利用多年衛(wèi)星資料分析青島和茂名附近海域海面風場變化

姜祝輝 陳建 程銳 楊成蔭

摘要：文章圍繞青島海洋經(jīng)濟開發(fā)和茂名海洋氣象基礎科學綜合試驗對附近海域基礎環(huán)境數(shù)據(jù)的需求，利用多年衛(wèi)星資料開展了青島和茂名附近海域海面風場統(tǒng)計分析研究。結(jié)果表明：青島附近海域風向頻率和風速頻率最大的方向均為北，相對應的平均風速值為3.5 m/s;茂名附近海域風向頻率最大方向為ENE，風速頻率最大方向為NNE，茂名附近海域平均風速值全年均大于青島附近海域平均風速值，研究成果可為開展海洋氣象業(yè)務觀測和科學試驗提供基礎數(shù)據(jù)支持，為“一帶一路”海上風能資源開發(fā)與利用提供決策支撐。

關(guān)鍵詞：衛(wèi)星;青島;茂名;海面風場;海洋氣象業(yè)務觀測

中圖分類號：P732.1;P47 文獻標志碼：A 文章編號：1005-9857（2020）01-0026-08

Abstract：Aiming at the basic environmental data demand of Qingdao marine economic development and Maoming marine meteorological basic science comprehensive experiment，the sea surface wind field was analyzed near the shore of Qingdao and Maoming by using multiyear satellite data.The results showed that the maximum wind speed frequency direction and the maximum wind direction frequency direction were all north near the shore of Qingdao，the corresponding average wind speed was 3.5 m/s; the maximum wind direction frequency direction was ENE，and the maximum wind speed frequency direction was NNE near the shore of Maoming.The annual average wind speed near the shore of Maoming was larger than that of Qingdao.The research results could provide basic data support for marine meteorological observation and scientific experiments，and provide decision-making support for the development and utilization of One Belt and One Road offshore wind energy resources.

Key words：Satellite，Qingdao，Maoming，Sea surface wind，Marine meteorological operational observation

0 引言

青島作為我國東部沿海城市，連接著全球180余個國家和地區(qū)的700余個港口，是聯(lián)通“一帶一路”的重要港口樞紐，被定位為“新亞歐大陸橋經(jīng)濟走廊主要節(jié)點城市”和“海上合作戰(zhàn)略支點”，是我國重要的海洋捕撈、海水養(yǎng)殖以及重要的港口城市，對青島相關(guān)的環(huán)境研究將會提升我國經(jīng)濟硬實力;位于茂名的博賀海洋氣象觀測站是我國首個海洋氣象科學綜合試驗基地，為開展海洋氣象業(yè)務觀測和科學試驗奠定了基礎，在防御海洋氣象災害中開始發(fā)揮積極作用。

林剛等[1]利用CCMP資料研究了中國海海表風速的變化趨勢以及變化趨勢的區(qū)域性差異和季節(jié)性差異。鄭崇偉等[2]利用歐洲中期天氣預報中心的ERA-Interim海表10 m風場資料，計算巴基斯坦瓜達爾港的風能資源1979—2014年的歷史變化趨勢，并利用線性回歸和BP神經(jīng)網(wǎng)絡兩種方法，對該港的風能資源進行長期年度預測。鄭崇偉[3]基于來自歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）的ERA-Interim風場資料，綜合考慮風能密度的大小、資源的可利用率、富集程度、穩(wěn)定性、資源儲量，對“21 世紀海上絲綢之路”的風能氣候特征展開了系統(tǒng)性研究。肖晶晶等[4]基于1988—2011年的CCMP衛(wèi)星資料對中國海域的風能資源進行了分析評估，研究了中國海域風能資源的空間格局及氣候變化特征并進行風能資源區(qū)劃。

常用的海面風場資料有NCEP（National Centers for Environmental Prediction）、ERA-40（ECMWF re-analysis of the global atmosphere and surface conditions for 45-years）、QN（QSCAT/NCEP Blended Ocean Winds）、CCMP（Cross-Calibrated Multi-Platform Wind Vector Analysis）等。NCEP 風場和ERA-40風場分辨率較低，QN 混合風場具有較高精度，但時間序列短，僅有10年，CCMP 風場具有分辨率高，時間序列長等優(yōu)點。本研究采用的CCMP風場資料來自美國Jet Propulsion Laboratory，數(shù)據(jù)下載鏈接為https：//podaac-tools.jpl.nasa.gov/drive/login？dest=L2RyaXZlL2ZpbGVzL2FsbERhdGEvY2NtcA。CCMP風場結(jié)合了ADEOS-II、QuikSCAT、TMI、AMSR-E、SSM/I等多種資料[5]，利用變分方法[6]得到。CCMP 風場空間分辨率為0.25°×0.25°?？臻g范圍為-78.375°N—78.375°N，0.125°—359.875°E，時間范圍為1987年7月至2011年12月。

常用的平均風向4種計算方法分別是算術(shù)平均法、標量平均法、單位矢量法和矢量法。邱傳濤等[7]利用現(xiàn)場觀測資料對上述4種方法的計算結(jié)果進行比較，結(jié)果表明：算術(shù)平均法加大了偏南風的比重，另外在風向變化360°時有可能出現(xiàn)較大的誤差，矢量法的結(jié)果最好，本研究采用矢量法開展統(tǒng)計分析研究。

本研究采用迄今為止所有可下載使用的CCMP月平均資料開展青島和茂名附近海域海面風場統(tǒng)計分析研究，為開展海洋氣象業(yè)務觀測和科學試驗提供基礎數(shù)據(jù)支持，為 “一帶一路”海上風能資源開發(fā)與利用提供決策支撐。

1 青島附近海域海面風場統(tǒng)計分析

為實現(xiàn)數(shù)據(jù)選取的代表性及準確性，通過分析與青島市最鄰近海域月平均海面風場24年有效值點，選取坐標點（35.875°N，121.125°E）上的海面風場作為青島周邊海域海面風場采樣點。

1.1 青島附近海域海面風速統(tǒng)計分析

為分析1年中青島附近海域每個月風速變化情況，本研究統(tǒng)計了1987年12月至2011年12月青島附近海域月平均風速（圖1）。最大風速值出現(xiàn)在1月，約為4.2m/s，最小風速值出現(xiàn)在4月，約為1.0m/s。整體趨勢是從1月開始月平均風速值逐漸減小，直到4月達到最小值，5月緩慢上升，8月和10月分別達到極小值，隨后月平均風速逐漸上升到極大值點。

風速呈年際周期性變化，一般冬季平均風速值大，夏季平均風速值小。月平均最大風速值為11.9 m/s，出現(xiàn)在1987年12月。月平均最小風速值為0.1 m/s，出現(xiàn)在2006年3月。導致該月平均風速過小的原因在于在風場平均過程中采用的是矢量平均，如2 m/s的東西風平均值為0 m/s。圖2中3月的平均風速為1.3 m/s，并不是全年中較低的，以此推斷，2006年3月可能出現(xiàn)了一次較大的風向變化。

1.2 青島附近海域風玫瑰圖統(tǒng)計分析

風玫瑰圖是指在極坐標底圖上點繪出的一個地區(qū)在某一時段內(nèi)各種風向出現(xiàn)頻率或各種風向的平均風速的統(tǒng)計圖。前者稱為風向玫瑰圖，后者稱為風速玫瑰圖。16個風向可用坐標的16個方位表示。繪制風向玫瑰圖時，先在16個方位上，按一定的比例，標出各個方位上風向頻率，聯(lián)結(jié)各點成一封閉折線，頻率最高的方位，表示該風向出現(xiàn)次數(shù)最多。風速玫瑰圖類似，先在16個方位上，按一定的比例，標出各個方位上風速的大小，聯(lián)結(jié)各點成一封閉折線，頻率最高的方位，表示該風向的風速最大。

為全面分析青島附近海域海面風場情況，下面針對所有資料全年、代表冬季的1月、代表春季的4月、代表夏季的7月和代表秋季的10月5個方面開展風玫瑰統(tǒng)計分析。

1.2.1 全年風玫瑰統(tǒng)計分析

利用1987年7月至2011年12月的CCMP資料，統(tǒng)計青島附近海域海面風場風向玫瑰圖和風速玫瑰圖（圖2和圖3）。圖2表明在統(tǒng)計的24年中，風向頻率最大的方向為“N”，即北風，存在較少頻率的西北風、南風等。從圖3中可見，在圖2中風向頻率較大的 “N”處，相應的風速也是較大的，平均風速為3.5 m/s左右，其他方向的風速在3 m/s以下。值得注意的是，在“WSW、ESE”兩個方向上，圖2中風向頻率相對來說較低，而在圖3中可見，這兩個方向雖然數(shù)據(jù)少，但是其平均風速仍有0.4～2 m/s。

1.2.2 1月風玫瑰統(tǒng)計分析

為便于統(tǒng)計計算，利用1987年12月至2011年12月的CCMP資料，統(tǒng)計1月青島附近海域海面風場風向玫瑰圖和風速玫瑰圖（圖4和圖5）。

從圖4可見，1月風向集中在“N、NNW、NW”3個方向上，尤其“N”方向上占比最大，即冬季青島附近海域吹北風的概率最大。

從圖5可以看出，1月“NNW”風速最大，達3.5m/s，“NW”次之，為2.7m/s左右，“N”最小，其他方向統(tǒng)計結(jié)果為0m/s。

1.2.3 4月風玫瑰統(tǒng)計分析

統(tǒng)計4月青島附近海域海面風場風向玫瑰圖和風速玫瑰圖（圖6和圖7）。從圖6中可見，春季最大風向為“SSW”，“S”方向次之，“ENE、W、SSE、WSW”4個方向有少量分布。從圖7中可見，風向頻率最高的方向“SSW”并非風速最大的方向，風速最大的地方位于“SW”方向上。

1.2.4 7月風玫瑰統(tǒng)計分析

統(tǒng)計7月青島附近海域海面風場風向玫瑰圖和風速玫瑰圖（圖8和圖9）。

從圖8可見，7月風向集中在“SSW、S、SSE、SE”等方向上，相比春季，青島附近海域海面風向逆時針轉(zhuǎn)向，尤其“SSE”方向占比最大，即夏季青島附近海域吹“SSE”的概率最大。

從圖9可見，7月“SE”（即西南風）風速最大，為4.8m/s左右，“SSW、S、SSE”3個方向次之，“SSW”方向最小，其他方向統(tǒng)計結(jié)果為0m/s。

1.2.5 10月風玫瑰統(tǒng)計分析

統(tǒng)計10月青島附近海域海面風場風向玫瑰圖和風速玫瑰圖（圖10和圖11）。

從圖10可見，秋季青島附近海域風向在向北方向轉(zhuǎn)向，風向多數(shù)集中在“N”方向，少量集中在“NNW”方向。綜合圖10和圖11可見，風速玫瑰圖中南風平均風速較大，而風向玫瑰圖中該方向頻率僅為1。經(jīng)數(shù)據(jù)提取，該數(shù)據(jù)為2006年10月數(shù)據(jù)。2006年3月平均風速很小，可能2006年出現(xiàn)了異常系統(tǒng)性天氣。

2 茂名附近海域海面風場統(tǒng)計分析

為實現(xiàn)數(shù)據(jù)選取的代表性及準確性，通過分析與茂名市最鄰近海域月平均海面風場24年有效值點，選取坐標點（20.625°N，111.625°E）上的海面風場作為茂名周邊海域海面風場采樣點。

2.1 茂名附近海域海面風速統(tǒng)計分析

為分析一年中茂名附近海域每個月風速變化情況，統(tǒng)計了1987年12月至2011年12月茂名附近海域月平均風速（圖12）。最大風速值出現(xiàn)在12月，約為8 m/s，最小風速值出現(xiàn)在8月，約為2.5 m/s。整體趨勢是從1月開始月平均風速值逐漸減小，直到5月達到最小值，6月緩慢上升，8月和9月達到極小值，隨后月平均風速逐漸上升到極大值點。

風速呈年際周期性變化，一般冬季平均風速值大，夏季平均風速值小。月平均最大風速值為12.2 m/s，出現(xiàn)在1987年12月。月平均最小風速值為0.3 m/s，出現(xiàn)在1992年8月。

總體而言，茂名附近海域平均風速值全年均大于青島附近海域平均風速值。

2.2 茂名附近海域風玫瑰統(tǒng)計分析

為全面分析茂名附近海域海面風場情況，下面針對所有資料全年、代表冬季的1月、代表春季的4月、代表夏季的7月和代表秋季的10月開展風玫瑰統(tǒng)計分析。

2.2.1 全年風玫瑰統(tǒng)計分析

利用1987年7月至2011年12月的CCMP資料，統(tǒng)計茂名附近海域海面風場風向玫瑰圖和風速玫瑰圖見圖13和圖14。圖13表明了在統(tǒng)計的24年中，風向頻率最大的方向為“ENE”，存在較少頻率的“SSW、S、SSE、SE、ESE、E”，而西風、西北風、北風頻率近乎0。從全年風速玫瑰圖可見，茂名附近海域海面風向統(tǒng)計與青島附近海域海面風向統(tǒng)計相比有較大差別，可能與兩者所處地形有關(guān)。從圖14中可見，風速最大值出現(xiàn)在“NNE”處，平均風速為12.2 m/s左右，其頻率卻很低，其他方向的風速在6 m/s以下。

2.2.2 1月風玫瑰統(tǒng)計分析

統(tǒng)計1月茂名附近海域海面風場風向玫瑰圖和風速玫瑰圖（圖15和圖16）。

從圖15可見，1月風向集中在“NE、ENE”兩個方向上，尤其“ENE”方向上占比最大，即冬季茂名附近海域吹“ENE”的概率最大。

從圖16可見，1月“NE、ENE”兩個方向上風速平均值相差無幾，為5.2 m/s左右，其他方向統(tǒng)計結(jié)果為0 m/s。

2.2.3 4月風玫瑰統(tǒng)計分析

統(tǒng)計4月茂名附近海域海面風場風向玫瑰圖和風速玫瑰圖（圖17和圖18）。從圖17中可見，春季風向順時針轉(zhuǎn)向，最大風向為“SE”，“ESE”方向次之，“E、SSE”兩個方向有少量分布。從圖18中可見，風向頻率最高的方向“SE”并非風速最大的方向，風速最大的地方位于“SSE”方向，為6.4 m/s左右。

2.2.4 7月風玫瑰統(tǒng)計分析

統(tǒng)計7月茂名附近海域海面風場風向玫瑰圖和風速玫瑰圖（圖19和圖20）。

從圖19可見，7月風向集中在“SSE、S、SSW”等3個方向上，相比春季，茂名附近海域海面風向繼續(xù)向南轉(zhuǎn)向，尤其“S”方向上占比最大，即夏季茂名附近海域吹南風的概率最大。

從圖20可見，7月“S、SSE”風速最大，為5.3 m/s左右，“SSW”方向次之，其他方向統(tǒng)計結(jié)果為0 m/s。

2.2.5 10月風玫瑰統(tǒng)計分析

統(tǒng)計10月茂名附近海域海面風場風向玫瑰圖和風速玫瑰圖（圖21和圖22）。

從圖21可見，秋季茂名附近海域風向從東北方向轉(zhuǎn)向，風向多數(shù)集中在“NE、ENE”方向。綜合圖5可見，冬季風向?qū)⒃跂|北風方向徘徊，然后春夏秋冬周而復始。從圖22可見，秋季“ENE、NE”兩個方向上的平均風速在4.6～6 m/s。

3 總結(jié)

本研究采用迄今為止所有可下載使用的（即1987年7月至2011年12月）CCMP月平均資料開展青島和茂名附近海域海面風場統(tǒng)計分析研究，結(jié)果表明：

（1）青島附近海域月平均最大風速值出現(xiàn)在1月，約為4.2 m/s，最小風速值出現(xiàn)在4月，約為1.0 m/s。整體趨勢是從1月開始月平均風速值逐漸減小，直到4月達到最小值，5月緩慢上升，8月和10月分別達到極小值，隨后月平均風速逐漸上升到極大值點。

（2）青島附近海域冬季風向頻率最大的方向為“N”，即北風，相對應的平均風速值為3.5 m/s;春季風向頻率最大的方向為“SSW”，相對應的平均風速值約為2.7 m/s;夏季風向頻率最大的方向為“SSE”，相對應的平均風速值約為2.5 m/s;秋季風向頻率最大的方向為“N”，相對應的平均風速值約為2.8 m/s。

（3）茂名附近海域最大風速值出現(xiàn)在12月，約為8 m/s，最小風速值出現(xiàn)在8月，約為2.5 m/s。整體趨勢是從1月開始月平均風速值逐漸減小，直到5月達到最小值，6月緩慢上升，8月和9月達到極小值，隨后月平均風速逐漸上升到極大值點。

（4）茂名附近海域冬季風向頻率最大的方向為“ENE”，相對應的平均風速值為5.2 m/s;春季風向頻率最大的方向為“SE”，相對應的平均風速值約為6 m/s;夏季風向頻率最大的方向為“S”，相對應的平均風速值約為5.5 m/s;秋季風向頻率最大的方向為“ENE”，相對應的平均風速值約為4.6 m/s。

（5）總體而言，茂名附近海域平均風速值全年均大于青島附近海域平均風速值，兩處海域風向變化可能與地形相關(guān)。

參考文獻

[1] 林剛，鄭崇偉，邵龍?zhí)?，?南中國海海表風速長期變化趨勢[J].解放軍理工大學學報（自然科學版），2013，14（6）：704-708.

[2] 鄭崇偉，高悅，陳璇.巴基斯坦瓜達爾港風能資源的歷史變化趨勢及預測[J].北京大學學報（自然科學版），2017，53（4）：617-626.

[3] 鄭崇偉.21世紀海上絲綢之路：風能資源詳查[J].哈爾濱工程大學學報，2018，39（1）：16-22.

[4] 肖晶晶，李正泉，郭芬芬，馬浩.基于CCMP衛(wèi)星資料的中國海域風能資源分析[J].海洋預報，2017（1）：9-18.

[5] ATLAS R，Hoffman R N，Ardizzone J，Leidner S M，Jusem J C，Smith D K，Gombos D.A cross-calibrated，multiplatform ocean surface wind velocity product for meteorological and oceanographic applications[J].Bull.Amer.Meteor.Soc.，2011（92）：157-174.

[6] NOCEDAl J，WRIGHT S T.Numerical Optimization[M].Berlin：Springer-Verlag，2006.

[7] 邱傳濤，李丁華.平均風向的計算方法及其比較[J].高原氣象，1997（1）：94-98.