浙江近海波浪能资源的初步研究

叶 钦，杨忠良，施伟勇

（国家海洋局 第二海洋研究所 工程海洋学重点实验室，浙江 杭州 310012）

0 引言

能源是人类生存和社会发展的基础，目前国际社会对加强开发既能缓解能源短缺又不对地球产生污染的新能源已形成共识，波浪能便是其中一种数量巨大、清洁、有利于人类社会可持续发展的可再生新能源。

对波浪能的研究始于20世纪70年代，1975年，TOMKVIST［1］利用实测波浪统计数据，计算了全球各地海洋沿岸波功率密度。1976年，PIERSO和SALFI［2］利用波浪数值预报模式后报的12h1次的波浪数据，计算了北美洲西部沿岸的波功率密度。1977年，PANICKER［3］利用数值模式后报的北半球海洋的波浪数据，计算求得即时北半球海洋的总波功率为16.7×1012kW。1983年，马怀书 等［4］采用气候学方法，计算了我国近海和毗邻海区的波浪能资源蕴藏量。1984年，李陆平 等［5］利用黄海和渤海海面实况天气图资料，计算了渤、黄海波浪能资源蕴藏量。1989年，王传崑 等［6］利用全国55个波浪观测代表站资料，对我国沿岸波浪能资源蕴藏量进行了最全面的估算。

浙江省是我国的海洋大省，其沿岸岛屿众多，岸线资源丰富，同时蕴含着丰富的波浪能资源，但由于目前对波浪的观测尚非常有限，对其近海波浪能的计算与分析，仅停留在通过几个波浪站观测资料进行统计估算。本文以2000年为例，采用数值计算方法，对浙江近海海域进行了全年连续模拟计算，并计算和统计了各时刻相应波功率密度，以此对该海域波浪能资源的时空分布特征进行了探讨。

1 数值模拟方法及资料验证

1.1 风场资料

本文采用QSCAT／NCEP混合风场数据作为风场资料，其空间范围为88°S～88°N，180°W～180°E，空间分辨率为0.5°×0.5°，时间步长为6h。QS－CAT／NCEP风场具有相对较高的精度和时空分辨率，常被用作天气过程波浪数值模拟的驱动场。

1.2 海浪模型及其检验

本文选用荷兰Delft大学开发的第3代海浪模式——SWAN，它以波作用量平衡方程作为控制方程，模拟了波浪的风输入成长机制，白冠破碎、底摩擦、深度诱导破碎等耗散机制，以及波波相互作用等。模型将风场和边界作为输入条件，计算得到相应各时刻每个计算网格点的各波浪要素，即波高、周期和波向等。

本文采用2层嵌套技术（图1），大区模拟范围为10°～40°N、110°～140°E，分辨率为0.5°×0.5°，小区模拟范围为26°～31°N、120°～124°E，分辨率为5′×5′，用SWAN模型对浙江省近海的波浪进行模拟。

图1 模型计算范围示意图Fig.1 Area of nested simulation grid

为了验证模型的可靠性，本文收集了东海18号浮标（27.5°N、122.5°E）2006年8月8日2时—8月11日23时一次台风期间的实测资料，与模型计算结果进行对比验证。由结果可见，模拟计算的有效波高Hs结果与浮标资料吻合良好（图2）。

本文以2000年（1月1日0时至12月31日23时）为例，根据上述模型设置进行全年波浪计算，得到每6h输出1次的各网格点有效波高和平均周期等波浪要素。

图2 有效波高的模拟结果与东海18号浮标的观测结果比较Fig.2 Comparison of significant wave heights of simulation results and observation data from DongHai No.18Buoy

2 波功率密度计算方法

本文参考2009年BEDARD［7］计算太平洋东部沿岸的波功率密度时，采用的美国EPRI（Electric Power Research Institute）［8］波浪资源评估公式，计算浙江近海的波功率密度：

式中：Pw为波功率密度，kW·m－1；Hs为有效波高，m；Tp为谱峰周期，s为平均周期，s。由Tp＝1.2的关系得到近似公式。

将数值模拟计算得到的2000年全年各时刻各网格点的有效波高和平均周期代入上述波功率密度Pw的计算公式，即得到对应的波功率密度Pw（i，j，t）。

再将各网格点的波功率密度进行全年和各月的时间平均，即可得到研究海区内年平均和月平均波功率密度的空间分布：

式中：Nt为累积时间长度，在这里表示累计输出时刻总数。

选择后文指定的空间范围，将各时刻的Hs（i，j，t）（i，j，t）和Pw（i，j，t）进行空间平均，即可得到在该空间范围内的平均有效波高、平均周期和波功率密度随时间的变化：

式中：Ni和Nj分别为所选范围内x和y方向上的网格点数。上述3个量值在时间上一一对应后即形成波功率密度随波高和周期的联合分布w（Hs，）。

将波浪分为不同等级，在不同级别的波高和周期范围内累加Pw（Hs，T）并除以累加个数Nt，即可得到相应的波功率密度累积值（PHs·Tw）：

其与全年所有Hs和T范围内的Pw（Hs，T）累加值之比值，本文中暂称其为波功率密度比。

3 浙江近海波功率密度特征

3.1 空间分布特征

根据上文所述计算方法，以2000年为例，首先分别对浙江近海年、月平均的波功率密度进行空间分布分析（图3～图7），其中分别选择4、7、10和1月作为春、夏、秋、冬四季的代表月。总体上浙江近海波功率密度分布具有以下特征：

（1）波功率密度外海大于近岸。近岸海域年均波功率密度一般为2～6kW·m－1，而外海海域则较大，一般在6kW·m－1以上，甚至可达十几千瓦每米（图3）。

图3 浙江海域年平均波功率密度的空间分布（单位：kW·m－1）Fig.3 Distribution of the annual mean wave power of Zhejiang sea area（Unit：kW·m－1）

（2）海湾内和海岛间波功率密度较小。由于浙江省海岸线曲折漫长，岛屿和海湾众多，传至近岸的波浪常因受水深变浅的影响和岛屿及陆地的阻挡，致使许多海湾和岛屿间的波功率密度均较小，一般不足2kW·m－1。另外，考虑到本文计算的分辨率，也不排除局部海区波功率密度较大的可能性。

（3）波功率密度季节变化较为明显。由于浙江省海域处于亚热带季风区，常年受季风影响，波浪季节变化较为明显。秋、冬季波功率密度较大，春、夏季较小。其中，外部海域波功率密度季节变化更为明显，秋、冬季平均波功率密度最大可高达20kW·m－1以上，而春、夏季则远小于此值；近岸海域波功率密度季节变化相对较小，大多为2～6kW·m－1。

3.2 波功率密度随波高和周期的联合分布

许多波能装置对波高和周期均具有较高的要求，为此有必要对波功率密度随波高（Hs）和周期（T）变化的联合分布进行分析。为了便于比较分析，本文将浙江近海分为浙北、浙中和浙南3个海区（图8），同时将有效波高和平均周期分别按照0.5m和0.5s间隔进行分级统计。

图8 浙北、浙中和浙南海区划分图Fig.8 Partition sketch map of three sea areas of Northern，Middle and Southern Zhejiang coastal waters

仍以2000年为例，首先统计出全年相应波高和周期范围内波浪的出现频率，然后按照前文所述方法统计相应范围内的波功率密度比，在不同海区进行比较分析（图9～图11）。其中a图为各级波高和周期范围内波浪出现次数占全年所有波高和周期范围内总出现次数的百分比（波浪出现频率），b图为各级波高和周期范围内的波功率密度占全年所有波高和周 期范围内总波功率密度的百分比（波功率密度比）。

图11 浙南海域波高和周期联合分布（a）及波功率密度随波高和周期的联合分布（b）Fig.11 Joint distribution of wave height and period（a）and wave power joint distribution varied with wave height and period（b）in the sea area of Southern Zhejiang

由图可见，各海区波功率密度比较大和波浪出现频率较高的波高和周期范围基本相近，但不完全一致。浙北海区波功率密度比在平均波功率密度为2～6kW·m－1的范围内较高，这与波浪出现频率较高范围较为吻合；浙中海区波功率密度比在平均波功率密度约为2～9kW·m－1的范围内较高，与波浪出现频率较高的范围基本符合；浙南海区波功率密度比在平均波功率密度约为4～16kW·m－1的范围内较高，与波浪出现频率较高的范围略有差异。

4 小结

浙江近海海域波浪能资源丰富，波功率密度总体分布由近岸向外海呈增大趋势，近岸海域约为2～6kW·m－1，往外海逐渐增大。受季风影响，波功率密度季节变化较为明显，尤其是外海海域，秋、冬季平均功率密度最大可高达20kW·m－1以上，春、夏季则远小于此值；近岸海域波功率密度季节变化相对较小。

从波功率密度随波高和周期的联合分布看，波功率密度比和波浪出现频率较高的波高和周期范围基本相近，但不完全一致。其中浙北海区波功率密度比较高范围和波浪出现频率较高范围较为接近，而其对应平均波功率密度相对较低；浙南海区波功率密度比较高的范围所对应的平均波功率密度较高，而与波浪出现频率较高的范围则略有差异；浙中海区则介于两者之间。

就资源开发而言，浙江近海各区域平均波功率密度普遍大于2kW·m－1，各海区波浪出现频率和波功率密度比量值较高的范围基本在1.0m≤Hs＜3.0m，2.5s≤T＜4.0s之间，是目前波浪能转换装置普遍所能吸收且能承受的波浪范围，同时在该范围内波浪出现频率与波功率密度比量值较高的波高和周期分布总体一致，即能量较大的波浪较多，由此可见浙江近海海区波浪能资源丰富且有利于开发与利用。

（References）：

［1］TORNKVIST R.Ocean wave power station［R］.Helsinki Finland：Swedish Technical Scientific Academy，1975.

［2］PIERSON W J，SALFI R E.The temporal and spatial variability of power from ocean wave along the west coast of North America［C］∥Wave and salinity gradient energy conversion workshop.A－merica：University of Delaware，1976：24－26.

［3］PANICKER N N.Energy from ocean surface wave［C］∥The energy technology conference，Houston.Texas：American Society of Mechanical Engineers，1977：18－23.

［4］MA Huai－shu，YU Qing－wu.The preliminary estimate for the po－tential surface wave energy resources in the adjacent sea areas of China［J］.Marine Science Bulletin，1983，2（3）：73－81.

马怀书，于庆武.我国毗邻海区表面波能的初步估算［J］.海洋通报，1983，2（3）：73－81.

［5］LI Lu－ping，TIAN Su－zhen，XU Lai－sheng，et al.Power resource estimation of ocean surface waves in the bohai sea and huanghai sea and an evaluation of prospects for converting wave power［J］.Journal of Oceanography of Huanghai ＆ Bohai Seas，1984，2（2）：14－23.

李陆平，田素珍，徐来声，等.渤、黄海波能的估算及其对波能转换前景的评价［J］.黄渤海海洋，1984，2（2）：14－23.

［6］WANG Chuan－kun，LU Wei.Analysis methods and reserves evaluation of ocean energy resources［M］.Beijing：Ocean Press，2009：52－129.

王传崑，卢苇.海洋能资源分析方法及储量评估［M］.北京：海洋出版社，2009：52－129.

［7］BEDARD R.Wave energy forecasting accuracy as a function of forecast time horizon［R］.California：Electric Power Research Institute，2009.

［8］HAGERMAN G，BEDARD R.Guidelines for preliminary estimation of power production by offshore wave energy conversion devices［R］.California：Electric Power Research Institute，2003.