2017年遼東灣夏季潮汐鋒位置變化的分析*

張廣躍 魏 皓 肖勁根 張海彥 李志成

(天津大學海洋科學與技術學院 天津 300072)

潮汐鋒是海洋鋒的一種,指在增溫季節由潮混合與層化共同作用形成的近岸混合區與遠岸層化區之間的過渡海域(Simpsonet al,1974)。鋒區的輻聚、輻散作用是鯷魚卵子和仔稚魚呈斑塊分布的原因(Weiet al,2003；魏皓等,2007；周鋒等,2008),潮汐鋒還會對葉綠素a和浮游生物的分布產生影響(Liuet al,2003；李洪波等,2004；Sunet al,2010；劉光興等,2015；Choiet al,2017),韋欽勝等(2011)進而提出了鋒區生態系統的觀點。因此,由表層風摩擦作用與底層潮混合作用而使上下混合層在淺海相互貫通而形成的潮汐鋒,對動力海洋學和海洋生態學研究都具有重要意義(Simpsonet al,1978；趙保仁,1987；趙保仁等,1993；魏皓等,1993；Liuet al,2003；唐啟升等,2005)。此外,渤海底部低氧區的范圍與鋒面所圍冷水團基本一致(張華等,2016),研究渤海夏季潮汐鋒變化,對于探討低氧形成及變化機制同樣具有重要意義。

趙保仁(1985)計算了黃海和東海北部Simpson-Hunter層化參數KSH=log(H/Umax3)(Simpsonet al,1974),發現KSH=1.8等值線走向與整個底層黃海冷水團的邊緣一致,其中H為水深,Umax為潮流最大特征流速。魏皓等(1993)根據Stigebrandt公式(Stigebrandt,1981)對夏季南黃海底層潮汐鋒位置進行了較為準確的計算,認為底層潮流和風對底層鋒的位置起決定性作用。Bi等(1993)對黃海西部潮汐鋒的形成和演化過程進行了研究并探討了潮混合、熱通量和風對潮汐鋒的影響,認為鋒區和深海層化區的溫度結構受到潮混合作用和平流的共同影響,海流和鋒面會對風應力的變化作出滯后響應,且鋒面的強度和位置還會受到Ekman輸運的影響。楊殿榮等(1994)在Stigebrandt公式基礎上加入浮力平流項,進一步提高了南黃海海洋鋒的預報質量。周鋒等(2008)綜合調查資料和MODIS/Terra衛星遙感海表面溫度(sea surface temperature,SST)資料,并利用HAMSOM(Hamburg Shelf Ocean Model)模式計算Simpson-Hunter參數分布,對南黃海西北部夏季潮鋒的不連續分布現象做了分析和討論,認為潮流較弱、地形相對平緩和層化作用較強是潮鋒不連續分布的主要成因,而夏季風場對鋒面分布的影響基本可以忽略。Lü等(2010)基于POM(Princeton Ocean Model)模式建立了波浪-潮汐-環流耦合數值模型,用以研究潮汐混合對夏季黃海環流造成的影響,結果顯示黃海冷水團被典型的潮汐鋒所包圍,而較大的斜壓梯度使鋒區成為了上升流最活躍的區域,同時黃海冷斑的形成主要是由鋒區上升流和潮混合造成的。

近年來國內學者對于潮汐鋒的研究大都集中在黃、東海及南海等區域(朱鳳芹等,2014；程雪麗等,2017；王謙等,2019),針對渤海潮汐鋒的研究比較少。趙保仁等(2001)對渤海夏季無風狀態下潮汐鋒的分布特征進行過較為系統的研究,結果表明渤海海峽、遼東灣東部近海、遼東灣西部六股河口近海及渤海灣口的南、北近岸水域分布著潮汐鋒。劉浩等(2007)利用POM模式對渤海潮汐鋒及層化結構的季節變化進行了研究,通過與Loder參數(KL=log(h4/U3),h、U分別為水深和潮流速度)計算結果對比,認為采用表底溫差指標研究渤海的層化結構特征和潮汐鋒是可靠的,同時模擬結果表明渤海層化形成于4月份,之后隨著太陽輻射的增強以及垂向混合的減弱,層化區面積以及穩定性都進一步增強并在7月份達到頂峰,隨著層化區域范圍的不斷擴大和層化強度的增加,潮汐鋒也隨之向淺水區移動。

綜上所述,前人對潮汐鋒的研究,大都集中在潮汐鋒的季節變化、潮汐鋒的形成機制等方面,對夏季期間潮汐鋒位置的變化討論很少。根據宋貴生等人2017、2018年秦皇島外海低氧調查結果得知,夏季潮汐鋒恰是影響秦皇島外海低氧維持和分布的重要原因(個人交流)。因此本文綜合利用現場觀測數據和ROMS(Regional Ocean Modeling System)模擬結果,并基于Stigebrandt公式對2017年夏季遼東灣潮汐鋒位置進行診斷計算,探討風、凈熱通量和浮力平流對潮汐鋒位置的影響,為研究遼東灣生物聚集和低氧分布機制提供依據。

1 數據和方法

1.1 數據介紹

現場觀測數據來自國家重點研發計劃“海洋環境安全保障”重點專項于2017年7月11—20日和2017年8月11—20日兩個時間段內對遼東灣東部海域(120.5°—121.5°E,39.3°—40.3°N)(圖)進行的逐月水文調查。在7月份由于天氣等原因導致未對F1、G1、G4站位進行采樣。溫度、鹽度、密度等觀測數據,主要利用加拿大RBR公司生產的CTD(Conductivity-Temperature-Depth profiler)獲得,溫度精度 0.002°C,電導率精度0.003mS/cm,設定采樣頻率6Hz。利用Matlab-2014a對CTD獲得的數據資料進行質量控制處理、剔除異常值并進行0.2m平均后進行繪圖分析。

1.2 模式配置

本文使用的數值模式ROMS,是一個采用自由表面、靜力假定、σ坐標、曲線正交網格的三維原始方程模式(Shchepetkinet al,2005)。目前該模式已被廣泛應用于中國近海水動力模擬研究中(Bianet al,2013；Zhouet al,2017)。本文ROMS模式區域覆蓋了渤、黃海及東海部分區域(117.01°—131.66°E,29.04°—42.09°N),地形采用成均館大學提供的分辨率為1’×1’的地形數據,模式最小水深為5m。模式水平分辨率約為1/24°×1/24°,且在渤海海區進行了加密(分辨率約為3km),垂向分為30層,在表底進行了加密。模式垂向采用MY2.5(Mellor-Yamada 2.5)湍混合參數化方案(Melloret al,1982),二次底拖曳系數為0.0015。風場、海面熱通量等大氣強迫數據來自歐洲中期天氣預報中心(European Centre for Medium-range Weather Forecast,ECMWF,https：//www.ecmwf.int/)的 ERAInterim再分析數據資料。模式有兩個開邊界,南側開邊界位于杭州灣南側,東側開邊界位于朝鮮海峽附近,開邊界處的溫度、鹽度、水位及流速數據來自HYCOM(Hybrid Coordinate Ocean Model)。開邊界處添加M2、S2、N2、K2、K1、O1、P1和Q1,共8個分潮,潮汐數據來自于OTPS(OSU Tidal Prediction Software)。模式初始場的溫度及鹽度來自WOA2013(World Ocean Atlas 2013)一月份的氣候態數據,水位及流速的初始值設為零。模式共包括9條流入渤、黃、東海的主要河流,分別為遼河、灤河、海河、黃河、鴨綠江、漢江、淮河、長江和錢塘江。河流流量數據來源于中國河流泥沙公報及相關文獻(Zhang,1996；Liuet al,2009；Tonget al,2015)。模式運行時間為2006年1月1日—2017年12月31日,本文使用2017年的模擬結果對遼東灣潮汐鋒位置的變化進行研究。從模式的渤海海表溫度和底溫月平均序列來看(圖略),模式在研究年份已達到穩定。

1.3 模式校驗

圖2 夏季(6—8月)渤海垂向平均流場結構Fig.2 Vertical structure of circulations of Bohai Sea in summer average(June-August)

由圖2所示夏季渤海垂向平均流場結構可知,夏季期間渤海大部分區域深度平均流速小于10cm/s,渤海中部存在反氣旋式環流,而遼東灣存在氣旋式環流,這與Zhou等(2017)文章中模擬的渤海流場結構基本一致。夏季渤海海峽南部存在出流區,北部存在入流區,整體為“北進南出”的海流結構,這與黃大吉等(1998)、魏澤勛等(2003)、冀承振等(2019)研究結果比較一致。

選取圖1所示的D、E、F斷面觀測站點得到的溫度數據與ROMS模擬的溫度結果進行垂向對比(圖3)。雖然模式的整體溫度偏低,但月份之間的溫度變化趨勢模擬較好。由2017年遼東灣調查數據(圖3中柱條)可以看出,7月份D、E、F斷面實測溫躍層大部分位于6—8m水深處,在D3站點東側、E3站點附近以及F4站點附近水體充分混合,潮汐鋒鋒線處水深為18—26m(圖3a、3c和3e)。8月份實測D、E、F斷面水溫整體升高約1°C,E斷面溫躍層強度減弱、近岸混合區范圍有所擴大,D、F斷面溫躍層變動不太明顯,8月份實測D3站位西側、E3站位西側、F3站位附近存在潮汐鋒,鋒線處水深為25—28m,鋒線位置向深水區移動(圖3b、3d和3f)。通過模擬結果(圖3背景顏色)可以看出,7月份D、E、F斷面躍層基本位于12.5m水深處,底層冷水團范圍較大,邊緣位于25m等深線附近,鋒面位于冷水團的邊緣(圖3a、3c和3e)。8月份D、E、F斷面模擬的溫度較7月份高約0.8°C,這與實測溫度變化趨勢一致,溫躍層深度變化不大,但冷水團的范圍向深水區收縮,其邊緣位于28m等深線附近,潮汐鋒的位置也隨之向深水區移動(圖3b、3d和3f)。

選取遼東灣東部D、E、F斷面存在溫度躍層的站點,對站點位置的溫躍層強度和溫躍層深度進行了數據校驗。7、8月份溫躍層強度變化不大,模式和觀測的相關指數R2為0.84,表明模式能夠較好的模擬出躍層的強度(圖4a)。7、8月份的溫躍層深度沒有明顯變化,模式和觀測的相關指數R2為0.86,因此模式能夠較好地模擬出躍層的位置(圖4b)。

圖3 2017年7、8月份遼東灣東部D(a、b)、E(c、d)、F(e、f)斷面溫度分布Fig.3 Temperature distribution of Section D(a,b),E(c,d),and F(e,f)in the eastern Liaodong Bay in July and August 2017

圖4 2017年7(藍點)、8(紅點)月份遼東灣東部觀測站點溫度躍層相關模擬結果與觀測數據Fig.4 Simulation and observation of the thermocline at the sampling stations of Liaodong Bay in July(blue point)and August(red point)2017

綜上所敘,模型能夠較好的模擬出渤海夏季流場結構、底部冷水團位置、溫躍層強度和溫躍層深度,較為準確的反映出近?；旌蠀^與遠海層化區的位置,在一定程度上反映出實測潮汐鋒的位置變化,可以使用模擬結果進行潮汐鋒的進一步分析。

1.4 潮汐鋒位置的估算方法

參照劉浩等(2007)對渤海潮汐鋒的研究并結合觀測數據和模擬結果,本文將表底溫差0.2°C等值線作為實際潮汐鋒位置。由于Simpson-Hunter層化參數KSH=log(H/Umax3)(Simpsonet al,1974)僅考慮了水深和潮流對潮汐鋒位置的影響,未考慮其他影響潮汐鋒的要素,不能夠準確反映出潮汐鋒位置的月度變化。本文參考魏皓等(1993)和楊殿榮等(1994)等引入浮力平流效應并改進的Stigebrandt公式來計算潮汐鋒的位置：

其中,Hfront為潮汐鋒所處的水深,A為底層潮流對鋒的作用項,B為表層風場對鋒的作用項,C代表凈熱通量對鋒的作用項,M代表浮力平流對鋒的作用項。

A的表達式如下：

式(2)中,mob為下層挾卷參量,可取為1.12(Stigebrandt,1981；魏皓等,1993),而為底層潮流流速,海底阻力系數取值與ROMS模式設置一致。

B的表達式如下：

式(3)中,mow上層挾卷參量,可取為1.25(Garwood,1977；朱建榮等,1993；魏皓等,1993),而Uw為表層風速,海水平均密度空氣密度海面阻力系數。

C的表達式如下：

式(4)中,Q為凈熱通量,9.8g=m/s2,熱膨脹系數系統比熱。

M的表達式如下：

式(5)中,ρ1、ρ2分別為上層海水密度,h1、h2分別為上、下層海水的厚度,u1、v1分別為上層海水東分量流速和北分量流速,u2、v2分別為下層海水東分量流速和北分量流速。

為了減小噪音和誤差,參照楊殿榮等(1994)對M進行處理,將式(5)做如下轉換：

對近岸水體而言,M可表示為：

當不考慮M項時,Stigebrandt公式為：

2 結果分析

2.1 遼東灣水團的變化

潮汐鋒作為水團的邊界,是近岸混合區與遠海層化區的過渡帶。由遼東灣底層溫度和表底溫差的分布變化,可知2017年6、7、8月份,遼東灣整體處于升溫階段(圖5)。6月份遼東灣底層水溫相對較低,大部分區域底層水溫低于17°C,僅在遼東灣北部底層水溫為18°C左右(圖5a)。7月份底層溫度整體升高,低于17°C的冷水范圍向西南方向收縮至40°N,40°N以北的大部分區域水溫在20°C以上(圖5b)。8月份底層溫度進一步升高,底層冷水的范圍進一步縮小,大部分區域溫度升高至22°C以上(圖5c)?？偟膩碚f冷水團的范圍不斷向深水區縮小,底層溫度在6—7月升溫幅度較大,平均升幅在5°C左右,7—8月升溫幅度較小,平均升幅在2°C左右。

圖5 2017年夏季遼東灣底層溫度(a、b、c)和表底溫差(d、e、f)月度分布Fig.5 Monthly distribution of bottom temperature(a,b and c)and temperature difference between the surface and bottom(d,e,and f)in Liaodong Bay during summer 2017

通過2017年6、7、8月份表底溫差(圖5d、5e和5f)分布變化可知,6月份表底溫差最大值不超過4°C,說明6月份層化較弱,而小于0.2°C溫差等值線的區域主要為遼東灣沿岸海域,混合區的范圍較小。7月份表底溫差最大值7°C,說明7月份遼東灣層化明顯加強,而0.2°C溫差等值線在遼東灣北部位置基本保持不變,但在東、西兩岸,0.2°C溫差等值線略微向深水區移動。8月份,0.2°C溫差等值線明顯向深水區移動,遼東灣東北部0.2°C溫差等值線位置變化最大,向深水區移動大約18km。整體來看,遼東灣近岸混合區范圍不斷向深水區擴展,遼東灣中部及西南部層化不斷加強,但層化區的范圍在減小。通過計算Simpson-Hunter層化參數得到的潮汐鋒位置(圖5洋紅線)在6、7、8月份基本保持不變,這說明僅考慮潮流和地形因素計算潮汐鋒位置的Simpson-Hunter層化參數并不能夠很好的反映遼東灣夏季期間潮汐鋒的位置變化,尤其是在8月份。

2.2 潮汐鋒位置的估算

圖6 2017年夏季遼東灣底層潮流作用項A(a、b、c)、表層風場作用項B(d、e、f)、凈熱通量C(g、h、i)和浮力平流效應項M(j、k、l)月度分布Fig.6 Monthly distribution of bottom tidal mixing term A(a,b,and c),wind friction term B(d,e,and f),net heat fluxes term C(g,h,and i)and buoyancy advection term M(j,k,and l)in Liaodong Bay during summer 2017

由式(1)可知,表層風場、底層潮流和凈熱通量對潮汐鋒的位置有著重要作用,而浮力平流對潮汐鋒的位置起到一定的調節作用。如圖6所示,2017年6、7、8月份底層潮流作用項A基本保持不變,數值量級為10-6m3/s3,整體呈現出遼東灣東岸高西岸低的分布態勢(圖6a、6b和6c)。2017年6、7、8月份遼東灣風場作用項B,數值量級為10-7—10-6m3/s3(圖6d、6e和6f)。6月份風場作用項B高值區位于遼東灣中部和南部,量值約為0.7×10-7m3/s3(圖6d)。7月份風場作用項B高值區位于遼東灣西北部,量值約為0.71×10-7m3/s3(圖6e)。8月份風場作用項B明顯減小,平均約為0.18×10-7m3/s3(圖6f)。整體來說,6、7月份表層風場作用變化不大,6月份遼東灣中南部B項值略高,而7月份遼東灣北部B項值略高,8月份B項值明顯減小。2017年6、7、8月份遼東灣凈熱通量項C,整體呈現出減小的變化趨勢,且均為自南向北逐漸降低的分布態勢(圖6g、6h和6i)。6、7月份,遼東灣絕大部分區域凈熱通量作用項C大于1×10-7m3/s3,7月份較6月份C項略微減小約0.1×10-7m3/s3(圖6g、圖6h)。8月份遼東灣凈熱通量作用項C均小于0.8×10-7m3/s3,8月份較 7月份C項大幅減少約 0.8×10-7m3/s3(圖6i)。2017年6、7、8月份遼東灣浮力平流效應項M(圖6j、圖6k和圖6l)均大于0。6、7月份遼東灣大部分區域M項數值約為1.4×10-7m3/s3(圖6j、圖6k),且在遼東灣北部和東、西兩岸離岸較近的地方,存在M項的極大值區,8月份遼東灣大部分區域M項數值小于1×10-7m3/s3(圖6l),遼東灣北部和東、西兩岸存在的M項極大值區向深水區移動,尤以遼東灣東北部移動最為明顯。

通過圖7對潮汐鋒位置的診斷可知,2017年6、7月份,遼東灣潮汐鋒位置變化不大,鋒線主要位于遼東灣北部淺海和東、西沿岸,呈“幾”字形分布。7月份遼東灣東、西兩岸鋒線略微向深水區移動,8月份潮汐鋒位置向深水區大幅移動,尤其以遼東灣東北部鋒線向深水區移動最為明顯,最大移動距離約為20km。通過圖7加入平流項(紅線)和未加入平流項(藍線)得到的潮汐鋒線的對比可知,2017年6、7月份兩種情況下計算得到的潮汐鋒線與模擬結果都比較吻合,但在8月份,未加入平流項計算得到的潮汐鋒位置與模擬結果相比,過于偏向深水區,計算結果誤差較大。而加入平流項得到的潮汐鋒位置與模擬結果較為接近,最大偏差距離不超過12km,能夠較為準確的計算出潮汐鋒的位置變化情況。這可能是因為2017年6、7月份遼東灣浮力平流對潮汐鋒的作用不夠明顯,8月份在凈熱通量和風的作用都大幅減少的情況下,浮力平流的作用使計算得到的潮汐鋒位置向淺水區偏移的效果更加明顯。

圖7 2017年夏季遼東灣,式(1)得到的鋒線(紅線)和式(8)得到的鋒線(藍線)與模型鋒線(黑線)位置對比Fig.7 Comparison in the position of the tidal front obtained by equation(1)(red line),equation(8)(blue line),and ROMS(black line)in Liaodong Bay during summer 2017

3 討論

3.1 風場和流場的變化

由圖8可知,2017年6、7月份渤海地區主要以南風為主,風速較大,遼東灣平均風速為5m/s左右,且7月份遼東灣北部風速要大于6月份。8月份,整個渤海風場轉向,主要以東風為主,風速約減小為2.5m/s,遼東灣風場大小為東北低西南高的分布態勢。Bi等(1993)對黃海西部34oN斷面潮汐峰進行過理論研究,其結果顯示南風誘發的Ekman輸送離岸,可使該區域的潮汐鋒位置向深水區移動,北風誘發的Ekman輸送向岸,可使該區域的潮汐鋒位置向淺海移動。依據以上理論結果,6月份和7月份,遼東灣盛行南風,此時Ekman輸送基本沿著鋒線,對遼東灣灣口的潮汐鋒影響較小。而遼東灣西側Ekman輸送為離岸,遼東灣東側Ekman輸送為向岸,因此遼東灣西側潮汐鋒向深水移動,而遼東灣東側潮汐鋒向淺水移動,但圖7a和圖7b中遼東灣東側和西側潮汐鋒變動范圍不顯著,8月份由于風速轉向和減弱,Ekman效應更加不顯著。同時由式(1)可知,當底層潮流基本保持不變時,表層風場增大會使潮汐鋒向深水區移動,風場減小會使潮汐鋒向淺水區移動,而凈熱通量項C作為分母,當凈熱通量增加時,會使潮汐鋒位置向淺水區移動,凈熱通量降低會使潮汐鋒向深水區移動。所以結合圖6可知,當底層潮流作用項A基本保持不變時,2017年7月份遼東灣凈熱通量作用項C較6月份略微減小,風速7月份較6月份略微增大,風和凈熱通量的共同作用使得遼東灣東、西兩岸7月份鋒線位置較6月份稍微向深水區移動。而8月份凈熱通量項C較7月份大幅降低約50%,表層風場作用項B也大幅減小70%,而潮汐鋒位置較7月份整體向深水區移動約8km。由式(1)可知,底層潮流作用A和表層風場作用B同時作為分子項,由于A項數值較B項數值要大很多(圖6),在A項基本不變的情況下,B項的變化對于潮汐鋒的影響并不敏感,而凈熱通量作用項C作為分母,對潮汐鋒的位置變化有著更為顯著的影響,因此可知8月份凈熱通量減弱是造成遼東灣潮汐鋒向深水區移動的主要原因。

圖8 2017年夏季渤海表層風場(a、b、c)月度分布和表底溫差與環流(d、e、f)的月度分布Fig.8 Monthly distribution of sea surface wind field(a,b,c),surface-bottom temperature difference with circulation(d,e,f)in Bohai Sea during summer 2017

而由圖8d、8e和8f可知,渤海中部夏季整體為反氣旋環流,而在遼東灣中部存在一個逆時針流環,逆時針流環的強度、范圍和位置會隨時間有所變化,這一模擬結果與畢聰聰(2013)、Zhou等(2017)等利用ROMS模式模擬的渤海環流結果基本一致。2017年夏季渤海表底溫差的最大值基本上位于逆時針流環的中心位置和順時針與逆時針流環交接的地帶。遼東灣范圍內浮力平流項M(圖6j、6k和6l)的極大值區基本分布在逆時針流環邊緣,根據楊殿榮等(1994)的結論,當M＞0時,這種熱鹽環流導致的浮力平流使得潮汐鋒位置向淺水區偏移,尤其在8月份浮力平流起到了較好的修正效果。

3.2 凈熱通量的變化分析

由3.1分析可知,8月份遼東灣潮汐鋒位置向深水區移動,這主要是由凈熱通量減弱造成的。凈熱通量的變化主要由海表凈短波輻射、海表凈長波輻射、潛熱通量和感熱通量所決定,各熱收支項夏季變化如圖9所示,2017年6、7、8月份遼東灣海表凈短波輻射逐漸降低,其中7—8月海表凈短波輻射降幅約60.0W/m2。2017年6、7、8月份遼東灣海表凈長波輻射均為負值,屬于失熱項,其絕對值先減少后略微增加,而潛熱通量在6、7月份基本保持不變,8月份潛熱通量變化幅度約為30.0W/m2。2017年6、7、8月,3個月之間的感熱通量變化幅度基本保持在10.0W/m2左右,其中6、7月份感熱通量為正值,8月份為負值。

通過表1可以得出,2017年7月份遼東灣海面凈熱通量較6月份略微減小10.0W/m2,但8月份海面凈熱通量較7月份大幅減少約109.0W/m2,可見這是導致潮汐鋒在8月份向深水區大幅移動的主要因素。8月份凈熱通量的降低主要是由于海表凈短波輻射和潛熱通量的減少造成,其中海表凈短波輻射的減少是導致凈熱通量減少的最主要因素,約占凈熱通量降幅的55%。

圖9 2017年夏季遼東灣海表凈短波輻射(a、b、c)、海表凈長波輻射(d、e、f)、潛熱通量(g、h、i)和感熱通量(j、k、l)月度分布Fig.9 Monthly distribution of net short-wave radiation(a,b,and c),net long-wave radiation(d,e,and f),latent heat fluxes(g,h,and i)and sensible heat fluxes(j,k,and l)in Liaodong Bay during summer 2017

表1 2017年夏季遼東灣海域凈熱通量及熱收支主要因子項變化幅度Tab.1 The changes of net heat flux and heat budget in Liaodong Bay area during summer 2017

4 結論

通過2017年7、8月份遼東灣東部海域現場實測CTD資料,對ROMS模擬結果進行了驗證,結果表明模式可以用于遼東灣潮汐鋒位置變化的分析?；赗OMS模擬的溫度場,選取表底0.2°C溫差等值線與觀測數據得到的潮汐鋒的位置進行對比,發現二者變化趨勢比較一致,因而表底0.2°C溫差等值線可作為遼東灣潮汐鋒位置的代用指標。

利用ROMS模擬結果,基于Stigebrandt公式分兩種情況(加入平流項和不加入平流項)對潮汐鋒的位置進行計算,得到如下結論：2017年夏季遼東灣潮汐鋒位于遼東灣北部和東、西沿岸淺水區域,呈“幾”字形分布。6月份到8月份,雖然遼東灣平均風速由較強南風逐漸減弱并轉為弱東風,但是Ekman作用總體上不顯著。6、7月份鋒線位置離岸較近,位置變化不大,浮力平流作用效果相對不明顯。8月份遼東灣表層風場和海表凈熱通量均減弱,潮汐鋒由沿岸淺水區向離岸深水區收縮。8月份海表凈熱通量的減弱可能是鋒線向深水區收縮的主要影響因素,進一步研究發現海表凈短波輻射的減少是引起8月份海表凈熱通量減弱的主要原因?？紤]浮力平流后,與未加浮力平流的計算結果相比,鋒線位置向淺水區偏移,與ROMS模擬的鋒線結果更加接近,可見浮力平流對8月份遼東灣潮汐鋒位置的準確估算起到了較好的修正作用。