黃渤海海域風場時空特征分析

■　王彩霞　黃純璽　侯天宇

（天津市濱海新區氣象局天津300074）

黃渤海海域風場時空特征分析

■王彩霞黃純璽侯天宇

（天津市濱海新區氣象局天津300074）

本文利用第三代大氣再分析數據CFSR數據的10米風場，通過EOF分解、小波譜分析和大風統計方法，分析了黃渤海海域的風場時空特征。分析結果表明，黃渤海海域的風場空間分布上以西北風和東北風居多，時間分布上西北風具有準1年的顯著周期，東北風具有準半年的顯著周期；黃渤海海域的大風天數沒有呈現逐年增多的趨勢，大風天數的逐月分布中以5、6、7月最少，而構成大風的風向中以西北大風最多，東北大風次之，西南大風最少。

黃渤海10米風場時空特征

1　引言

黃渤海是我國北方重要海區，北起遼東灣，南至長江口，南北跨越600多海里[1]。加強對黃渤海海域風場時空特征的認識與了解，不僅有利于提供天氣預報員對黃渤海大風的預報的準確率，更是對海上航運的安全起到了至關重要的作用。由于海上觀測資料匱乏，對黃渤海海域的風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，所得的研究結果并不全面。本文借助于美國第三代大氣再分析數據CFSR的10米風場數據，對黃渤海海域的風場特征進行了高時空分辨率的研究。

2　數據和方法

本文用到的風場數據來自美國國家環境預報中心NCEP（National Centers for Environmental Prediction）發布的第三代大氣再分析數據CFSR數據，其空間分辨率約為0.313°×0.312°，時間間隔為6h。CFSR再分析數據是耦合了大氣-海洋-地表-海冰的全球模擬系統的后報結果。除了同化常規觀測，它還同化了大量的海上非常規觀測資料，具有較高的質量。本文選取了1981-2010共30年CFSR再分析數據的10 m風場數據，為netcdf格式，空間范圍為116°—128°E，30°—42°N，所選時間和空間數據范圍內無缺測數據。關于數據的可靠性，前人已經對此做過對比檢驗[2]，本文不再重復。

本文主要應用的數據分析方法是EOF分解和小波分析方法。EOF分解（Empirical Orthogonal Function Decomposition，經驗函數正交分解），又稱為主成分分解，是一種因子統計方法。它是將任意參量的物理場組合成空間函數與時間函數的積，從而通過函數分解可以體現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行運算，其主要特色在于它能夠有效地體現物理場的主要信息，保留次要信息并排除外來的隨機干擾[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分解空間第一模態和第二模態的風場流線圖

圖2　EOF分解時間第一模態序列圖（左）和小波譜分析圖（右）

圖3　EOF分解時間第二模態序列圖（左）和小波譜分析圖（右）

圖4　黃渤海海域逐年大風天數分布圖（左）和氣候態月平均大風天數分布圖（右）

3　時空特征

圖5　黃渤海海域大風風向構成圖

圖1是對黃渤海海域風場進行EOF分解得到的空間第一模態和第二模態的風場流線圖，第一模態和第二模態的累計方差貢獻率為75%，其中第一模態占52.6%，從空間第一模態的風場流線圖可以看出，黃渤海風場的第一主導風向為西北風；第二模態占22.4%，而第二模態的空間風場流線圖則反映了黃渤海風場的第二主導風向為東北風。

圖2是EOF分解得到的時間第一模態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。為了進一步確定該變化的顯著周期，我們進行了小波譜分析。小波譜分析的結果顯示該變化存在一個準1年的顯著周期，該周期通過了95%的置信度檢驗。同樣的，圖3是EOF分解得到的第二模態的時間序列圖和小波譜分析圖，相比于第一模態，第二模態的時間序列圖則略有雜亂，但依舊可以發現它也是存在周期性的。而小波譜分析的結果也驗證了這猜測，只是通過小波譜分析，我們得到了兩個顯著周期，分別是準半年和準1年，而且這兩個顯著周期都通過了95%的置信度檢驗。但是考慮到1年周期是半年周期的2倍，因此，這里取準半年周期更具有物理意義。

因此，結合圖1的空間第一模態圖的結果，我們得出了黃渤海風場風向以西北風最多，其次是東北風，而西北風的變化周期為準1年，東北風的變化周期為準半年。這個結論其實與我們的直觀認識也是相符的。通常，冬季黃渤海盛行西北風，而春秋兩季則主要盛行東北風。所以，我們的分析結論從數據分析的層面驗證了我們的直觀認識。

4　大風統計特征

氣象學上，通常定義極大風速8級以上（≥17.2m/s）的風為大風，下文中討論的大風統計特征，也是按照風速達到8級（≥17.2m/s）進行統計的。

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

圖5是對黃渤海海域大風的風向進行了統計，統計結果表明，黃渤海海域的大風風向中西北大風最多，占49.1%，東北大風次之，占30.0%，最少的是西南大風，僅占5.4%。

5　結論

（1）EOF分解的結果表明，黃渤海海域的風場以西北風最多，東北風次之，西北風具有準1年的顯著活動周期，東北風具有準半年的顯著活動周期。

（2）黃渤海海域大風統計結果表明，逐年的大風天數呈波動起伏狀態，沒有明顯的增多趨勢；夏季5、6、7月份的大風天數相對較少；西北大風最多，東北大風次之，西南大風最少。

[1]曲海濤,劉學萍.黃渤海大風統計分析和預報方法.[J],遼寧氣象,2002,4:11～12.

[2]王國松,高山紅等.我國近海風能資源分布特征分析.[J].海洋科學進展,2014,1 (32).

[3]左軍成.海洋水文環境要素的分析方法和預報.中國海洋大學，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[文獻碼]B

1000-405X（2016）-3-420-1