劉首華，楊忠良，岳心陽，牟林，陳滿春，王興，高佳，周凱

(1.國家海洋信息中心，天津 300171；2.國家海洋局 第二海洋研究所 衛(wèi)星海洋環(huán)境動力學(xué)國家重點實驗室，浙江 杭州 310012；3.國家海洋局 北海環(huán)境監(jiān)測中心，山東 青島 266033；4.中國水電顧問集團 中南勘測設(shè)計研究院有限公司，湖南 長沙 410014)

山東省周邊海域波浪能資源評估

劉首華1，2，楊忠良2，岳心陽1，牟林1，陳滿春1，王興3，高佳1，周凱4

(1.國家海洋信息中心，天津 300171；2.國家海洋局 第二海洋研究所 衛(wèi)星海洋環(huán)境動力學(xué)國家重點實驗室，浙江 杭州 310012；3.國家海洋局 北海環(huán)境監(jiān)測中心，山東 青島 266033；4.中國水電顧問集團 中南勘測設(shè)計研究院有限公司，湖南 長沙 410014)

采用第三代海浪模式SWAN對2001-2010年期間山東省周邊海域的波浪狀況進行了數(shù)值模擬。波浪能數(shù)值模擬值與臺站觀測值的比對結(jié)果表明模擬值可靠、實用。分析發(fā)現(xiàn)山東省周邊海域平均波能流密度以2 000 W/m以下為主，低于中國南部海域及歐美沿岸波能流密度。選取12個典型代表點，從波能流密度大小、變化特征、穩(wěn)定性等角度分析了不同代表點的波浪能情況，發(fā)現(xiàn)山東周邊波能流密度受氣候變化影響近10年來呈上升趨勢。綜合不同區(qū)域波浪能大小及需求情況，建議選取山東半島東部海域、蓬萊外圍島嶼近渤海中部海域和渤海中部海域作為波浪能開發(fā)利用的首選區(qū)域。其中成山頭東部海域波能流密度在冬季高達5 000 W/m，在該季節(jié)大部分區(qū)域可歸為一類資源豐富區(qū)?；诖耍ㄗh開發(fā)利用中小規(guī)模的波浪能供電設(shè)備或供電設(shè)施。

波浪能；波能流密度；山東周邊海域；SWAN；數(shù)值模擬

1 引言

波浪能具有可再生性、清潔性和可預(yù)報性等優(yōu)點，是一項亟待開發(fā)利用的具有戰(zhàn)略意義的新能源。電力供應(yīng)不足是制約我國國民經(jīng)濟發(fā)展的重要因素，尤其是在東部沿海地區(qū)。我國海岸線較長，沿岸面積廣闊，波浪能資源豐富。波浪能發(fā)電可創(chuàng)造良好的經(jīng)濟效益、社會效益和環(huán)境效益，開發(fā)潛力巨大。在我國優(yōu)化電力結(jié)構(gòu)，促進能源結(jié)構(gòu)升級的大背景下，發(fā)展波浪能順應(yīng)社會趨勢，有利于解決中小規(guī)模用電需求，減少傳統(tǒng)能耗帶來的污染，在外海觀測儀器的用電續(xù)航及孤島用電方面有巨大的應(yīng)用前景。

大西洋沿岸高緯度歐美國家，如法國、英國、挪威、美國等，波浪能資源較為豐富，其開發(fā)和利用也較早。亞洲國家如日本、印度在波浪能開發(fā)利用方面也走在世界前列[1—2]。相比而言我國在波浪能研究和開發(fā)方面起步較晚，但近幾年在國家科技支撐計劃和海洋可再生能源專項資金的支持下，波浪能發(fā)電裝置及資源的評估應(yīng)用發(fā)展比較迅捷，出現(xiàn)了大量研究和應(yīng)用成果[3]。波浪能資源的評估以實測數(shù)據(jù)和數(shù)值模擬為主。王傳崑和盧葦[4]利用沿岸代表性海洋站的波浪觀測資料對中國沿海波浪能進行了整體的評估，據(jù)不完全統(tǒng)計全國沿岸波浪能的理論平均總功率約為1 284×104kW，波浪能資源儲量以臺灣居首，其次為浙江、廣東、福建、山東等省份。

由于實測數(shù)據(jù)對海洋的面積覆蓋或時間覆蓋有限，數(shù)值模擬成為大面積波浪能評估的實用方法。全國908波浪能專項調(diào)查對我國沿海地區(qū)及各省的波浪能概況做了整體的評估，給出近岸20 km波浪能儲量約為1 599×104kW[5]。近年來我國學(xué)者已經(jīng)對多個沿海典型區(qū)域進行了針對性的波浪能資源評估，評估地區(qū)包含了浙江、福建、臺灣、成山頭等[6—9]?，F(xiàn)有的評估結(jié)果對全國沿海波浪能已經(jīng)有了較為概觀的認識[5，10—11]。山東半島有3 000多千米的海岸線，占全國大陸海岸線總長的1/6，波浪能總體儲量在全國沿海省市居于前列。山東省又是我國的人口和經(jīng)濟大省，海洋經(jīng)濟發(fā)達，沿岸繁忙的海上活動對能源有巨大的需求。山東半島周邊地市聚集了我國最強的海洋科研院所和相關(guān)企業(yè)，伴隨著山東半島藍色經(jīng)濟區(qū)的發(fā)展，具備了進行波浪能開發(fā)利用的最佳時機。因此需針對山東省周邊波浪能進行精細化評估，確定波浪能豐富的海區(qū)和優(yōu)先開發(fā)區(qū)，為波浪能的大規(guī)模開發(fā)利用儲備基礎(chǔ)科技支撐。

2 山東省周邊海域海況特征

山東省北臨渤海，東臨黃海，海域遼闊。近海波浪主要受季風(fēng)影響，總體以風(fēng)浪為主，季節(jié)性特征明顯。秋季風(fēng)浪波高最大，其次是冬季，夏季居第三，春季的最小。從海區(qū)來看，渤海區(qū)域波高較小，黃海波高比渤海略大。

冬季(2月)，渤海沿岸冬季結(jié)冰，沿岸很多淺水區(qū)沒有波浪。渤海風(fēng)浪波高分布由岸邊向海區(qū)內(nèi)部、由西向東遞增。渤海三大灣(遼東灣、渤海灣、萊州灣)一帶，風(fēng)浪波高為1.0 m(月平均值)。黃海風(fēng)浪在0.9～1.9 m之間，波高等值線大約與海區(qū)岸線平行。1.5 m波高線呈舌狀由南黃海向北延伸，并西進到渤海海峽附近。由于大范圍天氣系統(tǒng)活動減少，春季(5月)是一年中波浪較小的季節(jié)。渤海、黃海風(fēng)浪波高分布的格局基本上與冬季(2月)相近。渤海波高為1.0 m，周期在2.7～3.0 s之間。黃海波高在0.5～1.5 m之間，由北往南逐漸遞增。夏季(8月)，渤海波高和春季接近，約1.0 m，周期為2.5～2.7 s。黃海波高為0.5～1.0 m，比冬季的略有下降。秋季(11月)波高比夏季有明顯的增大，為全年風(fēng)浪較大的季節(jié)。波高的分布形式趨于冬季(2月)的格局。渤海波高在1.0～1.5 m之間。黃海波高在0.7～1.5 m之間[12]。

3 波浪能資源評估

為更精確地評估近岸的波浪能，我們采用第三代海浪模式SWAN[13—14]對山東周邊海域的波浪狀況進行了數(shù)值模擬。無論在物理機制還是數(shù)值算法上，SWAN模式均為最完善的第三代海浪模式之一。其包含了海浪淺水物理過程源函數(shù)項，如深度誘導(dǎo)破碎，三波相互作用等。數(shù)值算法采用全隱式格式，可以最大程度地提高數(shù)值計算效率。

計算采用兩重嵌套方式，計算大區(qū)范圍為33°～41°N，114°～127°E，空間分辨率為(1/60)°×(1/60)°。小區(qū)范圍為35.1°～38.7°N，117°～123.5°E，空間分辨率為(1/120)°×(1/120)°，包含了整個山東沿岸海域(圖1)。驅(qū)動風(fēng)場采用美國噴氣動力實驗室提供的CCMP(Cross-Calibrated，Multi-Platform Ocean Surface Wind Velocity Product)風(fēng)場。該風(fēng)場為同化所有衛(wèi)星遙感風(fēng)場數(shù)據(jù)后得到的風(fēng)場，時間分辨率6 h，空間分辨率為0.25°×0.25°。同現(xiàn)今其他10 m高度風(fēng)場相比，該風(fēng)場具有較高的精度和準確度[15]。

計算小區(qū)的空間分辨率整體在700 m左右，基本可以模擬近岸以及小型島嶼周邊的海浪狀況。模擬時間跨度為2001—2010年，每天輸出4次模擬區(qū)域的波浪要素值，每個計算網(wǎng)格點共計14 604個波浪要素值。對2007年小麥島、北隍城、千里巖3個波浪觀測臺站點的月統(tǒng)計波浪要素值與數(shù)值模擬值進行了比對驗證。比對結(jié)果顯示模擬給出的波浪能流密度值可靠、實用。

圖1 波浪數(shù)值模擬計算區(qū)域Fig.1 The region for ocean waves’ simulation

3.1 波浪數(shù)值模擬結(jié)果評估分析

波浪能量由波動動能和波動勢能兩部分組成，在理想波動狀況下可以給出理想波浪能表達式，但是對于實際復(fù)雜海面，波浪能的計算一般采用經(jīng)驗計算公式[4，16—17]。波能流密度計算采用如下經(jīng)驗公式：

(1)

式中，c一般取常數(shù)0.5，單位：kg/(m·s4)，Hs為有效波高，單位：m，T為平均周期，單位：s，P為波能流密度，單位：kW/m。

北隍城觀測站點位于渤海與黃海交接處(見圖1)，由于地形峽口效應(yīng)，該地風(fēng)速較大，風(fēng)浪也較大，在渤海海浪中具有典型特征。從北隍城波浪要素月統(tǒng)計值來看，其具有鮮明的季節(jié)性特征。夏季月平均有效波高低于0.3 m，冬季月平均有效波高近0.7 m。圖2是波能流密度觀測值和模擬值的比較圖。由于波能流密度是通過有效波高的平方和平均周期的乘積計算而得，一般情況下相比波高具有更大的誤差。比較結(jié)果顯示，波能流密度觀測值整體大于數(shù)值模擬值，兩者均方根誤差為120 W/m，相對誤差為7.5%，數(shù)值上較為接近，滿足波浪能評估的需求。

千里巖觀測站點位于山東半島南部(見圖1)，面對黃海開闊區(qū)域。該區(qū)域受季風(fēng)影響明顯，冬季一般為北向風(fēng)，夏季為南向風(fēng)。千里巖觀測站所在位置具有明顯代表性，在很大程度上能夠反映整個山東半島南部海域的波浪特性。圖3是波能流密度觀測值和模擬值的比較圖，兩者波能流密度的均方根誤差為235.3 W/m，相對誤差為12.5%，滿足波浪能評估需求。

小麥島觀測站點位于青島外部海域(見圖1)，在近岸波浪能利用和評估方面具有鮮明的代表性。圖4是波能流密度觀測值和模擬值的比較圖，觀測值整體高于數(shù)值模擬值，波能流密度的均方根誤差為302 W/m，相對誤差為17.3%，誤差值相對偏大。這種較大誤差產(chǎn)生的原因主要有兩個：一是近岸區(qū)域風(fēng)場難以刻畫，局地波浪結(jié)果主要取決于外海波浪傳入，所以導(dǎo)致模擬結(jié)果較?。欢悄M所用驅(qū)動風(fēng)場一般小于真實風(fēng)場，也會導(dǎo)致數(shù)值模擬結(jié)果偏小。由于波浪能總轉(zhuǎn)換效率一般在10%～60%之間[18]，這種差別一般小于波浪能總轉(zhuǎn)換率的差別，因此結(jié)果能夠滿足波浪能評估需求。

圖2 北隍城觀測點波能流密度觀測值與數(shù)值模擬值比較 Fig.2 Comparisons of wave energy density between the simulations and observations in Beihuangcheng

圖3 千里巖觀測點波能流密度觀測值與數(shù)值模擬值比較Fig.3 Comparisons of wave energy density between the simulations and observations in Qianliyan

圖4 小麥島觀測點波能流密度觀測值與數(shù)值模擬值比較Fig.4 Comparisons of wave energy density between the simulations and observations in Xiaomaidao

圖5 2001—2010年平均波能流密度分布圖Fig.5 The average wave energy density distributions during 2001 to 2010

圖6 累年1-4月份平均波能流密度分布圖(2001—2010年)Fig.6 Annual average wave energy density distributions from January to April of 2001 to 2010

圖7 累年5-8月份平均波能流密度分布圖(2001—2010年)Fig.7 Annual average wave energy density distributions from May to August of 2001 to 2010

3.2 波浪能評估分析

根據(jù)波浪能流密度評估公式(1)，我們計算了波浪場各個格點的波能流密度，并進行了中長期統(tǒng)計分析，給出了山東省周邊海域10年(2001—2010年)平均波能流密度(見圖5)?？傮w來看，山東省周邊海域平均波能流密度大部分在2 000 W/m以內(nèi)，與歐美等國及中國南部沿海區(qū)域的波能流密度相比偏低[10，19—22]。

波能流密度整體分布形態(tài)有北高南低，東高西低的特點，并存在半島東部海域和渤海中部海域兩個大值區(qū)域。其中波能流密度最高區(qū)集中于半島東部海域。山東半島南部海域波能流密度較低，大部分區(qū)域在1 000 W/m以內(nèi)。半島北部萊州灣區(qū)域較低，外圍近渤海中部區(qū)域在1 500 W/m左右。蓬萊外圍島群附近區(qū)域波能流密度在1 200～1 500 W/m之間。威海東部海域大部分能量密度都在1 500 W/m以上，其中成山頭近岸海域波浪能最為富集。

累年各月平均波能流密度(2001—2010年平均，見表1，圖6～8)表現(xiàn)出鮮明的季節(jié)性特點。3個代表性海區(qū)，渤海中部海域、威海東部海域和半島南部海域，在冬季(12月—翌年1月)波能流密度達到一年中的最大值，在夏季(5—7月)波能流密度達到一年中的最小值。渤海中部海域12月份平均波能流密度為3 500 W/m，在6月份則僅為170 W/m，兩者相差高達20倍。威海東部海域和半島南部海域也存在類似情形。12月份(見圖8)成山頭周邊波能流密度高達5 000 W/m，半島南部很大一部分海域都超過了1 500 W/m，均遠高于6月份波能流密度(圖7)。波能流密度強烈的季節(jié)性擾動與山東省周邊海域受季風(fēng)控制有關(guān)。冬季西伯利亞高壓導(dǎo)致冷渦周期性影響中國北部海域，西北風(fēng)或東北風(fēng)盛行，風(fēng)速較大，波浪有充分的成長空間，因而波浪較大，波能流密度較高，半島北部沿海海域波能流密度較南部沿海海域偏大。春夏季隨著西伯利亞高壓消退，副熱帶高壓北上，渤、黃海風(fēng)向由北風(fēng)順時針方式逐漸轉(zhuǎn)為東南風(fēng)或偏南風(fēng)，導(dǎo)致山東半島南部沿海海域波能流密度較北部沿海海域偏大。由于風(fēng)速較小，因此波能流密度較小，此時山東周邊海域波能流密度基本都低于1 000 W/m。其中6、7月份正處于風(fēng)向轉(zhuǎn)變期，波能流密度最低，大部分區(qū)域都在450 W/m以下(見圖7)。

圖8 累年9-12月份平均波能流密度分布圖(2001—2010年)Fig.8 Annual average wave energy density distributions from September to December of 2001 to 2010

月份渤海中部威海東部海域半島南部海域1200040009002150039007003150040008004700100030053004001506170300100720040027084007505009900120060010200020008001132003200130012350050002000

3.3 波浪能選址分析

為了對山東周邊海域波能流密度情況有更詳細的了解，我們選取12個站點進行波浪能及波浪情況的詳細分析(圖9和表2)。穩(wěn)定的波浪能資源是長期開發(fā)利用的前提，在此參考前人方法分析了年平均波能流密度變異系數(shù)[10，17]。如下面公式所示：

(2)

(3)

(4)

表2 P1～P12站2001-2010年波浪能流平均密度(單位：W/m)

圖9 山東周邊波浪能級分布及近岸波浪能評估選擇代表點Fig.9 The distributions of wave energy level and selecting points for energy assessment in Shandong offshore

圖10 P1～P6點波浪玫瑰圖Fig.10 The ocean wave rose diagram of P1 to P6

圖11 P7～P12點波浪玫瑰圖Fig.11 The ocean waves rose diagram of P7 to P12

一些波浪能的開發(fā)利用裝置的布放，如最早完成大規(guī)模商業(yè)化發(fā)電的海蛇、海蟒式波浪能發(fā)電裝置[23]，與波浪的傳播方向有密切的關(guān)系，因此需要對波浪傳播方向的穩(wěn)定性和集中性進行對應(yīng)的分析。

P1點(見圖10)位于萊州灣外圍，波能流密度為989 W/m(表2)。波浪主浪向為NNE、NE和SSW。1 m以上波浪主要為NNE向，3 m以上波浪較少，SSW主浪向波浪基本在1 m以內(nèi)。P2、P3點與P1距離較近，波浪玫瑰圖基本相似(見圖10)。兩點波能流密度分別為1 237 W/m和1 410 W/m(表2)，波浪主浪向為NNE、N和SSW。1 m以上波浪也以NNE向為主。從P1到P3，N向1 m以上波浪比例逐漸增加，P3點的N向1 m以上波浪比重達到4%。P4點(見圖10)波能流密度為1 380 W/m(表2)。1 m以上波浪主要分布于WNW、NW、NNW、N和NNE向，整體為偏北向。西南向波浪占較大比例成分，但基本都在1 m以下。P5和P6點(圖10)位于威海北部海域，波浪較大，波能流密度分別為1 498 W/m和1 739 W/m(見表2)。1 m以上波浪主要為NW、NNW、N和NNE向，3 m以上波浪主要分布在NNW和N向。

P7點(見圖11)在成山頭東部，波能流密度為2 155 W/m(見表2)。波浪主浪向為NNW、N和S。S向波浪以1 m以下為主。NNW和N向1 m以上波浪占較大比例，3 m以上波浪也占有一定比例。P8點(見圖11)波能流密度為2 091 W/m(見表2)，玫瑰圖的分布特征和P7點類似。P9點(見圖11)位于威海東南海域，整體波高變小，波能流密度為1 309 W/m(見表2)。相比P7、P8點，主波向有明顯的變化，為NNE、N和SSW向。1 m以上波浪以NNE和N向為主。P10點(見圖11)波能流密度為812 W/m(見表2)，波浪在各個方向分布相對較為均勻，但北向(NW-NNE)、南向(SW-SSE)波浪明顯強于東向(ENE-SE)、西向(WNW-WSW)波浪。1 m以上波浪主要集中于偏北向。P11點(見圖11)波能流密度為454 W/m(見表2)，波浪各方向分布也較為均勻，東向浪整體強于西向浪。1 m以上波浪主要分布于北向(NW-NE)。P12點(見圖11)波能流密度為266 W/m(見表2)。東向浪整體較強，與P11點存在相似性，不過比例明顯增大。1 m以上波浪主要集中在NNE和NE向，且比例較小。E向浪占據(jù)了較大比例，但波高主要在1 m以下。

波能流密度的變化由兩個方面構(gòu)成：一是波能流密度的季節(jié)性變化；二是波能流密度的年際變化。引起波能流密度季節(jié)性變化的直接原因是不同季節(jié)風(fēng)速的變化，而波能流密度的年際變化更可能是全球氣候變化所致。12個代表點的年平均波能流密度，除半島南部P10～P12外，其余各點總體上具有上升趨勢，上升變化率相對接近(見圖12)。近年研究表明，受氣候變化影響北太平洋浮標(biāo)及高度計觀測的有效波高整體都呈上升趨勢[24]。因此代表點波能流密度年際上升的趨勢變化與全球氣候變化有關(guān)，波浪能將趨向于更豐富。鄭崇偉等[10]在中國近海波浪能的概況研究中同樣發(fā)現(xiàn)了波能流密度具有50～550 W/m的上升趨勢，與本研究結(jié)果吻合。

圖12 2001—2010年P(guān)1～P12點年平均波能流密度變化圖Fig.12 The variations of annual average wave energy in P1 to P12 during 2001 to 2010

圖13 2001—2010年P(guān)1～P12點月平均波能流密度變化圖Fig.13 The variations of monthly average wave energy in P1 to P12 during 2001 to 2010

圖13是代表點月平均波能流密度的變化趨勢線。各點體現(xiàn)出強烈的季節(jié)性變化特點，在7月達到極低值，不足400 W/m，在12月達到最大值，高于5 000 W/m。P4～P8點在3月也出現(xiàn)了極大值。整體變化呈現(xiàn)出冬季大、夏季小、春秋兩季為過渡季節(jié)的特點。

圖14是代表點波浪能級概率圖。概率區(qū)段分別是0～500 W/m、500～1 000 W/m、1 000～1 500 W/m、1 500～2 000 W/m、大于2 000 W/m。從12個點的波浪能級分布特點來看，0～500 W/m的波浪能級在各能級中占據(jù)主導(dǎo)，比例均在60%以上。隨著波能流密度變大，能級概率逐漸變小。大于2 000 W/m的波浪能級概率僅在P5～P9中占有較大比例，與波高玫瑰圖的分析吻合。

圖14 P1～P12點波浪能級概率圖Fig.14 The wave energy level proportions from P1 to P12

從一般能區(qū)劃分標(biāo)準(見表3)和圖15可以看出，山東半島西部周邊海域大部分波能流密度在0～1 000 W/m之間，屬于波浪能貧乏區(qū)，不適宜波浪能的開發(fā)利用。渤海中部海域和半島東部周邊海域一部分波能流密度在1 000～1 500 W/m之間，屬于可利用區(qū)。威海東部沿岸海域波能流密度在1 500～2 000 W/m之間，波浪能較為豐富，且距離岸邊較近，是山東省波浪能開發(fā)利用的首選區(qū)域。威海東部遠離岸邊海域(P7、P8)波能流密度在2 000 W/m以上，是波浪能較為豐富區(qū)，由于距離陸地較遠，兼以軍事、國防等原因，暫不適宜作為波浪能開發(fā)利用區(qū)。

表3 全國波浪能區(qū)劃等級劃分(P：kW/m)

圖15 山東周邊海域波浪能區(qū)塊劃分和重點開發(fā)區(qū)域Fig.15 The wave energy level distributions and key development areas

圖16 重點開發(fā)區(qū)域——山東半島東部海域Fig.16 Key development area-the eastern area of Shandong Peninsula

圖17 重點開發(fā)區(qū)域——蓬萊外圍島嶼近渤海中部海域Fig.17 Key development area——the area outside Penglai islands and near the central Bohai Sea

圖18 重點開發(fā)區(qū)域——渤海中部海域Fig.18 Key development area——the central Bohai Sea

結(jié)合波能流密度大小、穩(wěn)定性及大浪向集中性，兼以考慮波浪能開發(fā)利用的實用價值，我們給出了山東周邊3個波浪能優(yōu)先開發(fā)區(qū)域，分別是山東半島東部海域、蓬萊外圍島嶼近渤海中部海域和渤海中部海域(見圖16～18)。

從波能流密度來看，3個區(qū)域的多年平均波能流密度都大于1 000 W/m，是山東半島周邊波浪能最為富集的區(qū)域，均屬于波浪能的可開發(fā)利用區(qū)。山東半島東部部分海域(見圖16)波能流密度在1 500～2 000 W/m之間，是山東半島周邊波浪能最為豐富的區(qū)域，且距離陸地較近，適宜波浪能的開發(fā)利用。3個區(qū)域大浪的浪向都較為集中，如山東半島東部海域大浪向集中于NNW、N和NNE向，蓬萊外圍島嶼近渤海中部海域主浪向集中于NNE和N向，渤海中部海域大浪向集中于NNE和SSW向，均適宜于波浪能裝置的布放。

從波能流密度年變異系數(shù)來看，威海東部海域(P6～P9)變異系數(shù)在10%左右，比較適宜波浪能的開發(fā)和利用。雖然渤海中部及蓬萊外圍海域(P1～P3)年變異系數(shù)較大，在20%左右，但是考慮到波浪能豐富程度及開發(fā)實用價值，該處海域仍然推薦為優(yōu)先開發(fā)區(qū)域。蓬萊外圍島嶼近渤海中部海域(見圖17)附近島嶼密集，有廟島群島居民居住區(qū)或常駐區(qū)，存在對能源的迫切需求。因此選擇該區(qū)域作為波浪能開發(fā)利用區(qū)域具有重要的實際意義和示范價值。渤海中部海域(見圖18)廣闊，各方向生成的波浪都有充分的生長空間，具有較大的波高，是渤海波浪能最豐富的海域。該區(qū)域波浪能利用輻射面廣，影響范圍大。可以根據(jù)小型燈塔，航路航標(biāo)，石油平臺等設(shè)施的供電需要開發(fā)利用波浪能。

波能流密度的季節(jié)性變化是波浪能開發(fā)利用需要考慮的問題。3個推薦區(qū)域均具有較為明顯的季節(jié)性變化。如威海東部海域從圖13代表點(P6～P9)各月波能流密度變化來看，波能流密度在4—8月基本在1 000 W/m以下，在12月高達5 000 W/m，表現(xiàn)出較強的季節(jié)性變異，對于波浪能的開發(fā)利用必須統(tǒng)籌考慮這些特點。

4 總結(jié)

山東半島周邊瀕臨渤海和黃海，在地理位置上具有得天獨厚的優(yōu)勢。在國家“十二五”發(fā)展規(guī)劃中，山東省定位為海洋經(jīng)濟發(fā)展的試驗區(qū)和先行區(qū)，而波浪能等綠色新能源的開發(fā)利用是海洋經(jīng)濟發(fā)展的重要一環(huán)。綜上分析，對山東周邊海域的波浪能評估得出如下總結(jié)：

(1)山東周邊海域多年波能流密度平均值以低于2 000 W/m為主。從能區(qū)劃分上包含了資源貧乏區(qū)、可開發(fā)利用區(qū)和較為豐富區(qū)3類(見表3和圖15)。基于波能流密度和各種客觀因素，山東半島東部海域、蓬萊外圍島嶼近渤海中部海域和渤海中部海域推薦為波浪能開發(fā)利用的首選區(qū)域。成山頭東部海域波能流密度在冬季高達5 000 W/m，在該季節(jié)大部分區(qū)域可歸為一類資源豐富開發(fā)區(qū)、少部分屬于二類較為豐富區(qū)域?；谶@種情況，開發(fā)利用中小規(guī)模的供電設(shè)備或供電設(shè)施是符合實際的。

(2)山東半島周邊波浪能資源受季風(fēng)影響，表現(xiàn)出秋冬季較大、春夏季較小的季節(jié)性特點。在6、7月份，波能流密度降至500 W/m以下，對于需要連續(xù)性供電的設(shè)施可能出現(xiàn)供電緊張現(xiàn)象。同樣在12、1、2、3月份波能流密度較大，高于2 000 W/m，對于集中用電或者非持續(xù)性供電業(yè)務(wù)可選擇在這些月份對波浪能進行開發(fā)利用。

(3)山東周邊波浪能資源受季風(fēng)及波浪成長空間大小的影響，在空間分布上整體呈現(xiàn)出北高南低、東高西低的特征，存在渤海中部和半島東部兩個大值區(qū)域，多年波能流密度平均值高于1 500 W/m。半島西南部周邊海域波能流密度較低，整體小于1 000 W/m，利用難度較大。

(4)受氣候變化影響，山東周邊除西南部P10～P12外，半島北部及東部波能流密度年際變化整體呈增長趨勢，2001—2010年增量在500 W/m左右，這表明未來山東周邊波浪能將趨于更加豐富。

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Wave energy resource assessment in Shandong offshore

Liu Shouhua1，2，Yang Zhongliang2，Yue Xinyang1，Mu Lin1，Chen Manchun1，Wang Xing3，Gao Jia1，Zhou Kai4

(1.NationalMarineDataandInformationService，Tianjin300171，China；2.StateKeyLaboratoryofSatelliteOceanEnvironmentDynamics，SecondInstituteofOceanography，StateOceanicAdministration，Hangzhou310012，China；3.NorthChinaSeaEnvironmentalMonitoringCenter，StateOceanicAdministration，Qingdao266033，China; 4.ZhongnanEngineeringCorporationLimited，Changsha410014，China)

Ocean waves simulation during 2001 to 2010 was constructed to explore the ocean waves energy in Shandong offshore by using the third-generation wave model SWAN. The validation results show the model is accurate and robust comparing with the observations. The average wave energy flux densities in Shandong offshore are almost below 2 000 W/m，which are lower than the European countries and the southern coast of China. 12 points around Shandong offshore were analyzed from variations of wave energy flux density and other objective wave energy related factors，which show that the wave energy flux density appears an obvious rising trend due to climate change. From the comprehensive view，three areas are recommended as the priority area for the development of ocean wave energy，which are the eastern offshore of Shandong，the central area of the Bohai and the outer ocean near Penglai islands. In Chengshan eastern sea，the wave energy resource is abundant. The wave energy flux density in the winter is up to 5 000 W/m. For this，the development and utilization of small and medium-sized power supply equipment or facilities are in line with reality．

wave energy；wave energy flux density；Shandong offshore；SWAN；numeric simulation

10.3969/j.issn.0253-4193.2015.07.011

2014-09-04；

2015-01-04。

國家自然科學(xué)基金(41406032，41376014)；國家科技支撐計劃項目(2014BAB12B02)；衛(wèi)星海洋環(huán)境動力學(xué)國家重點實驗室基金(SOED1305)。

劉首華(1983—)，男,山東省安丘市人,博士,主要從事海浪及氣候變化研究。 E-mail:huazai950@hotmail.com

P743.2

A

0253-4193(2015)07-0108-15

劉首華，楊忠良，岳心陽，等. 山東省周邊海域波浪能資源評估[J]. 海洋學(xué)報，2015，37(7): 108-122，

Liu Shouhua，Yang Zhongliang，Yue Xinyang，et al. Wave energy resource assessment in Shandong offshore[J]. Haiyang Xuebao，2015，37(7): 108-122，doi：10.3969/j.issn.0253-4193.2015.07.011