黃海綠潮分布年際變化分析＊

黃 娟，吳玲娟*，高 松，李 杰

(1．國家海洋局北海預報中心，山東 青島266061;2．山東省海洋生態環境與防災減災重點實驗室，山東 青島266061)

綠潮指海洋大型藻類在一定環境條件下暴發性增殖或聚集形成大面積漂浮的海洋生態異?，F象。綠潮在全球沿岸海域暴發并造成嚴重危害的現象變得越來越頻繁，發生地理范圍也日趨增大，已經成為一種世界性的海洋災害。從1980年美國、加拿大、荷蘭、法國、日本和韓國等國家均暴發過綠潮災害，法國沿岸海域尤為嚴重。我國黃海也連續7年暴發大規模綠潮，對2008年青島奧運會帆船/板賽和2012年的海陽亞洲沙灘運動會等諸多海上賽事造成了困難，對水產養殖、濱海旅游、海上交通運輸等相關產業的影響尤為嚴重。雖然綠潮連年暴發，但是每年分布特征都不盡相同，例如，2009年綠潮發生比2008年晚約半個多月;2009年綠潮的規模比其他年份都大，但是僅停留在大公島附近海域，只有零星綠潮登陸青島沿岸;其他年份都在青島沿岸登陸，特別2008年大量綠潮逼近青島影響奧帆賽場［1，2］，在岸灘產生大量堆積。

目前的研究大部分聚焦于黃海綠潮的分布特征和成因以及追溯其來源，但關于綠潮覆蓋和分布面積、漂移路徑的年際變化方面的研究鮮有報道?；谛l星遙感的黃海綠潮的分布特征研究方面:李大秋等［3］從MODIS衛星圖像發現綠潮在黃海多呈條帶狀分布;Thorpe［4］從合成孔徑雷達(SAR)圖像中發現，滸苔條帶之間距離大部分為1～1．5 km，并認為是小的拉彌爾環流條帶逐步合并的結果。Qiao［5］指出滸苔條帶基本消除了風場下游海浪中的小尺度波動，風場下游區域水體而不是滸苔本身使得海洋遙感圖像出現異常。在綠潮溯源研究方面，相關學者基于MODIS衛星圖像［6，7］、分子系統學和脂肪酸組成的GCMS分析［8］和滸苔樣品遺傳多樣性分析［9］研究結果表明，青島近海漂浮滸苔是從外海漂移過來的。范士亮等［10］通過分析2009～2010年海上連續跟蹤觀測資料，發現2009和2010年黃海漂浮綠潮藻最早發現于江蘇南通小洋口外的太陽島附近，其發生發展過程比較相似，但發生時間、規模和漂移路徑有所差異;還有學者利用海洋數值模擬方法［11］，發現2008年綠潮主要來源于黃海南部江蘇連云港和鹽城近海海域。此外，還有研究認為2008年黃海綠潮的形成種來源于江蘇省紫菜栽培筏架，綠潮的暴發與江蘇省紫菜栽培面積的擴大密切相關［12］，也有學者認為二者之間并沒有關系［13］。上述大部分研究是追溯某些年份黃海綠潮的源頭，但利用多年監測資料追溯綠潮源頭和早期分布的相關研究鮮有報道。

因此，本文利用2008～2013年綜合監測資料分析綠潮分布的年際變化，并利用綠潮溯源模式和衛星首次發現的綠潮位置追溯近6年綠潮早期分布。

1 數據來源

2008～2013年綠潮發生期間，國家海洋局北海預報中心每天利用可見光/微波遙感衛星數據、航空、船舶、陸岸巡視等多源、多時相監測數據，進行綠潮信息處理，并基于多源、多時窗數據融合技術對所提取的綠潮信息進行融合［14］，為綠潮漂移預測和溯源模式提供初始場，同時為研究綠潮分布、發生發展和漂移機理等提供依據?？梢姽夂臀⒉ㄐl星遙感數據是綠潮業務化監測的主要手段，其他數據為輔。

1．1 可見光數據

可見光數據主要包括美國NASA TERRA/AQUAMODIS和中國環境與災害監測衛星(HJ-1A、B)等免費光學數據。MODIS是新一代“圖譜合一”的光學遙感儀器，具有36個光學通道，分布在0．4～14μm的電磁波譜范圍內。MODIS的地面分辨率分別為250 m、500 m和1 000 m，能夠覆蓋整個黃海。MODIS每天兩次過境，是一種可確保連續觀測的數據源?！碍h境減災-1”衛星(HJ-1A、B)是我國自主研發的首顆專門用于環境與災害監測的衛星，空間分辨率優于30 m，可實現2天一次的重復觀測?？梢姽膺b感數據的預處理包括幾何糾正、云檢測、裁切(MODIS)或拼接(HJ-lA、B)，信息提取包括植被指數計算和閾值分割［15］。

1．2 微波數據

微波遙感具有不受天氣條件影響、全天時、全天候的監測能力，是監測綠潮的重要手段。綠潮業務監測采用的是COSMO SAR衛星數據。該衛星是意大利發射的，具有響應時間短、影像分辨率高、成像帶寬大、定位精度高等特點，工作在L波段，空間分辨率為25～100 m，極化方式VV，幅寬200 km，入射角在20到35°之間。其數據預處理包括SAR衛星影像幾何糾正、裁切和增強Lee濾波處理;信息提取包括綠潮識別、閾值分割和亮區提取。

1．3 其他監測數據

根據綠潮發生發展情況，利用航空遙感、船舶、陸岸巡視等方式進行監測。綠潮的航空遙感監測基于同步獲取的高光譜、多光譜掃描儀和DSS數碼相機綠潮監測影像，利用成像光譜儀提供的綠潮區域連續光譜信息，優化多光譜掃描儀和DSS綠潮信息提取算法，提取綠潮航空遙感監測數據。

2 綠潮分布和漂移路徑年際變化特征

2．1 衛星首次發現時的綠潮分布信息

統計2008～2013年衛星遙感首次發現的綠潮分布情況(圖1和表1)，可以看出，首次發現綠潮的時間在5月中旬至6月初，其中2013年最早，2009年最晚。綠潮主要發生在黃海南部江蘇鹽城外海(120．5～122．5°E，33．0～34．7°N)，或集中或分散。覆蓋面積在3．5～16 km2之間，分布面積在330～1 414 km2之間。

圖1 2008～2013首次被衛星遙感發現時的綠潮分布(其中2010-6-2代表2010年6月2日)Fig．1 The distribution of green tide when it is recognized by satellite images for the first time from 2008 to 2013(where 2010-6-2 represents June 2，2010)

2．2 綠潮最大覆蓋及分布面積

2008～2013年，綠潮每年出現最大覆蓋及分布面積時間和規模不同。出現最大覆蓋面積和最大分布面積的時間基本上一致。從表1看出，2012和2011年分別是綠潮最大分布面積出現時間最早和最晚年份，分別出現在6月13日和7月19日，相差1個多月。2012年和2013年綠潮最大覆蓋和分布面積出現在6月，其他年份則出現在7月。2009年是綠潮面積最大年份，最大覆蓋面積達到了2 100 km2，分布面積58 000 km2;2012年為綠潮面積最小年份，最大覆蓋面積僅為267 km2，最大分布面積為19 610 km2;其他各年的最大覆蓋面積在530～790 km2之間，最大分布面積范圍25 000～29 800 km2。

一般情況下，較大的覆蓋面積對應著較大的分布面積，但這兩個面積的年際變化趨勢并不完全一致。比如，2010和2013年綠潮最大分布面積相當(29 800 km2和29 733 km2)，但前者的綠潮最大覆蓋面積明顯小于后者。因此，綠潮分布密度也是衡量綠潮規模的一個重要指標，其計算公式為:綠潮分布密度(%)=綠潮覆蓋面積/分布面積×100%。2009年為綠潮分布密度最大的一年，達到3．62%;2013年次之，為2．66%;2012年的分布密度最小，僅為1．36%;其余3年都在2%左右。

2．3 綠潮同期覆蓋及分布面積年際變化

6～7月是綠潮發生發展最為重要的月份。綜合綠潮出現時間以及衛星數據覆蓋范圍等情況，分別選取不同年份6月初和7月初綠潮的分布情況進行綠潮同期比較分析。從圖2a看出，6月初綠潮不同年份分布位置和規模有比較明顯的差異。2009年綠潮主要位于江蘇鹽城外海，而2008年綠潮已位于青島朝連島海域;2008年6月初綠潮的覆蓋和分布面積是近6年中最大的，2010年6月初是衛星剛發現綠潮，均位于其發現位置，其覆蓋和分布面積都很小。從圖2b看出，7月1日前后綠潮主要分布在34°～37°N之間，位置和分布范圍相對一致，除2009年外都不同程度地影響到青島近岸海域。

表1 2008～2013年綠潮發生發展情況Tab．1 the development of green tide from 2008 to 2013

圖2 2008～2013年6月初(a)、7月初(6月底)(b)綠潮同期分布情況Fig．2 The distribution of green tide during early June and early July(late June)from 2008 to 2013

2．4 綠潮漂移路徑年際變化

2008～2013年綠潮總體都向偏北方向移動，大部分年份影響日照、青島、乳山、威海、煙臺等近岸海域，但是漂移路徑在方向和時間上具有明顯的年際變化(圖3)。2008年綠潮向西北方向漂移，并在青島登陸;2009年和2010年先向西北方向漂移，然后向東北方向漂移，但是2009年未在青島登陸;2011年和2012年先向偏北方向漂移，再向西北方向漂移，2011年比2012年整體偏西。2013年先向偏西北方向漂移，再向偏北方向漂移，最后向西北方向運動，5月22日后漂移趨勢與2011年相似，整體更偏西，對近岸影響大。近6年綠潮除了2009年外都在青島登陸，2008年對青島影響最嚴重，因此著重分析2008年和2009年綠潮移動路徑的差異。

2008年和2009年綠潮的漂移趨勢明顯不同。綜合監測結果顯示2008年5月中旬，在鹽城外海域發現稀疏綠潮分布;5月底至6月下旬，江蘇如東、連云港海域出現大面積漂浮綠潮，并向北偏西方向漂移，在青島及周邊海域聚集、發展，6月25日前后，漂浮綠潮先后大量登陸青島、日照、煙臺、海陽等市沿岸，6月29日前后，綠潮分布面積達到最大。其后，一直維持對該海域的影響，直至7月中下旬，綠潮分布面積明顯減小;8月上旬聚集綠潮基本消失(圖4a)。2009年黃海綠潮發生比2008年晚約15天。6月初在黃海中部鹽城外海域發現明顯漂浮綠潮;6月中下旬黃海中部海域出現大面積漂浮綠潮，最近距青島附近的大公島68 km;此后緩慢的向北偏東方向漂移，至7月中旬分布面積最大;7月下旬綠潮分布在青島、煙臺、海陽等市近岸海域，之后逐漸消亡(圖4b)。2009年綠潮的規模比2008年更大，但綠潮影響停留在青島、煙臺、海陽等市近海域，僅有零星綠潮登陸青島沿岸;這與2008年大量綠潮登陸青島的情況明顯不同。

3 綠潮早期分布特征

由于缺乏綠潮早期發生發展的監測資料，所以我們利用2008～2013年最早通過衛星監測的綠潮所在位置和綠潮溯源模型，獲取綠潮早期分布。

3．1 綠潮溯源模型

綠潮溯源采用三維全動力ROMS海洋模式，該模式由Rutger University與UCLA共同研究開發完成。與其他模式相比有許多值得關注的特點，比如:其使用的S坐標系使得在溫躍層和底邊界層等這些讓人更感興趣的層面上有更高的解析度;在水平對流、垂向混合等問題的處理上，也有更多的方案可供選擇等。Ezer等［16］發現ROMS可減少計算誤差，提高計算效率。同時，有強大的開發團隊，不斷更新ROMS模塊。該模式作為主要的海洋業務化模式之一，在COOPS已經開始大量使用［17，18］，并將其列為今后5年業務化海洋模式重要模式之一。

根據綠潮所在位置，采用兩重嵌套技術，建立2個區域模式:大區域是西北太平洋海域(99°～148°E，9°S～44°N)，水平分辨率0．1°，垂向25層;小區域是東中國海(117．5°～135°E，24°～41°N)，水平分辨率1/30°，垂向16層。模式地形來源于GEBCO(General bathymetric Chart of Oceans)分辨率為1'×1'的數據，并采用海圖水深和Google Earth進行水深和岸線訂正。大區域模式采用全球海洋模式(HYCOM+NCODA Global 1/12°Analysis)模式的水位、流場、溫鹽場等輸出結果作為初值和邊值場，采用北海預報中心業務化WRF大氣模式的風場和熱通量場作為大氣強迫場。小區域模型采用業務化預報東中國海WRF風場和熱通量場驅動模式;采用大區域每天業務化預報的結果作為小區的初值和邊值場，同時考慮長江、黃河、遼河等主要河流的作用;邊界上采用M2，S2，N2，K2，K1，O1，P1，Q1等8個分潮和小區預報結果驅動，為溯源模型提供海洋環境動力場。

在不考慮綠潮自身生態特征的情況下，其在海水中的移動可以看作是質點跟隨海流的物理運動，所以采用拉格朗日粒子反向追蹤方法建立綠潮溯源模型。粒子追蹤方法采用粒子隨機走動模式來模擬粒子的運動。每個粒子的位移變量都可以由Lagrange方程來確定;粒子群的運動特性是一個隨機過程，它的條件概率密度函數可以由相應的Fokker-Planck方程決定。將對流擴散方程轉化為Fokker-Planck形式，數值求解粒子的Lagrange方程，確定每個粒子的位移，從而實現粒子的動態追蹤，達到粒子運動過程數值模擬的目的［19］。Lagrange粒子反向追蹤法就是通過該方法在時間上反向積分，計算出上一時刻粒子所在的位置。該方法已廣泛應用到溢油、綠潮和水母等漂移和溯源研究中［20～22］。

圖3 2008年～2013年綠潮漂移路徑趨勢圖Fig．3 The drift trend of green tide during early June and early July(late June)from 2008 to 2013

3．2 2008～2013年綠潮早期分布情況

從圖5可以看出，2012～2013年綠潮早期分布位置和形狀雖然不一致，漂移路徑有所不同，但總體都是由南向北漂移;回溯到各年4月中旬至5月初時，雖然綠潮回溯的時間和位置每年各異，但是基本都分布于蘇北淺灘的東沙、竹根沙和蔣家沙附近海域(圖5中紅圈范圍)。這與早期監測的結果比較一致。

4 討論和結論

通過分析近6年黃海綠潮綜合監測資料，發現首次通過衛星發現的綠潮分布、綠潮最大覆蓋及分布面積、同期覆蓋及分布面積以及漂移路徑等分布特征具有明顯的年際變化。1)通過衛星首次發現綠潮的時間一般在5月中旬～6月初，一般分布于在黃海南部江蘇鹽城外海;2)綠潮每年最大分布和覆蓋面積之間、出現時間差異都加大。2009年是綠潮面積最大年份，最大覆蓋(分布)面積達到了2 100(58 000)km2，約為最小年份(2012年)的8(3)倍，出現時間最多相差約35天。3)近6年綠潮總體都向偏北方向移動，不同程度影響日照、青島、乳山、威海、煙臺等近岸海域，但漂移路徑存在向東北或西北偏轉的具有明顯年際變化。4)基于數值模擬的研究發現，回溯到每年4月中旬至5月初時，綠潮基本上都分布于蘇北淺灘東沙、竹根沙和蔣家沙附近海域。

綜上所述，綠潮分布和漂移路徑存在明顯的年際變化特征。關于其成因，國內學者主要認為綠潮所在海域的海面風與表層環流的年際變化是綠潮漂移路徑年際變化的因素之一［1］。但由于綠潮海藻具有較高的營養鹽吸收能力和多種多樣的繁殖方式［，］，綠潮自身獨特的生物學特點、海水富營養化以及環境因子等因素在其中所起的作用，尚不清楚，有待進一步研究。

圖4 2008年(a)和2009年(b)黃海綠潮分布和漂移趨勢圖Fig．4 The distribution and drift trend of green tide during 2008(a)and 2009(b)

圖5 2008年～2013年綠潮早期溯源和分布(圖中藍色線代表首次通過衛星發現的綠潮，黑色線代表綠潮漂移軌跡，紅圈所包含的范圍指回溯到各年4月中旬至5月初綠潮的范圍)Fig．5 The origin and distribution of green tide from 2008 to 2013(blue lines represent the green tide recognized by satellite images，black lines represent its drift trajectory，red circles contains the possible origin of green tide)

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