王振明 ，于華明??，李 陽，王凱迪，李松霖

(1.中國海洋大學(xué)海洋與大氣學(xué)院，山東 青島 266100； 2. 中國海洋大學(xué)物理海洋教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山東 青島266100;3. 青島海洋科學(xué)與技術(shù)國家試點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山東 青島 266237； 4. 國家海洋局東海環(huán)境監(jiān)測(cè)中心，上海 201208)

風(fēng)場(chǎng)是海洋上層的最重要的外強(qiáng)迫場(chǎng)。長時(shí)期、網(wǎng)格化的再分析風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)相比觀測(cè)風(fēng)場(chǎng)，更具有時(shí)間和空間的連續(xù)性和完整性，已在工程項(xiàng)目中發(fā)揮了重要作用。但由于目前業(yè)務(wù)化的再分析數(shù)據(jù)的水平分辨率最高只能到0.2°左右，因此對(duì)于臺(tái)風(fēng)這類中小尺度強(qiáng)天氣過程的模擬遠(yuǎn)達(dá)不到觀測(cè)的水平[1]，而臺(tái)風(fēng)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷膽?yīng)用則能夠較好的彌補(bǔ)這一缺點(diǎn)。臺(tái)風(fēng)模型能夠彌補(bǔ)再分析數(shù)據(jù)在極端天氣下風(fēng)速強(qiáng)度嚴(yán)重不足的問題，即臺(tái)風(fēng)模型以臺(tái)風(fēng)觀測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，增強(qiáng)了在極端天氣下的格點(diǎn)風(fēng)場(chǎng)可信度；其次臺(tái)風(fēng)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ椭贿m用于臺(tái)風(fēng)影響范圍內(nèi)的區(qū)域，在臺(tái)風(fēng)影響范圍外區(qū)域的風(fēng)場(chǎng)依然是以再分析數(shù)據(jù)為主，因此二者均能發(fā)揮出各自的優(yōu)點(diǎn)。臺(tái)風(fēng)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷难芯吭谥袊m然起步比較晚，但是已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于風(fēng)能資源評(píng)估以及風(fēng)暴潮的模擬中[2]。

中國地處西太平洋，是目前世界上少數(shù)受臺(tái)風(fēng)影響最嚴(yán)重的國家。據(jù)統(tǒng)計(jì)，每年有7個(gè)左右的臺(tái)風(fēng)在中國登陸，沿海地區(qū)從海南、廣西一直到遼寧省受到不同程度的臺(tái)風(fēng)影響，每年平均受到臺(tái)風(fēng)影響造成的直接經(jīng)濟(jì)損失可達(dá)461億，但是臺(tái)風(fēng)在為人類社會(huì)帶來災(zāi)害的同時(shí)，還帶來了不可估量的風(fēng)能等資源。據(jù)悉在2017年，一家名為“Challenergy”的日本工程公司推出了全球首個(gè)新型臺(tái)風(fēng)風(fēng)力渦輪機(jī)，該發(fā)電機(jī)能夠抵抗住臺(tái)風(fēng)強(qiáng)烈的風(fēng)速，并進(jìn)行風(fēng)力發(fā)電。臺(tái)風(fēng)中所包含的能量對(duì)人類社會(huì)的意義會(huì)越來越大，但是目前所有公開可獲得的再分析數(shù)據(jù)包括美國國家環(huán)境預(yù)報(bào)中心(National Center for Environment Prediction，NCEP)的 (Climate Forecast System Reanalysis，CFSR)系列和 歐洲中尺度天氣預(yù)報(bào)中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF)的風(fēng)場(chǎng)再分析數(shù)據(jù)集等等，雖然已經(jīng)同化了衛(wèi)星、地面氣象站以及雷達(dá)的風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)，但是對(duì)于臺(tái)風(fēng)過程中風(fēng)速強(qiáng)度的刻畫依然不足，再分析風(fēng)場(chǎng)資料中的最大風(fēng)速不會(huì)超過15 m/s,那么這樣在進(jìn)行區(qū)域或者全球風(fēng)能統(tǒng)計(jì)估計(jì)時(shí)，臺(tái)風(fēng)所帶來的巨大風(fēng)能就會(huì)被忽略掉[3]。本文的工作是根據(jù)臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)模型原理，以臺(tái)風(fēng)觀測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以CFSR再分析風(fēng)場(chǎng)為背景風(fēng)場(chǎng)進(jìn)行權(quán)重疊加，該方法不會(huì)影響臺(tái)風(fēng)區(qū)外的原再分析數(shù)據(jù)，只是對(duì)臺(tái)風(fēng)影響范圍內(nèi)的風(fēng)速數(shù)據(jù)進(jìn)行了修正，其次本文所用疊加方法適用于二維風(fēng)場(chǎng)故有疊加效率高的特點(diǎn)，并能夠?qū)崿F(xiàn)同一時(shí)刻全場(chǎng)多個(gè)臺(tái)風(fēng)的疊加。在此基礎(chǔ)上完成了一套30年以上包含臺(tái)風(fēng)觀測(cè)數(shù)據(jù)的再分析風(fēng)場(chǎng)資料。并對(duì)再分析風(fēng)場(chǎng)、臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)修正再分析風(fēng)場(chǎng)以及氣象站風(fēng)場(chǎng)進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證，其次對(duì)西太平洋區(qū)域的風(fēng)能密度也進(jìn)行了相應(yīng)評(píng)估，最后驗(yàn)證了極端天氣下合成風(fēng)場(chǎng)對(duì)海氣界面物理量模擬的重要性[2,4]。

1 數(shù)據(jù)來源

背景風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)來自國家環(huán)境預(yù)報(bào)中心(NCEP)的再分析數(shù)據(jù)包括： CFSR再分析資料使用了 GEOS-5(Goddard Earth Observing System)大氣模式與資料同化系統(tǒng), 資料同化系統(tǒng)應(yīng)用了NCEP以6 h為周期的格點(diǎn)統(tǒng)計(jì)插值系統(tǒng)(GSI)；CFSv2(Climate Forecast System Version 2)是CFSR資料在2011年之后的延續(xù)產(chǎn)品。本文采用的再分析數(shù)據(jù)分辨率是：1981—2010年為0.3°×0.3°，2011年之后為0.2°×0.2°，時(shí)間分辨率均為6 h。臺(tái)風(fēng)觀測(cè)數(shù)據(jù)來自聯(lián)合警報(bào)中心JTWC(Joint Typhoon Warning Center)，其中觀測(cè)的物理參量包含臺(tái)風(fēng)中心位置以及觀測(cè)時(shí)的最大風(fēng)速，兩次觀測(cè)的時(shí)間間隔也是6 h[5]。

2 臺(tái)風(fēng)模型風(fēng)場(chǎng)建立過程及驗(yàn)證

臺(tái)風(fēng)模型風(fēng)場(chǎng)包含以下三部分：圓形靜態(tài)臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)、移行風(fēng)場(chǎng)、以及背景風(fēng)場(chǎng)。圓形風(fēng)場(chǎng)模型包括理論模型和經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，其中?jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ陀址譃椋篔elesinianki經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蚚6]、Holland經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蚚7]和陳孔沫經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蚚8]等。移行風(fēng)場(chǎng)包括：宮崎衛(wèi)正移行風(fēng)場(chǎng)、Jelesnianski移行風(fēng)場(chǎng)[7]以及陳孔沫移行風(fēng)場(chǎng)模型[9]等。移行風(fēng)場(chǎng)作為圓對(duì)稱風(fēng)場(chǎng)的修正量疊加到靜態(tài)風(fēng)場(chǎng)之上，從而得到非對(duì)稱風(fēng)場(chǎng)模型。本文利用CFSR歷史再分析天氣資料作為背景風(fēng)場(chǎng)，通過Jelenianski-II模型[10]構(gòu)建圓形靜態(tài)風(fēng)場(chǎng)，與移行臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)相結(jié)合，構(gòu)造出西太平洋附近過去36年(1981—2016年)的包含大風(fēng)過程的風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)。

建立完整的臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)模型需要通過建立圓對(duì)稱風(fēng)場(chǎng)和背景再分析風(fēng)場(chǎng)進(jìn)行矢量疊加，其中建立圓對(duì)稱風(fēng)場(chǎng)的步驟分為以下三步：(1)構(gòu)建臺(tái)風(fēng)模型風(fēng)場(chǎng)的矩形區(qū)域網(wǎng)格以及確定網(wǎng)格分辨率；(2)建立圓形靜態(tài)風(fēng)場(chǎng)[11]；(3)流入角修正[12]。

2.1 構(gòu)建區(qū)域網(wǎng)格以及確定網(wǎng)格分辨率

本文構(gòu)建的矩形區(qū)域網(wǎng)格范圍：經(jīng)度(105°E～147°E)，緯度(5°N～31°N)，分辨率與CFSR和CFSV2的再分析數(shù)據(jù)集相對(duì)應(yīng)，分別為0.312 5°×0.312 5 °和0.204 5°×0.204 5°，網(wǎng)格總數(shù)2011年之前為15 660，2011年之后為36 462(包括2011年)。

2.2 構(gòu)建臺(tái)風(fēng)圓形靜態(tài)風(fēng)場(chǎng)

構(gòu)建圓形靜態(tài)風(fēng)場(chǎng)分為以下兩種方式：

(1)經(jīng)驗(yàn)公式以藤田圓形氣壓公式[13]為基礎(chǔ)，結(jié)合地轉(zhuǎn)理論構(gòu)造較為簡易的風(fēng)場(chǎng)。

藤田公式：

P(r)=P∞△P/[1+2×(r/R)2]1/2, 0≤r<∞。

(1)

(2)

式中：P∞是環(huán)境氣壓；P(r)是網(wǎng)格點(diǎn)上對(duì)應(yīng)氣壓值；△P是環(huán)境氣壓和臺(tái)風(fēng)中心氣壓的差；R是最大風(fēng)速半徑(臺(tái)風(fēng)中心最大風(fēng)速風(fēng)圈之間的距離)；ρ是空氣密度；n是自然坐標(biāo)系的法線方向，根據(jù)地轉(zhuǎn)關(guān)系構(gòu)建的圓形風(fēng)場(chǎng)是完全垂直于氣壓梯度方向的。

(2)由于早期臺(tái)風(fēng)觀測(cè)氣壓數(shù)據(jù)的殘缺，所以除氣壓經(jīng)驗(yàn)公式外，還可以用圓形臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?Jelenianski-II模型)直接計(jì)算臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)：

(3)

式中：Vm是最大風(fēng)速；R是最大風(fēng)速半徑；r為模式網(wǎng)格點(diǎn)和所觀測(cè)臺(tái)風(fēng)中心的實(shí)際距離。其中最大風(fēng)速半徑R采用willoughby[14]提出的經(jīng)驗(yàn)公式：

R=46.4×exp(-0.015 5Vm+0.016 9×lat) 。

(4)

2.3 流入角修正

真實(shí)臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)是不可能完全與等壓線平行的，一般和等壓線有一個(gè)夾角，這個(gè)夾角的大小與最大風(fēng)速以及海表面溫度有較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，流入角修正大小一般在0°～20°之間，本文中采用的是20°[15]。根據(jù)李健[12]對(duì)比是否加入流入角的臺(tái)風(fēng)模型風(fēng)場(chǎng)，利用這兩種風(fēng)場(chǎng)驅(qū)動(dòng)海洋模型的增減水狀況進(jìn)行了敏感性實(shí)驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果表明引入流入角會(huì)使得風(fēng)暴潮增水的預(yù)報(bào)時(shí)間更加準(zhǔn)確。

2.4 疊加移動(dòng)臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)

移動(dòng)風(fēng)場(chǎng)的主要作用是修正已建立的圓對(duì)稱風(fēng)場(chǎng)，將移動(dòng)的風(fēng)速與靜態(tài)圓形風(fēng)場(chǎng)相疊加，從而使得風(fēng)場(chǎng)產(chǎn)生非對(duì)稱效果，避免臺(tái)風(fēng)風(fēng)速沿移動(dòng)路徑兩側(cè)完全一致的情況[16-17]。

2.5 疊加背景風(fēng)場(chǎng)

由于臺(tái)風(fēng)的影響在西太平洋到中國東部的范圍大致在100 km以內(nèi)，因此就單個(gè)臺(tái)風(fēng)的影響范圍而言，相對(duì)于整個(gè)區(qū)域來說比較小，所以在臺(tái)風(fēng)影響范圍之外，再分析數(shù)據(jù)的風(fēng)場(chǎng)就會(huì)起到主導(dǎo)作用。

Vnew=Vt(1-e)+eVb。

(5)

e=c4/(1+c4)。

(6)

c=r/nR。

(7)

式中：Vnew是背景風(fēng)場(chǎng)和臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)疊加之后的結(jié)果；Vt是臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)；Vb是背景風(fēng)場(chǎng)；e是背景風(fēng)場(chǎng)在整個(gè)疊加過程中的權(quán)重系數(shù)，該值與區(qū)域中的每一點(diǎn)與臺(tái)風(fēng)中心的距離成反比，即所計(jì)算點(diǎn)的距離臺(tái)風(fēng)中心距離越近，背景風(fēng)場(chǎng)的主導(dǎo)作用越弱，在臺(tái)風(fēng)中心附近背景風(fēng)場(chǎng)的權(quán)重系數(shù)幾乎為零，根據(jù)張志旭等[18]提出n為經(jīng)驗(yàn)值根據(jù)觀測(cè)和計(jì)算誤差的均方根誤差最小來確定，目前普遍認(rèn)為n取9時(shí)總體誤差最小[16,18]。

2.6 創(chuàng)新點(diǎn)

以往的臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)模型一般適用于某一區(qū)域的單個(gè)臺(tái)風(fēng)的疊加，依據(jù)是經(jīng)驗(yàn)臺(tái)風(fēng)模型中臺(tái)風(fēng)權(quán)重系數(shù)的影響范圍一般不足兩百公里，即在臺(tái)風(fēng)中心兩百公里外的臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)影響因子幾乎為零，并且在某一時(shí)刻觀測(cè)臺(tái)風(fēng)兩兩之間的距離基本不會(huì)小于臺(tái)風(fēng)影響因子不為0的區(qū)域半徑，這一改進(jìn)使得改程序算法其能夠適用于區(qū)域內(nèi)同時(shí)出現(xiàn)多個(gè)臺(tái)風(fēng)的情況，這也與西太平洋臺(tái)風(fēng)多發(fā)區(qū)的情況相適應(yīng)?；谏鲜銮闆r本文優(yōu)化了算法，改進(jìn)了背景風(fēng)場(chǎng)疊加部分中權(quán)重系數(shù)的計(jì)算，即利用計(jì)算臺(tái)風(fēng)模型本身的權(quán)重系數(shù)代替原有背景風(fēng)場(chǎng)的權(quán)重系數(shù)。本文融合了1981—2016年的西太平洋臺(tái)風(fēng)過程，總計(jì)疊加了955個(gè)臺(tái)風(fēng)過程。改進(jìn)后的算法也不僅僅局限于區(qū)域臺(tái)風(fēng)同化，只要獲得足夠多的臺(tái)風(fēng)觀測(cè)，就可以將全球的臺(tái)風(fēng)過程同化到再分析數(shù)據(jù)中去。

2.7 氣象站數(shù)據(jù)驗(yàn)證

經(jīng)過統(tǒng)計(jì)1981—2016年臺(tái)風(fēng)觀測(cè)數(shù)據(jù)，西北太平洋區(qū)域是世界上熱帶氣旋發(fā)生最多的地區(qū)，并且觀測(cè)到的臺(tái)風(fēng)數(shù)量每年在20～40個(gè)之間，每年均有風(fēng)速超過140節(jié)的超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)出現(xiàn)。

本文選取氣象站45004(114°11′E，22°31′N)的臺(tái)風(fēng)數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證，對(duì)比了原始再分析數(shù)據(jù)、臺(tái)風(fēng)模型修正的再分析數(shù)據(jù)以及氣象站觀測(cè)的風(fēng)速數(shù)據(jù)。選取近十年來路徑較為接近該氣象站的6例臺(tái)風(fēng)作為驗(yàn)證，這6個(gè)臺(tái)風(fēng)均在中國登陸，并且對(duì)廣東、廣西等南方數(shù)省份有較大影響，各臺(tái)風(fēng)路徑以及氣象站位置如圖1所示。

圖2依次為6個(gè)臺(tái)風(fēng)在各自的臺(tái)風(fēng)過程中原始再分析數(shù)據(jù)、合成風(fēng)場(chǎng)以及氣象站觀測(cè)數(shù)據(jù)的風(fēng)速對(duì)比。原再分析風(fēng)場(chǎng)的風(fēng)速極大值雖然出現(xiàn)在臺(tái)風(fēng)過境時(shí)，但在臺(tái)風(fēng)過境時(shí)同化臺(tái)風(fēng)觀測(cè)之前的再分析數(shù)據(jù)和氣象站的實(shí)際觀測(cè)風(fēng)速差距較大，同化臺(tái)風(fēng)觀測(cè)之后的再分析數(shù)據(jù)在臺(tái)風(fēng)過境時(shí)有著明顯的強(qiáng)度提升，與氣象站觀測(cè)風(fēng)速趨勢(shì)及強(qiáng)度相一致。從圖2中可知，6例臺(tái)風(fēng)中只有“黑格比”的再分析數(shù)據(jù)與觀測(cè)值趨勢(shì)較為接近，但是依然有著近10 m/s的誤差，其他五例臺(tái)風(fēng)在臺(tái)風(fēng)過境時(shí)的趨勢(shì)和強(qiáng)度則有著非常大的誤差。所以不難看出再分析數(shù)據(jù)與氣象站觀測(cè)值的誤差最大值出現(xiàn)在臺(tái)風(fēng)距離氣象站最近的那段時(shí)間內(nèi)，并且與原有再分析數(shù)據(jù)在臺(tái)風(fēng)過程中的趨勢(shì)和強(qiáng)度變化幅度有較大差異。

此外，從圖2中可見，除了臺(tái)風(fēng)過境的時(shí)其他時(shí)刻是否進(jìn)行臺(tái)風(fēng)同化對(duì)原有再分析風(fēng)場(chǎng)沒有太大影響，也驗(yàn)證了臺(tái)風(fēng)模型風(fēng)場(chǎng)與再分析風(fēng)場(chǎng)的相結(jié)合是一個(gè)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的過程。

由表1可知疊加臺(tái)風(fēng)觀測(cè)后的風(fēng)速均方根誤差有了顯著的下降。原始再分析數(shù)據(jù)在單個(gè)臺(tái)風(fēng)過程中的平均均方根誤差在2～4 m/s，甚至臺(tái)風(fēng)距離氣象站最近的時(shí)刻誤差能達(dá)到20 m/s(見圖2)，疊加臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)之后，整個(gè)臺(tái)風(fēng)過程的平均均方根誤差降低到了1～2 m/s,特別是在臺(tái)風(fēng)過境的時(shí)段內(nèi)，與氣象站觀測(cè)值的強(qiáng)度以及趨勢(shì)都非常吻合。補(bǔ)充說明臺(tái)風(fēng)模型的加入能夠很好的彌補(bǔ)對(duì)再分析風(fēng)速在臺(tái)風(fēng)過程中強(qiáng)度嚴(yán)重不足的問題，并整體減少臺(tái)風(fēng)期間的均方根誤差。

3 風(fēng)能資源評(píng)估

在20世紀(jì)初風(fēng)被當(dāng)作發(fā)電的一種手段，由于它的綠色環(huán)保以及可持續(xù)性而逐漸受到人們的關(guān)注并逐漸走進(jìn)人們的生活中，風(fēng)能密度就是衡量該區(qū)域風(fēng)能的物理量，它是指單位時(shí)間通過單位面積的風(fēng)能大小，式(8)是計(jì)算風(fēng)能密度的公式，它來源于動(dòng)能公式，并在動(dòng)能公式的基礎(chǔ)之上加入了能量流動(dòng)的速度V，從而計(jì)算動(dòng)能通量即風(fēng)能密度[19-20]。

e=0.5×ρ×V3。

(8)

式中：e是該地區(qū)的風(fēng)能密度；ρ是空氣密度；V是當(dāng)?shù)仫L(fēng)速。

從全球臺(tái)風(fēng)與再分析風(fēng)場(chǎng)融合的結(jié)果來看(見圖3)，由于全球的能量基數(shù)過大，臺(tái)風(fēng)能量給全場(chǎng)整體能量的提升的比重最高值不足4%，并且全球臺(tái)風(fēng)多發(fā)于北半球的夏秋季，因此筆者將研究范圍限制在西北太平洋地區(qū)。

圖4所展示的是臺(tái)風(fēng)模型完善的再分析數(shù)據(jù)與原再分析數(shù)據(jù)在研究區(qū)域內(nèi)(5°N～31°N，105°E～147°E)總體風(fēng)能功率差的月平均變化趨勢(shì)。從圖3中可知，西太平洋區(qū)域大部分時(shí)刻都會(huì)受到臺(tái)風(fēng)的影響，因而臺(tái)風(fēng)這一部分能量恰恰不能夠被忽視。僅在該區(qū)域，某一時(shí)刻因臺(tái)風(fēng)模擬不準(zhǔn)確而使得風(fēng)能評(píng)估比同化臺(tái)風(fēng)觀測(cè)之后至少低1015J，整個(gè)區(qū)域平均提高量為55 W/m2。根據(jù)前文的風(fēng)速驗(yàn)證，明顯得出，利用再分析數(shù)據(jù)所得到的風(fēng)能資源評(píng)估會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于實(shí)際風(fēng)能資源這一結(jié)論[21]。

圖1 驗(yàn)證的臺(tái)風(fēng)路徑以及氣象站坐標(biāo)Fig.1 Verified typhoon path and meteorological station coordinates

圖2 6個(gè)臺(tái)風(fēng)過程中的再分析數(shù)據(jù)、臺(tái)風(fēng)模型與再分析數(shù)據(jù)結(jié)合以及和氣象站的風(fēng)速對(duì)比Fig.2 Comparison of wind speed between Reanalysis data, typhoon model and reanalysis data during six typhoons and weather stations

表1 各個(gè)臺(tái)風(fēng)過程合成風(fēng)場(chǎng)與原始再分析數(shù)據(jù)的均方根誤差Table 1 Root mean square errors of synthetic wind field and original reanalysis data during typhoon processes

圖3 2017年全球合成風(fēng)場(chǎng)與再分析風(fēng)場(chǎng)之差占原再分析數(shù)據(jù)的比值Fig.3 Difference between the global synthetic wind and the reanalysis wind field in 2017 accounted for the ratio of the original reanalysis data

圖4 西北太平洋研究區(qū)域臺(tái)風(fēng)合成風(fēng)場(chǎng)與原再分析風(fēng)場(chǎng)月平均風(fēng)能差Fig.4 The time series of the monthly average difference in wind energy between regional typhoon model Synthetic wind field and original reanalysis wind field

((a) 年平均的再分析風(fēng)場(chǎng)分能密度分布； (b) 年平均合成風(fēng)場(chǎng)分能密度分布； (c) (a)、(b) 在該區(qū)域的差值。 (a) Annual average reanalysis wind energy density distribution in the Northwest Pacific from 2011 to 2016; (b) Annual average energy distribution of synthetic wind field; (c) The difference of density distribution between Reanalysis and synthetic wind field in this area.)

李澤椿[19]中提到氣象科學(xué)院在1990年代開展的第二次風(fēng)能資源普查結(jié)果：中國渤海、黃海、南海的風(fēng)能密度在50～100 W/m2，而東海及浙閩沿岸為100～200 W/m2，且中國大陸風(fēng)能密度普遍低于海上。在文中所提到的風(fēng)能資料評(píng)估均采用氣象站的歷史資料，僅與再分析數(shù)據(jù)的分布規(guī)律基本一致，但再分析格點(diǎn)數(shù)據(jù)相較于風(fēng)能資源普查的量值普遍偏高，之后2007年開展的第三次全國風(fēng)能資源普查中將氣象站數(shù)據(jù)同數(shù)值模式相結(jié)合，總體上東南沿海的風(fēng)能資源評(píng)估有了顯著提升，東南沿海的平均風(fēng)能密度在300 W/m2之上，在閩浙沿岸和臺(tái)灣島西側(cè)海域風(fēng)能密度甚至超過了1 000 W/m2，這與再分析數(shù)據(jù)的量值和分布趨勢(shì)基本一致。但由于本文研究的區(qū)域在西北太平洋臺(tái)風(fēng)多發(fā)區(qū)，而氣象站觀測(cè)的間隔普遍在50～200 km，水平分辨率遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于再分析格點(diǎn)數(shù)據(jù)(20 km左右)，海上觀測(cè)資料尤為不足，這會(huì)對(duì)風(fēng)能資源評(píng)估有著很大影響，主要體現(xiàn)為真實(shí)調(diào)研的風(fēng)能資源會(huì)大幅低于普查結(jié)果，因此僅僅基于氣象站觀測(cè)的風(fēng)能資源評(píng)估遠(yuǎn)遠(yuǎn)無法滿足中國的風(fēng)能資源評(píng)估需求。所以從再分析數(shù)據(jù)入手討論風(fēng)能資源的評(píng)估是可行的，從圖4中可以看出整個(gè)西太平洋區(qū)域或多或少都會(huì)受到臺(tái)風(fēng)過程的影響，合成風(fēng)場(chǎng)與原始再分析數(shù)據(jù)這二者的風(fēng)能密度差在該區(qū)域最大能達(dá)到120 W/m2,所以利用現(xiàn)有的臺(tái)風(fēng)觀測(cè)數(shù)據(jù)修正原有再分析數(shù)據(jù)這一做法是非常有必要的[19]。其次，風(fēng)能密度大小和風(fēng)速不是簡單的線性關(guān)系，因此風(fēng)速的提升會(huì)使得風(fēng)能密度在量級(jí)上大幅增加。而該區(qū)域的主要臺(tái)風(fēng)過程能量密度又主要集中在臺(tái)灣以東海域，由此攜帶高密能量天氣過程的資源開發(fā)利用就顯得尤為重要。

圖6展示了2011—2016年同化臺(tái)風(fēng)觀測(cè)的再分析數(shù)據(jù)與原始再分析數(shù)據(jù)的之差與再分析全場(chǎng)平均風(fēng)能密度之比的結(jié)果?？梢钥吹?，由于研究區(qū)域處于北半球，臺(tái)風(fēng)過程主要集中發(fā)生在每一年的下半年，尤其7、8、9月份是臺(tái)風(fēng)的多發(fā)季節(jié)，并且臺(tái)風(fēng)發(fā)生的頻率與強(qiáng)度是存在年變化的。如上文所提，在臺(tái)風(fēng)過境時(shí)，臺(tái)風(fēng)觀測(cè)數(shù)據(jù)主要是對(duì)于臺(tái)風(fēng)影響范圍內(nèi)的區(qū)域進(jìn)行修正，但是從圖6中不難看出，僅在臺(tái)風(fēng)影響區(qū)域的數(shù)據(jù)改善會(huì)使得整個(gè)西太平洋研究區(qū)域總風(fēng)能提升至原來的300%，由此證明臺(tái)風(fēng)過程發(fā)生時(shí)風(fēng)能密度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于再分析的平均風(fēng)能密度。這個(gè)能量差的量級(jí)是無法忽視的。并且結(jié)合圖5、6不難看出臺(tái)風(fēng)過程是一個(gè)攜帶高能的中小尺度過程，這也是在臺(tái)風(fēng)過程中資源利用的核心優(yōu)勢(shì)。

圖6 2011—2016年合成風(fēng)場(chǎng)與原始再分析數(shù)據(jù)全場(chǎng)平均風(fēng)能密度之差和在分析數(shù)據(jù)風(fēng)能密度之比Fig.6 Ratio of the different value between the average wind energy density of typhoon wind field improvement data and reanalysis data in 2011—2016

從2011—2016年每年選取一個(gè)超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)過程，進(jìn)行風(fēng)能密度的比對(duì)，這些超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)過程的風(fēng)能密度對(duì)原有再分析數(shù)據(jù)的修正量級(jí)都接近4×105W/m2，其中在單一臺(tái)風(fēng)過程中，風(fēng)能密度呈現(xiàn)先增大后減小的趨勢(shì)(見圖7)。西太平洋臺(tái)風(fēng)的主要路徑為自南向北，自東向西，臺(tái)風(fēng)風(fēng)速在海上運(yùn)動(dòng)增強(qiáng)，近岸逐漸減弱。

4 水位模擬驗(yàn)證及討論

為探究合成風(fēng)場(chǎng)對(duì)海氣界面物理量模擬的影響[22]，本文利用FVCOM模型對(duì)兩例臺(tái)風(fēng)過程的水位模擬結(jié)果來討論臺(tái)風(fēng)過程中合成風(fēng)場(chǎng)對(duì)水位模擬結(jié)果的影響與改進(jìn)效果。因?yàn)楸疚膬H對(duì)比不同風(fēng)場(chǎng)驅(qū)動(dòng)FVCOM所帶來的水位模擬差異，不考慮溫鹽場(chǎng)變化，故僅采用全場(chǎng)均一的正壓模式，僅采取不同的外強(qiáng)迫風(fēng)場(chǎng)作為對(duì)照試驗(yàn)[23]，為與風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)相對(duì)應(yīng)，水位數(shù)據(jù)也采用6 h的時(shí)間間隔。

圖8為大萬山驗(yàn)潮站(21°56′N, 113°43′E)和所選取兩例臺(tái)風(fēng)路徑的相對(duì)位置，大萬山驗(yàn)潮站與所用于驗(yàn)證的氣象站距離不足90 km，故風(fēng)場(chǎng)驗(yàn)證和水位驗(yàn)證可以對(duì)應(yīng)時(shí)間來看。

圖7 2011—2016年單一超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)過程的修正再分?jǐn)?shù)據(jù)與再分析數(shù)據(jù)的風(fēng)能密度差Fig.7 Wind energy density difference between modified sub data and reanalysis data for single super typhoon during 2011—2016

圖8 大萬山驗(yàn)潮和驗(yàn)證臺(tái)風(fēng)路徑位置Fig.8 Dawanshan tide station and typhoon path location

圖9中(a)圖(黑格比)臺(tái)風(fēng)過程水位模擬在圖二所示的臺(tái)風(fēng)過境期間，利用再分析風(fēng)場(chǎng)所驅(qū)動(dòng)水位誤差在0.6 m左右，而使用合成風(fēng)場(chǎng)驅(qū)動(dòng)時(shí)水位模擬誤差縮小至不足0.2 m，(b)圖(巨爵)再分析驅(qū)動(dòng)所得的水位誤差在0.2 m以上，合成風(fēng)場(chǎng)驅(qū)動(dòng)所得水位誤差減少至不足0.05 m。其次，在低風(fēng)速下水位模擬的整體趨勢(shì)與觀測(cè)基本一致，且臺(tái)風(fēng)過程中的水位模擬主要考慮風(fēng)暴增水與天文潮疊加，主要用于工程中災(zāi)害的評(píng)估，而FVCOM模型多用于近海環(huán)流潮位等工程模擬，僅僅使用再分析數(shù)據(jù)在低風(fēng)速情況下能較好的與觀測(cè)相對(duì)應(yīng)，但是在高風(fēng)速的情況下依然有著很大的差異。

圖9 利用不同強(qiáng)迫風(fēng)場(chǎng)驅(qū)動(dòng)FVCOM的水位模擬Fig.9 FVCOM simulated water level driven by different forced wind fields

但是在工程中進(jìn)行災(zāi)害評(píng)估時(shí)，大多數(shù)情況工程區(qū)域并沒有長時(shí)間驗(yàn)潮數(shù)據(jù)，因此水位的長期極值模擬就非常重要，一般要求水位極值的誤差范圍在10%以內(nèi)，單一再分析數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的FVCOM模型顯然無法達(dá)到工程要求，因此將臺(tái)風(fēng)觀測(cè)融合到再分析數(shù)據(jù)中就有重大意義了。

5 結(jié)論與展望

本文基于1981—2016年的臺(tái)風(fēng)統(tǒng)計(jì)、再分析數(shù)據(jù)集以及氣象站驗(yàn)證數(shù)據(jù)，構(gòu)建了一套36年的再分析與臺(tái)風(fēng)觀測(cè)融合數(shù)據(jù)集，并驗(yàn)證該數(shù)據(jù)集在臺(tái)風(fēng)過程期間平均誤差相較于原再分析風(fēng)場(chǎng)減少10%～70%。根據(jù)合成風(fēng)場(chǎng)與再分析數(shù)據(jù)的對(duì)比得出，一次臺(tái)風(fēng)過程所攜帶的能量能夠達(dá)到整個(gè)西太平洋區(qū)域整體風(fēng)能的3倍，因此臺(tái)風(fēng)過程在風(fēng)能資源評(píng)估中是不可忽視的部分。其次合成風(fēng)場(chǎng)的加入對(duì)模擬海氣界面處的現(xiàn)象(如：水位等)有著顯著改善(在本文試驗(yàn)中臺(tái)風(fēng)過境時(shí)水位改善30%以上)，并且已被用于多個(gè)工程項(xiàng)目災(zāi)害評(píng)估的數(shù)值模擬實(shí)驗(yàn)中。本次實(shí)驗(yàn)已經(jīng)完成1981—2016年的西太平洋以及印度洋的臺(tái)風(fēng)與再分析數(shù)據(jù)的疊加。并逐步融合新的臺(tái)風(fēng)觀測(cè)數(shù)據(jù)到再分析數(shù)據(jù)集中去。

但是后續(xù)依然存在一些問題尚待解決，由于臺(tái)風(fēng)觀測(cè)數(shù)據(jù)很多時(shí)候并不能覆蓋整個(gè)臺(tái)風(fēng)過程并且存在不連續(xù)性，所以有時(shí)會(huì)出現(xiàn)臺(tái)風(fēng)過程中風(fēng)速突變的情況，從而導(dǎo)致缺失了臺(tái)風(fēng)在洋面生成過程中不斷增強(qiáng)的過程，這樣的觀測(cè)數(shù)據(jù)同化到再分析數(shù)據(jù)中，會(huì)造成再分析數(shù)據(jù)風(fēng)速的突變，造成海浪水位等模擬時(shí)造成大氣強(qiáng)迫梯度過大，使得模型出現(xiàn)溢出等問題。雖然在西北太平洋的風(fēng)能資源評(píng)估中資源量是巨大的，但是目前中國的風(fēng)力發(fā)電只能利用其中很小一部分，所以工程上還需要進(jìn)一步的考量。