2. 黎贵敦技术大学, 越南 河内 100803
2. Le Quy Don Technical University, Hanoi 100803, Vietnam
海平面变化是全球气候变化的重要指标之一,直接关系到沿岸和岛屿地区人们的生产、生活和社会经济的发展。海平面上升将淹没湿地和低地,侵蚀海岸线,加剧沿海洪水,增加河口和含水层的盐度,损害水质并影响沿海生态系统。根据政府间气候变化专门委员会第4次报告估计,到2100年,海平面会上升60~100 cm,包括东南亚、非洲等地的诸多国家沿岸地区都将备受威胁[1-2]。
很多学者对全球海平面变化进行了深入研究,但是区域海平面变化的规律和物理机制在时空分布上与全球有很大的不一致性,例如,中国南海海平面变化速率明显高于全球平均变化速率,而东太平洋沿岸海平面呈下降趋势[3-6]。验潮站和卫星测高资料是开展海平面变化研究的主要观测数据,联合验潮站和卫星测高数据可以在时间和空间尺度上更好地分析和研究海平面变化。詹金刚等利用测高格网海面异常与验潮站数据,分析了我国近海海平面信号变化特征[7];Feng与Amiruddin等分别利用验潮站和卫星测高等数据分析了西北太平洋和中国南海海域季节性海平面变化的时空分布特征[8-9];Cheng等联合TOPEX、Jason-1/2资料与验潮站分析并预报了英国西北沿岸地区海平面变化10]。
越南位于东南半岛,东临北部湾和中国南海,南接泰国湾,拥有长达3260 km的海岸线,其人口、大城市和重要经济区基本都集中在沿海地区。本文结合沿岸验潮站与卫星测高数据分析并探讨越南沿海海平面的变化规律及时空分布特征。
1 数据与方法 1.1 卫星测高数据与处理本文采用的卫星测高数据为AVISO提供的格网化海面异常数据MSLA。该数据融合了T/P、Jason-1/2、ERS和ENVISAT等多颗卫星的测高资料。数据时间分辨率为7 d,空间分辨率为0.25°×0.25°,时间跨度为1993—2015年,数据经过了地球物理及环境误差改正,包括对流层干湿分量改正、电离层延迟改正、固体潮改正、海潮改正、海洋负荷改正、极潮改正、海况偏差改正,以及逆气压改正等。对周数据进行滑动平均获得月平均数据,以便在时间尺度上与验潮站数据保持一致。首先,将观测序列看成是与时间和空间位置有关的函数,进行主成分分析[11];其次,对测高数据以每月月中为观测时间建立时间序列,并利用下式拟合提取其长期性趋势和季节性变化
式中,y为海平面变化时间序列;t为对应观测时间;a为偏差项;b为长期性趋势;c、d为周年变化系数;e、f为半周年变化系数。
1.2 验潮站数据与处理越南沿岸验潮站数据由越南国家水文与气象局提供,数据采样间隔为1个月,具体站点和时间跨度见表 1,分布如图 1所示。对验潮站数据进行预处理,首先补插缺测值,其次利用NCEP-NCAR 50年再分析资料进行逆气压改正,最后根据式(1) 拟合提取其长期性趋势和季节性变化,并采用最新的ICE-6G_C模型进行冰后回弹改正(GIA)[12]。
2 结果与讨论 2.1 越南近海海平面时空分布特征在测高数据主成分分析中,第一模态占总方差的70%,图 2(a)显示的是由测高数据计算得到的第一模态空间分布特征,图 3(a)显示的是第一模态对应的时间序列。从图中可以看到,第一模态有明显的季节性变化特征。更具体地说是以年和半年周期为主导的季节性海平面变化影响着越南近海海平面的非潮汐变化。利用式(1) 拟合提取计算范围内格网点观测时间序列,结果如图 2(b)—(d)所示。从图中可以看出,越南近海总体上呈上升趋势,中部沿海上升趋势较南北沿海更为明显。季节性海平面变化在越南沿海海域占主导地位,可以解释总方差的80%左右,其中,周年海平面变化的振幅远大于半周年的振幅,整体呈现南高北低的状况。周年振幅在沿岸地区平均达到15 cm左右,在东南部沿海达到峰值。为分析越南沿海和周边海区的海平面变化及各区域间的关联与差异,将越南近海及其邻近南海海域按纬度分为北部、中部和南部3个地区,分别计算给出了整体海域,以及上述各海区海平面变化1993—2015年时间序列,如图 3(b)所示,其中,中部海区与整个海域海平面变化基本相同,相关性为0.99,北部与南部相关性稍差,仅为0.80。4个海区海平面变化呈线性趋势、周年及半周年变化见表 2。越南沿海受热带季风气候影响,极易受到台风、季风、风暴潮,以及厄尔尼诺现象等自然灾害的影响[6]。对于长期性趋势变化来说,整个海域上升趋势达到3.18 mm/a,北部沿海属于半封闭海域,上升趋势相对整个海域较小,仅为2.51 mm/a。
2.2 越南近岸验潮站海平面变化特征本文挑选越南沿岸经过整理的13个长期验潮站的海平面资料进行分析计算,详情见表 3。经逆气压与GIA改正后,将验潮站资料与测高获得的海面高进行比较,相关性如图 1所示,其中,中部沿岸验潮站(CONCO、DANANG、QUYNHON)与测高数据的平均相关系数为0.95,西南沿岸验潮站的相关性较差,RACHGIA和MYTHANH两站相关系数仅为0.4和0.5。整体而言,测高海平面变化与验潮站测得的同期海平面变化具有较好的一致性与同步性。
从表 3可以看到,在整个观测时段,海平面上升的站有9个,下降的站有4个。按省市或地区区分,北部从广宁省到清化省(CUAONG和HONDAU)上升速率平均为3.7 mm/a。中部沿岸义安省(HONNGU)海平面呈下降趋势,速率为-4.79 mm/a。中南部岘港到平顺省富贵岛(DANANG、QUYNHON和PHUQUY)海平面上升速率平均为2.25 mm/a。南部巴地头顿省到金瓯省(VUNGTAU和MYTHANH)海平面上升速率为3.51 mm/a,西南建江省(RACHGIA和PHUQUOC)海平面上升速率平均为3.36 mm/a。1993年以来海平面变化尤为明显,中北部沿海(CUAONG、HONNGU和CONCO)和西南部沿海(VUNGTAU和MYTHANH)趋势变化超过5 mm/a。上述两地区分别处在北部红河三角洲与南部湄公河三角洲入海口,周年振幅平均在20 cm以上,根据水文气象服务收集的数据,自20世纪50年代以来,风暴潮对两地沿海造成严重影响,其振幅沿中部海岸到北部湾为0.5~3 m,南部海岸的平均振幅为1.4 m[6]。海平面上升严重侵蚀越南海岸线,湄公河和红河三角洲地区覆盖的469 km海岸线中超过1/4正在被侵蚀,侵蚀速度达到5~10 m/a[13]。
3 结论本文利用卫星测高和沿岸验潮站数据分析了越南近海海平面时空变化特征。结果表明,越南近海海平面表现为较强的季节性特征,呈现南高北低的状况。由测高数据计算得到的1993—2015年越南近海整体上升速率为3.18 mm/a,北部、中部和南部近海海平面上升速率分别为2.51、3.12和3.55 mm/a。经验证,测高海平面变化与验潮站同期海平面变化具有较好的一致性和同步性,1993年以来,沿岸验潮站海平面上升速率为4.11 mm/a。在整个观测时段,越南沿海验潮站的海平面呈上升趋势,平均上升速率为3.02 mm/a。在红河和湄公河三角洲沿岸地区,极易受到风暴潮和洪水等季节性气候的影响。为了应对海平面上升给越南沿岸地区造成的危害,仍需进一步分析越南沿海地区脆弱性,为近期海平面上升提供保护性策略。
[1] | SOLOMON S. Climate Change 2007:The Physical Science Basis:Contribution of Working Group Ⅰ to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change[M]. New York: Cambridge Univesity Press, 2007. |
[2] | NICHOLLS R J, CAZENAVE A. Sea-level Rise and Its Impact on Coastal Zones[J]. Science, 2010, 328(5985): 1517–1520. DOI:10.1126/science.1185782 |
[3] | 冯伟, 钟敏, 许厚泽. 联合卫星重力、卫星测高和海洋资料研究中国南海海平面变化[J]. 中国科学:地球科学, 2012, 42(3): 313–319. |
[4] | 孙文, 王庆宾, 朱志大. 联合多代卫星测高数据构建中国海及邻域海平面异常序列[J]. 测绘学报, 2013, 42(2): 493–500. |
[5] | 郭金运, 王建波, 胡志博, 等. 由TOPEX/Poseidon和Jason-1/2探测的1993-2012中国海海平面时空变化[J]. 地球物理学报, 2015, 58(9): 3103–3120. DOI:10.6038/cjg20150908 |
[6] | HANH P T T, FURUKAWA M. Impact of Sea Level Rise on Coastal Zone of Vietnam[J]. Bulletin of the Faculty of Science University of the Ryukyus, 2007, 84: 45–59. |
[7] | 詹金刚, 王勇, 许厚泽, 等. 我国近海1992~2006年海平面变化的小波分析[J]. 测绘学报, 2008, 37(4): 438–443. |
[8] | FENG X, TSIMPLIS M N, MARCOS M, et al. Spatial and Temporal Variations of the Seasonal Sea Level Cycle in the Northwest Pacific[J]. Journal of Geophysical Research:Oceans, 2015, 120(10): 7091–7112. DOI:10.1002/2015JC011154 |
[9] | AMIRUDDIN A M, HAIGH I D, TSIMPLIS M N, et al. The Seasonal Cycle and Variability of Sea Level in the South China Sea[J]. Journal of Geophysical Research:Oceans, 2015, 120(8): 5490–5513. DOI:10.1002/2015JC010923 |
[10] | CHENG Y C, ANDERSON O B, KNUDSEN P. Integrating Non-tidal Sea Level Data from Altimetry and Tide Gauges for Coastal Sea Level Prediction[J]. Advances in Space Research, 2012, 50(8): 1099–1106. DOI:10.1016/j.asr.2011.11.016 |
[11] | 文汉江, 章传银. 由ERS-2和TOPEX卫星测高数据推算的海面高异常的主成分分析[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2006, 31(3): 221–223. |
[12] | PELTIER W R, ARGUS D F, DRUMMOND R. Space Geodesy Constrains Ice Age Terminal Deglaciation:The Global ICE-6G_C (VM5a) Model[J]. Journal of Geophysical Research:Solid Earth, 2015, 120(1): 450–487. DOI:10.1002/2014JB011176 |
[13] | THANH T D, SAITO Y, HUY D V, et al. Regimes of Human and Climate Impacts on Coastal Changes in Vietnam[J]. Regional Environmental Changes, 2004, 4(1): 49–62. DOI:10.1007/s10113-003-0062-7 |