2008年冬季台湾海峡及其邻近海域QuikSCAT卫星遥感风场的检验及应用分析

采用布放在台湾海峡及其邻近海域的2个浮标对2008年冬季（2008年12月至2009年2月）QuikSCAT卫星遥感观测的风场资料进行了检验.结果表明,这两者风速的相关系数为0.93,平均偏差为-0.03 m/s,均方根误差为1.10 m/s,平均绝对误差为1.54 m/s;风向平均偏差为-9.53°,均方根误差为22.83°,平均绝对误差为33.84.°这表明QuikSCAT卫星遥感风场资料在台湾海峡及其邻近海域冬季风观测中具有很高的适用性.本文利用2008年冬季QuikSCAT卫星遥感的平均风速场,分析了在＂狭管效应＂影响下台湾海峡及其邻近海域的风速特征.结果显示其平均风速具有3个基本特征：（1）台湾海峡中部存在着明显高于附近其他海域的高风速区,平均风速高出1~4m/s,风速高值区更贴近海峡东岸.（2）台湾海峡南部平均风速大于北部.（3）台湾岛东北角和西南角各有一个风速低值区.结合对2009年2月15~18日一次冷空气大风过程的分析发现,风速越大台湾海峡＂狭管效应＂越明显.     

基于QuikSCAT/NCEP风场的1999-2009年中国海表风场研究

利用1999年8月-2009年7月具有高精度的QuikSCAT/NCEP混合风场,对中国海海表风场的风速风向、极值风速、大风频率等特征进行分析,研究发现:MAM和SON的风速大值中心位于台湾海峡,JJA位于南海西南部海域,DJF大值区主要位于琉球群岛-台湾海峡-东沙群岛-平顺海岛一带,风向也具有明显的季节特征;极值风速...     

我国近海风能资源分布特征分析

基于美国NCEP(National Centers for Environmental Prediction)的CFSR(Climate Forecast System Reanalysis)近20a(1991-2010)10m风场再分析数据(0.3°×0.3°,1h/次,简称CFSR风场),对我国近海风能资源分布特征进行了统计分析与评估。利用天津渤海A平台观测站(118°25′E,38°27′N)逐时观测风速数据对CFSR风速数据进行了检验,发现均方根误差和平均偏差仅为均较小(分别为2.28m/s与0.16m/s)。基于此CFSR风场,本文章进一步统计并给出了我国陆地年平均风功率密度分布,结果与第三次风能普查(1971-2000年)及相关文献结果 (1991-2010年)相当一致。依据国家风电场风能资源评估方法,由CFSR风场推算了我国近海20a平均的70m高度风能资源分布。结果显示,年平均风功率密度均达到了200 W/m2以上,大于6m/s的风速累积小时数为4 000h以上;其中台湾海峡和东海南部海区风能最为丰富,黄海中部、渤海中部和辽东湾海区风能次之。参照海上风场选址要求,28°N以北的近岸海域由于水深较浅,30m/s以上风速发生频次极低,比较适合建立海上风电场。     

利用多年卫星资料分析青岛和茂名附近海域海面风场变化

文章围绕青岛海洋经济开发和茂名海洋气象基础科学综合试验对附近海域基础环境数据的需求,利用多年卫星资料开展了青岛和茂名附近海域海面风场统计分析研究。结果表明:青岛附近海域风向频率和风速频率最大的方向均为北,相对应的平均风速值为3.5m/s;茂名附近海域风向频率最大方向为ENE,风速频率最大方向为NNE,茂名附近海域平均风速值全年均大于青岛附近海域平均风速值,研究成果可为开展海洋气象业务观测和科学试验提供基础数据支持,为"一带一路"海上风能资源开发与利用提供决策支撑。     

卫星遥感合成数据CCMP和两种再分析风速数据在中国近海的比较研究

本文选取卫星风速数据CCMP作为主要数据与再分析风速数据ERA、ICOADS进行比较分析,目的是为了验证我国近海卫星遥感数据的合理性,从而为我国近海风速气候区划图的绘制提供数据支撑,研究结论为：CCMP总体小于ERA约1.0 m/s;比ICOADS小10%～20%,在台海一带则相差40%以上。经研究,CCMP卫星遥感风速数据与洋面观测数据ICOADS更贴近,同时补足了ICOADS非船舶航线数据数量缺乏的问题,但在渤海、台湾海峡等海域存在空间分布不合理的情况。     

南海QuikSCAT海面风场变化特征分析

基于QuikSCAT海面风场产品,对海面风场资料进行了EOF分析和随机动态分析,以此分析南海海面风场的变化特征。研究发现:海面原始风场风速季节变化最为明显,其变化占总变化方差的59.1%,黑潮的季节变化通过海气相互作用对南海局地风场有较明显的影响;原始风场第三模态及异常风场第二模态时间变化函数与SOI和PDO弱相关,且异常风场第二模态时间变化函数谱分析结果主要呈现5年的周期变化,南海海面风场变化与年际振荡有关;南海大部分海区风速呈现增长的趋势,但增长速率较小;风速增大最快的区域是台湾海峡以南海域和北部湾,增长速度达到0.05 ms-1a-1。     

基于ERA-20C再分析数据的中国近海波候研究

基于ERA-20C再分析数据,综合分析了1950—2010年间中国近海的海表风速、风浪、涌浪和混合浪的分布特点。结果表明,中国近海的风场主要受东亚季风控制,在南海南部靠近越南的海域夏季形成7 m/s的风速大值中心,冬季风速则可达9 m/s。风浪场的空间分布特点与风场相似,而受传播效应和浅水效应的影响,涌浪场四季均在吕宋海峡和东海东南部出现波高的大值中心。春夏季节中国近海大部分海域涌浪占优,与风速大值中心对应,夏冬季节南海南部10°N附近存在风浪池。趋势分析结果显示,风速和混合浪有效波高的线性趋势呈现相似的空间分布,南海的风速和波高分别以0.27 cm·s~(-1)/a和0.74 cm/a的速率显着增加。而渤海分别以-0.49 cm·s~(-1)/a和-0.85 cm/a的速率显著降低,黄海的变化率分别为-0.43 cm·s~(-1)/a和-0.79 cm/a。将中国近海风速和波高的年际变化分别与气候指数尼诺3.4进行相关分析,结果显示,冬季大部分海域的相关系数为负,而夏季在南海和东海海域则为正。     

3种海面风场资料在台湾海峡的比较和评估

本文对3种海面风场资料(CCMP、NCEP、ERA)在台湾海峡风场的平面分布和时间变化特征进行了相互比较,并应用2011年浮标观测的风速和风向资料分别对3种风场的误差进行了分析及评估。主要结论如下:(1)3种资料风场的平面分布、季节变化和年际变化特征基本一致,差异主要表现在冬季NCEP资料在海峡中部和南部的风速相对CCMP和ERA资料较大;(2)CCMP资料的风速偏差、风速均方根误差和风向均方根误差分别为-0.62m/s、1.67m/s和31°,NCEP分别为0.15m/s、1.64m/s和31°,ERA分别为-1.36m/s、2.4m/s和33°;NCEP资料的风速整体略偏大、CCMP略偏小、ERA偏小明显,CCMP和NCEP资料比ERA资料更接近观测;(3)在西南季风影响期以及风速较小时(风速不大于10m/s)CCMP资料的风速可信度较高、NCEP资料的风速偏大;在东北季风影响期以及风速较大时(大于10m/s)NCEP资料的风速可信度较高、CCMP资料的风速偏小;(4)3种资料的风向误差接近,均在低风速时(风速小于5m/s)误差较大。本文的结论可以为台湾海峡的海洋和大气科学研究选择合适的海面风场资料提供借鉴和参考。     

台湾海区的风浪特点及分布规律

收集了1960～1990年间的31 a国际气象船舶报资料,以中国台湾周边海区为中心,范围自20°N～28°N,116.5°E～124°E,划分为1°×1°网格单位,对风向、风速、浪向、浪高、周期等要素进行累年逐月统计和作图.通过分析研究,我们发现了该区的风浪特点和分布规律冬季风浪以台湾海峡中部为最大,尤其是澎湖列岛北部地区(风速大于20 m/s,浪高大于3.0m),但在台湾西南部沿岸以高雄为中心,风浪最小;夏季风浪以台湾海峡南口为最大(风速大于13.0 m/s,浪高大于2.0 m),台湾海峡风浪最小(风速小于1.0m/s,浪高小于1.5m).这些新的特点,在以往的2°×2°或5°×5°的大网格分析研究中是显示不出来的.     

1957～2002年南海—北印度洋海浪场波候特征分析

利用ERA-40海表10 m风场驱动第三代海浪数值模式WAVEWATCH-Ⅲ,得到南海—北印度洋1957年9月至2002年8月的海浪场,并分析其波候(风候)特征.研究发现如下主要特征:(1)该海域的波高波向、风速风向受季风影响显著;(2)北印度洋大部分海域的海表风速呈显著性逐年线性递增趋势,大约0.01～0.02 m/(s·a),南海线性递增的区域则较少,有效波高呈显著性逐年线性递增的区域主要集中在低纬度中东印度洋(约0.003～0.006 m/a)、索马里附近海域(大约0.002～0.005 m/a)、南海大部分海域(约0.002～0.004 m/a),线性递减的区域主要集中在孟加拉湾海域(约-0.002 m/a);(3)Nino3指数与南海—北印度洋的海表风场、浪场存在密切的关系;(4)南海—北印度洋的海表风速与有效波高存在5.2a左右的共同周期,南海的海表风速、有效波高还存在2.0a左右的共同周期,北印度洋的海表风速、有效波高还存在26.0a的长周期震荡.     

HY-2A散射计风场在南海海域的检验和分析

利用南海浮标及海洋观测站的实测资料作为真实值对HY-2A散射计反演的风矢量作多角度对比分析,结果表明:HY-2A散射计风速与浮标(海洋站)实测风速数据具有良好的相关性,散射计观测风速普遍大于浮标(海洋站)实测风速;风速误差符合正态分布,风力≤3级时,风向的平均绝对误差最大;4~5级时风速平均偏差和平均绝对偏差均最小。逐月统计发现:1—3月的风速平均偏差最小,两者基本吻合。7—9月的风速平均偏差最大,12月的风向平均偏差最小。另外,东北向的风速平均偏差最小,西北向风速平均偏差最大;远海站点的风速和风向检验误差均小于近海站点。以上结论表明HY-2A散射计风场资料在南海海域具有可信性,为HY-2A散射计风场在南海的应用和研究提供依据。     

2008年东海海面WRF风场和QuikSCAT风场差异分析

为了分析海面风场资料的实用性,利用WRF (Weather Research and Forecasting Model)模拟了2008年东海海面风场,并比较了WRF模拟结果与QuikSCAT卫星散射计资料的差异.结果表明,两种资料均能反映东海海面风场的季节性变化特征,台风月风速偏差波动较大.分析四个台风个例发现,当台风较弱时,两种风场资料分布情况较一致;当台风较强时,两种资料均有不同程度的偏差,在近海区域,WRF模拟结果相比QuikSCAT资料更好地描述台风周围风场特征.     

基于CCMP卫星资料的中国海域风能资源分析

基于1988—2011年CCMP卫星资料对中国海域的风能资源进行分析评估,研究中国海域风能资源的空间格局及气候变化特征,并进行风能资源区划。研究结果表明:(1)中国海域年风功率密度各海域分布在79.2(琼州海峡)~465.8(巴士海峡)W/m~2,其中东海南部、南海东北部和巴士海峡的年平均风功率密度大于400 W/m~2,其次为南海中东部、东海北部、台湾海峡、台湾以东洋面(300~400 W/m~2),渤海海峡、黄海北部、北部湾、渤海和琼州海峡的风功率密度在200 W/m~2以下;(2)DJF期间,中国海区风功率密度平均值最大(412.5 W/m2),大值区的风功率密度达800~1000W/m~2;JJA期间,中国海域风功率密度平均值最小(159.4 W/m~2);(3)1988—2011年中国各海区风功能密度上升趋势为20.8(琼州海峡)~124.7(台湾海峡)W/(m~2?10 a),除南海西南部和南海东南部海区外,其他海区的变化趋势均通过了0.05的显著性检验;(4)中国海域风能资源分区结果表明,中国海区超过80%的海区适合并网风力发电,其中非常适合的海域占海区面积的62.3%。在风电开发技术可控范围内(水深5~50 m),台湾海峡、南海东北近海海区(水深0~50 m)风能资源最丰富,最高处达490 W/m~2,其次是东海北部近海海区(水深20~50 m),风功率密度达300~350 W/m~2。     

基于ERA-interim再分析资料的ASCAT风场产品在南海的精度评估及南海月平均风场特征分析

利用ERA-interim再分析资料作为参照,统计分析了南海季风盛行时ASCAT散射计L2B和L3风场产品的误差特征。结果表明:季风盛行时,南海中南部大部分海域,ASCAT两种散射计风场产品精度较好,与设计精度一致,风速标准偏差小于2 m/s,偏差小于1 m/s,风向标准偏差小于20°,偏差小于5°,ASCATL2B相对L3产品表现更好,西南风盛行时,风场相关性强,在0.8以上,ASCAT与ERA-interim一致性好,东北风盛行时,风场也具有强相关,不过在南海东部海域,风向相关性较弱,小于0.7。另外,利用ASCAT L2B分析了南海月平均风场分布特征,结果表明:南海季风盛行时,存在两个风速大值中心,分别位于南海中南部和台湾海峡及巴士海峡一带,其位置和大小随时间而变化。     

南海海面风速季节特征的卫星遥感分析

利用ＧＥＯＳＡＴ卫星高度计于１９８６年１１月至１９８９年３月;司所测的南海海面风速资料,统计分析了南海海面风速的统计特征以及海面风场的分布特点。分析结果表明：南海海区风速受各种天气系统（如季风、台风、副热带高压等）的影响显著,表现为春、夏、秋季平均风速较小,冬季较大,风场分布呈现出夏季南部大,北部小,其他季节为由南向北增强的分布趋势,并在１０°Ｎ,１１０°Ｅ附近海区各季都有一较为稳定的高风速区,其范围大小和中心位置随季节略有变化。     

热带大西洋表层环流及其月变化特征的分析

应用1993年4月至2001年3月的TOPEX/Poseidon卫星高度计遥感资料,分析了8 a平均热带大西洋(15°S～25°N,5°～50°W)表层环流结构的月变化特征.研究结果表明:热带大西洋表层环流中高纬度海区流速较小,赤道附近流速较大,表层环流系统大部分流系月变化不明显,部分流系月际波动较显著.具体来说,西南向的北赤道流下半年的纬向流速分量比上半年大.非洲沿岸流在5～11月流向为东北向,在其他月份主要为东南向.北赤道逆流可以分成两部分:25°W以东海区,北赤道逆流常年流向向东,到9月份前后流速达到最大值(约0.25 cm/s);25°W以西海区,7月至翌年1月流向向东,2～6月北赤道逆流减小,并有西向流产生.2°S～2°N,15°W以东海区的南赤道流在1～3月、9～10月流向向东,其他月份流向向西.南赤道流可认为是由南、北两支西向的海流构成,这两支海流的流轴分别位于6°S和1°N,在6～7月北支流速达到最大值0.6 m/s.南美洲纳塔耳东部西北向的北巴西海流流速月际变化不大,在5～6月份流速达到最大值0.3～0.4 m/s.相应的卫星风场遥感资料的分析表明热带大西洋表层环流结构的月变化特征与风场的分布及变化有较好的对应关系.用World Ocean Atlas 2001的月平均温盐数据反演出来的表层地转流场以及卫星跟踪ARGOS漂流浮标观测进行的对比验证表明,上述遥感分析的地转流场结果与水文数据以及海上观测结果一致.     

卫星散射计与海面平台所测的风场数据比较

基于南海北部海面PY30-1石油平台气象站测风仪2011年7月19日—2012年9月17日实测的风场数据,分别开展了对卫星搭载的ASCAT和HY-2散射计所测风场数据的比较研究,分析散射计的测风能力(选取的时空窗口为30 min和25 km)。结果表明:在南海北部海域,ASCAT 散射计所测风速和PY30-1石油平台气象站观测风速的均方根误差为2.53 m/s,风向偏差较大,均方根误差为47.87°;HY-2散射计所测风速和PY30-1石油平台气象站观测风速的均方根误差为3.41 m/s,风向的均方根误差为58.66°。分别按低、中和高风速的不同条件将ASCAT和HY-2散射计所测的风场数据与PY30-1石油平台气象站观测的风场数据加以比较可知,ASCAT和HY-2散射计都具有较好的测风能力, 前者所测风速与PY30-1石油平台气象站测风仪观测风速的均方根误差稍小于后者。在150 min和15 km的时空窗口下,ASCAT与HY-2散射计所测风速的均方根误差为0.72 m/s,风向的均方根误差为8.50°。     

2006年夏季琼东、粤西沿岸上升流研究

利用2006年夏季广东、海南、广西近海的海洋水文调查资料和卫星遥感QuikSCAT风场资料分析琼东、粤西沿岸上升流的空间结构特征, 探讨风场、风应力旋度对上升流的影响以及上升流区水温、海流、海平面对上升流的响应。结果表明:琼东、粤西沿岸上升流区并非相互独立, 从10 m层以下已经连成一片。琼东沿岸上升流主要由夏季西南季风驱动而产生, 风应力旋度也有一定贡献。琼东沿岸上升流的强度比粤西强。琼东沿岸海域的上层海水(18 m以浅)以离岸运动为主, 中下层海水以向岸运动为主。上层的离岸流速大于中下层的向岸流速。琼东沿岸的上升流现象是间歇性的, 与沿岸风速强弱有关。琼东沿岸海域海平面的升降与上升流的强弱有良好的关系, 上升流的强弱滞后于海平面的升降约1～2 d。     

南海中部海域障碍层特征及其形成机制

南海中部海域(10°~19°N,108°~122°E)存在显著的季节变化的障碍层.障碍层发生概率夏季最大(52.8%),秋季次之(41.0%),春季最小(10.5%).夏季(2000年8~9月)障碍层最显著,平均厚度约为14.2m;除114°E以东、吕宋岛以西海域为障碍层的多发区外,中南半岛东南海域(12°~14°N,110°~114°E)也存在显著的障碍层;春季(1998年4~6月)和秋季(1998年12月)障碍层平均厚度分别为6.8和11.2m,障碍层多位于114°E以东、吕宋岛以西海域.此外,吕宋岛以西海域(12°~16°N,116°~120°E)及中沙和西沙群岛附近(16°~18°N,110°~116°E)海域障碍层年发生几率超过20%,相对而言,其他海域障碍层年发生几率偏小.降水机制和层结机制分别是南海中部海域春、夏季和秋季障碍层形成的主要原因.其中,降水机制及东南向的Ekman平流较好的解释了春、夏季吕宋岛以西附近海域成为障碍层多发区的原因;此外,强降水是夏季中南半岛东南海域(12°~14°N,110°~114°E)障碍层产生的关键,反气旋涡(暖涡)有助于形成更强的障碍层,上升流对障碍层的影响有待进一步研究.     

基于HY-2 卫星观测分析南海风浪关系

海面有效波高(H1/3)是表征海浪的重要参数,随着卫星遥感技术的发展,雷达高度计已成为获取海面有效波高的重要手段,但也只能对卫星星下点轨迹处进行有效观测,远无法满足大范围应用的需求.本研究结合2013年10月HY-2雷达高度计观测的海面有效波高和微波散射计观测的海面风场资料,分别对高、低风速下风浪数据进行拟合,建立了适用于0~40 m/s风速范围内的南海海域风浪关系模型,经模型比对和结果验证,结果表明,基于HY-2卫星数据分析建立的南海海域风浪关系模型是可信的,特别是低风速的风浪模型与实测数据建立的风浪模型具有很好的一致性;根据建立的风浪关系模型,从卫星散射计大面观测的海面风场出发,能推算出风浪条件下海面有效波高的大面信息,数据覆盖远高于卫星高度计的星下点观测,能为分析和预报海浪、风暴潮灾害提供大范围的海面有效波高信息.