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        西太平洋海面風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)集的建立及其應(yīng)用?

        2022-01-01 06:06:24王振明于華明王凱迪李松霖
        關(guān)鍵詞:氣象站風(fēng)場(chǎng)風(fēng)能

        王振明 ,于華明??,李 陽,王凱迪,李松霖

        (1.中國(guó)海洋大學(xué)海洋與大氣學(xué)院,山東 青島 266100; 2. 中國(guó)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(guó)家試點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,山東 青島 266237; 4. 國(guó)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(zhǎng)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?gòu)?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?guó)雖然起步比較晚,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(guó)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(guó)家。據(jù)統(tǒng)計(jì),每年有7個(gè)左右的臺(tái)風(fēng)在中國(guó)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(guó)國(guó)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?gòu)?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(guó)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停渲薪?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(jiǎn)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(guó)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(guó)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(guó)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(guó)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(guó)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(guó)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(jiǎn)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(zhǎng)時(shí)間驗(yàn)潮數(shù)據(jù),因此水位的長(zhǎng)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(guó)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。

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