统动力学模型及其研究进展[J]. 地球科学进展, 2003, 18(3): 427-432.
[8] 王辉, 刘桂梅, 万莉颖. 数据同化在海洋生态模型中的应用和研究进展[J]. 地球科学进展, 2007, 22(10): 989-996.
[9] SPITZ Y H, MOISAN J R, ABBOTT M R, et al. Data assimilation and a pelagic ecosystem model: Parameterization using time series observations[J]. Journal of Marine Systems, 1998, 16(1-2): 51-68.
[10] KURODA H, KISHI M J. A data assimilation technique applied to estimate parameters for the NEMURO marine ecosystem model[J]. Ecological Modelling, 2004, 172(1): 69-85.
[11] ZHAO L, WEI H, XU Y F, et al. An adjoint data assimilation approach for estimating parameters in a three-dimensional ecosystem model[J]. Ecological Modelling, 2005, 186(2): 235-250.
[12] 徐青, 刘玉光, 程永存, 等. 海洋生态模型中的伴随同化方法[J]. 海洋通报, 2005, 24(6): 58-64.
[13] 樊伟, 吕咸青. 基于参数空间分布的海洋生态系统模拟[J]. 海洋科学进展, 2009, 27(1): 24-33.
[14] 吕咸青, 樊伟. 海洋生态系统模型中参数空间变化的伴随法反演研究[J]. 中国海洋大学学报, 2009, 39(5): 846-854.
[15] FAN W, L? X Q. Data assimilation in a simple marine ecosystem model based on spatial biological parameterizations[J]. Ecological Modeling, 2009, 220(17): 1997-2008.
[16] 朱江, 徐启春, 王赐震, 等. 海温数值预报资料同化试验: Ⅰ.客观分析的最优插值法试验[J]. 海洋学报, 1995, 17(6): 9-20.
[17] ANDERSON L A, ROBINSON A R, LOZANO C J. Physical and biological modeling in the Gulf Stream region: Ⅰ. Data assimilation methodology[J]. Deep-Sea Research Part Ⅰ: Oceanographic Research Papers, 2000, 47(10): 1787-1827.
[18] NATVIK L J, EVENSEN G. Assimilation of ocean color data into a biochemical model of the North Atlantic Part 1. Data assimilation experiments[J]. Journal of Marine Systems, 2003, 40-41: 127-153.
[19] BERLINE L, BRANKART L M, BRASSEUR P, et al. Improving the physics of a coupled physical-biogeochemical model of the North Atlantic through data assimilation: Impact on the ecosystem[J]. Journal of Marine Systems, 2007, 64(1-4): 153-172.
[20] 舒业强, 隋丹丹, 王伟文, 等. 南海北部集合卡曼滤波同化SST试验[J]. 热带海洋学报, 2010, 29(5): 10-16.
[21] 乔方利. 现代海洋/大气资料同化方法的同一性及其应用进展[J]. 海洋科学进展, 2002, 20(4): 79-93.
[22] 肖贤俊, 王东晓, 闫长香, 等. 南海三维变分海洋同化模式及其验证[J]. 自然科学进展, 2007, 17(3): 353-361.
[23] 肖贤俊, 何娜, 张祖强, 等. 卫星遥感海表温度资料和高度计资料的变分同化[J]. 热带海洋学报, 2011, 30(3): 1-8.
[24] KALNAY E. 大气模式、资料同化和可预报性[M]. 北京: 气象出版社, 2005: 127-132.
[25] LUYTEN P J, JONES J E, PROCTOR R, et al. COHERENS—A coupled hydrodynamical-ecological model for regional and shelf seas: User documentation[R]. MUMM Report, Management Unit of the Mathematical Models of the North Sea, 1999: 1-914.
[26] MELLOR G L, YAMADA T. Development of a turbulence closure model for geophysical fluid problems[J]. Reviews of Geophysics and Space Physics, 1982, 20(4): 851-875.
[27] SMAGORINSKY J. General circulation experiments with the primitive equations I. The basic experiment[J]. Monthly Weather Review, 1963, 91(3): 99-165.
[28] 张传松, 王江涛, 朱德弟, 等. 2005年春夏季东海赤潮过程中营养盐作用初探[J]. 海洋学报, 2008, 30(2): 153-159.
[29] BOYER T, LEVITUS S, GARCIA H, et al. Objective analyses of annual, seasonal, and monthly temperature and salinity for the world ocean on a 0.25° grid[J]. International Journal of Climatology Early View, 2005, 25(7): 931-945.
[30] 海洋图集编委会. 渤海、黄海、东海海洋图集[M]. 北京: 海洋出版社, 1993: 424

最优插值法在东海赤潮高发区赤潮生消过程数值模拟中的应用

Optimum interpolation method and its application in numerical simulation of high-frequency harmful algal blooms in the East China Sea

PDF (PC)

赞

可视化

被引次数

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

Metrics

本文评价

推荐阅读 0

[1]	王旭, 屈科, 王梓峻, 杨元平, 王超, 张良斌. 风对波状涌潮海塘越浪水动力特性影响的数值研究[J]. 热带海洋学报, 2024, 43(5): 116-130.
[2]	吴鸿博, 罗锋, 陈治澎, 朱飞, 曾靖伟, 张弛, 李瑞杰. 红树林生态重建效果预测研究新模式[J]. 热带海洋学报, 2024, 43(4): 86-97.
[3]	张哲然, 胡俊洋, 周凯, 张鹏晖, 邢久星, 陈胜利. 不同类型台风气象场对深圳近海海域风暴潮模拟的比较研究—以台风“山竹”为例^*[J]. 热带海洋学报, 2023, 42(6): 1-14.
[4]	严静, 韦惺. 珠江黄茅海河口地貌形态变化及其动力响应[J]. 热带海洋学报, 2023, 42(2): 9-20.
[5]	张敏, 吴航星, 陆逸彬, 陆迪文, 米婕, 朱冬琳, 陈波. 海岸线围垦对广西钦州湾地形演变的影响分析[J]. 热带海洋学报, 2023, 42(2): 124-131.
[6]	顾靖华, 朱建荣, 金智. 长江口宝钢码头溢油事故油膜漂移扩散数值模拟[J]. 热带海洋学报, 2022, 41(6): 159-170.
[7]	邓国通, 刘敏聪, 邢久星, 申锦瑜, 周凯, 陈胜利. 深圳近海风暴潮影响因素分析[J]. 热带海洋学报, 2022, 41(3): 91-100.
[8]	王仁政, 单正垛, 孟思雨, 宫响. 南海北部次表层叶绿素最大值年际变化特征分析^*[J]. 热带海洋学报, 2021, 40(6): 63-75.
[9]	张华, 温茜茜, 彭世球. 莫桑比克海峡及其邻近海区正压潮流数值模拟与能量收支分析^*[J]. 热带海洋学报, 2021, 40(2): 7-16.
[10]	李娟, 刘军亮, 蔡树群. 台风“康森”产生的海洋近惯性能量的数值模拟研究[J]. 热带海洋学报, 2020, 39(2): 35-43.
[11]	林夏艳, 董昌明, 陈大可. 台湾岛西南部一个暖涡的跨海盆粒子输运[J]. 热带海洋学报, 2018, 37(3): 9-18.
[12]	武文, 严聿晗, 宋德海. 大亚湾的潮汐动力学研究——I.潮波系统的观测分析与数值模拟^*[J]. 热带海洋学报, 2017, 36(3): 34-45.
[13]	严聿晗, 武文, 宋德海, 鲍献文. 大亚湾的潮汐动力学研究——Ⅱ.潮位和潮流双峰现象的产生机制[J]. 热带海洋学报, 2017, 36(3): 46-54.
[14]	马刚, 王云峰, 张晓辉, 顾成明, 钟波, 郭兴亮. 基于梯度信息的微波辐射亮温资料质量控制方法[J]. 热带海洋学报, 2017, 36(2): 86-95.
[15]	叶丰, 包芸. 层结环境中热液羽流物质输运范围的模拟计算^*[J]. 热带海洋学报, 2016, 35(5): 97-102.