陳昌剛，丁 揚(yáng)，姚志剛，張 叢

（1. 物理海洋教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山東 青島 266100；2. 中國(guó)海洋大學(xué) 海洋與大氣學(xué)院，山東 青島 266100；3. 山東省海洋科學(xué)研究院，山東 青島 266104）

作為海洋中的主要?jiǎng)恿^程，環(huán)流直接影響溫度、鹽度、密度等要素分布。研究海洋環(huán)流有助于加深對(duì)海洋變化過程的了解。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，海洋數(shù)值模型成為一種新興手段，被廣泛應(yīng)用于海洋環(huán)流的研究領(lǐng)域[1-4]。

中國(guó)近海環(huán)流的數(shù)值研究可追溯到20 世紀(jì)70 年代。從熱鹽環(huán)流的“風(fēng)旋度-熱鹽梯度”二維簡(jiǎn)化模型方程[5]，到基于正壓模式的淺水方程[6]，再到三維斜壓模式[4,7-12]，均取得了豐碩成果，對(duì)認(rèn)識(shí)與理解海洋起到至關(guān)重要的作用。例如，Huang 等[7]應(yīng)用漢堡海洋數(shù)值模型HAMSOM 研究渤海斜壓環(huán)流并指出，渤海環(huán)流是由潮、風(fēng)應(yīng)力以及斜壓作用共同決定的。Xia 等[11]基于波-潮-環(huán)流耦合模型MASNUM，充分考慮在表面混合效應(yīng)下研究黃海環(huán)流結(jié)構(gòu)，提出黃海夏季水平環(huán)流具有3 層結(jié)構(gòu)。Gan 等[1]基于區(qū)域海洋數(shù)值模式ROMS（Regional Ocean Model System）研究，驗(yàn)證中國(guó)海域的環(huán)流具有顯著的分層結(jié)構(gòu)，且常年存在，強(qiáng)度隨季節(jié)變化。

Uda[13]基于觀測(cè)數(shù)據(jù)首先提出黃海暖流，并認(rèn)為黃海暖流是對(duì)馬暖流的北向分支。樂肯堂和毛漢禮[14]分析中美聯(lián)合調(diào)查資料，提出黃海暖流分為西北支與北支兩個(gè)分支，稱為“雙峰結(jié)構(gòu)”。之后，多位學(xué)者對(duì)該結(jié)果進(jìn)行了深入研究，例如，趙勝等[15]利用衛(wèi)星反演溫度手段統(tǒng)計(jì)1981 年至2010 年黃海暖流分支出現(xiàn)次數(shù)，提出分叉結(jié)構(gòu)具有普遍性。熊學(xué)軍等[16]基于南黃海西部海區(qū)水體環(huán)境綜合調(diào)查資料提出黃海暖流具有“后部顯著、中部分叉、頸部收縮、頂部膨脹”的形態(tài)結(jié)構(gòu)。

眾所周知，不同定解條件對(duì)應(yīng)微分方程不同的解，不同溫鹽初始場(chǎng)或開邊界強(qiáng)迫場(chǎng)也會(huì)帶來不同質(zhì)量的數(shù)值結(jié)果[17-18]。例如，Peng 等[19]基于普林斯頓海洋模型的敏感性實(shí)驗(yàn)指出，相應(yīng)地調(diào)整初始條件可以顯著改善風(fēng)暴潮的模擬結(jié)果，Marchesiello 等[20]認(rèn)為選擇適當(dāng)開邊界的重要性可比擬是否選擇開邊界，Sun 等[21]指出北赤道流分叉點(diǎn)位置模擬不佳可以歸因于開邊界的選擇，并認(rèn)為該結(jié)論可推廣至低緯度西邊界流的模擬。

基于上述認(rèn)識(shí)，本文使用不同海洋數(shù)據(jù)作為溫鹽初始場(chǎng)和開邊界強(qiáng)迫場(chǎng)，相互搭配驅(qū)動(dòng)數(shù)值模型，對(duì)比結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，研究數(shù)值模擬渤、黃、東海環(huán)流的最優(yōu)定解條件，分析包括路徑與來源在內(nèi)的三海環(huán)流的一些典型特征，以及冬季黃海暖流分叉現(xiàn)象的季節(jié)內(nèi)變率，以期為深入探究東中國(guó)海的環(huán)流結(jié)構(gòu)提供基礎(chǔ)。

1 數(shù)值方法與數(shù)據(jù)

1.1 FVCOM 模型簡(jiǎn)介與參數(shù)配置

本文基于有限體積海岸模型（Finite-Volume Coastal Ocean Model，F(xiàn)VCOM）對(duì)渤、黃、東海環(huán)流進(jìn)行模擬。該模型由美國(guó)馬薩諸塞大學(xué)和伍茲霍爾海洋研究所聯(lián)合開發(fā)，采用有限體積法對(duì)Navior-Stokes（NS）原始積分方程進(jìn)行離散，在水平方向采用無結(jié)構(gòu)三角形網(wǎng)格，能夠更好地貼合淺海及河口區(qū)域的復(fù)雜岸線，垂向上使用σ 隨底坐標(biāo)刻畫海底地形起伏，此外，F(xiàn)VCOM 模型支持干-濕網(wǎng)格技術(shù)解決漫灘問題，以及內(nèi)外模分離技術(shù)加速計(jì)算[22]。近年來，F(xiàn)VCOM 模型被廣泛地應(yīng)用于海洋學(xué)的研究[23-25]。

計(jì)算域北至渤海遼東灣，南至臺(tái)灣東南海域，西側(cè)為遼寧至福建岸線，東至138°E，包括朝鮮半島與九州在內(nèi)的日本部分岸線。最高空間分辨率約為200 m，在離岸方向逐漸變粗。3 條開邊界從北至南依次位于日本海南部與日本南部外海、琉球群島東南海域、臺(tái)灣海峽中部與臺(tái)灣東南海域（圖1）。設(shè)定模型自2014 年冷啟動(dòng)，使用不同全球海洋數(shù)據(jù)產(chǎn)品作為定解條件（詳見1.2 節(jié)），基于全球數(shù)據(jù)產(chǎn)品逐時(shí)給定開邊界處溫度、鹽度、流速與水位，形成全球-東中國(guó)海的兩層嵌套結(jié)構(gòu)，嵌套的開邊界節(jié)點(diǎn)分布詳見圖1。風(fēng)場(chǎng)與降水等大氣強(qiáng)迫數(shù)據(jù)源于歐洲中期預(yù)報(bào)中心的第五代再分析數(shù)據(jù)集（The fifth generation of ECMWF reanalysis，ERA5）[26]，采用同化數(shù)據(jù)設(shè)定渤、黃、東海的底摩擦系數(shù)[27]，其余配置參數(shù)如表1 所示。運(yùn)行3 a 時(shí)間足夠穩(wěn)定之后輸出2017 年1 月至4 月的逐小時(shí)數(shù)據(jù)。

表1 FVCOM 模型參數(shù)配置Table 1 FVCOM model configuration

圖1 模型計(jì)算網(wǎng)格及觀測(cè)站位分布Fig. 1 Model domain and the location of observation stations

1.2 數(shù)據(jù)與方法

本文目標(biāo)之一是評(píng)估常用海洋數(shù)據(jù)產(chǎn)品在渤、黃、東海數(shù)值模擬中的適用性，包括混合坐標(biāo)海洋模型（Hybrid Coordinate Ocean Model, HYCOM）再分析數(shù)據(jù)[28]、渦解高精度海洋模型（OGCM for the Earth Simulator, OFES）再分析數(shù)據(jù)[29]、簡(jiǎn)單海洋數(shù)據(jù)同化資料（Simple Ocean Data Assimilation, SODA）[30]、日本沿海海洋再分析數(shù)據(jù)集（Japan Coastal Ocean Predictability Experiments Reanalysis, JCOPE2）[31]、高分辨率模型（Estimating Circulation and Climate of the Ocean, ECCO2）再分析數(shù)據(jù)[32]、世界大洋數(shù)據(jù)集2018版（World Ocean Atlas 2018, WOA18）、數(shù)字環(huán)境模型數(shù)據(jù)（Generalized Digital Environmental Model,GDEM）[33]共計(jì)7 套不同的數(shù)據(jù)集。評(píng)估步驟主要包括模型對(duì)初始場(chǎng)的敏感性評(píng)估和模型對(duì)開邊界的敏感性評(píng)估：①模型對(duì)初始場(chǎng)的敏感性評(píng)估。開邊界采用0.08° HYCOM 再分析資料，溫、鹽初始場(chǎng)分別采用7 套不同數(shù)據(jù)集（ECCO2、GDEM、HYCOM、JCOPE2、OFES、SODA、WOA18），驅(qū)動(dòng)FVCOM 模型，結(jié)合觀測(cè)資料，對(duì)溫、鹽初始場(chǎng)的敏感性進(jìn)行評(píng)估，確定最優(yōu)的溫鹽初始場(chǎng)方案。②模型對(duì)開邊界的敏感性評(píng)估。類似對(duì)溫、鹽初始條件的敏感性評(píng)估，基于上一步篩選的最優(yōu)初始場(chǎng)，分別采用5 套不同數(shù)據(jù)產(chǎn)品（ECCO2、HYCOM、OFES、SODA、SODA_h）作為模型的開邊界輸入，評(píng)估渤、黃、東海FVCOM 模型對(duì)開邊界數(shù)據(jù)的敏感性，并確定最優(yōu)的配置方案（表2）。

表2 海洋數(shù)據(jù)產(chǎn)品Table 2 Oceanographic data

本研究溫鹽實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)來自2016 年至2017 年國(guó)家基金委冬季渤、黃海共享航次，包含2017 年1月共114 個(gè)大面站位的溫鹽深剖面儀（Conductivity-Temperature-Depth profiler, CTD）數(shù)據(jù)和4 個(gè)海床基聲學(xué)多普勒流速剖面儀（Acoustic Doppler Current Profiler，ADCP）流速數(shù)據(jù)。CTD 的型號(hào)為Seabird 911 plus，ADCP 為Teledyne Sentenl 系列，工作頻率為300 kHz，采樣間隔為10 min，垂向分辨率為2 m，各站位置見圖1。

利用偏差（Error，σ）、均方根誤差（Root Mean Square Error，ERMS）與方差（Variance，S）分析對(duì)比結(jié)果，它們的計(jì)算公式為：

式中： yobs為 實(shí)測(cè)值； ymodel為模型結(jié)果。

2 結(jié)果分析

2.1 最優(yōu)溫鹽初始場(chǎng)

在第一階段試驗(yàn)中，采用2017 年1 月CTD 溫、鹽數(shù)據(jù)，對(duì)不同初始場(chǎng)下的數(shù)值結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證（使用與站位位置、觀測(cè)時(shí)間最接近的網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)），結(jié)果表明，溫度場(chǎng)的水平分布在渤海及北黃海部分均呈現(xiàn)自SE 向NW 的降溫趨勢(shì)，與冬季黃海暖水流經(jīng)渤海海峽北上的熱輸運(yùn)路徑吻合（圖2a）。不同初始場(chǎng)驅(qū)動(dòng)下的數(shù)值結(jié)果（圖2b～圖2h）與觀測(cè)結(jié)果整體相差較小，再現(xiàn)了黃海到渤海的降溫趨勢(shì)，但在南黃海及東海存在顯著差異，為此，本文選擇了2 個(gè)典型區(qū)域，即海州灣外海A（圖2 中黑色虛線方框）和青島外海B（圖2 中黑色虛線橢圓框），分析溫度數(shù)值模擬效果。分析表明，在A 區(qū)域存在NW 向延伸的暖舌，以11 ℃等溫線作為暖舌邊界，其主體可越過34°N。在各初始場(chǎng)方案中，A 區(qū)域的暖舌范圍及走向與觀測(cè)存在不同程度的差異，僅SODA 中暖舌伸展至34°N，其他初始場(chǎng)方案的暖舌范圍均相對(duì)觀測(cè)偏南，且存在向北的偏差，并在35°N 出現(xiàn)相似的低溫偏差。在B 區(qū)域，山東半島南部環(huán)繞分布著西黃海沿岸流的低溫水體，外海被高溫的暖流水占據(jù)。各初始場(chǎng)方案在山東半島南部的B 區(qū)域存在不同程度的低溫偏差，其中SODA 與WOA18 的偏差最大，HYCOM 與OFES 的偏差最小。SODA 方案的數(shù)值結(jié)果在A 區(qū)域較好，但在B 區(qū)域大幅偏離觀測(cè)結(jié)果，與之相比，HYCOM 與OFES 對(duì)A、B 區(qū)域的模擬較為合理，與觀測(cè)結(jié)果吻合最好。

圖2 渤、黃海深度平均溫度與溫度偏差分布（初始場(chǎng)）Fig. 2 Depth-averaged temperature and temperature deviation (initial fields) in the Bohai Sea and the Yellow Sea

與溫度相比，鹽度的數(shù)值模擬結(jié)果與觀測(cè)存在更加明顯的差異（圖3b～圖3h）。觀測(cè)（圖3a）表明大部分區(qū)域鹽度高于31.5，僅海州灣附近的鹽度較低。各初始場(chǎng)方案較好地重現(xiàn)了渤、黃海的鹽度分布特征，但低鹽區(qū)（鹽度低于30.5）量值及范圍存在不同程度的偏差，其中SODA 方案的低鹽區(qū)從萊州灣延伸至長(zhǎng)江口，范圍最大，OFES 和GDEM 次之，ECCO2 的低鹽區(qū)范圍最小。北黃海的鹽度觀測(cè)值為32.2 且分布較均勻，SODA 方案得到偏淡海水（偏差為—0.7），其他初始場(chǎng)方案出現(xiàn)高鹽偏差，在ECCO2 試驗(yàn)中平均偏差達(dá)到0.6，HYCOM、JCOPE2 與OFES 方案同樣出現(xiàn)高鹽區(qū)域，但整體與觀測(cè)值相差不大。

分析溫度與鹽度大面平均結(jié)果與觀測(cè)值偏差（圖4）可知：在50 m 水層以上，數(shù)值溫度與觀測(cè)溫度之間偏差較??；在50 m 水層以下，SODA 方案與觀測(cè)之間仍匹配較好，其余方案的偏差分布趨勢(shì)相近，但呈現(xiàn)出低溫態(tài)勢(shì)。在75 m 水層時(shí)，溫度的數(shù)值偏差達(dá)到2 °C。且溫度偏差的方差隨深度出現(xiàn)“低高低”變化，最高值出現(xiàn)在40～60 m 水層，這表明站位分布對(duì)溫度模擬效果有很大的影響，在60～80 m 水層中，溫度偏差較大，方差卻較小，說明底層水體溫度模擬精度問題是普遍存在的，相反，50 m 以上的水層不僅溫度偏差較小，而且離散程度也較小，是溫度模擬最優(yōu)的水層。除SODA 和ECCO2 方案，其他初始場(chǎng)方案中鹽度結(jié)果與觀測(cè)值之間的偏差較小，SODA 方案的鹽度整體偏低，ECCO2 方案與之相反，但兩者對(duì)鹽度的數(shù)值結(jié)果均不理想。SODA 方案鹽度偏差的方差分布出現(xiàn)與溫度偏差相反的“高低高”變化，極小值同樣出現(xiàn)在40～60 m 水層，這表明該水層溫度的數(shù)值結(jié)果對(duì)位置不敏感。其余初始場(chǎng)方案的鹽度偏差方差隨水深變化較小，這表明不同位置的鹽度偏差隨深度變化的趨勢(shì)相似。

圖4 大面平均溫度與鹽度偏差（初始場(chǎng)）隨水深變化Fig. 4 Deviation (initial fields) of the average temperature and salinity versus depth

溫度、鹽度偏差分布（圖2、圖3）表明，HYCOM 與OFES 方案溫度模擬效果較優(yōu)，各方案在海州灣附近均存在低鹽現(xiàn)象問題，其中OFES 與ECCO2 方案的偏差較小，但在北黃海區(qū)域ECCO2 方案存在不可忽略的高鹽偏差，OFES 的高鹽偏差相對(duì)較小。SODA 溫度偏差隨水深變化與觀測(cè)值吻合最好，但其平均鹽度明顯偏小。除了ECCO2 在不同水深的平均鹽度偏大、SODA 偏小外，OFES等其他初始場(chǎng)方案的溫度誤差在上層水深（水深小于50 m）較小，在中下層（水深大于50 m）較大，平均鹽度與觀測(cè)值吻合程度高，偏差較小。從各方面比較來看，OFES 方案表現(xiàn)出優(yōu)勢(shì)，認(rèn)為在溫鹽初始場(chǎng)敏感試驗(yàn)中，OFES 方案表現(xiàn)最佳。

2.2 最優(yōu)開邊界強(qiáng)迫

在初始場(chǎng)敏感性試驗(yàn)中，OFES 方案對(duì)FVCOM 的驅(qū)動(dòng)效果最佳。開邊界敏感性試驗(yàn)在OFES 初始場(chǎng)的基礎(chǔ)上建立，使用5 套開邊界強(qiáng)迫場(chǎng)（ECCO2、HYCOM、OFES、SODA、SODA_h）驅(qū)動(dòng)模型，并輸出結(jié)果進(jìn)行觀測(cè)數(shù)據(jù)比較，從而得出最佳的開邊界方案。

從深度平均溫度（圖5）和鹽度（圖6）數(shù)值結(jié)果的大面分布可以看出，與初始場(chǎng)敏感性實(shí)驗(yàn)結(jié)果類似，各開邊界方案的溫度結(jié)果從北黃海到渤海呈帶狀分布并逐漸降低，表現(xiàn)出黃海暖流及其余脈入侵帶來的溫度影響，與觀測(cè)值一致。除了SODA 與SODA_h 方案在A 區(qū)域的暖舌與觀測(cè)值吻合較好外，其他3 個(gè)開邊界方案的暖舌延伸幅度均小于觀測(cè)值。在開邊界敏感性試驗(yàn)中，同樣在B 區(qū)域出現(xiàn)低溫，其中OFES 低溫偏差最大，HYCOM、ECCO2 次之，SODA 與SODA_h 方案的誤差最小。

圖5 溫度偏差分布（開邊界）Fig. 5 Temperature deviation of numerical results (open boundary conditions)

圖6 鹽度偏差分布（開邊界）Fig. 6 Salinity deviation of numerical results (open boundary conditions)

OFES 方案在黃海西部等區(qū)域存在顯著的高鹽誤差，與觀測(cè)值對(duì)比，其鹽度數(shù)值結(jié)果較差。其他開邊界方案的鹽度在海州灣出現(xiàn)低鹽中心，在黃海中部出現(xiàn)高鹽誤差，其中各方案的低鹽偏差相差不大，高鹽誤差最小的是SODA 方案。

從大面平均溫、鹽數(shù)據(jù)的垂向變化（圖7）可以看出，在25 m 水層以上，溫度偏差隨水深變化的趨勢(shì)與觀測(cè)值呈現(xiàn)出良好的一致性且量值差異較小，在25 m 水層以下，下降趨勢(shì)的變化與觀測(cè)值相對(duì)一致，但其量值上的偏差逐漸增加，其中SODA_h 方案偏差最小，最大溫差僅為0.5 °C，OFES與SODA 次之，差異最大的是HYCOM，最大溫差可達(dá)2.3 °C。在不同水深，除OFES 外，基于各開邊界方案的鹽度與觀測(cè)值偏差較小，這一小偏差從表層保持到底層，且最大鹽差不超過0.5。與OFES 提供的溫鹽初始場(chǎng)一樣，OFES 開邊界方案的鹽度結(jié)果存在不可忽視的高鹽誤差，數(shù)值結(jié)果不可靠。

圖7 大面平均鹽度與溫度偏差（開邊界）隨水深變化Fig. 7 Deviation (open boundary conditions) of the average temperature and salinity versus depth

4 個(gè)站點(diǎn)的流速數(shù)值結(jié)果與ADCP 觀測(cè)值的合計(jì)均方根誤差（ERMS）結(jié)果（表3）顯示，流速的ERMS較小，在不同開邊界條件下的差異也較小，最大值僅為0.2 m/s。這表明數(shù)值模擬結(jié)果能夠較好地重現(xiàn)真實(shí)的流場(chǎng)大小，并且流速大小對(duì)開邊界條件不敏感。但是，流向與實(shí)測(cè)流向的差異較大，ERMS約為80°，并且在不同方案中均會(huì)出現(xiàn)，其中，SODA 的流向ERMS最小，為75.54°。

表3 不同開邊界方案流速結(jié)果與觀測(cè)值的均方根誤差Table 3 Root mean square error (ERMS) of the simulated currents and against the mooring ADCP for open boundary condition experiments

SODA 與SODA_h 的深度平均溫度分布相似，與實(shí)測(cè)值對(duì)比效果良好。OFES 在海州灣的鹽度數(shù)值效果最好，低鹽偏差較小，但在黃海中部的高鹽誤差不可忽略。相比之下，SODA 在黃海中部的高鹽偏差最小，結(jié)果令人滿意，同時(shí)，在海州灣的鹽度數(shù)值效果僅次于OFES。在不同水深的對(duì)比中，SODA_h 方案的溫度數(shù)值效果最好，SODA 在中上水層（水深小于 50 m）與SODA_h 相似，在下部水層（水深大于50 m）的模擬存在低溫偏差，但在可接受范圍之內(nèi)，除ECCO2 外，其余開邊界方案的鹽度差異較小。流速大小的數(shù)值結(jié)果令人滿意，但流向與實(shí)測(cè)值的出入較大，其中SODA 流向的均方根誤差最小。在不同方面的對(duì)比中，SODA 開邊界方案綜合表現(xiàn)最好，所以，我們認(rèn)為SODA 提供的開邊界為最優(yōu)開邊界強(qiáng)迫場(chǎng)。

2.3 初始場(chǎng)再評(píng)估

在初始場(chǎng)敏感性試驗(yàn)中，采用的HYCOM 再分析數(shù)據(jù)作為開邊界強(qiáng)迫，評(píng)估結(jié)果顯示OFES 為最優(yōu)溫鹽初始場(chǎng)。而基于OFES 的開邊界強(qiáng)迫場(chǎng)敏感性試驗(yàn)對(duì)比得到的最優(yōu)開邊界為SODA。為了消除初始場(chǎng)敏感性試驗(yàn)中開邊界選取帶來的偶然性誤差，使用SODA 數(shù)據(jù)作為開邊界，開展了溫鹽初始場(chǎng)的再次評(píng)估，驗(yàn)證OFES 作為最優(yōu)初始場(chǎng)的普遍性。

從各數(shù)值結(jié)果總體偏差的占比分布結(jié)果（圖8）可以看出，不同初始場(chǎng)的溫度偏差對(duì)敏感性不高，各數(shù)值結(jié)果表現(xiàn)相差不大。鹽度偏差的差異明顯，這與第一次評(píng)估時(shí)所得結(jié)果類似，其中SODA 的鹽度偏差占比大于其余6 個(gè)鹽度偏差占比之和，因此，在采用SODA 作為初始場(chǎng)時(shí)會(huì)引入不可忽略的誤差。最小鹽度偏差出現(xiàn)在OFES 作為初始場(chǎng)時(shí)，與次小的WOA18 相差0.41%，總偏差占比中，OEFS 偏差占比最小為19.91%，說明OFES 作為最優(yōu)溫鹽初始場(chǎng)不具有偶然性，并且更換開邊界后得到了與第一次溫鹽初始場(chǎng)評(píng)估一致的結(jié)論，這可佐證初始場(chǎng)敏感性試驗(yàn)結(jié)果。

圖8 溫、鹽總偏差占比（初始場(chǎng)再評(píng)估）Fig. 8 Percentage of total temperature and salinity bias (reevaluation of initial fields)

2.4 流場(chǎng)分析

根據(jù)前文分析可知，當(dāng)使用OFES 溫鹽初始場(chǎng)和SODA 開邊界強(qiáng)迫時(shí)，F(xiàn)VCOM 在渤海、黃海和東海的數(shù)值結(jié)果最為可靠。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步討論東中國(guó)海環(huán)流分布。

冬季渤海、黃海和東海深度平均流矢量分布（圖9）顯示：黑潮屬于北赤道流在呂宋島以東的北上分支，而且呈現(xiàn)流速?gòu)?qiáng)、流幅寬、流量大的顯著特征。黑潮從臺(tái)灣東北部流入東海大陸架，遇到陸坡阻礙后，流矢量發(fā)生反氣旋式偏轉(zhuǎn)，在124°～125°E 轉(zhuǎn)為NE 向，并沿大陸架邊緣繼續(xù)前進(jìn)，主軸逐漸延伸，至（128°E, 31°N）附近時(shí)分為2 支，其中一支北上進(jìn)入對(duì)馬海峽，另一支分別在九州西南、南部發(fā)生彎曲，之后再次折回NE 向，沿日本東岸向北太平洋發(fā)展。在黑潮N 向、NE 向流動(dòng)過程中，可以在其東側(cè)觀察到與主軸流動(dòng)方向相反的黑潮逆流，并伴隨有渦旋產(chǎn)生。模擬結(jié)果與表層黑潮實(shí)測(cè)軌跡高度吻合[34]。PN 斷面（圖10b）冬季平均凈流量Q=21.481 Sv，基于SODA3.4.2 資料計(jì)算得到Q=22.192 Sv，兩者相差較小，這一結(jié)果與許達(dá)等[35]基于CTD 計(jì)算的PN 斷面流量（21.5 Sv）相差不大，并與魏艷州等[36]基于長(zhǎng)期水文資料預(yù)測(cè)的PN 斷面流量變化趨勢(shì)相符，進(jìn)一步驗(yàn)證了模擬結(jié)果的準(zhǔn)確性。黑潮主軸流速（流速大于0.2 m/s）呈單核帶狀分布，整個(gè)流層有400～500 m 的厚度，表層流速達(dá)1.2 m/s，黑潮主要流核位于大陸坡折帶附近，并隨著水深的增加，有向東傾斜的趨勢(shì)。

圖9 冬季的深度平均流場(chǎng)Fig. 9 Depth-averaged current field in winter

圖10 PN 斷面流速分布與流量大小Fig. 10 Vertical distribution of current velocity and current vectors along the PN section

對(duì)馬暖流發(fā)生在東海NE 部，流經(jīng)九州以西海域向北發(fā)展，之后轉(zhuǎn)向NE，并流經(jīng)朝鮮海峽，進(jìn)入日本海。從圖8 可知，構(gòu)成對(duì)馬暖流的水體主要來自九州西南海域的黑潮分支、兩支北上的臺(tái)灣暖流分支和南下的西朝鮮沿岸流，其中，黑潮分支的貢獻(xiàn)最大。

臺(tái)灣暖流是發(fā)生在閩浙外海、長(zhǎng)江口以南海域，自SW 向NE 的一支暖流。從圖9 可以看出，臺(tái)灣暖流在（123°E, 27°N）附近分為2 支。近岸分支沿123°E 經(jīng)線北上，流向舟山群島，至30°30′N的長(zhǎng)江口外，發(fā)生連續(xù)彎曲，轉(zhuǎn)向NE，隨后匯入對(duì)馬暖流。外海側(cè)分支在28°N 附近發(fā)生氣旋式轉(zhuǎn)向，后緊貼黑潮主軸左側(cè)向九州島方向延伸，并在九州以西海域匯入對(duì)馬暖流。

黃海暖流是一支自濟(jì)州島南部流入、沿黃海槽向NW 延伸的高溫高鹽海流[13]，基于水文觀測(cè)數(shù)據(jù)，前人發(fā)現(xiàn)黃海暖流在34°～35°N 的主段部分存在2 個(gè)分支：西北支和北支[13-14,16,37-38]，該分叉現(xiàn)象在海表溫度數(shù)據(jù)與衛(wèi)星紅外影像的分析支持[15,39-40]。從圖9 可以看出，冬季平均黃海暖流在34°30′N 附近出現(xiàn)明顯的分叉。其中，北支規(guī)模較大，沿黃海槽向北發(fā)展，后進(jìn)入北黃海，西北支主體可達(dá)山東半島南岸，在向岸發(fā)展過程中，不斷有偏北的小分支脫離，這些小分支經(jīng)過反氣旋式的彎曲后，再次折回北支，隨之向北發(fā)展。

由于表現(xiàn)出顯著的射流性質(zhì)，前人研究多采用高溫或高鹽水舌間接表征黃海暖流路徑與變化特征[15-16]，但近期有研究指出黃海暖流路徑與暖舌并不一致[41]，本文基于FVCOM 的流速結(jié)果，使用流速數(shù)值結(jié)果提出一個(gè)角度指標(biāo)，直觀分析黃海暖流分叉強(qiáng)度及其冬季季節(jié)內(nèi)變率。

通過統(tǒng)計(jì)逐小時(shí)的流場(chǎng)分布，確定黃海暖流分叉位置基本位于在矩形框C（圖11）內(nèi)，采用（122°25′48″E, 34°43′12″N）～（124°E, 33°30′N）的延長(zhǎng)線為分界[16]劃分西北分支與北分支，以0.04 m/s 為特征流速，對(duì)大于該值的數(shù)據(jù)進(jìn)行線性擬合，并定義2 個(gè)分支擬合線的夾角為黃海暖流的分叉角度（圖11），隨后使用36 h 滑動(dòng)平均的流場(chǎng)計(jì)算分叉角度。

圖11 黃海暖流分叉角度示意圖Fig. 11 Schematic diagram of the bifurcation angle of the Yellow Sea warm current

由36 h 低通濾波之后分叉角度的小波分析結(jié)果（圖12）可知，分叉角度表現(xiàn)出“中間高、兩邊低”的周期能量分布，冬季開始階段，分叉角度多為2～4 d 的弱周期變化，且周期能量散亂分布，1 月過后，逐漸出現(xiàn)3 d、5～8 d 的強(qiáng)周期變化，從2 月中旬持續(xù)到3 月中旬，到3 月末，周期能量逐漸消減。黃海暖流具有顯著的季節(jié)變化，冬季最強(qiáng)，春季開始消退，夏秋季節(jié)消失，從冬季出現(xiàn)到春季逐漸消減，可大致分為4 個(gè)時(shí)期：初冬的生成期、仲冬的強(qiáng)盛期、冬春交際的消退期、春季的消散期，分叉結(jié)構(gòu)在黃海暖流強(qiáng)盛期時(shí)比較穩(wěn)定，所以分叉角度在1 月的周期能量較低，到了冬春交際時(shí)期，黃海環(huán)流逐漸消退形成不穩(wěn)定分叉結(jié)構(gòu)，分叉角度出現(xiàn)強(qiáng)周期變化，到了春季，流動(dòng)消散無法維持分叉結(jié)構(gòu)，可認(rèn)為分叉角度基本描述出黃海暖流在冬春交際前后的消退變化。

圖12 小波實(shí)部系數(shù)分布與功率譜分析Fig. 12 Wavelet real part coefficient distribution and power spectrum

從分叉角度、風(fēng)向和風(fēng)速（矩形框C 內(nèi)的平均風(fēng)場(chǎng)）的功率譜結(jié)果（圖12b～圖12d）可以看到，分叉角度的前3 個(gè)主要周期（3 d、5 d 和8 d）與風(fēng)場(chǎng)周期具有良好的對(duì)應(yīng)關(guān)系，尤其是與風(fēng)向匹配最好，可以認(rèn)為，風(fēng)場(chǎng)是影響黃海暖流分叉強(qiáng)度的主要因素之一，分叉是補(bǔ)償性黃海暖流響應(yīng)冬季風(fēng)季節(jié)變化的結(jié)果[16]。同時(shí)注意到，分叉角度存在20 d 以上接近月變化的周期，但由于時(shí)間序列較短，無法準(zhǔn)確分辨。

3 結(jié) 論

本文使用有限體積海岸數(shù)值模型（FVCOM），對(duì)多套海洋數(shù)據(jù)產(chǎn)品進(jìn)行評(píng)估。通過與觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行多角度的對(duì)比驗(yàn)證，篩選出最適合東中國(guó)海數(shù)值模型的溫鹽初始場(chǎng)和開邊界方案，并具體分析了東中國(guó)海的典型環(huán)流特征，同時(shí)，本文也深入研究了冬季黃海分叉現(xiàn)象的變化周期，并得出如下結(jié)論。

1）利用直觀的控制變量法，發(fā)現(xiàn)溫鹽初始場(chǎng)和開邊界方案對(duì)數(shù)值結(jié)果的質(zhì)量有重要影響。經(jīng)過不同角度的對(duì)比分析，我們認(rèn)為在東中國(guó)海區(qū)域，使用渦解高精度海洋模型再分析數(shù)據(jù)（OFES）作為溫鹽初始場(chǎng)、簡(jiǎn)單海洋數(shù)據(jù)同化資料（SODA）作為開邊界是FVCOM 最優(yōu)搭配方案。

2）黑潮的主軸流速具有400～500 m 的單核垂直結(jié)構(gòu)，主要位于大陸坡折帶，隨深度增加而向東傾斜；黑潮北上分支是對(duì)馬暖流中最大的水體貢獻(xiàn)者，臺(tái)灣暖流的2 個(gè)分支最終都匯合成為對(duì)馬暖流的一部分，也是對(duì)馬暖流的主要水源之一。

3）黃海暖流主流存在2 個(gè)分支，根據(jù)分叉角度指標(biāo)的衡量發(fā)現(xiàn)，風(fēng)場(chǎng)變化是造成流動(dòng)分叉的主要因素。黃海暖流的冬季分叉現(xiàn)象在2 月出現(xiàn)3 d、5～8 d 的強(qiáng)周期變化，而在1 月與3 月時(shí)，周期性變化現(xiàn)象不明顯。

本文采用數(shù)值模式對(duì)東中國(guó)海的典型流動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)評(píng)估和深入分析。最優(yōu)定解方案的結(jié)論基于2017 年冬季觀測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)FVCOM 在該時(shí)間段內(nèi)選擇溫鹽初始場(chǎng)和開邊界具有指導(dǎo)意義，但對(duì)于其他時(shí)間段僅具有一定的參考價(jià)值。研究流動(dòng)和黃海暖流分叉部分的結(jié)果有助于加深對(duì)東中國(guó)海環(huán)流的認(rèn)識(shí)，對(duì)該海域的后續(xù)研究具有借鑒和參考意義。