《Regional Studies in Marine Science》：Harnessing cloud-based SAR earth observation and GNOME numerical simulation for modelling the
MSC ELSA III oil spill trajectory: Insight from the Kochi coast in south-eastern Arabian sea
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2025年5月25日，利比里亚籍集装箱船MSC ELSA III在喀拉拉邦海岸外38海里处倾覆，导致柴油和燃料油泄漏。研究通过GNOME模型模拟显示，风与洋流共同作用使油污向东南方向扩散并缓慢靠近海岸，其中风速单独作用加速登陆，洋流单独作用维持离岸。4小时内蒸发率达48%，72小时后海滩化占比51%，模型验证与Sentinel-1卫星观测高度吻合，为及时应急处置提供科学依据，助力联合国可持续发展目标。
宾奈·巴塔查里亚（Binay Bhattacharya）、SK·阿里夫尔·侯赛因（SK Ariful Hossain）、莫米塔·戈什（Moumita Ghosh）、斯瓦普尼尔·达斯（Swapnil Das）
印度理工学院海洋、河流、大气与陆地科学中心，卡尔阿格普尔（Kharagpur），西孟加拉邦721302
摘要
2025年5月25日，一艘利比里亚籍集装箱船“MSC ELSA III”在科钦（Kochi）以西38海里处发生倾覆，导致石油和货物泄漏到阿拉伯海东南部。本研究调查了此次石油泄漏的轨迹及其最终命运，重点分析了影响泄漏的关键因素。通过一系列控制实验和敏感性实验，使用GNOME数值模型对泄漏过程进行了模拟，这些实验关注了扩散系数以及风和洋流的影响。控制实验的结果表明，当扩散系数设为1000 m2/s时，模型能够准确再现实际的油膜扩散情况。模拟结果显示，5月28日00:00 UTC时的泄漏位置与实际观测结果一致。风和洋流的共同作用主要使石油朝东南方向扩散，并逐渐靠近海岸，这凸显了它们在调节泄漏物传输和扩散路径中的关键作用。此外，敏感性实验表明，仅靠风就能将泄漏物推向海岸，而仅靠洋流则会使泄漏物向东南方向漂移，从而使其停留在海面上。研究还指出，蒸发和搁浅是主要的影响过程：在前4小时内蒸发作用最为显著（占48%），72小时后搁浅作用占51%。因此，本研究为了解泄漏物的命运和行为提供了宝贵见解，有助于及时采取缓解措施，保护生态敏感的沿海环境，并推动实现联合国可持续发展目标（SDGs）。
引言
石油泄漏对海洋和沿海生态系统构成严重威胁，会造成长期的环境破坏，并给渔业、旅游业和沿海社区带来重大经济损失。随着海上石油勘探和航运活动的迅速增长，全球近海地区的石油泄漏风险也随之增加。Ivshina等人（2015年）预测，每年约有200万吨石油进入海洋环境。无论是大规模还是小规模的石油泄漏，都会对海洋生物多样性、沿海社区以及渔业和旅游业等经济活动造成严重影响。石油泄漏对海洋生物的灾难性后果是多方面的，包括物理性窒息（Monson等人，2000年）、发育和繁殖能力的破坏（de Souza等人，2022年），以及栖息地和食物网结构的长期改变（Craveiro等人，2021年；Ghosh和Mandal，2021年；Baag和Mandal，2023年）。此外，石油泄漏还对传统渔业社区和社会经济产生负面影响（Andrews等人，2021年；Araújo等人，2020年）以及旅游业（Ferreira等人，2022年）。
近几十年来，印度洋已成为石油泄漏事件的高发区，由于其生态敏感性和日益增加的海上活动，这一问题需要更多的科学关注。2020年7月25日，日本散货船“MV Wakashio”在毛里求斯东南海岸的珊瑚礁上搁浅，泄漏了约4000吨原油，对该岛国造成了严重的环境破坏（Rao等人，2022a）。2017年1月28日凌晨，油轮“MT Dawn Kanchipuram”与“MT BW Maple”在金奈（Chennai）附近海域相撞，导致约200吨石油泄漏到孟加拉湾（Prasad等人，2018年）。同样，在2010年8月7日，集装箱船“MSC Chitra”在阿拉伯海孟买附近海域与散货船“MV Khalijia”相撞，泄漏了约800吨燃料油，对沿海和海洋环境造成严重污染（Prasad等人，2014年）。通常，发生在沿海地区、港口和河流附近的石油泄漏主要是由于船舶搁浅或碰撞、海上石油钻井平台故障、受损或老化油管泄漏以及其他操作或意外排放等原因造成的（Chiu等人，2018年；Bhattacharya等人，2026年）。
卫星遥感已成为监测和检测海洋石油泄漏的重要工具。目前，被动式和主动式遥感技术被广泛用于石油泄漏的检测。被动遥感利用可见光、红外和热红外波段，通过整合多源卫星数据来识别、绘制并区分不同类型的石油（Zhao等人，2014年；Zhao等人，2015年）。然而，尽管已有开放访问平台，但其有效性受到云层覆盖、太阳反射、对比度低和黑暗等因素的限制（Brekke和Solberg，2005年；Fingas和Brown，2014年；Fingas，2018年；Fingas和Brown，2018年）。相比之下，主动遥感技术，特别是合成孔径雷达（SAR），具有全天候、昼夜皆可操作和覆盖范围广的优势，使其成为石油泄漏监测的强大工具（Fan等人，2015年；Topouzelis和Singha，2016年；Fingas和Brown，2018年；Ajadi等人，2018年）。海洋表面的SAR图像高度依赖于归一化雷达截面（NRCS，也称为σ?），它代表了雷达信号的反射强度（Migliaccio等人，2015年；Topouzelis和Singha，2016年；Topouzelis和Singha，2017年；Marghany，2019年）。
由于缺乏实地数据，卫星观测在验证拉格朗日石油泄漏轨迹模拟结果方面发挥了重要作用（De Dominicis等人，2016年；Prasad等人，2018年）。Daneshgar Asl等人（2017年）使用风偏转角20°和风缩放系数0.035，将基于风力和洋流驱动的模型轨迹与卫星观测结果进行对比，发现两者高度吻合。Tian等人（2017年）开发了一种新的拉格朗日石油泄漏模型校准方法，并使用Envisat ASAR卫星图像进行了验证。Naz等人（2021年）利用遥感数据分析了2017至2018年的四起石油泄漏事件，以验证GNOME模型的模拟结果。Rajendran等人（2021年）展示了SAR传感器（Sentinel-1和Sentinel-2）在评估毛里求斯附近石油泄漏事件中的有效性。
石油泄漏建模是管理和应对海洋石油泄漏事件的关键工具，有助于进行风险评估和模拟石油在环境敏感或交通繁忙地区的移动情况（Kankara和Subramanian，2007年；Dinariyana等人，2020年；Pradhan等人，2021年）。这些模型对于估算泄漏后的石油分布（无论是搁浅、扩散还是漂浮状态）以及立即开展清理工作至关重要（Vethamony等人，2007年；Gurumoorthi等人，2021年；Abdallah和Chantsev，2022年）。海面上油膜的漂移主要受表面洋流、风应力和波浪引起的斯托克斯漂移（Spaulding，2017年）的共同影响。这些动态因素是数值石油泄漏轨迹模型的基本输入，用于预测泄漏石油在海洋环境中的移动和扩散情况（De Dominicis等人，2016年；Pan等人，2020年；Barker等人，2020年）。模型输入包括石油性质、泄漏参数和环境变量（如风和洋流条件），这些数据来源于气象数据或为模拟目的而设定（Xu等人，2013年；Kankara等人，2016年；Torres等人，2020年）。有多种方法可用于验证石油泄漏模型，例如卫星图像或实际泄漏事件数据（Yu等人，2020年；Prasad等人，2022年；Makatounis等人，2023年）。
2025年5月25日，一艘悬挂利比里亚国旗的集装箱船“MSC ELSA III”在从维津贾姆（Vizhinjam）前往科钦港的途中，在阿拉伯海科钦以西约38海里处搁浅。由于压载管理系统故障，船只发生倾覆，船上载有640个集装箱，其中13个装有危险物质，12个装有碳化钙。此外，船上还装载了84.44公吨柴油和367.1公吨炉用油，这引发了人们对潜在环境灾难的担忧（World Cargo News，2025年6月2日）。印度喀拉拉邦（Kerala）当局在船只沉没后立即采取了紧急遏制措施，但仍发生了石油泄漏，约100个集装箱的货物散落到阿拉伯海（Reuters，2025年5月26日）。截至5月29日，据报道约有50个集装箱冲上了阿尔阿普扎（Alappuzha）、科拉姆（Kollam）和蒂鲁瓦南塔普拉姆（Thiruvananthapuram）的海岸。沉船残骸持续堆积，尤其是在蒂鲁瓦南塔普拉姆海岸，引发了严重的环境和公共安全问题（The New Indian Express，2025年5月29日）。印度海岸警卫队（ICG）发布了现场航拍图像，显示大量集装箱和明显的油污扩散。据估计，泄漏区域面积为2×1海里，一些集装箱已经破裂，其内容物散布在附近水域（Hindustan Times，2025年5月27日）。模拟结果显示，泄漏物正朝东南方向漂移，预计将影响阿尔阿普扎附近约21公里的海岸线（News 18，2025年5月26日）。这严重污染了喀拉拉邦的海洋生态系统，油膜和漂浮的货物对环境、沿海渔业和公共健康造成了严重损害。最近对阿拉伯海东部的全面评估表明，航运路线是石油泄漏的主要风险源，整个印度西部海岸线都存在潜在风险（Rao等人，2025年）。由于石油泄漏具有广泛的生态和社会经济影响，预测泄漏物的可能漂移路径对于监管机构制定有效的补救策略至关重要。
Suneel等人（2019年）、Trinadha Rao等人（2022a）、Rao等人（2022b）、Dhavalikar和Choudhari（2022年）以及Swapna等人（2024年）之前的研究基于有限的遥感图像，已经检测到该研究区域内来自船舶和平台的石油泄漏。因此，本研究旨在模拟“MSC ELSA III”石油泄漏在阿拉伯海东南部的扩散模式和轨迹，具体目标如下：1）利用基于云的SAR遥感和有限的卫星图像评估潜在的石油泄漏；2）使用GNOME模型模拟石油泄漏的时空轨迹，考虑三种不同的驱动情景：i）风和洋流的组合；ii）仅风；iii）仅洋流；3）通过质量预算分析估计石油泄漏的最终命运。
研究区域
研究区域
针对2025年5月25日“MSC ELSA III”沉没事件，本研究调查了该事件对印度西南部阿拉伯海科钦（Kochi）附近沿海水域的影响。该事件发生在科钦港以西约30海里（北纬9.5000°，东经75.7667°）处，这里是印度西海岸的重要海上通道（图1）。该地区由于靠近主要航运路线和富饶的渔区，具有重要的经济和生态价值。
利用基于云的地球观测技术监测MSC ELSA III的潜在石油泄漏
2025年5月28日，通过Sentinel-1 SAR图像在阿拉伯海东南部检测到了“MSC ELSA III”泄漏的迹象（图2）。这些图像经过预处理步骤后，使用基于云的Google Earth Engine（GEE）平台进行了分析，包括轨道校正、热噪声去除、辐射校准和地形校正。数据处理包括多个关键步骤：预处理、陆地-海洋分割、暗点检测和聚类确定（Prasad等人）
环境因素对MSC ELSA III石油泄漏轨迹的影响
精确绘制石油泄漏的扩散模式，尤其是在沿海地区，对于评估环境影响和保护海洋生态系统至关重要。本研究利用Sentinel-1传感器和GNOME模型（基于实际风和洋流数据）监测了“MSC ELSA III”引起的石油泄漏的轨迹、扩散和最终命运。2025年5月28日获取的Sentinel-1 SAR图像显示了明显的石油泄漏特征
结论
本研究利用GNOME轨迹模拟和高分辨率Sentinel-1 SAR卫星观测数据，研究了2025年5月25日发生在科钦西南约38海里（70.37公里）处的“MSC Elsa III”石油泄漏的扩散模式、传输动态和最终命运。模型模拟结果与SAR观测结果高度一致，特别是在风和洋流共同作用的情况下，这些因素显著影响了石油向海岸线的扩散。
CRediT作者贡献声明
宾奈·巴塔查里亚（Binay Bhattacharya）：撰写初稿、可视化处理、软件开发、方法论设计、数据分析、数据整理。SK·阿里夫尔·侯赛因（SK Ariful Hossain）：审稿与编辑、撰写初稿、可视化处理、验证工作、软件开发、方法论设计、概念构思。莫米塔·戈什（Moumita Ghosh）：审稿与编辑、撰写初稿、可视化处理、软件开发、方法论设计。斯瓦普尼尔·达斯（Swapnil Das）：审稿与编辑、撰写初稿、可视化处理、软件开发、方法论设计、数据分析。
资金支持
作者们在进行这项研究时未获得任何财务支持。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的可能影响本文研究的财务利益或个人关系。
致谢
作者衷心感谢欧洲空间局（ESA）的Copernicus计划提供的Sentinel-1 C波段合成孔径雷达（SAR）数据和Sentinel应用平台（SNAP）软件。我们感谢Hybrid Coordinate Ocean Model（HYCOM）开发团队提供的海洋表面流数据，以及国家环境预测中心（NCEP）提供的全球风数据。同时，我们也感谢美国地质调查局（USGS）的支持。
