波斯湾沿岸石油泄漏风险评估：采用pyGNOME模拟和Sentinel观测数据的时空分析方法

《Journal of Ocean Engineering and Science》：Shoreline oil spill risk assessment in the Persian Gulf: a spatiotemporal approach using pyGNOME simulations and Sentinel observations

石油泄漏风险指数（SRI）开发及pyGNOME模型在波斯湾的应用研究。基于Sentinel-1/2卫星数据与18000个时空情景模拟，结合参数敏感性分析（风速影响范围、半衰期、扩散系数），揭示阿联酋、巴林、卡塔尔沿岸风险最高，伊朗部分区域因油气设施集中呈高风险。研究强调需区域协同监测与动态参数调整，为波斯湾海岸管理提供量化工具。

　　### 油污风险评估与沿海管理的综合分析

在当今世界，沿海和海洋环境的油污问题已成为全球关注的焦点。油污不仅对生态环境构成威胁，还对经济和社会产生深远影响。这种污染形式可能源于各种因素，包括海上运输、石油勘探和生产活动，以及自然灾害或人为失误。为了应对这一挑战，科学界和环境管理机构正在积极探索有效的风险评估工具和方法，以预测和缓解潜在的油污事件对沿海区域的影响。

#### 研究背景与重要性

油污对沿海环境的影响尤为显著，因为沿海生态系统往往比开放海域更加脆弱。在这些区域，油污可能导致生物多样性下降、栖息地破坏、渔业资源受损，甚至威胁到人类健康和经济活动。因此，对沿海区域的油污风险进行系统评估，不仅有助于制定科学的应对措施，还能为政策制定者提供关键的决策支持。研究显示，海洋环境的动态特性，如风速、海流、海面温度和潮汐变化，都会影响油污的扩散路径和命运。这些因素的复杂性使得油污风险评估成为一项高度依赖数据和模型的挑战性任务。

#### 油污风险评估模型的发展

在过去的几十年里，多种油污模拟模型被开发和应用，以帮助理解和预测油污的传播。其中，GNOME（General NOAA Operational Modeling Environment）模型因其灵活性和开放性，受到了广泛的关注。GNOME模型基于拉格朗日方程，能够模拟污染物在海洋中的命运和运输过程。其Python版本pyGNOME，提供了更高的可定制性和数据处理能力，使得研究者可以更精确地调整模型参数，以适应不同区域的环境条件。

本研究采用pyGNOME模型，对波斯湾（Persian Gulf，PG）的油污风险进行了系统评估。通过对18000个时空油污场景的模拟，结合遥感数据和实际观测，模型的准确性得到了显著提升。研究过程中，对多个关键参数进行了敏感性分析，以确定哪些因素对油污的传播和命运影响最大。结果表明，风的作用范围和油污的半衰期是最重要的参数，而扩散系数则在特定条件下表现较为有限。因此，对于波斯湾这样的复杂区域，使用区域校准而非默认值，是提高模型预测能力的关键。

#### 模型校准与参数优化

为了确保模型的可靠性，研究团队利用Sentinel-1和Sentinel-2卫星遥感数据，对pyGNOME模型进行了校准。Sentinel-1雷达图像能够提供全天候的海洋监测，而Sentinel-2光学图像则有助于识别油污的特征。通过对2023年8月波斯湾Kharg岛附近实际油污事件的分析，研究团队能够调整模型参数，使其更符合真实情况。例如，风的作用范围被调整为4-7%，而油污的半衰期被设定为10小时。这些参数的调整，使得模型能够更准确地模拟油污在波斯湾的传播路径和命运。

此外，研究还考虑了扩散系数对油污模拟的影响。虽然扩散系数在某些情况下对油污的扩散具有重要影响，但其敏感性较低，除非发生显著变化。因此，在模型校准过程中，研究团队选择了默认值，并通过对比不同参数设置下的模拟结果，确认了其适用性。这种校准方法不仅提高了模型的准确性，也为未来的研究提供了参考。

#### 研究方法与数据处理

本研究采用了多种数据来源和处理方法，以确保模拟结果的可靠性。首先，通过Sentinel-1和Sentinel-2卫星图像，识别了Kharg岛附近的油污事件，并记录了其时空变化。这些数据为模型校准提供了基础。其次，研究团队利用pyGNOME模型，结合实际油污事件的数据，对多个参数进行了敏感性分析，包括风的作用范围、半衰期和扩散系数。通过调整这些参数，研究团队能够更好地模拟油污的传播路径和命运。

在模型设置过程中，研究团队使用了多个数据文件，包括地理边界、油污类型信息、风速和海流数据等。这些数据被整合到模型中，以确保模拟结果的全面性。此外，研究还采用了模糊分析方法，将不同变量的权重转换为模糊格式，并结合油污命运结果，对波斯湾各沿海国家的油污风险进行了综合评估。这种方法使得研究能够更精确地识别高风险区域，并为政策制定提供科学依据。

#### 研究结果与风险评估

通过对18000个时空油污场景的模拟，研究团队得出了波斯湾沿海国家的油污风险分布图。结果显示，阿联酋（UAE）是波斯湾最易受油污影响的国家，其次是巴林（Bahrain）和卡塔尔（Qatar）。这些国家的高风险水平，主要归因于其地理位置、风和海流的相互作用，以及密集的海上石油活动。相比之下，伊朗的海岸线虽然较长，但其平均风险水平较低，尽管某些靠近主要石油终端的区域（如Kharg岛和Lavan岛）显示出较高的风险。

研究还发现，波斯湾的离岸岛屿（如Kharg岛、Lavan岛、Siri岛、Abu Musa岛、Sir Abu Nu'ayr岛和Halul岛）普遍面临较高的油污风险。这些岛屿不仅是重要的石油和天然气枢纽，也是生态敏感区域，因此需要特别关注。此外，研究还揭示了不同月份的油污风险变化趋势，特别是在春季和夏季，由于海面温度升高和风速增强，油污风险显著增加。这一发现为环境管理提供了重要的季节性参考。

#### 研究意义与未来方向

本研究的结果不仅为波斯湾的油污风险评估提供了新的视角，也为沿海管理提供了科学依据。通过建立 Shoreline Risk Index（SRI）模型，研究团队能够量化不同沿海区域的油污风险，并为政策制定者提供针对性的管理建议。例如，阿联酋、巴林和卡塔尔等高风险国家，需要加强监测和应急响应能力，以减少油污事件对环境和经济的影响。

此外，研究还强调了区域协作的重要性。由于油污具有跨境影响，单一国家的应对措施可能无法有效解决整个区域的问题。因此，建立多边合作机制，如区域海洋环境保护组织（ROPME），对于协调监测和应急响应至关重要。通过共享数据、加强国际合作和制定统一的环保标准，波斯湾各国可以更有效地应对油污事件。

#### 研究局限与建议

尽管本研究取得了重要进展，但仍存在一些局限性。首先，模型校准过程中采用了统一的参数设置，尽管波斯湾的地理环境具有高度的空间异质性。这种简化可能会影响某些特定区域的模拟准确性。因此，未来的研究应优先考虑区域校准，特别是在对敏感参数（如半衰期）进行精细化调整时，应根据不同的海岸地貌和环境条件，制定差异化的参数设置。

其次，本研究仅基于Kharg岛附近的一个实际油污事件进行校准，虽然提供了有价值的信息，但可能无法全面反映波斯湾的复杂环境条件。因此，未来的研究应考虑更多的实际油污事件，以提高模型的适用性和可靠性。此外，输入数据的分辨率差异可能会影响模型的准确性。虽然研究团队对环境因素进行了插值处理，但原始数据的不一致性仍然可能引入误差。因此，未来的研究应优先使用高分辨率、一致性的数据集，以减少不确定性。

最后，pyGNOME模型的二维特性可能无法完全捕捉近岸复杂过程，如波浪破碎和潮间带的海流变化。这些过程对油污的沉积和扩散具有重要影响，因此未来的研究应考虑引入更高级的模型，以提高模拟的精度和全面性。

#### 结论

本研究通过开发Shoreline Risk Index（SRI）模型，对波斯湾的油污风险进行了全面评估。利用pyGNOME模型，研究团队模拟了18000个时空油污场景，并结合遥感数据和实际观测，对模型进行了校准。结果表明，风的作用范围和半衰期是影响油污扩散的关键参数，而扩散系数的敏感性较低。因此，对于波斯湾这样的复杂区域，使用区域校准而非默认值，是提高模型预测能力的重要策略。

研究还揭示了波斯湾各沿海国家的油污风险分布，其中阿联酋、巴林和卡塔尔面临最高的风险，而伊朗和阿曼的平均风险较低。这些发现为政策制定者提供了重要的参考，有助于制定更加科学和有效的油污管理措施。此外，研究强调了区域协作的重要性，建议建立多边合作机制，以应对油污事件带来的跨境影响。

通过本研究，我们可以看到，油污风险评估不仅需要先进的模型和技术，还需要跨学科的合作和数据共享。未来的研究应进一步优化模型参数，提高数据分辨率，并探索更复杂的环境因素对油污命运的影响。只有这样，才能更有效地保护波斯湾这一生态脆弱但战略重要的区域，确保其可持续发展。