基于天氣分型的赤潮預報方法研究
——以福建沿海為例

何恩業，李雪丁，楊靜，高姍，季軒梁

（1.國家海洋環境預報中心自然資源部海洋災害預報技術重點實驗室，北京100081；2.福建省海洋預報臺，福建福州350003）

1 引言

近年來，以赤潮和綠潮為主要災種的海洋生態災害頻發，成為與風暴潮災害、海浪災害和海冰災害并列的幾大海洋災害之一。赤潮作為海洋生態災害的主要災種，其高頻次的發生給我國沿海地區造成了巨大的經濟損失，對海洋生態系統平衡構成嚴重威脅，有毒赤潮的發生還會給水產品食用安全保障帶來一定的壓力[1-2]。若能對赤潮進行有效預測，為當地政府和漁民提前預警，并有針對性地提前部署防治措施和處置相關海域養殖的水產品，可以降低甚至消除赤潮帶來的損失。

當前赤潮的預測預報還是一個國際難題，總體水平偏低，也未形成統一的預報檢驗評價標準[2-3]。誘發赤潮的成因較多，既有生物因素，也涉及水動力、氣象和環境理化要素等因子，很難通過傳統的統計方法或數值方法對赤潮過程進行準確模擬和預測。國內學者從多角度開展了赤潮預報研究工作[4-9]，但大都是對赤潮個例開展分析或者基于多要素進行建模，這需要以大量和連續的觀測數據為基礎，在實際業務預報應用中難免遇到監測數據缺失問題。部分學者從氣象條件引發赤潮的角度入手進行研究，但多以經驗預報為主，預報員個人的經驗、技巧和判斷對預報結果影響較大，主觀性較強，在實際赤潮預報業務中存在較大的局限性。以上問題的存在使得多數赤潮預報研究方法難以應用于實際預報業務，不利于對赤潮災害開展及時準確的預測。本文從沿海赤潮業務預報的現實需求出發，利用穩定易獲取的實時氣象數據，基于天氣分型的預報方法對赤潮進行建模預測。以福建沿海為示范區，利用2001—2012年福建沿海赤潮記錄和美國國家環境預報中心（National Centers for Environmental Prediction，NCEP）的再分析數據構建預報模型。敏感性試驗和預報檢驗結果表明，該模型具有較高的預報準確率，可以在實踐中予以應用。

2 數據來源和研究方法

2.1 數據來源

赤潮數據來源于《沿海海洋赤潮專報》和《中國海洋災害公報》中2001—2012年發生在福建沿海的赤潮災害過程記錄。數據包含歷次赤潮的起止時間、發生海域、成災面積（km2）、優勢生物種及密度和災害損失情況等相關信息。本文以2001—2010年福建沿海赤潮過程作為建模所需的敏感性試驗樣本，以2011—2012年福建沿海赤潮過程作為預報檢驗樣本。

氣象數據來源于1981—2012年NCEP再分析數據資料，時間分辨率為4次/d，水平分辨率為2.5°×2.5°的全球格點數據。

2.2 研究方法

基于天氣分型的預報研究方法多集中于氣象方面[10-14]，赤潮方面較少。任湘湘等[15]曾嘗試將天氣分型思想引入赤潮預報，通過經驗分析方法總結了5種易引發珠江口赤潮的天氣形勢，并對其中的1種用相似法進行了檢驗。本文在前人工作的基礎上，對基于天氣分型的赤潮預報方法進行優化，采用全定量化的客觀方案構建模型對容易誘發赤潮的天氣形勢進行分型，利用相似算法對赤潮進行預報。

基于天氣分型的赤潮預報模型分為3層（見圖1）。第一層為天氣形勢場數據信息輸入層，第二層為天氣分型運算層（包括天氣場聚類分析模塊、合成場試驗模塊和典型天氣形勢分型模塊），第三層為結果輸出層（模型對輸入的天氣場進行判別分類）。

圖1 基于天氣分型的赤潮預報模型結構

聚類方法采用Pearson（皮爾森）相似算法，對樣本集合歷次赤潮首發日的天氣形勢場進行歸類。合成天氣場采用互為極強相關且為歷次赤潮暴發首日的天氣場作為合成樣本集。

本研究利用Fortran、Grads、SPSS和Excel等軟件處理分析數據及繪圖，Pearson相似算法算式為：

式中：x和y分別為天氣形勢場Ai和Bi的距平場（氣候場基于1981—2010年的NCEP氣象再分析數據）；n表示天氣形勢場區域內的格點數。

3 結果與分析

3.1 福建沿海赤潮時空分布特征

2001—2012年福建沿海年均赤潮約15.6次，年均累計面積約1 000 km2（見圖2a）。其中，2001年、2009年和2011年赤潮暴發頻次和規模較輕，赤潮年發頻次均未超過6次，年累計面積均小于300 km2；2002年、2003年、2006年和2010年赤潮暴發頻次和規模較重，赤潮年發頻次均高于20次，年累計面積均超過1 500 km2。

福建毗鄰北回歸線，屬亞熱帶海洋性季風氣候，各屬地自然特征差異明顯，受海洋、大氣環流和地形等綜合影響，福建沿海赤潮也呈現出顯著的季節變化和區域性分布特征。每年4月福建沿海進入赤潮多發季節，5—6月達到高峰時段，7月開始減弱，8月后發生頻次大幅降低，赤潮進入低發期（見圖2b）。2001—2012年，福建沿海共發生赤潮187次，累計面積約11 700 km2。其中，4月第6候—7月第1候是赤潮暴發最盛期，在此期間福建沿海共發生赤潮153起，累計面積10 386 km2，分別占12a總次數和總面積的81.8%和88.5%。

圖3a為福建沿海10個預警海區劃分。通過對赤潮發生地點的分析發現，12a間廈門近海（Ⅷ區）發生赤潮次數最多，為55次，占總次數的29.4%，年均赤潮4.6次；其次為三沙灣海域（Ⅰ區和Ⅱ區），為68次，占比36.4%；平潭海域（Ⅳ區）27次，占比14.4%；閩江口海域（Ⅲ區）22次，占比11.8%；Ⅴ區、Ⅵ、Ⅶ區、Ⅸ區和Ⅹ區赤潮發生概率較小，合計發生15次，占比只有8%（見圖3b）。超過100 km2的大面積赤潮共有30次，主要集中在三沙灣海域（14次）、廈門近海（5次）和平潭海域（4次）。

圖2 2001—2012年福建沿海赤潮發生狀況統計

圖3 福建沿海預警海區劃分示意圖和各區2001—2012年赤潮發生狀況

3.2 典型天氣形勢場的合成

3.2.1 天氣分型模型參數初始化

天氣分型模型參數初始化是對天氣形勢場的時空范圍進行界定，包含空間尺度和時間尺度參數，前者是對天氣場的垂直層次和水平尺度的范圍界定，后者是對天氣分型定義的時間跨度區間的界定。

眾多學者在大氣環流對赤潮的影響方面進行了深入研究，不同程度地揭示了高空大氣環流對誘發中國沿海赤潮起到的關鍵性作用[16-19]。本文以高空500 hPa位勢高度場作為天氣分型的垂直尺度參數。水平尺度參數的確定考慮到誘發赤潮需要一個穩定的天氣形勢，范圍選的太小不能把握天氣尺度系統的持續穩定性，范圍太大又不具備反映區域性天氣形勢的典型特征。本文以水平尺度1 000～3 000 km、時間尺度1～3 d的天氣系統作為參考系，水平尺度參數設定在15°～35°N，90°～135°E。

依據福建沿海赤潮高發時段，本文將建模的時間尺度參數設定在4月26日—7月5日。此外，考慮到西太平洋副熱帶高壓（副高）的跳變規律造成我國天氣系統在6月前后存在時空尺度和水汽輸送上的季節性差異[19]，本文將模型的時間尺度參數細分為period T1（4月26日—5月31日）和period T2（6月1日—7月5日）兩個時段分別作為季節尺度參數。兩個時段的季節場具有不同的特征（見圖4）：period T1時段副高位置相對偏東和偏南，孟加拉灣上空的副熱帶南支西風槽結構特征比較穩定，福建沿海氣候主要受來自孟加拉灣和南海北部的西-西南向氣流影響；period T2時段副高明顯西伸并北抬，福建沿海主體受副高外圍控制，氣候主要受來自南海的偏南向氣流影響。

圖4 兩個時段500 hPa季節場

3.2.2 數據處理

小面積赤潮受水質、營養鹽和水動力等局地因素影響較大[3,20-22]，若將其加入到模型中進行統計運算，會對天氣分型結果造成不利影響；其次，同一日期在不同海域也會發生多起赤潮，若重復運算會增加其所占權重；再者，同一海區接連發生赤潮，誘發這些赤潮的天氣形勢具有一貫性，因此在統計運算時也需要考慮。以上客觀因素的存在若不作處理，會影響模型的執行效率及效果。為此，本文采用以下方案篩選敏感性試驗樣本：

（1）成災面積超過20 km2的赤潮事件計入樣本集合[20]；

（2）成災面積記錄空白的赤潮事件作剔除處理；

（3）同期發生在不同海域的赤潮事件，因其對應的天氣形勢場相同，故取一處理；

（4）同區海域前后緊連且依次發生的赤潮，取最早暴發的赤潮事件作為樣本。

處理后，period T1時段共擇取敏感性試驗樣本36個，period T2時段共擇取敏感性試驗樣本26個。對各赤潮樣本首發日的500 hPa位勢高度距平場進行交互式相似性運算，以其相關程度作為劃分依據，將天氣場進行聚類：

（1）將互為強相關（ρ≥0.6）且通過P=0.05顯著性水平檢驗的天氣場歸為一類；

（2）對（1）形成的各類別中任一天氣場，篩選與其相關度ρ≥0.5的天氣場劃歸此類。

結果顯示，period T1時段天氣場形成兩類，共計樣本22個，占該時間段樣本集合的60.2%；period T2時段形成兩類，共計樣本19個，占該時間段樣本集合的73.1%（見表1）。其他剩余樣本之間并無顯著性的相關關系，不做歸類處理。

表1各赤潮首發日天氣場的分類

3.2.3 典型天氣形勢場的合成

將各類樣本集合中互為強相關的天氣場樣本進行合成處理，以期獲取誘發赤潮的天氣形勢共性。初始合成場s1—s4見表2。將生成的4個合成場分別與2001—2010年相應時段（period T1和period T2）的逐日天氣形勢場再次進行相似運算，若結果呈現極強相關（ρ≥0.8）且當日確為赤潮事件首發日時間，則該天氣形勢計入該類別并作為新一次合成場的樣本。如此反復試驗，當合成場的樣本集合不再發生變化時，則最終的合成場認定為最易誘發赤潮的典型天氣形勢場。

模型結果顯示（見表2和圖5）：典型場Type1由13個天氣形勢場樣本合成，為西南季風擾動型，其主要特征是福建沿海受副高西北部外圍影響，海區等壓線呈西南-東北向分布，近海以暖濕的海洋性西南氣流為主；典型場Type2由5個樣本合成，為高壓脊控制型，主要特征是陸上高壓脊與副高打通合并控制了我國大部分地區，福建沿海處于脊線前部，大部海域受來自南中國海的氣流影響；典型場Type3由6個樣本合成，為東亞低槽擾動型，主要特征是副高位置相對偏南和偏東，福建沿海處于東亞大槽后部，影響該海區的氣流主要來自孟加拉灣海域；典型場Type4由有5個樣本合成，為副高控制型，主要特征是位于孟加拉灣上空的副熱帶南支西風槽已經消失，福建沿海完全處于強大的副高控制之下，影響近海的氣流主要來自西北太平洋海域。

表2 各類初始合成場和典型天氣形勢場樣本集合

圖5 誘發福建沿海赤潮的4種典型天氣形勢場

3.3 模型敏感性試驗和預報應用與檢驗

3.3.1 模型敏感性試驗

2001—2010年赤潮天氣分型敏感試驗結果表明：若天氣形勢場與典型場相關系數連續2 d超過0.5，則發生赤潮的概率較大。為了對試驗結果進行定量化評價，本研究參考匡曉迪等[23]在中尺度渦預報檢驗方面提出的評分方案，結合赤潮預報業務的客觀實際，引進擬合準確率和預報準確率概念，設臨界參數值為0.5，定義各型典型場擬合準確率為：

各型典型場擬合準確率=(準確擬合次數+

式中：準確擬合是指連續2 d相關系數超過臨界值，且該時段包含赤潮個例的首發日；半對擬合是指相關系數連續超過臨界值的時間區間不含赤潮個例首發日，但與區間緊挨的下一日是赤潮事件首發日（考慮到赤潮監測受客觀條件限制，赤潮實際暴發日可能早于發現日，即模型預報結果與實際吻合概率較大，故以半對計入統計）；空報是指相關系數連續超過臨界值的時間段不包含赤潮個例首發日，且排除半對擬合情況。此外，在敏感性試驗中，由于不同分型的典型場只能預報本類別天氣形勢誘發的赤潮，對于其他不同類型天氣形勢誘發的赤潮不具有預報能力，因此本研究對各單一典型場敏感試驗結果驗證不考慮漏報情況。評價結果顯示（見表3），典型場的擬合準確率為Type1 61.1%、Type2 65.0%、Type3 60.7%和Type4 64.7%。

3.3.2 模型預報應用與檢驗

2011年福建沿海發生赤潮5次，是12a中次數最少的一年，其中4次發生在period T1時段，periodT2時段未有赤潮發生；2012年福建沿海發生赤潮17次，其中12次發生在period T1時段，4次發生在period T2時段（見表4）?；谀Ｐ蜕傻?種典型場對2011—2012年福建沿海赤潮進行預報檢驗，定義模型綜合預報準確率為：

表3敏感性試驗結果

檢驗結果顯示（見表4），2011—2012年20次赤潮過程中，該模型成功預報了其中的12次，半對預報了5次，空報了6次，漏報了3次，綜合預報準確率為55.8%。分時段來看，period T1時段（Type1和Type2）準確預報了9次，半對預報了4次，漏報了3次，空報了3次，綜合預報準確率為57.9%；period T2時段（Type3和Type4）準確預報了3次，半對預報了1次，無漏報次數，空報了3次，綜合預報準確率為50.0%。結果還顯示，典型場Type2準確預報了8次赤潮，關鍵原因是2012年5月24—26日福建沿海連續發生了4次赤潮，2012年5月30日當天發生了4次赤潮，這8次赤潮首發日的天氣形勢都與典型場Type2呈現出較強的相關性。此外，在2011—2012年period T2時段與Type3和Type4呈現出較高相似度的天氣場次數明顯偏少，合計只有7次，而實際上period T2時段赤潮發生次數也明顯偏少，合計只有4次。模型成功預報了其中的3次，剩余1次也為半對預報，顯示出赤潮暴發頻次的多寡受天氣形勢影響因素較大。該結果在一定程度上說明天氣形勢在誘發赤潮過程中起關鍵性作用，基于天氣分型的赤潮預測模型能較準確地抓住誘發赤潮的天氣形勢主要特征，并且可以通過定量化的方法對赤潮的發生進行預測。

表4基于天氣分型的赤潮預報模型后報檢驗結果

3.4 誘發福建沿海赤潮的典型天氣形勢個例分析

3.4.1典型場Type1：西南季風擾動型

由該型天氣形勢誘發的福建沿海赤潮主要集中在4月底—5月底。2001—2012年，period T1時段共發生赤潮92次，其中44次與典型場Type1具有強相關性，占比達47.8%，平均每年約有3次赤潮過程與該類天氣形勢誘發有關。例如2002年5月4—14日發生在福鼎市和霞浦縣東部海域面積為500 km2的赤潮。

2002年5月2—4日高空500 hPa位勢高度場與典型場Type1的相關系數依次為0.90、0.92和0.94，連續多日達到極強相關程度，說明本次天氣過程與典型場Type1高度相似，且極其穩定（見圖6）。500 hPa位勢高度場上，西太副高588線壓在了福建沿海，且588線包絡了臺灣省、巴士海峽以及菲律賓大部分地區，與此同時，位于孟加拉灣上空的副熱帶南支西風槽持續發展加深，受此影響，來自西南季風的暖濕氣流源源不斷地輸送到我國東南部區域；近地面層，5月2—3日福建沿海處于低壓倒槽之前，海區等壓線連續多日呈西北-東南向，同時氣壓梯度力小，這種天氣形勢導致海區以高溫和高濕的東南風為主，且風力較小，水體較穩定，為赤潮的醞釀和暴發提供了有利的氣象條件。

3.4.2 典型場Type2：高壓脊控制型

由該型天氣形勢誘發的赤潮主要發生在5月中旬和下旬。period T1時段有18次與典型場Type2具有強相關性，占比19.6%，平均每年約有1～2次赤潮過程與該類天氣形勢誘發有關，例如2007年5月29日—6月1日發生在同安灣海域面積為20 km2的旋鏈角毛藻赤潮。

圖6 2002年5月2—4日500 hPa位勢高度場和近地面層氣壓場

2007年5月27—29日天氣形勢場與典型場Type2的相關系數依次為0.63、0.64和0.93，相關程度由強相關遞增到極強相關（見圖7）。5月27—28日，我國陸上西部高壓脊開始發展東移，并逐漸影響我國華南和東南沿海，伴隨西太副高的西伸北進，5月29日陸上高壓脊與西太副高打通合并形成強大的阻塞高壓，造成福建沿海地區出現極其穩定的晴好天氣；在近地面層，持續多日的縱向等壓線分布態勢，迫使來自南中國海的暖濕氣流持續不斷地輸送至福建沿海，良好的光照加之能量的持續積累，最終誘發了福建沿海水華。

3.4.3典型場Type3：東亞低槽擾動型

由該型天氣形勢誘發的福建沿海赤潮主要發生在6月上旬和中旬。2001—2012年，period T2時段共發生赤潮61次，其中28次與典型場Type3具有強相關性，占比達到45.9%，平均每年約有2次赤潮過程與該類天氣形勢誘發有關。典型的赤潮事件如2006年6月11—14日發生在平潭赤潮監控區及周邊海域的中肋骨條藻赤潮，成災面積600 km2；2006年6月12—13日，分別發生在深滬灣海域（成災面積100 km2）、崇武半島海域（成災面積200 km2）和南日群島海域（成災面積150 km2）的赤潮。

2006年6月8—10日天氣形勢場與典型場Type3連續多日達到強相關程度，其相關系數依次為0.79、0.68和0.67（見圖8）。在500 hPa位勢高度場上東亞大槽不斷加深，福建沿海處于低壓槽末端影響之下，西太副高588線相對偏南和偏東，大體處于巴士海峽的東南部地區，受此影響福建沿海上升流比較活躍。對應近地面層，6月8—9日溫帶氣旋東移過境，致使福建沿海地區出現氣壓降低和氣流輻合的天氣現象。該天氣形勢的配置易在近海海域產生上升流，利于水體底層營養鹽向表層輸送，為赤潮生物的繁殖生長創造了有利的營養條件。6月10日后北部弱高壓南下跟進控制了福建沿海，大氣運動處于相對穩定狀態，為觸發水華提供了有利的氣象條件，之后6月11—12日福建沿海發生多起赤潮。

3.4.4典型場Type4：西太平洋副熱帶高壓控制型

由該型天氣形勢誘發的赤潮主要發生在6月下旬和7月初。period T2時段有17次與典型場Type4具有強相關性，占比27.9%，平均每年約有1～2次赤潮過程與該類天氣形勢誘發有關。以2006年6月21—24日發生在東山灣海域面積為200 km2的日本星桿藻和旋鏈角毛藻赤潮為例，對誘發這次赤潮的天氣過程進行分析。

圖7 2007年5月27—29日500 hPa位勢高度場和近地面層氣壓場

圖8 2006年6月8—10日500 hPa位勢高度場和近地面層氣壓場

2006年6月19—21日的天氣形勢場與典型場Type4連續多日達到極強相關程度，其相關系數依次為0.88、0.89和0.88（見圖9）。500 hPa位勢高度場上，西太副高588線西伸并北抬且持續控制浙江、福建和廣東東部近海，造成沿海海域下沉氣流運動較強，天氣形勢穩定，形成晴熱高溫天氣；對應近地面層，福建沿海受海上高壓長時間控制，暖濕的東南風持續，天氣悶熱，海溫逐漸升高，這種天氣形勢容易誘發水體交換不暢的半封閉性海域赤潮。

圖9 2006年6月19—21日500 hPa位勢高度場和近地面層氣壓場

4 結論

本文以2001—2012年我國沿海赤潮的相關數據，對福建沿海赤潮的時空分布特征進行分析。在此基礎上，利用NCEP再分析資料，從大氣環流誘發赤潮的角度出發，基于典型天氣形勢場相似法構建了福建沿海赤潮定量化預報模型，并對該模型進行了敏感性試驗和預報檢驗。結果表明：

（1）2001—2012年，福建沿海共發生赤潮187次，累計面積約11 700 km2，年均赤潮約15.6次，年均面積約1 000 km2。其中，4月第6候—7月第1候是福建沿海赤潮暴發的鼎盛期，期間共發生赤潮153起，累計面積10 386 km2，占12a總次數的81.8%，占總面積的88.5%。從區域分布來看，閩東北海域和廈門近海是赤潮的高發海域，大面積赤潮主要集中在三沙灣海域、廈門近海和平潭海域。

（2）敏感性試驗和預報檢驗結果表明：基于天氣分型的福建沿海赤潮預報模型能夠在赤潮大面預報中獲得較好的效果，其后報檢驗準確率為55.8%。其中，period T1時段（4月25日—5月31日）的綜合預報準確率為57.9%；period T2時段（6月1日—7月5日）的綜合預報準確率為50.0%。

（3）誘發福建沿海赤潮的主要天氣形勢分別為西南季風擾動型、高壓脊控制型、東亞低槽擾動型和西太平洋副熱帶高壓控制型。4月26日—7月5日期間，在福建沿海153次赤潮過程中，由該4種天氣形勢誘發的赤潮為107次，占比達69.9%，說明該模型抓住了誘發福建沿海赤潮環流形勢的主要特征，具有較好的預報效果。

赤潮成因復雜，既有赤潮生物種自身的生物因素，也涉及到水動力、氣象和環境理化要素等因子。本文只從氣象條件對赤潮誘發的角度進行建模分析，在大面預報中效果較好，若在此基礎上加入實時生態觀測數據進行綜合分析則可以做到更精細化的預報?？傊?，在當前赤潮生態動力學模型尚不成熟的階段，基于天氣分型的定量化預報方法具有較強的可操作性，為赤潮短期業務預報提供了一種新的途徑。