黃河三角洲海上風場再分析資料對比

楊宏達, 喬璐璐, 李廣雪, 李 玨, 繆紅兵

黃河三角洲海上風場再分析資料對比

楊宏達1, 2, 喬璐璐1, 2, 李廣雪1, 2, 李 玨1, 2, 繆紅兵1, 2

(1.中國海洋大學海洋地球科學學院, 山東 青島 266100; 2.海底科學與探測技術教育部重點實驗室, 山東 青島 266100)

再分析風場資料在海洋氣象的研究中得到廣泛應用。本文基于黃河口區域孤東59井驗潮站和樁西106驗潮站現場觀測資料, 對CCMP(cross-calibrated multi-platform)、CFSR(climate forecast system reanalysis)、ERA-interim、JRA-55 4種再分析資料的近地面10 m高度風場在黃河口區域的適用性進行對比分析。結果表明CCMP風場數據的平均相對誤差和均方根誤差最小, 與實測數據的相關系數最大, 能夠較好反映黃河三角洲海域海上風場特征。同時, CCMP風場也能較好反映該海域的強風過程, 其中冬季擬合程度比夏季好。基于CCMP風場資料, 1988—2018年黃河三角洲海上風場多年平均風速為5.33 m/s, 其中1988—2009年, 冬、夏季及全年風速均呈上升趨勢; 而自2010年后, 夏季風速上升速度加快, 冬季由于8 m/s以下風速減弱的影響而呈逐年減小趨勢, 年平均風速也在冬季風控制下呈現降低趨勢。

黃河三角洲; 風場再分析資料; 對比; 長期變化

長期以來, 觀測資料的匱乏以及時空分布不均勻等問題, 使得氣象研究受到很大限制, 直到20世紀80年代后期, 再分析資料的廣泛使用解決了很多問題。大氣資料“再分析”是指利用數值天氣預報中的資料同化技術來恢復長期的氣候記錄[1]。20世紀末至今重建了多套再分析氣象資料, 比如美國宇航局NASA(National Aeronautics and Space Admini-stration)的QuikSCAT(Quick Scatterometer)、CCMP (Cross-calibrated Multi-platform)、美國國家環境預報中心NCEP(National Center for Environmental Predi-c-tion)的氣候預測系統再分析計劃CFSR (Climate Fore--cast System Reanalysis)[2]、歐洲中期天氣預報中心ECMWF(European Centre for Medium- Range Weather Forecasts)的ERA-interim[3]、日本氣象廳JMA(Japan Meteorological Agency)和日本電力中央研究所CRIEPI (Central Research Institute of Electric Power Industry)聯合組織實施的JRA-55[4]等等。

不同風場再分析資料的時、空分辨率存在差異, 在不同區域、距地表不同高度的適用性也有所不同。ERA-interim數據在對流層高層和平流層低層風場的適用性較好, 對近地面風速的符合程度高于CFSR[5], 在中國東部地區高空風場的適用性優于西部地區[6-7]。曠芳芳等[8]對CCMP、CFSR、ERA-interim3種再分析資料在臺灣海峽的風場適用性分析結果顯示, 從風向上看, 夏季時CCMP數據較好, 冬季時CFSR數據優于CCMP數據。陳艷春等[1]采用雙線性插值方法將多種再分析資料與23個環渤海氣象站的10 m高度風場進行對比。結果表明JRA-55的相關系數最大, 23站的平均相關系數為0.66, ERA-interim的相關系數次之, 冬季的相關系數大于夏季; ERA-interim的均方根誤差最小, 23站的平均均方根誤差為1.60 m/s, JRA-55的均方根誤差次之, 夏季的均方根誤差小于冬季。然而針對黃河三角洲海上風場再分析資料及對其大風過程的對比研究較少。

關于近年來中國陸上風場的變化特征, 前人的研究表明近30～50 a風速呈現下降趨勢, 年平均風速以0.18～0.20 m/(s·a)的速度減小[9-12]。中國中東部地區的冬季地表平均風速從3.7 m/s(1976年)降低至約3 m/s(2007年), 且小于1.6 m/s風速出現的頻率從9%(20世紀70年代)增加到14%(21世紀初)[13]。前人對中國多個地區的研究均得出風速減弱的結論[14-20], 北方寒潮和沙塵暴的減少[21-22]也進一步證實了地面風速的減弱趨勢。曹永旺等[14]對環渤海區域風速變化趨勢進行研究, 發現1971—2013年環渤海地區年均最大風速為6.35 m/s, 并以0.423 m/s的年變化速率減小。四季節最大風速均呈顯著下降趨勢, 冬、春季下降得最為明顯, 主要原因是5級及以上風的發生頻率下降, 而5級以下風的發生頻率上升。

關于中國海上風場的變化, 前人多基于再分析資料進行研究。鄭崇偉[23]、林剛等[24]基于NCEP和CCMP風場資料, 分析認為1988—2009年中國大部分海域風速呈上升趨勢, 且CCMP結果顯示, 渤海和黃海風速增大最顯著。李正泉等[25]基于CCMP和孫龍等[26]基于QuikSCAT得到的結果均顯示, 自1999年開始, 中國海域海表風速有顯著增大趨勢。李正泉等[27]采用降尺度法預測了2015—2050年我國海域海面風速的階段性變化特征: 2015—2024年風速下降, 2024—2035年風速上升, 2035—2050年風速再次下降, 同一時段內各海域風速變化趨勢相同。

雖然目前對于風場再分析資料適用性的研究已經很多, 但多基于陸地氣象站數據進行對比, 對海上風場的適用性對比較少。風場為研究黃河入海泥沙輸運路徑提供了重要的背景氣象場, 也為保障海上作業安全、避免石油平臺傾覆事故提供關鍵設計參數[28]。因此, 本文對目前廣泛使用的CCMP、CFSR、ERA-interim、JRA-55 4種風場再分析資料, 通過與2005年夏、冬季黃河口孤東59井驗潮站和樁西106驗潮站的實測風場數據進行對比, 開展黃河三角洲海上風場的再分析資料適用性研究。再基于比選出的最優風場資料, 對黃河三角洲海域風速的長期變化趨勢進行初步分析。

1 資料與方法

本文使用的實測風場數據來自孤東59井驗潮站和樁西106驗潮站(圖1), 分別位于孤東海堤和強侵蝕河口附近, 數據觀測時間為2005年夏季(2005年6月—2005年8月)和冬季(2005年12月—2006年2月)的每日逐時風速及風向。

圖1 驗潮站位置(圖中2016年海岸線參考張蕾等[29])

再分析資料收集的是目前廣泛使用的CCMP、CFSR、ERA-interim和JRA-55 4種再分析風場資料, 數據的時間、空間分辨率和下載網址等如表1所示。

表1 再分析資料風場數據信息

由于各再分析資料的空間分辨率不一致, 為避免由于數據點選擇或者差值方法造成的對比誤差, 本文采取的方法是提取各風場資料在兩驗潮站最近的海上網格點的風速、分量, 計算風速和風向。由于各資料的時間分辨率有所不同, 本文均采用6 h分辨率數據與兩驗潮站的實測數據進行對比。通過計算平均相對誤差(式1)、均方根誤差(式2)和相關系數(式3), 對各再分析風場資料的風速精度進行評估; 通過繪制風向頻率玫瑰圖, 對各再分析資料的風向精度進行評估; 最后評估強風時各再分析資料的質量。

平均相對誤差:

均方根誤差RMSE:

相關系數:

2 一般風況對比

2.1 風速對比

2.1.1 孤東59井驗潮站風速對比

在孤東59井驗潮站, 通過計算得到2005年夏季和冬季的逐6 h風速和相關統計數據(圖2)。從平均相對誤差(圖2a)來看, CCMP數據和ERA- interim的平均相對誤差較小, 其中夏季CCMP數據的平均相對誤差明顯小于其他3種再分析數據; 從均方根誤差(圖2b)來看, 4種再分析數據的均方根誤差相差不大, 其中夏季CCMP數據的均方根誤差明顯小于其他3種再分析數據; 從相關系數(圖2c)來看, CCMP數據的相關系數最大, 冬季時4種再分析數據的相關系數相差不大。4種再分析數據的平均相對誤差和均方根誤差多為夏季小于冬季, 但相關系數冬季高于夏季。從逐6 h風速變化曲線(圖2d、圖2e)來看, 冬季時, 4種再分析數據的風速均有大于實測數據的現象, CCMP數據與實測數據的擬合更好。從風速上看, 在孤東59井驗潮站, 無論夏季還是冬季, CCMP數據的適用性在4種再分析資料中最好。

2.1.2 樁西106驗潮站風速對比

在樁西106驗潮站, 通過計算得到2005年夏季和冬季的6 h分辨率風速和相關統計數據(圖3)。從平均相對誤差(圖3a)來看, 夏季CCMP數據的平均相對誤差明顯小于其他3種再分析數據, 冬季JRA-55數據的平均相對誤差明顯高于其他3種再分析數據;

從均方根誤差(圖3b)來看, 夏季CCMP數據的均方根誤差最小, 冬季JRA-55數據的均方根誤差明顯高于其他3種再分析數據; 從相關系數(圖3c)來看, 夏季CCMP數據的相關系數明顯高于其他3種再分析數據, 冬季時JRA-55數據的相關系數明顯低于其他3種再分析數據。除JRA-55數據外, 其他3種再分析數據的平均相對誤差和均方根誤差均是夏季小于冬季, 4種再分析數據的相關系數冬季明顯高于夏季。從逐6 h風速變化曲線(圖3d、圖3e)來看, CCMP數據與實測數據的符合度明顯更好。從風速上看, 在樁西106驗潮站, 無論夏季還是冬季, CCMP數據的適用性在4種再分析資料中最好。

一般風況下, 從風速上看, 在黃河三角洲海域, CCMP風場能夠更好反映海上風場特征。本文提取的是海上最近的網格點上的再分析資料, 其與實測風速對比獲得的均方根誤差和相關系數, 優于前人利用雙線性插值方法的再分析資料提取結果[1]。

2.2 風向對比

2.2.1 孤東59井驗潮站風向對比

黃河三角洲區域, 冬季受西伯利亞-蒙古高壓的邊緣效應影響, 盛行偏北風; 夏季受太平洋高壓的邊緣效應影響, 盛行偏南風[30-31]。

在孤東59井驗潮站, 通過計算得到2005年夏季和冬季的逐6 h風向。從風向頻率玫瑰圖(圖4)來看, 夏季, 驗潮站實測結果(圖4a-1)顯示常風向和次常風向是SSW和S, 大風主要出現在NNE和NE方向, 各再分析資料中CCMP、ERA-interim和JRA-55數據的結果與實測結果相同, 出現頻率最高的兩個風向是SSW和S, 4種再分析資料結果均顯示大風主要出現在NNE和NE方向; 冬季, 驗潮站實測結果(圖4b-1)顯示出現頻率最高的4個風向是NE、S、WSW和NNW,大風主要出現在NNW方向, 各再分析資料中CCMP、CFSR和ERA-interim數據的結果顯示出常風向和強風向都是NW方向。從風向上看, 在孤東59井驗潮站, CCMP和ERA-interim數據的適用性在4種再分析資料中較好, 夏季比冬季的精度高。

圖2 2005年夏、冬季孤東59井驗潮站實測風速及再分析資料風速對比

2.2.2 樁西106驗潮站風向對比

在樁西106驗潮站, 通過計算得到2005年夏季和冬季的逐6 h瞬時風向。從風向玫瑰圖(圖5)來看, 夏季, 驗潮站實測結果(圖5a-1)顯示常風向是S, 大風主要出現在NE和NNE方向, 各再分析資料中CCMP、ERA-interim和JRA-55數據的結果均顯示出常風向為S方向, 大風主要出現在NE和NNE方向; 冬季, 驗潮站實測結果(圖5b-1)顯示常風向是NW, 大風主要出現在NW和NNW方向, 各再分析資料中CCMP、CFSR和ERA-interim數據的結果顯示常風向和強風向都是NW方向。從風向上看, 在樁西106驗潮站, CCMP和ERA-interim數據的適用性在4種再分析資料中較好, 夏季比冬季的精度高。

一般風況下, 從風向上看, CCMP和ERA-interim再分析風場資料在孤東59井和樁西106驗潮站的適用性較好。結合2.1中風速的對比結果, 本文認為在黃河三角洲海域, 相比于CFSR、ERA-interim和JRA-55 3種再分析風場資料, CCMP風場精度相對較高, 且夏季比冬季更佳。

3 強風(風速大于等于8 m/s)過程對比

為評估強風時各再分析資料的擬合程度, 選取兩驗潮站夏、冬季強風(風速大于等于8 m/s)過程, 繪制了強風過程下再分析資料風速與實測風速關系圖(圖6)。結果表明在黃河三角洲海域冬季符合程度均優于夏季。夏季時, 強風過程下各再分析資料風速均顯示大部分數據低于實測風速, CCMP和JRA-55數據與實測資料的符合度高于其他2種再分析資料; 冬季時, 強風過程下, CCMP和ERA-interim數據與實測資料的符合度高于其他2種再分析資料, 其中CCMP數據最佳。本研究的結果顯示, 在強風過程下, CCMP風場能夠更好反映黃河三角洲海域海上風場特征, 且冬季擬合程度優于夏季。

圖3 2005年夏、冬季樁西106驗潮站實測風速及再分析資料風速對比

圖4 孤東59井驗潮站2005年夏、冬季風向頻率玫瑰圖

圖5 樁西106驗潮站2005年夏、冬季風向頻率玫瑰圖

圖6 強風過程下再分析風速與實測風速對比

4 黃河三角洲海上風場長期變化特征

前人研究結果顯示1988—2009年渤海海域海面風速呈上升趨勢, 而且自1999年開始, 上升趨勢更加明顯[23-25], 而李正泉等[27]的預測結果表明2015— 2024年我國海域近海面風速呈下降趨勢。本文通過對各年夏季(6—8月)、冬季(12—次年1、2月)和全年(1—12月)平均風速計算, 結果(圖7)顯示: 1988— 2018年黃河三角洲(圖1)海域多年平均風速為5.33 m/s, 夏、冬季平均風速總體呈上升趨勢, 年均風速變化總體上與冬季平均風速變化曲線相近。1988—2009年夏季風速略有增大, 年均風速和冬季風速顯著增大, 增強速度為0.048 9 m/(s·a), 與1988年相比, 風速每10 a上升8.26%。2010—2018年年均風速略呈減小趨勢, 但夏季風速明顯有增強趨勢, 增大速度為0.042 5 m/(s·a), 2018年風速與2010年相比增大7.91%; 該階段冬季平均風速由上一階段(1988—2010年)的顯著增大變為顯著減弱趨勢, 減小速度為0.068 6 m/(s·a), 2018年風速相比2010年減小8.92%。

圖7 黃河三角洲海上風場長期變化

2010年后冬季風速的變小, 與小于8 m/s的風速減弱有關。由圖8可以看到冬季8 m/s以下風速由0.010 9 m/(s·a)的緩慢上升趨勢變為0.040 6 m/(s·a)的顯著下降趨勢, 2018年相比2010年減小了7.01%, 這與前人研究發現20世紀70年代至21世紀初東亞冬季風減弱導致冬季中國中東部地表小于1.6 m/s風速頻率明顯增加[13]的結論一致。

2009年冬季北極濤動為1951—2011年間的最強負異常, 極渦偏向東北亞地區, 有利于極地強冷空氣南下影響我國, 由此可能導致2009年黃河三角洲海域冬季平均風速較大, 年均風速異常增大。而西太平洋副熱帶高壓在2009年10月之前受厄爾尼諾事件影響異常偏強偏西, 之后受拉尼娜事件影響異常偏弱偏東, 夏季中高緯地區出現明顯阻塞趨勢。2010年南海夏季風為1951—2011年最弱的一年, 東亞夏季風也異常弱[32], 這可能是2010年黃河三角洲海域夏季風較小的原因。此外, 臺風可造成風場劇烈變化, 2002年、2018年夏季風速明顯偏大,可能與2002年第9號超強臺風“風神”、2018年第18號臺風“溫比亞”經過研究區有關。

圖8 黃河三角洲海上風場冬季風速長期變化

5 結論

基于黃河三角洲孤東59井和樁西106兩個驗潮站的實測風場數據, 對CCMP、CFSR、ERA-interim、JRA-554種再分析資料海上風場進行對比研究。本文展示以下結論:

1) 4種風場再分析資料中, CCMP風場能夠更好反映黃河三角洲海域實測風場特征, 風速與實測資料相比的平均相對誤差、均方根誤差最小, 與實測數據的相關系數最大; 風向上CCMP和ERA-interim風場能夠更好反映研究區常風向和強風向特征, 夏季優于冬季。

2) 在8 m/s及以上風速的強風過程下, CCMP風場與實測資料符合更好, 其中冬季優于夏季。

3) 基于CCMP資料, 1988—2018年黃河三角洲海域多年平均風速為5.33 m/s, 其中, 1998—2009年, 冬、夏季及全年風速均呈增大趨勢; 而自2010年后, 夏季風速增大趨勢更加顯著, 冬季風速受小于8 m/s風速減弱的影響而呈降低趨勢, 年均風速主要由冬季影響也呈現減小趨勢。

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Comparison of reanalysis wind field off the Yellow River Delta

YANG Hong-da1, 2, QIAO Lu-lu1, 2, LI Guang-xue1, 2, LI Jue1, 2, MIAO Hong-bing1, 2

(1.College of Marine Geosciences, Ocean University of China, Qingdao 266100, China; 2.The Key Lab of Sea Floor Resource and Exploration Technique, Ministry of Education, Qingdao 266100, China)

Yellow River Delta; reanalysis wind field; comparison; long-term variation

In marine meteorology, the reanalysis of wind field data has been widely used.The applicability of the 10 m height average wind field of CCMP, CFSR, ERA-interim, and JRA-55 reanalysis data in the Yellow River delta area is investigated using the field observation data of Gudong 59 well and Zhuangxi 106 tide gauge stations.Results show that the average relative error and root mean square error in the CCMP wind field data are the lowest, whereas the correlation coefficient with the measured data is the greatest.Therefore, the CCMP wind can more accurately reflect the characteristics of the offshore wind field in the Yellow River Delta and surrounding area.Furthermore, the CCMP wind field can best reflect the strong wind process in the study area, particularly in winter than in summer.According to the CCMP wind field data, the multiyear average wind speed of the offshore wind field in the Yellow River Delta from 1988 to 2018 was 5.33 m/s, with the wind speed increasing in winter, summer, and the entire year from 1988 to 2009.Since 2010, the increasing wind speed has accelerated in summer, whereas it has decreased in winter due to the weakening of wind speed to less than 8 m/s.Under the control of winter wind, the annual average wind speed also showed a downward trend.

Jun.20, 2020

[This work was supported by Ministry of Science and Technolo-gy of China, Nos.2016YFA0600903, 2017YFE0133500; National Natural Science Foundation of China, No.41476030; Taishan Project]

P731

A

1000-3096(2022)03-0014-11

10.11759/hykx20200720004

2020-07-20;

2020-09-21

國家重點研發計劃項目(2016YFA0600903, 2017YFE0133500); 國家自然科學基金(41476030); 泰山學者建設工程專項項目

楊宏達(1996—), 碩士研究生, 內蒙古赤峰人, 主要從事海洋沉積動力學方面研究, E-mail: yanghongda1996@163.com; 喬璐璐(1981—),

, 山東青島人, 博士生導師, 教授, 主要從事海洋沉積動力學方面研究, E-mail: luluq@ouc.edu.cn

(本文編輯: 叢培秀)