崔赫 ，陳建裕 *，曹振軼，管衛(wèi)兵，朱乾坤，龔芳

(1.浙江大學(xué) 海洋學(xué)院，浙江 舟山 316021；2.自然資源部第二海洋研究所，浙江 杭州 310012)

1 引言

海表流場(chǎng)對(duì)于理解海洋的物理和生物地球化學(xué)過(guò)程至關(guān)重要[1]。近海海域高頻次、高空間分辨率的海流觀測(cè)，為航運(yùn)航行、海上救援行動(dòng)和環(huán)境監(jiān)測(cè)（例如有害藻華、有害物質(zhì)和沉積物運(yùn)輸）提供了必不可少的數(shù)據(jù)支撐[2]。

近岸海表流場(chǎng)可經(jīng)由靜止水色衛(wèi)星遙感反演獲取。2010 年6 月27 日，韓國(guó)發(fā)射了世界上第1 顆搭載了地球同步靜止海洋水色成像儀（Geostationary Ocean Color Imager，GOCI）的靜止海洋水色衛(wèi)星（Communication Ocean and Meteorological Satellite,COMS）[3]，其連續(xù)獲取的東北亞地區(qū)的衛(wèi)星光學(xué)影像已成功地應(yīng)用于所觀測(cè)海域的海表流場(chǎng)反演。Choi 等[4]使用GOCI數(shù)據(jù)有效估計(jì)了韓國(guó)西海岸的懸浮沉積物運(yùn)動(dòng)；Yang等[5]利用GOCI 數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了朝鮮半島周圍高頻次海表流場(chǎng)的反演。

海表流場(chǎng)也可通過(guò)海洋模式計(jì)算得到。俄勒岡州立大學(xué)（Oregon State University,OSU）開(kāi)發(fā)了中國(guó)部分海域潮流模式TPXO-CSI2016（China Seas &Indonesia 2016）[6-7]，其覆蓋海域包括南海、東海、黃海和渤海以及西北太平洋海域，且同化了大量衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)和驗(yàn)潮站數(shù)據(jù)，空間分辨率為（1/30）°，主要包含了4 個(gè)主要全日分潮（K1、O1、P1、Q1）和4 個(gè)主要半日分潮（M2、S2、N2、K2）。利用該模式可進(jìn)行特定區(qū)域的潮汐預(yù)測(cè)或潮流計(jì)算，Hu 等[8]利用OSU 區(qū)域潮流模式計(jì)算獲取的M2分潮潮流結(jié)果在整體上與GOCI和現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)結(jié)果之間有較好的一致性；與漂流浮標(biāo)觀測(cè)數(shù)據(jù)相比，OSU 模式模擬的潮流橢圓在半長(zhǎng)軸、半短軸、相位與橢圓傾角上的平均絕對(duì)誤差分別為0.08 m/s、0.04 m/s、10°和8°；趙強(qiáng)等[9]利用浙江近岸33 個(gè)潮位站的8 個(gè)主要分潮的調(diào)和常數(shù)和潮高對(duì)7 個(gè)全球/區(qū)域潮汐模式的準(zhǔn)確度進(jìn)行了評(píng)估，認(rèn)為該模式在浙江近海的運(yùn)用具有較高的準(zhǔn)確度。

來(lái)自北太平洋的大洋潮波系統(tǒng)，經(jīng)過(guò)臺(tái)灣島-琉球群島-日本九州島一線傳入東海大陸架，由于水深變淺，傳播速度變慢，在地轉(zhuǎn)偏向力、海岸線及海底地形的影響下，入射波與反射波相互干擾疊加下，形成了整個(gè)渤海、黃海、東海較為復(fù)雜的旋轉(zhuǎn)潮波系統(tǒng)[10-12]。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外對(duì)于東海潮汐、潮流的數(shù)值計(jì)算及海表流場(chǎng)的反演有了較深層次的研究，沈育疆[13]于1980 年首先提出南黃海中部存在半日分潮的南北向往復(fù)流帶，并于20 世紀(jì)90 年代分析了黃海半日潮波系統(tǒng)的形成機(jī)制，提出南黃海中部存在一大片半日潮弱流區(qū)[14]；金宇豪[15]根據(jù)GOCI 數(shù)據(jù)和現(xiàn)場(chǎng)同步觀測(cè)的潮汐數(shù)據(jù)及實(shí)測(cè)的浮標(biāo)數(shù)據(jù)，利用最大相關(guān)系數(shù)（Maximum Correlation Coefficient,MCC）算法反演江蘇沿海輻射沙脊群的海表流場(chǎng)，驗(yàn)證了遙感反演算法的可行性并且可以達(dá)到對(duì)流場(chǎng)變化的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)；Chen 等[16]采用MCC 算法利用GOCI數(shù)據(jù)反演了東海海域的海表流場(chǎng)，進(jìn)而提出了一種基于角度約束的流場(chǎng)矢量數(shù)據(jù)處理方法，處理后的流場(chǎng)數(shù)據(jù)平均角度誤差（Average Angular Error，AAE）值降低了28%～38%；Hu 等[8]利用GOCI 反演的海表流場(chǎng)提取了黃、東海海域M2分潮的潮流信息，并利用大量的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分別對(duì)OSU 潮流模式與GOCI反演的M2潮流進(jìn)行了對(duì)比分析，得出三者之間具有較好的一致性。已發(fā)表的相關(guān)研究中，缺乏考慮復(fù)雜的潮波系統(tǒng)對(duì)流場(chǎng)數(shù)據(jù)可用性及精度影響的深入探討。

因此，本文針對(duì)黃海復(fù)雜的旋轉(zhuǎn)潮波系統(tǒng)，將GOCI反演流場(chǎng)的潮流提取結(jié)果與OSU 模式流場(chǎng)作分區(qū)對(duì)比，并基于多軌實(shí)測(cè)的漂流浮標(biāo)數(shù)據(jù)驗(yàn)證評(píng)估，分析兩種流場(chǎng)數(shù)據(jù)在不同旋轉(zhuǎn)潮波區(qū)位的差異。

2 研究區(qū)域

黃海是太平洋西部的邊緣海，位于中國(guó)與朝鮮半島之間，面積約為3.8×105km2，平均水深為44 m，最大深度為140 m[17]。黃海海流微弱，流速通常只有最大潮流速度的1/10 左右，潮流是黃海海域最重要的水動(dòng)力過(guò)程之一[18-20]。黃海海域的潮流主要以半日潮流為主，除煙臺(tái)近海和渤海海峽等處為不規(guī)則半日潮流外，其他區(qū)域均為規(guī)則半日潮流。黃海東部海域的流速大于西部，強(qiáng)潮流區(qū)位于朝鮮半島西端的一些水道，觀測(cè)到最大流速為4.8 m/s；其次為西北部的老鐵山水道，最大流速達(dá)2.5 m/s 以上[21-22]。

3 材料與方法

3.1 數(shù)據(jù)集

3.1.1 浮標(biāo)數(shù)據(jù)

漂流浮標(biāo)在海面或一定深度隨海流漂動(dòng)，是海洋觀測(cè)中較為方便、有效的工具之一[23-24]。漂流浮標(biāo)在工作時(shí)受到風(fēng)場(chǎng)和海流的影響，其測(cè)量海流的原理是利用拉格朗日法描述海水的運(yùn)動(dòng)，測(cè)量的準(zhǔn)確性主要與漂流浮標(biāo)在海面上下的面積之比有關(guān)，本文所使用的漂流浮標(biāo)海面上部分面積為0.031 m2，海面下部分面積為（0.031+0.7）m2，上下面積比低至0.04，其海面以下的帆中心點(diǎn)在水下3 m 處，因此該浮標(biāo)受到海流的影響較大，可獲取較高精度的海流數(shù)據(jù)，所用浮標(biāo)的工作時(shí)間范圍從2012 年6 月3 日至8 月20 日，浮標(biāo)移動(dòng)的范圍為33°～39°N，121°～125°E。圖1 中所示為漂流浮標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡，軌跡主要集中在南黃海的西部及朝鮮半島的西海岸，其位置數(shù)據(jù)測(cè)量間隔約為0.5 h，在約77 d 的電池生命周期內(nèi)獲得了6 505 個(gè)站點(diǎn)的信息，圖2 為漂流浮標(biāo)工作圖。

圖1 研究區(qū)域及其水深地形Fig.1 The study area and its bathymetry topography

圖2 漂流浮標(biāo)工作圖Fig.2 Woring diagram of drifting buoy

3.1.2 GOCI 數(shù)據(jù)

GOCI 數(shù)據(jù)空間分辨率為500 m，共8 個(gè)波段，光譜范圍為402～885 nm，可從韓國(guó)海洋衛(wèi)星中心下載（http://kosc.kiost.ac.kr/）GOCI level-1B（L1B）數(shù)據(jù)。GOCI數(shù)據(jù)的成像時(shí)間是格林尼治標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間的00:00-07:00（即北京時(shí)間上午8:30-15:30），時(shí)間間隔為1 h，每天可獲得8 組數(shù)據(jù)。研究表明，多個(gè)GOCI 遙感產(chǎn)品可用于流場(chǎng)反演，如總懸浮物（Total Suspended Matter,TSM）濃度、葉綠素a（Chlorophylla,Chla）濃度和歸一化離水輻亮度（Normalized Water-leaving Radiance,LWN），其中以TSM 濃度為示蹤劑反演的海流能夠捕獲潮汐相位的變化，且在中低濁度的水域均有較好的反演效果[25-26]。本文使用TSM 濃度作為GOCI 反演的示蹤劑。

3.1.3 OSU 潮流模式數(shù)據(jù)

運(yùn)用潮汐模型驅(qū)動(dòng)程序（Tidal Model Driver,TMD）運(yùn)行OSU 潮流模式，可獲取特定經(jīng)緯度、特定時(shí)間的潮流u、v分量，進(jìn)而獲取對(duì)應(yīng)的潮流數(shù)據(jù)[27]。通過(guò)與大量近岸觀測(cè)潮位和潮流數(shù)據(jù)（http://volkov.oce.orst.edu/tides/YS.html）進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)該潮流模式模擬的M2半日潮與K1全日潮的均方根誤差分別約為4.5 cm和1.3 cm。利用該潮流模式，本研究提取了與GOCI同觀測(cè)時(shí)間的潮流數(shù)據(jù)（8 個(gè)主要分潮疊加的復(fù)合分潮數(shù)據(jù)），并將其匹配到與GOCI 反演結(jié)果相同的0.15°×0.15°的網(wǎng)格上以便進(jìn)行比較。

3.2 方法

3.2.1 GOCI 數(shù)據(jù)處理

在GOCI 數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)軟件GDPS（GOCI Data Processing System）的支持下，對(duì)GOCI-L1B 原始數(shù)據(jù)進(jìn)行大氣校正、掩膜等方面的數(shù)據(jù)預(yù)處理。然后，使用GDPS 提供的內(nèi)置TSM 濃度算法，將數(shù)據(jù)處理成L2 級(jí)別的 TSM 產(chǎn)品[28]。

最大相關(guān)系數(shù)算法是從衛(wèi)星圖像中反演海面流場(chǎng)的典型算法[25,29-30]?；趫D像匹配方法的MCC 算法如圖3 所示，執(zhí)行該操作可以從同日兩個(gè)連續(xù)GOCI 影像中獲取該時(shí)段的海表流場(chǎng)矢量。前一幅用于估算當(dāng)前位置的影像稱為“模板窗口”，后一幅影像稱為“搜索窗口”。MCC 算法在模板匹配技術(shù)的基礎(chǔ)上使用相關(guān)關(guān)系來(lái)跟蹤示蹤物結(jié)構(gòu)的變化。利用式（1）計(jì)算“模板窗口”與“匹配窗口”之間的相關(guān)系數(shù)（ρ）。

圖3 最大相關(guān)系數(shù)算法估算海表流場(chǎng)的示意圖Fig.3 A schematic diagram of the maximum correlation coefficient algorithm for estimating the sea surface currents field

式中，i為設(shè)置的一個(gè)時(shí)間標(biāo)號(hào)，從0～7 代表著北京時(shí)間8:30-15:30（時(shí)間間隔為1 h）；分別為“模板窗口”和“搜索窗口”中的二維矩陣數(shù)據(jù)。使用式（2）和式（3），可以計(jì)算當(dāng)前流場(chǎng)矢量的大?。╒elocity）和方向（Direction）。

式中，xi和yi為“模板窗口”的中心坐標(biāo)；xi+1和yi+1為“匹配窗口”的中心坐標(biāo)；h為之間的觀察時(shí)間，間隔為1 h。

為獲得更準(zhǔn)確的流場(chǎng)矢量，本研究計(jì)算所選取的“模板窗口”大小為20×20，“搜索窗口”大小為36×36，擬合閾值設(shè)置為0.9[4,25]。通過(guò)計(jì)算模板窗口與搜索窗口之間的最大相關(guān)系數(shù)來(lái)確定合適的匹配窗口，如果計(jì)算值大于閾值，則將匹配窗口視為模板窗口移動(dòng)1 h 后到達(dá)的正確位置。然后，重復(fù)上述操作步驟，獲得相對(duì)完整的海表流場(chǎng)。

3.2.2 浮標(biāo)數(shù)據(jù)處理

漂流浮標(biāo)數(shù)據(jù)中包含的信息為每個(gè)站點(diǎn)的具體時(shí)間、緯度和經(jīng)度。首先，計(jì)算漂流浮標(biāo)時(shí)間序列數(shù)據(jù)中兩個(gè)連續(xù)站點(diǎn)之間的距離；然后結(jié)合兩站點(diǎn)之間的時(shí)差計(jì)算出兩站點(diǎn)之間的速度；最后，兩個(gè)連續(xù)站點(diǎn)之間的角度（C）通過(guò)勾股定理計(jì)算。具體公式為

式中，R是地球半徑，計(jì)算時(shí)將平均半徑6 371 km 作為R的值；Alat和Alon表示A 點(diǎn)的緯度和經(jīng)度；Blat和Blon表示B 點(diǎn)的緯度和經(jīng)度；L為AB 兩點(diǎn)之間的距離。

3.3 評(píng)估方法

為了定量地評(píng)估衛(wèi)星反演和模式計(jì)算的流場(chǎng)與實(shí)測(cè)流場(chǎng)在流速大小和方向上的差異性，本文采用了Chen[31]提到的角度誤差與相對(duì)大小誤差的定義方法對(duì)反演結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。此處，海表流場(chǎng)的方向和速度默認(rèn)為二維s=(u,v)，不考慮垂直方向地的流動(dòng)。因此，實(shí)測(cè)速度vbuoy與衛(wèi)星反演（模式計(jì)算）流速vinv之間的角度誤差和相對(duì)幅度誤差可以寫成：

4 結(jié)果與分析

4.1 研究區(qū)域內(nèi)海表流場(chǎng)對(duì)比分析

利用MCC 反演算法或GOCI 反演算法和OSU 潮流模式，1 d 內(nèi)各可獲取7 幅海表流場(chǎng)圖。圖4 和圖5是2012 年8 月5 日GOCI 反演和OSU 模式獲取的黃海海表流場(chǎng)，從圖中可以看出OSU 模式獲取的流場(chǎng)矢量比較規(guī)則，GOCI 反演的流場(chǎng)存在雜散矢量，流場(chǎng)中的空白區(qū)域是受到了云量或示蹤物濃度變化的影響。對(duì)比兩種方法獲取的流場(chǎng)圖發(fā)現(xiàn)，以36°N 緯線為界線，在其附近海域，OSU 模式獲取的流場(chǎng)矢量流速變小，界線南北兩側(cè)流場(chǎng)矢量的流向有較大的差異，呈現(xiàn)出往復(fù)流的特征。在選取的107 個(gè)漂流浮標(biāo)站點(diǎn)內(nèi)，GOCI 反演的海表流場(chǎng)的平均流速為0.53 m/s，漂流浮標(biāo)測(cè)量的海表流場(chǎng)平均流速為0.45 m/s，OSU模式的海表流場(chǎng)平均流速為0.42 m/s；GOCI 流場(chǎng)數(shù)據(jù)AME 值為0.77，AAE 值 為75.56°，OSU 流場(chǎng)數(shù)據(jù)的AME 值為0.49，AAE 值為50.94°。

圖4 2012 年8 月5 日7 個(gè)時(shí)段的GOCI 反演的海表流場(chǎng)分布Fig.4 GOCI-derived sea surface currents field at seven intervals on August 5,2012

4.2 OSU 潮流模式數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)

為進(jìn)一步驗(yàn)證分析OSU 潮流模式的計(jì)算結(jié)果及黃海中部的流場(chǎng)矢量變化情況，選用實(shí)測(cè)的漂流浮標(biāo)數(shù)據(jù)，將計(jì)算得到的潮流值和據(jù)實(shí)測(cè)資料求得的潮流值相比較，同時(shí)，在中部區(qū)域和近岸區(qū)域選取相同數(shù)量的流場(chǎng)矢量，比較兩區(qū)域的矢量值差異，結(jié)果見(jiàn)表1和表2。由表1 可以得出，實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)求得的平均流速為0.37 m/s，OSU 模式計(jì)算的平均流速為0.42 m/s，兩者平均角度偏差值為39.71°；由表2 可以得出，中部區(qū)域的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)流速和OSU 模式計(jì)算的流速均遠(yuǎn)小于近岸區(qū)域，其角度偏差值遠(yuǎn)大于近岸區(qū)域，再對(duì)比表1 兩者的流速平均值，其結(jié)果證實(shí)了黃海中部弱流區(qū)的存在。

表1 OSU 模式計(jì)算結(jié)果與實(shí)測(cè)值的比較Table 1 Comparison of OSU mode calculation results and actual measured values

表2 中部區(qū)域與近岸區(qū)域矢量值的比較Table 2 Comparison of vector values between the central region and the nearshore region

圖6 為OSU 潮流模式模擬的M2潮流橢圓變化分布情況。在黃海中部海域、黃海北部大部分海域，潮流橢圓的旋轉(zhuǎn)方向?yàn)槟鏁r(shí)針，在萊州灣、山東半島的成山頭附近及南黃海呈順時(shí)針?lè)较蜣D(zhuǎn)動(dòng)，其分布情況與丁文蘭[32]和Hu 等[8]所得到結(jié)論一致。在黃海中部海域，潮流的流速明顯變小，部分潮流矢量的旋轉(zhuǎn)方向也發(fā)生了變化，與圖5 中流場(chǎng)矢量的變化情況相似。

圖5 2012 年8 月5 日7 個(gè)時(shí)段的OSU 模式計(jì)算的海表流場(chǎng)分布Fig.5 OSU-derived sea surface currents field at seven intervals on August 5,2012

東海的潮波系統(tǒng)以半日潮波為主，其中M2分潮占優(yōu)[12,33]，在黃海海區(qū)，復(fù)合分潮無(wú)潮點(diǎn)的位置分布與M2分潮較為相似。圖7 是OSU 模式模擬的M2分潮的同潮圖，紅色標(biāo)記點(diǎn)為黃海海區(qū)的兩個(gè)無(wú)潮點(diǎn)，周圍是以無(wú)潮點(diǎn)為中心的逆時(shí)針向的半日旋轉(zhuǎn)潮波系統(tǒng)，結(jié)合圖5 的OSU 流場(chǎng)矢量分布情況和圖6 的M2潮流橢圓分布情況，研究表明，在黃海海區(qū)以兩個(gè)無(wú)潮點(diǎn)為中心的逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)潮波系統(tǒng)相互作用，在中部弱流區(qū)存在1 個(gè)潮波干涉區(qū)（圖7 中藍(lán)色框線部分），對(duì)該位置海域的潮流矢量產(chǎn)生影響。

圖7 OSU 模式模擬的黃海M2 分潮同潮Fig.7 The Yellow Sea M2 with the same tide simulated by OSU model

4.3 衛(wèi)星反演流場(chǎng)的潮流提取

衛(wèi)星反演的海流主要包含了潮流（周期性）和余流（非周期性），將OSU 模式結(jié)果與GOCI 反演的流場(chǎng)直接比較可能會(huì)產(chǎn)生較大的誤差。因此，本文提取了GOCI 反演流場(chǎng)中的潮流部分與OSU 模式結(jié)果進(jìn)行比較，并對(duì)漂流浮標(biāo)獲取的海流做潮流提取，消除了余流帶來(lái)的誤差。

由4.2 節(jié)可知，OSU 潮流模式能對(duì)潮流進(jìn)行比較準(zhǔn)確地估算。對(duì)于GOCI 反演流場(chǎng)的潮流提取，利用衛(wèi)星反演的海表流場(chǎng)，扣除OSU 模式結(jié)果中包含所有潮流分量的潮流數(shù)據(jù)得到余流，再將每天7 個(gè)時(shí)次的小時(shí)級(jí)余流場(chǎng)進(jìn)行平均，獲取日平均余流場(chǎng)。為了去除一些異常值，本文采用最優(yōu)插值方法對(duì)平均余流場(chǎng)進(jìn)行平滑去噪，最終將GOCI 反演流場(chǎng)數(shù)據(jù)減去相應(yīng)的余流數(shù)據(jù)即得所需的潮流數(shù)據(jù)。Hu 等[8]也利用此方法對(duì)長(zhǎng)江口毗鄰海域和黃、東海海域的GOCI 反演流場(chǎng)做了相應(yīng)的余流計(jì)算，其結(jié)果與空間加權(quán)最小二乘法獲取的余流數(shù)據(jù)具有較好的一致性，能夠很好地反映研究海域季節(jié)性流場(chǎng)特征。

對(duì)于漂流浮標(biāo)的潮流提取，利用浮標(biāo)計(jì)算的海流，扣除OSU 模式結(jié)果中包含所有潮流分量的潮流數(shù)據(jù)得到余流，再將漂流浮標(biāo)所在1 個(gè)潮周期內(nèi)的小時(shí)級(jí)余流進(jìn)行平均，獲取平均余流，最終將浮標(biāo)計(jì)算的海流數(shù)據(jù)減去相應(yīng)的余流數(shù)據(jù)即得所需的潮流數(shù)據(jù)。圖8 顯示的是漂流浮標(biāo)的海流（藍(lán)色點(diǎn)）和提取的潮流（紅色點(diǎn)），兩者的u、v分量具有相同的變化趨勢(shì)，在同一時(shí)刻的差值即為余流的u、v分量。

圖8 漂流浮標(biāo)海流與提取潮流的比較Fig.8 Comparison between the following currents of drifting buoys and the extracted tidal currents

4.4 潮流數(shù)據(jù)分區(qū)對(duì)比

由于旋轉(zhuǎn)潮波系統(tǒng)的存在，使得黃海海區(qū)的潮流場(chǎng)特征變得復(fù)雜，對(duì)流場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行整體評(píng)估可能會(huì)產(chǎn)生較大的誤差。本文針對(duì)OSU 潮流模式的評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)GOCI 反演后提取的和OSU 模式獲取的潮流數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)對(duì)比，即靠近潮波干涉區(qū)的黃海中部海域（圖9b 區(qū)域）和遠(yuǎn)離潮波干涉區(qū)的黃海近岸海域（圖9a區(qū)域）對(duì)比。圖9b 對(duì)應(yīng)的案例日期為2012 年6 月27 日、2012 年7 月11 日 和2012 年7 月16 日，圖9a對(duì)應(yīng)的案例日期為2012 年8 月2 日、2012 年8 月4 日和2012 年8 月5 日，所選案例在GOCI 反演流場(chǎng)1 d 的7 個(gè)時(shí)段內(nèi)均可獲取流場(chǎng)數(shù)據(jù)。其中，GOCI 和OSU 潮流數(shù)據(jù)的選取原則都是以對(duì)應(yīng)時(shí)段的漂流浮標(biāo)數(shù)據(jù)為中心，選取其0.5°×0.5°范圍內(nèi)的潮流數(shù)據(jù)，圖10 和圖11 分別為黃海中部海域和黃海近岸海域的潮流數(shù)據(jù)對(duì)比圖。

圖9 2012 年潮流數(shù)據(jù)分區(qū)對(duì)比Fig.9 Zonal comparison of tidal current data in 2012

圖10 黃海中部海域潮流數(shù)據(jù)對(duì)比Fig.10 Comparison of tidal currents data in the central Yellow Sea

圖11 黃海近岸海域潮流數(shù)據(jù)對(duì)比Fig.11 Comparison of tidal currents data in the coastal Yellow Sea

圖12 是黃海中部海域潮流數(shù)據(jù)平均流速和流向圖，從圖中可以看出，流速方面，在1 d 的7 個(gè)時(shí)段內(nèi)，3 種潮流數(shù)據(jù)（GOCI 潮流數(shù)據(jù)、OSU 潮流數(shù)據(jù)和漂流浮標(biāo)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)）的流速變化曲線較為接近，OSU 潮流數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)在流速上更接近一些，GOCI 流速值偏大；流向方面，GOCI 潮流數(shù)據(jù)的旋轉(zhuǎn)方向及各個(gè)時(shí)段的流向更接近實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)。圖13 是黃海近岸海域潮流數(shù)據(jù)平均流速和流向圖，從圖中可以看出，流速方面，OSU 潮流數(shù)據(jù)流速與實(shí)測(cè)的流速曲線較為接近，且都稍大于GOCI 流速值；流向方面，OSU 潮流數(shù)據(jù)的旋轉(zhuǎn)方向及各個(gè)時(shí)段的流向更接近實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)。

圖12 黃海中部海域潮流數(shù)據(jù)平均流速（a-c）和流向（d-f）Fig.12 The average currents velocity (a-c) and currents direction (d-f) of the tidal currents data in the central Yellow Sea

圖13 黃海近岸海域潮流數(shù)據(jù)平均流速（a-c）和流向（d-f）Fig.13 The average currents velocity (a-c) and currents direction (d-f) of the tidal currents data in the coastal Yellow Sea

表3 是黃海中部海域與近岸海域GOCI 與OSU潮流數(shù)據(jù)的AME 值和AAE 值。從表中可以得知，對(duì)于OSU 潮流數(shù)據(jù)的計(jì)算結(jié)果，整體上與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)具有較好的一致性，在速度的大小和方向上，近岸海域的結(jié)果都優(yōu)于中部海域，兩者AME 值分別為0.30 和0.46，AAE 值分別為21.34°和63.10°。其原因之一可能是受到了黃海中部海域潮波干涉區(qū)的影響，由圖5可知，OSU 潮流矢量在以36°N 為界線的黃海中部海域流速變小，流向在界線南北兩側(cè)產(chǎn)生較大差異，且該位置海域存在半日潮弱流區(qū)和南北往復(fù)帶；另外，還可能受到模式本身同化數(shù)據(jù)站點(diǎn)數(shù)量的影響，邊緣海域相比于中部海域設(shè)有更多的驗(yàn)潮站等數(shù)據(jù)站點(diǎn)，輸出結(jié)果的準(zhǔn)確性也相對(duì)較高。

表3 黃海中部與近岸海域GOCI 與OSU 潮流數(shù)據(jù)的AME 值和AAE 值Table 3 The AME value and AAE value of GOCI and OSU tidal current data in the central and coastal waters of the Yellow Sea

對(duì)于GOCI 反演后提取的潮流結(jié)果，在方向上與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)具有較好的一致性，其AME 值和AAE 值在中部海域略小于邊緣海域，其原因可能是受到了懸浮物濃度的影響。Hu 等[25]提出，MCC 算法在高渾濁水體的適用性以及反演流場(chǎng)的準(zhǔn)確性整體上沒(méi)有在中、低渾濁海域表現(xiàn)那么好，主要原因可能是高渾濁水域懸浮物的快速沉降與再懸浮導(dǎo)致了MCC 圖像的錯(cuò)誤匹配。邊緣海域的水體濁度相較于中部水域更高，導(dǎo)致了MCC 圖像的錯(cuò)誤匹配，產(chǎn)生了反演誤差。相較于OSU 模式，GOCI 的AME 值偏大，原因可能是GOCI 反演的流速值偏大，導(dǎo)致提取的潮流值偏大。

5 討論

針對(duì)黃海復(fù)雜的潮波系統(tǒng)，利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)GOCI 的反演結(jié)果和OSU 模式的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行了分區(qū)評(píng)估，得出不同潮流數(shù)據(jù)之間流速和流向存在差異的結(jié)果。GOCI 反演的流場(chǎng)包含了潮流和余流信息，潮流有較強(qiáng)的周期性，余流有明顯的季節(jié)性特征。圖14 是2012 年8 月5 日GOCI 流場(chǎng)1 d 的7 個(gè)時(shí)段的日平均余流圖，平均流速約為0.5 m/s。從圖中可以看出，該天的平均余流方向總體為北向（流向A），符合漂流浮標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡方向。在朝鮮半島的西海岸存在較強(qiáng)的沿岸流（流向D 和流向E），山東半島南部存在一支西向流（流向B），可能會(huì)導(dǎo)致南向的沿岸流產(chǎn)生（流向C），該天的日平均余流分布情況與蘇紀(jì)蘭[34]和Yuan 等[35]得出的結(jié)論一致，符合黃海夏季的流場(chǎng)分布特征。

圖14 GOCI 反演流場(chǎng)1 d 的 7 個(gè)時(shí)段日平均余流Fig.14 Daily average residual currents in seven periods of the day of GOCI inversion current field

GOCI 反演流場(chǎng)的效果會(huì)受到云量、示蹤物等條件的影響。圖15 是GOCI 反演效果較好的黃海中部海域3 d 各個(gè)時(shí)段的AAE 值和AME 的值，從統(tǒng)計(jì)結(jié)果中發(fā)現(xiàn)，中間3 個(gè)時(shí)段的數(shù)據(jù)整體評(píng)估值小于前后兩個(gè)時(shí)段，存在這種情況的原因可能是中午的太陽(yáng)天頂角小、云量較少，可獲得的水色信息較多[36]，數(shù)據(jù)質(zhì)量更好，因而反演的效果更好。

圖15 GOCI 反演流場(chǎng)3 d 數(shù)據(jù)AAE 和AME 的平均值Fig.15 Average of AAE and AME of three-day data in GOCI inversion current field

另外，對(duì)于海流有效探測(cè)的條件分析[37]，本文嘗試改變示蹤物的種類，對(duì)比不同示蹤物反演GOCI 流場(chǎng)的差異。表4 和圖16 是選取反演效果較好的黃海中部海域正午2 個(gè)時(shí)段，以TSM 濃度、Chla濃度和555 nm 波段的遙感反射率（Remote Sensing Reflectance，Rrs）作為濃度物的GOCI 流場(chǎng)反演結(jié)果統(tǒng)計(jì)和對(duì)比圖。從圖中可以看出，不同示蹤物反演的海流相互之間存在差異，從表中可以得出，在選取的案例中，TSM 濃度反演的效果最好，且獲取的流場(chǎng)矢量數(shù)目也相對(duì)最多。

圖16 3 種不同示蹤物的GOCI 流場(chǎng)反演結(jié)果對(duì)比Fig.16 Comparison of GOCI flow field inversion results of three different tracers

表4 3 種不同示蹤物的GOCI 流場(chǎng)反演結(jié)果統(tǒng)計(jì)Table 4 Statistics of GOCI currents field inversion results of three different tracers

6 結(jié)論

本研究針對(duì)MCC 算法，以GOCI 遙感反演的TSM濃度數(shù)據(jù)為示蹤物，獲取了黃海海域的海表流場(chǎng)。通過(guò)與實(shí)測(cè)漂流浮標(biāo)數(shù)據(jù)的對(duì)比，得到GOCI 反演的海表流場(chǎng)的平均流速為0.53 m/s，漂流浮標(biāo)測(cè)量的海表流場(chǎng)的平均流速為0.45 m/s，考慮到反演誤差，得出MCC 算法適用于黃海海域的GOCI 流場(chǎng)反演。

根據(jù)OSU 模式流場(chǎng)矢量和M2潮流橢圓的分布情況，得出OSU 潮流模式獲取的流場(chǎng)數(shù)據(jù)符合真實(shí)的黃海潮流特征；并針對(duì)黃海海域無(wú)潮點(diǎn)的分布情況，提出并識(shí)別潮波干涉區(qū)，即以兩個(gè)無(wú)潮點(diǎn)為中心的逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)潮波系統(tǒng)相互作用，在黃海中部弱流區(qū)產(chǎn)生1 個(gè)潮波干涉區(qū)，對(duì)該位置海域的潮流矢量產(chǎn)生影響。

在此基礎(chǔ)上，對(duì)GOCI 反演的流場(chǎng)做潮流提取，對(duì)比其與OSU 模式流場(chǎng)在不同海域的差異。對(duì)于本研究中選取的潮流數(shù)據(jù)，在靠近潮波干涉區(qū)的黃海中部海域，GOCI 潮流數(shù)據(jù)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)在方向上的一致性要優(yōu)于OSU 潮流數(shù)據(jù)，兩者AAE 值分別為48.45°和63.10°；在遠(yuǎn)離潮波干涉區(qū)的黃海近岸海域，OSU潮流數(shù)據(jù)要優(yōu)于GOCI 潮流數(shù)據(jù)，在速度大小和方向上，OSU 潮流數(shù)據(jù)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的一致性都要優(yōu)于GOCI；由于GOCI 反演的流速值偏大，近岸海域和中部海域的GOCI 潮流AME 值都偏大。

采用了OSU 潮流模式輸出的潮流結(jié)果，去除了GOCI 反演的小時(shí)級(jí)海表流場(chǎng)中的潮流部分而獲得平均海表流場(chǎng)（余流），結(jié)果表明，其流場(chǎng)分布情況符合黃海夏季流場(chǎng)的分布特征；對(duì)于GOCI 海流反演的有效條件分析可知，在研究區(qū)域內(nèi)，中午時(shí)段的反演效果較好，對(duì)于示蹤物的選取，TSM 濃度相較于Chla濃度和Rrs（555 nm）的流場(chǎng)反演精度更高且流場(chǎng)矢量數(shù)目更多。

由于受到觀測(cè)資料有限性和有效性的影響，本文沒(méi)有盡可能多的對(duì)黃海其他海域進(jìn)行案例選取分析，未來(lái)可針對(duì)更多區(qū)域、不同季節(jié)進(jìn)行流場(chǎng)評(píng)估分析，并進(jìn)一步開(kāi)展有關(guān)反演流場(chǎng)精度提升的相關(guān)工作。