基于高分辨率嵌套模型的南海風、浪特征研究

張俊明，張 濤，杜 洋，常 江，肖 輝

(1.中海油海南能源有限公司，?？?570105；2.交通運輸部天津水運工程科學研究所 工程泥沙交通行業 重點實驗室，天津 300456)

我國南海是貿易運輸、資源開發等重要區域，對南海風、浪條件的了解和把握也十分必要和迫切。目前國內外學者就南海地區風、浪特征做了大量研究，包括衛星觀測、現場實測、數值再分析以及數值模型計算等多種資料。Wu等[1]利用美國國家環境預報中心(NCEP)的再分析風應力資料分析了1992～1995年間南海氣旋的季節和年際變化特征。Hwang和Chen[2]利用ERS-1/2衛星觀測的5 a海面風應力資料研究了南海風場從季節到年際的變化特征。裘沙怡等[3]通過QuikSCAT衛星觀測的10 a風及16 a波浪資料分析了整個南海區域風、浪特性及變化特性。林剛[4]使用CCMP風場資料分析了南中國海海域的風特征，并將其用于WAVEWATCH III模式計算了南海1988年8月～2011年7月的波浪場。俞慕耕[5]利用1958～1972年間海上船舶觀測氣象資料，分析了南海海域波高、周期、波向等要素特性。周良明[6]等以30 a再分析風場數據為驅動，使用WAVEWATCH III模式，對1976～2005年的南海海域波浪場進行了計算和分析。鄭崇偉和李訓強[7]利用WAVEWATCH III模式，以QuickSCAT/NECP混合風場為驅動場，計算了南海1999～2008共10 a的海浪場，對其波浪特征進行了分析。宗芳伊和吳克儉[8]使用WRF模式生成的再分析風場及SWAN海浪模型，計算了南海海域1986年1月～2005年12月的高分辨率波浪場。尹洪強[9]統計了總計65 a的熱帶風暴，進行南海臺風浪模擬，推算了不同重現期波要素。張澤方[10]、沈旭偉[11-12]和金羅斌[13]等都對南海臺風浪的計算進行了研究。此外還有學者對南海海域的波浪進行了多方面的研究[14-18]。

綜上，學者們使用多種數據和手段對南海整體的風、浪時空分布特性進行了研究，并通過數值計算的方法一定程度上提升了風、浪數據獲取精度。本文針對南海海域，使用NCEP歷史再分析風場資料作為中尺度大氣模式WRF輸入的背景風場數據，通過WRF計算得到高精度風場，其中南海海域頻發的臺風和熱帶氣旋場采用ARW模塊計算。其次使用風場作為驅動，通過WAVEWATCH III波浪模型和SWAN波浪模型嵌套方式計算得到南海海域高精度波浪場，WAVEWATCH III采用矩形網格，SWAN模型中采用非結構化三角網格計算得到的風場和波浪場用實測和衛星觀測資料進行驗證，最后對南海海域風場和波浪場特性進行分析研究。

1 風浪數值計算方法

圖1 風場和波浪場數學模型計算流程圖Fig.1 Flow diagram of mathematical models for calculation of wind and wave fields

本文所采用的數學模型包括中尺度大氣模式WRF及WAVEWATCH III和SWAN波浪模型。WRF作為整個中國海海域高精度風場的計算模型，WAVEWATCH III作為中國海大范圍海域的波浪場計算模型，SWAN波浪模型用于計算南海海域波浪場。具體計算流程如圖1所示。

1.1 WRF氣象模式

本項目基于美國最新的中尺度區域模式WRF V4.0建立海面再分析風場計算的數值模型，物理過程包括YSU邊界層方案，Betts_Miller_Janjic積云對流方案，NCEP(National Centers for Environmental Prediction)3類簡單云微物理過程，RRTM(Rapid Radiative Transfer Model)長波輻射方案，Dudhia短波輻射方案，熱力混合近地面層方案。該模式主要特色包括完全可壓縮靜力平衡方程(帶有靜力平衡選項)，包括4種類型地圖投影(即極射赤面投影、蘭勃特投影、墨卡托投影和經緯度投影)，適合于區域和全球尺度，具有單向、雙向和移動嵌套能力，垂直方向采用地形跟隨坐標且垂直格距隨高度可變，水平離散采用Arakawa C網格，時間積分采取三階龍格—庫塔(Runge-Kutta)時間積分方案。此外，該模塊中還包括了完整的物理過程選項，包括21種微物理過程方案、11種積云對流方案、7種輻射方案、12種行星邊界層方案、7種陸面過程方案。運用WRF中的ARW模塊，選用合適邊界層方案和積云對流參數化方案，可實現臺風或氣旋的準確模擬。

風場模擬計算的同化系統采用與WRF配套的WRF-DA同化系統，該同化系統通過更好的初始條件和誤差分析，經迭代函數計算，對WRF模式預報結果進行了改進。

1.2 WAVEWATCH III波浪模式

WAVEWATCH III是由美國NOAA/NCEP環境模擬中心海洋模擬小組(OCEAN MODELING BRANCH)開發的一個全譜空間的第三代海浪模式。該模式在WAM模式的基礎上對控制方程、程序結構、數值和物理的處理方法等做了改進，使得該模式不僅在考慮波流相互作用和風浪物理機制方面更加合理，而且可采用并行計算。

1.3 SWAN波浪計算模式

SWAN (Simulating Waves Nearshore)是由荷蘭Delft技術大學(Delft University of Technology)研制開發的第三代近岸淺水海浪數值計算模式，采用基于能量守恒原理的平衡方程，除了考慮第三代海浪模式共有的特點，它還充分考慮了模式在淺水模擬的各種需要。首先SWAN模式選用了全隱式的有限差分格式，無條件穩定，使計算空間網格和時間步長上不會受到牽制；其次在平衡方程的各源項中，除了風輸入、四波相互作用、破碎和摩擦項等，還考慮了深度破碎(Depth-induced wave breaking)的作用和三波相互作用。

2 數值計算范圍

(1)風場計算范圍。

模型中風場的計算范圍為0°N, 101°E ～44°N, 135°E，水平分辨率為0.1°。

(2)大范圍波浪場計算。

在大范圍的波浪場計算時，考慮到SWAN模型在計算大范圍波浪場時耗散較大以及計算效率，本文使用WAVEWATCH III模式，其計算范圍與風場范圍一致，分辨率為0.1°×0.1°。時間跨度為1990年1月1日0時～2019年12月31日21時，時間分辨率3 h，邊界條件由全球波浪模型提供，計算結果可以為南海海域波浪計算提供邊界條件。

(3)南海波浪場計算。

南海海域波浪場計算時，本文使用SWAN模型進行計算，該計算模型與WAVEWATCH III模式嵌套，計算范圍為2.7°N, 103.5°E ～25.1°N, 123.1°E，時間跨度與大范圍波浪場相同，時間分辨率為1 h。計算采用非結構化三角形網格，在局部加密，最小網格尺寸為0.002°。

3 數值計算驗證

3.1 實測資料檢驗

本文選取2014年7月期間途經南海201409號“威馬遜”超強臺風數據來檢驗WRF模型模擬本次臺風場計算的準確性，實測數據來源于2014～2015年期間位于廣東茂名粵西LNG碼頭項目氣象站測量的風和波浪資料。經WRF模型計算得到的風速、波要素與實測資料對比見圖2，從結果對比來看，計算結果均與實測值較為吻合，說明本文采用的模型計算方法合理可信。

圖2 計算風速和波高與實測結果對比Fig.2 Comparison between calculated results of wind speed and wave height and the measured results

3.2 衛星資料檢驗

除與海面實測資料對比外，同時利用衛星觀測數據進行計算結果驗證。2015年10月“彩虹”臺風途徑期間，JASON-2衛星經過南海海域上空，對該海域風和波浪進行了觀測，利用PASS：51的數據進行對比，對比結果見圖3，圖中橫坐標為衛星觀測點標號。由對比曲線可以看出，模型計算結果與衛星觀測結果吻合很好。

圖3 計算風速和波高與衛星資料對比Fig.3 Comparison between calculated wind speed and wave height and the satellite data

4 風、浪特征分析

本文利用計算得到的南海海域30 a(1991～2020)逐時風、浪場結果，對整個南海海域的風、浪特征進行分析，包括其多年平均風速和波高、周期的分布特征，以及整個南海在不同月份的分布變化情況。在南海選取一個特征點，根據特征點處30 a的風和波浪數據，對特征點的風和波浪要素特性進行統計分析，并利用P-III型曲線擬合推算其不同重現期的風速和波高。

4.1 風場特性

圖4 特征點風玫瑰圖Fig.4 Wind rose at monitoring station

4.1.1 年平均風速

根據WRF模式計算得到的南海平均風速分布情況，整個南海西北區域有一個大風速區，在這個風速區上有幾處風速較大的位置，主要集中在臺灣海峽、巴士海峽、菲北海峽等，最大平均風速可達8.5m/s以上。南海南部多年平均風速在7.5 m/s以下，北部灣風速約為6.5 m/s。從特征點的風玫瑰圖(見圖4)可以看出風向以東北向和西南向風為主。

4.1.2 風場隨月份變化

整個南海風場受不同季節季風影響，在不同的月份平均風速大小及分布特性存在較大區別。冬季南海主要受東北季風影響，風速相對較大，整個南海全年最大平均風速出現在12月份，大風速區域集中在臺灣海峽、巴士海峽和菲北海峽及附近海域，平均風速可達11.5 m/s以上；夏季主要呈現西南季風特性，7月和8月期間受臺風和熱帶氣旋等影響，風速也相對較大，7月份風速最大，大風速區域集中在南海中南部海域，最大平均風速超過10.5 m/s；其他月份為季風轉換過渡時期，風速相對較小，全年風速最小時期為5月份，此時北部灣有相對較大的風速，最大平均風速超過6.5 m/s。

表1 特征點重現期風速Tab.1 Recurrence wind speed at monitoring station m/s

4.1.3 特征點重現期風速

根據特征點位各向30 a每年風速極值，采用P-III型極值分布進行重現期風速分析，圖5為東北向和西南向風速P-III型極值分布曲線圖。通過分析得到該點處各方向重現期風速(見表1)，其中100 a一遇極值風速為48.6 m/s，為東北向。特征點所在位置東北和西南向海域更為開闊，風速較大，其他方向受到中尺度地形影響，風速相對較小。

4.2 波浪場特性

4.2.1 年平均有效波高和周期

根據WAVEWATCH III模式和SWAN模型嵌套計算得到的南海30 a高分辨率波浪場，將計算得到的30 a逐時有效波高和平均周期進行統計分析，得到平均有效波高和周期的分布，南海自南向北平均有效波高和平均周期均逐漸增大，波高變化幅度較大，周期變化較小。

巴士海峽、菲北海峽及其西側海域和越南東南海域平均有效波高較大，可達1.8 m以上，巴士海峽、菲北海峽平均周期超過7 s，越南東南海域平均周期大于6 s。北部灣海域和南海南部海域的波高和周期都較小，平均有效波高在1.5 m以下，北部灣海域波浪平均周期約為4.5 s，南海南部海域平均周期多在6.0 s以下。

圖6 征點波浪玫瑰圖Fig.6 Wave rose of wave height at monitoring station

特征點處的波浪玫瑰圖如圖6所示，波浪以東北向浪為主，其次為西南向、北向和西向，由于該位置東北側和北側海域較為寬闊，受到東北季風的影響較大，大浪主要出現在東北向和北向。

4.2.2 波浪場隨月份變化

南海海域的波浪在不同月份的分布和特性與風場類似，表現出明顯的季節性變化。11月至次年2月期間，東北季風影響下，南海海域的平均有效波高和周期相對較大，月平均有效波高和周期最大在12月，平均有效波高可達3 m以上，平均周期超過7.5 s，大波浪集中在巴士海峽、菲北海峽群及其西側海域、越南東南海域和南海中部海域。7月和8月期間受臺風和熱帶氣旋等影響，平均有效波高和周期也相對較大，最大值同樣在7月份，月平均有效波高能夠達到2.1 m，月平均周期超過7 s。與風場變化趨勢相似，在季風轉換期間波高和周期較小，最小值同樣發生在5月份，月平均有效波高最大約為0.9 m，平均周期最大值約為6.5 s，此時大波浪集中在南海北部海域。

表2 特征點重現期波高Tab.2 Recurrence significant wave height at monitoring station m

4.2.3 特征點重現期波浪

根據特征點位各向30 a每年波高極值，采用P-III型極值分布進行重現期波要素分析，圖7為東北向和北向波高P-III型極值分布曲線圖。通過分析得到該點處各方向重現期波高如表2所示，其中100 a一遇極值波高為11.6 m，為東北向。特征點位置東北、北側和西南海域較為開闊，偏北側受到較大的東北季風影響，在東北和北向形成較大的波浪。

5 結論

本文使用中尺度大氣模式WRF及其ARW模塊，基于1991～2020年持續30 a NCEP歷史再分析風場，計算得到了大范圍內的高分辨率風場。使用WAVEWATCH III和SWAN波浪模型，采用WRF計算風場為驅動場，建立最小網格尺寸為0.002°的南海海域風、浪要素多尺度高精度嵌套模型，通過計算得到整個南海波浪場。將計算結果與實測和衛星資料進行對比，驗證數值計算得到的南海風、浪資料的準確性。最后，對南海海域風、浪空間和時間分布特性和特征點風、浪特性進行了分析，并推算了特征點處不同重現期的風、浪要素極值。主要結論有：

南海西北海域存在一個大風速區，最大風速集中在臺灣海峽、巴士海峽、菲北海峽和越南東南海域，年平均風速可達8.5 m/s。南海因受到季風影響，不同月份平均風速和分布差別較大：東北季風作用下最大風速發生在12月份，大風速區域集中于南海北部，最小風速發生在5月份，此時北部灣風速較大，在臺風和熱帶氣旋作用下，7月份為夏季風速最大時期，大風速區域位于越南東南海域和南海中南部海域。

南海海域的大浪區域位于巴士海峽和菲北海峽群及西部海域和越南東南海域，平均有效波高超過1.8 m，巴士海峽和菲北海峽群及西部海域周期超過7.0 s。除夏季臺風頻發季節外，南海海域的平均有效波高和平均周期從北向南逐漸減小，在夏季，南海中部有著相對較大的波高和周期。在東北季風和臺風頻繁時期，最大波高月份與最大風速月份相同，為12月和7月，平均有效波高最大超過3 m，平均周期可達7.5 s。5月份也為全年南海波高最小的時期，最大波高僅有0.9 m。