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Journal of Tropical Oceanography >

2025 , Vol. 44 >Issue 3: 14 - 23

DOI: https://doi.org/10.11978/2025010

Marine Hydrology

Study on the characteristics of internal solitary waves in the Dongsha area of the northern South China Sea based on acoustic backscatter data*

  • XIONG Xin , 1, 2 ,
  • FENG Yingci , 2 ,
  • YANG Renhui 3 ,
  • SUN Jie 2 ,
  • LI Jian 2 ,
  • ZHAN Wenhuan 2, 4 ,
  • LYU Kaiyun 1
Expand
  • 1. School of Surveying and Geoinformation Engineering, East China University of Technology, Nanchang 330013, China
  • 2. Laboratory of Ocean and Marginal Sea Geology (South China Sea Institute of Oceanology, Chinese Academy of Sciences), Guangzhou 511458, China
  • 3. CCCC Southern China Surveying & Mapping Technology Co., Ltd., Guangzhou 510220, China
  • 4. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
FENG Yingci. email:

Copy editor: LIN Qiang

Received date: 2025-01-15

  Revised date: 2025-02-12

  Online published: 2025-02-21

Supported by

National Key Research and Development Program of China(2022YFC3103800)

Science and Technology Projects of Guangzhou(2025A04J5494)

Science and Technology Projects of Guangzhou(2023A04J0191)

Fold

Abstract

Internal solitary waves (ISWs) west of Dongsha islands in the northern South China Sea (SCS) were studied using acoustic backscatter data collected in August 2021. Satellite images and XBT profiles obtained simultaneously were integrated to analyze the propagation and evolution processes of ISWs at depths 110~180 m. A comparison between acoustic backscatter images and concurrent XBT profiles revealed that acoustic imaging captured fine-scale water structures with minimal discrepancies in the upper 150 m. The acoustic section captured three soliton trains (ISW1, ISW2, and ISW3) with distinct vertical and horizontal scales of -20~30 m and -160~380 m, respectively. Their propagation speeds were 1.0, 1.2, and 1.5 m·s-1, respectively. The observed characteristics of ISWs align more closely with predictions from theoretical two-layer Korteweg-de Vries (KdV) models. ISW1 displays complex waveform characteristics, while ISW3 exhibits an asymmetric waveform structure influenced by slope topography, suggesting strong dissipation in both cases. The combination of high-resolution acoustic and hydrographic techniques provides a comprehensive approach to overcoming the limitations of single-instrument measurements, enhancing our understanding of the complex propagation processes of ISWs in the northern SCS.

Key words： internal solitary waves; acoustic backscatter data; northern South China Sea; evolutionary processes

Cite this article

XIONG Xin , FENG Yingci , YANG Renhui , SUN Jie , LI Jian , ZHAN Wenhuan , LYU Kaiyun . Study on the characteristics of internal solitary waves in the Dongsha area of the northern South China Sea based on acoustic backscatter data*[J]. Journal of Tropical Oceanography, 2025 , 44(3) : 14 -23 . DOI: 10.11978/2025010

南海北部是全世界内孤立波最频繁的区域, 因此成为内孤立波相关研究的热点区域(Ramp et al, 2004; Helfrich et al, 2006; Buijsman et al, 2010; Guo et al, 2014; Alford et al, 2015; 谢波涛 等, 2023)。南海北部内孤立波(internal solitary waves, ISWs)大部分形成于巴士海峡, 随后向西传播经南海深海盆地和南海北部陆坡, 最终消散于南海北部近岸。传播过程受海水层结、海流、涡旋和地形等多种因素的控制, 具有复杂的演化过程(Cai et al, 2002; Yuan et al, 2006; Farmer et al, 2009; Buijsman et al, 2010)。内孤立波具有较大的能量, 可产生很强的剪切流, 对南海北部广泛存在的如钻井平台、海底电缆等人工设施和船舶航行造成潜在威胁(田壮才 等, 2018; 蔡树群 等, 2021)。因此本研究具有重要的科学和经济建设意义。
声波在水体中具有很强的穿透能力, 且对温度、盐度、悬浮物、叶绿素和光照等水体物理性质变化敏感, 因此广泛被用于水体探测(Boswell et al, 2020; 郑全安 等, 2022)。近些年, 海洋多道地震反射数据(中低频声学-10~120Hz)被广泛应用于全球和南海北部陆架内孤立波高分辨率成像(董崇志 等, 2009; Tang et al, 2015; Tang et al, 2018; Geng et al, 2019; 孙绍箐 等, 2019; Song et al, 2021; 宋海斌 等, 2023)。但是该技术手段无法对50~100m以上的水体进行有效成像。回声探测仪是一种历史久远和操作方便的高频声学成像技术, 可有效弥补近海面水体探测的盲区。Feng等(2021)利用主频100kHz的回声探测仪对珠江口内孤立波的精细结构进行了成像, 获取了内孤立波和周围环境的相互作用信息。另外, 高分辨率回声探测仪是研究海洋内孤立波的精度最高的一种技术手段(郑全安 等, 2022)。
本研究位于南海北部陆坡东沙群岛西侧海域, 水深范围120~250m, 涵盖广泛发育来自巴士海峡的内孤立波(图1)。利用声学背散射数据结合同步观测投弃式温深仪(expendable bathythermograph, XBT)剖面和卫星遥感图像分析研究区2021年8月20日的内孤立波特征。首先, 声学数据被精细处理, 从而得到研究内孤立波和水体精细结构特征; 其次, 声学数据结合同步卫星遥感图像得到内孤立波参数特征, 并与理论模型计算结果进行对比; 最后, 利用上述研究结果综合分析内孤立波传播过程及其对周围环境的影响。本研究有利于提高人们对南海北部陆坡内孤立波传播和演化过程的理解。
图 1 研究区位置图展示南海北部地形特征

基于南海地质地球物理图系(杨胜雄 等, 2015)的审图号为JS(2015)02-107的标准地图制作, 底图无修改。红线为声学背散射测线; 黑色三角表示XBT站位; 蓝色、绿色和红色实心圆分别代表测量起始位置、转向位置和结束位置; 灰色虚线曲线代表卫星遥感图像获得的研究区内孤立波特征(Zhao et al, 2004; Li et al, 2011)

Fig. 1 Topographic features of the northern South China Sea depicted in the study area location map

图 2 声学背散射图像显示沿测线内孤立波和水体结构

Fig. 2 Acoustic backscatter image showing the fine structures of internal solitary waves and water column along the survey line

1 数据与方法

1.1 声学背散射数据采集和处理

2021年8月中国科学院南海海洋研究所使用参量阵浅地层剖面仪(Innomar SES2000 Light)在东沙群岛西侧采集约43km声学背向散射数据(图1、2)。换能器侧舷安装于测量船中间位置, 以减少船只航行产生气泡的影响。使用SMC IMU-108三维姿态补偿仪实时测量船体运动姿态, 为换能器波束提供校正数据。该参量阵设备利用差频原理, 在水体中发射两个频率相近的高频声波, 可同时采集二次高频(100kHz)和二次低频(5~15kHz)声学信号。高频信号的穿透性较弱, 可用于探测水体结构, 而低频信号具有较强的穿透性, 主要用于探测浅地层, 不能有效探测水体中的散射信号。因此, 本研究使用Innomar ISE软件对高频信号进行处理, 主要步骤包括: 中值滤波压制噪音、包络算法水体成像和时深转换(1500m·s-1)。

1.2 卫星遥感图像

光学卫星图像被广泛应用于内孤立波的研究工作(Li et al, 2013; Tang et al, 2014; Feng et al, 2021; 崔海吉 等, 2021; 邝芸艳 等, 2021)。本研究选取声学数据同步观测的国家极地轨道伙伴关系 Suomi NPP VIIRS卫星图像和中国环境二号A星高分卫星图像, 其空间分辨率分别为250m和16m(图3)。卫星图像清晰地显示研究区内孤立波空间分布和传播特征, 根据声学测线和波峰面夹角可用于校正声学数据获得的内孤立波波形、传播方向和速度等参数, 为本研究提供更可靠的观测依据。
图 3 研究区域内孤立波卫星图像

a. Suomi NPP卫星于2021年8月20日5:18采集的遥感图像; b. 中国环境二号A星于2021年8月20日11:33采集的卫星遥感图像。ISW1向西传播方向约为285°, 速度约1m·s-1; 黄色虚线表示测量船的航迹; 红色箭头表示ISW1特征位置的运动方向; 红色实心圆指示声学数据中发现内孤立波的位置; 黑色箭头指示两个卫星图像探测到的内孤立波

Fig. 3 Satellite images of internal solitary waves in the study area

1.3 水文数据

为了获得研究区水体物理属性和验证声学数据的可靠性, 走航声学观测时同步投放了2个温深仪, 其中XBT1位于测线上(图1、图4a)。另外, 本研究收集了研究区域内(20°30′—21°30′N, 115°—116° E)12年(2009—2021年)的8月份历史温度和盐度深度剖面数据(WOA2023, 图4a、b)。XBT剖面数据和历史平均数据显示温度差异较小, 以及研究区盐度变化范围较小, 因此本研究采用历史平均温度和盐度数据对内孤立波进行理论计算(图4a、b)。根据研究区平均温度和盐度数据, 可分别计算出区域密度(图4c)和浮力频率(图4d), 其中浮力频率最大值所对应的深度为密度跃层深度, 位于约45m深度。
图 4 研究区域温度、盐度、密度和浮力频率深度剖面

a. 研究区温度剖面, 红色曲线为12年区域8月份平均温度剖面, 灰色曲线为研究区历史温度剖面, 蓝色和黑色分别代表XBT1和XBT2温度剖面; b. 研究区盐度剖面, 红色曲线为12年区域8月份平均盐度剖面, 灰色曲线为研究区历史盐度剖面; c. 根据历史平均温盐剖面计算得到的研究区密度剖面; d. 根据密度数据计算得到的研究区浮力频率剖面

Fig. 4 Depth profiles of temperature, salinity, density and buoyancy frequency in the study area

声学背散射图像和同步XBT1温度剖面图的比较结果显示声学图像可对150m以上水体结构精细成像(图5)。声学数据中散射层与温度梯度之间存在较好的对应关系, 其中强散射层(绿色-红色)可清晰反应水体上层混合层。
图5 声学背散射图像和同步XBT1温度(黑色)与温度梯度(红色)剖面图

比较结果显示声学图像可对150m以上水体结构精细成像, 强散射层与温度梯度之间存在较好的对应关系

Fig. 5 Acoustic backscatter image and synchronous XBT1 temperature (black) with temperature gradient (red) profile

1.4 理论计算

目前, 最常用于描述内孤立波特性的理论是Korteweg-de Vries(KdV)理论, 它是建立在弱非线性、弱色散且两者平衡条件下的一类非线性理论模型(Ostrovsky et al, 1989)。沿X轴方向传播的内孤立波可以用KdV方程如下描述:
$\frac{\partial \eta }{\partial t}+(c+\alpha \eta )\frac{\partial \eta }{\partial x}+\beta \frac{{{\partial }^{3}}\eta }{\partial {{x}^{3}}}=0$
式中, c代表线性相速度; η是内孤立波的振幅; t为时间; α为二次非线性系数; β为非静力频散系数; x是沿内孤立波传播方向的水平坐标。传统KdV方程计算α和β是采用连续分层计算, 但是在海水各深度的盐度变化很小、海水密度的变化区间可以忽略不计的情况下可以将密度看成一个常量, 将水体分成上下两层参与计算, 以简化计算过程。
KdV方程能够很好地描述小振幅、弱非线性内波, 但是KdV方程中的非线性项系数较小, 无法很好地描述大振幅、强非线性内波, 因此需要考虑引入高阶非线性修正项, 因此需要使用eKdV(extended KdV)方程(Grimshaw et al, 2004)。eKdV方程的常见形式如下:
$\frac{\partial \eta }{\partial t}+(c+\alpha \eta +{{\alpha }_{1}}{{\eta }^{2}})\frac{\partial \eta }{\partial x}+\beta \frac{{{\partial }^{3}}\eta }{\partial {{x}^{3}}}=0$
式中, α1为三次非线性参数。

2 结果

2.1 内孤立波观测特征

声学背散射数据探测到南海北部陆坡2021年8月存在的许多内孤立波。本研究由北向南选取三个具有代表性的内孤立波(ISW1、ISW2、ISW3), 水深范围110~180m, 坡度0.1°~1°(图2)。内孤立波的观测位置、时间、水深、振幅等观测参数被总结在表1。
表1 内孤立波的观测参数*

Tab. 1 Observed parameters of internal solitary waves

内孤立波 经度 纬度 时间 水深/m 振幅/m
ISW1 115°30′06.7″E 21°18′55.3″N 10:16:37 114.3 20
ISW2 115°29'40.5″E 21°03'37.3″N 11:06:49 119.8 31
ISW3 115°33'01.6″E 20°56'45.6″N 12:43:04 179.0 19

注: *量取首个大振幅内孤立波的波谷。

ISW1和ISW2均发育于坡度0.1°的平坦海底(图2)。ISW1的波形具有杂乱的散射特征, 最大振幅约20m, 校正后的半波宽度276m(图6)。由于缺少观测数据, 无法准确判断该内孤立波的首个波形。经过的内孤立波波谷使水体内孤立波混合层变厚, 如图6中红色线所示, 增加了非线性α, 可能是形成复杂波形的原因。ISW2具有发育成熟的对称波形特征, 首个内孤立波最大振幅31m, 校正后的半波宽度168m(图7a)。第二个内孤立波波形结构明显大于首个内孤立波, 最大振幅39m, 半波宽度303m。紧随其后的内孤立波结构逐渐杂乱, 导致无法准确识别。ISW3发育在坡度0.5°的区域, 最大振幅19m, 校正后的半波宽度380m(图2、图7c)。与ISW1和ISW2不同, 此内孤立波具有显著的不对称波形结构特征。
图 6 内孤立波(ISW1)声学背散射图像

Fig. 6 Magnified view of acoustic backscatter image showing ISW1

图 7 内孤立波(ISW2、ISW3)声学背散射图像

a. ISW2原始声学图像; b. ISW2声学成像波形和理论分析波形对比图; c. ISW3原始声学图像; d. ISW3声学成像波形和理论分析波形对比图。a和c中序号表示ISW2和ISW3内孤立波编号用于波形统计, 黑色曲线代表双层KdV模型, 红色曲线代表双层eKdV模型

Fig. 7 Magnified views of acoustic backscatter images showing ISW2 and ISW3

同步观测的卫星遥感图像观测到大量的位于东沙群岛附近的由内孤立波传播形成的明暗相间的条纹(图3)。ISW1-3在卫星图像均可清晰识别(图3), 然而在ISW3在声学背散射数据中无法准确判别(图2)。利用相差6h15min的两张卫星遥感图像, 量取内孤立波的特征点空间距离, 从而得到内孤立波传播方向约285°, 平均传播速度约1m·s-1。卫星遥感图像的观测结果代表了ISW1的传播特征, 并被声学探测数据验证。
海洋环境2A遥感图像可以清晰的识别到ISW2的波峰面, 根据285°传播方向以及声学数据和遥感图像分别探测到内孤立波的时空差异, 得到ISW2的传播速度约1.2m·s-1, 这个传播速度与ISW1相近。由于上层水体结构散射特征杂乱, 声学数据不能清晰识别ISW3。根据下层水体散射特征和遥感图像相对位置, 本研究认为图7c为ISW3。根据声学数据和遥感图像的时空差异, ISW3的平均传播速度约1.5m·s-1, 这与前人的观测相近(Feng et al, 2021)。值得注意的是, 遥感影像的较低图像分辨率以及空间校正误差均可能导致测量出现误差。

2.2 内孤立波的理论计算特征

根据同步观测的XBT数据显示声学背散射数据可准确地成像研究区水体层结的结构(图5)。因此, 本研究可根据声学数据利用简化两层和连续层结模型分别计算内孤立波的理论波形和传播速度特征。
本研究选取在声学数据中可测量的ISW2和ISW3波形参数进行理论传播速度的计算。结果显示ISW2的双层KdV模型、双层eKdV模型和连续层结KdV模型的传播速度分别为1.0、0.8和0.7m·s-1。ISW3的三种模型计算结果分别是1.1、1.0和0.6m·s-1。
利用双层KdV模型和双层eKdV模型计算得到的波形, 并校正走航观测角度和多普勒效应后, 得到与声学观测到的内孤立波波形对应的理论波形(图7)。通过与声学数据的对比, 发现ISW2的理论波形与观测结果相近。而ISW3观测结果表现出明显的不对称性, 后两个内孤立波波形被显著破坏, 表明发生较强的耗散。对比结果以及表2的数据表明简化双层KdV模型最符合观测结果, 这与前人研究结果一致(Ramp et al, 2004; Feng et al, 2021)。值得注意的是, 温盐数据差异、声学数据测量误差和卫星图像空间位置校准误差等均可能是导致理论模型与观测结果之间存在较大偏差的重要因素。
表 2 内孤立波观测和模型参数

Tab. 2 Internal solitary waves observation and model parameters

ISW 观测振幅
/m		 观测半波宽度
/m		 校正后半波宽度
L/m		 观测传播速度
/(m·s-1)		 理论计算模型 理论特征宽度Δ/m 解析比L/Δ
(理论值1.76)		 模型理论传播速度/(m·s-1)
ISW2 31 155 168 1.2 双层KdV模型 94 1.79 1.0
双层eKdV模型 80 2.10 0.8
连续层结KdV模型 52 3.23 0.7
ISW3 19 307 380 1.5 双层KdV模型 209 1.82 1.1
双层eKdV模型 126 3.01 1.0
连续层结KdV模型 285 1.33 0.6
在垂向上, 内孤立波的振幅理论上遵循从海表面往下呈现先增大, 在密跃层达到最大值后减小的趋势。在图8中, 本研究从垂向所捕获的内孤立波的振幅也呈现出先增大后减小的趋势, 最大振幅处于30~50m水深之间。最大振幅基本都处于密跃层中, 整体上可以证明本研究的第一模态内孤立波振幅随深度变化符合理论趋势。
图 8 内孤立波垂向振幅变化

内孤立波编号和对应声学图像见图7, 黑色实心圆曲线为声学数据观测到的垂向振幅变化, 红色曲线为内孤立波理论垂向振幅变化, 标注的ηmax为该位置内孤立波的最大振幅, h0为最大振幅处的水深

Fig. 8 Vertical amplitude distribution of internal solitary waves versus water depths

3 讨论

3.1 内孤立波演化过程

卫星遥感图像显示南海北部内孤立波主要由巴士海峡和南海北部局地产生(Lien et al, 2005; Cai et al, 2012)。同步观测的遥感图像显示研究区内孤立波空间展布超过300km, 且自东沙群岛至研究区均可清晰追踪(图3)。因此, 本研究认为声学数据观测到的大振幅内孤立波形成于自巴士海峡。
内波传播过程在东沙群岛发生绕射, 分裂成南北两列继续向西传播, 并相遇发生相互作用(Li et al, 2013; Wang et al, 2013; Ma et al, 2016; 王振霄 等, 2019)。2021年8月22日MODIS Aqua卫星图像和历史统计资料(Zhao et al, 2004; Li et al, 2011)显示研究区位于内孤立波衍射后南列, 但与北列发生相互作用形成复杂的波峰面形态特征(图3)。内孤立波的浅化裂变、极性转化以及声学观测方向与内孤立波传播方向的较大偏差, 均可能导致ISW1呈现出复杂的声学散射结构。ISW1内孤立波在水深10~20m存在散射强度明显低于周围水体, 可能是由于内孤立波的强烈混合, 让水体层结进一步减弱。
在ISW1波峰面之后约4km发育另一个波峰面ISW2。此内孤立波在声学图像上显示ISW2相对ISW1波形相对稳定, 发育更成熟。ISW2表现出对称的波形结构, 与理论计算结果也相近, 说明未发生与相邻内孤立波的相互作用(图7a)。
声学数据显示ISW3传播在陆坡(倾角0.5°~1°), 具有平缓的波形后缘(图7c)。前人观测(Chang et al, 2021)和数值模拟(Vlasenko et al, 2002)结果表明, 内孤立波传播过程随着水深变浅, 对流不稳定会导致内孤立波后缘变陡, 并进一步可能发生对流翻覆, 从而形成平缓的波形后缘。

3.2 内孤立波对水体层结结构的影响

内孤立波可快速和显著地改变水体的层结特征(Tang et al, 2018)。声学背散射数据显示研究区高分辨率的水体结构复杂的时空变化特征。声学数据8~10km处, 即在ISW1之后, 上层混合层分裂成4个散射界面(图2、图6)。这一现象说明内孤立波及其相互作用导致水体层结快速分裂或短时间开尔文-亥姆霍兹不稳定(Tang et al, 2018)。声学数据显示15~25km处水深上层(浅于30m)混合层水体层结被显著破坏, 具有杂乱的散射特征(图2)。ISW2经过后约1h, 上层水体逐渐恢复原始层结特征。基于以上观测, 本研究认为内孤立波对混合层水体结构具有较强的破坏作用。

3.3 观测数据的局限性

技术方法虽然采集数据方便, 但也存在一定不足。例如, 近海面混合层由于层结不强, 且易受到生物、光照等多种因素的影响, 因此成像存在一定的多解性。通过和XBT数据对比表明, 由于海水深层散射体较少, 声学数据难以对150m以下的下层水体层结进行清晰成像(图5)。相比之下, 中低频(10~120Hz)探测技术, 即地震海洋学方法, 主要对水体中的温度和盐度变化产生响应, 能够有效对深层水体成像, 提高解释的准确性。因此, 开展中低频、高频声学手段和物理海洋等多种技术手段联合同步观测可有效弥补单一技术手段的不足, 有利于进一步理解南海北部内孤立波的传播过程及其生态环境效应。

4 结论

本研究利用2021年8月20日采集的声学背散射数据和同步水文数据, 结合卫星遥感图像, 对东沙群岛西侧110~180m水深海域的内孤立波进行了分析。声学背散射图像和同步XBT温度剖面图的比较结果显示声学图像可对150m以上水体结构精细成像。走航声学数据从北向南先后探测到3组内孤立波(ISW1、ISW2、ISW3)。内孤立波最大振幅-20~30m, 半波宽-160~380m。ISW1-3内孤立波传播速度分别为1.0、1.2和1.5m·s-1。观测结果显示, 内孤立波的波形和传播速度更符合简化两层KdV模型的结果。同步观测的遥感图像显示内孤立波形成于自巴士海峡, 空间展布超过300km。ISW1具有复杂的波形特征, 而ISW3受到陆坡地形的影响具有不对称波形结构, 表明这两组内孤立波发生强烈的耗散。

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