渤海海上溢油漂移擴(kuò)散數(shù)值模擬研究

黃 娟, 曹雅靜, 高 松, 徐江玲, 劉桂艷

(國(guó)家海洋局 北海預(yù)報(bào)中心, 山東 青島 266061)

近年來, 國(guó)內(nèi)外海上溢油事件頻發(fā), 造成海洋生態(tài)環(huán)境受到污染損害。2006年2月份, 山東長(zhǎng)島、龍口、蓬萊岸段及其附近海域發(fā)生大面積原油污染,當(dāng)?shù)厮a(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)和漁業(yè)損失慘重。2004年12月7日,巴拿馬籍集裝箱船和德國(guó)籍集裝箱船在珠江口發(fā)生碰撞, 約1 200 t燃油溢漏, 海上形成了長(zhǎng)9海里、寬200 m的油帶, 造成我國(guó)近年來較大的一次海洋污染事故。2002年11月23日, 馬耳他籍油輪“塔斯曼?！迸c中國(guó)籍“順凱1號(hào)”輪相撞, 約200 t原油泄漏, 溢油污染影響渤海灣海域面積達(dá)359.6 km2。2010年4月 20日, 位于墨西哥灣的“深水地平線”鉆井平臺(tái)發(fā)生爆炸并引發(fā)大火, 大量漏油進(jìn)入墨西哥灣, 5月原油漂浮帶長(zhǎng)200 km, 寬100 km, 且還在進(jìn)一步擴(kuò)散,此次漏油事件演變成美國(guó)歷來最嚴(yán)重的油污大災(zāi)難,造成了巨大的環(huán)境和經(jīng)濟(jì)損失。2010年 7月, 在中國(guó)大連新港發(fā)生石油儲(chǔ)備庫(kù)輸油管道發(fā)生爆炸事件,部分石油泄漏入海。這次溢油事故在我國(guó)歷史上溢油量較大, 影響范圍較廣。2011年6月, 渤海中部蓬萊 19-3平臺(tái)發(fā)生“井涌”事故, 對(duì)渤海海洋環(huán)境造成巨大影響, 此次溢油事件持續(xù)事件長(zhǎng), 影響面積大,是對(duì)渤海海域影響最大的一次溢油。

本文將業(yè)務(wù)化氣象數(shù)值模型(Weather Research and Forecast, WRF)、海流數(shù)值模型(Regional Ocean Model System, ROMS)的數(shù)值預(yù)報(bào)結(jié)果作為海洋環(huán)境驅(qū)動(dòng)場(chǎng), 采用“油粒子”的海上溢油形態(tài)數(shù)值模擬方法, 結(jié)合油粒子的隨機(jī)走動(dòng)算法, 對(duì)海上溢油擴(kuò)散范圍等要素進(jìn)行模擬預(yù)測(cè)。本文以蓬萊19-3平臺(tái)溢油事件為例, 設(shè)計(jì)不同模型分辨率、不同風(fēng)、流系數(shù)對(duì)溢油漂移擴(kuò)散模型進(jìn)行敏感試驗(yàn), 獲得適合于渤海的溢油數(shù)值模型參數(shù)。利用優(yōu)化的溢油漂移擴(kuò)散模型對(duì)“南海一號(hào)”平臺(tái)溢油情況進(jìn)行數(shù)值模擬預(yù)測(cè), 并與飛機(jī)實(shí)測(cè)資料進(jìn)行對(duì)比, 得到的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際觀測(cè)結(jié)果基本一致。

1 渤海海域海洋環(huán)境要素預(yù)報(bào)模型

在北海預(yù)報(bào)中心業(yè)務(wù)化運(yùn)行的北海區(qū)海洋、氣象環(huán)境動(dòng)力預(yù)報(bào)模式的基礎(chǔ)上, 采用嵌套技術(shù)研發(fā)渤海精細(xì)化海洋、氣象環(huán)境動(dòng)力預(yù)報(bào)模式。氣象預(yù)報(bào)采用WRF中尺度氣象模式, 同時(shí)利用3維變分同化技術(shù), 進(jìn)一步提高模式預(yù)報(bào)準(zhǔn)確度。海流預(yù)報(bào)采用ROMS區(qū)域海洋模式, 進(jìn)行海流(潮流和環(huán)流)、水位、溫度和鹽度等預(yù)測(cè)。

1.1 渤海海域氣象場(chǎng)預(yù)報(bào)模型

1.1.1 WRF氣象模型簡(jiǎn)介

北海預(yù)報(bào)中心建立的WRF氣象模型是以美國(guó)大氣研究中心(NCAR)開發(fā)的 WRF-ARW(AdvancedResearch WRF)版本為基礎(chǔ)。WRF模式程序具有操作的可移植性、可維護(hù)性、擴(kuò)展性、易讀性、運(yùn)行結(jié)構(gòu)性和互用性等特點(diǎn)。為提高大氣分析場(chǎng)的精度,NMFC-WRF采用三維變分同化方法, 將觀測(cè)資料與數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品結(jié)合。

1.1.2 WRF氣象模型參數(shù)設(shè)置

模型采用美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心(NCEP)提供的FNL(Final)資料為初始場(chǎng)和邊界條件, 資料空間分辨率為1°×1°, 時(shí)間間隔為6 h。模式結(jié)果每小時(shí)輸出1次。利用WRF的網(wǎng)格嵌套功能, 在溢油事發(fā)海域建立高分辨率的氣象強(qiáng)迫場(chǎng), 更加準(zhǔn)確地模擬溢油海區(qū)的風(fēng)場(chǎng)情況。其中, 大區(qū)為北海區(qū)(圖1所示范圍),空間分辨率為15 km; 小區(qū)為渤海海域(圖1中黑色框范圍), 空間分辨率為5 km。圖2為利用WRF模型模擬渤海風(fēng)場(chǎng)的預(yù)測(cè)圖。

圖1 WRF氣象場(chǎng)模擬范圍示意圖Fig.1 Simulation range of WRF model

1.1.3 風(fēng)場(chǎng)模擬結(jié)果驗(yàn)證

為檢驗(yàn)?zāi)M預(yù)報(bào)結(jié)果的準(zhǔn)確度, 將風(fēng)場(chǎng)模型預(yù)報(bào)結(jié)果與渤海中部浮標(biāo)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證, 浮標(biāo)位置見圖3, 其中BQF103, BQF109, BQF110分別表示浮標(biāo)編號(hào), 19-3C為蓬萊19-3C油田位置。圖4和圖5分別是BQF109和BQF110兩個(gè)浮標(biāo)2011年7月1~4日(72 h), 每小時(shí)1次的觀測(cè)數(shù)據(jù)與模擬結(jié)果的對(duì)比圖?？梢钥闯? 模擬和實(shí)測(cè)的風(fēng)速、風(fēng)向的變化趨勢(shì)較為一致, 且大小也較為符合, 模擬結(jié)果較好地反映了渤海風(fēng)場(chǎng)特征。

圖2 WRF模型模擬渤海風(fēng)場(chǎng)預(yù)測(cè)圖Fig.2 The forecast of the Bohai Sea wind field with WRF model

圖3 渤海中部浮標(biāo)的站位圖Fig.3 The bitmap of buoy stations in the Bohai Sea

1.2 渤海海域海流場(chǎng)預(yù)報(bào)模型

1.2.1 ROMS海流模型簡(jiǎn)介

渤海海流業(yè)務(wù)化預(yù)報(bào)采用ROMS區(qū)域海洋海流模式。該模式是自由表面的、基于流體力學(xué)原始方程的靜力平衡模式, 在現(xiàn)在海洋學(xué)界應(yīng)用廣泛[1-2]。Roms由S-coordinate Rutgers University Model (SCRUM)發(fā)展而來[3], 在數(shù)值方法[4]和模式架構(gòu)上都有所改進(jìn), 以方便于更高效地完成從單線程到多線程的計(jì)算任務(wù)。它包括了一系列新的特性: 可選的高階平流格式, 更準(zhǔn)確的壓強(qiáng)梯度算法, 更多的次網(wǎng)格尺度參數(shù)化方法, 大氣、海洋、深海邊界條件, 生態(tài)模塊和數(shù)據(jù)同化模塊。

圖4 數(shù)值模擬與浮標(biāo) BQF109觀測(cè)的 2011年 7月 1~4日(72 h)風(fēng)速風(fēng)向?qū)Ρ菷ig.4 The comparison of wind speed and direction between simulation results and BQF109 data from July 1 to 4 in 2011

圖5 數(shù)值模擬與浮標(biāo) BQF110觀測(cè)的 2011年 7月 1~4日(72 h)風(fēng)速風(fēng)向?qū)Ρ菷ig.5 The comparison of wind speed and direction between simulation results and BQF110 data from July 1 to 4 in 2011

1.2.2 ROMS海流模型參數(shù)設(shè)置

根據(jù)渤海所在位置和高精度、長(zhǎng)時(shí)效的業(yè)務(wù)化需求, 建立2個(gè)區(qū)域模式: 大區(qū)域是整個(gè)東中國(guó)海海域 (117°34′~127°54′E, 31°54′~41°N), 水 平 分 辨 率(1/30)°×(1/30)°, 垂向 6 層; 小區(qū)域是渤海海域(117°30′~122°18′E, 37°~41°N), 水平分辨率(1/240)°×(1/240)°, 垂向 6層。大區(qū)主要采用環(huán)流場(chǎng)和溫鹽場(chǎng)驅(qū)動(dòng)。利用美國(guó) HYCOM(Hybrid Coordinate Ocean Model )業(yè)務(wù)化預(yù)報(bào)的水位、流速和溫鹽場(chǎng)作為大區(qū)的初值和邊界值。小區(qū)采用業(yè)務(wù)化預(yù)報(bào)北海區(qū)WRF風(fēng)場(chǎng)和熱通量場(chǎng)驅(qū)動(dòng)模式。另外, 模型考慮了渤海沿岸4個(gè)主要河流(黃河、遼河、海河和灤河)月平均徑流量, 小區(qū) ROMS模式外海開邊界條件水位采用M2、S2、K1、O1等8個(gè)分潮來驅(qū)動(dòng)。

1.2.3 流場(chǎng)模擬結(jié)果驗(yàn)證

為檢驗(yàn)?zāi)M預(yù)報(bào)結(jié)果的準(zhǔn)確度, 將流場(chǎng)模型預(yù)報(bào)結(jié)果與渤海浮標(biāo)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)(浮標(biāo)位置見圖3)進(jìn)行對(duì)比。圖6為ROMS模型模擬渤海海流場(chǎng)。圖7~圖9分別是3個(gè)浮標(biāo)(BQF103、BQF109和BQF110)連續(xù)72 h(2011年7月1~4日)每個(gè)小時(shí)1次的觀測(cè)數(shù)據(jù)與模擬結(jié)果的對(duì)比圖。可以看出, 模擬的表層流速和實(shí)際觀測(cè)的數(shù)據(jù)較符合, 海流場(chǎng)模擬結(jié)果較好地反映了渤海海流特征。

2 溢油漂移擴(kuò)散預(yù)測(cè)結(jié)果分析

2.1 溢油漂移擴(kuò)散數(shù)值模型

石油進(jìn)入海洋后, 不僅會(huì)隨著海洋環(huán)流和海表面的風(fēng)進(jìn)行空間位置的輸運(yùn), 還存在著極其復(fù)雜的物理、化學(xué)和生物過程。如石油在海面上的分散、運(yùn)移、蒸發(fā)、溶解、光分解、生物降解、乳化、懸浮物的吸附和沉積過程等[5-6]。溢油在海表面的過程可以分為動(dòng)力學(xué)過程和非動(dòng)力學(xué)過程 2種, 其中溢油動(dòng)力學(xué)過程的驅(qū)動(dòng)場(chǎng)由海流和氣象模型提供, 非動(dòng)力學(xué)過程則由蒸發(fā)、乳化、溶解等物理、化學(xué)變化組成。根據(jù)前人的研究成果, 溢油形態(tài)學(xué)的數(shù)值模擬方法是利用不同的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行計(jì)算, 其計(jì)算理論可分為油膜擴(kuò)展模式、對(duì)流擴(kuò)散模式和“油粒子”模式3類[7,8]。

溢油模塊采用國(guó)際上廣泛應(yīng)用的“油粒子”模型[9-12], 該模型可以很好地模擬溢油進(jìn)入水體后產(chǎn)生的復(fù)雜現(xiàn)象, 包括擴(kuò)展、漂移、擴(kuò)散等油膜組分保持恒定的輸移過程, 以及輸移和風(fēng)化過程中黏度、表面張力等油膜屬性隨油膜組分和溫度變化而發(fā)生的變化?！坝土Ｗ印蹦Ｐ突诶窭嗜蛰斶\(yùn)概念, 將溢油離散為大量的油粒子, 每個(gè)油粒子代表一定的油量,油膜就是由這些大量的油粒子所組成的“云團(tuán)”, 模型首先計(jì)算每個(gè)油粒子的空間位置變化及化學(xué)過程變化, 然后統(tǒng)計(jì)各網(wǎng)格上的油粒子數(shù), 從而模擬出油膜濃度的時(shí)空分布和油量變化。

“油粒子”的物理過程是指由于平流流動(dòng)和湍流波動(dòng)引起的粒子運(yùn)動(dòng)。平流運(yùn)動(dòng)是指每個(gè)粒子在特定的流場(chǎng)條件下發(fā)生的平移, 適宜用拉格朗日法模擬, 湍流波動(dòng)是指由于剪切流和湍流引起的擴(kuò)散運(yùn)動(dòng), 適宜用隨機(jī)游動(dòng)法模擬。湍流可視為隨機(jī)流場(chǎng),而每個(gè)模型粒子在湍流場(chǎng)中的運(yùn)動(dòng)則類似于分子的布朗運(yùn)動(dòng)。每個(gè)粒子的隨機(jī)運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致了整個(gè)云團(tuán)在水體中的擴(kuò)散過程。這種方法實(shí)際上是確定性方法和隨機(jī)方法的結(jié)合, 即采用確定性方法模擬平流運(yùn)動(dòng), 采用隨機(jī)性方法模擬擴(kuò)散過程[11-12]。

圖6 渤海海流預(yù)報(bào)結(jié)果Fig.6 The current forecasting for the Bohai Sea

圖7 BQF103浮標(biāo)表層實(shí)測(cè)流速和流向與模式預(yù)報(bào)結(jié)果的比較Fig.7 The comparison of surface current speed and direction between BQF103 buoy data and simulation results

圖8 BQF109浮標(biāo)表層實(shí)測(cè)流速和流向與模式預(yù)報(bào)結(jié)果的比較Fig.8 The comparison of surface current speed and direction between BQF109 buoy data and simulation results

圖9 BQF110浮標(biāo)表層實(shí)測(cè)流速和流向與模式預(yù)報(bào)結(jié)果的比較Fig.9 The comparison of surface current speed and direction between BQF109 buoy data and simulation results

另外, 模型還考慮了影響油膜變化的非動(dòng)力過程: 蒸發(fā)是由于石油烴類從液態(tài)向氣態(tài)的相變而造成的油膜與空氣之間的物質(zhì)交換, 蒸發(fā)導(dǎo)致溢油中的低沸點(diǎn)烴類迅速減少; 乳化是一個(gè)油包水的過程,乳化物具有較高的密度和黏性, 影響溢油的擴(kuò)散過程。這些溢油的風(fēng)化過程對(duì)海洋生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)帶來了重大的損害, 造成長(zhǎng)期的影響[13-15]。

2.2 溢油數(shù)值模型敏感試驗(yàn)

2.2.1 敏感試驗(yàn)設(shè)計(jì)

近年來, 溢油被看成是由大量“油粒子”組成的,每個(gè)油粒子代表一定的油量, 在表層海流和風(fēng)場(chǎng)的作用下漂移運(yùn)動(dòng)。溢油漂移過程常指油膜在水面流場(chǎng)、波浪、風(fēng)力等外界因素的共同作用下, 所發(fā)生的遷移過程。多年來有關(guān)溢油漂移的研究普遍認(rèn)為: 油膜在水體表面漂移的主要驅(qū)動(dòng)力來自于水體表層流場(chǎng)與表面風(fēng)場(chǎng)。因此, 海洋環(huán)境背景場(chǎng)的預(yù)測(cè)差異對(duì)溢油漂移過程的影響較大。為獲得渤海海域的溢油數(shù)值模型的參數(shù), 提高溢油漂移預(yù)測(cè)的模擬精度,本文設(shè)計(jì)了 2個(gè)敏感試驗(yàn), 即溢油數(shù)值模型分辨率和風(fēng)流系數(shù)對(duì)油膜預(yù)測(cè)結(jié)果的影響, 以優(yōu)化溢油漂移擴(kuò)散模型。驗(yàn)證資料為蓬萊19-3平臺(tái)溢油事故中,2011年7月24日18: 33和8月26日5: 08的2幅SAR(Synthetic Aperture Radar)衛(wèi)星影像解譯的油膜監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。

針對(duì)溢油數(shù)值模型分辨率敏感試驗(yàn), 設(shè)計(jì)了模型水平網(wǎng)格分辨率為400 m×400 m和20 m×20 m 2種情況, 優(yōu)化溢油漂移擴(kuò)展范圍的預(yù)測(cè)。

根據(jù)本文 2.1部分和 2.2部分中對(duì)業(yè)務(wù)化 WRF風(fēng)場(chǎng)和 ROMS流場(chǎng)的驗(yàn)證結(jié)果, 設(shè)計(jì)不同風(fēng)流系數(shù)對(duì)風(fēng)場(chǎng)和流場(chǎng)進(jìn)行修正, 優(yōu)化現(xiàn)有溢油漂移擴(kuò)散模型的預(yù)測(cè)結(jié)果, 獲得適用于渤海的溢油參數(shù)。設(shè)計(jì)了風(fēng)(流)系數(shù)為0.8(0.5)、0.3(0.5)、0.3(0.2) 3種情況。

2.2.2 敏感試驗(yàn)結(jié)果分析

圖10是水平分辨率為400 m×400 m和20 m×20 m時(shí), 溢油數(shù)值模型模擬的2011年7月24日和8月26日的結(jié)果對(duì)比圖。圖10中陰影部分表示衛(wèi)星遙感觀測(cè)溢油范圍, 紅線表示分辨率為400 m×400 m的模型模擬溢油范圍, 藍(lán)線表示分辨率為20 m×20 m的模型模擬溢油范圍。從圖中可以看出, 模型分辨率為400 m×400 m時(shí), 對(duì)油膜影響范圍、形狀等的模擬效果較差, 很難反映油膜在海水中的整體狀態(tài), 特別是對(duì)少量溢油, 模擬誤差將大于實(shí)際溢油的擴(kuò)散狀態(tài); 而模型分辨率為20 m×20 m時(shí), 能夠較好地反映油膜在海水中的分布, 與實(shí)際監(jiān)測(cè)信息基本吻合。

圖11是風(fēng)(流)系數(shù)分別為 0.8(0.5)、0.3(0.5)和0.3(0.2)時(shí), 溢油數(shù)值模型模擬的2011年7月 24日和8月26日的結(jié)果對(duì)比圖, 網(wǎng)格分辨率選擇20 m×20 m。圖中陰影部分實(shí)線表示衛(wèi)星遙感觀測(cè)溢油范圍, 藍(lán)線表示風(fēng)(流)系數(shù)為 0.3(0.5)的溢油模型模擬結(jié)果, 紅線表示風(fēng)(流)系數(shù)為 0.8(0.5)的溢油模型模擬結(jié)果, 綠線表示風(fēng)(流)系數(shù)為 0.3(0.2)的溢油模型模擬結(jié)果。從圖中可以看出, 在該海區(qū), 選擇風(fēng)系數(shù)為0.3、流系數(shù)為0.5的溢油模型模擬結(jié)果能更好地反映溢油在海面上的狀態(tài), 與實(shí)際監(jiān)測(cè)資料吻合較好;另外2種系數(shù)下模擬的溢油范圍都有不同的偏差。

綜上所述, 根據(jù)模型分辨率的敏感性試驗(yàn)結(jié)果,優(yōu)化現(xiàn)有模型, 采用區(qū)域嵌套的方法, 根據(jù)不同溢油位置, 選擇較小區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格加密, 模型最小分辨率可達(dá)20 m。風(fēng)(流)系數(shù)敏感性試驗(yàn)的結(jié)果表明, 環(huán)境背景場(chǎng)的差異對(duì)溢油漂移方向、擴(kuò)散范圍有很重要的作用。根據(jù)上述試驗(yàn), 我們選擇風(fēng)系數(shù) 0.3, 流系數(shù) 0.5,修正和優(yōu)化現(xiàn)有模型, 提高溢油漂移擴(kuò)散預(yù)報(bào)的精度。

2.3 溢油數(shù)值模型預(yù)測(cè)結(jié)果驗(yàn)證

2.3.1 2010 年5月“南海一號(hào)”平臺(tái)溢油漂移預(yù)測(cè)驗(yàn)證

2010年5月13 日, 中海油天津分公司報(bào)告“南海一號(hào)”鉆井平臺(tái)在作業(yè)時(shí)鉆透相鄰采油平臺(tái)的套管, 發(fā)生溢油事故。本文根據(jù)5月13日、5月14日海監(jiān)3807飛機(jī)監(jiān)測(cè)的海面溢油分布情況和5月15日5時(shí)29分過境的中國(guó)遙感衛(wèi)星雷達(dá)監(jiān)測(cè)的溢油情況, 利用上文得到的優(yōu)化的渤海溢油數(shù)值模型, 對(duì)平臺(tái)溢油的漂移方向、主要路徑和影響范圍進(jìn)行模擬預(yù)測(cè)。

將5月13日海監(jiān)3807飛機(jī)監(jiān)測(cè)的海面溢油情況作為模型初始場(chǎng), 結(jié)合當(dāng)時(shí)海洋環(huán)境要素場(chǎng), 進(jìn)行 48h溢油漂移軌跡和擴(kuò)散面積的模擬預(yù)測(cè), 預(yù)測(cè)的結(jié)果與實(shí)測(cè)對(duì)比如圖12所示。圖中實(shí)線分別表示5月13日和5月14日海監(jiān)飛機(jī)監(jiān)測(cè)溢油范圍, 虛線表示模擬預(yù)測(cè)24 h和48 h溢油可能位置, 十字線表示模擬預(yù)測(cè)溢油中心位置的 48h的漂移軌跡, 陰影部分表示模擬溢油48 h內(nèi)可能擴(kuò)散的影響范圍。從圖12中可以看出, 預(yù)計(jì)13~14日海上油膜將向北偏西方向漂移, 中心位置向西北方向移動(dòng)約9 km, 預(yù)測(cè)漂移方向和中心位置與14日海監(jiān)3807飛機(jī)現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)到的溢油情況完全吻合; 模擬預(yù)測(cè)溢油可能影響面積與海監(jiān)3807飛機(jī)14日現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)影響范圍基本吻合, 溢油影響面積大約為10 km2, 溢油基本向北偏西方向漂移。從圖12所示對(duì)比結(jié)果可以看出, 溢油模擬24 h預(yù)測(cè)油膜中心點(diǎn)誤差約為3 km, 漂移方向偏差小于10°。

圖12 “南海一號(hào)”溢油漂移軌跡和面積模擬預(yù)測(cè)結(jié)果與監(jiān)測(cè)情況比較Fig.12 The comparison between simulation results of oil spill drift and diffusion area and monitoring for the oil spill event of “No.1 of Nahai ” platform

2.3.2 2011 年“蓬萊19-3”平臺(tái)溢油油膜形態(tài)短期模擬驗(yàn)證

2011年6 月渤海蓬萊19-3油田發(fā)生嚴(yán)重的溢油泄漏事件, 2011年6月4日蓬萊19-3B平臺(tái)油藏持續(xù)發(fā)生滲油事故, 6月17日蓬萊19-3C平臺(tái)發(fā)生井涌,大量溢油暴發(fā)入海。此次溢油事故發(fā)生地點(diǎn)在海底,大量原油從海底噴出, 造成水體中大量的油污, 而且持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng), 直至10月份, 監(jiān)測(cè)仍然發(fā)現(xiàn)19-3平臺(tái)附近有油膜出現(xiàn)。

本文選取2011年7月24日18時(shí)33分SAR衛(wèi)星影像解譯的油膜監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證資料。該 SAR衛(wèi)星影像特點(diǎn)是油膜由平臺(tái)連續(xù)溢油形成, 溢油在海流和海面風(fēng)的共同作用下, 呈條帶狀分布, 油帶一端與平臺(tái)相連。直至衛(wèi)星成像時(shí), 已經(jīng)持續(xù)溢油3~4 h。以平臺(tái)位置作為溢油模擬的起始位置, 結(jié)合當(dāng)時(shí)海洋環(huán)境要素場(chǎng), 模擬4 h內(nèi)油膜在海表面的擴(kuò)散情況。圖13為溢油模擬結(jié)果與衛(wèi)星監(jiān)測(cè)結(jié)果的比較圖, 其中實(shí)線表示衛(wèi)星遙感溢油范圍, 陰影部分表示模擬預(yù)測(cè)溢油擴(kuò)散范圍?？梢钥闯? 溢油模擬結(jié)果和衛(wèi)星解譯結(jié)果在油膜的走向和形態(tài)上都非常的一致, 模擬結(jié)果較好。但油膜影響面積的模擬結(jié)果比監(jiān)測(cè)結(jié)果稍大, 溢油擴(kuò)展面積預(yù)報(bào)相對(duì)誤差小于20%。

圖13 溢油模擬結(jié)果與衛(wèi)星監(jiān)測(cè)結(jié)果比較圖Fig.13 The comparison chart of oil spill simulation result with the satellite monitoring

3 結(jié)論

本文將業(yè)務(wù)化氣象數(shù)值模型WRF、海流數(shù)值模型 ROMS的數(shù)值預(yù)報(bào)結(jié)果作為海洋環(huán)境驅(qū)動(dòng)場(chǎng), 以蓬萊 19-3平臺(tái)溢油事件為例, 設(shè)計(jì)不同溢油敏感試驗(yàn), 優(yōu)化和完善溢油漂移擴(kuò)散預(yù)測(cè)模型, 對(duì)渤海海上溢油的漂移路徑、擴(kuò)展面積和掃海區(qū)域等要素進(jìn)行預(yù)測(cè)。提高了溢油漂移擴(kuò)散預(yù)報(bào)的精度, 為海洋溢油應(yīng)急處置和防災(zāi)減災(zāi)提供技術(shù)支持。得到的結(jié)論如下所述:

通過模型分辨率敏感性試驗(yàn), 優(yōu)化現(xiàn)有模型,采用區(qū)域嵌套的方法, 根據(jù)不同溢油位置, 選擇較小區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格加密, 模型最小分辨率可達(dá)20 m。

風(fēng)(流)系數(shù)敏感性試驗(yàn)結(jié)果表明, 環(huán)境背景場(chǎng)的差異對(duì)溢油漂移方向、擴(kuò)散范圍有很重要的作用。根據(jù)上述試驗(yàn), 我們選擇能較好反映溢油漂移擴(kuò)散結(jié)果的風(fēng)系數(shù)0.3, 流系數(shù)0.5。

利用優(yōu)化的溢油漂移擴(kuò)散模型對(duì)“南海一號(hào)”平臺(tái)溢油情況進(jìn)行模擬預(yù)測(cè), 并與飛機(jī)實(shí)測(cè)資料進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證, 得到預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際觀測(cè)結(jié)果吻合。

[1]Haidvogel D B, Arango H G, Hedstrom K, et al.Model evaluation experiments in the North Atlantic Basin:Simulations in nonlinear terrain-following coordinates[J].Dyn Atmos Oceans, 2000, 32: 239-281.

[2]Ezer T, Arango H G, Shchepetkin A F.Developments in terrain-following ocean models: Intercomparisons of numerical aspects[J].Ocean Model, 2002, 4: 249-267.

[3]Song Y, Haidvogel D.A semi-implicit ocean circulation model using a generalized topography-following coordinate system[J].J Comput Phys, 1994, 115: 228-244.

[4]Shchepetkin A F, Mcwilliams J C.The regional oceanic modeling system (ROMS): A split-explicit, free-surface,topography-followingcoordinate oceanic model[J].Ocean Model, 2005, 9: 347-404.

[5]Fay J A.Physical processes in the spread of oil on a water surface[C]// Conf Prevention and Control of oil Spill.Washington D C: American Petroleum Institute,1971: 463-467.

[6]楊慶霄, 徐俊英, 李文森, 等.海上溢油溶解過程的研究[J], 海洋學(xué)報(bào), 1994, 16(3): 50-56.

[7]武周虎, 趙文謙.海面溢油擴(kuò)展、離散和遷移的組合模型[J].海洋環(huán)境科學(xué), 1992, 11(3): 34-40.

[8]李冰緋.海上溢油的行為和歸宿數(shù)學(xué)模型基本理論與建立方法的研究[D].天津: 天津大學(xué), 2004.

[9]Chen H Z, Li D M, Li X.Mathematical modeling of oil spill on the sea and application of the modeling in Daya bay[J].Journal of Hydrodynamics, 2007, 19(3): 282-291.

[10]Reed M, Johansen O, Brandvik P J, et al.Oil spill modeling towards the close of the 20th century :over-view of the state of the art [J].Spill Science &Technology Bulletin, 1999, 5(1): 3-16.

[11]婁安剛, 王學(xué)昌, 孫長(zhǎng)青, 等.膠州灣海面溢油軌跡的數(shù)值模擬[J].黃渤海海洋, 2001, 19(1): 1-8.

[12]劉偉峰, 孫英蘭.海上溢油運(yùn)動(dòng)數(shù)值模擬方法的探討與改進(jìn)[J].華東師范大學(xué)學(xué)報(bào), 2009, 3: 96-103

[13]張存智, 竇振興, 韓康, 等.三維溢油動(dòng)態(tài)預(yù)報(bào)模型[J].海洋環(huán)境科學(xué), 1997, 16(1): 22-29.

[14]Elhakeem A A, Elshorbagy W, Chebbi R.Oil spill simulation and validation in the Arabian (Persian).Gulf with special reference to the UAE coast[J].Water Air Soil Pollution, 2007, 184: 243-254.

[15]Wang S D, Shen Y M, Guo Y K, et al.Threedimensional numerical simulation for transport of oil spill in seas[J].Ocean Engineering, 2008, 35: 503-510.