在具有主要航道的高度分层河口区域模拟盐度动态： vertical grid（垂直网格划分）、Shapiro滤波方法以及湍流仿真实现的影响

《Ocean Modelling》：Modeling salinity dynamics in a highly stratified estuary with a predominant ship channel: Effect of vertical grid, Shapiro filtering, and turbulence implementation

　　•应用了SCHISM半隐式跨尺度水动力模型进行Mobile Bay通道-浅滩地区的建模。•测试了垂直网格、Shapiro滤波器和湍流实现方法的影响。•在测试的设置中，垂直网格对盐度预测的准确性影响最大。•针对性的Shapiro滤波处理带来了小幅且局部的改进。•湍流对通道区域和浅滩区域的影响不同。

引言
水深对河口水动力有首要的控制作用（Pritchard 1952；Geyer和MacCready，2014）。它组织了动量路径，并分配了水动力能量，从而塑造了 circulation（环流）、混合过程以及由此产生的盐度结构。在人工改造的河口中，尤其是建造、加深或拓宽船舶通道后，会形成明显的深度对比，这可能显著改变水动力和盐度结构（Van Maren等，2015；Ralston和Geyer，2019；Kolb等，2022；Lin等，2025）。这些水深变化在数值模拟中难以表示，因为明显的深度过渡会导致强烈的局部水动力和空间突变的盐度梯度，这些在模型中容易被模糊或歪曲（Haney，1991；Ezer等，2002）。因此，准确的模拟需要能够同时处理这些陡峭的水深变化及其相关的水动力梯度的数值方法。足够的水平和垂直分辨率对于表示具有陡峭深度梯度的系统至关重要。非结构化网格框架通过允许在水深和水动力梯度最强的地方进行局部网格细化来满足这一要求。基于此灵活性，SCHISM半隐式跨尺度水科学集成系统模型（SCHISM；Zhang等，2016）在控制水流和示踪剂流动的关键特征周围使用了局部水平细化。SCHISM支持三种垂直网格坐标选项：纯Sigma（Pure S）、混合Sigma-位势（SZ）和带削减单元的局部Sigma坐标（LSC2），每种选项在解析水柱结构方面都有不同的权衡（Haney，1991；Song和Hou，2006；Zhang和Baptista，2008；Siddorn和Furner，2013；Zhang等，2015；Ye等，2018；Zhang等，2023）。选择适合当地水深的垂直网格至关重要，因为垂直盐度结构与水动力紧密相关，错误的表示可能会导致整个系统的盐度梯度和输运偏差（Beckmann和Haidvogel，1993；Ezer等，2002；MacCready和Geyer，2010）。尽管网格设计非常精细化，但在有限网格上表示的强烈水深梯度仍可能导致网格尺度上的数值振荡，这会污染动量和示踪剂的趋势并降低稳定性。在SCHISM中，Shapiro滤波器通过用原始值及其邻近值的加权组合来替代每个值来抑制短波长振荡（Shapiro，1970，1975）。这种尺度选择性的平滑处理优先抑制了网格尺度的噪声，同时保留了大尺度上的物理结构。在每个时间步结束时应用于速度和/或示踪剂，滤波器的强度可以均匀施加或在整个域内空间变化。适当应用时，它可以提高数值稳定性并减少网格尺度噪声（Klinger等，2006；Sikiri?等，2009；Christiansen等，2023）。这在由密度驱动的河口中尤为重要，因为速度或混合的微小扰动会迅速改变盐度结构。在控制了数值伪影之后，湍流参数化成为控制垂直动量和标量混合的另一个重要因素。由于水深影响局部剪切和稳定性，所选的湍流实现方式必须适当响应这些条件（Geyer和MacCready，2014）。它通过设置涡流粘度和扩散率（ via 稳定性函数、混合长度限制和边界层公式）来实现这一点，这些又调节了剪切的产生、浮力抑制以及界面之间的交换。这些选择决定了边界层与分层内部之间的应力分配，从而决定了分层的持续性和示踪剂的路径。在操作上，沿海模型通常采用内部实现的通用长度尺度（GLS；Umlauf和Burchard，2003）框架或与通用海洋湍流模型（GOTM；Burchard等，1999）耦合。GLS和GOTM都不代表单一的闭合方案，它们的行为取决于所使用的具体方程、系数和稳定性函数。因此，湍流设置应考虑当地水深造成的剪切和稳定性条件。实际上，网格设计、数值稳定性和湍流参数化的综合效应可以显著影响模型性能。最合适的配置通常是特定于系统的，并取决于水深、强迫因素和建模目标。因此，Pure S、SZ和LSC2网格经常与Shapiro滤波结合使用于河口和沿海系统（Sikiri?等，2009；Zhang等，2015；Rodrigues和Fortunato，2017；Ye等，2018）。同样，基于GLS和与GOTM耦合的湍流配置也得到了广泛研究（Burchard等，2004；Warner等，2005；Robertson，2006；Ralston等，2010；Zheng等，2024）。然而，大多数研究都是单独或在相对有限的条件下评估这些数值选择的。例如，垂直坐标比较通常集中在具有相对平缓斜坡和温度驱动分层的大陆架环境中（Zhang等，2015）。很少有研究评估它们在盐度主导分层和输运的陡峭人工河口中的行为。因此，对垂直网格、平滑策略和湍流方案的综合影响理解仍然有限。解决这一信息空白非常重要，因为它为具有大型航道的河口的特定模型设置提供了信息。Mobile Bay就是一个典型的例子。它是一个自然形成的浅水河口，有一个深而窄的人工航道将宽阔的浅滩分隔开，这种通道-浅滩形态在许多人工河口中都很常见。类似的系统包括Tampa Bay、Columbia River Estuary、San Francisco Bay、Galveston Bay和Delaware Estuary，尽管它们在几何形状和主要强迫因素上有所不同。在Mobile Bay中，通道-浅滩对比明显，宽约3米的浅滩两侧各有一条约14米深的航道。该河口还是微潮汐的，受到季节性河流排放和风的强烈影响，导致尤其是在航道内及其附近出现强烈的分层（Du等，2018）。这些特征共同对水深驱动的盐度结构的数值表示提出了严峻的挑战。为了进一步了解这些条件下的模型行为，本研究评估了采用不同垂直网格、Shapiro滤波策略和湍流实现的SCHISM配置在表示盐度方面的能力，盐度是控制河口水动力的关键属性。目的是比较这些数值选择在同一校准设置下如何影响盐度结构，使用观测数据作为共同参考，并通过模型衍生的诊断工具来解释不同配置之间的差异。第2节详细介绍了研究地点，第3节描述了模型配置和实验设计，第4节展示了结果，第5节讨论了将数值设计与模型性能联系起来的机制解释。通过考虑整个海湾的性能权衡，本研究提供了关于数值配置如何影响Mobile Bay通道-浅滩水深梯度上盐度表示的案例-specific见解。

研究地点
Mobile Bay是一个被淹没的河谷河口，位于由Alabama河和Tombigbee河形成的海湾三角洲的末端（图1）。该海湾长约50公里（南北方向），宽约16-32公里（东西方向）。它主要受河流影响，年平均流量约为1,866立方米/秒（Dykstra和Dzwonkowski，2021）。淡水主要通过北端的五条潮汐河道进入海湾，并由较小的支流（包括Chickasaw Creek和Fowl River）的侧向流入补充。

模型设置
Mobile Bay中陡峭的水深梯度、持续的分层和变化的强迫条件为评估人工渠道-浅滩系统中的模型配置提供了合适的背景。本研究使用SCHISM（Zhang等，2016）进行了多种配置的评估，这是一个基于半隐式欧拉-拉格朗日有限元模型（SELFE，Zhang和Baptista，2008）开发的开源社区支持建模系统。SCHISM使用了混合的三角形-四边形网格。

第一阶段：对Shapiro滤波器和湍流实现的敏感性
第一阶段的结果结合了基于观测的验证和上述3.2.2验证方法和3.2.3诊断分析中的模型衍生诊断工具。验证方法包括：(i) 使用水位时间序列评估水面高度和潮汐传播，(ii) 使用ARCOS近底盐度时间序列评估时间盐度性能，以及(iii) 使用CTD剖面评估垂直盐度结构。诊断工具包括：(i) 模拟沿通道的速度和垂直剪切。

讨论
在复杂河口中，水深对水动力控制是一阶驱动数值模型灵敏度的因素（Fringer等，2019）。然而，很少有研究在具有陡峭水深梯度和强烈垂直盐度差异的通道-浅滩系统中测试模型性能。本研究评估了垂直网格、Shapiro滤波器和湍流实现方式对Mobile Bay中SCHISM性能的影响。性能评估在海湾范围、通道范围和浅滩范围内进行。

结论
本研究提供了Mobile Bay人工渠道-浅滩河口中SCHISM配置敏感性的案例-specific评估。评估了三种垂直网格（Pure S、SZ和LSC2）、两种Shapiro滤波策略以及两种湍流实现方式（内部GLS和与GOTM耦合）在盐度表示方面的效果。在分阶段的实验设计中，垂直网格的选择产生了最大的性能差异。在第二阶段使用的共同内部GLS和TS设置下，SZ...

数据可用性声明
用于模型验证的ARCOS现场数据可在https://arcos.disl.org获取。DIS和DOCK的水面高度数据来自NOAA Tides and Currents（站点8735180和8737048：https://tidesandcurrents.noaa.gov/stationhome.html?id=8735180; https://tidesandcurrents.noaa.gov/stationhome.html?id=8737048）。SP的水位数据来自USGS（https://waterdata.usgs.gov/nwis/dv?referred_module=sw&site_no=02470630）。未从公共端口下载的数据集已...

CRediT作者贡献声明
Harikrishnan Sreeshylam：模型开发、概念化、方法论、高性能计算机模型模拟、调查、正式分析、验证、可视化、撰写原始草稿。
Zhilong Liu：模型开发、概念化、监督、写作-审阅与编辑。
Brian Dzwonkowski：概念化、资源提供、监督、写作-审阅与编辑。
John Lehrter：监督、资源提供、写作-审阅与编辑、项目管理。

未引用参考文献
Shapiro，1975；Burchard等，1999

CRediT作者贡献声明
Harikrishnan Sreeshylam：撰写——原始草稿、可视化、验证、软件、方法论、调查、正式分析、数据管理、概念化。
Zhilong Liu：撰写——审阅与编辑、监督、概念化。
Brian Dzwonkowski：撰写——审阅与编辑、监督、概念化。
John Lehrter：撰写——审阅与编辑、监督、项目管理。

利益冲突声明
作者声明他们没有已知的竞争财务利益或个人关系可能影响本文中报告的工作。

致谢
本文是通过对阿拉巴马大学和Dauphin Island Sea Lab的资助，由国家海洋和大气管理局的RESTORE Science Program（ROR - https://ror.org/0042xzm63）在NA19NOS4510194奖项下开展的研究结果。这项研究还得益于NOAA IOOS项目通过墨西哥湾沿海观测系统（NA21NOS120092）的支持。感谢Dauphin Island Sea Lab技术支持组的持续运营。