海洋強國視野下的“海上絲綢之路”海洋新能源評估

鄭崇偉， 李崇銀

(1.海軍大連艦艇學院 航海系，遼寧 大連 116018；2.中國科學院大氣物理研究所 LASG國家重點實驗室，北京 100029； 3.中國海洋大學 山東省海洋工程重點實驗室，山東 青島 266100)

“21世紀海上絲綢之路”(簡稱“海上絲路”)是構建“人類命運共同體”的重要舉措，是惠及沿線國家的民心工程，是連接“中國夢”與“世界夢”的藍色紐帶，彰顯了我國為人類謀福祉的敢擔當、有作為大國形象[1-3]。

“海上絲路”主要囊括2大水域：素有“第二波斯灣”之稱的南中國海，以及具有“世界海權中心”美譽的印度洋，重要性不言而喻。然而挑戰與機遇并存。“海上絲路”覆蓋路線長、海域廣，自然環境復雜，基礎設施落后，海洋資料稀缺，基礎研究薄弱，嚴重制約著人們對海洋環境與資源的認知能力、海洋開發建設能力。尤其是沿線的電力供應能力整體薄弱，嚴重制約著“海上絲路”建設的高效展開。整體來看，“一帶一路”沿線區域的用電總量僅為世界平均水平的 61%[4]。孟加拉國農村電力普及率僅為40%，斯里蘭卡的城市農村用電普及率分別為80%和40%，僅新加坡等極少數國家的基礎設施相對完善。生活用電尚且存在巨大缺口，工業用電更是難以保證。如何打破電力困境成為“海上絲路”建設高效展開的核心所在。

海洋新能源開發既是破解“海上絲路”能源困局的最佳選擇之一，也是推進互聯互通、展開國際合作的良好契機，還是應對氣候變化和常規能源緊缺的有效措施，前提是充分掌握資源特征[5-6]。

1 海洋新能源開發助力海洋強國

海洋新能源評估與開發有益于緩解資源危機、保護海洋生態、發展海洋經濟、改善民生、促進深遠海開發等，有利于將“海上絲路”、“海洋強國”實質化、深層化，助力我國引領國際海洋建設，促進人類社會的繁榮進步。

1.1 海洋強國詮釋

在資源/環境危機日益嚴峻的當今時代，人類目光再次聚焦海洋。黨的“十八大”提出建設海洋強國，為我國海洋建設指明了方向。何謂海洋強國？第一反應是強大的海軍力量，然而實際并非如此。1944年美國第三艦隊在呂宋島海域遭到臺風侵襲，導致3艘驅逐艦沉沒。海洋環境的威脅已得到廣泛共識。但如果把握其內在規律，同樣可以有效利用。利用海洋的巨大能量進行發電，可幫助人類緩解資源危機。海洋是一把雙刃劍，認知海洋是安全、高效展開海洋建設的先決條件。

海洋強國是指在開發海洋、利用海洋、保護海洋、管控海洋方面擁有強大綜合實力的國家。縱觀當今之海洋強國，在海洋基礎研究方面無一不享有國際發言權，擁有國際認可的海洋研究機構(尤其具有全球公認的海洋數據)。由于海洋資料不易獲取，人類對海洋的認識還遠不能滿足海洋建設需求。目前，國際權威的涉海數據機構主要包括：美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)、美國國家航空航天局(NASA)、美國國家環境預報中心(NCEP)、美國國家數據浮標中心(NDBC)、英國Hadley氣候預測和研究中心、歐洲中期天氣預報中心(ECMWF)等，歐美在基礎研究方面的優勢顯而易見。

如何衡量一個國家是否成為海洋強國？作者認為，當建成至少一個國際高度認可的海洋研究機構時(且必須具備國際公認的海洋數據)，可視為躋身海洋強國之列；當建成一系列權威海洋研究機構之時，可視為頂級海洋強國。

1.2 海洋新能源前景

1)緩解資源危機、保護海洋生態。資源/環境危機已經成為制約各國可持續發展的瓶頸。可再生、分布廣、全天候等諸多優點使得波浪能、海上風能等海洋新能源成為發達國家追逐的新焦點[7-9]。發電是海洋能的主要利用方式，此外還廣泛應用于海水淡化、制氫等，有利于在保護海洋生態環境的前提下緩解能源危機。

2)促進民生改善，引導共同參與。海洋新能源可以為海水養殖場、海洋浮標、石油平臺、海上燈塔、邊遠海島、旅游設施等提供能源，利于改善民生，從而調動沿線國家(地區)以積極主動的姿態參與“海上絲路”建設，并為之保駕護航，最終實現“海上絲路”良性發展。

3)聚焦關鍵節點，促進邁向深藍。海上關鍵節點是邁向深藍的重要支撐，但通常以邊遠海島為依托，電力和淡水困境一直是世界性難題[10]。因地制宜開發島礁周邊的海洋能，可幫助關鍵節點實現電力淡水自給自足。

4)拓展救援救助，增強綜合功能。在關鍵節點展開海浪發電、海水淡化等，可為執行遠洋任務的船舶等提供補給。此外，良好發展的關鍵節點還可以為醫療救助、海上搜救等提供支撐，為沿線各國提供幫助，從而增強“海上絲路”的凝聚力[11]。

2 “海上絲路”的海洋新能源評估現狀—海上風能為例

大規模發展海洋資源的基本原則是“資源評價和規劃先行”。風能評估大致經歷了以下幾個階段[12]：1)早期觀測資料階段。基于有限的浮標、船舶報等觀測資料展開的風能評估[13]，屬于開創性工作。由于資料稀缺，無觀測資料的海域無法展開資源評估，也難以實現大范圍的資源評估。2)衛星資料階段。衛星資料可以實現全球海域的風能評估[14]。但單個衛星的重訪周期較長，容易遺漏天氣過程，從而影響計算結果。這就要求多源衛星融合，也是一大難點。3)數值模擬階段。數值模擬方法可以實現風能精細化評估[15]，也可以對無觀測資料的海域進行研究，但在特殊地形的模擬效果有待提高。4)再分析資料階段。隨著海洋觀測技術、計算機技術的快速發展，可用于風能評估的數據越來越豐富，加之變分同化技術的發展，各種再分析資料被廣泛地應用于該領域[16]。“海上絲路”的風能評估現狀為：

1)南中國海

2012年，Zheng等[17-18]利用CCMP風場和模擬海浪數據，提出不同等級能流密度出現頻率(簡稱“能級頻率”)、風能開發的有效風速出現頻率(簡稱“有效風速頻率”)、波浪能開發的可用波高出現頻率(簡稱“可用波高頻率”)3個關鍵指標，用于描述資源的富集程度和可利用率。綜合考慮能流密度、能級頻率、資源可利用率、穩定性、資源儲量、資源長期變化趨勢，率先對南中國海、東中國海的海上風能和波浪能資源展開了系統性研究，并實現了中國近海的波浪能、海上風能等級區劃。鄭崇偉等[19]利用CCMP風場、模擬海浪數據，綜合考慮一系列關鍵指標，對南海關鍵島礁的風能、波浪能展開了系統研究，為島礁打破電力困境提供了技術途徑。鄭崇偉等[20]還對南海關鍵島礁的風候、波侯特征展開了分析，為資源開發、海上施工等提供環境安全保障。

Chen等[21]利用浮標資料計算了深圳近海的風能和波浪能，發現該海域的風能密度為37～94 W/m2，波浪能流密度基本在1 kW/m以內。Liu等[22]利用WRF(weather research and forecast)模式，對中國近海的風能展開了數值模擬，發現東海和南海的資源豐富，尤其是臺灣海峽90 m高度的年平均風能密度可達800 W/m2。Albani等[23]指出ENSO對馬來西亞的風速變化有著顯著影響，進而影響風能。蔣潔等[24]利用QuikSCAT風場，計算了南海島礁的風能資源，發現南海島礁風功率密度等級為4～7級，西沙群島的風電裝機容量最高。諶玲等[25]利用氣象觀測資料計算發現永興島10 m 高度典型年風能密度不如預期(不足100 W/m2)。孫玉婷等[26]利用來自ECMWF的1979-2014年再分析資料分析了中國沿海的風能特征，指出冬季東南沿海的風速有增大趨勢，其他區域各季節風速都呈緩慢減小趨勢。Waewsak等[27]利用模擬數據繪制了泰國灣40、80、100、120 m高度的風能。發現泰國灣的風能技術開發量為7 000 MW。Chang等[28]綜合利用衛星資料和模式資料，分析了海南島周邊海域10 m和100 m高度的風能資源。發現在100 m高度海南島東部的風能密度為400～600 W/m2。Wan等[29]利用ERA-Interim資料分析了南海的風能特征，發現臺灣海峽、呂宋海峽、中南半島東南海域為風能的相對優勢區域。Lip-Wah等[30]利用衛星資料計算分析了馬來西亞的風能，發現該區域的50 m高度的風速為6～7 m/s。

2)北印度洋

Nayyar等[31]利用來自NASA的風場資料，計算了巴基斯坦東南部海岸帶的風能密度，發現卡拉奇附近海域蘊藏著豐富的風能資源。Murali等[32]利用1999-2009年逐周的風場資料，展開了印度近岸的風能研究。根據風速大小，指出位于阿拉伯海東北部的孟買和拉納吉里附近為風能優勢區域。Contestabile等[33]利用ERA-Interim數據，分析了馬爾代夫的風能、波浪能，發現該海域的波浪能流密度為8.46～12.75 kW/m，風能密度為80～160 W/m2。Patel等[34]研究發現泰米爾納德邦近岸的年平均風能密度可以達到400 W/m2、古吉拉特邦近岸的波浪能流密度為8 kW/m。Kumar等[35]綜合利用多種衛星資料，研究發現阿拉伯海西部的風能密度為450～550 W/m2，明顯高于孟加拉灣。泰米爾納德邦附近海域為大值中心，風能密度可達500 W/m2。Yip等[36]利用MERRA資料對阿拉伯半島的風能展開了研究，發現在同等緯度阿拉伯灣的風能比紅海的變化更大。Yang等[37]曾利用ERA-interim風場和模擬海浪數據，展開了北印度洋風能、波浪能的聯合研究，發現資源富集區分布于索馬里海域和阿拉伯海。

鄭崇偉等[38]利用ERA-Interim風場，綜合考慮風能密度、有效風速頻率、能級頻率、資源來向，實現了“海上絲路”關鍵節點瓜達爾港的風能氣候特征分析。文獻[39]進一步分析了瓜達爾港的風能一系列關鍵指標的歷史變化趨勢，并實現了風能中長期預估，為“海上絲路”關鍵節點的風能評價提供了技術途徑。鄭崇偉[40]利用ERA-Interim風場，綜合考慮風能密度、可利用率、富集程度、穩定性、資源儲量等關鍵指標，對整個“海上絲路”的風能氣候特征展開了研究。結果表明該海域蘊藏著較為豐富的風能，優勢區域為索馬里海域、南海大風區、呂宋海峽，其次是馬納爾海、斯里蘭卡東南海域。在此基礎上，進一步全面計算了“海上絲路”風能一系列關鍵指標的長期變化趨勢，結果表明1979-2015年期間，“海上絲路”的風能資源是趨于樂觀的[41]。

3 “海上絲路”海洋新能源評估的難點及應對—海上風能為例

前人對全球多個海域的風能評估做了很多工作，但目前為止，關于“海上絲路”的研究仍然稀少。前人對風能部分要素的時空分布做了很多工作，但在資源的氣候特征詳查、等級區劃、長期演變、短期預報、長期預估等方面仍面臨一系列瓶頸，而這又是資源開發的精準選址、業務化運行和中長期規劃所迫切需求的。本文梳理了“海上絲路”風能評估面臨的難點及應對方法。

3.1 資源氣候特征詳查

早期的風能評估關注要素較為單一，主要是風能密度、資源儲量、穩定性。在實際的風能開發中，還需要重點關注資源可利用率、富集程度、資源來向等。鄭崇偉等提出“能級頻率”“有效風速頻率”兩個關鍵指標[17-18, 42]，用于描述資源的可利用率、富集程度，上述指標得到國內外同行的廣泛應用[43-44]。穩定的風能來向有利于資源的采集與轉換，反之不僅會降低開發效率，甚至影響風機壽命。因此，有必要通過統計能流密度-風向聯合頻率來展現風能的來向特征。

風能氣候特征詳查需系統覆蓋風能密度、資源可利用率、能級頻率、資源來向、資源來向特征(能流密度-風向聯合頻率)、穩定性(變異系數、月變化指數、季節變化指數)、資源儲量(總儲量、有效儲量、技術開發量)等，全面揭示上述一系列關鍵指標的時空分布。在此代表性地給出“海上絲路”的風能密度、可利用率，見圖1。

圖1 “海上絲路”年平均的風能密度、全年有效風速頻率Fig.1 Annual mean wind power density and annual occurrence of effective wind speed occurrence in the Maritime Silk Road

3.2 風能宏觀/微觀等級區劃

合理的等級區劃是實現風能開發精準選址的關鍵依據。美國國家可再生能源實驗室(NREL)根據能流密度對全球海域的風能展開了等級區劃[45]，可為風能開發的宏觀選址提供參考，但資源等級的區域性差異并不顯著，如南北半球西風帶的風能基本都屬于7級，難以為西風帶范圍的風能選址提供參考。

整體來看，現有的風能等級區劃標準只是考慮了部分風能要素[45]。Zheng等[46]利用Delphi法，創建了一套能綜合考慮3個方面(資源特征、環境風險、成本效益)、8個要素(風能密度、有效風速頻率、200 W/m2以上能級頻率、變異系數、月變化指數、極值風速、水深和離岸距離)的資源等級區劃方案，并對全球海域的風能重新展開等級區劃。與傳統方案相比，新方案能夠更好地展現風能等級的區域性差異，并能兼顧成本效益和環境風險。未來可將該方案應用于大范圍海域的風能宏觀等級區劃，以及關鍵節點和海域的微觀等級區劃，為風能開發的宏觀/微觀選址提供決策支持。此外，文獻[47]還進一步提出了動態自適應資源等級區劃的新理念，可滿足邊遠海島建設、商業開發等不同需求下的選址，也為海流能、溫差/鹽差能等其他新能源的等級區劃提供參考依據和技術途徑。基于新風能等級區劃方案，“海上絲路”的風能等級區劃結果見圖2。

3.3 風能與天文地球因子的相關

前人關于氣象/海洋要素與重要天文地球因子關系做了很多工作[48-51]，為研究海上風能與重要因子的關系提供了參考依據，進而為提高風能的中長期預估水平提供理論基礎。Zheng等[52]的研究發現北大西洋的風能密度與北大西洋濤動(North Atlantic oscillation，NAO)有著較好的同期相關，由高緯至低緯呈“正-負-正”相關，當北大西洋的風能密度滯后3個月時與nino3指數有著顯著的負相關。未來有必要全面分析風能密度、可利用率、能級頻率、穩定性等一系列風能關鍵指標與北極濤動(Arctic oscillation，AO)、南極濤動(Antarctic oscillation，AAO)等重要因子的相關，并探析內在物理機制，為風能資源的中長期預估提供理論支撐。在此代表性地給出了“海上絲路”風能密度與AAO指數的相關系數的相關，見圖3。

注：數值越大，等級越高，越有利于風能開發。圖2 “海上絲路”風能等級區劃期望值Fig.2 Classification of wind energy resource in the Maritime Silk Road

3.4 風能短期預報

風能短期預報可以為風機的日常工作提供業務化保障，提高對風能的采集、轉換效率，也可以為短期的電力調配提供準確的依據。目前常用的預報模型包括丹麥的Predictor預報系統、美國的eWind、加拿大的WEST、德國的Previento等[53-54]。鄭崇偉等[55]曾將預報風場解釋應用于中國海域的風能預報，為風能預報提供了一種新的節約化的技術途徑。未來主要有3種風能短期預報方法：1)充分利用現有的氣象預報產品，向氣象預報和風能預報相結合的轉變，實現節約化建設。2)采用中尺度氣象數值模式WRF或MM5與復雜地形動力診斷模式CALMET或ARPS相結合的方法，如WRF/CLAMET、WRF/ARPS模式系統。3)利用國內外現有的風能預報軟件。

注：灰度區域代表通過了95%的顯著性檢驗。圖3 “海上絲路”風能密度與AAO指數的相關系數Fig.3 Correlation between the wind power density and AAO index in the Maritime Silk Road

此外，現有的風能短期預報多是針對風能密度、風速的預報。Zheng等[3]指出，波浪能短期預報不僅需要考慮能流密度，還有必要包括未來幾天的可利用率和儲量等。同樣，風能短期預報有必要覆蓋風場、風能密度場、周資源可利用率、日/周資源儲量、資源來向、關鍵節點風能預報等。在此代表性地列出“海上絲路”風能密度、周資源可利用率預報，見圖4、圖5。

注：灰度代表風能密度，箭頭代表風向。圖4 “海上絲路”風能密度預報值(時間2016年12月11日00時)。Fig.4 Short-term forecast values of wind power density at 00:00 UTC, December 11, 2016 in the Maritime Silk Road

3.5 資源長期變化規律

目前關于氣象和海洋要素長期變化特征的研究較為豐富，但關于風能長期變化的研究稀少，而這又密切關系到資源開發的長期規劃，也是全球氣候變化的重要關注點。整體來看，現有為數不多的資源長期變化趨勢研究主要是關注風能密度、風速的變化趨勢[52]。在實際的資源開發中，資源穩定性關系到采集和轉換效率、及裝備壽命，有效風速頻率反映了資源的可利用率，能級頻率反映了資源的富集程度。因此，分析風能的長期變化特征，有必要全面計算風能密度、有效風速頻率、能級頻率、變異系數、月變化和季節變化指數等一系列關鍵指標的長期變化規律，為提升風能中長期預估能力打下理論基礎。鄭崇偉[41]曾利用ERA-Interim風場資料，計算了“海上絲路”風能資源一系列關鍵指標在1979-2015年期間的變化趨勢，其中風能密度和有效風速頻率的變化趨勢見圖6、圖7。

圖5 “海上絲路”的周資源可利用率預報(時間范圍2016年12月7日00時—2016年12月13日12時)Fig.5 Forecast value of available rate of wind energy for the next week (December 7-13, 2016) in the Maritime Silk Road

注：灰度區域代表通過了95%的顯著性檢驗。圖6 “海上絲路”風能密度的逐年變化趨勢Fig.6 Climatic trend of wind power density for the period 1979-2015 in the Maritime Silk Road

注：灰度區域代表通過了95%的顯著性檢驗。圖7 “海上絲路”有效風速頻率的逐年變化趨勢Fig.7 Climatic trend of available rate of wind energy for the period 1979-2015 in the Maritime Silk Road

3.6 資源中長期預估

資源中長期預估是制定風能中長期開發規劃的主要依據。然而目前關于這方面的研究稀缺。鄭崇偉等[39]基于1979-2014年的ERA-Interim風場資料，采用人工神經網絡、線性延拓，對2015-2016年的瓜達爾港風能展開了中長期預估，并取得了較好效果，其中風能密度和有效風速頻率的中長期預估見圖8。Zheng等[56]還利用CMIP5資料，對全球海域2080-2099年的風能展開長期預估，包括風能密度、有效風速頻率、200 W/m2以上能級頻率幾個關鍵指標，并將預估結果與1980-1999年期間的風能進行比對；最后還對未來的風能展開等級區劃，關注優勢區域的分布和變遷。上述方法為風能中長期預估提供了技術途徑。

未來有以下3類方法可用于風能的中長期預估：1)統計分析規律性強的天文地球因子與風能的關系，并探析內在機理，輔助風能中長期預估；2)利用最小二乘法支持向量機、人工神經網絡、Hilbert變換下的瞬時頻率與瞬時振幅重構預測法等，對風能一系列關鍵指標展開中長期預估；3)利用CMIP數據對風能進行中長期預估[12]。

圖8 瓜達爾港2015-2016年的風能中長期預估[37]Fig.8 Mid-long term projection of wind energy for year 2015-2016 in the Gwadar Port[37]

3.7 海上關鍵節點的風能評估

與傳統能源相比，海洋新能源在生態保護、可利用率、島礁適應能力等方面有著顯著優勢。因地制宜開發海洋新能源，有利于在保護生態的前提下幫助島礁實現電力自給自足。由于資料稀缺、技術要求高、理論基礎薄弱，目前關于關鍵節點的風能評估還很稀少。鄭崇偉等[38]分析了瓜達爾港的風能氣候特征，部分要素見圖9～10。鄭崇偉等[39]分析了瓜達爾港的風能密度、有效風速頻率、能級頻率、大風頻率、穩定性等一系列風能關鍵指標的歷史變化趨勢，進一步實現了瓜達爾港的風能中長期預測。

未來可參考上述方法，著力構建廣泛適用的島礁風能評價體系：覆蓋資源氣候特征、與重要天文地球因子的相關、資源短期預報、資源長期變化規律和長期預估，并參考作者團隊[47]提出的風能微觀等級區劃方案，對關鍵節點海域的風能展開動態自適應等級區劃，全面保障關鍵節點風能開發的精準微觀選址、業務化運行和中長期規劃。

圖9 瓜達爾港的風能密度、有效風速頻率的月際變化Fig.9 Monthly variations of the wind power density and effective wind speed occurrence in the Gwadar Port

圖10 瓜達爾港的風能玫瑰圖Fig.10 Wind energy rose in the Gwadar Port

4 展望

海洋新能源開發可為“海上絲路”建設提供強有力的電力保障，在“海上絲路”“海洋強國”建設中起著重要支撐作用。本文探析了海洋新能源評估的難點(以海上風能為實例)，并提供應對，期望可以為波浪能、潮汐能、海流能、溫差/鹽差能等多種海洋能的評估與開發起到參考價值，促進海洋新能源開發的產業化、規模化。此外，未來還有必要關注新能源數據集建設、人才培養與學科體系建設：

1)海洋新能源數據集建設。科學數據的建立、應用與共享已成為衡量國家科技水平和綜合國力的重要標志。目前全球的海洋數據都較為稀缺，海洋新能源數據集更是鳳毛麟角。如何從數據體量大、信息密度低的原始數據中提取資源評估的有用信息，建立數據集，并搭建應用平臺，成為合理、高效展開資源開發的關鍵所在。鄭崇偉等[57]創建了國內外首套開放型、公益性“海上絲路”波浪能數據集，為海洋新能源數據集建設提供了技術途徑，有利于提升我國在該領域的國際影響力、話語權。

2)人才培養與學科體系建設。目前，海洋新能源基礎研究薄弱、人才資源短缺困境突出，為重大涉海工程提供科技支撐的能力亟待提升。未來有必要加強海洋新能源學科體系建設，以夯實基礎研究和拓展學科交叉為目標，為沿線國家做好人才培養和輸出，力爭在一系列涉海核心科技領域為國家贏得國際話語權[58]，提升為“海上絲路”建設解決實際問題的能力和決策支持的能力。以源源不斷的人才隊伍為根本、扎實的學科體系為支撐，托起國際高度認可的海洋新能源研究機構，將“海上絲路”、“海洋強國”實質化、深層化。