西南黄海位于32.5°N—37°N、119°E—124°E之间，是山东半岛以南至长江入海口以北的中国大陆和黄海中心之间的海域，属于沿海温带陆架区。2008年夏季，世界上最大的绿潮(主要为浒苔)事件发生在青岛，引发了学者们对中国近海环境情况的广泛关注^[1-2]。其后每年，在西南黄海沿岸都会出现绿潮灾害事件。对于黄海绿潮的成因及年际变化，前人从温盐条件及海流对浒苔的输运作用等角度做了系统的研究，而通过对西南黄海海域环流的系统研究，可以完善绿潮转移分布的完整过程，有助于从动力学角度为浒苔的防治提供直接有效的新认知，更好的服务于黄海的环境保护和可持续发展规划。

早期对西南黄海流系分布的认识主要建立在温盐资料的基础上。通常认为，该处的海流流动体现为全年的南向流动^[3-6]，称之为黄海沿岸流。随着直接测流资料的丰富，西南黄海流系被不断细化，目前认为其由多支海流构成(见图 1(a))。冬季，来自渤海湾和莱州湾的冷水在强劲北风的作用下，在成山角附近转向南，形成流幅窄、流速快的黄海沿岸流，最高流速可达30 cm/s以上；而夏季的黄海沿岸流没有进入黄海冷水团，而是沿着其边界南下，同样来到西南黄海流域。Yuan等^[7]、刘志亮和胡敦欣^[2]分别通过分析中分辨率成像光谱仪(MODIS，Moderate Besolution Imaging Spectroradiometer)卫星数据及江苏海岸外40 km处一个站点26天的声学多普勒流速剖面仪(ADCP，Acoustic Doppler Current Profler)资料，得到夏季苏北沿岸流有北流趋势的结论；其后，韦钦胜等^[8]指出，苏北沿岸流存在“双向扩展趋势”，且其东南向的输运较弱，北向输运较强。

然而，前人的研究中很少涉及苏北沿岸流与黄海沿岸流之间海域的海水运动特征。该区域水深相较苏北浅滩略深，比中部的黄海海槽浅。Zhang等^[9]通过整理黄、渤海1975—1980年漂流瓶和漂流卡数据发现，在春、夏两季，山东半岛南部存在反气旋涡旋。徐丹亚和赵保仁^[10]利用一个二维数值模式模拟出了该涡旋，并认为在冬季，黄海暖流的西北向分支与黄海沿岸流相会，形成图 1(a)中“2”所示涡旋；在夏季，山东半岛南部近岸海水与黄海沿岸流相互作用，形成图 1(a)中“1”所示中尺度反气旋涡旋。

参考徐丹亚和赵保仁^[10]的结果，汇集整理得到的西南黄海区域1959—1974年实测余流的深度平均值(见图 1(b))。夏季山东半岛南部近岸余流大多指向西北或东北，代表苏北沿岸流的北向输运，在成山角附近，余流方向向南，代表黄海沿岸流的南下。冬季海州湾附近余流方向向西，青岛至石岛之间海域实测余流向北，成山角东部余流向南，代表黄海沿岸流的南向输运。冬夏季西南黄海的余流分布可能预示着山东半岛南部的中尺度反气旋涡(见图 1(a)虚线)终年存在，后文将其称为西南黄海环流。

西南黄海环流的存在会影响此处的水文特征和物质输运，例如自2008年起每年夏季在西南黄海爆发的浒苔灾害。黄海浒苔的形成爆发机制较为复杂，前人已经从很多角度进行了探究。首先是受温度、盐度及营养盐等因素的影响，这是浒苔生存和繁殖的基础保障；其次，由于浒苔的漂浮特性，它的影响范围与许多机制的影响有关，包括环境湍流、以及由风、洋流和潮流引起的剪切分散等^[11]。目前普遍认为，影响青岛沿岸的浒苔是由苏北浅滩附近漂移而来^[12-14]，但关于黄海浒苔北上至35°N附近海域时的年际变化特征的研究还十分有限。

总体而言，由于观测数据的缺乏，针对该西南黄海环流的研究目前还尚不完善。本文拟利用一个高分辨率区域海洋模式(ROMS)的模拟结果，重点对西南黄海环流的存在性、成因和年际变化特征等进行分析，并对其与黄海浒苔分布年际变化的关系进行初步讨论。

1 模式设置及验证 1.1 模式设置

本文基于ROMS模式建立了高分辨率的三维模型，图 2为本次模拟的空间范围及研究区域示意图。模拟区域覆盖了黄、渤海及邻近太平洋海域，经纬度范围：19.1°N—41.3°N，117.2°E—132.8°E，正交经纬网格数520740(针对本文的重点研究区域西南黄海，网格数为168155，能够满足研究需要)，分辨率为0.03(°)~0.03(°)；垂直方向上，采用地形跟随的S坐标，共分为33层，并设定水深的最值分别为5 m以及5 500 m，保证足够的层次来分辨较浅的跃层结构。

ROMS模式大气强迫采用的是Bulk Formula方案，内模的时间步长为120 s，外模的时间步长为6 s。模式的上边界条件采用空间分辨率为0.3(°)×0.3(°)的NCEP(National Centers for Environmental Prediction)、CFSR(Climate Forecast System Reanalysis)的日平均资料作为大气驱动场，考虑了长江和黄河的径流，并进行了盐度通量的修正。垂向混合采用了Mellor-Yamada 2.5阶湍封闭方案，同时考虑了穿透性太阳短波辐射对于混合的影响。潮汐强迫采用TPXO9数据集，包括S2、M2、O1、K1分潮。

模式初始场、开边界条件所用数据源于0.5(°)×0.5(°)分辨率的简单海洋数据同化(Simple Ocean Data Assimilation，SODA)，同化资料的气候态平均场，经过NCEP、CFSR气候平均态强迫场模拟10多年达到稳定状态，最后使用1979—2019年连续41 a的日平均再分析资料驱动模式对黄海环流、温度等进行数值模拟，并对1980—2019年的模拟结果进行分析。

1.2 模式验证

为了保证模式结果在西南黄海区域准确可靠，首先对海表面温度(Sea Surface Temperature，SST)进行验证，验证资料来源于搭载在地球观测系统水卫星(AQUA)上和陆地卫星(TERRA)的中分辨率成像光谱仪(MODIS，Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer)，LEVEL 3热红外夜间SST月平均数据，空间分辨率为4 km，夏季验证采用2003—2006年AQUA-MODIS数据，冬季验证采用2000—2019年TERRA-MODIS数据。海流验证资料来自于黄海海槽西侧60 m等深线附件的黄海暖流主轴位置(简称M5站点，具体位置见图 2)上的ADCP连续观测，时间由2006年12月19日—2007年1月18日，采样间隔5 min，水深74 m，垂向分层间隔2 m。

图 3给出了夏季和冬季多年平均SST的ROMS模拟结果与MODIS卫星观测数据的对比。夏季，ROMS模拟结果和MODIS卫星数据都体现出在苏北浅滩外侧33°N附近存在一个低温区域，与汤毓祥等^[15]的研究结果一致。此处温度在22 ℃左右，最低可至19.5 ℃；西南黄海沿岸海表面温度较高，约为26 ℃，在36°N附近SST降低，与李峣^[16]的航次观测结果的分布特点相同，这与夏季高温、高盐的苏北沿岸水在西南黄海沿岸自南向北的输运有关。冬季，黄海存在一个自东南向西北方向流动的暖水舌结构^[17]，分布与青岛近海的水下海槽相对应，ROMS模式和MODIS结果都体现了这一结构，分布特点基本一致，但ROMS模拟得到的冬季SST相对略高于MODIS卫星数据，偏差主要来自于长波辐射通量的误差。

图 4是M5站观测数据与ROMS模拟得到的逐日平均的深度平均余流对比结果。M5站位于34.5°N，123°E，黄海海槽西侧60 m等深线附近，靠近黄海暖流的主轴位置。可以发现，ROMS模拟的深度平均流速分量能够较好的吻合实测数据，模式模拟得到的纬向流速(U)大小平均约为5.8 cm/s，M5站实测U速度平均约为6.5 cm/s，方向向西；模式结果中经向流速(V)大小平均约为4.4 cm/s，实测V速度平均约为3.7 cm/s，方向向北。模式和实测结果都显示M5站附近流向持续向西北方向，模拟结果较为真实可信。

综上，本研究对于西南黄海温度及流场的模拟结果较为合理可信，在缺乏长期稳定观测数据的情况下，可以使用该ROMS数值模拟的结果分析西南黄海区域的流系分布和影响。

2 分析与讨论 2.1 西南黄海环流存在性及强度分析

图 5是利用ROMS模式数据得到的西南黄海1980—2019年多年平均态下的深度平均流场。结果显示，苏北-鲁南近岸的苏北沿岸流流向向北，平均流速约为2.5 cm/s，到成山头附近流速可至4 cm/s，与绕成山头南下的黄海沿岸流相会，导致黄海沿岸流被削弱，模式得到的西南黄海流系分布情况与前人的研究结果基本一致^{[2, 8, 18]}。

在平均态下，山东半岛南部顺时针的西南黄海环流清晰可见，结合徐丹亚和赵保仁^[10]的研究，我们猜测西南黄海环流范围并不局限于图 1(a)中“2”所示冬季反气旋涡以及“1”所示夏季中尺度涡范围，而是终年存在，位于35°N—36.5°N，120°E—122°E之间。如果规定以3—5月为春季，6—8月为夏季，9—11月为秋季，12月和次年1—2月为冬季，发现在34.5°N—36.5°N，120°E—122.5°E区域四个季节深度平均流场中，都存在闭合的流函数曲线，说明至少在本文的数值模拟结果中这个环流体系是存在的，而且在不同季节，环流中心的位置和环流强度也存在差异。

参考Sadarjoen和Post^[19]对中尺度涡的识别方式，在该区域，选取气候平均态下西南黄海环流区域内的流函数最大值，来作为该月的环流最大强度，结果如图 6所示。从图中可以发现，西南黄海环流强度存在“双峰”结构，分别在6和10月达到最强，10月相较于6月略弱，对应两个变化周期，2—8月以及9月—次年1月。为了方便讨论，后面将2—8月对应的西南黄海环流第一个变化周期称为A段，同理，9月—次年1月称为B段。

通过计算这两个阶段中每个月份的月平均流函数，发现每个月的流函数都能够完全闭合，印证了西南黄海环流全年存在这一猜想。如果根据40 a平均后每个月西南黄海环流流函数能够闭合的最外层流函数数值大小作为环流边界值^[19]，据此，将A段和B段的闭合区域合并绘制如图 7。

综合来看，图 7(a)是2—8月的西南黄海环流范围，代表A段的西南黄海环流发展情况分为三个部分：2—3月为发展阶段，此时环流中心由西侧向东侧偏移，同时该阶段对应了最大环流范围；第二阶段是图 6中折线所示强度较高的4、5和6月，这3个月中西南黄海环流位置偏东；最后在7—8月，随着强度的衰减，西南黄海环流位置偏西，影响范围较小。所以在A段中对应环流强度弱-强-弱过程，位置存在西-东-西的变换。

图 7(b)中B段西南黄海环流的发展情况同样存在3个部分，第一阶段的9月及第三阶段的12月至次年1月环流强度较弱，范围较小；第二阶段强度较强的10和11月西南黄海环流范围较大，中心位置略微向东偏移。B段西南黄海环流变化更多体现在影响范围，中心位置虽然也有偏移，但与A段的偏移程度相比较弱。与A段不同的是，A段的第一阶段环流影响范围较大，第二、三阶段影响范围较小，但B段第一、三阶段影响范围较小，第二阶段影响范围最大，原因可能与每年3和9月西南黄海海域季风的转向有关。在3月季风风向由西北转向东南，在9月风向由东南转向西北，A段的第一阶段和B段的第二阶段都盛行风力较强的西北风，所以此时西南黄海环流的影响范围也偏大。综上，西南黄海环流终年存在于山东半岛南部35.0°N—36.5°N，120°E—122°E区域，但随着季节的变化，中心位置一年两次进行西-东-西方向的偏移，并且中心位置偏东时，环流强度同时较强。

2.2 形成机制探讨

由于西南黄海水深较浅，本节将从一个线性的单层简单海洋模型出发来探讨西南黄海环流的形成和维持机制。Brink^[20]详细说明了这一简单正压模型的适用性，Lin和Yang^[21]曾利用这一模型对黄海暖流进行了研究。模型由以下方程组控制：

$ \begin{array}{l} \frac{{\partial U}}{{\partial t}} - fV = - g\frac{{\partial \eta }}{{\partial x}} + \frac{{\tau _s^x - \tau _b^x}}{{\rho H}}, \\ \frac{{\partial V}}{{\partial t}} + fU = - g\frac{{\partial \eta }}{{\partial y}} + \frac{{\tau _s^y - \tau _b^y}}{{\rho H}}, \\ \frac{{\partial \eta }}{{\partial t}} + \frac{{\partial (HU)}}{{\partial x}} + \frac{{\partial (HV)}}{{\partial y}} = 0。\end{array} $

式中：U、V代表流速的东西分量和南北分量；f代表科氏参数；g代表重力加速度；η代表水位；τ_s代表海表面风应力；τ_b代表底摩擦应力；H代表水深。

通过对上述方程进行变换处理，可以得到如下的涡度方程：

$ \begin{array}{l} \;\;\;\;\;\frac{{\partial (\zeta )}}{{\partial t}} = \frac{1}{{\rho H}}{\mathop{\rm curl}\nolimits} \left\langle {\tau _s^x, \tau _s^y} \right\rangle - \frac{1}{{\rho {H^2}}}\left( {\tau _s^y\frac{{\partial H}}{{\partial x}} - \tau _s^x\frac{{\partial H}}{{\partial y}}} \right) + \\ {F_b} + \frac{f}{H}(\frac{{{\partial _\eta }}}{{{\partial _t}}} + \overrightarrow U \bullet \nabla H)。\end{array} $

式中ζ为相对涡度。针对西南黄海区域，结合徐丹亚和赵保仁^[10]的研究，首先做出如下假设：(1)密度无层化ρ=ρ₀，为参考海水密度，(2)底摩擦项可忽略，F_b=0，(3)体积守恒，相邻两年的同一月份水位不变，$\frac{{{\partial _\eta }}}{{{\partial _t}}} = 0 $，(4)忽略海水的辐散项，$\overrightarrow U \bullet \nabla H = 0 $在徐丹亚和赵保仁^[10]的研究中，数值计算选取的风应力为均匀风场，风应力旋度等于零，但本次研究中风场不均匀，所以上式最终可简化为：

$ \frac{{\partial (\zeta )}}{{\partial t}} = \frac{1}{{\rho H}}{\mathop{\rm curl}\nolimits} \left\langle {\tau _s^x, \tau _s^y} \right\rangle - \frac{1}{{\rho {H^2}}}\left( {\tau _s^y\frac{{\partial H}}{{\partial x}} - \tau _s^x\frac{{\partial H}}{{\partial y}}} \right)。$

简化后的方程表明，涡度变化与风应力旋度变化项$ \frac{1}{{_\mathit{\rho }H}}{\rm{curl < }}\tau _s^x, \tau _s^y > $和风应力地形调整项$ - \frac{1}{{_\mathit{\rho }{H^2}}}(\tau _s^y\frac{{\partial H}}{{{\partial _x}}} - \tau _s^x\frac{{\partial H}}{{{\partial _y}}}) $有关。

接下来，以图 6中西南黄海环流强度最强的6月为例进行讨论。6月西南黄海区域盛行南风和西南风，海水深度在风向的右方逐渐增加，根据简化的涡度方程判断，必定会有负涡度产生，从而形成反气旋式涡旋或者环流。取图 7(a)西南黄海环流1980—2019年40年6月的流函数最大值，在扣除苏北沿岸流流量成分的影响后，分别计算得到其与简化后涡度方程右边两项的相关系数，如图 8(a)及8(b)所示。

在徐丹亚和赵保仁^[10]的数值模拟计算中，风应力均匀，此时风应力旋度为零，所以在得到简化的涡度方程后，他们认为此处海水的涡度变化主要取决于风矢量与海水深度梯度之间的矢量积，也就是上文中的风应力地形调整项。而在考虑不均匀风场的作用后，对比分析图 8(a)及8(b)可以发现，西南黄海区域的涡度变化与风应力旋度变化项相关程度更高，说明风应力旋度对于西南黄海环流发展的影响程度更强。当6月盛行偏南风，在风向右侧海水深度增加，风应力旋度为负值，根据简化的涡度方程来判断，必定会产生负涡度，造成此处的顺时针环流。继续将风应力旋度项按照经向和纬向拆解为$\frac{1}{{\mathit{\rho H}}}(\frac{{\partial \tau _s^y}}{{\partial x}}) $及$ - \frac{1}{{\mathit{\rho H}}}(\frac{{\partial \tau _s^x}}{{\partial y}})$再分别与6月流函数最大值计算相关系数得到图 8(c)及8(d)，可以清晰的看到流函数最大值的变化主要取决于纬向风应力在南北方向上的变化。综上，南北方向上纬向风应力的变化对旋度的贡献，有可能最终影响西南黄海环流发展。

2.3 6月西南黄海环流年际变化

利用经验正交分解(EOF)方法，把西南黄海环流系统的各个典型特征分离出来，有助于研究其年际变化。图 9(a)和9(b)分别是西南黄海40年6月深度平均环流经过EOF分解后得到的第一模态和第二模态的分布，图 9(c)和9(d)中的红色曲线分别对应上述第一模态和第二模态的时间序列，黑色曲线是该区域40年6月平均的风应力强度及风应力旋度，上述曲线都相对各自标准方差进行了归一化处理，方便后续讨论。

对西南黄海深度平均流场进行矢量EOF分解后的结果显示，第一、二模态累积方差贡献率达64.5%，因此可以大致反映出西南黄海区域流场的分布情况和年际变化特征。图 9(a)中，西南黄海6月深度平均流场的EOF第一模态主要表现为一支沿岸流，也就是此处的苏北沿岸流，由江苏北部流向山东半岛南部，平均流速约为1.5 cm/s，其方差贡献率为47.6%；时间序列存在明显的年际变化特征，1985和1996年的变化幅度可以达到序列标准差的2倍以上。对比发现，第一模态时间序列的年际变化与风应力强度的变化趋势十分相似，二者存在显著的正相关关系，相关系数为0.71，说明风应力强度越强，对应沿岸的北向流越强。

第二模态方差贡献率为16.9%，当时间系数为正时，空间分布表现为靠近西侧海岸的顺时针西南黄海环流以及一个东侧的逆时针环流，西南黄海环流流速约为1 cm/s，第二模态中沿岸流与第一模态相比较弱；而时间序列变化相较于第一模态偏小，通过与其他信号的分析对比，发现其与风应力旋度存在显著的相关关系，相关系数为-0.82，并且第二模态中西南黄海环流位置与图 8(a)中6月流函数最大值与风应力旋度相关程度最高的区域较为一致，说明西南黄海环流变化受控于西南黄海区域的风应力旋度，与2.2中的结论一致。这说明，西南黄海6月深度平均流正交分解后第一模态体现了苏北沿岸流的变化特征，而第二模态可以表征西南黄海环流的信息，并且西南黄海环流存在显著的年际变化，其年际变化与风场旋度关系密切。选取图 9(d)中对应EOF第二模态时间序列值小于-0.8和大于0.8的年份，得到各年份集合深度平均流场图 10，背景场为对应的风应力旋度分布。

在第二模态时间序列值小于-0.8的年份中，沿岸区域的旋度正值较强，中心海域风应力旋度为负，数值较小，此时沿岸的正旋度导致这些年份在风应力负旋度作用下做顺时针运动的西南黄海环流中心位置偏东，在西侧沿岸海州湾附近出现逆时针涡旋。而在第二模态时间序列值大于0.8的年份，沿岸同一位置的风应力正旋度数值明显较小，在日照沿岸旋度为负。相对于时间序列值较小的年份，此时西南黄海环流中心位置偏西，影响范围更大，并且海州湾附近不存在逆时针涡旋。

2.4 西南黄海环流年际变化对浒苔分布的影响

西南黄海环流终年存在于山东半岛南部，并且6月是黄海爆发浒苔灾害最严重的月份之一，所以西南黄海环流特殊的位置和年际变化很可能会对此处的浒苔分布和漂移产生影响。当浒苔随苏北沿岸流的北向输运到达35°N附近海域时，存在多种漂移方式，例如，2013年，浒苔整体位置偏西，分布面积偏大；2014年，绿潮主体北移后，在35°N以南海域仍然有大面积浒苔持续存在等。

通过对西南黄海环流的分析，西南黄海环流的存在极可能对35°N附近每年浒苔不同的漂移方式和分布区域、面积等起到了重要作用。参考自然资源部北海局2012—2018年发布的北海区海洋灾害公报中的浒苔监测信息，以每年浒苔分布边界所围区域的面积到达极值时的单日面积，也就是浒苔在该年所达到的最大分布面积作为浒苔灾害的衡量标准，与前面西南黄海深度平均环流中表征西南黄海环流的EOF第二模态时间序列比较得到图 11。对比发现，第二模态中时间序列值较小的2009和2015年，对应的浒苔分布面积较大；而时间序列值较大的2008、2010、2012及2013年，对应年份的浒苔最大分布面积较小，计算得到二者的相关系数为-0.59，存在较为显著的负相关关系。

前文2.3中曾提到，在第二模态时间序列值小于-0.8时，沿岸风应力旋度为正值，西南黄海环流影响范围小且中心位置偏东；而时间序列大于0.8时，大部分海域风应力旋度为负，沿岸的正旋度控制区域明显少于前者，西南黄海环流中心位置偏西，影响范围更大。所以从环流角度看，可能在这些第二模态时间序列值较大的年份，当浒苔在苏北沿岸流的运输作用下向北漂移，到达35°N以北区域时，继续北向输运的路径将与此处顺时针的西南黄海环流重合，造成部分浒苔被限制在环流控制的区域，随环流运动方向沿顺时针向海岸移动，甚至堆积在沿岸海域，此时能够持续向北输运的浒苔量减少，造成2010、2012年等年份的浒苔分布面积相对较小，且其余向北输运的浒苔更加贴近岸线；而与此相反，在时间序列值较小的年份，西南黄海环流中心位置偏东且范围相对较小，对浒苔的限制作用减弱，从而导致这些年份的浒苔分布面积较大。

综上，西南黄海环流的年际变化与浒苔分布面积之间存在较为显著的相关关系，进而本文从环流角度初步猜测：西南黄海环流的范围及位置可能对浒苔运移存在着一定的限制作用，并导致浒苔分布面积的年际差异，但这仍需未来更进一步的观测来验证。

3 结论与展望

本文利用一个高分辨率区域海洋模式对1980—2019年黄海区域的温度及环流等进行了数值模拟，结果基本再现了黄海温度、环流等的分布和变化特征。基于模拟结果，本文对西南黄海环流的特征和机制进行了讨论分析，发现：

(1) 西南黄海环流终年存在于35.0°N—36.5°N，120°E—122°E之间，其强度存在显著的“双峰”型季节变化结构，在一年两次变化过程中，中心位置存在西-东-西的偏移过程。

(2) 以环流最强的6月为典型月份，从一个简单正压模型出发，发现西南黄海相对涡度变化与风应力旋度以及受地形调整的风应力项有关，尤其是纬向风在经向上的变化，是西南黄海环流发展最重要的影响因素。

(3) 通过矢量EOF分解方法得到的西南黄海深度平均流场第二模态能够表征西南黄海环流信息，计算发现时间序列值与风应力旋度显著负相关，r=-0.82，再次说明了西南黄海环流受局地的风应力旋度控制。

(4) 针对2008年后每年在黄海爆发的浒苔灾害，发现西南黄海环流年际变化与浒苔最大分布面积之间存在一定的相关性，进一步猜测当浒苔越过35°N位置后，如果同年西南黄海环流中心位置偏西，顺时针的环流结构会对浒苔的北向输运起到限制作用，造成浒苔的堆积和向岸输运现象，对沿岸城市造成更为严重的影响。

在本文的研究中，基于ROMS模式结果对西南黄海环流的存在性和机制进行了初步的分析和讨论，但关于其在实际中是否长期稳定存在仍需更多观测数据的支持。其次，黄海浒苔的发生和运移机制较为复杂，本文提供了一种从海洋环流角度出发的研究思路，对于西南黄海环流与浒苔分布之间可能存在的联系及作用方式，也仍需更多的观测和理论研究。