陶英佳， 葛建忠， 丁平興

（華東師范大學(xué)河口海岸學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上?！?00062）

長(zhǎng)江口咸潮入侵預(yù)報(bào)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用

陶英佳， 葛建忠， 丁平興

（華東師范大學(xué)河口海岸學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海200062）

基于長(zhǎng)江口高分辨率FVCOM數(shù)值模型，在率定驗(yàn)證可靠的基礎(chǔ)上，建立了一個(gè)驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)下載、模型計(jì)算、可視化處理、預(yù)報(bào)成果發(fā)布的集成自動(dòng)化操作的長(zhǎng)江口咸潮入侵預(yù)報(bào)系統(tǒng)，采用WRF天氣模式進(jìn)行長(zhǎng)江口及臨近海域的風(fēng)場(chǎng)預(yù)測(cè)，從而能夠進(jìn)行未來(lái)3 d（72 h）長(zhǎng)江口鹽度的三維空間分布以及時(shí)間變化預(yù)報(bào).并通過(guò)該系統(tǒng)后報(bào)檢驗(yàn)了2011年1月份長(zhǎng)江口南支堡鎮(zhèn)和崇西的鹽度變化過(guò)程，后報(bào)檢驗(yàn)良好.操作便捷、自動(dòng)化運(yùn)行等優(yōu)點(diǎn)使得該系統(tǒng)具有一定實(shí)用價(jià)值，能夠方便及時(shí)地對(duì)長(zhǎng)江口咸潮入侵進(jìn)行預(yù)報(bào).

長(zhǎng)江口；咸潮入侵；自動(dòng)化預(yù)報(bào)；FVCOM

0　引　言

上海地處長(zhǎng)江入?？冢侵袊?guó)的經(jīng)濟(jì)和金融中心，繁榮的國(guó)際大都市.淡水資源的取用影響著上海市的經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)，與上海市民的日常生活息息相關(guān).受長(zhǎng)江徑流季節(jié)性變化的影響，枯水季節(jié)長(zhǎng)江口的咸潮入侵現(xiàn)象顯著，對(duì)上海市的淡水資源取用有著嚴(yán)重的影響［1-2］，現(xiàn)今供給上海市用水的三大水庫(kù)（陳行水庫(kù)、青草沙水庫(kù)和東風(fēng)西沙水庫(kù)）均位于長(zhǎng)江口南支內(nèi)，因此研究長(zhǎng)江口咸潮入侵具有重要的生活和生產(chǎn)意義.以往的研究表明，長(zhǎng)江口咸潮入侵受到諸如潮汐、徑流、風(fēng)、地形、水平垂向混合等因子的共同影響［3］.近年來(lái)，在氣候變化、河槽演變等自然因素和諸如三峽工程、青草沙水庫(kù)等人為因素的作用下，徑流、潮汐等對(duì)長(zhǎng)江口咸潮入侵有著重要作用的因子隨之發(fā)生了改變.因此，快捷地對(duì)長(zhǎng)江口鹽度的時(shí)間變化、空間分布變化進(jìn)行預(yù)報(bào)，并且能夠及時(shí)地向社會(huì)實(shí)時(shí)公布，對(duì)相關(guān)部門的工作以及市民的日常生活有著重大的作用.

對(duì)咸潮入侵的研究主要有實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分析和數(shù)值模擬兩種方法.在大量觀測(cè)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)模型衍生而出，鄭曉琴等通過(guò)建立鹽度、徑流和潮差三者之間的多元回歸關(guān)系，得到青龍港鹽度統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)模型，較好地預(yù)測(cè)南支受到咸潮入侵影響的時(shí)間和強(qiáng)度［4］.但是，基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)只能依據(jù)定點(diǎn)的數(shù)據(jù)推測(cè)該點(diǎn)鹽度的時(shí)序變化，不能夠很好地刻畫(huà)其他區(qū)域以及整個(gè)鹽度場(chǎng)的三維空間變化.隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)值模型的預(yù)報(bào)應(yīng)用越來(lái)越多.朱建榮、吳輝等率先將改進(jìn)的ECOM-si數(shù)值模式應(yīng)用于長(zhǎng)江口數(shù)值模擬，較準(zhǔn)確地模擬了長(zhǎng)江口咸潮入侵，并在此基礎(chǔ)上對(duì)鹽水入侵的動(dòng)力機(jī)制進(jìn)行了分析［5-8］，還深入探討了氣候變化、重大工程等因素對(duì)鹽水入侵的影響［9］.林唐宇、朱建榮等基于ECOM-si數(shù)值模式，利用三維變分?jǐn)?shù)據(jù)同化方法，將長(zhǎng)江口水文觀測(cè)資料同化在該模式中，建立了長(zhǎng)江口鹽水入侵預(yù)報(bào)系統(tǒng)，較準(zhǔn)確地對(duì)陳行水庫(kù)、青草沙水庫(kù)提供了鹽度季度預(yù)報(bào)［10］；但其預(yù)報(bào)主要基于季度平均的定常風(fēng)場(chǎng)，對(duì)顯著影響咸潮入侵的風(fēng)場(chǎng)未進(jìn)行動(dòng)力學(xué)預(yù)報(bào)，且預(yù)報(bào)系統(tǒng)未將模型輸入文件處理、模型計(jì)算、可視化處理等相關(guān)過(guò)程實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)自動(dòng)化，使用有所不便.

本文主要介紹基于FVCOM數(shù)值模型的長(zhǎng)江口三維鹽度場(chǎng)預(yù)報(bào)系統(tǒng).建立長(zhǎng)江口三維FVCOM咸潮入侵?jǐn)?shù)值模型，在對(duì)2013年7月洪季和2014年1月枯季的流場(chǎng)、鹽度率定驗(yàn)證較好的基礎(chǔ)上，以該模型為核心，集成WRF天氣預(yù)報(bào)模式，建立了長(zhǎng)江口咸潮入侵預(yù)報(bào)系統(tǒng).本系統(tǒng)實(shí)時(shí)更新徑流數(shù)據(jù)，自動(dòng)下載天氣模式驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了輸入數(shù)據(jù)的制作、模式計(jì)算、輸出結(jié)果可視化、平臺(tái)發(fā)布等一系列操作的自動(dòng)化.最后通過(guò)野外臺(tái)站OBS鹽度數(shù)據(jù)進(jìn)行后報(bào)檢驗(yàn)，證明系統(tǒng)的可信性.

1　數(shù)值模型的設(shè)置和率定檢驗(yàn)

1.1FVCOM模型簡(jiǎn)介

FVCOM是無(wú)結(jié)構(gòu)三角形網(wǎng)格架構(gòu)、有限體積、自由表面、三維原始方程海洋數(shù)值模型，該模型水平上通過(guò)無(wú)結(jié)構(gòu)三角形網(wǎng)格進(jìn)行空間離散，對(duì)復(fù)雜的岸線地形有很好的擬合能力，垂向上采用σ坐標(biāo)系或通用垂向s坐標(biāo)系擬合底部不規(guī)則地形.數(shù)值計(jì)算上采用有限體積積分方式對(duì)控制方程進(jìn)行離散求解，該方式能夠較好地保證數(shù)值計(jì)算中質(zhì)量、動(dòng)量、溫度、鹽度等物理量的守恒性［11-13］，由于該模型在數(shù)值處理方法和岸線地形擬合上的優(yōu)勢(shì)使其在河口海岸地帶有著廣泛的應(yīng)用.

1.2模型計(jì)算區(qū)域網(wǎng)格和設(shè)置

計(jì)算區(qū)域如圖1所示，向西沿著長(zhǎng)江河道延伸至大通，向東延伸至外海，覆蓋了整個(gè)長(zhǎng)江口、杭州灣、舟山群島等區(qū)域.總計(jì)有10 6117個(gè)三角形元素，56 180個(gè)三角形節(jié)點(diǎn)，開(kāi)邊界處分辨率最低，約為14.7 km.如圖2所示，徐六涇至口門區(qū)域具有較高的空間分辨率，最高可達(dá)150 m左右，能夠很好地刻畫(huà)該區(qū)域的岸線水深特征，該區(qū)域水深數(shù)據(jù)來(lái)源于2013年海圖數(shù)字化資料，崇明島的岸線來(lái)自2013年的遙感數(shù)據(jù).東海陸架及大洋水深地形資料來(lái)源為美國(guó)國(guó)家海洋大氣管理局（NOAA）國(guó)家地理數(shù)據(jù)中心（NGDC）的ETOPO1 Global Relief Model數(shù)據(jù).

圖1　模型計(jì)算區(qū)域網(wǎng)格Fig.1　Model grid

圖2　高分辨率區(qū)域網(wǎng)格Fig.2　High resolution regional grid

垂向上采用隨地形變化的sigma坐標(biāo)，垂向分20層.采用GOTM湍流閉合模型，湍流模型計(jì)算方程的選取、邊界條件類型的設(shè)定以及湍流參數(shù)設(shè)定均參考GOTM使用說(shuō)明書(shū)自帶咸淡水混合的案例（Liverpool Bay）［14］，較模型原提供的Mellor-Yamada 2.5階湍流閉合模型能更好地模擬近岸淺水區(qū)域的垂向混合.底摩擦系數(shù)根據(jù)離岸遠(yuǎn)近分區(qū)給定不同數(shù)值，從淺水向深水逐漸減小［15］.

模型后報(bào)檢驗(yàn)所使用的歷史風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)由歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（簡(jiǎn)稱ECMWF，http：// apps.ecmwf.int/）提供，該數(shù)據(jù)按月份提供下載，空間分辨率達(dá)到0.125°×0.125°，時(shí)間分辨率為3—6 h，能夠滿足模型的計(jì)算需求.

外海開(kāi)邊界通過(guò)給出13個(gè)主要天文分潮（M2、S2、K1、O1、N2、K2、P1、Q1、M4、MS4、MF、MM和MN4）的調(diào)和常數(shù)計(jì)算的水位進(jìn)行驅(qū)動(dòng)，水位計(jì)算公式為

式中，ζ為潮位，ζ0為余水位（此處設(shè)為零），fi為交點(diǎn)因子，Hi為振幅，σi為角頻率，ui是交點(diǎn)訂正角，Vi+ui則表示初相角，gi是遲角.調(diào)和常數(shù)，即Hi和gi的數(shù)值來(lái)源于葛建忠等建立的東中國(guó)海大區(qū)域的模型計(jì)算的結(jié)果，經(jīng)過(guò)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的率定檢驗(yàn)，比較可靠［15］.上游大通站的徑流資料來(lái)源于長(zhǎng)江水文網(wǎng)（http：//www.cjh.com.cn/pages/sssq.html）.模式采用冷啟動(dòng)方式，流速和水位的初始場(chǎng)設(shè)為零，溫鹽初始場(chǎng)來(lái)自《渤海、黃海、東海海洋圖集》數(shù)字化資料［16］.

1.3模型的率定檢驗(yàn)

華東師范大學(xué)河口海岸學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室于2013年7月和2014年1月在長(zhǎng)江口進(jìn)行了兩次大規(guī)模的定點(diǎn)水文調(diào)查，分別代表了長(zhǎng)江口的洪季和枯季的水文特征，觀測(cè)站位分布如圖3所示，洪季和枯季觀測(cè)位置一致，覆蓋了長(zhǎng)江口內(nèi)主要汊道、口門及長(zhǎng)江口外等區(qū)域.

圖3　長(zhǎng)江口洪季（左）、枯季（右）野外觀測(cè)定點(diǎn)分布Fig.3　Mooring stations in flood season（left）and dry season（right）

由于南支區(qū)域是咸潮入侵的主要影響區(qū)域，本文主要給出南支至口外的主要站點(diǎn)的驗(yàn)證圖.圖4、圖5是洪季驗(yàn)證圖，圖6、圖7是枯季驗(yàn)證圖，從左到右表示各站點(diǎn)的表層、中層、底層的驗(yàn)證結(jié)果，黑線表示模型計(jì)算值，紅點(diǎn)表示實(shí)測(cè)值.

模型對(duì)于流速流向的驗(yàn)證精度比較高，能夠較好地模擬實(shí)際的流場(chǎng)變化.流速驗(yàn)證統(tǒng)計(jì)參數(shù)見(jiàn)表1，CC表示相關(guān)性系數(shù)，RMSE表示均方根誤差.各站點(diǎn)的表中底的流速驗(yàn)證CC值基本上都能達(dá)到0.75，說(shuō)明計(jì)算值和實(shí)測(cè)值具有很強(qiáng)的相關(guān)性，均方根誤差也控制在了較小的范圍內(nèi).從圖6結(jié)果來(lái)看，K1404站點(diǎn)計(jì)算值整體偏大，導(dǎo)致CC值比較低，這可能與觀測(cè)時(shí)候的自然條件變化有關(guān)，但是計(jì)算結(jié)果對(duì)漲落潮時(shí)刻的模擬符合實(shí)際情況.

圖4　H1303、H1304和H1305洪季驗(yàn)證圖Fig.4　Model-Observation comparisons in flood season at H1303，H1304 and H1305

圖5　H1309、H1311和H1312洪季驗(yàn)證圖Fig.5　Model-Observation comparisons in flood season at H1309，H1311 and H1312

圖6　K1403、K1404和K1405枯季驗(yàn)證圖Fig.6　Model-Observation comparisons in dry season at K1403，K1404 and K1405

圖7　K1409、K1411和K1412枯季驗(yàn)證圖Fig.7　Model-Observation comparisons in dry season at K1409，K1411 and K1412

表1　各站點(diǎn)流速驗(yàn)證對(duì)比統(tǒng)計(jì)Tab.1　CC and RMSE（m/s）of velocity at each station

表2是各站點(diǎn)鹽度的驗(yàn)證結(jié)果的統(tǒng)計(jì).表中所示位于南支內(nèi)的03、04、05、08站點(diǎn)WS值接近于0，一方面由于這些站點(diǎn)觀測(cè)時(shí)段本身鹽度值接近0且數(shù)據(jù)量比較少，不便于計(jì)算WS值；另一方面由于模型本身在計(jì)算該區(qū)域時(shí)候，由于鹽度值比較低，比較難刻畫(huà)出鹽度值的微小變化.剩余的站點(diǎn)WS值基本控制在了0.5以上，通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的率定驗(yàn)證，證明了模型對(duì)長(zhǎng)江口流場(chǎng)、鹽度場(chǎng)的模擬具有一定可信性，為預(yù)報(bào)系統(tǒng)的建立打下了基礎(chǔ).

表2　各站點(diǎn)鹽度驗(yàn)證對(duì)比統(tǒng)計(jì)Tab.2　WS and RMSE（psu）of salinity at each station

1.4WRF天氣模式簡(jiǎn)介和設(shè)置

WRF（Weather Research and Forecasting Model）模式是國(guó)際上廣泛應(yīng)用的下一代中尺度數(shù)值天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)，可用于大氣動(dòng)力學(xué)研究和業(yè)務(wù)化預(yù)報(bào)需求.其包含兩個(gè)動(dòng)力學(xué)計(jì)算核心、數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)、可擴(kuò)展的并行軟件架構(gòu).模型在空間尺度上可以覆蓋數(shù)十米至數(shù)千千米的動(dòng)力學(xué)過(guò)程.WRF模式可基于觀測(cè)和分析數(shù)據(jù)進(jìn)行大氣動(dòng)力學(xué)模擬，可在不同平臺(tái)上進(jìn)行擴(kuò)展，方便業(yè)務(wù)化預(yù)報(bào)系統(tǒng)的使用，提供了先進(jìn)的物理過(guò)程、數(shù)學(xué)計(jì)算和數(shù)據(jù)同化模塊.

為更好地模擬長(zhǎng)江口天氣風(fēng)速過(guò)程，WRF模型設(shè)置為三重嵌套的計(jì)算方式，大模型覆蓋西北太平洋區(qū)域，分辨率81 km；中模型覆蓋東中國(guó)海及陸架區(qū)域，空間分辨率為27 km；小模型聚焦于長(zhǎng)江口及臨近海域，分辨率較高，為9 km（見(jiàn)圖8）.垂向上分為31層，3個(gè)區(qū)域采用雙向數(shù)據(jù)交換的嵌套方式.

圖8　WRF天氣模式三重嵌套示意圖Fig.8　Three level nested WRF model

1.5風(fēng)場(chǎng)模擬驗(yàn)證

采用2006年5月大戢山、灘滸、佘山與嵊山氣象站10 m高度風(fēng)速資料對(duì)東海及長(zhǎng)江口WRF天氣模式進(jìn)行后報(bào)檢驗(yàn)，風(fēng)速后報(bào)模擬與觀測(cè)如圖9所示，WRF模式較好地模擬了長(zhǎng)江口區(qū)域的風(fēng)速變化過(guò)程，可用于長(zhǎng)江口的短期（3～7 d）的風(fēng)速風(fēng)向預(yù)報(bào).

2　自動(dòng)化預(yù)報(bào)系統(tǒng)介紹及應(yīng)用

2.1系統(tǒng)架構(gòu)及流程

系統(tǒng)基于Linux平臺(tái)進(jìn)行開(kāi)發(fā)，通過(guò)實(shí)時(shí)下載大通徑流數(shù)據(jù)作為模型河流邊界輸入?yún)?shù)，并實(shí)時(shí)下載最新GFS（Global Forecast System）數(shù)據(jù)作為WRF模式預(yù)報(bào)的大氣驅(qū)動(dòng).通過(guò)基于高速InfiniBand網(wǎng)絡(luò)支持的MVAPICH2進(jìn)行并行計(jì)算以提高預(yù)報(bào)時(shí)效，輸出結(jié)果的處理是通過(guò)多種可視化軟件（NCL，ViSit，Gri）實(shí)現(xiàn)的，最后將可視化結(jié)果上傳至服務(wù)器.將上述操作整合到一個(gè)shell腳本下，在Linux系統(tǒng)下提交該腳本，便可實(shí)現(xiàn)整個(gè)流程的自動(dòng)化.該腳本對(duì)整個(gè)預(yù)報(bào)系統(tǒng)作業(yè)過(guò)程集中控制，包括對(duì)預(yù)報(bào)系統(tǒng)的啟動(dòng)、中斷、結(jié)束以及執(zhí)行中間過(guò)程的靈活控制，作業(yè)序列任何斷點(diǎn)和作業(yè)子序列的重啟，單個(gè)作業(yè)的重新啟動(dòng)執(zhí)行，控制文件配置，對(duì)預(yù)報(bào)系統(tǒng)運(yùn)行情況進(jìn)行監(jiān)控和信息獲取等功能.

整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行流程以及各部分的運(yùn)行時(shí)效如圖10所示，系統(tǒng)的運(yùn)行主要包含數(shù)據(jù)下載處理、數(shù)值模式計(jì)算、可視化輸出及發(fā)布四個(gè)部分.

圖9　2006年5月WRF后報(bào)風(fēng)場(chǎng)與實(shí)測(cè)風(fēng)速對(duì)比Fig.9　Model-Observation comparisons of wind speed in May，2006

數(shù)據(jù)下載處理主要包括實(shí)時(shí)徑流數(shù)據(jù)、風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)、溫鹽初始場(chǎng)數(shù)據(jù)的下載處理.

（1）大通徑流數(shù)據(jù)從長(zhǎng)江水文網(wǎng)下載，預(yù)報(bào)日之前的徑流數(shù)據(jù)使用大通的歷史資料，預(yù)報(bào)日之后的數(shù)據(jù)用預(yù)報(bào)前數(shù)日的徑流數(shù)據(jù)外插做預(yù)測(cè)，下載后自動(dòng)將其轉(zhuǎn)化成適合模型讀取的NetCDF格式，每日自動(dòng)下載的數(shù)據(jù)自動(dòng)作為后期預(yù)報(bào)的歷史徑流數(shù)據(jù).

（3）溫鹽初始場(chǎng)數(shù)據(jù)是由《渤海、黃海、東海海洋圖集》數(shù)字化而來(lái)，根據(jù)起算月份的不同選取溫鹽資料，插值到計(jì)算區(qū)域網(wǎng)格上，從而得到溫鹽初始場(chǎng)輸入文件.

圖10　系統(tǒng)運(yùn)行流程和時(shí)間設(shè)定Fig.10　Systemoperation process and time setting

數(shù)據(jù)下載完成后，將NCEP資料作為WRF模式計(jì)算的初始條件，計(jì)算未來(lái)3 d的風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)，然后轉(zhuǎn)化為適合FVCOM模型讀取的NetCDF格式.長(zhǎng)江口咸潮入侵FVCOM模型同時(shí)調(diào)用GOTM湍流模型對(duì)整個(gè)網(wǎng)格區(qū)域進(jìn)行數(shù)值計(jì)算，預(yù)報(bào)天數(shù)為3 d.由于鹽度的空間分布受徑流及大氣驅(qū)動(dòng)影響顯著，因此只有在基于可靠的徑流及風(fēng)場(chǎng)預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上對(duì)鹽度的預(yù)報(bào)才具有實(shí)際應(yīng)用意義.對(duì)徑流而言，由于采用大通徑流，一般大通徑流需要5～7 d內(nèi)影響到長(zhǎng)江口，而目前對(duì)徑流的預(yù)測(cè)相對(duì)沒(méi)有太大定期預(yù)報(bào)，因此在采用當(dāng)前大通徑流量的情況下，河口鹽度分布的預(yù)報(bào)時(shí)間段約為5～7 d.在本文的預(yù)報(bào)模型中默認(rèn)采用3 d 72 h的預(yù)報(bào)，主要是由于在該時(shí)間段內(nèi)風(fēng)場(chǎng)的預(yù)測(cè)精度較高，從而能更好地進(jìn)行鹽度預(yù)報(bào).本文采用的WRF模型使用GFS數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，可以最長(zhǎng)選擇7.5 d（180 h）的預(yù)報(bào).

上述過(guò)程通過(guò)MVAPICH2在分布式內(nèi)存架構(gòu)集群上使用4（節(jié)點(diǎn)）×8（CPU）進(jìn)行并行計(jì)算.從天氣模式開(kāi)始運(yùn)行至咸潮入侵計(jì)算完成總共需要耗時(shí)3 h.

2.2系統(tǒng)結(jié)果的可視化輸出

數(shù)據(jù)可視化部分使用NCL，ViSit，Gri進(jìn)行自動(dòng)化作圖，輸出主要包括三個(gè)部分：主要站點(diǎn)的鹽度水位數(shù)據(jù)的時(shí)間序列、鹽度的平面分布、主要斷面的鹽度分布，站點(diǎn)和斷面位置如圖11所示.

圖11　站點(diǎn)和斷面的位置分布Fig.11　Stations and sections of forecast system

2.2.1主要站點(diǎn)的鹽度水位時(shí)序變化

該系統(tǒng)輸出永隆、崇西、南門、堡鎮(zhèn)這4個(gè)站點(diǎn)以及陳行、東風(fēng)西沙、青草沙這3個(gè)水庫(kù)取水處的鹽度、水位的時(shí)序圖，受限于篇幅，本文展示4個(gè)站點(diǎn)的時(shí)序圖.如圖12所示，表示各站點(diǎn)從2015年1月16日（即預(yù)報(bào)當(dāng)日）0時(shí)起未來(lái)4 d的水位和表底層鹽度的時(shí)間序列，紅線表示表層，黑線表示底層.

高血壓腦出血是一類比較常見(jiàn)的腦血管疾病，近年來(lái)，隨著高血壓人群數(shù)量的增多，高血壓腦出血的發(fā)生率也呈上升趨勢(shì)[1] 。此病通常病死率高、致殘率高。近年來(lái)醫(yī)學(xué)診療水平在不斷進(jìn)步，已經(jīng)對(duì)高血壓腦出血的致死率起到了一定的遏制作用，但是術(shù)后并發(fā)癥卻嚴(yán)重影響了患者的康復(fù)進(jìn)程和生活質(zhì)量。因此，為尋求有效的護(hù)理方式，我院對(duì)收治的80例高血壓腦出血患者進(jìn)行分組觀察研究，現(xiàn)將研究結(jié)果報(bào)道如下。

圖12　站點(diǎn)水位和鹽度時(shí)序變化Fig.12　Time series of water level and salinity at each station

2.2.2鹽度平面分布

鹽度的平面分布主要包括整個(gè)長(zhǎng)江口的表底層鹽度分布以及長(zhǎng)江口南支部分的表底層鹽度場(chǎng)分布.圖13表示預(yù)報(bào)系統(tǒng)展示的標(biāo)題時(shí)刻長(zhǎng)江口鹽度的表、底層平面分布情況，系統(tǒng)能夠提供今天以及未來(lái)3 d各時(shí)刻的鹽度分布，并整合成gif動(dòng)態(tài)圖形式，顯示鹽度平面分布隨時(shí)間的動(dòng)態(tài)變化.計(jì)算區(qū)域網(wǎng)格在南支分辨率比較高，而且上海市三大水庫(kù)均位于該區(qū)域，因此，預(yù)報(bào)系統(tǒng)細(xì)化了長(zhǎng)江口南支的鹽度分布，如圖14所示，整合的動(dòng)態(tài)圖能夠較好地展示北支倒灌鹽水團(tuán)進(jìn)入南支后的動(dòng)態(tài)變化.

2.2.3主要斷面鹽度分布

如圖15所示，預(yù)報(bào)系統(tǒng)提供三條斷面的鹽度分布：斷面1是從南支開(kāi)始，沿著深槽，一直至北港；斷面2也是從南支開(kāi)始，一直到南槽，一路沿著深槽變化；斷面3基本上是沿著深水航道變化的.

預(yù)報(bào)系統(tǒng)提供這3個(gè)斷面今天以及未來(lái)3 d各時(shí)刻的鹽度分布圖，同時(shí)也會(huì)展示其動(dòng)態(tài)變化.斷面1和斷面2的上端均位于南北支分汊口附近，而斷面1的下端處于北港內(nèi)，斷面2的下端處于南槽中，因此斷面1和斷面2的鹽度分布圖能夠刻畫(huà)出隨潮汐變化的北支倒灌和外海咸潮入侵的強(qiáng)度變化情況.斷面3位于北槽深水航道的位置，能夠較好地刻畫(huà)北槽咸淡水垂向混合的情況.

圖13　長(zhǎng)江口表、底層鹽度分布Fig.13　Surface and bottom salinity of Changjiang estuary

圖14　長(zhǎng)江口南支底層鹽度分布Fig.14　Bottom salinity of South Branch

2.3系統(tǒng)的應(yīng)用

目前該系統(tǒng)已經(jīng)在國(guó)家海洋環(huán)境預(yù)報(bào)中心安裝并處于試運(yùn)行階段，系統(tǒng)主要輸出長(zhǎng)江口區(qū)域72 h內(nèi)咸潮入侵的空間分布和垂向結(jié)構(gòu)，方便業(yè)務(wù)化預(yù)報(bào)的相關(guān)可視化界面正在制作中.

3　實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的后報(bào)檢驗(yàn)

河口海岸學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室從2010年開(kāi)始在堡鎮(zhèn)、南門、崇西、永隆等站布放OBS進(jìn)行長(zhǎng)期觀測(cè)，數(shù)據(jù)通過(guò)GPRS/GSM網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)回傳，之后又增加了青龍港、長(zhǎng)興島等站點(diǎn)，實(shí)時(shí)觀測(cè)這些站點(diǎn)的鹽度數(shù)據(jù).本文使用2011年1月份的數(shù)據(jù)進(jìn)行后報(bào)檢驗(yàn)，取南北支分汊口附近的崇西站點(diǎn)，以及南北港分汊口附近的堡鎮(zhèn)站點(diǎn)做對(duì)比.由于預(yù)報(bào)系統(tǒng)屬于后報(bào)模擬，沒(méi)有歷史熱啟動(dòng)文件，系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別為冷啟動(dòng)，并提前16 d進(jìn)行計(jì)算，采用大通徑流歷史資料，將WRF模式計(jì)算的風(fēng)場(chǎng)作為風(fēng)應(yīng)力驅(qū)動(dòng)，取表層鹽度結(jié)果和實(shí)測(cè)值對(duì)比，后報(bào)檢驗(yàn)結(jié)果如圖16所示.崇西站受北支倒灌的影響比較大，而北支倒灌又與漲落潮有著密切的關(guān)系，因此鹽度的日變化比較大，該月份實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)部分時(shí)間段有缺失，但是模型能夠較好地刻畫(huà)數(shù)據(jù)正常的時(shí)間段內(nèi)隨著漲落潮交替的鹽度變化.堡鎮(zhèn)站離南北支分汊口較遠(yuǎn)，相比崇西站，外海咸潮入侵的影響比較大，整體鹽度數(shù)值在小潮到大潮的銜接段時(shí)間內(nèi)有較大的增長(zhǎng)，這段時(shí)間內(nèi)鹽度隨著潮汐日變化也比較顯著，模型和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)均反映了這些規(guī)律.從這兩個(gè)典型站點(diǎn)的后報(bào)檢驗(yàn)效果來(lái)看，該系統(tǒng)能夠較好地反映長(zhǎng)江口南支以下至口外的鹽度變化規(guī)律.

圖15　斷面鹽度分布Fig.15　Salinity of each section

圖16　堡鎮(zhèn)、崇西站點(diǎn)后報(bào)檢驗(yàn)圖Fig.16　Model-Observation comparisons of Baozhen and Chongxi

4　結(jié)　論

本文詳細(xì)介紹了一個(gè)以長(zhǎng)江口FVCOM模型為核心的咸潮入侵模式，在流場(chǎng)、鹽度率定驗(yàn)證可靠的基礎(chǔ)上，采用經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的WRF天氣模式進(jìn)行長(zhǎng)江口及臨近海域的風(fēng)場(chǎng)預(yù)測(cè)，從而能夠進(jìn)行短期（3 d）長(zhǎng)江口鹽度的三維空間分布以及時(shí)間變化預(yù)報(bào).該咸潮入侵預(yù)報(bào)系統(tǒng)集輸入文件處理、數(shù)值模擬計(jì)算、數(shù)據(jù)可視化一體，輸出包括站點(diǎn)的鹽度水位時(shí)序變化、長(zhǎng)江口以及細(xì)化南支的表底層鹽度分布、斷面鹽度分布等，顯示了長(zhǎng)江口鹽度的三維空間和時(shí)間變化，并且已經(jīng)在國(guó)家海洋環(huán)境預(yù)報(bào)中心試運(yùn)行.通過(guò)2011年1月份后報(bào)檢驗(yàn)，證明了該系統(tǒng)在受咸潮入侵影響比較大的長(zhǎng)江口南支預(yù)報(bào)效果比較好，具有一定的可信性.綜合來(lái)講，該系統(tǒng)為長(zhǎng)江口咸潮入侵的預(yù)報(bào)提供了一個(gè)良好的平臺(tái).

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（責(zé)任編輯：李萬(wàn)會(huì)）

Design and application of saltwater intrusion forecasting system in the Changjiang Estuary

TAO Ying-jia， GE Jian-zhong， DING Ping-xing
（State Key Laboratory of Estuarine and Coastal Research，East China Normal University，Shanghai200062，China）

Based on a high-resolution and well-validated FVCOM model，a saltwater intrusion forecasting system in the Changjiang Estuary has been set up.A WRF model is also applied to predict the wind speed and direction in the Changjiang Estuary and its adjacent sea.The forecasting system can forecast three-dimensional spatial distribution of salinity in the Changjiang Estuary at each moment during the following three days（72 hours）.The forecasting system downloads the forcing data，runs the WRF and FVCOM model，visualizes prediction results and publishes the results.All the above operations are automatically processed by computer.The system was validated by hindcasting salinity of two stations，which are Baozhen and Chongxi at South Branch，during January 2011.The comparison of salinity between system hindcasted value and observation show the system is reliable.The system，with advantages of convenient operation and automatic procession，forecasts the saltwater intrusion in the Changjiang Estuary easily and timely.

Changjiang Estuary； saltwater intrusion； automatic forecast； FVCOM

P751

A

10.3969/j.issn.1000-5641.2016.02.015

1000-5641（2016）02-0128-16

2015-02

國(guó)家自然科學(xué)基金（41306080，41476076）；長(zhǎng)江口北支水沙鹽輸運(yùn)模擬技術(shù)研究（2013BAB12B03）

陶英佳，男，碩士研究生，研究方向?yàn)楹涌诤０端畡?dòng)力.E-mail：taoyingjia@126.com.

丁平興，男，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)槲锢砗Ｑ髮W(xué).E-mail：pxding@sklec.ecnu.edu.cn.