近岸流是近岸泥沙、温度、盐度、污染物和营养盐等物质净输运的主要动力, 而风是近岸流的主要驱动力之一, Smith^[1]、Huyer等^[2]、Hickey和Hamilton^[3]研究指出, 沿岸风对沿岸流有较大影响, 近岸水位也会随之变化。此外, 当潮波从大洋传入近海时, 由于水深变浅, 非线性作用增强, 水深地形的非线性作用增强了潮致余流^[4], 在强潮流海区, 潮流对余流的贡献是不可忽视的。

浙闽沿岸流是中国近海沿岸流的重要组成部分, 浙闽沿岸流在浙南海域和台湾海峡西部海域的时空变化和动力学机制已经有了一定的研究^[5-13]。这些研究中, 有些认为风是浙闽沿岸流的主要影响因素^{[6, 8, 11]}; 有些认为浙闽沿岸流为风和海岸开尔文陷波共同作用的结果^{[5, 7]}; 此外, Shen^[13]认为压强梯度力是浙闽沿岸流的主要影响因素, Huang^[9]认为浙闽沿岸流为风和压强梯度力共同作用的结果, Li^[12]则认为浙闽沿岸流受到风应力、压强梯度力、海岸开尔文陷波、地形等要素的综合影响。

相对于浙南海域和台湾海峡西部海域, 浙闽沿岸流在浙中海域的研究还落后甚远, 浙闽沿岸流在浙中海域的时间变化及其动力学机制还不清楚。张慧等^[14]根据浙江近海8个浮标监测站四季各连续40 d的海流观测资料, 经比较分析后认为, 浙江近海沿岸流主要受到长江冲淡水和浙闽沿岸流的控制。李鹏等^[15]根据浙江近海3个锚系点夏季的观测资料, 对锚系点余流特征进行分析后认为, 长江冲淡水主要影响浙江中北部海域, 当长江径流量较小时, 长江冲淡水向南扩散明显, 其影响范围从长江口以南一直至浙江中北部, 使得该海域夏季也存在向南的沿岸流; 在浙江南部海域, 夏季余流主要受到季风的作用, 余流方向为东北向; 夏季浙江沿岸流应该是受到台湾暖流的牵引, 在浙江中部逐渐向东偏转, 进入水深较大的海域。张慧等^[14]和李鹏等^[15]的研究主要是定量统计分析了锚系点平均余流的分布特征, 进而推断余流的影响因素, 并未分析余流的时间变化特征, 同时也没有分析余流与风、压强梯度力等要素的同步变化及相互间的相关关系。

本文研究基于东海西部台州列岛以南1个锚系点连续7个月的锚系流速观测数据以及6个水文站大中小潮的全潮水文观测资料, 研究了观测期间该海域流场的时间变化及其垂向分布特征, 分析了风和潮汛变化对该海域近岸流的影响, 计算了观测期间锚系点余流的周期性变化。

1 观测与研究方法 1.1 资料获取

在浙江台州列岛南部水域布设了一个锚系流速观测点(图 1), 锚系点水深约为15 m, 西面距离温岭海岸约为20 km, 北面距离下大陈岛约为15 km, 锚系观测时间为2018年3月31日—2018年11月7日。观测仪器采用Nortek公司生产的声学波浪流速剖面仪(acoustic wave and current, 简称AWAC), 型号为Nortek AWAC 600 kHz, 流速测量精度为测量值的1%±0.5 cm/s。观测期间, 流速剖面采样间隔为10 min, 水层采样厚度为0.5 m, 采样层数为50层。为了按整月开展余流分析, 本文所选取的数据从2018年4月1日0时0分开始, 截至2018年10月31日23时50分, 在这期间的有效数据获取率为88.15%(表 1)。缺失的数据主要发生在7月9日—7月11日、7月31日—8月4日和9月17日—10月8日, 均为仪器发生倾斜所致; 另有2个时间段的数据缺失发生在仪器更换维护期间, 但都不超过4 h。缺失的数据采用Pawlowicz等^[16]提供的T_TIDE程序进行潮流预报补充完整:由于9月17日之前缺测数据较少, 共缺测了926组数据, 约6.43 d, 因此, 首先根据4月1日至9月16日的流速时间序列进行潮流调和分析, 得到潮流调和常数, 然后, 根据计算的潮流调和常数进行潮流预报, 得到观测期间各缺测时间段的潮流。

于2018年8月下旬至9月中旬期间, 在台州列岛西南水域开展了一次全潮水文观测, 共布设了6个定点流速观测站(图 1)。由于观测水域潮流为规则半日潮流, 分别在大、中、小潮期间各进行连续26 h (前后合计27次整点)的流速流向观测, 保证每个潮汛观测两个完整的涨、落潮流周期。观测仪器采用Nortek公司生产的声学多普勒流速剖面仪(acoustic doppler current profiler, 简称ADCP), 型号为Aquadopp Profiler 1 MHz, 流速测量精度为测量值的1%± 0.5 cm/s。流速剖面采样间隔为10 min, 水层采样厚度为0.5 m, 采样层数为50层。大、中、小潮期间的有效数据获取率均为100%。

此外, 收集了锚系观测期间的大陈岛气象站10 min平均的逐时风速风向观测资料。为比较分析风向和流向的同步变化过程, 本文对风向的定义采用跟流向同样的定义方法, 即正南风为0°, 沿着顺时针向旋转, 正西风为90°, 正北风为180°, 正东风为270°, 等等。

1.2 坐标系转换

由于潮汐的作用, 海平面高度是随时间变化的。锚系观测期间, 锚系点位置的平均水深约为15.2 m, 平均潮差为3.47 m, 海面波动的部分超过水深的1/5, 说明海面高度变化对水深的影响非常显著。在z坐标系(绝对水深坐标系)下, 最低海平面以下水层的观测数据是连续完整的, 而最低海平面以上水层的数据则是断断续续的, 所以在z坐标系下分析上层海水的流动特征较为困难。

σ坐标系(相对水深坐标系)的优点是表层随着海面自由变化, 因而更适用于潮差大的近岸水域。本文通过垂向坐标系的转换, 把流速剖面观测数据从z坐标系转换到σ坐标系, 不仅可以充分利用近海面的剖面观测数据, 而且有利于对观测数据的处理分析, 特别是数据插值和数据平滑等。

垂向上选取σ层数为11层, 即表层、0.1H层、0.2H层、0.3H层、…, 0.8H层、0.9H层、底层, 其中H为各流速剖面采样时的水深。由于锚系点位置的平均水深只有15.2 m, 因而11个σ层可以得到较好的垂向分辨率。此外, 需要说明的是, 由于采用海床基底座观测方式, 底层距离海底约1.1 m(其中波浪流速剖面仪探头离海底约0.6 m, 仪器观测的盲区0.25 m, 半层厚度为0.25 m); 另外, 由于旁瓣作用, 表层流速并非海面流速, 而是近海面的流速。

1.3 余流计算

对于锚系点观测数据, 首先把矢量流速分解为东分量和北分量, 然后采用Godin-type滑动平均滤波器^[17]滤掉高频的混淆信号^[18]:

$\frac{{{A_n}^2{A_{n + 1}}}}{{{n^2}\left( {n + 1} \right)}}, $

(1)

其中A_n和A_n+1分别为n个和n+1个连续采样数据的平均值。由于流速剖面采样间隔为10 min, 即每小时获取6组剖面数据, 取值n=6可以较好地滤掉高频的混淆信号, 即对流速东分量和北分量分别进行两次6个连续采样数据的滑动平均和一次7个连续采样数据的滑动平均。滤波后, 提取整点的东分量和北分量剖面流速数据。

滤波后的整点数据中, 包含全日的、半日的以及周期更短的潮流信号。通过再次使用Godin-type滑动平均滤波器, 取n=24可以较好地滤掉这些周期的潮流信号, 即对流速东分量和北分量分别进行两次24个连续采样数据的滑动平均和一次25个连续采样数据的滑动平均。

对于全潮水文站观测的流速数据, 则采用准调和分析方法^[19]计算大、中、小潮期间的余流。

2 结果与分析 2.1 锚系点余流

至此, 通过采用Godin-type滑动平均滤波器, 已计算得到了2018年4月—2018年10月整点余流剖面的时间序列, 垂向上分为11个σ层。接着, 根据式(2)—式(5)可计算得到整点垂向平均余流的时间序列。

${v_{{\rm{ave}}}} = \left( {{v_{{\rm{sur}}}} + 2{v_{0.2H}} + 2{v_{0.4H}} + 2{v_{0.6H}} + 2{v_{0.8H}} + {v_{{\rm{bot}}}}} \right)/10, $

(2)

${u_{{\rm{ave}}}} = \left( {{u_{{\rm{sur}}}} + 2{u_{0.2H}} + 2{u_{0.4H}} + 2{u_{0.6H}} + 2{u_{0.8H}} + {u_{{\rm{bot}}}}} \right)/10, $

(3)

${U_{{\rm{ave}}}} = {\left( {{u_{{\rm{ave}}}}^2 + {v_{{\rm{ave}}}}^2} \right)^{1/2}}, $

(4)

$ {\theta _{{\rm{ave}}}} = \left\{ \begin{array}{l} 90 - \frac{{180}}{{\rm{ \mathsf{ π} }}}\arctan \left( {\frac{{{v_{{\rm{ave}}}}}}{{{u_{{\rm{ave}}}}}}} \right), \;{u_{{\rm{ave}}}} > 0\\ 270 - \frac{{180}}{{\rm{ \mathsf{ π} }}}\arctan \left( {\frac{{{v_{{\rm{ave}}}}}}{{{u_{{\rm{ave}}}}}}} \right), \;{u_{{\rm{ave}}}} < 0\;, \\ 0, \;{v_{{\rm{ave}}}} > 0{\rm{}}, \;{u_{{\rm{ave}}}} = 0\\ 180, {v_{{\rm{ave}}}} < 0{\rm{}}, \;{u_{{\rm{ave}}}} = 0 \end{array} \right. $

(5)

式中, H为水深, ν_sur、ν_0.2H、ν_0.4H、ν_0.6H、ν_0.8H、ν_bot分别表示表层、0.2H层、0.4H层、0.6H、0.8H层、底层的北分量余流流速; u_sur、u_0.2H、u_0.4H、u_0.6H、u_0.8H、u_bot分别表示表层、0.2H层、0.4H层、0.6H、0.8H层、底层的东分量余流流速, U_ave为垂向平均余流流速, θ_ave为垂向平均余流流向。

通过余流散点分布图(图 2a)可以看出垂向平均余流的主要分布规律。从图中可以看出, 余流方向主要为东北-西南向。利用主成分分析的方法^[20-21], 计算了余流散点图的主轴方向, 即图 2a中椭圆(红色)的长轴方向, 该主轴方向约为25.5°(正北为0°, 沿顺时针向旋转, 正东为90°)。椭圆长轴长表示余流沿着主轴方向分量的标准差, 短轴长表示垂直于主轴方向余流分量的标准差, 长轴长和短轴长分别为0.12 m/s和0.02 m/s。余流主轴方向与15 m等深线的走向基本一致, 说明沿着等深线方向的余流变化是主要的, 垂直于等深线方向的余流变化量只有主轴方向变化量的1/6。

根据整点垂向平均余流的时间序列, 余流玫瑰分布图(图 2b)显示了余流流速和流向的分布特征。余流流速的统计结果表明(表 2), 62.0%的垂向平均余流流速在0.10 m/s以下, 流速在0.30 m/s以上的垂向平均余流占比为2.1%, 流速在0.10~0.20 m/s的垂向平均余流占比为23.4%, 流速在0.20~0.30 m/s的垂向平均余流占比为12.5%。

从图 2b同样可以看出, 垂向平均余流流向主要为东北向和西南向, 余流流向较为集中。在16个方位中, SSW向的垂向平均余流占比为31.0%(表 3), NNE向的垂向平均余流占比为20.0%, SW向的垂向平均余流占比为15.8%, NE向的垂向平均余流占比为7.3%, 其余方位的垂向平均余流占比合计为25.9%。

2.2 锚系点余流对风的响应

2018年10月平均风速最大(表 4, 图 3), 其次为2018年9月, 垂向平均余流流速月极大值也是同样的分布规律, 即10月最大, 其次为9月; 2018年5月平均风速相对最小, 垂向平均余流最小值则出现在6月和8月, 最小风速和最小流速出现月份不同步的主要原因是: 6月和8月表、底层余流方向相反, 造成垂向平均余流最小, 而5月份各层余流均为偏西南向。

月平均北分量风和月垂向平均北分量余流具有良好的相关性(图 4), 相关系数达到了0.96, 月平均东分量风和月垂向平均余流东分量则没有明显的相关性, 相关系数为–0.11。

2.3 全潮水文观测站流速分布及其对风的响应

大潮期间(图 5), 潮流的作用较为明显, 涨潮流为西北向, 落潮流为东南向, 只有少数时刻为偏南向流; 中潮期间(图 6), 各测站余流大多为偏南向, 只有离岸的C4测站出现3个小时的西北向涨潮流; 小潮期间(图 7), 各测站余流均为偏北向, 没有出现东南向的落潮流。

准调和分析结果显示(表 5, 图 8), 中、小潮期间平均余流流速相对较大, 大潮期间平均余流流速相对较小。而根据平均风速的统计结果, 中潮期间平均风速最大, 小潮期间平均风速最小(图 9)。此外, 小潮期间最大潮差为2.16 m, 中潮期间最大潮差为3.45 m, 大潮期间最大潮差为4.85 m。从大中小潮余流、风、潮差的同步变化可以看到, 随着风速风向和潮汛的变化, 余流流速和流向也随之变化:小潮期间, 由于潮流的作用最弱, 虽然小潮期间平均风速最小, 余流对风的响应仍然明显, 小潮期间余流仍然较大; 大潮期间, 风速介于中潮和小潮之间, 但是由于潮流较强且潮差较大, 余流对风的响应相对最弱; 中潮期间, 虽然风速大于小潮期间, 然而潮流和潮差也强于小潮期间, 近岸测站(C1—C3测站、C6测站)余流流速大于小潮期间, 离岸测站(C4、C5测站)余流流速小于小潮期间。

全潮水文测验期间, 余流方向与风向具有较好的相关性(图 8、图 9)。大潮期间, 各测站余流均为西南偏南向, 同期的风向也是西南偏南向; 中潮期间, 各测站余流均为西南偏南向, 同期风向为西南向; 小潮期间, C3测站余流为北向, 其余测站余流为东北偏北向, 同期风向为偏北向。

2.4 锚系点余流的周期变化

从整点北分量余流剖面和北分量风的时间序列同样可以看到, 北分量余流和北分量风具有良好的相关性(图 10), 南风期间余流主要为北向, 北风期间余流主要为南向。只有9月中下旬至10月初是个例外, 在这个期间内, 南风并没有带来北向的余流, 9月底的北风是锚系观测期间最强的, 然而也没有产生南向的余流, 这应该是因为这段时间由于仪器倾斜导致观测数据缺失, 这期间的数据是采用潮流预报的方法补全的, 这部分的流速数据只有潮流, 没有风生流, 这也从侧面印证了风生流对余流的影响非常显著。

为了解不同潮汛期对余流的影响, 选取了锚系观测期间所有大、小潮时刻的风速北分量和垂向平均余流流速北分量进行相关分析。本文选取农历初三零时和农历十七零时为大潮时刻, 选取农历初十零时和农历廿五零时为小潮时刻, 则锚系观测期间分别有15次大潮时刻和14次小潮时刻(图 10)。在15次大潮时刻组成的时间序列中, 风速北分量和垂向平均余流流速北分量的相关系数为0.30;在14次小潮时刻组成的时间序列中, 风速北分量和垂向平均余流流速北分量的相关系数为0.72。结合全潮水文观测的分析结果表明:小潮期间, 余流对风的响应更为显著; 而在大潮期间, 潮流较强且潮差较大, 风对余流的影响相对较弱。

对垂向平均北分量余流流速的时间序列进行谱分析(图 11), 可以看到余流具有明显的周期性变化规律。主要周期约为13.37 d和28.49 d, 该周期与大、小潮的更替周期非常接近。从而也进一步印证了前面的推断, 即研究海域余流与潮汛密切相关, 具有近似半月和整月的周期性变化规律。

3 总结和结论

本研究旨在探讨浙江中部近海沿岸流的特征及其影响因素。该水域是中国东海近岸水域中长期物理过程知之甚少的区域, 近年来, 由于商业用途(海水养殖、风电开发、核电开发等)对该区域的开发利用, 需要对该区域水流结构及其影响因素有更好的认识。

本研究结合锚系观测、全潮水文观测和同步风速风向资料, 研究资料包括台州列岛南部15 m等深线上锚系点连续7个月的流速剖面时间序列, 以及锚系点周边水域6个全潮水文站大、中、小潮的流速资料。虽然时间序列的长度还不足以确定该水域水流的季节性变化特征, 然而超过半年的时间序列使得本研究能够分析流速对季节风的响应, 以及潮汛的周期变化对水流的影响。

不论是从逐时整点时间序列, 还是从月平均序列的同步变化, 风速北分量和余流流速北分量都具有良好的相关性, 月平均序列的相关系数达到了0.96, 逐时整点时间序列的相关系数也达到了0.69。

对垂向平均北分量余流流速时间序列的谱分析结果表明, 锚系点余流具有13.37 d和28.49 d的周期性变化特征, 该周期与大、小潮的更替周期非常接近。小潮期间, 潮流的强度较弱, 余流对风的响应更为显著, 余流和风的相关性更好, 两者相关系数为0.72;而在大潮期间, 潮流较强且潮差较大, 余流和风的相关性一般, 两者相关系数为0.30。