鄭崇偉，李訓(xùn)強(qiáng)

（1.解放軍理工大學(xué)氣象學(xué)院，江蘇南京211101；2.92538部隊(duì)氣象臺(tái)，遼寧大連116041）

基于WAVEWATCH－Ⅲ模式的近22年中國(guó)海波浪能資源評(píng)估＊

鄭崇偉1，2，李訓(xùn)強(qiáng)1

（1.解放軍理工大學(xué)氣象學(xué)院，江蘇南京211101；2.92538部隊(duì)氣象臺(tái)，遼寧大連116041）

以CCMP風(fēng)場(chǎng)驅(qū)動(dòng)第三代海浪數(shù)值模式WAVEWATCH－Ⅲ，得到中國(guó)海1988年1月～2009年12月較高分辨率的海浪場(chǎng)，計(jì)算了中國(guó)海的波浪能流密度，綜合考慮能流密度的大小、能級(jí)頻率、能流密度的穩(wěn)定性等各方面對(duì)波浪能資源進(jìn)行研究，尋找波浪能資源的相對(duì)優(yōu)勢(shì)區(qū)域，為波浪能資源的開(kāi)發(fā)與利用（如海浪發(fā)電的選址）提供科學(xué)依據(jù)。

CCMP風(fēng)場(chǎng)；WAVEWATCH－Ⅲ；中國(guó)海；波浪能資源；海浪發(fā)電的選址

IPCC（聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化委員會(huì)——Intergovernmental Panel on Climate Change）第四次評(píng)估報(bào)告指出，在過(guò)去的100 a（1906—2005年）全球變暖趨勢(shì)為0.074℃／10a［1］，全球變暖導(dǎo)致的環(huán)境危機(jī)、資源危機(jī)等現(xiàn)象對(duì)人類的生存與可持續(xù)發(fā)展構(gòu)成了嚴(yán)重威脅，我國(guó)在2009年各種能源消耗的總量（包括可再生能源）相當(dāng)于22.52億噸原油，首次超美國(guó)成世界第一大能源消耗國(guó)［2］。在常規(guī)能源（如煤、石油等）緊缺，環(huán)境和資源嚴(yán)重困擾人類，全球眾多國(guó)家和地區(qū)都面臨能源危機(jī)的當(dāng)今世界，發(fā)展清潔能源是應(yīng)對(duì)氣候變化的最佳選擇，這也是各個(gè)國(guó)家采取的共同戰(zhàn)略之一。目前，風(fēng)能和太陽(yáng)能的開(kāi)發(fā)利用已逐步走向產(chǎn)業(yè)化、規(guī)?；?，而海洋能則處于探索階段。當(dāng)前的海浪發(fā)電裝置可為海水養(yǎng)殖場(chǎng)、海上氣象浮標(biāo)、石油平臺(tái)、海上燈塔、海上孤島等提供能源。海洋能具有無(wú)污染、可再生、儲(chǔ)量大、分布廣的優(yōu)點(diǎn)，但其不穩(wěn)定性也增加了其開(kāi)發(fā)難度，海浪發(fā)電也是目前各發(fā)達(dá)國(guó)家追逐的焦點(diǎn)之一。

早在1970年代，人們就已利用有限的大洋船舶報(bào)資料和浮標(biāo)資料，計(jì)算和評(píng)估全球海洋沿岸波浪能資源的分布［3－5］。他們的研究指出：全球波浪能的富集區(qū)主要集中在大西洋東北部、蘇格蘭和愛(ài)爾蘭西部沿岸；太平洋東北部北美西海岸、澳大利亞南部沿岸以及南美洲的智利和南非的西南部沿岸。隨著海洋探測(cè)技術(shù)的發(fā)展和大規(guī)模海洋調(diào)查的開(kāi)展，特別是海浪數(shù)值模式的進(jìn)步，越來(lái)越多的海洋浮標(biāo)資料、衛(wèi)星反演資料和數(shù)值模式的后報(bào)資料以及模式后報(bào)資料與觀測(cè)資料相結(jié)合的再分析資料被普遍應(yīng)用到波浪能資源的評(píng)估中，甚至先進(jìn)的海浪數(shù)值預(yù)報(bào)模式也應(yīng)用于近岸波浪能的預(yù)報(bào)中。Pontes等［6－7］利用部分浮標(biāo)資料和WAM模式得到的浪場(chǎng)，研究歐洲近岸的波浪能資源分布和季節(jié)變化并繪制圖集WERATLAS，Barstow et al.［8］利用2 a的Topex／Poseidon（簡(jiǎn)稱T／P）衛(wèi)星高度計(jì)資料反演的有效波高（Significant Wave Height，簡(jiǎn)稱SWH）以及浮標(biāo)站SWH與波能周期的統(tǒng)計(jì)關(guān)系，計(jì)算了全球海岸附近幾百個(gè)站點(diǎn)的波浪能，得到全球近岸波浪能分布圖。近年來(lái)國(guó)際上對(duì)海浪發(fā)電的研究和開(kāi)發(fā)越發(fā)重視，Cornett［9］利用NWW3海浪模式模擬了1997—2006年的全球浪場(chǎng)，計(jì)算全球海域波浪能的分布和變化，F(xiàn)olley和Whittaker［10］、Iglesias和Carballo［11］分別利用第三代海浪模式MIKE21 NSW和SWAN（Simulating WAves Nearshore）計(jì)算和分析蘇格蘭近岸和西班牙近岸的波浪能的變化，Roger［12］在2009年通過(guò)第三代海浪模式WAVEWATCH－Ⅲ（簡(jiǎn)稱WW3）成功預(yù)報(bào)了太平洋東海岸的波浪能。

我國(guó)有300余萬(wàn)km2海洋國(guó)土，島嶼眾多，有居民海島能源十分緊張，這些海島大多遠(yuǎn)離大陸，島上電力供給緊張，嚴(yán)重制約海島經(jīng)濟(jì)和軍事活動(dòng)。在偏遠(yuǎn)海島實(shí)行海浪發(fā)電，有著實(shí)用的軍事和民用價(jià)值，前景廣闊。我國(guó)對(duì)波浪能資源的開(kāi)發(fā)也極為重視，1975年開(kāi)始在浙江省嵊山島試驗(yàn)，1980年代以后發(fā)展較快，1989年第1座試驗(yàn)波力電站位于南海的珠海市大萬(wàn)山島試建成功，裝機(jī)容量3 k W［13］。前人的研究對(duì)波浪能資源的開(kāi)發(fā)和利用起到了巨大的推動(dòng)作用，但國(guó)內(nèi)多是利用有限的觀測(cè)資料展開(kāi)的研究，利用數(shù)值模式對(duì)我國(guó)波浪能資源進(jìn)行評(píng)估的研究尚不多，本文在前人工作的基礎(chǔ)上繼續(xù)深入研究，以CCMP（Cross－Calibrated，Multi－Platform）風(fēng)場(chǎng)驅(qū)動(dòng)WAVEWATCH－Ⅲ（簡(jiǎn)稱WW3）模式，模擬得到中國(guó)海1988年1月～2009年12月較高分辨率的海浪場(chǎng)，計(jì)算了中國(guó)海的波浪能流密度，并從波浪能的季節(jié)特征、能級(jí)頻率、線性趨勢(shì)、穩(wěn)定性等不同角度對(duì)該海域的波浪能資源進(jìn)行綜合評(píng)估，尋找波浪能資源的相對(duì)優(yōu)勢(shì)區(qū)域，為波浪能資源的開(kāi)發(fā)與利用（如海浪發(fā)電的選址）提供參考。

1 資料簡(jiǎn)介

1.1 風(fēng)場(chǎng)資料

CCMP風(fēng)場(chǎng)資料來(lái)自ESE（NASA Earth Science Enterprise），它結(jié)合了ADEOS－Ⅱ（Advanced Earth Observing Satellite，2ndGeneration）、QuikSCAT、TRMM TMI（Tropical Rainfall Measuring Mission Microwave Imager）、SSM／I（Special Sensor Microwave Imager）、AMSR－E（Advanced Microwave Scanning Radiometer－Earth Observing System）幾種資料，利用變分方法得到，其時(shí)間分辨率為6 h，空間分辨率為0.25（°）×0.25（°），時(shí)間范圍從1987年7月～2009年12月，空間范圍為：78.375°S～78.375°N，0.125°E～359.875°E。CCMP風(fēng)場(chǎng)具有很高的精度和時(shí)空分辨率［14］，因此本文選擇CCMP風(fēng)場(chǎng)作為WW3模式的驅(qū)動(dòng)場(chǎng)。

1.2 實(shí)測(cè)海浪資料

隨著海洋遙感技術(shù)的發(fā)展，衛(wèi)星資料反演的SWH已能基本接近浮標(biāo)觀測(cè)值，且誤差在10%以內(nèi)［15］。由于我國(guó)浮標(biāo)觀測(cè)資料不足，本文將Topex／Poseidon（簡(jiǎn)稱T／P）高度計(jì)反演的SWH視為實(shí)測(cè)資料，把模擬的SWH與其進(jìn)行比較，這種方法曾被周良明［16］、齊義泉等［17］廣泛運(yùn)用，證明是可行的。

2 模擬方法及資料驗(yàn)證

2.1 模擬方法

WW3模式是在WAM的架構(gòu)下，由美國(guó)NOAA／NCEP環(huán)境模擬中心海洋模擬小組開(kāi)發(fā)的1個(gè)全譜空間的第三代海浪模式。本文利用WW3模式對(duì)中國(guó)海1988年1月～2009年12月的海浪場(chǎng)進(jìn)行模擬。

選取模式計(jì)算范圍：0°N～41°N，97°E～131°E，海浪譜網(wǎng)格為24×25，波向共24個(gè)，分辨率為15（°），頻率分為25個(gè)頻段，從0.041 8～0.405 6Hz，各頻段關(guān)系為fn＋1＝1.1fn?？臻g分辨率取0.25（°）×0.25（°），計(jì)算時(shí)間步長(zhǎng)取為900 s，每3 h輸出1次結(jié)果，計(jì)算時(shí)間為1988年01月01日00：00時(shí)～2009年12月31日18：00時(shí)。為提高運(yùn)行效率，本文以巨型機(jī)為運(yùn)行平臺(tái)，采用并行計(jì)算。

2.2 資料驗(yàn)證

周良明等［16］曾利用WW3模式對(duì)南海1976—2005年的波浪場(chǎng)進(jìn)行了數(shù)值計(jì)算，與大量的T／P高度計(jì)波浪資料和部分臺(tái)風(fēng)資料進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證后發(fā)現(xiàn)，波浪計(jì)算結(jié)果較好；齊義泉等［17］利用WW3模式對(duì)1996年南海的海浪場(chǎng)進(jìn)行過(guò)模擬，發(fā)現(xiàn)模擬的SWH基本與衛(wèi)星高度計(jì)的SWH觀測(cè)結(jié)果一致；鄭崇偉等［18］曾利用WW3模式對(duì)中國(guó)海1次臺(tái)風(fēng)過(guò)程進(jìn)行模擬，取得了較好的效果；周兆黎等［19］利用WW3模式對(duì)影響南海的1次冷空氣過(guò)程進(jìn)行過(guò)模擬，發(fā)現(xiàn)模擬的SWH與Jason－1衛(wèi)星高度計(jì)的觀測(cè)資料有比較好的一致性。前人的研究表明WW3模式對(duì)我國(guó)的海浪具有較好的模擬能力，因此，本文僅隨機(jī)選取2007年8月（含臺(tái)風(fēng)過(guò)程）和2008年1月（含冷空氣過(guò)程）做資料驗(yàn)證。

將模擬的SWH插值到T／P高度計(jì)衛(wèi)星軌道上，分析模擬SWH的可信度。為了直觀地比較高度計(jì)觀測(cè)的SWH與模擬的SWH之間的差異，本文計(jì)算了均方根誤差（RMSE）、偏差（Bias）、相關(guān)系數(shù)（CC）以及平均絕對(duì)誤差（MAE）。RMSE定義為模擬值與觀測(cè)值之差的均方根，Bias定義為模擬數(shù)據(jù)的平均值和觀測(cè)數(shù)據(jù)的平均值之差。

（1）～（4）式中，xi代表觀測(cè)數(shù)據(jù)，yi代表模擬數(shù)據(jù)和分別為觀測(cè)數(shù)據(jù)的均值和模擬數(shù)據(jù)的均值，N為樣本總量。

由圖1b可見(jiàn)，模擬的SWH與T／P高度計(jì)反演的SWH相一致，統(tǒng)計(jì)上存在0.04 m的負(fù)偏差，說(shuō)明模擬的SWH系統(tǒng)上稍小于T／P高度計(jì)反演的SWH，相關(guān)系數(shù)為0.79，通過(guò)了99%（a0.01＝0.254）的信度檢驗(yàn)，均方根誤差為0.49 m，平均絕對(duì)誤差為0.35 m，接近高度計(jì)的觀測(cè)精度［15，20］；由圖1c可見(jiàn)，模擬的SWH與T／P高度計(jì)反演的SWH相一致，統(tǒng)計(jì)上存在0.09 m的正偏差，說(shuō)明模擬的SWH系統(tǒng)上稍大于T／P高度計(jì)反演的SWH，相關(guān)系數(shù)為0.88，通過(guò)了99%（a0.01＝0.254）的信度檢驗(yàn)，均方根誤差為0.71 m，平均絕對(duì)誤差為0.53 m，接近高度計(jì)的觀測(cè)精度［15，20］，模擬的海浪數(shù)據(jù)是可用的。

圖1a Topex／Poseidon高度計(jì)在中國(guó)海的軌道分布Fig.1a The track of T／P altimeter in the China Sea

圖1b 2007年8月期間高度計(jì)反演的SWH與模式結(jié)果的散布Fig.1b Comparison of wave height between T／P altimeter data and simulation wave data in the China Sea during Aug，2007

圖1c 2008年1月期間高度計(jì)反演的SWH與模式結(jié)果的散布Fig.1c Comparison of wave height between T／P altimeter data and simulation wave data in the China Sea during Jan，2008

3 中國(guó)海波浪能資源評(píng)估

2009年，Roger［12］利用WW3模式成功預(yù)報(bào)了太平洋東海岸的波浪能流密度，參考其公式，本文計(jì)算了中國(guó)海的波浪能流密度。

式（5）中Pw為波浪能流密度，H1／3為SWH（1／3部分大波平均波高），Tp為譜峰周期，珡T為平均周期，Tp＝1.2。上述公式也是美國(guó)EPRI（Electric Power Research Institute）波浪能資源評(píng)估的算法［21］。將模擬的有效波高和平均波周期數(shù)據(jù)代入式（5），得到中國(guó)海1988年1月～2009年12月逐3 h的波浪能流密度，分析該海域近22 a的波浪能資源特征。

3.1 中國(guó)海波浪能資源的季節(jié)特征

對(duì)中國(guó)海近22 a的能流密度做多年月平均。分別以1、4、7、10月作為DJF（December、January、February）、MAM（March、April、May）、JJA（June、July、August）、SON（September、October、November）的代表月，分析中國(guó)海波浪能資源的季節(jié)特征（見(jiàn)圖2）。

1月，中國(guó)近海受東北季風(fēng)影響顯著，是我國(guó)波浪能最豐富的季節(jié)，東海和南海大部分海域的能流密度在9～24 k W／m，大值區(qū)主要集中在南海大部分海域（約12～27 k W／m），呈東北－西南走向，這應(yīng)該是由于DJF期間冷涌給南海帶來(lái)的大浪所致；4月，波浪能流密度的大值區(qū)主要集中在：琉球群島附近海域（約5～6 k W／m）、南海北部海域（約5～7 k W／m），大值中心位于呂宋海峽，在7 k W／m左右；7月，能流密度的大值區(qū)位于琉球群島－呂宋海峽－平順海島（南海西南部）一線，約5～8 k W／m；10月，能流密度的大值區(qū)集中在：臺(tái)灣以東洋面（約12～15 k W／m）和南海中北部海域（約9～24 k W／m）；除渤海、黃海北部以外，中國(guó)海大部分海域的年平均能流密度在2 k W／m以上，大值區(qū)位于安海北部（呂宋海峽及以西海域），年均值在12～16 k W／m。

由圖2還可以看出，遠(yuǎn)海的波浪能流密度大于近岸，南海北部海域常年為中國(guó)海波浪能流密度的大值區(qū)，渤海、黃海北部、北部灣、泰國(guó)灣等海域常年為能流密度的低值區(qū)。

圖2 中國(guó)海近22 a的1月（a）、4月（b）、7月（c）、10月（d）及年平均（e）波浪能流密度（單位：k W／m）Fig.2 Characteristics of wave energy density in Jan（a），Apr（b），Jul（c），Oct（d），and annual（e）in the China Sea during the last 22 years（Units：k W／m）

3.2 能級(jí)頻率

在波浪能資源的評(píng)估中，不同能級(jí)出現(xiàn)的頻率是衡量波浪能資源豐富程度的1個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn)，通常認(rèn)為能流密度大于2 k W／m時(shí)為可用［22－23］，大于20 k W／m的海域被認(rèn)定為波浪能資源的富集區(qū)，如歐洲北海地區(qū)［24］。利用中國(guó)海1988年1月～2009年12月逐3 h的波浪能流密度，對(duì)該海域能流密度大于2 k W／m和大于20 k W／m出現(xiàn)的頻率進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)（見(jiàn)圖3）。

統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)中國(guó)大部分海域在1、4、7、10月波浪能流密度大于2 k W／m出現(xiàn)的頻率都很高，大于20 kW／m出現(xiàn)的頻率也較高。1月出現(xiàn)頻率相對(duì)最高，南海大部分海域能流密度大于2 k W／m出現(xiàn)的頻率在90%左右，大于20 k W／m出現(xiàn)的頻率在30%～40%左右；東海大部分海域能流密度大于2 k W／m出現(xiàn)的頻率在70%～90%，大于20 k W／m出現(xiàn)的頻率在15%～30%左右；黃海能流密度大于2 k W／m出現(xiàn)的頻率在20%～60%，大于20 k W／m出現(xiàn)的頻率較低；渤海大于2 k W／m出現(xiàn)的頻率則很低。4月，大于2 k W／m出現(xiàn)的頻率為幾個(gè)月中最低，大部分海域在10%～30%，東沙海域、臺(tái)灣以東洋面及琉球群島附近海域出現(xiàn)頻率相對(duì)較高，約35%～55%左右；大于20 k W／m出現(xiàn)的頻率也為幾個(gè)月中最低，僅在東沙附近海域能達(dá)到10%左右。7月，除渤海以外的大部分海域大于2 k W／m出現(xiàn)的頻率都比較高，黃海在15%～45%，東海約50%～55%，南海50%～60%；大于20 k W／m的高頻海域主要集中在南海南部的平順海島附近（8%～13%）、東沙－琉球群島一線（8%～10%）。10月，大于2 k W／m和大于20 k W／m出現(xiàn)的頻率整體較高，僅次于1月。

圖3 1月（a）、4月（b）、7月（c）、10月（d）波浪能流密度大于等于2 Kw／m出現(xiàn)的頻率及1月（e）、4月（f）、7月（g）、10月（h）波浪能流密度大于等于20 Kw／m出現(xiàn)的頻率（單位：%）Fig.3 Frequency of wave energy density large than 2 Kw／m in January（a），April（b），July（c），October（d）and large than 20 Kw／m in January（e），April（f），July（g），October（h）（unit：%）

3.3 中國(guó)海波浪能流密度的逐年變化趨勢(shì)

本文分別利用2種分析方法計(jì)算近22 a中國(guó)海波浪能流密度的逐年線性趨勢(shì)。方法一：計(jì)算中國(guó)海0.25（°）×0.25（°）每個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)上能流密度的逐年變化趨勢(shì)；方法二：計(jì)算中國(guó)海區(qū)域平均后能流密度的逐年變化趨勢(shì)，并比較這2種方法分析的結(jié)果。

3.3.1 每個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)上能流密度的逐年變化趨勢(shì) 將中國(guó)海0.25（°）×0.25（°）每個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)上的能流密度從1988—2009年進(jìn)行逐年平均，分析每個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)上能流密度的逐年線性趨勢(shì)（見(jiàn)圖4）。

近22 a間，中國(guó)海大部分海域的波浪能流密度呈顯著的逐年線性遞增趨勢(shì)，約0.05～0.55 kW·m－1／a，且都通過(guò)了95%的信度檢驗(yàn)，遞增趨勢(shì)較強(qiáng)的區(qū)域集中在臺(tái)灣以東洋面和琉球群島附近海域（約0.35～0.45 kW·m－1／a）和呂宋海峽西部海域（約0.35～0.55 kW·m－1／a），其中渤海、黃海大部分海域、北部灣、泰國(guó)灣的逐年線性遞增趨勢(shì)相對(duì)較弱。研究還發(fā)現(xiàn)，中部海域能流密度的逐年遞增趨勢(shì)比近岸海域強(qiáng)。能流密度的顯著性遞增趨勢(shì)對(duì)于波浪能的開(kāi)發(fā)與利用是有利的。此外，本文還對(duì)中國(guó)海的波候、風(fēng)候進(jìn)行了分析，研究發(fā)現(xiàn)：中國(guó)海大部分海域的海表風(fēng)速、有效波高在1988—2009年期間呈顯著性逐年線性遞增趨勢(shì)（圖略），這可能是導(dǎo)致近22 a中國(guó)海波浪能流密度呈顯著性線性遞增的主要原因。

圖4 中國(guó)海1988—2009年0.25（°）×0.25（°）每個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)上年平均波浪能流密度線性趨勢(shì)的回歸系數(shù)（單位：kW·m－1／a）Fig.4 Increasing tendency of wave energy density on 0.25（°）×0.25（°）points of China Sea during the last 22 years（Unit：k W·m－1／a）

圖5 中國(guó)海1988—2009年逐年區(qū)域平均后的波浪能流密度及其線性趨勢(shì)Fig.5 Annual average wave energy density in the whole China Sea and its long－term trend from 1988 to 2009

3.3.2 區(qū)域平均后能流密度的逐年變化趨勢(shì) 將中國(guó)海的波浪能流密度從1988—2009年進(jìn)行逐年區(qū)域平均，分析中國(guó)海整體的變化趨勢(shì)。由圖5可見(jiàn)，中國(guó)海的波浪能流密度在1988—2009期間呈顯著的逐年線性遞增，遞增趨勢(shì)為0.173 5 k W·m－1／a，其中1988—1998期間中國(guó)海的波浪能流密度變化較為平緩，年均值基本都在4.7～6.7 k W·m－1，1999—2009年遞增趨勢(shì)較為明顯，基本在8 k W·m－1上下浮動(dòng)。

對(duì)比2種分析方法發(fā)現(xiàn)，2種方法得到的結(jié)論基本一致。分析每個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)上能流密度的逐年線性趨勢(shì)，能夠清楚的反映出變化趨勢(shì)的區(qū)域性差異。如果區(qū)域平均后再求變化趨勢(shì)，是從整體上把握變化趨勢(shì)，雖然容易將一些重點(diǎn)海域的信息漏掉，卻能夠分析出整個(gè)區(qū)域隨時(shí)間變化的規(guī)律。結(jié)合2種分析方法，即能從整體上把握變化趨勢(shì)隨時(shí)間的變化規(guī)律，也能夠分析出變化趨勢(shì)的區(qū)域性差異。

3.4 波浪能的穩(wěn)定性

在波浪發(fā)電選址的評(píng)估中，不能只考慮能流密度在一段時(shí)間的平均值，還須考慮數(shù)據(jù)的離散程度，穩(wěn)定的能流密度有利于波浪能的采集與轉(zhuǎn)換、延長(zhǎng)發(fā)電裝置的壽命，不穩(wěn)定的情況下不僅僅會(huì)降低轉(zhuǎn)換效率，還可能對(duì)發(fā)電裝置造成損壞，甚至損毀。本文通過(guò)計(jì)算每個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)上的能流密度在不同月份的變異系數(shù)，來(lái)判斷其穩(wěn)定性（即離散程度），變異系數(shù)越小則能流密度的穩(wěn)定性越好。變異系數(shù)的具體計(jì)算方法如下：

式（2）中，Cv為變異系數(shù)，為均值，S為標(biāo)準(zhǔn)差：

將中國(guó)海1988年1月～2009年12月逐3 h的波浪能流密度進(jìn)行逐月平均，然后利用公式（2）計(jì)算中國(guó)海近22 a波浪能流密度的穩(wěn)定性（見(jiàn)圖6）。

圖6 中國(guó)海波浪能流密度變異系數(shù)分布特征Fig.6 Coefficient of variation of wave energy density in the China Sea

總體來(lái)看，中國(guó)海大部分海域波浪能流密度的穩(wěn)定性都比較好，變異系數(shù)基本都在1.2以內(nèi)，穩(wěn)定的波浪能流密度有利于能量的采集與轉(zhuǎn)換。其中黃海、東海、南海北部海域的穩(wěn)定性相對(duì)較好，渤海、南海中南部、泰國(guó)灣海域的穩(wěn)定性相對(duì)較差，變異系數(shù)基本在1.0以上。研究還發(fā)現(xiàn)，南海東部海域的穩(wěn)定性好于西部海域。

3.5 中國(guó)海波浪能資源開(kāi)發(fā)的可行性初探及相對(duì)優(yōu)勢(shì)區(qū)域

雖然從全球海域的角度來(lái)看，我國(guó)并不處于波浪能資源的優(yōu)勢(shì)區(qū)域［3－5］，但綜合圖2～6可以看出，我國(guó)除渤海和黃海北部以外的大部分海域的年平均能流密度在2 k W／m以上，大部分海域處于2 k W／m以上的高頻海域，能流密度是顯著性逐年線性遞增的，且穩(wěn)定性也比較好，上述幾方面對(duì)波浪能資源的開(kāi)發(fā)與利用都是很有利的，我國(guó)大部分海域蘊(yùn)藏著較為豐富的、適宜開(kāi)發(fā)的波浪能資源。南海北部海域在年平均能流密度、能級(jí)頻率方面都相對(duì)占優(yōu)，且SWH和能流密度是顯著性逐年線性遞增的，穩(wěn)定性也比較好，南海北部為我國(guó)波浪能資源的相對(duì)優(yōu)勢(shì)區(qū)域。

波浪能資源的評(píng)估是一項(xiàng)很長(zhǎng)遠(yuǎn)的工作，本文只是初步探析，要實(shí)現(xiàn)波浪能資源的精細(xì)化評(píng)估，還需要和具體不同種類的海浪發(fā)電裝置聯(lián)系起來(lái)，結(jié)合波浪能資源狀況和發(fā)電裝置的需求，尋找更為合理、適宜開(kāi)發(fā)的相對(duì)優(yōu)勢(shì)區(qū)域。

4 結(jié)論

（1）中國(guó)海的波浪能流密度具有明顯的季節(jié)特征，遠(yuǎn)海的波浪能比近岸豐富，除渤海和黃海北部以外的大部分海域的年平均能流密度在2 k W／m以上，南海北部海域四季皆為能流密度的相對(duì)大值區(qū)。

（2）中國(guó)海大部分海域?yàn)? k W／m以上的高頻海域，南海北部海域常年為20 k W／m以上的相對(duì)高頻海域。（3）中國(guó)海大部分海域的波浪能流密度呈顯著的逐年線性遞增趨勢(shì)，對(duì)于波浪能資源的開(kāi)發(fā)與利用是很有利的。遞增趨勢(shì)較強(qiáng)的區(qū)域集中在臺(tái)灣以東洋面、琉球群島附近海域和呂宋海峽西部海域

（4）中國(guó)海大部分海域波浪能流密度的穩(wěn)定性都比較好，變異系數(shù)基本都在1.2以內(nèi)，有利于波浪能的采集與轉(zhuǎn)換，其中黃海、東海、南海北部海域的穩(wěn)定性相對(duì)較好，渤海、南海中南部、泰國(guó)灣海域的穩(wěn)定性相對(duì)較差，變異系數(shù)基本在1.0以上，南海東部海域的穩(wěn)定性好于西部海域。

（5）綜合能流密度的大小、能級(jí)頻率、能流密度的線性趨勢(shì)、能流密度的穩(wěn)定性來(lái)看，我國(guó)除渤海和黃海北部以外的大部分海域蘊(yùn)藏著較為豐富的、適宜開(kāi)發(fā)的波浪能資源。南海北部海域?yàn)槲覈?guó)波浪能資源的相對(duì)優(yōu)勢(shì)區(qū)域。

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Wave Energy Resources Assessment in the China Sea During the Last 22 Years by Using WAVEWATCH－ⅢWave Model

ZHENG Chong－Wei1，2，LI Xun－Qiang1
（1.Institute of Meteorology，PLA Univ.of Sci.＆Tech.，Nanjing 211101，China；2.NO.92538 Army of PLA，Dalian 116041，China）

The third－generation wave model WAVEWATCH－Ⅲwas used to simulate the wave field of the China Sea from January，1988 to December，2009，with wind input of CCMP wind field.In order to evaluate the wave energy resources reasonably，the seasonal characteristics，frequency of wave energy scale，long－term trend，and stability of wave energy density were analyzed.The result showed that the dominant areas of wave energy resources in the China Sea were found，which could apply guidance to wave power plant location.

CCMP wind field；WAVEWATCH－Ⅲ；the China Sea；wave energy resources；wave power plant location

P743.2

A

1672－5174（2011）11－005－08

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（41076048）；國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目（2010CB429001）資助

2011－03－07；

2011－04－19

鄭崇偉（1983－），男，碩士生，主要從事海氣相互作用研究。E－mail：zhengzhang.xia＠163.com

責(zé)任編輯 龐 旻