■　王彩霞　黃純璽　侯天宇

（天津市濱海新區(qū)氣象局天津300074）

黃渤海海域風(fēng)場時空特征分析

■王彩霞黃純璽侯天宇

（天津市濱海新區(qū)氣象局天津300074）

本文利用第三代大氣再分析數(shù)據(jù)CFSR數(shù)據(jù)的10米風(fēng)場，通過EOF分解、小波譜分析和大風(fēng)統(tǒng)計(jì)方法，分析了黃渤海海域的風(fēng)場時空特征。分析結(jié)果表明，黃渤海海域的風(fēng)場空間分布上以西北風(fēng)和東北風(fēng)居多，時間分布上西北風(fēng)具有準(zhǔn)1年的顯著周期，東北風(fēng)具有準(zhǔn)半年的顯著周期；黃渤海海域的大風(fēng)天數(shù)沒有呈現(xiàn)逐年增多的趨勢，大風(fēng)天數(shù)的逐月分布中以5、6、7月最少，而構(gòu)成大風(fēng)的風(fēng)向中以西北大風(fēng)最多，東北大風(fēng)次之，西南大風(fēng)最少。

黃渤海10米風(fēng)場時空特征

1　引言

黃渤海是我國北方重要海區(qū)，北起遼東灣，南至長江口，南北跨越600多海里[1]。加強(qiáng)對黃渤海海域風(fēng)場時空特征的認(rèn)識與了解，不僅有利于提供天氣預(yù)報(bào)員對黃渤海大風(fēng)的預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率，更是對海上航運(yùn)的安全起到了至關(guān)重要的作用。由于海上觀測資料匱乏，對黃渤海海域的風(fēng)場特征的研究目前也僅僅局限于沿岸的幾個陸地觀測站資料，所得的研究結(jié)果并不全面。本文借助于美國第三代大氣再分析數(shù)據(jù)CFSR的10米風(fēng)場數(shù)據(jù)，對黃渤海海域的風(fēng)場特征進(jìn)行了高時空分辨率的研究。

2　數(shù)據(jù)和方法

本文用到的風(fēng)場數(shù)據(jù)來自美國國家環(huán)境預(yù)報(bào)中心NCEP（National Centers for Environmental Prediction）發(fā)布的第三代大氣再分析數(shù)據(jù)CFSR數(shù)據(jù)，其空間分辨率約為0.313°×0.312°，時間間隔為6h。CFSR再分析數(shù)據(jù)是耦合了大氣-海洋-地表-海冰的全球模擬系統(tǒng)的后報(bào)結(jié)果。除了同化常規(guī)觀測，它還同化了大量的海上非常規(guī)觀測資料，具有較高的質(zhì)量。本文選取了1981-2010共30年CFSR再分析數(shù)據(jù)的10 m風(fēng)場數(shù)據(jù)，為netcdf格式，空間范圍為116°—128°E，30°—42°N，所選時間和空間數(shù)據(jù)范圍內(nèi)無缺測數(shù)據(jù)。關(guān)于數(shù)據(jù)的可靠性，前人已經(jīng)對此做過對比檢驗(yàn)[2]，本文不再重復(fù)。

本文主要應(yīng)用的數(shù)據(jù)分析方法是EOF分解和小波分析方法。EOF分解（Empirical Orthogonal Function Decomposition，經(jīng)驗(yàn)函數(shù)正交分解），又稱為主成分分解，是一種因子統(tǒng)計(jì)方法。它是將任意參量的物理場組合成空間函數(shù)與時間函數(shù)的積，從而通過函數(shù)分解可以體現(xiàn)物理場的分布于時間變化的特征。這一方法是將時空場化為向量，使用矩陣論的方法進(jìn)行運(yùn)算，其主要特色在于它能夠有效地體現(xiàn)物理場的主要信息，保留次要信息并排除外來的隨機(jī)干擾[3]。小波分析是一個時間和頻率的局域變換，能有效地從信號中提取信息，可識別風(fēng)場序列多時間尺度演變特性和突變特征[4]。

圖1　EOF分解空間第一模態(tài)和第二模態(tài)的風(fēng)場流線圖

圖2　EOF分解時間第一模態(tài)序列圖（左）和小波譜分析圖（右）

圖3　EOF分解時間第二模態(tài)序列圖（左）和小波譜分析圖（右）

圖4　黃渤海海域逐年大風(fēng)天數(shù)分布圖（左）和氣候態(tài)月平均大風(fēng)天數(shù)分布圖（右）

3　時空特征

圖5　黃渤海海域大風(fēng)風(fēng)向構(gòu)成圖

圖1是對黃渤海海域風(fēng)場進(jìn)行EOF分解得到的空間第一模態(tài)和第二模態(tài)的風(fēng)場流線圖，第一模態(tài)和第二模態(tài)的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為75%，其中第一模態(tài)占52.6%，從空間第一模態(tài)的風(fēng)場流線圖可以看出，黃渤海風(fēng)場的第一主導(dǎo)風(fēng)向?yàn)槲鞅憋L(fēng)；第二模態(tài)占22.4%，而第二模態(tài)的空間風(fēng)場流線圖則反映了黃渤海風(fēng)場的第二主導(dǎo)風(fēng)向?yàn)闁|北風(fēng)。

圖2是EOF分解得到的時間第一模態(tài)序列圖和小波譜分析圖，時間序列圖的分布起伏漲落有序，屬于明顯的周期性變化。為了進(jìn)一步確定該變化的顯著周期，我們進(jìn)行了小波譜分析。小波譜分析的結(jié)果顯示該變化存在一個準(zhǔn)1年的顯著周期，該周期通過了95%的置信度檢驗(yàn)。同樣的，圖3是EOF分解得到的第二模態(tài)的時間序列圖和小波譜分析圖，相比于第一模態(tài)，第二模態(tài)的時間序列圖則略有雜亂，但依舊可以發(fā)現(xiàn)它也是存在周期性的。而小波譜分析的結(jié)果也驗(yàn)證了這猜測，只是通過小波譜分析，我們得到了兩個顯著周期，分別是準(zhǔn)半年和準(zhǔn)1年，而且這兩個顯著周期都通過了95%的置信度檢驗(yàn)。但是考慮到1年周期是半年周期的2倍，因此，這里取準(zhǔn)半年周期更具有物理意義。

因此，結(jié)合圖1的空間第一模態(tài)圖的結(jié)果，我們得出了黃渤海風(fēng)場風(fēng)向以西北風(fēng)最多，其次是東北風(fēng)，而西北風(fēng)的變化周期為準(zhǔn)1年，東北風(fēng)的變化周期為準(zhǔn)半年。這個結(jié)論其實(shí)與我們的直觀認(rèn)識也是相符的。通常，冬季黃渤海盛行西北風(fēng)，而春秋兩季則主要盛行東北風(fēng)。所以，我們的分析結(jié)論從數(shù)據(jù)分析的層面驗(yàn)證了我們的直觀認(rèn)識。

4　大風(fēng)統(tǒng)計(jì)特征

氣象學(xué)上，通常定義極大風(fēng)速8級以上（≥17.2m/s）的風(fēng)為大風(fēng)，下文中討論的大風(fēng)統(tǒng)計(jì)特征，也是按照風(fēng)速達(dá)到8級（≥17.2m/s）進(jìn)行統(tǒng)計(jì)的。

黃渤海海域逐年大風(fēng)天數(shù)分布圖（圖4左）表明了1981年～2010年30年來逐年的大風(fēng)天數(shù)呈一個波動起伏的狀態(tài)，沒有明顯的增多或減少趨勢。前人的一些研究認(rèn)為近年來黃渤海海域大風(fēng)天數(shù)在逐漸增多，而本文的結(jié)果并不支持這一觀點(diǎn)。本文認(rèn)為，近年來隨著觀測手段的發(fā)展和觀測站網(wǎng)的合理布局，我們可以觀測到捕捉到更多的黃渤海海域的大風(fēng)天數(shù)，然而這并不代表前些年大風(fēng)天數(shù)少，而更多的是受觀測手段和站網(wǎng)布局的限制，沒有捕捉到大風(fēng)而已。因此，我們認(rèn)為1981年～2010年這30年來逐年的大風(fēng)天數(shù)沒有呈現(xiàn)明顯的上升趨勢。從氣候態(tài)月平均大風(fēng)天數(shù)分布圖（圖4右）中可以看出，5、6、7月的大風(fēng)天數(shù)相對較少，其他月份大風(fēng)天數(shù)相差不大。這說明夏季，黃渤海海域的大風(fēng)較少。

圖5是對黃渤海海域大風(fēng)的風(fēng)向進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，黃渤海海域的大風(fēng)風(fēng)向中西北大風(fēng)最多，占49.1%，東北大風(fēng)次之，占30.0%，最少的是西南大風(fēng)，僅占5.4%。

5　結(jié)論

（1）EOF分解的結(jié)果表明，黃渤海海域的風(fēng)場以西北風(fēng)最多，東北風(fēng)次之，西北風(fēng)具有準(zhǔn)1年的顯著活動周期，東北風(fēng)具有準(zhǔn)半年的顯著活動周期。

（2）黃渤海海域大風(fēng)統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，逐年的大風(fēng)天數(shù)呈波動起伏狀態(tài)，沒有明顯的增多趨勢；夏季5、6、7月份的大風(fēng)天數(shù)相對較少；西北大風(fēng)最多，東北大風(fēng)次之，西南大風(fēng)最少。

[1]曲海濤,劉學(xué)萍.黃渤海大風(fēng)統(tǒng)計(jì)分析和預(yù)報(bào)方法.[J],遼寧氣象,2002,4:11～12.

[2]王國松,高山紅等.我國近海風(fēng)能資源分布特征分析.[J].海洋科學(xué)進(jìn)展,2014,1 (32).

[3]左軍成.海洋水文環(huán)境要素的分析方法和預(yù)報(bào).中國海洋大學(xué)，2006，pp:320～325.

[4]王文圣,丁晶等.水文序列周期成分和突變特征識別的小波分析法 [J].工程勘察, 2003,1:32-35.

P41[文獻(xiàn)碼]B

1000-405X（2016）-3-420-1