作者：牟林
出版社：电子工业出版社
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港口航运海洋环境信息保障技术及应用试读：
前言
随着我国经济发展和经济全球化、国际船舶运输的大型化及专业化，特别是我国加入 WTO 和国际竞争加剧，既对我国近海港口的建设提出了更高的要求，也为我国近海港口的大型化注入了新的活力。我国许多重要的近海港口，包括天津港、洋山港、宁波-舟山港、黄骅港等大型港口，大部分位于淤泥质或淤泥粉砂质海岸，其自然水深较浅，泥沙淤积严重，大型船舶须乘潮作业。为了充分保持海湾河口和三角洲地区经济的快速稳定发展，保障港口、航道、海事和海洋工程安全，以及海洋油气资源开发，更好地为社会经济活动保驾护航，提供涵盖面广、可供利用的泥沙淤积和海洋水文气象信息服务及预报预警信息是十分必要的。
本书研究内容包括乘潮水位预报和潮位现报技术研究、海上溢油预测预警技术、风暴回淤机理研究、监测能力建设、数值模拟与业务化预报预警服务。涉及理论研究、体系建立、信息技术应用等多个方面，由于多项工作具有一定的前瞻性与先进性，因而，本书将对该研究领域相关技术的提高与发展起到积极的推进作用。
本书共8章，第1章对港口航运海洋环境信息保障技术中的3个关键问题进行了分析，分别为乘潮水位、海上溢油及泥沙输送；第2章介绍了港口航运海洋环境信息保障技术中模型的构建及方式，模型包含3个模块：大气模块、海浪模块及海流模块；第3章对乘潮水位预报技术进行了研究；第4章重点分析了海上溢油预测预警关键技术；第5章主要对泥沙输运预报进行了探讨；第6章分析了一体化的港口航运海洋环境信息保障预报系统的构建与研发；第7、第8章分别为港口航运海洋环境信息保障技术在天津港和洋山港的应用。本书以期对我国港口航运海洋环境信息提供保障技术，对开展港口航运的管理、监测和安全保障工作提供有益的参考。
本书所述皆为最新的研究成果，涉及物理海洋、气象、生物、化学、地质、环境、交通运输、法律等诸多学科领域，同时港口航运海洋环境信息保障预报系统的研发是一项庞大而艰巨的系统工程。由于成书仓促，加之作者水平所限，疏漏和不足之处在所难免，恳请广大读者不吝指正。编者2017年8月于武汉第1章港口航运海洋环境信息保障技术中的几个关键问题1.1乘潮水位业务化预报技术研究
我国自改革开放之后，进出口贸易快速增加。特别是21世纪以来，船舶的进出港压力愈加凸显。另外，由于全球气候变化所带来的具体天气异常情况越来越多，港口和航道区域也不例外，其中由于气象与外海信号等因素造成的增减水为港口和航道的通航安全提出了严峻的挑战。乘潮水位是指在一定时间间隔且可用以通航的某一高潮水位，在海港工程的设计及航道的选取时常常要求参考此值。虽然这个值多是出现在高潮前后，但因为诸多如天气等不确定因素，科学地掌握它仍然需要进行若干复杂的计算和经验，否则，就可能因为通航水位设计过浅而影响通航能力，或者由于疏浚过深而带来较大的浪费。更重要的是，对乘潮水位掌握不准会影响船舶通航的调度，并在异常情况下带来诸多不安全因素。因此，准确地掌握乘潮水位在船舶运输、港口工程等诸多方面有着重要的实用价值，尤其是在水深较浅和潮差较大的港口与航道，其作用更加显而易见。但目前由于气候异常事件日渐增多，传统的乘潮水位估计方法的准确性和及时性已无法满足当前对乘潮水位预报的需求。主要原因在于一方面经验方法所基于的物理基础较为薄弱，难以准确了解大区域天气和海洋环境的变化对当地乘潮水位的影响；另一方面之前的动力学数值模型受水深地形数据精度和计算精度的影响，在短时间内尚不能替代经验公式预报潮位的准确性。
因此，美国在20世纪90年代开展了水位的现报研究工作，我国也在20世纪90年代后期开展了该项工作，基本方法是通过结合风场（包括预报风场）进行数值模拟，计算增减水位，与相应的天文潮位结合，产生预报水位数据。由于风场数据的准确性相当有限，所以，计算的增减水出入很大。到该项目实施之前，水位现报一直未进入发展轨道。本项目使用了时间跨度和精度最高的中国沿海水文气象实测资料，以及高精细化的沿海地形资料，并有机结合经验统计方法与动力学模型计算方法的优势，提高了未来24小时增减水预报精度，结合天文潮预报潮位，提高实际水位的即时预报能力，为船只进出港口提供有效水深参考。风暴潮发生期间，可随时对增减水和潮位变化做出估计，不仅可以为保护我国近海港口的运行效率提供技术支持，同时也将促进我国航运事业的安全发展，成果的社会经济效益明显可见。1.2海上溢油应急预警技术研究
近年来，我国加快了海上溢油应急响应体系建设的步伐，但是仍然存在诸多问题。（1）海上溢油应急管理体制的不足。目前我国海上应急管理不仅涉及海洋、渔业、环境保护、交通海事、海关、边防等多个部门的职能，而且在每个沿海省市，各部门都只是独自管理本省市的邻近海域，无法形成各部门及各省市之间一体化管理的态势。如此下去，便削弱了我国海洋管理职能的综合性和统一性，难以形成高效、科学的溢油应急管理体系。（2）海上溢油事故应急处理装备和材料的匮乏。据报道，大连“7·16”事故发生后，辽宁海事部门在污染海域紧急布设了 7000 米长的围油栏，并组织了近20艘船舶用于清污作业，此后又从河北、山东、天津等地紧急调运了 2000多米围油栏和吸油毡子等清污物资，但仍难以满足应急的需要。据了解，从2010年7月18日起，大连市动员了800艘渔船参与捞油，20日，渔船达到了1200艘以上。作为我国重点建设的 3 个最大型溢油应急设备库之一，大连港计划可对抗 1000吨船舶溢油，基本具备了近岸水域内控制清除船舶溢油事故的应急能力。但是从“7·16”事故反馈的情况来看，其应急能力显然不足，无法在第一时间对溢油进行应急处理。还有专家指出，由于技术条件的限制，我国对于海上溢油事故发生后进行高效的、大面积的溢油回收和清除能力尚弱，例如，到目前为止，我国尚无能够达到国际一流水准的专业溢油应急回收船，更不用提能与之相匹配的溢油回收装置的数量。由此可以看出，我国海上溢油事故应急处理装备和材料的匮乏，严重制约着应急响应体系的建设。（3）具有专业人才的应急反应队伍的建设不足。应急反应队伍负责溢油事故的现场处理，包括一定规模和数量的污染清理设备、器材和训练有素的操作人员。然而，我国缺乏对应急队伍人员的培训。由于溢油应急处理的复杂性，多种学科（如环境科学、信息科学、医学）专业技术上的支持是有必要的，因此，需要积聚相关领域的专家作为知识储备，才能在应急行动中的关键时刻提供技术咨询服务。另外，还要对应急队伍中的相关人员进行必要的培训。1.3河口海岸泥沙输送技术研究
在河口海岸地区，引起泥沙运动的主要动力因素是潮流和波浪，“波浪掀沙和潮流输沙”是该地区泥沙运动的机制。近岸区是波浪和潮流相互作用最突出也是最复杂的地区，其中，潮流场对波浪场的影响表现在两方面：一是流速、流向引起的波浪变化，二是潮位涨落对波浪的影响。在深海区域，主要表现为流的作用：当潮流与波向相反时，波高相对增高；当二者方向相同时，波高降低。在浅海区域，潮位变化较为明显，其引起的波浪变化就比较显著，体现在随着潮位的涨落，波高与潮周期同步变化。波浪对潮流的影响主要以辐射应力的形式作用于浅水环流方程，同时波浪引起的底部剪应力也会使潮流底摩阻增大。因此，在进行泥沙运动模拟之前，必须对近岸复杂的水动力过程，即包括风、浪、流耦合作用乃至和近岸建筑物的相互作用等进行模拟。第2章流体力学基础与海洋动力学模型的构建建立高分辨率、长时效的海洋动力学模型，既需要考虑小尺度过程，也要考虑大尺度现象，既要考虑模式的精细分辨率，又要考虑计算效率的问题，因此，模式的选择非常重要。本书在建模过程中选择了国际先进的数值模式，开发了大气、海浪及海流模块，集成了海洋动力学模型。2.1大气模块2.1.1 模型介绍
大气模块为渤海高分辨率海面风场预报系统。该预报系统中的大气模型采用了能够模拟极端天气条件下的海面风场、动力与物理过程皆十分成熟的大气中尺度模型 WRF，尤其是在考虑了台风过程的情况下，WRF 能够找到相应的初始场生成方案。该模式是一个完全可压、非静力模式，控制方程组都写为通量形式。垂直坐标采取地形追随的静力气压坐标。采用 Arakawa C型水平和垂直交错网格，有利于在高分辨率模拟中提高准确性。时间积分采用完全时间分裂格式，外循环 Runge-Kutta 技术的较大时间步长，内循环为声波时间积分，可以允许较大的时间步长，在保证积分稳定的情况下缩短计算时间。为了满足模拟实际天气的需要，该模式有一套物理过程及参数化过程，包括云微物理过程、积云对流参数化、长波辐射、短波辐射、边界层湍流、近地面层、陆面参数化及次网格湍流扩散。WRF模式应用了继承式软件设计、多级并行分解算法、选择式软件管理工具、中间软件包结构。目前WRF模型水平网格精度现已能精确到1km甚至更高；使得WRF模型成为改进从云尺度到天气尺度等不同尺度重要天气特征预报精度的工具。同时，WRF模型拥有先进的资料 3维变分同化技术（3DVAR），能充分有效地将各种资料信息同化到模型初始场中，为模型提供更高质量的初值，达到明显改进数值预报质量的目的。
该预报系统的内核采用2009年7月31日发布的WRF-ARW Version 3.1.1版本。该模型采用完全可压缩非静力欧拉方程组，水平网格采用Arakawa C 网格，垂直坐标采用基于质量的地形追随 η坐标， η层可根据需要改变。模式框架包含大气变化的动力过程和物理过程，其中物理模式包括描述水汽相变和云物理过程的微物理模式，考虑次网格尺度上积云影响的积云参数化方案，包含从地面的简单热力过程模式到考虑雪面、海冰等影响的土壤和地面植被模式的多层陆面物理模式，运用2阶湍流闭合或非局地K闭合方案的行星边界层模式，考虑云和地面表层辐射的多频谱长波辐射方案和简单短波辐射方案的大气辐射模式。V3.1.1 版本中还增加了新的辐射方案 RRTMG，包括长波和短波辐射方案，其中长波辐射方案是由MM5中的RRTM（Rapid Radiative Transfer Model）方案发展而来的，RRTMG 还使用 MCICA（Monte Carlo Independent Cloud Approximation）技术来有效地描述次尺度云的作用。此外，增加了模式地形拖曳效应和高阶的边界层湍流闭合方案，并可在单区域模拟时采用可变的时间步长以缩短积分时间。
WRF-ARW主要有以下几个模块组成。①前处理模块（WRF Preprocessing System，WPS）：在此模块中设定模拟的区域，把地形数据插值到模拟区域上，并把来自其他模式（如全球模式）的气象数据插值到模拟区域上。此模块的目的是为模拟提供背景场。②数据同化模块（WRF Data Assimilation，WRFDA）：应用同化方案（本文研究中应用三维变分）同化站点观测、卫星、雷达等客观数据改善模拟所需的初始场和边界条件。此模块是可选的。③数值模拟主程序模块（ARW）：生成模拟所需的初始背景场和时变侧边界条件、数值积分运算方程。④后处理模块：对模式输出结果进行分析处理、图形展示等。
目前，WRF模式的动力框架和计算方案都已经相当完善，对于中尺度天气现象的模拟有着较大的优势。具体框图如图2.1所示。2.1.2 模式配置
本项目研究的海域为渤海海域，重点关注天津港海域，综合考虑海区与分辨率，WRF模拟将采用双重嵌套技术，利用分辨率较粗的区域（10′）抓住整个研究海域的天气系统，而分辨率较高的区域（2′）则针对所关注的重点海区的天气系统进行高分辨率的模拟再现，如图2.2所示。图2.1 WRF预报系统流程框图图2.2 WRF模拟区域及分辨率设置（D1：10′；D2：2′）2.1.3 系统框架
海面风实时预报系统完全采用模块化设计，主要包括如下几个模块：
1.数据收集与处理模块（1）实时下载全球大气模式预报场数据，为模式提供初始场和时变边界条件。（2）实时下载全球GTS常规探空、地面与船舶观测数据。（3）实时下载中国近海非常规卫星辐射观测数据。（4）对观测数据进行解码、质量控制与格式转换处理。
2.实时预报模块（1）在全球大气模式预报场资料基础上同化常规与非常规观测数据，为模式提供初始场和时变边界条件。（2）运行数值预报系统。
3.后处理模块（1）从WRF预报结果中抽取海面风数据。（2）将海面风数据从Lambert投影坐标转换为规则的经纬度坐标。（3）利用 GrADS 格点分析与显示系统软件将经纬度格点的海面风绘制成图像。（4）将经纬度格点的海面风处理成netcdf格式。
各个模块之间的相互连接通过Linux/UNIX-Shell脚本程序控制，不需要人工干预，彻底自动化。系统框架如图2.3所示。
4.预报系统的运行
1）数据获取
预报系统所需的一切数据均来自互联网，采用 lftp、wget 等下载工具利用Linux/UNIX-Shell 脚本定时自动下载它们。数据下载之后，首先进行格式转换与质量控制，然后利用 3DVAR 进行数据同化，为预报系统提供初始场与时变边界条件。这些数据包括常规地面观测、常规探空观测、船舶观测、卫星海面风观测与卫星辐射观测等。图2.3 WRF海面风实时预报系统框架
预报系统所使用的观测数据类型如图2.4所示。图2.4 预报系统所使用的观测数据类型图2.4 预报系统所使用的观测数据类型（续）
2）数据同化
高质量的预报结果离不开高质量的初始场。采用单时次 3DVAR 进行数据同化形成实时预报的初始场，同化在此时刻前后3小时或者更短时段之内的观测数据。由于同化窗较短，对于渤海海域而言，单时次 3DVAR 一般只能利用到很少的非常规观测数据，有时甚至没有。为了同化更多的非常规观测数据，同化时段应该延长，但是单时次3DVAR的同化窗最大不宜超过6小时，因此，可设计循环3DVAR同化方案来增加同化时段（流程见图2.5）。其基本思路是利用前一次3DVAR的结果为WRF模式提供初始场，然后WRF模式积分到下一同化时刻接着进行后一次3DVAR，如此重复。一次3DVAR同化自己时间窗之内的数观测据，通过多次3DVAR就可以同化一个时间段的所有观测数据。循环 3DVAR 另外一个优点是扩展的同化时段恰好可供模式进行动力调整，从而有效地消除spin-up现象。进行3DVAR同化时，必须事先给定背景场误差协方差（图2.5中的be）。WRF-3DVAR本身提供了不依赖具体模拟区域与格点等模式设置的物理空间背景场误差协方差，它基于GFS（Global Forecast System）预报场作为模式背景场。
3）运行流程
GFS 格点数据、GTS 观测数据（常规探空与地面观测数据）、卫星观测数据和GOOS海温SST由网上自动获取后进行解码处理，WRF-3DVAR数据同化后形成WRFM5预报系统初、边值；然后运行WRF主程序（由Linux工作站完成），最后结果图形化处理。整个过程完全自动化，Linux/UNIX cron工具与Shell脚本文件控制整个自动化流程。流程拓扑图如图2.6所示。图2.5 循环3DVAR流程注：WPS（WRF Preprocessing System）与real.exe一起形成首次3DVAR所需初始场，wrf.exe驱动WRF向前积分图中bg、obs与be分别代表背景场、观测与背景场误差协方差；0，Δt，2Δt为同化时刻，例如，Δt时刻的数据同化窗为0.5Δt～1.5Δt，即在此时段之内的所有观测数据在Δt时刻同化。
预报系统每天运行一次，每次预报起点为08北京时，预报终点为后日08北京时，预报时段为 48小时。它每天夜间 00时自动启动，凌晨 2时左右结束，整个运行所需时间大约为2小时。预报系统运行时间控制示意图如图2.7所示。图2.6 流程拓扑图图2.7 预报系统运行时间控制示意图2.1.4 考虑台风过程的WRF初始场生成方案
当出现台风等极端天气时，WRF的初始场生成需引入其他方案。采用了美国大气研究中心与空军气象局共同研制的NCAR-AFWA人造气旋方案，依据台风位置与强度信息构造的一个Bogus初始台风，如图2.8所示。图2.8 利用NCAR-AFWA人造气旋方案构造的西北太平洋Bogus台风（示例）
台风报中除了最大风速，还包含50节与30节风速半径信息，而NCAR-AFWA人造气旋方案只利用最大风速信息。改进 NCAR-AFWA 人造气旋方案来消化 50节与30节风速半径信息。与原有的NCAR-AFWA方案相比，能更准确地描述台风外围风场结构。
原有的NCAR-AFWA方案中风廓线采用的是较为简单的函数：maxmax
式中，V（r）是切向风速，r是离台风中心的距离，V与R分别是台风观测报中最大风速与最大风速半径。α一般为-0.5。实际观测表明，在台风中心附近此公式给出的结果较为理想，然而给出的台风外围结构不是很好。
如果考虑到台风的外围风场结构，那么考虑下列风廓线形式：
式中的参数b待定。如果台风观测报中有50节与30节风速半径信息，那么就可以确定参数b的值。因此，可结合上面两个公式的优点，构建一个新的风廓线：12
式中，V（r）、V（r）分别代表式（2.1）与式（2.2）中的切c12向风速；R为V（r）-V（r）=0所处的距台风中心的距离。2.1.5 模型应用实例与结果验证
大气模块应用实例如下。
1.自动运行状态
预报系统每天定时运行一次，预报时效为48小时。可根据实际需要与计算条件运行两次，预报时效可延长至72小时。图2.9示为2010年4月14日海面风场预报结果示意图。
2.风场结果检验
利用环渤海与北黄海的岸边气象地面观测站、海上船舶及岛屿观测的风速数据（见图2.10），对预报的风场进行了统计分析，时间为3月10日至5月10日，共2个月。风速与风向的统计结果如图2.11所示，结果表明，风速均方根误差为2.2～3.2m/s，风向平均误差在 24°～36°，24 小时之内的风速均方根误差小于2.5m/s，风向平均误差小于28°。预报结果较为理想。图2.9 2010年4月14日海面风场预报结果示意图（色标表示不同风速等级，单位m/s）图2.10 统计所用的观测站分布（图中黑色区域之内的观测站）图2.11 风速与风向的统计结果RMSE：风速均方根误差；MEAN：风向平均误差2.2海浪模块2.2.1 模式简介
海浪模块采用了国际上非常先进的第三代浅海海浪数值模型SWAN，该模型由荷兰Delft大学土木工程系开发并维护。从第一个公开发布的版本SWAN 30.51到目前的 40.81 版本，不断进行改进和扩充，性能不断提高，功能也逐渐增强。SWAN模型采用基于能量守恒原理的平衡方程，除了考虑第三代海浪模型共有的特点，它还充分考虑了模型在浅水模拟的各种需要。首先，SWAN模型选用了全隐式的有限差分格式，无条件稳定，使计算空间网格和时间步长上不会受到牵制；其次，在平衡方程的各源项中，除了风输入、四波相互作用、破碎和摩擦项等，还考虑了深度破碎的作用和三波相互作用。此外，SWAN模型的网格也逐步由矩形网格过渡到了三角有限元网格。
SWAN模式考虑了较多的物理过程，包含了当前海浪预报研究的最新成果，其考虑的因素有：（1）波浪的传播过程。
① 由流和非平稳的水深变化引起的折射。
② 由水底和流的变化引起的变浅作用。
③ 逆流传播时的阻碍和反射。
④ 波浪在几何空间的的传播。
⑤ 次网格障碍物对波浪的阻碍和波浪通过次网格障碍物传播。
⑥ 波生增水。（2）波浪的产生和耗散。
① 风输入。
② 白帽耗散。
③ 水深变浅引起的破碎。
④ 水底摩擦。
⑤ 三波和四波非线性相互作用。
SWAN模式可以进行从实验室尺度到大陆架海尺度的风浪和涌浪计算，能够比较方便地嵌入WAM模式和WAVEWATCH III模式和SWAN本身。而且从SWAN 40.20 版本开始增加了并行计算模块，此外，SWAN 模式的网格也逐步由矩形网格过渡到了三角有限元网格。2.2.2 模型应用实例与结果验证
1.模式建立
对研究区域进行三角有限元网格加密，其中大区域范围为 117°E～127°E，35°N～41°N，空间分辨率为1/30°×1/30°，小区域包括秦皇岛（119.1°E～120°E，39.3°N～40.1°N）和曹妃甸（117.9°E～119.4°E，38.7°N～39.6°N）两个区域，空间分辨率为1/200°×1/200°。模式计算区域如图2.12所示。图2.12 模式计算区域
温带过程采用的风场为后报风场，分辨率为 1/30°×1/30°，小区的风场由此风场插值得到。每 15分钟输入一次风场，海浪谱在每一个格点上取 36个频率和12个方向，通过对源函数项和传播项的积分，求得每小时输出一次的波浪场。
海岸边界条件：对即将跨过和离开海岸线的波浪，边界完全吸收波能；深水边界（即渤海的东边界）：入射波在深水边界的波浪状态，不能观测，SWAN 假定波浪可以自由出入计算海区，因此，边界要取得离观测点足够远，以避免受到由此假定而引入的误差。
2.模式检验
为了确认该模式对渤海及近岸区域海浪模拟的适用程度，首先采用SWAN模式对影响渤海区域的几个典型的大浪过程进行了数值模拟。分别选取了3个典型的强天气过程，并分别与秦皇岛和菲利普测站的实测波浪资料进行了比较。这 3个过程包括1972年的7203、1984年8407两个台风过程，以及2003年1011温带天气系统引起的大浪过程。
1）1972年7203号台风引起的大浪过程的模拟
7203号台风过程的台风路径如图2.13所示，此台风于7月26日14时进入渤海，至27日02时离开渤海，整个过程中其中心气压强度为975hPa。计算得到的秦皇岛海洋站（119.62°E，39.92°N）位置处的1/10波高H与观测值的比较如图2.14所示。图2.13 7203号台风过程的台风路径图2.14 7203号台风秦皇岛海洋站位置处模拟波高与观测值的比较
2）1984年8407号台风引起的大浪过程的模拟
8407 号台风过程的台风路径如图 2.15 所示，计算得到的秦皇岛1/10海洋站（119.62°E，39.92°N）位置处的波高H与观测值的比较如图2.16所示。图2.15 8407号台风过程的台风路径图2.16 8407号台风秦皇岛海洋站位置处模拟波高与观测值的比较
3）2003年1011号温带天气系统引起的大浪过程的模拟
10月11—12日受南下强冷空气和西南倒槽共同影响，渤海出现4～6m巨浪，河北省秦皇岛、唐山沿岸近海出现3.5m大浪，沧州、黄骅沿岸近海出现4m巨浪，对近岸海堤、海上水产养殖造成巨大的经济损失。2003年10月11日20时的地面天气图如图2.17所示。数值模拟结果与秦皇岛2003年10月9日到10月14日的波浪观测值的比较如图2.18所示。图2.17 2003年10月11日20时的地面天气图图2.18 2003年10月秦皇岛站实测值与模拟计算值对比
通过上面几个典型大浪过程的计算结果与相应位置观测值的比较可见，SWAN模式对渤海及河北省近海的大浪过程具有很好的模拟能力。2.3海流模块2.3.1 模块简介
海流模块采用了美国麻省理工学院（MIT）与伍兹霍尔海洋研究所联合研发的FVCOM模型，该模型主要针对近海和河口潮汐环流，其最大的特色和优点是结合了有限元法易拟合边界、局部加密的优点和有限差分法便于离散计算海洋原始方程组的优点，如图2.19所示。有限元法采用三角形网格，给出线性无关的基函数，求其特定系数，特点是三角形网格易拟合边界、局部加密；而有限差分法直接离散差分海洋原始方程组，特点是动力学基础明确、差分直观、计算高效。FVCOM 兼有两者的优点，数值计算采用方程的积分形式和更好的计算格式，使动量、能量和质量具有更好的守恒性，用干湿判断法处理潮滩移动边界，应用Mellor和Yamada的2.5阶湍流闭合子模型使模型在物理和数学上闭合，垂向采用σ变换来体现不规则的底部边界，外膜和内膜分裂以节省计算时间。
FVCOM采用了三角形网格，利用SMS（Surface-water Modeling System）软件设计渤海海域。用三角形网格可方便、正确地拟合岸线和局部加密，以及复杂岸线处、港池、油气田区域，可进行精细的加密，最高分辨率可达到5m。图2.19 三角形网格拟合图示
该模式还具有以下几方面的主要特征：（1）应用一个湍封闭模型来提供垂直混合系数。（2）垂向应用Sigma坐标以更好地拟合底地形。（3）水平采用正交曲线网格和交错“C”网格，可以较好地匹配岸界。（4）水平和时间差分格式为显式，垂直差分格式为隐式。（5）内外模态分开计算。外模态是二维的，时间步长较短，内模态是三维的，计算时间步长较长。（6）包含完整的热力学方程组。（7）包含了一套物质扩散输运和拉格朗日追踪子模块。2.3.2 模型配置
1.网格配置
模型的计算区域以整个渤海为主，重点考虑诸如天津港的重要港口和海上油气平台附近。同时渤海海峡为强潮流区，且渤海海区的最大潮流也出现在海峡北部老铁山水道。冬季港区一旦发生海上污染事故（如溢油事故），在北风和渤海海峡强潮流的作用下，大量的污染物会进入渤海，将给渤海造成极严重的污染。因此，综合考虑，模型的计算区域在渤海的基础上有所扩展，即包含了部分北黄海区域，如图2.20（a）所示。图中渤海内部重要的油气钻井平台位置已一一列出。利用无结构化三角网格在海区内的复杂岸线处、湾口、各重点港口和油气田区及海峡等进行了自然加密，如图2.20（b）所示，以确保对海流和潮汐的精确模拟。网格加密分为两级，一级加密区的网格精度为 100m，主要集中在天津港附近、渤海海峡，以及渤海内部的重要油气田聚集区和沿海主要港口；二级加密区网格精度为1′，为除了上述重点区域外的其他地区。图2.21所示为天津港附近海域的网格加密情况，可以看出网格的分辨率已在近岸重点海域几乎达到了模拟真实地形的程度。由此可以看出，利用FVCOM的三角有限元网格自然加密的特点，可以更有效地对重点关注区域可能发生的溢油现象进行模拟和预测。图2.20 计算海区及相应的网格设置图2.20 计算海区及相应的网格设置（续）图2.21 天津港附近海域的网格加密情况
2.模式参数的选取
FVCOM 模式运行需要初始的温盐场、开边界强迫和水深数据。本书计算采用的温盐初始场将为历史观测资料得到的多年平均温度和盐度场。模式的开边界采用潮汐的调和常数进行强迫，计算将采用 221115 个分潮的调和常数：M、S、K、O、P，所用的潮汐调和常数均来自于伴随同化的中国近海潮汐模式模拟结果。运用ArcGIS等专业软件完成不同分辨率海图的拼接工作，如图2.22和图2.23所示。图2.22 不同分辨率海图区块划分图2.23 不同分辨率海图深水数据点分布
研究中运用ArcGIS等专业软件完成不同分辨率海图的拼接工作，并从国家海洋信息中心的基础地理信息库提取相关地形和岸界信息进行补充，采用设定阈值的最近点插值方法，完成了预报区域高精度地形数据产品的制作，为预报系统海洋模块的配置和研发做好准备。图2.24所示为处理后的高精度渤黄海地形。图2.24 处理后的高精度渤黄海地形2.3.3 模式应用与结果验证
1.调和常数检验2
表2.1所示为模式模拟的M分潮调和常数与环渤、黄海各验潮站观测的调和常数对比，19 个验潮站模拟的平均振幅误差只有 4.5cm，平均迟角误差只有4.2°，计算稳定后所得到的调和常数与观测结果符合较好。它们之间的差异，一方面可能是由于网格点与验潮站之间的位置差异所造成的，因为模式的水平网格距都在数千米间，
试读结束[说明：试读内容隐藏了图片]