鄭崇偉

(92538部隊氣象臺，遼寧大連116041)

環(huán)境危機、資源危機給人類的生存與可持續(xù)發(fā)展造成了嚴重的威脅。清潔、可再生的新能源成為應對資源危機的最佳選擇，蘊藏豐富的波浪能更是各發(fā)達國家關(guān)注的焦點。研究表明［1-2］中國雖然不處于波浪能資源的富集區(qū)，但也蘊藏著較為豐富、適宜開發(fā)的波浪能資源，尤其是東海、南海北部海域。任建莉等［3］、游亞戈等［4］、褚同金［5］、王傳崑等［6］對中國周邊海域波浪能資源的季節(jié)特征等做過很多工作，Zheng等［2］曾利用模擬得到的1988—2009年的海浪資料，對中國周邊海域的波浪能資源進行系統(tǒng)性評估和等級區(qū)劃。前人的研究可為波浪能開發(fā)的選址等提供參考，但以往多是分析過去的天氣形勢對能流密度的影響，即后報，尚未實現(xiàn)預報。2009年Roger［7］通過WW3(WAVEWATCH-III)模式成功預報了太平洋東海岸的波浪能。到目前為止國內(nèi)尚未實現(xiàn)波浪能流密度的預報，實現(xiàn)數(shù)值預報可以更好地為波浪能資源開發(fā)利用提供參考，更有效地提高波浪能裝置的采集效率。本研究以T639預報風場作為WW3海浪模式的驅(qū)動場，對2013年3月發(fā)生在中國周邊海域的2次冷空氣過程所致海浪場進行模擬，充分利用來自朝鮮半島、日本、臺灣島的觀測資料，檢驗WW3模式對波浪能流密度的預報能力，實現(xiàn)了利用WW3模式和T639預報風場對中國周邊海域的波浪能流密度進行數(shù)值預報，為海浪發(fā)電、海水淡化等波浪能開發(fā)工作提供保障。

1 模擬方法

2013年3月8—16日期間，先后有2個較為強勁的冷空氣影響中國周邊海域。本研究以T639預報風場驅(qū)動WW3模式，對這2次冷空氣過程所致海浪場進行模擬，檢驗WW3模式對波浪能流密度的預報能力。所用的地形數(shù)據(jù)來自NOAA的ETOPO1高分辨率全球地形數(shù)據(jù)集 (1'×1')，海岸線數(shù)據(jù)來自GSHHS全球高分辨率海岸線數(shù)據(jù)庫。模式計算范圍:0.125°～41.125°N，100.125°E～135.125°E，海浪譜網(wǎng)格為24×25，波向共24個，分辨率為15°，頻率分為25個頻段，從0.041 8～0.405 6 Hz，各頻段關(guān)系為fn+1=1.1fn。空間分辨率取0.05°×0.05°，計算時間步長取300 s，每小時輸出一次結(jié)果，計算時間為2013年03月08日00:00時—2013年03月16日18:00時。

波浪能流密度的計算方法如下:

式 (1)中，Pw為波浪能流密度 (單位:kW/m)，H1/3為SWH(1/3部分大波平均波高——significant wave height，單位:m)，為平均周期 (單位:s)。上述公式也是美國EPRI(Electric Power Research Institute)［8-9］和Roger［7］等對波浪能流密度的計算方法。利用WW3模式模擬得到逐小時的SWH和數(shù)據(jù)，進一步利用式 (1)計算得到逐小時的波浪能流密度，從而實現(xiàn)波浪能流密度的數(shù)值預報。

2 資料驗證

2.1 觀測資料

目前全球的海浪觀測資料都較為稀缺，這種困境在中國尤為突出［10-11］:NDBC浮標在中國周邊海域范圍沒有投放，衛(wèi)星資料反演的有效波高雖然精度得到了廣泛認可，但衛(wèi)星軌道在中國周邊海域較少，重復周期也很長 (如T/P高度計周期為10 d)，這就導致衛(wèi)星資料反演的海浪數(shù)據(jù)在中國周邊海域范圍的空間分辨率、時間同步性等方面都有很大缺陷。本研究充分收集來自朝鮮半島、日本、臺灣島的海浪浮標資料，用于驗證模擬數(shù)據(jù)的有效性。同時也期望可以為同行提供參考，在國內(nèi)資料緊缺的情況下，可以將目光轉(zhuǎn)移至周邊國家和地區(qū)。

2.2 模擬能流密度的精度

對比模擬波浪能流密度與觀測波浪能流密度的曲線走勢圖，可以直觀地看出模擬數(shù)據(jù)的精度 (圖1至圖3)。為了定量地分析模擬的SWH的精度，本研究還計算了相關(guān)系數(shù) (CC)、偏差 (Bias)、均方根誤差 (RMSE)以及平均絕對誤差 (MAE)，定量的計算模擬數(shù)據(jù)的精度 (表1)。

圖1 朝鮮半島周邊觀測站22101(a)、22102(b)、22103(c)、22107(d)、22108(e)的觀測能流密度與模擬能流密度Figure 1 Observed and simulated wave energy density around the Korean Peninsula

圖2 日本周邊觀測站経岬 (a)、石廊崎 (b)、唐桑 (c)、上國 (d)的觀測能流密度與模擬能流密度Figure 2 Observed and simulated wave energy density around Japan

圖3 臺灣島周邊觀測站龍洞 (a)、花蓮 (b)、東沙島 (c)、七股 (d)、金門 (e)、馬祖 (f)的觀測能流密度與模擬能流密度Figure 3 Observed and simulated wave energy density around Taiwan

朝鮮半島周邊海域:從模擬值和觀測值的曲線走勢來看，二者保持了較好的一致性，模擬值也能很好地展現(xiàn)2次冷空氣所引起的能流密度增大過程，尤其是第一次冷空氣過程 (9—10日前后)。冷空氣期間，站點22102、22108處的預報能流密度小于觀測能流密度，即實測能流密度比預報值更豐富;站點22103處，第一次冷空氣期間，預報值與模擬值非常接近，但第二次冷空氣間的模擬值明顯偏大，對比同期其余幾個站點的曲線走勢，也可是第二次冷空氣期間22103的觀測值存在一定問題。從數(shù)值大小來看，冷空氣使站點22101的能流密度由平常的0～4 kW/m增加至16 kW/m，站點2處的能流密度增加更為顯著，達到100 kW/m，站點22107、22108可增至60～80 kW/m。整體來看，冷空氣過程給能流密度帶來的增幅非常明顯。

日本周邊海域:模擬值和觀測值的曲線走勢保持了較好的一致性。僅経岬附近海域在第一次冷空氣期間模擬值與觀測值出現(xiàn)較大差異，其余幾個站點在2次冷空氣期間均保持了很好的一致性。経岬的能流密度可增至40～60 kW/m，石廊崎、唐桑的能流密度可增至20～40 kW/m，上國的能流密度增幅最大，可增至接近200 kW/m(圖2)。

臺灣島周邊海域:6個站點的預報值整體上都能夠反映出2次冷空氣過程，但是明顯可以看出，WW3模式在臺灣島周邊海域的預報效果不如在朝鮮半島、日本周邊海域的預報效果。在冷空氣的影響下，龍洞、東沙島、馬祖附近海域波浪能流密度可增至60～80 kW/m，花蓮、七股、金門海域的波浪能流密度可增至30～40 kW/m。

表1 中國周邊海域模擬波浪能流密度的精度Table 1 The precision of simulated wave energy density in China Seas

從相關(guān)系數(shù)來看，無論朝鮮半島周邊海域、日本周邊海域，還是臺灣島周邊海域，預報能流密度與觀測能流密度具有很好的相關(guān)性，且都通過了99%的信度檢驗;從偏差、均方根誤差和平均絕對誤差來看，大部分站點的誤差都比較小，僅在站點22102和龍洞附近海域的誤差相對較大，但結(jié)合圖1b和圖3a來看，這2個站的能流密度在冷空氣期間較大，明顯大于其余站點，因此偏差、均方根誤差和平均絕對誤差相對較大也是在可以接受的范圍之內(nèi)。整體來看，預報的波浪能流密度具有較高精度，即WW3模式較好地預報了這2次冷空氣影響下的中國周邊海域波浪能流密度。研究也表明［12-18］WW3模式對中國周邊海域的冷空氣海浪場過程具有較強的模擬能力。結(jié)合本研究的驗證結(jié)果，初步斷定WW3模式可以較好地預報冷空氣影響下的中國周邊海域波浪能流密度。

3 波浪能流密度的分布特征

8日00:00時，第一股冷空氣前鋒進入渤海，給渤海東北部帶來了60 kW/m以上的波浪能流密度，高值中心甚至達到80 kW/m以上;9日00:00時，冷空氣進入黃海北部，所造成的能流密度在20～30 kW/m;10日00:00時，冷空氣進入黃海中部，波浪能流密度迅速增大，這應該是由于冷空氣進入黃海中南部后，海域變得開闊，海浪得以充分成長所致;11日00:00時，冷空氣到達東海中南部，由于海域變得更加開闊，大范圍海域的海浪得以充分成長，給大范圍海域帶來了60 kW/m以上的波浪能流密度，80 kW/m以上的海域范圍也明顯擴大;12日00:00時，冷空氣進入南海，給南海造成冷涌，但由于南海緯度相對較低，冷空氣進入南海后強度大為減弱，60 kW/m以上的范圍較東海明顯縮小。

圖4 冷空氣期間8日00時 (a)、9日00時 (b)、10日00時 (c)、11日00時 (d)、12日00時 (e)、13日00時 (f)、14日00時 (g)、15日00時 (h)的波浪能流密度Figure 4 Wave energy density in China Seas during the period of cold air

13日00:00時，第二股冷空氣進入黃渤海，黃渤海西部近岸的波浪能流密度在30～40 kW/m;14日00:00時，冷空氣進入東海南部，整個東海大部分海域的波浪能流密度在40 kW/m以上;80 kW/m以上的海域范圍也較廣，高值中心甚至達到100 kW/m以上;15日00:00時，冷空氣進入南海，帶來明顯的冷涌和冷流密度增強過程，但強度較東海已有所減弱。

分析還發(fā)現(xiàn):冷空氣所致的能流密度和SWH分布特征大體一致，這應該是由于能流密度與有效波高的平方、波周期成正比 (有效波高和波周期的圖略)。冷空氣影響下的波周期差異不是很大，能流密度也就更大程度上依賴于有效波高的平方。

4 結(jié)論與討論

1)以T639預報風場驅(qū)動WW3海浪模式，可以較好地預報冷空氣影響下的中國周邊海域波浪能流密度。2次冷空氣期間，朝鮮半島、日本、臺灣島周邊海域的預報能流密度與觀測能流密度在曲線走勢上保持了較好的一致性;從相關(guān)系數(shù)、偏差、均方根誤差、平均絕對誤差等定量分析發(fā)現(xiàn)，預報能流密度具有較高精度，其中在朝鮮半島、日本周邊海域的預報效果好于臺灣島周邊的預報效果。

2)在冷空氣影響下，中國周邊海域的波浪能流密度伴有明顯的增幅。在渤海、渤海海峽、黃海北部，由于海域狹小，海浪得不到充分成長，能流密度的增幅相對較小，大值區(qū)的范圍也相對較小;冷空氣進入黃海中部后，黃海中南部海域較開闊，大部分海域的能流密度迅速增加，基本在20 kW/m以上，高值中心可達80 kW/m以上;冷空氣進入東海后，海域更為開闊，東海大部分海域的能流密度在30 kW/m以上，80 kW/m以上的范圍也明顯增大;冷空氣進入南海后，雖然海域開闊也使得能流密度明顯增大，但由于南海緯度較低，冷空氣南下行進至南海后強度大為減弱，能流密度的大值區(qū)范圍較東?？s小。

［1］Ren Jian-li，Luo Yu-ya，Chen Jun-jie，et al．Research on wave power application by the information system for ocean wave resources evaluation［J］．Renewable Energy Resources，2009，27(3):93-97．［任建莉，羅譽婭，陳俊杰，等．海洋波浪信息資源評估系統(tǒng)的波力發(fā)電應用研究 ［J］．可再生能源，2009，27(3):93-97．］

［2］Zheng C W，Zhuang H，Li X，et al．Wind energy and wave energy resources assessment in the East China Sea and South China Sea［J］．Science China Technology Sciences，2012，55(1):163-173．

［3］Ren Jian-li，Luo Yu-ya，Zhong Ying-jie，et al．The implementation for the analysis system of ocean wave resources and the application of wave energy power generation［J］．Journal of Zhejiang University of Technology，2008，36(2):186-191．［任建莉，羅譽婭，鐘英杰，等．波力資源分析系統(tǒng)的實現(xiàn)及波能發(fā)電應用 ［J］．浙江工業(yè)大學學報，2008，36(2):186-191．］

［4］You Ya-ge，Ma Yu-jiu．The sea energy source application in the sea environment［J］．Meteorological，Hydrological and Marine Instrument，2003，(3):32-35．［游亞戈，馬玉久．海洋能在海洋環(huán)境測量標上的應用 ［J］．氣象水文海洋儀器，2003，(3):32-35．］

［5］Chu Tong-jin．Exploitation and Utilization of Ocean Energy［M］．Beijing:Chemical Industry Press，2004．［褚同金．海洋能資源開發(fā)利用 ［M］．北京:化學工業(yè)出版社，2004．］

［6］Wang Chuan-kun，Lu Wei．Analysis Methods and Reserves Evaluation of Ocean Energy Resources［M］．Beijing:Ocean Press，2009．［王傳崑，盧葦．海洋能資源分析方法及儲量評估 ［M］．北京:海洋出版社，2009．］

［7］Roger B．2009．Wave energy forecasting accuracy as a function of forecast time horizon［EB/OL］．EPRI-WP-013，Available at http://oceanenergy.epri.com/attachments/wave/reports/013_Wave_Energy_Forecasting_Report.pdf．

［8］Hagerman G．Guidelines for preliminary estimation of power production by offshore wave energy devices［EB/OL］．EPRI WP-001，2003，Available at http://www.epri.com/oceanenergy/．

［9］Zheng Chong-wei．Global oceanic wave energy resources reassessment over the past 45 years based on ERA-40 wave reanalysis［J］．Journal of Subtropical Resources and Environment，2013，8(1):18-24．［鄭崇偉．近45年全球海域波浪能資源研究及等級區(qū)劃［J］．亞熱帶資源與環(huán)境學報，2013，8(1):18-24．］

［10］Zheng C W，Pan J，Li JX．Assessing the China sea wind energy and wave energy resources from1988 to 2009［J］．Ocean Engineering，2013，65:39-48．

［11］Zheng Chong-wei，Pan Jing，Tian Yan-yan，et al．Wave Climate Atlas of Wind Sea，Swell and Mixed Wave in Global Ocean［M］．Beijing:Ocean Press，2012．［鄭崇偉，潘靜，田妍妍，等．全球海域風浪、涌浪、混合浪波候圖集［M］．北京:海洋出版社，2012．］

［12］ Zhou Liang-ming，Wu Lun-yu，Guo Pei-fang，et al．Simulation and study of wave in South China Sea using WAVEWATCH-Ⅲ［J］．Journal of Tropical Oceanography，2007，26(5):1-8． ［周良明，吳倫宇，郭佩芳，等．應用WAVEWATCH—Ⅲ模式對南海的波浪場進行數(shù)值計算、統(tǒng)計分析和研究 ［J］．熱帶海洋學報，2007，26(5):1-8．］

［13］Qi Yi-quan，Chu PC，Shi Ping，et al．Analysis of significant wave heights from WWATCH and TOPEX/Poseidon Altimetry［J］．Acta Oceanologica Sinica，2003，25(4):1-9．［齊義泉，朱伯承，施平，等．WAVEWATCH模式模擬南海海浪場的結(jié)果分析 ［J］．海洋學報，2003，25(4):1-9．］

［14］Zheng Chong-wei．Comparison of advantages and disadvantages between wave energy resources and other renewable energy resources［J］．Journal of Subtropical Resources and Environment，2011，6(3):76-81．［鄭崇偉．南海波浪能資源與其他清潔能源的優(yōu)缺點比較研究 ［J］．亞熱帶資源與環(huán)境學報，2011，6(3):76-81．］

［15］Zheng Chong-wei，Zhou Lin．Wave climate and wave energy analyze of the south china sea in recent 10 years［J］．Acta Energiae Solaris Sinica，2012，33(8):1349-1356．［鄭崇偉，周林．近10年南海波浪特征分析及波浪能研究 ［J］．太陽能學報，2012，33(8):1349-1356．］

［16］Zheng Chong-wei，Li Xun-qiang．Wave energy resources assessment in the China sea during the last 22 years by using WAVEWATCH-III wave model［J］．Periodical of Ocean University of China，2011，41(11):5-12．［鄭崇偉，李訓強．基于WAVEWATCH-III模式的近22年中國海波浪能資源評估［J］．中國海洋大學學報:自然科學版，2011，41(11):5-12．］

［17］Zheng Chong-wei，Lin Gang，Shao Long-tan．Frequency of rough sea and its long-term trend analysis in the China Sea from 1988 to 2010［J］．Journal of Xiamen University，2013，52(3):395-399．［鄭崇偉，林剛，邵龍?zhí)叮?988—2010年中國海大浪頻率及其長期變化趨勢 ［J］．廈門大學學報:自然科學版，2013，52(3):395-399．］

［18］Zheng Chong-wei，Su Qin，Liu Tie-jun．Wave energy resources assessment and dominant area evaluation in the China Sea from 1988 to 2010［J］．Acta Oceanologica Sinica，2013，35(3):104-111．［鄭崇偉，蘇勤，劉鐵軍．1988—2010年中國海波浪能資源模擬及優(yōu)勢區(qū)域劃分 ［J］．海洋學報，2013，35(3):104-111．］